降水集中度分析及其在水稻灌溉決策中的應用
——以湖北省漳河灌區為例

付浩龍，劉鳳麗，李亞龍，熊玉江

(長江科學院農業水利研究所， 湖北 武漢 430010)

水稻作為我國第一大糧食作物，產量約占全國糧食總產量的40%[1]，且全國92%以上的稻田分布在我國南方濕潤區[2]。雖然南方水稻種植區降水相對豐富，但近年來隨著我國水資源過度消耗，農業用水不足的現象日益突顯，嚴重影響糧食安全。加上近些年來，隨著全球氣候變化，極端降水事件時有發生，嚴重影響到作物的正常生長。眾所周知，降水量的多少直接會影響農業灌溉水的利用效率，在我國南方地區由于未來短期降水的不確定性，在灌溉決策時存在灌則灌水浪費、不灌則受旱減產的問題。因此，如何最大限度的提高天然降水有效利用已成為作物灌溉的主要決策之一[3-4]。降水集中度作為衡量降水非均勻分配的重要指標之一，能夠較好地反映過程內降水時空非均勻性分布特征[5]。目前關于降水集中度時空分布特征研究雖然較為廣泛，但大多都集中于區域、流域等空間尺度上[6-8]，很少有針對作物不同生育期內降水集中程度變化的研究。因此，本研究以湖北省漳河灌區為例，分析了水稻不同生育期內降水分布特征及其在水稻灌溉決策中的應用，以提高降水利用率，達到節水灌溉的目的。

1 材料與方法

1.1 灌區概況與數據來源

漳河灌區位于湖北省江漢平原西部，地跨湖北省荊州、宜昌和荊門市，總面積為5 543.93 km2，灌區多年平均降水量為901.1 mm，多年平均氣溫為15.6℃～16.4℃，屬于亞熱帶季風性氣候區，日照充足、降水充沛，種植作物主要以水稻、玉米、蔬菜等為主。

結合灌區的地理位置、規模以及重要性等，再加上灌區內團林試驗站已開展了較多有關水稻灌排試驗研究，故綜合考慮選取漳河灌區作為本次研究的對象，且就有較好的代表性[9]。

水稻各生育期時段依據當地村民種植習慣來劃定，水稻各生育期時間分布見表1。由于水稻種植返青期以泡田為主，人為管理干涉較大，故本研究針對分蘗期(前期和后期)、拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期三個主要生育期時段開展研究。

表1 水稻各生育階段時間劃分表

本研究使用的1965年—2016年52 a逐日降水數據來自于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn)的湖北省鐘祥站點(112°34′E，31°10′N)，數據真實可靠。

1.2 降水集中度(CI)計算方法

通過比對分析，本文中的降水集中度計算方法選用較為簡單且直觀的Javier[10]計算方法，該方法主要是利用洛倫茲曲線來模擬實際降水情況，并利用基尼系數評價降水特性。具體計算方法如下：

(1) 把統計時段內降水量從小到大以1 mm為間隔分組。

(2) 統計各分組內的降水天數，并將各組的降水天數分別乘以各組的均值得出各組的降水量。

(3) 分別求出各組的累積降雨量以及累積降雨天數，在分別除以總值，得出累積降水天數百分比(X)和累計降水量百分比(Y)。

(4) 最后，利用最小二乘法算出a、b均勻系數，公式如下：

(1)

(2)

求出a、b后，則采用洛倫茲曲線模擬圖形得到曲線下面積S，即：

(3)

從而

(4)

計算出降水集中度CI=2S′/10000

(5)

式中:X為累積降水天數百分比；Y為累計降水量百分比；N為以1 mm為間隔的降水量分組數；i=1，2，...，N；a、b均為系數，用最小二乘法可率定；CI為降水集中度。

1.3 Mann-Kendall趨勢檢驗

非參數Mann-Kendall檢驗[11-12]在數據趨勢分析當中具有廣泛的運用，其特點在于無需對數據系列進行特定的分布檢驗，對于極端值也可參與趨勢檢驗。同時，能夠很好地處理異常值和非正態分布的數據，適用于水文、氣象數據時間序列突變分析與趨勢分析。

1.4 Morlet小波分析

Morlet小波分析具有多分辨率功能，在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，通過將時間系列分解到時間頻率域內，從而得到不同時間系列的周期性變化動態，并對時間系列進行趨勢分析和周期性特征進行定性估計[13-14]。因此，本研究采用Morlet小波分析法對區域內降水集中度變化進行特征分析，具體分析方法詳見文獻[15]。

2 結果與分析

2.1 降水集中度年際變化特征及趨勢分析

圖1為水稻全生育期1965年—2016年52 a間降水集中度指數隨時間變化規律。由圖可知，全生育期內降水集中度平均值為0.675，其中最大值為0.824(1977年)，最小值為0.554(2010年)。從多年的走勢來看降水集中度指數呈現下降的趨勢，表明隨著時間的推進全生育期內降水分布趨于分散，降水極值發生率在不斷下降，故全生育期內水稻在灌溉時，可考慮對降水進行有效地利用。

圖1 全生育期CI年際變化

圖2為全生育期降水集中度年際累積距平曲線，由圖可知，52 a內全生育期降水集中度的總體變化趨勢可以分為“降-升-降”三個階段，且從1997年開始至今呈現逐漸下降并趨于平穩的趨勢，說明降水正逐步向分散均勻的階段轉變。因此，就整個水稻生育期而言，在未來可以考慮充分利用降水資源，適當地減少灌溉水或灌水次數，已達到節水的目的。

圖2 全生育期CI年際累積距平曲線

圖3為水稻種植分蘗期、拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期三個主要生育期降水集中度年際變化情況，以及各生育期多年平均降水集中度。由該圖可知，除分蘗期降水集中度呈年度下降趨勢外，拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期降水集中度均呈現上升趨勢；且分蘗期多年降水集中度均值最大(0.641)，而拔節—孕穗期(0.628)和乳熟—黃熟期(0.627)則差異不大，說明分蘗期較另外兩個生育期降水集中，出現降水極端事件(澇或旱)的幾率較大，因此，在對降水有效利用的灌溉決策中，應盡量避免分蘗期內降水量較大導致灌則灌水浪費或降水量偏少導致不灌則受旱的情況發生。

圖3 各生育期多年CI年際變化和平均值

表2進一步反映了各生育期內CI指數趨勢變化及其顯著性。由顯著性分析可知，全生育期和分蘗期呈現下降趨勢，拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期呈現上升趨勢，變化趨勢與上面各生育期年際變化具有相同的結果。從Umk絕對值來看，最大值為拔節—孕穗期(0.742)，最小值為分蘗期(0.189)，且各生育期變化趨勢均呈現不顯著性變化。

表2 各生育期CI年際變化趨勢和顯著性分析表

2.2 降水集中度周期變化特征分析

利用MATLAB軟件繪制出水稻各生育期1965年—2016年52 a間降水集中度周期特征變化圖，分別如圖4和圖5所示。

圖4 各生育期CI小波變換等值線圖

圖5 各生育期CI小波方差

由降水集中度小波變化等值線圖4可知，全生育期、分蘗期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期降水集中度分別在25 a～32 a、21 a～26 a、26 a～32 a以及25 a～32 a尺度上周期較明顯，主周期則分別為31 a、24 a、31 a和31 a，且主周期都呈現全域性分布特點。圖4則為各生育期內降水集中度小波變化方差圖。由圖可知，全生育期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期內降水集中度指數在31 a左右尺度下小波方差極值均呈現最顯著，而分蘗期降水集中度指數則在24 a左右尺度下小波方差極值呈現最顯著，說明全生育期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期在31 a左右的周期震蕩最強，分蘗期則在24 a左右的周期震蕩最強，即全生育期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期降水在31 a、分蘗期降水在24 a左右會經歷一個由集中到較為均勻的過程，與小波等值線圖分析具有相同的結果。

2.3 降水集中度在水稻灌溉決策中的應用

通過研究發現，水稻不同生育期內其降水集中度存在明顯差異，如漳河灌區內水稻分蘗期多年降水集中度均大于拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期，且分蘗期降水集中度變化周期均小于拔節—孕穗期和乳熟—黃熟期。當水稻生育期內降水集中度較高時，這時就需要重視澇或旱對作物種植的負面影響，時刻關注降水過程，根據作物需水規律及時增減灌水次數和灌溉水量，避免集中降水發生導致生育期內灌則灌水浪費、不灌則受旱的情況發生。同時，對于降水集中度相對較小的生育期，由于降水分布較均勻，可適當的減少灌水次數和灌溉水量，提高灌溉水利用率。

另外，隨著全球氣候的變化，未來降水將更加具有不確定性，降水次數和降水量勢必發生變化，將影響作物的生產[16-17]，尤其是對作物關鍵需水生育期的影響。因此，根據生育期內降水集中度變化趨勢，來分析和研判未來各生育期內降水集中和均勻分布程度，并合理做出灌溉決策(灌溉水量、灌水次數和灌水時間)，對優化水稻灌溉制度和提高水資源利用率具有重要意義。

3 結 論

本研究通過收集52 a降水數據，基于降水集中度(CI)，利用Morlet小波分析和Mann-Kendall趨勢檢驗法，分析了水稻不同生育期內降水集中度時間分布和周期變化特征，闡述了水稻灌溉決策中對降水的有效利用，并得到了如下結論：

(1) 從降水集中度年際變化來看，在52 a時間內，漳河灌區水稻全生育期降水集中度呈現下降趨勢，總體而言降水正逐步向分散均勻的階段轉變，故在未來一段時間內應加強考慮充分利用降水，適當減少灌溉水量或次數，避免灌溉水浪費。就各生育期而言，從多年降水集中度均值來看，分蘗期較拔節—孕穗和乳熟—黃熟兩個生育期降水集中，出現澇旱的幾率較大，因此，在水稻分蘗期對降水有效利用的灌溉決策中，應適當避免降水量較大導致灌則灌水浪費或降水量偏少導致不灌則受旱的情況發生。從趨勢顯著性分析來看，作為需水敏感期的拔節—孕穗期降水集中度呈現上升的趨勢且Umk值最大，故在未來應加強此生育期階段灌溉決策，避免作物受澇或旱，影響作物正常生長。

(2) 從降水集中度周期特征變化來看，全生育期、分蘗期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期降水集中度分別在25 a～32 a、21 a～26 a、26 a～32 a以及25 a～32 a尺度上周期較明顯，且全生育期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期在31 a左右的周期震蕩最強，分蘗期則在24 a左右的周期震蕩最強，說明全生育期、拔節—孕穗期以及乳熟—黃熟期降水在31 a、分蘗期降水在24 a左右會經歷一個由集中到較為均勻的過程。