广西水稻优势产区早稻抽穗影响期高温时空分布及热害情况

蒙小寒，莫申萍，许艺馨，梁莹露，梁 聪

(广西壮族自治区贵港市气象局，广西 贵港 537100)

气象学上一般把日最高气温达到或超过35 ℃时称为高温。高温天气会加剧土壤水分蒸发和作物蒸腾作用，高温少雨同时出现时，就会造成土壤失墒严重，加速旱情的发展，该种类灾害一旦出现持续时间长或者高温极端值高，会对农业生产造成大面积且较为严重的危害，水稻产量和品质受到影响且严重威胁我国粮食安全。潘熙曙[1]和Chalinor[2]等认为水稻是一种对温度条件非常敏感的作物，在各个生长发育阶段都有一定的最低适宜温度和最高临界温度，环境温度过高或过低都不利于干物质的累积。广西作为我国的水稻主产区之一，是水稻高温热害的重灾区，在全球气候变暖的背景下，广西水稻产区高温热害呈增多趋势，高温热害严重影响着广西水稻的产量及品质[3-5]。由于高温热害具有发生频率高、强度大、影响范围广的特点，因此其受到了气象部门和农业部门的关注。近年来，前人对我国水稻“寒露风”，水稻种植分布及其对气候变化的响应，以及长江流域、西南等我国高温热害易发区的水稻高温热害分布规律等研究较多[6-9]，而针对广西水稻高温热害时空变化规律的报道比较少见，精细分析水稻高温热害时空分布的研究更为少见，本研究通过线性回归以及db小波和Morlet小波等分析方法，进一步了解广西高温发生横向周期性以及纵向差异分布特征，有利于趋利避害、合理安排生产以及为开展相关研究提供参考。

1 资料和方法

1.1 资料和方法

选取桂林、柳州、来宾、南宁、钦州、贵港、玉林、梧州、贺州等广西9个主要水稻优势产区的地市(以下简称站点)1970～2018年的早稻敏感期高温时段逐日气温、日最高气温的资料，然后运用滑动平均法、Morlet小波分析、db小波分析等方法进行研究，揭示广西近49 a早稻抽穗期的高温天气变化特征。9个主要水稻优势产区站点地理分布如图1所示，钦州、玉林、南宁站点位于桂南，梧州、贺州位于桂东，桂林、柳州位于桂北，来宾、贵港位于桂中。

李万成[10]和Yang[11]等的相关研究表明，早稻生长发育过程中高温敏感关键期是抽穗扬花期，通常在水稻抽穗～灌浆早期 (一般是抽穗后 0～10 d)，高温对产量的影响最大；其次是减数分裂期；对产量影响最小的是灌浆中期 (一般是抽穗后 11～20 d)。根据广西水稻种植经验，春播期由桂南向桂北(桂南于3月9日左右进入播种期，桂北于4月4日左右进入播种期)逐渐延迟，孕穗期(桂南于5月29日左右进入孕穗期，桂北于6月11日左右进入孕穗期)和抽穗期(桂南于6月10日左右抽穗，桂北于6月24日左右抽穗)也是南早北迟。结合广西水稻进入生殖生长期情况，并综合考虑历年高温集中出现的时间及频次，本文中高温数据统计时间定为每年6月1日～7月20日(以下简称抽穗影响期)，也就是广西早稻的孕穗始期到抽穗后20 d。

本研究根据大多数学者的研究结果，把日平均气温≥ 30 ℃或日最高气温≥35 ℃连续 3 d 及以上作为水稻抽穗开花期高温热害发生的基础指标，并将持续 3 d 及以上的高温作为一次高温过程；参考前人的研究[12-15]，依据早稻抽穗开花期日平均气温(Tmean)≥30 ℃或日最高气温(Tmax)≥35 ℃的连续日数，将高温热害程度划分为 3 个等级，结果见表1。

图1 广西9个水稻优势产区所在地市的地理位置分布图

1.2 Morlet小波分析

用Morlet复数小波分析高温热害(各站点最高气温)的时序周期变化特征。该小波是Gauss 包络下的单频率复正弦函数，在时域和频域内具有较好的局部聚集性[16-18]。Morlet 复数小波函数为公式(1)。

φ(t)=π-1/4eiw0te-t2/2

(1)

式(1)中：t为自变量；ωo为无量纲频率，其值取6[19]。

对于时间序列xb*(b*=0,1,2,…,N-1,N为时间序列的长度)，其小波变换公式如下：

(2)

式(2)中：ωb(a,b)为小波变换系数；φ*表示其共轭复函数；a为尺度因子；b为时间平移因子；δt为采样时间间隔。

1.3 db小波分析

如图2所示，db小波没有具体的解析式，但具有较好的正则(有规律)，扩展性好，可以比较灵活地权衡增加支集长度(为了提高能量的集中程度)带来的边界问题[20]。小波函数φ与尺度函数Φ的有效支撑长度为2N-1，N越大重构的曲线越光滑。

图2 db小波多层分解示意图

2 结果与分析

2.1 近49 a广西早稻抽穗影响期高温热害总特征分析

受全球气候变暖的影响，广西9个站点平均气温变化呈增温趋势，近49 a其抽穗影响期平均气温显示为增温倾向(图3)，倾斜率为0.096 ℃/10 a。从抽穗影响期最高气温图(图4)上看，最高气温趋势从20世纪70年代到80年代初是一个直线下降的趋势，从80年代初到80年代末呈现逐步上升趋势，并且在1989年有一个峰值，从90年代初到90年代末呈大幅下降趋势并达到低谷，随即从1997年到2014年又是重新逐步上升的过程。抽穗影响期最高气温与高温天数有所不同的是，最高气温在2011～2015年间呈下降趋势，最高气温天数却呈上升态势，这与当年热带气旋活动的活跃度有密切联系。

图3 水稻抽穗影响期平均气温及趋势变化图

1970～2018年广西9个站点早稻抽穗期出现日平均气温≥30 ℃或日最高气温≥35 ℃的天数(记为TG)，抽穗影响期各年际高温持续的热害程度见表2。80年代则相对较高，而90年代出现的高温热害相对低，其中各年际轻度热害占比相近，中度热害则以2000～2009年较为严重，2010～2018年相对较轻，而重度热害则体现出70～80年代较严重，90年代较轻，2000年后又趋于严重的态势。由于各地市所处的地理位置和地形差异，受害的比例以及程度分类也会存在空间差异，从表3中可以看出：在广西9个站点中，受高温热害影响较大的是贵港、梧州、贺州，这3个地市都处于桂东；受高温热害影响较小的是钦州，49 a里钦州没有出现过一次重度高温热害，即重度高温热害比例为0。对广西9个站点而言，高温热害频率总体呈东部高、南北低的分布特征，高值区位于桂东地区，热害发生频率在60%以上；低值区位于南部和北部地区，发生频率<50%。平均每年在抽穗影响期内高温天气的概率为13.1%，约7 d；受高温影响而形成热害的概率为59%，其中轻度影响占24%，中度影响占16%、重度影响占19%。

表3 广西9个站点早稻抽穗影响期49 a高温热害的分类统计结果

2.2 Morlet小波分析抽穗影响期高温时间分布特征

为了更清楚了解广西9个站点近49 a的抽穗影响期前后50 d高温的周期性变化，选用Morlet小波分析1970～2018年日最高气温序列。因研究需要负的小波系数不在图例中显示，正的小波系数越大则对应日最高气温越高，小波系数绝对值越大则表明该时间尺度变化越显著[21]。以50 d为年尺度的小波分析等值线如图5所示，70年代中、80年代初、2000年、2010年以及2018年分别出现了全区大范围的高温过程，其中70年代中和80年代初以及2018年的过程9个站点均有较为明显的体现，钦州在几次高温过程中波动都相对较小。目前广西9个站点受影响的实部等值线图中的等值中心还未闭合，表明未来几年广西9个站点在抽穗影响期内出现极端高温过程的可能性较大。

根据小波方差图6可知：桂林、来宾、柳州、贵港、梧州、贺州6个站点每年抽穗影响期最高气温大致经历了2个明显的周期变化，即42 d的主周期变化和22 d的次周期变化；而南宁、钦州、玉林站点最高气温仅存在22 d的主周期变化。结合广西9个站点所处的地理位置分析，桂中和桂南的南宁、钦州、玉林3个站点最高气温表现通常是在每年孕穗始期后的第22天，而桂北和桂东的桂林、来宾、柳州、贵港、梧州、贺州6个站点则在每年孕穗始期后的第22天和42天出现两次明显的高温过程。

2.3 db小波分析空间分布特征

由表4可以看出，广西9个站点抽穗影响期的平均日最高气温除钦州<35 ℃外，其它各地市年最高气温均值都较为接近且>35 ℃。由于各个站点都有其地理位置的特殊性、地形差异以及受夏季副热带高压西伸、台风外围气流下沉等影响的差异，各站点的高温天气存在空间差异。

本研究选择db小波来探讨广西高温天气的空间水平分布，根据测试不同的消失矩N最终确定利用db5。用小波变换方法对广西9个站点的日最高气温序列进行5层分解重构。其中高频系数为D1～D5，由整体信息构成低频系数A5，比原时间序列图更加平滑。图7可以清晰反映出日最高气温相对偏高的对应日期，根据各站低频系数A5的不同可反映空间差异。

图5 9个站点Morlet小波分析二维等值线图

图6 9个站点小波方差图

表4 广西9个站点在水稻抽穗影响期的年最高气温均值 ℃

图8 广西9个站点抽穗影响期db5小波分解日最高气温的低频分量(A5)重构图

图8为广西9个站点db5小波分解日最高气温的低频分量(A5)重构图，高温高发期一般出现在每年7～8月。抽选各站49 a中同一高温过程A5最高值分析发现，高温发生时最高气温的排列为：梧州>贺州>贵港，最高气温变化没有明显突变的是钦州，桂林的变化幅度也较小。从图8中还可以看出高温天气的空间分布规律是桂东强、桂南桂北弱的时段。各站点在水稻抽穗影响期内容易发生高温天气过程普遍为6月中旬和7月中旬。

3 结论与讨论

研究1970～2018年广西9个站点的早稻生产数据，平均每年在抽穗影响期内高温天气的概率为13.1%，约7 d；受高温影响形成热害的概率为59%，其中轻度影响占24%，中度影响占16%，重度影响占19%。由于广西9个站点所处的地理位置差异，桂东的梧州、贺州、贵港3市TG天数和热害比例均居9市之前列。

通过Morlet小波分析可知， 80年代初出现了最明显的全区性高温天气过程，其中钦州的过程波动值相对较小。其次是2002年的高温天气过程，9个站点中桂林的最高气温偏高较大，其它8个站点最高气温偏高较小。再则是2018年的高温过程不容忽视，在整个影响期内高温过程出现的频率大，持续时间较长。在每年的抽穗影响期，9个站点中桂北和桂东的桂林、来宾、柳州、贵港、梧州、贺州6个站点最高气温大致经历了2个明显的周期变化，即42 d的主周期变化和22 d的次周期变化；另外3个站点则只出现了22 d的周期变化。

对广西9个站点db5小波分解最高气温的低频分析(A5)重构图进行分析，发现A5低频系数表现为梧州>贺州>贵港，说明这3个站点在广西9个站点中日最高气温偏高，位居前三；日最高气温变化没有明显偏高的是钦州、桂林，即桂东强、桂南桂北弱的形势。采用db小波对日最高气温进行小波分析可以有效直观地看出各站高温热害的空间差异，这可为进一步选择水稻高温耐性品种、合理安排水稻生产和防御高温热害提供科学依据。由于各地市的观测数据仅为观测本田的数据资料，实际上各市范围内的播种种植进度有一定的差异，自动观测也是单站观测，对本研究分析结果有一定影响。