四川水稻不同生育期干旱与产量灰色关联分析

邓国卫，孙 俊，赖 江，张 玲

（1.四川省气候中心，四川 成都 610072；2.中国气象局成都高原气象研究所，高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川 成都 610072；3.中国气象局干部培训学院四川分院，四川 成都 610072；4.四川省遂宁市气象局，四川 遂宁 629000）

引言

四川是中国水稻种植大省，其水稻种植面积占西南稻区的45%以上，对西南水稻产量贡献超过50%［1］。四川位于青藏高原东侧，属于典型的气候敏感区、脆弱区，农业气象灾害频发、重发［2］。在众多气象灾害中，季节性干旱发生频率高、分布范围广，加之区域内降水时空分布与水稻生长季水分需求不匹配，干旱已成为影响四川水稻产量及品质的主要气象灾种［3-4］。因此，分析干旱与水稻产量关系有利于提升四川水稻干旱防御管理和决策水平。

干旱指标是评估干旱发生程度的主要依据。近年来，水稻干旱监测指标主要有3类：一是表征降水的指标，常用的有降水距平百分率［5］、标准化降水指数［6］等；二是表征水分收支平衡的指标，如相对湿润度指数［7-8］、湿润指数距平率［9-10］、水分盈亏指数［11］等；三是表征作物生理生态特征的旱情指标，如诊断作物缺水状况的作物形态指标、作物生理指标等［12］。水分盈亏指数考虑了农田水分主要收入项和支出项，既反映了作物正常生长发育及产量形成对水分的需求，也考虑了前期水分盈亏的影响，在四川农业干旱评估中有较好的应用效果［13-14］。然而，四川盆地水稻生育期降水量多、径流量大，在水分盈亏指数中加入径流项能够获取更好的评估效果［15］。由于影响水稻产量的因素较多，各生育期干旱对产量影响分离存在较大困难，致使干旱对产量的阶段性影响研究进展较为缓慢。目前，一部分研究主要采用农田试验方法，通过监测各生育期干旱胁迫对水稻产量及品质作用，分析水稻缺水影响机理［16-17］；另一部分研究则基于灾情资料，采用主成分分析、灰色关联度分析等数理统计方法，研究干旱对水稻产量损失影响［9，18-20］。前者通过控制试验，对水稻缺水条件与时段进行控制，但试验条件与实际干旱之间存在一定差异；后者基于观测资料分析水稻产量与实际灾情的关系，但对水稻产量、灾情等资料要求较高，且难以分离不同生育期干旱影响。

四川地形复杂，区域干旱特征差异大、稻区生育期不同且水稻干旱承灾体脆弱性分布不均［4-5，9-11，21］，探究水稻不同生育期干旱对产量影响的空间特征，对当地水稻生产规划和防灾减灾具有现实意义。鉴于此，本文在前人研究基础上克服灾情资料收集不足和不同生育期灾情影响分离困难，充分发挥丰富、详实、规范化的气象观测资料优势，以增加稻田径流项的水分盈亏指数作为干旱指标，结合水稻产量数据，采用灰色关联分析法，多维度研究四川稻作区不同生育期干旱对水稻产量影响的空间特征。

1 资料与方法

1.1 研究区域及数据

四川水稻种植区主要分布于四川盆地及西南山地。根据气候相似性、水稻发育期及农业生产水平相近原则，将四川水稻种植区划分为7个稻作区［1，4，11，22］，分别为盆北深丘低山区、盆东平行岭谷区、盆中丘陵区、成都平原区、盆南丘陵低山区、川西南山地半湿润区及川西南山地干热河谷区（图1）。文中四川省及其市（县）行政边界基于四川省测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为川S（2021）00059号的标准地图制作，底图无修改。

图1 四川水稻种植区分区及气象站点分布Fig.1 Division of rice planting area and distribution of meteorological stations in Sichuan Province

选取稻作区78个县1981—2015年水稻生育期及单产资料和气象观测数据。其中，生育期资料来源于农业气象观测报表，单产数据来源于四川省农业统计年鉴；气象数据包括逐日降水量、平均气温、最高气温、最低气温、日照时数、平均气压、平均水汽压、平均相对湿度、平均风速及海拔高度等，来自四川省气象探测数据中心。四川稻作区共有152个县，利用78个县的农业气象观测数据，将基于反距离权重法插值到县域几何中心点的值赋给无资料的县。

四川水稻以单季稻种植为主，各地品种有一定差异，但以汕优、矮优系列居多。本研究的水稻全生育期是指大田期，即移栽至成熟。研究表明，干旱胁迫对水稻移栽、分蘖、抽穗等各阶段生长均有重要影响［16-17］，故将全生育期分成移栽—分蘖、分蘖—拔节、拔节—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—成熟5个关键期。根据田间生产调查和生育期观测资料，稻作区水稻移栽期最早始于4月中旬，最晚始于5月下旬；成熟期最早结束于8月中旬，最晚结束于9月下旬（表1）。

表1 四川不同稻作区水稻生育期Tab.1 The growth stages of rice in different planting regions of Sichuan Province

1.2 干旱指标及等级划分标准

作物水分盈亏指数是常用的农业干旱监测指标之一，由某时段农业有效降水量与作物需水量相减同作物需水量的比值得到［13-14］。考虑到四川水稻全生育期覆盖了整个汛期（降水充沛，径流量大），故增加稻田径流项对水分盈亏指数进行改进。计算公式如下：

式中：I为改进的水稻水分盈亏指数；R10、W10（mm）分别为前10 d累计降水量和水稻累计需水量；R、W（mm）分别为水稻某一生育期累计降水量和累计需水量；Kc为作物系数，根据四川省水稻作物田间试验、联合国粮农组织推荐值及前人研究成果［11，15］，不同月份取值见表2；ET0（mm）为参考作物蒸散量，采用Penman-Monteith公式［23］计算得到；C为稻田径流系数；M（mm）为某站15 a的平均年最大日降水量，本文参考站取值为95.6 mm。

表2 四川不同稻作区不同月份水稻作物系数Tab.2 Crop coefficients of rice in each month in different planting regions of Sichuan Province

根据四川省水稻干旱等级划分标准［11，15］，基于改进的水分盈亏指数，将水稻干旱划分为5个等级，具体划分标准如表3。

表3 四川水稻干旱等级划分标准Tab.3 Criteria of rice drought grades in Sichuan Province

1.3 干旱频率和干旱强度

干旱特征的描述包含干旱频率和干旱强度。基于水分盈亏指数及水稻干旱等级划分标准（表3），计算水稻各生育期干旱频率和干旱强度。计算公式如下：

式中：Fj（%）为水稻j生育期干旱频率；Gi，j为第i年（i=1，2，…，n）水稻j生育期是否发生干旱（“是”为1，“否”为0）；-Sj为水稻j生育期平均干旱强度（等级）；Si，j是第i年水稻j生育期干旱强度（等级）。

1.4 灰色关联分析法

灰色关联分析法是根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素之间的关联程度，常用于对系统发展变化态势的定量描述和比较，判别系统各因素的主次，且对样本量大小和样本有无规律无特殊要求［24］。需要指出的是，关联度的大小仅具有相对意义，一般通过关联度排序来体现各因素对参考因素的相对影响程度。针对参考序列和比较序列数值波动较大且不具有典型概率分布，若序列时间不够长，宜采用灰色关联度进行相关分析。根据分析对象特征，本文将水稻单产数据取倒数后作为参考序列，以各生育期水稻水分盈亏指数数据作为比较序列，进行灰色关联分析。

2 结果与分析

2.1 基于水分盈亏指数的水稻干旱频率特征

图2统计了1981—2015年四川水稻各生育期和全生育期干旱（轻旱及以上）频率。可以看出，移栽—分蘖期水稻干旱频率基本在60%以上，盆地西北部、中部和攀西地区南部超过80%［图2（a）］；分蘖—拔节期水稻干旱频率呈北高、南低分布，北部盆地的干旱频率分布与移栽—分蘖期一致，超过80%，而南部攀西地区大多低于40%［图2（b）］。与前2个生育期相比，拔节—孕穗期水稻干旱频率整体明显减小，北部盆地（盆地中部除外）干旱频率低于60%，而南部攀西地区低于40%的范围进一步扩大［图2（c）］。孕穗—抽穗期［图2（d）］和抽穗—成熟期［图2（e）］水稻干旱频率的空间分布较为一致，高值区（60%～90%）出现在盆地东北部和中部，低值区（20%～40%）出现在雅安、乐山、宜宾和凉山州西部。盆地中部大部地区全生育期水稻干旱频率在60%以上，遂宁和绵阳南部最高超过80%，而盆地西南部、南部和攀西地区则低于40%［图2（f）］。

图2 四川稻区水稻各生育期干旱频率分布（单位：%）Fig.2 Distribution of drought frequency at different growth stages of rice in planting regions of Sichuan Province（Unit：%）

综上可见，各生育期水稻干旱频率高值区一般位于盆地中部或东北部，而攀西地区略低，其中攀枝花高于凉山州地区；伴随着水稻生育进程，盆地水稻干旱频率高值区范围不断缩小，中心逐渐东移。对比各生育期干旱频率发现，移栽—分蘖期水稻干旱频率较高，平均为77.9%，分蘖—拔节期次之，平均为66.3%，拔节—孕穗期、孕穗—抽穗期、抽穗—成熟期分别为46.0%、51.5%、48.0%，表明水稻干旱频率随着生育进程逐渐降低。

2.2 水稻干旱与产量灰色关联度

2.2.1 灰色关联度空间分布特征

图3是四川稻区各生育期水稻水分盈亏指数与产量的灰色关联度。为了更清晰地认识干旱对水稻产量的影响，将关联度数值从低到高分为4个等级，即小于或等于0.70的为低关联度，＞0.70～0.80为较低关联度，＞0.80～0.90为较高关联度，＞0.90～1.00为高关联度。由图3可见，移栽—分蘖期稻作区干旱与水稻产量普遍存在较高的关联度，特别是盆周、凉山州等山区具有高关联度［图3（a）］；分蘖—拔节期，除凉山州东部金沙江沿线外，其他地区干旱与水稻产量的关联度均在较高以上等级，其中盆地西北边缘、东南边缘和凉山州西部等山区具有高关联度，与移栽—分蘖期一致［图3（b）］；拔节—孕穗期，稻作区干旱与水稻产量的关联度明显降低，盆地西北边缘、东南边缘和凉山州东部等山区降为较高关联度，其他地区则在较低关联度以下［图3（c）］；孕穗—抽穗期，干旱与水稻产量较高关联度出现在盆地东北部、雅安、凉山州等地形复杂的山区，低关联度出现在德阳至泸州沱江沿线［图3（d）］；抽穗—成熟期，干旱与水稻产量较低关联度的区域范围进一步扩大，关联度较高的区域零散分布于达州、泸州、雅安、凉山州等地区［图3（e）］。从全生育期看，全省稻作区干旱与水稻产量基本在较高关联度以上，盆周、攀西等复杂地形区属于高关联度［图3（f）］。综上可见，移栽—分蘖期、分蘖—拔节期和全生育期干旱与水稻产量均存在较高的关联度，特别是盆周、攀西等地形复杂区域出现成片的高关联区，而拔节—孕穗期、孕穗—抽穗期和抽穗—成熟期的关联度相对偏低，但盆周、攀西等山区关联度仍较高。

图3 四川稻区水稻各生育期干旱与产量灰色关联度分布Fig.3 Distribution of grey correlation degree between drought and yield at different growth stages of rice in planting region of Sichuan Province

2.2.2 水稻干旱与灰色关联度的相关性

对比图2与图3发现，前2个水稻生育期干旱与产量整体具有较高的关联度，这与同期较高的干旱频率相一致，但关联度高的区域一般位于盆周和攀西地区，而干旱频率高值区常出现在盆地中部或东北部区域，表明四川稻区水稻干旱与产量的关联度和干旱频率的空间分布并不完全对应。除干旱频率外，干旱特征还与干旱强度密切相关。为探讨四川稻区干旱特征与关联度的空间一致性，分别统计水稻各生育期干旱频率、强度同水分盈亏指数与产量灰色关联度的空间相关系数。从表4可见，水稻各生育期干旱频率、强度与灰色关联度的空间相关系数平均分别为-0.06～0.18和-0.20～0.17，其中孕穗—抽穗期和抽穗—成熟期出现了负相关。可见，水稻各生育期干旱频率、强度与灰色关联度的空间相关性较低，说明水稻各生育期干旱与产量关联度同干旱特征的空间一致性不高。

表4 四川稻区干旱特征指标和水稻不同生育期干旱与产量灰色关联度的空间相关系数Tab.4 The spatial correlation coefficients between drought feature indexes and grey correlation degree of rice drought with yield at different growth stages in planting region of Sichuan Province

2.3 各生育期干旱对水稻产量的影响程度

2.3.1 各县不同生育期干旱影响排序

为获悉各县不同生育期干旱对水稻产量的影响程度，以县为单元对5个生育期水分盈亏指数与水稻产量的灰色关联度由大到小进行1～5排序。从图4可知，总体上随着降水和水稻耐旱能力的增加，从移栽期至成熟期干旱对水稻产量的影响逐渐减弱。具体表现为：大部分县（57%）移栽—分蘖期排序为1，仅个别县移栽—分蘖期排序为4或5［图4（a）］；分蘖—拔节期排序为2的县最多，占44%，排序为1的县次多，少数县排序为4或5［图4（b）］；拔节—孕穗期排序为3的县最多，占54%，仅个别县排序为1［图4（c）］；孕穗—抽穗期和抽穗—成熟期排序在4及以上的县分别占77%、74%［图4（d）和图4（e）］。由于各县干旱频率、强度和防旱条件不同，各生育期干旱对水稻产量影响也呈现一定的区域性差异。具体表现为移栽—分蘖期干旱对盆周及攀西山区各县水稻影响最大（排序1），分蘖—拔节期干旱对盆中丘陵区各县水稻影响最大（排序1），拔节—孕穗期干旱对盆地东北部各县水稻影响最小（排序5），孕穗—抽穗期干旱对涪江、沱江、岷江流域沿线各县水稻影响最小（排序5），抽穗—成熟期干旱对泸州地区水稻影响较大（排序1～2）。可见，各县不同生育期干旱对水稻产量的影响具有总体性和区域性特征。

图4 四川稻区水稻各生育期干旱与产量灰色关联度排序分布Fig.4 Rank distribution of grey correlation degree between drought and yield at different growth stages of rice in planting region of Sichuan Province

2.3.2 各稻作区不同生育期干旱影响排序

四川地形复杂，不同稻作区气候条件、水稻种植期和农业生产水平差异显著，故而统计了不同稻作区水稻各生育期干旱与产量灰色关联度排序对应县的占比（表5）。从表5看出，在盆北深丘低山区，90%的县干旱对水稻产量影响最大（排序为1）出现在移栽—分蘖期，其余县出现在分蘖—拔节期；在盆东平行岭谷区，80%的县干旱对水稻产量影响最大出现在移栽—分蘖期，其余县出现在孕穗—抽穗期；在盆中丘陵区，37%的县干旱对水稻产量影响最大的生育期为移栽—分蘖期，56%的县为分蘖—拔节期；在成都平原区，80%的县干旱对水稻产量影响最大的生育期为分蘖—拔节期，其余县为移栽—分蘖期；在盆南丘陵低山区，91%的县干旱对水稻产量影响最大的生育期为移栽—分蘖期，其余县为抽穗—成熟期；在川西南山地半湿润区，60%的县移栽—分蘖期干旱对水稻产量影响最大，而20%的县孕穗—抽穗期干旱影响最大；在川西南山地干热河谷区，各县干旱对水稻产量影响最大均出现在移栽—分蘖期。对于整个稻作区，62%的县干旱对水稻产量影响最大的生育期为移栽—分蘖期，28%的县为分蘖—拔节期。

表5 四川稻作区各生育期干旱与水稻产量灰色关联度排序对应县的占比Tab.5 Proportion of counties with each order of grey correlation degree between drought and rice yield at different growth stages to total counties of different planting regions of Sichuan Province单位：%

综上可见，四川水稻产量受干旱影响最明显的生育期为移栽—分蘖期和分蘖—拔节期。其中，盆中丘陵区和成都平原区分蘖—拔节期干旱对水稻产量影响最大，其余5个稻作区移栽—分蘖期的干旱影响最大，且川西南山地干热河谷区干旱影响最大的生育期一致，而川西南山地半湿润区干旱影响最大的生育期较为复杂。

3 结论与讨论

本文以改进的水分盈亏指数（增加了径流项）为水稻干旱监测指标，对四川不同稻作区各生育期水稻干旱特征进行评估。在此基础上，结合水稻产量数据，分析各生育期干旱与水稻产量的关联度，并探讨不同稻作区各生育期干旱对水稻产量的影响程度。整体上，复杂地形和气候条件以及农业生产水平，使得四川水稻各生育期干旱对产量的影响具有明显的区域性特征。主要结论如下：

（1）四川水稻各生育期干旱频率从高到低依次为移栽—分蘖期、分蘖—拔节期、孕穗—抽穗期、抽穗—成熟期、拔节—孕穗期。各生育期水稻干旱频率基本呈北高、南低分布，高值区位于盆地中部或东北部，低值区位于凉山州境内。伴随水稻生长发育进程，盆地水稻干旱频率高值区范围不断缩小、中心逐渐东移。

（2）四川水稻移栽—分蘖期、分蘖—拔节期干旱与产量存在较高的灰色关联度，而拔节—孕穗期、孕穗—抽穗期和抽穗—成熟期的关联度相对偏低，与各生育期干旱频率变化趋势一致。全省各生育期水分盈亏指数与水稻产量灰色关联度和干旱特征的空间相关性较低，关联度高的区域主要位于盆周、攀西等复杂山区，而干旱高频区主要分布于盆地中部或东北部区域。

（3）从移栽至成熟期，各生育期干旱对水稻产量的影响逐渐减弱，水稻产量受干旱影响最明显的生育期为移栽—分蘖期和分蘖—拔节期。其中，移栽—分蘖期干旱对盆周和攀西山区各县水稻影响最大，而分蘖—拔节期干旱则对盆中丘陵区各县水稻影响最大。对于成都平原、盆中丘陵稻作区应重点关注分蘖—拔节期水稻干旱防御，而其他5个稻作区应重点关注移栽—分蘖期水稻干旱防御。

与前人相关研究结果［4-5，11］相比，本文因考虑了稻田径流（径流系数随降水量变化）对土壤水分流失的影响，水稻干旱频率明显增加，特别是汛期降水较多的四川盆地，其结果更接近实际。其中，水稻干旱频率高值区位于盆地中部或东北部，与陈超等［25］研究结论一致。伴随着水稻依次进入不同生育期，盆地水稻干旱频率高值区范围不断缩小、中心逐渐东移，这可能与副热带高压西伸北抬对四川汛期旱涝影响有关。齐东梅等［26］研究表明，副热带高压脊线位置与四川盆地东部区域旱涝等级呈正相关，与盆地西部区域旱涝等级呈负相关，6月副热带高压开始西伸北抬，盆地西部偏涝、盆地东部偏旱，干旱中心出现东移。四川水稻各生育期干旱与产量关联度和干旱特征空间上的一致性较低，这与地形、经济及农业灌溉水平等承灾体要素密切相关。可见，传统基于干旱频率或强度开展的四川水稻干旱风险评估［4-5］存在一定不足，还需考虑水稻干旱承灾体脆弱性的影响。另外，与以往研究［4-11］不同，本文基于气象与水稻产量资料，研究四川稻作区水稻各生育期干旱指标与产量的空间关系，探讨了县域各生育期干旱对水稻产量的影响排序，一方面克服灾情资料收集不足，充分发挥丰富、规范化的气象观测资料优势，提高了水稻干旱对产量影响分析的精细化水平；另一方面多维度（各生育期间、同一生育期各县间）分析了干旱对水稻产量的影响，部分克服了干旱对产量影响难以分离的困难。