陳凱奇 李建平 謝鐵軍 張亞洲

（1.北京師范大學全球變化與地球系統(tǒng)科學研究院，北京 100875；2.中國海洋大學深海圈層與地球系統(tǒng)前沿科學中心／物理海洋教育部重點實驗室／未來海洋學院，山東青島 266100；3.青島海洋科學與技術國家實驗室海洋動力過程與氣候功能實驗室，山東青島 2662373；4.北京市氣候中心，北京 100089）

引言

玉米是世界第一大糧食作物，也是中國產量最高的糧食作物，在畜牧業(yè)中被稱為“飼料之王”，其產量的高低對于中國乃至全世界的糧食安全至關重要［1］。東北地區(qū)作為中國最大的雨養(yǎng)玉米產區(qū)，玉米種植面積及產量占全國的30%～40%，單產水平較高，商品玉米量約占全國的60%，因此東北地區(qū)玉米產量的豐歉可對全國糧食總產量產生直接影響［1-2］。

盡管技術和作物品種在不斷被改進，天氣和氣候仍然是影響農業(yè)生產的主要不可控因素［3-4］。東北地區(qū)地處環(huán)境變化速率最大的季風氣候區(qū)，受東亞季風影響，有較大的氣候年際波動變率［5］。農業(yè)氣候指標的波動可以解釋超過20%的作物產量變化［6］，干旱和極端高溫可能使作物減產9%～10%［7］。Zhao等［8］研究表明，全球變暖每升高1℃，便可能會使全球玉米減產7.4%，中國玉米減產8.0%。東北玉米各生育期受氣候變化的負面影響主要與區(qū)域階段性的氣溫升高和干旱頻次的增加有關［9-11］。近50 a來，東北地區(qū)降水量的較大波動和分布不均嚴重影響了玉米產量［12-13］，東北地區(qū)降水減少主要集中在春玉米生長發(fā)育的夏秋季節(jié)［14］，干旱導致的東北地區(qū)耕地面積受損達29.3%［15］。隨著溫度的升高、降水量的不穩(wěn)定性增加以及玉米種植面積的不斷擴大，雨養(yǎng)農業(yè)對于干旱事件的響應會變得更加敏感［15-16］。鑒于氣候變化對農業(yè)產生的影響，人們迫切需要更深入地了解氣候變化與作物產量之間的關系，這對于預測和指導玉米生產大有裨益。

同一種作物的氣候風險在不同地區(qū)往往會表現(xiàn)出很大差異［17］。為了預測區(qū)域作物產量，必須首先預測能夠影響作物生長環(huán)境的局地氣候變量，故而尋找能引起大氣環(huán)流變化的前期信號是非常重要的［18］。海洋表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）作為影響氣候系統(tǒng)的重要前期信號，可通過大氣環(huán)流過程影響全球和區(qū)域的氣候［19-20］。如北大西洋海溫三極子可通過海氣相互作用機制影響下游的大氣環(huán)流和中國東北地區(qū)的氣候［21］；北太平洋海溫三極子也可通過遙相關作用對北半球溫帶氣候產生影響［22］。研究表明［23］，糧食產量的高低與SST的變化有密切關系。歷史上的強ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation）年與全球重大糧食危機事件之間存在著很大關聯(lián)［24］；除了ENSO外，印度洋偶極子（Indian Ocean Dipole，IOD）和北大西洋振蕩（North Atlantic Oscillation，NAO）通過影響其所在海域海溫及周邊的氣候，也會對全球作物的產量產生重大影響［25-26］。這表明大尺度海洋過程是全球作物生產的重要驅動因素。隨著對SST觀測和預測水平的提高，以SST作為區(qū)域糧食產量的預測因子，將有利于提高春玉米產量的預測準確率。因此，本文首先分離出東北地區(qū)春玉米的氣候產量，其次尋找能夠影響東北地區(qū)春玉米氣候產量變化的前期海洋信號，最后解釋遠程關鍵區(qū)海溫影響東北地區(qū)氣候的可能機制，為東北糧食產量的科學預測提供支持。

1 資料與方法

1.1 資料來源

文中資料來源如下：①玉米產量數(shù)據(jù)來源于農業(yè)農村部和國家統(tǒng)計局根據(jù)第三次全國農業(yè)普查結果訂正的糧食分省年度數(shù)據(jù)集。②環(huán)流場數(shù)據(jù)來源于美國國家環(huán)境預測中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）提供的Reanalysis-II月平均再分析資料，所用變量為經向風、緯向風和垂直速度，分辨率為2.5°×2.5°。③英國東英格利亞大學提供的高精度表面數(shù)據(jù)集CRU TS v4.05（University of East Anglia Climatic Research Unit，2021），所用變量為氣溫、降水和帕爾默干旱指數(shù)（Self-calibrating Palmer Drought Severity Index Base on Penman-Monteith，scPDSI），分辨率為0.5°×0.5°。④標準化降水蒸散指數(shù)（Standardised Precipitation-Evapotranspiration Index，SPEI）數(shù)據(jù)來源于全球SPEI數(shù)據(jù)庫（SPEI-base v2.6），分辨率為0.5°×0.5°，該數(shù)據(jù)是基于東英吉利大學氣候研究部的月平均降水量和潛在蒸散量計算而來。⑤土壤含水量數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局氣候預測中心（NOAA Climate Prediction Center），分辨率為0.5°×0.5°。⑥海洋表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）數(shù)據(jù)來源于英國哈德萊中心的HadISST-v1.1數(shù)據(jù)，分辨率為0.5°×0.5°。上述資料的選取時段均為1949—2018年。

1.2 計算方法

1.2.1 農作物產量統(tǒng)計方法

由東北地區(qū)春玉米生長實際發(fā)育期的多年平均日序可知，東北地區(qū)春玉米的生長發(fā)育過程在每年第110～270 d。因此，以4—9月為東北地區(qū)春玉米生長發(fā)育全時期（簡稱全生育期），4—5月為播種出苗期。

根據(jù)中國氣象局的農作物產量定義，農作物產量受自然因素和非自然因素的綜合影響，可將實際產量分解為趨勢產量、氣候產量和誤差項。其中，趨勢產量為受農業(yè)生產力變化引起作物產量的長期變化趨勢部分；氣候產量被定義為由于氣候因子變化造成農作物產量年際波動的部分；其余部分為隨機因素影響的作物產量分量（誤差），通常不予考慮。這種定義方法被廣泛應用于現(xiàn)有的糧食統(tǒng)計與預測模型當中［27］。

1.2.2 太平洋海溫三極子指數(shù)

用1—5月的標準化SST定義太平洋海溫三極子指數(shù)（Pacific Tripole Index，PTI）如下

式（1）中，P1代表的海區(qū)范圍為（5°S～5°N；95°～175°W）；P2代表的海區(qū)范圍為（25°～35°S；90°—150°W）；P3代表的海區(qū)范圍為（45°～60°S；85°～150°W）；*代表對各范圍內1—5月的平均海溫序列進行標準化處理。

1.2.3 作物氣候產量的分離方法

分離作物氣候產量的方法有很多，前人在方法的選擇上也存在一些爭論。謝青琰［28］將HP濾波法與線性趨勢法、滑動平均法和logistic回歸函數(shù)等分離方法進行比較，發(fā)現(xiàn)HP濾波法的效果相對較好。因此，采用HP濾波法進行東北春玉米氣候產量的分離計算。圖1為根據(jù)HP濾波方法得到的1949—2018年全國和東北地區(qū)玉米年平均氣候產量序列。與全國相比，尤其在1980年以后，東北地區(qū)玉米氣候產量的波動幅度更明顯。

圖1 1949—2018年全國和東北地區(qū)春玉米年平均氣候產量序列Fig.1 Variation of spring maize climatic yield in China and northeast China during 1949-2018

此外，本文采用的主要分析方法還包括相關分析、合成分析、去趨勢分析、線性回歸和氣候協(xié)同診斷方法［29］等，其中合成差選取的正負顯著異常年以大于1個標準差為基準，顯著性均采用t-test方法檢驗。

2 結果分析

2.1 東北地區(qū)春玉米氣候產量與太平洋海溫三極子的關系

2.1.1 影響東北地區(qū)春玉米氣候產量的太平洋海溫關鍵區(qū)

為了探究海溫是否可以作為影響東北地區(qū)春玉米氣候產量的前期信號，圖2給出了玉米收獲前一年10月至收獲當年9月的全球SST與東北地區(qū)春玉米氣候產量的相關分布。由圖2可以看出，在太平洋地區(qū)存在與玉米氣候產量有顯著相關的海溫關鍵區(qū)，顯著相關的時間起始于玉米收獲當年的1月，并一直持續(xù)至5月，而后相關性迅速減弱。在顯著相關存續(xù)的1—5月，海溫關鍵區(qū)均位于赤道中東太平洋、南太平洋中緯度和高緯度地區(qū)，相關性由北至南呈現(xiàn)“正—負—正”的三極型分布（圖2d至圖2h中黑色方框所示位置），這表明位于赤道中東太平洋和南太平洋高緯度地區(qū)兩個顯著正相關海區(qū)的海溫增暖（變冷），以及南太平洋中緯度顯著負相關海區(qū)的海溫變冷（增暖）可能會對東北地區(qū)春玉米的氣候產量產生積極（消極）影響。由于赤道中東太平洋的海溫關鍵區(qū)與ENSO海區(qū)存在高度重合，該結果也在一定程度上與前人對ENSO與全球重大糧食危機事件之間存在關聯(lián)性的研究結果相對應［24］。

圖2 1949—2018年東北地區(qū)春玉米氣候產量與前一年10月（a）、前一年11月（b）、前一年12月（c）、當年1月（d）、當年2月（e）、當年3月（f）、當年4月（g）、當年5月（h）、當年6月（i）、當年7月（j）、當年8月（k）和當年9月（l）SST相關性的全球分布Fig.2 Global distribution of correlation between spring maize climatic yield in northeast China and the SST of last October（a），last November（b），last December（c），January（d），F(xiàn)ebruary（e），March（f），April（g），May（h），June（i），July（j），August（k）and September（l）during 1949-2018

2.1.2 PTI的提出及其與東北春玉米氣候產量的關系

根據(jù)相關性顯著的三極型海區(qū)范圍，圖3給出了PTI與玉米氣候產量的原始序列及二者之間的相關關系。由圖3a可知，在PTI典型異常高值年（如1983年、1998年和1992年），東北地區(qū)春玉米的氣候產量有明顯增加；反之，在PTI異常低值年（1989年、2000年和2018年），東北地區(qū)春玉米的氣候產量則大幅減少。圖3b表明PTI與東北地區(qū)春玉米氣候產量之間的相關關系在同年達到最高，相關系數(shù)為0.53，并通過了置信度為95%的顯著性檢驗，而超前1 a及以上的太平洋三極子海溫型對東北地區(qū)春玉米氣候產量的影響不顯著。說明當年1—5月的PTI可能對當年東北地區(qū)春玉米產量具有顯著影響。

圖3 1949—2018年PTI和東北地區(qū)春玉米氣候產量的標準化序列（a）及PTI超前東北春玉米氣候產量的相關系數(shù)（b）Fig.3 Standardized series of PTI and climatic yield of spring maize in northeast China（a）and correlation coefficients between PTI and the climatic yield of spring maize in northeast China（b）during 1949-2018

2.2 太平洋海溫三極子與東北地區(qū)春玉米生長期降水和土壤旱澇的關系

SST作為能夠激發(fā)大氣環(huán)流變化的重要氣候因子，能夠在一定程度上影響局地氣候和大氣能量的變化［30-31］。而東北地區(qū)局地氣候因子的變化在春玉米生長發(fā)育至成熟的過程中，起著至關重要的作用［32］。因此，探究東北地區(qū)局地關鍵性氣候因子對太平洋海溫三極子的響應，有助于理解太平洋海溫三極子影響東北玉米產量的機制。

在諸多氣候因子中，水分是影響玉米生產的重要因素之一，干旱一般可使玉米減產20%以上［33］。此外，玉米在不同生長階段對于土壤水分的敏感性和需求程度也有所差異，其中在萌發(fā)至出苗階段對水分最為敏感［34］。紀瑞鵬等［35］和蔡福等［36］對東北地區(qū)玉米開展干旱脅迫試驗表明，春玉米在苗期經干旱脅迫處理后，發(fā)育明顯遲緩，發(fā)育延遲天數(shù)占全生育期延遲天數(shù)的77%。張淑杰等［37］研究表明，在東北春玉米產量關鍵期的苗期生長階段，東北地區(qū)發(fā)生干旱的頻率最高。影響干旱形成的原因不僅取決于降水量的多少，還與溫度、徑流和大氣環(huán)流等因素有關［38］。為了更好地衡量太平洋海溫三極子與東北地區(qū)春玉米生長期旱澇的關系，除了考慮降水和土壤含水量外，還考慮了以水分平衡為基礎的自校準帕爾默干旱指數(shù)（scPDSI），以及結合降水和潛在蒸散而構建的標準化降水蒸散指數(shù)（SPEI）。圖4和表1分別給出了東北地區(qū)春玉米氣候產量與全生育期和播種出苗期的降水、土壤含水量、scPDSI和SPEI的標準化時間序列及其相關系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)春玉米氣候產量與降水和土壤水分之間存在非常顯著的正相關關系，該結果也在一定程度上印證了張玉書等［34］提出的玉米出苗率和干物重會隨著土壤水分含量（達到最高值前）增加而增加的結論。基于水分對東北春玉米氣候產量的重要影響，太平洋海溫三極子的顯著相關期與東北地區(qū)春玉米的播種出苗期相一致，因此接下來將探究太平洋海溫三極子與東北地區(qū)春玉米播種出苗期和全生育期的降水、土壤旱澇的關系。

圖4 1949—2018年東北地區(qū)春玉米氣候產量與全生育期和播種出苗期降水（a）、土壤含水量（b）、scPDSI（c）及SPEI（d）的去趨勢標準化序列Fig.4 Detrended standardized series of the climatic yield of spring maize and the precipitation（a），soil moisture content（b），scPDSI（c），and SPEI（d）throughout the growth period and seeding stage in northeast China during 1949-2018

表1 東北春玉米氣候產量與全生育期和播種出苗期各氣候變量的相關系數(shù)Table 1 Correlation coefficient between the climatic yield of spring maize in northeast China and climatic variables of the whole growth period and seeding stage

圖5給出了PTI和東北地區(qū)春玉米生長全生育期和播種出苗期的降水、土壤含水量、scPDSI和SPEI去趨勢標準化時間序列。圖5表明，PTI與各變量在變化上均有較好的一致性且有較為顯著的相關關系，即東北地區(qū)降水的增多（減少）和干旱減弱（增強）可能與PTI的增強（減弱）有關。通過對PTI與各變量間的相關系數(shù)進行計算（表2）發(fā)現(xiàn)，PTI與玉米全生育期水分有關變量的相關性大于播種出苗期，這表明PTI的作用可能不僅作用于玉米的播種出苗期，還有可能對東北地區(qū)春玉米的拔節(jié)、吐絲和乳熟期降水產生影響，這可能與“海氣耦合橋理論”中海洋對大氣的持續(xù)性作用有關［39］。此外，對于土壤含水量和scPDSI而言（圖5b和圖5c），玉米的播種出苗期與全生育期的變化趨勢較為一致，即二者的相關系數(shù)較為相近（表2），而播種出苗期的降水和SPEI（圖5a和圖5d）的變化趨勢和相關系數(shù)與全生育期相比，則有較大不同，原因可能與各變量的自身性質有關。SPEI綜合了溫度和降水的雙重效應，能更全面合理地反映生態(tài)系統(tǒng)的水分平衡過程，而土壤含水量和scPDSI不僅考慮了當時的水分條件，還考慮了前期的水分狀況和土壤保熵保濕的持續(xù)性特性［40］。

圖5 1949—2018年PTI與東北地區(qū)春玉米全生育期和播種出苗期降水（a）、土壤含水量（b）、scPDSI（c）及SPEI（d）的去趨勢標準化序列Fig.5 Detrended standardized series of PTI and the precipitation（a），soil moisture content（b），scPDSI（c）and SPEI（d）throughout the growth period and seeding stage of spring maize in northeast China during 1949-2018

表2 PTI與東北地區(qū)春玉米生長時期與全生育期和播種出苗期各氣候變量的相關系數(shù)Table 2 Correlation coefficient between PTI and climatic variables of the whole growth period and seeding stage in northeast China

通過對PTI正負異常年降水、土壤含水量、scPDSI和SPEI的合成（圖6）可以發(fā)現(xiàn)，在PTI的作用下，東北地區(qū)降水和SPEI的顯著增強區(qū)域分布較為一致，均位于黑龍江省北部、吉林省南部和遼寧省大部地區(qū)（圖6a、圖6d、圖6e和圖6h），且全生育期的降水強度明顯大于播種出苗期（圖6a和圖6e），再次表明PTI對降水有持續(xù)性影響；土壤含水量呈現(xiàn)由北至南遞減的分布，黑龍江省北部、東部和南部的增加較為顯著，而遼寧省大部分地區(qū)和吉林省東部地區(qū)播種出苗期的土壤含水量則明顯偏低（圖6f），這可能是由于前期該地區(qū)土壤含水量匱乏，但在降水增加的補充作用下，全生育期遼寧省和吉林省的土壤含水量得到明顯提升（圖6b）；綜合性干旱指數(shù)scPDSI的分布表明大部分地區(qū)具有濕潤的特征，但在播種出苗期的遼寧省西部和南部地區(qū)存在干旱現(xiàn)象（圖6g），這與該地區(qū)土壤含水量偏低有關，而干旱情況在后期也得到顯著改善（圖6c）。在氣候變暖的大背景下，玉米生長季東北地區(qū)的降水持續(xù)減少［12］，近30 a年均水分虧缺達390 mm以上［35］，因此太平洋海溫三極子通過增加春玉米生長期東北地區(qū)的降水和土壤水分，可能對玉米氣候產量的增加具有積極作用。

圖6 PTI正負異常年的標準化東北地區(qū)春玉米全生育期降水（a）、土壤含水量（b）、scPDSI（c）、SPEI（d）和播種出苗期降水（e）、土壤含水量（f）、scPDSI（g）、SPEI（h）的合成Fig.6 Composite image of standardized precipitation（a），soil water content（b），scPDSI（c），and SPEI（d）for the whole growth period and precipitation（e），soil water content（f），scPDSI（g）and SPEI（h）from sowing to the emergence of spring maize in northeast China in positive and negative PTI abnormal years

2.3 太平洋海溫三極子影響東北地區(qū)春玉米氣候產量的機制分析

太平洋海溫三極子與中國東北氣候之間的關系在前文已經探究，接下來將探究太平洋海溫三極子影響東北地區(qū)氣候的可能機制。因太平洋三極子海區(qū)與東北地區(qū)間的距離較遠，其影響機制需要依靠“媒介”才可能得以實現(xiàn)，前人研究表明“大氣橋”可以作為溝通遠程海洋與局地氣候變化間遙相關作用的關鍵橋梁［39］。圖7a是PTI正負異常年SST和300 hPa水平矢量風場的合成，從水平環(huán)流對太平洋海溫三極子的響應中可以看出，在高緯度東南太平洋的三極子海溫高值區(qū)上空存在異常反氣旋（高壓中心，用H表示）；在中緯度東南太平洋的三極子海溫低值區(qū)上空存在異常氣旋（低壓中心，用L表示）；分別在南北半球赤道中東太平洋的三極子海溫高值區(qū)上空各存在一個異常反氣旋（均為H高壓中心）；在西北太平洋中緯度地區(qū)和中國東北地區(qū)上空分別存在一個氣旋（L）和反氣旋（H）。即由南太平洋經北太平洋至中國東北地區(qū)的300 hPa矢量風場呈現(xiàn)出“H—L—H—L—H”這樣類似Rossby波波列結構的遙相關型，該遙相關型在圖8b的渦度場中也有所體現(xiàn)。

圖7 PTI正負異常年的SST和300 hPa水平風場（a）以及太平洋遙相關型垂直環(huán)流場（b）的合成Fig.7 Composite image of SST and 300 hPa horizontal wind field（a），as well as Pacific teleconcorrelation vertical circulation field（b）in positive and negative PTI anomaly years

圖8 PTI正負異常年1000 hPa的渦度（a）、速度勢和散度風（c）以及300 hPa的渦度（b）、速度勢和散度風（d）的標準化合成Fig.8 Standardized composite image of 1000 hPa vorticity（a），velocity potential and divergence wind（c）and 300 hPa vorticity（b），velocity potential and divergence wind（d）in positive and negative PTI anomaly years

根據(jù)Gill［41］理論，海洋作為熱源，可以在低層引發(fā)氣旋型異常并伴隨著輻合上升，反之亦然。圖7b為遙相關型高低壓位置處所對應的垂直風場，其中45°～60°S、15°S～15°N和30°～45°N位置處的氣流異常上升，并在地轉偏向力的作用下在高層輻散，形成異常反氣旋（對應于圖7a中的高壓中心H），而15°～20°S和20°～30°N位置處的氣流異常下沉，在地轉偏向力的作用下在低層輻散，在高層輻合形成異常反氣旋（對應于圖7a中的低壓中心L）。對高層和低層的渦度與PTI進行相關分析（圖8a和圖8b）表明，太平洋海溫三極子可能會引起東北地區(qū)在300 hPa高度處出現(xiàn)顯著的負渦度異常（圖8b紅色方框處），在低層出現(xiàn)顯著的正渦度異常（圖8a紅色方框處），從而引發(fā)大氣高層強烈的輻散作用，使得低層氣流輻合上升（圖7b），水汽發(fā)生凝結，進而有利于形成降雨。此外，在太平洋海溫三極子作用下，太平洋西北部低層會形成異常東南風（圖8c和圖8d），高層則與之相反，有助于將水汽由太平洋吹向東北陸地區(qū)域，使東北地區(qū)的潛熱能和降水異常增多，在東北地區(qū)干旱事件頻發(fā)的背景下，有效提升區(qū)域的水分含量，進而對春玉米的出苗率、株高、葉面積和果穗性狀等產生積極影響［32］。

3 結論與討論

（1）與全國春玉米氣候產量相比，東北地區(qū)春玉米受氣候的影響更為明顯。在東北地區(qū)春玉米收獲當年的1—5月，赤道中東太平洋至南太平洋地區(qū)存在“正—負—正”的三極型海溫顯著高相關區(qū)，以此為基礎構建的太平洋海溫三極子指數(shù)與東北地區(qū)春玉米氣候產量存在較強相關（相關系數(shù)為0.53，達到了95%的置信水平）。

（2）東北地區(qū)春玉米氣候產量與東北地區(qū)降水、土壤含水量、scPDSI和SPEI等變量均存在顯著的正相關關系，說明水分對東北地區(qū)春玉米產量有重要影響。太平洋海溫三極子偏強對東北地區(qū)降水的增加和干旱的緩解有積極作用。此外，太平洋海溫三極子與各水分變量間的正相關關系在春玉米的播種出苗期和全生育期均顯著，這可能與海洋對大氣的持續(xù)性作用有關。

（3）太平洋海溫三極子影響東北地區(qū)氣候的機制可能是通過海溫對大氣環(huán)流產生強迫，通過可以作為“大氣橋”的類似Rossby波波列遙相關型，影響到東北地區(qū)氣候。太平洋海溫三極子偏強時，會在東北地區(qū)高層產生負渦度，在反氣旋的輻散作用下形成上升氣流，此外也有助于在低層形成從西北太平洋吹向東北地區(qū)的東南風異常，進一步增強降水。（4）太平洋海溫三極子對東北地區(qū)春玉米氣候產量的影響，是通過激發(fā)類似波列結構的大氣遙相關型作用于東北地區(qū)環(huán)流和降水，但對該遙相關型的物理本質以及降水增多可能會引發(fā)的洪澇災害并未進行深入研究。此外，太平洋三極子海溫不僅對東北地區(qū)春玉米播種出苗期的氣候產生影響，還對全生育期氣候具有影響，這是否有可能是太平洋海溫三極子通過先影響其他海區(qū)，再由其他海區(qū)持續(xù)作用于東北地區(qū)的局地氣候，也值得進一步研究。