江淮地區(qū)玉米澇漬指標構(gòu)建及時空特征分析*

吳玉潔，霍治國，姜會飛，李建勇，李建平，吳 迪

(1.吉林省氣象科學研究所/長白山氣象與氣候變化吉林省重點實驗室，長春 130062；2.中國氣象科學研究院，北京 100081；3.南京信息工程大學氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；4.中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，北京 100193；5.河南省平輿縣氣象局，駐馬店 463400)

0 引言

江淮地區(qū)位于我國東部中緯度地區(qū)，受季風影響，易出現(xiàn)降水極端天氣事件，是澇漬災(zāi)害重災(zāi)區(qū)。玉米作為區(qū)域主要糧食作物，其生長季同汛期時間重疊，故受澇漬災(zāi)害嚴重。1978年7月24—25日，碭山縣全縣積水農(nóng)田達2.53萬hm2，造成玉米倒伏；1979年7月10—30日，鹽城市積水農(nóng)田達10萬hm2，伴隨臺風影響，陸集鄉(xiāng)600hm2玉米基本倒伏，斷稈率達30%；1991年，雎寧縣全縣2.7萬hm2夏玉米受澇漬危害面積在1萬hm2以上，占玉米種植面積的39.3%[1-3]。因此，研究揭示江淮地區(qū)玉米澇漬災(zāi)害時空變化特征對科學開展區(qū)域防洪減災(zāi)具有重要意義。

目前，國內(nèi)外用于評估澇漬等級的指標模型形式多樣，農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域中，始終以氣候指標、農(nóng)業(yè)氣象指標為研究核心。氣候指標如降水距平百分率、降水標準差、SPI指數(shù)、K指數(shù)和Z指數(shù)等較為常用[4，5]，基于降水概率、連續(xù)日降水量、暴雨洪災(zāi)次數(shù)、面雨量等指標構(gòu)建及劃分方法也較為普遍[6-9]。此類指標可作為區(qū)域澇漬災(zāi)害的氣候判別標準，但因未考慮土壤和作物因素，用于作物澇漬災(zāi)害的評估誤差較大。農(nóng)業(yè)氣象指標則將氣象要素同作物減產(chǎn)及受災(zāi)情況相結(jié)合，以作物受害的氣象要素影響機制為建模依據(jù)，常用指標如作物水分盈虧指數(shù)(相對濕潤度指數(shù))、陰濕系數(shù)、干濕指數(shù)等[10-13]，或是以上述指標為原型改進的指標[14，15]。此外，基于過程雨量的作物澇漬災(zāi)害指標研究近些年也較為普遍[16，17]。

玉米是一種需水量大但不耐澇的作物，且各階段受澇的敏感性不同。氣象因素中除強降水外，連陰雨天氣同樣會促使玉米發(fā)生澇漬災(zāi)害。江淮地區(qū)玉米種植季降水顯著，且播種前期常伴有梅雨天氣易導(dǎo)致種子萌發(fā)期間發(fā)生霉變，造成澇漬災(zāi)害的發(fā)生?；谟衩诐碀n受害過程及區(qū)域降水特征，文章以作物水分盈余指數(shù)為原型，引入玉米播種前底墑，利用層次分析法[18]確定各階段受澇對減產(chǎn)率的影響權(quán)重，構(gòu)建適用于江淮地區(qū)玉米澇漬等級評估的全生育期綜合指數(shù)。此方法在玉米澇漬指標構(gòu)建研究中鮮有報道，且通過對江淮地區(qū)春、夏玉米澇漬等級閾值的精細劃分，實現(xiàn)對玉米澇漬災(zāi)害的精細化、精準化研究，可為各級政府及生產(chǎn)部門指揮玉米生產(chǎn)和防洪抗災(zāi)工作提供更有效的科學依據(jù)和指導(dǎo)意見。

1 材料與方法

1.1 資料來源與處理

以蘇皖長江以北地區(qū)為研究區(qū)域，選取區(qū)域數(shù)據(jù)資料較完整的18個農(nóng)業(yè)氣象站(圖1)及1981—2010年對應(yīng)地面氣象觀測站的數(shù)據(jù)資料進行分析。其中，所用農(nóng)業(yè)氣象資料包括：玉米單產(chǎn)、生育期數(shù)據(jù)及災(zāi)情記錄，來源于中國氣象局氣象檔案館存檔的《作物生長發(fā)育狀況記錄年報表(農(nóng)氣表1)》，部分缺失的玉米單產(chǎn)數(shù)據(jù)由“中國種植業(yè)信息網(wǎng)—縣級農(nóng)作物數(shù)據(jù)庫”補充，極少數(shù)缺失的生育期數(shù)據(jù)利用已有站點數(shù)據(jù)插值獲得。所用逐日氣象要素數(shù)據(jù)包括：降水量、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫，來源于國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，對極少數(shù)氣象要素的缺測值根據(jù)歷年同期平均值進行補充。

圖1 農(nóng)業(yè)氣象站地理方位分布

1.2 減產(chǎn)率序列構(gòu)建

減產(chǎn)率是氣象產(chǎn)量相對化處理后的負值結(jié)果[19]，公式為：

(1)

Y為玉米氣象產(chǎn)量波動的百分率，取其中由典型澇漬年引起的負值序列作為最終減產(chǎn)率序列(%)；ya為作物實際單產(chǎn)(kg/hm2)；yt為趨勢單產(chǎn)(kg/hm2)；t為年份(年)。根據(jù)已有研究常用劃分標準，認為Y≤-5%為減產(chǎn)年，-10%

1.3 玉米澇漬等級評估指標構(gòu)建

以作物水分盈余指數(shù)(CWSI)為原型進行改進[13]，在降水量的計算項中，考慮播種前過度降水對玉米種子萌發(fā)的不良影響。基于玉米不同生育階段澇漬敏感性差異，計算玉米各生育時期的水分盈余指數(shù)(WSIMj)并配以權(quán)重系數(shù)，得到玉米綜合水分盈余指數(shù)(CWSIM)。公式為：

(2)

(3)

式(2)～(3)中，WSIMj為玉米在j階段的水分盈余指數(shù)，j取1、2、3、4，分別表示播種—出苗期、出苗—拔節(jié)期、拔節(jié)—吐絲期、吐絲—成熟期；Rn為播種前n天總降水量(mm)，即底墑水(Rn僅在第1階段中計算)；Rj為玉米在j階段的總降水量(mm)；ETCj為玉米在j階段實際蒸散總量(mm)；CWSIM為玉米綜合水分盈余指數(shù)；wj為WSIMj的影響權(quán)重。

1.4 農(nóng)田實際蒸散量計算

農(nóng)田實際蒸散量常用計算公式為：

ETc=Kc×ET0

(4)

(5)

式(4)～(5)中，ETc為實際蒸散量(mm)；ET0為潛在蒸散量[20](mm)；Kc為作物系數(shù)，取初始生長期Kc=0.3，生育中期Kc=1.2，收獲期Kc=0.6[21]；Tmean、Tmax、Tmin分別為日平均、最高、最低溫度(°C)；Ra為大氣頂層輻射[22](MJ/(m2.d))；λ為水汽化潛熱，通常取2 450(MJ/kg)。

1.5 權(quán)重系數(shù)計算

WSIMj的權(quán)重系數(shù)由層次分析法確定[18]，其中，構(gòu)造判斷矩陣中的比較值可由現(xiàn)有玉米淹水試驗結(jié)果[23]確定，因苗期受澇時人工補苗對結(jié)果的干擾較大，因此該階段的權(quán)重設(shè)定為最小。

1.6 玉米澇漬等級評估指標閾值劃分

利用SPSS軟件，對CWSIM和其對應(yīng)減產(chǎn)率序列Y做線性回歸分析，對通過顯著性檢驗的回歸方程，根據(jù)Y的閾值劃分澇漬等級的標準，可以確定對應(yīng)CWSIM值劃分澇漬等級的標準。

表1 啟東站春玉米典型澇漬年Y同WSIM相關(guān)性

2 結(jié)果與分析

2.1 指標構(gòu)建方法的選定

分別以播種前不同時間尺度的降水為底墑，并對典型澇漬年份玉米減產(chǎn)率(Y)同其全生育期/分生育階段水分盈余指數(shù)(WSIM，表示未區(qū)分玉米各生育階段澇漬敏感性的指數(shù))做相關(guān)性分析，得到如下結(jié)果。

表1中，啟東站春玉米Y同WSIM1～WSIM7均呈顯著相關(guān)，相關(guān)性排序為：WSIM5>WSIM4>WSIM6>WSIM7>WSIM3>WSIM2>WSIM1。WSIM1最小，說明考慮播種前底墑的全生育期指標評價效果較不考慮底墑的更好；WSIM8～WSIM11均未通過顯著性檢驗，說明以玉米某個關(guān)鍵生育期計算的指標，用于評價玉米因受澇造成的減產(chǎn)具有其局限性。

表2中，沭陽站夏玉米Y同WSIM1～WSIM11相關(guān)性排序有：WSIM9>WSIM5>WSIM3>WSIM1>WSIM4>WSIM2>WSIM7>WSIM6>WSIM11>WSIM8>WSIM10，除WSIM9外，其余均未通過相關(guān)性檢驗，說明沭陽站夏玉米因澇漬害引起的減產(chǎn)主要是受出苗—拔節(jié)期的澇漬害影響，而以常規(guī)的不區(qū)分階段澇漬敏感性計算的全生育期指數(shù)無法說明此例情況。

WSIM8同對應(yīng)Y成正相關(guān)關(guān)系，反觀WSIM8的數(shù)值普遍高于WSIM9，而此階段澇漬敏感性較出苗—拔節(jié)期更大，說明此階段指數(shù)同Y的相關(guān)關(guān)系是異常的。通過對災(zāi)情資料及實際農(nóng)民種植行為的分析，這種異常是由苗期強降水過后人為補苗，干擾了該期間指數(shù)同Y的相關(guān)關(guān)系造成的。所以，在構(gòu)建指標時應(yīng)考慮苗期人為因素對評估結(jié)果造成的影響。

表2 沭陽站夏玉米典型澇漬年Y同WSIM相關(guān)性

根據(jù)上述結(jié)論，對全生育期玉米澇漬指標進行分生育階段計算，確定播種—出苗、出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—吐絲、吐絲—成熟期4個階段的權(quán)重系數(shù)依次為0.06、0.57、0.26、0.11，并結(jié)合不同時間尺度底墑，計算玉米綜合水分盈余指數(shù)(CWSIM，表示考慮玉米各生育階段澇漬敏感性的綜合指數(shù))，將其同Y做相關(guān)性分析，得到結(jié)果如下。

表3中，啟東站春玉米所有指標均通過顯著性檢驗，且以CWSIM4即播種前15d降水為底墑計算的指標值同Y的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為-0.996，通過了極顯著檢驗。

表3 啟東站春玉米典型澇漬年Y同CWSIM相關(guān)性

表4中，沭陽站夏玉米在改進指標后，原未通過顯著性檢驗的指標均通過了檢驗，CWSIM1、CWSIM5、CWSIM7同Y的相關(guān)性大于僅考慮出苗—拔節(jié)期的情況，且以CWSIM7即播種前30d降水為底墑計算的指標值同Y的相關(guān)性最大，相關(guān)系數(shù)為-0.937，通過了極顯著檢驗。

表4 沭陽站夏玉米典型澇漬年Y同CWSIM相關(guān)性

綜合上述結(jié)論有：玉米區(qū)分階段澇漬敏感性構(gòu)建的綜合指標更具代表性，對春、夏玉米均適用，且以考慮底墑的全生育期指標優(yōu)于僅考慮玉米關(guān)鍵期和不考慮底墑的全生育期指標。因此，采用改進的玉米綜合水分盈余指數(shù)(CWSIM)作為評估江淮地區(qū)玉米澇漬等級的指標，且春玉米以播種前15d降水作為底墑，夏玉米以播種前30d降水作為底墑。

2.2 指標閾值劃分及驗證

將啟東站春玉米、沭陽站夏玉米的CWSIM同其對應(yīng)Y做線性回歸分析，分別得到對應(yīng)關(guān)系式為：Y=-23.34CWSIM+13.69，R2=0.99；Y=-14.30CWSIM+10.64，R2=0.93。則CWSIM劃分澇漬等級的閾值結(jié)果如表5。

表5 CWSIM澇漬等級劃分閾值

表5中，對比CWSIM閾值，夏玉米對澇漬的耐受程度高于春玉米。造成該結(jié)果的原因除與玉米品種有關(guān)外，還同底墑水引入的時間尺度，季節(jié)溫度和日照差異導(dǎo)致玉米需水量的不同等因素有關(guān)。因此，對同種作物不同季品種的澇漬等級評估指標的分級應(yīng)有所區(qū)分。

以上述單站結(jié)果為參考標準，對江淮地區(qū)其他已有記錄的站點進行驗證(表6)，11個驗證樣本均達標，說明以單站指標為參照標準對于江淮地區(qū)玉米受澇情況評價基本適用。值得注意的是，典型澇漬年，當玉米減產(chǎn)率在15%以上達到重澇級別時，各站點的指數(shù)同Y的相關(guān)性已不再是簡單的線性關(guān)系，因為極度降水過后的人為管理對最終玉米減產(chǎn)的影響是難以預(yù)估的，且當降水遠大于玉米需水時澇漬災(zāi)害同玉米減產(chǎn)的相關(guān)關(guān)系也已不僅僅是線性相關(guān)，但這并不影響澇漬指數(shù)對玉米澇漬級別的判斷結(jié)果。

表6 江淮地區(qū)CWSIM驗證

2.3 江淮地區(qū)玉米水分盈余指數(shù)時空分布特征

利用求算出的已知站點指數(shù)，對區(qū)域進行空間插值，得到其春、夏玉米各發(fā)育階段(WSIM)和全生育期(CWSIM)的水分盈余指數(shù)(由于苗前人為因素干擾較大，因此未對播種—出苗階段的指數(shù)進行分析)，圖2中3種顏色由淺至深分別表示低值區(qū)、中值區(qū)和高值區(qū)，主要結(jié)果如下。

圖2中，春玉米出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—吐絲期兩個階段的WSIM呈由北向南的緯向增加分布，且安徽省西南臨江一帶指數(shù)最大；吐絲—成熟期，安徽省西南臨江一帶、江蘇省淮安市東部、揚州市及其周邊區(qū)域為高值區(qū)，安徽省北部及中部的中心區(qū)域、江蘇省東南邊緣為低值區(qū)，其余為中值區(qū)。

(a.出苗—拔節(jié)期；b.拔節(jié)—吐絲期；c.吐絲—成熟期(1981—2010年年均值))圖2 江淮地區(qū)春玉米各階段WSI空間分布

圖3中，夏玉米出苗—拔節(jié)期的WSIM呈由北向南的緯向增加分布，安徽省臨江一帶為高值區(qū)；拔節(jié)—吐絲期，江蘇省東北部為高值區(qū)，安徽省中部及臨江一帶為低值區(qū)，其余為中值區(qū)；吐絲—成熟期指數(shù)呈由西至東的經(jīng)向增加分布，江蘇省東部臨海一帶為高值區(qū)。夏玉米各階段WSIM的分布結(jié)果，同前人研究中江淮地區(qū)夏玉米受澇情況分布的結(jié)果大致相同[24]。

(a.出苗—拔節(jié)期；b.拔節(jié)—吐絲期；c.吐絲—成熟期(1981—2010年年均值))圖3 江淮地區(qū)夏玉米各階段WSI空間分布

圖4中，對1981—2010年30年春玉米CWSIM每10年求1次平均值，分別得到a、b、c所示結(jié)果，d為1981—2010年30年的平均值。從空間看(4d)，春玉米CWSIM呈由北向南的緯向增加分布，分布規(guī)律對a、b、c同樣適用，安徽省西南部沿江一帶為高值區(qū)；從時間看，整體指數(shù)在不同時期的大小排序為1991—2000年>1981—1990年>2001—2010年，說明春玉米在30年受澇情況是先加重后減輕。

(a.1981—1990年年均值；b.1991—2000年年均值；c.2001—2010年年均值；d.1981—2010年年均值)圖4 江淮地區(qū)春玉米CWSIM時空分布

同理，得到夏玉米CWSIM時空分布圖5。從空間看(圖5.d)，夏玉米CWSIM由北向南呈近輻射狀條帶分布(分布規(guī)律對a、b、c不盡相同)，安徽省北部偏東一帶為低值區(qū)，安徽省沿江及江蘇省東南邊緣為高值區(qū)，其余為中值區(qū)。從時間看，整體指數(shù)在不同時期的大小排序為1991—2000年>2001—2010年>1981—1990年。圖5.a，安徽省沿江一帶為高值區(qū)，安徽省北部、江蘇省西北部和沿江中段地帶為低值區(qū)，其余為中值區(qū)；圖5.b，分布規(guī)律整體同圖5.a相近，圖5.b較圖5.a，安徽省沿江帶的高值區(qū)面積明顯增大，低值區(qū)面積減小且向安徽省和江蘇省的北部中心區(qū)域轉(zhuǎn)移，江蘇省東南部指數(shù)增加；圖5.c，指數(shù)分布規(guī)律與圖5.a、圖5.b均不同，江淮區(qū)域被中值區(qū)整體覆蓋，說明安徽省沿江一帶澇情減輕，但江淮北部地區(qū)加重。

綜合春、夏玉米的情況，安徽省沿江一帶是玉米澇漬害發(fā)生的重災(zāi)區(qū)，且1991—2000年較其前后10年澇情最重。

(a.1981—1990年年均值；b.1991—2000年年均值；c.2001—2010年年均值；d.1981—2010年年均值)圖5 江淮地區(qū)夏玉米CWSIM時空分布

3 結(jié)論與討論

3.1 主要結(jié)論

(1)春玉米的輕、中、重澇CWSIM閾值依次為：0.80≤CWSIM<1.01，1.01≤CWSIM<1.23、CWSIM≥1.23。夏玉米依次為：1.09≤CWSIM<1.44，1.44≤CWSIM<1.79，CWSIM≥1.79。

(2)各階段WSIM分布規(guī)律，春玉米為：出苗—拔節(jié)期、拔節(jié)—吐絲期呈由北向南的緯向增加分布；吐絲—成熟期高值區(qū)位于安徽省西南臨江一帶、江蘇省淮安市東部、揚州市及其周邊區(qū)域，低值區(qū)位于安徽省北部及中部的中心區(qū)域、江蘇省東南邊緣，其余為中值區(qū)。夏玉米為：出苗—拔節(jié)期呈由北向南的緯向增加分布；拔節(jié)—吐絲期高值區(qū)位于江蘇省東北部，低值區(qū)位于安徽省中部及臨江一帶，其余為中值區(qū)；吐絲—成熟期指數(shù)呈由西向東的經(jīng)向增加分布。

(3)春玉米近30年CWSIM時空分布規(guī)律為：空間上，由北向南呈緯向增加分布。時間上，整體指數(shù)在不同時期的排序為1991—2000年>1981—1990年>2001—2010年；夏玉米的規(guī)律為：空間上，由北向南呈近輻射狀條帶分布。時間上，整體指數(shù)在不同時期的排序為1991—2000年>2001—2010年>1981—1990年。綜合說明，安徽省沿江一帶是玉米澇漬害發(fā)生的重災(zāi)區(qū)，且1991—2000年較其前后10年澇情最重。

3.2 問題討論

(1)受資料數(shù)量與質(zhì)量的限制，區(qū)域指標研究常以單站結(jié)果作為區(qū)域結(jié)果。但實地考察證明，即便是鄰近區(qū)域，指標的差異也可能非常明顯。這與土壤特性、地勢、地下水埋深、局地小氣候、人為影響等眾多因素有關(guān)。實現(xiàn)區(qū)域化研究仍需依靠充足而準確的數(shù)據(jù)資源。進一步完善農(nóng)業(yè)氣象站布局，增設(shè)作物觀察點和觀測指標以提供充足的觀測數(shù)據(jù)，對于農(nóng)業(yè)氣象的精準化、精細化研究是必不可少的。而伴隨著遙感技術(shù)的日益成熟，衛(wèi)星遙感監(jiān)測及反演技術(shù)也已成為協(xié)助研究的關(guān)鍵方法，可有效提高觀測效率。

(2)統(tǒng)計生育期的農(nóng)業(yè)氣象站數(shù)量的局限給區(qū)域分析帶來困難，且單個站點的統(tǒng)計數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)連續(xù)長時間記錄。構(gòu)建長時序列時需要人為處理補全，以多年均值替代或以單站、鄰近站數(shù)據(jù)替代等方法較為常用，使結(jié)果存在較大誤差，而運用積溫理論推測作物發(fā)育期可有效提高準確率，減小誤差結(jié)果[25]。

(3)該研究以CWSIM同Y的相關(guān)關(guān)系進行分析，可對全生育期的受澇程度進行定量判斷。對各生育階段WSIM僅對比分析了指數(shù)的分布情況，一定程度上可反映出玉米不同階段的受澇程度，但若做出定量判斷，還需結(jié)合各階段具體受澇記錄進行分析。后續(xù)研究可從各階段玉米受澇次數(shù)、受澇等級的統(tǒng)計結(jié)果與階段指數(shù)的相關(guān)關(guān)系方面入手，進一步實現(xiàn)對玉米澇漬等級評估的精細化研究。