林聃 孫汪亮 宣守麗 楊沈斌 易厚天 石春林 江敏

摘要：為明確稻田與鄰近氣象站的溫濕度差異及其對(duì)水稻高溫?zé)岷p失評(píng)估的影響，利用HOBO溫濕度傳感器，在江蘇省南京市六合區(qū)柯鄭村通過(guò)稻田小氣候觀測(cè)，分析了稻田與鄰近氣象站的溫濕度差異，并利用水稻高溫?cái)∮Ｐ驮u(píng)估了該差異對(duì)水稻高溫?zé)岷p失的可能影響。結(jié)果表明，從分蘗至成熟期，稻田的相對(duì)濕度比鄰近氣象站點(diǎn)高8百分點(diǎn)左右;分蘗至抽穗開花期稻田日最高溫度比氣象站點(diǎn)低1.1 ℃，灌漿期稻田與氣象站日最高溫度差異逐步減少，黃熟期后兩者差異不大;而分蘗至抽穗開花期稻田日最低溫度比鄰近氣象站低0.7 ℃左右。此后，隨著低溫過(guò)程的出現(xiàn)，稻田與鄰近氣象的日最低溫度差異在增加，灌漿至成熟期差異達(dá)到2.0 ℃以上。當(dāng)最高溫度低于35 ℃時(shí)，考慮稻田和氣象站點(diǎn)溫度差異后，估算得到的敗育率比直接利用氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)低50%，隨著高溫指標(biāo)的增加，該差異在減少。

關(guān)鍵詞：水稻;稻田;氣象臺(tái)站;氣象要素差異;高溫?zé)岷υu(píng)估

中圖分類號(hào)： S162.5+3? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2021）20-0248-05

收稿日期：2020-01-20

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：31671574、41875140）;福建省社會(huì)發(fā)展引導(dǎo)性（重點(diǎn)）項(xiàng)目（編號(hào)：2020Y0018）;福建農(nóng)林大學(xué)科技創(chuàng)新專項(xiàng)基金（編號(hào)：CXZX2016165）。

作者簡(jiǎn)介：林 聃（1997—），女，福建龍巖人，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)氣象研究。E-mail：296994144@qq.com。

通信作者：石春林，博士，研究員，主要從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害和氣候變化影響評(píng)價(jià)研究，E-mail：amdjaas@jlonline.com;江 敏，博士，教授，主要研究方向?yàn)樽魑锬Ｐ团c農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，E-mail：493455464@qq.com。

作物生長(zhǎng)發(fā)育受農(nóng)田環(huán)境條件的制約。雖然目前基于互聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)田信息采集技術(shù)已得到初步的研究與應(yīng)用[1-2]，但大多數(shù)研究仍然是利用氣象站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行作物生長(zhǎng)發(fā)育特征及農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的分析[3-4]。眾所周知，農(nóng)田的植被狀況隨作物的生長(zhǎng)發(fā)育是動(dòng)態(tài)變化的，而氣象站點(diǎn)的植被狀況是相對(duì)不變的;稻田還常有水層。因此，農(nóng)田植被環(huán)境對(duì)農(nóng)田小氣候必然存在一定影響。目前，對(duì)農(nóng)田與鄰近常規(guī)臺(tái)站的氣象要素差異分析已有初步研究。王江等選取了6個(gè)冬小麥品種，分析越冬期、拔節(jié)后期、孕穗期、揚(yáng)花期和灌漿期5個(gè)時(shí)期內(nèi)作物活動(dòng)面溫度、活動(dòng)面相對(duì)濕度和田間地面溫度與相同時(shí)間氣象站數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系[5]。張邦琨等分析了水稻主要發(fā)育期的稻田溫濕度與大氣候的差異，表明由于水層和植被的調(diào)節(jié)作用，稻田中氣溫日變幅比大氣候低2～4 ℃[6]。楊愛萍等分析了晚稻分蘗普期后不同天氣類型下稻田和鄰近氣象站日均溫度的關(guān)系，并構(gòu)建了轉(zhuǎn)換模型[7]。姚儀敏等分析了高溫?zé)岷η闆r下稻田和鄰近氣象站溫濕度的差異[8]。郭建茂等利用氣象臺(tái)站溫度建立了稻田冠層內(nèi)部溫度的估算模型[9]。以上分析大多側(cè)重于日均溫度的比較，而對(duì)最高溫度、最低溫度的變化缺乏分析。由于最高溫度、最低溫度不但影響水稻的生長(zhǎng)和品質(zhì)，還影響作物對(duì)災(zāi)害的響應(yīng)[10-12]。因此，為明確稻田小氣候與鄰近氣象站的氣象要素差異及其對(duì)水稻高溫?fù)p失評(píng)估的可能影響，本研究通過(guò)稻田小氣候的觀測(cè)，分析了稻田與鄰近氣象站的溫濕度差異，并根據(jù)開花期高溫?cái)∮Ｐ凸浪懔嗽摬町悓?duì)產(chǎn)量損失的影響，旨在為更準(zhǔn)確的水稻生長(zhǎng)模擬預(yù)測(cè)及災(zāi)害分析提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)及觀測(cè)方法

稻田溫濕度觀測(cè)于2015年9—11月和2018年7—10月在江蘇省南京市六合區(qū)柯鄭村（32°37′N，118°88′E）進(jìn)行。稻田種植品種為南粳5055，屬于早熟晚粳類型，4月25日前后播種，9月6日左右抽穗。觀測(cè)期間將HOBO溫濕度記錄儀設(shè)置在稻田中，設(shè)置高度為距地面1.5 m。HOBO溫濕度記錄儀每15 min記錄1次稻田的溫濕度情況。稻田觀測(cè)點(diǎn)距離六合氣象站約3.4 km，可認(rèn)為兩者間的溫濕度差異是由環(huán)境造成的。

1.2 高溫?zé)岷p失估算方法

已有的研究表明，高溫會(huì)影響水稻產(chǎn)量結(jié)實(shí)率、穗粒數(shù)、穗數(shù)和千粒質(zhì)量諸多構(gòu)成因子[13-15]，減數(shù)分裂期和開花期高溫對(duì)結(jié)實(shí)率和穗粒數(shù)的定量影響模型也得到了建立。本研究利用江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院研制的水稻高溫?cái)∮Ｐ秃蚈RYZA2000模型中水稻高溫?cái)∮Ｐ蚚16-17]分析開花期高溫對(duì)水稻結(jié)實(shí)率的影響，進(jìn)而評(píng)估稻田及氣象臺(tái)站資料差異對(duì)水稻損失評(píng)估的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 稻田和氣象站的溫濕度差異

2.1.1 稻田和鄰近氣象站濕度差異分析

圖1是稻田與鄰近氣象站相對(duì)濕度的差異圖，可以看出，2015年和2018年氣象站的日平均相對(duì)濕度基本上都較大幅度低于稻田，且稻田的相對(duì)濕度的分布比較集中，變化幅度較小;而氣象站點(diǎn)的相對(duì)濕度變幅較大。2015年水稻抽穗至成熟期氣象臺(tái)站相對(duì)濕度最大值為92%，最小值為57%，平均相對(duì)濕度為80.3%;而稻田的相對(duì)濕度最大值為100%，最小值為76%，平均相對(duì)濕度為88.6%。同樣，2018年分蘗至抽穗稻田的日平均相對(duì)濕度的最大值為98%，最小值為77%，平均相對(duì)濕度為88.2%;氣象站點(diǎn)記錄的相對(duì)濕度最大值為97%，最小值為68%，平均相對(duì)濕度為80.5%;稻田的平均相對(duì)濕度比六合氣象站點(diǎn)的平均相對(duì)濕度高7.7百分點(diǎn)。在生育后期，稻田的平均相對(duì)濕度比六合氣象站點(diǎn)高8.8百分點(diǎn)，其中稻田的相對(duì)濕度最大值為98%，最小值為63%，平均相對(duì)濕度為86.3%;氣象站點(diǎn)的日平均相對(duì)濕度的最大值為95%，最小值為53%，平均相對(duì)濕度為77.5%。稻田相對(duì)濕度高的原因在于稻田常有水層，且稻田的葉面積指數(shù)比氣象站的草叢更高。此外，當(dāng)晴天（相對(duì)濕度較低）時(shí)，氣象站與稻田的相對(duì)濕度差異較大，而當(dāng)雨日發(fā)生時(shí)，稻田與鄰近氣象站的相對(duì)濕度差異較小。

2.2.2 稻田和氣象站溫度差異分析

圖2是稻田與鄰近氣象站日最高溫度的差異圖，可以看出，2015年六合氣象站的日最高溫度與稻田日最高溫度基本接近。抽穗至成熟期觀測(cè)得到的稻田和鄰近臺(tái)站平均日最高溫度均為22.8 ℃，兩者溫差在1 ℃以內(nèi)。2018年7月上旬由于陰雨天氣，稻田的日最高溫度比氣象站低0.5 ℃左右;7月中旬至9月上旬（水稻分蘗后期至抽穗開花期）稻田最高氣溫較氣象站低1.1 ℃左右，稻田的平均日最高溫度為 31.8 ℃，氣象站點(diǎn)的平均日最高溫度為32.9 ℃（包括7月中旬至8月上旬的高溫期）;9月中旬至10月底，稻田與氣象站的最高溫度溫差呈減少趨勢(shì)，至10月中旬后，兩者趨于一致。這一特征與2015年基本相同。7月中旬至9月上旬是水稻群體生長(zhǎng)最旺盛的時(shí)期，但稻田與鄰近氣象站最高溫度的溫差并無(wú)明顯的變化趨勢(shì)，這說(shuō)明溫差的變化可能與群體大小關(guān)系不大。

圖3是稻田與鄰近氣象站日最低溫度的差異，可以看出，2015年灌漿至成熟期，稻田平均日最低溫度為11.4 ℃，六合氣象站平均日最低溫度 14.1 ℃，比稻田高2.7 ℃。9月中旬至10月下旬，溫差呈增加趨勢(shì)，進(jìn)入11月后，溫差有減小傾向。2018年在分蘗至抽穗開花期（7月初至9月上旬），氣象站日最低溫度平均為25.4 ℃，而稻田的日最低溫度比鄰近氣象站點(diǎn)略低，其均值為24.7 ℃。其中，7月中旬至8月上旬的高溫期，稻田最低溫度比鄰近氣象站低0.5 ℃左右。9月中旬以后至10月底，溫差呈增加趨勢(shì)。此期間氣象站的平均日最低溫度為15.5 ℃，而稻田最低溫度的均值為13.2 ℃。另外從2018年8月旬和9月中旬降溫過(guò)程來(lái)看，當(dāng)出現(xiàn)降溫過(guò)程時(shí)，稻田和氣象站的日最低溫度差值呈現(xiàn)增加的特征。

圖4是稻田與鄰近氣象站日平均溫度的差異圖，可以看出，2015年9月中旬至11月中旬六合氣象站的日平均溫度高于稻田1.1 ℃左右。其中，稻田日平均溫度均值為16.8 ℃，而鄰近的六合氣象站日平均溫度均值為17.9 ℃。2018年分蘗到拔節(jié)前期（7月1—15日）氣象站點(diǎn)與稻田的日平均溫度差異不明顯，拔節(jié)后至抽穗開花期（7月16日至9月20日）氣象站點(diǎn)的日平均溫度比稻田高0.7 ℃左右，進(jìn)入灌漿后（9月20日至10月29日）兩者差距又進(jìn)一步增加，平均相差1.2 ℃左右。生長(zhǎng)前期的變化相對(duì)平穩(wěn)，而后期可能與最低溫度變化的特征相一致，在出現(xiàn)降溫過(guò)程時(shí)，稻田與鄰近氣象站點(diǎn)的溫度減值增加。

2.3 稻田與鄰近臺(tái)站溫度差異對(duì)水稻產(chǎn)量損失的可能影響

綜合上述稻田與氣象站溫度差異特征，高溫發(fā)生時(shí)期稻田最高溫度和最低溫度分別比鄰近氣象站低1.1、0.5 ℃左右。而高溫期大氣相對(duì)濕度在有灌溉條件的地區(qū)一般不會(huì)成為穎花發(fā)育的限制因子。

由于長(zhǎng)江中下游地區(qū)8—9月溫度日較差一般為8～10 ℃。研究中設(shè)定溫度日較差為9 ℃，以33、35、37、39、41 ℃為開花期氣象站最高溫度，進(jìn)一步根據(jù)上述特征， 利用江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院研制的水稻高溫?cái)∮Ｐ秃蚈RYZA2000中的水稻高溫?cái)∮Ｐ头謩e估算了稻田和臺(tái)站數(shù)據(jù)對(duì)水稻敗育率的影響，結(jié)果見表1?？梢钥闯?，2個(gè)高溫?cái)∮Ｐ涂傮w表現(xiàn)一致，在最高溫度低于35 ℃時(shí)，兩者有10%左右的誤差，隨著最高溫度的增加，兩者模擬的敗育率趨于一致。同樣，在高溫指標(biāo)低時(shí)，考慮稻田和氣象站點(diǎn)最高溫度和最低溫度差異，模型估算得到的敗育率要比直接利用站點(diǎn)數(shù)據(jù)下降50%，但隨著最高溫度的增加，差異在減少。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

通過(guò)稻田和鄰近氣象臺(tái)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)分析得出，稻田相對(duì)濕度比鄰近氣象臺(tái)站高8百分點(diǎn)左右。稻田日最高溫度在分蘗至抽穗開花期比鄰近氣象站低1.1 ℃，灌漿后差距縮小，10月中旬后兩者趨于一致;稻田日最低溫度在分蘗至抽穗開花期比鄰近氣象站低0.7 ℃左右，9月中旬以后，隨著低溫過(guò)程的頻發(fā)，該差距呈增加趨勢(shì)。開花后稻田日最低溫度比鄰近氣象站低2 ℃以上。利用ORYZA2000模型中溫度與結(jié)實(shí)率的關(guān)系和江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院研制的水稻高溫?cái)∮Ｐ?，考慮稻田與氣象站溫度差異后，在日最高溫度低于35 ℃時(shí)，敗育率的估算值比直接利用氣象站的溫度指標(biāo)低50%左右，此后隨著日最高溫度的增加，兩者的差異呈減小趨勢(shì)。

3.2 討論

作物生長(zhǎng)發(fā)育和品質(zhì)的形成取決于農(nóng)田生態(tài)環(huán)境，而這方面的觀測(cè)和監(jiān)測(cè)在近年來(lái)隨著傳感器的普及和遙感技術(shù)的發(fā)展得到了一些開展[1，18]。但如何結(jié)合現(xiàn)有氣象站點(diǎn)的資料進(jìn)行農(nóng)田和氣象站氣象要素的差異分析，一方面可以充分利用現(xiàn)有豐富的氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)，另一方面可以更準(zhǔn)確地分析環(huán)境因子對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育和氣象災(zāi)害的影響。目前，有關(guān)稻田農(nóng)田生態(tài)環(huán)境與鄰近氣象臺(tái)站的差異雖有初步分析，但系統(tǒng)性還不強(qiáng);對(duì)差異形成的原因、影響因素等尚缺乏深入探討[7-9]。如何進(jìn)一步構(gòu)建農(nóng)田小氣候模型，進(jìn)行相關(guān)差異分析與模擬，對(duì)更好地利用氣象臺(tái)站資料具有重要作用。

近年來(lái)，隨著精細(xì)化氣象業(yè)務(wù)的開展，精細(xì)化區(qū)域作物長(zhǎng)勢(shì)和產(chǎn)量預(yù)測(cè)及災(zāi)害損失評(píng)估研究越來(lái)越多[19-20]。利用臺(tái)站資料進(jìn)行氣象要素空間插值是獲取區(qū)域高分辨率氣象數(shù)據(jù)的常用方法。但插值研究只適用于類似下墊面，而在下墊面變化較大時(shí)，還要分析下墊面變化的可能影響。因此，本研究將有助于提升精細(xì)化區(qū)域作物長(zhǎng)勢(shì)分析、產(chǎn)量預(yù)測(cè)及災(zāi)損評(píng)估的精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]王 莉，潘瑜春，王映龍，等. 基于Geo-WebServices 的農(nóng)田環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（5）：109-116.

[2]陳 晶，匡迎春，王 戈，等. 基于Android的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)控APP設(shè)計(jì)[J]. 農(nóng)業(yè)工程，2017，7（3）：29-32.

[3]郭建茂，白瑪仁增，梁衛(wèi)敏，等. 兩湖地區(qū)水稻抽穗開花期高溫?zé)岷r(shí)空分布[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2019，40（1）：51-61.

[4]王石立，馬玉平. 作物生長(zhǎng)模擬模型在我國(guó)農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)中的應(yīng)用研究進(jìn)展及思考[J]. 氣象，2008，34（6）：3-10.

[5]王 江. 冬小麥主要發(fā)育期農(nóng)田小氣候與大氣候相關(guān)規(guī)律的研究[D]. 鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2003.

[6]張邦琨，張 路，陳官文. 水稻田間小氣候特征與生產(chǎn)潛力關(guān)系研究[J]. 耕作與栽培，1999（增刊1）：66-69.

[7]楊愛萍，杜筱玲，劉文英.晚稻大田氣溫變化特征及其與氣象站氣溫的關(guān)系[J]. 生物災(zāi)害科學(xué)，2013，36（1）：105-110.

[8]姚儀敏，閆浩亮，陳建珍，等. 利用微氣象測(cè)定儀 MINCER分析熱害條件下的水稻冠層微氣象特征[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2015，24（6）：1067-1071.

[9]郭建茂，王陽(yáng)陽(yáng)，李淑婷，等. 臺(tái)站氣溫推算稻田溫度及其對(duì)水稻高溫?zé)岷Φ脑u(píng)判[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2018，27（3）：162-171.

[10]周立宏，李秀芬，王伯倫，等. 稻田小氣候特征及其對(duì)水稻產(chǎn)量和品質(zhì)的影響[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，44（5）：81-85.

[11]王旭清，王法宏，任德昌，等. 小麥壟作栽培的田間小氣候效應(yīng)及對(duì)植株發(fā)育和產(chǎn)量的影響[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2003，24 （2）：5-8.

[12]宋瑞明，王衛(wèi)光，張翔宇，等. 江蘇省水稻高溫?zé)岷Πl(fā)生規(guī)律及未來(lái)情景預(yù)估[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào)，2017，36（1）：40-46.

[13]張 倩，趙艷霞，王春乙. 長(zhǎng)江中下游地區(qū)高溫?zé)岷?duì)水稻的影響[J]. 災(zāi)害學(xué)，2011，26（4）：57-62.

[14]Lu G，Wu Yo，Bai W，et al. Influence of high temperature stress on net photosynthesis，dry matter partitioning and rice grain yield at flowering and grain filling stages[J]. Journal of Integrative Agriculture，2013，12（4）：603-609.

[15]駱宗強(qiáng)，石春林，江 敏，等. 孕穗期高溫對(duì)水稻物質(zhì)分配及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的影響[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2016，37（3）：326-334.

[16]石春林，金之慶，湯日圣，等. 水稻高溫?cái)∮M模型[J]. 中國(guó)水稻科學(xué)，2007，21（2）：220-222.

[17]Bouman B A M，Kropff M J，Tuong T P，et al. ORYZA2000：modeling lowland rice[J]. IRRI Books，2001：235.

[18]郭建茂，王錦杰，吳 越，等. 基于衛(wèi)星遙感與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)的水稻高溫?zé)岷ΡO(jiān)測(cè)和評(píng)估模型的改進(jìn)[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2018，27（1）：163-174.

[19]李 晶，王婉昭，劉東明，等. 2017年遼寧省春夏季精細(xì)化氣象干旱監(jiān)測(cè)評(píng)估[J]. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2019，35（3）：100-105.

[20]石曉燕，湯 亮，劉小軍，等. 基于模型和GIS的小麥空間生產(chǎn)力預(yù)測(cè)研究[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，42（11）：3828-3835.