洛陽冬小麥干熱風災害特征及災損評估

朱學玲 徐延紅

摘要 根據冬小麥干熱風的國家氣象行業標準，利用洛陽市9個縣（區）觀測站1961—2020年氣象觀測資料，統計分析冬小麥干熱風的時空變化特征；確定氣象要素對氣象產量的影響，分離不同時段的氣象產量，構建產量模型，評估干熱風災害對產量的影響。結果表明，干熱風災害平均每年發生1.5 d，發生天數總體上是降低的，但是近20年來又呈現增加趨勢，新安、孟津、宜陽是洛陽市干熱風災害高發區。對比干熱風災害發生的氣象要素，溫度條件是制約洛陽市干熱風形成的最主要的氣象因子。災損評估表明，干熱風災害造成小麥減產率在1.28%～8.66%，平均為4.63%。

關鍵詞 干熱風；變化特征；災損評估；冬小麥

中圖分類號 S 162? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2023）12-0185-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.12.042

Characteristics and Damage Assessment of Dry-hot Wind Disasters in Winter Wheat in Luoyang

ZHU Xue-ling1，XU Yan-hong2

（1.Luoyang Meteorological Bureau， Luoyang，Henan 471000;2.Rudong County agriculture and Forestry Science and Technology Information Station，Rudong，Jiangsu 226300）

Abstract According to the national meteorological industry standards for dry-hot wind in winter wheat， the temporal and spatial variation characteristics of dry-hot wind in winter wheat were statistically analyzed using meteorological observation data from 9 counties （districts） in Luoyang City from 1961 to 2020.The impact of meteorological factors on meteorological yield was determined， the meteorological yield at different periods was separated， yield models were constructed， and the impact of dry-hot wind disasters on yield was evaluated. The results showed that the dry-hot wind disasters occurred on average 1.5 days per year， and the number of days on the whole decreased， but in the recent 20 years， the days increased. Xinan， Mengjin and Yiyang were the high-risk areas of dry-hot wind disasters in Luoyang City. Comparing the meteorological factors of dry-hot wind disasters， temperature conditions were the most important meteorological factors that restrict the formation of dry-hot wind in Luoyang City. The damage assessment showed that the dry-hot wind disaster caused the wheat yield to fall between 1.28% and 8.66%， with an average of 4.63%.

Key words Dry-hot wind;Change characteristics;Damage assessment;Winter wheat

作者簡介 朱學玲（1964—），女，河南洛寧人，高級工程師，從事農業氣象業務服務與科研工作。

收稿日期 2022-10-08；修回日期 2022-11-01

干熱風是指冬小麥灌漿期高溫、低濕并伴有較大風速的農業氣象災害。干熱風天氣出現對小麥產量和品質的影響很大［1-2］。準確及時的干熱風監測預警，可以抵御災害，最大程度降低災害所造成的經濟損失；而研究時空分布特征是建立農業氣象災害監測預警模型、提供準確及時的監測預警最基本的前提基礎［3-5］。

目前，諸多學者對干熱風的基本特征、變化規律、成因等進行了大量的研究，也取得了豐碩的研究成果。楊霏云等［6-11］對干熱風發生發展規律進行了分析；尤鳳春等［12］利用氣溫、濕度、風速及500 hPa高度場資料，對河北省冬麥區干熱風成因進行分析；張翠英等［13］依據干熱風發生日數與前期氣象要素的關系，建立了干熱風發生日數預測模型；王春乙等［14］依據氣象災害發生機理及區域環境特征，構建了冬小麥干旱和干熱風綜合風險評估模型；張志紅等［15］通過開展干熱風氣象條件人工模擬，對比觀測干熱風對作物生理生態性狀的影響；史印山等［16］研究認為隨著干熱風出現日數的逐漸增加，小麥千粒重呈下降趨勢。

這些研究對干熱風的認識和了解起到了較大的促進作用，但農業氣象災害的局地性特征較為明顯，同一種災害在不同地區變化趨勢不盡相同。洛陽十年九旱，土壤墑情較差，若出現干熱風天氣，將加速植株蒸騰，破壞植株水分平衡，對小麥灌漿生長極為不利。筆者利用1961—2020年的氣象觀測資料，對干熱風時空分布特征、變化規律及對產量的影響進行分析，對做好干熱風災害評估、冬小麥產量預報和防災減災具有重要意義。

1 資料與方法

1.1 資料選取

氣象資料為1961—2020年洛陽市9縣（區）氣象觀測站逐日最高氣溫、14：00相對濕度和14：00風速氣象觀測資料；小麥實際產量為洛陽市統計局資料。洛陽市冬小麥生長5月份為灌漿期，為了充分揭示干熱風對小麥灌漿期的影響，選取每年5月份的氣象資料進行統計分析。

1.2 干熱風指標

干熱風一般發生在小麥灌漿期，氣象指標選用中華人民共和國氣象行業標準（QX/T 82—2007）規定的相應等級（表1），以日最高氣溫、14：00相對濕度、14：00風速為主要因子。

1.3 干熱風災損評估模型

1.3.1 產量模擬。建立基于氣候適宜度指數的產量

模擬模型［18］：

Y=Yt+YW1+YW2+ε

式中，Y為歷史產量（kg/hm2）；Yt為趨勢產量（kg/hm2）；YW1為上一年10月份至翌年4月份的氣象條件對氣象產量的影響（kg/hm2）；YW2為5月份氣象條件對氣象產量的影響（kg/hm2）；ε為隨機因素所造成的誤差，在此忽略不計。

1.3.2 災損評估。

按照小麥生產的氣象條件，發生干熱風的實測產量比5月份未受災的正常預計產量的減產百分比為［18］：

Yd=（Y0-Y）/Y0×100%

式中，Yd為干熱風災害所造成的實際產量損失占不受干熱風影響（即上一年10月份至翌年4月份的氣象條件和正常投入應得到的產量）的百分比；Y0為5月份未受干熱風災害的正常預計產量；Y為發生干熱風后的實測產量。

2 結果與分析

2.1 干熱風的時空變化特征

2.1.1 干熱風日數的年際變化。

近60年來全市干熱風平均每年發生1.5 d，最大值為4.9 d（2007年），其中新安縣該年干熱風出現天數為10 d，嵩縣干熱風出現了9 d，孟津縣、汝陽縣各出現了6 d；1977、1985、1998、2005年全市各縣均無干熱風發生。干熱風主要集中在5月中、下旬，占年總次數的86%，其中5月中旬的干熱風發生頻率為29%，這期間正是小麥乳熟、灌漿期，受其影響，冬小麥麥粒干秕、皮白、腹溝深；5月下旬小麥已進入乳熟后期，旱地開始陸續收獲，干熱風對其產量影響不太大。

由圖1可見，2010年以前輕干熱風日數、重干熱風日數和總干熱風日數變化規律一致，先減小后增大；最大值在20世紀60年代，最小值在80年代，輕干熱風遞減速率大于重干熱風，20世紀80年代后均呈緩慢增加的趨勢。2010年后，輕干熱風、總干熱風日數有減小的趨勢，重干熱風仍處于增加的趨勢。氣候變化背景下，干熱風發生日數整體上趨于減小，但最近的20年又有所反彈。突變檢驗分析表明，干熱風總日數在1973年前后出現了不顯著的遞減突變，而后1999年前后呈不顯著的遞增突變，2007年出現了遞減突變。

2.1.2 干熱風日數的空間分布。

將各站點年均干熱風日數按其所在的經緯度，在ArcGIS 中以反距離權重法（IDW）進行插值，得到洛陽市年均干熱風日數分布圖（圖2）。從圖2可以看出，干熱風總的發生規律是南少北多，新安、孟津、宜陽是洛陽市干熱風高發區，平均每年發生2.3 d；伊川、汝陽、嵩縣、偃師次之，平均每年發生1.1～1.8 d；西南山區洛寧、欒川則發生較輕，平均每年發生0.5 d。

2.1.3 干熱風災害的氣象要素分析。

按照干熱風災害的氣象指標分別對小麥灌漿期日最高氣溫≥32 ℃、14：00相對濕度≤30%、14：00風速≥3 m/s的日數進行統計、分析，并計算概率，結果如圖3所示。日最高氣溫≥32 ℃的概率為0.03～0.19，呈東北高、西南低的趨勢。相對濕度≤30%的概率為0.19～0.31，概率值在區域分布上差異不大，變異系數為0.13，低于溫度和風速（變異系數分別為0.33、0.26）。風速≥3 m/s 的概率為0.26～0.56，孟津、新安、宜陽較高，嵩縣、洛寧一線較低。這些氣象要素的共同變化決定了洛陽市冬小麥干熱風災害的時空格局。

對比溫、濕、風三要素，風速條件容易達到，其次是相對濕度，最后是溫度，三者的概率分別為0.49、0.27、0.15。將三要素分別與干熱風發生日數進行相關分析，發現干熱風日數與溫度概率的相關性最大，相關系數達0.86，相對濕度次之，相關系數為0.72，風速概率與干熱風日數的相關系數為0.45，三者的相關系數均通過0.01水平顯著性檢驗。可見溫度條件是制約干熱風發生日數的最主要氣象因子。

2.2 干熱風災損評估

將冬小麥產量分離為趨勢產量與氣象產量之和，該研究中趨勢產量用5日滑動平均法擬合；氣象產量通過進行氣象要素溫度、光照、降水的相關分析，建立擬合方程。對比冬小麥實測產量與模擬產量的結果，方程擬合準確率為92.2%，說明構建的模型可以反映氣象條件對產量的影響。

按照上一年10月份至翌年4月份的氣象條件，預計未發生干熱風災害的小麥產量，選擇干熱風災害嚴重年份，將實測產量與正常投入應得到的產量比較，計算減產百分比，結果如表2所示。從表2可以看出，干熱風危害下，小麥減產率在1.28%～8.66%，平均減產率為4.63%。

3 結論與討論

近60年來洛陽市冬小麥干熱風平均每年發生1.5 d，從發生時段來看，干熱風主要集中在5月中、下旬。

氣候變化背景下，干熱風發生日數整體上趨于減弱，但最近的20年又有所反彈。突變檢驗分析表明，干熱風總日數在1973年前后出現了不顯著的遞減突變，而后1999年前后呈不顯著的遞增突變，2007年出現了遞減突變。新安、孟津、宜陽是洛陽市干熱風高發區，洛寧、欒川較輕發生。從干熱風發生的氣象要素來看，溫度是制約干熱風災害形成的最主要氣象因子。

根據光、溫、水氣象要素，構建冬小麥自播種至灌漿期（上一年10月份至翌年4月份）的氣象產量統計模型，結合趨勢產量，預計未發生干熱風災害的冬小麥產量。在干熱風嚴重年份，對比干熱風災害發生后的實際產量與正常投入應得到的產量，發現干熱風災害造成小麥減產率在1.28%～8.66%，平均為4.63%。

在干熱風災損評估中，理想認為小麥生長后期僅受干熱風危害，而實際生產過程中，還應包括病蟲害、干旱、冰雹、大風倒伏等災害造成的產量損失，由于資料的不足以及方法的欠缺，該研究中未能把這些災害的損失一一區別開來，統認為是干熱風影響，與實際情況存在偏差。

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