建三江主要作物需水量变化趋势与关键影响因子识别

邢贞相 喻 熠 李凤昱 王丽娟 付 强 王红利

(1.东北农业大学水利与土木工程学院， 哈尔滨 150030；2.东北农业大学农业农村部农业水资源高效利用重点实验室， 哈尔滨 150030)

0 引言

我国是一个水资源严重短缺的国家，有限的水资源严重制约了经济和社会发展，水资源供需矛盾突出仍是可持续发展的主要瓶颈[1-3]。农业是水资源消耗最大的行业，作为农业大国，我国70%以上水资源用于农业，且农业用水量中有90%以上用于农业灌溉[4-5]。提高农业用水效率是节约用水的关键，而分析和揭示作物需水量的变化特征可为提高农业用水效率提供科技支撑。此外，气象条件是作物需水量的影响因素，因此，探讨作物需水量的变化特征离不开气象条件的影响分析，识别作物需水量变化的关键气象因子，为作物需水量的计算和分析提供重要的协变量。

近年来，作物需水量在不同地区的分布特征及其对不同区域气候变化响应是研究的热点[6-8]。JIA等[9]采用Penman-Monteith结合单作物系数法及水平衡模型分析了气候变化下冬小麦需水量的变化及其决定因素。LI等[10]基于TFPW的Mann-Kendall趋势检验分析了陕北黄土高原主要气象参数的时空演变过程和特征，发现参考作物蒸散发量(ET0)对相对湿度敏感性最高和日最高气温对潜在蒸散量贡献率最高。尹海霞等[4]通过相关分析法和R/S分析法得出相对湿度、日照时长和平均风速是作物需水量的主要影响因子以及未来一段时间作物需水量与过去基本一致。刘小刚等[11]基于时间序列分析法和通径分析法对河南省主粮作物需水量变化趋势与成因进行分析。

建三江垦区有15个大中型国有现代化农场，是我国重要的粮食储备基地和商品粮生产基地[12]。近年来随着大面积开垦以及旱田改为水田面积大量增加，致使农业用水量也大幅度增加，一度出现了水资源利用效率低下及水资源短缺等问题，实现农业水资源的高效利用和优化配置已经成为本区域现代化农业的研究重点。目前，关于建三江垦区作物需水量变化趋势及影响因子已有相关研究[13-14]，但大多采用传统的趋势分析法、相关分析法等对作物需水量的变化成因进行分析，难以定量分析各因子的影响程度及因子之间的相互影响，同时对未来作物需水量的变化趋势研究较少。本研究基于长时间序列(1995—2018年)逐日气象资料，采用Penman-Monteith模型结合单作物系数法，对建三江垦区种植面积大且种植结构稳定的3种主要作物(水稻、玉米和大豆)生长季内(5—9月)的日作物需水量进行估算，利用TFPW-MK法分析3种主要作物需水量的趋势性变化，并通过R/S分析法预测作物需水量未来变化趋势，借助通径分析法研究3种主要作物需水量的变化成因，探讨建三江垦区主要作物需水量变化特征以及未来趋势预测，为建三江垦区科学灌溉和水资源高效利用提供参考依据。

1 数据与方法

1.1 研究区域概况

建三江垦区(图1)位于三江平原腹地，系黑龙江、松花江、乌苏里江汇流的河间地带，与同江、富锦、抚远、饶河三市一县相邻，坐标为东经132°31′26″～134°22′26″，北纬46°49′47″～48°12′58″。建三江垦区总面积1.24×104km2，占黑龙江垦区总面积的22%，其中耕地面积7.9×103km2，沼泽湿地面积2.7×103km2。建三江垦区属寒温带湿润季风气候区，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，全年温差大，年平均气温为1～2℃，年内平均气温大于10℃的活动积温为2 267～2 415℃[15]，日照时长为2 260～2 449 h，平均降水量为550～600 mm，且降水年内分布不均，多集中在6—9月，无霜期为110～135 d。建三江垦区地势平坦、土质肥沃，土壤有机质含量较高，主要土壤为棕壤、白浆土、黑土、草甸土、沼泽土等。该区域的热量、日照时长、雨量、土质是水稻、玉米、大豆及其他经济作物的最佳生长区带的重要天然条件。

图1 研究区域示意图Fig.1 Schematic of study area

1.2 数据来源

所用日平均近地面(2 m)气压、近地面(2 m)气温、近地面(10 m)全风速、近地面(2 m)空气比湿、地面降水率等气象要素来自从国家青藏高原科学数据中心下载的中国区域地面气象要素数据集[16]，其时间分辨率为3 h、空间分辨率为0.1°。日照时长数据来自《黑龙江省农垦总局农业局气象资料》。

1.3 研究方法

1.3.1Penman-Monteith公式

采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式结合单作物系数法计算逐日作物需水量[17-18]，其表达式为

(1)

式中ET0——逐日参考作物蒸散发量，mm/d

Δ——饱和水汽压与温度关系曲线的斜率

Rn——冠层表面净辐射，MJ/(m2·d)

G——土壤热通量，MJ/(m2·d)

γ——湿度计常数

T——空气的平均温度，℃

U2——地面以上2 m处的风速，m/s

es——空气饱和水汽压，kPa

ea——空气实际水汽压，kPa

单作物需水量表达式为

ETc=KcET0

(2)

式中ETc——逐日某单一作物需水量，mm/d

Kc——单作物的作物系数

建三江垦区主要作物生育期的划分及各作物的作物系数(Kc)是根据FAO提供的资料并结合前人研究基础[14,19-21]和建三江垦区气象条件得出，见表1～3。

表1 水稻生育期及作物系数Tab.1 Growth period and crop coefficient of rice

表2 玉米生育期及作物系数Tab.2 Growth period and crop coefficient of maize

表3 大豆生育期及作物系数Tab.3 Growth period and crop coefficient of soyben

1.3.2TFPW-MK趋势性检验法

TFPW-MK是一种改进的Mann-Kendall趋势检验方法。通过TFPW方法，剔除原始数据序列中显性趋势对自相关系数估计的影响，可更加准确地对数据序列进行Mann-Kendall趋势检验。该方法通过统计值Z来判别序列的整体变化趋势和Sen斜率值来估算序列的变化量，当Z>0时，序列整体呈上升趋势；当Z<0时，序列整体呈下降趋势。TFPW-MK方法的计算过程见文献[22-24]。本文中采用TFPW-MK趋势性检验法对建三江垦区1995—2018年时间序列内水稻、玉米、大豆需水量在生育期不同阶段的趋势性变化进行分析，并通过气象因子在时间序列中各作物生育期内的变化量对水稻、玉米、大豆需水量变化趋势进行验证。

1.3.3R/S分析法

R/S分析法是一种时间序列统计方法，用来处理时间序列的分形结构，分析时间序列的分形特征和长期记忆过程，可以反映出时间序列的可持续性。对于某时间序列{x(t)},t=1,2,…,n，当任意正整数τ≥1时，计算均值序列，累计离差序列，极差R(τ)序列和标准极差S(τ)序列。对于R(τ)/S(τ)=R/S，如果存在R/S∝τH关系(该关系中的H称为H指数)，说明时间序列{x(t)}存在Hurst现象[25]。根据分析得出的H(Hurst)指数来判断这种趋势是随机的还是存在一定趋势的。其具体计算方法见文献[26]。对于不同的H指数(0

1.3.4通径分析法

通径分析法是探究多个自变量x1、x2、…、xn和因变量间线性关系的一种重要统计方法[27-30]。根据通径分析，获得自变量对因变量影响的直接作用和自变量通过其他自变量对因变量的间接作用，克服了相关分析和多元回归分析的不足，具有直观、精确等优点[11]。本文利用通径分析法量化分析建三江垦区气象因子对水稻、玉米和大豆需水量的影响。

通径分析法中多个自变量xi(i=1,2,…,n)与因变量y的线性回归方程为

y=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn

(3)

式中bn——非标准化系数

线性回归方程经过数学变换可建立正规矩阵

(4)

式中rij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,n)为xi和xj的相关系数；bi(i=1,2,…,n)为直接通径系数，即自变量xi对因变量y的直接作用；rijbj为间接通径系数，即自变量xi通过自变量xj对因变量y的间接作用；riy为自变量xi通过其他自变量对因变量y的总间接影响效应。

决策系数计算式为

(5)

回归方程估测的可靠程度E为

E=r1yb1+r2yb2+…+rnybn

(6)

本文利用该方法分析建三江垦区主要气象因子对作物需水量的影响，并识别3种主要作物需水量的关键影响因子。

2 结果与分析

2.1 作物需水量计算与分析

采用Penman-Monteith公式结合单作物系数法，依据式(1)、(2)计算的建三江垦区1995—2018年的参考作物蒸散发量及水稻、玉米、大豆的全生育期作物需水量，结果如图2所示。从图2a可以看出，建三江垦区参考作物年蒸散发量变化范围为549.86～670.60 mm，多年平均年蒸散发量为606.68 mm。年蒸散发量明显高于多年平均年蒸散发量的年份有1998、2001、2007、2008、2017、2018年，年蒸散发量分别为670.60、640.77、663.53、650.28、649.63、636.12 mm。年蒸散发量明显低于多年平均年蒸散发量的年份有2000、2010、2011、2012、2013年，年蒸散发量分别为563.57、576.77、575.25、549.86、566.63 mm。

从图2b可以看出，水稻、玉米、大豆全生育期需水量的年际变化不明显，同年3种作物需水量之间存在显著差异。根据图2b对应的1995—2018年同种作物需水量不难得出其多年平均全生育期的需水量，其中水稻需水量最大，多年平均需水量为484.84 mm；玉米需水量次之，多年平均需水量为425.91 mm，为水稻多年平均需水量的88%；大豆需水量最小，多年平均需水量为319.11 mm，为水稻多年平均需水量的66%。

图2 建三江垦区1995—2018年作物需水量年际变化Fig.2 Inter-annual variations of crop water demand in Jiansanjiang Reclamation Area from 1995 to 2018

根据式(2)计算得到的逐日需水量可求出各生育期的需水量，结果如图3所示。从图3可以看出，水稻、玉米、大豆3种作物在生育期内需水量均呈现先增加后减少的趋势；在水稻各生育期中，分蘖期(分蘖初期、分蘖盛期、分蘖末期)需水量达到最大值，总计为164.31 mm，其次为拔节孕穗期和乳熟期，需水量分别为94.01 mm和84.88 mm，其他阶段需水量相对较少；日需水量最大值出现在7月11日(分蘖末期)，为5.26 mm。在玉米生育期各阶段中，七叶期需水量达到最大值，为88.57 mm，其次为拔节期和吐丝期，需水量分别为86.99、67.68 mm。其他阶段需水量相对较少，日需水量最大值出现在7月15日(拔节期)，为4.79 mm。在大豆生育期各阶段中，结荚期需水量达到最大值，为95.15 mm，其次为三叶期、开花期和鼓粒期，需水量分别为49.34、58.72、49.04 mm。其他阶段需水量相对较少，日需水量最大值出现在8月2日(开花期)，为3.19 mm。

图3 不同生育期多年平均作物需水量及日需水量Fig.3 Annual average and daily water demand of crops in different growth periods

2.2 作物需水量趋势性分析

采用TFPW-MK法计算1995—2018年水稻、玉米和大豆生育期需水量的Z统计值(图4)，由图4可知，水稻在插秧期、返青期、分蘖末期、抽穗开花期、乳熟期和全生育期对应的Z值分别为1.02、1.41、0.47、0.72、0.02、0.22，故其需水量呈增加趋势；在分蘖初期、分蘖盛期、拔节孕穗期和黄熟期对应的Z值分别为-0.72、-0.42、-0.47、-0.17，故其需水量呈减少趋势。同理，可以分析出：玉米在出苗期、抽雄期、吐丝期和乳熟期需水量呈增加趋势；在播种期、七叶期、拔节期、成熟期和全生育期需水量呈减少趋势。大豆在播种期、出苗期、分支期、结荚期和全生育期的需水量呈增加趋势；三叶期、开花期、鼓粒期和成熟期的需水量呈减少趋势。

图4 水稻、玉米、大豆生育期Z统计值Fig.4 Z-statistic values of growth period of rice, maize and soybean

2.3 作物需水量趋势预测

利用1.3.3节的方法对主要作物不同生育期的需水量进行R/S预测分析，得到的Hurst指数(H)见表4～6。从表4可看出，水稻需水量的Hurst指数在返青期、分蘖初期、分蘖末期、拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期均小于0.5，表明未来水稻这6个生育阶段的需水量变化呈与现阶段(2.2节的变化趋势)相反的变化趋势，在插秧期、分蘖盛期和黄熟期需水量的H大于0.5，表明这3个生育阶段的未来水稻需水量变化呈与过去一致的变化趋势，即未来水稻需水量在插秧期、分蘖初期、拔节孕穗和全生育期呈增加趋势；在返青期、分蘖盛期、分蘖末期、抽穗开花期、乳熟期和黄熟期呈减少趋势。同理，未来玉米需水量在出苗期和吐丝期呈增加趋势；在播种期、七叶期、拔节期、乳熟期、成熟期和全生育期呈减少趋势；在抽雄期存在随机性。未来大豆需水量在出苗期、分支期、开花期、结荚期和全生育期呈增加趋势；播种期、三叶期、鼓粒期、成熟期呈减少趋势。

表4 水稻不同生育期R/S分析的Hurst指数Tab.4 Hurst index of R/S analysis of rice in different growth stages

表5 玉米不同生育期R/S分析的Hurst指数Tab.5 Hurst index of R/S analysis of maize in different growth stages

表6 大豆不同生育期R/S分析的Hurst指数Tab.6 Hurst index of R/S analysis of soybean in different growth stages

2.4 作物需水量主要影响因子分析

为揭示气象因素对作物需水量的影响机制，采用通径分析法研究平均气温、净辐射、日照时长、风速、降水量和相对湿度等气象因子对作物需水量的影响程度，并识别其关键影响因子。经过正态检验，作物需水量满足正态分布，可进行通径分析[31]。依据式(6)计算6个气象因子在水稻、玉米、大豆全生育期需水量的通径分析中得到的回归方程估测可靠程度E分别为0.923、0.951、0.941，剩余项通径系数分别为0.277、0.221、0.243，都很小。依据通径分析的原理，可以认为这6个因子已考虑了作物需水量全部影响较大的气象因子，故选取这6个因子作为上述3种作物需水量关键因子分析的备选集，开展关键影响因子的识别研究。

表7为通径分析法得出的各气象影响因子的通径系数。从表7可知，平均气温、净辐射、日照时长、风速、降水量、相对湿度对水稻需水量的直接通径系数分别为0.571、0.878、0.427、0.102、-0.060、-0.147。其中，净辐射对水稻需水量的直接通径系数在各影响因子中最大；平均气温、日照时长对水稻需水量的直接通径系数相对较大；而风速、降水量、相对湿度3个因子对水稻需水量的直接通径系数相对很小；这说明风速、降水量、相对湿度对水稻需水量的直接影响不明显。平均气温通过净辐射对水稻需水量的贡献最大(间接通径系数0.632)；净辐射通过平均气温对水稻需水量的贡献最大(间接通径系数0.411)，表明平均气温与净辐射相互作用对水稻需水量影响程度最大；日照时长通过净辐射对水稻需水量的贡献最大(间接通径系数0.378)，净辐射通过日照时长对水稻需水量的贡献(间接通径系数0.184)也较大，表明日照时长与净辐射相互作用对水稻需水量影响也很大；另外，日照时长通过平均气温对水稻需水量的贡献(间接通径系数0.143)、平均气温通过日照时长对水稻需水量的贡献(间接通径系数0.107)均较大，表明日照时长与平均气温相互作用对水稻需水量的影响也较明显。综合以上分析，平均气温、净辐射、日照时长3个气象因子对水稻需水量的影响显著。风速通过平均气温对水稻需水量的抑制作用最大(间接通径系数 -0.194)；降水量通过平均气温对水稻需水量的贡献最大(间接通径系数0.240)，通过日照时长对水稻需水量的抑制作用最大(间接通径系数-0.144)；相对湿度通过平均气温对水稻需水量的贡献最大(间接通径系数0.399)，通过日照时长对水稻需水量抑制作用最大(间接通径系数-0.132)。从决策系数可知净辐射、平均气温、日照时长决策系数绝对值均很大，为水稻需水量关键影响因子且对水稻需水量起增进作用，降水量对水稻需水量起增进作用但不明显，风速和相对湿度对水稻需水量起一定限制作用。

表7 水稻、玉米、大豆需水量的通径分析Tab.7 Path analysis of water demand of rice, maize and soybean

同理，净辐射、平均气温、日照时长为玉米需水量关键影响因子且对大豆需水量起增进作用，降水量对玉米需水量起增进作用但不明显，风速和相对湿度对玉米需水量起一定限制作用；净辐射、平均气温、日照时长为大豆需水量关键影响因子且对大豆需水量起增进作用，降水量对大豆需水量起增进作用但不明显，风速和相对湿度对大豆需水量起一定限制作用。

从通径分析结果可知，平均气温、净辐射、日照时长是影响建三江垦区作物需水量的关键影响因子，并与风速、降水量、相对湿度共同作用于建三江垦区主要作物需水量，因此建三江垦区水稻、玉米和大豆的需水量受各影响因子共同作用。

利用TFPW-MK法计算1995—2018年作物全生育期内气象因子的Sen斜率结果如表8所示。由表8可知，建三江垦区水稻全生育期平均气温、净辐射、日照时长的增加和降水量的减少会导致水稻生育期需水量的增加；玉米生育期净辐射和日照时长的明显减少和降水量的显著增加会导致玉米生育期需水量的减少；大豆生育期平均气温、净辐射、日照时长的增加会导致大豆生育期需水量的增加。气象因子在全生育期内的变化趋势所导致作物需水量的变化与前文作物需水量趋势分析结论一致。

表8 1995—2018年全生育期内各气象因子年变化量Tab.8 Annual changes of various meteorological factors during whole growth period from 1995 to 2018

3 结论

(1)建三江垦区参考作物年蒸散发量变化范围为549.86～670.60 mm，多年平均年蒸散发量为606.68 mm；主要作物水稻、玉米、大豆的生育期需水量存在显著差异，作物需水量分别为484.84、425.91、319.11 mm。

(2)水稻在插秧期、返青期、分蘖末期、抽穗开花期、乳熟期和全生育期的需水量年际间均呈增加趋势；而在分蘖初期、分蘖盛期、拔节孕穗期和黄熟期的需水量年际间均呈下降趋势。玉米在出苗期、抽雄期、吐丝期和乳熟期的需水量年际间均呈增加趋势；而在播种期、七叶期、拔节期、成熟期和全生育期需水量年际间均呈下降趋势。大豆在播种期、出苗期、分支期、结荚期和全生育期的需水量年际间均呈增加趋势；三叶期、开花期、鼓粒期和成熟期的需水量年际间均呈下降趋势。

(3)未来水稻需水量在返青期、分蘖初期、分蘖末期、拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期的年际变化趋势与过去相反，其余生育期需水量变化趋势与过去保持一致。玉米需水量在乳熟期与过去趋势相反；在抽雄期存在随机性，其余生育期需水量与过去保持一致。大豆在播种期和开花期与过去趋势相反，其余生育期与过去保持一致。

(4)从通径分析结果可知，平均气温、净辐射、日照时长是影响建三江垦区作物需水量的关键影响因子，对需水量有增进作用，降水量对需水量有增进作用但不明显，风速、相对湿度的协同作用对需水量增加有一定限制作用，且生育期内气象因子变化趋势与主要作物需水量变化趋势一致。