四川盆地水稻高温热害影响评估

陈东东 栗晓玮 王森

摘要：利用四川省40个农业气象观测站1990—2012年的农业气象观测资料和7月中旬至8月中旬逐日气象资料，选取早稻高温热害的主要影响因子，建立四川省稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害影响评估模型，并利用1994—2012年农业气象观测站代表点的水稻千粒质量、四川灾害大典对灾害记录资料进行验证。结果表明，最高气温、气温日较差和高温持续日数是四川省水稻高温热害的主要影响因子。在此基础上，结合主成分分析法构建高温热害评估计算模型，其准确率较高，可以用来定量评价四川省水稻高温热害发生程度。据此确定的高温热害评价指标：高温热害指数Y>0.35时，发生重度高温热害，水稻减产率>10%;在0.25

关键词：水稻;高温热害;主成分分析;评估模型

中图分类号：S428;S162.5+3

文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2020）16-0091-05

四川省是我国水稻最适宜的生长区之一，水稻产量约占全年粮食总产量的50%左右。该地区地形复杂，自然灾害频发，给农业生产带来巨大的损失[1]。高温热害是水稻生长过程中遭受的主要农业气象灾害之一，随着全球变暖，高温热害对水稻生产的影响不断增加[2-3]。而水稻在不同的发育期对高温胁迫下的表现也有所差异[4]。四川水稻高温热害多在抽穗扬花和灌浆乳熟期发生，其危害大小主要取决于高温的强度和持续时间[5]。许多学者针对水稻高温热害开展了相关研究。金志凤等探讨了浙江省水稻高温热害的时空分布特征[6]。任义方等研究得出江西省水稻高温热害发生的环流原因[7]。段骅等探讨了高温对不同水稻品种产量和品质形成的影响[8]。罗孳孳等建立了重庆地区水稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害指标与计算方法，分析了重庆区水稻高温热害的时空分布规律[9]。何永坤等分析了四川盆地东部水稻高温热害的分布规律，得出水稻高温热害重发地区主要集中在该区域的中部，呈西南向东北方向延伸[10]。阳圆燕等通过筛选影响气象的主要因子，建立了三峡库区水稻高温热害累积危害指数[11]。赵艺等研究得出，气象要素对四川盆地水稻产量构成要素均会产生影响，但影响的生育期各不相同[12]。刘佳等分析了四川水稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害时空特征[13]。以往的研究多侧重于对高温热害的规律、发生气象条件以及时空分布特征的研究。

针对四川水稻高温热害的评估研究還少有报道，即便有开展高温热害影响评估的研究，多数还停留在建立高温热害指标，以一定的高温强度和不同持续时间来确定高温热害发生程度，这在一定程度上能够反映出大体的趋势，但缺乏对高温热害程度的一个评价指标和评判标准，很难实现量化评估。

大多数研究对于高温热害采用的温度指标基本一致[14-15]。四川盆地水稻在7月中旬开始抽穗，8月中下旬成熟，分析时段为7月中旬至8月下旬。高温热害对四川水稻影响的敏感期主要是这一阶段，本研究首先采用相关分析方法选取高温热害主要影响因子，然后利用主成分分析方法构建高温热害评估和指数计算模型，以期为制定四川水稻生产计划、防灾减灾措施及种植制度优化等提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

气象资料来源于四川省农业气象中心，主要包括相关站点1990—2012年的逐日平均温度、最高气温、日照时数、相对湿度等;作物生育期资料来源于1990—2012年四川省盆地40个水稻农业气象观测站观测报表;灾损资料来自《中国气象灾害大典（四川卷）》对四川历年干旱灾害的详细记载[16]。

1.2 高温定义

本研究规定，若当天日最高气温超过35 ℃且日平均气温超过30 ℃，定义为1个高温日;连续出现3 d以上的高温日，定义为1次高温热害[4，10，17]。

1.3 分析方法

对各主要影响因子序列进行Min-max标准化处理。然后利用主成分分析方法构建高温热害评估和指数计算模型，并用1991—2000年各站资料进行回代检验。

标准化计算方法：

式中：Xi为当年某气候因子值，Ximax为该气象因子的最大值，Ximin为该气象因子最小值，Xi′为标准化后数据。采用SPSS软件进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 水稻高温热害主要影响因子的选取

为建立水稻高温热害影响评估指标体系，统计四川省农业气象观测站2003—2009年水稻生育期间抽穗扬花和灌浆乳熟阶段共282个高温热害天气过程，采用相关分析方法选取高温热害主要影响因子，包括最高温度、气温日较差、高温持续天数、日照时数、相对湿度[4，12，18]，统计结果见表1。

应用SPSS 18统计分析软件对评价指标进行主成分分析，结果如表2所示。前2个主成分的累积贡献率已达到69.27%，概括了原始评价因子的主要信息，在降低了因子数量的前提下，保留了主要信息，因此选择前2个主成分进行分析。

设F1、F2分别代表第1、第2主成分，由表3（初始因子载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征根开平方根便得到2个主成分中每个指标所对应的系数。F1、F2分别为

以每个主成分分析所对应的特征值λ占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重，计算高温热害评估和指数计算模型，即

2.2 水稻高温热害等级划分

选取水稻高温热害高发区农业气象观测站1994—2012年水稻抽穗扬花及灌浆结实期典型的高温年，计算其高温热害评估指数，并与水稻千粒质量增减率（%）进行对比分析，结果如表4所示。可以看出，水稻高温热害指数与水稻千粒质量增减率（%）的相关系数达到了-0.45，通过了0.01的显著性检验。

经查阅文献[4，19-20]，按照减产率<5%为轻度影响，高温热害等级为1级;5%～10%为中度影响，高温热害等级为2级;>10%为高度影响，高温热害等级为3级。根据《中国气象灾害大典（四川卷）》，参考水稻高温热害高发区典型年份的监测指数及刘佳等对四川水稻高温热害监测指数等级的划分[13]，结合四川省农业气象观测站点对千粒质量的统计进行对比分析，确定水稻高温热害监测指数等级划分标准，将其分为轻、中、重3个等级（表5）。

2.3 水稻高温热害评估模型验证情况

按照公式（5）计算四川盆地1991—2000年的高温热害评估指数，按照表5的高温热害等级划分，制作逐年的高温热害分布图（图1），并结合灾害大典的记录情况进行对比分析，结果如表6所示。

综上对比了10年的四川灾害大典记录（表6）和高温热害空间分布（图1），结果表明：10年中，完全吻合1年，准确率100%;基本吻合有7年，准确率95%;出入稍大的仅有2年。说明模型反映水稻高温热害准确度较高，无论是空间分布还是局部信息的反应上，都比较灵敏，总体准确率达76.5%。

3 讨论和结论

以往的研究多以高温热害的指标为主，缺少对高温热害的定量评估[9-10、14]。本研究利用气象观测资料，结合灾害大典记录，建立了水稻高温热害

评估模型，实现了水稻高温热害评估由定性转变为定量，根据高温热害评估值可以估算出高温热害天气过程对水稻产量造成损失的阈值，相比以往的热害研究更有参考价值。然而在模型建立过程中未考虑其他灾害的影响，大田生产过程中往往是多种灾害同时发生，如干旱、洪涝、病虫害等，它们相互作用，相互影响[4.13]。因此在以后的研究过程中应将其他灾害进行分离，将会对模型的准确度有较大提升。此外，除模型中考虑的气象因子外，水稻高温的危害程度还与其他气象要素有关，如日照时数会影响辐射量，间接影响水稻生育期。同時，水稻受害程度的大小还受到水稻品种、种植模式以及田间管理措施的影响，加之四川地形复杂，应根据不同区域的气候特征建立不同的评估模型，以提高模型的准确性，这些工作还待今后进一步深入研究。

综合以上分析初步得到以下结论：（1）四川水稻高温热害主要影响因子为高温热害天气过程中极端最高气温、气温日较差和高温持续日数。在水稻高温热害发生期间，极端最高气温越高、气温日较差越大、高温持续时间越长，则水稻高温热害指数越大，高温热害越严重。（2）利用主成分分析法构建的四川省水稻高温热害评估指数计算模型，通过灾害大典记录对比分析，评估准确率在76.5%，表明模型可以在业务服务中用来定量评价四川水稻高温热害的发生程度。高温热害指数在0.35以上时，为重度高温热害，早稻减产率>10%;高温热害指数在0.25～0.35时，为中度高温热害，水稻减产5%～10%;高温热害指数在0.1～0.25时，为轻度高温热害，水稻减产<5%。由于灾害大典只是记载了干旱的情况，对于高温热害的描述很少，干旱常伴随着高温，但是不代表构成高温热害，这也有可能是在空间分布上，记录和高温热害空间分布出现不一致的原因之一。因此，只能通过灾情的轻、重以及分布范围做一个初步的判断，还要在实践中不断探索并改进模型。

参考文献：

[1]陈淑全，罗富顺，熊志强，等. 四川气候[M]. 成都：四川科学技术出版社，1997.

[2]包云轩，刘 维，高 苹，等. 气候变暖背景下江苏省水稻热害发生规律及其对产量的影[J]. 中国农业气象，2012，33（2）：289-296.

[3]李健陵，张晓艳，杜尧东，等. 高温对抽穗开花期至灌浆结实期水稻源库特性的影响[J]. 中国农业气象，2013，34（1）：23-29.

[4]Sun W，Huang Y. Global warming over the period 1961—2008 did not increase high-temperature stress but did reduce low temperature stress in irrigated rice across China[J]. Agricultural and Forest Meteorology，2011，151（9）：1193-1201.

[5]田 俊，崔海建. 江西省双季早稻灌浆乳熟期高温热害影响评估[J]. 中国农业气象，2015，36（1）：67-73.

[6]金志凤，杨太明，李仁忠，等. 浙江省高温热害发生规律及其对早稻产量的影响[J]. 中国农业气象，2009，30（4）：628-631.

[7]任义方，高 苹，王春乙. 江苏高温热害对水稻的影响及成因分析[J]. 自然灾害学报，2010，19（5）：101-107.

[8]段 骅，唐 琪，剧成欣，等. 抽穗灌浆早期高温与干旱对不同水稻品种产量和品质的影响[J]. 中国农业科学，2012，45（22）：4561-4573.

[9]罗孳孳，阳园燕，唐余学，等. 气候变化背景下重庆水稻高温热害发生规律研究[J]. 西南农业学报，2011，24（6）：2185-2189.

[10]何永坤，范 莉，阳园燕. 近50年来四川盆地东部水稻高温热害发生规律研究[J]. 西南大学学报（自然科学版），2011，33（12）：39-43.

[11]阳园燕，何永坤，罗孳孳，等. 三峡库区水稻高温热害监测预警技术研究[J]. 西南农业学报，2013，26（3）：1249-1254.

[12]赵 艺，秦宁生，卢 杰，等. 四川盆地水稻产量构成要素与气象要素的相关性分析[J]. 西南农业学报，2015，28（6）：2343-2347.

[13]刘 佳，陈 超，张玉芳，等. 四川单季稻抽穗扬花期和灌浆结实期高温热害时空特征[J]. 中国农业气象，2018，39（1）：46-58.

[14]江 敏，金之庆，石春林，等. 长江中下游地区水稻孕穗开花期高温发生规律及其对产量的影响[J]. 生态学杂志，2010，29（4）：649-656.

[15]万素琴，陈 晨，刘志雄，等. 气候变化背景下湖北省水稻高温热害时空分布[J]. 中国农业气象，2009，30（增刊2）：316-319.

[16]《中国气象灾害大典》编委会.中国气象灾害大典：四川卷[M]. 北京：气象出版社，2005.

[17]郭安红，何 亮，韩丽娟，等. 早稻高温热害强度指数构建及气候危险性评价[J]. 自然灾害学报，2018，27（5）：096-106.

[18]张玉芳，刘琰琰，赵 艺，等. 四川水稻产量及其构成要素对不同生育期气候因子的响应分析[J]. 西南农业学报，2016，29（6）：1459-1464.

[19]张 蕾，侯英雨，杨冰韵，等. 长江流域一季稻高温热害分布特征及风险分析[J]. 自然灾害学报，2018，27（2）：107-115.

[20]孔 萍，殷剑敏，谢佳杏. 高温逼熟对江西省双季早稻产量的影响[J]. 中国农业大学学报，2015，20（4）：57-65.