東北三省地區(qū)生長(zhǎng)季旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響

王蔚丹 孫麗 裴志遠(yuǎn) 馬尚杰 陳媛媛 孫娟英 董沫

摘要：評(píng)估生長(zhǎng)季旱澇對(duì)作物產(chǎn)量的影響有助于農(nóng)民采取措施增產(chǎn)保收。本研究基于1988—2017年氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)和災(zāi)情、產(chǎn)量等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以中國(guó)東北三省為研究區(qū)，通過(guò)對(duì)比多時(shí)間尺度指標(biāo)——標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（SPI）和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）與旱澇受災(zāi)率的關(guān)系，選擇優(yōu)勢(shì)指數(shù)表征東北春玉米生長(zhǎng)季干濕狀況，基于HP濾波構(gòu)建相對(duì)氣象產(chǎn)量，利用距離相關(guān)分析方法選取合理時(shí)間尺度和關(guān)鍵月份的指數(shù)，分析這些指數(shù)與春玉米相對(duì)氣象產(chǎn)量的關(guān)系以及不同生育階段水分條件與產(chǎn)量之間的關(guān)系。結(jié)果表明：（1）SPI、SPEI均能表征東北地區(qū)農(nóng)作物受旱和受澇狀況，整體上SPEI在表征東北地區(qū)旱澇時(shí)更具優(yōu)越性，尤其在遼寧省，因旱受災(zāi)率與SPI和SPEI相關(guān)系數(shù)差距明顯，因澇受災(zāi)率與SPEI相關(guān)系數(shù)最大值為0.54，與SPI相關(guān)性不顯著。（2）遼寧省SPEI-8與相對(duì)氣象產(chǎn)量的距離相關(guān)系數(shù)最大，吉林省和黑龍江省SPEI-8與相對(duì)氣象產(chǎn)量的距離相關(guān)系數(shù)最大;各省對(duì)應(yīng)的SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量呈向下的拋物線趨勢(shì)，其中遼寧省春玉米產(chǎn)量受干旱和雨澇的共同影響，吉林、黑龍江兩省主要受干旱災(zāi)害的影響。（3）遼寧省春玉米在拔節(jié)—抽穗期主要受干旱影響，生長(zhǎng)季后期受洪澇災(zāi)害影響較前期加重;當(dāng)SPEI為1.0左右時(shí)，吉林省春玉米在出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—抽穗期可達(dá)到最高產(chǎn)，抽穗—乳熟期受干旱影響嚴(yán)重;黑龍江關(guān)鍵生育期主要受旱災(zāi)影響，在出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—抽穗期正常偏濕年份可達(dá)到最高產(chǎn)量，但中度及以上雨澇仍會(huì)導(dǎo)致玉米減產(chǎn)，抽穗—乳熟期在輕度濕潤(rùn)時(shí)可高產(chǎn)，重度濕潤(rùn)時(shí)會(huì)因澇減產(chǎn)。本研究對(duì)東北三省地區(qū)預(yù)估旱澇災(zāi)害對(duì)春玉米產(chǎn)量影響和及時(shí)采取災(zāi)害防御措施具有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞：干旱;洪澇;標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)SPI;標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI;產(chǎn)量;春玉米;東北三省

中圖分類號(hào)：S166文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：202106-SA004

引用格式：王蔚丹，孫麗，裴志遠(yuǎn)，馬尚杰，陳媛媛，孫娟英，董沫.東北三省地區(qū)生長(zhǎng)季旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響[J].智慧農(nóng)業(yè)（中英文），2021， 3（2）： 126-137.

WANG Weidan， SUN Li， PEI Zhiyuan， MA Shangjie， CHEN Yuanyuan， SUN Juanying， DONG Mo. Effect of growing season drought and flood on yield of spring maize in three northeast provinces of China[J]. Smart Agriculture，2021， 3（2）： 126-137. （in Chinese with English abstract）

1引言

旱澇災(zāi)害是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)較為嚴(yán)重的自然災(zāi)害，直接威脅糧食安全。氣候變化正導(dǎo)致極端天氣事件的強(qiáng)度和頻率上升，尤其是干旱和洪澇[1]?！?020年全球糧食危機(jī)報(bào)告》（GRFC 2020）指出干旱和洪水等極端天氣是嚴(yán)重糧食不安全的重要驅(qū)動(dòng)因素之一[2]。東北三省是中國(guó)玉米等重要糧食作物的生產(chǎn)基地之一，該地區(qū)素有“黃金玉米帶”之稱，玉米產(chǎn)量占全國(guó)產(chǎn)量的30%左右。受全球氣候變暖影響，旱澇災(zāi)害呈“廣發(fā)、頻發(fā)”態(tài)勢(shì)，對(duì)玉米產(chǎn)量和市場(chǎng)穩(wěn)定供給造成威脅。探究和揭示春玉米不同生育階段干濕狀況與產(chǎn)量之間的關(guān)系，對(duì)預(yù)估旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量影響和及時(shí)采取災(zāi)害防御措施均具有重要意義。

干旱通常被認(rèn)為是一個(gè)緩慢的過(guò)程，多以季或年尺度進(jìn)行評(píng)估，但在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，作物關(guān)鍵生育階段發(fā)生短時(shí)干旱也能造成重大影響[3]。干旱具有多時(shí)間尺度的特性[4，5]。標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（Standardized Precipitation Index，SPI）和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）是常用的多時(shí)間尺度指數(shù)。Vicente等[5]提出SPEI指數(shù)時(shí)，選用了較為簡(jiǎn)單的Thornthwaite模型計(jì)算潛在蒸散。沈國(guó)強(qiáng)等[6]驗(yàn)證基于Penman-Monteith模型的SPEI指數(shù)在東北地區(qū)應(yīng)用的有效性，認(rèn)為其在定量化研究方面具有較好的適用性。許多研究者用多時(shí)間尺度指數(shù)研究東北地區(qū)的干旱時(shí)空分布特征[6-9]、干旱風(fēng)險(xiǎn)的空間格局等[10，11]，為區(qū)域水資源管理與規(guī)劃、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)等提供科學(xué)依據(jù)。也有部分研究者利用多時(shí)間尺度干旱指數(shù)評(píng)價(jià)干旱與產(chǎn)量的關(guān)系[12-14]。針對(duì)東北春玉米作物，劉維等[15]利用9月份6個(gè)月尺度的SPI表征遼寧、吉林、黑龍江和內(nèi)蒙古東部春玉米全生育期干旱，分析SPI對(duì)產(chǎn)量的影響，但該研究未考慮由于區(qū)域差異，與產(chǎn)量波動(dòng)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的指數(shù)的時(shí)間尺度和監(jiān)測(cè)時(shí)段也可能不同。楊曉晨等[16]以3個(gè)月時(shí)間尺度SPEI表征春玉米不同生育階段干旱情況，選擇與氣候產(chǎn)量相關(guān)性最高的生育階段分析SPEI與產(chǎn)量之間的關(guān)系，但結(jié)果不甚理想，且未詳細(xì)分析春玉米各個(gè)生育階段干旱對(duì)最終產(chǎn)量的影響。韓冬薈等[17]用特定月份、特定時(shí)間尺度的SPEI表征不同時(shí)節(jié)的水分狀況對(duì)主要糧食作物產(chǎn)量的影響，側(cè)重于對(duì)比不同地區(qū)不同作物分別對(duì)SPEI的響應(yīng)及其敏感性。SP1和SPEI不僅能表征干旱情況，亦能指示洪澇災(zāi)害[18]，Ayugi等[19]利用SPEI對(duì)肯尼亞的氣象干旱和洪水情景進(jìn)行了評(píng)估;Du等[20]驗(yàn)證了SPI在旱澇監(jiān)測(cè)方面的適用性和有效性。東北地區(qū)雨熱同期的特點(diǎn)突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅受干旱的威脅，雨澇也是主要?dú)庀鬄?zāi)害之一。李秀芬等[21]選取SPI為旱澇判識(shí)指數(shù)，分析了黑龍江省大豆生長(zhǎng)季旱澇的時(shí)序特征，以及旱澇對(duì)大豆不同生育階段產(chǎn)量的影響。任宗悅等[22]對(duì)1958—2017年?yáng)|北地區(qū)春玉米旱澇趨勢(shì)的演變進(jìn)行研究，指出春玉米干旱的發(fā)生頻率高于洪澇的發(fā)生頻率，但前3個(gè)生育階段水分盈余情況呈加重趨勢(shì)?？梢钥闯?，SPI和SPEI兩個(gè)指數(shù)具有多時(shí)間尺度特征，既可以表征干旱，也可以表征濕潤(rùn)或洪澇。

東北地區(qū)旱澇皆有發(fā)生，但目前研究側(cè)重于利用多時(shí)間尺度指數(shù)進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)評(píng)估，且多以特定月份特定時(shí)間尺度的指數(shù)表征生育期干旱，研究生育期內(nèi)最能表征東北三省旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量影響的對(duì)應(yīng)月份和時(shí)間尺度的指數(shù)，解析不同生育階段旱澇與春玉米產(chǎn)量的關(guān)系，可以定量評(píng)估旱澇災(zāi)害對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響，進(jìn)而合理安排實(shí)施各項(xiàng)措施。本研究計(jì)算東北三省1988—2017年SPI和SPEI指數(shù)，優(yōu)選更能表征生育期內(nèi)旱澇情況的多時(shí)間尺度指數(shù)，結(jié)合距離相關(guān)分析方法，研究各省與春玉米產(chǎn)量波動(dòng)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的時(shí)間尺度和月份的指數(shù)，分析其與春玉米產(chǎn)量波動(dòng)的關(guān)系;同時(shí)，分析不同生育階段的干濕狀況對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響，以期為東北地區(qū)春玉米安全生產(chǎn)和災(zāi)害防御管理等提供科學(xué)依據(jù)。

2材料和方法

2.1研究區(qū)概況

以東北三?。ㄟ|寧省、吉林省和黑龍江省）為研究區(qū)，區(qū)域內(nèi)夏季溫和濕潤(rùn)，冬季嚴(yán)寒漫長(zhǎng)，無(wú)霜期160～200d，年降水量為400～1000mm，年均溫度為-3～10℃，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候[16]。東北三省春玉米主要分布如圖1所示。由于雨熱同期，在春玉米生育期內(nèi)較易發(fā)生旱澇災(zāi)害，其影響不容忽視。2017年，黑吉遼三省農(nóng)作物旱澇受災(zāi)面積約5.73×104hm，占農(nóng)作物總受災(zāi)面積的86.2%[21]。

2.2數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

玉米空間分布數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所董金瑋團(tuán)隊(duì)發(fā)布的基于Sentinel-2數(shù)據(jù)的2017年中國(guó)東北地區(qū)作物類型圖（https：//figshare.com/articles/figure/The_10-m_ crop_type_maps_in_N ortheast_China_during_2017- 2019/13090442/1）。氣象數(shù)據(jù)源自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)“中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）”（http：//data.cma.cn/data/cdcdetail/dataCode/SURF_CLI_CHN_MUL_DAY_V3.0.html），該數(shù)據(jù)集已經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量控制。根據(jù)作物類型圖，選取東北三省玉米分布區(qū)內(nèi)具有較完整時(shí)間序列的臺(tái)站75個(gè)（圖1），數(shù)據(jù)時(shí)間為1988—2017年。將逐日氣象資料進(jìn)行處理得到月尺度累積降水量、最高氣溫、最低氣溫、2m高度平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度等數(shù)據(jù)。東北三省春玉米單產(chǎn)、種植面積、農(nóng)作物受災(zāi)面積等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)國(guó)家糧食局和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部種植業(yè)管理司，統(tǒng)計(jì)時(shí)間為1988—2017年。由于每年春玉米種植面積不同，為便于比較干旱和洪澇災(zāi)害造成的危害程度，使用農(nóng)作物因旱受災(zāi)面積與種植面積比值表示因旱受災(zāi)率，洪澇受災(zāi)面積與種植面積比值表示因澇受災(zāi)率。

2.3研究方法

2.3.1多時(shí)間尺度指數(shù)

SPI和SPEI兩個(gè)指數(shù)具有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)機(jī)理，可反映多時(shí)間尺度的旱澇，且易于實(shí)現(xiàn)，被廣泛應(yīng)用。SPI僅考慮降水?dāng)?shù)據(jù)，具體計(jì)算方法見(jiàn)文獻(xiàn)[4]，本研究采用Gamma函數(shù)擬合降雨時(shí)間序列。SPEI是SPI的補(bǔ)充，考慮了水量平衡，本研究利用FAO推薦的Penman-Monteith蒸散模型計(jì)算SPEI指數(shù)，逐月潛在蒸散量（ET）計(jì)算方法如公式（1）所示。進(jìn)而計(jì)算逐月降水量與潛在蒸散量的差值，對(duì)累計(jì)概率密度進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化求得SPEI，具體計(jì)算方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[5]。SPI和SPEI對(duì)應(yīng)的旱澇等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。其中，指數(shù)值越小表示越干旱，反之越濕潤(rùn)。本研究對(duì)研究區(qū)1988—2017年4月—9月份各月1～6個(gè)月的時(shí)間尺度計(jì)算SPI和SPEI，其中，得到的指數(shù)分別記為SPIn-M和SPEIn-M，n表示時(shí)間尺度，M表示月份。如SPEI-9表示9月份5個(gè)月時(shí)間尺度的SPEI值。

（1）

其中，為潛在蒸散量，mm;△為溫度隨飽和水汽壓變化的斜率，kPa/℃;U為離地2m高處風(fēng)速，m/s;e為空氣飽和水汽壓，kPa;e為空氣實(shí)際水汽壓，kPa;T為平穩(wěn)氣溫，℃;γ為濕度表常數(shù)，kPa/℃;R為到達(dá)地面的凈輻射，MJ/（m·d）;G為土壤熱通量密度，MJ/（m·d）。

參照文獻(xiàn)[22]和[23]，確定東北地區(qū)春玉米全生育期為4—9月，劃分為播種—出苗（4、5月）、出苗—拔節(jié)（5、6月）、拔節(jié)—抽穗（6、7月）、抽穗—乳熟（7、8月）和乳熟—成熟（8、9月）5個(gè)生育階段。

2.3.2相對(duì)氣象產(chǎn)量

作物產(chǎn)量不僅受自然因素的影響，還受到品種改良、管理方式改善、種植制度改變等社會(huì)因素以及隨機(jī)誤差的影響。作物統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量一般包括趨勢(shì)產(chǎn)量、氣候波動(dòng)產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量。趨勢(shì)產(chǎn)量是指生產(chǎn)中社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展，而氣候波動(dòng)產(chǎn)量是氣候波動(dòng)的貢獻(xiàn)（主要是氣象災(zāi)害）[24]。許多研究者為了研究氣候波動(dòng)與作物產(chǎn)量之間的關(guān)系一般將隨機(jī)“噪聲”略去，對(duì)趨勢(shì)產(chǎn)量進(jìn)行分離[25-27]。本研究利用相對(duì)氣象產(chǎn)量來(lái)表示氣候波動(dòng)對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響。

Y=Y+Y（2）

（3）

其中，Y為統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量，kg/hm;Y為氣象產(chǎn)量，kg/hm;Y為趨勢(shì)產(chǎn)量，kg/hm，由實(shí)際產(chǎn)量序列擬合方程得出;Y表示相對(duì)氣象產(chǎn)量。

本研究采用HP濾波方法模擬春玉米產(chǎn)量趨勢(shì)，具體計(jì)算方法參照文獻(xiàn)[28]。

2.3.3相關(guān)分析

Pearson相關(guān)分析是最常用的相關(guān)分析方法，利用該方法研究SPI、SPEI與因旱受災(zāi)率、因澇受災(zāi)率的關(guān)系。由于Pearson相關(guān)分析只能度量數(shù)據(jù)間的線性相關(guān)程度，而SPEI與春玉米產(chǎn)量的關(guān)系不一定是線性的，故不能直接用Pearson相關(guān)分析研究二者之間的關(guān)系。距離相關(guān)系數(shù)能在很大程度上克服Pearson相關(guān)系數(shù)的弱點(diǎn)[29]，并且不需要任何的模型假設(shè)和參數(shù)條件。本研究選用距離相關(guān)系數(shù)來(lái)度量不同月份和時(shí)間尺度的SPEI與產(chǎn)量波動(dòng)之間的關(guān)系。其計(jì)算方法[30]如下：

（4）

其中，，、和分別為：

（5）

（6）

（7）

同理計(jì)算和。其中，u和v是進(jìn)行相關(guān)分析的兩個(gè)參量，n表示樣本個(gè)數(shù)。

3結(jié)果與分析

3.1SPI、SPEI與因旱受災(zāi)率、因澇受災(zāi)率的關(guān)系

利用Pearson相關(guān)分析法計(jì)算各省農(nóng)作物因旱受災(zāi)率與春玉米生育期內(nèi)各月份1～6個(gè)月時(shí)間尺度SPI、SPEI的相關(guān)系數(shù)（表2），其中4月份均未通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)，因此未列出。結(jié)果顯示，遼寧省因旱受災(zāi)率與SPI、SPEI相關(guān)系數(shù)最小值分別為-0.46、-0.76，差距明顯;黑龍江省指標(biāo)差距最小，分別為-0.52、-0.53。隨著緯度位置北移，SPI、SPEI對(duì)因旱受災(zāi)率表征的差異逐漸減小，但整體上仍表現(xiàn)為SPEI指數(shù)與因旱受災(zāi)率相關(guān)性更強(qiáng)。因旱受災(zāi)率與SPEI的相關(guān)性在各個(gè)省份之間存在差異，同一月份、同一時(shí)間尺度的SPEI對(duì)比，以SPEI-8為例，與遼寧省、吉林省和黑龍江省與因旱受災(zāi)率的相關(guān)系數(shù)分別為-0.65、-0.46和-0.40，綜合來(lái)看，相關(guān)性最強(qiáng)的是遼寧省，其次為吉林省，黑龍江省相關(guān)性最弱。

計(jì)算各省因澇受災(zāi)率與各月份1～6個(gè)月時(shí)間尺度SPI、SPEI的相關(guān)系數(shù)（表3）。其中4、5、6月份均未通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)，因此未列出。7、8、9月1～6個(gè)月時(shí)間尺度指數(shù)與各省因澇受災(zāi)率呈正相關(guān)關(guān)系。遼寧省因澇受災(zāi)率與SPEI相關(guān)系數(shù)最大值為0.54，與SPI相關(guān)性均不顯著，吉林省和黑龍江省的因澇受災(zāi)率與SPI、SPEI相關(guān)系數(shù)最大值分別為0.48、0.54和0.65、0.69，SPEI更能反映三省的農(nóng)作物受澇情況。SPI、SPEI與因旱受災(zāi)率、因澇受災(zāi)率的關(guān)系分析表明，SPI、SPEI能夠表征東北地區(qū)農(nóng)作物的受旱和受澇情況，但SPEI更具優(yōu)越性，因此選擇SPEI作為旱澇表征指標(biāo)，進(jìn)一步分析各省因旱受災(zāi)率和因澇受災(zāi)率對(duì)SPEI的響應(yīng)以及旱澇狀況對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響。

結(jié)果表明，遼寧省因旱受災(zāi)率與SPEI-8最相關(guān)，因澇受災(zāi)率與SPEI-8最相關(guān)，吉林省和黑龍江省因旱受災(zāi)率與SPEI-8最相關(guān)（因表2中小數(shù)點(diǎn)后保留2位，黑龍江SPEI-8與因旱受災(zāi)率相關(guān)系數(shù)與SPEI-8相同），因澇受災(zāi)率與SPEI-9最相關(guān)。基于此，分析三省受災(zāi)率與SPEI之間的關(guān)系（圖2），可以看出，三省因旱受災(zāi)率普遍大于因澇受災(zāi)率，因旱受災(zāi)率隨SPEI的增大而減小，因澇受災(zāi)率則隨著SPEI的增大而增大。當(dāng)上述省份相應(yīng)月份及時(shí)間尺度的SPEI<-0.2時(shí)，三省的因旱受災(zāi)率普遍大于30%，相應(yīng)月份及時(shí)間尺度的SPEI>1.3時(shí)，三省的因澇受災(zāi)率普遍大于15%。

3.2歷史旱澇和春玉米產(chǎn)量的關(guān)系

東北三省農(nóng)作物生產(chǎn)以雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)為主，通過(guò)HP濾波方法分離后得出的相對(duì)氣象產(chǎn)量，能在一定程度上反映當(dāng)年春玉米生長(zhǎng)季中氣象條件的優(yōu)劣。因此，將相對(duì)氣象產(chǎn)量與因旱受災(zāi)率、因澇受災(zāi)率等數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果顯示（表4），東北三省相對(duì)氣象產(chǎn)量與因旱受災(zāi)率均呈極顯著相關(guān)（P<0.01），氣象產(chǎn)量與因澇受災(zāi)率在遼寧省達(dá)到0.05顯著性水平，吉林省和黑龍江省不顯著。這表明，本研究估計(jì)的相對(duì)氣象產(chǎn)量能夠在一定程度上反映歷史旱澇影響，可以用來(lái)分析產(chǎn)量變化與氣候要素之間的關(guān)系。

3.3旱澇狀況對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響分析

3.3.1生育期內(nèi)SPEI與春玉米產(chǎn)量的關(guān)系分析

選擇合理時(shí)間尺度和關(guān)鍵月份的干旱指數(shù)分析水分狀況對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響。首先利用距離相關(guān)系數(shù)衡量生育期內(nèi)不同月份、不同時(shí)間尺度SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量的相關(guān)性，選取與產(chǎn)量波動(dòng)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的時(shí)間尺度和月份，對(duì)相對(duì)氣象產(chǎn)量與相應(yīng)的SPEI進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，遼寧省SPEI-8與相對(duì)氣象產(chǎn)量距離相關(guān)系數(shù)最大，為0.49;吉林、黑龍江兩省SPEI-8與相對(duì)氣象產(chǎn)量距離相關(guān)系數(shù)最大，為0.53和0.46。通常用3—6個(gè)月時(shí)間尺度SPEI表征作物生長(zhǎng)季，評(píng)價(jià)干旱對(duì)產(chǎn)量的影響[27]。因此，選取遼寧省SPEI-8、吉林省和黑龍江省SPEI-8分別表征作物生長(zhǎng)季的旱澇狀況，分析水分條件對(duì)產(chǎn)量的影響。三省8月份相應(yīng)時(shí)間尺度SPEI與春玉米相對(duì)氣象產(chǎn)量呈現(xiàn)向下的拋物線關(guān)系（y=ax+bx+c，a<0），表現(xiàn)為先上升后下降趨勢(shì)，表明東北春玉米產(chǎn)量變化受到旱、澇災(zāi)害的共同影響（圖3）。三省作物生長(zhǎng)季旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響有所不同。其中，遼寧省對(duì)干濕變化更為敏感（越大，拋物線開(kāi)口越小，變化更劇烈），因旱、澇造成的減產(chǎn)更嚴(yán)重。其中黑龍江省決定系數(shù)R最小，為0.2730。參考表1旱澇等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，由圖3（a），遼寧省拋物線最高值對(duì)應(yīng)SPEI<0.5，表明正常年份即可高產(chǎn)增收，同時(shí)雨澇對(duì)產(chǎn)量的影響小于干旱，但也不可忽視;根據(jù)拋物線函數(shù)關(guān)系，輕旱（SPEI-8<-0.9）或中度濕潤(rùn)以上（SPEI-8>1.6）可能導(dǎo)致減產(chǎn)10%以上。由圖3（b）和圖3（c）可知，吉林省和黑龍江省的拋物線最高值對(duì)應(yīng)SPEI更趨于濕潤(rùn)區(qū)間，在0.5～1之間，在氣象條件輕度濕潤(rùn)的年份才能最高產(chǎn)，干旱對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響均明顯大于雨澇的影響;根據(jù)拋物線函數(shù)關(guān)系，輕旱（吉林SPEI-8<-0.6，黑龍江SPEI-8<-1.0）或極端濕潤(rùn)時(shí)（吉林SPEI-8>2.0，黑龍江SPEI-8>2.4）可能導(dǎo)致減產(chǎn)10%以上。

3.3.2不同生育階段SPEI與春玉米產(chǎn)量的關(guān)系分析

作物在不同生育階段對(duì)水分的敏感程度不同，以SPEI-M（M=5，6，7，8，9）表示各生育階段的干濕狀況，分析各生育階段旱澇對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響。根據(jù)回歸擬合結(jié)果，選擇相應(yīng)的模型。三省在播種一出苗階段均不顯著，表明該生育階段水分條件變化對(duì)春玉米產(chǎn)量影響不明顯。

在出苗一拔節(jié)期，吉林省和黑龍江省SPEI-6與春玉米產(chǎn)量的增減密切相關(guān)，春玉米相對(duì)氣象產(chǎn)量與SPEI-6呈現(xiàn)向下的拋物線關(guān)系;遼寧省SPEI-6與春玉米產(chǎn)量增減的相關(guān)不顯著（未列出）;該階段吉林省拋物線最高值對(duì)應(yīng)的SPEI在1.0左右（圖4（d）），表明降水偏多達(dá)到中度濕潤(rùn)時(shí)對(duì)春玉米高產(chǎn)有利，干旱對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響遠(yuǎn)大于雨澇的影響;黑龍江省產(chǎn)量主要受干旱影響，拋物線最高值對(duì)應(yīng)的SPEI在0.5左右，正常偏濕年份達(dá)到最高產(chǎn)量，但中度及以上雨澇會(huì)導(dǎo)致玉米減產(chǎn)（圖4（g））。

在拔節(jié)—抽穗期，遼寧省、吉林省和黑龍江省SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量擬合二次曲線均達(dá)到顯著性水平，拋物線最高值對(duì)應(yīng)的SPEI分別在1.5、1.0和0.5附近（圖4（a）、（e）、（h）），表明該階段三省主要受干旱影響，分別在接近重度濕潤(rùn)、中度濕潤(rùn)和輕度濕潤(rùn)時(shí)可達(dá)到最高產(chǎn)，也就是說(shuō)，雖然該階段三省也會(huì)出現(xiàn)氣象過(guò)濕狀態(tài)，但極少對(duì)春玉米產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)面影響。

在抽穗—乳熟期，遼寧省春玉米相對(duì)氣象產(chǎn)量與SPEI-8呈現(xiàn)向下的拋物線關(guān)系（圖4（b）），該階段遼寧省在正常年份即可達(dá)到高產(chǎn)增收，但中度濕潤(rùn)時(shí)可能造成玉米減產(chǎn);黑龍江省拋物線最高值對(duì)應(yīng)的SPEI接近1.0（圖4（i）），在輕度濕潤(rùn)時(shí)對(duì)春玉米最終產(chǎn)量增加有利，但輕度干旱或重度濕潤(rùn)時(shí)可能導(dǎo)致玉米減產(chǎn);吉林省則呈線性關(guān)系并通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)，干旱對(duì)玉米產(chǎn)量影響嚴(yán)重（圖4（f））。

在乳熟—成熟期，吉林省和黑龍江省SPEI-9與玉米產(chǎn)量增減的相關(guān)性不顯著;遼寧省相對(duì)氣象產(chǎn)量與SPEI-9呈現(xiàn)向下的拋物線關(guān)系（圖4（c）），拋物線最高值對(duì)應(yīng)的SPEI-9值接近0，表明干旱對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響稍大于雨澇，在正常偏旱或?qū)⒌捷p度濕潤(rùn)時(shí)可能造成玉米減產(chǎn)。

遼寧省春玉米產(chǎn)量在拔節(jié)—抽穗期主要受干旱影響，氣候越干旱，對(duì)春玉米產(chǎn)量越不利，生長(zhǎng)季后期受洪澇的影響較前期加重，旱澇均對(duì)產(chǎn)量有很大影響，隨著春玉米生長(zhǎng)并逐漸進(jìn)入成熟期，產(chǎn)量對(duì)雨澇的響應(yīng)越來(lái)越敏感。吉林省和黑龍江省主要受旱災(zāi)影響，尤其是吉林省，抽穗—乳熟期的SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量呈線性關(guān)系。

4討論與結(jié)論

4.1討論

本研究采用春玉米分布區(qū)內(nèi)的站點(diǎn)，選取東北三省與產(chǎn)量波動(dòng)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的時(shí)間尺度和月份的SPEI指數(shù)，研究其與相對(duì)氣象產(chǎn)量的關(guān)系，擬合優(yōu)度較用特定月份、特定尺度的SPI有較大提高[15]，尤其是黑龍江省決定系數(shù)R為0.2730，比用9月份6個(gè)月時(shí)間尺度SPI與相對(duì)氣象產(chǎn)量的決定系數(shù)R（0.096）提高了0.1770。

從歷史受災(zāi)率可以看出，遼寧省、吉林省和黑龍江省農(nóng)作物既受旱也受澇，因旱受災(zāi)率普遍大于因澇受災(zāi)率。但在省級(jí)尺度上，遼寧省春玉米產(chǎn)量同時(shí)受旱澇影響，吉林省和黑龍江省主要因旱災(zāi)減產(chǎn)。這是因?yàn)榧质『秃邶埥∮隄掣甙l(fā)區(qū)主要為非玉米主產(chǎn)區(qū)，如吉林東部和黑龍江中、北部地區(qū)[22]，因此受雨澇影響較小。

氣象指標(biāo)的旱澇標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)單易用，但不能表征特定區(qū)域特定作物旱澇狀況，只有綜合區(qū)域、作物品種等特性后，才可用于農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害評(píng)估。本研究將東北春玉米不同生育階段SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量回歸分析，得到因旱澇減產(chǎn)的對(duì)應(yīng)SPEI閾值范圍，由于該閾值是旱澇發(fā)生規(guī)律、作物品種以及不同生育階段對(duì)水分需求等多種因素共同作用的結(jié)果，因此認(rèn)為可以用于該區(qū)域春玉米旱澇災(zāi)害的預(yù)測(cè)評(píng)估。

在該研究區(qū)，農(nóng)作物受旱澇影響程度可用多時(shí)間尺度指數(shù)表征，但也存在一定的不確定性，尤其是澇災(zāi)。一方面，SPEI多基于月尺度及更長(zhǎng)時(shí)間尺度數(shù)據(jù)計(jì)算得到，而澇災(zāi)是在短時(shí)間內(nèi)即可發(fā)生并產(chǎn)生影響的災(zāi)害，過(guò)長(zhǎng)時(shí)間尺度容易發(fā)生旱澇中和以及識(shí)別滯后的現(xiàn)象[31];另一方面，三省因旱受災(zāi)率普遍大于因澇受災(zāi)率，春玉米主要受旱災(zāi)影響減產(chǎn)，極端濕潤(rùn)的年份和受災(zāi)范圍相對(duì)較少，因澇受災(zāi)樣本數(shù)量偏少使SPEI表征的雨澇與產(chǎn)量之間的關(guān)系更為模糊。

4.2結(jié)論

本研究以東北三省為研究區(qū)，基于氣象、統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)，用HP濾波、線性相關(guān)、距離相關(guān)、二次曲線擬合等方法，研究各省與春玉米產(chǎn)量波動(dòng)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的時(shí)間尺度和月份的指數(shù)，分析其與春玉米產(chǎn)量波動(dòng)的關(guān)系，主要取得的結(jié)論如下：

（1）SPI和SPEI均能表征東北地區(qū)受旱和受澇情況。二者相比，SPEI與因旱受災(zāi)率、因澇受災(zāi)率相關(guān)性更強(qiáng)，更能表征研究區(qū)的旱澇狀況。因旱受災(zāi)率與各時(shí)間尺度SPEI、相對(duì)氣象產(chǎn)量相關(guān)程度在遼寧省和吉林省相對(duì)較強(qiáng)，黑龍江省較弱，而因澇受災(zāi)率與各時(shí)間尺度SPEI的相關(guān)性在黑龍江省較強(qiáng)，吉林和遼寧兩省稍弱。整體上，SPEI與因旱受災(zāi)率的相關(guān)性更強(qiáng)，與受澇情況相比，SPEI更能表征干旱。

（2）遼寧省SPEI-8與相對(duì)氣象產(chǎn)量的距離相關(guān)系數(shù)最大，吉林省和黑龍江省相對(duì)氣象產(chǎn)量最相關(guān)的指數(shù)是SPEI-8。三省SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量呈向下的拋物線趨勢(shì)。三省相比，遼寧省因旱澇產(chǎn)生的產(chǎn)量變化更為劇烈。整體上，遼寧省洪澇災(zāi)害對(duì)產(chǎn)量的影響小于干旱，但不容忽視，輕旱或中度濕潤(rùn)以上可能導(dǎo)致減產(chǎn)10%以上;吉林、黑龍江兩省因干旱造成的減產(chǎn)遠(yuǎn)大于雨澇，輕旱或極端濕潤(rùn)時(shí)可能導(dǎo)致減產(chǎn)10%以上。

（3）春玉米產(chǎn)量對(duì)旱澇的敏感性在不同生育階段存在差異，各省區(qū)SPEI與相對(duì)氣象產(chǎn)量在播種—出苗階段回歸分析均不顯著，水分條件對(duì)春玉米產(chǎn)量的影響有限;在拔節(jié)—抽穗、抽穗—乳熟期均顯著，春玉米對(duì)這兩個(gè)生育時(shí)段的干濕狀況更為敏感。遼寧省在拔節(jié)—抽穗期接近重度濕潤(rùn)時(shí)，玉米可達(dá)到最高產(chǎn)，該階段主要對(duì)干旱影響敏感，生長(zhǎng)季后期受洪澇災(zāi)害影響較前期加重，旱澇災(zāi)害對(duì)產(chǎn)量均有影響。吉林省在出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—抽穗期當(dāng)SPEI=1.0左右可達(dá)到最高產(chǎn)，抽穗—乳熟期受干旱影響嚴(yán)重。黑龍江省春玉米關(guān)鍵生育期主要受干旱影響，在出苗—拔節(jié)、拔節(jié)—抽穗期正常偏濕年份可達(dá)到最高產(chǎn)量，但中度及以上雨澇會(huì)導(dǎo)致玉米減產(chǎn)，抽穗—乳熟期在輕度濕潤(rùn)時(shí)可實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)，重度濕潤(rùn)時(shí)才會(huì)因澇減產(chǎn)。

本研究主要集中在省級(jí)空間尺度，以多站點(diǎn)均值代表區(qū)域總體干濕狀況，分辨率較低。同時(shí)，作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整以及不同時(shí)期歷史記錄的統(tǒng)計(jì)口徑等可能發(fā)生變化，這些給研究結(jié)果帶來(lái)一定的不確定性。后續(xù)研究中，可考慮將站點(diǎn)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)結(jié)合，綜合二者優(yōu)勢(shì)，提高時(shí)空分辨率，并選取更合適的指數(shù)，將關(guān)鍵發(fā)展階段和短時(shí)間尺度干旱指數(shù)相結(jié)合，以提升旱澇指數(shù)對(duì)產(chǎn)量變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，并開(kāi)展空間分析等。

參考文獻(xiàn)：

[1] FONTES F， GORST A， PALMER C. Threshold effects of extreme weather events on cereal. yields in India[J]. Climatic Change， 2021， 165： 1-2.

[2] Global. Network Against Food Crisis. Global. report on food crises 2020[R]. Brussels/Rome/New York： Food Security Information Network， 2020.

[3]明博，陶洪斌，王璞.基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)研究干旱對(duì)北京地區(qū)作物產(chǎn)量的影響[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013， 18（5）：28-36.

MING B， TAO H， WANG P. Impact of drought on grain yield in Beijing investigated by SPEI-based methods[J]. Journal. of China Agricultural. University， 2013，18（5）： 28-36.

[4] MCKEE T B， DOESKEN N J， KLEIST J. The relationship of drought frequency and duration to time scales[C]// Eighth Conference on Applied Climatology. Boston， Massachusetts， USA： American Meteorological. Society， 1993： 179-184.

[5] VICENTE S M， BEGUERIA S， LOPEZ J I. A multiscalar drought index sensitive to global. warming： The standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Journal. of Climate， 2010， 23（7）： 1696-1718.

[6]沈國(guó)強(qiáng)，鄭海峰，雷振鋒.SPEI指數(shù)在中國(guó)東北地區(qū)干旱研究中的適用性分析[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2017， 37 （11）：3787-3795.

SHEN G， ZHENG H， LEI Z. Applicability analysis of SPEI for drought research in Northeast China[J]. Acta EcologicaSinica， 2017， 37（11）： 3787-3795.

[7]高蔣，姜彤，蘇布達(dá)，等.基于SPEI的1961—2012年?yáng)|北地區(qū)干旱演變特征分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2014，35（6）： 656-662.

GAO B， JIANG T， SU B. Evolution analysis on droughts in Northeast China during 1961—2012 based on SPEI[J]. Chinese Journal. of Agrometeorology， 2014， 35（6）： 656-662.

[8]蔡思揚(yáng)，左德鵬，徐宗學(xué)，等.基于SPEI干旱指數(shù)的東北地區(qū)干旱時(shí)空分布特征[J].南水北調(diào)與水利科技，2017，15（5）： 15-21.

CAI S， ZUO D， XU Z， et al. Spatiotemporal. characteristics of drought in Northeast China based on SPEI[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology， 2017， 15（5）： 15-21.

[9]沈國(guó)強(qiáng)，鄭海峰，雷振鋒.基于SPEI指數(shù)的1961—2014年?yáng)|北地區(qū)氣象干旱時(shí)空特征研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2017， 37（17）： 5882-5893.

SHEN G， ZHENG H， LEI Z. Spatiotemporal. analysis of meteorological. drought （1961—2014） in Northeast China using a standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Acta EcologicaSinica， 2017， 37（17）： 5882-5893.

[10]李明，胡煒霞，張蓮芝，等.基于SPEI的東北地區(qū)氣象干旱風(fēng)險(xiǎn)分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2018， 32（7）： 137-142.

LI M， HU W， ZHANG L， et al. Risk analysis of meteorological. drought in Northeast China based on standardized precipitation evapotranspiration index[J]. Journal. of Arid Land Resources and Environment， 2018， 32（7）： 137-142.

[11] YU X Y， HE X Y， ZHENG H F， et al. Spatial. and temporal. analysis of drought risk during the crop-growing season over Northeast China[J]. Natural. Hazards， 2014， 71（1）： 275-289.

[12] NOORI SMS， LIAGHAT A M， EBRAHIMI K. Prediction of crop production using drought indices at different time scales and climatic factors to manage drought risk[J]. Journal. of the American Water Resources Association， 2011，48： 1-9.

[13] MING B， GUO Y Q， TAO H B， et al. SPEIPM-based research on drought impact on maize yield in North China Plain[J]， Journal. of Integrative Agriculture，2015， 14（4）： 660-669.

[14]高超，尹周祥，許瑩.淮河流域冬小麥主要生育期旱澇時(shí)空特征及對(duì)產(chǎn)量的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017 （22）： 111-119.

GAO C， YIN Z， XU Y. Space-time characteristics of drought and flood in main growing periods of winter wheat in Huaihe River Basin and its impact on yield[J]. Transactions of the CSAE，2017， 33（22）： 103-111.

[15]劉維，李祎君，何亮，等.基于SPI判定的東北春玉米生長(zhǎng)季干旱對(duì)產(chǎn)量的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018， 34（22）： 121-127.

LIU W， LI Y， HE L， et al. Effect of growing season drought on spring maize yields in Northeast China based on standardized precipitation index[J]. Transactions of the CSAE， 2018， 34（22）： 12M27.

[16]楊曉晨，明博，陶洪斌，等.中國(guó)東北春玉米區(qū)干旱時(shí)空分布特征及其對(duì)產(chǎn)量的影響[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2015， 23（6）： 758-767.

YANG X， MING B， TAO H， et al. Spatial. distribution characteristics and impact on spring maize yield of drought in Northeast China[J]. Chinese Journal. of Eco- Agriculture， 2015， 23（6）： 758-767.

[17]韓冬薈，趙金媛，胡琦，等.東北地區(qū)糧食作物產(chǎn)量變化特征及其對(duì)氣象干旱的響應(yīng)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，26（3）： 188-200.

HAN D， ZHAO J， HU Q. Analysis of crop yield variation characteristics in Northeast China and the response to meteorological. drought[J]. Journal. of China Agricultural. University， 2021， 26（3）： 188-200.

[18]王米雪，延軍平，李雙雙.1960-2013年中國(guó)東南沿海地區(qū)旱澇時(shí)空變化特征及其趨勢(shì)分析[J].資源科學(xué)，2014，36（11）： 2307-2315.

WANG M， YAN J， LI S. Spatial. temporal. variation and the tendency of droughts and floods on the southeast coast of China over 54 Years[J]. Resources Science， 2014，36（11）： 2307-2315.

[19] AYUGI B， TAN G， NIU R， et al. Evaluation of meteorological. drought and flood scenarios over Kenya， East Africa[J]. Atmosphere， 2020， 11（3）： 1-20.

[20] DU J， FANG J， XU W， et al. Analysis of dry/wet conditions using the standardized precipitation index and its potential. usefulness for drought/flood monitoring in Hunan province， China[J]. Stochastic Environmental. Research & Risk Assessment， 2013， 27（2）： 377-387.

[21]李秀芬，郭昭濱，朱海霞，等.黑龍江省大豆生長(zhǎng)季旱澇時(shí)序特征及其對(duì)產(chǎn)量的影響[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2020，31（4）： 1223-1232.

LI X， GUO Z， ZHU H， et al. Time-series characteristics of drought and flood in spring soybean growing season and its effect on soybean yield in Heilongjiang province， China[J]. Chinese Journal. of Applied Ecology， 2020， 31（4）： 1223-1232.

[22]任宗悅，劉曉靜，劉家福，等.近60年?yáng)|北地區(qū)春玉米旱澇趨勢(shì)演變研究[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2020， 28 （2）： 179-190.

REN Z， LIU X， LIU J， et al. Evolution of drought and flood trend in the growth period of spring maize in Northeast China in the past 60 years[J]. Chinese Journal. of Eco-Agriculture， 2020， 28（2）： 179-190.

[23]王蕊，張繼權(quán)，郭恩亮，等.近55a吉林中西部玉米生長(zhǎng)季旱澇時(shí)空特征分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2018， 27 （1）： 186-197.

WANG R， ZHANG J， GUO E， et al. Spatiotemporal. characteristics of drought and waterlogging during maize growing season in midwestern Jilin province for recent 55 years [J]. Journal. of Natural. Disasters， 2018，27（1）： 186-197.

[24] ZHANG Q， YU H， SUN P， et al. Multisource data based agricultural. drought monitoring and agricultural. loss in China[J]. Global. and planetary change， 2019，172（JAN.）： 298-306.

[25] LOBELL D B， SCHLENKER W， COSTA-ROBERTS J. Climate trends and global. crop production since 1980[J]. Science， 2011，333（6042）： 616-620.

[26] POTOPOVA V， BORONEANT C， BOINCEAN B， et al. Impact of agricultural. drought on main crop yields in the Republic of Moldova[J]. International. Journal. of Climatology， 2015， 36（4）： 2063-2082.

[27] WU H， HUBBARD K G， WILHITE D A. An agricultural. drought risk-assessment model for com and soybeans[J]. International. Journal. of Climatology， 2004， 24（6）： 723-741.

[28]王桂芝，陸金帥，陳克垚，等.基于HP濾波的氣候產(chǎn)量分離方法探討[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2014， 35（2）： 195-199.

WANG G， LU J， CHEN K， et al. Exploration of method in separating climatic output based on HP Filter[J]. Chinese Journal. of Agrometeorology， 2014， 35（2）： 195-199.

[29] FINLEY A O， MCROBERTS R E. Efficient k-nearest neighbor searches for multi-source forest attribute mapping[J]. Remote Sensing of Environment， 2008， 112 （5）： 2203-2211.

[30]王黎明，吳香華，趙天良，等.基于距離相關(guān)系數(shù)和支持向量機(jī)回歸的PM2.5濃度滾動(dòng)統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)方案[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2017， 37（4）： 1268-1276.

WANG L， WU X， ZHAO T， et al. 2017. A scheme for rolling statistical. forecasting of PM2.5 concentrations based on distance correlation coefficient and support vector regression[J]. Acta Scientiae Circumstantiae， 2017，37（4）： 1268-1276.

[31]高雅文，鄧可楠，張?jiān)?，?基于農(nóng)業(yè)旱澇指標(biāo)的湖北省棉花生育期內(nèi)旱澇急轉(zhuǎn)特征分析[J].灌溉排水學(xué)報(bào)，2021， 40（2）： 101-110.

GAO Y， DENG K， ZHANG Y， et al. Using agro-meteorological. indexes to analyze variation in abrupt drought-flooding Alternation during cotton growth season in Hubei province[J]. Journal. of Irrigation and Drainage， 2021， 40（2）： 101-110.

作者簡(jiǎn)介：王蔚丹（1985—），女，博士，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)及自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析。Email：wangwd52@mail.bnu.edu.cn。

*通訊作者：孫麗（1978—），女，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測(cè)。電話：010-59197153。Email：sunli0618@163.com。