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    2009—2019年梧州市水稻高溫?zé)岷臻g分布特征

    2022-01-07 07:01:36葉瑜徐芳孫靖雯吳滿春郭昇輝
    廣東氣象 2021年6期
    關(guān)鍵詞:岑溪市蒼梧縣藤縣

    葉瑜,徐芳,孫靖雯,吳滿春,郭昇輝

    (1.梧州市氣象局,廣西梧州 543000;2.藤縣氣象局,廣西藤縣 543300)

    高溫?zé)岷?duì)水稻的生長(zhǎng)發(fā)育有較明顯的影響,對(duì)早稻生長(zhǎng)發(fā)育的影響主要表現(xiàn)在抽穗揚(yáng)花灌漿期;抽穗期間如果發(fā)生33~35℃的高溫,會(huì)導(dǎo)致花粉在短時(shí)間內(nèi)失去水分,授粉異常,進(jìn)而降低早稻發(fā)育強(qiáng)度,且大大增加早稻空殼率[1];灌漿期遇到高溫?zé)岷Γ久淄V股L(zhǎng)并產(chǎn)生許多半固態(tài)米粒,導(dǎo)致秕谷率急劇提高,并出現(xiàn)高溫逼熟現(xiàn)象,最終影響稻米品質(zhì)和產(chǎn)量[2]。高溫?zé)岷?duì)晚稻生長(zhǎng)發(fā)育的影響主要表現(xiàn)在幼苗期,晚稻幼苗暴露于嚴(yán)重的高溫中會(huì)受到損傷,正常生長(zhǎng)發(fā)育受影響[3]。目前,相關(guān)學(xué)者開(kāi)展了不同地域水稻高溫?zé)岷Φ难芯?,楊建瑩等?]利用江西省1981—2016年氣象資料、早稻高溫?zé)岷?zāi)情史料和生育期資料,構(gòu)建歷史早稻高溫?zé)岷颖炯希芯拷髟绲靖邷責(zé)岷Πl(fā)生時(shí)間分布特征;詹平華等[5]利用浙江省42個(gè)氣象站獲取2018年7—8月逐日最高氣溫等歷史觀測(cè)資料,建立了一種熱害概率預(yù)測(cè)模型,有效預(yù)測(cè)稻田的熱害發(fā)生概率并合理劃分高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)等級(jí);章起明等[6]利用宜春市10個(gè)縣(區(qū))近30年的氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)和近16年的中稻結(jié)實(shí)率數(shù)據(jù),研究宜春市高溫?zé)岷Πl(fā)生規(guī)律及其對(duì)中稻結(jié)實(shí)率的影響。

    水稻是梧州市的主要糧食作物。但受高溫?zé)岷Φ葹?zāi)害影響,近年來(lái)梧州市水稻產(chǎn)量呈下降趨勢(shì)[7]。高溫?zé)岷?duì)梧州市水稻的影響日益嚴(yán)重,已成為制約梧州市水稻高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一。本研究根據(jù)梧州市氣象站的資料,分析梧州市日最高氣溫持續(xù)天數(shù)、高溫?zé)岷Πl(fā)生概率和高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù),為梧州市防御水稻高溫?zé)岷Α⒖茖W(xué)調(diào)整水稻種植結(jié)構(gòu)提供新的依據(jù)[8],對(duì)保障糧食安全、促進(jìn)農(nóng)民增收具有現(xiàn)實(shí)意義[9]。

    1 資料與方法

    根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《主要農(nóng)作物高溫危害溫度指標(biāo)》(GB/T21985-2008)[10],一次高溫?zé)岷^(guò)程定義為日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃持續(xù)3 d及以上,根據(jù)持續(xù)天數(shù)的長(zhǎng)短,劃分為輕度(3~5 d)、中度(6~8 d)和重度(≥9 d)3個(gè)不同等級(jí)[11]。

    本研究資料為梧州市5個(gè)國(guó)家氣象站和45個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象站2009—2019年的逐日最高氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù),資料站點(diǎn)完整度較好,少數(shù)區(qū)域自動(dòng)氣象站缺失的數(shù)據(jù)采取相鄰站點(diǎn)數(shù)據(jù)代替。結(jié)合梧州市種植早稻(3月1日—7月1日)和晚稻(7月10日—11月10日)的時(shí)間,篩選出早稻和晚稻的高溫持續(xù)天數(shù),并劃分為輕、中、重3個(gè)高溫?zé)岷Φ燃?jí)。

    定義高溫?zé)岷Πl(fā)生概率(P)(%)[12]:

    統(tǒng)計(jì)梧州市2009—2019年間持續(xù)3 d以上日最高氣溫≥35℃天氣出現(xiàn)年數(shù)除以總的統(tǒng)計(jì)年數(shù)(11年)。

    引入高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)(Hd)[13]:

    其中,Di為逐日高溫?zé)岷_(dá)標(biāo)值,D1輕度達(dá)標(biāo)日為1,D2中度達(dá)標(biāo)日為2,D3重度達(dá)標(biāo)日為3;Ni為任意時(shí)段內(nèi)輕度、中度和重度高溫?zé)岷_(dá)標(biāo)日的累計(jì)天數(shù)(d),N1、N2、N3分別為輕度、中度和重度達(dá)標(biāo)日累計(jì)天數(shù);Wi為權(quán)重系數(shù),W1輕度達(dá)標(biāo)為0.2,W2中度達(dá)標(biāo)為0.3,W3重度達(dá)標(biāo)為0.5。通過(guò)計(jì)算,Hd為0~5.0時(shí),高溫?zé)岷?qiáng)度為輕度;Hd為5.0~10.0時(shí),高溫?zé)岷?qiáng)度為中度;Hd≥10.1時(shí),高溫?zé)岷?qiáng)度為重度。

    利用SPSS軟件對(duì)最高氣溫的持續(xù)天數(shù)(D)、發(fā)生概率(P)和強(qiáng)度指數(shù)(Hd)進(jìn)行回歸分析,并建立高溫?cái)?shù)據(jù)空間模型(表1)。采用國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心提供的1∶250 000廣西基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)[14],提取梧州數(shù)字高程模型以及經(jīng)度、緯度、海拔高度等柵格數(shù)據(jù),通過(guò)地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件,使用反距離權(quán)重插值法(IDW)對(duì)上述高溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行空間插值分析,得到水稻高溫?cái)?shù)據(jù)殘差柵格圖,并將高溫?cái)?shù)據(jù)空間模型與殘差柵格圖進(jìn)行疊加,得到相應(yīng)的水稻高溫?zé)岷Ψ植紙D。

    表1 梧州市水稻高溫?cái)?shù)據(jù)空間模型

    2 結(jié)果與分析

    2.1 日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)

    由梧州市全年水稻、早稻和晚稻的日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)分布(圖略)可知,除了蒙山縣、藤縣的北部、岑溪的部分地區(qū)、蒼梧縣的梨埠鎮(zhèn)和獅寨鎮(zhèn)外,其余大部地區(qū)全年日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)以8~18 d為主。早稻日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)圖中,蒙山縣、蒼梧縣北部、岑溪市部分地區(qū)高溫持續(xù)天數(shù)為0~3 d;藤縣南部、蒼梧縣南部、萬(wàn)秀區(qū)以及龍圩區(qū)持續(xù)天數(shù)為6~8 d;藤縣的太平鎮(zhèn),長(zhǎng)洲區(qū)的倒水鎮(zhèn),岑溪市的南渡鎮(zhèn)、波塘鎮(zhèn)、糯垌鎮(zhèn)、大業(yè)鎮(zhèn)等少數(shù)地方持續(xù)天數(shù)為8~11 d。晚稻日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)與全年日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)相似,萬(wàn)秀區(qū)、長(zhǎng)洲區(qū)、龍圩區(qū)、蒼梧縣除梨埠鎮(zhèn)和獅寨鎮(zhèn)外的地區(qū)、藤縣的大部、岑溪市的部分地區(qū)晚稻日最高氣溫≥35℃持續(xù)天數(shù)為8~17 d。

    2.2 水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率

    梧州市全年水稻、早稻和晚稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率分布見(jiàn)圖1,由圖1可知,萬(wàn)秀區(qū)、長(zhǎng)洲區(qū)、龍圩區(qū)、藤縣的大部、蒼梧縣的大部以及岑溪市的部分地區(qū)水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率>60%(圖1a);蒙山縣、蒼梧縣的北部、藤縣的北部以及岑溪市的部分地區(qū)早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率<20%,藤縣的太平鎮(zhèn),長(zhǎng)洲區(qū)的倒水鎮(zhèn),岑溪市的南渡鎮(zhèn)、波塘鎮(zhèn)、糯垌鎮(zhèn)、大業(yè)鎮(zhèn)等少數(shù)地方早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率>60%,萬(wàn)秀區(qū)、長(zhǎng)洲區(qū)、龍圩區(qū)、藤縣的大部、蒼梧縣的南部以及岑溪市的部分地區(qū)早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率40%~60%,其余地區(qū)早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率20%~40%(圖1b);長(zhǎng)洲區(qū)、萬(wàn)秀區(qū)、藤縣的西部、蒼梧縣的西部和東部、岑溪市的少數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)晚稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率>60%,蒙山的部分地區(qū)、蒼梧縣的中部晚稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率<20%,其余地區(qū)為40%~60%(圖1c)。

    圖1 梧州市水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率(%)

    2.3 水稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)

    梧州市全年水稻、早稻和晚稻的高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)分布圖見(jiàn)圖2。

    由圖2可知,梧州市大部地區(qū)水稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)為重度,只有蒙山縣、岑溪市部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)和蒼梧縣的部分地區(qū)為輕度(圖2a)。萬(wàn)秀區(qū)、長(zhǎng)洲區(qū)、藤縣的西部和南部,岑溪市的南渡鎮(zhèn)、波塘鎮(zhèn)、糯垌鎮(zhèn)、大業(yè)鎮(zhèn)、水汶鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn),蒼梧縣的東南部早稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)為重度;蒙山縣、蒼梧縣的北部、藤縣的北部早稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)為輕度;其余地區(qū)為中度(圖2b)。晚稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)與全年水稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)相似,長(zhǎng)洲區(qū)、萬(wàn)秀區(qū)、龍圩區(qū)、藤縣、岑溪市的大部、蒼梧縣的西部和東部、蒙山縣的南部晚稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)為重度;其余地區(qū)為輕度(圖2c)。

    圖2 梧州市水稻高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)

    3 水稻高溫?zé)岷Ψ植技胺烙ㄗh

    梧州市高溫?zé)岷?duì)蒙山縣與蒼梧縣的北部影響較小,蒙山縣緯度高,氣溫低,高溫?zé)岷?qiáng)度指數(shù)較輕、影響較小;蒼梧縣的北部主要是高海拔的山區(qū),此地氣溫較低,高溫?zé)岷Πl(fā)生概率低、強(qiáng)度指數(shù)較輕。高溫?zé)岷χ饕绊懳嘀菔械闹胁亢湍喜?,采取各種有效的措施能降低高溫?zé)岷?duì)水稻所造成的不利影響。預(yù)報(bào)預(yù)警是防御工作的始發(fā)指令[15],氣象部門及時(shí)發(fā)布準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)預(yù)警能讓農(nóng)民群眾及時(shí)獲取最新的氣象信息,從而調(diào)整播種期規(guī)避高溫時(shí)段;在水稻生長(zhǎng)過(guò)程中,適當(dāng)添加穗粒肥或植物調(diào)節(jié)劑能夠有效增強(qiáng)水稻的抗高溫?zé)岷δ芰?;此外,建議選擇耐高溫、抗旱性強(qiáng)、綜合性狀好、產(chǎn)量高的高抗性優(yōu)良品種,以減輕高溫?zé)岷τ绊憽?/p>

    4 結(jié)論

    1)梧州市全年高溫?zé)岷^(qū)劃圖與晚稻的高溫?zé)岷^(qū)劃圖相似,萬(wàn)秀區(qū)、長(zhǎng)洲區(qū)、龍圩區(qū)、藤縣的大部、蒼梧縣的東部和西部以及岑溪市的部分地區(qū)水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率高、強(qiáng)度指數(shù)大,蒙山縣水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率低、強(qiáng)度指數(shù)較小。

    2)除長(zhǎng)洲區(qū)的倒水鎮(zhèn)、藤縣的太平鎮(zhèn),岑溪市的南渡鎮(zhèn)、波塘鎮(zhèn)、糯垌鎮(zhèn)、大業(yè)鎮(zhèn)等少數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率高、強(qiáng)度指數(shù)較大外,梧州市大部地區(qū)早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率低、強(qiáng)度指數(shù)較小。

    3)梧州市晚稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率高、強(qiáng)度指數(shù)較大,早稻高溫?zé)岷Πl(fā)生概率相對(duì)較低、強(qiáng)度指數(shù)較小,說(shuō)明高溫?zé)岷?duì)晚稻的影響比較大,這與梧州市高溫天氣主要集中在7—8月的實(shí)際情況是相符的。

    在實(shí)際中高溫往往伴隨著其它氣象要素的出現(xiàn),高溫伴隨干旱的出現(xiàn)會(huì)加劇對(duì)水稻的不利影響;而降雨的出現(xiàn)則會(huì)對(duì)高溫起到減輕和緩解的作用,本研究只考慮了高溫單一指標(biāo)對(duì)梧州市水稻的影響,因此分析結(jié)果存在一定的局限性,本研究指標(biāo)仍需在實(shí)踐應(yīng)用中不斷進(jìn)行改進(jìn)和完善。

    本研究采取的是日最高氣溫≥35℃持續(xù)3 d以上的數(shù)據(jù)建立空間模型,也可以采用日平均氣溫≥30℃持續(xù)3 d以上的數(shù)據(jù)建立空間模型,不同的數(shù)據(jù)建立不同的模型,分析結(jié)果有所差異;由于資料的不足,本研究只采用11年的數(shù)據(jù)建立空間分析模型,不同年份的數(shù)據(jù)建立的空間模型也不同;另外,高溫?zé)岷χ笖?shù)的權(quán)重系數(shù)采用0.2、0.3和0.5,不同的權(quán)重系數(shù)得到的區(qū)劃結(jié)論也有所不同。相關(guān)工作有待在今后的研究中進(jìn)一步展開(kāi)。

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