成 林，張志紅，胡程達

(1.中國氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應用技術重點開放實驗室，河南 鄭州 450003；2.河南省氣象科學研究所，河南 鄭州 450003)

干熱風是一種氣溫較高、空氣相對濕度較低、同時伴有一定風力的農(nóng)業(yè)災害性天氣，對我國北方冬小麥灌漿有嚴重危害[1]。在冬小麥漫長的生長過程中，往往持續(xù)幾天的干熱風天氣，就可強烈破壞植株的水分平衡和光合系統(tǒng)，導致冬小麥灌漿進程受阻，粒重大幅降低，例如1992年山東膠州地區(qū)出現(xiàn)的干熱風災害使冬小麥千粒重較上年下降了14.1 g[2]；1994年的干熱風天氣使張掖全區(qū)小麥較上年減產(chǎn)10%左右[3]；2004、2007、2013、2017等年份，我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)河南、河北和山東等地均有較大范圍的干熱風災害發(fā)生。受氣候變化影響，河套平原、西北地區(qū)等麥區(qū)干熱風災害隨氣候干暖化危害加重[4-5]，華北麥區(qū)干熱風頻率、天數(shù)和范圍在2000年以后也呈增加趨勢[6-8]，因此開展干熱風災害定量評估、客觀認識災害的真實影響是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科學防災減災的必然需求[9]，對于小麥生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展具有極為重要的意義。

我國研究學者從上世紀70年代中期開始關注干熱風災害機理和影響評估[10]，目前在干熱風災害氣象等級指標、氣候區(qū)劃[11-12]、防御措施[13]等方面的研究已相對成熟，但干熱風災害定量評估的研究成果仍較為匱乏且方法各異，目前主要有三類研究方法，即：(1)數(shù)理統(tǒng)計法，通過統(tǒng)計方法分離冬小麥抽穗～成熟期氣象產(chǎn)量，并建立干熱風產(chǎn)量災損的統(tǒng)計模型，計算發(fā)現(xiàn)在重度干熱風危害下，黃淮海地區(qū)冬小麥減產(chǎn)率在21.52%～39.80% 之間[14-15]；(2)田間試驗法，利用不同的控制裝置模擬或觀測干熱風災害，著重評估干熱風對葉片光合速率、蒸騰速率及氣孔導度等生理指標的影響[16-17]；(3)作物模型法，目前國際通用的幾種作物模型均無干熱風災害影響模擬模塊，朱玉潔等[18]利用小麥生物學特性自建作物模型，增加了溫、濕、風致災因子對小麥產(chǎn)量形成的影響函數(shù)，可為干熱風非典型年份災損影響評估提供依據(jù)。這些研究均為開展干熱風災害影響評估提供了科學的技術支撐，但與干旱等其他農(nóng)業(yè)氣象災害評估研究相比，專門討論冬小麥灌漿不同時期、不同強度干熱風災害對千粒重的定量評估研究還較少，不利于科學研判災害影響規(guī)律，并影響防災減損決策部署，更缺乏開展災損定量評估的模型和工具，遠不能滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)防災減災、保證糧食安全生產(chǎn)的需求[19]。

本文擬在前人研究基礎上，利用葉片光合作用和干物質積累概念模型，模擬冬小麥粒重的日增長過程，結合田間試驗結果，構建干熱風對粒重的影響評估模型，將田間試驗與概念模型兩種方法結合，實現(xiàn)灌漿不同時期干熱風對千粒重影響的動態(tài)評估，為科學認識農(nóng)業(yè)氣象災害的影響，合理規(guī)劃防災減災措施提供參考。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用1981—2017年冬小麥大田觀測資料、2011—2017年光合有效輻射資料源于鄭州農(nóng)業(yè)氣象試驗站(34°43′N，103°39′E)，大田連續(xù)觀測品種為‘鄭麥366’，觀測內容包括發(fā)育期、各發(fā)育期葉面積指數(shù)、有效莖密度、千粒重等；光合有效輻射利用PQS1光量子傳感器(Kipp&Zonen公司，荷蘭)進行連續(xù)觀測，觀測波長范圍(400～700 nm)±4 nm。傳感器安裝在作物觀測田塊梯度塔3 m高度處，儀器靈敏度為4～10 μV/光量子密度(μmol·m-2·s-1)，利用轉換系數(shù)4.55 μmol·J-1，將觀測的光量子通量密度轉換為輻射能量密度[20]。

鄭州、新鄉(xiāng)、許昌、林州代表站的氣象資料和冬小麥觀測資料源于各農(nóng)業(yè)氣象觀測站。

1.2 冬小麥粒重的形成模擬

1.2.1 光在群體內的分布 光在冬小麥群體內的分布服從指數(shù)遞減規(guī)律，到達冠層某一層深度處的光合有效輻射可利用門司-佐伯定律[21]計算，即：

PARL=PARCAN×exp(-k×LAIL)

(1)

式中，PARL為冠層某一層深度處的光合有效輻射(J·m-2·s-1)，PARCAN為到達冠層頂部的光合有效輻射(J·m-2·s-1)，k為消光系數(shù)，取0.85(無量綱)，LAIL是冠層頂至冠層L深度處的累積葉面積指數(shù)。

1.2.2 瞬時光合作用速率 根據(jù)作物系統(tǒng)模擬原理，假定小麥冠層由上、中、下3層大葉構成，某一層次單位面積葉片的瞬時光合速率可以用負指數(shù)模型來描述：

FG=PLMX×[1-exp(-ε×PARL/PLMX)]

(2)

式中，F(xiàn)G為單位面積葉片的瞬時光合速率(kg·hm-2·h-1);PLMX是單葉最大光合速率(kg·hm-2·h-1)，參考取值40 kg·hm-2·h-1；ε是光轉換因子，即吸收光的初始利用效率，對于小麥可取值0.45 kg·hm-2·h-1/(J·m-2·s-1)。群體的瞬時光合作用速率PG(kg·hm-2·h-1)利用高斯三點積分法進行加權求和[22]：

PG=∑(FG(i)×WT(i))×LAI

(3)

式中，i為層數(shù)，WT為高斯積分三點法的權重值(表1)。

表1 高斯積分三點法的權重值

1.2.3 凈同化物積累 單位面積冬小麥群體的逐日凈同化量可以概念化表達為：

Ad=PG×(1-Br)×Cw×LD×(1-re)

(4)

式中，Ad為單位面積冬小麥群體的逐日凈同化量(kg·hm-2·h-1)，Br為呼吸消耗系數(shù)(無量綱)，參考取值0.2；Cw為同化物轉換系數(shù)，參考值為0.5；LD為日長(h)，re為生物消耗系數(shù)，取3%[23]。

1.2.4 干物質向籽粒的分配 冬小麥群體通過光合作用產(chǎn)生的同化物，最初主要為葡萄糖和氨基酸，通過一系列轉換形成植株的干物質，群體干物質的日增長量可以表達為：

TD=ζ×0.95×Ad/(1-0.05)

(5)

式中，TD為群體干物質的日增量(kg·hm-2·d-1)；ζ是CO2與碳水化合物(CH2O)的轉換系數(shù)，是CH2O分子量與CO2分子量的比值，為0.682;0.95是碳水化合物轉換成干物質的系數(shù)；0.05為干物質中礦物質的含量[24]。干物質向籽粒的分配用(6)式計算：

WT=TD×Gr×(1+W)

(6)

式中，Gr為分配系數(shù)(0.2)，W為籽粒含水率，取12%，為便于分析，將WT轉換為千粒重：

Ker=∑WT×U/(Sv×No)

(7)

式中，Ker為冬小麥千粒重(g)，Sv為每平方米有效莖數(shù)，No為單穗粒數(shù)，U為單位換算系數(shù)(無量綱)。最終千粒重為Ker開花后至成熟天數(shù)的積累。

1.3 干熱風對千粒重的影響

1.3.1 干熱風災害控制試驗 外界環(huán)境條件變化可使葉片光合速率發(fā)生改變，從而影響最終粒重的形成。干熱風災害控制試驗于2010—2011、2011—2012年和2013—2014年在鄭州農(nóng)業(yè)氣象試驗站(34°43′N，103°39′E)進行[25]。供試冬小麥品種均為‘鄭麥366’，為當?shù)刂髟云贩N，半冬性，平作直播，土壤質地為砂壤土。試驗地小麥均于上年度10月14日播種，2010—2011、2011—2012年和2013—2014年度冬小麥開花日期分別為4月26日、4月24日和4月21日，成熟日期分別為5月29日、6月2日和5月29日，3個試驗年度冬小麥全生育期均無明顯病蟲害及農(nóng)業(yè)氣象災害發(fā)生，冬小麥灌漿期0～50 cm深度土壤相對濕度與大田保持一致，變化范圍為50%～57%。處理時期均在小麥開花后12、17 d和27 d進行，記為灌漿前期(T1)、中期(T2)和后期(T3)。

試驗利用簡易氣候箱人工模擬干熱風天氣條件。氣候箱的每個重復處理由長200 cm，寬150 cm，高180 cm的不銹鋼房型支架組成，支架外罩為透光良好的PVC塑料薄膜，前兩個試驗年度箱內利用2根2 000 W的紅外加熱燈管為熱源，利用溫控儀調節(jié)箱內溫度，以排氣風扇為風源，風速基本恒定。最后一個試驗年度利用風量型熱風機控制溫度及風速。由于空氣濕度無法控制，試驗處理均選擇在相對濕度較小的晴天麥地進行，處理從上午10∶00開始，11∶00—15∶00氣溫維持較高水平，以后逐漸降低，17∶00以后，撤去氣候箱，溫濕度與當時大田一致，至此，計為一個干熱風日。處理的同時，用溫濕度自記表測定箱內和箱外小麥冠層高度處的溫濕度，并用手持輕便風速表測量箱內外風速。

參照中國氣象局2007年發(fā)布的氣象行業(yè)標準《小麥干熱風災害等級》(QX/T82—2007)[26](表2)，每時期試驗控制設輕度和重度兩個災害等級，將人工氣候箱外無干熱風且水肥管理相同的地塊設為對照(CK)，均設定3個重復。

表2 黃淮海地區(qū)冬小麥干熱風災害等級指標

利用LI-6400便攜光合作用測定系統(tǒng)(LI-COR公司,美國)在試驗控制及對照地塊隨機選擇10片長勢一致的小麥旗葉，在干熱風控制后次日和干熱風控制8 d后10∶00進行光合作用速率(Pn)測定。收獲后進行產(chǎn)量及構成因素測定。

1.3.2 模型修訂 基于田間試驗，可測定不同時期、不同強度干熱風對小麥葉片光合速率的脅迫程度，用Sp(%)表示：

(8)

式中，Sp為干熱風對小麥葉片光合速率的脅迫程度(%)；nb為干熱風災害脅迫后的觀測值，na為無脅迫的對照值。Sp值越大表明災害脅迫越強；若nb>na，表明脅迫對作物無明顯負影響，則(8)式不適用。

假定小麥群體上、中、下3層受的影響基本相同，則受災后(2)式葉片的瞬時光合速率修訂為FG×(1-Sp)。試驗站不具備呼吸消耗測定條件，故暫未修訂。

1.4 評估模型的應用

干熱風天氣出現(xiàn)時，利用粒重估算模型，可假設葉片光合速率未受影響，從而可模擬一個無災害影響的千粒重，稱為“理想千粒重”，理想千粒重與實際千粒重的差值，即為千粒重的損失量，未知實際千粒重時可用模擬千粒重代替，該損失量占理想千粒重的百分比，即減產(chǎn)率。

2 結果與分析

2.1 干熱風對冬小麥光合速率的影響

干熱風控制試驗記錄和氣象條件及對應的Sp值見表3。從表中可以看出，干熱風對光合速率的脅迫，隨著氣溫的升高明顯增大，二者顯著相關(R=0.7047)；Sp與相對濕度的相關系數(shù)為-0.2005，與風速的相關性更小，均未通過顯著性檢驗，但不能否定其對光合速率的協(xié)同影響。

表3中Sp與Tmax、U和f10的量化關系可以用多元線性擬合方程(9)表達，方程擬合相關系數(shù)R=0.7466。

表3 不同干熱風處理對葉片光合作用速率的脅迫程度

Sp=10.7+4.05(Tmax-32)-0.528(30-U)

-0.997(f10-3)

(9)

根據(jù)試驗處理結果，灌漿前期發(fā)生輕度干熱風時，災后8 d葉片光合作用已不受脅迫，表明葉片功能基本恢復正常。而灌漿前期重干熱風后8 d，兩個年度平均Sp由15.6%降為8.27%，相當于初次受損率的50%左右(表4)，隨后葉片功能開始衰退，模擬時不再考慮植株自我修復情況。灌漿中后期出現(xiàn)干熱風，隨著葉片進一步衰老發(fā)黃，災害的影響不可逆轉[27]。

表4 灌漿前期干熱風處理后葉片光合作用速率的Sp值

2.2 千粒重模擬驗證

2.2.1 正常年份的千粒重模擬驗證 利用1981—2017年鄭州地區(qū)資料完整且未出現(xiàn)干熱風年份的冬小麥千粒重對上述計算方程進行檢驗。其中，2010年以前無PAR觀測資料的年份，利用光合有效輻射與太陽總輻射的轉換關系估算[28]，太陽總輻射利用FAO推薦的方法[29]推算；2011—2017年利用PAR實測資料。小麥冠層內不同層次LAI取業(yè)務觀測值。

利用(1)至(8)式，對鄭州地區(qū)冬小麥千粒重進行模擬，結果見圖1。圖中虛線為1∶1線，22對樣本的散點圖線性趨勢線截距0.7118，相關系數(shù)R2=0.8024，觀測值與模擬值的均方差為2.32，模擬千粒重的平均準確率為95.80%，相對誤差4.23%。說明實測值與模擬值一致性較好，基本能夠滿足開展千粒重影響分析需求。

圖1 正常年份冬小麥千粒重實測值與模擬值的相關性

2.2.2 基于災害控制試驗的千粒重驗證 利用(1)～(9)式計算2010—2011、2011—2012年和2013—2014年干熱風災害試驗條件下的千粒重值，具體結果見表5。12組樣本千粒重的平均模擬準確率為97.8%，RMSE=0.9622，絕對誤差0.76 g，相對誤差1.54%。其中，2011—2012年灌漿后期重干熱風處理模擬的千粒重準確率相對較低，為90.09%，主要原因是該年份5月21日冬小麥已接近成熟，小麥遭受重度干熱風后，植株加速衰老，籽粒干物質出現(xiàn)“倒灌”現(xiàn)象，光合速率的降低已不是千粒重大幅下降的主要因素。

2.2.3 干熱風年份的千粒重模擬驗證 實際大田生產(chǎn)中，干熱風日往往隨機連續(xù)、或者不連續(xù)出現(xiàn)。當出現(xiàn)多個干熱風日時，認為后一次干熱風的影響疊加在前一次影響之上，利用(1)～(9)式即可模擬得到該年份的千粒重值?？紤]早期作物品種和栽培管理方法的差異，重點將1990年以后灌漿期出現(xiàn)干熱風天氣，且無明顯連陰雨、大風倒伏等災害的年份作為干熱風典型年，千粒重驗證結果見表6。在5個觀測資料齊全的典型年份中，模擬千粒重的平均準確率為96.8%，RMSE=1.2162，絕對誤差1.41 g，相對誤差3.16%。由于PAR采用了估算值，表6中的平均模擬準確率略低于表5，誤差略高于田間試驗的情況，但模擬結果仍有較高的準確率，表明干熱風對千粒重影響評估模型的簡化和假設基本適用，可以模擬大田干熱風隨機出現(xiàn)的情況。

2.3 干熱風對冬小麥千粒重的影響評估與應用

2.3.1 影響評估 表5和表6均反映出灌漿的不同時期、干熱風日的具體氣象條件均對千粒重有不同影響。表5中2010—2011、2011—2012年和2013—2014年各控制試驗的理想千粒重分別為39.45、38.34、38.91 g，由此計算得出3個試驗年份灌漿期前1天的輕干熱風千粒重損失為1～2 g，減產(chǎn)率2.0%～5.0%，灌漿前期和后期重干熱風、或灌漿中期不同程度干熱風造成的千粒重損失為2～7 g不等，嚴重的減產(chǎn)17.6%。

表5 基于干熱風試驗的千粒重模擬驗證

表6中，1999—2000、2003—2004年和2007—2008年冬小麥生長季干熱風主要出現(xiàn)在灌漿中期，但氣溫不高，程度較輕，累積發(fā)生日數(shù)1～2 d，造成的千粒重損失在0.23～1.39 g，減產(chǎn)率0.6%～3.3%。1994—1995年冬小麥灌漿前期重干熱風與灌漿中期輕干熱風影響疊加，產(chǎn)量損失5.8%；2016—2017年冬小麥生長季鄭州地區(qū)出現(xiàn)5個干熱風日，覆蓋冬小麥灌漿的各個時期，但由于觀測地段災前采取了灌溉措施抵御干熱風的影響，計算得理想千粒重與實際千粒重的損失僅0.1 g。采取措施可以減輕干熱風災害的影響，但不能掩蓋災害的存在，若不采取措施，利用模型計算得出：2016—2017年冬小麥生長季鄭州地區(qū)千粒重損失約4.8 g。

表6 鄭州地區(qū)干熱風典型年份千粒重模擬驗證

2.3.2 模型應用 (9)式中的各項系數(shù)是進行干熱風對千粒重影響模擬的關鍵。(9)式中干熱風天氣對葉片光合速率脅迫的關系模型是基于‘鄭麥366’(半冬性)一個品種構建的，但從鄭州地區(qū)干熱風典型年模擬情況看，與該作物品種特性相似的其他品種，在已知作物長勢(葉面積、群體密度、穗粒數(shù)等)的條件下也可試用。因此利用穩(wěn)定種植半冬性品種、田間耕作管理習慣與鄭州相似，灌漿期無明顯連陰雨、病蟲害等災害，且有作物觀測資料的新鄉(xiāng)、許昌、林州農(nóng)業(yè)氣象觀測站資料，模擬分析近年來干熱風對千粒重的影響。結果見表7。

由表7可以看出，不同站點、不同干熱風典型年千粒重的模擬準確率保持在90%以上，平均準確率為94.68%，說明構建的模型有一定的適用推廣性，能夠相對客觀地反映不同灌漿時期干熱風對千粒重的影響，可以滿足災害評估業(yè)務服務需求。3個代表站共6個典型年的千粒重損失達0.26～5.84 g，造成的產(chǎn)量損失在0.6%～12.4%之間，其中，林州站2013—2014年和2016—2017年產(chǎn)量損失分別為6.2%和12.4%；許昌和新鄉(xiāng)站2016—2017年冬小麥生長季因干熱風造成的減產(chǎn)率也達7.5%和6.6%。其他典型年份對產(chǎn)量損失的估算在合理范圍內。

表7 干熱風對千粒重的影響評估模型應用

3 討 論

農(nóng)業(yè)氣象災害影響定量評估是農(nóng)業(yè)防災減災中的重要工作。利用統(tǒng)計方法通過大樣本資料進行災害評估，有一定的區(qū)域代表性[30]，但一般不考慮災害對作物的影響機理；利用災害控制試驗可以較細致地分析災害的影響機制、減產(chǎn)率等[31]，但區(qū)域代表性與應用性不強。本文結合概念模型與統(tǒng)計模型二者優(yōu)勢，兼顧災害影響機制和作物長勢，較好地模擬了不同長勢麥田的冬小麥千粒重，在此基礎上，考慮干熱風災害天氣對光合作用的影響，對概念模型進行修訂，從而實現(xiàn)了干熱風對千粒重的定量影響評估，較單一方法構建的評估模型具有更強的科學性和針對性。當大田發(fā)生大范圍干熱風災害時，往往缺乏相同長勢、相同管理和地力條件的未受災田塊作為對照樣本，這時通過大田簡單取樣，獲取密度等基本資料，利用評估模型即可簡便估算干熱風對千粒重的影響，從而推算對產(chǎn)量的影響程度，有一定的實用性。

根據(jù)代表站點的評估結果，20世紀90年代以后干熱風造成的產(chǎn)量損失在0.5%～18%，整體規(guī)律為灌漿中期出現(xiàn)重干熱風的影響較大，某些年份灌漿前期輕干熱風影響不明顯。趙俊芳等[15]對華北地區(qū)典型站點20世紀80—90年代的研究發(fā)現(xiàn)重干熱風平均減產(chǎn)率在25%以上，且抽穗～開花期重干熱風危害指數(shù)較其他時期偏大，這與研究時段、研究區(qū)域、研究方法和減產(chǎn)率的算法差異有關，也與本研究區(qū)灌漿前期重干熱風樣本較少有關。本文利用已知的穗密度和穗粒數(shù)資料，基于田間試驗資料修訂干熱風脅迫下的光合速率，從而計算災害影響的千粒重，與前人通過修改作物生長模型中的日平均氣象資料修訂干熱風影響相比，模擬準確率進一步提升。

在進行干熱風對千粒重的影響評估時，假設灌漿前期葉片受干熱風影響后其光合能力的修復呈線性，出現(xiàn)多個干熱風日(連續(xù)、不連續(xù))時，認為葉片的光合速率在前一次干熱風影響下繼續(xù)遞減。從不同情形下千粒重的模擬結果來看，這些假設可以支撐最終的模擬結果，但這些假設的科學機制還需進一步利用大量的田間試驗數(shù)據(jù)進行驗證。

4 結 論

1)利用葉片光合作用和干物質積累概念模型，結合作物長勢信息，可以較好地模擬冬小麥千粒重；麥田出現(xiàn)干熱風天氣后，可利用干熱風日的日最高氣溫、14時相對濕度和風速擬合冬小麥葉片光合速率受脅迫的程度，修訂模型從而實現(xiàn)干熱風對千粒重的影響評估。

2)所構建的模型在正常年份、干熱風試驗條件下和干熱風典型年，對千粒重的估算準確率均在95%以上，相對誤差均小于5%，且模型在作物品種屬性相近的不同站點、不同干熱風典型年千粒重的模擬準確率在90%以上，說明構建的模型客觀上能夠反映灌漿不同時期干熱風對千粒重的影響，且有一定的適用推廣性，可以滿足災害評估業(yè)務服務需求。

3)綜合模型對近年干熱風典型年和代表站點的評估結果表明：灌漿前中期和臨近收獲期1～2 d輕干熱風造成的千粒重損失為1～2 g，減產(chǎn)率為0～5%；其他時期不同天氣條件的干熱風造成的千粒重損失在1～7 g不等，嚴重的減產(chǎn)率達12%～18%。