安徽麦玉两熟区温光水资源分布特征及演变趋势
2019-11-11杜祥备孔令聪吴文革
杜祥备,习 敏,孔令聪*,吴文革
(1.安徽省农业科学院作物研究所,安徽 合肥 230031;2.安徽省农业科学院水稻研究所,安徽 合肥 230031)
【研究意义】气候变化是当今国际社会普遍关注的全球性问题,全球气候变化显著增加了涝渍、干旱、低温阴雨、高温等灾害性气候的发生频度。近年来我国出现气温增加、日照时数降低等现象[1],且根据预测,未来50~100年该趋势还将进一步加剧。农业生产是一个对气候条件依赖程度较高的过程[2],温、光、水资源的变化造成了不同种植模式季节间及季节内资源配置不合理,限制了周年产量潜力及资源利用效率的提高。【前人研究进展】随着现代农业的发展和全球气候变化的影响,农作物对气候资源的合理利用及对气候变化的响应已成为作物科学研究的热点。针对不同地区气候资源变化特征,前人已开展较多研究,如黄爱军等[3]分析了江淮地区(安徽和江苏)1960-2007年光、热、水资源的变化特征。王斌等[4]对我国冬小麦种植区域的光热资源及其配比的时空演变特征进行了分析,发现不同区域小麦生长季光热资源的变化特征及其对冬小麦生产潜力的正负影响不同。于欢等[5]对近20年江苏省稻麦周年生产模式的气温和降水资源变化情况进行了研究,发现近20年温度呈增加趋势,稻麦产量整体呈增加趋势。王占彪等[6]研究发现华北平原夏玉米生长季温度呈增加趋势,而降雨呈降低趋势。Garacia-M等[7]分析了德国园艺作物和大田作物的生长发育与气候资源变化的关系。Nkulumo等[8]采用作物生长模型对气候资源变化影响南非作物的生长进行了研究。这些研究为应对气候资源变化进行作物生产措施调整提供了科学借鉴。但是,以往研究地区范围均较大,有的甚至涵盖了不同的种植制度,难以有针对性制定作物应对气候变化措施。安徽沿淮及淮北地区地处我国南北气候过渡地带,属暖温带半湿润季风气候区,区域温、光、水资源充足,耕地面积较大,是我国重要的粮食生产基地。该地区种植业以小麦-玉米周年两熟种植模式为主,是国家小麦和玉米的主产区之一。在全球气候变化的背景下,有关安徽沿淮及淮北地区气候资源周年和季节间的分布特征及变化趋势尚不清楚。【本研究切入点】研究该地区周年和季节间温、光、水气候资源配置及演变特征。【拟解决关键问题】为该地区作物品种选择、生产管理、作物生产布局、种植制度调整和我国中长期粮食安全战略决策提供参考依据。
1 材料与方法
1.1 资料来源
本研究主要涉及安徽省沿淮和淮北地区,属东亚季风区,属暖温带半湿润季风气候区,四季分明,雨热同季,温光资源充裕。选取安徽沿淮及淮北地区1960-2015年数据较完整的砀山、亳州、宿县、阜阳、寿县、蚌埠、滁县7个气象站点数据,包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数、降水量等气象因子,统计分析小麦-玉米周年两熟种植模式下的温、光、水资源的分布特征及演变趋势。沿淮及淮北地区冬小麦一般在6月初收割,随后播种夏玉米,夏玉米一般在9月底收获。因此,本研究以10月至次年5月划分为冬小麦生育时期,6月-9月为夏玉米生育时期,研究冬小麦生长季和夏玉米生长季及周年的温、光、水农业气候资源分布特征及变化趋势。
1.2 数据统计与分析方法
本文所用气象数据均来源于中国气象局国家气象信息中心。用线性回归方程分析气候参数随时间的变化趋势[9-10],基于Microsoft Excel 2010和Origin 9.1软件进行数据处理分析, 采用ANOVA进行方差分析,显著性水平为P=0.05。
2 结果与分析
2.1 热量资源分布特征及演变趋势
2.1.1 温度 1960-2015年,沿淮及淮北地区周年日平均温度、日最高温度和日最低温度均呈波动升高趋势,尤其是日最低温度;而日温差则呈下降趋势(图1)。周年日平均温度平均为15.17 ℃,变幅为13.93~16.44 ℃,变异系数为3.88 %;日最高温度平均为20.40 ℃,变幅为19.06~21.74 ℃,变异系数为3.25 %;日最低温度平均为10.92 ℃,变幅为9.49~12.59 ℃,变异系数为6.57 %;日温差平均为9.48 ℃,变幅为8.25~11.32 ℃,变异系数为7.29 %。回归分析表明,周年日平均温度、日最低温度均呈极显著升高趋势,分别升高了0.21 ℃/10年(P<0.01)和0.33 ℃/10年(P<0.01),日最高温度变化趋势不显著(表1);日温差则呈极显著下降趋势,降低了0.26 ℃/10年(P<0.01)。
图1 沿淮及淮北地区1960-2015年周年日平均温度(MDT)、日最高温度(MDTmax)、日最低温度(MDTmin)和日温差(MDTdiu)变化
图2 沿淮及淮北地区玉米生长季1960-2015年日平均温度(MDT)、日最高温度(MDTmax)、日最低温度(MDTmin)和日温差(MDTdiu)变化
1960-2015年,沿淮及淮北地区玉米生长季日平均温度无明显变化趋势,日最低温度呈升高趋势,而日最高温度和日温差呈下降趋势(图2)。玉米生长季日平均温度平均为25.51 ℃,变幅为24.31~26.80 ℃,变异系数为2.31 %;日最高温度平均为30.25 ℃,变幅为28.86~32.12 ℃,变异系数为2.51 %;日最低温度平均为21.62 ℃,变幅为20.44~23.00 ℃,变异系数为2.79 %;日温差平均为8.64 ℃,变幅为7.42~11.18 ℃,变异系数为8.19 %。回归分析表明,玉米生长季日最低温度呈极显著升高趋势,升高了0.17 ℃/10年(P<0.01);日最高温度和日温差均呈极显著下降趋势,分别降低了0.08 ℃/10年(P<0.01)和0.25 ℃/10年(P<0.01);日平均温度增加了0.02 ℃/10年(P>0.05),但变化趋势不明显(表1)。
图3 沿淮及淮北地区冬小麦生长季1960-2015年日平均温度(MDT)、日最高温度(MDTmax)、日最低温度(MDTmin)和日温差(MDTdiu)变化
1960-2015年,沿淮及淮北地区冬小麦生长季日平均气温、日最高温度和日最低温度均呈波动升高趋势,尤其是日最低温度;而日温差则呈明显下降趋势(图3)。冬小麦生长季日平均温度平均为11.69 ℃,变幅为10.09~13.39 ℃,变异系数为5.94 %;日最高温度平均为17.09 ℃,变幅为15.49~18.82 ℃,变异系数为4.55 %;日最低温度平均为7.32 ℃,变幅为5.60~9.32 ℃,变异系数为11.30 %;日温差平均为9.77 ℃,变幅为8.01~12.42 ℃,变异系数为8.01 %。回归分析表明,冬小麦季日平均温度、日最高温度和日最低温度均呈极显著升高趋势,分别升高了0.27 ℃/10年(P<0.01)、0.13 ℃/10年(P<0.01)和0.39 ℃/10年(P<0.01);日温差呈极显著下降趋势,降低了0.26 ℃/10年(P<0.01)。
表1 沿淮及淮北地区日平均温度、日最高温度、日最低温度和日温差演变趋势
Table 1 Evolution trend of seasonal mean, maximum, minimum daily temperature and the diurnal range of the temperature in region along Huaihe river and Huaibei region
季节Season日平均温度Mean daily temperature日最高温度Maximum daily temperature日最低温度Minimum daily temperature日温差Diurnal range of the temperature趋势系数( ℃/10a)Trend coefficientR2趋势系数( ℃/10a)Trend coefficientR2趋势系数( ℃/10a)Trend coefficientR2趋势系数( ℃/10a)Trend coefficientR2周年Annual0.21∗∗0.325 80.070.015 00.33∗∗0.560 5-0.26∗∗0.359 9玉米Maize0.020.014 0-0.08∗∗0.104 00.17∗∗0.204 5-0.25∗∗0.323 7冬小麦Winter wheat0.27∗∗0.399 30.13∗∗0.151 10.39∗∗0.568 7-0.26∗∗0.281 7
注:*表明(P<0.05)差异显著; **表明(P<0.01)差异显著。
Note:* means significant differences at 0.05 probability levels;** means significant differences at 0.01 probability levels.
图4 沿淮及淮北地区1960-2015年积温变化
2.1.2 ≥0 ℃和≥10 ℃积温 由图4表明,1960-2015年,沿淮及淮北地区周年≥0 ℃和≥10 ℃积温均呈波动升高趋势,尤其是≥0 ℃积温。周年≥0 ℃积温平均为5579.20 ℃d,变幅为5266.84~5952.81 ℃d,变异系数为3.31 %;周年≥10 ℃积温平均为5067.93 ℃d,变幅为4745.61~5490.67 ℃d,变异系数为3.58 %。回归分析表明,1960-2015年周年≥0 ℃和≥10 ℃积温均呈极显著升高趋势,分别升高了63.77 ℃d/10年(P<0.01)和57.81 ℃d/10年(P<0.01,表2)。
1960-2015年沿淮及淮北地区玉米生长季≥10 ℃积温波动较小(图4)。玉米生长季≥10 ℃积温平均为3111.95 ℃d,变幅为2965.37~3269.44 ℃d,变异系数为2.31 %。回归分析结果表明,玉米生长季≥10 ℃积温增加了29.30 ℃d/10年(P>0.05),但变化趋势不显著(表2)。
图5 沿淮及淮北地区1960-2015年日照时间变化
1960-2015年沿淮及淮北地区冬小麦生长季≥0 ℃和≥10 ℃积温均呈升高趋势(图4),冬小麦生长季≥0 ℃积温平均为2467.25 ℃d,变幅为2177.80~2801.94 ℃d,变异系数为6.10 %;≥10 ℃积温平均为1955.98 ℃d,变幅为1709.51~2325.40 ℃d,变异系数为7.45 %。回归分析表明(表2),冬小麦≥0 ℃和≥10 ℃积温均呈极显著升高趋势,分别增加了60.84 ℃d/10年(P<0.01)和54.88 ℃d/10年(P<0.01)。
2.2 光能资源分布特征及演变趋势
1960-2015年,沿淮及淮北地区周年、玉米生长季和冬小麦生长季日照时数总体均呈波动性减少趋势(图5)。周年日照时数平均为2126.84 h,变幅为1708.14~2557.59 h,变异系数为9.89 %;玉米生长季日照时数平均为786.56 h,变幅为534.43~1102.47 h,变异系数为15.41 %;冬小麦生长季日照时数平均为1340.28 h,变幅为1122.33~1661.73 h,变异系数为9.47 %。回归分析结果表明,周年、玉米生长季和冬小麦生长季日照时数均呈极显著减少趋势(P<0.01),日照时数分别显著减少了93.47、52.57和40.90 h/10年(表2)。
2.3 降雨资源分布特征及演变趋势
1960-2015年,沿淮及淮北地区周年、玉米生长季和冬小麦生长季降雨量年际间变幅较大,整体呈增加趋势(图6)。周年降雨量平均为883.65 mm,变幅为493.41~1415.49 mm,变异系数达19.68 %;玉米生长季降雨量平均为550.04 mm,变幅为226.84~905.47 mm,变异系数达24.71 %;冬小麦生长季降雨量平均为333.61 mm,变幅为159.91~694.87 mm,变异系数达29.77 %。回归分析表明,周年、玉米生长季和冬小麦生长季降雨量均呈增加趋势,分别增加了73.75、54.42和19.33 mm/10年(表2),但均未达到显著水平(P>0.05)。
表2 沿淮及淮北地区积温、日照时间和降雨量演变趋势
注:*表明(P<0.05)差异显著; **表明(P<0.01)差异显著。
Note: * means significant differences at 0.05 probability levels; ** mean significant differences at 0.01 probability levels.
图6 沿淮及淮北地区1960-2015年降雨量变化
3 讨 论
温、光、水资源是作物生长发育过程中不可或缺的气候资源。温、光、水资源及其分布是地区周年作物布局、种植制度的主要决定因素。研究安徽沿淮及淮北地区小麦-玉米周年两熟种植模式下周年和季节间温、光、水资源分布特征和变化趋势,对于气候背景下作物合理区划布局,小麦和玉米生产潜力的挖掘及气候资源的高效利用,实现粮食丰产增效具有十分重大意义。
本研究探明了1960-2015年安徽沿淮及淮北地区小麦-玉米两熟种植模式下周年和季节间温、光、水气候资源的配置特征。1960-2015年,安徽沿淮及淮北地区周年日平均温度平均为15.17 ℃、日最高温度平均为20.40 ℃、日最低温度平均为10.92 ℃、日温差平均为9.48 ℃;≥0 ℃积温平均为5579.20 ℃d、≥10 ℃积温平均为5067.93 ℃d;日照时数平均为2126.84 h,降雨量平均为883.65 mm。玉米生长季日平均温度平均为25.51 ℃、日最高温度平均为30.25 ℃、日最低温度平均为21.62 ℃、日温差平均为8.64 ℃;≥10 ℃积温平均为3111.95 ℃d,日照时数平均为786.56 h,降雨量平均为550.04 mm。冬小麦生长季日平均温度平均为11.69 ℃、日最高温度平均为17.09 ℃、日最低温度平均为7.32 ℃、日温差平均为9.77 ℃;≥0 ℃积温平均为2467.25 ℃d、≥10 ℃积温平均为1955.98 ℃d;日照时数平均为1340.28 h,降雨量平均为333.61 mm。
本研究探明了安徽沿淮及淮北地区小麦-玉米两熟种植模式下周年和季节间温、光、水气候资源的演变趋势。结果表明,1960-2015年安徽沿淮及淮北地区呈现明显的气候变暖趋势。周年日平均温度呈极显著增加趋势,增幅达0.21 ℃/10年(P<0.01)。这与前人研究发现中国近50年平均地表气温增幅达0.22 ℃/10年结果一致[11],主要是由于夜间日最低温度的上升造成。通过分析玉米生长季和冬小麦生长季的温度发现,周年温度变化主要是冬小麦季温度升高造成。全年和冬小麦生长季≥0 ℃和≥10 ℃积温随日平均温度的增加呈极显著增加趋势(P<0.01),且≥0 ℃积温升高趋势大于≥10 ℃积温,这进一步表明安徽沿淮及淮北地区冬季增温显著。单从热能资源角度考虑,气温和积温增加,有利于粮食作物增产。可通过改善现有的作物布局和种植制度,提高热能资源的利用效率。
日照时数对作物产量形成具有重要影响,日照时数过多或过少都会给作物的正常生长发育带来不利影响。本研究的结果表明,1960-2015年安徽沿淮及淮北地区周年、玉米和冬小麦生长季日照时数均表现出极显著减少的趋势,特别是玉米生长季减少尤为显著(P<0.01)。沿淮及淮北地区日照时数减少趋势较全省更为严重[12]。日照时数的减少导致了太阳辐射量的降低,这将会影响到作物的光合作用和最终产量品质[13]。例如,玉米虽属短日照农作物,但在生长发育期过程中,光合作用时间的变化亦会影响其正常的生长发育和产量品质的形成。此外,本研究发现沿淮及淮北地区年降雨量年际间和生长季间波动较大,变化趋势不明显,这主要受季风环流影响。降雨的不确定性增加了极端降雨天气的发生频率,对农业生产的可持续发展构成了严重威胁。未来需要加强针对降雨气象灾害方面的避灾减灾研究工作。
作物生产对自然气候的依赖性较强,也是对气候变化响应最敏感的产业之一。气候的变化无疑会对作物的生长发育和产量品质形成产生影响,尤其是与作物生长密切相关的温、光、水等气候资源的改变。温、光、水资源的变化导致作物品种、播期、生育进程等与资源不匹配,影响作物的生长发育,限制了作物生产潜力的发挥和资源利用效率的提高。目前,有关气候变化对作物生长的影响尚存在分歧,有学者研究认为,气候变暖对作物生长是不利的[14-15],但也有研究认为气候变暖对作物利弊共存[16-17]。由此可见,气候变化给农业生产带来了新的挑战和机遇。为了安全生产和合理利用沿淮及淮北地区的温、光、水气候资源,生产上需要根据资源时空分布特征调整作物布局,采用适当的栽培管理措施应对气候变化。比如调整现有作物配置、选择生育期长的品种等充分利用周年自然资源,选择高产高效抗逆品种及其配套栽培技术提高季节内自然资源等措施。周宝元等建立的冬小麦-夏玉米周年高产高效种植模式通过玉米晚收小麦晚播,将季节间的资源合理搭配,实现了周年产量与效率同步提高[18]。如何提高温、光、水气候资源利用效率还需要结合本地区气候资源特征进一步深入研究。
4 结 论
本研究探明了1960-2015年安徽沿淮及淮北地区小麦-玉米两熟种植模式下周年和季节间温、光、水气候资源的配置特征及演变趋势。结果表明,气温呈明显变暖趋势,日照时数呈极显著减少的趋势,而降雨变化趋势不明显。气候资源的变化给作物生产带来的影响利弊共存,未来生产上需要根据资源时空分布特征调整作物布局,采用适当的栽培管理措施应对气候变化。