降水集中度分析及其在水稻灌溉决策中的应用——以湖北省漳河灌区为例

付浩龙，刘凤丽，李亚龙，熊玉江

(长江科学院农业水利研究所， 湖北 武汉 430010)

水稻作为我国第一大粮食作物，产量约占全国粮食总产量的40%[1]，且全国92%以上的稻田分布在我国南方湿润区[2]。虽然南方水稻种植区降水相对丰富，但近年来随着我国水资源过度消耗，农业用水不足的现象日益突显，严重影响粮食安全。加上近些年来，随着全球气候变化，极端降水事件时有发生，严重影响到作物的正常生长。众所周知，降水量的多少直接会影响农业灌溉水的利用效率，在我国南方地区由于未来短期降水的不确定性，在灌溉决策时存在灌则灌水浪费、不灌则受旱减产的问题。因此，如何最大限度的提高天然降水有效利用已成为作物灌溉的主要决策之一[3-4]。降水集中度作为衡量降水非均匀分配的重要指标之一，能够较好地反映过程内降水时空非均匀性分布特征[5]。目前关于降水集中度时空分布特征研究虽然较为广泛，但大多都集中于区域、流域等空间尺度上[6-8]，很少有针对作物不同生育期内降水集中程度变化的研究。因此，本研究以湖北省漳河灌区为例，分析了水稻不同生育期内降水分布特征及其在水稻灌溉决策中的应用，以提高降水利用率，达到节水灌溉的目的。

1 材料与方法

1.1 灌区概况与数据来源

漳河灌区位于湖北省江汉平原西部，地跨湖北省荆州、宜昌和荆门市，总面积为5 543.93 km2，灌区多年平均降水量为901.1 mm，多年平均气温为15.6℃～16.4℃，属于亚热带季风性气候区，日照充足、降水充沛，种植作物主要以水稻、玉米、蔬菜等为主。

结合灌区的地理位置、规模以及重要性等，再加上灌区内团林试验站已开展了较多有关水稻灌排试验研究，故综合考虑选取漳河灌区作为本次研究的对象，且就有较好的代表性[9]。

水稻各生育期时段依据当地村民种植习惯来划定，水稻各生育期时间分布见表1。由于水稻种植返青期以泡田为主，人为管理干涉较大，故本研究针对分蘖期(前期和后期)、拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期三个主要生育期时段开展研究。

表1 水稻各生育阶段时间划分表

本研究使用的1965年—2016年52 a逐日降水数据来自于国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn)的湖北省钟祥站点(112°34′E，31°10′N)，数据真实可靠。

1.2 降水集中度(CI)计算方法

通过比对分析，本文中的降水集中度计算方法选用较为简单且直观的Javier[10]计算方法，该方法主要是利用洛伦兹曲线来模拟实际降水情况，并利用基尼系数评价降水特性。具体计算方法如下：

(1) 把统计时段内降水量从小到大以1 mm为间隔分组。

(2) 统计各分组内的降水天数，并将各组的降水天数分别乘以各组的均值得出各组的降水量。

(3) 分别求出各组的累积降雨量以及累积降雨天数，在分别除以总值，得出累积降水天数百分比(X)和累计降水量百分比(Y)。

(4) 最后，利用最小二乘法算出a、b均匀系数，公式如下：

(1)

(2)

求出a、b后，则采用洛伦兹曲线模拟图形得到曲线下面积S，即：

(3)

从而

(4)

计算出降水集中度CI=2S′/10000

(5)

式中:X为累积降水天数百分比；Y为累计降水量百分比；N为以1 mm为间隔的降水量分组数；i=1，2，...，N；a、b均为系数，用最小二乘法可率定；CI为降水集中度。

1.3 Mann-Kendall趋势检验

非参数Mann-Kendall检验[11-12]在数据趋势分析当中具有广泛的运用，其特点在于无需对数据系列进行特定的分布检验，对于极端值也可参与趋势检验。同时，能够很好地处理异常值和非正态分布的数据，适用于水文、气象数据时间序列突变分析与趋势分析。

1.4 Morlet小波分析

Morlet小波分析具有多分辨率功能，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，通过将时间系列分解到时间频率域内，从而得到不同时间系列的周期性变化动态，并对时间系列进行趋势分析和周期性特征进行定性估计[13-14]。因此，本研究采用Morlet小波分析法对区域内降水集中度变化进行特征分析，具体分析方法详见文献[15]。

2 结果与分析

2.1 降水集中度年际变化特征及趋势分析

图1为水稻全生育期1965年—2016年52 a间降水集中度指数随时间变化规律。由图可知，全生育期内降水集中度平均值为0.675，其中最大值为0.824(1977年)，最小值为0.554(2010年)。从多年的走势来看降水集中度指数呈现下降的趋势，表明随着时间的推进全生育期内降水分布趋于分散，降水极值发生率在不断下降，故全生育期内水稻在灌溉时，可考虑对降水进行有效地利用。

图1 全生育期CI年际变化

图2为全生育期降水集中度年际累积距平曲线，由图可知，52 a内全生育期降水集中度的总体变化趋势可以分为“降-升-降”三个阶段，且从1997年开始至今呈现逐渐下降并趋于平稳的趋势，说明降水正逐步向分散均匀的阶段转变。因此，就整个水稻生育期而言，在未来可以考虑充分利用降水资源，适当地减少灌溉水或灌水次数，已达到节水的目的。

图2 全生育期CI年际累积距平曲线

图3为水稻种植分蘖期、拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期三个主要生育期降水集中度年际变化情况，以及各生育期多年平均降水集中度。由该图可知，除分蘖期降水集中度呈年度下降趋势外，拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期降水集中度均呈现上升趋势；且分蘖期多年降水集中度均值最大(0.641)，而拔节—孕穗期(0.628)和乳熟—黄熟期(0.627)则差异不大，说明分蘖期较另外两个生育期降水集中，出现降水极端事件(涝或旱)的几率较大，因此，在对降水有效利用的灌溉决策中，应尽量避免分蘖期内降水量较大导致灌则灌水浪费或降水量偏少导致不灌则受旱的情况发生。

图3 各生育期多年CI年际变化和平均值

表2进一步反映了各生育期内CI指数趋势变化及其显著性。由显著性分析可知，全生育期和分蘖期呈现下降趋势，拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期呈现上升趋势，变化趋势与上面各生育期年际变化具有相同的结果。从Umk绝对值来看，最大值为拔节—孕穗期(0.742)，最小值为分蘖期(0.189)，且各生育期变化趋势均呈现不显著性变化。

表2 各生育期CI年际变化趋势和显著性分析表

2.2 降水集中度周期变化特征分析

利用MATLAB软件绘制出水稻各生育期1965年—2016年52 a间降水集中度周期特征变化图，分别如图4和图5所示。

图4 各生育期CI小波变换等值线图

图5 各生育期CI小波方差

由降水集中度小波变化等值线图4可知，全生育期、分蘖期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期降水集中度分别在25 a～32 a、21 a～26 a、26 a～32 a以及25 a～32 a尺度上周期较明显，主周期则分别为31 a、24 a、31 a和31 a，且主周期都呈现全域性分布特点。图4则为各生育期内降水集中度小波变化方差图。由图可知，全生育期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期内降水集中度指数在31 a左右尺度下小波方差极值均呈现最显著，而分蘖期降水集中度指数则在24 a左右尺度下小波方差极值呈现最显著，说明全生育期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期在31 a左右的周期震荡最强，分蘖期则在24 a左右的周期震荡最强，即全生育期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期降水在31 a、分蘖期降水在24 a左右会经历一个由集中到较为均匀的过程，与小波等值线图分析具有相同的结果。

2.3 降水集中度在水稻灌溉决策中的应用

通过研究发现，水稻不同生育期内其降水集中度存在明显差异，如漳河灌区内水稻分蘖期多年降水集中度均大于拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期，且分蘖期降水集中度变化周期均小于拔节—孕穗期和乳熟—黄熟期。当水稻生育期内降水集中度较高时，这时就需要重视涝或旱对作物种植的负面影响，时刻关注降水过程，根据作物需水规律及时增减灌水次数和灌溉水量，避免集中降水发生导致生育期内灌则灌水浪费、不灌则受旱的情况发生。同时，对于降水集中度相对较小的生育期，由于降水分布较均匀，可适当的减少灌水次数和灌溉水量，提高灌溉水利用率。

另外，随着全球气候的变化，未来降水将更加具有不确定性，降水次数和降水量势必发生变化，将影响作物的生产[16-17]，尤其是对作物关键需水生育期的影响。因此，根据生育期内降水集中度变化趋势，来分析和研判未来各生育期内降水集中和均匀分布程度，并合理做出灌溉决策(灌溉水量、灌水次数和灌水时间)，对优化水稻灌溉制度和提高水资源利用率具有重要意义。

3 结 论

本研究通过收集52 a降水数据，基于降水集中度(CI)，利用Morlet小波分析和Mann-Kendall趋势检验法，分析了水稻不同生育期内降水集中度时间分布和周期变化特征，阐述了水稻灌溉决策中对降水的有效利用，并得到了如下结论：

(1) 从降水集中度年际变化来看，在52 a时间内，漳河灌区水稻全生育期降水集中度呈现下降趋势，总体而言降水正逐步向分散均匀的阶段转变，故在未来一段时间内应加强考虑充分利用降水，适当减少灌溉水量或次数，避免灌溉水浪费。就各生育期而言，从多年降水集中度均值来看，分蘖期较拔节—孕穗和乳熟—黄熟两个生育期降水集中，出现涝旱的几率较大，因此，在水稻分蘖期对降水有效利用的灌溉决策中，应适当避免降水量较大导致灌则灌水浪费或降水量偏少导致不灌则受旱的情况发生。从趋势显著性分析来看，作为需水敏感期的拔节—孕穗期降水集中度呈现上升的趋势且Umk值最大，故在未来应加强此生育期阶段灌溉决策，避免作物受涝或旱，影响作物正常生长。

(2) 从降水集中度周期特征变化来看，全生育期、分蘖期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期降水集中度分别在25 a～32 a、21 a～26 a、26 a～32 a以及25 a～32 a尺度上周期较明显，且全生育期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期在31 a左右的周期震荡最强，分蘖期则在24 a左右的周期震荡最强，说明全生育期、拔节—孕穗期以及乳熟—黄熟期降水在31 a、分蘖期降水在24 a左右会经历一个由集中到较为均匀的过程。