江蘇省1961-2012年干濕時空變化及對單季稻產(chǎn)量的潛在影響

徐 慧, 張方敏, 黃 進

(1.南京市環(huán)境保護科學(xué)研究院, 南京 210013; 2.南京信息工程大學(xué) 應(yīng)用氣象學(xué)院, 南京 210044)

江蘇省1961-2012年干濕時空變化及對單季稻產(chǎn)量的潛在影響

徐 慧1, 張方敏2, 黃 進2

(1.南京市環(huán)境保護科學(xué)研究院, 南京 210013; 2.南京信息工程大學(xué) 應(yīng)用氣象學(xué)院, 南京 210044)

利用江蘇省地區(qū)52個氣象站1961—2012年逐月降水量資料及單季稻產(chǎn)量逐年數(shù)據(jù)，計算了1個月尺度的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)，分析了研究區(qū)干濕變化與產(chǎn)量的潛在聯(lián)系。全省尺度上單季稻生育期各月SPI的趨勢檢驗結(jié)果表明江蘇省6—8月3個月呈現(xiàn)變濕潤趨勢，其中8月份偏澇態(tài)勢尤為顯著；而5月、9月、10月3個月呈現(xiàn)變干旱趨勢，其中9月份偏旱態(tài)勢尤為顯著。站點尺度上各月干濕變化趨勢與全省尺度的結(jié)果基本一致，值得關(guān)注的是8月呈顯著變濕和9月呈顯著變干的站點大都分布在蘇南地區(qū)。全省尺度上單季稻產(chǎn)量與生育期各月SPI的相關(guān)分析結(jié)果表明在7—10月4個月中，江蘇省氣候越濕潤，則對單季稻產(chǎn)量越不利。站點尺度上的結(jié)果表明江蘇省單季稻產(chǎn)量與SPI的相關(guān)性有著明顯的地域差異，其中蘇南地區(qū)的單季稻種植對氣候干濕變化更為敏感，特別是7月、8月、10月3個月偏多的雨澇事件將會顯著影響蘇南地區(qū)的產(chǎn)量。

干濕變化; 江蘇省; 單季稻; 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)

水稻作為我國重要的糧食作物，在氣候變化背景下，其生長發(fā)育及最終產(chǎn)量受各類極端氣候事件影響顯著。極端氣候事件誘發(fā)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害已成為制約水稻穩(wěn)定生產(chǎn)的重要因素之一，引起了政府和相關(guān)科研機構(gòu)的廣泛重視。江蘇省是中國水稻重要主產(chǎn)區(qū)之一，全省以種植單季稻為主，水稻產(chǎn)量占全省糧食總產(chǎn)60%左右，約占全國水稻總產(chǎn)的10%，單產(chǎn)則常年穩(wěn)居全國各主產(chǎn)省之首[1]。鑒于江蘇省水稻在全省糧食生產(chǎn)及全國水稻生產(chǎn)中的重要地位，探討極端氣候事件的時空變化及對水稻產(chǎn)量的潛在影響得到了許多學(xué)者的關(guān)注。近年來，相關(guān)研究主要集中水稻高溫?zé)岷偷蜏乩浜2-4]，而關(guān)于降水波動引發(fā)的極端干濕事件還少有人問津。目前，評估區(qū)域氣候干濕狀況的指標(biāo)主要為降水距平百分率、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)、Z指數(shù)、綜合氣象干旱指數(shù)(CI)、Palmer干旱指數(shù)等[5-6]。其中，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI)使用過程中資料要求低，操作便捷，運算穩(wěn)定，因而在我國不同地區(qū)得到廣泛和有效的應(yīng)用[7]。本研究以SPI指數(shù)為依托，分析了江蘇省近50 a的干濕時空變化，同時探討干濕波動對單季稻產(chǎn)量的潛在影響。這將為制定氣候變化背景下江蘇省水稻種植適應(yīng)政策提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

1 材料與方法

1.1 基本數(shù)據(jù)

本研究所用的氣象數(shù)據(jù)來源于江蘇省氣象局提供的本省52個氣象觀測站1961—2012年的逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，這52個站點的空間分布具體見圖1。與此同時，本研究以多年江蘇省農(nóng)村統(tǒng)計年鑒為依托，匹配、收集、整理了圖1中各站點所在的52個單季稻種植區(qū)1961—2012年產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

圖1江蘇省52個氣象站的分布

1.2 標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)

SPI是在計算出逐月降水量伽瑪分布概率后，由正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化得到，再經(jīng)降水累積頻率分布來劃分出表1中不同強度的干濕事件[8]。這樣能夠消除降水量在時空分布上的差異，使SPI能夠用于評估于不同區(qū)域、不同時間尺度的干濕情況[9]。計算短時間尺度(如1個月、3個月、6個月)的SPI可以用于監(jiān)測短時期內(nèi)的水分虧盈情況，進而反映農(nóng)作物在生長期的水分供需情況，其中1個月尺度的SPI更是被廣泛用于探求農(nóng)作物生長對氣候干濕波動的響應(yīng)[10]。基于此，本文計算了1個月尺度下的SPI逐月序列，并從中分別提取了5—10月6個月(單季稻大致生育期)的SPI逐年序列用于研究分析。于此同時，采用Mann-Kendall趨勢檢驗法探求不同月份干濕變化情形。

1.3 單季稻產(chǎn)量與SPI的相關(guān)分析

為了剔除非氣象因素對產(chǎn)量的影響，僅考慮氣象因素與產(chǎn)量的相關(guān)性，對單季稻產(chǎn)量(y)和干濕指標(biāo)SPI (x)資料先進行一階差分預(yù)處理[11]，即：Δyt=yt-yt-1；Δxt=xt-xt-1。式中Δyt為產(chǎn)量差，Δxt為SPI差，t為年份。此后，通過計算Δyt與不同月份的Δxt之間的person相關(guān)系數(shù)，進而探討研究區(qū)產(chǎn)量波動與氣候干濕變化之間的可能聯(lián)系。

表1 SPI干濕事件等級分類

2 結(jié)果與分析

2.1 全省尺度上江蘇干濕年際變化

首先，對研究區(qū)52個氣象站1961—2012年逐月降水量進行算術(shù)平均，得到近52 a全省尺度上的逐月降水序列。在此基礎(chǔ)上，計算出1個月時間尺度上江蘇省標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SPI1)的逐月序列(共計624個月)，并依據(jù)SPI的等級分類標(biāo)準(zhǔn)從中提取出不同強度干濕事件的發(fā)生頻次。結(jié)果表明，單季稻生育期內(nèi)，不同等級干濕事件的發(fā)頻次呈現(xiàn)出明顯的年際變化。由圖2A和2D可以看出，研究區(qū)極旱事件主要出現(xiàn)在60年代和90年代之后，而極澇事件主要出現(xiàn)在60年代和80年代。研究區(qū)重旱事件主要發(fā)生在80年代之前，而進入90年代后發(fā)生頻次較少(圖2B)。與重旱事件頻次逐年減少相比，重澇事件在80年代之后發(fā)生的頻次較多(圖2E)。中旱和中澇事件頻次的年際差異不是很明顯，在各個年代均有發(fā)生(圖2C和2F)。

在全省尺度逐月SPI序列基礎(chǔ)上，分離出不同月份SPI逐年序列，進而分析不同月份江蘇省干濕的年際變化。由圖3B，3C，3D可以看出，6月、7月、8月的SPI呈現(xiàn)增加趨勢，這表明研究區(qū)夏季總體呈現(xiàn)更濕潤的趨勢。特別是在8月份，研究區(qū)偏澇的趨勢更為明顯，5 a滑動平均結(jié)果表明8月份的SPI自1970年代后期呈現(xiàn)出顯著增加的態(tài)勢。我國夏季降水與東亞夏季風(fēng)強度的關(guān)系密切，自20世紀(jì)70年代中后期至今，熱帶中、東太平洋海溫的年代際異常變化引起了東亞夏季風(fēng)減弱、西太平洋副熱帶高壓偏南、偏西，進而導(dǎo)致亞洲季風(fēng)北上受阻，季風(fēng)所攜帶的大量水汽在長江流域穩(wěn)定滯留和輻合，故包括江蘇省在內(nèi)中下游多數(shù)省份夏季降水呈現(xiàn)增加態(tài)勢[12]。反觀圖3A，3E，3F，5月、9月、10月的SPI呈現(xiàn)減少趨勢，這表明研究區(qū)春末和秋季總體呈現(xiàn)更干旱的趨勢。特別是在9月份，研究區(qū)偏旱的趨勢更為明顯，5 a滑動平均結(jié)果表明9月份的SPI自1990年代后期大都呈現(xiàn)為負值狀態(tài)。我國東南地區(qū)秋季降水異常主要受東太平洋型ElNio(EP-El Nio)和中太平洋型ElNio兩類ElNio(CP-El Nio)事件生消交替的影響，當(dāng)處于EP-El Nio主導(dǎo)年，秋季降水較豐沛；而處于處于CP-El Nio主導(dǎo)年，秋季降水則偏少[13]。自20世紀(jì)90年代以來，EP-ElNio事件的頻次明顯減少，而CP-El Nio事件的頻次顯著增加，故我國東南部諸多省份秋季旱呈增加態(tài)勢[14]。

圖2全省尺度上單季稻生育期內(nèi)不同等級干濕事件頻次的年際變化

2.2 站點尺度上江蘇干濕時空變化

圖4給出了各站點不同月份SPI變化趨勢的空間分布。對比發(fā)現(xiàn)，站點尺度上各月干濕變化情形與圖3中全省尺度的結(jié)果相一致。在5月份，超過70%站點的SPI呈現(xiàn)出減少趨勢，特別是位于東南角的少數(shù)站點呈現(xiàn)出顯著的變濕趨勢(圖4A)。在6月，7月，8月份，絕大多數(shù)站點的SPI呈現(xiàn)出增加趨勢。特別是在8月份，近30%的站點呈現(xiàn)出顯著變濕的趨勢，而這些站點基本上分布在蘇南地區(qū)(圖4D)。反觀6月，7月份，呈現(xiàn)顯著變濕趨勢的站點很是稀少(圖4B和4C)。在9月，10月份，所有站點的SPI均呈現(xiàn)出減少趨勢。特別是在9月份，近30%的站點呈現(xiàn)出顯著變干的趨勢，而這些站點主要分布在蘇南地區(qū)(圖4E)。反觀10月份，呈現(xiàn)顯著變干趨勢的站點較少，且基本分布在蘇北地區(qū)(圖4F)。總體而言，相較江蘇北部地區(qū)，氣候變化背景下江蘇南部地區(qū)的干濕變化更為顯著，8月偏濕和9月偏旱是其突出的特征。江蘇屬于亞熱帶和暖溫帶的過渡區(qū)，大致說來，淮河以南的廣大地區(qū)屬北亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，淮河以北的地區(qū)為南溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)[15-16]。因此，蘇南和蘇北的干濕變化有一定的差異。

2.3 單季稻產(chǎn)量與不同月份SPI的相關(guān)性分析

在一階差分預(yù)處理的基礎(chǔ)上，計算了全省尺度和站點尺度上單季稻產(chǎn)量與生育期各月SPI的相關(guān)系數(shù)，用來探求研究區(qū)干濕變化對單季稻產(chǎn)量的可能影響。由表2可以發(fā)現(xiàn)，全省尺度下單季稻產(chǎn)量與7—10月4個月的SPI呈負相關(guān)，而與5月，6兩月的SPI呈正相關(guān)。這表明在7—10月4個月中，江蘇省氣候越濕潤，則對單季稻產(chǎn)量越不利，過多的雨澇事件會導(dǎo)致單季稻收成的減產(chǎn)。分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期、灌漿結(jié)實期是影響單季稻產(chǎn)量最終形成的4個關(guān)鍵階段，而這4個階段大致分布在7—10月這4個月份中[17-18]。在此期間，強降水引發(fā)的淹漬及洪澇會對單季稻生長產(chǎn)生直接的不利影響；此外，連續(xù)陰雨天氣帶來的低溫寡照會延緩單季稻生育進程，同時誘發(fā)水稻病蟲害事件的發(fā)生，進而間接影響單季稻最終產(chǎn)量的形成[19-20]。在單季稻生育期的6個月中，7月、8月兩月SPI與產(chǎn)量的相關(guān)性通過了顯著性檢驗。這表明單季稻產(chǎn)量對7月、8兩月的干濕波動更為敏感，且發(fā)生在7月、8兩月的雨澇事件對產(chǎn)量有著更為顯著地的負效應(yīng)?；诖?，利用SPI加強對關(guān)鍵月份干濕波動進行監(jiān)測及預(yù)報，將有利于維護江蘇省水稻生產(chǎn)安全。

注：圖中灰色柱狀圖表征SPI序列；黑色虛線及回歸方程為SPI序列的線性趨勢；黑色實線為SPI序列的五年滑動平均值。

圖3全省尺度上單季稻生育期各月SPI的年際變化

注：實心加號表征顯著增加趨勢；空心加號表征非顯著增加趨勢；實心減號表征顯著減少趨勢；空心減號表征非顯著減少趨勢。

圖4 江蘇省近52 a單季稻生育期各月SPI變化趨勢的空間分布

注：*指在0.05水平上顯著相關(guān)。

圖5給出了各站點不同月份SPI與單季稻產(chǎn)量相關(guān)性的統(tǒng)計結(jié)果。在5月，6月，超過55%站點的SPI與單季稻產(chǎn)量呈現(xiàn)出正相關(guān)性，這表明在江蘇多數(shù)地區(qū)5月，6月份氣候偏濕潤將有利于單季稻的生長，但呈現(xiàn)顯著正相關(guān)的站點寥寥無幾(圖5A和5B)。在7—10月，超過55%站點的SPI與單季稻產(chǎn)量呈現(xiàn)出負相關(guān)性，這表明在江蘇多數(shù)地區(qū)7—10月份氣候偏濕潤將不利于單季稻的生長。從呈現(xiàn)顯著負相關(guān)站點的數(shù) 量來看，7月雨澇事件對單季稻產(chǎn)量的負效應(yīng)最為顯著，其次為10月，再次為8月。在7月，近30%站點的SPI與單季稻產(chǎn)量呈現(xiàn)出顯著顯著負相關(guān)，而這些站點大都分布在蘇北和蘇中地區(qū)(圖5C)。在10月，25%站點的SPI與單季稻產(chǎn)量呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)，而這些站點大都分布在蘇南地區(qū)(圖5F)。在8月，約15%站點的SPI與單季稻產(chǎn)量呈現(xiàn)出顯著負相關(guān)，而這些站點主要集中在蘇南地區(qū)(圖5D)?？傮w而言，江蘇省單季稻產(chǎn)量與SPI的相關(guān)性有著明顯的地域差異，蘇南地區(qū)的單季稻種植對氣候干濕變化更為敏感，特別是7月、8月、10月3個月偏多的雨澇事件將會嚴(yán)重影響產(chǎn)量?；诖耍藐P(guān)鍵月份的SPI為評價指標(biāo)，并對研究區(qū)水稻生產(chǎn)進行雨澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃，將會為江蘇省水稻生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)提供有力支撐。

注：實心加號表征顯著正相關(guān)；空心加號表征非顯著正相關(guān)；實心減號表征顯著負相關(guān)；空心減號表征非顯著負相關(guān)。

圖5站點尺度上單季稻產(chǎn)量與各月SPI相關(guān)性的空間分布

3 結(jié) 論

(1) 全省尺度上單季稻生育期各月SPI的線性趨勢檢驗結(jié)果表明在6—8月3個月份中，江蘇省呈現(xiàn)變濕潤趨勢，其中8月份的偏濕趨勢較為明顯；而在5月，9月，10月3個月份中，江蘇省呈現(xiàn)變干旱趨勢，其中9月份的偏旱趨勢較為明顯?？臻g尺度上不同月份各站點的干濕變化趨勢進一步佐證了全省尺度的結(jié)果，值得關(guān)注的是8月呈顯著變濕和9月呈顯著變干的站點都集中在蘇南地區(qū)。

(2) 全省尺度和站點尺度上單季稻產(chǎn)量與生育期各月SPI的相關(guān)分析表明研究區(qū)干濕變化對單季稻產(chǎn)量有著一定的影響。單季稻產(chǎn)量與7—10月4個月的SPI呈負相關(guān)，江蘇省氣候越濕潤，則對單季稻產(chǎn)量越不利，過多的雨澇事件會導(dǎo)致單季稻收成的減產(chǎn)。站點尺度上的相關(guān)分析結(jié)果表明單季稻產(chǎn)量對干濕波動的響應(yīng)有著明顯的地域差異，其中蘇南地區(qū)的單季稻種植對氣候干濕變化更為敏感，特別是7月、8月、10月3個月偏多的雨澇事件將會顯著影響蘇南地區(qū)的產(chǎn)量。

[1] 佴軍.近30年江蘇省水稻生產(chǎn)的時空變化與效益分析[D].江蘇揚州:揚州大學(xué),2013.

[2] 朱珠,陶福祿,婁運生.1980—2009年江蘇省氣溫變化特征及水稻高溫?zé)岷ψ兓?guī)律[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,41(6):311-315.

[3] 任義方,高蘋,王春乙.江蘇高溫?zé)岷λ镜挠绊懠俺梢蚍治鯷J].自然災(zāi)害學(xué)報,2010,19(5):101-107.

[4] 尹思慧,徐蔣來,朱利群.近30年江蘇省水稻抽穗灌漿期低溫冷害時空變化及對水稻產(chǎn)量的影響[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報,2016,28(5):7-13.

[5] 任建成,鞏在武,鄭寶枝.基于SPI的近30年黃河三角洲地區(qū)旱澇時空特征[J].水土保持研究,2016,23(1):268-271.

[6] 胡彩虹,王金星,王藝璇,等.水文干旱指標(biāo)研究進展綜述[J].人民長江,2013(7):11-15.

[7] 袁文平,周廣勝.標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)與Z指數(shù)在我國應(yīng)用的對比分析[J].植物生態(tài)學(xué)報,2004,28(4):523-529.

[8] 張啟旺,張吉,周濤.鄱陽湖干旱多尺度特征及其與月均水位的相關(guān)性[J].人民長江,2016,47(8):23-27.

[9] 趙偉,張宇,張智紅.1981—2010年重慶地區(qū)季節(jié)性干旱時空變化特征分析[J].水土保持研究,2016,23(3):192-198.

[10] 劉鵬,楊濤,師鵬飛,等.塔里木河流域干旱態(tài)勢時空變化規(guī)律分析[J].水電能源科學(xué),2015,33(5):5-8.

[11] 朱珠,陶福祿,類運生,等.1981—2009年江蘇省氣候變化趨勢及其對水稻產(chǎn)量的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2012,33(4):567-572.

[12] 黃榮輝,顧雷,陳際龍,等.東亞季風(fēng)系統(tǒng)的時空變化及其對我國氣候異常影響的最近研究進展[J].大氣科學(xué),2008,32(4):691-719.

[13] Zhan W, Jin F F, Turner A. Increasing autumn drought over southern China associated with ENSO regime shift[J]. Geophysical Research Letters, 2014,41(11):4020-4026.

[14] Ji Y, Zhou G, Wang S, et al. Increase in flood and drought disasters during 1500—2000 in Southwest China[J]. Nat Hazards, 2015,77(3):1853-1861.

[15] 包云軒,孟翠麗,申雙和,等.基于CI指數(shù)的江蘇省近50年干旱的時空分布規(guī)律[J].地理學(xué)報,2011,66(5):599-608.

[16] 王連喜,顧嘉熠,李琪,等.江蘇省冬小麥適宜度時空變化研究[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2016,25(1):67-75.

[17] 譚孟祥,景元書,曹海寧.江蘇省一季稻生長季氣候適宜度及其變化趨勢分析[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2016,44(1):349-353.

[18] 沈陳華.氣象因子對江蘇省水稻單產(chǎn)的影響[J].生態(tài)學(xué)報,2015,(12):4155-4167.

[19] Tao F, Yokozawa M, Liu J, et al. Climatecrop yield relationships at provincial scales in China and the impacts of recent climate trends[J]. Climate Research, 2008,38(1):83-94.

[20] Tao F, Zhang Z, Shi W, et al. Single rice growth period was prolonged by cultivars shifts, but yield was damaged by climate change during 1981—2009 in China, and late rice was just opposite[J]. Global Change Biology, 2013,19(10):3200-3209.

SpatiotemporalVariationofDryness/WetnessinJiangsuProvinceDuring1961-2012andItsPossibleImpactsonSingle-CropRiceYield

XU Hui1, ZHANG Fangmin2, HUANG Jin2

(1.NanjingResearchInstituteofEnvironmentalProtection,Nanjing210013,China;2.SchoolofAppliedMeteorology,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044,China)

Based on the data of monthly precipitation and single-crop rice yield at 52 meteorological stations in Jiangsu during 1961—2012, the Standardized Precipitation Indexes (SPI) on the 1-month scale were calculated, and the possible relationship between dryness/wetness variability and rice yield was explored. On the provincial scale, the trend test for the SPI in different month during growing periods of single-crop rice indicated that June, July, August had wetting tendency, and the wetting tendency in August was more obvious; however, May, September, October had drying tendency, and the wetting tendency in September was more obvious. The changing tendency of dryness/wetness variability on the station scale was consistent with the results on the provincial scale, and it should be pointed out that the stations with significant wetting tendency in August and drying tendency in September were distributed in south Jiangsu. On the provincial scale, the correlation analyses between the of single-crop rice yield and SPI in different months during growing periods indicated that the wetter the climate in July, August, September, and October was, the lower the yield was. The results on the station scale indicated that the correlation between the single-crop rice yield and SPI had obvious regional difference, the single-crop rice in south Jiangsu was more sensitive to dryness/wetness variability, and the abundant rainfall events would have obvious impacts on the yield.

dryness/wetness variability; Jiangsu; single-crop rice; SPI

P426.615

A

1005-3409(2017)06-0250-05

2017-05-15

2017-05-23

江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項目(16KJB170008):江蘇省水稻氣象災(zāi)害的風(fēng)險評價及未來情景預(yù)估

徐慧(1986—),女,江蘇泗陽人,工程師,碩士,研究方向:環(huán)境生態(tài),氣象生態(tài)。E-mail:xuhuisafe@sina.com