中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)氣候變化及其對(duì)小麥產(chǎn)量影響研究*

王 妍,張曉龍,石嘉麗,2,沈彥軍,2**

(1.中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心/中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室石家莊 050022; 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 北京 100049; 3.河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院/河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室石家莊 050024)

IPCC 第五次評(píng)估報(bào)告指出,受人類(lèi)活動(dòng)影響,1880年至2012年全球平均氣溫升幅達(dá)0.8 ℃,而IPCC 第六次評(píng)估報(bào)告更強(qiáng)調(diào),未來(lái)20年,全球預(yù)計(jì)升溫可達(dá)或超過(guò)1.5 ℃。小麥()是世界三大糧食作物之一,也是近一半亞洲地區(qū)居民的主要糧食來(lái)源,氣候變化對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量的影響已成為國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)。中國(guó)小麥的種植面積占糧食種植總面積的22%左右,小麥產(chǎn)量超過(guò)全國(guó)糧食總產(chǎn)量的1/5。作為重要的商品糧和儲(chǔ)備糧,小麥產(chǎn)量的變化將會(huì)對(duì)我國(guó)糧食安全及經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生不可忽視的影響。

氣候變化通過(guò)溫度、降水、輻射等環(huán)境要素對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量產(chǎn)生影響。Lobell 等研究證實(shí),自1980年至2008年,氣候變化已造成全球糧食主產(chǎn)區(qū)小麥減產(chǎn)3.8%～5.5%。Asseng 等通過(guò)30 種作物模型模擬發(fā)現(xiàn),全球變暖已造成小麥主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量下降,未來(lái)氣溫升高1 ℃,全球小麥產(chǎn)量可能下降6%。Dwivedi 等認(rèn)為高溫不利于小麥?zhǔn)诜奂暗矸畚镔|(zhì)的形成,導(dǎo)致小麥減產(chǎn)。全球氣候變化背景下,極端氣候事件頻發(fā),極端高溫和低溫凍害都會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅。研究發(fā)現(xiàn),超過(guò)34 ℃的極端高溫會(huì)顯著加快印度地區(qū)小麥衰老,不利于小麥灌漿期的生長(zhǎng),是造成該地區(qū)小麥減產(chǎn)的主要原因。盡管在全球變暖背景下,中國(guó)北部冬小麥遭受低溫凍害的影響整體減弱,但由于氣候變化的不穩(wěn)定性增加,冬小麥越冬期更易遭遇中度至重度凍害。水分條件同樣是制約小麥生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵因素之一。Gouis 等認(rèn)為,在小麥基因技術(shù)不斷發(fā)展,農(nóng)業(yè)管理措施保持穩(wěn)定的背景下,小麥灌漿期的干旱是導(dǎo)致歐洲西部麥區(qū)產(chǎn)量增長(zhǎng)停滯的主要原因。同時(shí),太陽(yáng)輻射是決定小麥光合效率的關(guān)鍵因素之一,日照時(shí)數(shù)減少會(huì)導(dǎo)致小麥灌漿速率下降,嚴(yán)重影響小麥產(chǎn)量。戴彤等通過(guò)APSIM-Wheat 模型分析發(fā)現(xiàn),在水分充足的條件下,太陽(yáng)輻射的減少對(duì)我國(guó)西南麥區(qū)小麥潛在產(chǎn)量減少的貢獻(xiàn)率達(dá)45%。以上研究表明,小麥產(chǎn)量會(huì)受多種氣象因子的影響,識(shí)別我國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)氣象因子變化特征及其對(duì)小麥產(chǎn)量的影響,對(duì)科學(xué)制定農(nóng)業(yè)管理措施,保障小麥穩(wěn)產(chǎn)、增產(chǎn)具有重要意義。

我國(guó)冬小麥種植區(qū)域主要集中在北方地區(qū),包括河北、山東、河南等地。已有學(xué)者對(duì)北方冬小麥主產(chǎn)區(qū)氣候資源與產(chǎn)量變化開(kāi)展了相關(guān)研究。李文旭等研究河南省氣象因子變化對(duì)小麥產(chǎn)量影響時(shí)發(fā)現(xiàn),相較于年日照時(shí)數(shù)和年均相對(duì)濕度,年均氣溫對(duì)小麥單產(chǎn)影響最大。楊文彪等認(rèn)為,山西省冬小麥生產(chǎn)潛力的限制性氣象因子是降水量和日均溫度。董旭光等研究發(fā)現(xiàn),山東省冬小麥生長(zhǎng)季的平均氣溫和≥0 ℃積溫呈顯著增加趨勢(shì),但日照時(shí)數(shù)及蒸散發(fā)量均顯著減少。肖登攀等基于唐山、惠民、商丘和駐馬店4 個(gè)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站的數(shù)據(jù)資料分析了冬小麥產(chǎn)量對(duì)氣候變化的響應(yīng),結(jié)果表明,除駐馬店站外,其余站點(diǎn)小麥產(chǎn)量均隨溫度和輻射的升高而升高。目前,圍繞冬小麥生育期氣候資源時(shí)空變化特征及對(duì)產(chǎn)量的影響已有相當(dāng)多的研究成果,但多以典型省為研究區(qū)或以個(gè)別試驗(yàn)站點(diǎn)做代表性研究,考慮多種氣象指標(biāo),并對(duì)比評(píng)估氣候變化對(duì)北方冬小麥主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量變化貢獻(xiàn)率,探討不同地區(qū)氣象要素對(duì)冬小麥產(chǎn)量影響的復(fù)雜性還需大量細(xì)致完善的工作。相較于玉米()和水稻(),冬小麥的種植受氣候變化影響最為顯著,全球變暖已導(dǎo)致我國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)種植北界出現(xiàn)了不同程度的北移西擴(kuò),在未來(lái)氣候變化背景下,這一趨勢(shì)可能得到繼續(xù)發(fā)展。因此,基于冬小麥種植區(qū)氣候資源的時(shí)空特征,識(shí)別不同區(qū)域冬小麥產(chǎn)量變化的關(guān)鍵生育期和主導(dǎo)氣象因子對(duì)調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、優(yōu)化小麥育種等工作是必要且迫切的。

本研究以我國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)為研究區(qū)域,在闡明冬小麥生育期氣候資源分布特征及變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,探究影響冬小麥產(chǎn)量的主導(dǎo)因素,并通過(guò)對(duì)典型低產(chǎn)年進(jìn)行分析,明確冬小麥產(chǎn)量在不同種植區(qū)、不同生育階段的主導(dǎo)氣象要素,以期為應(yīng)對(duì)氣候變化,改進(jìn)農(nóng)業(yè)管理措施,保障小麥安全生產(chǎn)提供理論支持。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)MIRCA2000 數(shù)據(jù)集(global monthly irrigated and rainfed crop areas around the year 2000,MIRCA2000)確定小麥種植面積,并參考小麥種植區(qū)劃分方法選取我國(guó)冬小麥種植面積較大、產(chǎn)量較高的9 個(gè)省(市)作為冬小麥的主產(chǎn)區(qū)(圖1),包括山東省全部,河北、河南、山西、陜西省大部,江蘇省和安徽省北部以及北京市和天津市。除沿海地區(qū)外,其他地區(qū)基本屬于大陸性氣候,年均氣溫為9～15 ℃,年均降水量為440～980 mm,且主要集中在夏季,該區(qū)域的種植制度以一年兩熟制為主,是我國(guó)冬小麥的主產(chǎn)區(qū)。

研究區(qū)內(nèi)共有69 個(gè)國(guó)家共享氣象站點(diǎn)和77 個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)(圖1),氣象資料來(lái)自于中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心,包含1960-2019年間逐日最高氣溫、最低氣溫、平均溫度、降水量及日照時(shí)數(shù)等數(shù)據(jù),冬小麥物候數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)氣象局農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育數(shù)據(jù)集收錄的農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的觀測(cè)資料以及文獻(xiàn)資料。小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)自于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《山西統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》等主產(chǎn)區(qū)各省(市)統(tǒng)計(jì)年鑒。

圖1 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)種植面積及氣象站點(diǎn)、農(nóng)業(yè)站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of winter wheat planting area,meteorological and agricultural stations in the main winter wheat production areas of China

依據(jù)研究區(qū)內(nèi)冬小麥物候數(shù)據(jù)資料,結(jié)合小麥生長(zhǎng)發(fā)育特點(diǎn),將冬小麥生育期劃分為5 個(gè)主要生育階段(表1)。各地冬小麥生育期時(shí)長(zhǎng)212～250 d,其中,播種至出苗期平均為10 d,出苗至返青期平均127 d,返青至拔節(jié)期平均38 d,拔節(jié)至抽穗期平均22 d,抽穗至成熟期平均42 d。

表1 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)冬小麥生育階段(月-日)劃分Table 1 Division of winter wheat growth stages(month-day) in the main winter wheat production areas of China

1.2 研究方法

本研究選取與冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育密切相關(guān)的6 個(gè)氣象因子進(jìn)行分析,包括平均氣溫()、有效降水(effective precipitation,Pre)、日照時(shí)數(shù)(sunshine duration,SD)、氣溫日較差(daily temperature range,DTR)、熱積溫(heating degree days,HDD)和冷積溫(cooling degree days,CDD)。其中,HDD 為日最高氣溫高于冬小麥最適溫度上限(30 ℃)的積溫,CDD 為日最低氣溫低于冬小麥最適溫度下限(0 ℃)的積溫,HDD 和CDD 是衡量高溫和低溫對(duì)冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育影響的重要指標(biāo)。

有效降水(Pre)特指降水中可以補(bǔ)充到作物根系深度土壤的水分,采用美國(guó)農(nóng)業(yè)部土壤保持局關(guān)于Pre 的計(jì)算辦法:

式中:為實(shí)際降水量(mm)。

基于以上氣象指標(biāo)的計(jì)算方法,分別計(jì)算研究區(qū)內(nèi)冬小麥生長(zhǎng)季及各生育階段的氣象因子,并利用Mann-Kendall 趨勢(shì)檢驗(yàn)和Sen 斜率估計(jì)分析各因子的變化趨勢(shì)。

作物產(chǎn)量主要受人為因素和氣候因素影響,同時(shí)還存在隨機(jī)因素影響。在進(jìn)行作物產(chǎn)量變化歸因分析時(shí),通常將作物的實(shí)際產(chǎn)量()分解為趨勢(shì)產(chǎn)量()、氣候產(chǎn)量()和隨機(jī)產(chǎn)量(Δ):

趨勢(shì)產(chǎn)量()是指農(nóng)業(yè)管理措施的提升、小麥育種優(yōu)化等人為因素對(duì)作物產(chǎn)量的影響; 氣候產(chǎn)量()主要是由于氣候變化影響造成的作物產(chǎn)量變化;隨機(jī)產(chǎn)量(Δ)是由于偶然因素對(duì)產(chǎn)量造成的影響,因隨機(jī)產(chǎn)量影響較小,無(wú)法量化,且多年均值為零,一般可忽略不計(jì)。因此,可認(rèn)為從實(shí)際產(chǎn)量中剔除趨勢(shì)產(chǎn)量即為氣候產(chǎn)量:

本研究中采用奇異譜分析法(Singular Spectrum Analysis,SSA),利用R 語(yǔ)言對(duì)各省(市)氣候要素及小麥產(chǎn)量進(jìn)行去趨勢(shì)處理。SSA 法是一種基于經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析方法,其主要原理是通過(guò)將非線性一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建為軌跡矩陣,在對(duì)其進(jìn)行分解、重構(gòu)后,從中提取出趨勢(shì)信號(hào)、周期信號(hào)和噪聲信號(hào)。作為一種常用的統(tǒng)計(jì)分析方法,SSA 法已廣泛應(yīng)用于水文和氣候變化的研究中。

變異系數(shù)(coefficient of variation,CV)可用來(lái)衡量冬小麥產(chǎn)量的年際波動(dòng)情況。

式中:表示小麥產(chǎn)量時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差,為小麥實(shí)際單產(chǎn)的多年均值。

采用多元回歸模型分析各氣象因子對(duì)小麥產(chǎn)量波動(dòng)的貢獻(xiàn)率,確定小麥產(chǎn)量對(duì)不同氣象因子的敏感性。為避免氣象指標(biāo)數(shù)量級(jí)的差異造成分析結(jié)果的偏差,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將其轉(zhuǎn)化為0～1 之間的無(wú)量綱數(shù)據(jù)?；貧w分析的具體計(jì)算方法如下:

式中:為氣候產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)化值;,,,···,X為氣象指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;,,,···,a為各氣象指標(biāo)的回歸系數(shù);為氣象指標(biāo)對(duì)氣候產(chǎn)量波動(dòng)的貢獻(xiàn)率。同時(shí),通過(guò)檢驗(yàn)法驗(yàn)證回歸分析的顯著性。

2 結(jié)果與分析

2.1 冬小麥生育期氣象因子時(shí)空分布特征及變化趨勢(shì)

1960-2019年冬小麥主產(chǎn)區(qū)小麥生長(zhǎng)季的多年均值為0.95～9.73 ℃,區(qū)域均值為7.54 ℃。其中河南、安徽、江蘇等地的較高,而陜西、山西大部分地區(qū)以及北京、天津、河北北部、山東等地較低(圖2a)。冬小麥主產(chǎn)區(qū)北部地區(qū)的SD 較高,Pre 較低(圖2b,2c),其中京津冀地區(qū)及山東北部SD 在1500 h 以上,Pre 則基本低于100 mm。小麥生長(zhǎng)季內(nèi)的DTR 基本在5.09～14.80 ℃之間,其中北部的山西、京津冀地區(qū)及河南中部DTR 較大(圖2d)。從圖2e 可以看出,HDD 較高的地區(qū)主要集中在河北省大部分地區(qū)及山西、河南和山東部分地區(qū),HDD可高達(dá)60 ℃以上。CDD 平均在-522.42 ℃左右,河北北部和山西北部等地CDD 偏低(圖2f)。

圖2 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)1960—2019年冬小麥生長(zhǎng)季氣象因子多年均值的空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual average values of meteorological factors during winter wheat growing season from 1960 to 2019 in the main winter wheat production areas of China

冬小麥生長(zhǎng)季氣象因子的變化趨勢(shì)如圖3 所示。由圖3a 可知,1960 至2019年間冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地的均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),增速在0.10 ℃·(10a)至0.55 ℃·(10a)之間,區(qū)域平均增速為0.33 ℃·(10a)(＜0.05)。就Pre 而言(圖3b),各地變化趨勢(shì)不盡相同,且基本未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(＜0.05); 其中,京津冀地區(qū)、山東西部和安徽、江蘇大部地區(qū)的Pre 呈現(xiàn)增加趨勢(shì),其余地區(qū)為減少趨勢(shì)。由圖3c 和3d 可以看出,SD 和DTR 基本呈現(xiàn)減少趨勢(shì),分別有85.51%和68.12%的站點(diǎn)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(＜0.05),SD 和DTR 的區(qū)域平均減小速度分別為42.30 h·(10a)和0.17 ℃·(10a)。研究區(qū)中部和東部地區(qū)的HDD 呈現(xiàn)下降趨勢(shì),其余地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢(shì),僅15.94%的氣象站點(diǎn)的變化趨勢(shì)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(＜0.05),且主要分布在HDD 升高的區(qū)域(圖3e)。冬小麥種植區(qū)內(nèi)CDD 呈現(xiàn)升高趨勢(shì),區(qū)域平均增速為43.42 ℃·(10a),有85.51%的氣象站點(diǎn)為顯著升高(＜0.05),其中,京津冀地區(qū)、山東部分地區(qū)的CDD 增速較快(圖3f)。

圖3 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)1960—2019年冬小麥生長(zhǎng)季氣象因子的變化趨勢(shì)Fig.3 Trends of meteorological factors during winter wheat growing season from 1960 to 2019 in the main winter wheat production areas of China

2.2 冬小麥產(chǎn)量變化分析

利用SSA 法將冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地小麥實(shí)際單產(chǎn)分解為趨勢(shì)產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量,并對(duì)各地冬小麥實(shí)際產(chǎn)量的多年均值及變異系數(shù)(CV)進(jìn)行了分析,結(jié)果如圖4 所示。

圖4 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地1960—2019年冬小麥實(shí)際產(chǎn)量、年均產(chǎn)量、趨勢(shì)產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量及產(chǎn)量變異系數(shù)Fig.4 Actual yield,annual average yield,trend yield,climatic yield and the coefficients of variation of winter wheat from 1960 to 2019 in different regions of the main winter wheat production areas of China

2000-2019年,冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地小麥年均單產(chǎn)在3426～5910 kg·hm之間,區(qū)域冬小麥平均單產(chǎn)為5133.15 kg·hm,安徽和河北小麥年均單產(chǎn)較高,山西和陜西年均單產(chǎn)偏低。各地小麥單產(chǎn)均呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)(＜0.05),其中安徽和河南的小麥單產(chǎn)年均增速最快,年均增產(chǎn)分別為155.48 kg·hm和103.27 kg·hm,區(qū)域小麥年均可增產(chǎn)83.12 kg·hm。冬小麥單產(chǎn)的變異系數(shù)在不同地區(qū)差異較大,其中年均單產(chǎn)最高的安徽和年均單產(chǎn)最低的山西,小麥單產(chǎn)變異系數(shù)較高,CV 分別為17.21%和15.55%,說(shuō)明這兩個(gè)省份小麥單產(chǎn)年際間波動(dòng)較大。京津冀地區(qū)的冬小麥產(chǎn)量變異系數(shù)偏低(CV＜10%),其余地區(qū)的變異系數(shù)基本在10%～11%之間。

2.3 冬小麥氣候產(chǎn)量歸因分析

將選取的7 個(gè)氣象因子與小麥氣候產(chǎn)量進(jìn)行歸因分析發(fā)現(xiàn)(表2),小麥生長(zhǎng)季內(nèi)氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)最高的是陜西省(為0.80),且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(＜0.05),說(shuō)明陜西省小麥產(chǎn)量最易受到氣候變化影響。其余地區(qū)氣象因子的決定系數(shù)基本在0.15～0.49 之間。

表2 冬小麥生長(zhǎng)季氣候產(chǎn)量歸因分析Table 2 Attribution analysis of climatic yield in winter wheat growing season

不同氣象因子對(duì)各地冬小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率存在一定差異,北京市冬小麥氣候產(chǎn)量波動(dòng)主要受和Pre 影響,兩項(xiàng)因子的總貢獻(xiàn)率可達(dá)近70%;河北省、河南省和天津市小麥氣候產(chǎn)量主要受DTR和SD 影響; CDD 對(duì)江蘇省和安徽省小麥氣候產(chǎn)量影響最大,貢獻(xiàn)率均可達(dá)近30%; 而對(duì)山東省和山西省小麥氣候產(chǎn)量影響最大的氣象因子是Pre,其中Pre 對(duì)山西省小麥氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率為39.71%。同時(shí),SD 對(duì)河北省的氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率以及Pre、SD和DTR 對(duì)陜西省氣候產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)(＜0.05)。將各省(市)冬小麥全生育期氣象因子的貢獻(xiàn)率由高到低進(jìn)行排序發(fā)現(xiàn),DTR 對(duì)所有地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的影響均較大,其次是SD 和Pre。

為進(jìn)一步明確各生育階段氣象因子對(duì)小麥產(chǎn)量的影響,依照表1各地區(qū)冬小麥不同生育階段的劃分標(biāo)準(zhǔn),歸因分析了不同生育階段氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量的影響。由圖5 可知,安徽、河北、河南冬小麥在播種至出苗期時(shí),氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)為0.6 左右,明顯高于其他生育階段,說(shuō)明影響這些地區(qū)冬小麥氣象產(chǎn)量的關(guān)鍵生育期為播種至出苗期; 同時(shí),播種至出苗期氣象因子的變化會(huì)對(duì)江蘇、山東氣候產(chǎn)量影響較大。山西和天津的冬小麥產(chǎn)量更易受拔節(jié)至抽穗期氣象因子的影響; 北京、江蘇、山東和陜西地區(qū),氣象因子對(duì)冬小麥氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)最高的生育階段是抽穗至成熟期。河北省和河南省冬小麥產(chǎn)量受抽穗至成熟期氣象因子影響較大。

圖5 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地冬小麥不同生育階段氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)Fig.5 Determination coefficients of meteorological factors at every growth stage on climatic yield of winter wheat in different regions of the main winter wheat production areas of China

在對(duì)不同省(市)生育階段氣象因子與產(chǎn)量波動(dòng)歸因分析的基礎(chǔ)上,確定了各生育階段氣象因子對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的貢獻(xiàn)率排序(表3)?？梢园l(fā)現(xiàn),DTR 不僅是播種至出苗、拔節(jié)至成熟期影響最大的氣象因子,且對(duì)出苗至拔節(jié)期的影響也較大(貢獻(xiàn)率排序第二)。當(dāng)冬小麥處于出苗至返青期時(shí),CDD 是對(duì)產(chǎn)量影響最大的氣象因子。在返青至拔節(jié)期,Pre 對(duì)氣候產(chǎn)量的影響最大。同時(shí),SD 對(duì)小麥播種至抽穗期的影響較大,貢獻(xiàn)率排序在第二/三位,而HDD 僅在抽穗至成熟期會(huì)對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育造成一定影響,其余生育階段影響較小。冬小麥主產(chǎn)區(qū)各生育階段氣象因子對(duì)小麥氣候產(chǎn)量貢獻(xiàn)率的綜合排序?yàn)镈TR＞SD＞Pre＞CDD＞＞HDD,這與各省(市)冬小麥全生育期氣象因子貢獻(xiàn)率的排序基本一致。

表3 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量波動(dòng)貢獻(xiàn)率排序Table 3 Ranking of contribution rates of meteorological factors to climatic yield of winter wheat in the main winter wheat production areas of China

2.4 典型低產(chǎn)年氣候產(chǎn)量歸因分析

對(duì)各地冬小麥氣候產(chǎn)量變化情況進(jìn)行匯總,篩選出減產(chǎn)地區(qū)最多的年份,在此基礎(chǔ)上,以冬麥區(qū)小麥減產(chǎn)區(qū)域合計(jì)最多的年份作為典型低產(chǎn)年作進(jìn)一步分析,以期辨別導(dǎo)致典型年份冬小麥減產(chǎn)的關(guān)鍵氣候因子和小麥生長(zhǎng)的關(guān)鍵生育期,并對(duì)比不同地區(qū)間的差異。結(jié)果表明,2002年、2013年和2018年北方冬麥區(qū)有8 個(gè)省(市)的小麥產(chǎn)量減產(chǎn),其中,2002年區(qū)域減產(chǎn)幅度最大,陜西、江蘇和山西冬小麥減產(chǎn)200 kg·hm以上。因此,選定2002年為典型低產(chǎn)年(該年份僅北京市冬小麥為小幅增產(chǎn))。

對(duì)典型低產(chǎn)年的氣象因子與多年均值進(jìn)行了對(duì)比,并根據(jù)各省(市)冬小麥不同生育階段的歸因分析結(jié)果,選取了各階段影響較大的氣象因子,分析了典型低產(chǎn)年氣象因子對(duì)產(chǎn)量的影響,結(jié)果如表4所示。

表4 中國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)典型低產(chǎn)年冬小麥不同生長(zhǎng)階段氣象因子與多年均值對(duì)比Table 4 Comparison of meteorological factors in the typical low yield year with multi-year averages in different growth periods of winter wheat in the main winter wheat production areas of China

典型低產(chǎn)年,冬小麥營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段(播種至拔節(jié))的較多年均值偏高,其中出苗至返青期河北省偏高1.72 ℃,返青至拔節(jié)期江蘇省偏高近2 ℃;而生殖生長(zhǎng)階段(拔節(jié)至成熟)的基本偏低。典型低產(chǎn)年,除北京市與河南省冬小麥出苗至返青期的Pre 與多年均值相當(dāng),其余省(市)的Pre 均低于多年均值,特別是山東省,冬小麥出苗至返青期的Pre較多年均值偏少13.34 mm; 而在冬小麥其余生育階段,各地區(qū)的Pre 較多年均值基本偏高,特別是抽穗至成熟期,安徽省和河南省的Pre 較多年均值偏高27.23 mm 和23.30 mm。典型低產(chǎn)年份SD 僅在出苗至返青期高于多年均值,其余生育階段均偏低,尤其是抽穗至成熟期,安徽省偏少近150 h,江蘇省和陜西省SD 也偏少65 h 以上。就DTR 而言,當(dāng)冬小麥處于出苗至拔節(jié)生長(zhǎng)階段時(shí),低產(chǎn)年DTR 偏高,其余生育階段則偏低,其中,安徽省和江蘇省小麥播種至出苗期,山西省小麥拔節(jié)至抽穗期以及安徽省小麥抽穗至成熟期的DTR 偏低均超過(guò)2 ℃。HDD 主要影響小麥抽穗至成熟生長(zhǎng)階段,分析發(fā)現(xiàn)江蘇省和山西省HDD 較多年均值偏高10 ℃以上。CDD 主要影響的是小麥出苗至返青期和返青至拔節(jié)期,典型低產(chǎn)年各省(市)的CDD 較多年均值偏高,部分省(市)CDD 偏高超過(guò)100 ℃。

3 討論

本研究在對(duì)冬小麥氣候產(chǎn)量波動(dòng)進(jìn)行歸因分析中發(fā)現(xiàn),小麥生長(zhǎng)發(fā)育全過(guò)程受DTR 的影響最大,這與鄭娜等通過(guò)模型模擬分析,以及Zhang 等通過(guò)田間試驗(yàn)得到的結(jié)果一致。DTR 越大,越有利于冬小麥進(jìn)行光合作用積累有機(jī)物質(zhì),同時(shí)減小夜晚呼吸作用對(duì)有機(jī)物質(zhì)的消耗,促進(jìn)增產(chǎn)。從DTR 多年變化趨勢(shì)中可以看出,冬小麥主產(chǎn)區(qū)有68.12%氣象站點(diǎn)的DTR 呈顯著減小趨勢(shì)(＜0.05),這主要是受全球變暖影響,日最低氣溫的升高速度快于日最高氣溫,此變化會(huì)對(duì)小麥生產(chǎn)產(chǎn)生不利影響。SD決定了小麥可以接收到太陽(yáng)輻射的多少,由SD 多年變化趨勢(shì)可以看出,北方冬麥區(qū)SD 呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì),這可能是由于大氣污染導(dǎo)致的空氣中氣溶膠顆粒增多,阻礙了太陽(yáng)輻射達(dá)到地面。Pre 對(duì)小麥返青至拔節(jié)期以及拔節(jié)至抽穗期的生長(zhǎng)發(fā)育會(huì)產(chǎn)生重要影響,這與張志紅等研究結(jié)果一致。返青至拔節(jié)期Pre 增多有助于小麥根系發(fā)育和冬后分蘗,水分補(bǔ)給不及時(shí)將會(huì)導(dǎo)致小麥株高和葉面積下降,而孕穗期水分不足會(huì)導(dǎo)致冬小麥有效穗數(shù)和穗粒數(shù)減少,顯著影響小麥產(chǎn)量。CDD 是影響小麥出苗至返青期生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵氣象因子,CDD 越低,小麥越容易在越冬期遭遇低溫凍害,造成幼苗脫水結(jié)冰,喪失活性,這也是造成我國(guó)冬小麥減產(chǎn)常見(jiàn)的氣象災(zāi)害之一。由CDD 多年變化趨勢(shì)可以看出,北方冬麥區(qū)的冷積溫以平均57.28 ℃·(10a)的趨勢(shì)顯著升高,冬小麥?zhǔn)艿蜏貎龊Φ耐{有所減弱,但由于冬小麥種植界限在不斷北移西擴(kuò),預(yù)防越冬期低溫凍害仍是保障冬小麥安全生產(chǎn)的重要措施。對(duì)小麥整個(gè)生育期的綜合影響雖然較小,但在抽穗至成熟期,對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的貢獻(xiàn)率排序僅次于DTR,在該生育階段,當(dāng)溫度超過(guò)小麥生長(zhǎng)最適溫度范圍時(shí),會(huì)對(duì)小麥產(chǎn)生高溫催熟作用,導(dǎo)致小麥籽粒淀粉累積減少,造成減產(chǎn)。

典型低產(chǎn)年份北方冬麥區(qū)各省(市)氣候產(chǎn)量雖然都有所降低(北京市除外),但各地小麥產(chǎn)量的關(guān)鍵生育階段和關(guān)鍵氣象因子存在較大差異。安徽、山東和河南冬小麥在抽穗至成熟期出現(xiàn)了較多的有效降水,這容易導(dǎo)致土壤濕度過(guò)高,引發(fā)病蟲(chóng)害; Pre偏多同時(shí)伴隨DTR、和SD 偏低,均會(huì)對(duì)小麥灌漿造成不利影響,導(dǎo)致小麥減產(chǎn)。江蘇和山西地區(qū)冬小麥抽穗至成熟期的HDD 偏高,石曉麗等研究發(fā)現(xiàn),江蘇省小麥單產(chǎn)對(duì)極端高溫最為敏感,由HDD 的空間分布及變化趨勢(shì)可以看出,山西省中部地區(qū)HDD 偏高,且呈現(xiàn)一定升高趨勢(shì),因此抽穗至成熟期的高溫危害是山西省小麥生產(chǎn)的重要威脅之一。江蘇省冬小麥播種至出苗期以及拔節(jié)至成熟期的DTR 偏低,同時(shí),返青至拔節(jié)期以及抽穗至成熟期SD 偏低,這均不利于小麥進(jìn)行光合作用。在對(duì)山西冬小麥產(chǎn)量歸因分析中發(fā)現(xiàn),DTR 對(duì)小麥生長(zhǎng)影響最大。典型低產(chǎn)年,山西省DTR 除在返青至拔節(jié)期與多年均值相當(dāng)外,其余生育階段均偏低,這導(dǎo)致了山西省小麥減產(chǎn)。天津市冬小麥拔節(jié)至抽穗期SD 偏低是導(dǎo)致減產(chǎn)的主要原因。北京市作為典型低產(chǎn)年小麥產(chǎn)量上升的唯一地區(qū),其氣象因子與其他省(市)的差異主要在于抽穗至成熟的DTR 偏高,這有利于冬小麥干物質(zhì)的積累。從典型低產(chǎn)年小麥減產(chǎn)幅度來(lái)看,陜西省減產(chǎn)最多,氣候產(chǎn)量下降236.98 kg·hm,這是由于陜西省氣象因子對(duì)小麥氣象產(chǎn)量的決定系數(shù)最高,因此不利的氣象條件會(huì)對(duì)小麥產(chǎn)量產(chǎn)生較大影響。同時(shí),典型低產(chǎn)年江蘇省冬小麥的不利氣象因素較多,減產(chǎn)幅度也較大(減產(chǎn)217.21 kg·hm)。綜合分析各省(市)冬小麥不同生育階段氣象因子的影響,中國(guó)冬麥區(qū)典型低產(chǎn)年小麥生長(zhǎng)的關(guān)鍵生育期為抽穗至成熟期,而該生育期的Pre、DTR 和SD 為小麥產(chǎn)量的限制性氣象因子。

4 結(jié)論

1)1960 至2019年間,我國(guó)冬小麥主產(chǎn)區(qū)各地小麥生長(zhǎng)季平均溫度、有效降水和冷積溫的空間分布大致為南部地區(qū)偏高于北部地區(qū),而日照時(shí)數(shù)、氣溫日較差和熱積溫則呈現(xiàn)北高南低的分布特征; 各氣象要素的變化趨勢(shì)也有所差異,其中,平均溫度和冷積溫呈現(xiàn)顯著升高趨勢(shì)(＜0.05),區(qū)域平均增速分別為0.33 ℃·(10a)和43.42 ℃·(10a),日照時(shí)數(shù)和氣溫日較差分別以42.30 h·(10a)和0.17 ℃·(10a)的速度顯著降低(＜0.05),各省(市)有效降水和熱積溫的變化趨勢(shì)不一致且顯著性較弱。

2)北方冬麥區(qū)各省(市)小麥產(chǎn)量均呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),區(qū)域年均增速為83.12 kg·hm。但省(市)間產(chǎn)量差異較大,其中安徽省年均單產(chǎn)最高,為5910 kg·hm,山西省年均單產(chǎn)最低,為3426 kg·hm,同時(shí),從各省(市)氣候產(chǎn)量的波動(dòng)和變異系數(shù)來(lái)看,各地小麥單產(chǎn)受氣象因子波動(dòng)的影響較大。

3)冬小麥生長(zhǎng)季內(nèi),各省(市)氣象因子對(duì)冬小麥氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)為0.15～0.80; 不同生育階段,氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量的決定系數(shù)也因地區(qū)不同而存在一定差異。綜合來(lái)說(shuō),冬小麥主產(chǎn)區(qū)氣象因子對(duì)氣候產(chǎn)量貢獻(xiàn)率的排序?yàn)镈TR＞SD＞Pre＞CDD＞＞HDD。

4)典型低產(chǎn)年冬小麥產(chǎn)量下降是受各生育階段多種氣象因子綜合影響造成的。綜合分析發(fā)現(xiàn),氣象因子對(duì)該年份北方冬麥區(qū)小麥產(chǎn)量影響最大的生育期是抽穗至成熟期,該時(shí)期的主要限制性氣象因子為日照時(shí)數(shù)、氣溫日較差和有效降水。