东北春大豆精细化气候区划

李凯伟 张继权* 魏思成 刘 聪 王春乙

1)(东北师范大学环境学院， 长春 130117) 2)(中国气象科学研究院， 北京 100081)

引 言

中国东北春大豆种植区包括东北三省(黑龙江、吉林、辽宁)和内蒙古东北部地区，是我国最重要的大豆产区，也是我国大豆商品基地。东北大豆产区因面积广阔、土壤肥沃、温度适宜、降水丰沛等优良的自然条件，为大豆产业发展提供了保障[1]。近年东北三省玉米产量供过于求，“一粮独大”的局面导致农作物种植结构不合理，无法满足人民改善生活和增加收入的需求，农作物种植结构亟需调整[2]。在大豆、玉米和粳稻中，大豆的平均总成本最低，但单位面积成本更高，且大豆种植面积呈下降趋势[3]。此外，大豆具有固氮作用，能培肥地力，生产过程中化肥和农药施用量低，属绿色环保作物。扩大东北地区大豆种植面积，提高大豆产量，不仅能够缓解国家面临的粮食安全问题，还能有效缓解东北农作物种植结构失调和长期大规模种植玉米引发的土壤退化问题[4]。大豆的生长发育过程与温度、降水、日照等气象条件密切相关。随着全球变暖，气象灾害频发，干旱、高温等灾害事件严重影响东北地区大豆安全生产[5-6]。因此，研究东北春大豆气候适宜性对我国大豆生产意义重大。

气候变化会改变农作物生长的适宜程度[7-9]。近年气候适应性方法已被广泛用于研究农作物与气候条件之间的适应程度，主要应用领域包括气候变化背景下农业气候资源适宜性评价、农业对气候变化的响应和合理开发利用农业气候资源等[10]。关于气候适宜度的研究主要集中于以下几个方面：①气候要素的适宜度曲线与隶属函数的建立[5,11-12]，②农业气候适宜度模型的建立[1,13-14]，③不同尺度农业生态气候资源的分区与评价研究[11,15]，④运用农业生态气候适宜度理论指导实际农业生产的研究[16-18]。气候适宜度评价以农作物生长发育所需的温度、降水和日照为基础，运用模糊数学隶属函数的方法，建立作物气候适宜度评价模型(基于区划指标[19]或基于作物反应函数[20])，以适宜度指标作为区划因子，结合GIS技术进行种植区划。总体上，因气候资源、耕作制度、品种等的差异，不同地区的区划指标体系(阈值)不同，同种作物不同的熟型对气候条件的要求不相同[21]。适宜度模型构建中常用到的层次分析[22]、专家打分法[20]等权重的确定方法缺乏客观性。气候区划等级阈值划分时用到的自然断点法、百分位法等[23-24]方法缺少事实依据。故需要建立基于作物熟型的且符合区域特点的典型气候区划指标体系和典型气候要素适宜度隶属函数。同时，为更好地指导生产实践，应开发基于减产率与气候适宜度之间定量关系的适宜度等级阈值划分方法。

目前对东北春大豆大范围适应性研究鲜有报道。杨显峰等[12]依据东北春大豆不同发育期对环境条件(温度、降水、日照)的需求，初步确立东北春大豆气候适宜性指标体系，为运用模糊数学隶属函数的方法建立东北大豆适宜性模型奠定了基础。何英彬等[20]建立包含影响大豆生产的自然与经济因子适宜性评价指标体系，采用专家打分法获得权重，以东北三省为例开展适宜性的研究。沈国强[25]采用最大熵模型量化主导气候因子对大豆气候适宜性的贡献，得到东北地区大豆气候适宜性模型，并分析大豆气候适宜性的年际变化。薛志丹等[13]依据黑龙江省大豆种植实际情况，建立综合考虑温度、降水和日照的气候适宜度模型，计算大豆种植气候适宜度并利用K-means算法对全省大豆种植区域进行划分。王彦平等[1]采用气候适宜度分析方法，计算内蒙古东北部近30年的大豆气候适宜度，依据小网格推算模型，结合经度、纬度和海拔推算区域气候适宜度，基于GIS技术对呼伦贝尔市进行大豆适宜性区划。以往研究[26-29]多以气象站点适宜度计算为主，采用多元线性模型对适宜度进行空间推算，线性拟合效果影响着适宜度区划的空间特征。本研究拟在适宜度计算前完成对气象数据的精细化插值，提高区划结果的空间精度。随着气候变暖，大豆气候适宜度发生了变化[1]，但关于不同时期气候区划结果对比报道较少。

综上所述，本文以东北地区241个市(县)大豆产量和气象因子关系为依据，确定基于熟型的东北春大豆气候区划指标和等级阈值。对比区划指标隶属度函数和作物反应函数两种适宜度评价方法对东北春大豆的适用性。根据适宜度与相对气象产量的定量关系，将适宜度评价结果划分为4个等级，并将研究时段分为1990—2004年和2005—2019年两个时段，分析东北农田区域春大豆适宜度等级的空间变化，从时间、空间(1 km×1 km农田)和熟型3个角度进行东北春大豆精细化气候区划。

1 数据和方法

1.1 研究区域概况

所选研究区域位于中国东北，包括黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东四盟，总面积约为1.24×106km2，由三江平原、松嫩平原、辽河平原组成，土地肥沃，是中国重要的粮食生产基地。东北地区属于温带大陆性季风气候，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，年平均降水量为300～1000 mm，年平均温度为-3℃～10℃。该区域从东南向西北由湿润地区过渡到半湿润地区和半干旱地区。2016年东北春大豆种植面积为4.05×106hm2，占全国大豆播种面积的56%[30]。东北地区是中国春大豆优势产区，因其纬度跨度大，地形复杂，气候资源差异显著，春大豆种植种类丰富。东北春大豆品种众多，春大豆物候期因熟型不同有所差异，大致可分为早熟、中熟和晚熟3类[20]，根据研究区10℃以上积温和农业气象站数据，3类熟型的积温范围分别是大于等于1600 ℃·d且小于2600 ℃·d，大于等于2600 ℃·d且小于3000 ℃·d，大于等于3000 ℃·d，具体分布见图1。

1.2 数据来源

气象数据来自国家气象信息中心，包括1990—2019年研究区内119个国家级基本气象站(图1)的逐日降水量、逐日平均温度、逐日最高温度、逐日最低温度、逐日平均风速、逐日湿度等，缺测数据采用临近站点线性拟合方法进行插补。发育期数据来自农业气象监测站，春大豆生长期分为6个发育阶段：播种-出苗、出苗-三真叶、三真叶-开花、开花-结荚、结荚-鼓粒、鼓粒-成熟。基础地理信息数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心(http:∥www.resdc.cn/Default.aspx)，包括行政边界、高程、土地利用等数据。春大豆产量相关数据来自1990—2019年各省统计年鉴，主要包括241个市(县)每年的春大豆种植面积和产量。

图1 研究区及气象站点和春大豆熟型空间分布Fig.1 The target area with meteorological stations and spring soybean maturity types

1.3 研究方法

1.3.1 产量数据处理

将各市(县)的春大豆产量除以面积得到大豆单产。采用HP滤波方法[31]将春大豆的单产(Y)分解为趋势产量和气象产量，即Y=y(t)+y(w)，其中y(t)为趋势产量，反映农业生产水平的长周期产量分量；y(w)为气象产量，反映受气象要素影响的短周期产量分量。考虑不同品种春大豆单产存在差异，定义相对气象产量为气象产量和趋势产量的比值。相对气象产量不受时间、空间和农业技术水平影响，不同地区之间具有可比性；所有相对气象产量为负的年份的均方根为减产率均方根(YRMS)，代表区域多年减产率的大小及产量稳定性，值越大，表示越容易受气候变化影响，产量稳定性越差；高稳产量定义为YHS=(1-YRMS)×Ymean，其中YHS为某区域春大豆高稳产量，Ymean为多年平均单产。

1.3.2 气象数据处理

Anusplin软件是基于普通薄盘和局部薄盘样条函数对多变量数据进行内插的工具，能同时进行多个表面的空间插值，适用于气象数据时间序列[32]。采用Anusplin软件依据1 km×1 km分辨率的高程数据对1990—2019年春大豆生长季(5—9月)的气象数据进行空间内插，得到1 km×1 km分辨率的气象数据集。运用ArcGIS和Matlab软件统计不同市(县)农田区域气象因子的中位数，得到各市(县)每年春大豆生长季不同月份的气象因子。

1.3.3 气候区划指标及适宜度等级阈值划分

对不同发育期内的各气象要素与春大豆相对气象产量进行Spearman[33]相关分析，选取影响春大豆产量的关键气象要素。对关键气象要素和相对气象产量进行二次曲线拟合，根据《农业气象产量预报业务质量考核办法》产量增减百分比在3%～5%预报等级为“平偏丰/歉”，以4%减产率为适宜指标的边界，结合春大豆生长发育适宜条件，确定早熟、中熟、晚熟型和整个东北地区的春大豆气候区划指标体系。

基于区划指标和适宜度模型计算1990—2019年东北春大豆气候适宜度，对气候适宜度和相对气象产量分别进行线性拟合和幂函数曲线拟合，以两条拟合曲线相交时的适宜度为春大豆最适宜等级，4%和50%减产率与幂函数曲线的交点为适宜与次适宜，次适宜与不适宜的阈值，最终将东北春大豆种植区划分为最适宜、适宜、次适宜和不适宜4个等级。

1.3.4 基于区划指标隶属度函数的适宜度模型

基于影响春大豆产量的关键气候区划指标，采用模糊数学隶属度函数方法构建春大豆气候适宜度模型：

Sx=

(1)

式(1)中，Sx表示气候因子适宜度，Xh和Xl分别表示区划指标上限和下限；Xm表示最适指标，气候条件越接近最适指标，适宜性值越大，越适宜春大豆生长。当Sx≤0时，Sx赋值为0.01。

(2)

式(2)中，S表示春大豆气候综合适宜度，ST，SC，SS分别表示温度、降水和日照适宜度。

1.3.5 基于作物反应函数的适宜度模型

基于春大豆不同发育期对温度、降水量和日照时数的需求及反应，构建基于作物反应函数的春大豆气候适宜度模型。

1.3.5.1 温度适宜度模型

采用Beta函数[34]计算温度适宜度，该函数能较好反映作物生长与温度的关系，且具有普适性，具体公式如下：

(3)

式(3)中，F(t)表示某发育期温度适宜度；t为春大豆某发育期日平均温度(单位：℃)；th，tl和t0分别为春大豆各发育期所需的上限温度(单位：℃)、下限温度(单位：℃)和适宜温度(单位：℃)，参考东北春大豆指标体系[9]，结合生产实践，确定春大豆生育阶段三基点温度(表1)。

表1 春大豆各发育阶段三基点温度Table 1 Triple base point temperature of spring soybean at each reproductive stage

1.3.5.2 降水适宜度模型

降水适宜度表示降水量对春大豆生长发育和产量形成的适宜程度[1]。基于春大豆正常生长需水量和发育期降水量构建春大豆降水适宜度模型。以0.7和1.2作为旱、涝与正常的分界线[1,13]，发育期降水适宜度公式如下：

(4)

式(4)中,F(r)为某发育期降水适宜度，r为发育期降水量(单位：mm)，ETc为春大豆发育期理论需水量(单位：mm)。Kc为春大豆作物系数，6个发育期的作物系数分别为0.45，0.6，0.9，1.32，1.2和0.7。ETo为春大豆参考蒸散量，采用国际粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith方法计算。

1.3.5.3 日照适宜度模型

相关研究表明，当日照时数达到可照时数的70%以上时，作物满足对光照反应的适宜状态[12]，采用下式计算春大豆各发育期日照适宜度：

(5)

式(5)中，F(s)为某发育期日照适宜度，s为发育期实际日照时数(单位：h)，s0为可日照时数(L0)的70%(单位：h)。

1.3.5.4 综合适宜度模型

春大豆正常的生长发育由温度、降水和日照共同决定[19]，构建春大豆综合适宜度模型反映三者对春大豆气候适宜性的影响：

(6)

(7)

其中，F(c)为某发育期综合适宜度；F为生长季气候适宜度，是6个发育期综合适宜度的平均值。早熟(生育期100 d)、中熟(生育期120 d)和晚熟(生育期140 d)型适宜度的计算通过改变不同发育期的时间实现。

1.3.6 春大豆精细化气候区划

采用最大值合成方法[33]，将春大豆早熟、中熟和晚熟型气候适宜度合成为东北春大豆气候适宜度。运用GIS技术提取农田区域春大豆的气候适宜度，并依据适宜度等级阈值，将适宜度划分为4个等级，实现东北春大豆精细化气候区划。比较1990—2004年和2005—2019年两个时段的东北春大豆精细化气候区划，分析不同适宜度等级区域面积变化。

2 结果分析

2.1 春大豆气候区划指标的确定

受种植制度、品种和气候等因素的影响，东北不同区域春大豆发育时段略有差异，但生长季均在5—9月。为使不同熟型区域的区划指标存在可比性，计算生长季内各月气象要素与相对气象产量的相关(表2)，将达到0.1显著性水平的相关系数(R)的中位数作为相关分析的最终结果，筛选影响东北春大豆产量的关键气象要素。由表2可知，在春大豆生长季内，与相对气象产量相关性最强气象因子分别为8月平均温度(R=-0.33)、5—9月累积降水量(R=0.40)和7月累积日照时数(R=-0.39)，故将其作为东北春大豆气候区划指标。

图2是东北(不分熟型)春大豆关键气象要素与相对气象产量的二次曲线拟合，图中可见二者拟合为抛物线型(达到0.01显著性水平)，温度、降水和日照异常均会引起产量下降。类似地可对不同熟型春大豆种植区域进行拟合。基于稳产线(减产率为4%)与抛物线的交点，综合春大豆各发育期对气象条件的需求，确定东北地区各熟型春大豆气候区划指标(表3)。由表3可知，不同熟型区划指标存在差异，且与东北地区(不分熟型)指标不同。

表2 东北春大豆生长季内气象要素与相对气象产量相关系数Table 2 Correlation coefficients between meteorological elements and relative meteorological yield during the growing season of spring soybean in Northeast China

图2 东北春大豆关键气象要素与相对气象产量二次曲线拟合Fig.2 Quadratic curve fitting of key meteorological elements and relative meteorological yield of spring soybean in Northeast China

表3 早熟、中熟、晚熟型和东北(不分熟型)春大豆气候区划指标Table 3 Climatic zoning indicators for early,medium,late maturing spring soybean regions and the whole area(with no distinction of maturity type) in Northeast China

2.2 基于区划指标隶属度函数的适宜度空间分布

图3是东北(不分熟型)春大豆基于各区划指标隶属度函数的适宜度评价分布。由温度适宜度可知，海拔较低的平原和纬度较低的地区适宜度较高。降水适宜度在研究区东部和北部更高，这可能是因为东部降水充足，北部较凉爽导致蒸散发减少，从而满足春大豆生长发育所需水分。春大豆是短日照作物，内蒙古东四盟高海拔地区的过高日照时长使得日照适宜度处于较低水平。对分熟型的春大豆种植区，各气象要素的气候适宜度和综合气候适宜度空间分布(图4)显示，早熟、中熟和晚熟型适宜度空间分布受海拔和纬度的影响较大，适宜度较高的地区分别靠近黑龙江、吉林和辽宁。相比于不分熟型的综合适宜度，分熟型的气候适宜度空间分布显示明显的空间异质性。以呼伦贝尔地区为例，前者整体适宜度较低，后者在呼伦贝尔东部地区的农田区域表现出更高的适宜度，这也更符合春大豆实际种植情况。

图3 基于区划指标隶属度函数的东北春大豆气候适宜度(不分熟型)Fig.3 Climate suitability of spring soybean based on the affiliation function of zoning index in Northeast China(with no distinction of maturity type)

续图3

图4 基于区划指标隶属度函数的东北各熟型春大豆气候适宜度Fig.4 Climate suitability of based on the affiliation function of the zoning index in Northeast China

2.3 基于作物反应函数的东北春大豆气候适宜度

基于作物反应函数的早熟、中熟和晚熟型东北春大豆气候适宜度最大值合成结果如图5所示。尽管以发育期时间区分春大豆不同熟型并得到的各熟型气候适宜度空间分布相似(图略)，但结果仍显示最适重心由北向南的移动趋势。基于作物反应函数的气候适宜度空间分布与基于区划指标隶属度函数的温度适宜度空间分布结果相似，表明温度是影响春大豆气候适宜度空间分布的主要因素。

2.4 东北春大豆气候适宜度验证

不同市(县)多年平均单产、减产率均方根和高稳产量3个指标与气候适宜度的相关(图6)显示，除了基于作物反应函数的适宜度与减产率均方根的相关性较弱外，其余适宜度与产量指标的相关均显著(达到0.001显著性水平)。基于区划指标隶属度函数的分熟型气候适宜度在表达春大豆产量特征上全面优于不分熟型的适宜度评价结果，产量相关指标随适宜度的增加并非呈线性变化趋势，而是随着适宜度增加变化率降低，说明随气候适宜度增加，产量有趋于稳定的趋势，与生产实际符合。通常当适宜度增加到一定程度，春大豆产量会趋于相对稳定的水平。基于作物反应函数的气候适宜度评价结果在表达单产变化上，其相关性优于基于区划指标隶属度函数的气候适宜度评价结果，但在表达产量稳定性上，与减产率均方根的相关不显著，且单产变化率随气候适宜度增加有增大的趋势，不符合生产实际。原因可能是基于作物反应函数的春大豆气候适宜度仅靠发育期的时间差异代表不同熟型，但未改变春大豆不同熟型的适宜度指标，导致不能区分各熟型的春大豆。大豆熟型(品种)是导致春大豆单产差异的重要因素，一般晚熟品种的单产更高。此外，温度是影响春大豆熟型分布最关键的因素，这也解释适宜度空间分布受温度适宜度的影响最大。综上分析，分熟型的基于区划指标隶属度函数的气候适宜度评价方法可用于东北春大豆气候适宜度评价，且优于作物反应函数方法。

图5 基于作物反应函数的东北早熟、中熟和 晚熟春大豆气候适宜度最大值合成空间分布Fig.5 Synthetic spatial distribution of early, medium and late maturity climate suitability maxima for spring soybean based on crop response functions

图6 东北春大豆气候适宜度与产量指标相关Fig.6 Correlation between climate suitability and yield index of spring soybean in Northeast China

续图6

2.5 东北春大豆气候区划等级阈值确定

基于区划指标隶属度函数的气候适宜度与相对气象产量的关系(图7)显示，相对气象产量随气候适宜度增加呈显著增加趋势。线性拟合和幂函数拟合曲线在适宜度为0.76时相交，幂函数拟合曲线与4%和50%减产率的交点分别出现在适宜度为0.65和0.49处。据此，将气候适宜度划分为4个等级：最适宜(0.76≤S≤1)、适宜(0.65≤S<0.76)、次适宜(0.49≤S<0.65)和不适宜(0≤S<0.49)。

2.6 东北春大豆精细化气候区划

分1990—2004年和2005—2019年两个时段，基于不同熟型区划指标的隶属度函数方法对东北春大豆进行精细化气候区划(图8)。由图8可见，春大豆种植最适宜区域分布于吉林省中东部、松嫩平原北部和三江平原除最北部地区外的大部分区域。适宜区主要分布在松辽平原东部的大庆市、松原市和沈阳市一带。次适宜区主要分布于松嫩平原的西部和辽河平原南部地区。不适宜区极少，主要分布在呼伦贝尔草原地区。前后两个时段最适宜区由1.77×105km2增加至2.21×105km2，适宜区由2.09×105km2减少至2.01×105km2，次适宜区由7.14×104km2减少至4.17×104km2，不适宜区由7.78×103km2减少至1.48×103km2，即相比于1990—2004年，2005—2019年春大豆种植最适宜区显著增加，适宜、次适宜、不适宜区域均在减少。最适宜区面积的扩大主要源于研究区北部的黑河市及其临近的呼伦贝尔市东部地区。随着气候变暖，东北春大豆气候适宜性增加，适宜春大豆种植的地区向高纬度和高海拔地区扩大。

图7 隶属度函数的气候适宜度与 相对气象产量关系Fig.7 Relationship between climate suitability based on the affiliation function and relative meteorological yield

图8 东北春大豆精细化气候区划Fig.8 Refined climatic zoning for spring soybean in Northeast China

3 结论与讨论

以东北春大豆为研究对象，基于多年相对气象产量和气象数据确定分熟型的东北春大豆气候区划指标。选取区划指标隶属度函数和作物反应函数两种方法，综合考虑温度、降水和日照对春大豆生长的影响，对东北春大豆进行气候适宜度评价，并利用产量指标对评价结果进行验证。根据春大豆减产率与适宜度的定量关系确定气候区划等级阈值，并分1990—2004年和2005—2019年两个时段对东北春大豆开展精细化气候区划，主要结论如下：

1) 结荚鼓粒期温度(8月平均温度)、生长季降水量(5—9月累积降水量)和开花结荚期日照(7月累积日照时数)是影响东北春大豆产量的关键气象要素。早熟、中熟和晚熟型春大豆的气候区划指标不同。

2) 相比于不分熟型的气候适宜度评价结果，分熟型的评价结果在空间分布上细节更丰富，在表达春大豆单产分布、产量稳定性方面也更优。当缺乏产量数据时，基于作物反应函数的气候区划方法是很好的补充，能够指示春大豆单产的分布，但对产量稳定性的描述存在缺陷。

3) 基于春大豆减产率和适宜度的定量关系，将东北春大豆气候适宜度划分为最适宜(0.76≤S≤1)、适宜(0.65≤S<0.76)、次适宜(0.49≤S<0.65)和不适宜(0≤S<0.49)4个等级。相比于1990—2004年，2005—2019年春大豆种植最适宜区显著扩大，适宜、次适宜、不适宜区域均在缩小。

东北地区最适宜春大豆种植的区域主要集中在松嫩平原的北部和三江平原中南部之间。松辽平原西部及南部和三江平原北部分别受限于降水量和日照时数，并非春大豆种植的绝佳区域[18]。随着气候变暖，东北春大豆气候适宜性增加，适宜春大豆种植的地区向高纬度和高海拔地区扩大。作物产量的高产及稳定性有效反映潜在气候适宜性[35]，基于产量和气象要素关系确定的区划指标和等级阈值减小了区划结果的主观性。不同熟型(品种)春大豆对气候条件的要求各异，从适宜度与产量指标的相关可知，分熟型的春大豆气候区划指标的应用可提高春大豆适宜度评价结果的精度。春大豆气候适宜性区划不仅与气象要素有关，还与土壤、社会经济等要素[20]有关，在今后研究中需补充完善。此外，还应关注未来气候变化对东北春大豆气候适宜性的影响。本研究结果可为东北春大豆生产、优化种植结构提供参考。