吉林省春玉米生長期干旱指標研究

李筱楊，朱克云*，范廣洲，李建平

(1.成都信息工程大學大氣科學學院，高原氣象與環(huán)境四川省重點實驗室，成都 610225；2.吉林省氣象局，長春 130000)

吉林省春玉米生長期干旱指標研究

李筱楊1，朱克云1*，范廣洲1，李建平2

(1.成都信息工程大學大氣科學學院，高原氣象與環(huán)境四川省重點實驗室，成都 610225；2.吉林省氣象局，長春 130000)

【目的】通過確定春玉米干旱指標為吉林省春玉米防災減災對策和措施的制定提供參考和氣象依據(jù)?！痉椒ā炕诩质〈河衩字饕N植區(qū)(公主嶺、農(nóng)安、榆樹)的歷史氣象資料，利用平行分析法分析當?shù)卮河衩追N植氣候條件的適應性；采用三次多項式擬合模擬趨勢產(chǎn)量，從而分離出氣象產(chǎn)量；分析相對氣象產(chǎn)量與發(fā)育期各旬降水量的Pearson相關(guān)性；利用降水量、降水負距平、干燥度3個指標構(gòu)建了春玉米干旱指標；引入干旱綜合風險指數(shù)進行風險評估?！窘Y(jié)果】①春玉米全生育期中，除乳熟-成熟期的溫度條件略低外，其余光熱條件基本能滿足各發(fā)育期的要求，影響產(chǎn)量的主要因子是降水條件；②通過對豐歉年降水量的對比得到三地春玉米各發(fā)育期平均降水量干旱指標：出苗-拔節(jié)期為<112.8mm；拔節(jié)-抽雄期為<102.9mm；抽雄-乳熟期為<139.6mm；乳熟-成熟期為<32.2mm；③以降水負距平和干燥度為指標，由減產(chǎn)率得到三地春玉米全生育期輕旱、中旱、重旱、特旱的的干旱指標；④以干燥度為指標，得到各發(fā)育期輕旱、中旱、重旱、特旱的干旱指標；⑤公主嶺遭受干旱風險較高，農(nóng)安風險較低，榆樹的干旱綜合風險指數(shù)介于公主嶺和農(nóng)安之間。【結(jié)論】根據(jù)干旱指標及當?shù)鼐唧w情況，農(nóng)業(yè)部門可以制定有針對性的應對干旱措施，從而提高玉米的產(chǎn)量及質(zhì)量。

吉林??；春玉米；干旱指標；風險評估

玉米是禾本科作物，全生育期中的主要發(fā)育期處在較高溫度時期，又是需水量較多的時期，因此玉米產(chǎn)量的高低與大氣降水、土壤水分條件有密切的關(guān)系。因此，干旱缺水對玉米的生長發(fā)育形態(tài)特征、生理生化及產(chǎn)量品質(zhì)均有一定影響，導致多數(shù)產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量不穩(wěn)不高。

我國是世界上玉米主要生產(chǎn)國之一，大部分地區(qū)氣候條件都適于玉米生長發(fā)育[1]。其中吉林玉米帶被稱為“世界三大黃金玉米帶”之一，是重要的玉米商品糧基地和工業(yè)加工原料基地，對我國糧食問題具有舉足輕重的作用。但吉林省由于降水時空分布不均勻，極易發(fā)生季節(jié)性干旱。因此，吉林省的干旱從春播作物開始播種的4月持續(xù)到5月或是6月，夏季干旱一般出現(xiàn)于7-8月。個別年份春旱連接著夏旱，則影響更為嚴重[2]。

干旱一般可使玉米減產(chǎn)兩到三成，是影響玉米生產(chǎn)的重要因素。干旱威脅到玉米的生長發(fā)育從而導致產(chǎn)量下降，由于玉米不同發(fā)育期對水分的需求量不同，因而不同時期干旱對生產(chǎn)的影響會有較大差異[3]。鮑巨松等[4]研究表明，水分脅迫對玉米生長起抑制作用的關(guān)鍵時期是抽雄期前后。白莉萍等[5]研究表明，干旱脅迫對于發(fā)育前期營養(yǎng)生長階段和生殖階段的玉米高度影響存在明顯差異。孫鳳華等[6]認為，20世紀以來，吉林省氣候開始呈現(xiàn)出暖干化趨勢，干旱災害頻發(fā)，玉米干旱的預防以及災害風險評估對于保障作物生產(chǎn)安全至關(guān)重要。

為了有效躲避、預防農(nóng)業(yè)干旱，國內(nèi)外科學工作者開展了一系列研究，利用干旱指標進行農(nóng)業(yè)干旱研究和旱情評價[7-10]。目前的農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)較多，這些指數(shù)既有單指標，又有復合指標[11-13]，然而有些指數(shù)計算復雜或所需的數(shù)據(jù)不易獲取，應用受到一定程度的限制，另一方面每種指數(shù)均存在一定的局限性，因而不一定適于評價吉林省干旱對春玉米的影響?；谝陨峡紤]，本文在選擇干旱指數(shù)時同時考慮了降水量、降水負距平、干燥度，分析比較以上3種指數(shù)對吉林春玉米干旱的適用性，并在此基礎上對其進行干旱風險分析，為今后該地區(qū)春玉米防災減災對策和措施的制定提供參考和依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 資料來源

本文采用的氣象資料包括吉林省公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地1993-2014年每日平均溫度、降水量以及1993-2013年每日日照時數(shù)；產(chǎn)量資料包括1949-2012年每年玉米播種面積、單位面積產(chǎn)量；發(fā)育期資料為吉林中部玉米種植區(qū)多年平均播種、出苗、拔節(jié)、抽雄、乳熟、成熟日期，以上資料均由吉林省氣象局農(nóng)氣中心提供。

1.2 研究方法

利用平行分析法探討當?shù)卮河衩追N植氣候條件的適應性；將作物產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量，采用三次多項式擬合模擬趨勢產(chǎn)量，從而分離出氣象產(chǎn)量；分析相對氣象產(chǎn)量與發(fā)育期各旬降水量的Pearson相關(guān)性；利用降水量、降水負距平、干燥度構(gòu)建了春玉米干旱指標；引入干旱綜合風險指數(shù)進行風險評估。

1.2.1 產(chǎn)量分離

將氣象產(chǎn)量從玉米單位面積產(chǎn)量中準確地分離出來是本文研究的關(guān)鍵步驟。依據(jù)環(huán)境因素的偶然性及人類活動的漸進性與相對穩(wěn)定性的特點，認為玉米產(chǎn)量由趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機產(chǎn)量構(gòu)成，隨機產(chǎn)量一般可以忽略不計。玉米產(chǎn)量的分解可用公式表示如下：

其中，Y為實際產(chǎn)量，Yt為趨勢產(chǎn)量，Ym為氣象產(chǎn)量。

1.2.2 相對氣象產(chǎn)量

由于生產(chǎn)技術(shù)水平的提高，使得糧食產(chǎn)量的水平不斷提高，氣象產(chǎn)量的變化也在不斷變大，前后期不具備時序的可比性，因此將產(chǎn)量做如下變換：

式中，Ym'為相對氣象產(chǎn)量(單位：1％)，Yt、Ym分別為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量(單位：kg/hm2)，相對氣象產(chǎn)量為負值時表示減產(chǎn)率[14]。

1.2.3 降水負距平

以氣候降水量為基礎的農(nóng)業(yè)干旱指標是目前研究大區(qū)域農(nóng)業(yè)干旱應用最為廣泛的指標，其中最常用是降水負距平D，表達式為：

式中，Ri為逐年降水量，R為多年平均降水量。D為負值時，表示降水負距平[15]。

1.2.4 干燥度

干燥度是張寶堃、朱崗昆以謝良尼諾夫的水熱系數(shù)[16]為依據(jù)，修訂了大于10℃的積溫與同期降水量之比的計算公式，將分子與分母作了互換獲得；根據(jù)我國氣候及地理景觀確定系數(shù)為0.16，假定秦嶺、淮河一帶的可能蒸發(fā)量和降水量接近平衡而確定，因此其表達式為：

式中：r為階段降雨量，Σt為某一時段>10℃的積溫，0.16代表蒸發(fā)量[17]。

1.2.5 干旱綜合風險指數(shù)

根據(jù)風險評估理論[18]，區(qū)域自然災害風險是由自然災害危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力4個因素相互綜合作用而形成。

本文采用干燥度來進行危險性評價，不同發(fā)育階段干旱對最終產(chǎn)量造成的影響不同，故干旱危險性應考慮各發(fā)育階段干旱風險的權(quán)重系數(shù)。干旱危險性風險評估模型為：

式中：I為全生育期干旱危險性指數(shù)，Kj為各發(fā)育期干燥度，aj為各發(fā)育期危險性權(quán)重系數(shù)，用各階段干燥度與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)來表示，j取值 1、2、3、4，分別代表全生育期、出苗-拔節(jié)期、拔節(jié)-抽雄期、抽雄-乳熟期。

選取春玉米播種面積作為承災體暴露性評價指標(E)；災年平均減產(chǎn)率的絕對值作為承災體脆弱性評價指標(F)[19]；以春玉米單產(chǎn)線性趨勢的斜率作為防災減災能力指數(shù)(K)，表示生產(chǎn)技術(shù)進步對干旱的抵抗能力。

其中，危險性、脆弱性、暴露性在干旱綜合風險中起正效應，即危險性、脆弱性、暴露性越高，風險越大；但防災減災能力在干旱綜合風險中起負效應，即某區(qū)域的防災減災能力越強，干旱危險性、脆弱性和暴露性對災害生成的作用力就會受到一定抑制，從而可降低干旱的風險?？紤]到防災減災能力的反向作用力，構(gòu)建綜合評價模型如下：

式中：Ri為第i年干旱綜合風險指數(shù)；Ii為第i年危險性指數(shù)；Ei為第i年暴露性指數(shù)；Fi為第i年暴露性指數(shù)；K為脆弱性指數(shù)，為防災減災能力指數(shù)[19]。

1.2.6 極差標準化

為了使數(shù)值處于0～1之間，需對數(shù)據(jù)進行極差標準化處理。為確保標準化后的數(shù)據(jù)非零，改進計算公式如下：

式中：Rs為極差標準化后的數(shù)據(jù)；Rj為原始數(shù)據(jù)；Rmin為原始數(shù)據(jù)序列中的最小值；Rmax為原始數(shù)據(jù)序列中的最大值[19]。

2 結(jié)果與分析

2.1 吉林省春玉米種植氣候條件的適應性分析

研究地區(qū)春玉米播種-出苗期的平均氣溫在14℃左右，能夠保證種子很好的萌發(fā)；春玉米出苗到乳熟期基本都處于20℃以上的熱量條件，當?shù)責崃織l件完全符合玉米的最適生長溫度；乳熟-成熟期的平均氣溫為18℃左右，溫度略低于灌漿成熟最適溫度(22～24℃)，因此在玉米發(fā)育成熟過程中，要注意應依地區(qū)熱量條件的差異，選擇適宜當?shù)胤N植的品種，以免因地區(qū)溫度條件滿足不了品種成熟期對熱量的要求，遭受低溫冷害而減產(chǎn)。

玉米為短日性作物，發(fā)育期間要求一定時間的短日照，才能正常抽穗，開花。在該地區(qū)，春玉米全生育期總?cè)照諘r數(shù)為1 300h左右，平均每天約有7～8h的日照，日照充足，構(gòu)成了玉米種植獲得高產(chǎn)的有利自然因素。

玉米是一種需水量較多的作物，但玉米在一生中，各個時期需要的水量也各不相同?？偟奶攸c為發(fā)育前期需水少，中期需水多，后期偏少，發(fā)育期總需水量約為250～300mm。研究地區(qū)全生育期平均總降水量達到400mm以上，考慮到蒸發(fā)、蒸騰作用的存在，除個別降水較少的年份外，基本滿足了玉米抽穗，灌漿對水分的要求[1]。

2.2 影響春玉米產(chǎn)量的降水條件分析

2.2.1 春玉米豐歉年各發(fā)育期降水條件的對比

本研究針對資料的特點，利用三次多項式擬合[12]得到公主嶺、農(nóng)安、榆林三地1949-2012年的春玉米趨勢產(chǎn)量，并運用公式(1)分離各年的氣象產(chǎn)量。根據(jù)當?shù)貧庀螽a(chǎn)量(Ym)，對豐歉年進行劃分，劃分標準如表1所示。

表1 根據(jù)氣象產(chǎn)量的豐歉年劃分標準Table 1 Standard of abundant year and disaster year according to meteorological yield kg·hm-2

將豐歉年的春玉米生長各發(fā)育期氣象因子進行對比分析，得出影響春玉米產(chǎn)量的主要氣象因子為降水。三地各發(fā)育期豐歉年平均降水量對比如圖1所示。

三地春玉米豐年播種-出苗期平均溫度、日照時數(shù)均高于歉年，降水與豐歉年沒有表現(xiàn)出明顯的規(guī)律。出苗-拔節(jié)期三地豐年平均降水量均遠高于歉年，豐歉年降水差值在55mm左右，該時期降水是影響產(chǎn)量的重要因子。抽雄前后一個月的時間內(nèi)，春玉米對水分反應較為敏感，拔節(jié)-抽雄期三地豐年較歉年降水量多54.9mm，抽雄-乳熟期多46.4mm，該發(fā)育期缺水，導致穗小、粒數(shù)少，嚴重缺水時，雄穗或雌穗抽不出來，稱為“卡脖旱”。乳熟-成熟期豐歉年降水量差距雖有所減少，但仍較明顯，三地豐年降水較歉年多28.0mm，歉年這個時期缺水，會造成籽粒不飽滿，影響玉米質(zhì)量。乳熟期以后，籽?；径ㄐ?，對水分的要求逐漸減少。

2.2.2 各旬降水量與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)性分析

利用SPSS軟件對春玉米相對氣象產(chǎn)量與各旬氣象因子的Pearson相關(guān)性進行分析[19]。得到相對氣象產(chǎn)量與三地各旬降水量相關(guān)較好的有：公主嶺7月中旬(拔節(jié)-抽雄期)、8月上旬(抽雄-乳熟期)；農(nóng)安6月中旬(出苗-拔節(jié)期)；榆樹5月上旬(播種-出苗期)，6月中、下旬(出苗-拔節(jié)期)，7月中旬(拔節(jié)-抽雄期)。其相關(guān)系數(shù)分別為0.429、0.412、0.432、0.460、0.421、0.420、0.458，并且在0.1 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。結(jié)合2.2.1，出苗到成熟期干旱缺水明顯影響了春玉米生產(chǎn)，證明對應時期降水量作為干旱指標可行。

2.3 從豐歉年各發(fā)育期降水量確定干旱指標

由前文分析可知，春玉米出苗-拔節(jié)期、拔節(jié)-抽雄期、抽雄-乳熟期、乳熟-成熟期豐歉年降水量存在明顯差異，并與相對氣象產(chǎn)量表現(xiàn)出一定的相關(guān)性，因此本文選取這4個發(fā)育期的豐歉年降水量作為干旱指標，以1993-2012年公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地氣象和產(chǎn)量資料為基礎，計算歷年4個發(fā)育期降水量，檢驗其反映干旱的有效性和敏感性，并對干旱指標進行量化。

利用三地多年各發(fā)育期降水量與相對氣象產(chǎn)量進行回歸分析。相對氣象產(chǎn)量與三地各發(fā)育期降水量的直線回歸系數(shù)均為正值(除公主嶺乳熟-成熟期外)，即降水量愈小，春玉米減產(chǎn)幅度就愈大，說明降水量對產(chǎn)量影響趨勢基本一致，反映出干旱越嚴重，減產(chǎn)程度越大，說明該指標評估春玉米干旱有一定的合理性。公主嶺乳熟-成熟期降水量與相對氣象產(chǎn)量呈負相關(guān)，即降水量越大，春玉米減產(chǎn)幅度越大，該指標評估春玉米干旱不可用。

通過比較豐歉年平均降水量，將歉年各發(fā)育期平均降水量作為春玉米各發(fā)育期降水干旱指標，見表2。

表2 春玉米各發(fā)育期降水干旱指標Table 2 The precipitation drought indicators of spring maize in each development periodmm

圖1 各發(fā)育期豐歉年降水對比Figure 1 The precipitation of abundant year and disaster year in each development period

通過以上分析得到公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地春玉米各發(fā)育期平均降水干旱指標：出苗-拔節(jié)期劃定降水干旱的指標為<112.8mm；拔節(jié)-抽雄期劃定干旱的指標為<102.9mm；抽雄-乳熟期劃定干旱的指標為<139.6mm；乳熟-成熟期劃定干旱的指標為<32.2mm。

2.4 從降水負距平和干燥度確定全生育期干旱指標

2.4.1 全生育期降水負距平、干燥度與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)性分析

為分析降水負距平與干燥度在評估春玉米全生育期干旱過程中的合理性和準確性，計算公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地多年全生育期降水距平和干燥度，從中選擇負距平，分別將降水負距平、干燥度與其對應的相對氣象產(chǎn)量進行相關(guān)性分析，見表3。

由表3可知，在公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地相對氣象產(chǎn)量與降水負距平的相關(guān)系數(shù)略高于同站點相對氣象產(chǎn)量與干燥度的相關(guān)系數(shù)，說明利用這兩種指標評價和分析春玉米所遇到的干旱程度時，降水負距平更敏感、更準確。

但是通過分析相對氣象產(chǎn)量與兩種干旱指標的顯著性表明，三地相對氣象產(chǎn)量與干燥度的相關(guān)系數(shù)在0.05水平(雙側(cè))均呈顯著性相關(guān)，特別是在榆樹顯著性達到0.000 2；相對氣象產(chǎn)量與降水負距平的相關(guān)系數(shù)在0.1水平(雙側(cè))均呈顯著性相關(guān)。表明干燥度在評估春玉米干旱程度時優(yōu)于降水負距平，從而確定了干燥度在評估春玉米干旱過程中具有一定優(yōu)勢。這是因為干燥度在考慮降水的同時，增加了蒸發(fā)量的影響，彌補了降水負距平在評估農(nóng)業(yè)干旱過程中的不足。

表3 相對氣象產(chǎn)量與全生育期降水負距平、干燥度的相關(guān)性Table 3 Correlation between relative meteorological yield with two drought indices of whole development period

2.4.2 全生育期降水負距平、干燥度與相對氣象產(chǎn)量的回歸分析

將降水負距平、干燥度分別與其對應年份的相對氣象產(chǎn)量進行回歸分析，得到三地相對氣象產(chǎn)量和降水負距平、干燥度的回歸關(guān)系如圖2所示。

相對氣象產(chǎn)量與公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地全生育期降水負距平的直線回歸系數(shù)均為正值，即降水負距平的絕對值愈大，春玉米減產(chǎn)幅度就愈大；與三地全生育期干燥度的直線回歸系數(shù)均為負值，即干燥度越大，春玉米減產(chǎn)幅度就愈大。降水負距平、干燥度對減產(chǎn)影響趨勢基本一致，均反映出干旱越嚴重，減產(chǎn)程度越大，說明兩種指標評估春玉米干旱有一定的合理性。

2.4.3 全生育期干旱指標的確立

農(nóng)業(yè)上劃分干旱災害發(fā)生程度，通常以減產(chǎn)率作為指標，干旱等級由低到高反映對最終產(chǎn)量的影響程度。根據(jù)圖2中的降水負距平與減產(chǎn)率回歸方程，可以求出公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地不同降水距平對應的減產(chǎn)率，見表4。

表4 全生育期降水距平與減產(chǎn)率Table 4 Negative precipitation anomaly and yield reduction rate of whole development period

從表4可以看出，三地均表現(xiàn)出降水負距平絕對值越大，春玉米減產(chǎn)越嚴重的趨勢。由于三地距離較近，故取三地減產(chǎn)率的平均值作為劃分春玉米干旱等級的指標。

根據(jù)圖2中的干燥度與相對氣象產(chǎn)量回歸方程，可以求出公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地不同干燥度對應的減產(chǎn)率，見表5。

表5 全生育期干燥度與減產(chǎn)率Table 5 Aridity index and yield reduction rate of whole development period

從表5中可以看出，三地均表現(xiàn)出干燥度越大，春玉米減產(chǎn)越嚴重的趨勢。同樣取三地減產(chǎn)率的平均值作為劃分春玉米干旱等級的指標。

農(nóng)業(yè)上一般以減產(chǎn)10％以下為輕旱，10％～20％為中旱，20％～30％為重旱，>30％為特旱[21]。根據(jù)表4與表5中降水負距平、干燥度與三地平均減產(chǎn)率的對應關(guān)系，可以得到以上三地通用干旱等級及指標，見表6。

2.5 從降水負距平和干燥度確定各發(fā)育期干旱指標

為制定更加準確細致的干旱指標，對各發(fā)育期降水負距平和干燥度進行分析，以確定各發(fā)育期的干旱指標。

圖2 相對氣象產(chǎn)量與全生育期降水負距平、干燥度回歸關(guān)系Figure 2 Regression analysis between relative meteorological yield and two indices of whole development period

表6 全生育期干旱等級及指標Table 6 The drought grades and indicators of whole development period

2.5.1 各發(fā)育期降水負距平、干燥度與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)性分析

計算公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地多年各發(fā)育期降水距平和干燥度，從中選擇負距平，分別將降水負距平、干燥度與其對應的相對氣象產(chǎn)量進行相關(guān)分析。

春玉米相對氣象產(chǎn)量與公主嶺拔節(jié)-抽雄期、榆樹抽雄-乳熟期的降水負距平相關(guān)系數(shù)分別為0.669、0.701，并且在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；與公主嶺乳熟-成熟期的降水負距平相關(guān)系數(shù)為0.557，且在0.1水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)；與其他時期降水負距平的相關(guān)性未通過顯著性檢驗。

春玉米相對氣象產(chǎn)量與三地各發(fā)育期干燥度相關(guān)較好的有：公主嶺拔節(jié)-抽雄期，農(nóng)安抽雄-乳熟期、乳熟-成熟期，榆樹抽雄-乳熟期、乳熟-成熟期。其相關(guān)系數(shù)分別為-0.526、-0.461、-0.455、-0.574、-0.465，并且在0.05水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。相對氣象產(chǎn)量與公主嶺抽雄-乳熟期，榆樹出苗-拔節(jié)期、拔節(jié)-抽雄期干燥度相關(guān)系數(shù)分別為-0.408、-0.382、-0.382，并且在0.1水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。相對氣象產(chǎn)量與各地播種-出苗期干燥度的相關(guān)性均未通過顯著性檢驗。

比較相對氣象產(chǎn)量與兩種指標的相關(guān)性可以看出干燥度在對春玉米各發(fā)育期進行干旱評估時存在明顯優(yōu)勢。

2.5.2 各發(fā)育期干燥度與相對氣象產(chǎn)量的回歸分析

將公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地通過顯著性檢驗的發(fā)育期干燥度與相對氣象產(chǎn)量進行回歸分析，得到表7。

相對氣象產(chǎn)量與公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地各發(fā)育期干燥度的直線回歸系數(shù)均為負值，即干燥度越大，春玉米減產(chǎn)幅度就愈大，說明干燥度對減產(chǎn)影響趨勢基本一致，反映出干旱越嚴重，減產(chǎn)程度越大，說明該指標評估春玉米干旱有一定的合理性。

2.5.3 各發(fā)育期干旱指標的確立

各發(fā)育期選取與干燥度相關(guān)系數(shù)較大，且相關(guān)性通過顯著性檢驗的站點來建立干旱等級及指標。即出苗-拔節(jié)期利用榆樹的回歸方程計算得到的減產(chǎn)率，拔節(jié)-抽雄期利用公主嶺、榆樹兩地回歸方程計算所得減產(chǎn)率的平均值，抽雄-乳熟期利用公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地結(jié)果平均，乳熟-成熟期利用農(nóng)安、榆樹兩地結(jié)果平均，確定干燥度與減產(chǎn)率之間的關(guān)系。

根據(jù)減產(chǎn)10％以下為輕旱，10％～20％為中旱，20％～30％為重旱，>30％為特旱的標準，得到各發(fā)育期干旱等級及干燥度指標，見表8。

通過以上分析得到公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地春玉米各發(fā)育期干旱等級及對應的干燥度指標，干燥度越高，所對應的干旱越嚴重。在乳熟-成熟期，只有當干燥度>5.25時才有可能造成春玉米輕旱，而在玉米的實際生長中乳熟-成熟期不可能出現(xiàn)干燥度>5.25的數(shù)值，因此考慮乳熟-成熟期干旱不會達到中旱、重旱甚至特旱的程度。

2.6 干旱綜合風險分析

分別求出公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地1993-2012年干旱綜合風險指數(shù)的多年平均值，并對其進行極差標準化處理，得到標準化后的干旱綜合風險指數(shù)，見表9。

分析表9可知，在三地中，公主嶺遭受干旱風險較高，農(nóng)安風險較低，榆樹的干旱綜合風險指數(shù)介于公主嶺和農(nóng)安之間。

3 討論與結(jié)論

吉林玉米帶是我國重要的玉米種植區(qū)，研究表明該地區(qū)氣候較為適宜春玉米的種植[1]，但干旱發(fā)生頻率較高，給春玉米的生產(chǎn)帶來威脅[2，6]。本文對公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地春玉米各發(fā)育期氣候條件進行適應性分析，研究表明，全生育期中，除乳熟-成熟期的溫度條件略低，個別年份降水偏少外，其余光熱條件基本能滿足春玉米各發(fā)育期的要求，影響春玉米產(chǎn)量的主要因子是降水條件。

表7 相對氣象產(chǎn)量與各發(fā)育期干燥度的回歸分析Table 7 Regression analysis between relative meteorological yield and aridity index of every development period

表8 各發(fā)育期干旱等級及干燥度指標Table 8 The drought grades and aridity index indicators of every development period

表9 公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地干旱綜合風險指數(shù)Table 9 The drought comprehensive risk index in three locations

一般認為抽雄期前后是春玉米需水較多的時期[4]。本研究通過春玉米豐歉年降水量對比分析發(fā)現(xiàn)，從出苗到抽雄期，豐年降水量較歉年多55mm左右；抽雄-乳熟期多46.4mm；乳熟-成熟期多28.0mm。即豐年的降水量均較為豐富，歉年降水較少。出苗到乳熟期降水對產(chǎn)量的影響較為顯著。

尋找干旱指標是本文研究的重點。董秋婷等[2]利用作物水分虧缺指數(shù)計算春玉米干旱指標，本文考慮當?shù)刭Y料特點并結(jié)合吉林省干旱的具體情況，選取了降水量、降水負距平、干燥度3個指標：對歉年各發(fā)育期降水量求平均，得到公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地春玉米各發(fā)育期降水干旱指標；根據(jù)減產(chǎn)率得到三地春玉米全生育期和各發(fā)育期干燥度輕、中、重、特旱的指標以及全生育期降水負距平輕、中、重、特旱的指標。根據(jù)得到的干旱指標及當?shù)亟邓巴寥罎穸惹闆r可以制定有針對性的應對干旱措施，從而為玉米的生長提供良好的環(huán)境。

目前，還未見對吉林省春玉米進行干旱風險評估的研究。本文引入干旱綜合風險指數(shù)評估三地干旱風險，得出公主嶺、農(nóng)安、榆樹三地干旱綜合風險指數(shù)分別為0.900 0、0.100 0、0.514 4。即公主嶺遭受干旱風險較高，農(nóng)安風險較低，榆樹的干旱綜合風險指數(shù)介于公主嶺和農(nóng)安之間。在春玉米種植過程中，要注意對干旱災害進行預防以提高玉米的產(chǎn)量及質(zhì)量。

本文對吉林省春玉米的研究選用了公主嶺、農(nóng)安、榆樹3個站點作為代表，確定干旱指標時選取產(chǎn)量與干旱相關(guān)性較好的站點得到平均指標，沒有考慮地形、土壤對干旱的影響。因此在使用平均指標時要考慮各地因地形、土壤等條件不同造成的差異。

[1] 龔紹先.糧食作物與氣象[M].北京：北京農(nóng)業(yè)大學出版社，1998：253-256.

[2] 董秋婷，李茂松，劉江，等.近50年東北地區(qū)春玉米干旱的時空演變特征[J].自然災害學報，2011，20(4)：52-59.

[3] 齊偉，張吉旺，王空軍，等.干旱脅迫對不同耐旱性玉米雜交種產(chǎn)量和根系生理特性的影響[J].應用生態(tài)學報，2010，21(1)：48-52.

[4] 鮑巨松，楊成書，薛吉全，等.水分脅迫對玉米生長發(fā)育及產(chǎn)量形成的影響[J].陜西農(nóng)業(yè)科學，1990，36(3)：7-9.

[5] 白莉萍，隋方功，孫朝暉，等.土壤水分脅迫對玉米形態(tài)發(fā)育及產(chǎn)量的影響[J].生態(tài)學報，2004，24(7)：1556-1560.

[6] 孫鳳華，袁健，路爽.東北地區(qū)近百年氣候變化及突變檢測[J].氣候與環(huán)境研究，2006，11(1)：101-108.

[7] TSAKIRIS G，PANGALOU D，VANGELIS H.Regional drought assessment based on the Reconnaissance Drought Index(RDI)[J].Water Resour Manage，2007，21(5)：821-833.

[8] 孫立堂，夏祥哲，張麗靜，等.基于學習向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)業(yè)干旱綜合指標分析[J].水利與建筑工程學報，2006，4(4)：78-80.

[9] TSAKIRIS G，VANGELIS H.Establishing a drought index incorporating evapotranspiration[J].European Water，2005，9(10)：3-11.

[10] WANG H S，SERGIO M.Vicente-serrano，TAO F L，et al.Monitoring winter wheat drought threat in northern china using multiple climate-based drought indices and soil moistureduring 2000-2013[J].Agricultural and Forest Meteorology，2016(228-229)：1-12.

[11] 徐新創(chuàng)，葛全勝，鄭景云，等.農(nóng)業(yè)干旱風險評估研究綜述[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2010，28(6)：263-270.

[12] 譚方穎，王建林，鄭昌玲，等.華北冬小麥干旱產(chǎn)量損失評估方法[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2013，34(6)：696-702.

[13] CHANDRASEKAR K，SAI M V R S.Monitoring of late-season agricultural drought in cotton-growing districts of Andhra Pradesh state，India，using vegetation，water and soil moisture indices[J].Nat Hazards，2015，75(2)：1023-1046.

[14] 武洪峰，蘇濤，朱梅梅，等.玉米產(chǎn)量與氣象因子關(guān)系的研究與應用[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，2009，31(2)：9-11.

[15] 吳東麗，王春乙，張雪芬，等.華北冬小麥作物氣候干旱指數(shù)研究[J].科技導報，2009，27(7)：32-36.

[16] 孟猛，倪健，張治國.地理生態(tài)學的干燥度指數(shù)及其應用評述[J].植物生態(tài)學報，2004，28(6)：853-861.

[17] 毛飛，孫涵，楊紅龍.干濕氣候區(qū)劃研究進展[J].地理科學進展，2011，30(1)：17-26.

[18] 張繼權(quán)，李寧.主要氣象災害風險評價與管理的數(shù)量化方法及其應用[M].北京：北京師范大學出版社，2007：33.

[19] 薛昌穎，張弘，劉榮花.黃淮海地區(qū)夏玉米生長季的干旱風險[J].應用生態(tài)學報，2016，27(5)：1-11.

[20] 汪冬華.多元統(tǒng)計分析與SPSS應用[M].上海：華東理工大學出版社，2010：80-122.

[21] 吳東麗，王春乙，薛紅喜，等.華北地區(qū)冬小麥干旱受災率多尺度分析[J].災害學，2011，26(1)：87-93.

Study on the Drought Index of Spring Maize Growth Period in Jilin Province

LI Xiao-yang1，ZHU Ke-yun1*，F(xiàn)AN Guang-zhou1，LI Jian-ping2
(1.Chengdu University of Information Technology，Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province，Chengdu 610225，China；2.Meteorological Bureau of Jilin Province，Changchun 130000，Jilin，China)

【Objective】To determine the drought indicators of spring maize could provide references and meteorological basis for the design of measures to lessen and prevent calamity of spring maize in Jilin Province.【Method】Based on the historical meteorological data of the key area of spring maize in Jilin Province(Gongzhuling，Nongan and Yushu)，the adaptability of climatic conditions of the spring maize planting was analyzed by using the parallel analysis approach；Cubic polynomial fitting was used to simulate tendency yield，and then the meteorological yield was separated out.The Pearson correlation between relative meteorological yield and precipitation of each ten-days in development stage was analyzed.The drought indicators in drought-resistant identification of spring maize was constructed according to precipitation index，negative precipitation anomaly and aridity index.The concept of drought comprehensive risk index was applied to make risk assessments.【Results】①The temperature during milk maturity to maturity stage was a bit lower，and other sunlight and temperature conditions basically meet the growth requirements of spring maize in every stage，the major factor affecting spring maize yields is precipitation.②Through the rainfall comparison between abundant years and disaster years，the precipitation drought indicator was defined as<112.8mm from seedling to jointing，<102.9mm from jointing to heading，<139.6mm from heading to milk maturity，<32.3mm from milk maturity to maturity.③From yield reduction rate，the drought indicators corresponding light drought，medium drought，heavy drought，specially drought of whole development period were determined by negative precipitation anomaly and aridity index.④According to aridity index，the drought indicators corresponding light drought，medium drought，heavy drought，specially drought of every development period were determined. ⑤The drought risk in Gongzhuling was higher which in Nongan was low，and the risk index of Yushu was between the first two.【Conclusion】According to the drought indicators and local specific circumstances，agricultural sector would be make targeted measures to against drought and thus improve the yield and quality of maize.

Jilin province；spring maize；drought index；risk assessment

S162.1

A

1000-2650(2017)01-0001-09

10.16036/j.issn.1000-2650.2017.01.001

2016-09-13

科技部公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201506001)資助。

李筱楊，研究生。*責任作者：朱克云，教授，主要從事資料變分同化和應用氣象的研究，E-mail：zhuky@cuit.edu.cn。

(本文審稿：武 晶；責任編輯：劉詩航；英文編輯：劉詩航)