張雪花， 郝 彪， 程 揚(yáng)， 馮 婧

(1.天津工業(yè)大學(xué)環(huán)境與化學(xué)工程學(xué)院，天津 300387； 2.天津工業(yè)大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300072； 3.天津工業(yè)大學(xué)環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究所，天津 300387)

近百年來，地球最顯著的環(huán)境變化表現(xiàn)為氣候變化，全球氣候變暖正在對(duì)地球生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生潛移默化的影響。IPCC第4次評(píng)估報(bào)告指出：近100年來，全球氣溫上升了0.74 ℃，1995—2006年中有11個(gè)年份出現(xiàn)最暖氣候，過去50年氣溫上升的速度是過去100年的2倍[1]。近年來，很多國家的糧食生產(chǎn)安全受到了全球變暖的影響，引起學(xué)者的廣泛關(guān)注。

我國主要的糧食作物包括小麥、水稻和玉米。我國主要糧食作物在2010年總產(chǎn)量達(dá)到5億t，其中小麥產(chǎn)量最多，為2.12億t，因此小麥的產(chǎn)量將極大可能影響未來農(nóng)業(yè)糧食安全。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與氣候條件密切相關(guān)，所以農(nóng)業(yè)受到氣候變化的影響最為敏感，氣候變化會(huì)影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)發(fā)育過程，進(jìn)而影響農(nóng)作物的產(chǎn)量、布局、生長(zhǎng)及種植制度[2]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、計(jì)劃決策及田間管理受作物物候期影響很大，也是研究目前氣候變化及分析農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的重要依據(jù)[3]。通常情況，調(diào)整試播期、調(diào)整管理方式及更換作物品種是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者經(jīng)常使用的方法[4]。因此，需要根據(jù)氣候變化對(duì)作物的影響機(jī)制來調(diào)整作物種植期，這對(duì)于保證農(nóng)業(yè)穩(wěn)定持續(xù)生產(chǎn)具有重要意義。對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，開展針對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境進(jìn)行的作物物候變化和特征研究具有非常重大的意義[5]。

1 模型介紹

WheatGrowth模型為南京農(nóng)業(yè)大學(xué)曹衛(wèi)星等研制的基于過程的機(jī)理性小麥生長(zhǎng)模擬模型[6]。該模型中的冬小麥生育期子模型，通過生理發(fā)育時(shí)間(PDT)來定量模擬小麥生育進(jìn)程。嚴(yán)美春等將小麥生育過程對(duì)溫度的函數(shù)改進(jìn)為正弦函數(shù)指數(shù)和余弦函數(shù)指數(shù)的關(guān)系，通過溫度敏感性(temperature sensitivity，簡(jiǎn)稱TS)、光周期敏感性(photoperiod sensitivity，簡(jiǎn)稱PS)、生理春化時(shí)間(physiological vernalization time，簡(jiǎn)稱PVT)、基本早熟性(intrinsic earliness，簡(jiǎn)稱IE)以及灌漿因子(FD)5個(gè)參數(shù)來決定不同品種到達(dá)各發(fā)育階段所需的生理發(fā)育時(shí)間[7]。Yan模型[7]模擬預(yù)測(cè)生育期的指標(biāo)閾值見表1。

表1 冬小麥各生育期生長(zhǎng)度日及生理發(fā)育時(shí)間閾值

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

作物生育期數(shù)據(jù)采用中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供的《中國農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育和農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集》，受地域的影響(行政區(qū)劃)，在海河流域行政區(qū)劃的基礎(chǔ)上，根據(jù)流域地貌，冬小麥種植面積分布以及氣候特征，選取包括海河流域內(nèi)部及周邊的遵化、昌黎、河間、定州、欒城、南宮、肥鄉(xiāng)、太谷、長(zhǎng)治、密云、通州區(qū)、靜海、惠明、德州、聊城、新鄉(xiāng)16個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的作物生育期數(shù)據(jù)，將16個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的冬小麥生育期記錄數(shù)據(jù)作為海河流域生育期模擬的觀測(cè)值。該16個(gè)站點(diǎn)及其他26個(gè)站點(diǎn)的溫度數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心提供的《中國國家級(jí)地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》。

2.2 研究方法

2.2.1 冬小麥適播期的確定 對(duì)海河流域內(nèi)部及周圍16個(gè)站點(diǎn)(遵化站、昌黎站、河間站、定州站、欒城站、南宮站、肥鄉(xiāng)站、太谷站、長(zhǎng)治站、密云站、通州站、靜海站、惠明站、德州站、聊城站、新鄉(xiāng)站)冬小麥的播種期記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以冬前積溫、播種期的滑動(dòng)平均溫度為主要指標(biāo)，根據(jù)冬小麥生理發(fā)育對(duì)溫度的要求進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選。

一般而言，冬前壯苗標(biāo)準(zhǔn)一般主莖有5～6張葉，單株 3～5個(gè)壯蘗，從播種到出苗約需積溫100～120 ℃，而后每長(zhǎng)1張葉子約需60～80 ℃的積溫。從北方小麥實(shí)際情況看，形成冬前壯苗也需550～600 ℃積溫，小于400 ℃難以形成壯苗；大于750 ℃又往往造成旺苗。因此從原始資料中篩選出播種期的滑動(dòng)平均溫度大于13.0 ℃且冬前積溫介于400～750 ℃的數(shù)據(jù)作為研究區(qū)播種期的觀測(cè)值。因此本研究選取冬前積溫454～631 ℃·d和日平均溫度16～19 ℃作為冬小麥適播期的溫度指標(biāo)。

2.2.2 模型參數(shù)率定 采用遺傳算法[8]對(duì)模型中的5個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，選取2003—2004年度到2007—2008年度冬小麥播種、出苗、分蘗、返青、拔節(jié)、抽穗、收獲(成熟)的7個(gè)生育日期作為參數(shù)率定期，2011—2012年度作為模型驗(yàn)證期。以播種后的日數(shù)(days after sowing，簡(jiǎn)稱DAS)作為每個(gè)生育日期的觀測(cè)值與模擬值。

算法中，種群大小設(shè)為80，交叉率為0.6，突變率設(shè)為 0.001，迭代次數(shù)直到全部種群個(gè)體適應(yīng)度穩(wěn)定為相同值為止，選擇均方根誤差值(RMSE)作為適應(yīng)度，RMSE值越小，模擬效果越好。由于遺傳算法的初始值是隨機(jī)的，隨著迭代次數(shù)的增加，盡管全部個(gè)體適應(yīng)度穩(wěn)定在同一個(gè)值，但結(jié)果卻不唯一，因此本研究進(jìn)行10次的遺傳算法，將10次優(yōu)化值的平均值作為某一品種參數(shù)的最終優(yōu)化結(jié)果。

fit=Cm-RMSE；

(1)

(2)

式中：fit為適應(yīng)度；Cm為常數(shù)，取10 000.0；RMSE為均方根誤差；Xobs,i為第i個(gè)觀測(cè)值；Xmod,i為第i個(gè)模擬值；n為觀測(cè)值個(gè)數(shù)。

2.2.3 尺度擴(kuò)展

2.2.3.1 研究區(qū)分區(qū) 由于Yan模型[7]是基于單個(gè)品種的田間試驗(yàn)的模型，因此需要對(duì)其進(jìn)行尺度擴(kuò)展，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行分區(qū)。從國家氣象信息中心提供的《中國國家級(jí)地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》可以得到全部42站點(diǎn)的逐日氣象數(shù)據(jù)，包括日平均溫度、最高溫度、最低溫度，然后利用Yan的生育期模型計(jì)算得到42站點(diǎn)的生育期。

2.2.3.2 冬小麥“生態(tài)型”品種參數(shù) 由于冬小麥的品種空間分布特征難以精確地收集和設(shè)定，本研究在行政區(qū)劃的基礎(chǔ)上，利用遵化、昌黎、河間、定州、欒城、南宮、肥鄉(xiāng)7個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表河北地區(qū)的品種參數(shù)；太谷、長(zhǎng)治2個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表山西東南部地區(qū)的品種參數(shù)；密云、通州2個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表北京地區(qū)的品種參數(shù)；靜海農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表天津地區(qū)的品種參數(shù)；惠明、德州、聊城3個(gè)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表山東西南地區(qū)的品種參數(shù)；新鄉(xiāng)農(nóng)業(yè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)代表河南北部地區(qū)的品種參數(shù)；由于內(nèi)蒙古和遼寧地區(qū)涉及面積較少，因此以河北地區(qū)為依據(jù)。因此將海河流域分為6個(gè)區(qū)，分別為：河北地區(qū)、山西東部地區(qū)、北京地區(qū)、天津地區(qū)、山東西南部地區(qū)、河南北部地區(qū)(表2、圖1)。

表2 海河流域16站點(diǎn)“生態(tài)型”品種參數(shù)優(yōu)化結(jié)果(1992—2012年)

將這16個(gè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)擴(kuò)展到海河流域的42個(gè)站點(diǎn)(圖2)，其中北京地區(qū)的站點(diǎn)有密云、北京；天津地區(qū)的站點(diǎn)有天津、塘沽；河北地區(qū)的站點(diǎn)有張北、蔚縣、石家莊、榆社、多倫、豐寧、圍場(chǎng)、張家口、懷來、承德、遵化、青龍、秦皇島、廊坊、唐山、樂亭、保定、饒陽、滄州、泊頭、黃驊、南宮、邢臺(tái)；山西地區(qū)的站點(diǎn)有右玉、大同、五臺(tái)山、五寨、原平、陽泉；山東地區(qū)的站點(diǎn)有德州、陵縣、惠民、朝陽、濟(jì)南、菏澤；河南地區(qū)的站點(diǎn)有安陽、新鄉(xiāng)、鄭州。根據(jù)分區(qū)情況，可以得到42個(gè)站點(diǎn)“生態(tài)型”品種參數(shù)優(yōu)化結(jié)果(表3)。

3 結(jié)果分析

3.1 單點(diǎn)生育期模擬結(jié)果分析

3.1.1 播種期模擬 對(duì)研究區(qū)16個(gè)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站點(diǎn)1992—2012年的播種期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到表4。

表3 海河流域42站點(diǎn)“生態(tài)型”品種參數(shù)優(yōu)化結(jié)果(1992—2012年)

由表4可知，16個(gè)站點(diǎn)播種期觀測(cè)值平均在第280天，即每年的10月7日左右。播種期最早的是長(zhǎng)治站，為第260天(9月17日)；最晚的是聊城站，為第310天(11月5日)。21年間16個(gè)站點(diǎn)的播種期從最早的9月17日到最晚的11月5日，相差了48 d。而對(duì)于每個(gè)站點(diǎn)來說21年間冬小麥播種期平均相差18.8 d。

根據(jù)16個(gè)站點(diǎn)1992—2012年的播種期記錄，計(jì)算了播種期前后的5 d滑動(dòng)平均溫度以及從播種到冬前的積溫，并從原始資料中篩選出播種期的滑動(dòng)平均溫度大于13.0 ℃且冬前積溫介于400～750 ℃的數(shù)據(jù)作為研究區(qū)播種期的觀測(cè)值。對(duì)篩選出的數(shù)據(jù)分別求冬前積溫及播種期滑動(dòng)平均溫度的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，得到16個(gè)站點(diǎn)冬前的積溫為(542.6±88.6) ℃；播種期的滑動(dòng)平均溫度為(17.2±1.6) ℃；日平均溫度為(17.5±1.7) ℃。因此本研究選取冬前積溫454～631 ℃·d和日平均溫度16～19 ℃作為冬小麥適播期的溫度指標(biāo)。

利用積溫指標(biāo)法進(jìn)一步對(duì)16個(gè)站點(diǎn)的最適播期進(jìn)行模擬，并對(duì)16個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)站的最適播期范圍與觀測(cè)播期的差異進(jìn)行了比較。其中，定州、太谷、欒城、長(zhǎng)治、肥鄉(xiāng)、新鄉(xiāng)、遵化、河間、靜海、德州、惠民、聊城的多年平均播種期觀測(cè)值和模擬值相差時(shí)間在7 d以內(nèi)，密云、通州、昌黎、南宮的多年平均播種期觀測(cè)值和模擬值相差大于7 d，但均不超過10 d，具體各站觀測(cè)模擬均值如表5所示。

表4 海河流域16個(gè)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站點(diǎn)播種期(1992—2012年) d

其中，抽取新鄉(xiāng)、密云、南宮、德州和惠民1992—2012年播種期的85個(gè)樣本，并對(duì)5個(gè)農(nóng)業(yè)生態(tài)站的模擬播期與觀測(cè)播期的差異進(jìn)行了比較。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，5個(gè)農(nóng)業(yè)站的實(shí)際播種期與模擬播種期大部分年份都在7 d之內(nèi)，只有少數(shù)年份超過 10 d，尤其新鄉(xiāng)和惠民站觀測(cè)模擬差幾乎都在7 d之內(nèi)(圖3)。

表5 海河流域16個(gè)農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站點(diǎn)多年平均播種期觀測(cè)值與模擬值(1992—2012年)

綜上所述，冬小麥的播種期計(jì)算結(jié)果大部分在實(shí)測(cè)資料的范圍之內(nèi)，故此模擬方法理論上可行。

3.1.2 其他生育期模擬 以16個(gè)站點(diǎn)記錄的冬小麥播種期作為模擬的播種日期，結(jié)合冬小麥“生態(tài)型”品種參數(shù)，利用生理發(fā)育模型模擬冬小麥其他生育期。圖4展示了其中8個(gè)站點(diǎn)出苗期、分蘗期、越冬期、返青期、拔節(jié)期、抽穗期、灌漿期、成熟期8個(gè)時(shí)期的模擬值與觀測(cè)值，兩者之間有很強(qiáng)的相關(guān)性，決定系數(shù)r2均在0.98以上。由此可知，Yan模型可以有效地模擬海河流域冬小麥的發(fā)育進(jìn)程。

3.2 海河流域冬小麥關(guān)鍵生育期演變規(guī)律

根據(jù)“2.2.3”節(jié)中尺度擴(kuò)展的方法，以積溫指標(biāo)法模擬得到的適播期作為冬小麥的播種日期，并依據(jù)42個(gè)站點(diǎn)“生態(tài)型”品種參數(shù)，得到海河流域1963—2013年冬小麥播種、出苗、分蘗、越冬、返青、拔節(jié)、孕穗、抽穗、開花、灌漿、成熟共11個(gè)生育期逐年的日期變化規(guī)律(圖5)，并在此基礎(chǔ)上分析冬小麥各生育期的演變規(guī)律。

表6展示了海河流域從1963到2013年冬小麥各生育期開始日期的變化趨勢(shì)，Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)表明，冬小麥最適播種期、出苗期以及分蘗期總體上均呈顯著推遲的趨勢(shì)，而從越冬期開始一直到冬小麥成熟，生育期的開始時(shí)期變化趨勢(shì)均表現(xiàn)為顯著提前的趨勢(shì)。其中，冬小麥的越冬期和返青期會(huì)受到生長(zhǎng)環(huán)境溫度的控制。在所有的變化趨勢(shì)中，冬小麥的返青期變化趨勢(shì)最為明顯，以氣候傾向率為-2.2 d/10年的變化趨勢(shì)顯著提前。

由圖6可以得出，1963—2013年海河流域冬小麥全生育期天數(shù)表現(xiàn)出明顯的減少趨勢(shì)，生育期明顯縮短，氣候傾向率為-3.5 d/10年。其中，1970—1971年度生育期天數(shù)最長(zhǎng)，為278.9 d，生育期最短的為1998—1999年度，為253.2 d，相差了25.7 d。

4 結(jié)論與討論

隨著氣候的變化，溫度的增加影響了小麥的正常演變規(guī)律。本研究以海河流域冬小麥農(nóng)業(yè)生態(tài)站的作物生育期記錄以及站點(diǎn)逐日的溫度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用WheatGrowth模型來模擬海河流域小麥發(fā)育期的演變規(guī)律，得出以下結(jié)論：

(1)通過重新計(jì)算海河流域冬小麥適播期的溫度指標(biāo)，確定冬前積溫為454～632 ℃，日平均溫度為15～19 ℃。并采用遺傳算法對(duì)Yan模型中16個(gè)站點(diǎn)的5個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，得到16個(gè)站點(diǎn)冬小麥的“生態(tài)型”品種參數(shù)，進(jìn)而通過尺度擴(kuò)展，劃分得到42個(gè)站點(diǎn)的“生態(tài)型”品種參數(shù)。Yan模型很好地模擬了16個(gè)站點(diǎn)冬小麥的生育期，相關(guān)性達(dá)到0.98以上。結(jié)果表明，此模擬方法理論上可行，繼而可以用來模擬海河流域42個(gè)站點(diǎn)的生育期。

(2)海河流域冬小麥生育期趨勢(shì)表現(xiàn)為： 最適播種期、出苗期以及分蘗期總體上均呈顯著推遲的趨勢(shì)，而從越冬期開始一直到冬小麥成熟，生育期的開始時(shí)期變化趨勢(shì)均表現(xiàn)為顯著提前的趨勢(shì)。其中，在所有的變化趨勢(shì)中，冬小麥的返青期變化趨勢(shì)最為明顯，以氣候傾向率為-2.2 d/10年的變化趨勢(shì)顯著提前，這是由于返青期會(huì)受到生長(zhǎng)環(huán)境溫度的控制。

表6 冬小麥各生育期開始日期趨勢(shì)分析

(3)1963—2013年海河流域冬小麥全生育期天數(shù)表現(xiàn)出明顯的減少趨勢(shì)，生育期明顯縮短，氣候傾向率為 -3.5 d/10年。其中，1970—1971年度生育期天數(shù)最長(zhǎng)，為278.9 d，生育期最短的為1998—1999年度，為253.2 d，相差了 25.7 d。

由以上分析可知，Yan模型可以很好地模擬海河流域冬小麥的生育期。并得出冬小麥的最適播種期、出苗期以及分蘗期均呈顯著推遲的趨勢(shì)，而生育期的開始時(shí)期變化趨勢(shì)均表現(xiàn)為顯著提前的趨勢(shì)。在冬小麥全生育期天數(shù)方面表現(xiàn)出明顯的減少趨勢(shì)，生育期明顯縮短。根據(jù)這些變化可以適當(dāng)?shù)赝ㄟ^調(diào)整適播期、調(diào)整管理方式及更換作物品種等方式來保證農(nóng)業(yè)穩(wěn)定持續(xù)生產(chǎn)。