2017, Vol. 25
2. 河南省气象科学研究所 郑州 450003
2. Henan Institute of Meteorological Science, Zhengzhou 450003, China
近百年来, 由于温室气体含量发生变化而引发的全球气候变暖, 已引起各国学者的广泛关注[1]。农业生产系统作为对气候变化最敏感的领域之一, 直接影响着人类生存[2]。大量研究已证实, 有观测记录以来, 我国农业生产的气候条件已发生显著变化, 农业气候资源、农业气象灾害、作物种植制度、生产潜力[3-4]等均受到一定影响。冬小麦(Triticum aestivum)是我国最重要的粮食作物之一, 深入研究冬小麦生产过程受气候变化的影响程度对于科学认识气候变化的利弊影响, 合理制定适应气候变化的措施具有重要意义。
20世纪90年代起我国陆续产生了大量关于气候变化对冬小麦生产影响的研究成果。较为一致的结论是:冬小麦生育期内, 冬春季增温趋势显著, 光能资源减少, 增温使冬小麦生育期呈缩短趋势[5-6], 尤其是拔节抽穗期提前的趋势较显著[7]。部分地区冬小麦气候生产潜力呈波动式略增趋势, 但水分因子的限制作用增大[8-10]。大部分利用作物模型与区域气候模式结合的模拟结果均表明, 气候系统将导致冬小麦在未来30~50年发生明显减产[11]。气候变化及其影响是一项系统而庞大的研究课题, 大量的研究成果使人们对气候变化对冬小麦影响的认识逐渐加深。从已有研究成果来看, 历史气候变化对冬小麦生育期的影响已基本确定, 但这种变化对生产影响的利弊及影响程度尚不确定; 未来气候变化影响下产量预估的方法相对成熟, 但在冬小麦社会产量连年增加的背景下, 历史气候变化如何影响产量在研究方法和研究结论上均有不同认识[12]。而关于冬小麦哪个生长阶段气候变化对生产影响最大、不同发育时期对气候变化如何响应、响应的机制等研究成果更不多见。本文以我国冬小麦第一主产区河南省为例, 通过数理统计与作物模拟模型相结合的分析方法, 抓住冬小麦不同生育期气候变化的主要特征, 分析气候变化对冬小麦生长进程和产量影响的关键时期, 研究不同生育期的关键影响因子, 旨在探明气候变化对冬小麦的影响规律, 为农业生产趋利避害, 科学应对气候变化提供依据。
1 数据来源与研究方法 1.1 数据来源选择河南省30个农业气象观测站为研究站点(图 1)。各站点1961—2014年冬小麦生长季的逐日最高气温、最低气温、平均气温、日照时数及降水量资料来源于河南省气象局; 各站1981—2014年的冬小麦产量资料来源于河南省统计部门, 作物发育期资料源于河南省气象局。各地区土壤资料参考《河南土壤》[13]。
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图 1 河南省30个研究站点分布图 Figure 1 Distribution of representative 30 agro-meteorological observation stations |
根据冬小麦先后经历营养生长、营养生长—生殖生长并进、生殖生长的特点, 将冬小麦生育期划分为播种—返青期、返青—抽穗期、抽穗—成熟期3个时期。
1.2.1 气候倾向率利用一元线性回归方程y=ax+b, 分别统计各代表站冬小麦不同发育时期的日平均气温均值Tave(℃)、平均日最高气温Tmax(℃)、平均日最低气温Tmin(℃)、日照时数S(h)、降水量P(mm)以及各生育时期持续天数(d)随时间的变化特征, 其中x为年份, a×10即为气候倾向率。概率水平P < 0.05和P < 0.01分别表示达到显著水平和极显著水平。
1.2.2 相对气象产量将冬小麦社会产量Y(kg∙hm-2)分解为趋势产量(kg∙hm-2)与气象产量Yw(kg∙hm-2)之和, 趋势产量的模拟采用气象行业标准[14]中推荐的直线滑动平均法, 滑动步长取11。为减少不同历史时期农业技术水平的影响, 增加气象产量序列在时间区域上的可比性, 引入相对气象产量[15]开展进一步分析, 记为a:
| $a = {Y_{\rm{w}}}/{Y_{\rm{t}}} \times 100\% $ | (1) |
采用多元线性回归法拟合相对气象产量与冬小麦不同生育时期气象要素的关系。将各要素的回归系数之和作为基数, 不同生育时段温度、日照时数的回归系数分别除以基数, 称为贡献率, 贡献率为正值时表示正影响, 为负值表示不利影响。
1.3 作物模型与情景设定采用参数修订后的DSSAT CERES-Wheat模型开展气候变化影响模拟。该模型已广泛应用于气候变化影响研究, 并被证实适用于我国冬小麦主产区[16]。在河南省选择种植品种属性略有差异, 气候特点不同的新乡、襄城、卢氏、商丘和正阳5个地区为代表站点开展作物模型模拟分析。模型模拟选用最小气象数据集, 即逐日最高气温、最低气温、降水量和太阳辐射量, 其中太阳辐射值采用FAO推荐的方法利用日照时数推算。采用各站2001—2005年观测的开花期、成熟期和实产资料, 利用GLUE模块进行模型参数调试。验证时利用1994—2000年和2006—2010年资料, 采用绝对误差(△)、归一化均方根误差(NRMSE)、一致性指数(D)[17]及模拟值与观测值的相关系数(R2)检验模型的模拟效果(表 1), 证明DSSAT CERES-Wheat模型对代表站点关键发育期模拟的相对均方根误差在2%以内, 符合度和相关系数接近于1, 产量模拟的均方根误差均小于9%, 模型适应性较好, 能够满足开展气候变化研究模拟要求。
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表1 代表站点冬小麦开花期、成熟期及产量的模拟值与观测值统计比较 Table 1 Statistical comparison between observed and simulated values for anthesis stage, maturity stage and yields of winter wheat at representative stations |
模拟情景(Ⅰ):为认清冬小麦不同生长时期对气候变化的响应差异, 将播种—返青期气象条件发生变化而其他时段不变的情景记为A, 以此类推, 分别将返青—抽穗期、抽穗—成熟期气象条件发生变化的情景记为B和C。为方便模拟分析并体现气候系统变化的连续性, 针对气候变化趋势通过显著性检验的因子, 根据其气候倾向率, 在作物模型气象数据库中修改代表站点1981—2010年的逐日气象数据文件, 气象要素按10年梯度变化, 并将30年新情景按年代划分为阶段Ⅰ、阶段Ⅱ和阶段Ⅲ。例如日最高气温的气候倾向率为n ℃·(10a)-1, 则阶段Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的日最高气温在原有基础上分别增加n ℃、2n ℃和3n ℃。
模拟情景(Ⅱ):为进一步研究冬小麦不同时期对相同气象因子变化的响应程度, 分别将3个生育时期的日最高气温、日最低气温、日照时数做相同单位的增加或减少, 重点分析产量变化及产量的波动性特征。本文以中部平原地区的襄城为例, 参考该站点气象因子的气候倾向率, 设定播种—返青、返青—抽穗、抽穗—成熟3个时期的日最高气温(A1、A2、A3)、日最低气温(B1、B2、B3) 分别增高0.5 ℃, 太阳辐射减少5%(C1、C2、C3), 共9种处理进行模拟。
两种情景相对独立, 结果不相互干扰。模拟的产量或产量要素的变化率W按公式(2) 计算:
| $W = ({Y_{\rm{s}}} - {Y_{{\rm{CK}}}})/{Y_{{\rm{CK}}}} \times 100\% $ | (2) |
式中: Ys表示某情景下模拟的产量或产量要素, YCK是利用近30年实际历史气象资料模拟的产量或产量要素的平均值。
2 结果与分析 2.1 冬小麦不同生育期气候变化特征虽然各研究站点有一定地域差异, 但冬小麦不同生育时期气候变化的趋势基本一致, 主要表现在:各时期一致增温, 尤其是Tmin显著升高, 且增温速率高于Tmax, 意味着气温日较差降低(表 2)。与其他时期相比, 返青—抽穗期温度因子的气候倾向率明显偏大, Tmin按0.591 ℃∙(10a)-1的速率升高。冬小麦各生育期日照时数一致减少, 尤其是播种—返青期日照时数极显著递减, 各站平均气候倾向率达-40.09 h∙(10a)-1, 其他时期日照时数变化不显著。因此, 研究区域冬小麦不同生长阶段气候变化的主要特征是:返青—抽穗期增温幅度最大, 且Tmax与Tmin按不同速率同时升高; 播种—返青期日照时数显著减少; 各发育期降水量有减少趋势, 但未通过显著性检验。
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表2 30个研究站点冬小麦主要生育时期气象要素的平均气候倾向率 Table 2 Average climatic trends of meteorological elements at different growth periods of winter wheat for 30 study stations |
经统计, 气候变化下河南省冬小麦播种日期和返青普遍期变化不明显, 30个研究站点中仅5个站点播种期延迟趋势显著(P < 0.05), 返青普遍期2个观测站显著提前, 6个站点显著推迟。抽穗普遍期28个观测站显著提前, 各站平均提前速率为2.9 d×(10a)-1(图 2a); 成熟普遍期15个观测站显著提前, 各站平均提前速率为1.4 d×(10a)-1。
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图 2 研究站点冬小麦平均生育期(a)及生育期持续日数(b)变化 Figure 2 Variations of average growth stage (a) and duration (b) of winter wheat at study stations |
播种—返青期各站平均持续124.6 d, 变化特征无共同规律。返青—抽穗期平均经历61.8 d, 全省变化率为-4.3 d×(10a)-1(图 2b), 其中23个观测站缩短趋势显著。抽穗—成熟期平均持续41.6 d, 近34年按1.5 d×(10a)-1速率延长, 其中22个研究站点延长趋势显著; 各代表站平均全生育期天数变化趋势不明显。
返青前冬小麦要经历春化作用和幼穗分化的初期[18], 抽穗期即幼穗分化的结束。Pearson相关分析发现, 返青前气象要素与播种—返青期持续天数的相关系数较小, 但大部分气象要素与后续发育期显著相关(表 3), 说明虽然返青之前各气象要素的气候倾向率并不是最大, 但对发育进程的影响最明显。3个主要生育期的Tave、Tmin与各生育期间隔日数均为负相关, 尤其是播种—返青期Tmin与播种—抽穗期、播种—成熟期天数的负相关系数最高。降水量虽然变化趋势不显著, 但与主要生育期长度呈负相关关系。由于最低气温升高对平均气温变化有直接促进作用, 因此不同时期气候变化对冬小麦发育期的影响主要表现为:幼穗分化随着最低气温的升高而提前结束, 但籽粒灌浆期并未随气温升高而明显缩短, 河南冬小麦生产“两长一短”的特点中[19], “春化时间长”的特点受气候变化影响较小, “幼穗分化期长”的优势在减小, 而“灌浆时间短”的劣势随气候变化在改善。
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表3 不同阶段气象要素与冬小麦主要生育期持续日数的相关系数 Table 3 Correlation coefficients between meteorological elements of different stages and durations of main growth periods of winter wheat |
由前面的分析可知, 不同时期气候变化的特点和变幅不同, 因此冬小麦不同生育时期对气候变化的响应也存在差异, 在此利用两种方法综合分析冬小麦不同生育时期气候变化对产量的影响程度。
2.3.1 气象因子贡献率及空间分布研究站点相对气象产量与各时期气象因子的多元回归方程, 拟合度均通过P＝0.01的显著性检验。图 3和表 4为各生育时期所有气象因子的贡献率, 以及温度和日照单因子的贡献率。由于河南省大部分麦田有灌溉条件, 一定程度上掩盖了降水变化的影响, 降水因子的回归拟合系数较小, 在此不做讨论。
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图 3 冬小麦不同生育时期气象因子对相对气象产量的贡献率分布 Figure 3 Distribution of contribution rates of meteorological elements of different growth stages to relative climatic yield of winter wheat |
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表4 冬小麦不同生育时期气象因子对相对气象产量的平均贡献率 Table 4 Average contribution rates of meteorological elements of different growth stages to relative climatic yield of winter wheat |
由图 3可知, 除豫东南个别地区外, 播种—返青期气象条件对产量为正贡献, 全省大部分地区贡献率为0.1~2.0, 平均贡献率0.758;返青—抽穗期各地平均综合贡献率为-0.105, 尤其豫东北、豫东、豫中及豫南局部负贡献率较大; 抽穗—成熟期平均贡献率0.349, 小于播种—返青期, 但豫东北局部、豫中和豫西南局部也为负贡献。
温度因子的贡献率大小与各生育时期的贡献率相当, 日照时数的贡献率平均值为-0.059~-0.002, 不足温度贡献率的1/10, 表明在河南麦区辐射量的减少暂不是产量变化的主要制约因素(表 4)。由统计结果来看, 返青—抽穗期气候变化对小麦产量形成有明显不利影响, 其中温度升高是该时期的主要影响因素。
2.3.2 代表站点不同情景产量变化模拟模拟设定在现有基础上, 气候要素进一步改变可能引起的产量变化。各站模拟结果的平均值(表 5)显示, 3个不同时期气候持续变化均导致减产, 但情景A导致的平均减产率相对较小, 为-1.65%, 个别站点表现为增产。情景B, 即返青—抽穗期气候变化导致的平均减产率最高, 与统计模型分析结论一致。各情景中, Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 3个阶段的气象要素呈阶梯变化, 即当气候变化幅度相对较小时, 返青前以及抽穗后气候变化可能使部分地区增产, 减产的拐点位于梯度Ⅰ和Ⅱ之间。
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表5 代表站点不同情景模拟冬小麦产量变化率 Table 5 Variation rate of simulated yield of winter wheat under different scenarios at representative stations |
结合2.3.1的分析可以看出, 播种—返青期气候条件改变对冬小麦生产的负面影响最小, 在过去30年甚至未来该生育时期气候条件继续小幅变化, 对产量提高有一定的正贡献, 但随着该时期气候变化程度的加剧, 产量则明显降低。在目前气候要素的变幅下, 返青—抽穗期气候变化对产量的负影响更明显, 但是从继续加剧的阶段Ⅱ、Ⅲ模拟结果看, 抽穗—成熟期气候变化对产量的不利影响突显。
表 6为各代表站点产量要素的平均变化率。可以看出, 3种情景均导致产量构成要素降低, 但不同时期气候变化对千粒重的影响相对较小, 平均值在0.1%以内, 主要引起单位平方穗密度和每穗粒数不同程度减少。其中, 情景A气候变化影响下产量三要素的变化较其他情景小, 情景B穗密度和穗粒数分别减小2.74%和3.94%, 大于情景C, 是返青—抽穗期气候变化对产量不利的主要原因。
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表6 不同情景下代表站点冬小麦产量要素的平均变化率 Table 6 Average variation rates of yield components of winter wheat for representative stations under different scenarios |
由于温度、日照等气象要素对产量的影响有协同作用, 因此利用作物模型与特定的模拟情景, 可分离出单要素变化相同量级时对产量的影响。根据襄城站情景(Ⅱ)B的模拟结果, 9种处理冬小麦平均产量均较对照减产, 导致减产率最大的处理为C1、B2和C2, 其次为C3, 表明气候变化程度加剧时, 抽穗—成熟期各气象因子变化均对产量的不利影响较大, 日最高气温的负影响最大。A1、A2和A3处理的减产率相对低, 3个处理仅A1情景的减产率相对较高, 表明冬小麦播种—返青期气候变化对产量的负影响最小, 影响产量的关键因子是日最高气温的升高; 返青—抽穗期的关键影响因子为日最低气温; 抽穗以后, 日最高气温升高是对产量形成最为不利的因子。
从各处理的产量箱线图来看(图 4), 冬小麦不仅平均产量减小, 最低产量和最高产量水平也降低, 仅B2处理的最低产量大于对照最低产量水平, 表明返青—抽穗期最低气温的升高可提高小麦最低产量, 减小产量变异。各发育时期最高、最低气温变化导致25%~75%产量分位间距拉大, 一定程度上说明稳产性在变差。
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图 4 不同处理冬小麦产量箱线图 Figure 4 Box plots of winter wheat yield for different treatments CK为近30年实际气象条件, A1、A2、A3指播种—返青、返青—抽穗、抽穗—成熟3个时期的日最高气温分别增高0.5 ℃，B1、B2、B3指3个时期的日最低气温分别增高0.5 ℃, C1、C2、C3指3个时期的太阳辐射分别减少5%。 CK means the actual meteorological condition for resent 30 years; A1, A2, A3 mean the daily maximum temperature increased by 0.5 ℃ for planting-green turning, green turning-heading and heading-maturity stage respectively; B1, B2, B3 mean the daily minimum temperature increased by 0.5 ℃ for the above 3 stages, respectively; C1, C2, C3 mean the solar radiation decreased by 5% for the 3 stages, respectively. |
本文通过对河南省冬小麦主要生育期气候变化的影响分析发现, 冬小麦不同时期气候变化的特征不同, 其影响也存在差异。研究区播种—返青期日照时数递减最明显, 但对产量的负影响不大; 播种—返青期气候变化对冬小麦发育进程有重要影响; 返青—抽穗期升温幅度最大, 该时期气候变化对产量的不利影响也最大。不同时期气候持续变化均导致小麦减产, 影响产量的关键气象因子在播种—返青期、抽穗—成熟期是日最高气温, 而在返青—抽穗期是日最低气温。
冬小麦从播种出苗到经历越冬期进入返青期, 是营养生长的主要时期。前人研究发现, 充足的营养生长期积温与分蘖成穗率有显著相关性; 另一方面, 返青前气温升高能够减小冬季冻害风险, 保证小麦安全越冬[20-22], 这与本文关于播种—返青期气候变化对冬小麦产量的影响可相互印证, 当然这种正效应仅局限于一定幅度内的增温。返青后是小麦穗分化的重要时期, 温度条件不仅决定幼穗分化开始的时间, 还影响分化的进程。本研究用两种方法均证实, 与其他时段相比, 返青—抽穗期气候变化对产量影响最为不利, 其中日最低气温是该时期影响产量的关键因子, 这一阶段Tmin的增幅最大, 意味着春季回暖较快, 易导致光周期反应加速, 致使小穗和小花数量的减少[23]。因此在研究冬小麦适应气候变化措施时, 应重点考虑返青后的麦田管理方法, 减小气候变化的不利影响。研究发现抽穗后日最高气温的变化是影响产量的关键因子, 这与前人研究的花后高温对小麦籽粒淀粉粒形成、酶活性、光合产物分配等生理生化过程均有不利影响的结论相符[24-27]。本文揭示了气候变化对产量影响的关键时期及关键影响因子, 但具体的影响机制及生理过程还有待进一步深入分析。
作物模型能够反映在土壤、作物品种不变的情况下, 单纯由气象条件引起的产量变化, 模拟结果具有定量化、可比性强、可信度高等优势, 已被气候变化研究学者广泛应用[28-30]。存在的问题是本研究设定的模拟情景, 旨在平行分析不同生育期气候变化对产量的可能影响趋势, 可能与未来气候变化的趋势不完全相符, 得出的产量增减幅度仅供研究分析参考。受资料限制, 本文仅开展了河南麦区代表站点的研究, 气候变化的影响既有共同特征又有区域性差异, 这有待于扩展研究区域弥补其空间代表性的不足。
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