陳遠翔

(云南省環(huán)境科學研究院，云南 昆明 650034)

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洱源縣農(nóng)作物產(chǎn)量對氣候變化響應的敏感性分析

陳遠翔

(云南省環(huán)境科學研究院，云南 昆明 650034)

摘要：以洱源縣為試點，采用農(nóng)作物產(chǎn)量分解方法和氣候生產(chǎn)潛力計算方法，定量分析農(nóng)作物產(chǎn)量受歷史氣候變化影響的程度。分析結果顯示：1952—2012年，洱源縣溫度生產(chǎn)潛力呈上升趨勢，降水生產(chǎn)潛力呈下降趨勢；氣候生產(chǎn)潛力與研究時段年均溫度相關系數(shù)為-0.11，與年均降水量相關系數(shù)為0.96，表明降水量是決定洱源縣氣候生產(chǎn)潛力的主導因子。研究表明，近60a來洱源縣農(nóng)作物產(chǎn)量受氣候變化影響的程度正不斷上升，以負面影響為主。

關鍵詞：農(nóng)作物產(chǎn)量；氣候變化；敏感性分析；氣候生產(chǎn)潛力；洱源縣

0引言

氣候變化對我國農(nóng)業(yè)發(fā)展已產(chǎn)生了重要影響，近50年來中國平均地表溫度升高了1.1℃，增溫速率達0.22℃/10a，高溫、干旱、強降水等極端氣候事件屢有發(fā)生，且頻率不斷加大。氣候變化對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響以負面影響為主，如冷害、霜凍、干旱、洪澇、冰雹等，加之因氣候條件改變引起的病蟲害等的危害范圍、時間、程度的改變，對農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了明顯影響，且影響范圍和程度正不斷加強[1]。

近年來云南省農(nóng)業(yè)自然災害不斷加劇加頻，其中2010年受旱災影響最為嚴重，全省農(nóng)作物因旱受災面積達2.84×106hm2，成災面積達1.85×106hm2，絕收面積達8.81×105hm2[2]。隨著氣候變暖的事實日益明顯，干旱、洪澇等災害的頻次和強度將有可能增加，從而進一步加劇氣候變化對云南省農(nóng)業(yè)的負面影響。洱源縣是高原湖泊洱海的發(fā)源地，同時也是國家級生態(tài)文明試點縣和大理州的農(nóng)業(yè)大縣，通過對洱源縣開展農(nóng)業(yè)領域氣候變化影響評估分析，對因氣候變化引起的農(nóng)作物產(chǎn)量變化進行定量分析，能夠為全縣開展農(nóng)業(yè)領域應對和適應氣候變化工作、研究提供依據(jù)。

1研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1研究方法

采用農(nóng)作物產(chǎn)量分解方法和氣候生產(chǎn)潛力計算方法，定量分析洱源縣農(nóng)作物產(chǎn)量受歷史氣候變化影響的程度。

1.1.1農(nóng)作物產(chǎn)量分解

影響農(nóng)作物產(chǎn)量的關鍵因素以農(nóng)業(yè)技術措施、氣象條件為主，此外還包括了一些隨機影響因素，對應可將農(nóng)作物的實際產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機波動產(chǎn)量，其中隨機波動產(chǎn)量因所占比例很小可不作考慮[3]。即：

Y=E+C

式中：Y為實際產(chǎn)量，E為趨勢產(chǎn)量，C為氣候產(chǎn)量。由于上式分離出的氣候產(chǎn)量C存在較大的波動性，因此，對其采取相對化處理[4]，即：

C′=(Y-E)/E×100%

式中：Y為實際產(chǎn)量，E為趨勢產(chǎn)量，C′為相對氣象產(chǎn)量。

采用5a直線滑動平移法對洱源縣農(nóng)作物的產(chǎn)量進行分解，其具體計算過程如下：

首先以1952年為起始年，向后5a，即以1952——1956年作為第一時間段，利用一元回歸或二元回歸擬合該時間段內(nèi)的直線模型：

Yi=ai+bit

1952—1989年，共計得到34個線性方程。

然后計算每個方程在某一年度的擬合值，多數(shù)年度有5個擬合值，其中1986—1989年分別有4、3、2、1個值。

第三，求算各年度5個擬合值的平均值：

yc=y-ye

農(nóng)作物產(chǎn)量的分解在本文中主要用于去除其趨勢產(chǎn)量，以便于展開氣象因子對產(chǎn)量定量分析的研究。

1.1.2氣候生產(chǎn)潛力計算

Miami模型：利用年平均溫度和年平均降水量作為環(huán)境變量，用最小二乘法分別建立生產(chǎn)潛力與兩個變量之間的定量表達式[5]：

Pt=3000/(1+e1.315-0.119t)

Pr=3000/(1-e-0.000664r)

式中：t為年平均溫度(℃)，r為年降水量(mm)，e=2.7183，Pt、Pr分別為由年平均溫度、年降水量決定的生產(chǎn)潛力(kg/(hm2·a))。

ThornthwaiteMemorial模型：以實際蒸散量為變量計算生產(chǎn)潛力：

Pe=3000(1-e-0.0009695(V-20))

V=1.05R/[1+(1.05R/L)2]1/2

L=300+2.5T+0.05T3

式中：R為年平均降水量(mm)，V為年平均最大蒸散量(mm)，L是年平均溫度T的函數(shù)，Pe為由蒸散量決定的生產(chǎn)潛力(kg·/(hm2·a)[6]。

1.2數(shù)據(jù)來源

洱源縣1958 —2012年氣象數(shù)據(jù)均來自于洱源縣氣象站，1952—1989年小春糧豆和大春糧豆的播種面積、總產(chǎn)量等統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來自《洱源縣志》。

2討論與分析

2.1氣候變化對洱源縣糧食作物產(chǎn)量的影響

農(nóng)作物產(chǎn)量隨時間變化可分為呈某種趨勢的緩慢變化和偏離該趨勢的波動。前者稱為趨勢產(chǎn)量，主要受社會經(jīng)濟等反映社會生產(chǎn)力水平的因素影響，后者稱為波動產(chǎn)量，主要受糧食產(chǎn)量形成過程中的不穩(wěn)定因素影響。氣候條件作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關鍵要素之一，其年際間的變化對農(nóng)作物產(chǎn)量影響較為顯著。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)作物產(chǎn)量對氣候條件的變化有著較高的敏感性。影響農(nóng)作物產(chǎn)量的各種不穩(wěn)定因素中，氣候要素在年際間的變化率最大，難以準確預測且不可控制。波動產(chǎn)量主要反映的是氣候條件對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，因此波動產(chǎn)量也可稱作氣候產(chǎn)量，其變化情況反映的是農(nóng)作物產(chǎn)量因氣候變化引起的年際間的變異程度。

根據(jù)洱源縣1952—1989年小春糧豆和大春糧豆的播種面積、總產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算出小春糧豆和大春糧豆平均單產(chǎn)，從中分離出趨勢產(chǎn)量，如圖1。利用一元回歸方程對大春糧豆和小春糧豆進行多項式擬合，可見一元二次的回歸結果對大春、小春糧豆趨勢產(chǎn)量的擬合效果更好，這也與潘曉磊[7]對玉米產(chǎn)量分離的分析結果相同，相應的擬合方程為：

Yt1=3.2093T2-90.35T+2796.9

Yt2=0.5904T2-0.0068T+1365.6

式中：Yt1、Yt2分別代表大春糧豆和小春糧豆的趨勢產(chǎn)量，T代表年代序列，其中R12=0.6917，R22=0.6540。

大春糧豆趨勢產(chǎn)量的擬合公式表明，洱源縣大春糧豆在1952— 1989年的產(chǎn)量存在先降后升的趨勢。根據(jù)對小春糧豆趨勢產(chǎn)量的擬合結果，1952 —1989年小春糧豆趨勢產(chǎn)量呈加速趨勢，產(chǎn)量的拐點出現(xiàn)在1952年之前，這反映了洱源縣小春糧豆歷史生產(chǎn)的產(chǎn)量較低、相對地也說明其增產(chǎn)潛力較大。

利用趨勢產(chǎn)量的分離結果，可分離出大春糧豆和小春糧豆的氣候產(chǎn)量，同時采用公式，可得到逐年兩者的相對氣象產(chǎn)量，如圖2。當氣象條件有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，實現(xiàn)氣候增產(chǎn)時，相對氣象產(chǎn)量為正值；當氣象條件不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，出現(xiàn)氣候減產(chǎn)，相對氣象產(chǎn)量為負值。大春糧豆的相對氣象產(chǎn)量正負變化頻繁，38a間出現(xiàn)了16個氣候減產(chǎn)年和22個氣候增產(chǎn)年，上下波動程度較為平均，其中正值最大年份出現(xiàn)在1958年，達到9.3%，負值最小年份出現(xiàn)在1977年，達到 -13.12%。小春糧豆的相對氣象產(chǎn)量也出現(xiàn)正負變化交替出現(xiàn)的情況，38a間也出現(xiàn)了16個氣候減產(chǎn)年和22個氣候增產(chǎn)年，但上下波動程度先小后大，從20世紀80年代開始波動幅度明顯變大，其中正值最大年份出現(xiàn)在1985年，達到14.22%，負值最小年份出現(xiàn)在1986年，達到 -20.97%。

2.2農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力分析

氣候生產(chǎn)潛力是由光、溫、水共同決定的生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力，是一個地區(qū)在最佳自然環(huán)境及農(nóng)業(yè)管理條件下的農(nóng)作物產(chǎn)量上限，一般表示為單位時間、單位面積土地產(chǎn)生和積累的綠色植物數(shù)量[8]。氣候生產(chǎn)潛力是凈第一性生產(chǎn)力的一個方面，其理論意義和實踐意義都是比較突出的，通過Miami模型和Thornthsaite Memorial模型，可計算由年平均溫度、年平均降水量決定的生產(chǎn)潛力及由蒸散量決定的氣候生產(chǎn)潛力，并可對氣候變化與農(nóng)作物產(chǎn)量的關系進行分析。

2.2.1溫度生產(chǎn)潛力與降水生產(chǎn)潛力特征

對洱源縣1958 — 2012年的溫度生產(chǎn)潛力(Yt)與降水生產(chǎn)潛力(Yr)平均狀況進行分析，如圖3。近55a間，溫度生產(chǎn)潛力呈上升趨勢(Yt= 1.7246x+ 1728.1)，而降水生產(chǎn)潛力呈下降趨勢(Yr= -1.8632x+ 1195.6)。通過累計距平分析發(fā)現(xiàn)，如圖4，Yt在20世紀60—90年代初偏低，傾向系數(shù)為 -0.043，在此期間大多數(shù)年份為負距平值，90年代初至今Yt呈波動上升的趨勢，傾向系數(shù)為0.023，這一階段實質(zhì)上是對氣候變化的積極響應；Yr在55a間出現(xiàn)了“升—降—升—降”的情況，具體表現(xiàn)為20世紀60—70年代中呈上升趨勢(傾向系數(shù)為0.011)，70—80年代末呈下降趨勢(傾向系數(shù)為 -0.011)，90年代初—90年代末呈上升趨勢(傾向系數(shù)為0.017)，2000年之后呈下降趨勢(傾向系數(shù)為 -0.010)。

2.2.2氣候生產(chǎn)潛力特征

根據(jù)Thornthsaite Memorial模型對洱源縣1958 — 2012年的氣候生產(chǎn)潛力(Ye)進行計算，如圖5所示。55a間平均氣候生產(chǎn)潛力為1192.80kg/hm2·a，從累計距平分析來看，Ye也出現(xiàn)了“升—降—升—降”的變化情況，具體表現(xiàn)為，20世紀60—70年代中呈上升趨勢(傾向系數(shù)為0.018)，70年代中—80年代末呈下降趨勢(傾向系數(shù)為 -0.022)，90年代初—90年代末呈上升趨勢(傾向系數(shù)為0.023)，2000年之后呈下降趨勢(傾向系數(shù)為 -0.020)。將氣候生產(chǎn)潛力分別與年均溫度和年均降水量進行Pearson相關分析，其與研究時段年均溫度相關系數(shù)為 -0.11，與年均降水量相關系數(shù)為0.96，因此可說明在近55a間，降水量是決定洱源縣氣候生產(chǎn)潛力的主導因子。

2.3農(nóng)作物產(chǎn)量對氣候變化響應的敏感性分析

農(nóng)作物產(chǎn)量對氣候條件波動響應的敏感性指數(shù)可定義為氣候產(chǎn)量(△C)與氣候生產(chǎn)潛力變化(△P)的比值，它反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)中，由于氣候要素決定的農(nóng)作物產(chǎn)量對于氣候條件波動響應的敏感程度。比值越大，表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)對氣候條件波動的反應越敏感，反之則不敏感。結合上述2.1和2.2中對洱源縣氣候產(chǎn)量和氣候生產(chǎn)潛力的計算結果，求出氣候敏感性指數(shù)，如表1?？紤]到數(shù)量級的差異，先對序列進行標準化處理。由于本文主要分析氣候因素對作物產(chǎn)量的影響，不考慮人類活動的影響，因此用△C和△P取絕對值后的標準化數(shù)值求比值[9]。

從表1可知，20世紀60—80年代，大春、小春糧豆敏感性指數(shù)基本都呈現(xiàn)出上升的趨勢，但兩者在30多年中的變化趨勢又各有不同。大春糧豆產(chǎn)量受氣候影響最明顯的時期出現(xiàn)在70年代，而小春作物則是在80年代，造成這一差異的原因除不同作物類型對氣候的響應程度不同以外，也與氣溫、降水等氣象因素存在季節(jié)性差異有關?？傮w來說，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣候資源波動響應敏感的地區(qū)主要分布于一些邊緣地帶，由于這些邊緣地帶的降水、溫度、光照等的年際變化率往往很大，導致農(nóng)作物產(chǎn)量的波動性較強。在中國主要以西南季風與東南季風的交界地帶、中部季風區(qū)、亞熱帶的沿海地區(qū)、溫帶與寒溫帶交界的東北北部地區(qū)這4個區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣候變化的影響較為明顯，洱源縣并不屬于這4個區(qū)域，因此洱源縣糧食作物生產(chǎn)受氣候變化影響較小。但隨著時間推移，洱源縣糧食作物產(chǎn)量對于氣候資源波動響應的敏感性正不斷增強。

表1　洱源縣糧食作物產(chǎn)量對氣候變化的敏感性指數(shù)

3結論

從相對氣象產(chǎn)量來看，洱源縣大春糧豆的相對氣象產(chǎn)量正負變化較為頻繁；小春糧豆的相對氣象產(chǎn)量也出現(xiàn)正負變化交替出現(xiàn)的情況，但上下波動程度先小后大，從20世紀80年代開始波動幅度明顯變大。

從氣候生產(chǎn)潛力來看，洱源縣溫度生產(chǎn)潛力呈上升趨勢，而降水生產(chǎn)潛力呈下降趨勢。其中，溫度生產(chǎn)潛力呈先減后增的趨勢，轉折點出現(xiàn)在20世紀90年代初，而降水生產(chǎn)潛力在55a間出現(xiàn)了“升—降—升—降”的情況。對氣候生產(chǎn)潛力與年均溫度和年均降水量分別進行相關性分析可知，其與研究時段年均溫度相關系數(shù)為-0.11，與年均降水量相關系數(shù)為0.96，因此可說明在近55a間，降水量是決定洱源縣氣候生產(chǎn)潛力的主導因子。

從敏感性指數(shù)來看，洱源縣大春、小春糧豆敏感性指數(shù)基本都呈現(xiàn)出上升的趨勢，但兩者在30多a中的變化趨勢又各有不同。大春糧豆產(chǎn)量受氣候影響最明顯的時期出現(xiàn)在20世紀70年代，而小春作物則是在80年代。造成這一差異的原因除不同作物類型對氣候的響應程度不同以外，也與氣溫、降水等氣象因素存在季節(jié)性差異有關。

總體而言，在氣候變化情景下，研究作物產(chǎn)量變化是一個相當復雜的問題。洱源縣農(nóng)作物產(chǎn)量受氣候變化影響程度正不斷上升，隨著全球氣候變暖趨勢加劇，洱源縣農(nóng)業(yè)發(fā)展受氣候變化負面影響也將進一步顯現(xiàn)。應積極著手開展農(nóng)業(yè)領域應對和適應氣候變化相關研究和工作。從農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境建設來看，需要積極發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，建立和恢復良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。

參考文獻：

[1]趙俊芳，郭建平，張艷紅，等．氣候變化對農(nóng)業(yè)影響綜述[J]．中國農(nóng)業(yè)氣象，2010，31(2)：200-205．

[2]國家防汛抗旱總指揮部，中華人民共和國水利部.中國水旱災害公報2010[M]．北京：中國水力水電出版社，2010：17．

[3]鄧國，李世奎．中國糧食產(chǎn)量風險評估方法[C]．中國氣象災害風險評估與對策．北京：氣象出版社，1999:122-128．

[4]郭連云，趙年武，田輝春．氣象影響因子對高寒針茅草原牧草產(chǎn)量的影響[J]．草業(yè)科學，2010，27(10)：79-84．

[5]Lieth H．Modelling the primary productivity of the word[R]．Deciduous Forest Biome Memo Rep，1992:72-79．

[6]羅永忠，成自勇，郭小芹．近40a甘肅省氣候生產(chǎn)潛力時空變化特征[J]．生態(tài)學報，2011，31(1)：0221-0229．

[7]潘曉磊．皖江地區(qū)玉米生育期降水特征及其對玉米產(chǎn)量影響的研究[D]．安徽：安徽農(nóng)業(yè)大學，2013：18．

[8]侯西勇．1951-2000年中國氣候生產(chǎn)潛力時空動態(tài)特征[J]．干旱區(qū)地理，2008，31(5)：723-73．

[9]謝云．中國糧食生產(chǎn)對氣候資源波動響應的敏感性分析[J]．資源科學，1999，21(6)：13-21．

Analysis of Sensitivity of Crop Yields to Climate Change Function in Eryuan County

CHEN Yuan-xiang

(Yunnan Institute of Environmental Science，Kunming Yunnan 650034,China)

Abstract：In order to examone the impacts of historical climate change on agricultural production in different areas of Yunnan, Eryuan county, as the study area, was selected to quantify the impacs using crop yield decomposition method and climatic potential productivity calculation method．The results indicated that the temperature potential productivity showed a trend of escalation in Eryuan from 1952 to 2012, and the rainfall potential productivity was tending to decline. The correlation coefficient between climatic potential productivity and annual temperature was -0.11. The correlation coefficient between climatic potential productivity and average annual precipitation was 0.96, which indicated that precipitation was the driving factor influencing climatic potential productivity in Eryuan．It also showed that the crop yields have tend to be influenced by climate change more easily than before in an adverse way in Eryuan over the past 60 years．

Key words：crop yields;climate change;sensitivity analysis;climate potential productivity;Eryuan county

收稿日期：2015-08-18

基金項目：中國清潔發(fā)展機制基金贈款項目，云南省適應氣候變化行動與政策研究。

中圖分類號：X16

文獻標志碼：A

文章編號：1673-9655(2016)02-0016-05