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長江中下游地區(qū)近32年水稻高溫?zé)岷Ψ植家?guī)律

2017-02-15 19:23譚詩琪申雙和
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年8期
關(guān)鍵詞:時空分布水稻產(chǎn)量

譚詩琪+申雙和

摘要:根據(jù)長江中下游共41個站點(diǎn)1980—2011年5—10月天氣資料以及水稻產(chǎn)量資料,采用年rcGis繪制各個省份高溫?zé)岷Φ燃増D,分析長江中下游地區(qū)近32年水稻高溫?zé)岷Φ臅r空分布規(guī)律。結(jié)果表明:長江中下游地區(qū)高溫?zé)岷Ψ植汲尸F(xiàn)南多北少、東多西少的趨勢,江西北部、浙江南部和湖南中部較為嚴(yán)重。各省份極端溫度變化幅度較大,水稻產(chǎn)量與溫度變化基本呈反比。

關(guān)鍵詞:水稻;高溫?zé)岷Γ粫r空分布;產(chǎn)量;長江中下游

中圖分類號: P458;S511文獻(xiàn)標(biāo)志碼:

文章編號:1002-1302(2016)08-0097-05

近100年來,由于自然氣候波動和人類活動加劇導(dǎo)致的溫室效應(yīng),地球氣候正經(jīng)歷一次以全球變暖為主要特征的顯著變化。大量研究表明[1],氣候變暖將是我國未來的變化趨勢,極端高溫的發(fā)生頻率也呈現(xiàn)升高的趨勢[2-7],與1961—1990年相比,到2050年中國的年平均氣溫將增加(2.8±0.5) ℃,未來我國的極端天氣事件出現(xiàn)頻率也將增加[8],夏季高溫等會頻繁出現(xiàn),且持續(xù)時間更長,在全球變暖的情況下,水稻遭遇高溫?zé)岷Ω怕食掷m(xù)增加[9-10],如果不采取措施,到21世紀(jì)后半期,在高溫?zé)岷Φ挠绊懴拢←?、水稻、玉米等幾種主要農(nóng)作物產(chǎn)量可能下降37%,嚴(yán)重威脅我國糧食安全[11]。據(jù)報(bào)道,氣溫每升高1 ℃,水稻產(chǎn)量會下降10%[12],尤其在水稻結(jié)實(shí)期,溫度上升1~2 ℃,產(chǎn)量將下降10%~20%[13]。此外,高溫?zé)岷Σ粌H會顯著降低水稻的產(chǎn)量,其品質(zhì)也受到影響[14-18],因此深入地研究高溫?zé)岷χ陵P(guān)重要。

長江流域橫跨我國華東、華中、西南等三大經(jīng)濟(jì)區(qū),長江中下游地區(qū)又是我國水稻主要種植區(qū),而極端天氣對長江流域影響極為嚴(yán)重,研究該地區(qū)高溫的時空分布對水稻產(chǎn)量預(yù)警有著極為重要的意義。張倩等研究發(fā)現(xiàn),長江中下游地區(qū)高溫主要會影響水稻孕穗、開花和灌漿,在高溫?zé)岷Φ湫湍攴荩绲九c中稻都有高達(dá)30%以上的減產(chǎn)[19]。劉偉昌等分析長江中下游水稻生育期內(nèi)最高溫度歷史資料發(fā)現(xiàn),各地均有不同程度的高溫?zé)岷Πl(fā)生, 對宏觀把握水稻生產(chǎn)、管理、育種〖LM〗等有一定參考價值[20]。

目前普遍定義水稻的高溫?zé)岷κ侵杆咎幱谠兴牒笃诤统樗霌P(yáng)花期,也就是單季稻在7月下旬至8月上旬時,遭遇連續(xù)日平均氣溫≥30 ℃、日最高氣溫≥35 ℃、同時極端最高氣溫38 ℃以上、相對濕度70%以下的高溫天氣,而導(dǎo)致水稻生長發(fā)育受阻,部分生理活性受到抑制,多方面生理生態(tài)功能都遭到損害,而最終導(dǎo)致減產(chǎn)或嚴(yán)重減產(chǎn)[14]。高溫?zé)岷χ笜?biāo)是研究和了解高溫?zé)岷Πl(fā)生規(guī)律及開展高溫?zé)岷ΡO(jiān)測預(yù)警、防災(zāi)減災(zāi)、影響評估等的重要工具,也是評判災(zāi)害的標(biāo)準(zhǔn)。目前較多的判別指標(biāo)是溫度和高溫持續(xù)的時間[21]。

1資料與方法

針對水稻生育期,選取長江中下游6省41個站點(diǎn)1980—2011年5—10月天氣資料以及水稻產(chǎn)量資料。處理后的天氣數(shù)據(jù)包括逐日降水量、平均風(fēng)速、日照時數(shù)、平均溫度、平均日最高溫度、平均日最低溫度、平均相對濕度、日最高氣溫等。水稻資料包括歷年總產(chǎn)量及產(chǎn)量,其中缺測數(shù)據(jù)采用前后年平均值以及線性回歸方法獲得。本試驗(yàn)就水稻生育期內(nèi)受高溫脅迫情況,利用MATLAB處理數(shù)據(jù),以連續(xù)3 d日最高氣溫≥35、37、39 ℃的頻數(shù)作為輕、中、重度高溫(表1)。

2結(jié)果與分析

2.1高溫?zé)岷Φ燃壏植记闆r

圖1為長江中下游1980—2011年5—10月水稻高溫?zé)岷Φ燃壙臻g分布圖,整個區(qū)域有大部分城市輕度熱害發(fā)生次數(shù)高于100,約一半城市中度熱害發(fā)生次數(shù)在20次以上,部分地區(qū)重度熱害發(fā)生次數(shù)也達(dá)到了10次,且各等級熱害均呈現(xiàn)南部多北部少、東部多西部少的趨勢。

輕度高溫?zé)岷Πl(fā)生頻數(shù)達(dá)到100次以上的地區(qū)有安徽省屯溪,湖南省南縣、平江、邵陽、武岡、衡陽,江西省大部,浙江南部、鄞縣、衢州等,其中,衡陽、修水、贛州、南昌、貴溪、南城、廣昌輕度熱害總頻數(shù)高達(dá)200次以上。

中度高溫?zé)岷Πl(fā)生頻數(shù)達(dá)到20次以上的地區(qū)有安徽省屯溪,湖北省麻城、武漢、英山,湖南省平江、邵陽、衡陽,江西省大部,浙江省大部,其中,樟樹、貴溪、麗水中度熱害總頻數(shù)高達(dá)100次以上。

重度高溫?zé)岷Πl(fā)生總頻數(shù)達(dá)到10次以上的地區(qū)有湖南省衡陽,江西省修水、吉安、樟樹、貴溪,浙江省鄞縣、麗水,其中,麗水重度熱害總頻數(shù)高達(dá)50次。

2.2平均最高溫度年際變化

為了解整個區(qū)域水稻產(chǎn)量受高溫影響,分析32年逐年5—10月的年平均最高溫度,圖2分別為各省的年平均最高溫度年代變化,其中年平均最高溫度整體趨勢為20世紀(jì)80年代變化最小,21世紀(jì)變化次之,20世紀(jì)90年代升降幅度最大。其中,除了江西省的年平均最高溫度是呈降低的趨勢,其

[FL(2K2]年、1999年、2010年,降幅均達(dá)到0.9 ℃以上。

2.3極端溫度年際變化

圖3為6省32年每年的極端溫度,所有省份的極值溫度均在35 ℃以上,并且除了江蘇省,其他省份基本都在37 ℃以上。其中,江西省和浙江省有23年極端溫度均達(dá)到39 ℃以上。6個省份整體變化都較大,升降幅度明顯。

平均產(chǎn)量達(dá)5 000 kg/hm2以上,其他省份均在 30 000 kg/hm2 以下,其中江西省最低,只有16 680.4 kg/hm2。這與圖1高溫?zé)岷Φ燃壏植记闆r相吻合,江蘇省熱害情況較輕,其產(chǎn)量也最高,江西省高溫?zé)岷η闆r嚴(yán)重,且高溫地區(qū)最多,其產(chǎn)量也在6省中最低。

為了解整個區(qū)域水稻產(chǎn)量受高溫影響,分析32年逐年5—10月的年平均最高溫度與產(chǎn)量的關(guān)系,圖6為各省水稻產(chǎn)量年際變化,其中大部分省份產(chǎn)量在20世紀(jì)80年代均呈緩慢增加趨勢,90年代除了安徽省和江西省,變化幅度較小,21世紀(jì)除了安徽省和江蘇省,變化幅度也較小。結(jié)合圖2,各省份溫度變化對應(yīng)水稻產(chǎn)量增減情況大致呈現(xiàn)為溫度升高,產(chǎn)量下降,以及溫度降低,產(chǎn)量增加。其中,只有江西省的年平均最高溫度變化總體趨勢是呈下降變化的,只有江西省的水稻產(chǎn)量呈逐年增加趨勢,其他省份水稻產(chǎn)量的年際變化均呈增減波動變化。

3結(jié)論與討論

本試驗(yàn)分析了長江中下游近32年的高溫?zé)岷η闆r,平均最高溫度、極端溫度、平均溫度、平均最低溫度、每日日照時數(shù)、平均相對濕度等氣象要素的年際變化,以及各省份水稻產(chǎn)量分布和產(chǎn)量年際變化。就溫度與產(chǎn)量的關(guān)系而言,溫度越高,產(chǎn)量則相應(yīng)越低,如江西省溫度在整個區(qū)域最高,其產(chǎn)量最低,而江蘇省溫度最低,其產(chǎn)量最高。究其原因,江西省高溫?zé)岷η闆r較為嚴(yán)重,水稻生產(chǎn)受到阻礙導(dǎo)致產(chǎn)量較少,江蘇省雖然溫度低,但在該地區(qū)其溫度以滿足水稻適宜生長溫度范圍,卻又不會過高導(dǎo)致高溫?zé)岷︻l發(fā),其產(chǎn)量較其他省份高出許多。同時,溫度變化趨勢也影響產(chǎn)量的增減變化情況,如江西省的溫度雖然在6個省份中最高,水稻總產(chǎn)量最低,但其平均最高溫度在近32年內(nèi)呈降低趨勢,水稻產(chǎn)量也呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢。此外,浙江省高溫?zé)岷η闆r也較為嚴(yán)重,產(chǎn)量卻與高溫?zé)岷η闆r較好的湖南省持平,這可能與地域條件、當(dāng)?shù)靥镩g管理、水稻品種等因素有關(guān)[22-23]。

關(guān)于極端溫度下降的趨勢,有研究指出[24-26],是由于天氣條件制約著夏季的溫度,白天最高溫度與日照時間的減少關(guān)系緊密,由于大氣環(huán)流作用,我國北方地區(qū)對流層低層偏強(qiáng)北風(fēng)異常使長江中下游地區(qū)日照時間減少、氣溫偏低,導(dǎo)致與其他季節(jié)相反,夏季溫度下降。而極端溫度上升的趨勢,與城市化有很大關(guān)系[27],城市化建設(shè)與生態(tài)環(huán)境的保護(hù)程度對氣溫變化有一定的影響。

除去溫度因子的影響,其他天氣要素,如日照時數(shù)會影響輻射量,間接影響水稻生育期,其中江蘇省雖然溫度較其他省份偏低,但其日照時數(shù)卻是全省最長的,這在一方面大大增加了水稻生長所接受的輻射量,促進(jìn)其光合作用,進(jìn)而增加了光合產(chǎn)量,所以這又是江蘇省水稻產(chǎn)量居6省之最的原因之一。相對濕度也會引發(fā)高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生,過大會導(dǎo)致濕熱而致使水稻空秕率增加。其中,江蘇省與安徽省相對濕度近32年均在77%左右,變化幅度較小,空氣濕度適中,不易導(dǎo)致水稻熱害的發(fā)生,因而其產(chǎn)量也高出其他省份許多。其他要素如最低溫度也制約著水稻冷害的發(fā)生,從而影響其正常生長發(fā)育等。

此外,各種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害如病蟲害、洪澇干旱災(zāi)害等時有發(fā)生[28],各種災(zāi)害并非獨(dú)立發(fā)生,它們相互制約、相互作用,因此在研究高溫?zé)岷λ镜挠绊憰r應(yīng)將其他災(zāi)害的影響進(jìn)行分離[19]。實(shí)際上,水稻受害還受其他條件如施肥狀況、田間管理、水稻品種等因素的影響,并且現(xiàn)有研究尚未進(jìn)行高溫對不同品種水稻熱害預(yù)警,應(yīng)根據(jù)不同地域特點(diǎn)采用不同熟制和播期及品種的水稻進(jìn)行生產(chǎn),這樣既能避開高溫?zé)岷Φ牟焕绊?,又能調(diào)整種植結(jié)構(gòu),提高作物產(chǎn)量。

參考文獻(xiàn):

[1]丁一匯,任國玉,石廣玉,等. 氣候變化國家評估報(bào)告(Ⅰ):中國氣候變化的歷史和未來趨勢[J]. 氣候變化研究進(jìn)展,2006,2(1):3-8.

[2]Yan Z,Jones P D,Davies T D,et al. Trends of extreme temperatures in Europe and China based on daily observations[J]. Climatic Change,2002,53(1/2/3):355-392.

[3]Frich P,Alexander L V,Della-Marta P,et al. Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century[J]. Climate Research,2002,19:193-212.

[4]Houghton T. 全球變暖[M]. 北京:氣象出版社,1998:1-20.

[5]朱定真,何卷雄,丁裕國. 江蘇地區(qū)極端氣溫振動形態(tài)的長期變化特征[J]. 氣象科學(xué),2004,24(2):145-153.

[6]周曉蘭,高慶九,鄧自旺,等. 江蘇氣溫長期變化趨勢及年代際變化空間差異分析[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào),2006,29(2):196-202.

[7]孫燕,張秀麗,唐紅昇,等. 江蘇夏季氣溫異常的時空變化特征[J]. 氣象科學(xué),2009,29(1):133-137.

[8]孫雯. 氣候變暖對中國水稻生產(chǎn)的影響[D]. 南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2011.

[9]陶龍興,談惠娟,王熹,等. 超級雜交稻國稻 6 號對開花結(jié)實(shí)期高溫?zé)岷Φ姆磻?yīng)[J]. 中國水稻科學(xué),2007,21(5):518-524.[ZK)]

[10]Yao F,Xu Y,Lin E,et al. Assessing the impacts of climate change on rice yields in the main rice areas of China[J]. Climatic Change,2007,80(3/4):395-409.

[11]陳楠楠. 溫度和二氧化碳升高對稻麥產(chǎn)量及生物量影響的整合分析研究[D]. 南京:南京農(nóng)業(yè)大學(xué),2012.

[12]Peng S,Huang J,Sheehgs J E,et al. Rice yields decline with higher night temperature from global warming[J]. PaNS,2004,101(27):9971-9975.[HJ1.7mm]

[13]陶啟波,嚴(yán)昀,石繼權(quán). 農(nóng)作物高溫?zé)岷捌浞烙胧\析[J]. 安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2005,10(6):56-57.

[14]謝曉金,李秉柏,李映雪,等. 抽穗期高溫脅迫對水稻產(chǎn)量構(gòu)成要素和品質(zhì)的影響[J]. 中國農(nóng)業(yè)氣象,2010(3):411-415.

[15]何永坤,范莉,陽園燕. 近50a來四川盆地東部水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生規(guī)律研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,33(12):39-43.

[16]唐瑋瑋,彭國照,高陽華,等. 重慶氣候與稻米營養(yǎng)品質(zhì)的關(guān)系研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,30(12):65-69.

[17]鄭建初,張彬,陳留根,等. 抽穗期高溫對水稻產(chǎn)量構(gòu)成要素和稻米品質(zhì)的影響及其基因型差異[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2006,21(4):249-254.

[18]王志剛,王磊,林海,等. 水稻高溫?zé)岷澳蜔嵝匝芯窟M(jìn)展[J]. 中國稻米,2013,19(1):27-31.

[19]張倩,趙艷霞,王春乙. 長江中下游地區(qū)高溫?zé)岷λ镜挠绊慬J]. 災(zāi)害學(xué),2011,26(4):57-62.

[20]劉偉昌,張雪芬,余衛(wèi)東,等. 長江中下游水稻高溫?zé)岷r空分布規(guī)律研究[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2009,37(14):6454-6457.

[21]鄭有飛,丁雪松,吳榮軍,等. 近50年江蘇省夏季高溫?zé)崂说臅r空分布特征分析[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2012,21(2):43-50.

[22]唐國利,丁一匯. 近44年南京溫度變化的特征及其可能原因的分析[J]. 大氣科學(xué),2006,30(1):56-68.

[23]鄭紅蓮,嚴(yán)軍,張銘. 南京地區(qū)高空平均氣溫的變化[J]. 解放軍理工大學(xué)學(xué)報(bào),2002,3(2):77-80.

[24]施丹平,繆國華. 近50年蘇州氣候變化分析[C]//首屆長三角科技論壇——?dú)庀罂萍及l(fā)展論壇論文集. 杭州:浙江科學(xué)出版社,2004.

[25]姚萍,楊炳玉,陳菲菲,等. 水稻高溫?zé)岷ρ芯窟M(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究,2012,2(4):23-25,38.

[26]田小海,松井勤,李守華,等. 水稻花期高溫脅迫研究進(jìn)展與展望[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2007,18(11):2632-2636.

[27]張倩,趙艷霞,王春乙. 我國主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標(biāo)研究進(jìn)展[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2010,19(6):40-53.

[28]寧萬光,謝瑛,史洪中,等. 信陽水稻稻瘟病發(fā)生規(guī)律及基于灰色預(yù)測模型的預(yù)測預(yù)報(bào)[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(6):102-104.

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