氣候變化背景下遼寧省春玉米生育期低溫冷害時空特征

喬 鶴

(遼寧師范大學地理科學學院 遼寧 大連 116029)

低溫冷害是指作物生長期間出現的一個或者多個低溫天氣過程，是造成農作物減產的重要氣象災害之一[1]。1909-2011年，中國陸地區域平均氣溫上升0.9-1.5℃，且在未來時段氣溫將持續上升[2]。東北地區是我國重要的商品糧生產基地之一，因其緯度位置偏高，熱量條件不穩定，年際變化較大，農業發展受限較大。相關研究表明，氣候變暖大背景下，低溫冷害等極端氣候事件發生漸趨增多，已造成東北地區不同熟性的作物種植界限北移東擴，中、晚熟品種種植風險不斷擴大，且受低溫冷害影響中國東北地區已成為全國糧食產量波動的顯著區域[3]。因此，開展區域性低溫冷害研究，對該地區農業的可持續發展有重要意義。

目前，國內外對低溫冷害的研究主要涉及評價指標、分布規律、風險評估與區劃及對策等方面。國外方面，Janda[4]研究了低溫冷害對作物光合作用和光因子影響的機理，認為低溫冷害對作物光合作用影響遠大于其他作物生育階段。Lidon[5]探討了低溫冷害對作物的影響機理，認為低溫冷害在作物生長后期對作物影響程度最大。國內方面，王穎[6]對東北地區低溫冷害的風險評價與區劃進行了初步研究，認為東北地區低溫冷害頻率均在30%左右。孟祥君[7]對吉林省作物生育期內各月低溫冷害發生頻次、發生規律進行分析，發現生育期內各月低溫冷害發生頻次沒有發生突變，并且為逐漸降低趨勢。

雖然現階段學者對低溫冷害研究較廣泛，但主要局限于年際尺度，對月尺度低溫冷害研究相對較少。且當前研究主要局限于對單一低溫冷害變化規律及特征的分析，對氣候變化下低溫冷害發生類型的綜合研究較少。鑒于此，本文基于國家氣象局低溫冷害氣象指標，對氣候變化背景下遼寧省生長季各月低溫冷害發生頻次、變化特征及影響因子進行系統分析，以期為低溫冷害準確預報、降低冷害損失提供一定參考。

一、數據來源及研究方法

(一)研究區概況

遼寧省位于我國東北地區南部，總面積14.8萬km2。地勢東西兩側較高，中部偏低，南部沿海地區海拔較低。屬溫帶季風氣候，年平均氣溫7-11°C，年降水量600-1100mm。日照資源較豐富，全省年日照時數為2100-2600h。受大氣環流及地形等因素的影響，氣候地域性差異很大，災害性天氣較多，低溫冷害等災害頻度大，對農業生產危害嚴重[8]。

(二)數據來源

基于中國氣象數據共享服務網(http://data.cma.cn/)的遼寧省1964-2017年的逐日氣象站點氣象數據資料，選取遼寧省省內數據資料完整且分布均勻的24個站點進行分析。剔除缺測數據，對其他不完整數據按照線性插補法進行填充整理，得到各站點逐日氣象因子數據集合，在此基礎上進行統計。遼寧省氣象站點分布狀況詳見圖1。

圖1 氣象站點選取情況

二、研究方法

(一)研究指標

根據國家氣象局低溫冷害的氣象指標，作物生育期內的任意月份月平均氣溫低于歷年同期月平均氣溫值1°C以上即定義為一次低溫冷害[7]。遼寧省作物為一年一季型，作物播種一般在4月15日前后，成熟期在9月中下旬[8]。因此可以利用5-9月各月平均氣溫來評價作物生長季的熱量條件及低溫冷害發生的可能性[9]。參考國家氣象數據平臺(http://www.nmic.cn/)提供的“中國農作物生長發育和農田濕度旬值數據集合”，遼寧省內春玉米生長發育主要經過播種、苗期、拔節期、抽穗期、成熟期等5個生育階段。整理得到遼寧省春玉米生育期劃分見表1。

表1 遼寧省春玉米生育期育期劃分

(二)R/S分析

重標極差分析法(R/S)是一種由水文學家Hurst[10]提出的定量反映非穩態時間序列波動的長程相關性的有效方法。計算公式如下：

設有均值序列{ξ(t)}，t=1，2,…對于任意正整數t≥1，

(1)

(2)

(3)

標準差：

(4)

式中：a為常數、R(τ)S(τ)為重標極差、H為Hurst指數，根據方程(5)求得：

log(R/S)τ=log(c)+H·log(τ)

(5)

計算出的Hurst指數居于0-1之間，以0.5為間隔，時間序列在不同區間表現為不同特征：0

(三)小波分析

小波分析是一種多分辨率分析方法，其原理是用一簇函數來表示或者逼近某一變化值，即可以更為有效地提取氣候變化的趨勢[12]，被廣泛應用到水文、氣象的相關研究。本文應用算法較為簡單的Morlet小波來分析研究時段內遼寧省各月低溫冷害頻次周期變化特征。

三、結果與分析

(一)低溫冷害時空分布特征

1.時間變化特征

基于1964-2017年遼寧省生長季平均氣溫及國家氣象局關于低溫冷害評定標準，統計出近54年內低溫冷害時間變化特征。整體上看，遼寧省1964-2017年5-9月低溫冷害發生次數呈顯著波動趨勢，各月低溫冷害變化速率分別為-0.01/10a、-0.45/10a、-1.55/10a、-0.28/10a、-5.98/10a，下降趨勢最明顯的為9月，最不明顯的為5月。從年代變化上看，20世紀60年代、70年代、80年代低溫冷害發生頻次總體較高，1980年達到研究時段最高值，20世紀90年代后，低溫冷害總體發生頻次逐漸降低，在進入21世紀10年代后，低溫冷害發生頻次有小幅增高，但仍處于低溫冷害發生的較小時期。具體來看，低溫冷害在7月發生頻次最多，占21.77%，6月、8月次之，5月、9月最低。

參考EXCEL中宏的計算原理，可以在EXCEL中實現對各月間低溫冷害發生頻次的Hurst指數的計算，結果顯示，5月、6月、8月各月低溫冷害序列Hurst指數分別為0.53、0.62和0.56，均大于0.5，說明未來低溫冷害發生頻次依然保持下降趨勢，且具有較強的持續性，低溫冷害程度可能有所減輕；而7月和9月冷害發生序列Hurst指數分別為0.47和0.46，小于0.5，說明7月和9月低溫冷害發生具有反持續性，即發生頻次呈現上升趨勢，未來低溫冷害發生頻次存在增強的可能性，需要引起高度重視。

2.空間變化特征

對遼寧省各月低溫冷害發生頻次的空間分布進行整理，結果顯示，1964-2017年遼寧省生長季各月低溫冷害發生頻次并不相同，具有明顯空間變異性。總體上看，遼東山區和遼北地區低溫冷害發生頻次相對較高，南部沿海地區低溫冷害發生頻次較少，針對遼寧省低溫冷害發生頻次空間分布特點，應重點加強沈陽、本溪、開源、丹東地區的低溫冷害監測和防御。

具體來看，遼寧省5月低溫冷害發生頻次呈現北部偏多，東南及南部沿海等地偏少的空間變化特征，東南部大連、莊河等地低溫冷害發生頻次相對較少，中部的鞍山、沈陽等地處遼中平原，海拔較低，平均氣溫偏高，低溫冷害發生頻次偏低；6月、7月低溫冷害發生頻次呈現全面多發趨勢；8月、9月低溫冷害發生頻次適中。

3.周期變化特征

分別對生長季各月低溫冷害發生頻次進行Morlet小波周期分析，結果表明，各月間遼寧省低溫冷害發生頻率有著較復雜的震蕩周期變化，存在多重時間尺度上的多重嵌套結構。小波變換系數顯示，5月低溫冷害發生頻次在近54年內發生頻次相對較低，波動最強的年份為1975年、1985年、1992年。6月低溫冷害在23-25年尺度上震蕩最為明顯，其次還存在7-8年左右小型變化周期。低溫冷害頻次在7月上呈現明顯20-28年大尺度變化。8月低溫冷害發生頻次存在較為明顯的30-49年較大尺度周期變化，小尺度變化表現尚不明顯。9月冷害頻次出現12-18年變化周期。

(二)低溫冷害發生月份與氣象要素間相互關系

1.氣象因子年變化特征

基于1964-2017年逐日各項氣象數據。分別對降水量、平均氣溫及日照時數進行線性統計，并計算各氣象因子距平變動，以明確各氣象因子在研究時段內年際變化趨勢。可知，平均降水量及平均日照時數均表現為非顯著性下降趨勢，而平均氣溫則成逐漸遞增趨勢，且均通過了0.05顯著性水平檢驗。平均氣溫變化趨勢為0.16℃/10a，5-9月多年平均氣溫為20.54℃，增強的大氣溫室效應可能是氣候變暖的主要原因[11]。日照時數及降水量多年遞減率為0.20h/10a和4.10mm/10a。近50年來東北大部分地區的日照時數和生長季日照時數呈減少趨勢[13]，日照時數偏低可能造成作物光量接收不足，影響作物生長發育。降水量多年均值為563.49mm，研究表明，我國年降水量呈逐年降低趨勢，年降水量每10年變化為-90-23mm，平均減少10.6mm/10a，華北、東北和西南地區全年降水不斷減少[14],本文研究與前人研究保持一致。

整體上看，未來遼寧省春玉米生育期內，當地氣候可能呈現出“暖干化、日照時數減少”的變動趨勢。在氣候增暖大背景下，由于氣溫的增高和日照時數的降低，可能造成不同地區熱量條件發生較大改變，出現熱量帶分布格局的改變，進而影響到作物的種植結構及地域分配問題。而降水量的減少，可能影響作物生長時節對水分的需求及下墊面土層含水量的變化。對農業灌溉需水量也會隨之增大。因此，在農業生產過程中，各地要密切關注未來日照、熱量、水資源等條件的改變以及相應氣候資源的新格局，加深對新型低溫冷害的整體把握。

2.相關性分析

低溫冷害發生時可表現為低溫多雨和低溫少日照等特征，不同類型的低溫冷害對農業生產造成的影響是不同的[7]，為深入揭示遼寧省低溫冷害發生年份各月間氣候因子間配合及作用程度，利用SPSS及ArcGIS軟件，計算出遼寧省低溫冷害發生年份內5-9月各月平均氣溫與降水量、日照時數間相關系數。

(1)平均氣溫與降水量相關系數分布特征

平均氣溫與降水量從一定程度上代表著某地區水熱資源的配比狀況，二者配比的優劣對作物生長影響較大。平均氣溫與降水量相關系數空間分布結果顯示，平均氣溫與降水量相關系數在省內分布不均，差異較大。5月，平均氣溫與降水量在遼寧省大部分地區呈正相關，此時平均氣溫與降水量同向變化，即氣溫越低，降水量越少，表現為低溫少雨的特征，僅在中部及北部少部分地區負相關，氣溫及降水呈現負向變化，即氣溫越低，降水量越多，表現為低溫多雨的氣候變化特征；6月，相關系數空間差異分明，低溫冷害發生年份月平均氣溫與降水量的負相關區域逐漸縮小，南部及東北部小面積地區相關系數為負值，西部及遼中大部分地區相關系數為正值；7月，冷害發生年份的月平均氣溫與月降水量在阜新、鞍山等地表現為負相關，而在葉柏壽、阜新等地表現為正相關；8月，除在朝陽、鞍山、莊河地相關系數為負值外，全省大部分地區相關系數為正；9月，在西北角及南部沿海部表現為負相關，中部大部分地區為正相關。

(2)平均氣溫與日照時數相關系數分布特征

氣溫的降低易造成近地面溫度的降低，而日照時數的減少可能會造成光量的虧損，二者疊加易造成低溫冷害現象。平均氣溫與日照時數相關系數空間分布結果顯示，二者相關系數呈現明顯區域差異，變化較大。總體上看，大部分地區氣溫與日照時數相關系數為正值，主要表現為平均氣溫越低，日照時數越少，呈現低溫少日照特點，負值區主要出現在東北、中部及東南部，大體呈西北-東南線性排列，主要表現為平均氣溫越低，日照時數越高，呈現低溫多日照特點。5月，相關系數在東西兩側為正值，偏北部、中部小部分地區及南部偏東地區相關系數為負；6月，負值區域稍有縮小，但中部及東南部地區低溫災害仍表現為低溫多日照型，東部及西部地區表現為低溫少日照型；7-8月相關系數負值區域進一步縮小，相關系數低值中心僅表現阜新、鞍山等地區；9月，負相關范圍增大，東北桓仁及東南部莊河等地相關系數為負值，由原來月份的低溫少日照轉化為低溫多日照型。

四、結論和討論

(一)討論

有學者認為東北夏季低溫冷害發生頻次從20世紀50年代開始減少[15]，與本研究結論保持一致。也有學者認為，東北地區20世紀70年代低溫冷害發生頻次較重[16]，與本文20世紀80年代低溫冷害發生頻次最多的結論稍有不同，研究區大小及站點選取不同可能是造成研究結果差異的主要原因。本文在前人研究基礎上，基于國家氣象中心低溫冷害發生標準，對1964-2017年遼寧省生長季低溫冷害發生頻次、空間分布特征及變化周期進行分析，并結合降水量、平均氣溫、日照時數三種氣象因子，對遼寧省氣候變化特點進行分析。該研究成果有助于加深對局部地域層面上對氣候變化的理解，對氣候變化背景下作物生育期低溫冷害研究及災害預防有重要作用。但由于作物生長特性，綜合考慮各生育時段的差異及溫度等條件對后期的補償作用，提高作物低溫冷害判斷的準確性，尚有待進一步深入研究。

(二)結論

1.從年代變化上看，近54年遼寧省生長季低溫冷害發生次數為逐漸降低趨勢，20世紀60年代、70年代、80年代發生頻次總體較高，20世紀90年代后，總體發生頻次逐漸降低，21世紀10年代后，發生頻次有小幅增高，但仍處于頻次較小時期。從春玉米生育期內變化來看，5-9月低溫冷害變化速率分別為-0.01/10a、-0.45/10a、-1.55/10a、-0.28/10a、-5.98/10a。未來5月、6月、8月低溫冷害發生頻次將依然保持下降趨勢，且具有較強持續性，7月、9月低溫冷害發生頻次存在增強的可能性。

2.遼寧省低溫冷害發生頻次相對較高的地區為遼東山區和遼北地區，該地區冷害發生較為頻繁，在春玉米生育期內的各月發生頻次都相對較高，而遼寧省南部沿海地區低溫冷害發生頻次則相對較少。

3.1964-2017年遼寧省春玉米生育期內低溫冷害基本表現為低溫少雨、低溫偏干以及低溫少日照型，5月平均氣溫與降水量、相對濕度、日照時數在遼寧省中部整體表現為負相關，6月負相關發生范圍有向中心縮減趨勢，7月變化趨勢及特點基本與6月持平，8-9兩個月份相關系數變動相對較大，負值中心有向北、向西擴大趨勢。