中国冬小麦主产区气候变化及其对小麦产量影响研究*

王 妍,张晓龙,石嘉丽,2,沈彦军,2**

(1.中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心/中国科学院农业水资源重点实验室/河北省节水农业重点实验室石家庄 050022; 2.中国科学院大学 北京 100049; 3.河北师范大学地理科学学院/河北省环境演变与生态建设实验室石家庄 050024)

IPCC 第五次评估报告指出,受人类活动影响,1880年至2012年全球平均气温升幅达0.8 ℃,而IPCC 第六次评估报告更强调,未来20年,全球预计升温可达或超过1.5 ℃。小麦()是世界三大粮食作物之一,也是近一半亚洲地区居民的主要粮食来源,气候变化对小麦生长发育及产量的影响已成为国内外研究热点。中国小麦的种植面积占粮食种植总面积的22%左右,小麦产量超过全国粮食总产量的1/5。作为重要的商品粮和储备粮,小麦产量的变化将会对我国粮食安全及经济发展产生不可忽视的影响。

气候变化通过温度、降水、辐射等环境要素对小麦生长发育及产量产生影响。Lobell 等研究证实,自1980年至2008年,气候变化已造成全球粮食主产区小麦减产3.8%～5.5%。Asseng 等通过30 种作物模型模拟发现,全球变暖已造成小麦主产区产量下降,未来气温升高1 ℃,全球小麦产量可能下降6%。Dwivedi 等认为高温不利于小麦授粉及淀粉物质的形成,导致小麦减产。全球气候变化背景下,极端气候事件频发,极端高温和低温冻害都会对小麦生产造成严重威胁。研究发现,超过34 ℃的极端高温会显著加快印度地区小麦衰老,不利于小麦灌浆期的生长,是造成该地区小麦减产的主要原因。尽管在全球变暖背景下,中国北部冬小麦遭受低温冻害的影响整体减弱,但由于气候变化的不稳定性增加,冬小麦越冬期更易遭遇中度至重度冻害。水分条件同样是制约小麦生长发育的关键因素之一。Gouis 等认为,在小麦基因技术不断发展,农业管理措施保持稳定的背景下,小麦灌浆期的干旱是导致欧洲西部麦区产量增长停滞的主要原因。同时,太阳辐射是决定小麦光合效率的关键因素之一,日照时数减少会导致小麦灌浆速率下降,严重影响小麦产量。戴彤等通过APSIM-Wheat 模型分析发现,在水分充足的条件下,太阳辐射的减少对我国西南麦区小麦潜在产量减少的贡献率达45%。以上研究表明,小麦产量会受多种气象因子的影响,识别我国小麦主产区气象因子变化特征及其对小麦产量的影响,对科学制定农业管理措施,保障小麦稳产、增产具有重要意义。

我国冬小麦种植区域主要集中在北方地区,包括河北、山东、河南等地。已有学者对北方冬小麦主产区气候资源与产量变化开展了相关研究。李文旭等研究河南省气象因子变化对小麦产量影响时发现,相较于年日照时数和年均相对湿度,年均气温对小麦单产影响最大。杨文彪等认为,山西省冬小麦生产潜力的限制性气象因子是降水量和日均温度。董旭光等研究发现,山东省冬小麦生长季的平均气温和≥0 ℃积温呈显著增加趋势,但日照时数及蒸散发量均显著减少。肖登攀等基于唐山、惠民、商丘和驻马店4 个农业试验站的数据资料分析了冬小麦产量对气候变化的响应,结果表明,除驻马店站外,其余站点小麦产量均随温度和辐射的升高而升高。目前,围绕冬小麦生育期气候资源时空变化特征及对产量的影响已有相当多的研究成果,但多以典型省为研究区或以个别试验站点做代表性研究,考虑多种气象指标,并对比评估气候变化对北方冬小麦主产区产量变化贡献率,探讨不同地区气象要素对冬小麦产量影响的复杂性还需大量细致完善的工作。相较于玉米()和水稻(),冬小麦的种植受气候变化影响最为显著,全球变暖已导致我国冬小麦主产区种植北界出现了不同程度的北移西扩,在未来气候变化背景下,这一趋势可能得到继续发展。因此,基于冬小麦种植区气候资源的时空特征,识别不同区域冬小麦产量变化的关键生育期和主导气象因子对调整农业种植结构、优化小麦育种等工作是必要且迫切的。

本研究以我国冬小麦主产区为研究区域,在阐明冬小麦生育期气候资源分布特征及变化趋势的基础上,探究影响冬小麦产量的主导因素,并通过对典型低产年进行分析,明确冬小麦产量在不同种植区、不同生育阶段的主导气象要素,以期为应对气候变化,改进农业管理措施,保障小麦安全生产提供理论支持。

1 资料与方法

1.1 研究区域及数据来源

依据MIRCA2000 数据集(global monthly irrigated and rainfed crop areas around the year 2000,MIRCA2000)确定小麦种植面积,并参考小麦种植区划分方法选取我国冬小麦种植面积较大、产量较高的9 个省(市)作为冬小麦的主产区(图1),包括山东省全部,河北、河南、山西、陕西省大部,江苏省和安徽省北部以及北京市和天津市。除沿海地区外,其他地区基本属于大陆性气候,年均气温为9～15 ℃,年均降水量为440～980 mm,且主要集中在夏季,该区域的种植制度以一年两熟制为主,是我国冬小麦的主产区。

研究区内共有69 个国家共享气象站点和77 个农业站点(图1),气象资料来自于中国气象局国家气象信息中心,包含1960-2019年间逐日最高气温、最低气温、平均温度、降水量及日照时数等数据,冬小麦物候数据来自于中国气象局农作物生长发育数据集收录的农业站点的观测资料以及文献资料。小麦产量数据来自于《中国农村统计年鉴》《中国农业统计资料》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《河南统计年鉴》《山东统计年鉴》《河北农村统计年鉴》《山西统计年鉴》《陕西统计年鉴》等主产区各省(市)统计年鉴。

图1 中国冬小麦主产区种植面积及气象站点、农业站点分布Fig.1 Distribution of winter wheat planting area,meteorological and agricultural stations in the main winter wheat production areas of China

依据研究区内冬小麦物候数据资料,结合小麦生长发育特点,将冬小麦生育期划分为5 个主要生育阶段(表1)。各地冬小麦生育期时长212～250 d,其中,播种至出苗期平均为10 d,出苗至返青期平均127 d,返青至拔节期平均38 d,拔节至抽穗期平均22 d,抽穗至成熟期平均42 d。

表1 中国冬小麦主产区冬小麦生育阶段(月-日)划分Table 1 Division of winter wheat growth stages(month-day) in the main winter wheat production areas of China

1.2 研究方法

本研究选取与冬小麦生长发育密切相关的6 个气象因子进行分析,包括平均气温()、有效降水(effective precipitation,Pre)、日照时数(sunshine duration,SD)、气温日较差(daily temperature range,DTR)、热积温(heating degree days,HDD)和冷积温(cooling degree days,CDD)。其中,HDD 为日最高气温高于冬小麦最适温度上限(30 ℃)的积温,CDD 为日最低气温低于冬小麦最适温度下限(0 ℃)的积温,HDD 和CDD 是衡量高温和低温对冬小麦生长发育影响的重要指标。

有效降水(Pre)特指降水中可以补充到作物根系深度土壤的水分,采用美国农业部土壤保持局关于Pre 的计算办法:

式中:为实际降水量(mm)。

基于以上气象指标的计算方法,分别计算研究区内冬小麦生长季及各生育阶段的气象因子,并利用Mann-Kendall 趋势检验和Sen 斜率估计分析各因子的变化趋势。

作物产量主要受人为因素和气候因素影响,同时还存在随机因素影响。在进行作物产量变化归因分析时,通常将作物的实际产量()分解为趋势产量()、气候产量()和随机产量(Δ):

趋势产量()是指农业管理措施的提升、小麦育种优化等人为因素对作物产量的影响; 气候产量()主要是由于气候变化影响造成的作物产量变化;随机产量(Δ)是由于偶然因素对产量造成的影响,因随机产量影响较小,无法量化,且多年均值为零,一般可忽略不计。因此,可认为从实际产量中剔除趋势产量即为气候产量:

本研究中采用奇异谱分析法(Singular Spectrum Analysis,SSA),利用R 语言对各省(市)气候要素及小麦产量进行去趋势处理。SSA 法是一种基于经验正交函数的统计分析方法,其主要原理是通过将非线性一维时间序列数据构建为轨迹矩阵,在对其进行分解、重构后,从中提取出趋势信号、周期信号和噪声信号。作为一种常用的统计分析方法,SSA 法已广泛应用于水文和气候变化的研究中。

变异系数(coefficient of variation,CV)可用来衡量冬小麦产量的年际波动情况。

式中:表示小麦产量时间序列的标准差,为小麦实际单产的多年均值。

采用多元回归模型分析各气象因子对小麦产量波动的贡献率,确定小麦产量对不同气象因子的敏感性。为避免气象指标数量级的差异造成分析结果的偏差,需要对数据进行标准化处理,将其转化为0～1 之间的无量纲数据。回归分析的具体计算方法如下:

式中:为气候产量的标准化值;,,,···,X为气象指标的标准化值;,,,···,a为各气象指标的回归系数;为气象指标对气候产量波动的贡献率。同时,通过检验法验证回归分析的显著性。

2 结果与分析

2.1 冬小麦生育期气象因子时空分布特征及变化趋势

1960-2019年冬小麦主产区小麦生长季的多年均值为0.95～9.73 ℃,区域均值为7.54 ℃。其中河南、安徽、江苏等地的较高,而陕西、山西大部分地区以及北京、天津、河北北部、山东等地较低(图2a)。冬小麦主产区北部地区的SD 较高,Pre 较低(图2b,2c),其中京津冀地区及山东北部SD 在1500 h 以上,Pre 则基本低于100 mm。小麦生长季内的DTR 基本在5.09～14.80 ℃之间,其中北部的山西、京津冀地区及河南中部DTR 较大(图2d)。从图2e 可以看出,HDD 较高的地区主要集中在河北省大部分地区及山西、河南和山东部分地区,HDD可高达60 ℃以上。CDD 平均在-522.42 ℃左右,河北北部和山西北部等地CDD 偏低(图2f)。

图2 中国冬小麦主产区1960—2019年冬小麦生长季气象因子多年均值的空间分布Fig.2 Spatial distribution of annual average values of meteorological factors during winter wheat growing season from 1960 to 2019 in the main winter wheat production areas of China

冬小麦生长季气象因子的变化趋势如图3 所示。由图3a 可知,1960 至2019年间冬小麦主产区各地的均呈现上升趋势,增速在0.10 ℃·(10a)至0.55 ℃·(10a)之间,区域平均增速为0.33 ℃·(10a)(＜0.05)。就Pre 而言(图3b),各地变化趋势不尽相同,且基本未通过显著性检验(＜0.05); 其中,京津冀地区、山东西部和安徽、江苏大部地区的Pre 呈现增加趋势,其余地区为减少趋势。由图3c 和3d 可以看出,SD 和DTR 基本呈现减少趋势,分别有85.51%和68.12%的站点通过显著性检验(＜0.05),SD 和DTR 的区域平均减小速度分别为42.30 h·(10a)和0.17 ℃·(10a)。研究区中部和东部地区的HDD 呈现下降趋势,其余地区呈现上升趋势,仅15.94%的气象站点的变化趋势通过显著性检验(＜0.05),且主要分布在HDD 升高的区域(图3e)。冬小麦种植区内CDD 呈现升高趋势,区域平均增速为43.42 ℃·(10a),有85.51%的气象站点为显著升高(＜0.05),其中,京津冀地区、山东部分地区的CDD 增速较快(图3f)。

图3 中国冬小麦主产区1960—2019年冬小麦生长季气象因子的变化趋势Fig.3 Trends of meteorological factors during winter wheat growing season from 1960 to 2019 in the main winter wheat production areas of China

2.2 冬小麦产量变化分析

利用SSA 法将冬小麦主产区各地小麦实际单产分解为趋势产量和气候产量,并对各地冬小麦实际产量的多年均值及变异系数(CV)进行了分析,结果如图4 所示。

图4 中国冬小麦主产区各地1960—2019年冬小麦实际产量、年均产量、趋势产量、气候产量及产量变异系数Fig.4 Actual yield,annual average yield,trend yield,climatic yield and the coefficients of variation of winter wheat from 1960 to 2019 in different regions of the main winter wheat production areas of China

2000-2019年,冬小麦主产区各地小麦年均单产在3426～5910 kg·hm之间,区域冬小麦平均单产为5133.15 kg·hm,安徽和河北小麦年均单产较高,山西和陕西年均单产偏低。各地小麦单产均呈现波动上升趋势(＜0.05),其中安徽和河南的小麦单产年均增速最快,年均增产分别为155.48 kg·hm和103.27 kg·hm,区域小麦年均可增产83.12 kg·hm。冬小麦单产的变异系数在不同地区差异较大,其中年均单产最高的安徽和年均单产最低的山西,小麦单产变异系数较高,CV 分别为17.21%和15.55%,说明这两个省份小麦单产年际间波动较大。京津冀地区的冬小麦产量变异系数偏低(CV＜10%),其余地区的变异系数基本在10%～11%之间。

2.3 冬小麦气候产量归因分析

将选取的7 个气象因子与小麦气候产量进行归因分析发现(表2),小麦生长季内气象因子对气候产量的决定系数最高的是陕西省(为0.80),且通过了显著性检验(＜0.05),说明陕西省小麦产量最易受到气候变化影响。其余地区气象因子的决定系数基本在0.15～0.49 之间。

表2 冬小麦生长季气候产量归因分析Table 2 Attribution analysis of climatic yield in winter wheat growing season

不同气象因子对各地冬小麦气候产量的贡献率存在一定差异,北京市冬小麦气候产量波动主要受和Pre 影响,两项因子的总贡献率可达近70%;河北省、河南省和天津市小麦气候产量主要受DTR和SD 影响; CDD 对江苏省和安徽省小麦气候产量影响最大,贡献率均可达近30%; 而对山东省和山西省小麦气候产量影响最大的气象因子是Pre,其中Pre 对山西省小麦气候产量的贡献率为39.71%。同时,SD 对河北省的气候产量的贡献率以及Pre、SD和DTR 对陕西省气候产量的贡献率均通过了显著性检验(＜0.05)。将各省(市)冬小麦全生育期气象因子的贡献率由高到低进行排序发现,DTR 对所有地区冬小麦产量的影响均较大,其次是SD 和Pre。

为进一步明确各生育阶段气象因子对小麦产量的影响,依照表1各地区冬小麦不同生育阶段的划分标准,归因分析了不同生育阶段气象因子对气候产量的影响。由图5 可知,安徽、河北、河南冬小麦在播种至出苗期时,气象因子对气候产量的决定系数为0.6 左右,明显高于其他生育阶段,说明影响这些地区冬小麦气象产量的关键生育期为播种至出苗期; 同时,播种至出苗期气象因子的变化会对江苏、山东气候产量影响较大。山西和天津的冬小麦产量更易受拔节至抽穗期气象因子的影响; 北京、江苏、山东和陕西地区,气象因子对冬小麦气候产量的决定系数最高的生育阶段是抽穗至成熟期。河北省和河南省冬小麦产量受抽穗至成熟期气象因子影响较大。

图5 中国冬小麦主产区各地冬小麦不同生育阶段气象因子对气候产量的决定系数Fig.5 Determination coefficients of meteorological factors at every growth stage on climatic yield of winter wheat in different regions of the main winter wheat production areas of China

在对不同省(市)生育阶段气象因子与产量波动归因分析的基础上,确定了各生育阶段气象因子对产量波动的贡献率排序(表3)。可以发现,DTR 不仅是播种至出苗、拔节至成熟期影响最大的气象因子,且对出苗至拔节期的影响也较大(贡献率排序第二)。当冬小麦处于出苗至返青期时,CDD 是对产量影响最大的气象因子。在返青至拔节期,Pre 对气候产量的影响最大。同时,SD 对小麦播种至抽穗期的影响较大,贡献率排序在第二/三位,而HDD 仅在抽穗至成熟期会对小麦生长发育造成一定影响,其余生育阶段影响较小。冬小麦主产区各生育阶段气象因子对小麦气候产量贡献率的综合排序为DTR＞SD＞Pre＞CDD＞＞HDD,这与各省(市)冬小麦全生育期气象因子贡献率的排序基本一致。

表3 中国冬小麦主产区气象因子对气候产量波动贡献率排序Table 3 Ranking of contribution rates of meteorological factors to climatic yield of winter wheat in the main winter wheat production areas of China

2.4 典型低产年气候产量归因分析

对各地冬小麦气候产量变化情况进行汇总,筛选出减产地区最多的年份,在此基础上,以冬麦区小麦减产区域合计最多的年份作为典型低产年作进一步分析,以期辨别导致典型年份冬小麦减产的关键气候因子和小麦生长的关键生育期,并对比不同地区间的差异。结果表明,2002年、2013年和2018年北方冬麦区有8 个省(市)的小麦产量减产,其中,2002年区域减产幅度最大,陕西、江苏和山西冬小麦减产200 kg·hm以上。因此,选定2002年为典型低产年(该年份仅北京市冬小麦为小幅增产)。

对典型低产年的气象因子与多年均值进行了对比,并根据各省(市)冬小麦不同生育阶段的归因分析结果,选取了各阶段影响较大的气象因子,分析了典型低产年气象因子对产量的影响,结果如表4所示。

表4 中国冬小麦主产区典型低产年冬小麦不同生长阶段气象因子与多年均值对比Table 4 Comparison of meteorological factors in the typical low yield year with multi-year averages in different growth periods of winter wheat in the main winter wheat production areas of China

典型低产年,冬小麦营养生长阶段(播种至拔节)的较多年均值偏高,其中出苗至返青期河北省偏高1.72 ℃,返青至拔节期江苏省偏高近2 ℃;而生殖生长阶段(拔节至成熟)的基本偏低。典型低产年,除北京市与河南省冬小麦出苗至返青期的Pre 与多年均值相当,其余省(市)的Pre 均低于多年均值,特别是山东省,冬小麦出苗至返青期的Pre较多年均值偏少13.34 mm; 而在冬小麦其余生育阶段,各地区的Pre 较多年均值基本偏高,特别是抽穗至成熟期,安徽省和河南省的Pre 较多年均值偏高27.23 mm 和23.30 mm。典型低产年份SD 仅在出苗至返青期高于多年均值,其余生育阶段均偏低,尤其是抽穗至成熟期,安徽省偏少近150 h,江苏省和陕西省SD 也偏少65 h 以上。就DTR 而言,当冬小麦处于出苗至拔节生长阶段时,低产年DTR 偏高,其余生育阶段则偏低,其中,安徽省和江苏省小麦播种至出苗期,山西省小麦拔节至抽穗期以及安徽省小麦抽穗至成熟期的DTR 偏低均超过2 ℃。HDD 主要影响小麦抽穗至成熟生长阶段,分析发现江苏省和山西省HDD 较多年均值偏高10 ℃以上。CDD 主要影响的是小麦出苗至返青期和返青至拔节期,典型低产年各省(市)的CDD 较多年均值偏高,部分省(市)CDD 偏高超过100 ℃。

3 讨论

本研究在对冬小麦气候产量波动进行归因分析中发现,小麦生长发育全过程受DTR 的影响最大,这与郑娜等通过模型模拟分析,以及Zhang 等通过田间试验得到的结果一致。DTR 越大,越有利于冬小麦进行光合作用积累有机物质,同时减小夜晚呼吸作用对有机物质的消耗,促进增产。从DTR 多年变化趋势中可以看出,冬小麦主产区有68.12%气象站点的DTR 呈显著减小趋势(＜0.05),这主要是受全球变暖影响,日最低气温的升高速度快于日最高气温,此变化会对小麦生产产生不利影响。SD决定了小麦可以接收到太阳辐射的多少,由SD 多年变化趋势可以看出,北方冬麦区SD 呈现显著减少趋势,这可能是由于大气污染导致的空气中气溶胶颗粒增多,阻碍了太阳辐射达到地面。Pre 对小麦返青至拔节期以及拔节至抽穗期的生长发育会产生重要影响,这与张志红等研究结果一致。返青至拔节期Pre 增多有助于小麦根系发育和冬后分蘖,水分补给不及时将会导致小麦株高和叶面积下降,而孕穗期水分不足会导致冬小麦有效穗数和穗粒数减少,显著影响小麦产量。CDD 是影响小麦出苗至返青期生长发育的关键气象因子,CDD 越低,小麦越容易在越冬期遭遇低温冻害,造成幼苗脱水结冰,丧失活性,这也是造成我国冬小麦减产常见的气象灾害之一。由CDD 多年变化趋势可以看出,北方冬麦区的冷积温以平均57.28 ℃·(10a)的趋势显著升高,冬小麦受低温冻害的威胁有所减弱,但由于冬小麦种植界限在不断北移西扩,预防越冬期低温冻害仍是保障冬小麦安全生产的重要措施。对小麦整个生育期的综合影响虽然较小,但在抽穗至成熟期,对产量波动的贡献率排序仅次于DTR,在该生育阶段,当温度超过小麦生长最适温度范围时,会对小麦产生高温催熟作用,导致小麦籽粒淀粉累积减少,造成减产。

典型低产年份北方冬麦区各省(市)气候产量虽然都有所降低(北京市除外),但各地小麦产量的关键生育阶段和关键气象因子存在较大差异。安徽、山东和河南冬小麦在抽穗至成熟期出现了较多的有效降水,这容易导致土壤湿度过高,引发病虫害; Pre偏多同时伴随DTR、和SD 偏低,均会对小麦灌浆造成不利影响,导致小麦减产。江苏和山西地区冬小麦抽穗至成熟期的HDD 偏高,石晓丽等研究发现,江苏省小麦单产对极端高温最为敏感,由HDD 的空间分布及变化趋势可以看出,山西省中部地区HDD 偏高,且呈现一定升高趋势,因此抽穗至成熟期的高温危害是山西省小麦生产的重要威胁之一。江苏省冬小麦播种至出苗期以及拔节至成熟期的DTR 偏低,同时,返青至拔节期以及抽穗至成熟期SD 偏低,这均不利于小麦进行光合作用。在对山西冬小麦产量归因分析中发现,DTR 对小麦生长影响最大。典型低产年,山西省DTR 除在返青至拔节期与多年均值相当外,其余生育阶段均偏低,这导致了山西省小麦减产。天津市冬小麦拔节至抽穗期SD 偏低是导致减产的主要原因。北京市作为典型低产年小麦产量上升的唯一地区,其气象因子与其他省(市)的差异主要在于抽穗至成熟的DTR 偏高,这有利于冬小麦干物质的积累。从典型低产年小麦减产幅度来看,陕西省减产最多,气候产量下降236.98 kg·hm,这是由于陕西省气象因子对小麦气象产量的决定系数最高,因此不利的气象条件会对小麦产量产生较大影响。同时,典型低产年江苏省冬小麦的不利气象因素较多,减产幅度也较大(减产217.21 kg·hm)。综合分析各省(市)冬小麦不同生育阶段气象因子的影响,中国冬麦区典型低产年小麦生长的关键生育期为抽穗至成熟期,而该生育期的Pre、DTR 和SD 为小麦产量的限制性气象因子。

4 结论

1)1960 至2019年间,我国冬小麦主产区各地小麦生长季平均温度、有效降水和冷积温的空间分布大致为南部地区偏高于北部地区,而日照时数、气温日较差和热积温则呈现北高南低的分布特征; 各气象要素的变化趋势也有所差异,其中,平均温度和冷积温呈现显著升高趋势(＜0.05),区域平均增速分别为0.33 ℃·(10a)和43.42 ℃·(10a),日照时数和气温日较差分别以42.30 h·(10a)和0.17 ℃·(10a)的速度显著降低(＜0.05),各省(市)有效降水和热积温的变化趋势不一致且显著性较弱。

2)北方冬麦区各省(市)小麦产量均呈现显著上升趋势,区域年均增速为83.12 kg·hm。但省(市)间产量差异较大,其中安徽省年均单产最高,为5910 kg·hm,山西省年均单产最低,为3426 kg·hm,同时,从各省(市)气候产量的波动和变异系数来看,各地小麦单产受气象因子波动的影响较大。

3)冬小麦生长季内,各省(市)气象因子对冬小麦气候产量的决定系数为0.15～0.80; 不同生育阶段,气象因子对气候产量的决定系数也因地区不同而存在一定差异。综合来说,冬小麦主产区气象因子对气候产量贡献率的排序为DTR＞SD＞Pre＞CDD＞＞HDD。

4)典型低产年冬小麦产量下降是受各生育阶段多种气象因子综合影响造成的。综合分析发现,气象因子对该年份北方冬麦区小麦产量影响最大的生育期是抽穗至成熟期,该时期的主要限制性气象因子为日照时数、气温日较差和有效降水。