华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子分析

吴冰洁，王 靖，唐建昭，王 娜, 3，徐 琳，白慧卿，郑隽卿，王 娜，李 扬



华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子分析

吴冰洁1, 2，王 靖1**，唐建昭1，王 娜1, 3，徐 琳1，白慧卿1，郑隽卿1，王 娜1，李 扬1

（1. 中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2. 成都锦天联华科技有限责任公司，成都 610072；3. 山东省农业科学院作物研究所，济南 250100）

采用1988−2015年华北平原冬小麦种植区46个市的统计产量和相应46个气象站点的逐日气象资料，通过Logistic曲线和双曲线方法分离出气象产量，并构建气象产量与生长季主要气象因子的多元统计关系，以明确华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子。结果表明：（1）1988−2015年华北平原冬小麦产量在3200～6800kg·hm−2，中部地区产量最高，南部地区产量的变异高于中部和北部地区。（2）生长季日照时数、温度和降水平均值的年际变化影响了17%～78%的气象产量的变异，其中54%的地区达到显著水平（P＜0.05）。影响程度较高的地区主要分布在河北南部、山东西部和河南的东北部地区。（3）播种−返青阶段的降水显著影响产量变异，降水量每增加1%，天津、驻马店及山东西北部等地产量将上升13～74kg·hm−2，而河北北部、河南南部、山东南部等地产量将下降16～80kg·hm−2。返青−成熟阶段对产量变异影响较大的因子为最低气温，平均最低气温每上升1◦C，天津和石家庄、山东东部和西部及河南东部等地产量将增加50～295kg·hm−2，而北京、唐山和枣庄等地将减少76～124kg·hm−2。总体来看，温度对华北平原冬小麦产量变异影响范围更广且更加显著，但气象因子对产量变异的影响受局地品种和管理措施等影响呈现较大的空间差异。

产量变率；气象产量；日照时数；温度；降水

华北平原是中国重要的小麦产区，小麦总产和种植面积占全国小麦总产和种植面积的50%左右[1]，提高该区域小麦总产对保障中国粮食安全具有重要意义。增加粮食总产的主要途径，一是扩大粮食播种面积，二是提高粮食单产水平[2]。然而中国人均耕地面积少，后备耕地资源紧缺，种植面积进一步扩大的可能性低[3]，因此，提升粮食单产是增加区域粮食总产的有效途径。小麦单产的提高主要集中在品种和栽培措施的改进[4−5]以及对气候变化的趋利避害方面[6−7]。分析气象因子对小麦产量形成的影响对适应气候变化和防灾减灾具有重要意义。Fang等[8]通过人工增温试验，表明小麦产量随着温度升高而增加。郑娜等[9]发现生长季较高的光照和温度日较差对冬小麦生长发育和产量形成有利，特别是越冬前较高的日照时数和温度日较差对冬小麦产量有显著的正影响。闫素辉等[10−11]认为生育中后期弱光胁迫对小麦产量形成有不利影响，弱光环境影响植株蒸腾速率和气孔导度，导致光合产物合成受抑制、小麦灌浆速率下降，从而显著降低小麦产量。谭凯炎等[12]指出拔节−成熟阶段温度过高不利于穗花发育、籽粒形成和灌浆，尤其是花后高温显著降低冬小麦产量，因为温度升高往往会伴随着干热风和高温逼熟等灾害天气的影响而导致小麦减产[13]。生育前期降水增加一般有利于小麦产量提高，如返青−拔节期降水有利于小麦的生长发育，拔节−抽穗是冬小麦生长需水盛期，降水量过少会对产量产生不利影响[14]，而后期尤其是开花期和成熟期降水过多会导致小麦减产[15]。前人研究表明冬小麦干旱高风险区主要分布在河北省环渤海地区及山东省的长岛[16−17]。王春乙等[17]发现河南大部分地区冬小麦生育后期会受到干旱的影响。以上研究表明，气象因子对作物产量的影响随地区和冬小麦生育阶段不同而存在显著差异，就华北平原冬小麦而言，应针对其不同的生育阶段展开研究。

当前对作物产量和气象因子的关系研究主要基于站点或者省级和国家尺度，如Lobell等[18−19]在全球尺度上的研究指出，1980年以来的温度升高导致全球小麦产量降低。You等[20]评估了气象因子对中国小麦产量的影响，发现小麦生长季温度每升高1℃，产量下降3%～10%。Tao等[21]基于省级尺度研究表明，在中国小麦的主产省份中，黑龙江、辽宁和新疆生长季温度日较差与小麦产量呈显著负相关，但与广东的小麦产量呈正相关。但在市级尺度上对产量和气象因子关系鲜有研究报道，而中国详细完整的小麦产量统计年鉴资料的基本单元为市级尺度，因此，研究市级尺度产量和气候的关系对采取措施应对气候变化和抵御不利气象灾害有重要的意义。本研究以华北平原冬小麦生产区市级小麦产量为研究对象，分析不同区域影响小麦产量变异的气象因子，以期为提高华北平原冬小麦的气候适应性和抵御农业气象灾害提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 研究区域和数据来源

华北平原主要包括河北省、河南省、山东省、北京市和天津市，该区属半湿润暖温带，冬小麦生长季总辐射为1920～2760MJ·m−2，总日照时数为1400～2000h，总降水量为100～300mm。土壤类型主要为潮土和褐土，土层深厚，适宜耕作，种植制度以冬小麦−夏玉米轮作为主。

华北平原46个市的1988−2015年逐年冬小麦单产数据来源于中国种植业信息网和《河北农村统计年鉴》、《河北经济统计年鉴》、《河南农村统计年鉴》、《河南统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《北京统计年鉴》和《天津统计年鉴》。其中河北省各市统计产量时间序列为1993−2015年，山东省日照市和莱芜市、河南省济源市的产量统计年份分别是1990−2015年、1993−2015年和1996−2015年，其余市的产量数据年份均为1988−2015年。

华北平原各市对应的气象站点数据来源于中国气象局国家气象信息中心地面气象观测资料（图1），包括逐日日照时数（h）、日平均气温（◦C）、日最高气温（◦C）、日最低气温（◦C）和日降水量（mm）。个别站点缺少日照时数观测数据，则使用邻近站点日照时数代替。将华北平原冬小麦生长季划分为播种、越冬、返青、拔节、开花和成熟6个发育阶段，不同种植区域冬小麦各生育阶段长度根据1992− 2013年华北平原各种植区域内43个农业气象观测站实际观测值的平均值确定。

图1 华北平原冬小麦种植区和46个气象站点分布

1.2 研究方法

1.2.1 气象产量分离

粮食生产受自然环境因子和社会生产力水平的综合影响，在长时间序列的作物产量与气象因子关系的统计研究中，通常将实际粮食单产（Y）分解为趋势产量（Yt）、气象产量（Yw）和随机误差产量（ε），即

受冬小麦品种、田间管理措施、地理环境和地方经济变革等因素影响，各地冬小麦实际产量随时间变化的趋势会有所不同，因此，分别采用Logistic曲线和双曲线法拟合华北平原各市冬小麦趋势产量，进而从实际产量中分离出气象产量并与气象因子进行回归，以回归方程解释率（决定系数R2）高为标准选择相应的趋势产量拟合方法，以提高气象产量分离的准确性和合理性。

1.2.2 Logistic曲线

Logistic曲线方程[22]的形式为

式中，a、b为待定参数，k为实际产量的最大值。对式（3）两边取自然对数可得

1.2.3 双曲线

双曲线（Hyperbola）形式为

式中，a、b为模型拟合参数。

表1列出了最终选择的各市气象产量分离方法。

1.2.4 产量−气象因子关系模型

采用多元线性回归分析确定冬小麦气象产量与生育期主要气象因子（最高温度、最低温度、平均温度、温度日较差、日照时数和降水）平均值以及各阶段（播种−越冬、越冬−返青、返青−拔节、拔节−开花、开花−成熟）气象因子平均值的关系，即

式中，xj为第j个气象因子的值，y为冬小麦气象产量，a0是回归常数，aj是偏回归系数，反映在其它所有自变量不变的情况下，某一自变量单位变化对产量的影响程度。

表2列出了研究区各省冬小麦生育阶段起始时间。

表1 各市气象产量的分离方法

表2 各省冬小麦的生育阶段日期

Note: E- is the first ten-day of a month; M- is the middle ten-day of a month; L- is the last ten-day of a month.

1.2.5 气象因子对气象产量的决定系数（R2）

式中，yi为第i年的气象产量，yavg为气象产量的n年平均值，xi为第i年的气象因子，xavg为气象因子的n年平均值，n=1，…，28。决定系数R2取值越接近1，表明气象因子对气象产量变异的解释率越高，对气象产量变异的影响越大。

1.3 数据处理

用各站实际产量和各气象因子时间序列资料进行线性回归计算，得到相应的变化倾向率和变异系数。

产量倾向率y的计算式为

式中，t为年份，a×10 为倾向率。

变异系数（CV）的计算式为

利用ArcGIS10.2软件表达研究因子的时空分布特征，SPSS19.0进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 华北平原冬小麦产量的时空变异分析

由图2a可见，华北平原冬小麦实际产量在3200～6800kg·hm−2，平均为5200kg·hm−2。高产区主要分布在河北、山东以及河南的东北部地区，低产区分布在河南西部山区和东南部。由图2b可见，各市冬小麦产量线性变化的倾向率在−601～1957kg·hm−2·10a−1，96%的市为显著增加（P＜0.05），仅北京和山东莱芜两个地区为显著下降（P＜0.05）。产量增加较多的区域主要分布在河北南部和河南东部地区，其中河南商丘、周口和驻马店三市产量增加最显著，每10a增加1500kg·hm−2以上。图2c显示，1988−2015年华北平原冬小麦实际产量年际变异系数在7%～32%，其中南部小麦产量变异最大。综合来看，华北北部地区平均产量较高，增速较慢，年际变异较低，而华北南部平均产量较低，增速较快，年际变异较高。

图2 1988−2015年华北平原冬小麦实际产量平均值（a）、倾向率（b）和变异系数（c）的空间分布

2.2 生长季气象因子对冬小麦气象产量变异的贡献分析

图3表明，华北平原冬小麦生长季主要气象因子平均值的变化能够解释气象产量变异的17%～78%，其中54%的市达到显著水平（P＜0.05），生长季主要气象因子的平均值变异对气象产量变异解释程度较高的区域主要集中在河北的邢台和邯郸，山东西南部的聊城、济宁和泰安以及河南东北部的开封、商丘等地区。从单个气象因子来看，图4a显示生长季平均气温对气象产量变异的解释率在0～56%，26%的市达到显著水平（P＜0.05），主要集中在河北北部和河南东部。图4b表明生长季平均最高气温对气象产量变异解释率在0～23%，15%的地区达到显著水平（P＜0.05），主要集中在河南北部和河北北部。图4c显示生长季平均最低气温对气象产量变异的解释率在0～67%，47%的市达到显著水平（P＜0.05），集中在河南北部和河北北部。图4d显示生长季降水对气象产量变异的解释率为0～24%，仅15%的地区达到显著水平（P＜0.05），解释率较高的区域主要分布在天津和河南北部。图4e显示生长季日照时数对气象产量变异的解释率在0～51%，22%的地区达到显著水平（P＜0.05），解释率较高的区域分布在山东南部、河南东北部和河北西南部。图4f表明温度日较差对气象产量变异的解释率在0～52%，37%的市达到显著水平（P＜0.05），主要分布于河北保定、山东东南部以及河南东部。

图3 冬小麦气象产量与生长季气象因子平均值间多元线性回归方程的决定系数（1988−2015年）

2.3 不同生育阶段气象因子对冬小麦气象产量变异的贡献分析

由表3和表4可知，华北平原冬小麦在播种－越冬阶段对气象产量变异影响最大的气象因子主要为降水和气温日较差。该生育阶段内降水每增加1%，天津、河北秦皇岛、河南驻马店及山东日照、烟台和济南等地小麦气象产量增加13～72kg·hm−2，而北京、河北廊坊，山东滨州，河南南部的济源、漯河、周口和信阳小麦气象产量降低23～80kg·hm−2。该阶段气温日较差每升高1◦C，天津、河北保定、山东菏泽和濮阳、河南漯河和三门峡气象产量增加94～279kg·hm−2，而河北沧州和邢台、山东济南和济宁及河南南阳和北部地区气象产量减少54～173kg·hm−2。表4显示，在冬小麦越冬−返青阶段对气象产量变异影响最主要的因子是降水量，降水量每增加1%，北京、河北邯郸、河南鹤壁、济源和信阳及山东中部和南部等地气象产量减少16～62kg·hm−2；由表3、表4可得，在返青−拔节阶段影响气象产量变异的主要因子为最低气温和日照时数，该阶段平均最低气温每上升1◦C，天津、河北石家庄、河南济源、商丘和驻马店及山东濮阳、日照和青岛气象产量增加66～254kg·hm−2；该阶段平均日照时数每增加1h，河北邢台及山东淄博冬小麦气象产量增加108～158kg·hm−2，而河北邯郸、山东滨州和烟台及河南西南部地区等地气象产量减少108～215kg·hm−2。表3表明在拔节−开花阶段对气象产量变异影响最大的因子主要为最低气温和气温日较差，该阶段平均最低气温每升高1◦C，河北石家庄及河南焦作、南阳和周口气象产量增加50～142kg·hm−2，而河北唐山和沧州及山东枣庄气象产量减少76～124kg·hm−2；该阶段气温日较差每上升1◦C，河北衡水和廊坊冬小麦气象产量增加68～98kg·hm−2，而河北秦皇岛和沧州、河南鹤壁及山东德州和东部地区冬小麦气象产量减少120～335kg·hm−2。表3显示开花−成熟阶段对冬小麦产量变异影响最大的主要因子是最低气温，该阶段平均最低气温每升高1◦C，河南东部和山东西部等地气象产量增加102～295kg·hm−2，仅北京小麦气象产量减少104kg·hm−2。

表3 各市不同生长阶段温度的单位变化（+1℃）对气象产量的影响程度（kg·hm−2）

注：每个市名后括号中的数值代表该阶段温度的单位变化引起的气象产量的变化量即方程6中的偏回归系数。+表示增加，−表示减少。下同。

Note: The number in the parenthesis after each city name represents the change in meteorological yield induced by the unit change in temperature, i.e. the partial regression coefficient of Eq.6. “+” means increase, and “–”means decrease. The same as below.

表4 各市不同生长阶段降水的单位变化（+1%）和平均日照时数的单位变化（+1 h）对气象产量的影响程度（kg·hm−2）

注：每个市名后括号中的数值代表该阶段降水和日照的单位变化引起的气象产量的变化量即方程6中的偏回归系数。

Note: The number in the parenthesis after each city name represents the change in meteorological yield induced by the unit change in precipitation and sunshine hours, i.e. the partial regression coefficient of Eq.6.

3 结论与讨论

华北平原1988−2015年冬小麦实际产量变化在3200～6800kg·hm−2，整体呈现增加趋势，主要原因包括化肥施用量的增加和优良品种的培育和推广以及灌溉设施的建设等[23]。华北平原冬小麦实际产量中部地区高于北部和南部，可能原因是良好的耕作管理措施和土壤性质，且中部地区有完善的灌溉系统，因此是传统小麦高产区[24−25]。主要的气象因素是华北南部地区生长季总辐射显著低于北部和中部地区[26]，并且南部地区气温高加之气温日较差小，小麦呼吸作用强度较大，光合产物更多用于呼吸消耗，导致产量低于中部和北部。

已有较多研究探讨了从实际产量中分离气象产量的方法[27−28]，但各方法均存在一定的适用范围和局限性，本研究采用传统农业气象学气象产量分离方法，该方法已经广泛用于气象因子变化对作物产量变化的影响分析中[13,27,29]。分离气象产量时，对趋势产量的模拟可以采用多种方法[29−30]，但各方法均存在一定局限性。为便于分析气象因子变化对产量变化的影响，本研究主要选择了常用的6个气象因子，结果表明这些气象因子对气象产量变异影响程度表现为最低温度＞温度日较差＞平均气温＞日照时数＞降水＞最高温度，反映了华北平原冬小麦产量一定程度上仍受到了低温的限制。赵凯娜等[32]在河南地区的研究结果也表明生育期气候要素对冬小麦产量变异的影响程度为最低温度＞平均气温＞最高温度。肖登攀等[14]的研究表明华北冬小麦整个生育期除驻马店站点外，产量与温度均呈正相关关系，而本研究表明不同的生育阶段温度变化对冬小麦的影响不同，反映了站点尺度与市级尺度的研究结果不同，Tao等[21]研究也表明，国家或者省级尺度的气候−产量关系不能应用到市级尺度上，这反映了气候对产量影响的复杂性。本研究与赵凯娜等[31]的研究都表明，相比于其它气象因子，华北平原冬小麦生长季内降水对小麦产量影响较小，主要是因为该地区冬小麦普遍以灌溉为主[32]，降水的变化对产量变异影响较小。同时，通过将研究结果与《中国气象灾害大典》纪录进行对比，发现气象产量的高低与实际观测一致，如北京 1987年11月寒潮大风降温，大部分麦田半数以上叶片被冻伤。河北省1993年沧州、邢台连续22个月受旱，小麦显著减产；1994年1月降温显著，全省小麦受冻。山东省1987年12月−1988年4月，小麦受旱较重的有潍坊、烟台、青岛、威海，1993年4月青岛、淄博部分县、德州武城出现低温冻害，导致冬小麦产量降低。河南省1990年淮北地区小麦冻害严重，1995年1−2月全省大部基本无降水，严重干旱造成小麦减产。分离的气象产量在这些年份较低，表明气象产量的分离结果具有合理性。

本研究表明在冬小麦播种−越冬阶段影响气象产量变异的主要气象因子为降水和温度日较差，该阶段降水在华北大部分地区对产量表现为正影响，主要原因是降水增加能够促进小麦生长和产生更多分蘖[33]。该阶段气温日较差大对河南小麦生长产生了负效应，主要是因为日照时数高，导致作物蒸散增加，土壤墒情变差，影响了作物出苗和苗期生长。何守法等[34−35]研究也表明，豫中地区从播种−越冬前期，日照时数对小麦生长以负影响为主。越冬−返青阶段影响小麦气象产量变异的主要因子是降水，华北平原大部分区域该阶段降水的增加对小麦生长有不利的影响，这个结果与张怡等[36]的研究一致，主要因为该阶段小麦停止生长，蒸散量低，而降水过程常伴随着大幅降温，影响冬小麦的安全越冬，从而影响产量[37]。返青−拔节阶段最低气温对气象产量的影响均为正效应，罗蒋梅等[38−39]研究也表明该阶段较高温度对小麦产量有益，最低温度较低会导致冬小麦遭受晚霜冻害。日照时数对产量影响也存在不同的效应，该期小麦需水量增加，日照时数低会减少土壤蒸发，降低水分胁迫，然而在降水丰沛的地区，日照时数高会使小麦积累更多干物质，促进小麦增产。拔节−开花阶段对产量影响最大的是最低气温和气温日较差，两因子在不同区域影响不同。前人研究[34,37]表明，日照时数在拔节−开花阶段主要是负影响，因为日照时数高导致作物蒸散高，加剧了春旱的影响。开花−成熟阶段影响气象产量变异的关键因子为最低气温，最低气温除北京外其余均对小麦产量有正影响，灌浆期较高的最低温度有利于小麦充分灌浆[40]。

华北北部冬小麦产量的主要气候限制因子为拔节−开花阶段的低温。该区域要做好防冻保温措施，可通过调整播种期[41]和采用覆膜[42]等方法避免冬小麦遭受冻害。华北中部地区冬小麦产量的主要气候限制因素为播种−越冬阶段的干旱，越冬−返青阶段较多的降水，返青−开花期的光照不足以及灌浆期的低温。华北东部冬小麦产量的主要气候限制因素为播种−越冬阶段的干旱，越冬−返青阶段较多的降水，返青−拔节阶段的低温。中部和东部地区应在冬小麦播种−越冬期增加灌溉量，为防止作物蒸散过高，可采取一些保水措施，从而增加土壤墒情，保证小麦出苗率。华北南部冬小麦产量的主要气候限制因素为播种−返青阶段较多的降水，返青−拔节阶段的低温以及灌浆期的低温。南部地区可以通过采用抗低温的品种[43]，同时充分利用小麦生长阶段光热资源充足的优势进行播量和群体的调控管理来实现高产。

大量研究表明，气候变化对作物产量有重要影响，但本研究的主要目标是揭示影响产量变异的主要气象因子，而产量变异的影响因子主要是气候变率而不是气候变化。因此，在分离气象产量时未考虑气候变化对趋势产量的可能影响[44−45]。1988−2015年，39%的市气温呈显著上升趋势，而降水量仅在开封市显著减少，17%的市日照时数显著减少，其变化特点与本研究气象产量变化影响因子分析的结果保持一致。分析气象因子与气象产量的关系时采用多元线性逐步回归方法，该方法能很好地排除自相关性较高的变量，且对最后影响气象产量变异结果中的气象因子进行了相关性分析，将其中相关的因子剔除后再与气象产量作回归分析，结果与之前的结论保持一致。本研究在各个市直接选用单个气象站点来代表整个市级气象数据，而没有使用空间插值再分区统计等方法，主要原因是华北平原地形平坦，气象要素分布均匀，这46个气象站点一定程度上代表了该市冬小麦种植区的主要气候条件，因此，利用本市的气象数据和产量作回归分析具有科学性，前人研究也有采用此类方法[34,37,46]。其次，当空间插值的数据点不均匀分布时，插值后进行平均难以很好地反映研究要素的空间分布特征[47]，且采用插值后进行平均得到的结果要低于当前研究结果的精度。进一步研究应分析影响华北平原实际产量变异的自然和社会经济等因子，为提高华北平原冬小麦产量和资源利用效率提供科学参考。

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Meteorological Influencing Factors on Variation in Winter Wheat Yield in the North China Plain

WU Bing-jie1, 2, WANG Jing1, TANG Jian-zhao1, WANG Na1, 3, XU Lin1, BAI Hui-qing1, ZHENG Jun-qing1, WANG Na1, LI Yang1

(1. College of Resources and Environmental Science, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2. Chengdu Jintian Lianhua Technology Co., LTD, Chengdu 610072; 3. Crop Research Institute, Shandong Academy of Agricultural Sciences, Jinan 250100)

The meteorological influencing factors on variation in winter wheat yield in the North China Plain (NCP) were investigated by developing yield−meteorological factor relationship based on statistical yield of 46 cities and daily meteorological data from 46 meteorological stations from 1988 to 2015. The results showed that statistical yield of winter wheat ranged from 3200 to 6800kg·ha−1in 1988−2015 with higher yield in the central NCP and higher yield variation in the southern NCP. The variation in growing season main meteorological factors including sunshine hours, temperature and precipitation could account for 17%−78% of variation in the climatic yield of winter wheat with statistical significance at 54% of the cities (P<0.05). The regions with high influencing degree were mainly concentrated in the southern Hebei, southern Shandong and northeastern Henan. Precipitation during the growing period of sowing to turning−green had significant impacts on meteorological yield of winter wheat. Meteorological yield of winter wheat increased by 13−74kg·ha−1in Tianjin, Zhumadian and northwestern Shandong if amount of precipitation during the period increased by 1%, while the meteorological yield in southern Henan and southern Shandong decreased by 16−80kg·ha−1. Minimum temperature during the growing period of turning-green to maturity had significant impacts on variation in meteorological yield of winter wheat. Average minimum temperature during the period increased by 1◦C would increase meteorological yield by 50−295kg·ha−1in Tianjin, Shijiazhuang, the eastern and western Shandong, and the western Henan, but would decrease meteorological yield by 76−124kg·ha−1in Beijing, Tangshan and Zaozhuang. In general, the temperature had significant impact on the variati on of winter wheat yield at more sites than sunshine hours and precipitation. However, there was a large spatial difference in meteorological influencing factors on variation in winter wheat yield due to complex interaction of meteorological factors, cultivar and agronomic management practices.

Yield variation; Meteorological yield; Sunshine hours; Temperature; Precipitation

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.10.001

吴冰洁,王靖,唐建昭,等.华北平原冬小麦产量变异的气象影响因子分析[J].中国农业气象,2018,39(10):623−635

2018−03−06

。E-mail：wangj@cau.edu.cn

国家重点研发计划项目（2016YFD0300105；2017YFD0300404）

吴冰洁（1994−），女，硕士，主要从事气候变化对作物的影响及适应研究。E-mail：wubjok@163.com