黑龙江省气候生产潜力时空演变特征研究

卢玢宇，杨波，裴占江，史风梅，王粟，高亚冰，刘杰

黑龙江省农业科学院农村能源研究所，黑龙江 哈尔滨 150086

黑龙江省气候生产潜力时空演变特征研究

卢玢宇，杨波，裴占江，史风梅，王粟，高亚冰，刘杰*

黑龙江省农业科学院农村能源研究所，黑龙江 哈尔滨 150086

气候生产潜力的时空变化规律不仅反映各气象因子与气候生产潜力之间的配合协调程度，还能对粮食生产决策起到决定性的指导意义。基于Thornthwaite Memorial模型估算了黑龙江省1986—2015年作物生育期内的气候生产潜力，分析了气候生产潜力与平均温度和降水量之间的关系。采用 Morlet小波分析方法，对黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力进行了多时间尺度特征分析和预测，并通过GIS软件拟合分析了黑龙江省作物生育期内气候生产潜力的空间变化特征。结果表明，1986—2015年作物生育期内黑龙江省气候生产潜力呈缓慢的降低趋势，变化趋势不显著，在7012.143～11680.771 kg·hm-2·a-1之间变化，平均值为9390.362 kg·hm-2·a-1；1986—2015年生育期内黑龙江省气候生产潜力具有显著的多时间尺度特征，存在7 a和10 a的主周期以及16 a的变化周期；拟合可知2016—2018年的气候生产潜力逐年递减，但均高于年平均值；黑龙江省生育期内气候生产潜力空间分布差异显著，以巴彦县为中心，气候生产潜力向四周逐渐递减，体现出较为明显的经度地带性，大部分地区热量条件相对充足，降水量是影响黑龙江省作物气候生产潜力的主要限制因子。

气候生产潜力；时空演变；Thornthwaite Memorial 模型；小波分析；黑龙江省

气候生产潜力是指在一定的光、温、水资源条件下，其他的环境因子（CO2、养分等）和作物群体因素处于最适宜状态，作物利用当地的光、温、水资源的潜在生产力（逯亚杰，2016；张艺萌等，2015；李莉等，2014；罗永忠等，2011；侯西勇，2008）。气候生产潜力模型不仅能够反映某一区域气象因子间的协同作用效果，而且还能为提高农事操作措施提供建议（张锐等，2012；武永利等，2009；赵慧颖等，2008）。不同地区地貌特征、环境因子时空差异较大，因而其气候生产潜力的时空变化也会表现出一定的差异。气候生产潜力的时空动态变化一直是国内外研究的热点，近年来，虽然对黑龙江省气候生产潜力的时空分布已有研究（于盛楠等，2005；祖世亨等，2001），但对其周期性变化和趋势变化的分析和预测还鲜有报道。

黑龙江省位于中国东北最北部地区，面积约为45.4×104km2，东西分布有三江平原和松嫩平原，土地肥沃，物产丰富，盛产各种农副产品，全省耕地面积约为1.19×107hm2，是中国最大的商品粮生产基地。然而，由于黑龙江省四季气候变化差异显著，其农业生态系统受其影响而波动性强（李天霄等，2017；袁彬，2012；王凤玲等，2011），故研究其气候生产潜力对农业生产意义重大。本研究以黑龙江省为研究区域，采用Thornthwaite Memorial模型估算了黑龙江省作物生育期（5—9月）的气候生产潜力，揭示了 1986—2015年黑龙江省生育期气候生产潜力的时空演变特征，并预测了生育期气候生产潜力的变化趋势，以期为黑龙江省的农事操作提供基础数据支持。

1 材料与研究方法

1.1 数据来源

选取黑龙江省内 31个气象站的月平均气温和降水资料，时间序列为 1986—2015年，气象数据来源于黑龙江省气象局地面气候资料。站点选取考虑了时间序列的连续性、完整性，地域的代表性和空间分布情况等因素。所选气象站点见图1。

图1 1986—2015年黑龙江省气候生产潜力空间分布特征Fig. 1 Spatial distribution of climatic productivity potential in Heilongjiang Province from 1986 to 2015

1.2 气候生产潜力模型

Thornthwaite Memorial模型（赵慧颖等，2012；于盛楠等，2005；Lieth，1986；Lieth，1975）可以定量表征作物产量与温度、降水量和蒸发量之间的关系。其计算公式如下：

式中，Wv为计算获得的作物气候生产潜力（kg·hm-2·a-1）；V 为生育期平均蒸散量（mm）；e为自然对数底数。

式中，R为生育期降水量（mm）；L为生育期平均最大蒸散量。

式中，T为生育期平均温度℃。仅当R＞0.316 L时，式（3）才适用，而当R≤0.316 L时，V=R（姚玉璧等，2006；梁瑞龙等，1998；高素华等，1994）。

1.3 小波分析

小波分析（Wavelet Analysis）方法是基于傅立叶变换，在时域和频域方面都能够表征信号的局部特征，并且对信号进行多尺度细化分析，得到所有频率随时间的变化特征和不同频率之间的关系（Ramírez et al.，2016；Yang et al.，2016；Zhang et al.，2007）。

本文采用Morlet小波（Morlet wavelet）函数对黑龙江省的气候生产潜力进行研究。Morlet小波具有很好的时频局部性，多用于复制信号的分解和时频分析（孙春媛等，2016；Huang et al.，2015；任艳林，2012）。Morlet小波函数为非正交小波，定义为：

式中，Ψ(t)为小波函数；ω0为小波中心频率；t为时间（a）。

小波方差图能够反映时间序列中的周期波动及其强弱随尺度变化的特性，可以表征在一个时间序列中起主要作用的时间尺度，即主周期（张佩等，2009；李春强等，2010），其计算公式如下：

1.4 数据处理

气候生产潜力和气象因子的区域平均值采用算数平均法计算，运用典型相关分析方法，对气候生产潜力与平均温度和降雨量进行相关性分析，并在α=0.01水平上进行显著性检验（陈广洲等，2017；于雷等，2015）；利用GIS空间插值法对研究区域各因子进行插值分析，探讨其空间分布特征（臧星华等，2015；张艺萌等，2015）；通过小波分析识别和对比气候生产潜力的多时间尺度特征，分析不同时间尺度下气候生产潜力的演变规律和发展趋势（侯西勇，2008）；采用Origin 2015软件进行绘图。

2 结果与分析

2.1 黑龙江省气候生产潜力空间分布特征

如图1所示，黑龙江省作物生育期内气候生产潜力空间分布地理差异显著，规律明显。以巴彦县为中心，气候生产潜力向四周逐渐递减，体现出较明显的经度地带性，不同经度的气候生产潜力水平差别较大。黑龙江省西部和东部部分地区气候生产潜力水平比较低，嫩江市、富锦市、安达县、富裕县、宝清县、呼玛县、肇源县、泰来县等地气候生产潜力均低于 9000 kg·hm-2·a-1；中部地区气候生产潜力的水平比较高，其中，巴彦县、尚志市、五常市、海伦市、方正县等地气候生产潜力都多年高于10000 kg·hm-2·a-1。

近 30年来，泰来县作物生育期的平均气候生产潜力值最低，为 8045.801 kg·hm-2·a-1，其气候生产潜力与降雨量之间呈线性正相关，r值为0.994，通过了0.01水平上的显著性检验（n=30），气候生产潜力与平均温度之间呈负相关，r值为-0.422，在0.01水平上无显著性相关（n=30），说明泰来县的降雨量对气候生产潜力的影响大于平均温度。泰来县近 30年来的年平均温度高于其他地区，热量条件充足，但由于该地区处于干旱半干旱地区，沙地面积大，平均降雨量处于较低水平，土地退化严重，生态环境脆弱，严重限制了该区气候生产潜力的发展（张雪萍等，2005）。

巴彦县气候生产潜力水平最高，为 10596.743 kg·hm-2·a-1，在近30年时间里，巴彦县在作物生育期内的降雨量居于全省首位，平均温度处于中等水平（见图2），雨量充沛，有利于作物生长，促进了该区气候生产潜力的发展。

尚志市的气候生产潜力为 10496.112 kg·hm-2·a-1，位居第二，降雨量紧随巴彦县降雨量之后。李庆等（2008）对尚志市的农业可持续性进行了评价，表明尚志市作物生长季降水量占全年降水量的87%，雨热同季，水热协同作用较好，利于作物生长，促进了该区气候生产潜力的发展。

综上，气候生产潜力较高的地区是降水量较多的巴彦县、尚志市等地区，肇源县、泰来县以及呼玛县等地区降水较少，生产潜力普遍偏低。

分别计算1986—2015年黑龙江省31个气象站在生育期内同一水平条件下气候生产潜力与同期、平均气温和降水量的相关系数（r），结果发现，气候生产潜力与温度的 r值在-0.467～0.330之间，显著性检验表明，除龙江县（P=-0.467，n=30）、呼玛县（P=-0.403，n=30）、嫩江县（P=-0.457，n=30）、泰来县（P=-0.422，n=30）的气候生产潜力与温度之间的P值均在0.05水平上显著相关外，其余地区间均不存在显著相关性；降水量与气候生产潜力的r值在0.980～0.996之间，均在0.01水平上显著相关（n=30）。由此表明，黑龙江省大部分地区生育期内热量条件相对充足，但温度对作物气候生产潜力的影响不显著，降水量是限制该区域作物气候生产潜力的主要气象因子。

2.2 黑龙江省气候生产潜力时间变化特征

图2 1986—2015年不同地区平均温度和平均降雨量Fig. 2 Average temperature and rainfall from 1986 to 2015 for each monitoring region

黑龙江省气候生产潜力在 1986—2015年的时间变化特征如图3所示，生育期内总气候生产潜力在 7012.143～11680.771 kg·hm-2·a-1之间变化，平均值为 9390.362 kg·hm-2·a-1，年际间波动较大。1986—2015年的气候生产潜力变化呈缓慢降低趋势，降低趋势变化不显著。其中，2001年黑龙江省的气候生产潜力值最低，2001年的气候特点为降雨偏少，作物生育期内出现历史上最为严重的春夏连旱，6月全省大部地区降水偏少，尤其上旬中西部大部、下旬大部农区几乎无降水，西部部分地区最高气温突破历史极值。截至6月末，除牡丹江外其他大部地区均呈现不同程度旱象。虽然生育期内全省大部分地区平均温度比常年偏高1～2 ℃，但作物生长期的降水条件较差，限制了气候生产潜力的发展。1994年黑龙江省气候生产潜力值最高，1994年的气候特点为高温多降水，气温、降水等要素均出现历史极值。生育期内全省平均气温比历年偏高1.5 ℃左右，水热同步，资源充足，极大地促进了气候生产潜力的发展。

图3 1986—2015年黑龙江省气候生产潜力年际变化Fig. 3 Interannual variability of climatic productivity potential in Heilongjiang Province from 1986 to 2015 n=31

2.3 黑龙江省气候生产潜力周期变化特征

通过对近30年来黑龙江省气候生产潜力的统计分析，发现生育期内气候生产潜力具有较为明显的多时间尺度特征，如图4所示。其中在9～10 a尺度周期表现出正负相位交替出现的现象，较强周期振荡几乎存在于整个研究时域内，周期性表现十分显著；在6～7 a尺度周期表现出正负相位交替出现的现象，较强周期振荡几乎存在于整个研究时域内，周期性表现十分显著；在11～16 a尺度周期上表现出负正相位交替出现的现象，周期性振荡表现得比较明显。

如图5所示，小波方差图有2个相对明显的峰值，分别对应7 a和10 a的时间尺度，均有一定的波动能量，而在7 a以下时间尺度、8～9 a以及11 a的时间尺度上，波动能量都比较微弱，16 a时间尺度上存在的周期性变化，仍需要更长时间的验证，因此认为，松花江流域气候生产潜力在中小尺度上的变化有1个7 a和10 a的主周期，另外还有1个潜在的16 a中长尺度变化周期。

图4 1986—2015年黑龙江省气候生产潜力小波系数变化Fig. 4 Variation of Morlet wavelet coefficients of climatic productivity potential in Heilongjiang Province from 1986 to 2015

图5 198—2015年气候生产潜力Morlet小波方差图Fig. 5 Morlet wavelet variance of climatic productivity potential from 1986 to 2015

2.4 气候生产潜力典型尺度的趋势预测

图6 气候生产潜力主周期尺度小波系数图Fig. 6 Morlet wavelet coefficients on real component of major cycle scale of climatic productivity potential

典型尺度（主周期）的气候生产潜力过程线可以揭示小波分析的多尺度变化，也能体现其预测趋势。如图6所示，黑龙江气候生产潜力在7 a时间尺度上经历了3个正负相位的波动，平均变化周期为9 a；在10 a时间尺度上经历了2个正负相位的波动，平均变化周期为12 a；在16 a时间尺度上经历了1个正负相位的波动，平均变化周期为20 a。3个主周期7 a、10 a、16 a叠加的总过程线，代表着 1986—2015年黑龙江省松花江流域气候生产潜力在总时间尺度的变化情况，依次经历了 1986—1996年10年的正向位，1997—2008年11年的负向位，以及2009—2015年6年的正向位。由此可知，1986—2015年，黑龙江省松花江流域气候生产潜力的波动主要受到7 a、10 a和16 a 3个主周期时间尺度的影响，其拟合公式如下所示：

式（6）可以预测未来几年黑龙江省作物生育期内气候生产潜力变化情况。计算可知，2016—2018年的气候生产潜力呈现逐年递减趋势，但高于年平均值。

3 讨论

黑龙江省作为中国重要的商品粮生产基地之一，分析并预测其气候变化规律具有重要的现实意义。黑龙江省大部分地区在生育期内虽然热量条件相对充足，但温度并不是影响作物气候生产潜力的主要因素，降水量才是限制该区域作物气候生产潜力的主要气象因子。干旱缺水使丰富的土地资源不能得到充分利用，农作物生长发育受到限制，从而导致其气候生产潜力水平偏低，这与祖世亨等（2001）的研究结果一致。若积极实施人工增雨和引流灌溉等工程，使其光热资源与水资源得到最优配置，预计未来农作物气候产量会有很大的提升空间。对黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力进行时间尺度分析，发现在16 a时间尺度上存在1个正负相位波动的周期性变化。如果选择的时间尺度再大一些，16 a时间尺度上气候生产潜力的周期性变化就能得到更好的体现。本文对黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力进行了周期变化和趋势变化的分析和预测，这对于干旱和半干旱地区作物气候生产潜力的研究具有一定的参考意义。由于现有数据的时间尺度稍小，一定程度上限制了小波分析功能和优势的发挥。

4 结论

（1）黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力以巴彦县为中心，气候生产潜力向四周逐渐递减，体现出较为明显的经度地带性，不同经度的气候生产潜力水平差别较大。黑龙江省大部分地区热量条件相对充足，降水量是限制该区域作物气候生产潜力的主要气象因子。

（2）1986—2015年黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力在 7012.143～11680.771 kg·hm-2·a-1之间变化，年际间波动较大，总体呈缓慢降低趋势，但降低趋势变化不显著。

（3）通过对近 30年黑龙江省作物生育期内的气候生产潜力进行分析，发现气候生产潜力在中小尺度上的变化有1个7 a和10 a的主周期，还有1个潜在 16 a的中长尺度变化周期。通过拟合预测2016—2018年的气候生产潜力呈现逐年递减趋势，但高于年平均值。

HUANG P, ZHANG J, TANG Y, et al. 2015. Spatial and temporal distribution of PM2.5pollution in Xi’an City, China [J]. International journal of environmental research and public health, 12(6): 6608-6625.LIETH H. 1975. Modeling the primary productivity of the world [M]. New York: Springer: 237-263.

LIETH H. 1986. 生物圈的第一性生产力[M]. 王业蔻等译. 北京: 科学出版社.

RAMÍREZ I J, GRADY S C. 2016. El Niño, climate, and cholera associations in Piura, Peru, 1991—2001: a wavelet analysis [J].Ecohealth, 13(1): 83-99.

YANG L, CAI X J, ZHANG H, et al. 2016. Interdependence of foreign exchange markets: A wavelet coherence analysis [J]. Economic Modelling, 55: 6-14.

ZHANG Z, ZHANG Q, JIANG T. 2007. Changing features of extreme precipitation in the Yangtze River basin during 1961—2002 [J]. Journal of Geographical Sciences, 17(1): 33-42.

陈广洲, 李鑫海, 焦利锋, 等. 2017. 2000—2012年淮南煤矿区植被净初级生产力的时空变化特征[J]. 生态环境学报, 26(2): 196-203.

高素华, 潘亚茹, 郭建平. 1994. 气候变化对植物气候生产力的影响[J].气象, 20(1): 30-33.

侯西勇. 2008. 1951—2000年中国气候生产潜力时空动态特征[J]. 干旱区地理, 31(5): 723-730.

李春强, 杜毅光, 李保国. 2010. 1965—2005 年河北省降水量变化的小波分析[J]. 地理科学进展, 29(11): 1340-1344.

李莉, 周宏飞, 包安明. 2014. 中亚地区气候生产潜力时空变化特征[J].自然资源学报, 29(2): 285-294.

李庆, 尚杰, 于法稳. 2008. 黑龙江省尚志市农业可持续性评价[J]. 绿色经济, (4): 91-94.

李天霄, 付强, 孟凡香, 等. 2017. 黑龙江省降水变化趋势及其对农业生产的影响研究[J]. 灌溉排水学报, 36(5): 103-108.

梁瑞龙, 蒋炎炎, 朱积余. 1998. 广西植被潜在生产力的估算[J]. 广西林业科学, 27(2): 68-74.

逯亚杰. 2016. 黄土高原地区气候生产潜力估算及其对气候变化的响应[D]. 咸阳: 西北农林科技大学: 1-2.

罗永忠, 成自勇, 郭小芹. 2011. 近40 a 甘肃省气候生产潜力时空变化特征[J]. 生态学报, 31(1): 221-229.

任艳林. 2012. 1965—2011 年河北塞罕坝地区降水量变化规律的小波分析[J]. 北京大学学报(自然科学版), 48(6): 918-924.

孙春媛, 李令军, 赵文吉, 等. 2016. 基于小波变换的北京市 PM2.5时空分布特征及成因分析[J]. 生态环境学报, 25(8): 1343-1350.

王凤玲, 王晓明. 2011. 气候变化对黑龙江省农业的影响[J]. 黑龙江气象, 28(4): 24.

武永利, 卢淑贤, 王云峰, 等. 2009. 近 45年山西省气候生产潜力时空变化特征分析[J]. 生态环境学报, 18(2): 567-571.

杨重一, 庞士力, 孙彦坤. 2010. 黑龙江省作物气候生产潜力估算[J]. 东北农业大学学报, 41(3): 75-78.

姚玉璧, 王毅荣, 张存杰, 等. 2006. 黄土高原作物气候生产力对气候变化的响应[J]. 南京气象学院学报, 29(1): 101-106.

于雷, 洪永胜, 耿雷, 等. 2015. 基于偏最小二乘回归的土壤有机质含量高光谱估算[J]. 农业工程学报, 31(14): 103-109.

于盛楠, 邹秋菊. 2005. 用李斯公式分析气候变化对作物气候生产潜力的影响[J]. 黑龙江气象, (2): 11-13.

袁彬. 2012. 气候变化下东北春玉米气候生产潜力及农业气候资源利用率[D]. 北京: 中国气象科学研究院: 1-12.

臧星华, 鲁垠涛, 姚宏, 等. 2015. 中国主要大气污染物的时空分布特征研究[J]. 生态环境学报, 24(8): 1322-1329.

张佩, 聂义波. 2009. 小波方差分析伊河流域降雨径流周期特征[J]. 水资源与水工程学报, 20(2): 156-158.

张锐, 刘普幸, 张克新. 2012. 新疆草地气候生产潜力变化特征及对气候响应的预测研究[J]. 中国沙漠, 32(1): 181-187.

张宪洲. 1993. 我国自然植被第一性生产力的估算与分布[J]. 自然资源,(1): 15-21.

张雪萍, 郭艳清, 高梅香, 等. 2005. 黑龙江省西部沙地生态经济系统能值分析——以泰来县为例[J]. 经济地理, 25(5): 651-654.

张艺萌, 张雪松, 郭婷婷, 等. 2015. 辽西北地区气温和降水变化对气候生产潜力的影响[J]. 中国农业气象, 36(2): 203-211.

赵慧颖, 顾润源, 白晓慧, 等. 2012. 气象水文因子对呼伦湖湿地区域植物气候生产潜力的影响[J]. 生态环境学报, 26(3): 468-472.

赵慧颖, 魏学占, 乌秋力, 等. 2008. 呼伦贝尔典型草原区牧草气候生产潜力评估[J]. 干旱地区农业研究, 26(1): 137-140.

祖世亨, 魏松林. 2001. 黑龙江省气候生产潜力研究[J]. 黑龙江气象, (2):35-39.

Spatial and Temporal Evolution of Climatic Productivity Potential in Heilongjiang Province

LU Binyu, YANG Bo, PEI Zhanjiang, SHI Fengmei, WANG Su, GAO Yabing, LIU Jie
Rural Energy Institute of Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences, Harbin 150086, China

Heilongjiang region is one of the important commodity grain production bases in China. The rules of temporal and spatial variation of climate productivity potential not only reflect the coordination between meteorological factors and climatic potential productivity, but also play a decisive guiding role in the decision-making of grain production in this region. Climatic productivity potential during the growth period in Heilongjiang Province from 1986 to 2015 was estimated based on the Thornthwaite Memorial model and relationship between climatic productivity potential and temperature and precipitation was analyzed. Morlet wavelet analysis method was used to analyze and forecast the climatic productivity potential during the growth period in multi-time scales,and GIS software was applied to fit the spatial variation characteristics of climatic productivity potential in life circle of crops.Climatic productivity potential during the growth period in Heilongjiang Province decreased slowly from 1986 to 2015, and varied between 7012.143～11680.771 kg·hm-2·a-1, with an average of 9390.362 kg·hm-2·a-1. Precipitation was the main limiting factor that affected the climatic productivity potential at growth stage of crops in Heilongjiang Province. Climatic productivity potential at growth stage of crops in Heilongjiang Province from 1986 to 2015 had characteristics of significant multi-time scale. The main cycle scales were 7 years and 10 years, and with a long period of 16 years. It is predicted that climatic productivity potential from 2016 to 2018 will be declining year by year, but it will be higher than the annual average. Spatial distribution of climatic productivity potential in Heilongjiang Province was significantly different. The climatic productivity potential at growth stage of crops was centered on Bayan County, and gradually diminished outward, showing distinct characteristics of longitude. The heat condition in most parts of Heilongjiang Province was relative sufficient, and precipitation was the main limiting meteorological factor affecting the climatic productivity potential.

climatic productivity potential; spatial and temporal evolution; thornthwaite memorial model; wavelet analysis;Heilongjiang Province

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.10.003

S162.5; X16

A

1674-5906（2017）10-1659-06

卢玢宇, 杨波, 裴占江, 史风梅, 王粟, 高亚冰, 刘杰. 2017. 黑龙江省气候生产潜力时空演变特征研究[J]. 生态环境学报, 26(10): 1659-1664.

LU Binyu, YANG Bo, PEI Zhanjiang, SHI Fengmei, WANG Su, GAO Yabing, LIU Jie. 2017. Spatial and temporal evolution of climatic productivity potential in Heilongjiang Province [J]. Ecology and Environmental Sciences, 26(10): 1659-1664.

中国清洁发展机制基金项目（2014101）；国家“十三五”重点研发计划课题（2016YFD0501403）；国家科技支撑计划课题（2015BAD21B004）；黑龙江省农业科学院院级课题（2017ZC07）

卢玢宇（1983年生），女，助理研究员，博士，从事气候变化及环境污染方面的研究。E-mail: lubinyu2004@163.com*通信作者：刘杰（1974年生），男，研究员，博士，从事生态农业和气候变化方面的研究。E-mail: Liujie1677@126.com

2017-08-04