安徽省沿江地区双季稻光热资源利用效率变化特征及对气象产量的影响*

2019-06-12陈金华阮新民陈砚涛

中国生态农业学报(中英文) 2019年6期

岳伟,陈金华,阮新民,陈曦,陈砚涛,王珍

(1.安徽省农业气象中心合肥 230031;2.安徽省农业科学院水稻研究所合肥 230031;3.安徽省石台县气象局石台 245100)

IPCC第5次评估报告指出,全球气候正发生着以变暖为主要特征的显著性变化,过去 100多年来(1880—2012年),全球地表平均温度已升高 0.85℃(0.65～1.06℃),2003—2012年平均温度比1850—1900年平均温度上升0.78℃[1]。1906—2005年我国年平均气温上升(0.78±0.27)℃[2-3]。农业是对气候变化最为敏感和脆弱的领域之一[4],气候变化对农业生产的影响,首先表现为对农业气候资源的影响,农业气候资源的数量及其配置不仅直接影响农业生产过程[5],对农作物种植制度和农业生产布局也有不同程度影响[6]。

水稻(Oryza sativaL.)是我国重要的粮食作物,水稻生产对保障我国粮食安全具有特别重要的地位,提高双季稻单产是提高水稻总产和粮食总产的重要途径之一[7]。了解并掌握气候资源的时间变化规律和空间分布特征,对于合理利用气候资源,科学安排生产布局,提高双季稻产量具有重要指导意义。关于气候变暖对双季稻生产气候资源的影响已引起众多学者的关注和研究。吕伟生等[8]研究发现,近30 a江西省双季稻安全生产期内温光资源总体呈温度明显升高、积温显著增加、日照时数无明显变化的趋势;近 50 a长江中游地区(湖南、湖北、江西)早稻安全播种期提前3～7 d,双季晚稻安全齐穗期延后 2 d,双季稻安全生长期平均延长7 d,双季稻种植北界明显北移200 km左右[9];湖南省1980—2012年双季稻全生育期内平均温度呈现升高趋势,早稻全生育期内降水量和辐射呈增加趋势,晚稻全生育期内降水量和辐射有所下降[10];吴珊珊等[11]利用全球气候模式ECHAM5/MPI-OM在SRES A1B排放情景下2015—2100年全球气候模式的预测结果,对江西双季稻 2015—2100年的气候产量进行定量预测,发现 2060年以前,早稻气候产量基本以正值为主,2060年后气候产量呈正负波动状态,晚稻气候产量整体变化幅度较早稻气候产量小。然而不同区域双季稻生产气候资源变化趋势并不完全一致,开展区域性研究对指导当地双季稻生产更具有针对性和实用性。

安徽省是我国种植双季稻北缘地区,双季稻年播种面积在20万 hm2左右,对安徽省粮食总产发挥重要作用。目前,关于气候资源变化及对安徽省农业生产的影响研究较多,但多集中于安徽省周年气候资源变化对小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)、一季稻等作物生产的影响[12-16],而关于气候资源尤其是双季稻生长季光热资源变化及其对气象产量影响的研究较少。因此,本研究利用安徽省沿江地区19个市县气象观测站1961—2017年逐日日平均气温、日照时数及 7个双季稻主产市县1961—2006年早稻和晚稻产量资料,分析该地区近50 a来双季稻生长季光热资源和利用效率的变化特征及光热资源变化对双季稻气象产量的影响,以期为应对气候变化、充分利用气候资源、合理调整沿江地区双季稻种植结构提供理论依据。

图1 安徽省沿江地区气象站点分布图Fig.1 Distribution map of meteorological stations along the Yangtze River in Anhui Province

1 研究资料与方法

1.1 研究区域概况

安徽省沿江地区属于亚热带湿润季风气候,年平均气温16～17.3℃,常年无霜期达220～250 d,年平均降水量 770～1 700 mm,地形以丘陵山地和平原为主[17]。降水丰富,日照充足,雨热同季;河网密布,灌溉条件好,为农业发展提供了良好的条件。

1.2 研究资料

本研究使用的逐日气象资料来源于安徽省气象信息中心,主要包括沿江地区19个市县(图1)1961—2017年的日平均气温(℃)、日照时数(h)。双季稻产量资料来自于《安徽省统计年鉴》,主要包括枞阳、怀宁、望江、南陵、芜湖县、宣城、池州等沿江地区 7个双季稻主产市县 1961—2006年早稻和晚稻产量(kg·hm-2)。

结合生产实际,安徽省沿江地区双季早稻一般于4月上旬播种,7月中旬成熟;双季晚稻一般7月上旬播种,11月中旬成熟。所以本文选取早稻生长季为4月上旬—7月中旬,晚稻生长季 7月上旬—11月中旬,双季稻生长季为4月上旬—11月中旬。

1.3 研究方法

1.3.1 光热资源及利用效率

气候资源在一定程度上决定了某一个地区的农业生产类型、农业生产率和农业生产潜力[18],太阳辐射资源是重要的农业气候资源之一,是植物进行光合作用的必要条件,使植物能够正常生长、发育及形成产量[19]。本文采用曹雯等[20]修订的安徽太阳辐射公式计算沿江地区太阳总辐射。

式中：Rs为太阳总辐射(MJ·m-2),R0为天文辐射(MJ·m-2),n为实际日照时数(h),N为可能日照时数(h),ωs为日落时的时角,π 取 3.141 592 6。

热量资源是农业生产的重要自然资源,在正常水分条件下,热量资源决定了作物的品种、熟型、产量及作物的生长发育[21],本文统计双季稻生长期间≥10℃的积温作为双季稻的热量资源。

作物光温利用率可以用来评价一个地区作物生产的基本生产状况和潜力[22],本文采用公式(3)计算沿江地区双季稻光能利用率。

式中：E为光能利用率(%);Y为单位面积早稻或晚稻产量(kg·hm-2);H为单位面积上干物重燃烧热(J·g-1),取1.799×107J·kg-1;∑Q为早稻或晚稻生长期间(播种至成熟)的太阳总辐射(MJ·m-2)。

热量资源利用效率可以评价一个地区的农业生产水平[22],采用公式(4)计算热能利用效率。

式中：HEU为热量利用率,Y为单位面积双季稻产量(kg·hm-2),∑T为双季稻生长期间(播种至成熟)≥10℃的有效积温(℃·d)。HUE即积温每1℃·d所生产的粮食单产,单位为kg·℃-1·d-1·hm-2。

1.3.2 气候倾向率

将气候要素的趋势变化用一次线性方程表示,利用最小二乘法拟合一元线性方程X＝at+b(a为回归系数,b为回归常数,X为气象要素,t为时间)计算各气象要素的年趋势变化率,其斜率(a)表示气象要素变化倾向率,a值的符号正或负反映趋势上升或下降,a×10为气候要素倾向率,表示气象要素每10年的变化率[23]。

1.3.3 M-K突变检验

用 Mann-Kendall(M-K)方法对各气象要素时间序列进行突变检验[24-25],该种方法可以检验序列变化趋势、突变点和突变时间区域等,不需要样本遵从一定的分布,也不受少数异常值的干扰。

1.3.4 气象产量

作物产量是各种自然因素和非自然因素综合影响的结果,一般把作物的实际产量y分解为趋势产量yt、气象产量yw和随机误差因素造成的产量Δy3部分[26],即：

趋势产量主要是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量,气象产量主要是受以气象要素为主的短周期变化因子影响的产量分量。由于Δy是一些偶然因素影响造成的产量随机变化,在作物产量中占的比例较小,一般在实际计算中可不做考虑。因此,(5)式可以简化为：

本研究采用分段模拟法对实际产量数据进行模拟以求得趋势产量,实际产量减去趋势产量,得到气象产量。

2 结果与分析

2.1 双季稻生长季光热资源变化特征

2.1.1 光能资源变化特征

1961—2017年,安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻生长季太阳总辐射均值分别为1 911.8 MJ·m-2、2 325.2 MJ·m-2和3 861.1 MJ·m-2。其中早稻生长季太阳总辐射最大值为2 139.3 MJ·m-2,出现在1981年;最小值为1 586.7 MJ·m-2,出现在2016年。稻和双季稻生长季太阳总辐射最大值分别为2 830.9 MJ·m-2和4 376.4 MJ·m-2,均出现在1966年;最小值分别为1 934.7 MJ·m-2和3 347.9 MJ·m-2,均出现在2014年。由图2a-2c可见,1961—2017年,安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻生长季内太阳总辐射均呈明显下降趋势(P＜0.01),平均每10 a降幅分别为30.5 MJ·m-2、69.8 MJ·m-2和86.6 MJ·m-2。从年代际变化看,从1960s至2000s后,早稻生长季内太阳总辐射在波动中下降,晚稻和双季稻逐年代际下降,尤其近年来双季稻生长季太阳总辐射下降明显,2000s后较2000s下降 142.8 MJ·m-2,显著高于历年均值(86.6 MJ·m-2)。

由M-K检测可以看出,1961—2017年安徽省沿江地区早稻生长期辐射资源的 UF(按时间序列顺序计算的统计量序列)曲线在0值以下,说明辐射资源呈减少趋势,UF和UB(按时间序列逆序计算的统计量序列)出现多个交点,其中 2003—2004年的交点突破了P0.05=±1.96临界线(图3a),突变后(1 688.8 MJ·m-2)较突变前(1 926.5 MJ·m-2)减少 29.7 MJ·m-2。晚稻生长季辐射资源在1996年发生突变,突变后(2 196.5 MJ·m-2)较突变前(2 406.0 MJ·m-2)减少 209.5 MJ·m-2,UF曲线在1999年突破了P0.05=±1.96临界线(图3b)。双季稻生长季辐射资源在1995年发生突变,突变后(3 711.4 MJ·m-2)较突变前(3 962.4 MJ·m-2)减少251.0 MJ·m-2,UF曲线在1993年和1995年突破了P0.05=±1.96 临界线(图3c)。

2.1.2 热量资源变化特征

水稻是喜温作物,生长发育的起点温度要求在日平均气温10℃以上[11]。1961—2017年,安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻生长季内≥10℃积温分别为2 310.3～2 665.2℃·d、3 024.2～3 454.5℃·d和4 864.2～5 431.7℃·d,均值分别为2 454.2℃·d、3 238.0℃·d和5 131.3℃·d。近 60 a,安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻生长季内≥10℃积温均呈增加趋势,平均每10 a增幅分别为39.1℃·d、24.4℃·d和14.7℃·d,其中早稻和晚稻增加趋势通过了P＜0.01显著性水平检验,双季稻增加趋势通过了P＜0.05显著性水平检验。从年代际变化看(图4a-4c),早稻、晚稻和双季稻生长季内≥10℃积温变化趋势基本一致,总体呈“降低-升高-降低”趋势,即从1960s开始,至 1970s或 1980s达到最低,1990s开始上升,至2000s达到最高,之后开始下降。进入 21世纪,早稻、晚稻和双季稻生长季内≥10℃积温增加较为明显,2000s较 1990s分别增加 88.0℃·d、102.9℃·d和162.9℃·d,积温的增加为双季稻生长提供了充足的热量条件。

图2 1961—2017年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)和双季稻(c)生长季光能资源变化趋势Fig.2 Variation trends of light energy resources during growing seasons of early-season rice(a),later-season rice(b)and double-season rice(c)from 1961 to 2017 along the Yangtze River in Anhui Province

图3 1961—2017年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)和双季稻(c)生长季光能资源M-K突变检验(直线为P=0.05显著性水平临界值)Fig.3 M-K test mutation detection of light energy resources during growing seasons of early-season rice(a),later-season rice(b)and double-season rice(c)from 1961 to 2017 along the Yangtze River in Anhui Province(Dotted lines show critical value at P = 0.05 significance level)

由M-K检测可以看出,1961—2017年安徽省沿江地区早稻生长季热量资源的UF和UB曲线相交于1996—1997年之间,UF曲线在2005年超过了P0.05=±1.96临界线(图5a),表明早稻生长季热量资源在1997年发生突变,突变后(2 521.3℃·d)较突变前(2 415.0℃·d)增加 106.3℃·d。晚稻生长季热量资源在2005年发生突变,突变后(3 311.6℃·d)较突变前(3 216.3℃·d)增加95.3℃·d,UF曲线在1972—1977年和1980—1994年突破了P0.05=±1.96临界线(图5b)。双季稻生长季热量资源在2001年发生突变,突变后(5 257.8℃·d)较突变前(5 077.6℃·d)增加 180.2℃·d,UF曲线在2007年突破了P0.05=±1.96 临界线(图5c)。

本文借鉴了王建，张卓《金融支持对战略性新兴产业发展的影响》一文中利用柯布--道格拉斯生产函数研究金融支持的产业影响的方法建立回归模型。假设生态经济产业中的企业生产近似的符合柯布--道格拉斯生产函数，即：

图4 1961—2017年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)和双季稻(c)生长季热量资源(≥10℃积温)变化趋势Fig.4 Variation trend of heat resources(accumulated temperature ≥10℃)during growing season of early-season rice(a),later-season rice(b)and double-season rice(c)from 1961 to 2017 along the Yangtze River in Anhui Province

2.2 双季稻光热资源利用效率变化特征

2.2.1 光能资源利用效率变化特征

图5 1961—2017年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)和双季稻(c)生长季热量资源M-K突变检验(直线为P=0.05显著性水平临界值)Fig.5 M-K test mutation detection of heat resources during growing seasons of early-season rice(a),later-season rice(b)and double-season rice(c)from 1961 to 2017 along the Yangtze River in Anhui Province(Dotted lines show critical values at P = 0.05 significance level)

1961—2006年,安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻光能利用效率均呈显著增加趋势(P＜0.01),平均增幅分别为0.04%·(10a)-1、0.103%·(10a)-1和0.083%·(10a)-1,光能利用效率均值分别为0.41%、0.30%和0.38%。但不同年份间差别明显,早稻光能利用效率最大值为0.55%(2002年),最小值为0.2%(1961年);晚稻最大值为0.53%(1996年),最小值为0.07%(1962年);双季稻最大值为0.58%(2002年),最小值为0.15%(1961年)。其主要原因是由于不同年份间产量差异较大造成的[27]。从年代际变化看(图6a-6c),从 1960s至 2000s后,早稻生长季内光能利用效率在波动中上升,1990s代略有下降,晚稻和双季稻呈逐年代际上升趋势,尤其1980s晚稻生长季光能利用效率明显上升,较1970s增加 0.13%,而同时期早稻生长季光能利用效率仅增加0.02%。

图6 1961—2006年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)和双季稻(c)光能利用率变化趋势Fig.6 Variation trend of solar energy utilization rate of early-season rice(a),late-season rice(b)and double-season rice(c)from 1961 to 2006 along the Yangtze River in Anhui Province

2.2.2 热量资源利用效率变化特征

1961—2006年安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻热量利用效率呈显著增加趋势(P＜0.01),平均每10 a分别增加 0.141 kg·℃-1·d-1·hm-2、0.39 kg·℃-1·d-1·hm-2和0.315 kg·℃-1·d-1·hm-2。早稻、晚稻和双季稻热量利用效率分别为0.88～2.33 kg·℃-1·d-1·hm-2、0.28～1.99 kg·℃-1·d-1·hm-2和0.6～2.29 kg·℃-1·d-1·hm-2,年平均值分别为1.83 kg·℃-1·d-1·hm-2、1.20 kg·℃-1·d-1·hm-2和1.63 kg·℃-1·d-1·hm-2。从年代际变化看(图7a-7c),早稻、晚稻和双季稻热量利用效率与光能利用效率变化趋势基本一致,早稻热量利用效率除 1990s下降外,其他年代际均呈上升趋势。晚稻和双季稻光能利用效率呈逐年代际上升趋势,其中晚稻热量利用效率在1980s和1990s增幅相对明显,较上一年代际分别增加 0.5 kg·℃-1·d-1·hm-2和0.48 kg·℃-1·d-1·hm-2,均超过了历年增幅均值(0.39 kg·℃-1·d-1·hm-2)。

2.3 光热资源变化对双季稻气象产量的影响

2.3.1 光热资源与双季稻气象产量的相关分析

为了解安徽省沿江地区双季稻生长季光温资源变化对气象产量的影响,按照杨继武[26]作物产量分解方法,将早稻、晚稻实际产量分解为趋势产量和气象产量(图8a、8b),再将气象产量与其生长季太阳总辐射、≥10℃积温进行线性相关分析(图9a、b)。沿江地区早稻气象产量与其生长季太阳总辐射相关性达极显著(P＜0.01),与≥10℃积温呈显著相关(P＜0.05),相关系数分别为0.578 1和0.301 5,即在一定范围内太阳总辐射和≥10℃积温增加对早稻气象产量的增加有明显作用,太阳总辐射每增加 100 MJ·m-2、≥10℃积温每增加 100℃·d,早稻气象产量分别增加 271 kg·hm-2、209 kg·hm-2。晚稻气象产量与其生长季太阳总辐射相关性达显著水平(P＜0.05),相关系数为0.317 2(图10a),与≥10℃积温相关系数为0.132 8,相关性未达P=0.05显著性水平(图10b),即一定范围内太阳总辐射的增加利于晚稻气象产量的提升,每增加 100 MJ·m-2,晚稻气象产量增加 80 kg·hm-2,但≥10℃积温的增加对晚稻气象产量的增产作用不明显。

为揭示光热资源对双季稻气象产量的作用途径,对1961—2006年安徽省沿江地区早稻和晚稻生长季太阳总辐射、≥10℃积温与其气象产量进行通径分析。由表1可见,太阳总辐射、≥10℃积温对早稻和晚稻气象产量的作用方向均为正向的,且太阳总辐射、≥10℃积温通过相互间接作用增强了对气象产量的影响,太阳总辐射对气象产量直接作用大于≥10℃积温对气象产量的作用,表明在光热资源中,太阳总辐射是影响早稻和晚稻气象产量的主要因子,≥10℃积温是次要因子。

图8 1961—2006年安徽省沿江地区早稻(a)、晚稻(b)实际产量和趋势产量Fig.8 Actual yield and trend yield of early-season rice(a),late-season rice(b)from 1961 to 2006 along the Yangtze River in Anhui Province

图9 1961—2006年安徽省沿江地区早稻生长季太阳总辐射(a)、≥10℃积温(b)与气象产量的关系Fig.9 Relationship of meteorological yield with global solar radiation(a),accumulated temperature ≥10℃(b)during early-season rice growing season from 1961 to 2006 along the Yangtze River in Anhui Province

2.3.3 光热资源与双季稻气象产量的回归分析

为综合反映安徽省沿江地区辐射和热量资源对双季稻气象产量的影响,分别以早稻和晚稻生长季太阳总辐射(x1)、≥10℃积温(x2)为自变量,以气象产量(y)为因变量,采用线性回归分析,建立早稻气象产量回归方程y=-5 610.912 3+2.638 5x1+0.297 2x2,相关系数r=0.578 7,显著水平P＜0.01,表明早稻气象产量与生长季太阳总辐射、≥10℃积温存在显著的线性关系,且太阳总辐射和≥10℃积温对早稻气象产量的综合影响大于对气象产量的独立影响。建立晚稻气象产量回归方程为y=-2 594.037 1+0.761 1x1+0.251 9x2,相关系数r=0.321 3,显著水平P＞0.05,表明晚稻生长季辐射资源和热量资源的增加虽然利于其气象产量的提升,但影响不明显。

图10 1961—2006年安徽省沿江地区晚稻生长季太阳总辐射(a)、≥10℃积温(b)与气象产量的关系Fig.10 Relationship of meteorological yield with global solar radiation(a),accumulated temperature ≥10℃(b)during late-season rice growing season from 1961 to 2006 along the Yangtze River in Anhui Province

表1 1961—2006年安徽省沿江地区早稻和晚稻气象产量与太阳总辐射、≥10℃积温的通径分析Table 1 Path analysis between meteorological yield and global solar radiation,accumulated temperature ≥10℃ of early-season rice and late-season rice from 1961 to 2006 along the Yangtze River in Anhui Province

3 讨论

1961—2017年安徽省沿江地区早稻、晚稻及双季稻生长季太阳总辐射均呈显著下降趋势(P＜0.01),卢燕宇等[13]对近50 a安徽周年太阳总辐射变化特征的研究结果也证实了这一结论,且安徽省太阳总辐射下降趋势大于全国平均。近60 a,安徽省沿江地区早稻、晚稻及双季稻生长季≥10℃积温呈增加趋势,其中早稻和晚稻增加趋势超过P=0.01显著性水平,双季稻增加趋势达P=0.05显著性水平,这与艾治勇等[28]对长江中游地区近 50 a双季稻生长季气候资源变化的研究结论较为一致。在全球变暖背景下,不同地区双季稻生长季≥10℃积温均表现增加趋势[8-9,29]。而叶清等[30]研究发现,江西省早稻和双季稻生长季平均气温呈增加趋势,但晚稻生长季平均气温呈下降趋势,可能与研究的时间尺度和区域气候特点不同有关。

近年来不同地区农作物光能和热量利用效率上升趋势明显[27,31-32],其主要原因为作物产量的大幅提升,虽然生育期内热量资源呈增加趋势,但农作物产量的增加速率远高于热量资源的增加速率,另一方面在作物生长期不变情况下产量显著增加而太阳总辐射明显减少[27]。安徽省沿江地区晚稻光能资源利用率显著高于早稻,主要原因是近50 a早稻与晚稻生长季光能资源变幅相差不大情况下,而晚稻产量增幅是早稻的3倍之多。

光热资源通过影响双季稻的气象产量造成双季稻产量不同年代间的变化,由于太阳总辐射与早稻和晚稻气象产量分别呈极显著(P＜0.01)、显著(P＜0.05)正相关,因此安徽省沿江地区双季稻种植过程中,可选择光合速率高、光呼吸弱、株叶形态好的品种以适应光能资源的逐渐减少。此外,≥10℃积温与早稻气象产量呈显著(P＜0.05)正相关。因此,早稻可采用薄膜育秧、温室育秧等方式,提前播种期,以增加生育期积温,进而提高气象产量。

从双季稻生长季光热资源月变化看,早稻从播种到收获,光热资源呈逐渐增加趋势,尤其在产量形成关键期,光热资源为整个生长季最优,而晚稻随着生长发育光热资源逐渐降低,灌浆后期光温资源下降尤为明显(图11)。要充分利用光热资源,实现周年产量的提升,挖掘早稻前期及晚稻后期的光温资源显得十分关键。但近年来,由于劳动力成本的提高,轻简化栽培方式被大面积应用,而直播稻和机插稻等轻简化栽培较常规移栽稻播栽期一般要推迟15 d以上[33-34],晚稻遭遇寒露风气象灾害风险增加[35],光热资源的充分利用由于播栽方式的转变而面临挑战。因此,安徽省沿江地区双季稻采用直播、机插等栽培方式,可结合本文分析的光温资源变化特点,选择光合效率高、耐寒性好的品种,并合理安排生育期如适当延长晚稻生育期,以充分利用光热资源,实现周年产量的高产稳产。

图11 1961—2017年安徽省沿江地区双季稻生长季太阳总辐射(a)和≥10℃积温(b)月变化Fig.11 Monthly variation of global solar radiation(a)and accumulated temperature ≥10℃(b)of double-season rice growing season from 1961 to 2017 along the Yangtze River in Anhui Province

本文仅分析了安徽省沿江地区早稻、晚稻和双季稻生长季辐射和热量资源对其气象产量的影响,双季稻安全生长界限温度变化[35]及双季早稻育秧期的低温冷害和“倒春寒”、灌浆乳熟期高温热害及晚稻抽穗扬花期“寒露风”等对双季稻生产也造成不同程度影响[36-38],该区双季稻种植综合性研究有待进一步加强。