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      黔中地區(qū)1971—2020年作物氣候生產(chǎn)潛力變化特征

      2023-02-21 11:33:22周博揚王君軍吳和俐
      關(guān)鍵詞:生產(chǎn)潛力貴陽市平均值

      周博揚,王君軍,吳和俐

      (貴陽市氣象局,貴州貴陽 550000)

      0 引言

      作物氣候生產(chǎn)潛力是評價一個地區(qū)在環(huán)境因素適宜情況下,結(jié)合當?shù)氐臍夂驐l件,如光、溫、水等在單位面積上能產(chǎn)生的經(jīng)濟產(chǎn)量最大值[1-4]。通過數(shù)學方法對農(nóng)業(yè)氣候資源來進行分析,建立數(shù)學模型綜合分析和評價當?shù)氐臍夂蛸Y源[5-6]。在這方面研究中,李斯(H.Lieth)根據(jù)全球的年平均氣溫、年降水量與作物之間的聯(lián)系,用實際的蒸散量來計算作物氣候生產(chǎn)潛力,建立了Miami模型[7-8]。聯(lián)合國糧農(nóng)組織推薦了AEZ法,所需資料少,算法簡單,從而降低了估算的精準性。R·S·盧米斯[11]引進了量子效率研究作物生產(chǎn)潛力。孫忠富等[12]用基本驅(qū)動因子的方法,采用太陽輻射因子建立了番茄發(fā)育生長模型。諸多學者[14-15]考慮氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響,提出建立糧食作物生育期全過程的模型,能更好地了解本地的農(nóng)業(yè)氣候資源,進行開發(fā)利用。

      位于黔中地區(qū)的貴陽市地處云貴高原的東坡,屬亞熱帶季風性濕潤氣候,地勢西南高、東北低,是一座具有高原特色的城市。近年來,全市大力發(fā)展糧食和果蔬產(chǎn)業(yè),但在氣候變暖的大背景下,貴陽市地區(qū)的氣候也隨之變化。該地區(qū)的氣候變化對作物生產(chǎn)潛力有哪些影響,目前還沒有研究。針對貴陽市的氣候變化及演變規(guī)律,利用Thornthwaite模型和Miami模型作為基礎(chǔ)進行研究,以期更合理地利用農(nóng)業(yè)氣候資源,開發(fā)作物生產(chǎn)潛力,為“三農(nóng)”服務(wù)提供更科學更高效的保障。

      1 資料與方法

      1.1 資料來源

      本研究選取貴陽市有完整的氣象觀測資料的8個氣象站1971—2020年(白云為1982—2020年)的氣溫、降水量等基本氣象數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)進行了嚴格的質(zhì)量控制,估算農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力。

      1.2 研究方法

      選取簡潔又實用的Thornthwaite模型。李斯(H.Lieth)和博克斯(E.Box)在第22屆國際地理學大會上提出,他們根據(jù)氣溫和降水與作物產(chǎn)量的關(guān)系,結(jié)合干物質(zhì)積累與光溫水之間密切的聯(lián)系,得出著名的Thornthwaite模型[7-8],得到了廣泛的應(yīng)用。見公式(1)、(2)、(3)。

      式中,Wv為作物氣候生產(chǎn)潛力[g/(m2·a)];

      e為自然對數(shù)的底;

      V為年平均蒸散量(mm);

      R為年降水量(mm);

      L為年平均最大蒸發(fā)量(mm);

      T為年平均氣溫(℃)。

      邁阿密模型是李斯用最小二乘法建立的模型,選取年降水量和年平均氣溫為因子[7]??紤]該模型是降水和溫度兩個因子,根據(jù)限制因子定律[8],選擇二者中最小值作為樣本點的作物氣候生產(chǎn)潛力。見公式(4)、(5)。

      式中,R為年降水量(mm);

      T為年平均氣溫(℃);

      e為自然對數(shù)的底;

      Wt和Wr分別為以單因子的溫度和降水量計算的作物氣候生產(chǎn)潛力[g/(m2·a)]。

      本文研究采用Thornthwaite模型分析作物氣候生產(chǎn)潛力年際和時空變化,采用邁阿密模型分析限制因素。

      1.3 統(tǒng)計分析

      采用趨勢分析、方差分析等統(tǒng)計方法進行統(tǒng)計分析??臻g繪圖采用Surfer13.0及克里金插值法,統(tǒng)計軟件采用SPSS17.0。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 年際變化特征

      統(tǒng)計分析8個研究對象的作物氣候生產(chǎn)潛力的逐年數(shù)據(jù),將其進行區(qū)域平均,以作物氣候生產(chǎn)潛力建立時間序列。分析可知(圖1),貴陽市多年平均作物氣候生產(chǎn)潛力為1 399.7 g/(m2·a),2015年最高,作物氣候生產(chǎn)潛力為1 503.9 g/(m2·a),2011年最低,作物氣候生產(chǎn)潛力為1 240 g/(m2·a),最高年與最低年差值為263.9 g/(m2·a)。1971—2020年以來,貴陽地區(qū)的作物氣候生產(chǎn)潛力值呈現(xiàn)出上升趨勢,趨勢變化量6.3 g/(m2·a),并通過了0.05的顯著性檢驗,表明均顯著增加。極值出現(xiàn)在21世紀20年代。作物氣候生產(chǎn)潛力經(jīng)歷了“增-減-增-減-增”的周期性階段

      圖1 1971—2020年貴陽市作物氣候生產(chǎn)潛力趨勢變化

      2.3 限制因素

      2.2 空間變化特征

      通過對貴陽市地區(qū)8個區(qū)縣的作物氣候生產(chǎn)潛力的歷史值進行差值處理分析(圖2a),發(fā)現(xiàn)貴陽市的西南部一帶為作物氣候生產(chǎn)潛力高值區(qū);貴陽市東北部,主要在開陽地區(qū)為低值區(qū),這與開陽的氣溫是全市最低關(guān)系密切。由作物氣候生產(chǎn)潛力距平變化分析可知(圖2b),作物氣候生產(chǎn)潛力的增加趨勢是由東北向西南遞增的。

      圖2 1971—2020年貴陽市作物氣候生產(chǎn)潛力多年平均值(a)及距平變化(b)空間分布

      根據(jù)限制因素定律[8],計算Wt和Wr中最小值作為各個區(qū)縣的作物氣候生產(chǎn)潛力,進而找到限制因素。通過計算分析,全地區(qū)的Wt多年平均值為1 793.8 g/(m2·a),Wr多年平均值為1 595.8 g/(m2·a);全市的Wt值均大于Wr值,表明降水因素是作物氣候生產(chǎn)潛力的主要限制因子。分析可知,開陽和清鎮(zhèn)存在兩個高值中心,說明作物氣候生產(chǎn)潛力對降水比較敏感;息烽和貴陽有兩個低值中心,說明兩地的資源利用率較低,農(nóng)業(yè)灌溉用水量需要更多(圖3)。

      圖3 1971—2020年降水量估算的作物氣候生產(chǎn)潛力多年平均值空間分布

      2.4 實際與作物氣候生產(chǎn)潛力關(guān)系

      黔中地區(qū),四季分明,雨熱同季,熱量資源充足,利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展。利用貴陽市2011—2020年實際糧食產(chǎn)量與作物氣候生產(chǎn)潛力的比值,計算出利用率。分析發(fā)現(xiàn),10年來,貴陽市糧食總產(chǎn)平均值為419.6 g/(m2·a),作物氣候生產(chǎn)潛力1 425.8 g/(m2·a),生產(chǎn)利用率為30%,說明實際糧食產(chǎn)量還有較大的挖掘潛力(表1)。

      表1 貴陽市實際糧食產(chǎn)量與作物氣候生產(chǎn)潛力對比

      3 結(jié)論

      1)貴陽市多年平均作物氣候生產(chǎn)潛力為1399.7g/(m2·a),最高年與最低年差值為 263.9 g/(m2·a)。1971~2020年以來,作物氣候生產(chǎn)潛力的曲線周期為“增-減-增-減-增”,目前位于增加趨勢中。

      2)貴陽市的西南部一帶,為作物氣候生產(chǎn)潛力高值區(qū);貴陽市東北部地區(qū)為低值區(qū),這與開陽的氣溫是全市最低關(guān)系密切。作物氣候生產(chǎn)潛力是由東北向西南增加的空間變化趨勢。

      3)全地區(qū)的Wt多年平均值為1 793.8 g/(m2·a),Wr多年平均值為1 595.8 g/(m2·a);表明降水因素是作物氣候生產(chǎn)潛力的限制因子。從利用率來看,貴陽市糧食總產(chǎn)平均值為424.4 g/(m2·a),作物氣候生產(chǎn)潛力1 418.7 g/(m2·a),生產(chǎn)利用率為30%,說明實際糧食產(chǎn)量還有較大的挖掘潛力。因此,重視氣候變化產(chǎn)生的影響,提高水分利用率,科學規(guī)避不利的氣象因素,能有效減緩對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,進一步開發(fā)作物氣候生產(chǎn)潛力。

      4)在全球氣候變暖的大背景下,黔中地區(qū)的氣候也隨之變化,各種氣象要素的改變必然影響作物生長發(fā)育,他們之間的聯(lián)系是相互制約的、綜合的、整體的。本研究有齊全的氣象資料作支撐,應(yīng)用了兩種數(shù)學模型,討論了貴陽地區(qū)作物氣候生產(chǎn)潛力對氣候的響應(yīng),但這種擬合計算與實際生產(chǎn)情況還存在一定的差距。本模型沒有考慮土壤肥力、光因子、種子優(yōu)化等因素,如何更好地高效地提高作物氣候生產(chǎn)潛力有待進一步研究。

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