西南地区单季稻高温热害时空变化特征及其影响因素

陈 翛 黄彬香，2* 潘志华，2 张艺璇 何奇瑾，2 胡 琦，2

(1.中国农业大学 资源与环境学院，北京 100193;2.中国气象局—中国农业大学农业应对气候变化联合实验室，北京 100193)

政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change)2021年发布的第六次评估报告指出，2001—2020年全球表面温度较1850—1900年升高了1.09 ℃[1]。在未来全球变暖背景下，极端暖事件将进一步增多，热浪发生频率更高，时间更长[2]，加剧了作物遭受热害的风险[3]。自1980年以来，极端热浪很大程度上影响了农业生产和粮食安全，使农业生产的不稳定性增加[4]，给人类社会尤其是农业生产带来了巨大的影响[5-6]。

我国是世界上最大的水稻生产国，水稻种植面积约占全球水稻种植面积的18.5%；水稻总产量居全球首位，约占27.7%[7]。西南地区是我国主要的水稻种植区之一，主要种植一季中稻，2019年其种植面积和产量分别占粮食作物的26.2%和38.4%[8]。水稻在抽穗开花期遇到高温，能使开花期提前[9-10]，致使花药开裂不良、花粉萌发率低和花粉活力下降，最终造成水稻籽粒败育[11-13]；幼穗发育期遇到高温，会抑制颖花分化，导致颖花退化；在灌浆期遇到高温，会缩短灌浆期，阻碍籽粒充实[14]，从而影响单季稻的产量。西南地区单季稻孕穗期至开花期和灌浆期正处于一年中温度最高的夏季及初秋时段，这极大增加了高温热害可能发生的概率。2000年、2003年[15]、2006年[16]以及2011年在西南地区均发生了不同程度的高温热害，特别是2006年发生的川渝地区特大高温干旱灾害，使得单季稻严重减产。因此，研究西南地区单季稻关键生育阶段内高温热害发生规律并分析高温热害的主要影响因素对于科学防灾减灾具有重要意义。

刘佳等[17]选用热害累积指数对1961—2014年四川单季稻抽穗开花期和灌浆期高温热害时空变化规律进行研究发现，高温热害总次数呈显著上升趋势；何永坤等[18]选用日平均温度≥30 ℃且日最高温度≥35 ℃指标分析了1960—2008年四川盆地东部水稻热害，发现不同等级热害的年代际波动明显，热害频发区集中在盆地中部。罗孳孳等[19]选用连续3 d日最高气温≥35 ℃的天数作为热害评估指标分析了重庆水稻高温热害的时空分布，发现自20世纪80年代中期以来，水稻高温热害尤其是重度高温热害的发生呈上升趋势。其中：水稻抽穗扬花期重庆东北部、中部、西南部高温热害较重；灌浆结实期，长江河谷地区高温热害发生较重。韩会庆等[20]选用连续3 d以上日平均温度≥30 ℃或日最高温度≥35 ℃的天数分析了贵州1961—2017年抽穗灌浆高温热害时空特征，表明全省东部是高温热害发生频率高值区。范莉等[21]选用日平均温度≥30 ℃且日最高温度≥35 ℃指标分析了1960—2010年西南地区中稻热害时空分布规律，表明高温热害高值中心在四川盆地东部。

有关高温热害的研究，大多选用连续3 d以上日最高温度超过35 ℃的天数作为评判指标。然而，评判水稻遭受高温热害的程度，应由持续时间和强度共同决定[22]，并且伴随着气候变化，西南稻区沿江河谷和低海拔平坝丘陵区水稻孕穗成熟期常遇高温，严重影响了水稻产量的稳定[23]。2019年发布的GB/T 37744—2019 《水稻热害气象等级》[24]中的危害热积温指数规定以连续3 d以上日最高温度超过水稻热害发生的临界温度35 ℃部分总和划分热害等级。除此之外，对西南地区单季稻孕穗至开花期和灌浆期内气象因子对高温热害的影响研究较少。因此，本研究拟以西南地区单季稻为研究对象，以1981—2020年逐日气象数据为依据，选用危害热积温指数为参数，探究西南地区单季稻孕穗至开花期、灌浆期高温热害的时空变化规律，分析高温热害的影响因素，以期为提高西南地区单季稻防灾减灾能力提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域及数据来源

本研究选用的单季稻生育期数据来自中国农作物生长发育和农田土壤湿度旬值数据集。由于西南地区地势海拔差异较大，为更好的分析单季稻高温热害特征，参考陈超[25]和张建平[26]对四川和西南稻区的划分标准，将西南稻区分为10个区域。本研究主要考虑孕穗至开花期和灌浆期作为单季稻高温热害关键生育阶段，各区域关键生育阶段如表1所示。

表1 西南稻区各区域孕穗至开花期和灌浆期Table 1 Booting to flowering and grain filling stage of rice in various regions of Southwest China

气象数据来自中国地面气候资料日值数据集(V3.0，http:∥data.cma.cn/)，包括1981—2020年西南区域四川省(19个)、云南省(25个)、贵州省(31个)、重庆市(11个)共86个气象台站(不包括西藏、川西高原)的逐日平均气温、最高气温、相对湿度、降水量、日照时数、平均风速。数据经过严格质量控制，缺测率为1‰，选用线性插值方法对缺测数据进行补全。研究区域气象站点分布如图1所示。

图1 西南地区水稻种植区划及气象站点分布图Fig.1 Regionalization of the rice-growing areas and distribution of meteorological stations in the study region

1.2 研究方法

1.2.1危害热积温(Ha)的计算

参考GB/T 37744—2019《水稻热害气象等级》标准[24]，选用危害热积温(Accumulated hot damage temperature, Ha)作为单季稻高温热害指标。危害热积温定义为水稻孕穗至开花期、灌浆期连续高温日数达3 d及以上时，日最高气温高于35 ℃的累积量，计算方法如下：

(1)

(2)

根据GB/T 37744—2019《水稻热害气象等级》标准[24]，将高温热害强度等级划分为轻度、中度、重度3个等级，详见表2。

表2 单季稻高温热害等级划分Table 2 Classification of high temperature damage of single-season rice

1.2.2高温热害特征分析方法

热害站次比(Pj)为某一时间尺度研究区域内发生热害的台站数占全部台站数的比例，用来表征热害影响范围的大小，计算公式如下：

Pj=m/M×100%

(3)

式中：m为发生热害的台站数；M是研究区域内总台站数；j代表不同年份。

热害发生频率用于评判某台站热害发生的频繁程度，用Fi表示，计算公式如下：

Fi=n/N×100%

(4)

式中：下标i代表不同台站；N为该站具完整气象资料的总年数；n为该站发生热害的年数。

热害发生强度用来评估某台站发生灾害的严重程度，记作S，计算公式如下：

(5)

式中：m为发生高温热害站数；i代表不同台站；Hai表示i站发生高温热害时Ha的值。

气候倾向率是研究某一特征量在某段时间内变化趋势时常用的表达方式。用X表示样本量为n的某一气候要素，用t表示对应的年序，拟合得到一元线性回归方程：

X=at+b

(6)

式中：a为回归系数;b为截距。本研究采用最小二乘法估算，以a的10倍(即10a)作为气象要素的气候倾向率。

采用F检验法对拟合的回归方程进行显著性检验(P<0.05)。

1.2.3通径分析

通径分析实质上是标准化的多元线性回归分析，用于分析多个自变量和因变量之间的线性关系，找出自变量对因变量影响的直接效应和间接效应，并且可以直接或间接的描述自变量对因变量的效应[27]。由于异常的高温天气往往与较高的平均气温、高太阳辐射、降水亏缺等息息相关，因此本研究采用通径分析来量化研究常见的气象因子平均气温Ta、最高气温Tmax、降水量p、相对湿度RH、日照时数S、风速WS对危害热积温指数的影响程度，具体方法参考文献[28]。

1.3 空间分布图的生成

空间分布图采用反距离权重(IDW)插值方法进行插值，选用自然间断点分级法对结果进行分类显示。本研究设定栅格尺寸大小均为0.01，生成空间栅格数据，最后用ArcGIS软件制图。

2 结果与分析

2.1 危害热积温的时间变化特征

基于1981—2020年西南地区的逐日最高气温数据，分别计算了四川、重庆、云南和贵州4个省市单季稻孕穗至开花期、灌浆期的Ha，结果分别如图2和图3所示。

由图2可知：西南地区孕穗至开花期Ha的变化趋势最大为重庆，达到每10 a变化8.3 ℃·d，P<0.01达到极显著水平。Ha最高出现在2006年，达到72.0 ℃·d。其中，Ha等级达到中度的有2004年、2005年、2008年、2009年、2012年、2015年、2019年和2020年共8个年份，达到重度的有1992年、1994年、2001年、2006年、2010年、2013年、2014年、2017年和2018年共9个年份。其次为四川，每10 a倾向率变化为1.4 ℃·d，P<0.01达到极显著水平。该地区Ha最高在2006年，达到13.8 ℃·d，2017年次之，为13.7 ℃·d。云南和贵州单季稻Ha均较低，每10 a倾向率变化分别为0.2(P>0.05) 和0.7 ℃·d(P=0.03)，等级较高的是2019年4.4 ℃·d和2013年的8.1 ℃·d，其他年份主要以轻度等级为主。

图2 四川(a)、重庆(b)、云南(c)和贵州(d)单季稻孕穗至开花期危害热积温年际变化Fig.2 Annual variations of Ha on booting to flowering stage of single-cropping rice in Sichuan (a), Chongqing (b), Yunnan (c) and Guizhou (d)

由图3可知：西南地区灌浆期Ha变化趋势最大仍为重庆，达到每10 a变化为6.2 ℃·d，P<0.01达到极显著水平，最高在2006年，达到90.0 ℃·d，其中危害热积温等级达到中度的有1990、1994、2007、2010、2012、2015、2016、2017、2018和2020年共10个年份，达到重度的有2006、2011、2013和2019年共4个年份。其次为四川，倾向率为每10 a增加1.4 ℃·d，P<0.01达到极显著水平。该地区Ha最高在2006年，为16.4 ℃·d， 1997年次之，为14.8 ℃·d，等级最高达到中度。云南和贵州单季稻Ha，每10 a倾向率变化分别为0.1 ℃·d(P=0.03)和0.03 ℃·d(P>0.05)。

图3 四川(a)、重庆(b)、云南(c)和贵州(d)单季稻灌浆期危害热积温年际变化Fig.3 Annual variations of Ha on filling stage of single-cropping rice in Sichuan (a)、Chongqing (b)、Yunnan (c) and Guizhou (d)

统计西南地区1981—2020年各等级高温热害发生的站次比及强度，分析年代际变化，结果如图4所示。由图4(a1)可知:西南地区孕穗至开花期单季稻高温热害发生的站次比平均为24.8%，最高为2017年的39.5%，最低为1987年的7.0%，每10 a倾向率为增加3.4%，P<0.01达到极显著水平，高温热害发生站次比呈上升趋势。其中该地区轻、中、重等级高温热害平均所占比例分别为60.8%、19.7%、19.5%，每10 a倾向率变化分别为-7.9%、0.9%和7.0%，由此可知西南地区单季稻孕穗期至开花期发生轻度高温热害范围较广，但高温热害变化趋势是轻度等级向中、重度等级转变，且重度等级所占比例增幅较大。关于总站次比的年代际变化，1980年代至2010年代平均站次比分别为19.9%、21.7%、27.2%和30.2%，变化趋势逐渐上升。由图4(a2)可知:西南地区孕穗至开花期单季稻高温热害强度平均为454.3 ℃·d，最高为2017年的284.8 ℃·d，最低为1987年的33.4 ℃·d，每10 a倾向率变化为145.2 ℃·d，P<0.01达到极显著水平，高温热害强度呈上升趋势。其中各等级高温热害平均所占比例分别为33.27%、26.37%、40.36%，每10 a倾向率变化分别为-11.4%、-0.5%、11.9%，由此可知西南地区单季稻孕穗期至开花期发生高温热害强度重度等级较大，变化趋势是轻、中度等级向重度等级转变，重度等级所占比例上升较大。高温热害强度年代际变化，1980年代至2010年代分别为257.5、306.4、544.2 和709.1 ℃·d，呈现逐渐上升趋势。

图4 西南地区单季稻高温热害站次比及强度时间变化Fig.4 Changes of station ratio and intensity of high temperature damage of single-cropping rice in Southwest China

由图4(b1)可知:西南地区灌浆期单季稻高温热害站次比平均为11.1%，最高为2006年的26.7%，最低为1987年的1.2%，每10 a倾向率变化为2.7%，P<0.01达到极显著水平，高温热害发生站次比呈上升趋势。其中轻、中、重等级高温热害平均所占比例分别为65.1%、18.1%、16.8%，每10 a倾向率变化分别为-13.8%、4.1%和9.7%，由此可知西南地区单季稻灌浆期发生高温热害轻度等级范围较广，但其变化趋势是轻度等级向中、重度等级转变，且重度等级所占比例增幅较大。总站次比年代际变化，1980年代至2010年代平均站次比分别为7.7%、9.5%、10.8%和16.2%，为逐渐上升趋势。由图4(b2)可知:西南地区灌浆期单季稻高温热害强度平均为219.5 ℃·d，最高为2006年的1 359.0 ℃·d，最低为1987年的3.8 ℃·d，每10 a倾向率变化为97.9 ℃·d，P=0.011达到显著水平，高温热害强度呈上升趋势。其中各等级高温热害平均所占比例分别为47.3%、22.9%、29.9%，每10 a倾向率变化为-17.5%、1.6%和15.9%，由此可知西南地区单季稻灌浆期发生高温热害强度重度等级较大，变化趋势是轻度等级向中、重度等级转变，且重度等级所占比例上升较大。高温热害强度年代际变化，1980年代至2010年代分别为82.3、166.0、234.6和395.1 ℃·d，为逐渐上升趋势。

2.2 高温热害的空间变化特征

以连续3 d以上最高温度大于等于35 ℃为高温日数识别标准，分别计算西南地区的高温日数和变化趋势，结果见图5。可见：1981—2020年西南地区单季稻孕穗期至开花期高温日数平均为1.4 d，高值区主要在四川稻区西北部和云南南部地区，达2.7 d以上，低值区在云南西北部和东北部以及四川稻区西南部地区，在1 d以下；每10 a高温日数平均变化趋势为-0.02 d，有44.19%的站点呈增加趋势，其中云南澜沧增幅最大，每10 a变化为0.28 d。灌浆期高温日数平均为0.7 d，高值区主要在四川稻区中部和北部和云南南部以及西北部华坪等地区，达1.5 d以上，低值区在云南西北部和东北部、四川稻区西南部以及贵州大部分地区，每10 a平均变化趋势为0.02 d，有58.14%的站点呈增加趋势，其中重庆酉阳增幅最大，每10 a平均变化为0.33 d。

图5 1981—2020年西南地区单季稻高温日数的空间分布和变化趋势Fig.5 Spatial distribution and trends of high temperature days of single-cropping rice from 1981 to 2020 in Southwest China

西南区域单季稻孕穗至开花期、灌浆期不同等级高温热害发生频率如图6所示。由图6(a1)可见：西南区域孕穗至开花期高温热害发生总频率高值中心在四川盆地东北部、重庆大部、贵州东北部和南部部分地区以及云南元江地区，高值区发生频率为75.0%～100%。热害发生频率最高的站点为重庆的万州和丰都，均达到100.0%，发生频率的站点平均值为24.8%，空间分布总体呈现东北高、西南低趋势。由图6(a2)可见：轻度热害发生频率高值区在四川盆地及周围地区、重庆西部、贵州东北部、东南部和南部，云南元江地区，高值区发生频率为37.0%～57.0%，发生频率最高站点为贵州罗甸，达到57.5%。轻度热害发生频率总体空间分布仍呈现东北高、西南低的趋势。由图6(a3)可见：中度热害发生频率高值区在重庆西部和中部地区、贵州东北部和东南部、云南元江地区，高值区发生频率为22.0%～38.0%。中度热害发生频率最高站点为贵州榕江，达到37.5%。由图6(a4)可见：重度热害发生频率高值区在重庆西部和中部地区，高值区发生频率为22.0%～38.0%。重度热害发生频率最高站点为重庆万州，达到55.0%。

由图6(b1)可知：西南区域灌浆期高温热害发生总频率高值区在四川盆地的东南部、重庆大部以及云南元江地区，高值区发生频率为47.0%～73.0%。热害发生频率最高的站点为四川的叙永，达到72.5%，发生频率的站点平均值为11.1%，空间分布总体呈现东北高、西南低趋势。由图6(b2)可知：轻度热害发生频率高值区在四川盆地东南部和云南元江地区，高值区发生频率为27.0%～48.0%，发生频率最高站点为四川宜宾，达到47.5%。总体空间分布仍呈现东北高、西南低的趋势。由图6(b3)可知：中度热害发生频率高值区在重庆西南部和东北部地区、四川东南部，高值区发生频率为14.0%～28.0%，发生频率最高站点为重庆綦江，达到27.5%。由图6(b4)可知：重度热害发生频率高值区在重庆东北部、中部和西南地区以及四川盆地东南部地区，高值区发生频率为18.0%～27.0%，发生频率最高站点为重庆万州和丰都，均达到27.5%。

图6 西南地区单季稻高温热害发生频率空间分布Fig.6 Spatial distribution of the frequency of high temperature damage of single-cropping rice in Southwest China

2.3 气象因子对危害热积温的影响贡献分析

利用通径分析方法，研究最高气温(Tmax)、平均气温(Ta)、降水量(p)、平均相对湿度(RH)、日照时数(S)、平均风速(WS)对危害热积温(Ha)的影响程度。表3为在孕穗至开花和灌浆期2个时期内各气象因子对Ha的直接作用(通径系数)，表4为各气象因子对Ha的总贡献。

在由表3可知通径系数正值表示气象因子对Ha正相关，为引起高温热害的气象因素。结合表3和表4可知：孕穗至开花期内对Ha影响最大的因素是平均相对湿度，其对Ha作用为负相关，直接通径系数为-0.440，对回归系数贡献值是-0.765；其次是最高气温，其对Ha作用是正相关，直接通径系数为0.425，对回归系数贡献值是0.822。灌浆期内对Ha影响最大的因素是平均相对湿度，其对Ha的作用为负相关，直接通径系数为-1.038，对回归系数的贡献值为-0.768；其次是降水量，其对Ha的作用为正相关，直接通径系数为0.303，对回归系数的贡献值为-0.495。表4是各气象因素对Ha的间接影响，可以看出，在2个关键生育时期内，与平均气温和最高气温相关的通径系数基本为正值，与平均相对湿度相关的通径系数大多为负值。

表3 气象因子对危害热积温的直接通径系数Table 3 Direct path coefficient of the meteorological factors to Ha

由各气象因子间的间接作用可知各气象因子间相互影响，因而Ha变化受各气象因子共同作用。根据表4中结果，对孕穗期至开花期和灌浆期各气象因子对Ha的正相关影响大小排序，可发现孕穗至开花期为:平均气温、最高气温、日照时数、平均风速;灌浆期为：日照时数、平均气温、平均风速、最高气温。对Ha负相关影响因素大小，孕穗至开花期和灌浆期均为：相对湿度、降水量。

表4 气象因子对危害热积温的相对影响Table 4 Relative contributions of meteorological factors to Ha

3 讨论与结论

3.1 讨论

本研究采用2019年发布的GB/T 37744—2019 《水稻热害气象等级》国家标准，并结合根据区域地形特点、农业气候特征划分的西南地区单季稻生育时期，利用倾向率、通径分析等分析方法，计算了1981—2020年西南地区单季稻孕穗期至开花期、灌浆期不同等级高温热害的站次比、强度、发生频率和气象因子对高温热害发生的直接通径系数及相对贡献，研究了西南地区单季稻高温热害发生的时空分布规律及影响因素。

选用危害热积温指数Ha，以35 ℃作为水稻关键生育时期高温热害致灾阈值，通过计算连续3 d以上日最高气温超过35 ℃的部分的和作为指标对单季稻高温热害进行评估，综合考虑了高温热害发生的强度及持续天数，相较已有的研究进一步量化了单季稻高温热害发生的强度。然而，需要注意的是，随着农业育种水平的提高，单季稻品种耐热性也在提高，对于量化高温热害的阈值范围也需根据实际灾情情况进行调整。在NY/T 2915—2016 《水稻高温热害鉴定与分级》[29]标准中，对于孕穗期至开花期以及灌浆结实期的高温热害，将阈值提高到了38 ℃，但其仅考虑了持续时间，未考虑高温热害的累积强度。未来工作可考虑基于38 ℃阈值指标，综合考虑强度和持续天数，根据水稻实际灾损情况建立水稻高温热害指标进行研究。

本研究结果表明，1981—2020年西南地区单季稻孕穗至开花期和灌浆期高温热害发生范围(站次比)和强度均呈现显著的上升趋势，年代际变化呈现阶梯式上升趋势，2个生育时期均表现为轻度热害逐渐向重度热害转变；空间分布上，重庆和四川盆地东部是单季稻重度高温热害频发区域，贵州和云南发生高温热害频率较低，但在贵州东部部分地区及云南元江干热河谷区域高温也经常发生。已有关于西南地区单季稻高温热害的研究得出，西南地区单季稻高温热害发生范围呈现增多趋势，四川盆地东部、盆中浅丘区及盆南丘陵区和贵州的东部为高温热害频发区，本研究结果与其基本一致[17-21]。值得注意的是，云南的元江地区孕穗期至开花期和灌浆期的热害总频率分别为95.0%和52.5%，在2001—2020年内相较1981—1999年，中、重度热害发生频率由0.0%上升至30.0%，增幅较为明显，该地区需防范高温对单季稻生长发育造成的损害。已有研究表明西南地区高温热害在进入21世纪后将持续偏多，本研究发现，在2016年以后，孕穗至开花期发生高温热害站次比呈下降趋势，说明在气候变化背景下，极端天气的发生规律愈加不可预测，需加强在单季稻不同的生育时期灾害发生规律的研究，提高气象灾害预警技术，因地制宜，防范高温热害对单季稻生产的危害。

通过通径分析方法，本研究发现影响西南地区单季稻孕穗期至开花期Ha变化最主要的气象因子是最高气温，在灌浆期内为日照时数；负相关影响因素在2个时期内均为相对湿度和降水量。在对气象因子对危害热积温的直接通径系数分析中，发现降水量对Ha的直接通径系数均为正，表明降水量为引起Ha的因素。推测其原因为在孕穗期至开花期和灌浆期内平均降水量处于较低水平，对空气温度的影响较小，而在降雨过后形成晴朗天气，日照时数增加，从而更有利于高温热害的形成。这也会导致干旱和高温同时发生的频率进一步升高[30]，而高温和干旱对单季稻的复合胁迫将大于单一胁迫的影响[31-32]。西南地区夏秋季降水呈现时间和空间不均一性[33-34]，若季节性干旱和高温热害同时发生，可能引发大面积病虫害，将严重威胁粮食生产安全，需对复合灾害的发生规律进行分析，并根据不同地域特点调整单季稻播期以及选用抗逆性品种进行生产，以减轻灾害对单季稻产量的影响，以上工作有待今后做进一步研究。

3.2 结论

本研究选用危害热积温指数，利用通径分析方法，分析了西南地区单季稻高温热害的时空特征及其影响因素，主要结论如下：

1)1981—2020年西南地区孕穗期至开花期、灌浆期危害热积温、高温热害发生站次比和强度变化总体呈现上升趋势。孕穗期至开花期和灌浆期内危害热积温(Ha)增幅重庆最高，四川次之，云南和贵州处于较低水平；2)孕穗至开花期、灌浆期高温热害发生站次比和强度总体呈上升趋势，孕穗期至开花期相较灌浆期增幅更为明显。站次比和强度年代际变化均呈现增加趋势；3)孕穗至开花期、灌浆期高温日数和热害发生频率空间分布相近，均呈现东北高、西南低的分布特征；热害发生频率高值区在四川盆地的东北部、重庆大部及云南元江地区，重度热害高值区主要在重庆西部和中部地区。灌浆期热害发生总频率高值区在四川盆地的东南部、重庆大部以及云南元江地区，重度热害高值区主要在重庆大部以及四川盆地东南部地区；4)在各气象因子对Ha的通径分析中，孕穗期至开花期最高温度对Ha相对贡献达到0.822，灌浆期日照时数对Ha相对贡献值达到0.541。影响西南地区单季稻孕穗期至开花期Ha变化的最主要的正相关气象因素是最高气温，在灌浆期内为日照时数；负相关影响因素在2个时期内均为相对湿度和降水量。