高 超 李學(xué)文 孫艷偉 周 婷 羅 綱 陳 財(cái)

?

淮河流域夏玉米生育階段需水量及農(nóng)業(yè)干旱時(shí)空特征

高 超1李學(xué)文2孫艷偉1周 婷3羅 綱1陳 財(cái)1

1寧波大學(xué)地理與空間信息技術(shù)系, 浙江寧波 315211;2安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院, 安徽蕪湖 241000;3安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)水利工程系, 安徽合肥 230036

基于淮河流域110個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2015年日尺度氣象資料, 利用Penman-Monteith (P-M)公式和作物系數(shù)法, 分析夏玉米各生育階段需水量時(shí)空變化特征, 以作物水分虧缺指數(shù)(Crop Water Deficit Index, CWDI)為農(nóng)業(yè)干旱評(píng)價(jià)指標(biāo), 揭示夏玉米生育期干旱時(shí)空演變規(guī)律, 并利用四大類33種分布函數(shù)擬合水分虧缺指數(shù)序列, 建立最優(yōu)概率分布模型, 估算淮河流域夏玉米各生育階段干旱發(fā)生概率。結(jié)果表明: 1)近55年來, 夏玉米生育期需水量均呈明顯下降趨勢, 空間分布均大致呈現(xiàn)流域中北部較高而西南部和東南部較低的特征; 2)夏玉米各生育階段水分虧缺指數(shù)無明顯趨勢變化, 除拔節(jié)—抽雄期外, 其余生育階段流域整體上均呈現(xiàn)水分虧缺狀態(tài), 且流域北部相對(duì)于南部水分虧缺嚴(yán)重; 3)夏玉米生育期中, 播種—出苗期和抽雄—乳熟期干旱發(fā)生概率最大, 除播種—出苗期特旱發(fā)生概率在30%~50%之間, 各生育階段不同等級(jí)干旱概率均大致在20%以內(nèi)。

農(nóng)業(yè)干旱; 作物水分虧缺指數(shù); 夏玉米; 干旱概率; 最優(yōu)概率分布模型

干旱作為一種發(fā)生頻繁、持續(xù)時(shí)間長、影響范圍廣的氣象災(zāi)害, 已對(duì)各國人民生活、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等造成嚴(yán)重影響, 是人類面臨的一個(gè)重大環(huán)境問題[1-3]。干旱頻率和強(qiáng)度受氣候變化影響, IPCC AR5報(bào)道全球氣候變暖仍將繼續(xù)[4], 此背景下,干旱仍有加重的趨勢。

農(nóng)業(yè)干旱由作物水分供需不平衡引起, 致災(zāi)原因是降水持續(xù)異常缺乏, 受氣候、作物本身、土壤性質(zhì)和人類活動(dòng)等多方面因素影響[5]。目前, 針對(duì)農(nóng)業(yè)干旱的研究, 被廣泛關(guān)注, 主要從以下方面開展工作: 1) 探討不同農(nóng)業(yè)干旱評(píng)估指標(biāo)的地區(qū)適用性, 選擇合適的區(qū)域干旱評(píng)價(jià)指標(biāo)[6-8]; 2) 分析農(nóng)業(yè)干旱的時(shí)空演變規(guī)律及作物生育期水分虧缺狀況, 主要是基于氣候傾向率、小波分析、Mann-Kendall (M-K)突變檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法和GIS空間分析技術(shù)[9-10]; 3) 厘清農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)與作物產(chǎn)量的定量關(guān)系, 揭示不同程度干旱可能導(dǎo)致作物的減產(chǎn)情況[11-12]; 4) 計(jì)算農(nóng)業(yè)干旱發(fā)生頻率和平均干旱強(qiáng)度, 構(gòu)建作物干旱風(fēng)險(xiǎn)模型, 探討農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)度的時(shí)空特征[13-14]; 5) 聯(lián)合農(nóng)業(yè)干旱指數(shù)和概率分布函數(shù), 估算作物各生育階段干旱發(fā)生的概率[15-16]。

淮河流域是我國重要的糧食生產(chǎn)區(qū), 夏玉米作為主要秋糧, 生長季干旱頻發(fā), 嚴(yán)重影響其生長發(fā)育和產(chǎn)量形成, 造成農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失[17]。因此研究淮河流域夏玉米生育期干旱時(shí)空特征和發(fā)生規(guī)律, 明確夏玉米各生育階段需水狀況和不同程度干旱發(fā)生概率, 有利于當(dāng)?shù)叵挠衩椎母弋a(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)。目前, 針對(duì)農(nóng)業(yè)干旱氣象類的評(píng)估指標(biāo)較多, 大致分兩大類[18]: 1) 以標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)為代表的降水類指標(biāo), 此類指標(biāo)涉及參數(shù)較少, 數(shù)據(jù)獲取較易, 可快速評(píng)估旱情, 但無法直接體現(xiàn)農(nóng)作物遭受干旱影響的程度; 2) 以作物水分虧缺指數(shù)(Crop Water Deficit Index, CWDI)為代表的基于水分供需變化類指標(biāo), 此類指標(biāo)從作物生長環(huán)境出發(fā), 考慮農(nóng)田濕潤狀況, 可更真實(shí)地表征農(nóng)業(yè)干旱。CWDI是我國氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)“北方夏玉米干旱等級(jí)(QX/T 260-2015)”中規(guī)定的兩種夏玉米干旱評(píng)價(jià)指標(biāo)之一[19]。

本文以淮河流域110個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2015年氣象資料為基礎(chǔ), 以CWDI為農(nóng)業(yè)干旱評(píng)判指標(biāo), 分析淮河流域夏玉米生育期干旱時(shí)空演變規(guī)律, 并聯(lián)合四大類33種分布函數(shù), 分析夏玉米生育期不同等級(jí)干旱發(fā)生概率的空間分布特征, 可為淮河流域夏玉米生產(chǎn)合理布局和防災(zāi)減災(zāi)等工作提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

淮河流域位于我國東部, 北緯30°55'~36°36', 東經(jīng)111°55'~121°25', 總面積約27萬平方千米, 主要跨4個(gè)省份(圖1), 地處南北氣候過渡帶, 年均降水量在880 mm左右, 但各地區(qū)降水年際差異較大, 多年平均氣溫在11~16℃范圍內(nèi)[20]?；春恿饔蜃鳛橹匾募Z食生產(chǎn)地, 耕地面積約13.33萬平方千米, 其中夏玉米作為主要秋糧, 是食品和工業(yè)的原料之一, 處于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要位置[21]。1949年至今, 區(qū)內(nèi)多次發(fā)生嚴(yán)重干旱, 干旱年份水資源供需矛盾突出, 對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來極大影響, 是農(nóng)業(yè)干旱研究的典型區(qū)域[22]。

圖1 淮河流域數(shù)字高程模型(DEM)及氣象站點(diǎn)位置

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

淮河流域110個(gè)地面氣象站點(diǎn)1961—2015年日尺度氣象資料由中國氣象局國家氣象信息中心(http://www.nmic.cn/)提供, 主要包括降水量、氣溫(平均、最低、最高)、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速和平均相對(duì)濕度等, 對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢驗(yàn)、缺測值替換和均一化等處理; 研究區(qū)DEM為90 m分辨率的SRTM數(shù)據(jù), 來自地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www. gscloud.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1 夏玉米主要生育時(shí)段劃分 按照我國氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)“北方夏玉米干旱等級(jí)(QX/T 260-2015)”中的規(guī)定, 將淮河流域夏玉米全生育期劃分成5個(gè)生育階段, 研究區(qū)內(nèi)不同區(qū)域夏玉米實(shí)際發(fā)育期的進(jìn)程可能略有差異, 但夏玉米的耕作制度基本一致, 參考相關(guān)文獻(xiàn)確定各生育階段的歷年平均日期[8,16], 即每年6月1至10日為播種—出苗期, 6月11至7月10日為出苗—拔節(jié)期, 7月11至31日為拔節(jié)—抽雄期, 8月1至31日為抽雄—乳熟期和9月1至20日的乳熟—成熟期。

2.2.2 作物水分虧缺指數(shù)計(jì)算 CWDI是被用來表示夏玉米水分虧缺程度的常用指標(biāo), 通過某一時(shí)段內(nèi)作物需水量和自然供水量之差占同期需水量的比值計(jì)算。在本研究區(qū)內(nèi), 夏玉米生長過程中, 水分供應(yīng)以自然降水為主, 因此, 以夏玉米潛在蒸散量作為需水量指標(biāo), 降水為供水指標(biāo), 計(jì)算夏玉米生育期CWDI[8]。

式中, CWDI是夏玉米生育階段水分虧缺指數(shù)(單位: %)[19];CWDS,j是夏玉米生育階段內(nèi)第旬的累計(jì)水分虧缺指數(shù)(單位: %), 計(jì)算方法見公式(2);為某生育階段內(nèi)旬?dāng)?shù)。

相關(guān)研究表明, 夏玉米水分虧缺具有累計(jì)效應(yīng), 對(duì)后期生長發(fā)育有影響。

式中,CWDS,j為第旬累計(jì)水分虧缺指數(shù)(單位: %);CWD,j為第旬的水分虧缺指數(shù)(單位: %), 計(jì)算方法見公式(3);CWD,j-1、CWD,j-2和CWD,j-3分別為該旬之前三旬的水分虧缺指數(shù)(單位: %); 根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況, 并參考相關(guān)文獻(xiàn), 確定權(quán)重系數(shù)a、b、c、d分別為0.35、0.30、0.20和0.15[23]。

式中,TC,j為夏玉米某旬累計(jì)需水量(單位: mm);P為累計(jì)降水量;Tk為夏玉米的需水量基數(shù), 參考相關(guān)文獻(xiàn)確定[24];K為夏玉米某旬降水量遠(yuǎn)大于需水量時(shí)的水分盈余系數(shù), 計(jì)算方法詳見公式(4)。

式中, 當(dāng)旬降水量在Tk~1.5Tk之間時(shí), 盈余效果較好; 當(dāng)旬降水量在1.5Tk~2.5Tk時(shí), 盈余效果較差; 當(dāng)旬降水量大于2.5Tk時(shí), 多余降水量轉(zhuǎn)化成徑流流失, 水分盈余狀態(tài)較為穩(wěn)定。

式中, ET0,j是夏玉米某旬參考蒸散量(單位: mm), 通過聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)建議的Penman-Monteith (P-M)公式計(jì)算[25], 見公式(6);TC為夏玉米作物系數(shù), 借鑒相關(guān)研究中淮河流域部分站點(diǎn)夏玉米作物系數(shù)的實(shí)測結(jié)果確定[26]。

式中, ET0表示參考作物蒸散量(單位: mmd–1);n為地表凈輻射(單位: MJm–2);為飽和水汽壓曲線斜率(單位: kPa℃–1);為日平均溫度(單位: ℃);2為2 m高處風(fēng)速(單位: ms–1);s為飽和水汽壓(單位: kPa);u為實(shí)際水汽壓(單位: kPa);為干濕表常數(shù)(單位: kPa℃–1)。

2.2.3 Mann-Kendall (M-K)趨勢檢驗(yàn) 采用M-K趨勢檢驗(yàn)方法對(duì)淮河流域夏玉米生育期內(nèi)的需水量和CWDI進(jìn)行趨勢檢驗(yàn), 顯著性水平為0.001、0.01、0.05和0.1時(shí), 分別對(duì)應(yīng)M-K統(tǒng)計(jì)變量(Z)的絕對(duì)值為3.29、2.58、1.96和1.645[27]。

2.2.4 最優(yōu)概率分布模型 著重探討淮河流域夏玉米各生育階段CWDI序列所遵從的最優(yōu)分布函數(shù), 并基于最優(yōu)分布函數(shù)探討夏玉米各生育階段不同等級(jí)干旱發(fā)生的概率。為更好地選取最優(yōu)分布函數(shù), 選取四大類33種分布函數(shù)擬合夏玉米各生育階段的CWDI序列, 四大類為有界概率分布函數(shù)、無界概率分布函數(shù)、非負(fù)概率分布函數(shù)和廣義分布函數(shù)(見表1), 同時(shí)選取Kolmogorov-Smirnov (K-S)和Anderson-Darling (A-D)兩種擬合優(yōu)度檢驗(yàn)方法確定CWDI序列的最優(yōu)分布, 其中最優(yōu)參數(shù)估計(jì)基于極大似然法。選取的標(biāo)準(zhǔn)是K-S和A-D檢驗(yàn)下均需通過95%水平的顯著性檢驗(yàn), 然后計(jì)算兩種檢驗(yàn)值的累積和, 并將累積和最小的函數(shù)作為最優(yōu)概率分布函數(shù)。本文中樣本的序列長度為55, 假設(shè)顯著性為α=0.05水平時(shí), K-S和A-D臨界值分別是0.18338和2.5018。

表1 四大類概率分布函數(shù)

3 結(jié)果與分析

3.1 需水量變化特征

淮河流域近55年夏玉米全生育期及各生育階段需水量空間分布特征如圖2, 全生育期主要呈現(xiàn)流域中北部較高而西南部和東部較低的空間特征, 全生育期多年平均需水量在481~573 mm范圍內(nèi), 均值約534 mm。播種—出苗期和出苗—拔節(jié)期需水量空間分布特征基本一致, 均呈現(xiàn)流域中部和西北部較高而沿淮河干流南側(cè)和淮河下游地區(qū)較低的分布特征, 播種—出苗期多年平均需水量在23~39 mm之間, 均值約34 mm, 出苗—拔節(jié)期在85~137 mm之間, 均值約118 mm; 隨著生育期的推進(jìn), 拔節(jié)—抽雄期和抽雄—乳熟期, 流域夏玉米需水量各地區(qū)差異較小, 但東部和西南部相對(duì)偏小,拔節(jié)—抽雄期多年平均需水量在103~125 mm之間, 均值約117 mm, 抽雄—乳熟期在190~210 mm范圍, 均值約200 mm; 乳熟—成熟期, 夏玉米需水量空間差異明顯, 沂沭泗地區(qū)較高, 而西南部和東南部地區(qū)較低, 多年平均需水量在60~69 mm范圍, 均值約64 mm。

(圖2)

淮河流域近55年夏玉米全生育期及各生育階段內(nèi)各站點(diǎn)需水量變化趨勢分布特征如圖2所示。圖2-a表明, 夏玉米全生育期年需水量的變化趨勢, 約93%的站點(diǎn)呈下降趨勢, 其中約65%的站點(diǎn)通過0.001顯著水平檢驗(yàn)。圖2-b表明, 播種—出苗期需水量變化趨勢空間分布特征, 各站點(diǎn)均呈現(xiàn)減少趨勢, 其中約57%的站點(diǎn)通過0.001顯著性水平檢驗(yàn); 圖2-c表明, 出苗—拔節(jié)期, 約91%的站點(diǎn)呈下降趨勢, 其中約20%的站點(diǎn)通過0.001顯著水平檢驗(yàn); 圖2-d表明, 拔節(jié)—抽雄期有86%的站點(diǎn)呈下降趨勢, 其中約35%的站點(diǎn)通過0.01及以上水平顯著性檢驗(yàn); 圖2-e表明, 抽雄—乳熟期, 約97%的站點(diǎn)呈現(xiàn)下降趨勢, 其中約73%的站點(diǎn)通過0.01及以上水平的顯著性水平檢驗(yàn); 圖2-f表明, 乳熟—成熟期, 約74%的站點(diǎn)呈減少的趨勢, 其中約19%的站點(diǎn)通過0.1及以上水平的顯著性檢驗(yàn)。綜上, 淮河流域1961—2015年夏玉米生育期需水量呈較明顯的下降趨勢。

3.2 作物水分虧缺指數(shù)變化特征

淮河流域近55年夏玉米生育期CWDI空間分布格局如圖3所示。播種—出苗期和出苗—拔節(jié)期CWDI空間特征基本一致, 均呈現(xiàn)流域西南部和東南部較低而北部較高的特征, 播種—出苗期年均CWDI在-4%~60%范圍, 均值約41%, 出苗—拔節(jié)期在-10%~52%范圍, 均值約27%; 拔節(jié)—抽雄期, 空間特征差異明顯, 流域西北部較高而其余地區(qū)較低, 年均CWDI為-17%~32%, 均值約1%; 抽雄—乳熟期, 淮河流域中上游地區(qū)較高而沂沭泗地區(qū)和淮河下游地區(qū)較低, 年均CWDI為-8%~33%, 均值約13%; 拔節(jié)—抽雄期至乳熟—成熟期空間特征主要表現(xiàn)在淮河中上游地區(qū)南部區(qū)域的變化, 隨著生育期的推進(jìn), 由南部低于北部的特征轉(zhuǎn)變成南北部大致相同的特征, 乳熟—成熟期年均CWDI為2%~39%, 均值約26%。另外, 淮河下游地區(qū)CWDI在夏玉米生育期中均處于較低水平的特征, 夏玉米生長前期水分虧缺最嚴(yán)重, 生長中期虧缺程較低, 隨生育期推進(jìn), 水分虧缺程度又趨于嚴(yán)重。

圖3 1961-2015年夏玉米生育期CWDI和Mean-Kendall (M-K)趨勢變化空間特征

淮河流域近55年夏玉米生育期水分虧缺指數(shù)變化趨勢分布情況如圖3所示。圖3-a表明, 播種—出苗期水分虧缺指數(shù)變化趨勢, 約96%的站點(diǎn)呈減少趨勢, 但其中僅約11%的站點(diǎn)通過0.1及以上水平的顯著性檢驗(yàn); 圖3-b表明, 出苗—拔節(jié)期, 約85%的站點(diǎn)呈減少趨勢, 其中僅約9%的站點(diǎn)通過0.1及以上水平的顯著性檢驗(yàn); 圖3-c表明, 拔節(jié)—抽雄期, 約49%的站點(diǎn)呈減少的趨勢, 但其中無站點(diǎn)通過顯著性檢驗(yàn), 呈增加趨勢的站點(diǎn)中約9%的站點(diǎn)通過顯著性水平檢驗(yàn); 圖3-d表明, 抽雄—乳熟期, 52%的站點(diǎn)呈減少趨勢, 但僅約4%的站點(diǎn)通過顯著性水平; 圖3-e表明, 乳熟—成熟期, 61%的站點(diǎn)呈減少趨勢, 但僅3%的站點(diǎn)呈減少趨勢。綜上, 淮河流域近55年夏玉米生育期CWDI變化趨勢不明顯, 以波動(dòng)變化為主。

3.3 最優(yōu)概率分布模型

如圖4所示, 夏玉米5個(gè)生育階段CWDI序列的最優(yōu)分布均包含多種函數(shù), 四大類函數(shù)均有涉及, 整體上Wakeby、Gen.Extreme Value和Johnson SB函數(shù)可作為較多站點(diǎn)CWDI序列的最優(yōu)擬合模型, 其中, 播種—出苗期、出苗—拔節(jié)期、拔節(jié)—抽雄期、抽雄—乳熟期和乳熟—成熟期, 分別包括26、44、32、35和51個(gè)站點(diǎn)CWDI序列分布的最優(yōu)擬合是Wakeby函數(shù)。

圖4 淮河流域110個(gè)站點(diǎn)夏玉米生育期水分虧缺指數(shù)的最優(yōu)概率分布函數(shù)

3.4 夏玉米生育期干旱發(fā)生概率空間特征

圖5給出淮河流域近55年夏玉米各生育階段發(fā)生干旱概率的空間分布特征。圖5-a表明, 播種—出苗期干旱發(fā)生的概率, 大部分地區(qū)在50%以上, 淮河干流以南地區(qū)概率較小; 圖5-b表明, 出苗—拔節(jié)期, 干旱概率大小呈現(xiàn)出緯向分布特征, 南部沿淮河干流地區(qū)概率在10%~20%之間, 西北部地區(qū)概率高于50%; 圖5-c表明, 拔節(jié)—抽雄期, 干旱概率在50%以上的地區(qū)主要在流域西北部, 河南省淮河流域大部地區(qū)概率主要在30%~50%之間, 安徽省淮河流域概率主要在20%~30%之間, 流域東部地區(qū)概率相對(duì)較小, 在10%以下; 圖5-d表明, 抽雄—乳熟期, 夏玉米干旱概率較高, 研究區(qū)大部分地區(qū)干旱概率在50%以上, 淮河下游地區(qū)和沂沭泗地區(qū)干旱概率在30%~50%之間; 圖5-e表明, 乳熟—成熟期, 研究區(qū)大部分地區(qū)干旱概率在30%~50%之間, 西北部部分地區(qū)干旱概率在50%以上。綜上, 淮河流域夏玉米播種—出苗期和抽雄—乳熟期發(fā)生干旱概率較高, 且存在西北部干旱概率高于東南部的分布特征。

圖5 夏玉米生育階段干旱發(fā)生概率空間特征

3.5 夏玉米生育期不同等級(jí)干旱發(fā)生概率空間特征

圖6給出淮河流域近55年夏玉米各生育階段不同等級(jí)干旱發(fā)生概率的空間分布特征。圖6-a1~a4表明, 播種—出苗期, 輕旱概率大部地區(qū)在10%~ 20%之間, 中旱和重旱概率均在10%以下, 特旱概率較高, 空間上呈緯向分布特征, 北部地區(qū)在50%以上, 中部大部分地區(qū)30%~50%, 西南部和東南部干旱概率相對(duì)較低; 圖6-b1~b4表明, 出苗—拔節(jié)期,流域大部分地區(qū)輕旱概率10%~20%, 西北部在20%~30%之間, 中旱、重旱和特旱概率的空間分布基本一致, 均是大部地區(qū)在0~10%之間, 西北部在10%~20%之間; 圖6-c1~c4表明, 拔節(jié)—抽雄期, 輕旱概率基本在10%~20%范圍, 中旱在中西部概率為10%~20%, 中東部在0~10%之間, 重旱和特旱概率基本都在10%以下; 圖6-d1~d4表明, 抽雄—乳熟期, 輕旱概率基本在10%~20%之間, 中旱概率基本在10%~30%之間, 重旱概率大都在0~10%之間, 部分地區(qū)超過20%, 特旱, 淮河中上游地區(qū)基本在10%~20%之間, 淮河下游和沂沭泗河地區(qū)基本在0~10%之間; 圖6-e1~e4表明, 乳熟—成熟期, 輕旱概率大部分地區(qū)在10%~20%之間, 中部較高, 處于20%~30%范圍, 中旱概率基本在10%~20%之間, 重旱和特旱概率基本處于10%以內(nèi)。

圖6 夏玉米生育階段不同等級(jí)干旱發(fā)生概率的空間分布

4 討論

淮河流域是重要的夏玉米生產(chǎn)區(qū), 已有學(xué)者分別基于全生育期和需水關(guān)鍵期對(duì)淮河流域夏玉米需水量變化特征進(jìn)行分析[17,21], 但夏玉米不同生育階段對(duì)需水量要求不同, 不同階段缺水程度對(duì)產(chǎn)量形成的影響也有區(qū)別[28], 同時(shí)從本文研究結(jié)果看, 各生育階段需水量空間上地區(qū)差異明顯。IPCC第五次評(píng)估中相關(guān)結(jié)論表明, 全球氣候變暖仍在繼續(xù),近50年來, 淮河流域氣溫也呈顯著上升趨勢[29]。氣溫升高理應(yīng)導(dǎo)致作物需水量的增加, 但淮河流域夏玉米生育期需水量呈現(xiàn)出顯著下降趨勢, 參考楊曉琳等的研究結(jié)果[30], 夏玉米需水量的變化還與平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和太陽輻射等氣象因子相關(guān)。利用線性趨勢方法[31]探討淮河流域夏玉米生育期平均相對(duì)濕度等氣象要素的變化趨勢。如圖7所示, 淮河流域1961—2015年夏玉米生育期平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和太陽輻射3個(gè)氣象要素均呈顯著下降趨勢, 通過0.05水平的顯著性檢驗(yàn), 但平均相對(duì)濕度無明顯變化特征, 因此, 近55年淮河流域夏玉米生育期需水量呈顯著下降趨勢主要受平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和太陽輻射3個(gè)氣象要素變化的影響。

圖7 夏玉米生育期平均相對(duì)濕度(a)、平均風(fēng)速(b)、日照時(shí)數(shù)(c)和太陽輻射(d)時(shí)間變化

圖中黑色曲線為逐年氣象要素變化, 虛線為線性趨勢。

The black curve shows meteorological changed year by year; the dotted shows the liner trend.

薛昌穎等[16]估算夏玉米生育期干旱發(fā)生概率是基于水分虧缺指數(shù)服從正態(tài)分布或轉(zhuǎn)換成服從正態(tài)分布, 但本文研究結(jié)果表明夏玉米生育期水分虧缺指數(shù)序列多數(shù)不服從正態(tài)分布, 基于正態(tài)分布或轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布確定的各生育階段干旱發(fā)生概率, 誤差較大, 不確定性高, 而本文利用33種分布函數(shù)擬合夏玉米生育期水分虧缺指數(shù)序列, 得到最優(yōu)擬合模型, 再確定出干旱發(fā)生概率, 可信度更高。根據(jù)本文得到的結(jié)果, 淮河流域夏玉米生長過程中, 播種—出苗期和抽雄—乳熟期干旱發(fā)生概率最大, 大部分地區(qū)高于50%, 期間發(fā)生的干旱分別稱為“初夏旱”和“卡脖旱”, 其中抽雄—乳熟期為該區(qū)夏玉米產(chǎn)量形成的關(guān)鍵期[32], 因此十分有必要防御淮河流域夏玉米生長過程中“卡脖旱”發(fā)生, 以確保夏玉米的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)。

本文選用在黃淮海地區(qū)具有較好適用性的作物水分虧缺指數(shù)進(jìn)行夏玉米生育期干旱特征的研究, 與其他氣象指數(shù)相比, 該指數(shù)基于作物水分供需平衡, 總體考慮作物本身、土壤和氣象因子三方面因素的影響, 對(duì)農(nóng)業(yè)干旱的累計(jì)效應(yīng)也有較好的體現(xiàn)[33], 能很好反映夏玉米生育期的干旱狀況。但由于農(nóng)業(yè)干旱機(jī)理的復(fù)雜程度, 還受下墊面條件、耕作制度、人類活動(dòng)和作物品種類型等因素的影響, 且不同干旱指標(biāo)都具有一定的時(shí)間和空間尺度的限制[34], 因此仍需綜合考慮多種因素并結(jié)合新技術(shù)對(duì)其深入研究。

本文在淮河流域夏玉米生育期時(shí)段劃分上, 參考相關(guān)文獻(xiàn)設(shè)定了統(tǒng)一的發(fā)育日期[16], 但淮河流域地理跨度較大, 境內(nèi)地理氣候多樣, 可能導(dǎo)致不同區(qū)域夏玉米的實(shí)際生育期進(jìn)程有差異, 因此, 仍需綜合考慮氣候地理?xiàng)l件、種植品種和收獲產(chǎn)量等因素, 結(jié)合夏玉米生育期記錄資料, 進(jìn)行夏玉米農(nóng)業(yè)氣候分區(qū)[21], 再分別確定各區(qū)內(nèi)夏玉米實(shí)際生育日期。另外, 淮河流域內(nèi)三大糧食作物分別是夏玉米、冬小麥和一季稻, 本文僅探討了夏玉米生育期需水量及干旱時(shí)空特征, 為保障淮河流域內(nèi)糧食總產(chǎn)量的提升, 下一步將分別以冬小麥和一季稻為研究對(duì)象開展相關(guān)工作。

5 結(jié)論

近55年來, 夏玉米需水量全生育期多年平均值約534 mm, 全生育期、播種—出苗期、出苗—拔節(jié)期和乳熟—成熟期空間分布特征基本一致, 大致呈現(xiàn)流域中北部較高而西南部和東南部較低的空間分布; 拔節(jié)—抽雄期主要呈現(xiàn)東部比其他地區(qū)低的分布特征; 抽雄—乳熟期呈現(xiàn)出流域蚌埠閘以上地區(qū)和淮河下游相對(duì)較低的空間特征。夏玉米全生育期和各生育階段需水量均呈顯著下降趨勢。除拔節(jié)—抽雄期外, 夏玉米其余生育階段水分虧缺均較為嚴(yán)重。各生育階段中, 播種—出苗期和抽雄—乳熟期干旱發(fā)生概率較大, 大部分地區(qū)大于50%。除播種—出苗期的特旱概率在30%~50%之間, 各生育階段不同等級(jí)干旱概率均大致在20%以內(nèi)。

[1] 季定民, 張勃, 王東, 馬瓊, 張燿宗, 趙一飛. 甘肅河?xùn)|玉米種植區(qū)春夏氣象干旱時(shí)空變化特征及其與環(huán)流因子關(guān)系. 自然資源學(xué)報(bào), 2015, 30: 1547-1559. Ji D M, Zhang B, Wang D, Ma Q, Zhang Y Z, Zhao Y F. Spatio-temporal variation characteristics of spring and summer meteorological drought and its relationship with circulation factors in Hedong maize planting areas of Gansu province., 2015, 30: 1547-1559 (in Chinese with English abstract).

[2] Han P, Wang P X, Zhang S Y, Zhu D H. Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models., 2010, 51: 1398-1403.

[3] Svoboda M D, Fuchs B A, Poulsen C C, Nothwehr J R. The drought risk atlas: enhancing decision support for drought risk management in the United States., 2015, 526: 274-286.

[4] 秦大河, Thomas S, 259名作者和TSU (駐伯爾尼和北京). IPCC第五次評(píng)估報(bào)告第一工作組報(bào)告的亮點(diǎn)結(jié)論. 氣候變化研究進(jìn)展, 2014, 10: 1-6. Qin D H, Thomas S, 259 Authors and TSU (Bern & Beijing). Highlights of the IPCC working group I fifth assessment report., 2014, 10: 1-6 (in Chinese with English abstract).

[5] 馬曉群, 馬玉平, 葛道闊, 陳曉藝. 淮河流域農(nóng)作物旱澇災(zāi)害損失精細(xì)化評(píng)估. 北京: 氣象出版社, 2016. pp 62-78. Ma X Q, Ma Y P, Ge D K, Chen X Y. Fine Evaluation of Drought and Drought Disasters in Crops in Huaihe River Basin. Beijing: Meteorological Press, 2016. pp 62-78 (in Chinese).

[6] 何斌, 武建軍, 呂愛鋒. 農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)研究進(jìn)展. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2010, 29: 557-564. He B, Wu J J, Lyu A F. New advances in agricultural drought risk study., 2010, 29: 557-564 (in Chinese with English abstract).

[7] 馬曉群, 吳文玉, 張輝. 利用累積濕潤指數(shù)分析江淮地區(qū)農(nóng)業(yè)旱澇時(shí)空變化. 資源科學(xué), 2008, 30: 371-377. Ma X Q, Wu W Y, Zhang H. Analyzing spatial and temporal variations of agricultural drought and waterlog in Jianghuai area through accumulated humidity index., 2008, 30: 371-377 (in Chinese with English abstract).

[8] 薛昌穎, 劉榮花, 馬志紅. 黃淮海地區(qū)夏玉米干旱等級(jí)劃分. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(16): 147-156. Xue C Y, Liu R H, Ma Z H. Drought grade classification of summer maize in Huang-Huai-Hai area., 2014, 30(16): 147-156 (in Chinese with English abstract).

[9] 王連喜, 胡海玲, 李琪, 孔堅(jiān)文. 基于水分虧缺指數(shù)的陜西冬小麥干旱特征分析. 干旱區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2015, 33(5): 237-244. Wang L X, Hu H L, Li Q, Kong J W. Analysis on drought characteristics of winter wheat in Shaanxi province based on crop water deficit index., 2015, 33(5): 237-244 (in Chinese with English abstract).

[10] 高曉容, 王春乙, 張繼權(quán), 薛緒掌. 近50年東北玉米生育階段需水量及旱澇時(shí)空變化. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2012, 28(12): 101-109. Gao X R, Wang C Y, Zhang J Q, Xue X Z. Crop water requirement and temporal-spatial variation of drought and flood disaster during growth stages for maize in Northeast during past 50 years., 2012, 28(12): 101-109 (in Chinese with English abstract).

[11] 明博, 陶洪斌, 王璞. 基于標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)研究干旱對(duì)北京地區(qū)作物產(chǎn)量的影響. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 18(5): 28-36. Ming B, Tao H B, Wang P. Impact of drought on grain yield in Beijing investigated by SPEI-based methods., 2013, 18(5): 28-36 (in Chinese with English abstract).

[12] 張浩, 馬曉群, 王曉東. 安徽省冬小麥水分盈虧特征及其對(duì)產(chǎn)量的影響. 氣象, 2015, 41: 899-906. Zhang H, Ma X Q, Wang X D. Water budget characteristics of winter wheat and its impact on the yield in Anhui province., 2015, 41: 899-906 (in Chinese with English abstract).

[13] 田宏偉, 李樹巖. 河南省夏玉米干旱綜合風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化區(qū)劃. 干旱氣象, 2016, 34: 852-859. Tian H W, Li S Y. Refined zonation of integrated drought risk about summer maize in Henan province., 2016, 34: 852-859 (in Chinese with English abstract).

[14] 陳東東, 紫檀, 張玉芳. 基于水分盈虧指數(shù)的四川省小麥生育期干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào), 2017, 26(4): 155-163. Chen D D, Zi T, Zhang Y F. Drought risk assessment based on crop water deficit index during wheat fertility periods in Sichuan province., 2017, 26(4): 155-163 (in Chinese with English abstract).

[15] 王明田, 張玉芳, 馬均, 劉娟, 李金建, 陳東東. 四川省盆地區(qū)玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及區(qū)劃. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2012, 23: 2803-2811. Wang M T, Zhang Y F, Ma J, Liu J, Li J J, Chen D D. Risk assessment and regionalization of maize drought disasters in Sichuan Basin, Southeast China., 2012, 23: 2803-2811 (in Chinese with English abstract).

[16] 薛昌穎, 馬志紅, 胡程達(dá). 近40年黃淮海地區(qū)夏玉米生長季干旱時(shí)空特征分析. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào), 2016, 25(2): 1-14. Xue C Y, Ma Z H, Hu C D. Spatiotemporal characteristics of drought during summer maize growing season in Huang- Huai-Hai area for recent 40 years., 2016, 25(2): 1-14 (in Chinese with English abstract).

[17] 張建軍, 王曉東. 淮河流域夏玉米關(guān)鍵期水分盈虧時(shí)空變化分析. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào), 2014, 30(21): 100-105. Zhang J J, Wang X D. Spatial-temporal analysis of the water surplus deficit index for the summer corn’s key period in the Huaihe Basin., 2014, 30(21): 100-105 (in Chinese with English abstract).

[18] 李芬, 于文金, 張建新, 朱鳳琴, 劉英麗. 干旱災(zāi)害評(píng)估研究進(jìn)展. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2011, 30: 891-898. Li F, Yu W J, Zhang J X, Zhu F Q, Liu Y L. Review of drought disaster evaluation., 2011, 30: 891-898 (in Chinese with English abstract).

[19] 劉榮花, 薛昌穎, 方文松, 李樹巖, 成林, 趙艷霞, 李春強(qiáng), 薛曉萍, 張心令. QX/T 260-2015北方夏玉米干旱等級(jí). 北京: 氣象出版社, 2015. Liu R H, Xue C Y, Fang W S, Li S Y, Cheng L, Zhao Y X, Li C Q, Xue X P, Zhang X L. QX/T 260-2015 Drought Grade of Summer Maize in Northern China. Beijing: Meteorological Press, 2015 (in Chinese).

[20] 許瑩, 馬曉群, 王曉東, 張浩. 淮河流域冬小麥水分虧缺時(shí)空變化特征分析. 地理科學(xué), 2013, 33: 1138-1144. Xu Y, Ma X Q, Wang X D, Zhang H. Analysis of spatial and temporal variation characteristics of winter wheat water deficiency in Huaihe River Basin., 2013, 33: 1138-1144 (in Chinese with English abstract).

[21] 王曉東, 馬曉群, 許瑩, 張浩. 淮河流域主要農(nóng)作物全生育期水分盈虧時(shí)空變化分析. 資源科學(xué), 2013, 35: 665-672. Wang X D, Ma X Q, Xu Y, Zhang H. Temporal analysis of the crop water surplus deficit index for the whole growth period in the Huaihe Basin., 2013, 35: 665-672 (in Chinese with English abstract).

[22] 高超, 陳實(shí), 翟建青, 張正濤, 劉青. 淮河流域旱澇災(zāi)害致災(zāi)氣候閾值. 水科學(xué)進(jìn)展, 2014, 25: 36-44. Gao C, Chen S, Zhai J Q, Zhang Z T, Liu Q. On threshold of drought and flood disasters in Huaihe River Basin., 2014, 25: 36-44 (in Chinese with English abstract).

[23] 黃晚華, 楊曉光, 曲輝輝, 馮利平, 黃彬香, 王靖, 施生錦, 武永峰, 張曉煜, 肖小平, 楊光立, 李茂松. 基于作物水分虧缺指數(shù)的春玉米季節(jié)性干旱時(shí)空特征分析. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2009, 25(8): 28-34. Huang W H, Yang X G, Qu H H, Feng L P, Huang B X, Wang J, Shi S J, Wu Y F, Zhang X Y, Xiao X P, Yang G L, Li M S. Analysis of spatio-temporal characteristic on seasonal drought of spring maize based on crop water deficit index., 2009, 25(8): 28-34 (in Chinese with English abstract).

[24] 張建軍, 盛紹學(xué), 王曉東. 安徽省夏玉米生長季干旱時(shí)空特征分析. 干旱氣象, 2014, 32: 163-168. Zhang J J, Sheng S X, Wang X D. Temporal and spatial distribution characteristics of drought during summer corn growing season in Anhui province., 2014, 32: 163-168 (in Chinese with English abstract).

[25] 何俊歐, 凌霄霞, 張建設(shè), 張萌, 馬迪, 孫夢, 劉永忠, 展茗, 趙明. 近35年湖北省低丘平原區(qū)玉米需水量及旱澇時(shí)空變化. 作物學(xué)報(bào), 2017, 43: 1536-1547. He J O, Ling X X, Zhang J S, Zhang M, Ma D, Sun M, Liu Y Z, Zhan M, Zhao M. Temporal-spatial variation of crop water requirement and frequency of drought and waterlogging disasters during maize growth stages in low hilly plain area of Hubei province in last 35 years.2017, 43: 1536-1547 (in Chinese with English abstract).

[26] 彭世彰, 索麗生. 節(jié)水灌溉條件下作物系數(shù)和土壤水分修正系數(shù)試驗(yàn)研究. 水利學(xué)報(bào), 2004, (1): 17-21. Peng S Z, Suo L S. Water requirement model for crop under the condition of water-saving irrigation., 2004, (1): 17-21 (in Chinese with English abstract).

[27] 魏鳳英. 現(xiàn)代氣候統(tǒng)計(jì)診斷與預(yù)測技術(shù)(第2版). 北京: 氣象出版社, 2007. pp 42-59. Wei F Y. Modern Climate Statistics Diagnosis and Prediction Technology, 2nd edn. Beijing: Meteorological Press, 2007. pp 42-59 (in Chinese).

[28] 龐艷梅, 陳超, 潘學(xué)標(biāo). 1961-2011年四川盆地玉米有效降水和需水量的變化特征. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2015, 31(增刊1): 133-141. Pang Y M, Chen C, Pan X B. Variation characteristics of maize effective precipitation and water requirement in Sichuan basin during 1961-2010., 2015, 31(suppl-1): 133-141 (in Chinese with English abstract).

[29] 王珂清, 曾燕, 謝志清, 苗茜. 1961-2008 年淮河流域氣溫和降水變化趨勢. 氣象科學(xué), 2012, 32: 671-677.Wang K Q, Zeng Y, Xie Z Q, Miao Q. Change trend of temperature and precipitation in Huaihe River Basin from 1961 to 2008., 2012, 32: 671-677 (in Chinese with English abstract).

[30] 楊曉琳, 黃晶, 陳阜, 褚慶全. 黃淮海農(nóng)作區(qū)玉米需水量時(shí)空變化特征比較研究. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 16(5): 26-31. Yang X L, Huang J, Chen F, Chu Q Q. Comparison of temporal and spatial variation of water requirements of corn in Huang- Huai-Hai farming system region., 2011, 16(5): 26-31 (in Chinese with English abstract).

[31] 劉永婷, 徐光來, 尹周祥, 胡晨琦, 王原, 廖富強(qiáng). 全球變化背景下安徽近55年氣溫時(shí)空變化特征. 自然資源學(xué)報(bào), 2017, 32: 680-691. Liu Y T, Xu G L, Yin Z X, Hu C Q, Wang Y, Liao F Q. Spatio-temporal change of surface air temperature in Anhui province in the context of global warming from 1960 to 2014., 2017, 32: 680-691 (in Chinese with English abstract).

[32] 楊太明, 許瑩, 孫喜波, 張建軍. 安徽省夏玉米干旱天氣指數(shù)保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)及應(yīng)用. 氣象, 2016, 42: 450-455. Yang T M, Xu Y, Sun X B, Zhang J J. Design and application of the drought weather index insurance of summer corn in Anhui province., 2016, 42: 450-455 (in Chinese with English abstract).

[33] 馬曉群, 吳文玉, 張輝. 農(nóng)業(yè)旱澇指標(biāo)及在江淮地區(qū)監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2009, 20: 186-194. Ma X Q, Wu W Y, Zhang H. The agricultural drought and flood index and its operational application to monitoring and early-warning in Jianghuai area., 2009, 20: 186-194 (in Chinese with English abstract).

[34] 劉憲鋒, 朱秀芳, 潘耀忠, 李雙雙, 劉焱序. 農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測研究進(jìn)展與展望. 地理學(xué)報(bào), 2015, 70: 1835-1848. Liu X F, Zhu X F, Pan Y Z, Li S S, Liu Y X. Agricultural drought monitor: progress, challenges and prospect., 2015, 70: 1835-1848 (in Chinese with English abstract).

Spatiotemporal characteristics of water requirement and agricultural drought during summer maize season in Huaihe River Basin

GAO Chao1, LI Xue-Wen2, SUN Yan-Wei1, ZHOU Ting3, LUO Gang1, and CHEN Cai1

1Department of Geography & Spatial Information Techniques, Ningbo University, Ningbo 315211, Zhejiang, China;2School of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241000, Anhui, China;3Department of Water Resources Engineering, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, Anhui, China

Based on daily meteorological data from 110 stations during 1961-2015 in the Huaihe River Basin, we analyzed the spatial and temporal variations of water requirement in different growth stages of summer maize by the Penman-Monteith (P-M) formula and ‘crop coefficient method’. Crop water deficit index (CWDI) was used as an indicator of drought evaluation to reveal the spatial and temporal variation of drought in summer maize growth period. The CWDI sequence was fitted by 33 distribution functions of four categories, and an optimal probability distribution model was established to estimate the probability of drought in the growth stages of summer maize in the Huaihe River Basin. In the past 55 years, the water requirement of summer maize in whole growth period and each growth stage showed a significant decreasing trend and the spatial distribution of water requirement showed higher in central and northern region and lower in southwest and southeast region. The trend of water deficit index in summer maize growth period did not change significantly. In addition to jointing-tasseling stage, the rest of the growing stages showed water deficit in whole the basin, and the northern region was more severely affected by water deficit than the southern region. During the growth period of summer maize, the probability of drought in the sowing-emergence stage and the tasseling-milking stage was the highest. Except for the probability between 30% and 50% of severe drought in the sowing-emergence period, the drought probability of different grades in each growth stage was less than 20%.

agricultural drought; crop water deficit index; summer maize; drought probability; optimal probability distribution model

2018-01-21;

2018-08-20;

2018-09-17.

10.3724/SP.J.1006.2019.83010

E-mail: gaoqinchao1@163.com

本研究由國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41571018, 51509001), 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1608085QE112)和安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計(jì)劃項(xiàng)目重點(diǎn)項(xiàng)目(gxyqZD2017019)資助。

This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (41571018, 51509001), the Natural Science Fund of Anhui Province (1608085QE112), and the Talent Training Program for Universities of Anhui Province (gxyqZD2017019).

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20180914.0800.002.html