海河平原夏玉米主要生育期发生高温干旱并发事件的气候学分析*

韩佳昊，张 琪**，王丽荣，杨再强

(1.南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044；2.河北省气象灾害防御中心，石家庄 050021；3.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室，南京 210044)

高温干旱并发事件的危害程度要明显高于单一灾害事件[1-2]。Suzuki等[3]指出，美国1980−2012年单一气候灾害损失在10亿美元以上，而高温干旱复合灾害造成的损失更为严重；21世纪初高温干旱复合灾害导致美国树木大面积死亡[4]；2003年欧洲高温干旱复合灾害给当地社会、农业生产等造成巨大影响[5]；2006年，中国川渝地区受高温干旱复合灾害影响，直接经济损失高达216.4亿元[6]。玉米作为主要的粮食作物之一，易受到气温和降水变化的影响，华北平原玉米种植面积占全国总播种面积的30%，却产出了全国玉米总产量的50%以上[7]，同时华北平原也是中国对气候变化响应敏感的地带，受气候变暖的影响，高温干旱复合胁迫给夏玉米生产带来极大的不稳定性，已成为威胁粮食安全的重要因素之一[8]。因此，研究华北地区气候变化背景下高温干旱并发事件时空演变规律，特别是夏玉米主要生育期的并发事件发生规律具有重要的意义。

关于华北地区高温或干旱单一气象事件的时空演变规律的研究结果已较为丰富。研究显示，全球变暖背景下，华北地区增温明显，是中国增温最快的地区之一，作物生育期积温有所增加但同时极端气温事件显著增多，特别是夏玉米花期高温热害发生频率明显增加[9-13]。关于干旱，研究显示华北地区自20世纪80年代降水明显减少，干旱风险增加；夏玉米各生长阶段中，抽雄−成熟阶段干旱发生范围最广[14-16]。虽然当前国内有较丰富的夏玉米各生育期高温、干旱单一气象事件时空演变规律的研究，但鲜有高温干旱并发事件的研究报道。国外学者对高温干旱并发事件有一定的研究，如Mazdiyasni等[17]采用累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDFs）研究发现，1990−2010年美国高温干旱并发事件发生风险明显高于1960−1980年，特别是在美国南部地区；Sharma等[18]也同样采用累积分布函数发现，印度1981−2010年并发事件的发生风险显著高于1951−1980年，尤其在印度南部地区。但已有研究较少涉及作物主要生育期内的高温干旱并发事件发生规律的研究。

针对当前高温干旱并发事件，特别是夏玉米主要生育期并发事件的时空规律研究并不充分，本研究选取华北地区的河海平原为案例研究区，利用研究区27个气象站点1960−2019年逐日最高气温、降水数据，夏玉米生育期数据，研究夏玉米全生育期及各主要生育期内不同阈值水平的高温干旱并发事件时空分布规律，以期对农业布局规划提供一定理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

图1 研究区及站点分布Fig.1 Study area and meteorological stations

1.2 数据来源

利用1960−2019年海河平原27个气象站逐日最高气温和降水量数据识别高温干旱并发事件，站点分布如图1所示。气象数据源于中国地面气候资料日值数据集（V3.0），该数据经过严格的质量控制和检查。由于不同站点、不同年份夏玉米生育期不同，主要参考已有文献中统计的各站点多年平均夏玉米播种日期、拔节日期、开花和成熟日期（表1）[8]。调查结果显示，海河平原夏玉米播种期集中在6月1−18日，拔节期在7月7−24日，开花期为8月1−14日，成熟期为9月17日−10月4日。夏玉米全生育期、播种−拔节期、拔节−开花期和开花−成熟期的平均长度分别为104、35、22和48d。

表1 各站点夏玉米主要生育期多年平均起始时间（月-日）Table 1 Average starting date of main growth periods of summer maize at each station (mm-dd)

1.3 方法

1.3.1 高温干旱并发事件的识别

采用标准化降水指数（Standardized Precipitation Index, SPI）识别夏玉米生育期是否发生干旱事件，将各站点生育期长度作为时间尺度，统计逐年生育期内总降水量，计算SPI，SPI＜−0.5为发生干旱事件[20]。温度越高、持续时间越长的高温事件其影响越严重，因此，本研究在确定高温事件时从温度高低和持续时间两个角度定义，采用百分位法确定温度高低，研究85百分位和90百分位两个等级，持续时间分为3d和5d两个等级，共4种阈值水平的高温事件，分别为低高温阈值，即日最高气温超过85百分位且连续3d及以上确定为一次高温事件，记为T85%＆3d；中高温阈值，即日最高气温超过85百分位且连续5d及以上确定为一次高温事件，记为T85%＆5d，或日最高气温超过90百分位且连续3d及以上确定为一次高温事件，记为T90%＆3d；高高温阈值，即日最高气温超过90百分位且连续5d及以上确定为一次高温事件，记为T90%＆5d。只要某生育期出现一次高温事件就确定为该生育期发生高温。若生育期同时发生了干旱和高温事件则定义该生育期发生了高温干旱并发事件。

采用上述方法确定研究区各站点近60a夏玉米全生育期及各主要生育期（播种−拔节、拔节−开花和开花−成熟）在4种高温阈值水平下是否发生了并发事件。将每年发生高温干旱并发事件站点数与总站点数（27个）之比定义为“高温干旱并发事件的发生范围”，将站点近60a发生高温干旱并发事件的年数与总年数之比定义为“高温干旱并发事件的发生频率”。

1.3.2 Cramér-von Mises（CvM）突变检验法

Cramér-von Mises（CvM）突变检验法主要用于两个独立同分布变量时间序列的差异性检验，也可以应用于单变量不同时间序列对比及突变点分析，具体方法是通过比较两个样本序列的累积分布函数平均差异水平来计算检验统计量[21-23]。CvM突变检验方法对时间序列中存在的突变更加敏感，能够检验出其它方法如MK突变检验所不能识别出的突变点[17]。具体过程为

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式中，I为指标函数，xτ为时间为τ的对应的值[24]。

在Cramér-von Mises突变检测方法中，对于所有τ值，要保证两个子样本有相等的方差和平均值，使用Anderson等[25]提出的标准化方法实现，即

由式（1）逐步计算CvM统计量Wτ,n，在所有检验统计量中挑选最大的Wτ,n所对应的时间τ即为差异最大的点，表明其前后时段内高温干旱并发事件序列差异最为明显，将其确定为突变点所在年份。计算过程中将统计量Wτ,n与检验统计表相对比[25]，确定突变点的显著性水平。

1.3.3 累积分布函数

采用累积分布函数（CDFs）比较时间序列突变前后数据分布情况，进一步利用双样本KS检验（Kolmogorov–Smirnov test）确定分布差异的显著性水平，KS检验的统计量P＜0.05说明两个分布存在显著差异[8,17]。

2 结果与分析

2.1 高温干旱并发事件发生范围的变化趋势

由图2可见，在整个研究期内（1960−2019年），海河平原27个气象站中，夏玉米全生育期各个阈值水平的高温干旱并发事件的平均发生范围为0.21（即有21%的站点发生了高温干旱并发事件），其中，低高温阈值下（T85%＆3d）并发干旱事件的发生范围最大，多年平均值为0.29；中高温阈值下（T85%＆5d和T90%＆3d）并发干旱事件的发生范围居中，平均值为0.22；高高温阈值下（T90%＆5d）并发干旱事件的发生范围最小，平均值为0.12。3个夏玉米主要生育期中，开花−成熟期并发事件的发生范围最广，各阈值水平的多年平均值为0.15；播种−拔节期居中，平均为0.10；拔节−开花期最小，均值为0.08。可见，在海河平原夏玉米生长过程中，开花−成熟期容易发生大范围的高温干旱并发事件。从高温干旱并发事件发生范围数据的年际变化趋势看，全生育期以及各主要生育期线性趋势均未通过0.05水平的显著性检验，说明并发事件的发生范围无明显长期变化趋势。

图2 1960−2019年夏玉米各生育期不同高温阈值水平下并发干旱事件发生范围（站点比）的年际变化Fig.2 Interannual variability of occurred scope of concurrent drought events (station ratio) under different extreme heat threshold levels in various growth periods of summer maize from 1960 to 2019

2.2 高温干旱并发事件发生范围时间序列突变特征

2.2.1 突变点识别

时间序列存在突变点是造成其长期趋势不显著的原因之一。采用CvM方法识别海河平原夏玉米生育期高温干旱并发事件发生范围年际变化是否存在突变点（图3）。从图3可知，全生育期的低高温阈值下（T85%＆3d）并发干旱事件的发生范围于1979年附近发生突变，并达到显著水平（图3a），其余3种阈值水平的高温干旱并发事件的发生范围均在1997年附近存在显著突变点（图3b−图3d）；在播种−拔节期，各阈值水平的高温干旱并发事件的发生范围均在1997年附近发生显著突变（图3e−图3h）；在拔节−开花期，仅T85%＆3d和T90%＆3d这两种高温阈值水平下的并发干旱事件的发生范围存在显著突变点，在1997年附近（图3i、图3k）；在开花−成熟期，各阈值的高温干旱并发事件的发生范围均在1991年附近存在显著突变点（图3m−图3p）。总体来说，海河平原近60a来夏玉米各生育期内高温干旱并发事件的发生范围在20世纪90年代存在显著突变，可以用来解释其长期变化趋势不显著。

图3 基于CvM的各生育期不同高温阈值水平下并发干旱事件发生范围时间序列的突变检验Fig.3 Mutation test of the time series of the occurred scope of concurrent drought events under different extreme heat threshold levels in the various growth periods based on Cramér-von Mises (CvM) method

2.2.2 突变检验

可见，虽然各种情景下的高温干旱并发事件发生范围时间序列的突变点略有不同，但基本都在20世纪90年代，因此，采用CDFs展示各种情景下1960−1989（突变前）和2000−2019（突变后）这两个时段内并发事件发生范围数据的累积概率分布情况，以检验突变前后是否有显著差异，结果如图4。由图可见，各个生育期、各阈值水平的高温干旱并发事件发生范围的CDFs曲线均为突变后的曲线在突变前的右侧，说明突变后并发事件发生范围均高于突变前。全生育期突变后曲线偏右幅度最大，说明发生范围较突变前增加最为明显；播种−拔节、拔节−开花与开花−成熟这3个生育期突变后曲线右偏幅度较全生育期小，但开花−成熟期偏移幅度略大于其它两个生育期，说明开花−成熟期并发事件发生范围自突变后增加幅度最大。对于不同阈值水平的高温干旱并发事件，高高温阈值下（T90%＆5d）并发干旱事件的发生范围突变后的曲线右偏最明显，说明并发事件发生范围增加幅度最大。采用KS检验方法研究上述突变后两个时段内并发事件发生范围数据的累积分布函数的差异，结果表明全生育期及高阈值水平（T90%＆5d）的差异性都达到显著水平（P＜0.05），即突变前后两个时段有显著差异，检验了前面突变点确定的合理性。

图4 各生育期不同阈值下并发事件发生范围时间序列突变前后CDFs曲线对比图Fig.4 Comparison of CDFs curves before and after mutation of the occurred scope of concurrent events under different threshold levels at each growth periods

2.3 高温干旱并发事件发生频率及其变化特征

2.3.1 各站点的发生频率

由图5可见，在整个分析期内，海河平原27个气象站中，夏玉米全生育期各个阈值水平的高温干旱并发事件的平均发生频率达到5a一遇以上（≥0.20），其中，低高温阈值下（T85%＆3d）并发干旱事件的发生频率最大，基本所有地区为4a一遇以上（≥0.25）；中高温阈值下（T85%＆5d和T90%＆3d）并发干旱事件的发生频率居中，多数地区发生频率在7a一遇至3a一遇（0.14～0.33）；高高温阈值下（T90%＆5d）并发干旱事件的发生频率最小，多集中在6a一遇以下（≤0.17）。3个夏玉米主要生育期中，开花−成熟期各站点并发事件的发生频率最大，各阈值水平的并发事件发生频率多集中在10a一遇至3a一遇（0.10～0.33）；播种−拔节期与拔节−成熟期并发事件发生频率相似，多集中在6a一遇以下（≤0.17）。对于两种中高温阈值（T85%＆5d和T90%＆3d）并发干旱事件，各生育期T90%＆3d的发生频率总体高于T85%＆5d，说明不太容易发生持续事件较长的高温并发干旱事件。从空间分布看，各生育期不同阈值水平的高温干旱并发事件发生频率总体上由西北部向东南部逐渐减少。

图5 各生育期不同高温阈值水平下并发干旱事件发生频率的空间分布Fig.5 Spatial distribution of the frequency of concurrent drought events under different extreme heat threshold levels in the various growth periods

2.3.2 突变前后发生频率的变化

统计各站点突变后与突变前高温干旱并发事件发生频率，图6为突变后发生频率与突变前频率差值的空间分布。由图可见，在夏玉米全生育期，低高温阈值下（T85%＆3d）并发干旱事件的发生频率有14个站点（站次比：0.52）发生频率差值为正，即有52%的站点突变后并发事件发生频率较突变前增加，这14个站点发生频率增加量平均为0.10；高高温阈值下（T90%＆5d）并发干旱事件的发生频率突变后较突变前增加的站点有21个（站次比0.78），发生频率增加量平均为0.15。3个夏玉米主要生育期中，开花−成熟期并发事件的发生频率在突变后为增加的站点最多，各阈值水平下平均有19个站点（站次比0.69），发生频率平均增加0.11；播种−拔节期居中，平均约有17个站点（站次比0.63）增加，发生频率平均增加0.09；拔节−开花期最少，平均约有14个站点（站次比：0.52）增加，发生频率平均增加0.08。各生育期各阈值水平下高温干旱并发事件在突变后增多的站点主要分布在研究区北部和东部地区，而中南部很多站点并发事件呈现减少，特别是对于拔节−开花期及全生育期的低阈值水平下的并发事件呈现减少的站点更多。

图6 各生育期不同阈值水平高温干旱并发事件突变后与突变前发生频率差值的空间分布Fig.6 Spatial distribution of the difference between the frequency before and after mutation under different extreme heat threshold levels in the various growth periods

3 讨论与结论

3.1 结论

（1）海河平原近60a各生育期不同阈值水平的高温干旱并发事件发生范围均无显著长期年际变化趋势，在20世纪90年代存在显著突变，突变后并发事件的发生范围增加明显。夏玉米各主要生育期中，在开花−成熟期的高温干旱并发事件的发生范围最大，且这一发育期并发事件发生范围在突变后增加最为明显；各阈值水平下，高高温阈值下（T90%＆5d）并发干旱事件的发生范围虽然较小但突变后增加最为明显。

（2）近60a研究区夏玉米各生育期不同阈值水平的高温干旱并发事件发生频率在空间上总体呈现出西北部较高向东南减少，且并发事件发生频率较高的地区同时也是在突变后发生频率增多的地区。研究区中南部很多站点并发事件呈现减少趋势，尤以拔节−开花期及全生育期低阈值水平下的并发事件呈现减少的站点更多。

3.2 讨论

已有研究显示，全球气候在20世纪90年代出现明显突变，主要是由太阳能量的输出时间变短、火山活动增加、重大厄尔尼诺事件等多方面影响所带来的[26−27]；前人在研究美国高温干旱并发事件时也发现在90年代存在明显突变[17]，本研究得出的海河平原地区夏玉米生育期的高温干旱并发事件突变时间与世界其它地区相似。90年代以来，中国极端高温事件显著增多[28]，同时Aghakouchak等[29]认为极端高温事件增加大大提高了高温干旱并发事件发生频率，与本研究多数站点自突变后高温干旱并发事件发生频率呈现增多的结果相一致。

和骅芸等[12]在对华北地区夏玉米各生育期中高温事件的研究中指出，夏玉米花期高温发生频率最高，万能涵等[16]对华北地区夏玉米各生育期干旱事件的研究显示，在夏玉米花期附近干旱事件发生较为频繁，两种事件都在这个时期频发，势必会导致并发事件频发。夏玉米花期是对高温、干旱最敏感的时期，一旦遭遇高温、干旱天气，夏玉米产量会受到极大影响[30]。本研究显示海河平原地区夏玉米开花−成熟期高温干旱并发事件发生频率最大、范围最广，并且也是增加幅度最大的阶段，因此，当地夏玉米生产面临较大的挑战，亟需通过调整种植制度、提高田间管理水平等方式降低可能的影响。