春玉米積溫穩(wěn)定性及在發(fā)育期預(yù)報中的應(yīng)用

王婧瑄 郭建平* 李 蕊

1)(中國氣象科學研究院， 北京 100081)2)(山東省威海市氣象局， 威海 264200)

引 言

東北三省是中國第一大玉米產(chǎn)區(qū)[1]，2015年春玉米播種面積占全國玉米播種總面積的31.6%，產(chǎn)量占全國玉米總產(chǎn)的34.5%，東北地區(qū)春玉米的生產(chǎn)情況直接影響著我國的糧食生產(chǎn)與安全[2]。作物發(fā)育期受氣象條件影響[3]，發(fā)育期的提前或延后會影響作物干物質(zhì)累積[4]。因此,準確預(yù)報春玉米發(fā)育期，對于優(yōu)化當前耕作制度和管理措施進而保障東北地區(qū)春玉米產(chǎn)量十分必要。

熱量是植物生長的必要條件，是影響作物生長發(fā)育的最重要因素之一，對位于中高緯度、溫度較低的我國東北地區(qū)更為重要[5]?；顒臃e溫是指通過計算一段時間高于某一閾值的逐日平均溫度的累加，作為熱量的表示指標，活動積溫被廣泛應(yīng)用在物候期預(yù)報[6-7]、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害評估[8-9]、引種和新品種的推廣[10]以及農(nóng)業(yè)氣候?qū)ｎ}分析與區(qū)劃[11-12]等多方面。

研究表明：活動積溫要比日序和發(fā)育期日數(shù)方法預(yù)報發(fā)育期更為準確[13-14]。為了進一步提高活動積溫的穩(wěn)定性，有學者分別通過調(diào)整活動積溫中日平均溫度的計算方法[15]和嘗試不同的線性生長假設(shè)[16]，分析不同活動積溫計算方法的差異。由于作物生長期活動積溫受地點、年際、作物品種和種類的影響[17]，作物完成發(fā)育階段所需的活動積溫并不是一個常數(shù)[18]。而且溫度過高或過低時都會影響作物的生長發(fā)育，作物發(fā)育速度和溫度不是線性關(guān)系[19]，這些原因都會導致活動積溫的不穩(wěn)定。針對活動積溫的不穩(wěn)定性，沈國權(quán)[20]提出了針對水稻的當量積溫的概念，通過溫強系數(shù)訂正活動積溫或有效積溫，提高了積溫的穩(wěn)定性。朱海霞等[21]在沈國權(quán)工作的基礎(chǔ)上利用正弦分段模擬使水稻的溫強系數(shù)無縫化，拓展了當量積溫的研究。根據(jù)前人研究，環(huán)境因子，如光照、降水，夜溫、日較差等都可能影響積溫的穩(wěn)定性[22-23]。有研究將日照時長、品種特性等環(huán)境、品種因子也參數(shù)化，加入到積溫模型中，對作物發(fā)育期預(yù)報產(chǎn)生了一定效果[24-25]。

本研究針對現(xiàn)有活動積溫存在的不穩(wěn)定問題以及環(huán)境因子對積溫穩(wěn)定性的影響，結(jié)合東北地區(qū)春玉米的生長發(fā)育情況，分析有效積溫或活動積溫不穩(wěn)定的主要影響因素，并對活動積溫計算方法進行改進和完善，提出穩(wěn)定性更好的積溫計算方法和模型，并利用該模型開展東北地區(qū)春玉米發(fā)育期預(yù)報。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

根據(jù)東北地區(qū)春玉米種植的實際情況，選擇1981—2017年具有完整農(nóng)業(yè)氣象觀測以及氣象要素數(shù)據(jù)的站點。其中，1981—2010年的氣象數(shù)據(jù)用于構(gòu)建積溫訂正模型，2011—2017年的數(shù)據(jù)用作獨立樣本檢驗積溫訂正模型。為分析品種間的積溫差異，選擇的站點地理位置在東北地區(qū)由北向南均有分布，使新模型能夠應(yīng)用于不同品種熟型的春玉米。為此，本研究選取海倫站(47°26′N,126°58′E)、長嶺站(47°15′N,123°58′E)、敦化站(43°22′N,128°12′E)、寬甸站(40°43′N,124°47′E)、莊河站(39°43′N,122°57′E)進行研究。主要農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)包括各站逐年春玉米發(fā)育期日期、品種熟型等，地面氣象數(shù)據(jù)包括日照時長、溫度、降水等，所有數(shù)據(jù)均來自國家氣象信息中心。

1.2 模型的構(gòu)建

1.2.1 發(fā)育期劃分及三基點溫度的確定

根據(jù)春玉米的生長特性將其發(fā)育期劃分為兩個階段：出苗-抽雄期和抽雄-成熟期。春玉米在出苗-抽雄期主要進行營養(yǎng)生長，研究表明：春玉米在抽雄期受到低溫、干旱脅迫時，其生長發(fā)育及產(chǎn)量可能會受到較其他發(fā)育期更嚴重的影響[26-27]。因此，對抽雄期的發(fā)育期預(yù)報對根據(jù)氣象條件的變化及時調(diào)整栽培管理措施十分重要。抽雄-成熟期主要進行生殖生長，同時也是形成產(chǎn)量、決定穗粒數(shù)和粒重的關(guān)鍵時期[28]。

不同發(fā)育階段作物三基點溫度也不同，本文根據(jù)文獻[29-30]確定了東北地區(qū)春玉米生長的三基點溫度(表1)。

1.2.2 影響積溫穩(wěn)定性的因子

光、溫度、降水等氣象因素都有可能影響積溫的穩(wěn)定性。本文在日最高溫度、日平均溫度、日最低溫度、降水量、日照時長5個因子中，篩選造成年際間積溫不穩(wěn)定的因子。將因子在各發(fā)育階段的平均值與該階段活動積溫進行二次曲線擬合，得到?jīng)Q定系數(shù)(R2)。用R2表示春玉米不同發(fā)育階段活動積溫與氣象因子的相關(guān)性，即氣象因子對積溫穩(wěn)定性的影響，篩選出造成年際間積溫不穩(wěn)定的因子，并分析導致積溫不穩(wěn)定的原因。

分析氣象條件與活動積溫的關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)，出苗-抽雄階段溫度因子與活動積溫的相關(guān)性最佳(表2)。海倫站和敦化站的日平均溫度和日最低溫度均達到0.05顯著性水平，海倫站和敦化站的R2從最低溫度、平均溫度到最高溫度逐漸降低。長嶺站影響因子均未達到0.05顯著性水平，最高溫度的R2比日平均溫度和最低溫度偏高。寬甸站在溫度方面只有最高溫度達到0.05顯著性水平，日平均溫度和最低溫度的R2不顯著。莊河站影響因子均未達到0.05顯著性水平，日平均溫度的決定系數(shù)最大。從海倫站到莊河站地理緯度逐漸減小，整體溫度逐漸提高，溫度與積溫二次曲線擬合的R2隨緯度降低有減小的趨勢，影響積溫的主要因子也從最低溫度到平均溫度和最高溫度，由此可見，溫度越低的站點，溫度高低對出苗-抽雄階段積溫穩(wěn)定性的影響越顯著。

抽雄-成熟階段所有站點的平均溫度和最低溫度因子與活動積溫的相關(guān)性均達到0.05顯著性水平(表2)，在海倫、敦化、長嶺3個站點與活動積溫的相關(guān)性達到0.01顯著性水平。溫度與積溫二次曲線擬合的R2由最低溫度、平均溫度到最高溫度逐漸降低，并隨站點緯度降低有減小的趨勢，這反映了越位于北部(溫度低)的站點，溫度尤其是最低溫度對積溫的影響越大。抽雄-成熟階段溫度因子的R2與出苗-抽雄階段相比也有所提高，這表明溫度可能在抽雄-成熟階段對積溫的影響更大。

表2 各發(fā)育階段影響因子與活動積溫二次曲線擬合的決定系數(shù)(R2)Table 2 Determination coefficient(R2) of quadratic fitting curve between impact factors and active accumulated temperature in growth periods

注：*，**分別表示相關(guān)達到0.05，0.01顯著性水平。

上述分析表明：高緯度地區(qū)站點最低溫度對積溫的影響較大，而在低緯度地區(qū)站點最高溫度和平均溫度對積溫的影響增加。由于日最高溫度、平均溫度和最低溫度三者相關(guān)顯著，并非互相獨立，且活動積溫由日平均溫度計算，所以以下使用日平均溫度進行模型修正。

1.2.3 訂正模型的構(gòu)建

分析影響積溫穩(wěn)定性因子，從日平均溫度出發(fā)構(gòu)建訂正模型，對各發(fā)育期活動積溫與發(fā)育階段平均溫度并進行二次曲線擬合(圖1、圖2)，對應(yīng)擬合決定系數(shù)(R2)及顯著性水平見表2。使用二次曲線擬合的原因是溫度與積溫呈非線性關(guān)系[19-20]，而且擬合過程中發(fā)現(xiàn)二次曲線比較簡便且擬合效果相對較好。

出苗-抽雄階段曲線相對平緩(圖1)，散點集中在曲線極值點附近。海倫站、敦化站、長嶺站、寬甸站、莊河站極值點相差不大，分別為21.5℃，20.1℃，20.7℃，20.0℃，19.1℃。海倫站、敦化站、長嶺站、寬甸站的曲線圖中，散點主要集中在曲線的上升支，即對于大部分年份，發(fā)育期平均溫度與活動積溫呈正相關(guān)。莊河站擬合曲線中出現(xiàn)了發(fā)育期活動積溫隨著平均溫度總體趨勢呈下降的態(tài)勢，這是由于近年來春玉米出苗-抽雄發(fā)育階段日數(shù)逐漸減少導致的。即使發(fā)育期平均溫度上升，但發(fā)育期日數(shù)減少，導致累加得到的發(fā)育期活動積溫仍然降低。

圖1 春玉米出苗-抽雄階段平均溫度與活動積溫的二次擬合曲線Fig.1 Quadratic fitting curve between average temperature and active accumulated temperature of spring maize in emergence-heading period

續(xù)圖1

抽雄-成熟階段曲線(圖2)中，海倫站、敦化站、長嶺站、寬甸站4個站發(fā)育期擬合曲線呈上升趨勢，即在出現(xiàn)的發(fā)育期平均溫度的范圍內(nèi)，活動積溫表現(xiàn)為隨著發(fā)育期平均溫度升高而增大。莊河站散點集中在極值附近，隨著平均溫度升高活動積溫先增大后減小。其原因可能是北部的其他4個站點春玉米在成熟期常面臨低溫的脅迫，平均溫度的升高，高于上限溫度的日數(shù)增加可以確保春玉米的成熟。而莊河站地理位置靠南，平均溫度較高，無需增加發(fā)育日期即可順利成熟。此外，品種可能也是少數(shù)年份活動積溫沒有隨平均溫度升高而增加的原因。海倫站、敦化站、長嶺站、寬甸站、莊河站曲線極值點分別為13.3℃，22.1℃，25.0℃，15.2℃，23.2℃。

圖2 春玉米抽雄-成熟階段平均溫度與活動積溫二次擬合曲線Fig.2 Quadratic fitting curve between average temperature and active accumulated temperature of spring maize in heading-maturation period

根據(jù)對影響積溫穩(wěn)定性因子的分析，從溫度因子出發(fā)訂正活動積溫模型。假設(shè)活動積溫和發(fā)育階段平均的日均溫呈非線性二次曲線關(guān)系。本文提出訂正模型的公式為

(1)

式(1)可以看作變形的當量積溫公式。前人研究中[20]，當量積溫表示為

(2)

1.2.4 模型穩(wěn)定性評估

將1981—2010年原模型即活動積溫模型計算的活動積溫和訂正后模型計算的積溫β比對，分別計算各站點各發(fā)育階段積溫的變異系數(shù)(表3)。計算公式如下：

(3)

(4)

式(4)中，n為樣本量，即計算積溫的年數(shù)(n=30)；ti為每個樣本的值，即第i年的積溫值。標準偏差可表示樣本值偏離平均值的程度。

表3 年際間活動積溫及訂正模型變異系數(shù)(單位：%)Table 3 Inter-annual variation coefficients of active accumulated temperature models(unit:%)

在各發(fā)育期，各站點訂正模型的變異系數(shù)相比于原模型都有所降低，說明訂正模型在提高積溫穩(wěn)定性方面效果較好。在出苗-抽雄階段和抽雄-成熟階段訂正模型較原模型變異系數(shù)分別平均減小了0.42%和1.42%。在抽雄-成熟階段北部站點(海倫站、敦化站)變異系數(shù)普遍較大，這可能是由于春玉米的發(fā)育末期常會遭受低溫影響，對于這些站點，訂正模型效果可能更好。在應(yīng)用時，更穩(wěn)定的模型效果更好。

2 積溫訂正模型在發(fā)育期預(yù)報中的應(yīng)用效果

將1981—2010年原模型計算的活動積溫與訂正模型計算的積溫β比對后發(fā)現(xiàn)，訂正模型較原模型變異系數(shù)普遍更小，更穩(wěn)定。判斷更穩(wěn)定的積溫訂正模型是否能夠在發(fā)育期預(yù)報中得到更好的效果，需要利用原模型及訂正模型對1981—2010年的春玉米發(fā)育期進行回代檢驗，并利用2011—2017年的春玉米發(fā)育期進行獨立樣本的試報檢驗，進一步檢驗訂正模型對發(fā)育期的預(yù)報能力。

2.1 發(fā)育期預(yù)報的積溫指標

將1981—2010年活動積溫和訂正模型計算的積溫平均值(表4)作為春玉米發(fā)育期的積溫指標進行預(yù)報。原模型和訂正模型計算的積溫并無明顯差異，但可以發(fā)現(xiàn)，在出苗-抽雄階段的活動積溫和訂正模型之間的差值要小于抽雄-成熟階段兩者的差值。同時從積溫上也可以看到，5個站點的春玉米品種有顯著差異，從出苗到成熟需要的積溫差異明顯。

表4 1981—2010原模型及訂正模型積溫平均值(單位：℃·d)Table 4 The accumulated temperature average of original and revised models during 1981-2010(unit:℃·d)

2.2 訂正模型的回代檢驗

為了檢驗訂正模型的預(yù)報效果，利用30年積溫平均值(表4)分別預(yù)報1981—2010年春玉米抽雄期和成熟期，進行原模型和訂正模型的回代檢驗(表5)。訂正模型在1981—2010年的春玉米發(fā)育期預(yù)報中表現(xiàn)普遍好于原模型。在出苗-抽雄階段，訂正模型對比原模型與實際發(fā)育期相差日數(shù)減少，其中海倫站減少0.4 d，長嶺站減少0.3 d，莊河站減少1.2 d，但敦化站和寬甸站基本一致。兩種模型誤差日數(shù)預(yù)報均不超過5 d，基本可以滿足作物發(fā)育期預(yù)報要求。在抽雄-成熟階段，訂正模型較原模型與實際發(fā)育期相差日數(shù)明顯降低，海倫站、敦化站、長嶺站、寬甸站、莊河站減少日數(shù)分別為4.6 d，8.5 d，2.3 d，2.4 d和1.1 d。由于東北地區(qū)氣溫較低，北部站點如果出現(xiàn)預(yù)報時該年抽雄-成熟階段積溫不能達到原定的預(yù)報所需積溫，則將初霜日(溫度不高于2℃初日[31])作為該階段的成熟期。這也導致了北部站點部分年份預(yù)報的發(fā)育期與實際偏差較多，平均偏差更大,這種情況在實際生產(chǎn)中可能表現(xiàn)為玉米成熟不良。訂正模型在1981—2010年的春玉米發(fā)育期預(yù)報中得到了較好的效果，證明了訂正模型和表4中相應(yīng)的積溫指標是合理的，可用于發(fā)育期預(yù)報。

表5 1981—2010年原模型及訂正模型春玉米發(fā)育期預(yù)報與實際平均相差日數(shù)(單位：d)Table 5 Difference in days of hindcasts by original and revised models to the observation for spring maize growth during 1981-2010

2.3 訂正模型的試報檢驗

利用原模型以及訂正模型分別對2011—2017年春玉米進行發(fā)育期預(yù)報。其中，敦化站缺少2011年春玉米出苗及成熟期觀測數(shù)據(jù)，未進行發(fā)育期預(yù)報。表6和表7分別為出苗-抽雄階段和抽雄-成熟階段原模型與訂正模型預(yù)報春玉米發(fā)育期與實際觀測發(fā)育期相差日數(shù)對比。發(fā)育期預(yù)報相差日數(shù)的平均值為以上模型預(yù)報發(fā)育期與實際發(fā)育期相差的絕對值的平均值。

表6 2011—2017年春玉米出苗-抽雄階段原模型及訂正模型預(yù)報發(fā)育期與實際相差日數(shù)(單位：d)Table 6 Difference in days of the forecasts by the original and revised modelsto the observation in emergence-heading period of spring maize during 2011-2017(unit:d)

注：正值表示預(yù)報比實際發(fā)育期延后，負值表示預(yù)報比實際發(fā)育期提前。

訂正模型在大部分預(yù)報中都降低了發(fā)育期預(yù)報的平均誤差，取得了一定效果。在出苗-抽雄階段(表6)，海倫站及寬甸站利用訂正模型預(yù)報發(fā)育期較原模型平均分別縮短了0.3 d和0.1 d，敦化站及莊河站訂正模型與原模型預(yù)報發(fā)育期平均誤差日數(shù)一致。在抽雄-成熟階段(表7)，訂正模型對4個站點預(yù)報誤差有所改善，訂正模型預(yù)報日數(shù)的平均誤差比活動積溫減少1.1 d。但在個別預(yù)報中，使用訂正模型未得到良好預(yù)報結(jié)果，如在出苗-抽雄階段(表6)，長嶺站訂正模型的偏差日數(shù)為8.3 d，大于原模型預(yù)報的7.3 d。

表7 2011—2017年春玉米抽雄-成熟階段原模型及訂正模型預(yù)報發(fā)育期與實際相差日數(shù)(單位：d)Table 7 Difference in days of the forecasts by the original and revised models to the observation in heading-maturity period of spring maize during 2011-2017(unit:d)

注：正值表示預(yù)報比實際發(fā)育期延后，負值表示預(yù)報比實際發(fā)育期提前。

3 結(jié)論與討論

本文分析影響積溫穩(wěn)定性的氣象因子，選擇對積溫穩(wěn)定性影響較大的氣象因子對活動積溫模型進行訂正，建立的訂正模型能夠更準確預(yù)報春玉米發(fā)育期，使積溫指標可以更好地應(yīng)用于生產(chǎn)實踐中。研究表明：

1) 經(jīng)過比較分析，在降水、日照時長及溫度中，溫度是影響積溫穩(wěn)定性的最主要因子。因此，選擇從溫度方面對活動積溫模型進行訂正。

3) 將活動積溫模型及訂正模型分別應(yīng)用于春玉米發(fā)育期預(yù)報時，訂正模型取得了較好的預(yù)報效果。分別利用1981—2010年及2011—2017年數(shù)據(jù)進行回代及預(yù)報發(fā)現(xiàn)，訂正模型對抽雄期的預(yù)報結(jié)果改進不明顯，對成熟期的預(yù)報結(jié)果較原活動積溫模型在回代及預(yù)報檢驗中分別提高3.78 d和1.1 d。

本文利用1981—2010年的溫度數(shù)據(jù)計算積溫進行發(fā)育期回代，發(fā)現(xiàn)原模型和訂正模型預(yù)報的預(yù)報時間均不準確，部分發(fā)育期預(yù)報相差達10 d以上，這與東北地區(qū)秋季的低溫冷害相關(guān)。由表5可見，在預(yù)報過程中會出現(xiàn)預(yù)報時間普遍提前或延后的現(xiàn)象，如在長嶺站和莊河站的抽雄-成熟階段，除了可能與冷害、凍害等自然災(zāi)害有關(guān)外，積溫的年際變化和品種改變均可能導致這種情況發(fā)生。文獻[32]表明，隨著氣候變暖，玉米營養(yǎng)生長階段時間有縮短的趨勢，生殖生長階段趨向于增加，這可以解釋表6、表7中的預(yù)報結(jié)果，出苗-抽雄階段預(yù)報較實際延后，抽雄-成熟階段預(yù)報較實際提前(如長嶺站)。研究發(fā)現(xiàn)，1981—2017年莊河站抽雄-成熟階段活動積溫變化中(圖略)，活動積溫年際間總體變化趨勢明顯增加。這種現(xiàn)象并非個例，會導致對于成熟期預(yù)報結(jié)果普遍提前。同時有研究表明東北地區(qū)大于等于10℃積溫從20世紀70年代開始逐漸上升，且在黑龍江省有明顯的積溫突變性增加的現(xiàn)象[33-34]。由于訂正模型和活動積溫模型通過多年積溫平均值作為指標進行預(yù)報，因此，計算指標時積溫年份跨度越大，預(yù)報年份與指標計算年份間隔越久，模型預(yù)報誤差可能越大。針對這些問題，仍需進一步研究。

本文考慮了年際間、站點間的積溫差異，以及環(huán)境因子對于積溫穩(wěn)定性的干擾，在研究中影響積溫差異的最主要因子可能是品種。品種不同可能導致作物發(fā)育達到下一發(fā)育期所需積溫不同，影響到積溫模型的發(fā)育期預(yù)報，在使用積溫模型預(yù)報時也需要考慮當?shù)厥欠翊笠?guī)模改變了種植品種等因素。

本文僅對于東北地區(qū)5個種植春玉米的站點進行了發(fā)育期的預(yù)報驗證，若應(yīng)用于生產(chǎn)實踐仍需在多地域驗證其效果。同時，積溫穩(wěn)定性受光、水、日較差、夜溫等因素影響，可綜合考慮多因子對積溫的影響，完善積溫訂正模型。