气候变暖背景下河南省夏玉米花期高温灾害风险预估*

陈怀亮, 李树岩

(1.中国气象局/河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室 郑州 450003; 2.河南省气象局 郑州 450003; 3.河南省气象科学研究所 郑州 450003)

玉米(Zea mays)是我国第一大粮食作物, 在国民经济发展中具有举足轻重的地位, 河南是夏玉米种植大省, 播种面积331.7万hm2, 总产1 752.1万t[1]。随着玉米产量水平的提高, 穗粒数对产量的决定作用愈加显著[2]。花粉活力是影响穗粒数的重要原因之一, 虽然玉米雄穗的耐热和散粉特性存在着基因型间差异, 但高温是造成玉米花粉活力减退的重要原因[3-4]。异常高温影响花粉结构和功能, 造成花粉的数量和活力下降或花期不相遇, 最终导致籽粒败育结实率下降和减产[5-7]。赵龙飞等[8]研究表明在开花期对玉米品种‘浚单20’进行高温处理会使穗粒数下降20.4%～22.0%, 百粒重下降8.8%～10.5%。玉米抽雄到吐丝期适宜温度为25～28 ℃, 但河南夏玉米抽雄散粉、吐丝期一般处于7月下旬到8月初的高温期, 特别是在全球气候变暖的大背景下, 夏玉米花期常遭遇高温干旱等极端天气, 作物产量急剧下降[9-10], 且目前生产上还缺乏有效的防御或缓解措施, 严重威胁玉米的安全生产[11]。花期高温已成为影响河南省夏玉米生长的主要气象灾害之一。

在高温灾害指标的研究方面, 气象上通常将35 ℃作为高温绝对阈值, 但农业生产中即使出现相对高温也可使作物发生生理障碍而减产[12]。针对夏玉米花期高温的危害特征和影响机理前人做了大量深入研究[13-20], 形成了一些高温判定指标。如陈朝辉等[17]研究发现, 玉米处于38 ℃的极端高温下3 d, 就会停止散粉, 授粉率与温度呈负相关。徐翠莲等[18]研究揭示, 温度和湿度对花粉数量与寿命影响最大, 散粉期温度≥28 ℃花粉量会明显减少; 若温度高于35 ℃甚至38 ℃时, 花粉活力很快丧失。王海梅[19]研究表明大于32 ℃高温胁迫将对河套灌区玉米生理指标和产量构成产生影响。徐美玲[20]指出玉米雌花活力与温度相关, 气温越高寿命越短, 气温达34.3～37.8 ℃时, 花丝寿命只有72 h。但这些生理机制方面的高温热害指标, 较难应用在生产实践中。李德等[21]根据极端最高气温、日最高气温≥35 ℃的日数和日最高气温高于35 ℃的积害量及其期间的平均最小相对湿度构建了淮北平原夏玉米高温热害综合气候指标。王丽君[22]以日最高温大于32 ℃的高温累积度日和日最高温大于32 ℃的天数作为评价玉米生育期内极端高温风险的两个指标。这些指标从气象监测数据和灾情调查资料出发, 更便于应用。

在高温风险评估和区划方面针对水稻(Oryza sativa)开展的研究较多, 对玉米高温风险研究相对较少, 主要包括刘哲等[23-24]利用日高温时长概率分布函数计算了黄淮海各县区玉米花期高温热害风险概率和空间分布, 并利用MODIS 数据分析了2011—2014年黄淮海夏玉米高温风险。尹小刚等[25]根据≥30 ℃的积温和日数分析东北地区高温对玉米生产的影响。在已有研究中结合气候情景数据, 探讨未来气候变化条件下花期高温灾害风险演变特征的研究甚少。当前气候变暖已是不争的事实, 未来气候增温还会持续[26-27], 夏玉米抵御高温热害, 保障安全生产的形势将更加严峻。

本研究重点在于应用未来气候变化数据分析夏玉米花期高温风险演变。首先, 借鉴前人研究成果提取夏玉米花期≥32 ℃或≥35 ℃高温日数、发生频率和高温积害, 构建夏玉米花期高温风险评估指标。然后引入RCP 气候情景数据, 分析未来不同排放情景下夏玉米花期高温灾害的时空分布特征, 预估未来夏玉米花期高温风险。研究结果对于调整玉米生产系统与抗逆栽培, 制定气候变化适应对策具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

河南省位于黄河中下游(110°～117°E, 31.5°～36.5°N), 北亚热带向暖温带过渡地区, 地势西高东低, 主要作物系统为冬小麦-夏玉米轮作。夏玉米6月上旬播种, 9月下旬收获, 夏玉米生长季太阳总辐射1 900～2 400 MJ·m-2, 降水量400～600 mm, ≥10 ℃积温2 600～3 100 ℃·d, 适宜玉米生长。研究区域为河南省夏玉米主要种植区, 其中信阳地区主要种植水稻, 不作为研究区。

1.2 数据来源

1.2.1 RCP 气候情景数据

研究未来气候变化对农业的影响需要结合气候情景数据, IPCC 第5 次评估报告(AR5)中采用了融入政策因素的代表性浓度路径(representative concentration pathways, RCPs)情景预估未来气候变化趋势[28]。包括历史气候模拟(historical)RCP-rf 数据和RCP 4.5、RCP 8.5 两种排放情景下未来气候变化预估数据, 气候模式模拟的1961—2005年气温与观测值的偏差除青藏高原外大部分地区在±1 ℃之间[28]。模式水平分辨率为50 km。时间尺度上基准气候条件(RCP-rf)为1951—2005年, RCP 4.5 和RCP 8.5 为2006—2050年。RCP 气候情景数据覆盖河南全省区域共165 个格点, 其空间分布如图1 所示。

1.2.2 夏玉米发育期数据

来源于河南省19 个夏玉米农业气象观测站, 其空间分布如图2 所示。观测年代选取记录完整的1988—2017年共30年。

图1 河南省RCP 情景数据示意图 Fig.1 Sketch map of climate data in Henan Province under RCP scenarios

图2 河南省夏玉米主产区和农业气象站分布示意图 Fig.2 Map of summer maize production area and distribution of agro-meteorological stations in Henan Province

1.3 夏玉米花期确定

以抽雄普遍期作为花期的开始日期, 抽雄普遍期向后推迟7 d 为花期的结束日期。根据1988—2017年的农业气象观测资料, 计算夏玉米花期开始和结束日期的多年平均值, 即花期常年值。根据距离相近原则, 将花期起止日期常年值推算到河南省区域内的RCP 气候格点数据上。夏玉米抽雄期日序(花期开始日期)的常年值如图3 所示。

1.4 夏玉米花期高温热害指标

降志兵等[5]研究表明温度达到32 ℃且持续60 min, 玉米小花受精率和总结实率显著低于对照; 当温度高于 35 ℃时小花受精率和总结实率也显著低于32 ℃处理。因此, 将≥32 ℃和≥35 ℃作为两个不同程度高温热害的致灾阈值, 即≥32 ℃为轻度受害, ≥35 ℃为重度受害。综合考虑夏玉米花期高温热害发生的频率和强度, 结合前人研究成果[21-22,29], 确定≥32 ℃和≥35 ℃的“高温日数”和“高温积害”作为评价花期高温影响的指标。

图3 河南省夏玉米抽雄期日序常年值 Fig.3 Average Julian day series of booting of summer maize in Henan Province

1)高温日数: 在1.2 中确定的夏玉米花期7 d 内, 当日最高气温≥32 ℃时作为轻度高温日,日最高气温≥35 ℃时作为一个重度高温日, 每年花期轻、重高温灾害发生的总日数为轻、重度高温日数。

2)高温积害: 以花期最高气温≥32 ℃或≥35 ℃的高温累积值, 来表征高温灾害发生的严重程度, 单位为℃·d。计算公式如下:

式中: THi表示≥32 ℃或≥35 ℃的高温积害值, 即THi可表示为TH32或TH35; Thi为当日积害值; Tmax为逐日最高气温; T0为夏玉米花期最高温的临界值, 即32 ℃或35 ℃。

1.5 夏玉米花期高温灾害发生频率

统计多年夏玉米花期高温日数除以花期总日数, 可计算高温灾害发生的频率, 公式如下:

式中: Pi为花期≥32 ℃或≥35 ℃高温的发生频率, 即Pi可表示为P32或P35; ni为夏玉米花期内≥32 ℃或≥35 ℃高温日数; Ni为夏玉米花期总日数。

1.6 夏玉米花期高温风险综合指数及风险等级划分

气候风险指数可用概率乘以强度来表示, 夏玉米花期高温风险综合指数计算方法如下:

式中: I 为夏玉米花期高温风险综合指数, ω1和ω2分别为不同程度高温影响的权重系数, P32和P35分别为≥32 ℃或≥35 ℃的高温发生频率, TH32和TH35分别为对应等级的高温积害值。

ω1和ω2确定方法: 降志兵等[5]研究指出高温处理1 h 后, ≥32 ℃或≥35 ℃处理受精结实率均与对照呈显著差异, 较对照分别降低49%和65%, 因此权重系数取值为二者损失率的相对比例, 计算方法如下:

以RCP-rf 基准条件为参考, 将夏玉米花期高温发生风险指数划分为轻、中、重3 级。分级的阈值计算公式如下:

式中: Ia为分级的阈值; Imax为全区域最高高温风险综合指数; ai为分级系数, 其中轻度与中度风险分级系数取0.4, 中度与重度风险分级系数取0.7。根据阈值大小, 将计算得到的分级阈值直接应用到RCP 4.5 和RCP 8.5 情景下进行轻、中、重风险等级划分。

1.7 数据处理分析方法

采用Microsoft Excel 进行数据处理, 利用Suffer软件选择克里金插值方法作图。

2 结果与分析

2.1 夏玉米花期高温日数及灾害发生频率

2.1.1年际变化

夏玉米花期≥32 ℃高温日数变化如图 4a1-a3所示。RCP-rf 情景下≥32 ℃高温日数为0.4～6.8 d, 多年平均4.2 d, 呈显著上升趋势(P＜0.05); RCP 4.5情景下多年平均为4.7 d, 变化趋势不显著; RCP 8.5情景下增温幅度更大, ≥32 ℃高温日数平均为4.8 d, 呈显著上升趋势(P＜0.05)。夏玉米花期≥35 ℃高温日数变化如图4b1-b3 所示, RCP-rf 情景下≥35 ℃高温日数多年平均为 2.0 d, 也呈显著上升趋势(P＜0.05); RCP 4.5 情景下多年平均为2.7 d, 变化趋势均不显著; RCP 8.5 情景下多年平均为2.8 d, 呈显著上升趋势(P＜0.05)。

图4 RCP 情景下河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高温日数 Fig.4 Changes of days of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃高温发生频率与高温日数的变化趋势一致(图略), RCP-rf 情景下夏玉米花期高温≥32 ℃和≥35 ℃发生频率多年平均为61.3%和28.8%; RCP 4.5 情景下夏玉米花期高温发生频率上升趋势不显著, 多年平均为69.6%(≥32 ℃)和38.3%(≥35 ℃); RCP 8.5 情景下夏玉米花期高温发生频率呈显著上升趋势(P＜0.05), 多年平均为70.4%(≥32 ℃)和40.1%(≥35 ℃)。≥35 ℃高温发生频率的波动性增加, 未来情景下变异系数分别为15.4%(RCP 4.5)和13.9%(RCP 8.5), 均高于基准条件的12.1%。

2.1.2 频率空间分布

夏玉米花期≥32 ℃高温日数及灾害发生频率空间分布如图5a1-a3 所示。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥32 ℃高温日数全省为1.7～5.7 d, 高温发生频率全省为20.5%～81.0%; 除三门峡、洛阳和南阳的西部外, 全省其他大部分地区≥32 ℃高温发生频率均在70%以上。RCP 4.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高温日数为2.4～6.3 d, 高温发生频率全省为30.6%～89.9%; ≥32 ℃高温发生频率的高值区主要分布在新乡、郑州、平顶山及南阳一线以东的大部分地区, 频率大于80%。RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高温发生频率全省为36.1%～87.3%, 高温日数2.8～6.1 d, 发生频率大于80%的高值区分布与RCP 4.5 情景相似。与基准条件相比, 未来排放情景下夏玉米花期≥32 ℃高温发生日数分别增加0.6 d (RCP 4.5)和0.5 d (RCP 8.5), 发生频率增加9.1% (RCP 4.5)和11.0% (RCP 8.5)。

夏玉米花期≥35 ℃高温日数及灾害发生频率空间分布如图5b1-b3 所示。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温日数为0.3～3.6 d, 高温发生频率全省为3.9%～51.9%; 其中焦作、洛阳、平顶山和驻马店一线以东的大部分地区≥35 ℃高温发生频率均在40%以上。RCP 4.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温发生频率全省为8.8%～59.7%, 高温日数为0.8～4.2 d, ≥35 ℃高温发生频率的高值区主要分布在新乡、郑州、平顶山及驻马店一线以东的大部分地区, 高温发生频率在50%以上。RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温发生频率全省为12.7%～56.3%, 高温日数为0.9～3.9 d, 发生频率大于50%高值区较RCP 4.5情景分布范围更广。与基准条件相比, 未来排放情景下夏玉米花期≥35 ℃高温发生日数分别增加 0.6 d (RCP 4.5)和0.7 d (RCP 8.5), 发生频率增加8.7% (RCP 4.5)和8.3% (RCP 8.5)。

图5 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高温日数及发生频率空间分布 Fig.5 Spatial distribution of days and occurrence frequency of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering stage in Henan Province under RCP scenarios

2.2 夏玉米花期高温积害

2.2.1 年际变化

夏玉米花期≥32 ℃高温积害年际变化如图6a1-a3 所示。RCP-rf 情景下≥32 ℃高温积害多年平均为151.3 ℃·d, 呈显著上升趋势(P＜0.05); RCP 4.5情景下变化趋势不显著, 多年平均为 174.9 ℃·d; RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高温积害也呈显著上升趋势(P＜0.05), 多年平均为177.9 ℃·d。夏玉 米花期≥35 ℃高温积害年际变化如图6b1-b3 所示, RCP-rf 情景下≥35 ℃高温积害多年平均为75.5 ℃·d, 呈显著上升趋势(P＜0.05); RCP 4.5 情景下变化趋势不显著, 多年平均为99.5 ℃·d; RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温积害也呈显著上升趋势(P＜0.05), 多年平均为106.1 ℃·d。

图6 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高温积害变化 Fig.6 Change of accumulation of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

不同情景下≥32 ℃高温积害变异系数差别较小, 但≥35 ℃高温积害变异系数在未来情景下为48.9%(RCP 4.5)和46.1%(RCP 8.5), 均高于基准条件的38.6%, 表明重度高温灾害发生的波动性更大。

2.2.2 空间分布

夏玉米花期≥32 ℃高温积害空间分布如图7a1-a3 所示。RCP-rf 情景下全省≥32 ℃高温积害为48.5～200.9 ℃·d, 其中焦作、洛阳、南阳一线以东的大部分区域为高温积害高值区, 在 180 ℃·d以上, 约占全省夏玉米主栽区面积的 62%。RCP 4.5 情景下全省≥32 ℃高温积害为73.4～231.3 ℃·d, 大于180 ℃·d 的高值区主要分布在焦作、济源、洛阳和南阳一线以东的大部分地区, 分布面积约占全省夏玉米主栽区面积的82%。RCP 8.5 情景下全省≥32 ℃高温积害为 7.3～223.8 ℃·d, 分布形式与RCP 4.5 情景相似, 积害在180 ℃·d 以上的范围约占全省夏玉米主栽区面积的 84%。与基准条件相比, 未来排放情景下夏玉米花期≥32 ℃高温积害分别增加25.4 ℃·d (RCP 4.5)和25.6 ℃·d (RCP 8.5)。

夏玉米花期≥35 ℃高温积害空间分布如图7b1-b3 所示。RCP-rf 情景下全省≥35 ℃高温积害为9.8～138.5 ℃·d, 安阳、濮阳、鹤壁、新乡、郑州、开封、许昌和周口的大部地区高温积害120℃·d 以上, 约占全省夏玉米主栽区面积的25%。RCP 4.5 情景下全省≥35 ℃高温积害为 22.5～160.3 ℃·d, 大于120 ℃·d 的积害高值区主要分布在焦作、济源、洛阳及南阳一线以东的大部分地区, 面积较基准条件明显增加, 约占夏玉米主栽区面积的60%。RCP 8.5情景下全省≥35 ℃高温积害为32.7～154.9 ℃·d, 大于120℃·d 积害分布范围更广, 约占夏玉米主栽区面积的68%。与基准条件相比, 未来排放情景下夏玉米花期≥35 ℃高温积害分别增加25.8 ℃·d (RCP 4.5)和31.4 ℃·d (RCP 8.5)。

图7 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高温积害空间分布 Fig.7 Spatial distribution of accumulation of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

2.3 夏玉米花期高温综合风险分析

综合夏玉米花期高温发生频率和积害强度计算的综合风险指数空间分布如图8 所示。河南省夏玉米高温热害综合风险指数总体上呈东高西低的分布形式。RCP-rf 情景下高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口及其以东以北的地区(商丘除外), 约占夏玉米主栽区面积的30.1%; 低值风险区主要分布在豫西三门峡、洛阳西部和南阳的西部。RCP 4.5 情景下, 济源、洛阳和南阳一线以东地区均为高风险区; 低值风险区主要分布在豫西三门峡、 洛阳西部和南阳的西北部, 面积较基准条件下明显减小。RCP 8.5 情景下, 增温幅度更大, 高值风险区分布范围较RCP 4.5 情景相比向西进一步扩大, 低值风险区面积进一步缩小。未来情景下高值风险区分布面积占夏玉米主栽区面积的63.4%(RCP 4.5)和76.3%(RCP 8.5), 较基准条件分别增加33.3% (RCP 4.5)和46.2% (RCP 8.5), 未来RCP 情景下夏玉米花期高温灾害风险明显增加。

图8 RCP 情景河南省夏玉米花期高温综合风险分布 Fig.8 Distribution of high temperature comprehensive risk during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

3 讨论

许多气候变化影响研究指出, 温度升高对作物生产的影响十分显著[30-34]。但大多关注的是平均温度对作物生长发育和产量的影响。然而作物产量与温度之间是非线性关系, 小于阈值产量随温度升高而增加, 高于阈值产量受灾下降, 而极端高温的发生将导致更大的产量损失[35-36]。降志兵等[5]研究表明极端高温38 ℃以上处理1 h, 玉米开花授粉将造成致命的损失, 受精结实率仅2%。未来气候变化情景下气候不稳定性增加, 经统计基准条件下, 夏玉米花期≥38 ℃极端高温发生频率为10.6%, 未来气候情景下增加到19.2%(RCP 4.5)和20.3%(RCP 8.5), 极端高温发生概率增加将面临更严重的绝收风险。本文仅重点分析了≥32 ℃和≥35 ℃两个致灾阈值的发生频率和时空分布特征, 而对产量损失更大的极端高温的影响还有待做进一步详细分析。

受气候情景数据时间分辨率的制约, 未来高温灾害风险的预估是建立在逐日气象数据基础上的。随着高温灾害研究的不断深入, 不同高温持续时间对玉米花粉活力、产量影响的差异也很显著[5], 已细化到以小时为时间尺度的研究层面, 对高温灾害影响的评估提出更精细化的气象数据需求。

本文对夏玉米花期的判定是在假设品种熟性不变的基础上完成的, 随着气候变暖, 生产上可通过改种偏晚熟的品种以充分利用生长季热量资源提高产量。夏玉米花期亦会发生改变, 有可能避过发生极端高温的高峰时段, 降低高温灾害影响。前人研究也指出播期调整是作物调节发育期趋利避害的较为有效措施[37], 通过改变播期调整花期, 躲避高温影响。但花期调整的策略和范围尚不明确, 以未来RCP 气候情景下河南省夏玉米主要生长季平均最高气温变化为例(图9), RCP-rf 基准条件下, 向前向后调整花期均有降低风险的可能。RCP 4.5 条件下向后调整花期可降低高温风险。RCP 8.5 情景下, 向前向后调整播期均不利于躲避高温, 尤其是向前调整, 花期高温风险增加明显。但这仅就最高气温变化的“平均态”而言, 不同地区气候变化的差异性较大, 需要开展更深入的研究, 根据实际情况制定适应对策。

高温往往伴随着干旱, 研究表明高温风险较高的地区干旱发生频繁, 且高温干旱的协同作用大于二者的简单相加[38]。高温加速了土壤蒸发和作物蒸腾, 使干旱加剧, 玉米受灾减产风险增加。加强水肥调控是防御高温干旱的综合有效措施, 合理的灌溉可以降低田间温度, 灌溉后玉米能得到充足的水分, 促进蒸腾作用, 降低冠层温度, 增施有机肥、施用微 量元素锌肥和后期补充钾肥可以增加玉米耐热性[24], 从而有效减少高温灾害影响。

图9 RCP 情景下花期调整对夏玉米躲避高温风险的 效果 Fig.9 Effect of adjusting flowering date on avoiding high temperature risk under RCP scenarios

4 结论

RCP-rf 情景下河南省夏玉米花期≥32 ℃高温日数为1.7～5.7 d, 发生频率为20.5%～81.0%。与RCP-rf相比, 未来RCP 情景下夏玉米花期≥32 ℃高温发生日数增加0.6 d(RCP 4.5)和0.5 d(RCP 8.5), 发生频率增加9.1%(RCP 4.5)和11.0%(RCP 8.5)。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温日数在0.3～3.6 d 范围, 发生频率全省在3.9%～51.9%范围。与RCP-rf 相比, 未来RCP 情景下夏玉米花期≥35 ℃高温发生日数增加0.6 d(RCP 4.5)和0.7d(RCP 8.5), 发生频率增加8.7%(RCP 4.5)和8.3%(RCP 8.5)。RCP-rf 情景下全省夏玉米花期≥32 ℃高温积害为 48.5～200.9 ℃·d, ≥35 ℃高温积害为9.8～138.5 ℃·d。与RCP-rf 相比, 未来 R CP 情景下≥3 2 ℃高温积害增加 2 5.4 ℃·d(RCP 4.5)和25.6 ℃·d(RCP 8.5); ≥35 ℃高温积害增加25.8 ℃·d(RCP 4.5)和31.4 ℃·d(RCP 8.5)。

夏玉米花期高温综合风险分布可知, RCP-rf 情景下高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口及其以东以北的地区(商丘除外), 约占夏玉米主栽区面积的30.1%; 未来情景下高值风险区分布面积扩大至洛阳和南阳以东的大部分地区, 约占夏玉米主栽区面积的63.4%(RCP 4.5)和76.3%(RCP 4.5), 较基准条件分别增加33.3%(RCP 4.5)和46.2%(RCP 4.5), 未来气候情景下夏玉米花期高温灾害风险增加。

致谢感谢国家气候中心提供的利用区域气候模式所进行的中国区域未来气候变化模拟结果。