寧夏春小麥干熱風變化特征與影響因素分析及預測

李鑫龍,譚軍利,2,3,董立霞,王西娜

(1.寧夏大學土木與水利工程學院,寧夏 銀川 750021;2.旱區現代農業水資源高效利用教育部工程研究中心,寧夏 銀川 750021;3.寧夏節水灌溉與水資源調控工程技術研究中心,寧夏 銀川 750021;4. 寧夏大學農學院,寧夏 銀川 750021)

寧夏位于中國西北內陸,屬典型大陸性氣候,最南端的六盤山區屬半濕潤區,衛寧平原以北屬干旱區,其他地區為半干旱區。小麥是寧夏灌區重要的糧食作物之一,寧夏地區小麥產量達34.6萬t,占糧食總產量的9%。干熱風是造成寧夏春小麥減產甚至絕產的主要氣象災害。因此,研究寧夏干熱風災害變化特征及干熱風氣象的預測和預防是寧夏春小麥生產上亟需解決的問題。

目前,針對干熱風形成機理與變化規律取得了一定的研究成果。肖登攀等[1]認為,由于氣候變暖,中國北方春小麥物候發生了顯著變化,春小麥的開花期和成熟期提前平均1.8 d和1.7 d,而品種轉換和播種日期調整都可能是適應春小麥對氣候變暖的戰略;Zhao等[2]發現平均最高溫度對春小麥重點物候期的影響大于平均最低溫度,其次是相對濕度和太陽輻射。最不敏感的氣候因素是降水、風速和參考作物蒸散量。Ortiz等[3]提出了減緩氣候變化對小麥產量影響的方法。

在氣候變暖的背景下,我國大部分地區的干熱風天氣日數在20世紀80～90年代出現突變,近30年來總體上呈加重和擴大趨勢[4]。武萬里等[5]研究發現,1961—2004年引黃灌區春小麥干熱風次數呈增加趨勢,干熱風發生區域呈擴大趨勢;由于氣候偏暖造成干熱風影響的時段也相應提前。喇永昌等[6]通過分析寧夏地區1981—2014年小麥干熱風的時空變化,認為春小麥干熱風日數呈上升趨勢,在1995年發生突變,干熱風天氣過程在2008年之前呈擴大趨勢,之后呈減小趨勢。劉靜等[7]提出了春小麥青枯型干熱風發生的氣象指標,以及適時播種、化學制劑處理、適量灌水等農業防御措施。上述研究對干熱風對小麥籽粒影響的類型與指標、形成原因、防御技術與應對策略等方面均具有指導作用[8-9]。然而,針對寧夏不同地區干熱風發生的時空變化規律以及熱風氣象的預測研究仍顯不足。

本研究利用近40年的氣象資料,結合寧夏不同地區春小麥生長周期,選取春小麥受干熱風天氣影響的關鍵生育期時段,依據干熱風氣象災害標準,統計分析寧夏不同區域干熱風的時空變化規律,構建了各地區基于氣象因子的干熱風天數預報模型,以期為區域性春小麥高產穩產與干熱風氣象災害的預防和預報提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

根據地貌、氣候、植被和農業生產類型來看,寧夏可劃分為三大農業生態類型區,即引黃灌區、中部干旱區和南部山區,見圖1(見286頁)。本文統計了寧夏春小麥主要種植區12個氣象站(表1)1980—2019年春小麥生長發育期平均氣溫T、最高氣溫Tm、平均相對濕度F、最小相對濕度Fn、平均風速U、平均日照時數S、累積降水量R等氣象數據,并依據干熱風氣象災害標準整理了寧夏各地區干熱風過程及年型。氣象數據來源于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn)。

圖1 寧夏農業生態區分布Fig.1 Distribution of agro-ecological regions in Ningxia

表1 寧夏各氣象站站點及經緯度信息Table 1 Meteorological stations and latitude and longitude information in Ningxia

表2 寧夏各地區春小麥生育期(m-d)Table 2 Growth period of spring wheat in various regions of Ningxia

1.2 干熱風判別標準

根據于培彥、雷水玲等的研究[10-11],寧夏灌區干熱風多發生在6月中旬—7月中旬之間,干熱風致使小麥的揚花、成熟期提前、生育期縮短,灌漿中后期至籽粒成熟前期受危害更重,導致產量降低。早期國內對干熱風的研究形成了普遍流行的“三三”制指標[12-13];在此基礎上,劉靜等[14-15]運用產量逐級分離模擬、聚類分析等統計學方法,確定了寧夏引黃灌區春小麥干熱風、雨后青枯型災害等級判別指標。

依據寧夏干熱風氣候特點及危害實質,確定干熱風指標為:春小麥揚花期、乳熟中后期至蠟熟期,當日最高氣溫Tm≥32℃、14∶00相對濕度r14≤30%、風速v14≥2 m·s-1,確定為一個輕型干熱風日;若Tm≥34℃,r14≤25%,v14≥3 m·s-1,則確定為1個重型干熱風日。干熱風日數為輕型干熱風日數與重型干熱風日數的總和。若連續出現2 d以上輕型干熱風日、出現1 d重型干熱風日或連續2 d 一重一輕型干熱風日為1次輕干熱風過程,若輕型干熱風日持續4 d以上,或連續2 d重型干熱風日為1次重干熱風過程。在1次干熱風過程中有不連續2 d重干熱風日,或一重二輕干熱風日也為1次重干熱風過程。干熱風天氣過程次數為重干熱風過程和輕干熱風過程的次數總和。1次降雨過程累積降水量R≥7 mm,雨后2～3 d內最高氣溫Tm≥29℃,則為1次輕度青干過程。若1次降雨過程累積降水量R≥20 mm,雨后2～3 d內最高氣溫Tm≥32℃,記為1次重度雨后青枯型過程。

1.3 寧夏各地區春小麥生育期劃分

資料來源于寧夏各氣象站點已觀測記錄的春小麥生育期資料,經匯總和加權平均,給出一個經驗性確值,便于各農業生態區和各年代間進行分析比較,同時也能較好反映當地春小麥生長實際情況。

1.4 數據處理

Mann-Kendall非參數檢驗法被廣泛應用于氣候、水文分析中,它具有不要求樣本遵從一定的分布、也不受少數異常值干擾的優點,更適用于時間序列變化分析[16-18]。

本文采用MK檢驗方法檢驗各地區干熱風天數變化趨勢并判定突變點,在MK突變檢驗曲線中,若UF(k)(順序秩序列統計量)在臨界區間內變化,說明這組時間序列變化不明顯;若UF(k)曲線在臨界區間之外,則說明這組時間序列具有明顯的增長或下降趨勢[19]。采用GIS分析方法分析干熱風空間分布特征及變化規律;利用反距離權重空間插值法對寧夏地區年均干熱風天數擬合,同時利用國家地理空間數據云下載的DEM高程數據進行空間插值分析干熱風發生與海拔高程的關系;用Pearson’s相關性分析方法分析干熱風的影響因素,用多元回歸方程方法構建干熱風預測模型。

2 結果與分析

2.1 寧夏干熱風空間變化特征分析

根據整理的數據發現,寧夏地區12個氣象站點40年的春小麥灌漿期內共計發生干熱風天氣1 486 d,其中重型干熱風天氣213 d,干熱風氣象過程415次(其中重型干熱風氣象過程33次)。寧夏各地區干熱風天數變化差異較大,其中引黃灌區北部的惠農、陶樂以及中部干旱區的中寧、同心發生干熱風的天數較多,總天數在200 d左右,也是輕重型干熱風氣象過程出現最頻繁的地區,總數在60 d左右,其中同心40年總干熱風天數達到了276 d,年均6.9 d,干熱風氣象過程共出現97次,年均2.4次;而南部山區海源、固原受干熱風天氣影響較小,西吉、六盤山甚至沒有干熱風出現。從干熱風年型來看,輕型以上干熱風年在同心地區每2.4年一遇,中寧、陶樂、惠農地區每3年一遇,吳忠、銀川、鹽池地區每4年一遇,中衛地區每5.7年一遇(圖2)。對各氣象站干熱風年均天數與通過國家地理信息系統得到的寧夏DEM海拔高程數據進行空間插值分析,對比發現年均干熱風天數的分布受海拔因素影響較大,高海拔地區年均干熱風天數較少;年均干熱風天數較多的區域集中于低海拔的環山區(圖3)。

注:等值線數字表示年均干熱風天數,下同。Note: Contour numbers represent the average number of dry-hot wind days per year. The same below.圖3 寧夏地區DEM數據海拔圖及干熱風年均天數GIS統計圖Fig.3 Elevation map of DEM data and GIS statistic map of annual average days of dry-hot wind in Ningxia

分析寧夏地區干熱風空間變化(圖4,見289頁),發現中寧、中衛、銀川、惠農和同心地區干熱風天數呈增加趨勢,陶樂、鹽池、吳忠地區干熱風天數近年來有減少的趨勢;干熱風影響最大的地區逐漸從北部地區轉移到中部地區,但影響范圍逐漸擴大,說明干熱風總體分布情況在空間區域上有范圍擴大和重心逐漸南移的趨勢,也就是說,由于受氣候變暖的影響,北方地區春小麥種植受干熱風影響的范圍有逐漸擴大的趨勢,這與黃峰等[20]研究結論大致相同。

圖4 1990、1995、1997、2000、2001、2005、2008、2010、2017年寧夏地區干熱風天數統計圖Fig.4 Statistics of dry-hot wind days in Ningxia in 1990, 1995, 1997, 2000, 2001, 2005, 2008, 2010 and 2017

2.2 寧夏干熱風時間變化特征分析

從圖5A可以看出,全區站均干熱風天數極值出現在2008年,為9.1 d,變化幅度較大,但總體上呈波動上升的趨勢。利用Man-Kendall檢驗原理檢驗變化趨勢,通過了可信度99%的顯著性檢驗。用MK突變檢驗方法做進一步檢驗,得到UF(k)和UB(k)統計量曲線情況見圖5B,表明近20年內全區站均干熱風天數總體呈上升趨勢,UF值在2001—2020年內超越了臨界值,通過了可信度95%的顯著性檢驗(U0.05=1.96),兩條曲線交點位于1993年,在臨界值之間,即干熱風天數站均變化的時間突變點出現在1993年。

圖5 寧夏地區站均干熱風變化趨勢及MK統計量曲線Fig.5 Variation trend and MK statistic curve of station average dry-hot wind in Ningxia

具體對各個氣象站進行分析,得到各站點的Z值(表3),可以看出各氣象站MK統計量Z值基本都大于0,說明各站干熱風天數均有增加趨勢,在中衛出現高值中心,達到了4.24,惠農、銀川、中衛、中寧、同心5站Z值大于1.96,增長趨勢較為明顯,吳忠、陶樂、鹽池三站呈不明顯的增加趨勢。

表3 Man-Kendall干熱風天數變化趨勢檢驗Table 3 Man-Kendall dry-hot wind days change trend test

從圖6(A、C、D、F、H)可知,同心、中寧、中衛、銀川、惠農地區干熱風天數M-K檢測順序統計曲線UF統計值分別在1986年、1990年、1995年、1991年、1990年后呈上升趨勢,分別在2005、2002、2006、2005、2002年超過臨界值1.96,存在顯著性增加趨勢。甚至中衛地區2010—2014、2016—2019年內超臨界值2.58,存在極顯著增加趨勢,UF曲線和UB曲線在臨界線之間分別交于1999、1996、2002、1997、1995年。反映出上述地區干熱風天數呈增加趨勢,分別在1999、1996、2002、1997、1995年發生突變。由圖6B可知鹽池地區干熱風天數M-K檢測順序統計曲線UF統計值在1990—2009年呈增加趨勢,在1980—1990年、2009—2019年呈減少趨勢,但未通過顯著性檢驗臨界線,也未檢測出突變特征。由圖6E、G可知,陶樂、吳忠地區干熱風天數M-K檢測順序統計曲線UF值在1980—1990、2003—2019年和2004—2019年內呈減少趨勢,在1990—2003年和1990—2004年內呈增加趨勢,均未檢驗出突變特征。

圖6 8個氣象站干熱風天數M-K突變檢驗圖Fig.6 M-K mutation test map for the number of dry-hot wind days at 8 meteorological stations

2.3 寧夏干熱風影響因素分析

通過整理40年各氣象站小麥灌漿期內的發生干熱風時平均氣溫T、最高氣溫Tm、平均相對濕度F、最小相對濕度Fn、平均風速U、平均日照時數S、累積降水量R,用Pearson’s相關分析方法分析影響因素與干熱風天數的相關性。從圖7可以看出,干熱風天數與這7個氣象因素之間存在極顯著相關性(P<0.01)。其中干熱風發生天數(HD)與T、Tm、U、S呈正相關,其中與Tm的相關系數最大;與F、Fn和R呈負相關,其中與F的相關系數絕對值最大。這說明寧夏影響干熱風天數的因素中Tm和F影響程度最大。R與高溫低濕型干熱風天氣呈顯著負相關,日照時長和平均風速的影響程度居中,屬于中度相關,這與干熱風的判別標準也比較一致。類似地,分析雨后青枯型干熱風的影響因素,發現T、Tm、R的影響最為顯著。

2.4 基于多元線性回歸方程對干熱風災害的分析預測

以干熱風天數(HD)為因變量,T、Tm、F、Fn、U、S與R為自變量,進行最優尺度回歸分析,得到的結果如表4所示,表明在5%置信度下,T、Fn、R因素對模型的影響并不顯著,Tm、F、U和S對模型均有顯著統計學意義。對干熱風天數的影響具有統計學意義。經檢驗,這些變量間不存在共線性問題,說明可以進行多元回歸分析。

表4 最優尺度回歸分析系數Table 4 Optimal-scale regression analysis coefficients

擬合的回歸方程如下:

HD=-33.107+1.077Tm-0.089F+1.967U

(R2=0.594)

模型顯著性的檢驗:F=128.641,P<0.001,R2值說明在本模型中Tm、F、U這3個因子能解釋干熱風天數變化的59.4%。

應用此回歸方程對惠農、銀川、中衛地區40年實測數據中各隨機抽取10年數據進行檢驗,發現得到的結果與實際值偏差最大不超過3.9 d;80.14%的樣本偏差值不超過2 d,說明該方程可以有效判斷寧夏地區干熱風天數與氣象因素之間的關系,再分別對各個地區數據樣本做相同處理,得到的回歸方程模型系數及對模型的評價結果如表5所示,其中對中部干旱區的擬合效果最好,在全區層面上模型擬合的精度有所下降,但在合理范圍內。

表5 各地區回歸方程模型擬合系數及評價結果Table 5 Regression equation model fitting coefficients and evaluation results in Ningixa

3 討 論

3.1 寧夏灌區春小麥干熱風時空變化分析

本文結果表明寧夏地區干熱風在20世紀90年代末至21世紀初影響最為嚴重,整體上呈增加趨勢,發生最頻繁的地區是中部干旱區,最不頻繁的是南部山區;其中同心近40年總干熱風天數達到了276 d,年均6.9 d,干熱風氣象過程共出現97次,年均2.4次;受干熱風天氣影響的區域范圍呈擴大趨勢,這與武萬里[5]、喇永昌[6]等的研究結果是一致的,但本研究發現鹽池、陶樂、銀川、吳忠等部分地區近年來干熱風天數呈下降趨勢,且干熱風發生的重心從寧夏北部地區逐漸轉移至中部地區,對比發現,北部地區惠農陶樂一帶以及中部地區中寧同心一帶受干熱風影響大;同心與海源在海拔高度上差距較大,干熱風影響程度差異也大,分析發現干熱風氣象情況受海拔因素影響大,海拔較高的南部山區幾乎沒有受到干熱風氣象影響;而同心縣由于其周邊四面環山,從東南方向來的暖濕氣流不容易進入同心地區形成降雨,又由于該地區毗鄰沙漠,且河流湖泊較少,難以達到氣候調節的作用,來自沙漠地區的熱風不容易消散[21],此類地區受干熱風的影響較為嚴重。

分析上述現象出現的原因,寧夏地區春小麥干熱風空間分布特征由于受氣候變暖影響,近年來呈整體范圍擴大、重心南移的趨勢,高溫期出現時間逐步提前,可利用的熱量資源呈極顯著增加趨勢,武萬里等[5]研究認為,造成寧夏灌區干熱風次數顯著增加的原因是氣溫升高,而高海拔地區不易形成持續性高溫天氣,減緩了干熱風的影響,通過對不同省份的干熱風年際變化的研究也得出了相似的結論[22-27]。此外,春小麥生長季內引黃灌區的日照時數值均為最大,南部山區始終為低值區,近年來呈顯著增加趨勢,降水量空間分布不均,南部山區降水量相對較高,引黃灌區和中部干旱帶降水較少,這導致寧夏春小麥干旱高發區在引黃灌區和中部干旱區,南部山區干旱風險低。因此春小麥干熱風發生風險表現為引黃灌區>中部干旱區>南部山區,重度干熱風主要發生在引黃灌區和中部干旱區小部。

而近年來寧夏部分地區干熱風天數呈波動下降趨勢,喇永昌等[6]研究認為,這主要與這些地區多年大規模植樹造林、綠化治沙等改善環境有關。良好的生態環境對氣候災害起著一定的控制作用,例如賀蘭山攔截著西伯利亞寒流的東進,阻止著騰格里沙漠的東侵,阻斷了沙塵東進的西部通道[28],背靠賀蘭山的寧夏平原地區相對于沙漠地區干熱風氣象發生頻率就相對較少。趙娜等[29]研究認為,人為改善環境也可以有效減少干熱風天氣的影響。隨著生態環境的改善問題不斷地被重視起來,銀川、吳忠、鹽池等地區2015—2019年土地綠化程度逐漸增高[30],在連續干旱氣候下進行人工降雨調控,植被覆蓋、水土保持和荒漠化治理取得明顯成效,環境質量處于較好水平,上述地區近年來干熱風出現的頻率和等級均有所下降,但寧夏偏北部地區和中部干旱區的生態治理任務仍然艱巨[31]。在實際生產生活中,在遇到大范圍極端干旱天氣出現時,可采用火箭和飛機人工增雨短期緩解,保證糧食安全的同時保證農戶經濟效益;同時進行長期的農業氣候資源區劃、氣候變化對作物種植結構調整和水資源的影響評估[32],以此為寧夏經濟增長、環境保護和維持糧食安全穩定做出積極的貢獻。

3.2 干熱風天數影響因素擬合模型及應用模型預測

本文采用Person相關因素分析法發現,寧夏地區高溫低濕型干熱風天數的影響因素中Tm和F影響程度最大,呈顯著正相關;R與高溫低濕型干熱風天氣呈顯著負相關,與雨后青枯型干熱風天氣呈顯著正相關;U和S的影響程度居中,屬于中度相關。這與Zhao等[2]應用APSIM模型模擬春小麥生育期,發現平均最高氣溫對春小麥關鍵物候期的影響大于平均最低溫度,其次是相對濕度。最不敏感的氣候因素是降水量、風速的結論基本相符。可以說明,溫度上升將導致春小麥生育期提前,尤其是在春小麥抽穗期、分蘗期極端的高溫低濕性天氣對干物質積累和發育進程的影響極大,進而影響小麥產量。這與黃峰等[20]的研究結果對比,氣暖上升、降水分布變化對春小麥發育進程產生重要影響的結論是一致的。所以干熱風整體影響范圍擴大的主要原因是氣溫的升高和降水的減少[33],但是降水變化對春麥發育進程影響較為復雜,對不同的農業區域及不同的氣象條件下的影響也不盡相同。

在研究過程中發現,單純依靠降雨量和雨后溫度來判斷雨后青枯型干熱風天氣是不夠合理的,尤其是氣候變暖的大環境影響下,干旱地區春小麥生育期高溫天氣氣溫常保持在30°左右,只要有少量降雨就會引發青枯型干熱風天氣,但是從小麥損傷機理來看,溫度的小范圍波動并不會對麥穗顆粒造成很大影響,因此在研究雨后青枯型干熱風天氣時需要將降雨量大小與雨后升溫快慢作為主要指標[34]。

本文以春小麥生育期內氣象因素為自變量、干熱風天數為因變量進行多元線性回歸分析,最終模型顯著性的檢驗:F=46.514;P<0.001,說明該方程可以有效判斷寧夏地區干熱風天數與氣象因素之間的關系。類似的,對寧夏不同農業區域進行多元回歸分析得到的回歸方程擬合度均大于70%。在實際生產生活中,可以根據不同農業區域近些年天氣的變化情況進行回歸分析,以對下一年春小麥生育期內的氣溫、相對濕度、風速進行預測,根據預測值回帶方程來對下一年干熱風天數進行預測,再結合前文介紹的寧夏地區各地區干熱風情況變化情況進行調整,達到對春小麥種植結構改變及確保糧食安全提供參考的目的。

4 結 論

1)在氣候變暖大背景下,40年來寧夏地區干熱風天氣發生范圍總體變化呈范圍逐漸擴大、重心逐漸南移的趨勢,整體上干熱風天數有顯著的增加趨勢,但部分地區近年來干熱風天數有逐漸減少的趨勢,在地域上的分布受海拔因素和地理位置影響較大。

2)各氣象站MK統計量Z值基本大于0,各站干熱風天數整體上均有增加趨勢,同心、中寧、中衛、銀川和惠農地區Z值大于1.96,增長趨勢較為明顯,吳忠、陶樂、鹽池Z值分別為0.66、0.63、0.49,表示干熱風天數整體上呈不明顯的增加趨勢。各地區時間突變點普遍出現在2000年前后。

3)寧夏地區日最高氣溫對高溫低濕型干熱風影響最大,其次是相對濕度、降雨量,風速影響相對較小,溫度變化對雨后青枯型干熱風的影響最大,其次是降雨量。

4)在氣候變化背景下,寧夏春小麥可利用熱量資源呈顯著增加趨勢。但隨著氣候變暖,寧夏春小麥受高溫和干旱脅迫的概率逐漸增加,生育期蒸散量增加,意味著受水資源限制逐漸增強。

5)春小麥干熱風發生風險表現為引黃灌區>中部干旱區>南部山區,重度干熱風主要發生在引黃灌區和中部干旱區小部部分地區。寧夏地區近年干熱風發生風險概率逐漸增加,春小麥引黃灌區災害風險最高,而南部山區災害風險最低,故在寧夏南部山區種植春小麥更合適。

6)生態環境的改善對控制干熱風災害的發生有顯著的影響,生態環境越良好的地區發生干熱風天氣的概率和等級越低,人為因素對生態環境的改善有著一定的影響,在干熱風天氣大范圍出現時可以通過人為手段進行一定程度的緩解。