黃淮冬麥區(qū)晚霜凍易發(fā)時段冠層內(nèi)最低氣溫分布及估算*

劉紅杰，倪永靜，任德超，杜克明，葛 君，朱培培，趙敬領，武永峰**，胡 新**

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黃淮冬麥區(qū)晚霜凍易發(fā)時段冠層內(nèi)最低氣溫分布及估算*

劉紅杰1，倪永靜1，任德超1，杜克明2，葛 君1，朱培培1，趙敬領1，武永峰2**，胡 新1**

（1．河南省商丘市農(nóng)林科學院小麥研究所，商丘 476000；2．中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)環(huán)境重點實驗室，北京 100081）

利用2016年和2017年3月中旬?4月下旬兩次典型低溫過程中，冬小麥田間不同高度逐小時氣象觀測數(shù)據(jù)，分析晚霜凍易發(fā)時段冬小麥冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)高度及其變化規(guī)律，構建基于150cm高度處氣象因子和地表0cm溫度的冠層內(nèi)最低氣溫估算模型。結果表明：（1）與150cm高度相比，兩次典型低溫過程中0℃以下氣溫在冠層高度附近出現(xiàn)時間更早，持續(xù)時間更長且溫度更低；（2）最低氣溫總是出現(xiàn)在4/5冠層高度附近，并在2：00?6：00時段，尤以5：00左右發(fā)生頻率最高；（3）冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處相對濕度、風速的相關性通過了0.01水平的顯著性檢驗，與不同高度氣溫、不同土壤深度地溫的相關性也通過了0.001水平的顯著性檢驗，與地溫的相關性隨著土壤深度的增加而逐漸降低；（4）冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處氣溫、風速、相對濕度，以及0cm地溫的偏相關系數(shù)大小排序表現(xiàn)為，氣溫＞風速＞地溫＞相對濕度；利用以上因子構建基于多元線性回歸函數(shù)的冠層內(nèi)最低氣溫估測模型，其估測值與實測值擬合結果的決定系數(shù)達到0.967，均方根誤差為0.915。說明基于氣象臺站常規(guī)觀測數(shù)據(jù)構建冠層內(nèi)最低氣溫估測模型具備一定可行性，可為冬小麥晚霜凍害的監(jiān)測預報提供數(shù)據(jù)支持。

黃淮冬麥區(qū)；冬小麥；晚霜凍害；冠層內(nèi)最低氣溫

黃海冬麥區(qū)是中國最大的小麥產(chǎn)區(qū)，在國家糧食安全戰(zhàn)略中占有極其重要的位置。近年來，隨著全球氣候變暖[1?3]，冬小麥返青?拔節(jié)階段的發(fā)育時期提前[4?6]，春季冷空氣入侵時，極易導致晚霜凍害發(fā)生[7?9]，因而預測預報晚霜凍害變得尤為重要。

晚霜凍害是指小麥拔節(jié)后小麥長勢較旺，抗寒力減弱，在遇冷空氣侵襲時植株溫度驟降到0℃以下，而導致植株組織內(nèi)水分結冰造成的突發(fā)性傷害[10?11]。目前常用氣溫、草面溫度和葉溫作為研究晚霜凍害的監(jiān)測指標。草面溫度和葉溫因數(shù)據(jù)獲取繁瑣復雜在生產(chǎn)中無法得到廣泛應用[12?13]。氣象站氣溫數(shù)據(jù)獲取較為簡單方便，因此日最低氣溫被較多學者用于晚霜凍害監(jiān)測指標[14?15]。夏權等[16]以日最低氣溫為因子建立的霜凍害強度指標，被用于霜凍害的風險評估。李時睿等[17]建立了基于地理信息的日最低氣溫空間推算模型，采取日最低氣溫作為茶葉霜凍害預警指標。鐘秀麗等[18]認為最低氣溫≥0℃發(fā)生霜凍害的情況較小，最低氣溫

1 材料與方法

1.1 試驗設計

商丘地處黃淮海冬麥區(qū)腹地，年平均氣溫14℃，年日照時數(shù)2200h，年降水量650mm，年均無霜期211d。試驗田位于商丘市農(nóng)林科學院雙八鎮(zhèn)試驗基地（34°53′N，115°72′E），土壤類型為潮土，土壤肥力中上等，土層深厚。試驗于2016、2017年3月中旬?4月下旬（冬小麥拔節(jié)孕穗期）進行，兩年播種日期分別為2015年10月15日和2016年10月14日，試驗田種植品種為豫麥18。在試驗田選取3個4m2的樣區(qū)，樣區(qū)間相隔5～8m。樣區(qū)內(nèi)要求冬小麥長勢均勻一致無缺苗斷壟。微型氣象站數(shù)據(jù)采集設備在樣區(qū)內(nèi)負責氣象數(shù)據(jù)定位觀測，數(shù)據(jù)傳輸設備設在樣區(qū)外，負責氣象數(shù)據(jù)的記錄和傳輸。微型氣象站設備均購于北京某公司。土壤溫度傳感器型號為JWB/ H2e29/A，精度為±0.5%?？諝鉁貪穸葌鞲衅餍吞枮镴WSKE-6ACXX，精度為±3%。風速傳感器型號為FS- A1-30，精度為0.1m·s?1。傳感器設置為：（1）小麥作物層內(nèi)氣象要素。在麥田地表上方5、10、20、30、40、50、60、70、80cm高度分別設置傳感器記錄每小時的氣溫和相對濕度，每個傳感器設有避光罩；（2）150cm高度處氣象要素。在麥田地表上方150cm高度設置傳感器記錄每小時氣溫、相對濕度、風速，氣溫和風速傳感器放置在小型百葉窗內(nèi)；（3）土壤溫度。從土壤表層往下0、5、10、20、30、40cm深度設置傳感器以記錄每小時土壤溫度；（4）小麥植株冠層高度：每年3月中旬?4月下旬，采用精度為1cm最大刻度為1m的直尺，在樣區(qū)內(nèi)選取20株小麥植株，測量從麥田地表到小麥自然狀態(tài)最高點的高度，其平均值為樣區(qū)冠層高度，觀測周期為4d。

1.2 統(tǒng)計分析

1.2.1 統(tǒng)計分析方法

基于2016、2017年晚霜凍害常發(fā)時段3月中旬?4月下旬的氣象觀測數(shù)據(jù)，將每日氣溫、相對濕度、地溫、風速作為氣象因子，通過Excel 2010、SPSS 23、Origin 2017分析軟件，繪制二維折線圖，進行相關、偏相關分析，利用多元線性回歸建模。

1.2.2 模型驗證和敏感性分析

以晚霜凍害常發(fā)時段每日冠層內(nèi)最低氣溫為參照，并與模型計算的冠層內(nèi)最低氣溫進行比較，以檢驗模型的模擬效果。使用均方根誤差（RMSE，℃）、標準均方根誤差（nRMSE）評價模擬效果。

式中，i=1，2，…，n，yi為實測值，xi為估測值，n為樣本數(shù)。

nRMSE=RMSE/`y×100 （2）

式中，`y為實測值平均數(shù)。由式（2）可見，nRMSE無量綱，可以用于不同變量之間的比較。一般認為，nRMSE＜10%為無差異，10%≤nRMSE＜20%為較小差異，20%≤nRMSE＜30%為中等，nRMSE≥30%為較大差異[23]。

2 結果與分析

2.1 典型降溫過程中田間溫度垂直分布特點

2016年3月26?27日和2017年3月25?26日發(fā)生的兩次降溫過程中，冠層內(nèi)最低氣溫均降至0℃以下，經(jīng)鏡檢，冬小麥均發(fā)生了輕度晚霜凍害。兩次降溫過程中，日間不同高度氣溫觀測數(shù)據(jù)分別見圖1和圖2。

圖1 2016年3月26 T 13:00 ?27 T 12:00降溫過程中逐時氣溫（a）、地溫（b）和夜間（21：00?6：00）氣溫（c）分布剖面

圖2 2017年3月25日T 13:00 ?26 T 12:00降溫過程中氣溫（a）、地溫（b）和夜間（22：00?6：00）氣溫（c）變化剖面

由圖1a可見，2016年3月26?27日降溫過程中，微型氣象站觀測150cm高度處氣溫從26日13：00的19.2℃逐漸下降，至27日3：00降至0℃以下，5：00最低至?1.5℃，0℃以下持續(xù)2h，降幅達20.7℃。整個降溫過程中，不同高度處0℃以下溫度出現(xiàn)時間、持續(xù)時間以及最低溫度數(shù)值也明顯不同。田間20cm和30cm高度處氣溫最早降至0℃以下，0℃以下持續(xù)時間達10h，27日5：00溫度降至最低，分別為?3.5℃和?3.8℃。田間其它高度處所測0℃以下溫度出現(xiàn)時間均比30cm高度處推遲2～4h，最低溫度在?3.5～?1.8℃，持續(xù)時間為6～8h，降溫程度低于20cm和30cm高度處，但明顯強于150cm高度處。圖1b顯示，0cm地溫變化最為劇烈，26日13：00溫度為16.9℃，27日6：00降至3.4℃，溫差13.5℃。隨著土層深度增加，地溫變幅逐漸降低，且出現(xiàn)最低溫度的時間也逐漸后移，5、10、20、30、40cm土壤深度出現(xiàn)最低溫度時間分別比0cm處延遲1～6h。由圖1c可見，此次降溫過程中，夜間21：00?6：00逐時溫度分布剖面上，每個時刻的最低溫度均發(fā)生在30cm處，與35.3cm的冠層高度基本一致。

圖2顯示，2017年3月25?26日降溫過程中溫度的變化也表現(xiàn)出同樣特點。由圖2a可見，此次降溫過程發(fā)生時，40cm高度處氣溫從最高18.2℃（25日13：00）逐漸下降至最低?2.6℃（26日5：00），0℃以下持續(xù)9h，降幅為20.8℃，降溫程度高于其它高度處，0℃以下溫度出現(xiàn)時間較其它高度處提前1～3h。從圖2b可以看出，此次降溫過程中，0cm地溫變化最為劇烈，降幅20.2℃。隨著深度增加，地溫變化幅度逐漸降低，且出現(xiàn)最低溫度的時間也逐漸推移，5、10、20、30、40cm土壤深度出現(xiàn)最低溫度時間分別比0cm處延遲1～6h。由圖2c可見，此次降溫過程中，小麥冠層高度為43.7cm，在夜間22：00?6：00逐時溫度分布剖面上，每個時刻的最低溫度均發(fā)生在40cm處，與冠層高度基本一致。

可見，在這兩次降溫過程中，田間冠層高度附近0℃以下溫度出現(xiàn)時間、持續(xù)時間以及最低溫度數(shù)值與150cm高度并不一致。與150cm高度相比，在冠層高度附近0℃以下溫度出現(xiàn)時間更早，持續(xù)時間更長且數(shù)值更低。

2.2 晚霜凍易發(fā)時段冠層內(nèi)最低氣溫的變化分析

圖3為2016、2017年監(jiān)測時段冠層高度的數(shù)據(jù)考察當日，冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時的冠層高度、氣溫垂直分布剖面。由圖3a、3b可見，2016年和2017年監(jiān)測時段冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)高度均接近冠層高度，且隨著植株的生長，冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)的高度呈逐漸升高的趨勢。對2016、2017年冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)的高度與冠層高度的比值進行描述性分析以及正態(tài)檢驗得出，兩者比值的均值為0.79，標準差0.15。樣本分類數(shù)與理論分類數(shù)的各點基本呈直線（見圖4），符合正態(tài)分布?？梢?，冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)的高度在冠層高度的4/5處。由圖5可知，2016、2017年監(jiān)測時段冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)在2：00?6：00，5：00左右發(fā)生頻率最高。即2：00?6：00是晚霜凍害易發(fā)時段，同時也是防御晚霜凍害的有利時段。

圖3 冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時刻的溫度剖面（僅展示冠層高度觀測日）

注：各系列上數(shù)字為日期，3/14為3月14日，以此類推。

Note: The number in each series is date, 3/14 is March 14th, and so on.

圖4 冠層高度與冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)高度比值的正態(tài)Q-Q圖

圖5 冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時刻的正態(tài)分布圖

2.3 晚霜凍易發(fā)時段冠層內(nèi)最低氣溫與其它氣象因子間關系及模型

基于2016年、2017年3月中旬?4月下旬冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時各垂直高度氣象觀測數(shù)據(jù)，對冠層內(nèi)最低氣溫與不同垂直高度的相對濕度、氣溫，不同土壤深度的地溫以及150cm高度的風速進行相關性分析（表1）。由表1可見，冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處相對濕度呈極顯著正相關（P＜0.01），與不同垂直高度的氣溫、不同土壤深度的地溫均呈極顯著正相關（P＜0.001）。冠層內(nèi)最低氣溫與各垂直高度氣溫的相關系數(shù)均在0.970以上；冠層內(nèi)最低氣溫與0cm地溫的相關系數(shù)最大，隨著土壤深度的增加，相關系數(shù)呈逐漸降低的變化趨勢；冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度風速呈極顯著正相關（P＜0.01）。

表1 冠層內(nèi)最低氣溫與各氣象因子的相關性分析

注：*、**、***分別表示相關系數(shù)通過0.05、0.01、0.001水平的顯著性檢驗。下同。

Note:*is P<0.05,**is P<0.01,***is P<0.001. The same as below. RH is relative humidity, AT is air temperature, ST is soil temperature, WS is wind speed.

綜合分析認為，150cm高度處的氣溫、相對濕度、風速以及0cm地溫與冠層內(nèi)最低氣溫關系密切，可用于構建冠層內(nèi)最低氣溫估測模型。偏相關分析結果（表2）顯示，冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處的氣溫、相對濕度、風速以及0cm地溫呈極顯著相關，其中氣溫與冠層內(nèi)最低氣溫的偏相關系數(shù)最大，相對濕度與冠層內(nèi)最低氣溫的偏相關系數(shù)最小。各因子與冠層內(nèi)最低氣溫的偏相關性系數(shù)排序為氣溫＞風速＞地溫＞相對濕度。

表2 冠層內(nèi)最低氣溫（CMAT）與地溫、氣溫、相對濕度、風速的偏相關分析

采用多元線性回歸的逐步篩選方法，建立冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處氣溫、相對濕度、風速以及0cm地溫的定量關系，得到冠層內(nèi)最低氣溫估測模型為

Y=0.383ST+0.700AT+0.034RH+1.617WS?6.904 （3）

式中，ST為地溫，AT為氣溫，RH為相對濕度，WS為風速。R2=0.966，N=96，F(xiàn)=811.295，方程通過了0.01水平的顯著性檢驗。

由圖6可見。估測模型的反演值與實測值擬合程度較好，趨勢線與1:1線的吻合度高，線性回歸方程趨勢線斜率k為0.9669，RMSE為0.9145，nRMSE為19.97%，決定系數(shù)0.9669?？梢?，估測模型精度優(yōu)秀，可用于冬小麥冠層內(nèi)最低氣溫的精確估測，為晚霜凍害的預測預報提供數(shù)據(jù)支持。

圖6 冠層內(nèi)最低氣溫估算模型的估測值與實測值的關系

3 結論與討論

作物層溫度是由土壤?植被?大氣以及植株體內(nèi)的熱量和水汽決定的，屬于農(nóng)田微氣象中氣象因素，直接反應作物的生長環(huán)境[24]，并與發(fā)生凍害時作物的生長狀況緊密相關[25]。石培華等[26]認為冠層溫度受環(huán)境和植株等多方面因素影響，旺盛生長期的冠層溫度與氣溫存在復雜的關系，兩者之間存在一定誤差。楊景等[27]認為小麥拔節(jié)期冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時段為2：00?6：00，較氣溫低，這與本研究結果相似。本研究發(fā)現(xiàn)，冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)在2：00?6：00，5：00左右發(fā)生的頻率最高。與150cm高度相比，0℃以下氣溫在冠層高度附近出現(xiàn)時間更早，持續(xù)時間更長且溫度更低。這是因為冠層是作物生長最旺盛的部位，也是最茂密的部位，莖葉的表面積較大，夜間輻射冷卻強烈，降低幅度大，因而較其它高度易出現(xiàn)最低氣溫。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)，冠層內(nèi)最低氣溫總是出現(xiàn)在冠層高度的4/5附近。

本研究發(fā)現(xiàn)，冠層內(nèi)最低氣溫與5?150cm高度氣溫均呈極顯著性正相關，相關系數(shù)均在0.970以上，這與蔡煥杰等[28?29]冠層溫度受氣溫的影響較為明顯，冠層溫度與大氣溫度呈顯著正相關的結論基本一致；蔡煥杰等[28]認為，風速對冠層溫度的影響較為復雜，冠層溫度高于氣溫時，風速減小使對流冷卻作用降低，冠層溫度趨于升高；冠層溫度低于氣溫時，對流熱交換將熱量傳導給冠層，風速減小將減少對流熱交換，從而使冠層溫度降低。本研究發(fā)現(xiàn)，冠層內(nèi)最低氣溫出現(xiàn)時風速與小麥冠層內(nèi)最低氣溫呈顯著正相關，這與司南[29]研究的結論一致，與郭家選等[30]研究發(fā)現(xiàn)風速大小可一定程度上引起冠層溫度與之呈反趨勢升降，但影響未到達顯著水平的結論不一致；劉紅杰等[31]認為，草面最低溫度與相對濕度呈正相關。本研究發(fā)現(xiàn)冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度相對濕度呈正相關，與5?80cm高度的相對濕度無顯著相關性。這可能是由于此時段冬小麥冠層高度不斷增加，旺盛生長部位不斷上移，影響同一高度相對濕度的因素不斷變化造成的。而始終高于冠層高度的150cm高度處的相對濕度，受冬小麥植株體影響較小，當冠層內(nèi)最低氣溫較低時，水汽凝結成露水或霜較多，相對濕度較低，而冠層內(nèi)最低氣溫較高時，水汽凝結成露水或霜較少，相對濕度就較高；鄭寧等[32]認為冠層氣溫與土壤溫度的相關系數(shù)隨著土壤深度的增加而逐漸減少，這與本研究結果冠層內(nèi)最低氣溫與地下0?40cm土壤溫度均呈顯著正相關性，其中0cm地溫與冠層內(nèi)最低氣溫的關系最密切的結論一致。

冠層是莖葉最茂密的部位，冠層氣溫是作物冠層內(nèi)空氣本身的溫度，屬于農(nóng)田微氣象中氣象因素，直接反應作物的生長環(huán)境[24]，與發(fā)生凍害時作物的生長狀況有緊密聯(lián)系[25]。孫忠富[10]認為作物葉片對溫度變化最敏感。李茂松等[33]認為晚霜凍害時葉片首先表面結冰，并傳導到植株體，最終引起植株體細胞內(nèi)結冰，細胞壁和原生質破壞，細胞死亡。鐘秀麗等[18]研究農(nóng)業(yè)氣象觀測站的資料發(fā)現(xiàn)，最低氣溫≥0℃發(fā)生霜凍的情況很少出現(xiàn)，且小麥受凍較輕，不影響產(chǎn)量。最低氣溫＜0℃是發(fā)生小麥霜凍害的溫度，且溫度越低受害越重。本研究發(fā)現(xiàn)冠層高度的附近最低氣溫比氣象站觀測的150cm高度處氣溫數(shù)值更低。因此，冠層內(nèi)最低氣溫可作為黃淮冬麥區(qū)晚霜凍害發(fā)生及預報指標之一。黃海冬麥區(qū)分布近400座國家級氣象站，覆蓋面積廣，為冬小麥冠層內(nèi)最低氣溫的估算提供了可靠的氣象數(shù)據(jù)。本研究發(fā)現(xiàn)，冠層內(nèi)最低氣溫與150cm高度處的氣溫、風速、相對濕度，以及0cm地溫呈極顯著正偏相關，構建的冠層內(nèi)最低氣溫估測模型精度高，可用于冬小麥冠層內(nèi)最低氣溫的精確估測，為晚霜凍害的發(fā)生及預測預報提供數(shù)據(jù)支持。

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Estimation and Distribution of Minimum Air Temperature within Winter Wheat Canopy in Prone Period of Late Frost

LIU Hong-jie1, NI Yong-jing1, REN De-chao1, DU Ke-ming2, GE Jun1, ZHU Pei-pei1, ZHAO Jing-ling1, WU Yong-feng2, HU Xin1

（1.Wheat Research Laboratory, Shangqiu Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Shangqiu 47600, China; 2. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

Using the hourly meteorological observation data at different heights within winter wheat canopy in 2016 and 2017, the height and variation of minimum air temperature within winter wheat canopy during the prone period of late frost were analyzed. An estimation model for canopy minimum air temperature was established based on the meteorological factors at the 150cm height and soil temperature at 0cm depth. The results indicated that: (1) the air temperature below 0℃ appeared earlier and lasted longer near the canopy. (2) The minimum air temperature appeared mostly at about 4/5 of the highest canopy and between AM 2:00 and AM 6:00, especially at AM 5:00. (3) Correlation of the canopy minimum air temperature with relative humidity and wind speed at 150cm height reaches P＜0.01 significant level, and correlation with air temperature at different heights and soil temperature at different depths reaches P＜0.001 significance level, and correlation with soil temperature decreases as the soil depth increases. (4) The value of partial correlation coefficient of the canopy minimum air temperature with air temperature, wind speed, relative humidity at 150cm height, and soil temperature at 0cm depth, were listed as temperature＞wind speed＞soil temperature＞relative humidity. An estimation model for canopy minimum air temperature was established by multiple linear regression function. The coefficient of determination (Adj.R2) reached 0.967 and the root mean square error (RMSE) was 0.915. It was feasible to establish the estimation model for canopy minimum air temperature based on the conventional observation data of meteorological stations. The model could provide valuable information on monitoring and predicting for late frost in winter wheat.

Huanghuai winter wheat region; Winter wheat；Late frost damage; Canopy minimum air temperature

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.12.003

劉紅杰,倪永靜,任德超,等.黃淮冬麥區(qū)晚霜凍易發(fā)時段冠層內(nèi)最低氣溫分布及估算[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(12):786-795

*2018?06?22

通訊作者。E-mail：wuyongfeng@cass.cn；huxin2699552@163.com

國家自然科學基金項目（31771681）；國家重點研發(fā)計劃（2016YFD300606-2）；國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系（CARS-03-31）

劉紅杰（1984?），碩士，助理研究員，主要從事小麥栽培與育種研究。E-mail：liuhj84@163.com