河南省水稻氣象災(zāi)害因子分析及主要災(zāi)害發(fā)生區(qū)劃研究*

范 磊，鄭國清，趙全志，程永政，馮 曉

(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究中心，鄭州 450002;2.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，鄭州 450002)

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是影響作物穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)和優(yōu)質(zhì)的最主要的自然因素，它與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益緊密相連［1-3］。近年來，在全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，極端天氣氣候事件增加，氣象災(zāi)害發(fā)生的頻率和強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯上升的態(tài)勢，氣象條件對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響也越來越被人們所重視［4-9］。有學(xué)者就全國性氣候條件對農(nóng)作物生產(chǎn)的影響進(jìn)行了研究，如劉彥隨等［10］和唐國平等［11］分別從不同角度分析了氣候變化對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，熊偉等在氣候變化情景下對我國水稻產(chǎn)量進(jìn)行了變化模擬［12］，張宇等分析了氣候變化對我國小麥發(fā)育及產(chǎn)量的影響［13］。也有學(xué)者就區(qū)域性氣候條件對水稻生產(chǎn)的影響進(jìn)行了研究，如孫衛(wèi)國等研究了區(qū)域氣候變化對華東地區(qū)水稻產(chǎn)量的影響［14］，林舉賓等研究了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害對廣東水稻生產(chǎn)的影響［15］，王雨等對黑龍江省水稻氣象災(zāi)害損失進(jìn)行了評估［16］，楊愛萍等對湖北省水稻低溫冷害進(jìn)行了分析［17］，王亞莉等和孫永霞等分析了2003年光溫條件對信陽水稻產(chǎn)量的影響［18-19］。也有學(xué)者就關(guān)鍵生育期的氣象條件進(jìn)行了研究，如高德友等分析了抽穗期洪澇對水稻產(chǎn)量的影響［20］，楊仕華等分析了孕穗期自然低溫對秈型雜交水稻的影響［21］。該研究利用研究區(qū)水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并進(jìn)行產(chǎn)量的模擬，找出影響產(chǎn)量的氣象災(zāi)害因子，進(jìn)而確定河南水稻主要災(zāi)害發(fā)生的區(qū)劃指標(biāo)，并利用多年歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)一步對河南省水稻主要氣象災(zāi)害發(fā)生進(jìn)行區(qū)劃，為指導(dǎo)水稻生產(chǎn)提供技術(shù)支持。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

根據(jù)河南水稻種植分布、數(shù)據(jù)獲取情況及實際操作的可行性，水稻氣象災(zāi)害因子的分析選取羅山縣為研究區(qū);考慮到主要災(zāi)害發(fā)生區(qū)劃圖的實用價值，擬以河南省為研究區(qū)進(jìn)行區(qū)劃研究。

羅山縣位于河南省東南部，大別山北麓，淮河南岸，隸屬于河南省信陽市，位于東經(jīng)114°10'～114°42'，北緯31°44'～32°19'，面積20.7萬hm2。屬亞熱帶向暖溫帶過渡地帶，境內(nèi)氣候溫暖濕潤，四季分明，雨熱同步。年平均氣溫15.1℃，1月份平均氣溫1.7℃，7月份平均氣溫27.8℃，年均降水1 019mm，年平均無霜期227天，年平均日照2 120小時，日照率為48%，年平均地溫17.6℃，相對濕度為77%?？煽刂频乇硭昶骄?72億m3，是河南省主要糧食產(chǎn)區(qū)之一。

1.2 基本資料

水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自于歷年河南統(tǒng)計年鑒，共收集了研究區(qū)1991～2008年水稻單產(chǎn)數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)基本氣象資料旬值數(shù)據(jù)集，整理后得到與研究區(qū)相鄰的信陽氣象站點的1991～2009年的逐旬的光照時數(shù)、平均氣溫、極端氣溫以及降水量數(shù)據(jù)。

1.3 氣象產(chǎn)量的分離

一般來說，可以把水稻的實際產(chǎn)量ya看作是由3部分組成［22］，即:

式中，yt為趨勢產(chǎn)量，是指由于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、農(nóng)田基本建設(shè)的改善、品種改良以及勞動者素質(zhì)提高等因素影響，使水稻單產(chǎn)的潛在水平有一個上升趨勢;yw為氣象產(chǎn)量，是由于氣象條件導(dǎo)致的氣象災(zāi)害等對單產(chǎn)造成波動;Δy為隨機(jī)“噪聲”，包括那些具體計算模式中，前兩類因素項所沒有考慮到的其他偶然因素的影響，如病蟲害、社會變革等，它們對產(chǎn)量的影響基本上無規(guī)律可循，無法用一固定的函數(shù)關(guān)系來定量估計，常忽略不計，只是在個別年份的具體情況下，采用增加訂正項處理。所以 (1)式常簡化為:

在分析單產(chǎn)與氣象條件的關(guān)系時需要把趨勢產(chǎn)量剔除，這樣才能更真實地反映氣象條件對單產(chǎn)的影響。對于趨勢產(chǎn)量的模擬方法大致有如下幾種:回歸方程模擬法 (常用方程形式有:直線、指數(shù)形式、對數(shù)形式等)、滑動平均模擬法、直線滑動平均法等。其中直線滑動平均法是一種線性回歸模擬與滑動平均模擬相結(jié)合的模擬方法，它將時間序列按照一定步長分割成若干段，在時段內(nèi)的變化看作線性函數(shù)，呈一直線，隨著時段的連續(xù)滑動，直線不斷改變位置，后延滑動，依次求取各時段內(nèi)的直線回歸模型，然后將每一時間點上各直線滑動回歸模擬值進(jìn)行平均，確定為該時間點上的趨勢值，從而反映序列歷史演變趨勢的連續(xù)變化，該方法的優(yōu)點在于既不必主觀假定 (或判定)產(chǎn)量歷史演變的曲線類型，同時又不損失樣本序列的數(shù)量［23］。

該方法首先是確定滑動時段的長度K，使得K小于樣本長度N，用最小二乘法可分別建立各滑動時段直線線段方程:

式中，i為直線線段的序號，t為年份序號。

當(dāng)i=1時，t=1，2，……，k;

當(dāng)i=2時，t=2，3，……，k+1;

……………………

當(dāng)i=n-k+1時，t=N-k+1，N-k+2，……，N;

然后計算出各個方程在t點上函數(shù)yj(t)，在t點上共有q(t)個函數(shù)值，可求算t點上q(t)個函數(shù)值的平均值:

趨勢產(chǎn)量采用5a直線滑動平均法計算。

1.4 線性回歸方程的建立

線性回歸分析法是最基本的回歸分析方法，其假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，設(shè)x1，x2，…，xp是p(≥2)個自變量 (解釋變量)，y是因變量，則多元線性回歸模型為:

式中，α，β1，β2，…，βp是p+1個未知參數(shù)，α稱為回歸常數(shù)，β1，β2，…，βp稱為回歸系數(shù)，ε為誤差項。對誤差項常假定滿足均值為0且等方差。

采用線性回歸方法分析氣象因子與冬小麥產(chǎn)量之間的關(guān)系。

1.5 模擬產(chǎn)量及精度計算

式中yp為模擬產(chǎn)量。

模擬產(chǎn)量的精度用下式計算:

式中p為模擬產(chǎn)量的精度。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣象產(chǎn)量的變化分析

利用直線滑動平均法，滑動時段長度取5，模擬水稻產(chǎn)量的時間趨勢項序列，得到趨勢產(chǎn)量，結(jié)果見圖1。計算出時間趨勢項序列后，可根據(jù)公式 (2)計算氣象產(chǎn)量，計算結(jié)果見表1。由圖1可見，水稻產(chǎn)量總體呈上升趨勢，但波動較明顯，這主要是由氣象產(chǎn)量引起的，即有利氣象因素有助于水稻生產(chǎn)，導(dǎo)致正的氣象產(chǎn)量;不利氣象因素破壞水稻生產(chǎn)，導(dǎo)致負(fù)的氣象產(chǎn)量。不確定的氣象因素導(dǎo)致了氣象產(chǎn)量的波動，氣象產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量合并后引起實際產(chǎn)量的波動。

2.2 水稻各生育期氣象條件分析

水稻生產(chǎn)過程是一個極其復(fù)雜的過程，其最終產(chǎn)量的形成受品種、種植及管理技術(shù)、土壤質(zhì)地、氣象條件等多因素影響，單就氣象條件來說，水稻生長過程中的任何氣象要素都會對其產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響產(chǎn)量。該文根據(jù)水稻各生育期的不同生長特點，主要從光照、溫度、降水等分析影響水稻生產(chǎn)的敏感氣象條件。

2.2.1 播種—出苗期

光照:水稻是喜光作物，日照對于干物質(zhì)的合成起著極其重要的作用。此期若光照不足，易引起爛種、爛秧。

水分:此期若降水偏多，對水稻的生長十分不利。

2.2.2 幼苗生長期

溫度:信陽地區(qū)的幼苗生長期適宜溫度為20.0～25.0℃［24］。

圖1 水稻實際產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量年際變化

表1 水稻產(chǎn)量及模擬結(jié)果序列

光照:秧苗3葉期以后，胚乳養(yǎng)分消耗殆盡，要依靠自身葉片的光合作用供應(yīng)秧苗生長的需要。因此，秧苗需要良好的光照條件。

2.2.3 移栽-返青期

移栽、返青與天氣關(guān)系十分密切。陰天、雨天氣溫較低，日照較弱，有利于返青;晴天高溫，日照強(qiáng)，風(fēng)速大，返青過程會延長。

2.2.4 分蘗期

溫度:據(jù)研究，分蘗前期在16～35℃內(nèi)，溫度愈高，分蘗增長愈快，同時，分蘗伸長也快;到分蘗后期，以25～30℃對有效分蘗增長較適宜，如溫度升高到30～35℃分蘗伸長較慢，而分蘗數(shù)增加過快，容易增加無效分蘗［25］。

光照:光照對分蘗的影響比溫度更大，同為高溫度，強(qiáng)光比弱光分蘗數(shù)明顯增加。光照不足，會減少分蘗，造成水稻莖稈細(xì)弱易得稻瘟病。

水分:分蘗期水層對水稻生長是有利的，有水層條件下，稻株內(nèi)自由水含量增加，自由水與束縛水比值增加，自由水的增加有利于細(xì)胞內(nèi)部多種生理生化過程的順利進(jìn)行。因此，有利于分蘗增長。此期是水稻一生中需水量較大的時期，若水分不足，極易造成水稻減產(chǎn)。

2.2.5 孕穗期

溫度:如遇35℃以上連續(xù)高溫，水稻花器發(fā)育不全，花粉不良，活力下降［26］。

光照:光照不足會產(chǎn)生空殼、癟粒現(xiàn)象。

水分:此期是水稻一生中需水量較大的時期，若水分不足，極易造成水稻減產(chǎn)。

2.2.6 抽穗開花期

溫度:一般來說，25～32℃開花都比較適宜，如遇高溫則影響開花散粉和花粉管伸長，導(dǎo)致不能正常授粉，或花粉沒來得及開放就枯死而形成空殼粒，即“花而不實”，高溫還能直接殺死花粉;如遇持續(xù)低溫則造成穎花不育，空粒增加［27-30］。

水分:此期若降水偏多，對水稻的生長十分不利。

2.2.7 灌漿—成熟期

溫度:溫度與灌漿速度關(guān)系密切，溫度增加，會縮短灌漿天數(shù)。因此，對粒重來說，溫度不是越高越好，灌漿前期以17～24℃，中期以15～21℃為適宜［25］。

光照:若光照不足，會增大空殼率和秕谷率，降低結(jié)實率，明顯降低千粒重，從而造成水稻產(chǎn)量的下降。

水分:此期若降水偏多，對水稻的生長十分不利。

此期微風(fēng)晴朗、晝夜溫差大、空氣濕度較小時，有利于開花授粉、灌漿結(jié)實和減少病蟲害的發(fā)生。

表2 水稻生產(chǎn)中的敏感氣象因子

2.3 氣象災(zāi)害因子的遴選

根據(jù)以上對水稻各生育期內(nèi)的氣象敏感條件分析，篩選出從4月中旬～9月中旬 (水稻從播種-成熟)各生育期敏感氣象因子 (表2)。

2.4 氣象災(zāi)害因子對水稻產(chǎn)量的影響

2.4.1 氣象災(zāi)害因子的篩選

利用SPSS軟件對氣象產(chǎn)量 (yw)和各氣象災(zāi)害因子 (x1～x25)作pearson相關(guān)分析，分析結(jié)果見表3。根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果，將相關(guān)性系數(shù)絕對值大于等于0.2的氣象災(zāi)害因子挑出 (x4，x5，x7，x8，x9，x16，x17，x18，x19，x23)，作為多元回歸的自變量。

表3 水稻氣象產(chǎn)量和氣象災(zāi)害因子的相關(guān)系數(shù)

2.4.2 水稻產(chǎn)量模擬

利用SPSS軟件的多元線性回歸工具對篩選出的氣象災(zāi)害因子進(jìn)行多元線性回歸，結(jié)果見表4。

表4 回歸系數(shù)分析

樣本決定系數(shù)R2=0.892，表明回歸擬合的效果較好。F=11.593，Sig.=0.003，顯著性水平小于0.05，表明該預(yù)測模型顯著。變量x8、x16、x17、x18、x19的顯著性概率 (sig.)值均小于等于0.05，表明回歸顯著。

根據(jù)表4得出回歸方程如式 (8)所示。

將1991～2008年的5個氣象因子數(shù)據(jù)代入式 (8)，可得到模擬的水稻氣象產(chǎn)量，將模擬氣象產(chǎn)量和時間趨勢產(chǎn)量代入式 (6)可得出模擬產(chǎn)量，結(jié)果見表1(1996年數(shù)據(jù)由于缺少x16無法參與計算)，結(jié)果表明，水稻擬合產(chǎn)量精度最高為99.81%，最低為76.49%，平均精度為93.59%。

2.4.3 對回歸方程的分析

影響研究區(qū)水稻產(chǎn)量的氣象因子主要有5個，其中x8、x16、x18、x19對氣象產(chǎn)量的貢獻(xiàn)是積極的，其意義在于:(1)6月上旬至6月中旬平均氣溫 (x8):此期研究區(qū)水稻處于分蘗前期，當(dāng)溫度在16～35℃內(nèi)，溫度愈高，分蘗增長愈快，同時，分蘗伸長也快，有助于水稻產(chǎn)量的增加;(2)7月中旬至7月下旬降雨量 (x16):此期研究區(qū)水稻處于分蘗后期，是水稻一生中需水量較大的時期，充足的降雨有利于分蘗增長，進(jìn)而影響產(chǎn)量;(3)8月上旬至8月中旬日照時數(shù)x18和降雨量 (x19):此期研究區(qū)水稻處于孕穗-抽穗開花期，光照和降水對水稻生長具有積極作用，對水稻產(chǎn)量的形成產(chǎn)生有利影響;

8月上旬至8月中旬的總平均氣溫 (x17)對氣象產(chǎn)量的貢獻(xiàn)是消極的，且其系數(shù)在幾個因子中是最大的，其意義在于:(1)此期間研究區(qū)水稻處于孕穗—抽穗開花期，溫度過高會導(dǎo)致水稻花器發(fā)育不全，花粉不良，活力下降，影響開花散粉和花粉管伸長，導(dǎo)致不能正常授粉，或花粉沒來得及開放就枯死而形成空殼粒，即“花而不實”，進(jìn)而影響產(chǎn)量;(2)其系數(shù)最大表示此期若發(fā)生“高溫”，人為減少損失的能力最小，因而此期高溫災(zāi)害對產(chǎn)量的影響最大。

2.5 河南水稻主要災(zāi)害發(fā)生區(qū)劃

根據(jù)以上分析，利用“分蘗前期”平均氣溫 (x8)、“抽穗開花期”平均氣溫 (x17)、“抽穗開花期”日照時數(shù) (x18)、“分蘗后期”降雨量 (x16)和“抽穗開花期”降雨量 (x19)的平均值可以作為水稻發(fā)生低溫冷害、高溫?zé)岷?、陰雨寡照及干旱發(fā)生的空間分布指標(biāo)。收集1991～2009年河南主要水稻種植縣的相關(guān)氣象數(shù)據(jù)，計算各水稻種植縣1991～2009年的x8、x17、x18、(x16+x19)/2，作為劃分指標(biāo)，以表5為區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)，對河南水稻主要種植區(qū)的氣象災(zāi)害發(fā)生進(jìn)行區(qū)劃，結(jié)果見圖2。

表5 氣象災(zāi)害區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)

圖2 河南省水稻主要氣象災(zāi)害發(fā)生區(qū)劃

由圖可見，河南省內(nèi)，黃河沿岸即開封、濮陽一帶屬相對較易發(fā)生低溫冷害地區(qū);信陽淮河以南地區(qū)屬相對較易發(fā)生高溫?zé)岷Φ貐^(qū);信陽淮河以北地區(qū)屬較易發(fā)生陰雨寡照地區(qū);黃河以北水稻種植區(qū)屬相對較易發(fā)生干旱地區(qū)。

3 結(jié)論

該文利用水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)分析得出對研究區(qū)水稻產(chǎn)量影響較大的5個氣象災(zāi)害因子為:

(1)“分蘗前期”平均氣溫 (x8):此期研究區(qū)水稻分蘗對溫度特別是低溫較敏感，溫度的波動對分蘗影響較大，是易形成低溫冷害的時期，可作為判斷水稻發(fā)生“低溫冷害”災(zāi)害的關(guān)鍵氣象因子;

(2)“抽穗開花期”平均氣溫 (x17):此期研究區(qū)水稻對溫度特別是高溫敏感，高溫易導(dǎo)致水稻花器發(fā)育不全、不能正常授粉等自然災(zāi)害，人為減低受災(zāi)難度較大，可作為判斷水稻發(fā)生“高溫?zé)岷Α睘?zāi)害的關(guān)鍵氣象因子;

(3)“抽穗開花期”日照時數(shù) (x18):此期研究區(qū)水稻處于抽穗開花的關(guān)鍵時期，充足的光照有利于水稻生產(chǎn)，可作為判斷水稻發(fā)生“陰雨寡照”災(zāi)害的關(guān)鍵氣象因子;

(4)“分蘗后期”降雨量 (x16)和“抽穗開花期”降雨量 (x19)即“7月中旬至8月中旬降雨量”:此期充足的水分有利于水稻生產(chǎn)，可作為判斷水稻發(fā)生“干旱”災(zāi)害的關(guān)鍵氣象因子。

“孕穗—抽穗開花期”平均氣溫對產(chǎn)量影響較大，說明水稻在“孕穗-抽穗開花期”的高溫導(dǎo)致的水稻花器發(fā)育不全、不能正常授粉等自然災(zāi)害，人為減輕災(zāi)害難度較大，所以此期的高溫對產(chǎn)量影響最大。

河南省內(nèi)黃河沿岸即開封、濮陽一帶屬相對較易發(fā)生低溫冷害地區(qū);信陽淮河以南地區(qū)屬相對較易發(fā)生高溫?zé)岷Φ貐^(qū);信陽淮河以北地區(qū)屬較易發(fā)生陰雨寡照地區(qū);黃河以北水稻種植區(qū)屬相對較易發(fā)生干旱地區(qū)。因此，河南省內(nèi)上述地區(qū)要及時做出相應(yīng)的防災(zāi)減災(zāi)措施，降低因災(zāi)產(chǎn)生的損失。

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