气候变化对黑龙江省生育期内玉米产量的影响

2019-10-10白雪峰李铁男

农业机械学报 2019年9期

戚颖白雪峰李铁男

(1.黑龙江省水利科学研究院，哈尔滨 150006； 2.东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030；3.东北农业大学农业农村部农业水资源高效利用重点实验室，哈尔滨 150030)

0 引言

近年来，随着气候变化和大气温度、二氧化碳浓度的升高，主要水文要素的循环也会发生改变。同时，全球温度的持续升高还可能增加干旱、强降水等极端气候事件的发生强度和发生频率[1]，对农业生产力产生影响。世界粮农组织指出气候变化对全球农作物产量和粮食安全将产生巨大影响[2]。由于气候变暖，明显增加了寒冷地区的有效气温，使无霜期延长，可能会造成种植区的北迁[3]，气候带向北移动，导致寒区的粮食生产与种植结构发生重大改变。一般来说，气温的升高会缩短作物的生育期，尤其是作物的灌浆期会缩短，这大大影响了作物的品质[4]，而且还可能会导致干旱和病虫害的发生[5]。寒区气温的升高，有利于提高粮食产量，ZHOU等[6]的研究表明，在寒地地区，水稻产量与气温呈正相关关系，最低温度上升1℃，水稻产量会提高3.6%，MENG等[7]的研究表明，如果不改变玉米品种，气温的升高不会提高玉米产量，但由于无霜期的增加，更换更为合适的高产量玉米品种，则产量将会发生明显提高。尽管技术和作物品种不断改进，但天气和气候仍然是影响农业生产的主要不可控制因素。

中国是世界上最大的农业国，虽然近些年农业机械化水平不断提高，但是仍以雨养农业为主，作物产量高度依赖于降水地区的气象干湿状况。如果作物长时间处于不利的干湿状况，就会影响作物的生长发育和最终的产量，进而影响粮食安全。因此研究区域的干湿状况引起世界众多科研工作者和决策者关注。用于评价区域干湿状况的指标比较多，常用的有标准化降水指数(SPI)[8]、标准化降水蒸散发指数(SPEI)[9]、帕默尔干旱指数(PDSI)[10]等，SPI和SPEI均可用于描述不同尺度的干湿事件，但SPI仅通过降水数据来描述区域干湿状况，而SPEI综合了气温和降水评价干湿变化。PDSI和SPEI都考虑了降水和气温对干湿状况的影响，但PDSI的计算过于繁琐，而SPEI广泛应用于区域干湿状况的研究[11-13]。

黑龙江省是中国重要的粮食生产基地，玉米是我国北方主要粮食作物之一，虽然黑龙江省农业机械化水平比较高，但仍以雨养农业为主，粮食产量主要受气象因素影响。FU等[14]对多年来黑龙江省的干湿变化进行了研究，但该地区的干湿条件与粮食产量的关系尚不明确。因此，本文分析1961—2016年黑龙江省降水和气温的变化情况和特定作物生长期的气象干湿状况，以确定影响产量最主要的干湿状况并确定降水、气温和干湿状况对产量的影响。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

黑龙江省位于中国东北部，是中国纬度最高的地区(图1)。东部和北部接壤俄罗斯，西邻内蒙古自治区，南邻吉林省，占地面积47.3万km2。属于温带大陆性季风气候，由南向北可分为温带和寒温带，由东向西可分为湿润地区、半湿润地区和半干旱地区。多年平均降水量为400～800 mm，多年平均气温为-4～6℃。黑龙江省是中国耕地面积最大的省份之一，也是世界三大黑土带之一，农业机械化水平较高，是中国粮食产量最高的省份之一。

图1 研究区域及站点分布Fig.1 Study area and distribution of stations

1.2 数据来源

研究区域内气象资料的数据来源于中国气象数据网，共选择了数据较为完整的26个站点1961—2016年的月平均降水量、温度(最高气温、平均气温和最低气温)、风速、相对湿度、平均气压和日照时数。1986—2016年玉米产量数据来源于《黑龙江省统计年鉴》。

1.3 标准化降水蒸散发指数

本文利用VICENTE-SERRANO等[15]提出的标准化降水蒸散发指数(SPEI)来描述区域干湿变化特征，该指数用降水量减去蒸发量的差值来表示水分的盈亏，以此来判断干湿程度。

采用FAO-56PM法计算每个月的潜在蒸散量(PET)，具体公式为

(1)

式中Δ——饱和水汽压曲线，kPa/K

Rn——地表净辐射量，MJ/m2

G——土壤热通量，MJ/m2

γ——干湿表常数，kPa/K

T——日均温度，℃

u2——2 m高处风速，m/s

es——饱和水汽压，kPa

ea——实际水汽压，kPa

本文各分量计算根据王丽君[16]所采用的公式。

降水量与潜在蒸散量的差值可定义为

Di=Pi-PETi

(2)

式中Pi——某月降水量，mm

PETi——某月潜在蒸散量，mm

Di——某月水分盈亏量[17]，mm

然后对Di进行正态化处理就可得到每个差值对应的SPEI指数。由于Di序列中可能存在负值，因此利用3个参数的Log-logistic概率分布进行拟合

(3)

式中α、β、γ′——尺度参数、形状参数和初始状态参数

其中α、β、γ′可用线性矩的方法拟合获得，因此SPEI计算公式为

(4)

其中，c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328，d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。

概率加权矩w的公式为

(5)

SPEI具体计算过程见文献[15]。

1.4 Mann-Kendall分析法

Mann-Kendall(MK)分析法是世界气象组织推荐的趋势分析方法，已在水文和气象领域得到广泛应用[18-19]。该方法的优点是不需要样本服从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，计算公式为

(6)

其中

(7)

假设各变量独立同分布，则统计变量S服从正态分布，均值为0，方差为

(8)

其中，ti为任意给定结点的范围，当n>10时，MK统计量为

(9)

在给定α置信度水平上，查正态分布表，若Z≥Z1-α/2或Z≤Z1-α/2则原始时间序列存在明显上升或者下降趋势。

1.5 主成分分析法

主成分分析是一种常用的降维方法，常用来对水文和气象领域的原始数据进行降维[20-21]。通过将原始的相关变量减少到几个不相关的新的变量来解释总方差，新的变量称为主成分(PC)，由原始变量的线性组合组成。本文应用了26个SPEI6的序列，因此有26个主成分，线性关系为

(10)

其中(a11,a12,…,akk)是系数矩阵元素，(Xi,1,Xi,2,…,Xi,k)为各气象站的原始序列，Y(Yi,1,Yi,2,…,Yi,k)是可以解释所有方差的重要变量。为了获得更稳定的局部干/湿模式，用方差最大的旋转方法[22]来选择所有主成分(PCs)，已被证明是更好的降维方法[23]。

2 结果与分析

2.1 生长季气候变化特征

利用1.4节提到的MK趋势分析法来描述黑龙江省降水量、平均气温、最低气温和最高气温的变化趋势，MK趋势分析计算所得的Z值，正值代表时间序列呈现上升趋势，负值代表时间序列呈现下降趋势，当Z>1.96或Z<-1.96，趋势在95%的置信度水平上显著。黑龙江省26个气象站点玉米生育期内降水量和气温的变化趋势如表1所示。

如表1所示，总体而言，除大兴安岭地区的漠河站降水量呈现显著增长趋势外，其余地区降水量变化趋势均不显著，大部分地区降水量呈现不显著增加趋势，中部部分地区降水量多呈现减小趋势。总体上来看，除黑龙江省各地区的平均气温呈现显著增长趋势且绝大部分地区的增长趋势超过了99%水平的置信度检验，黑龙江省各地区最高气温均呈现增长趋势，西部齐齐哈尔、泰来等地区增长趋势不显著；除漠河站最低气温呈现减小趋势外，黑龙江省所有地区最低气温呈现增加趋势，仅呼玛站最低气温增长趋势不显著，其他地区气温增长趋势同平均气温增长趋势相似，增长趋势显著。

表1 黑龙江省气候要素MK统计量Tab.1 Changing trend of climatic factors in Heilongjiang Province

玉米生育期内，黑龙江省各地区的多年平均降水量在164.8～1 004.6 mm之间，降水空间分布不均匀，总体格局为中部和南部降水量最大，东部降水量较大，西部和北部降水量最小。生育期内降水主要集中在6—9月，与黑龙江省雨季时间吻合。在气温变化过程中，随着全球的气候变暖，位于寒地地区的黑龙江省玉米生育期内各地区气温也呈现显著增长且变暖率高于全球平均值。

2.2 基于SPEI6的黑龙江干湿状况分析

降水和气温所决定的气候干湿状况，是农业发展的重要限制因素，因此对区域水资源干湿评价和确定旱涝发生状况非常重要。为了确定黑龙江省玉米生长季的区域干湿变化特征，基于玉米生长的全生育期，选择4—9月尺度的SPEI6描述区域的干湿变化。利用旋转主成分分析法对玉米生育期内各站点的SPEI6进行划分，将具有相似干湿变化特征的站点划分到一起，在主成分个数的选取上，通常旋转主成分的累计方差达到70%以上是合理的，如表2所示，累计方差超过了70%，因此，选择划分成5个主成分是合理的。旋转荷载表示SPEI序列和其对应的旋转主成分的相关性，对区域内经历相似干湿变化的子区间进行空间划分时，通常旋转荷载的阈值超过0.6被认为是合理的，因此，利用Arcgis中的反距离权重法在空间中展示，如图2所示。

表2 前5个主成分的累计方差Tab.2 Explained variance of the first five principal components %

图2 1961—2016年前5个旋转荷载(子区域)和相应的SPEI6系列Fig.2 The first five rotary loads (sub-region) and corresponding SPEI6 series from 1961 to 2016

如图2a、2c、2e、2g、2i所示，主成分分析法将黑龙江省分为了西部、中部、东部、西北部以及东南部5个子区域(第1～5子区域)，为更好地了解各子区域的干湿变化情况，统计了各子区域内包含的站点，对区域的干湿状况进行了分析，如图2b、2d、2f、2h、2j所示。在玉米生育期内，湿润化的趋势主要集中在黑龙江省西北部和东南部，黑龙江省自东向西大部分地区主要呈现干旱化趋势。干湿变化特征的不同可能是由于黑龙江省复杂的地形特征影响，黑龙江省内全年主要受西南风、东南风和南风的影响，位于东南部的长白山脉，西北部的大兴安岭山脉和东北部的小兴安岭山脉对这些盛行风的屏障作用，使得高海拔山区产生丰富的降水，而位于距离山地较远的地区，尤其是中部平原地区，降水相对较少，因此形成如图2a、2c、2e、2g、2i所示的黑龙江省独特的干湿变化特征，主成分分析法能很好地将黑龙江省分为5个子区域，因此，在制定玉米种植规划或玉米生育期内的水资源规划时，应该分开考虑这些子区域。

2.3 影响黑龙江省气象产量的主要月SPEI3的选择

根据黑龙江省玉米的单位面积产量资料，通过滑动平均法将单位面积产量分离成趋势产量和气象产量[24-25]，通过计算所得的气象产量和干旱指数SPEI进行相关性分析，研究1961—2016年玉米生育期内SPEI指数和气象产量之间的关系。根据玉米不同的生育阶段特点，将玉米生长期分为4个阶段：生育前期、出苗期-吐丝期、孕穗期-灌浆期和吐丝期-成熟期。东北地区玉米通常在4月下旬到5月初进行播种，所以生育前期对应玉米的生育期为3—5月，用SPEI3-5表示。玉米通常在7月吐丝，所以出苗期-吐丝期对应玉米生育期5—7月，用SPEI3-7表示。孕穗期-灌浆期，对应玉米生育期6—8月，用SPEI3-8表示。吐丝期-成熟期，对应玉米生育期7—9月，用SPEI3-9表示。不同玉米生育期SPEI3与气象产量的关系如图3所示。

图3 气象产量与干旱指数关系Fig.3 Relationship between meteorological yield and drought index

如图3所示，有4个地区(大庆、伊春、绥化和大兴安岭)的气象产量与SPEI3-8相关系数最大，有4个地区(哈尔滨、佳木斯、鸡西和黑河)的气象产量与SPEI3-8相关系数比较大。而且，由于东北玉米灌浆期较南方稍晚一点(8月左右)，这是玉米需水的关键时期，此期间比正常湿润的条件对籽粒灌浆更有利，因此6—8月的干湿状况SPEI3-8是影响玉米产量的主要因素。

由图3还可知，气象产量与不同时期干湿状况呈现负相关的地区(哈尔滨、佳木斯、鸡西和伊春)主要分布在黑龙江省东部地区，由于玉米是耐旱喜温作物，黑龙江省东部地区的降水较多，可能影响了玉米的生长发育。气象产量与不同时期干湿状况呈现正相关的地区(齐齐哈尔、牡丹江、大庆和绥化)主要分布在黑龙江省的西部地区，该地区属于干旱-半干旱化地区，降水较少，因此可能更适合玉米的生长发育。

2.4 降水、气温、干旱状况与作物产量的关系

2.4.1干湿状况对产量的影响

为进一步探究气象产量与干旱之间的关系，根据2.3节得知不同地区气象产量与其关系最密切的干旱指数SPEI，对气象产量与关系最密切的SPEI进行回归分析。SPEI与气象产量的回归结果如表3所示。大庆和绥化地区的气象产量与干旱指数的回归方程显著(P<0.01)，齐齐哈尔、黑河和大兴安岭地区的气象产量与干旱指数的回归方程显著(P<0.05)。

当二次项系数为负值时，曲线与x轴的两交点分别代表旱、涝阈值，x轴正方向与曲线相交的区域为玉米增产区，负轴方向为旱涝灾害造成产量损失的区域，顶点为旱涝最优状况值[26]，其纵坐标值为可能的最大增产量。齐齐哈尔地区SPEI3-8值位于[-0.20，2.73]区间时增产，当SPEI3-8为1.27时达到旱涝最优状况，玉米最大增产量为267.03 kg/hm2。绥化地区SPEI3-8值位于[-0.99，1.17]区间时增产，当SPEI3-8为0.09 时达到旱涝最优状况，玉米最大增产量为295.83 kg/hm2。大庆地区SPEI3-8值位于[-0.71，1.69]区间时增产，当SPEI3-8为0.49时达到旱涝最优状况，玉米最大增产量为 575.48 kg/hm2。黑河地区SPEI3-8值位于[-2.19，0.34]区间时增产，当SPEI3-8为-0.9时达到旱涝最优状况，玉米最大增产量为 327.61 kg/hm2。

表3 1986—2016年黑龙江省SPEI与玉米气象产量回归分析Tab.3 Regression analysis of meteorological yield of maize and SPEI in Heilongjiang Province in 1986—2016

注：*表示95%的置信度水平，** 表示99%的置信度水平。

绥化地区的回归方程对称轴SPEI在0附近，说明绥化地区玉米的生长发育与当地的气候比较匹配，能够保证正常的生产或增产，若进一步提高水资源利用效率和更高效的水资源优化配置则可进一步提高玉米产量。齐齐哈尔、鸡西、大庆、伊春和大兴安岭地区对称轴的SPEI值为正值，说明这些地区的玉米生产与当地气候不匹配，鸡西、伊春、大兴安岭地区对称轴SPEI值很大，为保证玉米正常产量可能需要投入大量水资源。哈尔滨、牡丹江、佳木斯、黑河地区对称轴的SPEI值为负值，这些地区的玉米生产与当地气候也不匹配，和齐齐哈尔等地区不同，为保证区域玉米正常的生产或增产，需进行良好的田间管理措施和合理的水资源优化配置。

2.4.2降水量和气温对产量的影响

降水量和气温是影响作物生长发育的重要因素，因此对降水量和气温与玉米气象产量进行相关性分析，确定影响作物产量更为主要的因素。降水量和气温与玉米气象产量关系如图4所示。

图4 降水量和气温与玉米气象产量关系Fig.4 Relationship between precipitation, temperature and maize meteorological yield

由图4可以得出，哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、绥化和牡丹江地区与降水量呈正相关，佳木斯、鸡西、伊春、黑河、大兴安岭地区呈负相关，由于玉米是耐旱作物，佳木斯等地区位于黑龙江省降水多值区，因此降水比较多，可能会影响玉米的生长发育，而哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、绥化等地区位于黑龙江省西部干旱-半干旱化地区，降水偏少，因此可能更适合玉米的生长发育。

大部分地区玉米气象产量与平均气温、最高气温和最低气温均呈现正相关关系，哈尔滨地区玉米气象产量与平均气温和最低气温相关关系显著，与最高气温相关系数也很大；牡丹江地区与平均气温和最高气温相关关系显著；大兴安岭地区与最高气温相关关系显著。大庆和绥化地区玉米气象产量与气温相关关系不大，说明该地区温度比较适宜玉米生长。由于玉米是喜温作物，所以大部分地区玉米气象产量与气温呈现正相关关系，气温的增长可能利于黑龙江省玉米的生长。

3 讨论

一般来说，玉米作为喜温作物，在不同的生育阶段对温度有不同的要求，玉米种子在10～12℃时发芽；开花期不仅要求温度达到25～28℃，还要求湿度适宜；在籽粒形成阶段和灌浆阶段最适宜的温度是20～24℃。玉米生育期内温度过高或过低均会在不同程度上影响玉米的最终产量。LIU等[27]对黄淮海地区玉米产量的研究发现，短期的极端气温变化对作物生长至关重要，尤其是极端气温变化发生在作物主要生育时期时。陈鹏狮等[28]的研究表明，玉米在三叶-七叶期的叶面积指数与平均气温相关性显著。王晓群等[29]的研究表明，在玉米的吐丝至乳熟期最低温度、平均温度和最高温度的升高使玉米的秃尖比减小，穗粒数和颗粒质量增加。本研究中发现黑龙江省气温变化是影响玉米产量的关键因素。

玉米的生长发育也需要大量的水，而且很容易形成田间水涝，尤其在玉米的孕穗灌浆期，需水量达到最大，此时气温较高，若在此时发生大雨，则可能会造成玉米根系缺氧，对产量的影响很大。WAHA等[30]研究表明，在撒哈拉以南的非洲地区，雨季降水的减少将严重影响玉米的产量，甚至超过气温对玉米产量的影响。梁烜赫等[31]利用灰色关联法分析了吉林省气象因子与作物产量之间的关系，发现在吉林省西部干旱地区，降水量与作物产量相关关系显著。陈鹏狮等[28]的研究发现，辽宁省玉米地上干质量与降水量相关关系最显著。本研究中，发现降水对黑龙江省玉米产量的影响比较小，这可能是由于位于高纬度寒区的黑龙江省在大多数情况下，由于气温相对较低，降水量通常大于植被的蒸散发量，因此造成降水对作物影响比较小，气温是影响作物生长的主要因素[32]。

国内外已有一些专家学者进行了区域干湿状况对作物产量影响的研究，LI等[33]利用SPEI确定了影响伊犁河流域小麦产量的最主要的月份及尺度，SPEI值增加0.5，伊犁地区小麦产量约上升3%。MING等[34]研究结果表明6—8月干旱是影响华北平原玉米产量的主要时期。PENA-GALLARDO等[35]利用SPEI分析了美国5种主要旱地作物的年产量对不同时间尺度干旱的响应，得出在潮湿环境中，作物产量与干旱严重程度之间的关系较弱，而且这种反应往往发生在较长的时间尺度上。本研究中，发现黑龙江省玉米产量主要与6—8月的SPEI3-8关系密切，由于6—8月是玉米需水量最高的时期也是生长最旺盛的时期，而且黑龙江省降水主要集中在6—8月，所以用来反映这一阶段干湿状况的SPEI3-8能够准确地量化区域干湿状况对玉米产量的影响[36]。

本研究以黑龙江省玉米为研究对象，主要研究了玉米生育期内气候变量的时空变化和气候变量与玉米气象产量之间的关系，研究结果为黑龙江省玉米生产适应未来气候变化提供了科学依据，为地方政府部门制定抗旱减灾和作物空间布局规划提供了科学技术支持。但研究中也存在不足，除降水、气温以及干湿状况以外的影响玉米产量的因素，如生育期内霜冻[37]、覆膜条件的不同[38]、不同类型土壤[39]、不同时期的补充灌溉[40]都会对玉米的产量产生影响，张耘铨等[41]研究结果表明，除丰水年外，有效降雨量难以满足玉米的需水要求,在农业生产中应根据不同降雨年型在抽雄期和灌浆期进行适量灌溉。聂堂哲等[42]的研究指出, 黑龙江省玉米生育期内有效降水量和玉米需水量总体呈下降趋势, 但有效降水量的下降幅度大于玉米需水量下降幅度, 使得玉米灌溉需水形势愈发严峻。因此，应在玉米生育期对黑龙江省玉米进行补充灌溉，以保证玉米正常的生长发育，但黑龙江省玉米补充灌溉的研究不足，有待进一步研究。此外，不同的玉米品种对当地气候[43]和灌溉制度[44]的响应也不尽相同。因此，准确分析气候变量对玉米产量的影响，构建多因素评价模型来评价气候变量及其对产量影响，是未来重要的研究方向。