黄淮海地区冬小麦-夏玉米生育期内水分供需时空变化特征

2020-05-04雷永登

中国农业大学学报 2020年4期

张力陈阜雷永登*

(1.中国农业大学农学院，北京 100193；2.农业农村部农作制度重点实验室，北京 100193)

在气候变化背景下，气温和降水等与作物生长发育直接相关的气候资源要素发生了较大的时空变异，农业生产也因此面临极大的风险与挑战。近百年来全球地表气温上升约0.85 ℃[1]，气候变化在造成水资源短缺、干旱事件频发等资源环境问题的同时，也对社会经济发展产生影响[2-4]。黄淮海地区是以“冬小麦-夏玉米”为主要种植模式的粮食主产区，年降水量在500～900 mm，且集中在夏季，全年水分亏缺约400 mm[5]。冬小麦生长季内降水稀少，水分亏缺量在200 mm左右[5]，为满足其水分需求消耗了大量的灌溉用水，由于长期抽提地下水使得地下水位快速下降[6]，目前已经形成约170个地下水超采区[7]。夏玉米生长季内降水多，但往往容易面临阶段性干旱[8]，粮食生产同样受到威胁。

针对该区域冬小麦和夏玉米的水分供需特征已有大量的研究报道，利用SIMETAW模型对黄淮海农作区冬小麦需水量的时空变化特征分析表明，冬小麦生育期内需水量呈下降趋势[9]，杜玲等[10]以河北省吴桥县为例，针对典型区域的冬小麦在不同生育阶段的水分生态适应性进行了研究，结果表明，冬小麦生育期内平均气温上升趋势显著，增加0.27 ℃/10年，预测在2020和2030年生育期内需水量将分别达到466.7和472.6 mm，并进一步解析出影响冬小麦需水量的关键气象因子。研究表明，淮河流域夏玉米生育期内的水分需求多年平均为534 mm，约93%的站点呈下降趋势，总体下降趋势显著且在抽雄—乳熟阶段面临较大的干旱风险[11]，夏玉米生育期内降水基本能满足水分需求，水分亏缺严重的年份可通过补充灌溉降低产量损失[12]。在单作物分析的基础上，通过明确冬小麦-夏玉米的耗水规律，发现二者的水分利用效率在1960—2009年均有所提高[13]。华北地区平均降雨量为632.9 mm，其中70%集中在夏玉米生长季，冬小麦和夏玉米的蒸散分别为531.2和487.4 mm，进一步对冬小麦-夏玉米生长季内气温、太阳辐射和干燥度指数等时空变化研究表明，华北地下水漏斗区降水量降低，且蒸散量高，可能会加剧这些地区地下水超采[14]。通过对作物水分供需特征的研究可以为采取合理灌溉措施提供理论支撑，减轻气候变化对农业生产的不利影响[15-17]。之前对黄淮海区冬小麦-夏玉米的研究往往针对单个作物，仅侧重时间维度的变化或侧重空间维度的分布，对二者的综合分析以及对该地区冬小麦-夏玉米水分供需特征的时空变化规律的全面分析鲜有报道。

因此，本研究在对黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征变化评价的基础上，进一步分析1987—2016年气温、湿度和风速等不同气象因子的时空变化规律及其对作物需水量的影响差异，旨在明确影响作物需水的关键气象因子及其变化特征，以期为优化该区域农业水资源管理和减轻气候变化带来的不利影响提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究区域主要包括北京市、天津市、河北省中南部、河南省、山东省、安徽省和江苏省北部地区，所使用的气象数据为1987—2016年黄淮海地区内 66个国家标准气象站点的逐日气象资料，包括最高气温、最低气温、平均气温、降水量、日照时数、风速和相对湿度等。冬小麦和夏玉米生育期数据来自中国气象数据网的农作物生长发育数据集。

1.2 研究方法

本研究采用FAO推荐的Penman-Monteith公式以及分段单值平均法[18]计算冬小麦和夏玉米的需水量(ETc)，并参考相关研究的核算方式[19-21]计算作物生育期内的有效降水(Pe)和灌溉需水量(ETaw)。

本研究采用气象和农业需水量等相关研究中常用的敏感性分析法[22-23]，定量分析ETc对气温、风速、相对湿度等不同气象因子的敏感性差异。针对不同指标及气象因子使用九点二次平滑法来表征其变化趋势，并利用非参数统计检验法对九点二次平滑后的结果作显著性检验[24]。

1.3 统计方法

本研究利用R语言进行数据处理分析；采用ArcGIS 10.5软件空间分析工具中的反距离权重法(IDW)，对不同气象站点ETc、ETaw、Pe的多年平均值进行插值分析；并结合ArcMap制图平台，得到冬小麦-夏玉米水分供需特征的空间分布图。

2 结果与分析

2.1 黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征年际间变化

图1(a)～(c)可知，黄淮海地区冬小麦ETaw年际间波动较大，2010年最高为359 mm，1997年最低仅为125 mm，多年平均为264 mm。1987—2016年冬小麦的ETaw没有明显的增加或减少的趋势，1987—2000年波动较大，2000年以后整体相对稳定。冬小麦的ETc与ETaw的年际间变化特征相似，冬小麦年均ETc为417 mm，其中1987—2005年波动大，年际间极差可达95 mm；2005—2016年相对维持稳定。冬小麦生育期内Pe在1987—2000年波动大，之后相对稳定，但总体表现出下降的趋势。1987—2015年，冬小麦Pe为180 mm/年，1997年最多，达到2010年98 mm的3倍以上。

实线为相应指标实际值；虚线为经过平滑处理的数据，可以更好地表征不同指标的年际间变化趋势。

图1(d)～(f)所示，夏玉米ETaw平均为79 mm，年际间变化较大，其中1997年对灌溉水的需求量最高为169 mm。ETaw的变化可分为4个阶段，第一个阶段为1987—1995年，第二阶段为1995—1999年，第三和第四阶段分别为1999—2006年和2006—2010年。第一个阶段和第四阶段波动小，无明显的增加或者减少的趋势。ETaw在第二阶段显著增加，第三阶段显著降低。夏玉米年均ETc为326 mm，以1999年为界限，1987—1999年以前夏玉米ETc呈增加的趋势，1999—2016年变化趋势为降低。与ETaw和ETc不同，夏玉米生育期内Pe表现出不同的变化趋势，多年平均为385 mm，年际间波动较大。1995—1999年和1999—2006年这2个时期内Pe分别显著减少和增加，2006—2016年呈显著下降趋势。

1987—2016年冬小麦的ETaw、ETc和Pe均是前期波动，后期相对平稳，除有效降水总体表现出下降的趋势外，其余二者无明显的变化趋势。1999年是夏玉米水分供需的一个转折点，1987—1999年，ETaw和ETc增加，Pe下降，之后ETaw和ETc下降，Pe先升后降。

2.2 黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征空间分布

图2(a)～(c)可知，黄淮海地区冬小麦生育期ETaw空间分布表现出由南向北增加的特征。北京市、天津市、山东省西北部以及河北省大部分地区ETaw≥300 mm，是对灌溉水需求最高的区域。次高值区为河北省南部、河南省北部与山东省中部地区。黄淮海地区南部的ETaw较低，主要包括安徽省、江苏省和河南省的部分地区。冬小麦的ETc总体上和ETaw有着相似的空间特征，最高在500 mm以上，仅分布在山东省、北京市、天津市和河北省的极小部分地区。冬小麦生育期内Pe空间分布特征为西南部最高，北部最低。只有河南省的部分地区的Pe≥250 mm，河北省、北京市和天津市全境以及山东省和河南省北部的Pe均≤200 mm。

黄淮海地区夏玉米生育期ETaw的空间分布表现为西北部高于东南部，见图2(d)～(f)。ETaw高值区主要分布在北京市、河北省东南部和东北部、山东省北部的部分地区，对灌溉水的需求≥100 mm。黄淮海地区东南部以江苏省为主的地区灌溉需水量最低，≤40 mm。ETc的分布空间上主要表现为北高南低，但也有安徽省等少部分地区不完全符合该规律。夏玉米生育期内Pe在黄淮海地区东南部的较高，最高达500 mm以上，其他部分地区Pe相对较少。

图2 1987—2016年黄淮海地区冬小麦-夏玉米生育期水分供需特征平均值空间分布

从区域来看，黄淮海地区北部大部分地区冬小麦ETc较高，Pe较少，因此ETaw远高于其他部分地区。而黄淮地区东南部由于ETc较小，Pe相对较多，所以对灌溉水的需求量也低。黄淮海地区西南部则有着不同的特征，ETc相对较高，但Pe较多，因此该区域同样为ETaw的低值区。对夏玉米而言，黄淮海地区东南部夏玉米ETc较小，同时Pe多，因此对灌溉水的需求也最小。

2.3 黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征变化趋势

图3(a)～(c)可知，黄淮海地区南部冬小麦ETaw的变化趋势，以显著增加为主，北部以显著降低为主，其中54%的站点灌溉需水量增加，增加的站点中，显著增加与不显著增加各占一半。冬小麦ETc变化趋势与ETaw相似，黄淮海地区东南部如安徽省和江苏等省ETc显著增加，河北省的站点以减少趋势为主，总的来看，48%的站点作物需水量增加，39%的站点显著增加，而显著降低的站点所占比例为27%。冬小麦生育期内有42%的站点Pe增加，在Pe减少的站点中，73%的站点的变化趋势显著。Pe显著减少的站点主要分布在黄淮海地区东南部的安徽省和江苏省，以及与其交界的河南省和山东省的部分地区，北部的Pe显著增加，Pe的变化趋势的空间分布有着相对明显的南北差异。

图3 1987—2016年黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征变化趋势

84%的站点夏玉米生育期的ETaw减少，减少的站点中有82%变化趋势显著，见图3(d)～(f)。河南省有部分站点对灌溉水的需求增加，但趋势不显著，仅黄淮海地区北部有站点灌溉需水量显著增多。黄淮海地区夏玉米ETc的变化趋势空间分布与ETaw较为一致，仅有16%的站点需水量增加，在黄淮海地区北部以及江苏省、河南省和山东省均有分布。河北省和安徽省内黄淮海地区的所有站点ETc减少，其余省份以ETc减少为主，超过60%的站点ETc显著降低。黄淮海区夏玉米生育期内Pe在黄淮海地区以增加的趋势为主导，73%的站点Pe增加，其中超过50%增加趋势显著。显著增加的站点主要分布在黄淮海地区南部和山东省，其余区域分布较少。仅有3个站点Pe显著减少，在河南省和江苏省有所分布。

2.4 黄淮海地区冬小麦-夏玉米水分供需特征与气象因子关系及敏感性分析

图4(a)～(d)可知，黄淮海地区内87%的站点相对湿度呈减少的趋势，其中将近90%的站点相对湿度显著下降，仅有3个站点相对湿度显著增加。日照时数变化趋势的空间分布，与相对湿度相同，都是以下降趋势为主导，有53%的站点日照时数显著下降，在所有地区均有分布。黄淮海地区冬小麦生育期内气温在多数地区都显著增加，有57%的站点显著增加，黄淮海地区西北部站点以不显著变化为主。风速的变化趋势空间分布与气温相反，风速的变化趋势以减小为主导，将近85%的站点生育期内风速降低，仅分布在黄淮海地区北部以及江苏省的个别站点风速呈显著增加的变化趋势。

图4(e)～(h)所示，68%的站点在夏玉米生长期内相对湿度有所降低，75%降低趋势显著，主要分布在河南、安徽和江苏三省的北部、河北省南部以及山东省，黄淮海地区西北部变化不显著。这些站点在夏玉米生长期内日照时数都呈减少的趋势，超过95%的站点变化趋势显著，日照时数显著减少。与日照时数的变化不同，气温以显著增加为主导，53%的站点增加趋势显著，这些站点主要分布在河南省、山东省东部、安徽省和江苏省北部以及黄淮海地区北部的区域。仅有27%的站点气温有所下降，零星分布在各个区域。风速在空间上主要表现为减小的趋势，并且以显著减少为主。

表1可知，冬小麦和夏玉米的总体规律基本相同，除相对湿度对需水量的影响为负效应外，其他气象因子的敏感系数均为正值，对作物需水量的影响为正效应，其中相对湿度的影响程度大，其次是气温，对冬小麦需水量影响程度最小的为日照时数，对夏玉米需水量影响程度最小的则是平均风速。

3 讨论

本研究从时间和空间2个维度对黄淮海地区冬小麦-夏玉米的水分供需特征进行综合分析，并在此基础上量化气温、湿度和风速等不同气象因子对冬小麦-夏玉米水分供需特征的不同影响和敏感性差异，初步阐明冬小麦-夏玉米水分供需特征的时空变化及关键气象因子。

黄淮海地区冬小麦和夏玉米的水分供需特征不同，冬小麦生长周期内的需水量高于夏玉米，但有效降水小于夏玉米，因此冬小麦对灌溉水的需求高于夏玉米。2000—2006年，由于有效降水的增加和需水量的相对减少，因此，夏玉米的灌溉需水量也表现出下降的趋势。由于黄淮海地区东南部降水多，蒸散小，冬小麦和夏玉米在该区域内的灌溉需水量较低。黄淮海地区南部气象站点的冬小麦灌溉需水量增加，是需水量增加和有效降水减少共同导致的，需水量的增加可能是由于气温的增加和相对湿度减少所导致的。夏玉米生育期内需水量降低，则可能是由于日照时数的下降所导致。

冬小麦生育期内面临严重的水分亏缺，有效降水量减小的同时气温不断升高，会导致其对水分的需求进一步增加，从而造成严重的水分亏缺和干旱风险。相关研究表明，在冬小麦拔节-抽穗和抽穗-成熟这2个生育阶段的水分亏缺程度高于其他生育阶段[25]，开花-成熟阶段是决定冬小麦千粒重的关键时期[26]，因此发生在这2个阶段的水分供给不足会导致严重减产。1961—2015年夏玉米生育期内需水量呈现出明显的下降趋势，高值区主要分布在淮河流域北部，与本研究结论总体一致[11]。薛昌颖等[27]研究认为1971—2010年黄淮海地区水分亏缺最严重的年份是1997年，且在2000—2010年有所减轻，空间上则是由东南向西北水分亏缺程度不断加重。

本研究通过对冬小麦-夏玉米生育期需水量的敏感性分析表明，相对湿度是最主要的影响因素，其次为气温，平均风速对作物需水量的影响程度最小。除气温外，各个气象因子的变化趋势都以降低为主。已有相关研究表明，1981—2015年该地区气温呈逐年升高趋势，相对湿度和平均风速则呈现逐年降低的趋势[10]。也有研究发现，华北平原作物的潜在蒸散量受到气温、日照时数和风速的正向促进，相对湿度的增加会造成潜在蒸散的下降[28]。通过不同的研究方法，例如参数化检验法，表明日照时数和风速的减少会导致作物需水量的降低[29]。本研究结果与杨晓琳等[9]和刘晓英等[29]结论基本一致，由于所研究的地区范围的差异，以及研究时段和空间维度的不同也存在一定差异。

图4 1987—2016年黄淮海地区冬小麦-夏玉米生育期内相关气象因子变化趋势

即使在冬小麦灌溉需水量的低值区，其生育期需水量和灌溉需水量都有一定的增加趋势，因此农业用水压力的增加，可能会对该地区的冬小麦种植产生不利的影响。尤其2006—2016年，冬小麦和夏玉米生育期内有效降水均表现出不同程度的下降趋势，同时，对需水量影响较大的相对湿度减少和气温升高都将进一步加剧该地区作物生产对水分的需求。因此，在关注冬小麦需水的同时，还需进一步关注夏玉米的水分供需特征。1987—2016年，作物品种的更替，耕作措施和水肥管理等农艺措施的改进，同样会对农田水分产生影响，今后还需进一步考虑相关因素，合理协调规划该区域作物生产布局和种植制度，确保未来气候变化和水资源短缺情况下黄淮海粮食主产区的稳产增产。