近30年河南省糧食作物單產的時序演變特征及其與大氣環流的聯系

孫建偉 徐慧 田宏偉 張方敏

摘要 依托河南省1989—2018年冬小麥、夏玉米產量數據及15種大尺度大氣環流指數資料，基于集合經驗模態分解評估研究區糧食作物單產的時序演變特征，結果表明，近30年冬小麥、夏玉米的單產均以趨勢性增長為主，其方差貢獻率分別為96.3%、59.5%，而單位面積農用化肥施用量是驅動單產增加的首要因素;冬小麥單產波動存在著準2.7、6、10年的周期性振蕩，而夏玉米單產波動存在著準3.3、7.5、10年的周期性振蕩;各作物單產的周期性振蕩均與環流指數存在顯著的相關性，而由前期環流指數與年份作為預報因子的線性模型較好地模擬了冬小麥、夏玉米單產的年際變化，其平均相對誤差分別為3.1%、5.3%;河南省夏玉米單產波動對環流指數更為敏感，特別是前一年10月份較高數值的東太平洋/北太平洋濤動（EP/NP）是其單產減少的關鍵前兆性信號。

關鍵詞 河南省;冬小麥;夏玉米;單產;時序演變特征;大氣環流

中圖分類號 S 162文獻標識碼 A

文章編號 0517-6611（2022）02-0227-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.02.060

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Temporal Evolution Characteristics of Grain Yield in Henan Province during Recent 30 Years and Its Relation to Atmospheric Circulation

SUN Jian-wei1， XU Hui2， TIAN Hong-wei3，4 et al （1.Zhaocun Reservoir Management Office of Jiangning District in Nanjing，Nanjing，Jiangsu 211100;2.Nanjing Research Institute of Ecology and Environmental Protection， Nanjing，Jiangsu 210013;3.China Meteorological Administrator/Henan Provincial Key Laboratory of Agrometeorological Safeguard and Applied Technique， Zhengzhou，Henan 450003;4.Henan Institute of Meteorological Sciences， Zhengzhou，Henan 450003）

Abstract Based on the yield record of winter wheat and summer maize during 1989-2018 in Henan Province and the data of large-scale atmospheric circulation indices （LACI）， the temporal evolution characteristics for grain crops yield were evaluated using ensemble empirical mode decomposition （EEMD）.The results showed that in the past 30 years， both the winter wheat and summer maize yield were characterizing as increasing trends with the variance contribution of 96.3% and 59.5%， respectively， and the dosage of agricultural chemical fertilizer in per area was the primary factor driving the yield increase.There were quasi 2.7a， 6a， 10a periodic oscillations for yield fluctuations of winter wheat， while there were quasi 3.3a， 7.5a， 10a periodic oscillations for yield fluctuations of summer maize.There were significant correlations between the periodic oscillation of yield and LACI in each crop，the linear model with the antecedent LACI and the year as the forecasting factor simulated the inter-annual variation of winter wheat and summer maize yields， and the average relative errors were 3.1% and 5.3%，respectively.The yield fluctuations of summer maize was more sensitive to LACI， especially the higher East Pacific/North Pacific Oscillation （EP/NP） in October over the previous year was the key precursor signals for yield reduction.

Key words Henan Province;Winter wheat;Summer maize;Yield per unit area;Temporal evolution characteristics;Atmospheric circulation

基金項目 中國氣象局/河南省農業氣象保障與應用技術重點實驗室開放研究基金項目（AFM202006）。

作者簡介 孫建偉（1984—），男，浙江蘭溪人，工程師，從事水利工程管理、灌區及農田水利工程管理工作。*通信作者，高級工程師，碩士，從事生態氣象研究。

收稿日期 2021-09-30;修回日期 2021-10-20

糧食安全是關系一個國家和地區生存與發展的重大問題，由于構造復雜的地形地貌、脆弱且災害頻發的自然環境、有限的可利用耕地面積等國情，我國糧食產量的穩定增產面臨著嚴峻的挑戰[1]。近幾十年來，我國糧食總產量持續增加的主要原因是政策、技術、生產力不斷優化帶來作物單產水平的不斷提高，因此主要糧食作物單產的時空演變規律受到了諸多學者的廣泛重視[2]。剔除趨勢法是研究糧食單產波動的主要手段，但剔除趨勢項后的波動仍然是多因素多尺度的綜合作用，且無法描述波動的多時間尺度特征[3]。與小波分析法、HP濾波分解法、最小二乘法這類去除趨勢的方法相比，集合經驗模態分解（EEMD）能夠在沒有預先設定基函數的情形下，依據數據自身的時間尺度特征進行自適應的信號分解，并且對趨勢項的提取更具客觀性和穩定性。

全球氣候變暖帶來的氣溫、降水、光照等氣候要素的變化，使得我國主要糧食作物產區的水熱氣候條件以及農業氣象災害的類型、強度、頻次都發生了顯著的變化，因而加劇了糧食作物單產波動[4-6]。作物單產的年際波動受區域農業氣候要素的直接影響，而大氣環流異常是導致氣候異常甚至災害型天氣發生的重要原因[7]。耦合了海洋與大氣關鍵特征信息的大尺度環流指數高效地量化了逐月、逐年區域環流的變化情形?，F有的研究表明全球不同地區降水、氣溫的季節性變化與環流指數之間存在不同程度的時滯相關性，如ENSO一類的環流指數可以在半年甚至一年前對來年的區域降水進行有效的預估[8]。鑒于此，直接構建作物單產與各種類型大尺度環流指數之間的線性模型值得很好的嘗試，但現階段類似的研究還較少[9-10]。

河南省地處我國中東部、黃河中下游，其地勢上處于我國第二級階梯和第三級階梯過渡地帶，氣候上屬于亞熱帶向暖溫帶過渡。該省是全國重要的農業大省和糧食生產基地，其冬小麥的種植面積與總產量均為全國之首[11-12]。夏玉米是河南省僅次于小麥的重要糧食作物，占全國播種面積的10%。降水資源的年內分布不均以及年代際波動較大導致季節性雨澇、干旱事件的頻繁發生，成為制約河南省糧食穩產增產的首要因素?，F有的研究主要局限在探求糧食總產量的驅動因素，而對單產的時序演變特征還鮮見報道[13]。鑒于此，筆者使用EEMD解析河南省冬小麥、夏玉米單產的時序變化特征及其與環流指數的可能聯系，這將為深入預估、預判區域糧食生產安全的風險變化提供重要的參考依據。

1 資料與方法

1.1 基本數據

全省尺度下河南省冬小麥、夏玉米的單產及相關農業經濟數據來源于國家統計局官網提供的農情資料。由于1989年前的相關記錄缺失較多，故該研究計算分析的時段設置為1989—2018年，2種作物單產的年際變化序列見圖1。此外6種關鍵農業經濟指標分別為S1，有效灌溉率（有效灌溉面積/總播種面積，%）;S2，單位面積農用化肥施用量（總化肥施用量/總播種面積，萬t/1 000 hm2）;S3，單位面積投入農業機械動力（農業機械總動力/總播種面積，萬kW/1 000 hm2）;S4，單位面積投入人力（農業總從業人口/總播種面積，萬人/1 000 hm2）;S5，農田除澇率（出澇面積/總播種面積，%）;S6，單位面積農藥使用量（農藥總使用量/總播種面積，萬t/1 000 hm2）。

15種大尺度大氣環流指數（large-scale atmospheric circulation indices， LACI） 1988—2017年的逐月數據由美國國家大氣海洋局（ NOAA）氣候預測中心（ https：//www.esrl.noaa.gov） 提供，分別為太平洋-北美遙相關型（PNA）、東太平洋/北太平洋濤動（EP/NP）、西太平洋遙相關型（WP）、北大西洋濤動（NAO）、南方濤動（SOI）、熱帶北大西洋海溫（TNA）、熱帶南大西洋海溫（TSA）、西半球暖池指數（WHWP）、混合ENSO指數（MEI）、厄爾尼諾-3區的平均海面溫度（NINO 3）、厄爾尼諾1+2區的平均海面溫度（NINO 1+2）、厄爾尼諾-4區的平均海面溫度（NINO 4）、厄爾尼諾-3.4區的平均海面溫度（NINO 3.4）、太平洋年代際振蕩（PDO）、北太平洋遙相關型（NP）[9-10]。

1.2 EEMD 集合經驗模態分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD）是一種高效處理線性及非線性時間序列的分析技術，可以將不同頻率的波動和趨勢逐級提取出來[14]。EEMD提取出的波動項一般稱之為有限個本征模函數IMF（intrinsic mode function），其表征了年際、年代際等不同時間尺度的振蕩特征，而趨勢項則通過單調或均值函數來描述，其代表時間序列的長期變化趨勢。

2 結果與分析

2.1 作物單產的EEMD分析

從冬小麥、夏玉米單產序列的EEMD分析結果（圖2）可以看出，1989—2018年河南省冬小麥和夏玉米單產逐年序列均可分解為3個IMF項和1個Trend項。其中，Trend項均呈現出顯著的逐年線性上升態勢，反映科技、經濟、政策等社會因素高速發展的增產效應。圖2a中IMF1、IMF2、IMF3分別表征冬小麥單產波動的準2.7、6、10年周期性振蕩，而圖2b中IMF1、IMF2、IMF3分別表征夏玉米單產序列的準3.3、7.5、10年周期性振蕩。這與研究區降水、氣溫等氣候要素的振蕩主周期（3～12年）相一致[15-16]，說明糧食作物單產的短期、中期及年代際波動與氣候變化關系密切。圖2a中冬小麥單產Trend項的方差貢獻率高達96.3%，這表明冬小麥單產變化的首要驅動力為農業經濟等非氣候要素。相比之下，夏玉米單產Trend項的方差貢獻率僅為59.5%，而IMF1、IMF2項的貢獻率均接近18%，這表明氣候要素對夏玉米單產的短期年際變化的影響更為顯著。此外，從圖2中IMF1的逐年變化過程可以看出，冬小麥單產短期波動的大幅振蕩主要發生在1998年前，此后波動的振幅顯著減小;冬小麥單產短期波動的大幅振蕩主要發生在2003年前，此后波動的振幅相對較小。

2.2 作物單產各分量與農業經濟指標的相關分析

表1～2給出了冬小麥、夏玉米單產IMF及Trend分量與農業投入要素相關分析的結果。從各組相關系數來看，農業經濟指標（有效灌溉率S1、單位面積農用化肥施用量S2、單位面積投入農業機械動力S3、單位面積投入人力S4、農田除澇率S5、單位面積農藥使用量S6）與IMF1、IMF2、IMF3、Trend的關聯度存在顯著差異。各作物IMF1分量與農業經濟指標的相關性最弱，其相關系數絕對值在0.003～0.136;IMF2、IMF3分量與農業經濟指標的相關性也較弱，其相關系數絕對值在0.053～0.299;各作物Trend分量均與農業經濟指標呈現出極強的相關性，其相關系數絕對值在0.558～0.990。這一結果進一步說明研究區糧食作物單產的長期增加趨勢是農業投入要素驅動的結果。從作物單產與各農業經濟指標的相關系數來看，單位面積農用化肥施用量（S2）是影響冬小麥單產長期趨勢的首要因素，其次為單位面積投入農業機械動力（S3）;單位面積農用化肥施用量（S2）同樣也是影響夏玉米單產長期趨勢的首要因素，其次為農田除澇率（S5）。

2.3 作物單產IMF分量與環流指數的相關分析

依托冬小麥、夏玉米單產IMF分量的逐年序列、13個月份15種環流指數的逐年序列（包含作物收獲月份及之前的12個月），對IMF1、IMF2、IMF3分量與環流指數進行相關分析（每個IMF序列對應13×15個環流指數逐年序列），以期了解單產短期、中期、長期波動對大尺度環流異常的響應。表3～4給出了對IMF分量影響最顯著的環流指數類型及其所在月份。從各組相關系數來看，不同作物單產的IMF1、IMF2、IMF3分量對環流指數的響應存在差異。冬小麥單產IMF1分量與環流指數的相關性最顯著，其相關系數絕對值的最大值為0.523，而IMF2、IMF3分量與環流指數相關系數絕對值的最大值分別為0.456、0.494;夏玉米單產IMF2分量與環流指數的相關性最強，其相關系數絕對值的最大值達0.651，而IMF1、IMF3分量與環流指數相關系數絕對值的最大值分別為0.392、0.592。這表明環流指數對冬小麥單產的短期波動有一定的指示作用，而對夏玉米單產的中期及年代際波動有更強的指示作用。

此外，影響不同作物單產的環流指數存在顯著的類型差異（表3～4）。就冬小麥而言，生育期內（10月—次年5月）與IMF分量相關性較顯著的環流指數主要為TSA、EP/NP、NAO， 其相關系數絕對值在0.384～0.523;而生育期之前與IMF分量相關性較顯著的環流指數主要為SOI、PDO、TNA，其相關系數絕對值在0.456～0.468。就夏玉米而言，生育期內（6—9月）與IMF分量相關性較顯著的環流指數主要為WP、PDO、TNA， 其相關系數絕對值在0.392～0.577;而生育期之前與IMF分量相關性較顯著的環流指數主要為EP/NP，其相關系數絕對值在0.389～0.651。相比較而言，生育期之前月份的環流指數對氣候變化引發的單產波動有更強的指示作用。

2.4 基于前期環流信號的單產預報模型

由圖2可知，冬小麥、夏玉米單產逐年序列的Trend分量呈現出極顯著的線性增加趨勢，且各IMF分量與關鍵月份的環流指數顯著相關，由此構建了表5中使用年份及前期3個關鍵環流指數作為自變量的多元線性單產預報模型。從表5和圖3可以看出，研究區4個變量冬小麥單產預報模型計算得出的模擬值與實測值有顯著的同步性，其R2高達0.964;特別是除1997年外，各年的相對誤差均不超過10%，其整個研究期的平均相對誤差僅為3.1%。與冬小麥相比，研究區4個變量夏玉米單產預報模型的模擬精度略低，其R2為0.706，且平均相對誤差達5.4%;特別是2003年的預報誤差超過15%。由于簡易預報模型所含自變量較少，并且沒有使用相關經濟社會要素，因此對重大氣象災害帶來的嚴重災損預估效果并不理想。

此外，表5中逐步回歸分析對各作物單產預報模型進行了簡化。對冬小麥而言，僅用年份的單因子預報模型的R2為0.954，而包含關鍵環流信號SQI的雙因子預報模型的R2為0.961;兩者相比，環流信號SOI的加入對單產預報效果的提升有限，這進一步表明研究區冬小麥單產波動對氣候變化不是很敏感。反觀夏玉米，僅用年份的單因子預報模型的R2為0.485，而包含關鍵環流信號EP/NP的雙因子預報模型的R2為0.650;相比較，環流信號EP/NP的加入大幅提高了單產預報模型的模擬效果，這進一步表明研究區夏玉米單產波動對氣候變化更為敏感，而前期的環流信號對單產的豐歉有重要的指示作用。由表5中方程可知當年10月份EP/NP每增加1個單位，可能會導致下一年研究區夏玉米單產減少292 kg/hm2。

3 結論

（1）EEMD分析結果表明研究區冬小麥、夏玉米的單產波動均可分解為長期性增長趨勢和準2.7～3.3、6.0～7.5、10年的周期性振蕩，其中趨勢性上升是糧食作物單產波動的主流。

（2）單位面積農用化肥施用量是影響研究區冬小麥、夏玉米單產長期趨勢的首要因素，而各作物單產不同時間尺度的周期振蕩均與環流指數有顯著的相關性，特別是由年份及前期環流指數構建的線性模型有較好的單產預報效果。

（3）河南省夏玉米單產波動對環流指數更為敏感，特別是前一年10月份EP/NP，每增加1個單位會導致產量減少292 kg/hm2。

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