基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估方法

劉聰，武永峰，劉平輝，梁立江

基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估方法

劉聰1,2，武永峰2，劉平輝1，梁立江2

（1東華理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，南昌 330000；2中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081）

【】研究東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估方法，為氣候變化背景下東北地區(qū)春玉米合理生產(chǎn)和管理提供科學(xué)依據(jù)。以權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)為基礎(chǔ)，采用作物需水量代替參考作物蒸散量，構(gòu)建改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)；運(yùn)用1986—2015年?yáng)|北地區(qū)春玉米生育期內(nèi)澇漬災(zāi)害事件與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)耦合方法、基于K-S檢驗(yàn)的正態(tài)分布顯著性檢驗(yàn)方法和t-分布區(qū)間估計(jì)方法等，確定基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米不同生育階段澇漬強(qiáng)度分級(jí)閾值；從農(nóng)田土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)相關(guān)性和擬合關(guān)系檢驗(yàn)，改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)、權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果與歷史災(zāi)情結(jié)果一致性檢驗(yàn)，以及典型年份澇漬災(zāi)變過(guò)程動(dòng)態(tài)評(píng)估準(zhǔn)確性檢驗(yàn)3個(gè)方面，對(duì)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估春玉米澇漬災(zāi)害的精度進(jìn)行驗(yàn)證；分析東北地區(qū)春玉米不同生育階段澇漬強(qiáng)度空間格局，揭示其規(guī)律特征。（1）改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與不同深度的土壤相對(duì)濕度均達(dá)到極顯著相關(guān)（<0.001），除玉米快速發(fā)育期外，其他生育期內(nèi)二者相關(guān)系數(shù)最大值均出現(xiàn)在20 cm深度土壤相對(duì)濕度；將不同生育階段改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與20 cm深度土壤相對(duì)濕度間進(jìn)行Slogistic曲線擬合，決定系數(shù)（2）最大值出現(xiàn)在生育中期（0.46），其后依次是生育后期（0.34）、快速發(fā)育期（0.31）和初始生長(zhǎng)期（0.21），均方根誤差（）最小值出現(xiàn)在生育后期（0.49），其后依次是生育中期（0.51）、初始生長(zhǎng)期（0.52）和快速發(fā)育期（0.56），不同生育階段擬合曲線中90%的20 cm土壤相對(duì)濕度所對(duì)應(yīng)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)值最小值出現(xiàn)在初始生長(zhǎng)期（0.77），其后依次是快速發(fā)育期（1.12）、生育中期（1.21）和生育后期（1.25）。（2）與隨機(jī)預(yù)留的春玉米澇漬災(zāi)害事件測(cè)試樣本中災(zāi)情判定結(jié)果相比，權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果的完全準(zhǔn)確率為26.7%，部分準(zhǔn)確率為66.7%；改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果的完全準(zhǔn)確率為66.7%，部分準(zhǔn)確率為93.3%。（3）以嫩江、白城和沈陽(yáng)3個(gè)代表站點(diǎn)1998年春玉米生育期內(nèi)澇漬災(zāi)害為例，對(duì)比降水、權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)和改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)隨時(shí)間變化的過(guò)程曲線，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)所反映的當(dāng)年澇漬發(fā)生時(shí)間和強(qiáng)度等級(jí)與災(zāi)情資料更為相符，而其大小還可直觀表征澇漬強(qiáng)度動(dòng)態(tài)變化。（4）春玉米不同生育階段各強(qiáng)度等級(jí)的澇漬頻率差別較大，黑龍江中部、吉林東南部、遼寧東南部為中度及以上澇漬頻率的高發(fā)區(qū)，生育中期是中度及以上澇漬頻率高發(fā)期。基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米不同生育階段澇漬強(qiáng)度分級(jí)閾值劃分方法結(jié)果可靠，可表征農(nóng)田澇漬實(shí)際發(fā)生狀況；相對(duì)于權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)而言，改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)不僅對(duì)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估準(zhǔn)確率更高，而且更適于對(duì)澇漬災(zāi)變過(guò)程的跟蹤和動(dòng)態(tài)評(píng)估，對(duì)于揭示氣候變化背景下東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)變機(jī)制和時(shí)空演變規(guī)律具有重要意義。

東北地區(qū)；春玉米；改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)；澇漬強(qiáng)度等級(jí)；評(píng)估

0 引言

【研究意義】春玉米是東北地區(qū)種植廣泛的糧食作物，其播種面積占全國(guó)玉米總播種面積的30%以上，產(chǎn)量占全國(guó)玉米總產(chǎn)量的29%以上[1]。東北地區(qū)春玉米生長(zhǎng)以“雨養(yǎng)”為主，其需水量大但不耐澇，生育期內(nèi)經(jīng)常因大氣降水過(guò)于集中或時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而遭受澇漬災(zāi)害，成為制約其生產(chǎn)的主要障礙因子之一[2-3]。因此，開(kāi)展東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)變過(guò)程跟蹤和動(dòng)態(tài)評(píng)估方法研究，對(duì)區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)、保證糧食安全具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】澇漬災(zāi)害是指由于土壤水分處于過(guò)濕或飽和狀態(tài)，造成作物生育不良、產(chǎn)量下降的一種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，分為洪災(zāi)、澇災(zāi)和漬（濕）災(zāi)3種[4-5]。洪災(zāi)主要是由河流滿(mǎn)溢、堤壩潰決，水位急劇上漲造成的；澇災(zāi)是由于較長(zhǎng)時(shí)間地表積水造成的；漬災(zāi)是由于土壤含水量較長(zhǎng)期地超過(guò)適宜上限造成的。盡管在形成原因和概念上可明確劃分，但在實(shí)際中往往逢澇必漬，澇去漬存，三者相互關(guān)聯(lián)難以分割。將洪、澇和漬作為統(tǒng)一過(guò)程，重視作物生長(zhǎng)發(fā)育期內(nèi)受澇漬害綜合作用脅迫的動(dòng)態(tài)過(guò)程已成為研究發(fā)展趨勢(shì)[6-7]。受云雨天氣影響，時(shí)空連續(xù)的遙感數(shù)據(jù)在開(kāi)展區(qū)域尺度澇漬害研究時(shí)往往難以獲得。目前較為常見(jiàn)的研究手段是通過(guò)氣象站點(diǎn)資料計(jì)算澇漬指標(biāo)，并根據(jù)指標(biāo)計(jì)算結(jié)果評(píng)估澇漬害程度和空間分布范圍，如降水量指標(biāo)、降水距平百分率（pa)、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）、降水Z指數(shù)等[8-11]，但是這些指標(biāo)均以降水量為基礎(chǔ)，未考慮地表水分蒸散狀況，故僅反映可能的受澇受漬情況，針對(duì)性不足。近年來(lái)，一些學(xué)者從水分平衡原理出發(fā)來(lái)構(gòu)建反映水分供需關(guān)系的澇漬指標(biāo)。例如，馬曉群等[12-13]以相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)為基礎(chǔ)，考慮前期旱澇程度對(duì)當(dāng)前旱澇狀況的累積影響，提出具有農(nóng)業(yè)意義的累積濕潤(rùn)度指數(shù)，利用該指數(shù)分析近30年江淮地區(qū)農(nóng)田年、季旱澇時(shí)空變化，并將該指數(shù)用于江淮地區(qū)農(nóng)業(yè)旱澇綜合監(jiān)測(cè)預(yù)警；吳洪顏等[14]在對(duì)陰濕系數(shù)做降尺度修訂的基礎(chǔ)上，根據(jù)澇漬指數(shù)臨界值、持續(xù)天數(shù)以及冬小麥的可能減產(chǎn)率來(lái)構(gòu)建考慮陰雨持續(xù)時(shí)間的冬小麥澇漬指數(shù)，并進(jìn)行歷史反演；秦鵬程等[15-16]考慮前期不同時(shí)刻降水、蒸散發(fā)對(duì)當(dāng)前土壤水分平衡影響的差異性，構(gòu)建權(quán)重濕潤(rùn)，建立以逐日權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)為基礎(chǔ)，持續(xù)時(shí)間和權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)累積值為強(qiáng)度等級(jí)劃分依據(jù)的濕漬害監(jiān)測(cè)指標(biāo)和方法，并進(jìn)行應(yīng)用檢驗(yàn)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】目前，適用于區(qū)域性春玉米澇漬害的指標(biāo)尚未統(tǒng)一。基于水分供需平衡關(guān)系構(gòu)建的指標(biāo)（如權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)）雖能反映農(nóng)田濕潤(rùn)程度，但并未考慮作物類(lèi)型和不同生育階段作物對(duì)水分敏感程度的不同[17-21]，也無(wú)法做到跟蹤和動(dòng)態(tài)評(píng)估澇漬災(zāi)變過(guò)程變化。鑒于此，本文提出一種改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究通過(guò)春玉米澇漬災(zāi)害事件訓(xùn)練樣本，耦合改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與歷史災(zāi)情，科學(xué)劃定東北地區(qū)春玉米不同生育階段澇漬災(zāi)害強(qiáng)度分級(jí)閾值，檢驗(yàn)該閾值方法對(duì)東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和適用性，分析近30年?yáng)|北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害空間格局，揭示其空間規(guī)律，以期為減災(zāi)決策管理提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

澇漬災(zāi)害的發(fā)生與地形地貌條件密切相關(guān)。東北地區(qū)地形以平原、山地、河流為主，其中平原地區(qū)土壤肥沃，利于農(nóng)作物栽培，是我國(guó)重要的商品糧區(qū)；在地勢(shì)平坦低洼、河流坡降平緩處，微地形地貌對(duì)地表徑流的匯集有很大作用，加上地下水位較高，水分下滲困難，造成平原區(qū)澇漬災(zāi)害頻繁發(fā)生[22-24]?？紤]到東北地區(qū)春玉米空間分布特點(diǎn)及澇漬災(zāi)害成因，在此依據(jù)地形及坡度條件，將滿(mǎn)足海拔高度≤500 m且坡度≤25°的平原丘陵地區(qū)作為東北地區(qū)春玉米澇漬影響區(qū)。

氣象觀測(cè)資料源自于國(guó)家氣象信息中心，包括1986—2015年位于東北地區(qū)春玉米澇漬影響區(qū)的158個(gè)氣象站點(diǎn)逐日氣象資料，氣象站點(diǎn)基本覆蓋東北地區(qū)春玉米澇漬區(qū)的所有縣域。氣象要素包括平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速、平均相對(duì)濕度和平均氣壓，缺失和異常數(shù)據(jù)通過(guò)線性插補(bǔ)方法補(bǔ)齊。

春玉米生育期觀測(cè)資料源于《作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況記錄年報(bào)表》和《中國(guó)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育數(shù)據(jù)集》，據(jù)此統(tǒng)計(jì)春玉米澇漬區(qū)多年平均播種、七葉、抽雄、乳熟、成熟日期。

春玉米土壤墑情資料源于《中國(guó)農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集》，包括東北地區(qū)50個(gè)氣象站點(diǎn)1991—2009年逐旬觀測(cè)資料。

春玉米澇漬災(zāi)情資料源于《中國(guó)氣象災(zāi)害大典》（遼寧卷、吉林卷和黑龍江卷）、《中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒》（2002—2016年）和《中國(guó)農(nóng)氣災(zāi)情旬值數(shù)據(jù)集》（1991—2009年），統(tǒng)計(jì)資料中關(guān)于春玉米澇漬災(zāi)害事件的相關(guān)記錄，根據(jù)歷史資料災(zāi)情描述，將澇漬災(zāi)害程度分為輕度、中度、重度3個(gè)等級(jí)。具體判定方法為：輕度澇漬為倒伏、受災(zāi)、受澇，中度澇漬為成災(zāi)、部分絕收、部分改種，重度澇漬為沖毀、絕收、改種[25-26]。

1.2 研究方法

1.2.1 權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)簡(jiǎn)介 權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)（）是加權(quán)平均降水量與加權(quán)平均參考作物蒸散量的相對(duì)比值[15-16]，計(jì)算公式如下：

式中：為加權(quán)平均降水量，能夠綜合反映前期降水和當(dāng)天降水對(duì)當(dāng)天旱澇的影響，其計(jì)算公式[27]可簡(jiǎn)化表示為：

式中，為取值范圍（0，1）的參數(shù)，表明降水的影響權(quán)重逐日衰減；為超前當(dāng)前天的前期衰減日數(shù)，由計(jì)算精度及衰減強(qiáng)度決定；P為前期第日的降水量。通過(guò)敏感性分析取值0.95，取90 d[16]。

0為同期逐日參考作物蒸散量的累積，采用上述降水權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均處理，對(duì)于逐日參考作物蒸散量（0）的計(jì)算，采用FAO推薦的Penman- Monteith公式[28]，計(jì)算公式為：

式中，R為冠層表面凈輻射（MJ·m-2）；為土壤熱通量（MJ·m-2）；Δ為飽和水汽壓曲線斜率（kPa·℃-1）；為干濕常數(shù)（kPa·℃-1）；為平均溫度（℃）；2為2 m高處風(fēng)速（m·s-1）；e和e分別為飽和與實(shí)際水汽壓（kPa）。

權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)用于土壤偏濕為基本特征的作物濕漬害的監(jiān)測(cè)和評(píng)估時(shí)，以偏濕狀態(tài)（＞1）持續(xù)時(shí)間和過(guò)程累積程度作為濕漬害過(guò)程判別和等級(jí)劃分方法[16]，如表1所示。

表1 作物濕漬害等級(jí)劃分

1.2.2 改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)構(gòu)建 為了更準(zhǔn)確地反映春玉米生長(zhǎng)過(guò)程中實(shí)際供水量與作物最大需水量之間的平衡關(guān)系[29]，本研究提出構(gòu)建改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)（），將權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)計(jì)算公式中的累積參考作物蒸散量（0）替換為累積作物需水量（c），以表征玉米旱澇狀況。該指數(shù)以逐日降水量的加權(quán)平均量為供水指標(biāo)，以同期逐日作物需水量的加權(quán)平均量為需水指標(biāo)，其計(jì)算公式如下：

式中，的計(jì)算采用Lu[27]對(duì)前期降水衰減天數(shù)的具體分析，當(dāng)降水衰減作用在一個(gè)半月左右時(shí)，前期降水影響對(duì)當(dāng)前旱澇狀況基本趨于可忽略狀態(tài)，故選取參數(shù)a為0.9，前期衰減日數(shù)N為44 d。PET的計(jì)算依據(jù)上述方法對(duì)逐日作物需水量（c）加權(quán)平均可得；c計(jì)算公式如下：

式中，的計(jì)算采用FAO推薦的單作物系數(shù)法[28]。根據(jù)此方法，將春玉米全生育期作物系數(shù)變化劃分為4個(gè)階段，如圖1所示，分別為:（1）初始生長(zhǎng)期（播種期—七葉期），從播種到作物覆蓋率接近10%，此階段內(nèi)作物系數(shù)為K；（2）快速發(fā)育期（七葉期—抽雄期），從覆蓋率10%到充分覆蓋，此階段內(nèi)作物系數(shù)由K線性增加至K；（3）生育中期（抽雄期—乳熟期），從充分覆蓋到成熟期開(kāi)始，此階段內(nèi)作物系數(shù)為K；（4）生育后期（乳熟期—成熟期），從葉片開(kāi)始變黃到生理成熟或收獲，此階段內(nèi)作物系數(shù)由K線性減少至K。標(biāo)準(zhǔn)作物系數(shù)分別取值為K=0.3，K=1.2，K=0.6。根據(jù)春玉米生育期觀測(cè)資料，對(duì)各站點(diǎn)生育期內(nèi)逐日作物系數(shù)進(jìn)行修正，計(jì)算公式如下：

式中，為第天的作物系數(shù)；為整個(gè)生育期間隔天數(shù)的日序數(shù)；為生育期間隔天數(shù)；∑(L)為天之前的所有生育期間隔日數(shù)的總和；L為天所處生育期間隔日數(shù)；K為天之后生育期的作物系數(shù)；K為天之前生育期的作物系數(shù)。

圖1 春玉米全生育期作物系數(shù)變化

對(duì)于任意時(shí)間尺度的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，計(jì)算公式如下：

式中，K為某段時(shí)間內(nèi)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，I,為不同時(shí)間尺度上第天的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，為計(jì)算天數(shù)?？紤]到澇漬害影響時(shí)間較長(zhǎng)，并參照現(xiàn)行澇漬監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)中以土壤相對(duì)濕度在90%以上持續(xù) 10 d 作為農(nóng)田漬害的標(biāo)準(zhǔn)[30]，本文以旬尺度計(jì)算改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)并對(duì)其進(jìn)行春玉米澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分。

1.2.3 基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的不同生育階段春玉米澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分 研究表明，玉米不同生育階段對(duì)澇漬的敏感程度不同，隨著發(fā)育進(jìn)程推移，玉米耐澇漬能力逐漸增強(qiáng)，對(duì)澇漬脅迫的敏感程度逐漸降低，因而不同生育階段澇漬強(qiáng)度等級(jí)也應(yīng)有所差別[17-21]。根據(jù)東北地區(qū)1986—2015年30年的春玉米澇漬災(zāi)情資料，統(tǒng)計(jì)整理得到不同縣域春玉米生育期內(nèi)澇漬災(zāi)害事件共355組。利用澇漬影響區(qū)內(nèi)158個(gè)站點(diǎn)逐日氣象資料，逐事件計(jì)算災(zāi)情資料記載中各站點(diǎn)受災(zāi)時(shí)段的旬尺度改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)。選取其中340組事件，即包含春玉米4個(gè)生育階段、3個(gè)等級(jí)程度在內(nèi)的共378個(gè)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)序列作為訓(xùn)練樣本，用于確定春玉米不同生育階段澇漬強(qiáng)度分級(jí)的臨界閾值；隨機(jī)預(yù)留春玉米澇漬災(zāi)害事件15組作為測(cè)試樣本，用于指標(biāo)對(duì)比和結(jié)果驗(yàn)證。

采用K-S檢驗(yàn)[31]方法（Kolmogorov-Smirnov test），對(duì)選取的340組事件樣本中的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)序列進(jìn)行正態(tài)分布顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，春玉米不同生育階段各強(qiáng)度等級(jí)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)序列均服從正態(tài)分布（α＞0.05）?；谠摌颖拘蛄蟹恼龖B(tài)分布的前提，采用t-分布區(qū)間估計(jì)方法，估計(jì)樣本的重現(xiàn)水平[32]，得到樣本平均值95%置信區(qū)間，結(jié)果如表2所示。

以表2中95%置信區(qū)間的下置信界限作為春玉米不同生育階段澇漬各強(qiáng)度等級(jí)的臨界閾值，為提高臨界閾值的可應(yīng)用性，取閾值尾數(shù)為0.00或0.05。據(jù)此，確定東北地區(qū)春玉米各生育階段澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分結(jié)果，如表3所示。

1.2.4 改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證 在對(duì)基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米各生育階段澇漬強(qiáng)度等級(jí)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，根據(jù)多年土壤水分和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)的研究結(jié)果，澇漬發(fā)生的下墊面條件與土壤含水量關(guān)系密切，漬害多發(fā)生在土壤相對(duì)濕度90%以上，并持續(xù)多天的條件下[30]。首先分析10 cm、20 cm和50 cm的土壤相對(duì)濕度觀測(cè)旬值與旬尺度改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的相關(guān)性，選擇相關(guān)性最高的土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)建立非線性Slogistic反演模型[33]，采用決定系數(shù)（2）和均方根誤差（）驗(yàn)證模型的精度，計(jì)算公式如下：

表2 改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)序列K-S檢驗(yàn)結(jié)果和平均值95%置信區(qū)間

表3 基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的東北地區(qū)春玉米各生育階段澇漬強(qiáng)度等級(jí)

式中，x為旬尺度改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，y為土壤相對(duì)濕度，`為土壤相對(duì)濕度均值，為樣本總數(shù)。

其次通過(guò)春玉米澇漬災(zāi)情資料，統(tǒng)計(jì)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)和改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)對(duì)隨機(jī)預(yù)留的測(cè)試樣本中15組春玉米澇漬災(zāi)害事件災(zāi)情判定結(jié)果的差別，采用各指數(shù)的準(zhǔn)確率（）分析二者評(píng)估結(jié)果與實(shí)際災(zāi)情的一致性，計(jì)算公式如下：

式中，為評(píng)估正確事件數(shù)，為總事件數(shù)。

最后對(duì)比典型年份代表站點(diǎn)澇漬災(zāi)變過(guò)程降水、權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)和改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)隨時(shí)間變化的過(guò)程。

1.2.5 春玉米澇漬空間格局分析 依據(jù)表3強(qiáng)度等級(jí)劃分結(jié)果，采用澇漬頻率（F）分析東北地區(qū)春玉米1986—2015年不同生育階段內(nèi)各澇漬強(qiáng)度等級(jí)的空間格局。以某一站點(diǎn)特定時(shí)段內(nèi)發(fā)生某種程度澇漬的年數(shù)與總年數(shù)之比表示澇漬頻率，計(jì)算公式如下：

式中，為該站點(diǎn)特定時(shí)段內(nèi)發(fā)生某種程度澇漬的年數(shù)，為總年數(shù)，下標(biāo)為區(qū)別不同站點(diǎn)的序號(hào)。采用Arc GIS10.6軟件內(nèi)置的克里金插值方法（Kriging)對(duì)澇漬頻率進(jìn)行空間插值。

2 結(jié)果

2.1 改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與土壤相對(duì)濕度的相關(guān)性和擬合關(guān)系檢驗(yàn)

選取時(shí)間、站點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的各層土壤相對(duì)濕度觀測(cè)旬值與旬尺度改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，分析春玉米不同生育階段各層土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的相關(guān)性，結(jié)果如表4所示?？梢悦黠@看出，春玉米不同生育階段10 cm、20 cm和50 cm土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)均達(dá)到極顯著相關(guān)（＜0.001）；除快速發(fā)育期外，其他生育期內(nèi)二者相關(guān)系數(shù)均表現(xiàn)為20 cm土壤相對(duì)濕度＞10 cm土壤相對(duì)濕度＞50 cm土壤相對(duì)濕度。故選取20 cm土壤相對(duì)濕度進(jìn)行下一步分析。

繪制春玉米不同生育階段20 cm土壤相對(duì)濕度與對(duì)應(yīng)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)散點(diǎn)圖（圖2）?？梢钥闯?，不同生育階段春玉米20 cm土壤相對(duì)濕度均隨改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的增加呈指數(shù)增長(zhǎng)，直至飽和。以非線性Slogistic模型進(jìn)行曲線擬合，發(fā)現(xiàn)各生育階段擬合模型的決定系數(shù)（2）由大到小的順序?yàn)?.46（生育中期）＞0.34（生育后期）＞0.31（快速發(fā)育期）＞0.21（初始生長(zhǎng)期），均方根誤差（）由小到大的順序?yàn)?.49（生育后期）＜0.51（生育中期）＜0.52（初始生長(zhǎng)期）＜0.56（快速發(fā)育期），不同生育階段擬合曲線中90%的20 cm土壤相對(duì)濕度所對(duì)應(yīng)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)值分別為0.77（初始生長(zhǎng)期）＜1.12（快速發(fā)育期）＜1.21（生育中期）＜1.25（生育后期）。總體來(lái)看，春玉米不同生育階段的20 cm土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的變化具有極顯著相關(guān)性，改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)越大，對(duì)應(yīng)的土壤含水量越趨近飽和，澇漬風(fēng)險(xiǎn)越高，表明改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)能夠反映春玉米農(nóng)田澇漬的實(shí)際情況。

表4 春玉米不同生育階段土壤相對(duì)濕度與改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的Pearson相關(guān)分析

***表示在0.001水平下顯著 *** shows significant at 0.001 level

（a）、（b）、（c）和（d）分別指春玉米初始生長(zhǎng)期、快速發(fā)育期、生育中期和生育后期，黑色實(shí)線分別表示為基于Slogistic函數(shù)的擬合曲線以及擬合曲線中90%的20 cm土壤相對(duì)濕度所對(duì)應(yīng)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)；n為樣本數(shù)

2.2 基于春玉米澇漬災(zāi)害事件的指數(shù)評(píng)估結(jié)果檢驗(yàn)與對(duì)比

利用隨機(jī)預(yù)留的測(cè)試樣本中15組春玉米澇漬災(zāi)害事件，以及所計(jì)算的對(duì)應(yīng)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)和改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，對(duì)比2個(gè)指標(biāo)判定的災(zāi)害時(shí)間、災(zāi)害程度等級(jí)與澇漬實(shí)際發(fā)生情況，結(jié)果如表5所示?？梢钥闯?，在隨機(jī)預(yù)留的15組事件中，權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果與災(zāi)情記錄一致的有4組，部分一致的有6組，不一致的有5組，完全準(zhǔn)確率為26.7%，部分準(zhǔn)確率為66.7%；改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)評(píng)估結(jié)果與災(zāi)情記錄一致的有10組，部分一致的有4組，不一致的有1組，完全準(zhǔn)確率為66.7%，部分準(zhǔn)確率為93.3%?？傮w來(lái)看，基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分方法更適用于東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估。

2.3 基于典型年份澇漬災(zāi)變過(guò)程的指數(shù)評(píng)估結(jié)果檢驗(yàn)和對(duì)比

以澇漬災(zāi)害典型年份1998年為例，根據(jù)代表站點(diǎn)選取原則[34-35]，自北向南選取黑龍江嫩江、吉林白城和遼寧沈陽(yáng)3個(gè)代表站點(diǎn)，在春玉米全生育期內(nèi)對(duì)降水、和隨時(shí)間變化的過(guò)程曲線進(jìn)行比較，結(jié)果如圖3所示。從圖3-（a）可以看出，自DOY139起，嫩江站出現(xiàn)持續(xù)降水過(guò)程，到DOY179降水頻率減少；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY169開(kāi)始，DOY180結(jié)束，為期12 d，過(guò)程累積量為22.3，屬輕度災(zāi)害；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY141開(kāi)始，DOY181結(jié)束，災(zāi)害強(qiáng)度由輕度逐漸轉(zhuǎn)為重度；結(jié)合春玉米澇漬災(zāi)情資料，嫩江縣5月下旬至6月下旬連續(xù)降雨，全縣受災(zāi)面積1.4×104hm2，成災(zāi)面積0.9×104hm2，0.7×104hm2農(nóng)田絕產(chǎn)，表明對(duì)澇漬災(zāi)害持續(xù)時(shí)間和嚴(yán)重程度的判斷，指數(shù)與實(shí)況更為符合。從圖3-（b）可以看出，從DOY222到DOY223，白城站經(jīng)歷2次連續(xù)暴雨；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY221開(kāi)始，DOY241結(jié)束，為期21 d，過(guò)程累積量為59.2，屬中度災(zāi)害；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY223開(kāi)始，DOY242結(jié)束，災(zāi)害強(qiáng)度由重度轉(zhuǎn)為輕度；結(jié)合春玉米澇漬災(zāi)情資料，白城市8月上旬、中旬的2場(chǎng)暴雨造成嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，表明對(duì)澇漬災(zāi)害嚴(yán)重程度的判斷，指數(shù)與實(shí)況更為符合。從圖3-（c）可以看出，沈陽(yáng)站在DOY195經(jīng)歷1次大暴雨，在DOY217經(jīng)歷1次暴雨；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY195開(kāi)始，DOY236結(jié)束，為期42 d，過(guò)程累積量為75.6，屬重度災(zāi)害；指數(shù)顯示澇漬過(guò)程自DOY192開(kāi)始，DOY222結(jié)束，災(zāi)害強(qiáng)度為中度；結(jié)合春玉米澇漬災(zāi)情資料，沈陽(yáng)市7月中旬、8月上旬連續(xù)降雨，玉米內(nèi)澇0.3×104hm2，表明對(duì)澇漬災(zāi)害持續(xù)時(shí)間的判斷，指數(shù)與實(shí)況更為符合?？傮w來(lái)看，3個(gè)代表站點(diǎn)指數(shù)所反映的當(dāng)年澇漬時(shí)間和強(qiáng)度與災(zāi)情資料更為相符，并能夠動(dòng)態(tài)表征澇漬災(zāi)害隨時(shí)間變化的強(qiáng)度等級(jí)轉(zhuǎn)換過(guò)程。

√ 表示一致，◎ 表示部分一致，× 表示不一致

√ shows consistent, ◎ shows partially consistent, × shows inconsistent

以1998年嫩江站（a）、白城站（b）和沈陽(yáng)站（c）春玉米生育期澇漬為例

2.4 春玉米澇漬空間格局

1986—2015年春玉米不同生育階段各強(qiáng)度等級(jí)澇漬頻率空間分布中，在春玉米初始生長(zhǎng)期，輕度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江、吉林、遼寧零星地區(qū)頻率較高，在30%以上；黑龍江東北部和南部部分地區(qū)、吉林中部和東部、遼寧西部在10%—30%之間；其余地區(qū)頻率低于10%。中度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江東部部分地區(qū)、吉林中部在10%—30%之間，其余大部分地區(qū)率低于10%。重度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍中部小部分地區(qū)、吉林東部小部分地區(qū)、遼寧東部小部分地區(qū)頻率較高，在30%以上；黑龍中部和東部、吉林東部、遼寧東部部分地區(qū)在10%—30%之間；其余地區(qū)頻率低于10%。

在春玉米快速發(fā)育期，輕度澇漬頻率分布特點(diǎn)為吉林東南部小部分地區(qū)頻率較高，在30%以上；黑龍江、吉林、遼寧大部分地區(qū)在10%—30%之間。中度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江大部分地區(qū)、吉林中部和東部、遼寧北部在10%—30%之間；其余部分地區(qū)頻率低于10%。重度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江大部分地區(qū)、吉林中部部分地區(qū)、遼寧東部小部分地區(qū)在10%—30%之間；其余部分地區(qū)頻率低于10%。

在春玉米生育中期，輕度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江、吉林、遼寧大部分地區(qū)在10%—30%之間，其余地區(qū)頻率低于10%。中度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江小部分地區(qū)、吉林中部和東部、遼寧大部分地區(qū)在10%—30%之間；其余地區(qū)頻率低于10%。重度澇漬頻率分布特點(diǎn)為遼寧東南部部分地區(qū)頻率較高，在30%以上；吉林中部小部分地區(qū)、遼寧中部和東部在10%—30%之間；其余地區(qū)頻率低于10%。

在春玉米生育后期，輕度澇漬頻率分布特點(diǎn)為黑龍江中部、吉林東部、遼寧中部在10%—30%之間；其余部分地區(qū)頻率低于10%。中度澇漬頻率和重度澇漬頻率均較低，基本均在10%以下。

3 討論

本文以權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)為基礎(chǔ)，以作物需水量代替參考作物蒸散量，構(gòu)建改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)；通過(guò)歷史災(zāi)情記錄，構(gòu)建基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的春玉米澇漬災(zāi)害事件訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，將訓(xùn)練樣本置信區(qū)間閾值方法作為劃定我國(guó)東北地區(qū)春玉米不同生育階段的各澇漬強(qiáng)度等級(jí)的依據(jù)，該閾值劃定方法已在我國(guó)江淮地區(qū)夏玉米澇漬[25]、江漢和江南西部春玉米澇漬[26]、西南地區(qū)水稻洪澇[36]、湖南省早稻洪澇[37]、黃淮海冬小麥干旱[38]、東北地區(qū)春玉米冷害[39]中得到應(yīng)用與證實(shí)；澇漬強(qiáng)度等級(jí)評(píng)價(jià)閾值可以反映玉米各生育階段對(duì)澇漬脅迫敏感程度的不同，閾值越高，表明該生育階段玉米耐澇漬能力越強(qiáng)，對(duì)澇漬脅迫的敏感程度越低。研究表明，隨著發(fā)育進(jìn)程推移，玉米耐澇漬能力逐漸增強(qiáng)，對(duì)澇漬脅迫的敏感程度逐漸降低[17-21]，與本文得出的澇漬強(qiáng)度等級(jí)評(píng)價(jià)閾值結(jié)果相符。

改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與土壤相對(duì)濕度的相關(guān)性和擬合關(guān)系檢驗(yàn)中顯示，二者達(dá)到極顯著相關(guān)，擬合效果精度較高，各生育階段擬合曲線中90%的20 cm土壤相對(duì)濕度所對(duì)應(yīng)的改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)值佐證了基于改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的澇漬災(zāi)害強(qiáng)度分級(jí)閾值的確定是合理的，說(shuō)明改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)能反映春玉米農(nóng)田澇漬的實(shí)際情況。通過(guò)對(duì)隨機(jī)預(yù)留的測(cè)試樣本中春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)和對(duì)比，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)對(duì)災(zāi)害事件評(píng)估的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，表明改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)更適用于東北地區(qū)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估。通過(guò)對(duì)1998年3個(gè)站點(diǎn)春玉米生育期內(nèi)降水、改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)和權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)隨時(shí)間變化的過(guò)程曲線進(jìn)行比較，也證明了改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)在春玉米澇漬災(zāi)害過(guò)程動(dòng)態(tài)評(píng)估中的優(yōu)勢(shì)。與以權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)累積值及其持續(xù)時(shí)間劃定作物漬害強(qiáng)度等級(jí)的方法相比[15-16]，改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)已考慮前期降水和蒸散的累積效應(yīng)、作物種類(lèi)和生長(zhǎng)發(fā)育階段等多種因素，在澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分時(shí)無(wú)需考慮持續(xù)時(shí)間和累積程度，不僅適用于任何時(shí)間尺度的澇漬災(zāi)害程度評(píng)估，更重要的是可針對(duì)澇漬災(zāi)變過(guò)程進(jìn)行跟蹤和動(dòng)態(tài)評(píng)估，應(yīng)用十分靈活。依據(jù)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)對(duì)春玉米不同生育階段各澇漬強(qiáng)度等級(jí)劃分結(jié)果，分析東北地區(qū)春玉米澇漬的空間格局，結(jié)果表明，春玉米不同生育階段各等級(jí)澇漬頻率差別較大，初始生長(zhǎng)期澇漬頻率以輕度澇漬和重度澇漬為主，快速發(fā)育期以輕度澇漬和中度澇漬為主，生育中期以中度澇漬和重度澇漬為主，生育后期以輕度澇漬主。黑龍江中部、吉林東南部、遼寧東南部為中度及以上澇漬頻率的高發(fā)區(qū)，生育中期是中度及以上澇漬頻率高發(fā)期。主要原因是受地形地貌和天氣氣候的影響，東北地區(qū)全年降水主要集中在夏季，汛期降水異常對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育影響很大。這與高曉容等[35]利用生育階段水分盈虧指數(shù)（CWSDI）得出東北玉米在七葉期—抽雄期、抽雄期—乳熟期、乳熟期—成熟期后3個(gè)階段中澇及以上頻率較高，分布由東南向西北方向遞減，遼寧東南部和吉林東南部為高發(fā)區(qū)的研究結(jié)論呈現(xiàn)出較好的一致性。

澇漬災(zāi)害的形成過(guò)程十分復(fù)雜，涉及因素除氣象條件、作物類(lèi)型和生長(zhǎng)發(fā)育階段外，還包括地形、地下水位、土壤類(lèi)型等環(huán)境要素和種植制度、田間管理等人為要素。本文僅基于作物生長(zhǎng)過(guò)程中的水分收支平衡狀況，通過(guò)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)劃定東北地區(qū)春玉米不同生育階段各澇漬強(qiáng)度，在歷史災(zāi)情資料處理中，春玉米澇漬災(zāi)情等級(jí)均為人為判定，這可能會(huì)產(chǎn)生不可忽視的誤差。在下一步研究中，綜合考慮多種因素，模擬作物受澇受漬后動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，基于災(zāi)變過(guò)程進(jìn)行澇漬災(zāi)害預(yù)警、監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)顯得尤為重要。

4 結(jié)論

以權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)作物需水量替代參考作物蒸散量的方法構(gòu)建改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)，確定東北地區(qū)春玉米不同生育階段各澇漬強(qiáng)度分級(jí)閾值，并闡釋東北地區(qū)春玉米澇漬格局。研究結(jié)果表明，通過(guò)改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)與歷史災(zāi)情耦合方法劃分的我國(guó)東北地區(qū)春玉米不同生育階段澇漬強(qiáng)度分級(jí)結(jié)果可靠，與基于土壤相對(duì)濕度的農(nóng)田澇漬狀況保持了顯著一致性；與權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)相比，改進(jìn)權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)不僅對(duì)春玉米澇漬災(zāi)害評(píng)估準(zhǔn)確率更高，而且更適于春玉米澇漬災(zāi)變過(guò)程的跟蹤和動(dòng)態(tài)評(píng)估；春玉米初始生長(zhǎng)期、快速發(fā)育期、生育中期以及生育后期不同強(qiáng)度等級(jí)的澇漬頻率差別較大，其中，黑龍江中部、吉林東南部、遼寧東南部為中度及以上澇漬頻率的高發(fā)區(qū)，生育中期是中度及以上澇漬頻率高發(fā)期。

[1] 中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒. 北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2010-2018.

National Bureau of Statistics of the People's Republic of China.. Beijing: China Statistics Press, 2010-2018. (in Chinese)

[2] 周琳. 東北氣候. 北京: 氣象出版社, 1991: 43-55.

Zhou L.. Beijing: Meteorological Press, 1991: 43-55. (in Chinese)

[3] 余衛(wèi)東, 馮利平, 劉榮花. 玉米澇漬災(zāi)害研究進(jìn)展與展望. 玉米科學(xué), 2013, 21(4): 143-147.

Yu W D, Feng L P, Liu R H. Research progress and prospective of waterlogging on maize., 2013, 21(4): 143-147. (in Chinese)

[4] Patricio G, Guillerno V I, Monica L P, Antonio J H, Nora T. Responses to short-term waterlogging during grain filling in sunflower., 2007, (101): 352-363.

[5] 霍治國(guó). 農(nóng)業(yè)和生物氣象災(zāi)害. 北京: 氣象出版社, 2009.

Huo Z G.. Beijing: Meteorological Press, 2009. (in Chinese)

[6] 霍治國(guó), 范雨嫻, 楊建瑩, 尚瑩. 中國(guó)農(nóng)業(yè)洪澇災(zāi)害研究進(jìn)展. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2017, 28(6): 641-653.

HOU Z G, FAN Y X, YANG J Y, SHANG Y. Review on agricultural flood disaster in China., 2017, 28(6): 641- 653. (in Chinese)

[7] 朱建強(qiáng), 李方敏, 張文英, 陳曉群, 程玲. 旱作物澇漬排水研究動(dòng)態(tài)分析. 灌溉排水, 2001, 20(1): 39-42.

ZHU J Q, LI F M, ZHANG W Y, CHEN X Q, CHENG L. Research trends about surface and subsurface waterlogging drainage on dry farmlands., 2001, 20(1): 39-42. (in Chinese)

[8] 吳啟俠, 蘇榮瑞, 劉凱文, 朱建強(qiáng), 楊威, 周元. 江漢平原四湖流域近50年高溫?zé)岷盁釢诚嚯S特征. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2012, 33(4): 609-614.

Wu Q X, Su R R, Liu K W, Zhu J Q, Yang W, Zhou Y. Hot damage and concomitance of hot and waterlogging in four-lake basin in Jianhan plain during the last 50 years., 2012, 33(4): 609-614. (in Chinese)

[9] 吳賢云, 丁一匯, 王琪, 葉成志. 近40年長(zhǎng)江中游地區(qū)旱澇特點(diǎn)分析. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2006, 17(1): 19-28.

Wu X Y, Ding Y H, Wang Q, Ye C Z. Characteristics of the recent 40-year flood/drought over the middle reaches of the Yangtze., 2006, 17(1): 19-28. (in Chinese)

[10] 郁凌華, 趙艷霞. 黃淮海地區(qū)夏玉米生長(zhǎng)季內(nèi)的旱澇災(zāi)害分析. 災(zāi)害學(xué), 2013, 28(2): 71-75, 80.

Yu L H, Zhao Y X. Analysis of drought and flood disasters in summer maize growing season in Huang-Huai-Hai region., 2013, 28(2): 71-75, 80. (in Chinese)

[11] 郭銳, 智協(xié)飛. 中國(guó)南方旱澇時(shí)空分布特征分析. 氣象科學(xué), 2009, 29(5): 598-605.

GUO R, Zhi X F. Spatial-temporal characteristics of the drought and flood in southern China., 2009, 29(5): 598-605. (in Chinese)

[12] 馬曉群, 吳文玉, 張輝. 利用累積濕潤(rùn)指數(shù)分析江淮地區(qū)農(nóng)業(yè)旱澇時(shí)空變化. 資源科學(xué), 2008, 30(3): 371-377.

MA X Q, WU W Y, ZHANG H. Analyzing spatial and temporal variations of agricultural drought and waterlog in Jianghuai area through accumulated humidity index., 2008, 30(3): 371-377. (in Chinese)

[13] 馬曉群, 吳文玉, 張輝. 農(nóng)業(yè)旱澇指標(biāo)及在江淮地區(qū)監(jiān)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2009, 20(2): 186-194.

MA X Q, WU W Y, ZHANG H. The agricultural drought and flood index and its operational application to monitoring and early-warning in Jianghuai area., 2009, 20(2): 186-194. (in Chinese)

[14] 吳洪顏, 高蘋(píng), 謝志清, 曹璐. 基于春季陰雨過(guò)程的冬小麥澇漬指數(shù)模型構(gòu)建與應(yīng)用. 氣象, 2017, 43(3): 373-377.

Wu H Y, Gao P, Xie Z Q, Cao L. Construction and application of waterlogging index model of winter wheat based on spring rainy weather., 2017, 43(3): 373-377. (in Chinese)

[15] 秦鵬程, 劉志雄, 萬(wàn)素琴, 蘇榮瑞, 黃敬峰. 基于決策樹(shù)和隨機(jī)森林模型的湖北油菜產(chǎn)量限制因子分析. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2016, 37(6): 691-699.

Qin P C, Liu Z X, Wan S Q, Su R R, Huang J F. Identification of yield limiting factors for oilseed rape in Hubei province based on CART and Random Forest model., 2016, 37(6): 691-699. (in Chinese)

[16] 秦鵬程, 劉志雄, 萬(wàn)素琴, 劉敏, 蘇榮瑞. 基于權(quán)重濕潤(rùn)指數(shù)的作物濕漬害監(jiān)測(cè)與檢驗(yàn). 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2018, 27(2): 328-334.

Qin P C, Liu Z X Wan S Q, Liu M, Su R R. Application and validation of weighted moisture index in waterlogging disaster monitoring., 2018, 27(2): 328-334. (in Chinese)

[17] Zaidi P H, Rafique S, Rai P K, Singh N N, Srinivasan G. Tolerance to excess moisture in maize (L): susceptible crop stages and identification of tolerant genotypes., 2004, 90: 189-202.

[18] 房穩(wěn)靜, 武建華, 陳松, 張靜, 李晨, 劉瑞. 不同生育期積水對(duì)夏玉米生長(zhǎng)和產(chǎn)量的影響試驗(yàn). 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2009, 30(4): 616-618.

FANG W J, WU J H, CHEN S, ZHANG J, LI C, LIU R. Experiment for the impact of flood in different development stages on summer maize growth and yields., 2009, 30(4): 616-618. (in Chinese)

[19] Rai R, Srivastava K. Effect of waterlogging on some biochemical parameters during early growth stages of maize., 2004, 9: 65-68.

[20] 王礦, 薛亞峰, 王友貞, 湯廣民, 胡鐵松, 袁宏偉. 玉米澇漬脅迫的水分產(chǎn)量關(guān)系試驗(yàn)研究. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2012, 31(6): 67-70.

WANG K, XUE Y F, WANG Y Z, TANG G M, HU T S, YUAN H W. Experimental study of relationship between water and yield of maize., 2012, 31(6): 67-70. (in Chinese)

[21] 劉祖貴, 劉戰(zhàn)東, 肖俊夫, 南紀(jì)琴, 鞏文軍. 苗期與拔節(jié)期淹澇抑制夏玉米生長(zhǎng)發(fā)育降低產(chǎn)量. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2013, 29(5): 44-52.

Liu Z G, Liu Z D, Xiao J F, Nan J Q, Gong W J. Waterlogging at seedling and jointing stages inhibits growth and development, reduces yield in summer maize., 2013, 29(5): 44-52. (in Chinese)

[22] Lu C P, Xue B, Lu C Y, Wang T, Jiang L, Zhang Z L, Ren W X. Sustainability investigation of resource-based cities in Northeastern China., 2016, 8: 1058.

[23] 劉兵, 朱廣石, 王平, 金劍, 王光華, 劉曉冰. 東北農(nóng)田澇漬成因和治理研究概況. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 37 (11): 276-278.

LIU B, ZHU G S, WANG P, JIN J, WANG G H, LIU X B. Research advances on cause of water logging and administrating technologies in farm land of Northeast China., 2010, 37 (11): 276-278. (in Chinese)

[24] 中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春地理研究所沼澤研究室. 三江平原沼澤. 北京: 科學(xué)出版社, 1983: 58-59.

Swamp Research Laboratory, Changchun Institute of Geography, Chinese Academy of Sciences.. Beijing: Science Press, 1983: 58-59. (in Chinese)

[25] 張桂香, 霍治國(guó), 楊建瑩, 張蕾, 吳立, 汪天穎, 楊宏毅. 江淮地區(qū)夏玉米澇漬災(zāi)害時(shí)空分布特征和風(fēng)險(xiǎn)分析. 生態(tài)學(xué)雜志, 2017, 36(3): 747-756.

Zhang G X, Huo Z G, Yang J Y, Zhang L, Wu L, Wang T Y, Yang H Y. Spatiotemporal characteristics and risk analysis of summer corn waterlogging disaster in Jianghuai region., 2017, 36(3): 747- 756. (in Chinese)

[26] 楊宏毅, 霍治國(guó), 楊建瑩, 張桂香, 吳立, 范雨嫻. 江漢和江南西部春玉米澇漬指標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2017, 28 (02): 237-246.

Yang H Y, Huo Z G, Yang J Y, Zhang G X, Wu L, Fan Y X. Indicators and risk of spring corn waterlogging disaster in Jianghan and west region of Jiangnan., 2017, 28(2): 237-246. (in Chinese)

[27] Lu E. Determining the start, duration, and strength of flood and drought with daily precipitation: Rationale., 2009, 36(12): L12707.

[28] Allen R G, Pereira L S, Raes D, Smith M. Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements., Rome, 1998.

[29] 陳玉民, 郭國(guó)雙, 王廣興, 康紹忠, 羅懷彬, 張大中. 中國(guó)主要作物需水量與灌溉. 北京: 水利電力出版社, 1995: 77-95.

Chen Y M, Guo G S, Wang G X, Kang S Z, Luo H B, Zhang D Z.. Beijing: Water Power Press, 1995: 77-95. (in Chinese)

[30] 王建林, 毛留喜. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù). 北京: 氣象出版社, 2010.

Wang J L, Mao L X.. Beijing: Meteorological Press, 2010. (in Chinese)

[31] Massey E J. The Kolmogorov-Smirnov test for goodness of fit., 1951, 46: 68-78.

[32] 張文彤. SPSS統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程. 北京: 高等教育出版社, 2011.

Zhang W T.Beijing: Higher Education Press, 2011. (in Chinese)

[33] 胡曉華. Logistic曲線參數(shù)估計(jì)及應(yīng)用. 數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用, 2011, 12(4): 26-50.

Hu X H. Parameters estimation for logistic curve and application., 2011, 12(4): 26-50. (in Chinese)

[34] 郭建平, 莊立偉, 陳玥熤. 東北玉米熱量指數(shù)預(yù)測(cè)方法研究(Ⅰ) ——熱量指數(shù)與玉米產(chǎn)量. 災(zāi)害學(xué), 2009, 24(4): 6-10.

Guo J P, Zhuang L W, Chen W Y. Study on prediction method of northeast corn thermal index (I)-thermal index and corn yield., 2009, 24(4): 6-10. (in Chinese)

[35] 高曉容, 王春乙, 張繼權(quán), 薛緒掌. 近50年?yáng)|北玉米生育階段需水量及旱澇時(shí)空變化. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(12): 101-109.

Gao X R, Wang C Y, Zhang J Q, Xue X Z. Crop water requirement and temporal-spatial variation of drought and flood disaster during growth stages for maize in Northeast during past 50 years., 2012, 28 (12): 101-109. (in Chinese)

[36] Yang J Y, Huo Z G, Wu L, Wang T Y, Zhang G X. Indictor-based evaluation of spationtemporal characteristics of rice food in Southwest China.,, 2016, 230: 221-230.

[37] 汪天穎, 霍治國(guó), 李旭輝, 楊建瑩, 吳立, 張桂香. 基于生育時(shí)段的湖南省早稻洪澇等級(jí)指標(biāo)及時(shí)空變化特征. 生態(tài)學(xué)雜志, 2016, 35(3): 709-718.

Wang T Y, Huo Z G, Li X H, Yang J Y, Wu L, Zhang G X. Level indicators and temporal-spatial distribution features of early rice flood disaster in Hunan province based on different growth stages., 2016, 35(3): 709-718. (in Chinese)

[38] Wu X, Wang P J, Huo Z G, Wu D R, Yang J Y. Crop drought identification index for winter wheat based on evapotranspiration in the Huang-Huai-Hai plain, China., 2018, 263: 18-30.

[39] 王培娟, 霍治國(guó), 楊建瑩, 吳霞. 基于熱量指數(shù)的東北春玉米冷害指標(biāo). 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2019, 30(1): 13-24.

Wang P J, Huo Z G, Yang J Y, Wu X. Indicators of chilling damage for spring maize based on heat index in Northeast China., 2019, 30(1): 13-24. (in Chinese)

Evaluation method of spring maize waterlogging disaster in Northeast China based on Improved Weight Moist Index

LIU Cong1,2, WU YongFeng2, LIU PingHui1,LIANG LiJiang2

(1College of Earth Sciences, East China University of Technology, Nanchang 330000;2Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

【】The aim of this study investigated the evaluation methods of spring maize waterlogging disasters in Northeast China, so as to provide a scientific basis for the rational production and management of spring maize in Northeast China under the background of climate change.【】Based on the Weight Moist Index (WMI), the crop water demand, instead of the reference crop evapotranspiration, was used to construct an Improved Weight Moist Index (IWMI). The coupling method of waterlogging disaster events and IWMI during the growth period of spring maize in Northeast China from 1986 to 2015, the normal distribution significance test method based on K-S test, and the estimation method of t-distribution interval were used to determine the thresholds for waterlogging intensity grading of different growth stages in spring maize. The correlation and fitting relationship of soil relative humidity and IWMI, the consistency of the evaluation results on IWMI and WMI and waterlogging disaster statistics results, and the accuracy of the assessment on dynamic process of waterlogging disasters in typical years were analyzed to evaluate the IWMI precision. The spatial pattern of waterlogging at different growth stages of spring maize in Northeast China was analyzed, and then its regular characteristics were revealed. 【】(1) IWMI was significantly correlated with soil relative humidity at different depths (＜0.001). Except for the rapidly developmental period of maize, in the other stages, the maximum correlation coefficient of both appeared at 20 cm depth. Through fitting the IWMI and the soil relative humidity at 20 cm depth based on a Slogistic model, it was found that the maximum coefficient of determination (2) appeared in the middle period (0.46), followed by the end period (0.34), the rapidly developmental period (0.31) and the initial growth period (0.21). The minimum root mean square error () appeared in the end period (0.49), followed by the middle period (0.51), the initial growth period (0.52), and the rapidly developmental period (0.56). The values of the IWMI corresponding to soil relative humidity of 90% at 20 cm depth were 0.77 in the initial growth period, 1.12 in the rapidly developmental period, 1.21 in the middle period, and 1.25 in the end period. (2) Compared with the disaster diagnosis results in the test samples of the spring maize waterlogging disaster events randomly reserved, the complete accuracy rate and partial accuracy rate of the WMI evaluation results were 26.7% and 66.7%, respectively, while the complete accuracy rate and partial accuracy rate of the IWMI were 66.7% and 93.3%, respectively. (3)Taking the waterlogging disasters during the growth period of spring maize in 1998 in Nenjiang, Baicheng and Shenyang stations as examples, changes of the precipitation, WMI and the IWMI with the days of the year were compared, and it was found that the time of occurrence and intensity level of the waterlogging evaluated by the IWMI were more consistent with the disaster records, and IWMI could also be used to represent the dynamic change of the waterlogging intensity. (4) The frequency of waterlogging of the different intensity levels in spring maize had a great difference. The central part of Heilongjiang, southeastern Jilin, and southeastern Liaoning were high-incidence areas with moderate and above waterlogging, and the middle period was a period of high frequency of moderate and above waterlogging.【】Based on the IWMI, the method of determining the thresholds of waterlogging intensities at different growth stages of spring maize in Northeast China was reliable, which could be used to characterize the actual occurrence of farmland waterlogging. Compared with the WMI, IWMI not only had a higher accuracy, but also was more suitable to track and evaluate the dynamic assess of waterlogging disasters, which was of great significance to reveal the catastrophic mechanism and spatio-temporal evolution of spring maize waterlogging disasters in Northeast China under the background of climate change.

Northeast China; spring maize; improved weight moist index; waterlogging intensity grade; evaluation

10.3864/j.issn.0578-1752.2020.11.005

2019-11-07；

2019-11-18

“十三五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題（2017YFD0300402-2）

劉聰，E-mail：444069456@qq.com。通信作者武永峰，E-mail：wuyongfeng@caas.cn。通信作者劉平輝，E-mail：pinghui_liu@126.com

（責(zé)任編輯 楊鑫浩）