孟繁圓 馮利平, 張豐瑤 張 祎 伍 露 王春雷 閆錦濤 彭明喜 莫志鴻 余衛(wèi)東

北部冬麥區(qū)冬小麥越冬凍害時空變化特征

孟繁圓1馮利平1,*張豐瑤1張 祎2伍 露1王春雷1閆錦濤1彭明喜1莫志鴻3余衛(wèi)東4

1中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 北京 100193;2中國氣象科學(xué)研究院, 北京 100081;3中糧貿(mào)易有限公司, 北京 100005;4河南省氣象科學(xué)研究所, 河南鄭州 450003

利用我國北部冬麥區(qū)43個氣象站點1951—2014年氣象資料, 綜合考慮越冬期最大降溫幅度、極端最低氣溫、負(fù)積溫、平均氣溫、降水和風(fēng)速等冬小麥越冬凍害致災(zāi)因子, 采用主成分法構(gòu)建冬小麥凍害指數(shù)(FII), FII值越大, 冬小麥遭受凍害越嚴(yán)重。結(jié)合歷史凍害災(zāi)情資料, 驗證凍害指數(shù)在研究區(qū)域的適應(yīng)性。采用M-K方法分析冬小麥凍害的突變特征, 探究北部冬麥區(qū)越冬凍害的時空分布特征。結(jié)果表明, FII能較好地反映北部冬麥區(qū)冬小麥凍害情況。近60年北部冬麥區(qū)冬小麥凍害指數(shù)的年際變化均呈顯著下降趨勢。1980年前后凍害指數(shù)發(fā)生突變, 氣候變暖后我國北部冬麥區(qū)冬小麥凍害發(fā)生的頻率、程度和范圍明顯減少; 而由于氣候變化的不穩(wěn)定性增加, 自2000年以來, 冬小麥中度到重度凍害有所增加。凍害指數(shù)的空間分布總體呈現(xiàn)隨著緯度和海拔高度的增加而加重的趨勢。燕太山麓平原副區(qū)遭受凍害最為嚴(yán)重, 黃土高原溝壑副區(qū)和晉冀山地盆地副區(qū)遭受凍害較輕。

冬小麥; 越冬期; 凍害指數(shù); 北部冬麥區(qū); 時空分布特征; 氣候變暖

北方冬麥區(qū)是中國冬小麥最大的糧食產(chǎn)區(qū), 產(chǎn)量占全國總產(chǎn)的80%以上[1]。北部冬麥區(qū)作為其中的重要產(chǎn)區(qū), 提供了其中22％以上的產(chǎn)量。凍害是北部冬麥區(qū)最嚴(yán)重的災(zāi)害, 特別是在黃土高原、長城內(nèi)外和華北平原地區(qū)。同時北京地區(qū)小麥減產(chǎn)30%以上的年份也主要是由于凍害死苗造成[2]。隨著全球氣候逐漸變暖, 我國冬小麥種植北界出現(xiàn)了明顯的北擴西移, 傳統(tǒng)上種植春小麥的地區(qū)成為冬小麥種植區(qū)或冬、春小麥混種區(qū)[3-6]。然而, 隨著冬小麥種植面積的不斷擴大, 其應(yīng)對極端低溫凍害的脆弱性在增加[5,7]。20世紀(jì)80年代以來我國北方冬麥區(qū)氣候明顯變暖[8], 同時, 氣候變化以及隨之而來的氣候不穩(wěn)定性升高, 冷暖突變劇烈, 極端氣候事件增加[9-10], 使得我國小麥災(zāi)害發(fā)生頻次明顯增加[11], 直接影響冬小麥產(chǎn)量。

凍害是在冬季或早春深秋時期, 越冬作物遭受0℃以下低溫影響致使植株組織脫水結(jié)冰, 從而喪失生理活動能力造成植株受害甚至死亡的一種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害, 常見類型為初冬溫度驟降型、冬季長寒型和凍融型凍害[2]。其受低溫強度、低溫持續(xù)時間和品種的抗凍能力等因素的影響[12]。國內(nèi)外學(xué)者對冬小麥凍害開展了大量研究[2,13]。崔讀昌[14]以最冷月平均最低氣溫為農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)確定寒地冬小麥越冬凍害。鄭大瑋等[2]以冬季負(fù)積溫、11月平均氣溫、入冬降溫幅度和冬前鍛煉天數(shù)4個氣象因子建立多元回歸方程得到凍害預(yù)報方程; 于玲[15]采用“負(fù)地積溫”和“有害負(fù)地積溫”為凍害指標(biāo)反映不同冬春性品種小麥凍害程度; 龔紹先[16]分析了冬小麥凍害的生理機制和主要類型, 并以死苗率、冬季負(fù)積溫和極端最低氣溫為指標(biāo)劃分凍害等級。鄭冬曉等[17]以越冬期負(fù)積溫絕對值作為冬季長寒型凍害等級的劃分指標(biāo)。莫志鴻等[18]和張宏[19]選取越冬期內(nèi)最大降溫幅度、平均氣溫、負(fù)積溫、極端最低氣溫和冬前平均氣溫作為致災(zāi)因子, 分別建立北京市及河南省的冬小麥越冬凍害指數(shù)。Skinner等[20]從基因?qū)哟窝芯苛诵←湹目购? 提出了冬小麥凍害指標(biāo)。也有不少學(xué)者應(yīng)用遙感技術(shù)對冬小麥凍害發(fā)生區(qū)域進行動態(tài)監(jiān)測。目前主要有基于災(zāi)前災(zāi)后的植被指數(shù)差值法[21]和從引起作物凍害最主要的氣象因子——地面最低溫度入手的地面溫度法反演法[22]。這些指標(biāo)能夠很好地反映冬小麥越冬期間的低溫強度及其持續(xù)時間、較短時間極端低溫、地面溫度變化或小麥的抗凍能力。但除溫度和小麥的抗凍能力外, 冬小麥凍害的發(fā)生還與冬季積雪和大風(fēng)有關(guān)[2,14,23-24]。如新疆北部在無積雪或雪層薄的暖冬年份極易發(fā)生冬小麥凍害, 由此造成的死苗面積可達(dá)95%[16]。巴特爾等[23]采用決策樹法建立了北京地區(qū)冬小麥凍害預(yù)報的經(jīng)驗?zāi)Ｐ?。此模型包含了冬小麥自身抗寒力和環(huán)境因素等對冬小麥凍害具有較大影響的因素, 但該預(yù)報系統(tǒng)的指標(biāo)有著很大的區(qū)域性, 確定指標(biāo)時必須慎重考慮。目前, 對冬小麥低溫災(zāi)害的研究在一定程度上揭示了冬小麥凍害的致災(zāi)原理、類型特點、生理特點, 但冬小麥凍害指標(biāo)多側(cè)重于霜凍害以及單一致災(zāi)因子凍害的氣候特點[25-26], 或具有明顯的時間性和地域性[23,27]。

本研究從冬小麥生育期內(nèi)多致災(zāi)因子氣候變化特征分析入手, 參考已有的指標(biāo), 綜合越冬期低溫、降水和大風(fēng)對冬小麥凍害的影響, 通過冬小麥凍害歷史災(zāi)情和凍害指數(shù)的對比研究, 探討在氣候變暖背景下冬小麥易遭受凍害的北部冬麥區(qū)其凍害的發(fā)生特點及時間演變趨勢和空間分布特征, 為高效利用氣候資源, 趨利避害, 為保障小麥的安全生產(chǎn)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

選擇北部冬麥區(qū)作為研究區(qū)域(圖1), 綜合金善寶[28]和國家氣象中心農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)指南[29], 北部冬麥區(qū)主要包括河北中部、天津、北京、山西大部分地區(qū)、陜西和甘肅北部地區(qū), 并依據(jù)地勢、地形和氣溫變化, 將北部冬麥區(qū)分為: 燕太山麓平原副區(qū)(I區(qū)), 晉冀山地盆地副區(qū)(II區(qū))和黃土高原溝壑副區(qū)(III區(qū))[28]。

1.2 資料來源

氣象數(shù)據(jù)來自于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。選取北方6個省(市)共38個氣象臺站1951— 2014年(或自建站以來)的地面氣象觀測數(shù)據(jù)(圖1), 包括逐日最高溫度、最低溫度、平均溫度、逐日降水量、平均風(fēng)速。數(shù)據(jù)中未提供日平均氣溫的站點日平均氣溫由日最高氣溫和日最低氣溫直接求平均值得到[30]。

冬小麥歷史凍害災(zāi)情資料取自《中國氣象災(zāi)害大典(河北卷)》、《中國氣象災(zāi)害大典(天津卷)》、《中國氣象災(zāi)害大典(北京卷)》、《中國氣象災(zāi)害大典(山西卷)》、《中國氣象災(zāi)害大典(陜西卷)》、《中國氣象災(zāi)害大典(甘肅卷)》[31]及相關(guān)文獻(xiàn)著作[2,21]。

圖1 研究區(qū)域內(nèi)氣象站點分布

I: 燕太山麓平原副區(qū); II: 晉冀山地盆地副區(qū); III: 黃土高原溝壑副區(qū)。

I: Yan-Taihang Mountains and basin region; II: Hebei and Shanxi mountains and plain region; III: Loess Plateau gully-hilly region.

1.3 凍害指數(shù)的構(gòu)建與檢驗

根據(jù)前人研究[32]以及研究區(qū)域?qū)嶋H情況確定越冬期(5日滑動平均氣溫穩(wěn)定通過0℃初日至終日期間[33])最大降溫幅度、越冬極端最低氣溫、越冬負(fù)積溫、越冬平均氣溫、越冬期降水和風(fēng)速為冬小麥越冬凍害的致災(zāi)因子, 構(gòu)建冬小麥凍害指數(shù)。這6個致災(zāi)因子涵蓋了凍害過程中低溫的劇烈程度、持續(xù)時間、累積作用和越冬期水分情況等信息, 對凍害的反映具有一定程度的機理性。具體致災(zāi)因子的計算方法見表1。

利用主成分分析方法對3個副區(qū)內(nèi)的凍害致災(zāi)因子的區(qū)域極差標(biāo)準(zhǔn)化值進行權(quán)重綜合簡化, 構(gòu)建一個物理意義明確且能夠有效反映該副區(qū)內(nèi)凍害致災(zāi)信息的綜合變量, 以此建立的凍害指數(shù)可避免各致災(zāi)因子之間信息重疊問題, 同時也兼?zhèn)洫毩⑿院涂杀刃浴?/p>

各副區(qū)內(nèi)的逐年凍害指數(shù)

式中,12345和6分別為3個副區(qū)內(nèi)某年的越冬負(fù)積溫、越冬平均氣溫、最大降溫幅度、越冬極端最低氣溫、越冬平均風(fēng)速和越冬降水量的區(qū)域極差標(biāo)準(zhǔn)化值,123456分別為相應(yīng)致災(zāi)因子的權(quán)重系數(shù)。

表1 冬小麥越冬期關(guān)鍵氣候因子及其計算方法

首先分別對3個副區(qū)內(nèi)1951—2014年各站點以上6個致災(zāi)因子進行區(qū)域極差標(biāo)準(zhǔn)化, 通過主成分分析分別提取前3個累計方差貢獻(xiàn)率大于80%的主成分, 達(dá)到統(tǒng)一降維目的。在此基礎(chǔ)上, 以每個主成分對應(yīng)的特征值與其方差乘積占所提取主成分總方差的比例之和計算副區(qū)內(nèi)各致災(zāi)因子的權(quán)重系數(shù); 最后根據(jù)公式(1)加權(quán)求和得到3個副區(qū)的主成分綜合表達(dá)式, 以此構(gòu)建包含6個致災(zāi)因子的綜合指數(shù)[34],具體構(gòu)建方法如圖2所示。

在此基礎(chǔ)上利用3個副區(qū)的FII計算得到該區(qū)冬小麥種植區(qū)內(nèi)1951—2014年逐站逐年的凍害指數(shù)。考慮到冬小麥凍害災(zāi)情資料是以省(市)為單位統(tǒng)計的, 故采用每個省(市)包含在研究區(qū)域內(nèi)的所有站點的平均值作為該省(市)該年的凍害指數(shù)值, 結(jié)合各省內(nèi)歷史災(zāi)情資料對凍害指數(shù)進行適應(yīng)性檢驗。驗證后, 利用ArcGIS 10.2采用反距離權(quán)重法進行空間插值, 繪制凍害指數(shù)FII的空間分布圖。

圖2 3個副區(qū)內(nèi)凍害指數(shù)FII構(gòu)建流程圖

1.4 突變檢驗方法

Mann-Kendall法是目前突變性檢驗方法中應(yīng)用較多且理論意義最為明顯的一種, 本文利用該方法對北部冬麥區(qū)越冬期凍害指數(shù)進行突變分析。在UF曲線(按時間序列順序計算出的統(tǒng)計量序列)超過臨界值置信度線(=0.05)的前提下, 若UF曲線和UB曲線(按時間序列逆序計算出的統(tǒng)計量序列) 2個統(tǒng)計量序列僅有一個明顯的交叉點, 且位于置信度線之間, 則表明該交叉點為突變點, 且統(tǒng)計上顯著; 若交叉點位于置信度線之外, 則不確定是否為突變點[35]。

1.5 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 21.0軟件對氣候指標(biāo)進行主成分分析; ArcGIS 10.2軟件制作空間分布圖; Microsoft Excel 2013軟件制作時間變化圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 凍害指數(shù)的確定與驗證

綜合選取越冬期冬小麥凍害主要致災(zāi)因子, 利用主成分分析法確立各副區(qū)凍害指數(shù)FII計算式中的系數(shù), 得到3大副區(qū)FII表達(dá)式。

FIII= 0.341+0.272+0.293+0.294+0.225+ 0.416

FIIII= 0.311+0.332+0.093+0.284+0.085+ 0.376

FIIIII= 0.331+0.272+0.28x3+0.204+0.265+ 0.246-(2)

由此可知, FII與6個致災(zāi)因子的區(qū)域極差標(biāo)準(zhǔn)化值均呈正相關(guān)關(guān)系, 其物理意義表示當(dāng)越冬負(fù)積溫越低、越冬平均氣溫越低、最大降溫幅度越大、越冬極端最低氣溫越低、越冬平均風(fēng)速越大、越冬降水量越大時, FII值越大, 凍害也越重。凍害指數(shù)越大表示凍害程度越重。

根據(jù)冬小麥凍害歷史災(zāi)情資料及其對應(yīng)的凍害指數(shù)計算值, 將冬小麥越冬凍害劃分為輕度、中度和重度3個等級, 并建立冬小麥越冬凍害指數(shù)與災(zāi)害等級的對應(yīng)關(guān)系[18](表2)。

經(jīng)檢驗, FII值能夠基本反映北部冬麥區(qū)凍害發(fā)生情況, 與前人得到的結(jié)果基本一致[24]。以北京1956/1957年, 陜西1976/1977年和河北1979/1980年為例, 其凍害指數(shù)FII值分別為1.23、1.21和1.20, 判定凍害發(fā)生程度為重度。根據(jù)記載, 北京由于冬季嚴(yán)寒導(dǎo)致冬小麥?zhǔn)軆龊p產(chǎn)46%; 陜西冬季平均氣溫低于常年, 1月上旬最冷, 關(guān)中地區(qū)低于常年3~4℃。宜君縣1月平均氣溫–11℃, 凍土深56 cm, 小麥越冬死苗嚴(yán)重, 小麥畝產(chǎn)僅28.5 kg; 河北11月中旬受冷空氣影響, 部分冬小麥遭受凍害, 張家口、承德地區(qū)凍害嚴(yán)重, 受災(zāi)面積13.8萬公頃, 成災(zāi)11.3萬公頃, 由此判斷其凍害發(fā)生程度均為重度。北京1956/1957年、陜西1976/1977年和河北1979/ 1980年凍害的指標(biāo)計算等級與歷史記載等級相符合。從總體看來, 凍害指數(shù)能夠較好反映歷年凍害實際情況, 具有較強的適應(yīng)性, 能夠用于表征北部冬麥區(qū)冬小麥的越冬凍害。

表2 冬小麥越冬凍害等級指標(biāo)

2.2 凍害指數(shù)時間變化趨勢

由圖3可知, 北部冬麥區(qū)1951—2014年凍害指數(shù)表現(xiàn)為顯著降低趨勢(<0.01)?？傮w來看, 北部冬麥區(qū)近60年凍害發(fā)生的程度隨年份表現(xiàn)明顯的降低趨勢, 但年際波動較大, 變異系數(shù)均高于30%。燕太山麓平原副區(qū)(I區(qū))、晉冀山地盆地副區(qū)(II區(qū))和黃土高原溝壑副區(qū)(III區(qū))的傾向率分別為–0.0086/a、–0.0057/a和–0.0053/a, 平均值分別為0.73、0.63和0.67。其中I區(qū)發(fā)生凍害的程度最高, III區(qū)稍次之, II區(qū)發(fā)生凍害程度最低。3個副區(qū)FII年際變化范圍分別為0.31~1.35、0.30~1.34和0.29~1.21, 最大值均出現(xiàn)在20世紀(jì)50至70年代, 且出現(xiàn)中到重度凍害的頻率較多, 波動幅度較大; 20世紀(jì)80至90年代主要發(fā)生輕度凍害或不發(fā)生凍害, 波動幅度較小。自20世紀(jì)90年代后, 3個副區(qū)凍害指數(shù)均呈現(xiàn)增加的趨勢, 尤其以燕太山麓平原副區(qū)較為明顯。同時, FII最小值出現(xiàn)在2000年后, 顯示波動幅度增大, 凍害發(fā)生增加。

圖3 1951?2014年北部冬麥區(qū)冬小麥凍害指數(shù)年際變化趨勢

I: 燕太山麓平原副區(qū); II: 晉冀山地盆地副區(qū); III: 黃土高原溝壑副區(qū)。**表示<0.01。

I: Yan-Taihang mountains and basin region; II: Hebei and Shanxi mountains and plain region; III: Loess Plateau gully-hilly region.**significant at<0.01.

利用Mann-Kendall突變檢驗分析方法對北部冬麥區(qū)1951—2014年凍害指數(shù)FII的變化趨勢進行突變檢驗。由圖4可知, 燕太山麓平原副區(qū)、晉冀山地盆地副區(qū)和黃土高原溝壑副區(qū)20世紀(jì)50至70年代UF (按時間序列順序計算出的統(tǒng)計量序列)均呈現(xiàn)一個U型波動趨勢, 在20世紀(jì)60年代達(dá)到低值而后增加, 在20世紀(jì)70年代達(dá)到峰值, 自20世紀(jì)70年代以來呈下降趨勢, 其中分別自1986 (I區(qū))、1980 (II區(qū))和1989 (III區(qū))年大大超過了顯著性水平0.05臨界線, 即自此以后凍害指數(shù)明顯降低。根據(jù)3個副區(qū)UF (按時間序列順序計算出的統(tǒng)計量序列)和UB (按時間序列逆序計算出的統(tǒng)計量序列)兩條曲線的交點確定凍害指數(shù)下降是個突變現(xiàn)象。具體突變分別發(fā)生在1980年(I區(qū))、1976年(II區(qū))、1982年(III區(qū))。由此可知, 北部冬麥區(qū)冬小麥凍害發(fā)生的程度在1980年代后比1980年代前減少, 呈明顯下降趨勢。

3個副區(qū)均在1980年前后出現(xiàn)突變點, 突變前燕太山麓平原副區(qū)、晉冀山地盆地副區(qū)和黃土高原溝壑副區(qū)凍害指數(shù)的傾向率分別為–0.0051/a、–0.0049/a和–0.0035/a, 平均值分別為0.92、0.76和0.77, 隨著年份推移凍害指數(shù)下降較大, 冬小麥大部分年份均遭受不同程度凍害, 中到重度災(zāi)害發(fā)生頻繁。其中I區(qū)凍害發(fā)生的程度最大, 下降趨勢最明顯, II區(qū)和III區(qū)稍次之。突變后凍害指數(shù)的傾向率分別為–0.0026/a (I區(qū))、–0.0019/a (II區(qū))和–0.0025/a (III區(qū)), 平均值分別為0.59、0.54和0.57。隨著年份推移凍害指數(shù)下降較小, 冬小麥大部分年份不發(fā)生凍害或凍害程度較輕, 3個副區(qū)發(fā)生凍害的程度相似。

圖4 1951?2014年北部冬麥區(qū)冬小麥凍害指數(shù)的M-K突變檢驗

I: 燕太山麓平原副區(qū); II: 晉冀山地盆地副區(qū); III: 黃土高原溝壑副區(qū)。

I: Yan-Taihang mountains and basin region; II: Hebei and Shanxi mountains and plain region; III: Loess Plateau gully-hilly region.

結(jié)合圖3來看, 突變前(1980年前后) 3個副區(qū)絕大多數(shù)年份都發(fā)生凍害, 且燕太山麓平原副區(qū)發(fā)生重度凍害頻繁; 突變后(1980年前后) 3個副區(qū)大部分年份沒有凍害發(fā)生, 發(fā)生凍害年份也多為輕、中度凍害。但是自20世紀(jì)90年代起, 3個副區(qū)發(fā)生凍害有明顯增多的趨勢, 尤其以燕太山麓平原副區(qū)發(fā)生重度凍害頻率明顯增加。

其中, 燕太山麓平原副區(qū)近60年的長期變化趨勢和突變檢驗結(jié)果與前人[18,27]的研究結(jié)果基本一致。

2.3 凍害指數(shù)空間分布特征

由圖5可知, 北部冬麥區(qū)凍害指數(shù)受氣候變暖的影響整體隨年代降低明顯。其中, 20世紀(jì)50至60年代全區(qū)幾乎都遭受凍害影響, 中到重度凍害發(fā)生范圍較廣泛, 以燕太山麓平原副區(qū)(I區(qū))凍害發(fā)生最重, 晉冀山地盆地副區(qū)(II區(qū))次之, 黃土高原溝壑副區(qū)(III區(qū))最輕。20世紀(jì)70年代幾乎不發(fā)生重度凍害, 全區(qū)普遍受中度凍害威脅, 并以I區(qū)為主, II區(qū)的南部和III區(qū)的北部遭受輕度凍害。自20世紀(jì)80年代起全區(qū)普遍發(fā)生輕度凍害, 僅I區(qū)出現(xiàn)少數(shù)中度凍害。20世紀(jì)80年代全區(qū)普遍發(fā)生輕度凍害, 至20世紀(jì)90年代凍害發(fā)生的范圍和程度均最低, 全區(qū)基本無凍害發(fā)生。2000年后, 隨著氣候因子不穩(wěn)定性增加, 輕度凍害發(fā)生范圍增大, 且主要出現(xiàn)在I區(qū)。從空間上看, 高緯度高海拔地區(qū)發(fā)生凍害程度相對嚴(yán)重, 低緯度低海拔地區(qū)相對較輕。燕太山麓平原地區(qū)遭受凍害最為嚴(yán)重, 黃土高原溝壑副區(qū)和晉冀山地盆地副區(qū)遭受凍害較輕。整體來看, 北部冬麥區(qū)冬小麥越冬凍害發(fā)生的程度逐年降低, 但是由于氣候因子的波動變率增大, 導(dǎo)致凍害發(fā)生的風(fēng)險增加。

圖5 北部冬麥區(qū)不同年代凍害指數(shù)的空間分布

I: 燕太山麓平原副區(qū); II: 晉冀山地盆地副區(qū); III: 黃土高原溝壑副區(qū)。

I: Yan-Taihang mountains and basin region; II: Hebei and Shanxi mountains and plain region; III: Loess Plateau gully-hilly region.

3 討論

現(xiàn)有研究大多以溫度表征的越冬低溫劇烈程度和積累作用的指標(biāo)作為確定冬小麥凍害的標(biāo)準(zhǔn), 忽略了溫度之外的氣象因子對凍害發(fā)生的影響[17,32]。本研究綜合考慮冬小麥越冬期溫度、風(fēng)速和降水等因子作用, 構(gòu)建我國北部冬麥區(qū)冬小麥凍害指數(shù)(FII), 能夠較好地反映冬小麥越冬受凍害情況, 凍害指數(shù)越大, 其遭受凍害程度越嚴(yán)重。

研究結(jié)果燕太山麓平原副區(qū)自2000年左右重度凍害明顯增加, 這與前人研究結(jié)果基本一致[10,18], 其他2個副區(qū)自2000年左右則無重度凍害發(fā)生, 但中度凍害有所增加。由于考慮了風(fēng)速和降水對越冬凍害的影響, FII值能更好地反映歷史凍害的發(fā)生程度。

由于冬小麥?zhǔn)軆龊τ绊懯且粋€復(fù)雜的過程, 影響因素多, 比如, 越冬前氣候因子、冬季積雪深度、作物品種類型、冬前抗寒鍛煉和地理環(huán)境等[2,36], 在進行災(zāi)害分析時可能會產(chǎn)生一定的誤差。并且小麥的抗寒機理受遺傳基因和環(huán)境因素的共同制約, 也受小麥生育周期的復(fù)雜性和環(huán)境因子的多變性等因素綜合影響[37]。同時, 由于小麥凍害的歷史災(zāi)情資料不完善, 使得凍害指數(shù)的應(yīng)用存在一定偏差。如北京1960/1961年及1973/1974年, FII計算值表征的冬小麥遭受凍害程度均低于歷史災(zāi)情資料記載的等級。這主要是由于本研究未能考慮越冬期前后的氣象因子對小麥生長的影響。而山西1994/1995年, 地理位置(背陰坡、低凹地)的影響導(dǎo)致局地凍害程度嚴(yán)重, 使得用FII計算值表征整個地區(qū)的凍害程度有一定的偏差。故應(yīng)用該凍害指數(shù)判斷冬小麥?zhǔn)欠袷軆鲞€有待今后進一步研究與完善。

4 結(jié)論

本文建立的凍害指數(shù)能夠較好地反映北部冬麥區(qū)歷年凍害實際情況, 具有較強的適應(yīng)性, 能夠用于表征該區(qū)冬小麥的越冬凍害。從時間上看, 近60年來我國北部冬麥區(qū)越冬期凍害發(fā)生的范圍和程度整體隨年際變化均呈極顯著下降趨勢。受氣候變暖的影響, 1980年前后凍害指數(shù)發(fā)生突變, 氣候變暖后我國北部冬麥區(qū)越冬期凍害發(fā)生頻率、發(fā)生程度和范圍顯著減少。但進入21世紀(jì)該區(qū)冬小麥凍害發(fā)生又有增加的趨勢, 冬小麥?zhǔn)艿街卸鹊街囟葍龊υ黾?。從空間上看, 高緯度高海拔地區(qū)發(fā)生凍害程度相對較重, 低緯度低海拔地區(qū)發(fā)生凍害程度相對較輕; 其中燕太山麓平原副區(qū)遭受凍害最為嚴(yán)重, 黃土高原溝壑副區(qū)和晉冀山地盆地副區(qū)遭受凍害較輕。

[1] 何亮, 侯英雨, 于強, 靳寧. 不同空間分辨率驅(qū)動數(shù)據(jù)對作物模型區(qū)域模擬影響研究. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報, 2018, 49(2): 241–251. He L, Hou Y Y, Yu Q, Jin N. Influence of different resolutions data on regional simulation of crop model., 2018, 49(2): 241–251 (in Chinese with English abstract).

[2] 鄭大瑋. 冬小麥凍害及其防御. 北京: 氣象出版社, 1985. pp 3–16. Zheng D W. Winter Wheat Freeze Damage and Its Defense. Beijing: China Meteorological Press, 1985. pp 3–16 (in Chinese).

[3] 楊曉光, 劉志娟, 陳阜. 全球氣候變暖對中國種植制度可能影響: I. 氣候變暖對中國種植制度北界和糧食產(chǎn)量可能影響的分析. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 43: 329–336. Yang X G, Liu Z J, Chen F. The possible effects of global warming on cropping systems in China: I. The possible effects of climate warming on northern limits of cropping systems and crop yields in China.2010, 43: 329–336 (in Chinese with English abstract).

[4] 曹倩, 姚鳳梅, 林而達(dá), 張佳華, 王培娟, 秦鵬程. 近50年冬小麥主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候資源變化特征分析. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2011, 32: 161–166. Cao Q, Yao F M, Lin E D, Zhang J H, Wang P J, Qin P C. Analysis of changing characteristics of agricultural climate resources in the main planted areas of winter wheat in China over last 50 years., 2011, 2: 161–166 (in Chinese with English abstract).

[5] Wang F T. Impact of climate change on cropping system and its implication for agriculture in China., 1997, 11: 407–415.

[6] 俄有浩, 霍治國, 馬玉平. 北方春小麥種植區(qū)小麥種植結(jié)構(gòu)變化的氣候依據(jù)與凍害風(fēng)險. 自然災(zāi)害學(xué)報, 2015, 24(5): 149–159. E Y H, Huo Z G, Ma Y P. Climate cause for the change in cropping structure from spring wheat to winter wheat and its freeze injury risk in north China., 2015, 24(5): 149–159 (in Chinese with English abstract).

[7] 王春艷, 李茂松, 胡新, 王道龍, 吉田久. 黃淮地區(qū)冬小麥的抗晚霜凍害能力. 自然災(zāi)害學(xué)報, 2006, 15(6): 211–215. Wang C Y, Li M S, Hu X, Wang D L, Yoshida H. Spring frost resistance of winter wheat in Huang-Huai area., 2006, 15(6): 211–215 (in Chinese with English abstract).

[8] 姬興杰, 朱業(yè)玉, 劉曉迎, 熊淑萍, 王鴿. 氣候變化對北方冬麥區(qū)冬小麥生育期的影響. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2011, 32: 576–581. Ji X J, Zhu Y Y, Liu X Y, Xiong S P, Wang G. Impacts of climate change on the winter wheat growth stages in north China., 2011, 32: 576–581 (in Chinese with English abstract).

[9] Ringler C, Biswas A K , Cline S. Global change: Impacts on water and food security. Berlin, Heidelberg: Springer, 2010. pp 3–15.

[10] 許國宇. 1951–2009年冬季北京極端低溫事件變化分析. 氣象與環(huán)境科學(xué), 2011, 34(1): 23–26. Xu G Y. Variation of extreme cold events in Beijing during the winter from 1951 to 2009., 2011, 34(1): 23–26 (in Chinese with English abstract).

[11] 張朝, 王品, 陳一, 劉曉菲. 1990年以來中國小麥農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時空變化特征. 地理學(xué)報, 2013, 68: 1453–1460. Zhang Z, Wang P, Chen Y, Liu X F. Spatio-temporal changes of agrometrorological disasters for wheat production across China since 1990., 2013, 68: 1453–1460 (in Chinese with English abstract).

[12] 龔紹先, 張林, 顧煜時. 冬小麥越冬凍害的模擬研究. 氣象, 1982, (11): 30–32. Gong S X, Zhang L, Gu Y S. Simulation study of winter frost damage in winter wheat., 1982, (11): 30–32 (in Chinese).

[13] Spink J G, Kirby E J M, Frost D L, Sylvester-Bradley R, Scott R K, Foulkes M J, Clare R W, Evans E J. Agronomic implications of variation in wheat development due to variety, sowing data, sit and season., 2000, 13: 91–108.

[14] 崔讀昌. 寒地小麥越冬凍害指標(biāo)及其防御措施. 氣象, 1978, (2): 4–5. Cui C D. Frostbite index of winter wheat and its defense measures.1978, (2): 4–5 (in Chinese).

[15] 于玲. 河北省冬麥凍害指標(biāo)的初步分析. 農(nóng)業(yè)氣象, 1982, (4): 10–13. Yu L. Preliminary analysis of winter wheat frost damage index in Hebei province., 1982, (4): 10–13 (in Chinese).

[16] 龔紹先. 北方冬小麥越冬凍害及其防御措施. 農(nóng)業(yè)科技通訊, 1986, (10): 6–7. Gong S X. Winter winter frost damage of winter wheat in north china and its defence measures., 1986, (10): 6–7 (in Chinese).

[17] 鄭冬曉, 楊曉光, 趙錦, 慕臣英, 龔宇. 氣候變化背景下黃淮冬麥區(qū)冬季長寒型凍害時空變化特征. 生態(tài)學(xué)報, 2015, 35: 4338–4346. Zheng X D, Yang X G, Zhao J, Mu C Y, Gong Y. Spatial and temporal patterns of freezing injury during winter in Huang-Huai Winter Wheat Area under climate change., 2015, 35: 4338–4346 (in Chinese with English abstract).

[18] 莫志鴻, 霍治國, 葉彩華, 吳春艷, 李慧君, 權(quán)維俊, 唐廣. 北京地區(qū)冬小麥越冬凍害的時空分布與氣候風(fēng)險區(qū)劃. 生態(tài)學(xué)雜志, 2013, 32: 3197–3206. Mo Z H, Huo Z G, Ye C H, Wu C Y, Li H J, Quan W J, Tang G. Spatial-temporal distribution and climatic risk zonation of freeze injury of winter wheat during overwintering stage in Beijing region., 2013, 32: 3197–3206 (in Chinese with English abstract).

[19] 張弘. 河南省冬小麥越冬凍害氣候風(fēng)險區(qū)劃. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016, 44: 443–446. Zhang H. Climate risk zoning of winter wheat frost damage in winter in Henan province., 2016, 44: 443–446 (in Chinese).

[20] Skinner D Z, Garland-Campbell K A. The relationship of LT50 to prolonged freezing survival in winter wheat., 2008, 88: 885–889.

[21] 楊邦杰, 王茂新, 裴志遠(yuǎn). 冬小麥凍害遙感監(jiān)測. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報, 2002, 18(2): 136–140. Yang B J, Wang M X, Pei Z Y. Monitoring freeze injury to winter wheat using remote sensing., 2002, 18(2): 136–140 (in Chinese with English abstract).

[22] 王連喜, 顧嘉熠, 李琪, 徐勝男, 吳東麗. 江蘇省冬小麥適宜度時空變化研究. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報, 2016, 25: 67–75. Wang L X, Gu J Y, Li Q, Xu S N, Wu D L. Study on the temporal and spatial variation of winter wheat suitability in Jiangsu pro-vince., 2016, 25: 67–75 (in Chinese with English abstract).

[23] 巴特爾·巴克, 鄭大瑋, 肉孜·阿基, 托麗娜·庫圖魯克, 郭勇. 北京地區(qū)冬小麥凍害預(yù)報系統(tǒng)初探. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2006, 27: 335–338. Bake B, Zheng D W, Haji R, Kutluk T, Guo Y. Preliminary studies on freeze injury forecast system of winter wheat in Beijing area., 2006, 27: 335–338 (in Chinese with English abstract).

[24] 鄭維, 戚鶴年. 論我國北方冬小麥越冬凍害的生態(tài)類型. 作物學(xué)報, 1984, 10: 35–40. Zheng W, Qi H N. Investigation on the ecological types of freezing injury to winter wheat in northwest China., 1984, 10: 35–40 (in Chinese with English abstract).

[25] 王位泰, 張?zhí)旆? 蒲金涌,姜惠峰, 黃斌. 黃土高原中部冬小麥生長對氣候變暖和春季晚霜凍變化的響應(yīng). 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2011, 32: 6–11. Wang W T, Zhang T F, Pu J Y, Jang H F, Huang B. Response of winter wheat to climate warming and late spring frost in central Loess Plateau., 2011, 32: 6–11 (in Chinese with English abstract).

[26] 朱虹暉, 武永峰, 宋吉青, 杜克明. 基于多因子關(guān)聯(lián)的冬小麥晚霜凍害分析——以河南省為例. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2018, 39: 59–68. Zhu H H, Wu Y F, Song J Q, Du K M. Analysis to late frost damage for winter wheat based on meteorological factors— taking Henan province as an example.2018, 39: 59–68 (in Chinese with English abstract).

[27] 李茂松, 王道龍, 張強, 遲永剛, 王春艷, 渡邊好昭, 吉田久. 2004–2005年黃淮海地區(qū)冬小麥凍害成因分析. 自然災(zāi)害學(xué)報, 2005, 14(4): 51–55. Li M S, Wang D L, Zhang Q, Chi Y G, Wang C Y, Kiribuchi O, Yoshida H. Cause analysis of frost damage to winter wheat in Huang-Huai-Hai plain during 2004–2005.2005, 14(4): 51–55 (in Chinese with English abstract).

[28] 金善寶. 中國小麥學(xué). 北京: 中國農(nóng)業(yè)出版社, 1996. p 31. Jin S B. Chinese Wheat Science. Beijing: China Agriculture Press, 1996. p 31 (in Chinese).

[29] 毛留喜, 魏麗. 大宗作物氣象服務(wù)手冊. 北京: 氣象出版社, 2015. pp 88–89.Mao L X, Wei L. Meteorological Services Guide to Staple Crops. Beijing: China Meteorological Press, 2015. pp 88–89 (in Chinese).

[30] 葉芝菡, 謝云, 劉寶元. 日平均氣溫的兩種計算方法比較. 北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2002, 38: 421–426. Ye Z H, Xie Y, Liu B Y. A comparison of mean daily temperature calculated by two methods.(Nat Sci), 2002, 38: 421–426 (in Chinese with English abstract).

[31] 溫克剛. 中國氣象災(zāi)害大典. 北京: 氣象出版社, 2005. Wen K G. Yearbook of Chinese Local Records. Beijng: China Meteorological Press, 2005 (in Chinese).

[32] 代立芹, 李春強, 姚樹然, 張文宗. 氣候變暖背景下河北省冬小麥凍害變化分析. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2010, 31: 467–471. Dai L Q, Li C Q, Yao S R, Zhang W Z. Variation analysis of freezing injury on winter wheat under climate warming in Hebei province., 2010, 31: 467–471 (in Chinese with English abstract).

[33] 王樹廷. 關(guān)于日平均氣溫穩(wěn)定通過各級界限溫度初終日期的統(tǒng)計方法. 氣象, 1982, (6): 29–30. Wang S T. Statistical method on the initial and final date of daily mean temperature stabilization through boundary temperature at all levels., 1982, (6): 29–30 (in Chinese).

[34] 溫泉沛, 霍治國, 馬振峰, 肖晶晶. 中國中東部地區(qū)暴雨氣候及其農(nóng)業(yè)災(zāi)情的風(fēng)險評估. 生態(tài)學(xué)雜志, 2011, 30: 2370–2380. Wen Q P, Huo Z G, Ma Z F, Xiao J J. Risk assessment of rainstorm climate and its induced agricultural disasters in east-central China., 2011, 30: 2370–2380 (in Chinese with English abstract).

[35] 尹云鶴, 吳紹洪, 陳剛. 1961–2006年我國氣候變化趨勢與突變的區(qū)域差異. 自然資源學(xué)報, 2009, 24: 2147–2157. Yin Y H, Wu S H, Chen G. Regional difference of climate trend and abrupt climate change in China during 1961–2006., 2009, 24: 2147–2157 (in Chinese with English abstract).

[36] 張愛芝, 高志強, 劉文平, 班勝林, 欒青. 各類小麥品種不同春化時間與抗寒性的關(guān)系. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2007, 28: 403–405. Zhang A Z, Gao Z Q, Liu W P, Ban S L, Luan Q. Relationship of vernalization time with cold hardiness for different wheat varieties Chinese., 2007, 28: 403–405 (in Chinese with English abstract).

[37] 游光霞, 孫果忠, 張秀英, 肖世和. 中國黃淮海地區(qū)小麥品種抗寒性及其與VRN1基因型的關(guān)系. 作物學(xué)報, 2015, 41: 557–564. You G X, Sun G Z, Zhang X Y, Xiao S H. Cold hardiness and its relationship with theVRN1genotypes in wheat varieties in the Yellow-Huai-Hai River valley region of China., 2015, 41: 557–564 (in Chinese with English abstract).

Temporal and spatial variations of winter wheat freezing injury in northern winter wheat region

MENG Fan-Yuan1, FENG Li-Ping1,*, ZHANG Feng-Yao1, ZHANG Yi2, WU Lu1, WANG Chun-Lei1, YAN Jin-Tao1, PENG Ming-Xi1, MO Zhi-Hong3, and YU Wei-Dong4

1College of Resources & Environmental Sciences, China Agriculture University, Beijing 100193, China;2Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;3COFCO Trading Co. Ltd., Beijing 100005, China;4China Henan Institute of Meteorological Sciences, Zhengzhou 450003, Henan, China

Base on daily meteorological data of 43 observation stations across northern China from 1951 to 2014, we calculated the freezing injury factors including maximum scale of drop in temperature, extreme minimum temperature, negative accumulated temperature, mean temperature, precipitation and wind speed during over-wintering stage. The freeze injury index (FII) of winter wheat was established by considering the freezing injury factors with principal component analysis. The greater the FII was, the more severe the freeze injury would occur. The Mann-Kendall method was used to analyze the mutation characteristics of FII, and explore the spatial-temporal distribution of freeze injury to winter wheat. The historical freeze injury of winter wheat could be actually reflected by the FII. The FII had a sudden change around 1980, which indicted the frequency and extent of winter wheat freezing injury in this region decreased significantly after climate warming. But due to the increasing of climate instability, the moderate to severe levels of freeze injury have increased since 2000. The annual FIIhad a declined trend significantly in the past 60 years, which was aggravated with increasing latitude and altitude in spatial distribution. The FII was high in Yan-Taihang Mountains and basin region relative to other two regions.

winter wheat; overwintering stage; freeze injury index (FII); the Northern winter wheat region; spatial and temporal distribution characteristics; climate warming

本研究由國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300201-6)和國家自然科學(xué)基金項目(31371528)資助。

This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFD0300201-6) and the National Natural Science Foundation of China (31371528).

馮利平, E-mail: fenglp@cau.edu.cn

E-mail: 757857603@qq.com

2018-10-17;

2019-05-12;

2019-06-13.

10.3724/SP.J.1006.2019.81076

URL: http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.s.20190612.0924.004.html