上海奉賢區影響單季晚稻機械收割進度的因素分析

徐相明,顧品強*,費 蕾,談建國,王正大,顧艾節,徐振宇

(1上海市奉賢區氣象局,上海 201416;2上海市氣候中心,上海 200030;3上海市奉賢區農業技術推廣中心,上海 201499;4上海市奉賢區農業農村委員會,上海 201499)

水稻是我國最重要的糧食作物之一,稻谷的產量問題事關糧食安全一直深受國人關注。自20世紀80年代以來,全國各地水稻生產受氣候變暖的影響,水稻生長季延長、單產提高[1-5]。然而進入21世紀以來,以機械化工藝為主導的農業現代化發展迅猛,以上海市奉賢區為例,2013年水稻、小麥等主要農作物耕種(育苗插秧)和收獲的綜合機械化率達到90%以上[6]。但水稻生產實踐表明,水稻機械化作業在育秧、插秧、收獲等系列農事活動時受天氣因素的制約及不利影響超過人工耕作,如收割期間遇田角濕爛,機械設備無法正常入田,只能采用人工收割,大幅降低收割效率[7],如2015年秋季長江中下游長時間陰雨天氣延誤水稻收割和小麥播種,奉賢區當年水稻收割緩慢、品質及產量受到影響,小麥錯過11月下旬安全播種臨界期[8]。我國眾多學者也針對性的開展研究,如谷英楠等[9]提出受氣象條件限制,水稻收割時籽粒含水量可能偏高,影響聯合收割機收獲效率;王桂民等[10]發現糧食在適時收獲期時機械收獲損失率最低,而適時收獲期之前進行收獲時損失量明顯上升;徐相明等[8]則發現水稻成熟后超過5—7 d收割會降低粒重,不利于糧農增產增收。

目前,許多專家圍繞氣象因子及其變化對水稻生育、產量的影響作了大量的研究[11-15]。劉紹貴等[16-17]提出要將農機與農藝深度融合,加強水稻生產過程中相關技術研發和推廣,提升水稻種植機械化水平。但是,對氣象因素對水稻機械收割作業期的影響研究鮮有報道。為此,本研究通過分析奉賢2013—2020年水稻收割進度特征及其對播栽期、生長期氣候條件、收割期降水等要素的響應,討論1961—2020年奉賢水稻收割期間降水、連陰雨等氣象致災風險,對于推進水稻收割作業期農機與農藝的融合、合理安排機械收割環節、提高水稻產量和品質具有一定的現實意義和參考價值。

1 資料與方法

上海市奉賢區2013—2020年歷年水稻種植面積、水稻收割機械動力、水稻收種進度等資料來源于上海市奉賢區農業農村委員會及各街鎮農業服務中心。氣溫、日照時數、降水等氣象資料來源于上海市奉賢區氣象局。某日水稻收割(播栽)進度是指累計至當日水稻收割(播栽)面積占應收割(播栽)面積的百分比,收割(播栽)進度5%、10%、…、100%(日期)分別為當年水稻累計收割(播栽)面積達到應收割(播栽)面積的5%、10%、…、100%的日期。本研究以水稻收割(播栽)進度5%、98%作為開始收割(播栽)、結束收割(播栽)的日期,以播栽、收割進度50%作為播栽、收割平均時間。水稻機械收割作業期指水稻收割進度5%至進度98%的間隔日數(簡稱作業期)。氣象要素以20時為日界,降水日數指日降水量≥0.1 mm的日數,連陰雨指降水日數連續≥5 d,若在一次連陰雨過程中第6 d起,出現連續2 d非降水日數,則視為本次連陰雨過程結束。

2 結果與分析

2.1 奉賢區水稻種植機械化現狀

奉賢區每年種植一季水稻,種植品種以‘花優14’‘秋優金豐’等雜交晚粳水稻為主,一般水稻播栽期為5月下旬至6月下旬,成熟期為10月下旬至11月中旬。種植方式主要采用人工直播稻、機插稻和機穴播稻,2019年占比分別為19.4%、40.5%和40.1%,水稻機械化種植率為80.6%,水稻機收面積達到100%,全區水稻全程機械化水平達到94%。由圖1可見,2013年以來奉賢區水稻種植面積呈“多—少—多”變化,2017年水稻種植面積由2013年的9 693.3 hm2減少至8 999.4 hm2,2018年開始水稻種植面積逐年回升,2020年達到11 206.0 hm2,比2017年、2013年分別增加24.5%、15.6%,2013—2020年趨勢傾向率為208.6 hm2∕a。水稻收割機械總動力總體保持一定增長趨勢,最低為7 354.3 kW(2013年),最高為13 365.8 kW(2019年),趨勢傾向率為683.7 kW∕a(P＜0.1)。水稻種植面積與水稻收割機械總動力的相關系數為0.603,呈不顯著的正相關,表明水稻收割機械動力隨水稻種植面積增加保持了適度的增長速度,大致水稻種植面積每增加100 hm2,水稻收割機械動力增長146.5 kW。

圖1 2013—2020年水稻種植面積、收割機械動力的變化Fig.1 Changes in rice planting area and power of harvesting machinery from 2013 to 2020

2.2 水稻機械收割作業期的變化特征分析

上海市奉賢區2013—2020年各年水稻收割進度百分比達到5%、50%、98%(分別代表收割開始、平均和結束)的日期和作業期列于表1。

表1 2013—2020年各年水稻收割進度達到5%、50%、98%日期Table 1 Dates when the rice harvesting progress reaches 5%,50%,and 98%

由表1可見,奉賢區2013—2020年水稻收割作業期平均為37 d,最短為22 d(2013年),最長為51 d(2018年),最長年與最短年相差29 d(為最短年的1.4倍)。作業期開始日期平均值為10月27日,相對比較集中,大多開始于10月下旬,最早為10月23日(2018年、2020年),最晚為11月1日(2016年),最早年與最晚年相差9 d,并以2017年為界,之前在10月27日—11月1日,之后提前至10月23—26日。作業期結束日期平均值為12月2日,年際間波動幅度大,一般結束于11月下旬至12月中旬,最早為11月19日(2013年),最晚為12月15日(2015年),結束最早年與最晚年相差26 d,作業期結束日期的變幅為開始日期的近3倍。據相關統計,水稻收割進度5%日期與50%、98%日期之間的相關系數分別為-0.097、0.221,相關性不強,這可能與2017年之后奉賢區早熟品種種植面積增加、由“稻麥”兩熟改為“水稻+(綠肥、深耕、休茬)”后其茬口季節矛盾不突出、播期早晚拉長、由“賣稻谷”向“賣大米”轉變[18]等造成有部分水稻種植品種的成熟期普遍提早4—6 d有關。水稻收割進度5%日期與作業期的相關系數為-0.430,呈不顯著的負相關,表明水稻作業期開始早,作業期反而容易偏長。水稻收割進度50%日期與98%日期呈正相關,兩者相關系數為0.857(P＜0.05),預示著收割進度50%偏晚的年份,其水稻收割結束日期偏晚的可能性較大,兩者間隔日數在12—24 d,表明收割結束日期存在較大的不確定性。

2.3 影響水稻機械收割作業期的氣象因子分析

2.3.1 水稻播栽期及生長季(播栽——成熟)氣象條件對作業期的影響

選取奉賢2013—2020年水稻播栽進度50%日期和收割進度50%日期分析播栽期早晚對收割進程的影響。由圖2可見,水稻播栽進度50%日期與收割進度50%日期呈弱的負相關,相關系數為-0.135,說明水稻播栽期啟動雖然提前,但受播栽期大幅拉長的影響,一定程度上抵消了水稻收割進程提前效應。

圖2 2013—2020年水稻播栽進度50%和收割進度50%日期的對應關系Fig.2 Correspondence between the date of 50% sowing and planting progress of rice and 50% of harvesting progress from 2013 to 2020

以水稻播栽進度50%日期至收割進度50%日期的間隔日數表示當年水稻生長季長短(簡稱“水稻生長期天數”),并計算水稻生長期天數與期間氣溫(積溫)、日照時數、降水等氣象要素的相關系數列于表2,可發現水稻生長季的平均氣溫、日照時數及20℃有效積溫與生長期天數呈負相關,其相關系數分別為-0.668、-0.044、-0.186;降水量、降水日數與生長期天數呈正相關,且降水日數的相關系數達到0.802(P＜0.05)。說明奉賢區水稻生長季的20℃有效積溫、日照、降水量等氣象條件基本能滿足水稻生長需求,而隨著生長季平均氣溫越高,水稻生長期天數相應縮短,平均作業日期也相應提早,即平均氣溫每升高1℃,水稻生長期天數(平均作業日期)縮短(提前)5.6 d;降水日數越多則水稻生長期天數延長,降水日數每增加1 d,水稻生長期天數(平均作業日期)延長(延后)0.7 d。這表明水稻生長期氣溫、降水日數對生長期天數的趨勢研判有一定的指示意義,可為提前安排收割、烘干機械設備的清理和保養工作提供有益的參考[19]。

表2 2013—2020年水稻生長期氣象因子與生長期天數的相關系數Table 2 Correlation coefficients between meteorological factors and the number of days

2.3.2 水稻收割期降水特征及對作業期的影響

統計2013—2020年各年水稻機收作業期降水量、降水日數、單位面積收割機械作業動力(收割機械動力與水稻種植面積的比值,以kW∕100 hm2表示)及與作業期的相關系數列于表3。

表3 2013—2020年各年水稻作業期及其與降水量、降水日數等的相關系數Table 3 The rice operation period from 2013 to 2020 and its correlation coefficient with precipitation,precipitation days,etc

由表3可見,2013—2020年水稻單位面積(每100 hm2)收割機械作業動力平均為108.0 kW,最大為128.6 kW,最小為75.9 kW。水稻作業期長短與單位面積收割機械作業動力呈正相關,但未通過顯著性水平檢驗,而且從2.1分析可知,奉賢區隨著水稻種植面積增加,水稻收割機械動力增長速度高于水稻單位收割機械作業動力最大值,即水稻收割機械動力滿足水稻生產需求。從可收割天數(作業期天數和降水日數的差值)也可看出,基本完成水稻收割任務所需天數最多30天(近一個月),表明水稻單位面積收割機械作業動力的年際波動不是影響水稻機械收割作業期的主要因素。而水稻作業期長短與期間降水量、降水日數的相關系數分別為0.784(P＜0.05)、0.858(P＜0.01),說明降水條件是影響作業期長短的主要因子。

據統計,奉賢區水稻作業期間的平均降水量、降水日數分別為92.2 mm和14 d,但年際波動大,降水量、降水日數最多分別為268.5 mm、29 d(均為2015年),最少分別為3.7 mm、5 d(均為2013年),降水量、降水日數最多的兩年(2015年、2018年)作業期最長,而作業期最短的一年(2013年)為降水量、降水日數最少的一年,表明水稻作業期間降水量、降水日數增多,作業期相應延長,降水日數影響效應強于降水量,且降水量、降水日數對水稻作業期的影響起疊加延后效應,是作業期長短的主要限制因子。若綜合考慮降水量(X1)和降水日數(X2)雙重影響因素,則作業期(Y)長短可用式(1)表示,且該方程式通過顯著性檢驗(Sig.F=0.006),可用于指導水稻生產。

進一步分析機收作業期最短的一年(2013年)和最長的兩年(2015年、2018年)降水分布特征表明,2013年降水偏少,盡管單位面積機械收割動力75.9 kW為2013—2020年最低,但水稻收割作業期僅為22 d,說明水稻生產現有的單位面積機械收割動力及增長速度與水稻生產實際需求基本相符。2015年、2018年降水量均顯著偏多,連陰雨天氣特征明顯,2015年10月29日—11月25日降水日數多達20 d,導致當年至11月25日的水稻收割進度僅為30%,比2013—2020年平均收割進度日期(11月6日)偏晚19 d,造成2015年在收割進度5%比2016年偏早3 d的情況下,水稻收割結束日期卻比2016年延后12 d;2018年12月2日—11日連續10 d均出現降水,導致當年水稻收割進度在12月2日達到92.4%后出現停滯,為作業期第二長年。為此,將水稻作業期降水量、降水日數比平均值偏多70%,即分別達到155 mm、24 d以上,且出現持續10 d以上連陰雨天氣,作為對當年水稻機械收割產生嚴重影響的不利氣象指標,有利于今后水稻生產中采取針對性的避災措施。

2.4 水稻作業期降水(連陰雨)特征及致災風險分析

統計奉賢1961—2020年歷年10月下旬至12月上旬的降水量、降水日數,得出:水稻收割作業期間降水量、降水日數60年均值分別為88.6 mm、13.4 d,兩者相關系數達到0.781(P＜0.01),降水量與降水日數呈同步變化,均呈先減少后增加的趨勢,21世紀以來的20年降水量、降水日數平均值分別為112.5 mm、15.0 d,比1961—2000年同期平均分別偏多23.9 mm(27.0%)、1.6 d(11.7%),2015年降水量(270.2 mm)、降水日數(28 d)創60年最多紀錄。60年間的10月下旬至12月上旬出現累計降水量≥155 mm且降水日數≥24 d的年數僅為3a,其中1961—2010年出現1a(1974年)、2011—2020年出現2a(2015年、2018年),說明最近10年奉賢區水稻收割作業期出現降水致災風險大幅提升。

統計水稻收割作業期連陰雨次數、最長連陰雨天數表明(圖3),以2001年為界,出現連陰雨的概率由32.5%上升至50.0%,2015—2020年每年均出現連陰雨天氣,為60年來首次連續5年出現連陰雨。最長連陰雨天數由6.4 d∕a增多至7.8 d∕a,其中最長連陰雨天數≥10 d的年份共出現5a,均出現在2001—2020年。因此,21世紀以來,奉賢區水稻收割作業期降水量、降水日數呈增多趨勢,最長連陰雨天數≥10 d出現概率顯著增大,導致因出現降水及降水引起的田塊濕爛而延誤水稻機械收割、影響后茬作物適時播栽的致災風險提升。同時,發現降水量、降水日數偏多年易與少雨年出現急轉,如1973年少(降水量23.6 mm、雨日3 d)與1974年多(降水量210.3 mm、雨日29 d)、2014年少(降水量35.7 mm、雨日15 d)與2015年多,降水年際間大幅波動使習慣于根據上年生產經驗安排當年水稻農藝和農機的糧農陷入被動。

圖3 1961—2020年歷年10月下旬至12月上旬的連陰雨次數及最長連陰雨天數Fig.3 The number of consecutive rainy days and the longest consecutive rainy days from late October to early December in each year during 1961 to 2020

3 結論與討論

上海市奉賢區2013—2020年水稻于10月下旬開始收割,11月下旬至12月中旬結束收割,水稻作業期平均值為37 d,水稻收割結束日期年際間波動幅度大于開始日期。受奉賢區水稻早熟品種種植面積有所增多及銷售模式變化的影響,水稻收割開始日期呈提前趨勢,但與水稻收割進度50%、98%相關性較弱。收割進度50%的變化與收割進度98%有一定的關聯度,可參照收割進度50%的早晚合理安排剩余水稻的收割。

本研究結果顯示,在影響水稻收割作業期的因子中,水稻播栽期大幅拉長抵消了水稻收割進程提前效應,水稻生長期氣溫等氣象因子通過影響水稻生長速度來縮短(或延長)生長期,如氣溫偏高(日照偏多)縮短生長期,而降水日數偏多則延長生長期,對水稻收割作業期早晚有一定的影響。奉賢區水稻收割機械作業動力總體呈波動式增長趨勢,對水稻機械收割作業期影響有限,而水稻作業期期間降水量、降水日數與作業期長短呈顯著正相關,故以降水量與降水日數乘積的平方根為指標,建立的作業期長短與降水量和降水日數雙重影響因素的關系模型可較好的預估作業期長短。對受降水影響致災年(2015年、2018年)的降水進行分析,建立了水稻機械收割不利氣象指標:降水量≥155 mm、降水日數≥24 d,且出現持續10 d以上連陰雨天氣,可為水稻生產上合理調配收割、烘干等機械設備及根據田塊成熟度適時收割作業提供重要的決策依據。

奉賢區水稻收割作業期降水量與降水日數同步變化,均呈先減少后增加的趨勢,特別是21世紀以來的降水量(降水日數)及出現連陰雨的概率(最長連陰雨天數)增多,增加了水稻收割的致災風險。本研究2013—2020年的8年中,奉賢區水稻收割期間遭受降水偏多、連陰雨等不利天氣的致災風險度為四年一遇,應引起農業生產者和農業管理部門的高度重視。為此,氣象部門及時研判水稻收割期間降水趨勢,特別是符合水稻機械收割不利氣象指標的天氣發生概率及出現時段;農業相關部門加強引導,做好水稻早中晚品種搭配,適當拉開播(栽)期,錯開水稻生育期及成熟收割期;水稻種植戶隨時關注天氣變化信息,做好稻田排水,搶抓連晴天氣、雨停間隔等窗口期適時收割水稻,減輕降水對水稻收割的不利影響。