我国双季稻物候特征及其与水热条件的关系研究

田丽, 崔耀平, 秦耀辰, 刘素洁, 李楠



我国双季稻物候特征及其与水热条件的关系研究

田丽1, 崔耀平2*, 秦耀辰2, 刘素洁2, 李楠2

1. 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室, 上海 200241 2. 河南大学环境与规划学院, 开封 475004

水稻生长发育过程受到气候条件的影响, 而其又可以有效反映水热气候条件的变化情况。选取我国双季稻(早稻和晚稻)2000—2013年的物候观测数据和气象观测数据, 总结了双季稻物候期的变化趋势和空间分布, 并分析了双季稻各生长期(营养生长期、繁殖生长期、总生长期)与对应水热条件的相关关系。研究发现, 物候期呈推迟趋势的站点数往往要多于呈提前趋势的站点数; 有别于全球变暖的大背景, 早稻晚稻总生长期期间平均温和降水量均无显著性变化, 但各生长期长度普遍与平均温呈负相关、与降水量呈正相关关系。此外, 分农业区量化了平均温和降水变化对各生长期的影响, 结果表明温度对生长期长度的影响更大。最后, 利用轮作站点探讨了用年值气候数据替代生长期气候数据分析水稻物候对气候的响应特征的合理性问题。

水稻; 物候期; 气候变化; 轮作; 中国农业

1 前言

自20世纪以来, 地球气温上升已经是“不争的”事实, 气候变化是世界各国共同面临的严峻问题[1]。在全球气候变化背景下, 近50年来中国年平均气温增加了0.6—1.1℃, 降水呈现明显的区域分异, 这对作为对气候变化反应最为敏感部门之一的农业产生了重要影响[2]。气温和降水的变动不仅影响了农作物的种植范围和产量, 还直接影响了其整个发育过程[3–4]。具体到水稻而言, 水稻是我国三大粮食作物之一, 其播种面积占全国粮食总播种面积的四分之一以上, 产量达到粮食总产量的三分之一以上, 气候变化对水稻影响较大。

气候变化通过影响气候资源的时空分布, 进而影响到水稻的生长发育进程。作物物候期是重要的农业生态系统特征之一, 其时间的变化会影响作物的产量和质量, 是农业生产、田间管理、计划决策等的重要依据[5]。国内外关于气候变化对物候期及生长期的影响的研究, 一般采用历史数据分析或结合气候和作物模式模拟气候和生长期变化趋势, 极少量化作物生长期对气候变化的响应[6–12]。有研究认为, 由于气候变暖, 植物花期提前, 生育时间延长[6–7,13]。Lobell等和Carbone等利用作物模型研究了气候变化对农作物生育期的潜在影响[14–15]。Pearson等在探讨加拿大地区作物产量变化时发现, 不同气候情景下, 作物生长季将延长5—7周[16]。国内学者也对气候变化对农作物生长期的影响也进行了很多研究。孙雯对过去40年的气候和物候数据加以分析, 发现水稻生长季变长, 且播种期的提前比成熟期的推迟对生长季延长的贡献大[8]; 邓振镛等和刘晓光等认为气候变暖使春播作物物候期提前, 秋播作物物候期推迟, 但其生殖生长期和全生长期都延后[9–10]; 在低纬度地区, 增温将促进作物生长发育, 使生育期缩短, 而在高纬度地区, 东北水稻出苗期提前、成熟期推后, 生育期呈延长趋势[11–12]。这说明气候变化对水稻物候期的影响具有地区分异和复杂性的特征, 而区域性的研究往往无法体现出全国尺度下早稻和晚稻物候期对气候变化的响应特征。

此外, 气候变化对全国水稻物候期各阶段的影响研究还不够明确。气候条件除了直接影响水稻生长过程, 还通过影响土壤墒情对人为耕作管理产生影响, 从而间接地影响人为进行水稻播种、移栽等的时间。并且, 近十多年来气候变化的趋势与2000年以前相比有所不同, 气温上升趋缓甚至停滞, Knight等最早发现了该现象[17], 之后, Fyfe等和Knutson等报道了21世纪初全球变暖趋缓的事实[18–19], 已有的研究也证实了近十几年以来中国气温上升趋势趋缓甚至降温[3]。长时间的气候变化下物候特征的分析[8–10], 难以反映这段特殊时期的物候变化情况, 当前也缺乏该气候条件下相应的水稻物候变化的研究。本研究针对2000年以来的气候条件, 专注于探讨气候与双季稻物候的关系。选取双季稻作为研究对象, 采用农业站点实测物候数据和对应的临近气象站点观测数据, 综合研究水热条件变化下的双季稻物候变化情况。

2 数据与处理方法

本文的数据有2000—2013年的农业站点数据和气象站点数据。农业站点数据来源于中国农作物生长发育和农田土壤湿度旬值数据集, 采用的指标有站点信息、物候期及其日期。首先, 选取有连续观测物候值的站点; 其次, 将物候期日期转换为儒历日(DOY); 然后, 按站点和年份筛选各物候期的DOY值; 最后, 分析播种期到成熟期的总生长期(growth period, GP)、播种期到抽穗期的营养生长期(vegetative growth period, VGP)、抽穗期到成熟期的繁殖生长期(reproductive growth period, RGP)的线性趋势特征。气候观测数据来自中国气象科学数据共享服务网提供的中国地面气候资料日值数据集, 主要指标有站点信息、日平均温和降水。首先, 选取与农业站点对应或最临近的气象站点; 然后按年份整理逐日平均温和降水量并计算其趋势值; 之后, 计算三个生长期的总降水量和平均温; 最后, 对各生长期长度与平均温和降水量进行相关和回归分析。

我国幅员辽阔, 各地区农业生产存在明显的地域分异。本研究基于《中国综合农业区划》将研究区划分为三个农业区: 长江中下游区、华南区和西南区(图1)。相比单项区划, 综合农业区划综合评价了农业自然条件和自然资源, 特别是水、热、土等条件[20]。

图1 研究区示意图

3 研究结果

3.1 早稻的物候特征及其与水热因子的关系

3.1.1 早稻物候期时空分布特征及趋势变化

我国早稻分布在长江中下游区和华南区。播种期共选出63个有效站点, 以在3月和4月的为主, 平均值为89 d。3月的站点有45个, 分布在广西省、广东省、湖南省的东北部以及江西省; 4月的站点有14个。播种期变化趋势的平均值为0.30 d·yr–1, 但呈推迟趋势的站点只比呈提前趋势的站点多1个。研究期内共选出64个抽穗期的站点, 平均值为167 d。抽穗期在3月初至7月初之间, 跨度大, 但集中在6月, 6月的有55个站点; 4月、5月的站点共6个, 且主要在海南省。对抽穗期的变化趋势分析表明, 其平均值为0.43 d·yr–1, 呈推迟、提前趋势的分别有39、25个。成熟期共选出65个站点, 整体上在5月初至8月初之间, 平均值为194 d。其中7月中旬的站点最多, 有38个, 分布在江南丘陵、洞庭平原和鄱阳平原; 7月下旬至8月初的站点有13个, 分布在皖南、湘南及桂北地区。成熟期变化趋势的平均值为0.09 d·yr–1, 呈提前趋势的站点有34个, 比呈推迟趋势的站点多3个。

3.1.2 早稻生长期及其对应水热条件的变化趋势

早稻VGP共有61个站点。整体上看, 没有呈现以某种趋势为主的现象, 平均值为0.02 d·yr–1。VGP时期内的平均温以降温为主, 平均趋势值为–0.01 ℃·yr–1, 呈下降和上升趋势的站点分别有38、23个。VGP期间降水量的平均趋势值为–1.57 mm·yr–1, 但呈增加趋势的站点比呈减少趋势的还要多1个。总的来看, VGP长度和该阶段平均温表现出明显的负相关性, 呈负相关的站点有45个, 达到90%显著负相关的共33个; 但呈正相关的仍有16个。VGP长度与降水量之间的相关性以正相关为主, 有46个, 其中达到显著水平的有34个。

早稻RGP共选出63个站点。整体上, 没有呈现出明显的缩短或延长的趋势, 平均值为0.003 d·yr–1。RGP期间平均温变化趋势的平均值为0.01 ℃·yr–1, 呈上升和下降趋势的站点分别有33、30个。降水量的变化趋势没有明显特征, 平均值为0.46 mm·yr–1, 呈增加趋势的站点共32个, 比呈减少趋势的多1个。RGP长度与平均温呈现明显的负相关, 呈负相关和正相关的站点数之比为11.6: 1, 其中50个站点显著正相关。RGP长度与降水量普遍为正相关, 呈正相关的站点是负相关的8倍, 达到90%显著正相关的站点有47个, 而达到显著负相关的站点只有1个。

早稻GP阶段共选出62个站点, 其长度变化呈延长趋势的站点有33个, 平均值为–0.10 d·yr–1。早稻GP期间温度变化趋势的平均值为–0.01 ℃·yr–1, 其中, 呈增温趋势的站点有31个, 集中在华南区和长江中下游区东南部; 呈下降趋势的也有31个。对应的总降水量平均变化趋势值为–6.47 mm·yr–1, 呈减少趋势的站点比增加趋势的多16个。GP长度和平均温之间普遍表现出负相关, 呈负相关的站点是正相关的6.75倍, 其中39个站点显著负相关。62个站点中则有40个站点显示降水和GP长度呈正相关, 27个达到了显著水平。

图2 早稻物候期的分布及变化趋势

图3 早稻VGP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

图4 早稻RGP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

图5 早稻GP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

3.2 晚稻的物候特征及其与水热因子的关系

3.2.1 晚稻物候期时空分布特征及趋势变化

与早稻分布类似, 晚稻也集中在长江中下游区和华南区。播种期共65个站点, 平均值为183 d, 总体上在5月底至7月底期间。其中, 5月底到6月中上旬的站点有8个, 6月下旬的站点25个, 主要位于湖南省和江西省; 7月上旬的站点15个, 主要在广东省和广西省北部; 7月中下旬的站点17个, 分布在广东省沿海和广西省大部分地区。整体上来看, 从北到南播种期有明显的延后特征。播种期以推迟趋势为主, 呈推迟趋势的站点有41个, 平均趋势为0.18 d·yr–1。抽穗期选出67个站点, 分布在9月和10月上旬, 平均值为264 d。其中, 9月上旬的站点有7个, 9月中旬的站点32个, 主要在湖南、江西及其以北地区; 10月上旬的站点有19个, 分布在两广地区。抽穗期平均变化趋势为–0.07 d·yr–1, 呈推迟趋势的站点有40个。从图6(c)可以看出抽穗期的平均值从北到南大致递增。成熟期共有66个站点, 在10月中旬至11月上半月之间, 平均值为299 d。其中, 10月中旬的站点有24个, 10月下旬的站点22个, 分布在湖南省和江西省; 11月上旬的站点15个, 11月中旬的站点5个, 集中在东南沿海省份。成熟期的平均变化趋势为0.17 d·yr–1, 呈推迟、提前趋势的站点分别有41、25个。

3.2.2 晚稻生长期及其对应水热条件的变化趋势

晚稻VGP共选出65个站点, 其长度变化趋势的平均值为–0.08 d·yr–1, 但是呈缩短趋势的站点只比延长趋势的多1个。VGP内的平均温以增温为主, 平均趋势值为0.05 ℃·yr–1, 其中呈增温和降温趋势的站点分别有48、17个。本阶段降水量的平均趋势值为–4.82 mm·yr–1, 呈上升、下降趋势的站点分别有32、33个。VGP长度与平均温之间普遍为负相关, 呈负相关的站点约是正相关的2倍, 显著负相关的有33个。VGP长度与该阶段的降水量则表现出普遍的正相关性, 其中呈正相关、负相关的站点分别有47、18个, 在0.1水平上显著的分别有34、9个。

晚稻RGP共选出66个站点, 其变化趋势的平均值为–0.04 d·yr–, 呈缩短和延长趋势的站点个数相同。RGP期间的温度平均趋势值为–0.02 ℃·yr–1, 呈降温和升温趋势的站点分别有36、30个。降水量变化趋势的平均值为3.05 mm·yr–, 但呈下降趋势的站点比增加趋势的多2个。66个站点中有50个站点显示RGP长度和平均温呈负相关, 其中41个站点在0.1水平上显著。RGP长度与降水量之间的相关性分析结果显示: RGP长度与该阶段的降水量之间以正相关关系为主, 呈正相关、负相关的站点分别有57、9个, 其中在0.1水平上显著负相关的只有3个。

晚稻GP共选出 64个站点, 其长度变化趋势的平均值为0.20 d·yr–1, 呈延长趋势的站点有41个。本阶段内平均温变化趋势的平均值为–0.01 ℃·yr–1,呈下降趋势的站点比上升趋势的多12个。GP长度与平均温之间多为负相关关系, 呈负相关的有49个, 达到90%显著水平的有48个。GP期间降水总量变化趋势的平均值为3.88 mm·yr–, 呈增加趋势的站点比减少趋势的多8个。GP长度与降水量之间多为正相关关系, 呈正相关的站点是负相关的3倍, 40个站点达到了显著正相关水平。

3.3 双季稻生长期与水热因子的偏相关和多元回归分析

由于降水和温度本身具有一定的自相关性, 我们对早稻和晚稻不同生长期的长度及平均温、降水进行了偏相关分析(表1)。可以看出, 不考虑平均温的影响, 生长期长度与平均温之间的相互关系较小; 不考虑降水量的影响, 生长期长度与降水量之间的相互关系也较为不密切, 但相对平均温, 其偏相关程度稍小一些。偏相关系数都不高的原因可能是其他因素的干扰大, 因此后续要对典型站点尺度展开分析, 并对具体相关系数值进行探讨。

为进一步量化双季稻VGP、RGP和GP的长度()与其期间平均温()、降水量()之间的关系, 这里采用多元回归分析(表2)。

早稻晚稻三个生长期的长度均表现出随温度升高而缩短的现象。对早稻而言, 在全国来看, 平均温每升高1.0 ℃, VGP、RGP、GP的长度分别缩短1.85 d、1.91 d、3.68 d。不同农业区的缩短幅度存在区别,如早稻RGP长度在长江中下游区、华南区的平均缩短幅度分别为2.05 d·℃–1、1.63 d·℃–1。至于晚稻, 总体上来说, 其三个生长期长度的缩短幅度为1.33 d·℃–1、0.55 d·℃–1、3.27 d·℃–1。不同于早稻, 晚稻有三个农业区, 但不同农业区的变化也有差异。以晚稻GP为例, 平均温每升高1.0 ℃, 长江中下游区、华南区、西南区的GP长度分别缩短3.59 d、2.60 d、4.18 d。此外, 降水量增加起到延长早稻晚稻VGP、RGP和GP长度的作用, 但是相对温度而言, 影响较小。

图6 晚稻物候期的分布及变化趋势

图7 晚稻VGP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

图8 晚稻RGP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

图9 晚稻GP和其气候要素的变化趋势及两者的相关性

表1 早稻晚稻偏相关分析

A. 生长期长度与平均温的偏相关系数；B. 生长期长度与降水量的偏相关系数

表2 早稻晚稻多元回归分析

注:指平均温(℃),指降水量(mm),指生长期长度(d)。

4 讨论

不同于自然植被的生长过程和物候特征[21], 除了气候因素外, 农作物的物候特征还受其他因素的干扰, 如: 品种特性、生产方式、农民意愿等[22]。本研究结果显示: 在过去的十多年里, 早稻的播种期推迟, 这与邓振镛等和刘晓光等的结论不同[9–10]; 其抽穗期也推迟, 而成熟期基本不变。对于晚稻而言, 类似于前人的研究, 播种期有轻微的推迟[9–10]; 抽穗期基本不变, 而成熟期确又出现了推迟的情况。VGP和RGP长度基本保持不变; 而不同于已有的GP长度缩短的研究[4], 研究期GP长度的变化幅度不大。这说明了本研究时间段内早稻和晚稻物候期和生长期变化特征的特殊性。温度与生长期长度的关系密切, 降水对其也有一定的作用, 造成这种物候差异的气候原因可能是早稻和晚稻生长期间温度和降水趋势的差异性。但是, 本研究还无法否认其他因素的干扰, 在用观测数据揭示出这种特征之后, 未来仍需综合考虑多因素的影响, 进一步探究水稻物候的变化原因。

考虑到作物物候对气候变化的响应和指示作用[23], 对应着同时期水热条件的变化, 我们不难发现研究时间段的升温趋势不明显, 甚至降温趋势的站点多于升温的站点数。这说明研究期内的升温趋势不明显, 甚至有降温的趋势, 与之前的研究结论相一致[3,24]。鉴于气候变化的长时间尺度性, 本文限于篇幅和主旨, 暂不对气候变化做过多解读和分析, 但是其在研究期内呈现的新特征已比较明确。每一个站点都可以代表周边一定范围内的气象因子和作物生育过程, 本文也主要基于站点数量分析了趋势变化和相关程度, 并保留了全部的特征, 未来仍需进一步对每个站点的物候和对应气候的过程变化加以细究, 以期可以在站点所在位置和所代表的一定空间上, 深化理解气候变化趋缓条件下双季稻物候的响应特征。同时, 考虑到研究期处于气候变暖的停滞期, 我们不建议采纳本研究结果的量化值, 因为此结果仅能代表该特殊时期下水稻发育的实际变化情况。

此外, 研究生产对气候变化的响应时, 不能仅考虑气象因子的年变化特征, 还需重视其在生长期的变化特征。本文中气候变化是指早稻和晚稻生长期间对应时段内的气候因子的变化, 其趋势和年值变化趋势存在着一定差异[25]。为了探讨这种差异性, 我们选出59个早稻晚稻轮作站点, 分别对轮作站点总生长期的平均温和降水数据与年值数据进行相关分析。结果表明: 生长期平均温与年均温、生长期降水量与年降水量之间呈正相关的分别有52、56个(表3)。轮作作物总生长期的跨度基本为年的大部分时间, 尽管如此, 两者还是存在一些不同, 说明在大样本量的情况下, 可以用年值数据分析其对水稻生育的影响, 而样本量较少或者仅分析早稻或晚稻时, 采用年值数据可能有较大的误差。

5 结论

本研究基于站点数据分析了2000—2013年双季稻物候和生长期变化特征及其与水热气候条件的关系。以比对站点数为主, 以具体的趋势值为辅, 可以反映出结果的空间性, 同时又避免了极值对平均趋势值的影响。得到的基本结论有:

(1)早稻和晚稻物候期的平均变化趋势都是推迟的, 但不同物候期呈推迟趋势的站点所占比例又有不同。早稻物候期中, 推迟站点个数较多的是抽穗期, 64个站点中呈推迟趋势的有39个; 晚稻则是播种期和抽穗期, 呈推迟趋势的分别有41、40个。

(2)在本研究时期内, 各生长期长度变化较小, 期间平均温、降水量没有显著变化, 但各生长期长度与平均温普遍呈负相关、与降水量普遍呈正相关, 不同生长期的相关性又有差别。早稻以RGP最为突出, 63个站点中50个与平均温显著负相关, 47个与降水量显著正相关; 晚稻RGP和GP都较为突出。

(3)各生长期长度都随着平均温的升高而缩短、随着降水量的增加而稍微延长, 且温度的作用更大。平均温每升高1 ℃, 早稻GP和晚稻GP分别缩短3.68 d、3.27 d; 降水量每增加10 mm, 早稻GP和晚稻GP分别延长0.01 d、0.08 d。

表3 轮作站点生长期气象数据与年值气象数据相关性

(4)双季稻轮作站点总生长期的气温和降水数据与年值数据相关性极好。相对而言, 总生长期的气温与年均温相关性稍差, 而两个降水数据的相关性较好。

[1] IPCC. Climate change: Work group I contribution to the IPCC fifth assessment report (AR5). Switzerland: IPCC, 2013.

[2] 王艳姣, 闫峰. 1960-2010年中国降水区域分异及年代际变化特征[J]. 地理科学进展, 2014, 33(10): 1354– 1363.

[3] CUI Yaoping, NING Xiaoju, QIN Yaochen, et al. Spatio- temporal changes in agricultural hydrothermal conditions in china from 1951 to 2010. Journal of Geographical Sciences[J], 2016, 26(6): 643–657.

[4] 雷秋良, 徐建文, 姜帅, 等. 气候变化对中国主要作物生育期的影响研究进展[J]. 中国农学通报, 2014, 30(11): 205–209.

[5] 李正国, 杨鹏, 周清波, 等. 基于时序植被指数的华北地区作物物候期/种植制度的时空格局特征[J]. 生态学报, 2009, 29(11): 6216–6226.

[6] CLEAND E E, CHUINE I, MENZEL A, et al. Shifting plant phenology in response to global change[J]. Trends in Ecology & Evolution, 2007, 22(7): 357–365.

[7] SPARKS T H, CAREY P D. The Responses of Species to Climate Over Two Centuries: An Analysis of the Marsham Phenological Record, 1736-1947[J]. Journal of Ecology, 1995, 83(2): 321–329.

[8] 孙雯. 气候变暖对中国水稻生产的影响[D]. 南京: 南京农业大学, 2011.

[9] 邓振镛, 王强, 张强, 等. 中国北方气候暖干化对粮食作物的影响及应对措施[J]. 生态学报, 2010, 30(22): 6278–6288.

[10] 杨晓光, 刘志娟, 陈阜. 全球气候变暖对中国种植制度可能影响Ⅰ气候变暖对中国种植制度北界和粮食产量可能影响的分析[J]. 中国农业科学, 2010, 43(2): 329–336.

[11] 侯雯嘉, 耿婷, 陈群, 等. 近20年气候变暖对东北水稻生育期和产量的影响[J]. 应用生态学报, 2015, 26(1): 249–259.

[12] 李正国, 杨鹏, 唐华俊, 等. 气候变化背景下东北三省主要作物典型物候期变化趋势分析[J]. 中国农业科学, 2011, 44(20): 4180–4189.

[13] CHMIELEWSKI F M, RÖTZER T. Response of tree phenology to climate change across Europe[J]. Agricul­tural and Forest Meteorology, 2001, 108(2): 101–112.

[14] LOBELL D B, FIELD C B, CAHILL K N, et al. Impacts of future climate change on California perennial crop yields: Model projections with climate and crop uncertainties[J]. Agricultural & Forest Meteorology, 2006, 141(2): 208–218.

[15] CARBONE G J, KIECHLE W, LOCKE C, et al. Response of Soybean and Sorghum to Varying Spatial Scales of Climate Change Scenarios in the Southeastern United States[J]. Climatic Change, 2003, 60: 73–98.

[16] PEARSON C J, BUCKNELL D, LAUGHLIN G P. Modelling crop productivity and variability for policy and impacts of climate change in eastern Canada[J]. Environmental Modelling and Software, 2008, 23(12): 1345–1355.

[17] KNIGHT J, KENNEDY J J, FOLLAND C, et al. Do global temperature trends over the last decade falsify climate predictions? In state of the climate in 2008[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2009, 90(8): 22–23.

[18] FYFE J C, MEEHL G A, ENGLAND M H, et al. Making sense of the early-2000s warming slowdown[J]. Nature Climate Change, 2016, 6(3): 224–228.

[19] KNUTSON T R, ZHANG Rong, HOROWITZ L W. Prospects for a prolonged slowdown in global warming in the early 21st century[J]. Nature Communications, 2016, 7.

[20] 邓静中. 全国综合农业区划的若干问题[J]. 地理研究, 1982, 1(1): 9–18.

[21] CUI Yaoping. Preliminary estimation of the realistic optimum temperature for vegetation growth in China[J]. Environmental Management, 2013, 52(1): 151–162.

[22] DONG J, XIAO X, ZHANG G, et al. Northward expansion of paddy rice in northeastern Asia during 2000-2014[J]. Geophysical Research Letters, 2016, 43(8): 3754–3761.

[23] XIAO Dengpan, MOIWO J P, TAO Fulu, et al. Spatiotemporal variability of winter wheat phenology in response to weather and climate variability in China[J]. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2015, 20(7): 1191–1202.

[24] 丁一汇, 任国玉, 石广玉, 等. 气候变化国家评估报告(I): 中国气候变化的历史和未来趋势[J]. 气候变化研究进展, 2006, 2(1): 3–8.

[25] 路婧琦. 气候变化对我国小麦和玉米物候的影响研究[D]. 开封: 河南大学, 2016.

Research on phenology characteristic of double cropping rice and its relationship with corresponding hydro-thermal conditions in China

TIAN Li1, CUI Yaoping2*, QIN Yaochen2, LIU Sujie2, LI Nan2

1.Key Laboratory of Geographic Information Science, East China Normal University, Ministry of Education, Shanghai 200241, China 2. College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004, China

The process of rice growth and development is affected by climatic conditions. And this process in turn can reflect the variation of climatic conditions. Based on phenological and meteorological observation data of double rice in China during 2000-2013, this paper studied the changing trends and spatial distribution of rice phenophase, and relationships between the growth period lengths (vegetative growth period, reproductive growth period, and the whole growth period) of double rice and the corresponding hydro-thermal conditions. The results showed that the numbers of delayed stations were always more than those of advanced stations for most phenophase. Different from the general phenomenon of global warming, there was no significant change in average temperature and total precipitation during growth period from 2000 to 2013. Meanwhile, the length of growth period was negatively correlated with average temperature, and positively correlated with total precipitation. In addition, our study quantified the impact of temperature and precipitation on the length of each growth period in different agricultural areas, and showed the result that temperature played a more important role than precipitation. With selecting rotation stations, the reasonability of using annual climate data to climatic data during growth period substitute to study the characteristic of rice phenology was also discussed.

rice; phenophase; climate change; crop rotation; Chinese agriculture

10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.04.001

P49; S511

A

1008-8873(2018)04-001-15

2017-09-22;

2017-10-28

国家自然科学基金(41401504, 41671425); HU-CPGIS国际合作基金(JOF201701); 河南省高校科技创新团队支持计划(16IRTSTHN012)资助

田丽(1996—), 女, 河南濮阳人, 硕士, 主要从事地理计算研究, E-mail: tianli_jing@163.com

崔耀平, 男, 河南周口人, 主要从事土地利用和气候变化研究, E-mail: cuiyp@lreis.ac.cn

田丽, 崔耀平, 秦耀辰, 等. 我国双季稻物候特征及其与水热条件的关系研究[J]. 生态科学, 2018, 37(4): 1-15.

TIAN Li, CUI Yaoping, QIN Yaochen, et al. Research on phenology characteristic of double cropping rice and its relationship with corresponding hydro-thermal conditions in China[J]. Ecological Science, 2018, 37(4): 1-15.