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    1961—2015年黃淮海地區(qū)冬小麥干熱風(fēng)災(zāi)害時空分布特征

    2018-11-14 12:38:34韓麗娟郭安紅李茂松王純枝李祎君
    生態(tài)學(xué)報 2018年19期
    關(guān)鍵詞:干熱風(fēng)黃淮海日數(shù)

    李 森,韓麗娟,*,郭安紅,李茂松,王純枝,李祎君

    1 國家氣象中心,北京 100081 2 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081

    干熱風(fēng)是我國北方小麥揚花灌漿期間出現(xiàn)的一種高溫、低濕并伴有一定風(fēng)力的災(zāi)害性天氣,主要分為高溫低濕型、雨后青枯型、旱風(fēng)型3種類型[1]。高溫低濕型在小麥揚花灌漿過程中都可能發(fā)生,多發(fā)生在開花后20 d左右至蠟熟期,氣溫突升,空氣濕度驟降,并伴有較大風(fēng)速。雨后青枯型發(fā)生在小麥成熟前10 d內(nèi),其特征是雨后猛晴,氣溫驟升,濕度劇降,造成小麥熱枯逼熟。旱風(fēng)型主要發(fā)生在新疆和西北黃土高原的多風(fēng)地區(qū),干旱年份出現(xiàn)較多,風(fēng)速大、濕度低,并與一定高溫配合,使葉片失水卷縮甚至撕裂破碎。干熱風(fēng)發(fā)生時,小麥葉片葉綠素含量和光合速率下降,受精結(jié)實率降低,灌漿速度下降、灌漿期縮短,從而導(dǎo)致減產(chǎn),危害輕的年份減產(chǎn)10%以下,嚴重年份減產(chǎn)10%—20%甚至更多[2]。黃淮海地區(qū)是我國冬小麥主產(chǎn)區(qū),也是干熱風(fēng)危害最重、影響范圍最廣的區(qū)域,該地區(qū)干熱風(fēng)主要有高溫低濕和雨后青枯兩種類型[1]。近10a(2006—2015年),該區(qū)域冬小麥種植面積占全國冬小麥面積的71%,產(chǎn)量則占全國的80%[3],該區(qū)域小麥產(chǎn)量的多少直接影響全國糧食總產(chǎn)水平,分析干熱風(fēng)災(zāi)害發(fā)生規(guī)律與時空演變特征,對冬小麥安全生產(chǎn)、防災(zāi)減損和提質(zhì)增效具有重要意義。

    我國有關(guān)干熱風(fēng)的研究開始于20世紀50年代后期,20世紀80年代初,北方13省(市)小麥干熱風(fēng)科研協(xié)作組針對干熱風(fēng)傷害機理、氣象指標、氣候區(qū)劃、預(yù)報方法、防御技術(shù)等進行了聯(lián)合攻關(guān),為后來開展相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ)[1,4- 9]。其后人們針對省級或地市級尺度的干熱風(fēng)發(fā)生演變規(guī)律、風(fēng)險區(qū)劃、預(yù)測防御等開展了較多研究[10-26],針對省級以上尺度的研究相對較少[27- 30],多數(shù)研究表明黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)發(fā)生頻率總體呈減少趨勢。干熱風(fēng)影響定量評估技術(shù)仍處于探索階段,劉靜等[31]建立了干熱風(fēng)災(zāi)損評估模型,用于評估寧夏引黃灌區(qū)春小麥干熱風(fēng)影響;朱玉潔等[32]探討了基于作物模型的干熱風(fēng)災(zāi)損提取方法;趙俊芳等[33]對黃淮海地區(qū)冬小麥干熱風(fēng)災(zāi)損分離提取方法進行了探討;李穎等[34]對基于遙感的大面積干熱風(fēng)災(zāi)害監(jiān)測評估進行了嘗試,這些研究對干熱風(fēng)災(zāi)害的科學(xué)防御提供了技術(shù)支撐。

    作為一種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害,干熱風(fēng)與小麥生育期緊密關(guān)聯(lián),其影響也并非單一類型干熱風(fēng)作用的結(jié)果,已有研究通常只考慮單一類型干熱風(fēng)[11- 23,29- 30],或?qū)⒏邷氐蜐裥秃颓嗫菪头珠_分析[25- 27],難以全面評價干熱風(fēng)總體特征,研究時段也多以自然旬月劃定[11- 19],雖然能反映其發(fā)生規(guī)律,但與小麥實際發(fā)育期吻合度有所欠缺,可能造成統(tǒng)計樣本缺失,或部分揚花灌漿期以外的干擾樣本影響分析結(jié)果。本文基于公認的干熱風(fēng)災(zāi)害指標,以及氣象和冬小麥生育期觀測資料,對黃淮海冬小麥主產(chǎn)區(qū)高溫低濕和雨后青枯兩種類型干熱風(fēng)的總體發(fā)生規(guī)律進行研究,以期更好地揭示黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)災(zāi)害的時空演變特征,為區(qū)域大范圍干熱風(fēng)監(jiān)測預(yù)警及防御提供參考。

    1 資料與方法

    圖1 研究區(qū)域與代表站點分布 Fig.1 Study area and the distribution of meteorological stations

    研究區(qū)域為黃淮海冬小麥主產(chǎn)區(qū),包括河北中南部、北京、天津、山東,以及河南、安徽和江蘇3省淮河以北地區(qū),基于區(qū)域內(nèi)65個農(nóng)業(yè)氣象觀測站的資料進行干熱風(fēng)時空特征分析(圖1)。所用氣象資料為1961—2015年共55 a的逐日最高氣溫、14:00相對濕度、14:00風(fēng)速、降水量數(shù)據(jù),作物資料為1981—2015年的冬小麥發(fā)育期數(shù)據(jù),以上資料均來自國家氣象信息中心。

    通常采用日最高氣溫、14:00相對濕度和14:00風(fēng)速組合確定干熱風(fēng)日,用不同等級干熱風(fēng)日的天數(shù)組合確定干熱風(fēng)過程。高溫低濕型干熱風(fēng)日指標為,輕度:日最高氣溫≥32℃、14:00相對濕度≤30%、14:00風(fēng)速≥2 m/s;重度:日最高氣溫≥35℃、14:00相對濕度≤25%、14:00風(fēng)速≥3 m/s[1]。雨后青枯型干熱風(fēng)日指標為,小麥成熟前10 d內(nèi),有1次小到中雨,雨后猛晴,3 d內(nèi)有1 d日最高氣溫≥30℃,14:00相對濕度≤40%,14:00風(fēng)速≥3 m/s[1]。根據(jù)小麥千粒重降低標準[1],將青枯型干熱風(fēng)日記為重干熱風(fēng)日,進行干熱風(fēng)日數(shù)和過程的綜合分析。干熱風(fēng)過程的判定方法見表1[1-2]。

    干熱風(fēng)危害發(fā)生在小麥生育后期,籽粒形成期至成熟前的30 d內(nèi),主要受害時期是灌漿中后期[1],本研究分析時段為成熟前的30 d,而不局限于自然旬月時間。1961—1980年無發(fā)育期資料,分析時用1981—2015年發(fā)育期計算各站平均發(fā)育日期,以發(fā)育期常年值確定干熱風(fēng)分析時段。

    表1 干熱風(fēng)過程等級指標

    利用Excel、VB.net程序進行數(shù)據(jù)處理與計算,其中干熱風(fēng)日數(shù)和干熱風(fēng)過程變化的氣候傾向率采用線性回歸方法確定[35-36],空間分布圖利用ArcMap反距離權(quán)重插值模塊制作。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 干熱風(fēng)日時空特征

    2.1.1 干熱風(fēng)日數(shù)空間分布

    干熱風(fēng)年平均日數(shù)是反映干熱風(fēng)強度和危害輕重的基本特征值,與小麥灌漿速率下降關(guān)系密切,通常干熱風(fēng)日數(shù)愈多,危害愈重[1]。從圖2可以看出,河北大部、山東中北部、河南北部年平均干熱風(fēng)日數(shù)在3 d以上,其中河北中南部的石家莊、保定、滄州西部、衡水、邢臺等地區(qū)年平均干熱風(fēng)日數(shù)達5.0—6.5 d,是黃淮海冬麥區(qū)出現(xiàn)干熱風(fēng)最多的地區(qū)。從輕、重干熱風(fēng)日數(shù)分布來看,京津冀、山東北部、河南東北部平均輕干熱風(fēng)日數(shù)為2.0—3.6 d,河北中南部、魯西北重干熱風(fēng)日數(shù)則有2.0—3.1 d。

    圖3、圖4分別為黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)年平均日數(shù)頻率與保證率空間分布。黃淮海地區(qū)大部年平均出現(xiàn)1—4 d干熱風(fēng)的頻率最高,其中河南大部、蘇皖北部、山東中西部大部和半島北部頻率超過50%;河北中南部出現(xiàn)1—4 d的頻率為40%—50%,有30%—40%的年份出現(xiàn)5—8 d干熱風(fēng),另有10%—20%的年份可能出現(xiàn)9 d以上的干熱風(fēng)天氣,為干熱風(fēng)天氣多發(fā)區(qū)(圖3)。京津冀、山東中部和北部、河南中部和北部年干熱風(fēng)日數(shù)80%保證率的日數(shù)為1—4 d,在河北中南部的保定、石家莊東部、滄州西部、衡水西部、邢臺等地有50%保證率出現(xiàn)5—8 d干熱風(fēng)(圖4)。

    2.1.2 干熱風(fēng)時間分布

    了解干熱風(fēng)發(fā)生初日與集中出現(xiàn)時期,對于提前做好干熱風(fēng)防御具有重要意義。根據(jù)各站點1961—2015逐年干熱風(fēng)發(fā)生初日,統(tǒng)計計算干熱風(fēng)平均初日、最早初日并繪制空間分布圖。受到冬小麥進入灌漿期的早晚、內(nèi)陸沿海差異、地形地勢等因素的影響,干熱風(fēng)平均初日總體從南向北、從西向東逐漸推遲,豫西、豫南出現(xiàn)最早(5月16日—20日),山東半島東部和冀東北最晚(5月31日—6月4日),其他地區(qū)一般在5月21日—30日(圖5)。干熱風(fēng)最早初日空間分布特征與平均初日較為相似,豫西、豫南最早(4月下旬),山東半島東部和冀東北最晚(5月16日以后),其他地區(qū)一般在5月1日—15日(圖6)。

    圖2 年平均干熱風(fēng)日數(shù)分布 (1961—2015)Fig.2 Distribution of yearly average dry-hot wind days (1961—2015)

    圖3 年干熱風(fēng)日數(shù)頻率分布 (1961—2015)Fig.3 Distribution of different day level occurrence frequency of dry-hot wind (1961—2015)

    圖4 年干熱風(fēng)日數(shù)保證率分布 (1961—2015)Fig.4 Distribution of different day level occurrence guarantee rate of dry-hot wind (1961—2015)

    統(tǒng)計1961—2015年冬小麥成熟前30 d內(nèi)逐候(生育進程5 d)干熱風(fēng)出現(xiàn)的日數(shù)及比例(表2),可以看出隨著時間推移,干熱風(fēng)輕日數(shù)、重日數(shù)和總?cè)諗?shù)比例均呈逐候增多趨勢,第4—6候干熱風(fēng)輕日、重日和總?cè)諗?shù)發(fā)生比例分別為73.5%、93.1%和81.1%,尤其重干熱風(fēng)日,有86.9%出現(xiàn)在成熟前10 d內(nèi)(第5—6候)。干熱風(fēng)日數(shù)隨時間變化的特征,與春末夏初北方雨季來臨前多晴少雨、氣溫迅速回升的天氣背景密切相關(guān),也說明灌漿中后期是干熱風(fēng)危害集中期和防御關(guān)鍵期,成熟前10 d內(nèi)尤其注意防范雨后青枯型干熱風(fēng)引起的早衰逼熟。

    表2 干熱風(fēng)日數(shù)逐候分配比例(1961—2015)/%

    圖5 干熱風(fēng)平均初日分布 (1961—2015) Fig.5 Distribution of average first occurrence day of dry-hot wind (1961—2015)

    圖6 干熱風(fēng)最早初日分布 (1961—2015) Fig.6 Distribution of the earliest first occurrence day of dry-hot wind (1961—2015)

    2.1.3 干熱風(fēng)日數(shù)時空變化

    將一年內(nèi)所有站點的輕、重干熱風(fēng)日數(shù)及干熱風(fēng)總?cè)諗?shù)分別累計并求其平均值,繪制時間序列圖(圖7)??梢钥闯?1961—2015年期間,黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)日數(shù)總體呈減少趨勢,其中重干熱風(fēng)日數(shù)下降趨勢更明顯,輕干熱風(fēng)則無明顯變化趨勢。從年代際對比來看,20世紀60年代平均干熱風(fēng)日數(shù)最多,影響最重,90年代平均日數(shù)最少,影響最輕,其中有4 a區(qū)域平均干熱風(fēng)日數(shù)超過6 d,分別是1962年(6.2 d)、1965年(6.8 d)、1967年(6.1 d)、2001年(8.1 d),2001年為1961—2015年干熱風(fēng)日數(shù)最多的年份。

    取各站點1961—2015年逐年干熱風(fēng)日數(shù),分站點計算其氣候傾向率并繪制成圖,用以表征各地干熱風(fēng)日數(shù)的增減趨勢(圖8)。黃淮海冬麥區(qū)大部干熱風(fēng)日數(shù)呈減少趨勢,其中山東西部和北部、河北東南部、河南東北部等地減少趨勢更為明顯;豫西南、京津和冀東北等地呈增加趨勢,其中天津增加趨勢較為明顯。干熱風(fēng)日數(shù)的時空變化特征說明該地區(qū)干熱風(fēng)威脅總體在減輕,其中在多發(fā)區(qū)、危害集中區(qū)減輕趨勢更為明顯。

    2.2 干熱風(fēng)過程時空特征

    2.2.1 過程次數(shù)空間分布

    干熱風(fēng)年平均過程次數(shù)也是干熱風(fēng)強度和危害程度的重要特征值,是干熱風(fēng)日數(shù)、過程極端最高氣溫、最低相對濕度,以及持續(xù)危害高溫的綜合體現(xiàn)。通常一個地區(qū)年干熱風(fēng)過程次數(shù)越多,過程強度越強,對小麥造成的危害也越重。干熱風(fēng)年平均過程次數(shù)的空間分布趨勢(圖9),與日數(shù)分布總體是一致的,京津冀大部、山東北部、豫北部分地區(qū)年平均干熱風(fēng)過程次數(shù)超過1.5次,其中河北中部年均過程次數(shù)為2.0—2.4次,為干熱風(fēng)過程次數(shù)最多的地區(qū),豫西南和豫東南、蘇皖北部、魯東南和半島地區(qū)年平均過程次數(shù)少于1次。

    圖8 干熱風(fēng)日數(shù)氣候傾向率分布 (1961—2015)Fig.8 Distribution of climate trend rate of dry-hot wind days (1961—2015)

    圖9 年平均干熱風(fēng)過程次數(shù)分布 (1961—2015) Fig.9 Distribution of yearly average dry-hot wind process times (1961—2015)

    2.2.2 干熱風(fēng)過程時空變化

    圖10 黃淮海地區(qū)年平均干熱風(fēng)過程次數(shù)變化趨勢 (1961—2015)Fig.10 Trend of yearly average dry-hot wind process times in Huang-Huai-Hai region (1961—2015)

    圖11 干熱風(fēng)過程次數(shù)氣候傾向率分布 (1961—2015) Fig.11 Distribution of climate trend rate of dry-hot wind process times (1961—2015)

    從黃淮海地區(qū)年平均干熱風(fēng)過程次數(shù)時間序列圖可以看出(圖10),1961—2015年期間,黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)過程次數(shù)總體呈減少趨勢,其中重過程次數(shù)下降趨勢明顯,輕過程次數(shù)的下降趨勢不顯著。干熱風(fēng)年平均過程次數(shù)與年平均日數(shù)變化趨勢的一致性,表明干熱風(fēng)過程次數(shù)與日數(shù)之間有極為密切的相關(guān)性和同步性,日數(shù)越多,過程次數(shù)越多。干熱風(fēng)過程次數(shù)變化趨勢的空間分布與日數(shù)變化趨勢的空間分布也較為一致,大部地區(qū)呈減少趨勢,其中魯西北、冀東南、豫東北等地減少趨勢更為明顯,京津、豫西南等地則呈弱增多趨勢(圖11)。

    2.2.3 干熱風(fēng)過程持續(xù)日數(shù)

    干熱風(fēng)過程強弱還反映在過程持續(xù)日數(shù)上,持續(xù)日數(shù)越多,過程越強。一般來說,持續(xù)2 d的干熱風(fēng)可使局部麥田受害,持續(xù)3—4 d可使1/3—1/2的地塊受害,持續(xù)5—9 d小麥基本都會受害,處于乳熟-蠟熟的小麥就該收獲了,若持續(xù)10 d以上不論處在哪個灌漿階段都能普遍干枯提前收獲[7]。統(tǒng)計1961—2015年不同持續(xù)日數(shù)的過程占干熱風(fēng)過程總數(shù)的比例,結(jié)果表明干熱風(fēng)過程持續(xù)日數(shù)集中在1—4 d,共占過程總數(shù)的95.3%,持續(xù)5 d以上的過程所占比例不足5%。其中,單個重干熱風(fēng)日構(gòu)成的輕過程所占比例最高,為37.5%;其次為持續(xù)2 d的過程,占36.9%;持續(xù)3d、4d的過程分別占15%、5.9%。干熱風(fēng)過程持續(xù)日數(shù)最高值出現(xiàn)在1992年的河北饒陽,共持續(xù)9 d。

    3 結(jié)論與討論

    1961—2015年,就空間平均分布而言,河北中南部、河南北部、山東北部和西部等地年平均干熱風(fēng)日數(shù)、干熱風(fēng)過程均為黃淮海冬麥區(qū)高值區(qū),其中地處太行山東部的河北中南部由于強烈的下沉增溫和焚風(fēng)效應(yīng),以及干旱、鹽堿土壤等綜合影響,形成黃淮海地區(qū)的干熱風(fēng)重發(fā)區(qū)。

    從時間分布來看,受小麥生育進程、內(nèi)陸沿海差異、地形地勢等因素影響,干熱風(fēng)平均初日和最早初日總體從南向北、從西向東逐漸推遲。在春末夏初北方雨季到來前多晴少雨、氣溫迅速回升的天氣背景下,隨著小麥灌漿進程,干熱風(fēng)發(fā)生日數(shù)呈逐漸增多趨勢,灌漿中后期干熱風(fēng)日數(shù)多、程度重,是干熱風(fēng)危害的集中期和防御關(guān)鍵期。

    從多年變化趨勢來看,黃淮海地區(qū)干熱風(fēng)日數(shù)、過程次數(shù)總體均呈減少趨勢,其中重干熱風(fēng)日數(shù)、重過程次數(shù)減少趨勢更為明顯;從地區(qū)差異來看,冀東南、魯西北、豫東北干熱風(fēng)日數(shù)和過程次數(shù)減少趨勢更為明顯,表明黃淮海冬麥區(qū)干熱風(fēng)威脅總體在減輕。溫、濕、風(fēng)要素滿足指標的空間格局是干熱風(fēng)隨時間和空間分布的基礎(chǔ),在黃淮海地區(qū)冬小麥生長后期,溫、濕、風(fēng)要素達到干熱風(fēng)標準的日數(shù)均呈減少趨勢[29],這對當?shù)匦←湼弋a(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)有利。而在干熱風(fēng)3個致災(zāi)因子中,“熱”是主導(dǎo)因子,“干”居第二位,“風(fēng)”則起輔助作用[29,37],其中溫度條件相對容易達標[27],而在氣候變暖背景下,極端天氣氣候事件頻發(fā),部分年份仍存在發(fā)生較重干熱風(fēng)的可能。如2001年區(qū)域平均干熱風(fēng)日數(shù)達8.1 d,成為1961—2015年干熱風(fēng)日數(shù)最多的年份,因此對干熱風(fēng)的防御仍不能掉以輕心。

    本文研究區(qū)域針對黃淮海冬小麥主產(chǎn)區(qū),所指的干熱風(fēng)不是氣象上泛指的干熱風(fēng)天氣,而是指小麥灌漿成熟期間發(fā)生的干熱風(fēng)。由于各地冬小麥發(fā)育期存在差異,本研究對干熱風(fēng)分析時段的選取與冬小麥發(fā)育期相吻合,可以較好地反映不同地區(qū)干熱風(fēng)發(fā)生的客觀規(guī)律,避免了整個區(qū)域按相同時段分析帶來的偏差。

    干熱風(fēng)對小麥灌漿和產(chǎn)量的影響,與干熱風(fēng)出現(xiàn)的時段、強度、頻率,以及田間小氣候和小麥抗干熱風(fēng)能力密切相關(guān)。現(xiàn)有干熱風(fēng)指標主要是基于20世紀80年代初的研究成果,隨著小麥品種更替與改良、耕作栽培技術(shù)進步,特別是灌溉條件的改善和“一噴三防”技術(shù)的推廣,黃淮海地區(qū)冬小麥抗干熱風(fēng)能力大大提高,有時雖出現(xiàn)較大范圍干熱風(fēng)天氣,但對產(chǎn)量并未造成大的影響。此外,干熱風(fēng)危害是高溫低濕瞬時強度和持續(xù)時間綜合作用的結(jié)果,隨著氣象自動觀測技術(shù)的普及,現(xiàn)有觀測手段已能滿足逐時甚至分鐘觀測的需求,為研究高溫低濕的累積效應(yīng)提供了基礎(chǔ)。因此,有必要結(jié)合當今農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、氣象自動觀測技術(shù)和氣候資源特點對干熱風(fēng)指標做適當修訂,特別是考慮土壤墑情、田間小氣候以及小麥生理參數(shù)等的綜合影響,以使監(jiān)測評價結(jié)果與當今農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際更相適應(yīng)。

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