玉米生长期干旱特征及其对产量的影响

许朗　王焱镤　顾天竹

摘要：玉米是河南省种植面积仅次于小麦的重要粮食作物，在玉米生长期内极易发生干旱等自然灾害，严重影响着玉米的稳定生产。基于1987—2015年河南省17个地市的玉米生产和气象数据，利用标准化降水蒸散指数（SPEI）分析了玉米生长期的干旱时空特征，通过建立变截距和变系数模型研究干旱等气候因素对河南省玉米产量的影响，并识别出受干旱影响较为严重的地区。研究表明，玉米生长期内干旱频繁发生，平均每3年发生1次干旱且干旱程度有增强的趋势;干旱导致了玉米产量的减少，相较于正常年份，干旱年份玉米总产量将平均减产6.75%;地区层面上，干旱对各地区玉米生产的影响差异较大，且受干旱负面影响最大的主要集中在西南部地区;干旱发生频率和干旱强度是导致玉米减产的重要原因，但区域自然条件、经济发展水平等同样是不可忽视的因素。

关键词：干旱;SPEI;玉米产量;面板数据;河南省;地区差异

中图分类号： S423;S162.5+3文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2019）08-0311-06

近年来，全球各地均有不同程度的干旱、洪涝等自然灾害事件发生，与其他自然灾害相比，旱灾具有出现次数多、持续时间长、影响范围广等特点，因此被认为是造成农业经济损失最大的自然灾害类型之一。据统计，全球约有1/3的土地以及20%的人口长期遭受干旱灾害的影响，农业上受干旱影响造成的损失高达260亿美元/年，全球几乎全部的农业用地都處于干旱灾害极易发生的地区[1]。在气候变暖的背景下，我国的干旱发生范围和强度也呈现出明显增强的趋势，成为制约我国农业发展和粮食安全的主要因素[2]。

河南是我国重要的农业大省和粮食生产大省，玉米是河南省第二大粮食作物，其种植面积约占全国播种面积的 1/10，仅次于小麦。河南省玉米生产区位于黄淮海玉米主产区的心脏地带，区位优势明显。得益于黄淮海地区丰富的光热资源，该区十分适宜玉米的种植，但由于受季风型气候以及干旱化趋势的干扰，玉米生长期内极易发生干旱等自然灾害。研究表明河南地区1971—2010年间的近30年中，对粮食生产影响最为严重的是干旱，其中发生频率最高的干旱类型则是伏旱[3]。李树岩等基于气象干旱综合指数（CI指数）的研究表明，河南省伏旱发生频率高达63.6%，严重制约玉米的生产[4]，1997年7—8月河南全省一半播种面积以上的秋作物受旱减产，旱情最严重的洛阳受旱面积高达90%[5]，2014年河南省更是因旱灾秋粮受灾面积达到154万hm2，是63年来最为严重的伏旱。鉴于干旱灾害对河南省玉米生产造成的严重威胁，为保障玉米的稳定生产，科学应对干旱灾害，加强与深化干旱评估以及与农业生产关系方面的研究工作十分有必要。

气温和降水是气候的主要因素，也是干旱的直接表征量。Vicente-Serrano等提出的标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index，SPEI），继承了帕默尔干旱指数（PDSI）对于温度灵敏性以及标准化降水指数（SPI）的多时空特点，同时考虑了降水和温度对于干旱的影响，非常适合全球气候变暖背景下的干旱特征分析[6-7]。因此，本研究选择SPEI指数分析河南省玉米生长期的干旱情况。

干旱会导致作物缺水，影响作物的生长发育，最终导致减产。国内外学者就干旱对作物产量的影响机制及影响规律等展开了广泛的研究。从研究方法上看，大致可以分为2类。第1类是基于作物生长动态模拟模型，模拟作物各生育阶段不同等级干旱对作物产量的影响[8-10]。第2类是统计方法，借助气象数据和产量数据，利用不同的干旱指标对干旱程度进行量化，进而通过相关性分析、简单线性回归、柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas，简称C-D）生产函数及面板数据模型等数理统计方法，在控制了技术进步、经济因素和人为行为影响的基础上探讨了干旱与作物产量之间的关系。陈玉萍等基于干旱虚拟变量固定效应模型利用湖北、广西、浙江3个省份的降水和水稻生产历史数据分析了水稻生产对降水量的弹性[11]，并得出了干旱造成的水稻生产的直接损失。许朗等以历年的旱灾成灾面积作为衡量农业干旱的程度，利用面板固定效应模型实证分析了淮河流域干旱对于粮食、小麦以及水稻的影响[12]。何永坤等基于逐旬干湿指数建立了中国西南地区的玉米干旱累积指数，结合玉米产量资料，构建了气候产量与干旱指数的线性回归模型[13]。杨晓晨等利用农业干旱指标标准化降水蒸散指数（SPEI）从时间、空间2个维度分析中国东北春玉米区干旱特征，并利用回归分析进行SPEI与玉米气候产量的关系分析[14]。

在实际生产中，作物产量是由自然因素和经济社会因素共同决定的。而农作物生长模拟模型的核心是试验参数，并不考虑经济因素和人类行为，因而对社会经济影响的解释能力有限。C-D生产函数模型是描述生产要素和产量之间关系的重要方法。丑洁明等研究认为如果在C-D生产函数中纳入自然因素，对于农业投入与产出的反映将更为科学[15]。鉴于此，本研究将干旱等气候因素作为外生变量以中性的方式引入到C-D生产函数中，通过建立变截距和变系数模型研究干旱等气候因素对河南省玉米产量的影响，并识别出受干旱影响较为严重的地区，相关研究对防御气象灾害对玉米生产的影响具有重要的现实意义。

1研究方法

1.1SPEI的计算方法

SPEI的计算主要利用到月降水量和月平均温度，通过计算降水量与蒸散量的差值并将其正态标准化得到。具体的计算步骤如下：

（1）计算降水量与蒸散量差值，即气候水平衡：

Di=Pi-PETi。（1）

式中：Di为降水量与蒸散量的差值，mm;Pi为降水量，mm;PETi为潜在蒸散量，mm。

（2）建立不同时间尺度气候学意义上的水分盈亏累积序列：

Dkn=∑k-1i=0（Pn-i-PETn-i），n≥k。（2）

式中：k为时间尺度，月;n为计算次数;

（3）采用3参数的Log-Logistic概率分布F（x）对D序列进行拟合，并对序列进行标准正态分布转化，计算每个D对应的SPEI值：

SPEI=w-c0-c1w+c2w21+d1w+d2w2+d3w3，w=-2ln（P）。（3）

式中：P为超过特定D值的累积概率，当P>0.5时，SPEI值的符号被逆转。常数项的值分别是c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328，d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。

SPEI的计算可采用以月为单位的不同时间尺度，考虑到河南省玉米生长期集中在6—9月[16]，因此选择4个月尺度的SPEI值研究玉米生长期的干旱特征。根据SPEI值可以划分单站的干旱等级程度（表1）[17-18]。

1.2模型构建

C-D生产函数是描述生产要素和产出之间关系的经典模型。作物生长不仅受土地、劳动、化肥、灌溉等传统投入要素的影响，与气候因素同样联系密切，极端气候事件（旱、涝等）对于农业产量的影响更为明显，与传统投入要素不同的是，气候因素本身不是生产要素，而是通过影响生产要素的使用效率进而影响最终的产出[19]。因此，本研究参考相关文献将气候因素作为外生变量以中性的方式引入到模型中[19-20]，用以估计干旱等气候因素对玉米产量的影响程度。具体形式如式（4）：

Q=α0AαLβKγeηC+μ。（4）

其对数函数形式为：

lnQ=α0+α0+αlnA+βlnL+γlnK+ηC+μ。（5）

式中：Q表示玉米产量;A表示玉米种植面积;L表示劳动投入;K表示资本投入;C表示气候因素（包括干旱、降水和气温）;α0、α、β、γ、η是待估系数;μ是误差项。

此外，模型还包括时间趋势变量T，作为技术进步程度的测度，地区虚拟变量用以控制海拔、土壤等不随时间变化的要素。本研究最终模型设定如下：

lnYit=α0+α1T+β1Zit+β2TEMit+β3PREit+η1ln（CAit）+η2ln（FTit）+η3ln（AMit）+η4ln（LBit）+∑16m=1ρmDm+μ。（6）

式中：i和t表示第i个地市的第t年份;Y表示玉米产量，万t;T为时间趋势变量（取值为1，2，…，29）;Z为气候类型虚拟变量（Z=0表示正常年份，Z=1表示干旱年份），由每年的玉米生长期的SPEI指数进行划分，SPEI≤-0.5的年份定义为干旱年;TEM表示玉米生长期间的月平均气温（℃）;PRE表示玉米生長期的月平均降水量（mm）;CA表示玉米种植面积（×103 hm2）;FT表示玉米生产的化肥投入量（万t）;AM表示玉米生产的农业机械总动力（万kW）;LB表示从事玉米生产的劳动力总数（万人）;Dm为一组地区虚拟变量。Z、TEM和PRE是本研究关注的核心变量。

2数据来源

本研究使用的数据主要包括气象数据和玉米投入产出数据2个部分。气象数据为河南省45个气象站1971—2015年45年的逐日降水量和平均气温，由中国科学院资源环境科学数据中心提供（http：//www.resdc.cn/），45个气象站均匀分布在河南全省，具有较好的代表性;玉米的投入产出数据为河南17个市（由于济源市在1996年前由焦作市代管，为前后统一，本研究将济源市和焦作市投入产出数据合并，仍以焦作市命名）的玉米产量、劳动力投入、农业机械总动力、化肥投入等，主要来自河南省统计年鉴，时间序列为1987—2015年。由于研究对象为玉米，从年鉴中得到的化肥投入、农业机械总动力以及农村劳动力人数不能直接用于模型估计，参考周曙东等的研究方法[21-22]，以玉米播种面积占农作物播种面积的比例为权重，对变量进行变化处理。

3结果与分析

3.1玉米生长期干旱特征分析

3.1.1干旱的时间特征分析

河南省平均SPEI指数年际变化趋势见图1。全省年平均SPEI指数是45个气象台站SPEI（6—9月）的平均值，所有站台均匀分布在全省各地区，具有很好的代表性。河南省玉米生长期干旱始于1986年前后，此后的15年间干旱频繁发生，2005—2010年偏湿润，2010年开始又出现干旱趋势。干旱最严重的前3个年份分别是1997年、2013年和1986年，最湿润的前3个年份分别是1984年、2000年和2003年，从SPEI的数值上来看，最干旱的年份偏离正常年份的程度略大于最湿润年份的偏离程度。从1971—2015年的45年间，该地区玉米生长期平均SPEI指数以0.031/10年的速度下降，若只计算1986—2015年近30年的SPEI指数，这种下降速度达0.127/10年，说明玉米生长期的干旱趋势明显在增强。

3.1.2干旱的空间特征分析

根据标准化降水蒸散指数（SPEI）的计算结果，依据表1划分的干旱标准统计河南省45个站点的干旱发生频率（1971—2015年）。从全省平均看，1971—2015年的45年中，河南省玉米生长期干旱发生频率为0.322 2（SPEI<-0.5），平均每3年发生1次干旱，其中一般干旱发生频率为0.151 5（-1