未來RCPs情景下淮河流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估

宋阿偉 ，王勝，段春鋒，謝五三，唐為安，戴娟，丁小俊，吳蓉

(1.安徽省氣候中心，合肥230031；2.安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，合肥230031)

引言

干旱是全世界最嚴(yán)重、最常見的自然災(zāi)害之一，其特點(diǎn)是影響范圍廣、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、發(fā)生頻率高，往往對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成重大影響。我國(guó)農(nóng)業(yè)受旱面積20 世紀(jì)50 年代年均超過25.5×108hm2，到20 世紀(jì)90 年代年均達(dá)54.6×108hm2，因旱災(zāi)損失的糧食由年均43.5×108kg增加到195.7×108kg，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活帶來嚴(yán)重影響(程靜，2011)。政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC，2013；2014)系列評(píng)估報(bào)告表明，未來全球溫度將持續(xù)升高、水循環(huán)加快，尤其是中緯度地區(qū)干旱將有加重趨勢(shì)。夏玉米是淮河流域的主要秋糧作物，在食品安全和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有舉足輕重的地位。干旱是夏玉米生育期的主要?dú)庀鬄?zāi)害，水分條件又成為夏玉米豐歉的決定因素(陳長(zhǎng)青等，2011；田紅等，2012；史本林等，2013；李德等，2013；郝宏飛等，2017)。有研究表明(周冬梅等，2014；徐英等，2017)，抽雄前后是夏玉米需水量最大的時(shí)期，抽雄－乳熟期則是水分脅迫的關(guān)鍵期，此期間干旱造成缺水將嚴(yán)重影響夏玉米正常生長(zhǎng)和授粉，進(jìn)而影響夏玉米后期生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量形成，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致絕收，所以此期間出現(xiàn)的干旱俗稱卡脖子旱。

盡管未來氣候變化趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，但現(xiàn)有研究中對(duì)淮河流域未來氣候變化及干旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估涉及較少。干旱風(fēng)險(xiǎn)是某地區(qū)一段時(shí)間內(nèi)降水短缺以及該地區(qū)承災(zāi)體暴露度和脆弱性共同作用的產(chǎn)物(Wilhite et al.，2000)。隨著人們對(duì)旱災(zāi)損失加劇及其認(rèn)識(shí)的不斷深入，干旱風(fēng)險(xiǎn)理論研究不斷深入(黃崇福，2012；許玲燕等，2013)。任魯川(1999)和許凱等(2013)直接利用災(zāi)害損失數(shù)據(jù)確定風(fēng)險(xiǎn)水平；張琪等(2011)在綜合考慮干旱發(fā)生概率、作物抗旱能力和種植面積等因素的基礎(chǔ)上，建立了農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。本研究在以往相關(guān)工作(Wu et al.，2011；王勝等，2015)的基礎(chǔ)上，不局限于以氣象致災(zāi)因子為主或?qū)⒅聻?zāi)因子與承災(zāi)體分開的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，從干旱致災(zāi)因子危險(xiǎn)性出發(fā)，選擇旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指數(shù)，確定干旱致災(zāi)閾值；再利用氣候模式資料，預(yù)估淮河流域未來夏玉米卡脖子旱氣候變化風(fēng)險(xiǎn)，期望為該流域夏玉米種植科學(xué)布局及應(yīng)對(duì)氣候變化影響提供參考，也為政府部門提升農(nóng)業(yè)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理和決策水平提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料說明

本研究使用的資料包括相關(guān)氣候資料以及夏玉米生育期和生產(chǎn)資料。分別對(duì)其說明如下：

(1)氣候資料。1)國(guó)家氣象信息中心1961—2019年淮河流域170個(gè)氣象臺(tái)站逐日氣溫和降水量觀測(cè)數(shù)據(jù)，該資料主要用于計(jì)算歷年氣象干旱指數(shù)。2)部門間影響模型比較計(jì)劃(ISI-MIP)項(xiàng)目氣候模式數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)用于對(duì)未來干旱危險(xiǎn)性預(yù)估。其中，水平分辨率為0.5°×0.5°的3種典型濃度路徑(RCPs)下的逐日預(yù)估數(shù)據(jù)集(Hempel et al.，2013；Vetter et al.，2015)，是通過對(duì)第5次耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)中的5個(gè)全球海氣耦合模式即GFDL-ESM2M(GFDL，美國(guó))、HaDGem2-ES(HadGem，英國(guó))、IPSL_CM5A_LR(IPSL，法國(guó))、MIROCESM-CHEM(MIROC，日本)和NorESM1-M(NorESM，挪威)進(jìn)行降尺度和偏差訂正后得到。RCPs情景是以單位面積輻射強(qiáng)迫為特征的氣候變化情景，其中，RCP4.5 為中低排放情景，假定輻射強(qiáng)迫在2100 年之后穩(wěn)定在4.5 W·m-2；RCP6.0為中高排放情景，假定輻射強(qiáng)迫在2100年之后穩(wěn)定在6 W·m-2；RCP8.5為高排放情景，假定輻射強(qiáng)迫在2100年之后超過8.5 W·m-2。

模擬歷史回算時(shí)段為1950年1月—2005年12月；預(yù)估時(shí)段為2006 年1 月—2099 年12 月。近年有研究(Warszawski et al.，2014；McWeeney and Jones，2016)證實(shí)，ISI-MIP項(xiàng)目5個(gè)模式在季節(jié)平均氣溫和降水預(yù)估方面的FRC(fractional range coverage)指數(shù)分別為0.75和0.59，優(yōu)于從CMIP5中隨機(jī)選取的5個(gè)模式，更適合代表區(qū)域平均氣溫和降水變化。

(2) 夏玉米資料。包括1961—2019 年淮河流域153 個(gè)縣市夏玉米生育期、播種面積、單位面積產(chǎn)量、干旱災(zāi)情等資料，該資料用于確定干旱致災(zāi)臨界條件。夏玉米主要種植品種包括魯單981、鄭單958、登海605等，基本為中晚熟型。

1.2 研究方法

1.2.1 氣象干旱綜合指數(shù)的計(jì)算

2016年國(guó)家氣候中心在CI指標(biāo)基礎(chǔ)上修訂了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《氣象干旱等級(jí)》(張存杰等，2016)，建立了MCI干旱指數(shù)，計(jì)算公式如下：

其中，SPIW60為近60 d標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重降水指數(shù)；Pn為距離當(dāng)天前第n天降水量；MI30為近30 d 濕潤(rùn)度指數(shù)，計(jì)算MI30涉及的可能蒸散量采用Thornthwaite方法計(jì)算(楊瑋等，2018)；SPI90和SPI150分別為90 d 和150 d標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)。其中a、b、c、d 為經(jīng)驗(yàn)權(quán)重系數(shù)，隨著地區(qū)和季節(jié)變化進(jìn)行調(diào)整。經(jīng)在淮河流域開展的業(yè)務(wù)試驗(yàn)確定，4—9 月a、b、c、d 分別為0.5、0.6、0.2、0.1，其他月份則分別為0.3、0.4、0.3、0.2。

MCI 物理意義明確，不但解決了以往干旱監(jiān)測(cè)過程干旱等級(jí)忽高忽低的不合理現(xiàn)象，還解決了干旱監(jiān)測(cè)比實(shí)際偏輕問題，能較好地反映區(qū)域干旱發(fā)生、發(fā)展與結(jié)束過程。本文計(jì)算逐日MCI 用的是CMIP5 模式資料，再通過MCI預(yù)估21世紀(jì)不同時(shí)期夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)演變。

1.2.2 夏玉米氣候減產(chǎn)率的計(jì)算

同一地區(qū)、同一種作物年際間的產(chǎn)量變化主要是由氣候因子的波動(dòng)造成，作物的最終產(chǎn)量是受生產(chǎn)力發(fā)展水平影響的趨勢(shì)產(chǎn)量和由氣候因子決定的氣候產(chǎn)量共同作用的結(jié)果。夏玉米的實(shí)際產(chǎn)量(Y)和氣候減產(chǎn)率(R)可表示為(曲思邈等，2018)

其中，Yc為氣候產(chǎn)量；Yt為5 a 滑動(dòng)趨勢(shì)產(chǎn)量；ε為受隨機(jī)因素影響的分量(常忽略)。

1.2.3 卡脖子旱期的劃分

干旱脅迫造成的夏玉米減產(chǎn)程度，不但取決于干旱的嚴(yán)重程度，還取決于干旱的發(fā)生階段。就淮河流域而言，卡脖子旱發(fā)生在夏玉米從抽雄到乳熟過程這一受干旱脅迫的關(guān)鍵期。為準(zhǔn)確預(yù)估未來情景下干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，首先要確定21世紀(jì)不同時(shí)期淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期的時(shí)段。考慮到氣溫在夏玉米生長(zhǎng)發(fā)育過程中起主導(dǎo)作用，本文以≥10 ℃的累積積溫(T10℃)確定其發(fā)育時(shí)段。歷年實(shí)際觀測(cè)資料顯示，淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期在7月中旬至8月上旬。假定未來時(shí)段保持現(xiàn)有的夏玉米種植制度和品種不變，以1981—2010年實(shí)測(cè)資料作為氣候態(tài)，利用同期氣溫資料計(jì)算其各生育期的T10℃，并將其帶入未來氣候情景。然后，以氣候態(tài)5 d 滑動(dòng)穩(wěn)定≥23 ℃的初日平均值作為其適播期(于波，2013)，再采用5 d 滑動(dòng)平均法以及T10℃確定其生育期。以1976—2005 年為基準(zhǔn)年，考慮到未來氣候變化的差異，分別選取2020—2039年、2040—2069 年、2070—2099 年作為21 世紀(jì)的近期、中期和遠(yuǎn)期。表1給出不同RCPs情景下未來淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期的時(shí)段變化。從中看到，該流域21 世紀(jì)不同時(shí)期的抽雄—乳熟期較其基準(zhǔn)期(7月22 日—8 月20 日)均明顯提前，遠(yuǎn)期提前尤為明顯。基于模式推算的夏玉米抽雄—乳熟期與1981—2010年實(shí)測(cè)資料較為接近，表明模式推算的基準(zhǔn)期具有較好的參考價(jià)值。

表1 不同RCPs情景下未來不同時(shí)期淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期的時(shí)段變化Table 1 Heading-milking periods of summer maize in the Huaihe River basin under the different RCPs scenarios.

1.2.4 干旱致災(zāi)閾值的確定

基于干旱致災(zāi)機(jī)理，以干旱持續(xù)期內(nèi)單位時(shí)段旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的累加反映其累積效應(yīng)，并從干旱致災(zāi)因子危險(xiǎn)性出發(fā)確定旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指數(shù)(王勝等，2015)。從以往研究(楊帥等，2014)及業(yè)務(wù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)看，MCI只有達(dá)到中等及以上氣象干旱(MCI≤-1.0)時(shí)才會(huì)引起減產(chǎn)。鑒于此，統(tǒng)計(jì)1961—2019年淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期MCI≤-1.0的日數(shù)，并以此作為致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)?；跉v年的夏玉米減產(chǎn)資料，挑選出夏玉米卡脖子旱代表年(即輕、中、重等不同干旱程度年份)，即1961、1962、1977、1978、1988、1995、2000、2006、2011、2013 年共10 個(gè)年份，構(gòu)建致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)(Dr)與相應(yīng)氣候減產(chǎn)率(R)的關(guān)系如下

上述10 a夏玉米卡脖子旱期致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)與其氣候減產(chǎn)率均呈顯著的線性關(guān)系(相關(guān)系數(shù)r=0.833 4，通過0.01 顯著性水平檢驗(yàn))。基于淮河流域夏玉米減產(chǎn)情況和以往相關(guān)研究(李佳等，2015)，根據(jù)氣候減產(chǎn)率(R)設(shè)定卡脖子旱造成的夏玉米減產(chǎn)程度，即R在10%～20%之間為輕度減產(chǎn)、＞20%～30%為中度減產(chǎn)、＞30%～35%為重度減產(chǎn)、＞35%～40%為嚴(yán)重減產(chǎn)；據(jù)此計(jì)算得到的各等級(jí)干旱致災(zāi)閾值見表2。

1.2.5 干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建立

基于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)取決于致災(zāi)因子和承災(zāi)體(胡波等，2014；余田野等，2019)。在干旱致災(zāi)閾值確定的基礎(chǔ)上，本文提出一個(gè)融合了致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露度和脆弱性的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，即

式(7)中，HI為干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；Dr為干旱致災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)，即夏玉米抽雄—乳熟期MCI≤-1.0 的日數(shù)；W為承災(zāi)體的暴露度，即播種面積占耕地面積比重；V為承災(zāi)體的脆弱性，以經(jīng)歸一化處理的各市縣夏玉米單產(chǎn)來表示。

表2 基于氣候減產(chǎn)率的淮河流域夏玉米卡脖子旱致災(zāi)閾值等級(jí)Table 2 The thresholds of summer maize choking drought disaster risk in the Huaihe River basin based on climate reduction rate.

本文假定未來夏玉米播種面積占耕地面積比重、單產(chǎn)貢獻(xiàn)率均不改變，即承災(zāi)體信息不變，然后基于上述模型預(yù)估未來不同時(shí)期淮河流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)。

2 結(jié)果與分析

從干旱致災(zāi)因子危險(xiǎn)性出發(fā)，建立基于歷史災(zāi)損的干旱致災(zāi)閾值模型。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合承災(zāi)體暴露度和脆弱性構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，開展淮河流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估。下文分別從氣候模式對(duì)區(qū)域模擬性能、干旱演變趨勢(shì)和未來夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)等方面，預(yù)估未來不同情景下淮河流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)。

2.1 氣候模式對(duì)淮河流域的模擬能力

圖1 CMIP5的5個(gè)全球海氣耦合模式(GFDL、HaDGem、IPSL、MIROC、NorESM)與其集合平均(MME)模擬的年平均氣溫與降水量泰勒?qǐng)DFig.1 Taylor diagram of the annual mean temperature and precipitation climatology simulated by the five CMIP5 models(GFDL,HaDGem,IPSL,MIROC and NorESM)and the multi-model ensemble mean(MME)compared with the observation.

泰勒?qǐng)D以方位角的余弦代表模式與實(shí)況的相關(guān)系數(shù)，用與參考點(diǎn)(Reference，REF)的距離反映模式相對(duì)于實(shí)況的均方根誤差，可全面反映多個(gè)模式的模擬能力(Taylor，2001)。選取1961—2005年觀測(cè)與模式歷史回算的平均氣溫和降水量，通過相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差比對(duì)比可知(圖1)，GCMs對(duì)淮河流域平均氣溫和降水量具有一定的模擬能力，年平均氣溫模擬相關(guān)系數(shù)為0.23～0.58，均通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)，其中HaDGem相關(guān)系數(shù)最大；與氣溫相比，GCMs對(duì)降水的模擬性能略差，以MIROC相關(guān)系數(shù)最大(0.41)。對(duì)5個(gè)GCMs采用等權(quán)重集合平均(Multi-model ensemble mean，MME)，平均氣溫模式模擬場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)為0.61，高于單個(gè)模式；集合平均的降水模擬性能不及MIROC。鑒于此，平均氣溫選取MME，而降水量選取MIROC結(jié)果。

2.2 夏玉米卡脖子旱期氣象干旱日數(shù)預(yù)估

圖2 RCP4.5(a)、RCP6.0(b)、RCP8.5(c)情景下基于氣象干旱綜合指數(shù)(MCI)對(duì)淮河流域2020—2099年夏玉米卡脖子旱氣象干旱日數(shù)(折線)與降水量(柱體)變化的預(yù)估結(jié)果Fig.2 Projection of critical meteorological drought days(broken line)for summer maize and precipitation(column)in the Huaihe River basin from 2018 to 2099 based on MCI under(a)RCP4.5,(b)RCP6.0 and(c)RCP8.5 scenarios.

圖2是RCP4.5、RCP6.0、RCP2.6 三種排放情景下基于MCI 預(yù)估的2020—2099 年淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期中等以上氣象干旱日數(shù)及降水量變化。從中看到，在RCP4.5 情景下(圖2a)，氣象干旱日數(shù)及對(duì)應(yīng)時(shí)段降水量年際波動(dòng)大，氣象干旱日數(shù)略有減少而降水量略有增加，但均未通過0.05 顯著性水平檢驗(yàn)。在RCP6.0(圖2b)和RCP8.5(圖2c)情景下，干旱日數(shù)均呈線性增大趨勢(shì)，增加率分別為0.8、0.2 d·(10 a)-1；對(duì)應(yīng)時(shí)段降水量呈線性減少趨勢(shì)，減少率分別為11.1 mm·(10 a)-1和7.4 mm·(10 a)-1，其中RCP6.0 情景下氣象干旱日數(shù)及降水量變化趨勢(shì)均通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)。

總體看，淮河流域未來夏玉米卡脖子旱將有可能會(huì)加重，盡管RCP4.5情景下氣象干旱日數(shù)略呈減少趨勢(shì)，但由于其年際波動(dòng)較大，部分年份干旱日數(shù)也較多，旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)仍較大。

2.3 夏玉米卡脖子旱不同危險(xiǎn)性指數(shù)等級(jí)頻率預(yù)估

基于表1 中淮河流域卡脖子旱致災(zāi)閾值，計(jì)算未來不同時(shí)期夏玉米干旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率。結(jié)果表明，不同RCPs 情景下遠(yuǎn)期干旱風(fēng)險(xiǎn)頻率最高，為22%～35%；近期次之，為18%～35%；中期最低，僅17%～25%。從不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)看，該流域未來夏玉米干旱低風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)頻率最高，三種情景下平均致災(zāi)頻率為10%～12%；中等風(fēng)險(xiǎn)次之；較高風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)頻率較低(2%～5%)。從空間分布看(圖略)，淮河流域西北部及東部卡脖子旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率高，而流域中部及西南部相對(duì)較低。

與基準(zhǔn)期相比，淮河流域未來中期干旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率有所減小，未來近期和遠(yuǎn)期干旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率總體變化不大，但其不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及不同情景下的差異明顯(圖3)：RCP4.5 和RCP6.0 情景下未來近期低風(fēng)險(xiǎn)頻率減小，而RCP8.5情景下其增加達(dá)9.6%；RCP4.5情景下中等風(fēng)險(xiǎn)增加，而RCP6.0 和RCP8.5 情景下則減小；較高風(fēng)險(xiǎn)總體上呈增加趨勢(shì)，而高風(fēng)險(xiǎn)與基準(zhǔn)期差異不大?；春恿饔蛭磥硐挠衩卓ú弊雍颠h(yuǎn)期低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)致災(zāi)頻率總體降低，但中等及較高風(fēng)險(xiǎn)總體增加，尤其是在RCP6.0和RCP8.5情景下增加明顯。

圖3 RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5情景下淮河流域未來近期(2020—2039年)、中期(2040—2069年)和遠(yuǎn)期(2070—2099年)夏玉米卡脖子旱不同致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)出現(xiàn)的頻率Fig.3 Frequency of different choking drought disaster risks for summer maize in the Huaihe River basin from 2020 to 2039,2040 to 2069 and 2070 to 2099 under RCP4.5,RCP6.0 and RCP8.5 scenarios.

圖4 RCP4.5(a1—c1)、RCP6.0(a2—c2)、RCP8.5(a3—c3)情景下淮河流域21世紀(jì)近期(a1—a3)、中期(b1—b3)和遠(yuǎn)期(c1—c3)夏玉米卡脖子旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布Fig.4 Projection of spatial distribution of choking drought disaster risk for summer maize in the Huaihe River basin in the(a1-a3)near,(b1-b3)medium and(c1-c3)long term in the 21st century under(a1-c1)RCP4.5,(a2-c2)RCP6.0 and(a3-c3)RCP8.5 scenarios.

2.4 未來情景下夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估

基于不同RCP 情景下計(jì)算得到的干旱危險(xiǎn)性指數(shù)序列，利用干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型(式7)對(duì)21 世紀(jì)淮河流域近期、中期和遠(yuǎn)期夏玉米卡脖子旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)估，其結(jié)果見圖4（見上頁(yè)）。

從圖4中看到，21世紀(jì)近期(圖4a)，RCP4.5情景下淮河流域北部及中西部夏玉米干旱風(fēng)險(xiǎn)較高或高，流域東部風(fēng)險(xiǎn)低；RCP6.0情景下全流域卡脖子旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)低；RCP8.5 情景下流域西北部風(fēng)險(xiǎn)較高，其他地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較低或中等。21世紀(jì)中期(圖4b)，RCP4.5情景下淮河全流域卡脖子旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)低；RCP6.0情景下該流域中南部和東部風(fēng)險(xiǎn)較高、西部和北部為低或中等風(fēng)險(xiǎn)；RCP8.5情景下流域東北部為中等或較高風(fēng)險(xiǎn)，其他大部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)低。21世紀(jì)遠(yuǎn)期(圖4c)，RCP4.5情景下流域北部夏玉米卡脖子旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)較高或中等，流域南部風(fēng)險(xiǎn)低；RCP6.0 情景下除流域南部為中等風(fēng)險(xiǎn)，其他大部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高或高；RCP8.5情景下全流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)較高。

綜上所述，受致災(zāi)因子及承災(zāi)體的綜合影響，淮河流域夏玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)存在明顯的空間差異，總體上，該流域北部風(fēng)險(xiǎn)高于南部、西部高于東部；從21世紀(jì)不同時(shí)期看，干旱風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)期最高，近期次之，中期相對(duì)較低；不同RCPs 情景下干旱風(fēng)險(xiǎn)由低向高逐漸增加，即RCP4.5＜RCP6.0＜RCP8.5。

3 結(jié)論與討論

全球氣候模式被認(rèn)為是認(rèn)識(shí)和歸因過去氣候變化并對(duì)未來進(jìn)行預(yù)估的最有效工具。本文針對(duì)淮河流域夏玉米卡脖子旱，建立了基于歷史災(zāi)損的干旱致災(zāi)閾值模型，計(jì)算不同RCP情景下致災(zāi)閾值以上氣象干旱發(fā)生頻率，結(jié)合承災(zāi)體暴露度和脆弱性構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，開展淮河流域夏玉米卡脖子旱風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估。主要得到如下結(jié)論：

(1)不同GCMs對(duì)淮河流域具有較好的模擬能力，不同模式對(duì)氣溫都具有較好的模擬性能，其中MME模擬效果優(yōu)于單個(gè)模式；降水模擬的不確定性較大，相對(duì)而言，以MIROC模擬性能較好。

(2)未來不同RCPs 情景下，淮河流域夏玉米抽雄—乳熟期較基準(zhǔn)期均明顯提前、生育期日數(shù)均縮短。2020—2099 年該生育期氣象干旱日數(shù)及對(duì)應(yīng)時(shí)段降水量年際波動(dòng)大，氣象干旱日數(shù)RCP4.5情景下略有減少，RCP6.0和RCP8.5情景下增加，尤其是RCP6.0情景下線性增加趨勢(shì)明顯。與之相反，該生長(zhǎng)階段降水量RCP4.5 情景下略有增加，RCP6.0 和RCP8.5 情景下減少，其中RCP6.0情景下線性減少趨勢(shì)明顯。

(3)不同RCPs情景下夏玉米卡脖子旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率以21 世紀(jì)遠(yuǎn)期最高(22%～35%)，近期次之(18%～35%)，中期最低(17%～25%)。與基準(zhǔn)期相比，未來中期干旱致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)頻率有所減小，未來近期和遠(yuǎn)期其總體變化不大，但21世紀(jì)遠(yuǎn)期中等和較高干旱風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生頻率將可能增加。

(4)在致災(zāi)因子及承災(zāi)體綜合影響下，未來淮河流域夏玉米卡脖子旱年際波動(dòng)大，干旱風(fēng)險(xiǎn)總體增大，21世紀(jì)不同時(shí)期以遠(yuǎn)期風(fēng)險(xiǎn)最高；干旱風(fēng)險(xiǎn)隨排放情景由低到高依次增大。預(yù)估的干旱風(fēng)險(xiǎn)空間差異明顯，總體上淮河流域北部風(fēng)險(xiǎn)高于南部、西部高于東部。

淮河流域地處南北氣候過渡地帶，未來氣候變化年際波動(dòng)大，夏玉米卡脖子旱氣候變化風(fēng)險(xiǎn)可能增大，造成該流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不穩(wěn)定性增大。針對(duì)該流域未來卡脖子旱變化及其對(duì)夏玉米生產(chǎn)的影響，可以采取如下應(yīng)對(duì)措施：一方面，不斷優(yōu)化該流域夏玉米種植制度、作物布局、品種布局，使之較好地適應(yīng)未來氣候變化；另一方面，加強(qiáng)水資源管理和旱災(zāi)應(yīng)急管理雙管齊下，做到趨利避害。需要指出的是，本文在夏玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估研究方面取得的部分結(jié)論，雖可為未來淮河流域夏玉米生產(chǎn)應(yīng)對(duì)氣候變化、干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等提供一些科學(xué)依據(jù)，但基于未來情景的夏玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估過程較為復(fù)雜，本研究結(jié)果尚存在一定的不確定性，其原因有二：一是預(yù)估精度主要依賴氣候模式的可靠性。CMIP5 氣候模式情景數(shù)據(jù)是由氣候模式數(shù)值試驗(yàn)得到的，雖經(jīng)過修正，但受制于數(shù)值模式完備程度、未來輻射強(qiáng)迫情景及模式參數(shù)化(高學(xué)杰等，2010；吳佳等，2011)，其不確定性是氣候變化研究必須考慮的重要部分。二是任一風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型均是建立在一定的假設(shè)前提下，如減產(chǎn)受氣候、生產(chǎn)管理等多重因素影響，在對(duì)氣候因子進(jìn)行剝離以及對(duì)干旱承災(zāi)體脆弱性等復(fù)雜過程進(jìn)行簡(jiǎn)化處理時(shí)，忽略掉了一些非決定性細(xì)節(jié)，必然會(huì)增大預(yù)估結(jié)果的不確定性(Janacek，1997；殷曉潔等，2013)。