羅城縣作物生長季農(nóng)業(yè)氣候要素的變化分析

黃肖寒，黃卓帆，黃冬梅，王秋文

(廣西壯族自治區(qū)河池市氣象局，廣西 河池 547000)

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羅城縣作物生長季農(nóng)業(yè)氣候要素的變化分析

黃肖寒，黃卓帆，黃冬梅，王秋文

(廣西壯族自治區(qū)河池市氣象局，廣西 河池 547000)

該文利用羅城縣1958—2011年日照時數(shù)、降水量和氣溫的觀測資料，采用線性趨勢分析、累積距平、Manna-Kendall檢驗等方法，對作物生長季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進行分析討論。分析表明：近54 a來，羅城縣生長季的日照時數(shù)有下降趨勢，在1991年發(fā)生了由多到少的突變；平均氣溫、活動積溫有上升趨勢，活動積溫在1997年發(fā)生了由少到多的突變；年降雨量在增加，但降雨日數(shù)在顯著減少，大雨日數(shù)和暴雨以上日數(shù)均不顯著增加。

氣候要素；線性趨勢；累積距平；Manna-Kendall法

1 引言

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)既決定于生物本身的特性，也決定于氣象、土壤等環(huán)境因子，而光、熱、水等氣象條件是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)諸多環(huán)境因素中最重要、最活躍的因素[1]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的布局、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的優(yōu)劣、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益的高低以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的豐、欠年等，都與氣象條件的適宜與否有著密切的聯(lián)系。近年來，丁麗佳、劉東林、王丹、寧金花等[2-6]眾多科技工作者對不同區(qū)域的氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響和對策進行了廣泛研究與關(guān)注，在全球氣候變暖的大背景下，羅城的氣候條件勢必受到一定的影響，但是羅城農(nóng)業(yè)氣候要素的變化趨勢及對農(nóng)業(yè)的影響還沒有開展詳細的研究，影響農(nóng)業(yè)工作者對未來氣候趨勢的把控，不利生產(chǎn)決策。本文對作物生長季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進行分析討論，以達到為當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策者提供了一定的決策依據(jù)。

2 資料和方法

羅城縣位于廣西地區(qū)北部、河池市東部，地處低緯，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，以羅城縣氣象觀測資料為基礎(chǔ)(羅城觀測場沒有遷過站，氣象要素?zé)o變化)，選取1958—2011年日照時數(shù)、降水和氣溫作為研究對象，利用線性趨勢分析、累積距平、Manna-Kendall法等方法對該地區(qū)的光、熱、水進行分析討論。羅城的大宗農(nóng)作物的主要生育期為5—9月，主要農(nóng)事活動集中在5月初—9月末，所以生長季的時間段定義為5—9月。

突變檢測方法采用Manna-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計檢驗法[7]，即通過繪制UF和UB曲線，找出突變的開始時間，并指出突變區(qū)域。UF值等于秩序列和其均值的絕對值與均方差的比值，UB值等于UF的倒數(shù)。該方法計算簡單，可以明確突變開始的時間和區(qū)域，不易受異常值的干擾。

3 結(jié)果分析

3.1 作物生長季日照時數(shù)變化

圖1是羅城生長季日照時數(shù)變化及突變檢驗曲線，由圖1a數(shù)據(jù)分析表明，羅城生長季日照時數(shù)有下降趨勢，變化傾向率為22.03 h/10 a，相關(guān)系數(shù)值為0.292 4，通過了0.05水平顯著性檢驗。近54 a來，羅城作物生長季日照時數(shù)平均值為740.9 h，生長季日照時數(shù)最多為1963年(961.5 h)，最少為1997年(489.1 h)，兩者相差472.4 h，占多年平均值的63.76%，足見振幅較大。為了找出生長季日照時數(shù)突變的時間點，進行Manna-Kendall分析計算得到突變判別曲線圖1b，給定顯著性水平α=0.05。由UF曲線可見，1986年以來，生長季日照時數(shù)有明顯下降的趨勢。圖中的UF、UB曲線有一個交點，說明年日照時數(shù)在1991年發(fā)生了由多到少的突變。也就是說，羅城農(nóng)業(yè)生產(chǎn)光照條件由于各種原因在變差。

圖1 生長季日照時數(shù)變化及m-k突變檢驗曲線Fig.1 Changes of sunshine duration and Mann-Kendall mutation test curve in growing season

3.2 作物生長季溫度變化

3.2.1 平均氣溫 由圖2a數(shù)據(jù)分析表明，羅城生長季平均氣溫有上升趨勢，變化傾向率為0.077 ℃/10 a，相關(guān)系數(shù)值為0.304，通過0.05水平顯著性檢驗。利用M-K方法檢驗可知(圖2b)，UF曲線波動性較強：1958—1963波動上升，1964—1979波動下降，1980—1992波動上升，1993—1997波動下降，1997年后波動上升。UF和UB曲線有5個交點，分別為1988年、1992年、1996年、1998年和1999年。交點都在臨界直線之間，那么突變的時間應(yīng)該有5次，說明羅城生長季內(nèi)氣溫在波動上升的過程中，20世紀90年后期氣溫年際間出現(xiàn)了異常波動。

圖2 平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫變化及平均氣溫的m-k突變檢驗曲線Fig.2 Changes of average temperature, maximum temperature, minimum temperature and Mann-Kendall mutation test curve of average temperature

從平均最高氣溫和最低氣溫的變化趨勢來看，最高氣溫增量對氣溫上升的貢獻要大于最低氣溫，最高氣溫平均每10 a增幅達到2.95 ℃，并且通過了0.01水平顯著性檢驗，而最低氣溫增幅僅為0.33 ℃。平均最高氣溫的顯著上升，將導(dǎo)致羅城高溫災(zāi)害出現(xiàn)率的增加。3.2.2 ≥10 ℃活動積溫變化 由圖3a可見，近54 a來，羅城≥10 ℃活動積溫平均為3 645.62 ℃·d，最高4 016 ℃·d，最低3 335.32 ℃·d。由圖3可見，積溫有上升的趨勢，平均每10 a增加24.2 ℃·d，相關(guān)系數(shù)值為0.238，通過0.05水平顯著性檢驗。20世紀90年代以來，除1992、1996、2011年外，其他年份均高于54 a平均值，近20 a活動積溫平均值達到了3 713.01 ℃·d，超過1958—1989年均值的105.85 ℃·d。利用M-K方法檢驗可得到圖3b，1971—1996年，UF曲線波動強，1997年發(fā)生了突變，其后積溫顯著上升。

圖3 活動積溫變化及m-k突變檢驗曲線Fig.3 Changes of active accumulated temperature and Mann-Kendall mutation test curve

總體而言，近10幾年來羅城≥10 ℃活動積溫增加顯著，預(yù)示著農(nóng)作物的生長和發(fā)育可以利用的熱量資源增加了，但高溫?zé)岷Πl(fā)生的可能性也在增大。

3.3 生長季降水變化

3.3.1 降水量 由圖4a可見，近54 a來，羅城生長季降水量平均為1 062.48 mm，平均每10 a增加14.53 mm相關(guān)系數(shù)值為0.09，通過0.05水平顯著性檢驗。生長季降水量最多為1994年(2007.2 h)，最少為1963年(510.9 h)，兩者相差1 496.3 h，是多年平均值的1.41倍，足見振幅較大。從之前的分析可知，生長季日照時數(shù)最多為1963年，而1963年降水量最少，可見日照時數(shù)的增加與降水量的多少有一定的聯(lián)系。由圖4b可知，降水量的突變有1971、1985、1988、1991和2005年。

由圖4c、4d可知，生長季大雨以上(≥25 mm)降水總量54 a平均值為287.17 mm，占生長季降水總量的27.03%，暴雨以上(≥50 mm)降水總量54 a平均值為387.97 mm，占生長季降水總量的36.52%。大雨以上和暴雨以上降水總量每10 a增加分別為8.55 mm和15.17 mm。大雨以上降水總量的峰值和谷值相差436.7 mm，是均值的1.52倍，暴雨以上降水總量的峰值和谷值相差1 095.1 mm，是均值的2.92倍。說明暴雨降水總量的變化振幅比較大。

3.3.2 降水日數(shù) 由圖5a的數(shù)據(jù)分析表明，羅城生長季降水日數(shù)歷年平均值有較為顯著的下降趨勢，變化傾向率為1.94 h/10 a，相關(guān)系數(shù)值為0.287，通過0.05水平顯著性檢驗。近54 a來，羅城生長季降水日數(shù)平均值為79.85 d，變化范圍為58～64 d。由圖5b可知，降水日數(shù)的突變有1966、1991、2000和2002年。

由圖5c、d可知，羅城生長季大雨日數(shù)、暴雨日數(shù)均呈不顯著的上升趨勢，大雨日數(shù)變化傾向率為0.217 h/10 a，相關(guān)系數(shù)值為0.119，通過0.05水平顯著性檢驗。暴雨日數(shù)變化傾向率為0.067 h/10 a，相關(guān)系數(shù)值為0.046，通過0.05水平顯著性檢驗。生長季降水量增加時、大雨和暴雨以上降水量呈不顯著的增加，而在降雨日數(shù)顯著減少的同時、大雨日和暴雨均呈不顯著的增加，這預(yù)示著旱、澇出現(xiàn)的幾率在增大，嚴重影響了生長季農(nóng)作物的生長發(fā)育。

圖4 總降水量、大雨、暴雨總雨量變化及年總降水量的m-k突變檢驗曲線Fig.4 Changes of total precipitation, heavy rain, rainstorm and Mann-Kendall mutation test curve of annual total precipitation

圖5 總降水日數(shù)、大雨日數(shù)、暴雨以上日數(shù)變化及年總降水日數(shù)的m-k突變檢驗曲線Fig.5 Changes of rain days, heavy rain days, rainstorm days and Mann-Kendall mutation test curve of annual rain days

4 結(jié)論

本文擬利用線性趨勢分析、Manna-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計檢驗法等方法對作物生長季(5—9月)農(nóng)業(yè)光照資源、熱量資源、水資源的變化特征、突變情況進行分析討論，得出以下結(jié)論:

①羅城生長季日照時數(shù)有較為顯著下降趨勢，特別是1991年以后作物生長季的光照條件轉(zhuǎn)差的現(xiàn)象更為明顯，應(yīng)防范寡照帶來的階段性陰害。

②代表著熱量條件的平均氣溫和活動積溫均呈上升趨勢，特別是平均最高氣溫，也就是說羅城生長季熱量越來越充足，但是高溫?zé)岷Τ霈F(xiàn)的風(fēng)險在增大，需防高溫危害。

③生長季降水總量在增加，但降雨日數(shù)在顯著減少，并且大雨日數(shù)、降水總量和暴雨以上日數(shù)和降水總量均不顯著增加，這預(yù)示差旱、澇風(fēng)險在增加，需加強防汛抗旱措施。

[1] 甄文超,王秀英.氣象學(xué)與農(nóng)業(yè)氣象學(xué)基礎(chǔ)[M].北京:氣象出版社,2008:2-3.

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Analysis of agroclimatic elements changes in growing season

HUANG Xiaohan,HUANG Zhuofan,HUANG Dongmei,WANG Qiuwen

(Hechi Meteorological Service, Hechi 547000，China)

In order to understand the characteristics and trends of climate resource changes in Luocheng, and provide the decision-making basis for government to adjust agricultural and rural economic structure and guide agricultural production, the observation data of sunshine duration, precipitation and air temperature in 1958—2011 were utilized to analyze the changes of agricultural light resources, thermal resources and water resources during the growing season (from May to September), by the methods of linear trend analysis, cumulative anomaly, Mann-Kendall test, and so on. The results show that the sunshine duration in the growing season of Luocheng County had a decreasing tendency in the past 54 years, and there were more to fewer abrupt changes in 1991. The average temperature and active accumulated temperature had an increasing trend, and in 1997, an abrupt change from less to more occurred in view of active accumulated temperature. The annual precipitation was increasing, but the number of rain days decreased significantly, and the number of heavy rain days and rainstorm days were not significant increased.

climatic elements; linear trend; accumulative anomaly; Mann-Kendall method

1003-6598(2016)05-0078-05

2016-09-07

黃肖寒(1987—)，女，碩士，工程師，主要從事業(yè)務(wù)管理及氣候變化研究工作，E-mail:530165343@qq.com。

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