干旱对沧州市玉米产量的影响分析

摘 要：夏玉米是沧州地区最主要的粮食作物之一，夏玉米的产量受到干旱严重影响。为研究沧州地区玉米产量与干旱相关关系，选取1978—2020年干旱灾情数据、1978—2020年干旱过程数据、1996—2022年沧州市各县玉米种植面积和产量数据、1998—2020年每年6—9月月降水量等数据资料，分析沧州地区干旱灾情特征及干旱过程特征。通过构建干旱气象指数，选取合适时间尺度的SPI指数，通过相关性分析，得到干旱气象指数与夏玉米减产率的相关性关系，以此为基础构建玉米减产率模型。结果表明：9月的SPI值与减产率的相关性最高，并通过了0.01的相关性检验，得到减产率模型，当SPI值＜-0.584 5时，预测出现减产。

关键词：干旱；玉米；气象指数；减产率

中图分类号：S513 文献标志码：B 文章编号：2095–3305（2024）08–0-03

干旱严重高发的慢性自然灾害，对生态环境、社会经济发展、人类生产生活等影响大、范围广、持续时间久、危害深，造成的危害程度超过一般的气象灾害。农业领域受干旱影响较为严重，干旱会导致一系列与农村生态环境、农民生活、农业生产等紧密相关的问题。干旱是河北省发生最频繁、影响最大的气象灾害[1]。沧州市是河北省重要的粮食产区，位于华北平原东部，夏玉米是沧州地区最主要的粮食作物之一，其产量受到干旱严重影响。

沧州地区的夏玉米一般6月开始播种，9月成熟收获，种植期间阶段性干旱的频繁发生，严重影响了玉米的质量和产量，给农户带来严重的经济损失[2]。曲思邈等[3]利用玉米产量资料、气象观测资料和1981—2014年吉林省玉米观测资料，选取水分盈亏百分率的绝对值表示为玉米干旱天气指数，采用5年滑动平均进行去趋势处理，分离出相对气象产量，进而确定玉米单产减产率，挑选出玉米发生减产率和当年发生玉米干旱样本，最终选取385个数据对作为回归分析的研究样本，建立吉林省减产率与玉米干旱指数之间的相关性回归方程，并通过0.01显著性水平检验；彭九慧等[4]利用承德市围场县1990—2010年玉米种植区5—9月的降水气象数据，采用降水标准差指标作为衡量干旱的不同等级，对干旱进行评级，计算分析因干旱灾害造成的承德市玉米相对气象产量即减产率，建立玉米产量和玉米生育期的气象要素之间的相关性关系；张琪等[5]利用辽宁省各地市1967—2006年逐月降水量数据和各地市玉米产量数据，应用步长11年的滑动平均法分离出趋势产量、气象产量和相对气象产量计算出减产率，再利用相关性分析方法，使用GIS空间分析技术等对各地市玉米因旱减产率及风险大小进行相关性分析，结果表明：玉米减产受干旱影响较大，降水负距平与减产率相关性较高，A类地区确定因旱减产指标：当降水负距平分别为＜20%时，玉米减率为5%；当降水负距平分别为20%～40%时，玉米减率为5%～11%；当降水负距平分别为40%～60%时，玉米减率为11%～17%。

在借鉴已有研究的基础上，分析沧州地区干旱灾情特征及干旱过程特征，选取SPI指数作为气象干旱指数，分析不同时间尺度的SPI值与减产率之间的相关性关系，建立玉米减产率模型。为在气候变暖的背景下科学制定防灾减灾的措施，以及帮助政府部门确定投资方向等提供决策依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

沧州市1978—2020年沧州市干旱灾情数据、1978—2020年干旱过程数据、1996—2022年沧州市各县玉米种植面积和产量数据、1998—2020年每年6—9月月降水量等数据、沧州市统计年鉴数据。

1.2 研究方法

1.2.1 干旱气象指数构建

当前，应用较广泛的指数有标准化降水指数（SPI）、

相对湿润指数、降水距平百分率指数、综合气象干旱指数、Palmer干旱指数、标准化蒸散指数（SPEI）等[6]。其中，标准化降水指数（SPI）只需要使用月降水数据，资料获取较为容易，不涉及具体的干旱机理，计算较为简便，可以很好地反映区域干旱程度的时空变化，具有较强的时空适应性，因而成为应用最成熟的指标[7]。标准化降水指数（SPI）是利用概率密度函数来计算累积概率，对累积概率进行标准化处理，计算过程中不涉及与降水量的时空分布特性有关的相关参数，大幅降低了指标值计算的时空差异性，能很好地反映不同时空的旱涝状况。计算了沧州各县夏玉米生长期（6—9月）每个月时间尺度的SPI值，分别用SPI6、SPI7、SPI8和SPI9表示。SPI可用公式（1）求得[8]：

SPI=S（1）

式（1）中，，G（x）与Γ函数相关的降水分布概率；x为降水量样本值；S为概率密度正、负系数。当G（x）＞0.5时，G（x）=1-G（x），S=1；当G（x）≤0.5时，S=-1。G（x）由以下Γ分布函数概率密度积分公式（2）得到。

，x＞0（2）

式（2）中，c0、c1、c2和d1、d2、d3为Γ分布函数转换

为累积频率简化近似求解公式的计算参数，其取如下

值：c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328，d1=

1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。γ、β分别是Γ分布函数的形状和尺度参数。

标准化降水指数（SPI）反映了不同时间和地区的降水气候特点，利用降水累计频率分布进行干旱等级的划分（表1）。利用标准化降水指数进行干旱等级划分具有气候意义，不同时段不同地区都适用。

1.2.2 玉米减产率计算

滑动平均法是分离气象产量较为成熟的方法[9]。采用5年滑动平均法对玉米产量序列数据进行去趋势处理，将历史产量序列的实际产量分离成气象产量和趋势产量，计算得到相对气象产量。

Y=Yt+Yw+ε（3）

式（3）中，Y为实际产量；Yw为气象产量；Yt为趋势产量；ε是随机波动项，在计算中一般忽略不计。趋势产量Yt是指在各地平均的土壤、气候条件下，农业生产逐步提高的结果。气象产量Yw主要由玉米生育期间气象条件决定，Yw＞0表示气象条件有利于玉米生长，为丰产，Yw＜0为减产。

相对气象产量：Si /%=（Y-Yt）/Yt×100（4）

当Si＜0时，其绝对值定义为减产率（X）。

2 结果与分析

2.1 干旱灾情分析

调查收集1978—2020年沧州市各县市区干旱灾情数据，统计分析灾情数据，1978—2020年沧州市年干旱受灾人口最多约为278.17万人，出现在1999年，其中，1980、1992、1997、2000、2002、2008年干旱受灾人口在216万～263万人之间，1978、1979、1982、1988、1990、1994、1996、1998、2004、2007、2009、2010、2017年干旱受灾人口低于100万人，2017年相对受灾人口最少为5.11万人；沧州市年干旱受灾面积最多约为35.66万hm2，出现在1992年，1999、2008年干旱受灾面积均超过30万hm2，分别为34.12万hm2和35.49

万hm2，2017年相对受灾面积最少为0.5147万hm2；沧州市年直接经济损失最多约为12.25亿元，出现在1999年，1997、2014年干旱直接经济损失均超过10亿元，分别为10.27亿元和11.83亿元；沧州各地区干旱受灾年份在9～25年之间，河间、献县、南皮、孟村、盐山、沧县干旱受灾年份在20年以上，其中，南皮、孟村、盐山出现干旱年份最多为25年，任丘、吴桥最少为9年；沧州各地区累计干旱受灾人口在37.93万～599.71万人之间，其中，河间累计干旱受灾人口最多约为599.71万人，沧州市区最少约为37.93万人；献县累计干旱受灾面积最多约为94.89万hm2，沧州市区最少约为3.82万hm2；黄骅累计干旱直接经济损失最多约为24.7亿元，沧州市区最少约为1.11亿元。

2.2 干旱过程分析

沧州市干旱日数高值区主要分布在沧州市区、沧县、任丘、河间、吴桥等地，低值区主要分布在泊头、青县、南皮、肃宁、孟村；沧州市区、沧县出现干旱日数最多，为6 482 d，泊头最少，为5 885 d。任丘出现轻旱日数最多，为3 561 d；献县最少，为3 166 d。河间出现中旱日数最多，为2 203 d；孟村最少，为1 889 d。沧州市区、沧县出现重旱日数最多，为783 d；肃宁最少，为451 d。盐山出现特旱日数最多，为204 d；泊头最少，为72 d。沧州各县市区区域性干旱灾害等级以轻中旱为主，肃宁轻旱日数占比最高，为58.1%；献县最少，为51.1%。东光中旱日数占比最高，为35%；肃宁最少，为31.2%。献县重旱日数占比最高，为12.1%；肃宁最少，为7.5%。盐山特旱日数占比最高，为3.2%；泊头最少，为1.2%。

1978—2020年，年最强干旱过程强度值在4.9～30.16之间，1999年年最强干旱过程强度最大，1995年年最强干旱过程强度最小。沧州市各县市区年最强干旱过程强度高值区主要分布在沧州市区、沧县、献县等地，低值区主要分布在泊头、南皮、肃宁等地。年最强干旱过程强度最大值为30.16，于1999年出现在沧州市区、沧县；年最强干旱过程强度最小值为18.8，于1999年出现在泊头。

1978—2020年，沧州市各县市区年平均干旱过程强度高值区主要分布在沧州市区、沧县、青县、盐山等地，低值区主要分布在任丘、肃宁、东光、泊头等地。年平均干旱过程强度最大值为9.58，出现在沧州市区、沧县；最小值为7.56，出现在任丘。

1978—2020年，沧州各县市区累计干旱过程次数在67～90次之间，任丘累计干旱过程次数最多，为90次；南皮最少，为67次。干旱过程等级以一般和较强为主。沧州市区、沧县、献县出现强干旱过程最多，为14次；盐山最少，为7次。任丘、河间、献县、泊头、肃宁出现特强干旱过程最多，为4次；其余地区均为2次。

2.3 玉米减产率模型的构建

利用1996—2022年沧州市各县玉米种植面积和产量数据，计算出各县每年单产数据；利用5年滑动平均法计算出1998—2020年趋势产量、气象产量和相对气象产量数据；利用1998—2020年每年6—9月月降水量数据，结合公式（1）计算出1998—2020年每年各县的SPI6、SPI7、SPI8和SPI9值。由于作物减产的发生不一定是由气象灾害所导致，因而干旱气象指数与玉米的减产率并不是绝对的对应关系。因此，需要对数据进行处理，挑选出因干旱灾害造成减产的数据进行样本研究。首先，干旱必须发生，即剔除SPI值＞-0.5的数据；其次，玉米应该发生减产，即剔除Si值≥0的数据；最后，选取出满足既发生干旱又出现减产的数据进行相关性分析，对于SPI值与减产率X的散点图，采用最小二乘方法拟合得到相关线性方程，通过对比发现SPI9与减产率相关性较高，选取SPI9与减产率进行回归分析，建立玉米减产率模型：

X=0.2 183 SPI9+0.1 276（5）

式（5）中，X为减产率，SPI9为9月干旱气象指数。并对其进行检验，R2为0.2617，通过α=0.01显著性水平的检验。

3 结论

以沧州市夏玉米为研究对象，利用1978—2020年干旱灾情数据、1978—2020年干旱过程数据、1996—2022年沧州市各县玉米种植面积和产量数据、1998—2020年每年6—9月月降水量等数据资料，分析沧州地区干旱灾情特征及干旱过程特征。通过构建干旱气象指数，选取合适时间尺度的SPI指数，通过相关性分析，得到干旱气象指数与农作物产量的相关性关系，以此为基础构建玉米减产率模型。

（1）1978—2020年沧州市年干旱受灾人口最多约为278.17万人，出现在1999年，其中，1980、1992、1997、2000、2002、2008年干旱受灾人口在216万～263万人之间；沧州市年干旱受灾面积最多约为35.66万hm2，

出现在1992年，其中，1999、2008年干旱受灾面积均超过30万hm2；沧州市年直接经济损失最多约为12.25亿元，出现在1999年，1997、2014年干旱直接经济损失均超过10亿元；沧州各地区干旱受灾年份在9～25年之间，河间、献县、南皮、孟村、盐山、沧县干旱受灾年份在20年以上。

（2）沧州市干旱日数高值区主要分布在沧州市区、沧县、任丘、河间、吴桥等地，低值区主要分布在泊头、青县、南皮、肃宁、孟村。沧州各县市区区域性干旱灾害等级以轻中旱为主。沧州市各县市区年最强干旱过程强度高值区主要分布在沧州市区、沧县、献县等地，低值区主要分布在泊头、南皮、肃宁等地。年最强干旱过程强度最大值为30.16，于1999年出现在沧州市区、沧县；年最强干旱过程强度最小值为18.8，于1999年出现在泊头。沧州市各县市区年平均干旱过程强度高值区主要分布在沧州市区、沧县、青县、盐山等地，低值区主要分布在任丘、肃宁、东光、泊头等地。1978—2020年，沧州各县市区累计干旱过程次数在67～90次之间，任丘累计干旱过程次数最多为90次，南皮最少为67次。

（3）沧州市夏玉米减产率与每年9月的SPI值相关性较好，R2为0.2617，通过α=0.01显著性水平的检验，表明两者具有中等程度相关关系，即沧州地区夏玉米产量对水分状况敏感。当减产率为0时，SPI9=-0.5845，即为干旱气象指数临界值。

参考文献

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