氣候條件對黃淮南片小麥產量的影響※

●周景春 周素英 王蘇瑤 劉 璐 張存嶺

（1.濉溪縣氣象局 安徽 淮北 235100；2.濉溪縣農業科研試驗站 安徽 淮北 235100；3.淮北市氣象局 安徽 淮北 235100）

全球氣候變化已成為事實，極端天氣事件發生頻率不斷上升，極端天氣事件造成的氣象災害成為影響農作物產量年際波動的最主要因素[1]。作物生長發育及產量與光、熱、水、相對濕度條件之間的關系錯綜復雜，同時受因子組合的影響。一個因子或多個因子對農作物生長的正效應可能被其他因子加強，也可能被減弱，甚至完全抵消。冬小麥生長周期經歷秋、冬、春、夏四季，受氣象條件影響較大。作為小麥最大的主產區，黃淮麥區種植面積約1100 萬公頃，占全國的44%。黃淮麥區屬于暖溫帶半濕潤季風氣候，光熱資源豐富，較為適宜的氣候條件有利于獲得優質、高產小麥。

目前，圍繞氣象因子對冬小麥產量的影響已有一些研究成果。王妍等[2]采用趨勢分析和線性回歸法研究了1960～2019 年我國冬小麥主產區產量與氣象因子間的回歸關系，結果表明：氣象因子對產量貢獻率的排序為氣溫日較差＞日照時數＞有效降水＞冷積溫＞平均氣溫＞熱積溫。吳冰潔[3]等采用1988～2015 年華北平原冬小麥種植區46 個市的統計產量和相應氣象站點的逐日氣象資料，構建氣象產量與生長季主要氣象因子的多元統計關系，結果表明：生長季日照時數、溫度和降水量的年際變化影響了17%～78%的氣象產量變異，氣象因子對產量變異的影響受品種和管理措施等影響呈現較大的空間差異。劉淑云等[4]利用微山縣、肥城市和東明縣1980～2009年的小麥平均產量與氣象數據，研究魯西南冬小麥產量與各氣象因子之間的相關關系，結果表明：6 月上旬平均風速與產量呈負相關，3 月上旬最低氣溫、10 月至翌年5 月平均氣溫與產量呈正相關。胡園春等[5]利用灰色關聯度和逐步回歸分析法，對魯南地區2008～2017 年冬小麥產量和主要氣象因子的關系進行分析，結果表明：影響魯南地區冬小麥產量的主要氣象因子是≥10℃積溫、降水量、≥0℃積溫、冷量、≥20℃積溫和日照時數。這些都是采用時間系列數據，集中分析某一地域不同階段高產的敏感因子。不同地區、不同階段作物生長對氣象因子的敏感性不同。選取豐樂-新世紀聯合體黃淮南片區域試驗和生產試驗資料，利用空間系列數據分析氣象條件對冬小麥產量的影響。為應對氣候變化，改進栽培管理措施，實現趨利避害提供依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源

1.1.1 產量來自2017～2019 年豐樂聯合體黃淮南片區域試驗和2019～2020 年新世界聯合體生產試驗匯總材料，由濉溪縣農業科研試驗站提供。區域試驗承試點25 個，分別設在河南省（信陽、內鄉、平頂山、焦作、滎陽、周口、新鄉、濮陽、商丘、延津）、安徽省（亳州、阜陽、阜南、渦陽、宿州、濉溪）、江蘇省（淮安、阜寧、連云港、宿遷、徐州）、陜西省（楊凌、岐山、大荔、三原）。2017～2018 年2 組參試種共22 個，匯總試點23 個（安徽阜南、河南周口試點未匯總）；2018～2019 年2 組參試種24 個，匯總試點23 個（陜西楊凌、岐山試點未匯總）。生產試驗22 個試點，分別設在河南省（鶴壁、焦作、平頂山、濮陽、新鄉、滎陽、周口、駐馬店、商丘）、安徽省（阜陽、濉溪、渦陽、新馬橋、宿州）、江蘇省（淮安、阜寧、連云港、宿遷、徐州）、陜西省（岐山、華陰、三原），2 組參試種共9 個，匯總試點21 個（岐山試點未匯總）。各試點均按統一方案實施，對照品種均為“周麥18”。共72 點次，其中67 點次參與匯總。2021 年“濉1309”“濉1615”“煙農1212”和“榮華116”通過國審，2022 年“新世紀169”“順麥9 號”“沃麥168”通過國審。

1.1.2 氣象資料來源于國家級氣象局資源共享網站和安徽省氣象局。

1.2 分析方法

1.2.1 氣象數據處理將逐日氣象數據處理到月尺度，得月均溫、月均日最高氣溫（簡稱高平，）、月均日最低氣溫（簡稱低平，）、月均氣溫日較差（月均溫差，）、最高氣溫（Th）、最低氣溫（Tl）和月均空氣濕度（H）、降水量（P）、日照時數（S）。

1.2.2 分析方法2017～2020 年區域試驗有16個共同匯總點。以此為對象，依空間指數（R）擬合試點平均和完成試驗程序參試品種（包括對照“周麥18”，共10 個）的趨勢產量（Yt）。

式中，Y3a表示試點3a 平均產量；K代表平均增長率（依據區域內統計數據或文獻資料取得這里取1?90%）。趨勢產量直線回歸擬合方程，詳見表1。

表1 趨勢產量直線回歸擬合方程

以相對氣象產量（Yw）表征產量波動。

式中Yi表示試點和完成試驗程序參試品種實際產量。

采用直線相關法分析逐月氣溫、降水量、日照時數和空氣濕度與相對氣象產量的關系，并對相關系數進行顯著性檢驗（P＜0?10 表示弱相關，P＜0?05 表示顯著相關，P＜0?01 表示極顯著相關）。

以月為時間段，選取與多數品種相對氣象產量相關（P＜0?1）的氣溫指標，逐步回歸建立試點氣象產量與氣溫的多元回歸關系，用F檢驗法進行顯著性檢驗，判定影響氣象產量的主要氣溫指標；添加與多數品種相對氣象產量相關（P＜0?1）的空氣濕度、降水量、日照時數，建立試點氣象產量與氣象因子的多元回歸關系，判定逐月主要氣象限制因子。

2 結果與分析

2.1 黃淮南片小麥生長期氣候特征

黃淮南片小麥生長期氣候條件，見表2。

表2 黃淮南片2017～2020 年小麥生長期氣候條件

黃淮南片小麥一般10 月中旬播種，翌年6月上旬收獲。2017～2018 年、2018～2019 年和2019～2020 年3 個生產周期67 點次平均，10 月至 翌 年5 月 平 均 氣 溫1?2～22?2℃，高 平5?4～27?9℃， 低 平-2?1～16?9℃， 月 均 溫 差7?6～11?0℃，最高氣溫13?2～36?0℃，最低氣溫-7?8～10?7℃；空氣濕度61?5%～70?3%，降水量13?8～54?9 mm，日照時數92?4～203?0 h。最低氣溫、降水量變異系數（CV）大。6 個氣溫指標均以5 月最高（大），1 月最低（小），呈開口向上拋物線變化趨勢，冬季變異系數較大。

據豐樂-新世紀聯合體黃淮南片小麥區域試驗總結：

2017～2018 年，小麥從播種到收獲，經歷了遲播、干旱、低溫冷害、陰雨寡照、雨后高溫等災害性天氣的考驗，經過了白粉病、葉（條）銹病、赤霉病等病害的侵襲，品種優劣俱見。產量三要素明顯下降，較常年減產約30%，是近十年來產量最低的一年。2017 年9 月至10 月18 日，一直陰雨，前茬收獲、整地播種較常年推遲15 d。2018 年4 月4 日出現劇烈降溫過程，發生大面積低溫冷害（試點平均4 月上旬最低氣溫1?3℃），生產上種植的所有品種都受到不同程度凍害，不孕小穗大量增加，有效穗、穗粒數減少。5 月5 日～25 日持續20 d 的降雨和低溫寡照，導致灌漿時斷時續。5 月25 日雨停，28 日氣溫迅速回彈到32?6℃，出現高溫逼熟。

2018～2019 年氣象因素利于小麥的生長發育，產量三要素均增加明顯，品種產量潛力得以發揮，中強筋品種表現尤為明顯，耐旱、耐熱性不足的品種千粒重略降，生產上大面積出現9750 kg/hm2以上的高產典型。

2019～2020 年小麥生育期間的氣候條件利弊各半。冬季凍害較輕，春季凍害中等發生，倒伏發生較輕，條銹病中等偏重發生，葉銹病和白粉病中度發生，其他病害輕。產量較去年略減產，有效穗數略增，穗粒數減少，千粒重與常年持平。3 月及4 月上中旬氣溫反復無常，4 月上旬最低氣溫試點平均3?2℃，一些抗寒差的品種表現為部分小穗不實或缺粒。開花期溫度較低，部分敏感品種出現開穎現象，花粉敗育，造成缺粒。

2.2 氣象因子對黃淮南片小麥產量的影響

2.2.1 氣溫分析表明10 月平均氣溫、高平、月均溫差與相對氣象產量弱至極顯著正相關，相關系數高平、月均溫差為主導因子。11 月月均溫差、最高氣溫與相對氣象產量極顯著負相關，相關系數＜Th，均為主導因子。12 月平均氣溫、高平、月均溫差、最低氣溫與相對氣象產量負相關，相關系數高平、最低氣溫為主導因子。1 月平均氣溫、高平、低平、最高氣溫、最低氣溫與相對氣象產量顯著至極顯著正相關，相關系數最高氣溫、高平是主導因子。相對氣象產量與2 月高平、月均溫差、最高氣溫顯著至極顯著負相關，與最低氣溫極顯著正相關，最高氣溫、最低氣溫為主導因子。相對氣象產量與3 月低平、最高氣溫負相關，與最低氣溫正相關，其中最高氣溫相關性達極顯著水平，為主導因子。相對氣象產量與4月高平顯著至極顯著負相關，與最低氣溫極顯著正相關，都是主導因子。5 月最高氣溫、月均溫差與相對氣象產量顯著至極顯著正相關，最高氣溫為主導因子（表3 和表4）。

表3 氣溫與相對氣象產量的相關系數

表4 試點氣象產量氣溫主導因子

2.2.2 空氣濕度相關分析表明，相對氣象產量與10 月、翌年3 月和5 月空氣濕度顯著至極顯著負相關，與11 月、12 月和翌年2 月空氣濕度弱至極顯著正相關（表5）。3 月空氣濕度大，易引發紋枯病侵染；5 月空氣濕度大，易造成銹病、白粉病流行。

表5 空氣濕度與氣象產量的相關系數

2.2.3 降水量相關分析表明，相對氣象產量與10 月、3 月和5 月降水量弱至極顯著負相關，與11 月、12 月降水量極顯著正相關（表6）。

表6 降水量與相對氣象產量的相關系數

2.2.4 日照時數相關分析表明，相對氣象產量與10 月日照時數顯著至極顯著正相關，與11 月、12 月和翌年2 月日照時數極顯著負相關（表7）。

表7 日照時數與相對氣象產量的相關系數

2.3 不同階段試點產量限制因子

2.3.1 冬前10 月試點產量限制因子是高平、空氣濕度和降水量，日最高氣溫持續偏高、空氣干燥和適當的降水對整地、播種、出苗有利。2017 年9 月至10 月18 日陰雨連綿，導致播期推遲15 d 左右。

11 月限制因子是降水量和日照時數，一定的降水和較少的日照，對保證齊苗和苗期生長有利[6]。12 月限制因子是月均溫差、最低氣溫和日照時數。最低氣溫低于0℃，有利于抗寒鍛煉，提前完成春化作用。苗后冬前需要較多的降水和較少的日照時數（表8）。

表8 試點氣象產量主要限制氣候因子

2.3.2 越冬期1 月限制因子是高平和最高氣溫，溫度過低不利于小麥的安全越冬，這主要與該區域的生態特點和品種選擇有關。2 月限制因子是最高氣溫、最低氣溫和日照時數。最高氣溫較低、最低氣溫較高、日照時數較少，對穗分化延長有利。

2.3.3 返青—抽穗開花3 月限制因子是最高溫度和空氣濕度，4 月限制因子是高平和最低氣溫。溫度增加對產量形成的影響較為突出，這與該時期小麥的生長發育特性有關。4 月上旬黃淮南片小麥正處在雌雄蕊原基分化期至藥隔期，對低溫十分敏感，易發生低溫冷害。

2.3.4 灌漿期5 月限制因子是降水量，過多的降水不利于灌漿。若遇伴有大風的強對流天氣，還會導致小麥倒伏。

3 討論與結論

極端氣溫是制約小麥生長發育的關鍵因素。試點氣象產量氣溫主導因子顯示：5 個月（11 月、翌年1～3 月和5 月）的最高氣溫、3 個月（12 月、翌年2 月和4 月）的最低氣溫、3 個月（10～12 月）的月均溫差和3 個月（10 月、翌年1 月和4 月）的高平共同影響小麥的生長發育，而均溫、低平對產量的影響較小，日最高氣溫、極端最低氣溫對產量的影響較大。試點氣象產量主要限制因子18個月度指標10 個是氣溫，反映了黃淮南片冬小麥產量一定程度上主要受極端氣溫的限制。全球氣候變暖背景下，中國北部冬小麥遭受低溫凍害的影響整體減弱，但由于氣候變化的不穩定性增加，小麥越冬期更易遭遇中度至重度凍害。王妍等[2]研究表明，小麥生長發育全過程受溫差的影響最大，溫差不僅是播種至出苗、拔節至成熟期影響最大的氣象因子，且對出苗至拔節期的影響也較大；冬前和越冬期負積溫是對產量影響最大的氣象因子。吳冰潔等[3]研究表明，華北平原小麥冬前限制因子是氣溫日較差，拔節至開花階段主要為最低氣溫和氣溫日較差。劉淑云等[4]研究表明，魯西南10 月至翌年5 月平均氣溫和氣象產量正相關。代立芹等[6]研究表明，河北北部麥區氣象產量主要受冬前分蘗期、越冬期、起身至拔節期、開花至成熟期平均氣溫影響。

水分是制約小麥生長發育的關鍵因素之一。降水不僅影響適期適墑播種和壯苗培育，還影響灌漿。王妍等[2]研究表明，返青至拔節期降水量對氣象產量的影響最大。吳冰潔等[3]研究表明，華北平原冬前對小麥氣象產量影響最大的氣象因子為降水和氣溫日較差，越冬期對氣象產量影響最主要的因子是降水量。

冬前和2 月日照時數較少有利于產量提高。吳冰潔等[3]研究表明，返青至拔節階段日照時數每增加1 h，河南西南部、山東濱州、煙臺和河北邯鄲的氣象產量減少108～215 kg/hm2。

氣象因子對氣象產量影響程度表現為最低氣溫＞最高氣溫＞高平＞日照時數＞降水量＞空氣濕度＞月均溫差。隨著小麥生育進程推移，影響氣象因子數逐步減少。10 月、翌年3 月空氣濕度較低有利于產量提高。王妍等[2]研究表明，影響安徽、河北、河南冬小麥氣象產量的關鍵生育期為播種至分蘗期，播種至分蘗期氣象因子對江蘇小麥氣象產量影響較大。