气候条件对黄淮南片小麦产量的影响※

●周景春 周素英 王苏瑶 刘 璐 张存岭

（1.濉溪县气象局 安徽 淮北 235100；2.濉溪县农业科研试验站 安徽 淮北 235100；3.淮北市气象局 安徽 淮北 235100）

全球气候变化已成为事实，极端天气事件发生频率不断上升，极端天气事件造成的气象灾害成为影响农作物产量年际波动的最主要因素[1]。作物生长发育及产量与光、热、水、相对湿度条件之间的关系错综复杂，同时受因子组合的影响。一个因子或多个因子对农作物生长的正效应可能被其他因子加强，也可能被减弱，甚至完全抵消。冬小麦生长周期经历秋、冬、春、夏四季，受气象条件影响较大。作为小麦最大的主产区，黄淮麦区种植面积约1100 万公顷，占全国的44%。黄淮麦区属于暖温带半湿润季风气候，光热资源丰富，较为适宜的气候条件有利于获得优质、高产小麦。

目前，围绕气象因子对冬小麦产量的影响已有一些研究成果。王妍等[2]采用趋势分析和线性回归法研究了1960～2019 年我国冬小麦主产区产量与气象因子间的回归关系，结果表明：气象因子对产量贡献率的排序为气温日较差＞日照时数＞有效降水＞冷积温＞平均气温＞热积温。吴冰洁[3]等采用1988～2015 年华北平原冬小麦种植区46 个市的统计产量和相应气象站点的逐日气象资料，构建气象产量与生长季主要气象因子的多元统计关系，结果表明：生长季日照时数、温度和降水量的年际变化影响了17%～78%的气象产量变异，气象因子对产量变异的影响受品种和管理措施等影响呈现较大的空间差异。刘淑云等[4]利用微山县、肥城市和东明县1980～2009年的小麦平均产量与气象数据，研究鲁西南冬小麦产量与各气象因子之间的相关关系，结果表明：6 月上旬平均风速与产量呈负相关，3 月上旬最低气温、10 月至翌年5 月平均气温与产量呈正相关。胡园春等[5]利用灰色关联度和逐步回归分析法，对鲁南地区2008～2017 年冬小麦产量和主要气象因子的关系进行分析，结果表明：影响鲁南地区冬小麦产量的主要气象因子是≥10℃积温、降水量、≥0℃积温、冷量、≥20℃积温和日照时数。这些都是采用时间系列数据，集中分析某一地域不同阶段高产的敏感因子。不同地区、不同阶段作物生长对气象因子的敏感性不同。选取丰乐-新世纪联合体黄淮南片区域试验和生产试验资料，利用空间系列数据分析气象条件对冬小麦产量的影响。为应对气候变化，改进栽培管理措施，实现趋利避害提供依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

1.1.1 产量来自2017～2019 年丰乐联合体黄淮南片区域试验和2019～2020 年新世界联合体生产试验汇总材料，由濉溪县农业科研试验站提供。区域试验承试点25 个，分别设在河南省（信阳、内乡、平顶山、焦作、荥阳、周口、新乡、濮阳、商丘、延津）、安徽省（亳州、阜阳、阜南、涡阳、宿州、濉溪）、江苏省（淮安、阜宁、连云港、宿迁、徐州）、陕西省（杨凌、岐山、大荔、三原）。2017～2018 年2 组参试种共22 个，汇总试点23 个（安徽阜南、河南周口试点未汇总）；2018～2019 年2 组参试种24 个，汇总试点23 个（陕西杨凌、岐山试点未汇总）。生产试验22 个试点，分别设在河南省（鹤壁、焦作、平顶山、濮阳、新乡、荥阳、周口、驻马店、商丘）、安徽省（阜阳、濉溪、涡阳、新马桥、宿州）、江苏省（淮安、阜宁、连云港、宿迁、徐州）、陕西省（岐山、华阴、三原），2 组参试种共9 个，汇总试点21 个（岐山试点未汇总）。各试点均按统一方案实施，对照品种均为“周麦18”。共72 点次，其中67 点次参与汇总。2021 年“濉1309”“濉1615”“烟农1212”和“荣华116”通过国审，2022 年“新世纪169”“顺麦9 号”“沃麦168”通过国审。

1.1.2 气象资料来源于国家级气象局资源共享网站和安徽省气象局。

1.2 分析方法

1.2.1 气象数据处理将逐日气象数据处理到月尺度，得月均温、月均日最高气温（简称高平，）、月均日最低气温（简称低平，）、月均气温日较差（月均温差，）、最高气温（Th）、最低气温（Tl）和月均空气湿度（H）、降水量（P）、日照时数（S）。

1.2.2 分析方法2017～2020 年区域试验有16个共同汇总点。以此为对象，依空间指数（R）拟合试点平均和完成试验程序参试品种（包括对照“周麦18”，共10 个）的趋势产量（Yt）。

式中，Y3a表示试点3a 平均产量；K代表平均增长率（依据区域内统计数据或文献资料取得这里取1∙90%）。趋势产量直线回归拟合方程，详见表1。

表1 趋势产量直线回归拟合方程

以相对气象产量（Yw）表征产量波动。

式中Yi表示试点和完成试验程序参试品种实际产量。

采用直线相关法分析逐月气温、降水量、日照时数和空气湿度与相对气象产量的关系，并对相关系数进行显著性检验（P＜0∙10 表示弱相关，P＜0∙05 表示显著相关，P＜0∙01 表示极显著相关）。

以月为时间段，选取与多数品种相对气象产量相关（P＜0∙1）的气温指标，逐步回归建立试点气象产量与气温的多元回归关系，用F检验法进行显著性检验，判定影响气象产量的主要气温指标；添加与多数品种相对气象产量相关（P＜0∙1）的空气湿度、降水量、日照时数，建立试点气象产量与气象因子的多元回归关系，判定逐月主要气象限制因子。

2 结果与分析

2.1 黄淮南片小麦生长期气候特征

黄淮南片小麦生长期气候条件，见表2。

表2 黄淮南片2017～2020 年小麦生长期气候条件

黄淮南片小麦一般10 月中旬播种，翌年6月上旬收获。2017～2018 年、2018～2019 年和2019～2020 年3 个生产周期67 点次平均，10 月至 翌 年5 月 平 均 气 温1∙2～22∙2℃，高 平5∙4～27∙9℃， 低 平-2∙1～16∙9℃， 月 均 温 差7∙6～11∙0℃，最高气温13∙2～36∙0℃，最低气温-7∙8～10∙7℃；空气湿度61∙5%～70∙3%，降水量13∙8～54∙9 mm，日照时数92∙4～203∙0 h。最低气温、降水量变异系数（CV）大。6 个气温指标均以5 月最高（大），1 月最低（小），呈开口向上抛物线变化趋势，冬季变异系数较大。

据丰乐-新世纪联合体黄淮南片小麦区域试验总结：

2017～2018 年，小麦从播种到收获，经历了迟播、干旱、低温冷害、阴雨寡照、雨后高温等灾害性天气的考验，经过了白粉病、叶（条）锈病、赤霉病等病害的侵袭，品种优劣俱见。产量三要素明显下降，较常年减产约30%，是近十年来产量最低的一年。2017 年9 月至10 月18 日，一直阴雨，前茬收获、整地播种较常年推迟15 d。2018 年4 月4 日出现剧烈降温过程，发生大面积低温冷害（试点平均4 月上旬最低气温1∙3℃），生产上种植的所有品种都受到不同程度冻害，不孕小穗大量增加，有效穗、穗粒数减少。5 月5 日～25 日持续20 d 的降雨和低温寡照，导致灌浆时断时续。5 月25 日雨停，28 日气温迅速回弹到32∙6℃，出现高温逼熟。

2018～2019 年气象因素利于小麦的生长发育，产量三要素均增加明显，品种产量潜力得以发挥，中强筋品种表现尤为明显，耐旱、耐热性不足的品种千粒重略降，生产上大面积出现9750 kg/hm2以上的高产典型。

2019～2020 年小麦生育期间的气候条件利弊各半。冬季冻害较轻，春季冻害中等发生，倒伏发生较轻，条锈病中等偏重发生，叶锈病和白粉病中度发生，其他病害轻。产量较去年略减产，有效穗数略增，穗粒数减少，千粒重与常年持平。3 月及4 月上中旬气温反复无常，4 月上旬最低气温试点平均3∙2℃，一些抗寒差的品种表现为部分小穗不实或缺粒。开花期温度较低，部分敏感品种出现开颖现象，花粉败育，造成缺粒。

2.2 气象因子对黄淮南片小麦产量的影响

2.2.1 气温分析表明10 月平均气温、高平、月均温差与相对气象产量弱至极显著正相关，相关系数高平、月均温差为主导因子。11 月月均温差、最高气温与相对气象产量极显著负相关，相关系数＜Th，均为主导因子。12 月平均气温、高平、月均温差、最低气温与相对气象产量负相关，相关系数高平、最低气温为主导因子。1 月平均气温、高平、低平、最高气温、最低气温与相对气象产量显著至极显著正相关，相关系数最高气温、高平是主导因子。相对气象产量与2 月高平、月均温差、最高气温显著至极显著负相关，与最低气温极显著正相关，最高气温、最低气温为主导因子。相对气象产量与3 月低平、最高气温负相关，与最低气温正相关，其中最高气温相关性达极显著水平，为主导因子。相对气象产量与4月高平显著至极显著负相关，与最低气温极显著正相关，都是主导因子。5 月最高气温、月均温差与相对气象产量显著至极显著正相关，最高气温为主导因子（表3 和表4）。

表3 气温与相对气象产量的相关系数

表4 试点气象产量气温主导因子

2.2.2 空气湿度相关分析表明，相对气象产量与10 月、翌年3 月和5 月空气湿度显著至极显著负相关，与11 月、12 月和翌年2 月空气湿度弱至极显著正相关（表5）。3 月空气湿度大，易引发纹枯病侵染；5 月空气湿度大，易造成锈病、白粉病流行。

表5 空气湿度与气象产量的相关系数

2.2.3 降水量相关分析表明，相对气象产量与10 月、3 月和5 月降水量弱至极显著负相关，与11 月、12 月降水量极显著正相关（表6）。

表6 降水量与相对气象产量的相关系数

2.2.4 日照时数相关分析表明，相对气象产量与10 月日照时数显著至极显著正相关，与11 月、12 月和翌年2 月日照时数极显著负相关（表7）。

表7 日照时数与相对气象产量的相关系数

2.3 不同阶段试点产量限制因子

2.3.1 冬前10 月试点产量限制因子是高平、空气湿度和降水量，日最高气温持续偏高、空气干燥和适当的降水对整地、播种、出苗有利。2017 年9 月至10 月18 日阴雨连绵，导致播期推迟15 d 左右。

11 月限制因子是降水量和日照时数，一定的降水和较少的日照，对保证齐苗和苗期生长有利[6]。12 月限制因子是月均温差、最低气温和日照时数。最低气温低于0℃，有利于抗寒锻炼，提前完成春化作用。苗后冬前需要较多的降水和较少的日照时数（表8）。

表8 试点气象产量主要限制气候因子

2.3.2 越冬期1 月限制因子是高平和最高气温，温度过低不利于小麦的安全越冬，这主要与该区域的生态特点和品种选择有关。2 月限制因子是最高气温、最低气温和日照时数。最高气温较低、最低气温较高、日照时数较少，对穗分化延长有利。

2.3.3 返青—抽穗开花3 月限制因子是最高温度和空气湿度，4 月限制因子是高平和最低气温。温度增加对产量形成的影响较为突出，这与该时期小麦的生长发育特性有关。4 月上旬黄淮南片小麦正处在雌雄蕊原基分化期至药隔期，对低温十分敏感，易发生低温冷害。

2.3.4 灌浆期5 月限制因子是降水量，过多的降水不利于灌浆。若遇伴有大风的强对流天气，还会导致小麦倒伏。

3 讨论与结论

极端气温是制约小麦生长发育的关键因素。试点气象产量气温主导因子显示：5 个月（11 月、翌年1～3 月和5 月）的最高气温、3 个月（12 月、翌年2 月和4 月）的最低气温、3 个月（10～12 月）的月均温差和3 个月（10 月、翌年1 月和4 月）的高平共同影响小麦的生长发育，而均温、低平对产量的影响较小，日最高气温、极端最低气温对产量的影响较大。试点气象产量主要限制因子18个月度指标10 个是气温，反映了黄淮南片冬小麦产量一定程度上主要受极端气温的限制。全球气候变暖背景下，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，小麦越冬期更易遭遇中度至重度冻害。王妍等[2]研究表明，小麦生长发育全过程受温差的影响最大，温差不仅是播种至出苗、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；冬前和越冬期负积温是对产量影响最大的气象因子。吴冰洁等[3]研究表明，华北平原小麦冬前限制因子是气温日较差，拔节至开花阶段主要为最低气温和气温日较差。刘淑云等[4]研究表明，鲁西南10 月至翌年5 月平均气温和气象产量正相关。代立芹等[6]研究表明，河北北部麦区气象产量主要受冬前分蘖期、越冬期、起身至拔节期、开花至成熟期平均气温影响。

水分是制约小麦生长发育的关键因素之一。降水不仅影响适期适墒播种和壮苗培育，还影响灌浆。王妍等[2]研究表明，返青至拔节期降水量对气象产量的影响最大。吴冰洁等[3]研究表明，华北平原冬前对小麦气象产量影响最大的气象因子为降水和气温日较差，越冬期对气象产量影响最主要的因子是降水量。

冬前和2 月日照时数较少有利于产量提高。吴冰洁等[3]研究表明，返青至拔节阶段日照时数每增加1 h，河南西南部、山东滨州、烟台和河北邯郸的气象产量减少108～215 kg/hm2。

气象因子对气象产量影响程度表现为最低气温＞最高气温＞高平＞日照时数＞降水量＞空气湿度＞月均温差。随着小麦生育进程推移，影响气象因子数逐步减少。10 月、翌年3 月空气湿度较低有利于产量提高。王妍等[2]研究表明，影响安徽、河北、河南冬小麦气象产量的关键生育期为播种至分蘖期，播种至分蘖期气象因子对江苏小麦气象产量影响较大。