焦敏 陳鵬獅 李榮平 張琪 張微瑋

(1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所， 遼寧 沈陽 110166； 2.遼寧省生態(tài)氣象和衛(wèi)星遙感中心， 遼寧 沈陽 110166; 3.東北冷渦研究重點開放實驗室， 遼寧 沈陽 110166)

引言

設施農業(yè)是遼寧省現代農業(yè)的主要組成部分，遼寧省現代農業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃中指出，“十二五”期間遼寧省實施了設施農業(yè)建設和提質增效工程，設施農業(yè)占地面積發(fā)展到7.46×105hm2，位居中國全國第二位，日光溫室設施蔬菜面積全國第一。設施蔬菜總產量達3.24×107t、產值超過7.00×1010元。設施農業(yè)的出現使得中國北方地區(qū)蔬菜的周年生產成為現實。設施農業(yè)生產主要依靠自然光，因此寡照便成為影響設施農業(yè)生產的關鍵限制因素。寡照常使設施作物生長發(fā)育和品質受到嚴重影響，如容易導致設施蔬菜生長緩慢，產量降低，發(fā)生病蟲等。因此，開展遼寧省設施農業(yè)寡照災害時空特征的研究對設施農業(yè)氣候區(qū)劃和生產布局及設施作物栽培措施的制定均具有重要意義。

關于寡照災害，國內外學者主要從寡照災害等級指標確定、寡照災害時空變化特征、寡照災害風險區(qū)劃和評估及寡照災害預警模型構建等方面開展了相關研究。李海濤等[1]分析指出，山西省寡照災害主要發(fā)生在冬季，占全年災害的90%之多，寡照主要分布在大同盆地、忻定原盆地、太原晉中盆地以及長治盆地。楊再強等[2]研究表明，江蘇省全年冬季寡照災害最嚴重，長江以南寡照災害遠多于長江以北，1990年之后，寡照災害發(fā)生頻率和強度有增加趨勢。杜子璇等[3]分析了河南省設施農業(yè)黃瓜寡照災害的時空分布特征，指出黃瓜輕度寡照次數總體偏高，中度寡照次數總體偏低。魏瑞江[4]確立了河北省日光溫室低溫寡照災害等級指標并分析了其時空分布規(guī)律指出：20 世紀80 年代以后，河北省各市低溫寡照發(fā)生次數比20 世紀60—70 年代明顯增多；隨著緯度增高，河北省低溫寡照發(fā)生次數明顯減少，危害程度明顯減輕。魏瑞江等[5]對河北省日光溫室低溫寡照災害進行了風險分析：指出河北省低溫寡照災害綜合風險最大的地區(qū)為邯鄲的中部，石家莊、邢臺兩市的中部和邯鄲大部次之，第三為保定、石家莊兩市的東部和衡水中南部及其以南地區(qū)，其他地區(qū)則無風險。朱漢青等[6]研究了日光溫室番茄寡照低溫災害預警模型構建技術。李楠等[7]研究了山東省日光溫室番茄寡照災害等級指標，將冬季溫室番茄生產寡照分為無災、輕災、中災、重災。侯偉等[8]分析了低溫寡照對海南西瓜的影響，指出低溫寡照對西瓜授粉和果實膨大期影響最大。陳卿才等[9]對海南省西瓜低溫寡照災害進行了風險區(qū)劃分析，指出高風險區(qū)集中在海南中部和北部，低風險區(qū)分布在南部和西部，其他地區(qū)為中風險區(qū)。Li等[10]建立了適用于我國北方的日光溫室蔬菜氣象災害風險管理系統(tǒng)。關福來等[11]建立了日光溫室低溫寡照災害的監(jiān)測預警系統(tǒng)，并在河北日光溫室蔬菜生產中進行了初步應用。

對于中國東北地區(qū)日照時數或者寡照，周曉宇等[12]從月變化、季節(jié)變化、年際變化和年代際變化角度分析了中國東北地區(qū)日照時數的時空變化特征。曾麗紅等[13]分析了中國東北地區(qū)生長季日照時數的時空變化。楊東等[14]、曹永強等[15]和焦敏等[16]分析了遼寧省日照時數的時空變化特征。慕臣英等[17]分析了1980—2014年沈陽地區(qū)日照時數變化特征及影響因素。江和文等[18]評估了葫蘆島市日光溫室蔬菜低溫寡照災害的風險水平。綜上，以往針對日照時數要素本身時空變化特征及影響因素的研究較多，而對設施作物寡照災害時空特征的研究并不多見。本文以日照時數觀測數據為基礎，以設施黃瓜和茄子為研究作物，應用Fortran語言編程識別1962年以來遼寧省設施農業(yè)生長季寡照災害發(fā)生頻數，采用統(tǒng)計診斷方法分析其時空變化特征，以期為該類型的設施農業(yè)災害提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料選取

遼寧省氣象信息中心提供的62個國家級地面氣象觀測站，由于1962年以來日照時數數據的缺測和缺失比較嚴重，本文篩選出1962—2018年數據完整且連續(xù)的28個觀測站，這些站點在遼寧省的空間分布較均勻(圖1)，可以用來反映遼寧省日照時數的時空變化特征。采用1962年1月1日至2018年12月31日遼寧省28個國家級地面氣象觀測站的逐日日照時數數據集作為研究資料。

1.2 設施農業(yè)生長季定義

本文采用張淑杰等[19]提出的方法，將10月至翌年4月定義為遼寧省設施作物的生長季，簡稱設施農業(yè)生長季。研究時段為1962—2017年共56個設施農業(yè)生長季。文中氣候態(tài)指1962—2017年共56 a平均。

1.3 寡照災害等級指標確定和寡照災害識別方法

不同設施作物其寡照災害指標有所不同，本文以設施黃瓜和茄子為例，采用陳艷秋和吳曼麗[20]給出的寡照災害等級指標(表1)。下文中如無特殊說明，設施作物生長季均指設施黃瓜和茄子的生長季。寡照災害識別應用Fortran語言編譯統(tǒng)計。

圖1 遼寧省28個氣象觀測站空間分布Fig.1 Locations of the 28 meteorological stations in Liaoning province

表1 遼寧省設施作物生長季寡照災害等級指標Table 1 Level indicators of sparse sunlight disaster in facility agriculture growing season over Liaoning province

1.4 統(tǒng)計診斷分析方法

采用方差[21]分析年際變率，采用一元線性回歸[22]分析氣候傾向率和氣候趨勢，采用標準Morlet小波分析[23]顯著振蕩周期，采用曼-肯德爾(Mann-Kendall)統(tǒng)計量[24]分析突變特征，采用滑動平均[24]去除年際分量以分析要素的年代際變化。

2 結果分析

對1962—2017年遼寧省28站設施黃瓜和茄子生長季不同等級寡照災害的發(fā)生頻數統(tǒng)計表明，從氣候學角度來看，遼寧省設施黃瓜和茄子最易發(fā)生輕度寡照災害，其年平均發(fā)生頻數達5.1次，占總發(fā)生頻數的百分比高達96.1%；中度寡照災害年平均發(fā)生頻數僅為0.3次，只占總發(fā)生頻數的3.9%；且近56 a來沒有發(fā)生重度寡照災害。鑒于輕度寡照災害的高發(fā)生率，本文重點研究輕度寡照災害的時空特征及影響因素。

2.1 輕度寡照災害發(fā)生頻數空間變化特征

2.1.1 氣候態(tài)及年際變率空間分布

1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數的氣候場分布見圖2a，呈顯著的西低東高的經向型分布特征，遼西地區(qū)年平均發(fā)生頻數最少，為2.4—4.0次；遼北和遼東地區(qū)年平均發(fā)生頻數最多，為5.2—7.6次；其他地區(qū)年平均發(fā)生頻數為4.0—5.2次。

單位為次圖2 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數氣候場(a)及其方差(b)空間分布Fig.2 Mean climatic field distribution of mild sparse sunlight disaster frequencies (a) and their variances (b) in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

由發(fā)生頻數的方差分布可知(圖2b)，其分布形勢與氣候態(tài)分布一致，說明相對而言遼西地區(qū)發(fā)生頻數的年際變化較小，遼北和遼東地區(qū)發(fā)生頻數的年際變化較大。因此，預報遼北和遼東地區(qū)發(fā)生頻數要比預報遼西地區(qū)的難。

2.1.2 關鍵發(fā)育期氣候態(tài)空間分布

光照對黃瓜和茄子關鍵生育期的影響尤其重要，關鍵生育期發(fā)生寡照災害，會嚴重影響黃瓜和茄子的品質和產量。因此參照韓亞東等[25]給出的遼寧省日光溫室黃瓜栽培季節(jié)及茬口，本文定義了黃瓜和茄子的兩個關鍵生育期時段，一個是冬春茬，具體為2月下旬至4月下旬；一個是秋冬茬，具體為10月中旬至11月下旬。進一步分析氣候態(tài)下1962—2017年遼寧省設施農業(yè)黃瓜和茄子在上述兩個茬口內輕度寡照災害發(fā)生頻數的空間分布特征(圖3)，可知兩個茬口內的空間分布特征與整個設施農業(yè)生長季的空間分布特征基本是一致的，都呈西低東高型，遼西地區(qū)發(fā)生頻數最少，遼東地區(qū)發(fā)生頻數最多，冬春茬發(fā)生頻數為0.9—2.0次，秋冬茬發(fā)生頻數為0.9—2.4次。

單位為次圖3 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)冬春茬(a)和秋冬茬(b)關鍵發(fā)育期輕度寡照災害發(fā)生頻數氣候場空間分布Fig.3 Climatic field distribution of mild sparse sunlight disaster frequencies for critical development of facility agriculture in winter and spring crop (a) and autumn and winter crop (b) from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.1.3 趨勢系數

1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數的趨勢系數全部為正值(圖4)，表明近56 a來發(fā)生頻數均呈增加趨勢。除遼西、遼中和遼南局部地區(qū)外，絕大部分地區(qū)的趨勢系數通過了95%置信水平的顯著性檢驗，表明這些區(qū)域寡照災害發(fā)生頻數年增加趨勢顯著。其中最大趨勢系數出現在阜新東部和朝陽東部。

2.2 輕度寡照災害發(fā)生頻數時間變化特征

2.2.1 線性趨勢及年代際變化

1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數呈上升趨勢(圖5)，氣候傾向率為0.68次·(10 a)-1，通過了99.9%置信水平的顯著性檢驗，說明上升趨勢十分顯著。對年代際變化而言，由7 a滑動平均序列可知(圖略)，20世紀80年代中期以前波動平穩(wěn)，20世紀80年代中期以后波動振幅較大。由各年代輕度寡照災害平均發(fā)生頻數可知，20世紀60年代以來平均發(fā)生頻數呈階梯式增加，20世紀60年代為3.9次，70年代為4.0次，80年代為4.5次，90年代為4.9次，21世紀00年代為6.0次，10年代已增加至7.3次，從20世紀60年代至21世紀10年代增加了近1倍。

圖5 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數年際變化序列Fig.5 Interannual variation series of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.2.2 突變分析

為了明確1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數是否存在年代際突變，繪制了其曼—肯德爾統(tǒng)計量曲線(圖6)。由圖6可知，1977年以來發(fā)生頻數呈上升趨勢，2004年以來這種上升趨勢超過了95%置信水平的顯著性檢驗，表明2004年以來發(fā)生頻數的上升趨勢是顯著的。由兩條曲線交點位置可知，發(fā)生頻數的上升是一突變現象，是從1999年開始的。

圖6 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數曼—肯德爾統(tǒng)計量曲線Fig.6 Mann-Kendall statistical curves of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.2.3 周期分析與月際變化

由1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數的Morlet小波標準功率譜可見(圖7)，發(fā)生頻數存在2—4 a的顯著振蕩周期，且主要出現在20世紀60年代后期和80年代末期至90年代前期。

圖7 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數Morlet小波標準功率譜分析Fig.7 Morlet wavelet analysis of time series of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

此外，分析了氣候態(tài)下輕度寡照災害發(fā)生頻數的月際變化(圖略)，從10月至翌年4月依次為0.7次、1.3次、0.9次、0.6次、0.5次、0.5次和0.6次，發(fā)生頻數最多的月份是11月，最少的月份是2月和3月。

2.3 輕度寡照災害影響因素分析

1962—2017年遼寧省春、秋、冬季日照時數均呈不同程度的下降趨勢，其中秋季日照時數下降趨勢尤為顯著，春季和冬季下降趨勢不顯著[15]。顯然近56 a發(fā)生頻數顯著增加的直接原因是秋、冬、春季日照時數減少的結果。日照時數的年際變化與風速、相對濕度、云量、能見度、水汽、氣溶膠等諸多因素有關[26-33]。本文分析發(fā)現，風速、相對濕度和降水日數與遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數相關顯著(表略)，以下將重點分析它們各自的變化趨勢及其對輕度寡照災害發(fā)生頻數的可能影響。

近56 a遼寧省設施農業(yè)生長季風速呈顯著下降趨勢(圖8a)，同時輕度寡照災害發(fā)生頻數與風速的相關系數為-0.36，通過了95%置信水平的顯著性檢驗。說明風速較大(小)的年份，輕度寡照災害發(fā)生頻數較少(多)。風速較小(大)時，大氣水平流動能力減弱(增加)，污染物擴散能力減弱(增強)，大氣氣溶膠含量增加(減少)，日照時數減少(增加)，輕度寡照災害發(fā)生頻數增加(減少)[34]。同時注意到兩者的線性變化趨勢亦呈明顯的反相關系，說明從長期趨勢看，風速的顯著下降亦會導致輕度寡照災害發(fā)生頻數的增加。

圖8 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季風速(a)、相對濕度(b)及降水日數(c)的標準化時間序列Fig.8 Normalized time series of wind (a),relative humidity (b),and rainfall days (c) in facilities agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

寡照是大氣低層相對濕度增加的直接反映。雖然近56 a遼寧省設施農業(yè)生長季相對濕度呈不顯著下降趨勢(圖8b)，與輕度寡照災害發(fā)生頻數的長期變化趨勢并不吻合，但是輕度寡照災害發(fā)生頻數與相對濕度卻呈顯著正相關關系，說明相對濕度較高(低)的年份，輕度寡照災害發(fā)生頻數較多(少)。相對濕度增大時，水汽增多，利于成云致雨，同時也利于氣溶膠粒徑增大并在空中滯留[35]，兩者影響均會使得日照時數減少，進而導致發(fā)生輕度寡照災害的可能性增大。

近56 a遼寧省設施農業(yè)生長季降水日數呈不顯著的上升趨勢(圖8c)，但輕度寡照災害發(fā)生頻數與降水日數的相關系數卻達到了0.36，通過了95%置信水平的顯著性檢驗。說明降水日數較多(少)的年份，輕度寡照災害發(fā)生頻數亦較多(少)。由前述寡照災害指標的定義可知，連續(xù)無日照是導致寡照災害增多的直接原因，說明降水日數增多后，可能引起連續(xù)性無日照日數增多，進而導致輕度寡照災害發(fā)生頻數增加。

用上述三個因子的標準化時間序列(圖8)來回歸遼寧省設施農業(yè)生長季輕度寡照災害發(fā)生頻數(圖9)，可見風速和降水日數在遼寧大部地區(qū)都通過了95%置信水平的顯著性檢驗，相對濕度則只在遼寧局部地區(qū)通過了95%置信水平的顯著性檢驗，說明風速和降水日數對遼寧大部地區(qū)輕度寡照災害發(fā)生頻數的線性增加影響顯著，相對濕度則對遼寧局部地區(qū)發(fā)生頻數的線性增加影響顯著。

綜合時間相關系數和圖9的空間回歸場可知，風速、相對濕度和降水日數雖然與輕度寡照災害發(fā)生頻數在時間上均呈顯著相關，但是體現在空間場上只有相關系數絕對值相對較大的風速和降水日數與遼寧大部地區(qū)輕度寡照災害發(fā)生頻數呈顯著相關，相關系數絕對值相對較小的相對濕度只與遼寧局部地區(qū)發(fā)生頻數呈顯著相關。說明相關系數絕對值較大的因子，其對輕度寡照災害發(fā)生頻數的空間影響范圍也相對較大。

陰影區(qū)為通過95%置信水平顯著性檢驗圖9 1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季標準化風速(a)、相對濕度(b)、降水日數(c)回歸的輕度寡照災害次數Fig.9 Regressive mild sparse sunlight disaster frequencies in the normalized wind (a),relative humidity (b),and rainfall days (c) in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

3 結論與討論

(1)氣候態(tài)下，1962—2017年遼寧省設施農業(yè)生長季最易發(fā)生輕度寡照災害，年平均發(fā)生頻數為5.1次，占總發(fā)生頻數的96.1%；中度寡照災害年平均發(fā)生頻數僅為0.3次，占總發(fā)生頻數的3.9%；近56 a來沒有發(fā)生重度寡照災害。

(2)氣候態(tài)下，輕度寡照災害發(fā)生頻數呈顯著的經向型分布。遼西地區(qū)年平均發(fā)生頻數最少，在2.4—4.0次；遼北和遼東地區(qū)年平均發(fā)生頻數最多，在5.2—7.6次；其他地區(qū)年平均發(fā)生頻數在4.0—5.2次。除遼西、遼中和遼南局部地區(qū)外，絕大部分地區(qū)增加趨勢顯著，其中阜新東部和朝陽東部增加趨勢最顯著。冬春茬和秋冬茬兩個關鍵生育期內輕度寡照災害發(fā)生頻數的空間分布特征與整個設施農業(yè)生長季的分布特征基本一致，均呈西低東高型，冬春茬發(fā)生頻數在0.9—2.0次，秋冬茬發(fā)生頻數在0.9—2.4次。

(3)輕度寡照災害發(fā)生頻數呈顯著(通過99.9%置信水平的顯著性檢驗)增加趨勢，氣候傾向率為0.68次·(10 a)-1。遼西地區(qū)輕度寡照災害發(fā)生頻數的年際變化較小，遼北和遼東地區(qū)的年際變化較大。輕度寡照災害發(fā)生頻數于1999年發(fā)生了年代際突變。20世紀80年代中期以前發(fā)生頻數波動平穩(wěn)，20世紀80年代中期以后波動振幅較大，自20世紀60年代以來發(fā)生頻數呈階梯式增加，從20世紀60年代到21世紀10年代增加了近1倍。輕度寡照災害發(fā)生頻數的顯著振蕩周期為2—4 a，主要出現在20世紀60年代后期和20世紀80年代末期至90年代前期。11月輕度寡照災害發(fā)生頻數最多，2月和3月輕度寡照災害發(fā)生頻數最少。

(4)輕度寡照災害發(fā)生頻數與同期風速呈顯著負相關，與相對濕度和降水日數呈顯著正相關。風速和降水量對遼寧大部地區(qū)輕度寡照災害發(fā)生頻數的線性增加影響顯著，相對濕度則對遼寧局部地區(qū)的線性增加影響顯著；相關系數絕對值較大的影響因子，其對輕度寡照災害發(fā)生頻數的空間影響范圍也相對較大。

(5)依據本文結果，建議重點關注輕度寡照災害對遼寧省設施生長季黃瓜和茄子的影響，尤其要評估未來可能繼續(xù)增加的輕度寡照災害對設施黃瓜和茄子的不利影響。近些年霧和霾日數增多[36-38],因此連續(xù)無日照日數可能增加，逐日日照時數也可能減少，這可能是引起寡照災害發(fā)生頻數增加的一個重要途徑，未來有待于基于更加完備的資料進行深入細致的研究。