曹县冬小麦拔节期的霜冻害危险性分析与灾损评估

王磊 李萌

摘要 选用曹县1981—2010年连续种植30年的农业气象观测站农作物生育期间的气象数据进行建模和分析，统计小麦各阶段生育期的降水、日照时数、平均气温、日最高气温、日最低气温等气象因子，用SPSS软件分析产量和气象因子的关系，计算各因子对产量的贡献程度；采用现代气候诊断分析方法，分析曹县初霜冻日、终霜冻日和无霜冻期的变化特征；以生育降水、月平均气温、月降水量、月日照时数、日较差、生育期极端最低气温为因变量，对曹县生长关键期冬小麦产量隶属函数模型，建立小麦产量预报方程。探讨定量确定小麦拔节期间冻害指标和实现其监测与灾损评估的技术方法，开展曹县冻害灾害风险分析，以期为减轻霜冻害对冬小麦的危害，促进农业增收、农业增效提供气象服务依据。

关键词 气象因子；冬小麦产量；霜冻害；致灾因子；相关性

中图分类号：S425 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）12–0-03

Risk Analysis and Damage Assessment of Frost Damage during the Jointing Period of Winter Wheat in Caoxian County

Wang Lei et al（Caoxian Meteorological Bureau， Caoxian， Shandong 274400）

Abstract Using meteorological data from the agricultural meteorological observation station in Cao County， which has been continuously planted for 30 years from 1981 to 2010， modeling and analysis were conducted. Meteorological factors such as precipitation， sunshine， average temperature， daily maximum temperature， and daily minimum temperature during each stage of wheat growth were statistically analyzed. The relationship between yield and meteorological factors was analyzed using SPSS software， and the contribution of each factor to yield was calculated; Using modern climate diagnostic analysis methods， analyzed the variation characteristics of the first frost day， final frost day， and frost free period in Cao County; Using precipitation， monthly average temperature， monthly precipitation， monthly sunshine hours， daily range， and extreme minimum temperature during the growth period as dependent variables， a membership function model for winter wheat yield during the critical growth period in Cao County was established， and a wheat yield prediction equation was established. Exploring the quantitative determination of frost damage indicators during wheat jointing and the technical methods for monitoring and disaster assessment， conducting risk analysis of frost damage in Cao County， reducing the harm of frost damage to winter wheat， can provide meteorological service basis for promoting agricultural income and efficiency.

Key words Meteorological factors; Winter wheat yield; Frost damage; Disaster causing factors; Correlation

曹縣小麦生产是全省粮食稳定的支柱，对保障山东省农业优势产业的发展具有重要的作用。随着气候变暖，小麦抗寒能力下降，小麦遭受霜冻害影响的可能性增大，霜冻害成为小麦生产的重大灾害之一[1]。国内外专家从霜冻的发生、发展和结束的规律及其影响因素、霜冻灾害评估与防冻害措施等角度开展了研究[2-3]。综合分析了曹县地区冬小麦，研究小麦霜冻害的基本特征，根据1981—2010年期间霜冻害发生时间的长短、初霜终霜日及无霜日的日期变化趋势等判断分析对小麦生长发育的影响，霜冻发生期间，小麦生长发育期的日照、降水、最高最低气温等因子对小麦的影响程度建立灾害指标，制作预报模型，对低温等各气象因素对小麦产量的影响定量化，探讨小麦拔节期冻害指标，开展冻害灾害风险分析，提供及时有效的气象服务，及时采取防治措施和补救措施，降低霜冻害对小麦最终产量的影响，保证小麦稳产[4-5]。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

小麦产量数据源于曹县国家气象观测站、农业气象观测站、曹县农机局，包括曹县的1981—2010年连续种植30年的农业气象观测站的各生育期天气现象资料（最高气温、日最低气温、平均气温、降水量、日照、降水），分别选取农作物生育期间的气象数据进行建模和分析。

曹县气象灾害历史灾情统计数据选用1981—2010年间曹县冬小麦总产量和种植面积产量及代表站点小麦的生育期观测数据，发育期资料包括播种—出苗、开始越冬、返青拔节孕穗、抽穗扬花和灌浆成熟等5个发育期。

1.2 研究方法

将小麦的生长发育过程中的降水量、日照时数、平均气温、最高气温、最低气温，用相关性分析产量和气象因子的关系，计算各因子对产量的贡献程度。

（1）从霜冻发生频率的角度：采用现代气候诊断统计和分析方法，分析曹县初、终霜和无霜期的变化特征。

（2）从霜冻发生强度的角度：生育期降水量、平均气温、降水量、日照时数、生育期极端最低气温为因变量，应用多元线性回归方法，对曹县拔节期冬小麦产量隶属函数模型，建立小麦产量预报方程，利用散点图分析小麦的实际产量和预测产量的拟合度。

2 结果与分析

2.1 初霜期、终霜期和无霜期的变化趋势

形成霜冻的因素有暖冬、干旱、高低温交替、极端低温天气过境，以及阴晴转换瞬间完成。霜冻对农业生产影响极大，一般发生在春、秋季，是一种分布广泛的农业气象灾害。春季幼苗生长期间遭受终霜冻危害，幼苗会冻死、冻伤，秋初农作物尚未成熟，遭遇初霜冻危害，从而影响作物产量[6]。

低温对小麦的伤害程度除了与低温程度有关，还与低温持续时间、初霜开始时间和终霜结束时间有关。时间长短的不同，对小麦的造成的灾害程度不同，低温敏感性随着持续时间的不同随之变化，时间越短，敏感性越强，反之越小[7-8]。

统计1981—2010年的初、终霜冻和无霜期，曹县平均初霜冻日是10月30日，最早出现在10月10日（1981年），最晚出现在11月15日（2005年），极差36 d；平均终霜冻日是3月30日，最早出现在3月7日（2003年），最晚出现在4月26日（1990年），极差50 d。平均无霜期为215 d，最长241 d（1984年），最短176 d（1991年），极差65 d。将初（终）霜冻日定义为：秋季（春季）的日最低气温首次出现≤0 ℃或≥0 ℃的日期[9]。

分析1981—2010年期间初、终霜冻日变化特征，可以了解曹县霜冻日期的变化。表1给出了曹县各年代霜冻发生情况与多年平均值的差值。对于初霜冻日而言，正（负）值表示该年代的初霜冻开始早（晚）；对于终霜冻日而言，正（负）值表示该年代的终霜冻结束早（晚）；对于无霜冻期而言，正（负）值表示其缩短（延长）[10]。

由表1可知，20世纪80年代，初霜冻日开始最早，终霜冻日结束最晚，无霜冻期最短。20世纪80年代至21世纪，初霜冻日呈逐年推迟、终霜冻日呈逐年提前，无霜冻期呈逐年延长趋势。21世纪以来呈现终霜冻日提前结束最早，初霜冻日推迟开始最迟，无霜冻期最长的气候特征；进而说明近20年氣候变暖的事实，21世纪以来表现尤其突出[12]。

气候变暖增加了霜冻天气的不确定性，温度升高则小麦生育进程加速，从而使小麦生育期提前，因此小麦没有足够的春化作用而表现为植株稚嫩，在拔节期—开花期期间植株含水量较多，小麦抗寒能力减弱，霜冻害的影响更大。

2.2 冬小麦产量与各生育期的相关性分析

由表2可知，与小麦产量显著正相关的有越冬期的降水量、播种—出苗期和抽穗扬花期日照时数、灌浆成熟期的日照和最高气温；与产量呈显著负相关的有播种期的最低气温、成熟期的降水、与灌浆成熟期的降水、返青拔节孕穗期的最低气温。

总体来说，曹县小麦产量不仅与小麦返青拔节孕穗期最低气温明显相关，同时灌浆成熟收获期的温度、光时数、降水量是重要影响因子。

2.3 小麦返青拔节孕穗期致灾因子分析

从表2可知，3个气象要素与小麦产量相关性较高，分别是播种期、拔节期最低气温和成熟期降水，相关系数分别为-0.235、-0.361和-0.446。

经比较表明，小麦返青拔节期最低气温对产量减少的影响程度大，最低气温在其他生育期环节与产量并没有直接相关的关系。

3—4月，此时若降温强度越大，来临越晚，持续时间越长，越反复，冻害越重[11]。曹县霜冻时间多在4月上中旬，若冷空气活动频繁，小麦生育期在拔节至孕穗阶段，植株组织幼嫩，含水量大，属于低温最敏感期，抵抗低温能力大大削弱，增加了霜冻灾害的风险。

2.4 小麦产量模型预报特征

利用曹县农业气象观测站1981—2010年冬小麦拔节期观测资料及同期逐日气象数据，将小麦发育期分为播种—越冬、越冬期、返青拔节孕穗期、抽穗扬花期和灌浆5个主要发育阶段，应用多元线性回归方法建立小麦产量预报方程，运用模糊数学理论，采用相关分析法，以生育降水量、月平均气温、月降水量、月日照时数、日较差、生育期极端最低气温为因变量，对曹县生长关键期冬小麦产量隶属函数模型。

设因变量Y与自变量X1，X2，…，Xn有线性关系，建立n元线性回归方程：Y=B0+B1X1+…+BnXn+e（其中，B0，B1，

…，Bn表示回归系数，e表示残差）。在选取预报因子时，应用到皮尔逊（Pearson）相关系数用r表示，设有2个变量X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…，Yn，则相关系数公式为：

（-1.0＜r＜1.0）

当r＞0正相关，当r＜0负相关，r的绝对值越大，表明2个变量之间的相关性越显著[12]。

经过多元线性回归，得出如下方程：

Y=3720.448-16.9025X1+53.6563X2-3.5519X3-0.74044X4-149.826X5

其中，X1表示降水、X2表示平均温度、X3表示日照、X4表示最高温度、X4表示最低温度。

利用上述预报模型进行回归检验，对小麦拔节孕穗期进行模拟，Y表示小麦产量。复相关系数R2=0.142 233，虽然效果不是很理想，但基本趋势一致，总体上可以反映生育期各气象要素对曹县冬小麦产量的影响。

从此方程可以看出，在拔节孕穗期，温度高低能决定小麦穗的大小，温度适宜有利于每穗小穗数和小花数增多，增加小麦最终产量。总之，影响小麦最终产量因子不是单一因子影响，生育期内光、温、水的合理搭配亦是关键。

2.5 预报模型的拟合与检验

根据所建立的预报模型进行，拟合样本，拟合率较好。如图1所示，标准误差越小，拟合程度越好。小麦生育期内光温水搭配合理的年份气候产量较高，反之较小。有些年份发生了春季冻害，冻害持续时间较短，冻害程度小，后期采取补救措施，小麦产量也会很高，达到丰产。误差的存在说明霜冻是影响最终产量的因子之一。

3 结论

（1）低温对小麦的伤害程度除了与低温程度有关，还与低温持续时间、初霜冻开始时间和终霜冻结束时间有关。三者共同影响小麦关键生育期正常进度，进而显著增加了低温胁迫发生的频率和风险。

（2）最低气温是小麦在拔节孕穗期的主要致灾因子，拔节孕穗期的最低气温与小麦产量呈极显著负相关。

（3）预报方程误差的存在说明霜冻只是对产量构成威胁的一部分，拔节期间霜冻灾害并不是小麦产量的唯一致灾因子，小麦品种、种植的地理位置、栽培管理方式及后期防御措施等也是影响小麦产量的因素，在实际应用分析时需综合判断。预报方程有区域性，未来需要在大区域上测试此算法并进行参数本地化。

参考文献

[1] 叶殿秀，张勇.1961—2007年我国霜冻变化特征[J].应用气象学报，2008，19（6）： 661-665.

[2] 郝志新，鄭景云，陶向新.气候增暖背景下的冬小麦种植北界研究：以辽宁省为例[J].地理科学进展，2001（3）：253-260.

[3] 冯玉香，何维勋，孙忠富，等.我国冬小麦霜冻害的气候分析[J].作物学报， 1999（3）：335-340.

[4] 冯玉香，何维勋.霜冻的研究[M].北京：气象出版社，1996.

[5] 张雪芬，余卫东，王春乙，等.WOFOST模型在冬小麦晚霜冻害评估中的应用[J].自然灾害学报，2006（S1）：337-341.

[6] 伏洋，李风霞，张国胜.德令哈地区霜冻灾害气候指标的对比分析[J].中国农业气象，2003（4）：9-12.

[7] 包云轩，王莹，高苹，等.江苏省冬小麦春霜冻害发生规律及其气候风险区划[J].中国农业气象，2012，33（1）：134-141.

[8] 任曙霞，朱敏华，时敦伦，等.连云港市霜冻变化趋势分析[J].江苏农业科学， 2011，39（3）：492-494.

[9] 王秀萍，任国玉，赵春雨，等.近46年大连地区初、终霜冻事件和无霜冻期变化[J].应用气象学报，2008，19（6）：673-678.

[10] 梁进秋，贾利芳，何正梅，等.大同市近50年霜冻及其异常事件变化特征分析[J].中国农业气象，2010，31（S1）：124-128.

[11] 林晓梅，岳耀杰，苏筠.我国冬小麦霜冻灾害致灾因子危险度评价：基于作物生育阶段气象指标[J].灾害学，2009， 24（4）：45-50.