基于障碍型冷害损失评估模型推算东北水稻无障碍型冷害终日*

陈 德，杨沈斌，姜丽霞，徐 豪，李秀芬，黄 维



基于障碍型冷害损失评估模型推算东北水稻无障碍型冷害终日*

陈 德1, 2，杨沈斌1**，姜丽霞3，徐 豪4，李秀芬3，黄 维1

（1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室, 南京 210044；2.94592部队气象台，徐州 221008；3.黑龙江省气象科学研究所，哈尔滨150030；4.中国气象局，北京 100081）

利用东北地区35个气象站1981-2012年逐日气象资料和水稻生育期数据，借助水稻障碍型冷害损失评估模型，模拟不同耐寒性粳稻幼穗分化期后逐日空壳率的变化，并以空壳率在80%保证率下不超过生理空壳率（7.62%）的终日作为无障碍型冷害终日（NSCI）。结果显示，东北地区粳稻NSCI大体呈纬向分布规律，随纬度增加而提前；黑龙江省耐寒性较弱、耐寒性较强和耐寒性强3种类型水稻的NSCI分别为7月14、17和22日，吉林省分别为7月18、21和25日，辽宁省分别为7月28日、8月4日和8月10日；近30a东北地区水稻NSCI年际波动较大，1981-2000年，NSCI没有明显变化趋势，以年际波动为主；2001-2012年，部分地区NSCI呈现显著延迟的趋势；NSCI前后30d及实际抽穗期前后30d低温冷害发生次数和强度的对比分析表明，参考模型推算的NSCI安排水稻生产，可以有效减轻水稻孕穗-灌浆结实期低温冷害的影响，说明由模型推算的不同耐寒性水稻安全齐穗期对保障东北水稻安全生产具有一定的参考价值。

粳稻；空壳率；生育期；低温冷害

东北单季稻区是中国的水稻主产区之一，该地区光照条件优越，能够满足水稻生长的需要，但稻区春季升温慢、秋季降温快，易发生水稻低温冷害，影响水稻的安全生产。有研究显示，黑龙江省2001-2012年水稻障碍型冷害发生频率为1971年来最高，其中黑龙江北部地区抽穗期障碍型冷害发生频率大于20%[1]。从1961-2010年东北水稻障碍型冷害的变化特征看，冷害发生站次年际波动较大，总体呈减少趋势，但2000年以后冷害发生站次明显增多[2]。此外，东北水稻受冷害影响减产幅度较大，严重冷害年减产15%以上，部分地区产量损失过半[3-4]。由此可见，东北稻区的水稻生产需要合理安排农时，以降低不利气象条件对关键生育期的影响。其中，各地水稻安全齐穗期成为合理安排水稻播栽期的重要依据之一。

水稻安全齐穗期通常是指水稻必须在秋季某个期限以前齐穗或齐花，有80%以上的年份可以避开低温影响的日期。有关水稻安全齐穗期的研究报道较多[5-9]，对不同水稻品种的耐寒性和安全齐穗期进行了分析探讨。张祖建等[10]通过指标计算方法分析了江苏近50a粳稻安全齐穗期的变化特征，发现随着全球变暖，安全齐穗期出现了明显的延迟。对于安全齐穗期的确定方法，有研究提出以水稻抽穗后20d，平均气温稳定在20℃以上来确定。目前应用较多的是高亮之等[11]提出的适用于长江中下游稻区的气候指标，即以日平均气温稳定达到20℃与22℃以上，具有80%保证率的时期作为不同耐寒性水稻的安全齐穗期。此外，不少学者结合数学模型对水稻生育期的模拟和预测作了研究[12-14]。张洪熙等[15]以田间试验为基础构建了齐穗期光温预测模型，并对江苏地区不同熟性粳稻的安全齐穗期和播期进行预测，取得了良好的效果；Yin等[16]的研究基于试验数据改进ORYZA模型，充分考虑了水稻个体的光温反应特性，使模型能够精确预测水稻抽穗开花期的变化区间。

当前，北方稻区水稻安全齐穗期借用了高亮之等[11]提出的适于南方稻区水稻安全齐穗期的指标，这些指标对指导东北稻区水稻生产发挥了重大作用。但考虑到气候变暖东北稻区热量条件的不断改善、稻区水稻品种的改良和种植面积的扩大，有必要结合当前气候特征，对东北稻区水稻障碍型冷害风险和时空变化进行深入研究。为此，本文拟采用在东北稻区被广泛使用的障碍型冷害损失评估模型，建立水稻无障碍型冷害终日（NSCI）的推算方法，在假设不同耐冷性水稻品种参数的基础上，计算NSCI，并对结果进行验证，同时分析整个研究区NSCI的时空变化特征，以期为东北地区水稻生产应对低温冷害和调整农业生产结构提供依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

选取东北地区黑龙江、吉林、辽宁三省作为研究区，如图1所示。该地区气候类型自南向北为暖温带、中温带和寒温带，自东向西由湿润气候过渡到半湿润、半干旱气候。年平均气温-3～11℃，无霜期90～180d，≥10℃积温1000～4000℃·d，年日照时数2000～3000h，年降水量400～900mm[17]。地形以山地、平原、河流为主，东部为长白山系，西北为大兴安岭，中部地区分布着三江平原、辽河平原及松嫩平原。水稻种植以粳稻为主，一般在4月初-4月下旬播种，9月初-10月上旬水稻成熟，水稻生长季历时120～160d。

1.2 资料来源

水稻农业气象观测资料来源于1981-2012年东北三省共35个农业气象观测站（见图1），包括生育期、生物量、产量等观测数据。气象资料为对应气象台站的常规逐日观测数据，包括最高和最低气温、日照时数、降水量、风速和水汽压。

1.3 研究方法

选用马树庆等[18]的水稻障碍型冷害损失评估及预测动态模型，通过设置代表不同耐寒性水稻品种的模型参数组合，模拟各类水稻幼穗分化期后逐日空壳率的变化，并以空壳率达到生理空壳率（7.62%）的日期作为水稻无障碍型冷害终日（NSCI）。

该模型采用日冷积温与日空壳率的关系计算每日不育率。其中，日内冷积温Wj的计算式为

式中，Ti为第i小时的气温，T0为水稻生殖生长受到影响的临界温度，h1和h2分别为低于临界气温（T0）的起、止时间。T0的大小与水稻所处生育期及品种抗寒性有一定关系。一般情况下，孕穗初期T0约为19℃，减数分裂-开花期T0为19.5～21℃[19-20]。对于整个温度敏感期，早、中、晚熟品种T0参考值分别为18.5～19℃，19.5～19.9℃，20～21℃。参考文献[21-22]，本文以T0分别为18、19和20℃代表耐寒性强、耐寒性较强和耐寒性较弱的水稻品种，对于整个温度敏感期使用固定的T0。

由于日冷积温的计算需要逐小时温度（Ti）数据，因此，结合每日最高温度和最低温度观测数据，运用下式推算小时气温[23]。

式中，Tmin和Tmax分别为某日最低温度和最高温度，h为小时。

模型中日内空壳率与日内冷积温Wj的关系为[18]

式中，Xj为j日内产生的空壳数占该日处于低温敏感期的稻颖应形成的总粒数的百分比，即日内空壳率。当日冷积温Wj=0时，Xj=7.62%，即为研究区单季稻生理空壳率。

由于气象环境、田间管理和水稻品种存在空间差异，水稻的生长和发育情况具有明显的地域性。考虑到区域内水稻进入生殖生长期的时间存在差别，每天处于生殖生长敏感期的水稻数量不同，当同时遭受低温灾害时，区域内各稻田水稻生长的反映也不同。在生殖生长期内，假定每天进入低温敏感期的稻颖占总稻颖的百分率（Pj）随时间的变化呈现初期低、中期高、末期低的变化规律，其中高峰期略有偏前，呈现准正态分布特性[18]。为此，引入敏感期长度n和高峰系数d两个参数，利用式（4）和式（5）模拟进入敏感期稻颖数量的累积概率Fj[18]。即

（5）

式中，j为水稻进入生殖生长低温敏感期（孕穗初期-开花期）的年日序数，以1月1日为1，n代表敏感期长度。一般情况下，敏感期长度，乡级n为15～20d，县级为20～25d，地区级为25～30d（按行政区级别近似代表水稻群体的多少），本研究n取20。d为敏感高峰期系数，即高峰期日序与n的比例，一般d取0.4[18]。

某日水稻处于敏感期的稻颖数量占总稻颖数的百分率Pj为

则每日空壳数占总空壳数的比率Hj为

（7）

例如：某一日水稻群体有20%（Pj）处于敏感期，该日因冷积温造成的空壳数比例为30%（Xj），则该日空壳率为。

由敏感期内低温造成的总空壳率G则为

式中，t1、t2分别表示水稻生殖生长低温敏感期起始和终止日序数。

1.4 NSCI的推算

忽略水肥、病虫害和其它环境要素的影响，假设稻穗形成阶段仅受到低温冷害的作用。但是研究区气象环境在空间上存在差异，种植品种不尽相同，水稻进入穗形成期的时间会不一致。因此，研究时段需要涵盖整个研究区水稻（群体）的穗形成阶段（孕穗-开花）。

以研究区某试验站为例，首先统计该站1981- 2012年平均水稻抽穗期，然后以此为参考，分别向前推30d和向后推50d作为研究时段，模拟每年研究时段内每一天作为敏感期起始时间的逐日累积空壳率，以大洼县的计算为例，见图2a。利用式（7）计算逐日空壳率，绘制逐日累积空壳率曲线，随后从每年模拟的80个（图2b）水稻空壳率中，找出该年达到生理空壳率（7.62%）所对应的日期，如图2b中的第224天，以此作为该年的NSCI。最后，用莫惠栋[24]的方法确定该站80%保证率下的NSCI，即先计算该站1981-2012年NSCI的平均日序数M（即50%保证率的安全齐穗期）和NSCI的标准差D，平均日序数向前推0.84个标准差（M-0.84D）的日期作为80%保证率的NSCI。

利用所有站点80%保证率下的NSCI数据，采用薄膜样条插值方法绘制整个研究区NSCI的空间分布图。

注：图（a）中大洼站多年平均水稻抽穗期为8月5日，即第218天，利用式（8）推得其前30d、后50d范围内的空壳率累积曲线；图（b）显示为从80个水稻空壳率序列中，找出该年达到生理空壳率（7.62%）所对应的日期为8月11日，即第224天，作为该年的NSCI

Note: In Fig.a, average heading date of rice in Dawa is 218th day of year in 1981-2012, so the daily accumulative empty grain rate was estimated from 189th to 268th day of 2001 by equation (8); In Fig.b, the 224th day of 2001 with daily accumulative empty grain rate up to 7.62% was chosen as NSCI

2 结果与分析

2.1 NSCI的安全性验证

为验证推算的NSCI对低温冷害的安全性，提取1981-2012年水稻空壳率观测值大于生理空壳率（7.62%）的站点和年份，记录对应的NSCI（S）和观测抽穗期（Q），并分别比较这两个时间节点前30d与后30d两个阶段的低温冷害发生次数及强度。其中，低温冷害定义参考《中国灾害性天气气候图集》[25]，将水稻研究阶段内连续3d或以上日平均气温低于临界气温（T0）记为1次低温冷害过程。根据低温冷害过程的持续日数，将冷害强度分为轻度、中度和重度3个等级，等级划分标准为：3～4d为轻度，5～6d为中度，≥7d为重度[26]。由于缺乏各年种植水稻品种耐寒性的鉴定资料，因此，根据不同临界气温（T0）来划分耐寒性（表1）。

统计结果显示，对于耐寒性强的水稻品种，所有资料中实际空壳率＞7.62%的共有13例，其中有7例模型推算的NSCI（S）早于观测的抽穗期（Q）。对于耐寒性较强的水稻，实际空壳率＞7.62%的共有31例，其中19例模型推算的NSCI早于观测的抽穗期，这其中又有3例S后30d的冷害次数少于Q后30d的冷害次数；有11例S后30d的冷害次数少于Q后30d的冷害。对于耐寒性较弱的水稻，观测空壳率＞7.62%的共有29例，其中17例模型推算的NSCI早于观测的抽穗期，这其中又有9例S后30d的冷害次数少于Q后30d的冷害次数。

表1 不同耐寒性水稻在两个分析阶段遭受低温冷害的临界平均温度（℃）

注：第一阶段指推算的NSCI（S）和观测的抽穗期（Q）前30d；第二阶段指推算的NSCI（S）和观测的抽穗期（Q）后30d。下同。

Note: First stage means 30 days before safe date of full heading(S) and observed date of heading(Q); Second stage means 30 days after S and Q. The same as below.

图3和图4分别显示了已剔除未发生冷害记录后，NSCI（S）前30d与后30d以及观测抽穗期（Q）前30d与后30d的低温冷害次数和强度对比。由图3b可见，这些发生低温冷害的年份中，模型推算的NSCI（S）均早于观测的抽穗期（Q），NSCI前30d低温冷害次数均少于抽穗期前30d（图3a、图3c），程度也相对较轻。如NSCI前30d仅汤原站2002年发生了两次轻度低温冷害，而按实际抽穗期前30d统计时，该站当年发生一次轻度、一次中度低温冷害。除此之外，其它还有5个站点在同一年或其它年份发生了轻度低温冷害，说明利用推算的NSCI来控制水稻生长，具有较高的安全性。

由图4b可见，发生低温冷害的年份中，模型推算的NSCI均早于观测的抽穗期，且NSCI后30d低温冷害次数也明显少于抽穗期后30d。如NSCI后30d宁安站2009年未出现低温冷害，而按实际抽穗期后30d统计时，该站当年为一次轻度、一次重度低温冷害。个别记录中二者冷害次数相当，但NSCI冷害的严重程度比抽穗期的严重程度要轻，如NSCI后30d宝清站2002年发生两次轻度低温冷害，而按实际抽穗期后30d统计时，该站当年发生一次轻度、一次重度低温冷害。除此以外，其它还有7个站点在同一年或其它年份发生了不同程度的低温冷害，说明利用推算的NSCI来安排水稻生长，具有更高的安全性。

2.2 NSCI的推算结果

由图5可见，模型推算的80%保证率下的水稻NSCI，在空间上大体呈现纬向逐级变化的特征，即随着纬度增加，NSCI提前。以外，在研究区东部海拔较高的山区其NSCI较中部平原早。这些变化主要是由热量条件空间分布差异决定的。

全区耐寒性较弱的粳稻NSCI变化在第192-220天，即7月10日-8月7日，平均为7月24日。最早进入NSCI的主要为黑龙江中部和西北部地区，然而这一地区由于热量资源和水资源限制，实际水稻种植量较少[27-28]。对于耐寒性较强的粳稻，NSCI变化在第198-226天，即7月16日-8月13日，平均为7月30日，最晚进入NSCI的地区为辽东半岛。对于耐寒性强的粳稻，NSCI变化在第200-232天，即7月18日-8月19日，平均在8月3日。

图6显示了研究区1981-2012年水稻平均抽穗期的空间分布，由图可见，平均抽穗期变化在第209-227天，即7月27日-8月14日，平均在8月5日。对比模型推算的水稻NSCI可见，对于耐寒性较弱的粳稻，NSCI比平均抽穗期提前10～20d，提前天数随纬度增大而增大；对于耐寒性较强的粳稻，辽宁中南部地区两者差异不大，辽宁北部及其以北地区，NSCI比平均抽穗期提前5～20d；对于耐寒性强的粳稻，辽宁中南部地区NSCI比平均抽穗期延迟约5d，辽宁北部及其以北地区NSCI比平均抽穗期提前5～15d。

2.3 NSCI的年际变化

由图7可见，（1）对于耐寒性较弱的粳稻（R1），1981-2000年共有3站NSCI的变化趋势通过了α=0.05的显著性检验，其它站点变化趋势不显著；其中汤原站NSCI平均提前幅度为5.7d∙10a-1，虎林站为7.7d∙10a-1，大洼站NSCI平均延迟天数为6.3d∙10a-1；2001-2012年仅珲春站NSCI的变化趋势通过了α=0.01的显著性检验，NSCI平均延迟天数为19.1d∙10a-1，其它站点变化趋势不显著。

（2）对于耐寒性较强的粳稻（R2），1981-2000年所有站NSCI的变化趋势不显著；2001-2012年仅珲春站NSCI的变化趋势通过了α=0.01的显著性检验，NSCI平均延迟幅度为26.7 d∙10a-1，其它站NSCI的变化趋势不显著。

（3）对于耐寒性强的粳稻（R3），1981-2000年所有站NSCI的变化趋势不显著；2001-2012年共有5站NSCI的变化趋势通过α=0.05的显著性检验，珲春站则通过了α=0.01的显著性检验，其它站变化趋势不显著；其中虎林站NSCI平均延迟天数为13.8d∙10a-1，九台站为13.4d∙10a-1，龙井站为12.2d∙10a-1，通化站为10.3d∙10a-1，开原站为12.6d∙10a-1，珲春站为25.7d∙10a-1。

3 结论与讨论

3.1讨论

用水稻障碍型冷害损失评估模型推算水稻空壳率，其准确性在一定程度上依赖于临界温度（T0）和敏感期长度（n）的取值。T0的取值主要取决于不同时期及区域内的主栽品种。本研究设定18、19、20℃对应耐寒性由强到弱的水稻品种，符合早熟区T0明显低于晚熟区的客观规律。敏感期长度（n）是生物学及作物栽培学参数，取决于区域内品种、气候差异及栽培方式。本研究参考马树庆[18，29]等的报道，对n统一取值20，可能是造成部分地区NSCI与实际抽穗期差别较大的原因。

从空间上看，黑龙江和吉林省水稻NSCI均比平均抽穗期显著提前。在实际水稻生产中可适当提早播种和移栽，规避孕穗期抽穗期低温对水稻造成的影响，但同时需要考虑生育期提前可能增加水稻出苗-分蘖阶段遭遇低温冷害的风险[30-31]。刘丽华[32]研究了黑龙江省肇源、友谊、洪河的旱育秧安全播种期范围是4月9-20日。孙雯[33]以日平均气温稳定通过12℃的初日作为水稻安全播种期，计算得到东北稻区1961-2008年平均安全播种期为5月8日（2d）。目前，北方地区广泛采用塑料薄膜覆盖保温育苗，水稻播种时间有所提前[17]。

本研究以模型推算的NSCI和站点观测的抽穗期为时间点，分别统计不同阶段低温冷害发生情况。对比分析发现，（1）在空壳率大于生理空壳率的记录中，存在未发生低温冷害的情况，说明空壳率较高可能是受其它因素的影响，在本文分析时已经剔除了这部分记录。（2）辽宁省中部及南部地区模型推算的NSCI迟于实际抽穗期。在空壳率大于生理空壳率的记录中，模型推算的NSCI前30d及观测的抽穗期前30d均未发生低温冷害。然而由于NSCI的延迟，NSCI后30d发生低温冷害的次数多于实际抽穗期后30d冷害发生次数，说明这一地区在保证水稻安全齐穗时需要考虑水稻灌浆结实期低温冷害，避免低温冷害的影响[34]。

3.2 结论

水稻障碍型冷害损失评估模型考虑了低温及其持续时间对水稻不育率的影响。本研究以水稻生理空壳率为指标约束NSCI，推算的结果更加精确。研究结果显示，（1）水稻NSCI在空间上呈现纬向分布规律，随纬度增加逐渐提前。同时受地形影响，高海拔山区NSCI早于平原地区。（2）相比1981-2000年，2001-2012年研究区各站点NSCI表现出较明显的变化趋势，珲春站NSCI的延迟趋势达到极显著水平，平均延迟23.8d∙10a-1。（3）NSCI后30d低温冷害次数明显少于实际抽穗期后30d或表现为冷害严重程度较轻。由此可见，使用模型推算的NSCI能够有效避免或减轻水稻关键生育期的低温冷害，为研究区合理安排农时，保障水稻安全生产提供了重要参考。

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Estimating the Last Date without Sterile-type Chilling Injury for Rice Based on a Model for Evaluation of Loss for Sterile-Type Chilling Injury in Northeast China

CHEN De1, 2, YANG Shen-bin1, JIANG Li-xia3, XU Hao4, LI Xiu-feng3, HUANG Wei1

(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2. Weather Station for 94592 PLA Troops, Xuzhou 221008; 3. Heilongjiang Provincial Institute of Meteorological Science, Harbin 150030; 4. China Meteorological Administration, Beijing 100081)

With the meteorological data and rice phenological records from 35 weather stations during 1981 to 2012, daily empty grain rates of rice were estimated by the model of evaluation and forecast of loss for sterile-type cool injury in rice plants. Three parameters were set to represent rice varieties with three types of cold tolerance. The date with empty grain rate estimated up to physiological empty grain rate (7.62%) was chosen as the last date without sterile-type cool injury for rice (NSCI). For each station, NSCI was estimated with 80% of guarantee rate. The results showed NSCI advances with latitudes. The NSCIs for rice with weak, normal and strong cold tolerance in Heilongjiang Province were on 14, 17 and 22 July respectively, while in Jilin Province they were on 18, 21 and 25 July respectively, and on July 28th, August 4th, August 10th, respectively in Liaoning Province. In recent 30 years, the temporal variation of NSCI in northeast China was evident, which showed a deferred trend during 2001 to 2012 in some area of northeast China. Comparison of chilling injuries during 30 days before and after NSCIs with that during 30 days before and after observed heading dates showed that the method used in this study is able to estimate NSCIs for rice in northeast China with enough accuracy, which can effectively help agricultural management prevent and mitigate chilling damage in rice key development stage.

Japonica rice; Empty grain rate; Phenology; Chilling injury

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.08.005

2016-12-22

。E-mail: jaasyang@163.com

国家公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306036；GYHY201306035；GYHY201506055）；国家“十二五”科技支撑计划项目（2011BAD32B01）；江苏高校优势学科建设工程项目（PAPD）

陈德（1990-），硕士，研究方向为农业气象灾害与农业遥感。E-mail：1036537175@qq.com

陈德,杨沈斌,姜丽霞,等.基于障碍型冷害损失评估模型推算东北水稻无障碍型冷害终日[J].中国农业气象,2017,38(8):507-516