近50年江蘇省春季降水異常對冬油菜產量的潛在影響

閔俊杰,高 操,常志坤,張方敏,黃 進

(1.國電環境保護研究院有限公司，江蘇 南京 210031；2.河北省滄州市氣象局，河北 滄州 061000；3.南京信息工程大學 應用氣象學院，江蘇 南京210044)

中國是世界第一油菜生產大國，油菜種植面積和總產量約占世界總值的33%，其平穩發展對我國乃至全世界油料作物產業的有著重要影響[1]。油菜是一年生或越年生油料作物，可分為冬油菜和春油菜，其中冬油菜種植面積約占全國的90%，并且主要集中在長江流域各省[2]。江蘇是我國冬油菜的主產省和高產省之一，據統計其種植面積占全國油菜種植面積的9%左右，產量達到全國總產量的13%左右，單產更是名列全國之首[3]。在長江中下游地區，春季(油菜開花期至成熟期)是影響冬油菜產量形成的關鍵期，該生育期內溫度、光照、特別是降水條件又是決定農作物最終產量的關鍵因素[4]。長江下游地區春季降水集中或持續時間過長會引發油菜澇漬氣象災害，導致土壤水分飽和或過濕、甚至地表積水，進而造成油菜根系長期缺氧、植株生長發育不良而嚴重減產[2,5]。此外，春季持續陰雨天氣，會引發光照不足，空氣濕度過大，進而導致油菜開花結莢不良，單株角果數減少，菌核病等油菜病蟲害流行，從而影響油菜的正常生長發育和產量的形成[6]。因此，探討江蘇省春季降水的時空變化及對冬油菜產量的可能影響，將會為氣候變化背景下油菜種植的防災減災提供重要的參考依據。

1 材料與方法

1.1 基本數據

江蘇省氣象局設置的52個固定觀測站1961～2012年的觀測資料為本研究提供了近50年逐日降水數據，這些站點的空間分布具體見圖1。為保證降水數據的科學有效，采用加拿大環境部氣候研究中心建立的RHtest方法對日降水資料的均一性進行了檢驗[7]，結果表明：這52個站點的數據均通過了檢驗。與此同時，依托江蘇省農村統計年鑒等資料，構建了圖1中各站點所在的52個種植區1961～2012年冬油菜單位面積產量(單產)的長時間序列。

圖1 江蘇省氣象站點的空間分布

1.2 降水指數定義

本研究參考了ETCCDI(氣候變化監測、檢測和指數專家小組)推薦的核心降水指數體系以及我國24 h降水量等級劃分表[8]，定義了10種降水指數(PI)用來描述江蘇省近50年春季降水的變化情形。這10種指數分別為PI1(總降水量)、PI2(總降雨日數)、PI3(降水強度，總降水量/總降雨天數)、PI4(中雨日數，10 mm≤日降水量<25 mm的降水天數)、PI5(大雨日數，25 mm≤日降水量<50 mm的降水天數)、PI6(暴雨日數，日降水量≥50 mm的降水天數)、PI7(最大1日降水量)、PI8(最大連續3日降水量)、PI9(最大連續7日降水量)、PI10(持續降水日的最長天數)，其中降雨日的界定值為降水量1 mm，這樣可以剔除降水資料中微量降水數據給研究帶來的不確定性[9]。基于此，提取并構建了研究區春季(3～5月)52個站點不同類型降水指數的逐年序列(1961～2012年)。

1.3 降水指數的時間序列分析

為詳細探討研究區春季降水的年際變化特征，本文運用了WMO推薦的非參數檢驗法“Mann-Kendall趨勢檢驗”(M-K檢驗)以及線性趨勢檢驗法探求各降水指數區域尺度和站點尺度下的變化趨勢及幅度。由于氣象站點數量豐富且分布比較均勻，因此選取了算術平均法進行全省尺度降水指數年際序列的計算[10]。與此同時，采用Pettitt檢驗法和Hurst指數法，探求區域尺度春季降水指數的突變性和持續性。Pettitt檢驗核心是通過檢驗時間序列要素均值變化的確切時間，進而來確定突變發生的確切時間，其優點在于避免了異常值的干擾及數據分布特征的影響[11]。Hurst指數(H)的R/S分析又稱為重新標度的極差分析，通常用于分析時間序列的分形特征和長期記憶過程，當H=0.5，時間序列完全獨立，認為該過程隨機變化；當0.5

1.4 降水指數對冬油菜產量的影響分析

為了剔除技術進步及管理等非氣候因素對作物產量的影響，僅考慮氣候要素對產量的影響，本文采用產量與氣候變量的一階差分法(即當年與前一年的差值)對氣候要素及產量序列進行預處理[14]。在此基礎上，計算降水指數與冬油菜產量的相關系數，并采用一元線性回歸量化春季降水指數年際變化對冬油菜產量的影響，其計算公式如下：

ΔYield=a×ΔPI+b

式中ΔYield為冬油菜單產的一階差分，ΔPI為某個春季降水指數的一階差分。對某個站點而言，冬油菜產量對某個降水指數的敏感性(SE)定義為其變化1 mm或1 d時產量的變化幅度，由公式中的回歸系數a除以該站點1961～2012年間油菜平均單產得到，結果以百分數的形式表示。那么春季降水指數的年際變化對油菜產量的總體影響則由1961～2012年間PI的線性趨勢與敏感性SE相乘得到，其結果也由百分數形式表示。

2 結果與分析

2.1 江蘇省近50年春季降水的變化特征

首先，對全省尺度春季降水指數的年際變化序列進行M-K趨勢檢驗分析。由圖2a可以發現，除降水強度(PI3)和中雨日數(PI4)外，其他8個降水指數的M-K檢驗Z值均小于0，但都沒有達到顯著性水平的閾值-1.96，這表明江蘇省春季的降雨量、降雨天數、強降水事件場次、連續降水的強度及持續性均呈現出非顯著的減弱趨勢。圖2b中站點尺度降水指數M-K檢驗結果與圖2a基本吻合。在超過60%的站點上，除PI3和PI4外的其他8個降水指數均呈現出減少趨勢，但其中呈現顯著增加趨勢的站點不超過3個。反觀PI3與PI4，其呈現出非顯著增加趨勢的站點數分別達到了38%和58%。與此同時，表1中Pettitt檢驗的診斷結果進一步刻畫了研究區春季降水指數的變化特征，其中PI1、PI2、PI7、PI8、PI9在1998～1999年發生了突變，此后各指數的多年均值發生下降；而PI5的突變年發生較早，為1977年，此后PI5的多年均值也發生了下降；PI3和PI4分別在1987和1986年發生了突變，此后這兩個指數的多年均值發生上升。此外，表1中Hurst檢驗提供了各降水指數變化持續性的差異，其中PI4、PI9、PI10的H值均高于0.5，呈現出較強的持續性，未來可能延續過去的變化趨勢，有著較高的可預報性；而PI1、PI2、PI3、PI5、PI6、PI7的H值均低于0.5，呈現出較弱的持續性，未來可能呈現相反的變化趨勢。

圖2 區域尺度(a)和站點尺度(b)不同類型降水指數的M-K檢驗結果

項目PI1/mmPI2/dPI3/(mm/d)PI4/dPI5/dPI6/dPI7/mmPI8/mmPI9/mmPI10/d突變年1999199919871986197719841998199819981998顯著性水平0.4610.2270.4510.5000.2220.8190.4090.2220.3030.091突變前多年均值215.0221.059.874.911.710.3242.8656.7969.853.59突變后多年均值183.8918.3710.245.371.390.3237.1947.4157.702.94變異系數/%31.6521.1217.8528.7650.2782.9026.5228.4628.7224.26Hurst index (H)0.4220.4200.4990.5030.4860.4470.4770.4950.5260.546

2.2 冬油菜產量與春季降水指數的相關性分析

在一階差分預處理的基礎上，計算了全省尺度和站點尺度上冬油菜單產與春季不同類型降水指數的相關系數，以此來探求春季降水變化與油菜產量波動的可能聯系。由圖3a可以發現，全省尺度下所有降水指數(除PI10外)均與油菜產量呈現出顯著負相關性，其中PI1(總降水量)與油菜產量負相關系數更是達到了-0.39，明顯強于其他降水指數。圖3b中站點尺度降水指數與產量相關分析結果與圖3a基本一致。在超過60%的站點上，10種降水指數均與油菜產量呈現負相關性。這些結果進一步佐證了春季降水過多是江蘇省各地區冬油菜生育期內較為普遍的一種災害性氣象條件。此外，對圖3b中呈現顯著負相關性的站點數量進行統計，可以發現PI1(總降水量)、PI2(總降水日數)、PI4(中雨日數)這3個指數對油菜產量的負效應最為顯著。在超過10個站點上，油菜產量與春季PI1、PI2、PI4呈現顯著負相關性(圖4c)。特別是在近37%的站點上，春季PI1與油菜產量的負相關性顯著。這進一步驗證了圖3a的結果，表明春季總降水量可以作為指示產量波動的關鍵指標。這與浙江、湖南、安徽等地的相關研究結果相吻合，發現春季降水量這一指標在判別油菜澇漬災害環節有著較高的準確性[4-6]。鑒于此，加強江蘇省春季降水總量的監測及預報，不僅有助于評估雨澇災害導致的油菜產量損失，還將為研究區冬油菜氣象災害風險區劃提供有效的評價指標。

a中深灰色表示相關性通過了1%顯著性水平；淺灰色表示相關性通過了5%顯著性水平；白色表示相關性未通過顯著性檢驗。

2.3 春季關鍵降水指標PI1的時空變化及對油菜產量的影響

鑒于PI1對冬油菜產量顯著的負效應，圖4基于ArcGIS 10平臺的反距離權(Inverse Distance Weighted，IDW)插值法重點探討了江蘇春季總降水量多年均值及變化幅度的空間分布。由圖4a可以發現，江蘇省春季降雨量呈現出極為顯著的由南向北遞減的梯度變化。特別是江蘇南部的大部分地區PI1的多年均值超過了220 mm，部分最南端的地區甚至達到了300 mm，這表明該區域春季降水極為較為豐沛，這給冬油菜的種植帶來了較大的澇漬風險。江蘇省南北走向的地帶特征和江南春雨雨帶遷移是造成這一顯著空間差異的原因。春季，高能高濕帶從我國華南一帶自西南向東北方向輸送，連陰雨期間江蘇省南部地區位于高能高濕等值線密集區邊緣，因而澇漬災害的風險強度明顯高于北部地區[15]。圖4b給出了江蘇省春季降水總量變化趨勢的空間分布，可以發現全省大部分地區PI呈現減少趨勢，特別是江蘇南部地區PI減少的幅度較高。我國東部春季降水異常與兩類El Nio事件關系密切，當El Nio Modoki發生時，長江以南地區的降水較氣候平均態偏少，而1980年以來El Nio Modoki的頻次增加，是造成江蘇省春季降水減弱的重要原因[16]。

圖4 春季PI1多年均值(a)及線性趨勢(b)的空間分布

依托公式及各站點冬油菜多年產量的平均值，圖5a基于ArcGIS 10平臺的反距離權插值法展示了冬油菜產量波動對PI1變化敏感性的空間差異。對除最北端外的江蘇省大部分地區而言，春季PI1每增加1 mm，冬油菜單產隨之減少的幅度在0～0.16%間浮動。由圖5a可以發現油菜產量對PI1年際變化的敏感性大致呈現出由南到北遞減的梯度變化，其中江蘇北部部分地區還出現了PI1對產量的正效應。造成這一空間差異的主要原因可能有2個方面：一方面江蘇南部地區春季降水更為豐沛，連陰雨事件較多，相對于北部地區其澇漬災害的頻次和強度更高；另一方面，江蘇南部地區水網密集、丘陵較多、土壤排水性能較差，相對于北部地區其澇漬災害的脆弱性更高。與此同時，圖5b量化了江蘇省PI1變化趨勢對冬油菜產量波動影響的空間分布，可以發現近50年江蘇省大部分地區PI1的減少導致了冬油菜的增產，特別是江蘇最南端的部分地區受PI較強減少趨勢的影響增產可達1.0%～1.5%。總體而言，江蘇省春季降水的年際變化對冬油菜種植是有利的。

圖5 各站點冬油菜產量對春季PI1的敏感性(a)以及PI1多年變化對產量的影響(b)

3 結論

(1)研究區52個站點不同類型降水指數的M-K檢驗結果表明近50年江蘇省大部分地區春季的降雨量、降雨天數、強降水事件場次、連續降水的強度及持續性均呈現出減少趨勢，但呈現顯著減少趨勢的站點較少。

(2)冬油菜產量與春季降水指數的相關分析表明：研究區春季降水異常與產量波動間存在著緊密聯系，春季降水越多，則對該省大部分地區的產量越不利。不同類型降水指數中，春季總降水量這一指標對產量的負效應最為突出，應作為關鍵的冬油菜氣象災害指標加以重視。

(3)各站點冬油菜產量與春季總降水量的線性關系指出產量對降水的敏感性呈現出由南至北遞減梯度，特別是在江蘇最南部，春季總降水量每增加1 mm，冬油菜單產隨之減少0.16%。值得一提的是江蘇大部分地區近50年春季總降水的減少給冬油菜產量帶來了一定的增產。