氣候變化條件下朝陽市主要作物需水量預測

婁利華

氣候變化條件下朝陽市主要作物需水量預測

婁利華

（遼寧省朝陽水文局，遼寧 朝陽 122000）

基于CMIP5數據采用降尺度法得到了朝陽市6個氣象站未來50年的氣象要素預測值，采用FAOPenman-Monteith公式計算了各站的參考作物騰發量，并利用作物需水量公式與典型作物系數值對氣候變化條件下朝陽市的主要作物需水量進行了預測，為該地區的農業產業布局與水資源配置提供科學依據。

氣候變化；作物需水量；參考作物騰發量；降尺度

1 目的與背景

光、溫、水等氣候因素對作物生長起著決定性的作用，因此全球氣候變化對農業生產影響很大［1］。研究全球氣候變化對農業生產與農業用水的影響規律，有助于保證種植業的高產穩產與水資源的可持續利用［2］。氣候變化條件下作物生長的改變必然引起作物耗水的改變，在此背景下若只采用傳統的靜態水資源配置與作物灌溉制度方案則可能造成作物減產與水資源浪費，因此，預測氣候變化條件下的作物需水量，有助于從糧食安全與水資源可持續利用角度制定及時、正確、有力的行動方案，提高用水節水的合理性［3］并更有效地應對氣候變化［4］。

目前，作物需水量的常規研究方法是基于歷史或當前數據估算過去與當前的作物需水量、分析其演變與統計規律、再根據此種規律判斷未來的變化趨勢［5-6］。但是，在氣候變化條件下，作物需水規律可能發生改變，基于過去的規律來判斷未來的變化趨勢易引起較大的誤差［7］。本文從作物需水量的氣候影響因子與影響機理角度出發，采用CMIP5大氣環流模式的全球氣候變化預測數據、結合Quantile-Quantile降尺度方法得到研究區域各站未來50年的氣象因子數據，再以FAOPenman-Monteith公式為基礎、根據預測的氣象因子數據計算氣候變化條件下研究區域的主要作物需水量，為研究區域的農業產業布局與水資源配置提供科學依據。

2 預測方法

2.1 研究區域

研究區域為遼寧省朝陽市，該地區地處遼寧西部， 地理坐標位于東經 118°50′～121°17′， 北緯40°36′～42°22′之間。 地處冀、 蒙、 遼三省（區）交界處，東與遼寧省阜新市、錦州市為鄰，南與葫蘆島市接壤，西與河北省平泉、寬城、青龍三縣毗鄰，北與內蒙古自治區的赤峰、通遼兩市相接。轄朝陽、北票、凌源、建平、喀左五縣及朝陽市區，東西跨度約165km，南北跨度約216km，邊界周長約980km。位于北溫帶大陸性半干旱季風氣候區，四季分明，雨熱同季，日照充足，晝夜溫差較大，積溫高，輻射強，降水偏少。洪澇、干旱、冰雹、霜凍等災害，常有不同程度發生。年平均氣溫5.5℃～8.9℃，年日照時數在2747～2947h之間，多年平均降水量482.8mm，夏季降水量約占年降水量的80%左右，易造成不同時段的干旱，無霜期除建平縣北部外為148～159d。春秋兩季多風易旱，風力一般2～3級，冬季盛行西北風，風力較強。

朝陽市主要有凌源、北票、喀左、建平、朝陽、羊山6個氣象站，因此以該6個站點為分析單元。在朝陽地區，作物播種面積穩定在0.67萬畝以上的主要作物有小麥、玉米、谷子、高粱、大豆、土豆、棉花、葵花籽、甜菜等。目前，關于該地區氣候變化條件下主要作物需水量的預測基本沒有被報道過。

2.2 作物需水量估算方法

作物需水量可由參考作物騰發量與作物系數得到，具體的公式為：

式中，ETc—某種作物的需水量；Kc—某種作物的作物系數；ET0—某種作物的參考作物騰發量；作物系數—不同發育期中需水量與可能蒸散量之比值，可通過實測需水量與計算的潛在蒸發量之比來估算。由于研究區域目前沒有完整的監測數據，因此采用 FAO56提供的典型作物系數值［8］，詳見表1。

表1 朝陽市主要作物與其作物系數

參考作物騰發量的估算可采用不同的公式［9］，本文采用應用最為廣泛的FAOPenman-Monteith公式：

式中，ET0—參考作物騰發量，mm/d；Rn—冠層表面凈輻射量，MJ/m2d；C—土壤熱通量，MJ/m2d；Δ—飽和水汽壓 -溫度關系曲線斜率；γ—濕度計常數（干濕球常數），kPa/°C；T—2m高度處日平均氣溫（℃）；u2—在地面以上 2m高處的風速，m/s；es—空氣飽和水汽壓，kPa；ea—空氣實際水汽壓，kPa。

2.3 氣象因子變化預測

氣象因子變化的預測主要基于CMIP5（http：//cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5/）大氣環流模式的全球氣候變化預測數據，該數據集合了20多種主流的氣候模擬模型結果，可信度相對較高，在農業、水利、環境［10］等領域中得到了廣泛的應用。由于CMIP5數據的單元尺度大于縣域尺度，因此需進行降尺度處理。降尺度采用 Quantile-Quantile法，其表達式為：

式中，XCORR—修正的氣象因子；FCCM和FOBS—大氣環流模擬與實測值的累積分布函數；XCCM—大氣環流模式的模擬值。

本文以1996～2015年為修正期，以朝陽市各站在修正期內的降水量為修正變量，各站實測值與最終模擬值的比較結果如圖1所示。由圖1可知，CMIP5數據結合Quantile-Quantile法得到的模擬值與實測值的相差值均低于10%，滿足精度要求。

圖1 朝陽市降水量實測值與模擬值

3 預測結果與分析

3.1 參考作物騰發量現狀值

以1996～2015年為現狀年，基于公式（2）、根據朝陽市各站的逐月氣象資料，計算得到各站的參考作物騰發量現狀值，結果如圖2所示。在時間分布方面，朝陽市各站在1～12月的平均參考作物騰發量總結于表2中，由其可知，各月份中5月的參考作物騰發量最高，1月與12月最低。

表2 朝陽市各月平均參考作物騰發量 單位：mm

在空間分布方面，朝陽市各站的多年平均參考作物騰發量總結于表3中，由其可知，朝陽市各站中，朝陽縣的多年平均參考作物騰發量最高，建平縣最低。在現狀年階段，各站平均的年參考作物騰發量為1039mm。

表3 朝陽市各站的多年平均參考作物騰發量 單位：mm

3.2 參考作物騰發量未來值

以2046～2056年為目標年，基于公式（2）、根據朝陽市各站50年后的逐月氣象資料預測值，計算得到各站的參考作物騰發量未來，結果如圖3所示。

圖3 朝陽市未來參考作物騰發量預測值

在時間分布方面，朝陽市各站在1～12月的平均參考作物騰發量與相對現狀值的增幅分別總結于表4中。由表4數據可知，受氣候變化影響，相對于現狀值，朝陽市50年后各月份的參考作物騰發量均呈上升趨勢，其中11月份上升幅度最大，3月份上升幅度最小。

在空間分布方面，朝陽市各站在50年后的多年（2056～2065）平均參考作物騰發量與相對現狀年增幅總結于表5中，由其可知，相對于現狀值，朝陽市50年后各站的參考作物騰發量均呈上升趨勢，其中建平升幅最大、凌源縣升幅最小。在50年后，各站平均的年參考作物騰發量為1155mm，相對于現狀年，升幅約為11.15%。

表5 朝陽市未來各站多年平均參考作物騰發量與相對增幅

3.3 主要作物需水量

基于公式（1）、表（1）與預測的參考作物騰發量可計算氣候變化條件下朝陽市的主要作物需水量。由于當地的主要作物生育期為5～8月，因此選擇該時期為研究時間范圍，目標年（50年后，即2046～2055年）作物主要生育期的計算結果如圖4所示。

圖4 氣候變化條件下朝陽市主要作物需水量

在氣候變化條件下，未來朝陽市主要作物的時空平均作物需水量分別總結與表6中，由其可知，棉花的作物需水量將相對最高，而甜菜最低。

表6 氣候變化條件下朝陽市主要作物需水量時空平均值 單位：mm

在時間分布方面，朝陽市5～8月各站平均的作物需水量分別為 201mm、186mm、161mm、140mm，即5月作物需水量最大，之后逐漸減少。在空間分布方面，朝陽市凌源、北票、喀左、建平、朝陽、羊山各站未來的主要作物生育期需水量分 別 為 172mm、 178mm、 169mm、 166mm、176mm、171mm，其中北票市最高，建平縣最低。

表4 朝陽市未來各月平均參考作物騰發量與相對增幅

4 結語

以朝陽市為例，采用CMIP5大氣環流模式數據、Quantile-Quantile降尺度方法和 FAOPenman-Monteith公式預測了氣候變化條件下的主要作物需水量。結果表明，在氣候變化條件下，朝陽市各站的主要作物需水量在中長期均呈上升趨勢；11月份上升幅度最大、可達16.67%，3月份上升幅度最小、為8.11%；在空間方面，建平縣升幅最大、為12.55%、凌源縣升幅最小、為8.94%。在分析的9種作物中，未來棉花的作物需水量最高、達186mm，甜菜最低、為155mm。本文成果可為研究區的農業發展與水資源規劃提供參考，但由于人類活動與作物系數具有一定的不確定性，在具體應用中應根據實際情況進行實時的跟蹤與校正。

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1008-1305（2017）05-0045-04

10.3969/j.issn.1008-1305.2017.05.016

2017-08-16

婁利華（1982年—），女，工程師。