楊云川 ,程禹灝 ,梁麗青 ,廖麗萍** ,王婷艷 ,張會婭 ,楊星星,胡甲秋

(1. 廣西大學(xué)土木建筑工程學(xué)院 南寧 530004;2. 廣西巖溶區(qū)水安全與智慧調(diào)控工程研究中心/工程防災(zāi)與結(jié)構(gòu)安全教育部重點實驗室/廣西防災(zāi)減災(zāi)與工程安全重點實驗室 南寧 530004)

甘蔗(Saccharum officinarumL.)作為最具潛力的高產(chǎn)生物能源經(jīng)濟作物[1-2],是制糖的重要原料,其生長對光照、雨熱需求較高,導(dǎo)致全球甘蔗種植主要分布在坡度5%～30%、緯度30°N～30°S 的地區(qū)[3]。中國是僅次于巴西和印度的世界第三大甘蔗生產(chǎn)國,而廣西則是中國甘蔗種植和產(chǎn)糖量第一大省[4-5]。水分供給是高耗水甘蔗正常生長的一個主要控制因子[3-6],但廣西歷年降水季節(jié)分配不均,蔗區(qū)多石山丘陵,坡耕地居多,巖溶發(fā)育及土層保水能力弱,且全區(qū)甘蔗種植仍以雨養(yǎng)為主,致使甘蔗飽受干旱災(zāi)害侵襲而產(chǎn)量損失巨大。南寧市是廣西甘蔗的三大種植產(chǎn)區(qū)之一,更是廣西年降雨量最少的市區(qū)之一,區(qū)域氣象干旱災(zāi)害頻發(fā),并具有多重時間尺度、旱澇并存及交替疊加的現(xiàn)象,對甘蔗生長及產(chǎn)量累積等造成顯著影響[7]。為此,開展南寧市甘蔗生長過程、生物量及產(chǎn)量累積對各種氣象干旱情景的響應(yīng)機制研究,在明晰廣西甘蔗旱災(zāi)響應(yīng)機理,實現(xiàn)甘蔗旱災(zāi)風(fēng)險調(diào)控及預(yù)警、田間精準(zhǔn)智慧管理及制定有效的防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)對措施等方面具有重要科學(xué)意義。

近年來,關(guān)于甘蔗干旱的研究主要是分析甘蔗干旱時空演變特征[8-9]、基于旱災(zāi)損失資料的風(fēng)險評估[10-11]、水分虧缺脅迫及抗旱的生理生化性能指標(biāo)響應(yīng)、干旱對其形態(tài)特征的影響等方面[12-13],而借助反映生長物理過程的作物模型開展甘蔗對各種干旱(水分虧缺脅迫)情景的響應(yīng)機制研究則相對較少。作物模型基于系統(tǒng)科學(xué)思想,綜合氣候、土壤、作物生理及田間管理等因素,在揭示作物生長過程、生物量與產(chǎn)量累積對干旱的響應(yīng)機制具有獨特優(yōu)勢[14-15]。在眾多作物模型中,聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)于2009年推出的Aqua Crop 作物生長模型[16-18]主要包括: 土壤水分平衡、作物生長模擬和大氣組分等3 個模塊,以水分為主控驅(qū)動因子,適于甘蔗這種高耗水作物的生長模擬研究。Aqua Crop 模型已被廣泛應(yīng)用于小麥(Triticum aestivumL.)、玉米(Zea maysL.)及水稻(Oryza sativaL.)等糧食作物的產(chǎn)量模擬及灌溉制度優(yōu)化,證實其具有良好的模擬精度和應(yīng)用潛力[19-20]。此外,針對廣西氣象干旱的季節(jié)性、驟發(fā)性并存及旱澇交替并發(fā)的特征[7,20-22],文中選擇只需要降水資料的標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)平均降水指數(shù)(standard weighted average precipitation,SWAP)[23-25]進行南寧市氣象干旱事件及其發(fā)生發(fā)展過程的逐日精細化識別,一方面可避免其他常用干旱指數(shù)因各氣象要素資料不足或短缺而造成分析結(jié)果的不連續(xù)性;另一方面,可為結(jié)合作物模型實現(xiàn)甘蔗對氣象干旱響應(yīng)機制的業(yè)務(wù)化精確預(yù)警及旱災(zāi)風(fēng)險智慧調(diào)控奠定科學(xué)與技術(shù)基礎(chǔ)。

綜上,本文基于對南寧市1978-2018 年逐日SWAP氣象干旱時空特征統(tǒng)計分析,確定該區(qū)域甘蔗各生育期實際可能發(fā)生的氣象干旱情景,在本地化Aqua Crop 模型參數(shù)基礎(chǔ)上,實現(xiàn)甘蔗生長、生物量及產(chǎn)量累積對氣象干旱的強度、歷時及生育期敏感性等關(guān)鍵要素變化響應(yīng)的精細化模擬。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

南寧市屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū),有“桂中腹地”之稱,地貌類型以盆地和山地丘陵為主,周邊區(qū)域巖溶發(fā)育(圖1a),全年氣候溫和,日照充足,能很好地滿足甘蔗生長的熱量和光照需求,是廣西三大甘蔗種植市區(qū)之一。全市降雨量充沛,多年平均降水量達1304.2 mm[26-27],但其時空分布不均,加之下墊面為復(fù)雜地形地貌,農(nóng)業(yè)灌溉工程不足,造成區(qū)域多年來氣象干旱頻發(fā),甘蔗干旱及旱災(zāi)損失巨大[10-11]。南寧市歷年甘蔗種植面積相對穩(wěn)定,2018 年為141 833 hm2,占全區(qū)的16.0%。其空間分布呈總體分散、局部聚集的總體格局,密集種植區(qū)主要有武鳴區(qū)、橫縣、賓陽縣、邕寧區(qū)以及江南區(qū)等(圖1b)。多年來,南寧市甘蔗種植仍以雨養(yǎng)為主,氣象干旱造成的土壤水分虧缺一直是影響該區(qū)域甘蔗生長及其產(chǎn)量的一個主要因子。

圖1 南寧市數(shù)字高程模型(DEM,a)、甘蔗種植分布(2018 年)及China Meteorological Forces Dataset (CMFD) 197 個數(shù)據(jù)格點(b)Fig.1 Nanning Digital Elevation Model (DEM,a),sugarcane cultivation distribution (2018) and China Meteorological Forces Dataset (CMFD) 197 data grid points (b)

1.2 研究數(shù)據(jù)

研究中涉及氣象、土壤、作物、田間試驗及管理等各類數(shù)據(jù)集。其中,氣象數(shù)據(jù)采用逐日尺度中國氣象強迫數(shù)據(jù)集(China Meteorological Forces Dataset,CMFD),是我國學(xué)者Jie 等[28]開發(fā)的0.1°空間分辨率網(wǎng)格化數(shù)據(jù),包括1979-2018 年逐日降雨量、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對濕度、風(fēng)速及太陽輻射量等;其通過遙感產(chǎn)品、再分析數(shù)據(jù)集和原位站數(shù)據(jù)融合而成,具有連續(xù)的時間覆蓋和良好質(zhì)量,是目前應(yīng)用最廣泛的氣候氣象數(shù)據(jù)集之一(http://data.tpdc.ac.cn/en/data/8028b944-daaa-4511-8769-965612652c49/)。本研究中,通過與地面氣象站點數(shù)據(jù)對比分析,發(fā)現(xiàn)CFMD 日降雨、日氣溫與氣象站數(shù)據(jù)相關(guān)性分別達0.80 和0.98 以上,總體精度良好。文中采用的土壤數(shù)據(jù),主要是中國土壤數(shù)據(jù)庫(http://vdb3.soil.csdb.cn/),并以寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心《基于世界土壤數(shù)據(jù)庫的中國土壤數(shù)據(jù)集》作為參考;具體通過Soil Water Characteristics 計算獲得的站點土壤水力參數(shù);根據(jù)Aqua Crop 模型提供的作物信息庫確定甘蔗生長模擬的作物參數(shù),并通過敏感性分析和率定參數(shù)實現(xiàn)本地化;驗證數(shù)據(jù)采用廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)場的甘蔗全生育期田間試驗觀測數(shù)據(jù);田間管理數(shù)據(jù)按實際田間種植情況設(shè)置。

1.3 研究方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)平均降雨指數(shù)(SWAP)

為描述區(qū)域旱澇的逐日變化,Lu[29]于2009 年基于降水要素,并概化考慮下墊面水分耗散的綜合累積效應(yīng),提出加權(quán)平均降水指數(shù)(Weighted Average Precipitation,WAP),計算公式如下:

式中:n=0 代表當(dāng)前日;N是當(dāng)前日的前期影響天數(shù);Pn為 前期第n日降水量;a為表征前一日的降水對當(dāng)前日下墊面濕潤程度的貢獻強度經(jīng)驗值參數(shù),論證時取0.9 為適宜值,此時N取44 d。此后,Lu 等[30]進一步針對WAP,提出Gamma 函數(shù)正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化的SWAP指數(shù),計算如下:

SWAP 屬于正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化變量,具有與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)相同的強度等級劃分標(biāo)準(zhǔn),即按正態(tài)分布曲線的數(shù)學(xué)拐點特征來劃分干旱等級。但近年研究發(fā)現(xiàn)以出現(xiàn)概率(重現(xiàn)期)為標(biāo)準(zhǔn)來劃分干旱等級更加科學(xué)合理,并且與實際旱情更吻合。因此,本文采用以出現(xiàn)概率為標(biāo)準(zhǔn)的干旱等級劃分(表1)。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)平均降水指數(shù)(SWAP)干旱強度等級表Table 1 Drought intensity gradation according to Standard Weighted Average Precipitation (SWAP)

基于上述等級劃分閾值,采用游程理論[25,31]識別并統(tǒng)計分析研究區(qū)的氣象干旱事件特征(結(jié)果詳見2.1 節(jié))。具體設(shè)定3 個截斷水平X0=-0.84、X1=-0.52和X2=0 (X表示SWAP 干旱指數(shù)值),識別步驟如下:1)當(dāng)一定時間尺度下(5 d 及以上天數(shù)) SWAP 指數(shù)值小于X1(-0.52)時,則初步判定該時間段發(fā)生干旱;2)對于歷時為1 個時間段(5 d)的干旱,若其干旱指數(shù)值大于X0,則認(rèn)為該時間段未發(fā)生干旱;3)對于時間間隔僅為1 d 的相鄰2 次干旱過程,若間隔期的干旱指數(shù)小于X2,則這2 次干旱被視為從屬干旱,將其合并為1 次干旱事件,否則視為2 次獨立干旱過程。

1.3.2 Aqua Crop 模型原理

根據(jù)FAO 灌溉與排水第33 號文件所述的作物產(chǎn)量和水分響應(yīng)的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下[32]:

式中:Yx和Y0分別為作物的潛在產(chǎn)量和實際產(chǎn)量,kg·m-2;E Tx和ET0分別為作物潛在蒸散量和實際蒸散量,mm;ky為產(chǎn)量對水分響應(yīng)的系數(shù)。

Aqua Crop 模型對上述方程進行了改進,將蒸散量進一步分為土壤蒸發(fā)量和作物蒸騰量兩部分,從而避免了非生產(chǎn)性用水(土壤蒸發(fā))與生產(chǎn)性用水(作物蒸騰)效應(yīng)的混淆;最終的產(chǎn)量以生物量和收獲指數(shù)來表示,用以突出水分脅迫對二者各自的影響。改進后的公式如下:

式中:Y為最終作物產(chǎn)量(t·hm-2);B為生物量(t·hm-2);HI為收獲指數(shù);WP 為生物量水分生產(chǎn)效率(kg·m-2·mm-1);Tr為作物蒸騰量(mm);H I0是 參考收獲指數(shù);fHI是調(diào)整系數(shù),用來反映各種脅迫(水分脅迫、溫度脅迫等)對作物產(chǎn)量的影響。

此外,文中涉及甘蔗各要素受旱的減小量描述,分別采用產(chǎn)量減少率、生物量減少率、作物總蒸騰減少率來表達,公式如下:

式中,Yw、Bw、Trw分別表示甘蔗因干旱水分脅迫的減產(chǎn)率、生物量減少率、總蒸騰減少率,Yi、Bi、Tri分別表示干旱情景下的產(chǎn)量、生物量、作物總蒸騰量,Yck、Bck、Trck表示對照組2017 年的對應(yīng)要素。

1.3.3 甘蔗干旱過程模擬數(shù)據(jù)庫構(gòu)建

Aqua Crop 模型輸入?yún)?shù)主要包括研究區(qū)的氣象、土壤、作物生長及管理措施等4 類信息。氣象數(shù)據(jù)庫包括降水量(P)、參考蒸散發(fā)量(ET0)、日最高/最低氣溫(Tmax/Tmin)和CO2濃度4 類,ET0可通過FAO 發(fā)布的ET0 Calculator 求出。土壤數(shù)據(jù)庫包括土層剖面水分和地下水兩個模塊,土層剖面水分參數(shù)主要有田間持水量、永久凋萎點、飽和導(dǎo)水率及飽和滲透系數(shù)等,地下水參數(shù)主要有地下水位和鹽度等;具體采用模型中的Soil Water Characteristics 工具計算土層剖面水分參數(shù),地下水參數(shù)影響較小,按默認(rèn)值處理。作物數(shù)據(jù)庫包括植物冠層、植物根系、植物蒸騰、產(chǎn)量、水分、鹽分、肥力及溫度脅迫等模塊,且每個模塊均包括多個參數(shù)。本研究針對甘蔗作物生長特征,綜合參考Bahmani 等[33]、Zu 等[34]、阮紅燕[35]學(xué)者對不同地區(qū)甘蔗作物對水分虧缺響應(yīng)、潛在生產(chǎn)力及氣候變化影響研究中所采用的作物參數(shù)值,形成本文中的甘蔗作物參數(shù)庫,進而通過廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院農(nóng)場開展的甘蔗田間試驗觀測數(shù)據(jù)(表2)進行作物參數(shù)敏感性分析及率定驗證,實現(xiàn)Aqua Crop 模型模擬參數(shù)的本地化。管理數(shù)據(jù)庫包括灌溉管理和田間管理兩個模塊,灌溉管理有灌溉方式、灌溉時間及灌溉量等,田間管理有施肥水平、覆蓋程度及田間地表措施等。具體按表2 中的田間試驗的管理措施進行設(shè)置。

表2 率定Aqua Crop 模型所用試驗數(shù)據(jù)來源Table 2 Sources of experimental data for calibration of Aqua Crop model

本研究主要輸出南寧市甘蔗生長過程中的冠層覆蓋度(canopy cover,CC)、作物蒸騰(crop transpiration,Tr)、生物量(biomass production,B)及甘蔗產(chǎn)量(cane yield,Y)等4 個要素。

2 南寧氣象干旱特征及甘蔗生育期干旱情景設(shè)置

2.1 南寧市氣象干旱統(tǒng)計特征

基于南寧市甘蔗生育期時段劃分(3 月10 日-12 月25 日,共291 d,詳見表3),采用游程理論[25,31]識別并統(tǒng)計了該市1980-2018 年(197 個格點)逐日SWAP 序列表達的氣象干旱;然后根據(jù)Matlab 程序計算出干旱事件的干旱強度、干旱次數(shù)和干旱頻次。甘蔗全生育期時段內(nèi)干旱累積歷時、平均強度和平均頻次空間分布如圖2a-c 所示,甘蔗各生育期的歷年干旱累積歷時和強度變化特征如圖2d-e 所示。圖2a 表明,南寧市干旱歷時空間分布不均勻,但總體主要在90 d·a-1以上,尤其在市區(qū)北部及橫縣區(qū)域達105～120 d·a-1,即南寧市平均每年約有近1/3 的時段為干旱天數(shù)。圖2b 顯示,南寧市所發(fā)生的氣象干旱事件強度總體呈中部高南北局部低的空間分布格局,大部分區(qū)域的干旱強度等級為中旱和重旱。由圖2c可知,南寧市氣象干旱事件發(fā)生的頻次呈中北部及橫縣區(qū)域高(2～3 次·a-1),其他局部區(qū)域相對較低(1～2次·a-1,如市區(qū)南部、賓陽縣局部等)的分布格局。綜上可知,南寧市基本每年都有氣象干旱事件發(fā)生,且強度以中旱和重旱為主,年度累計干旱歷時天數(shù)常在90 d 以上。由圖2d、e 可知,近40 年來,南寧市氣象干旱發(fā)生在甘蔗各生育期的歷時和強度差異顯著,總體上,成熟期＞莖伸長期＞萌芽期＞分蘗期。其中,萌芽期歷年發(fā)生的氣象干旱歷時變化范圍主要為5～40 d、強度變化范圍為0～-70;莖伸長期分別為5～40 d、0～-80;成熟期分別為5～50 d、0～-70;而分蘗期時段短(40 d)且為歷年雨季,基本不發(fā)生氣象干旱。南寧市甘蔗全生育期歷年發(fā)生的氣象干旱總歷時與累積強度范圍分別為10～120 d 和0～-152,大部分年份干旱天數(shù)超過60 d;但目前關(guān)于氣象干旱對南寧市以雨養(yǎng)為主的甘蔗生長造成的定量影響研究成果相對不足,因此,要制定有效的甘蔗旱災(zāi)綜合防范方案,對應(yīng)的甘蔗生長過程響應(yīng)機制的定量解決亟待澄清。

圖2 1980—2018 年南寧市氣象干旱歷時(a)、強度(b)和頻次(c)的空間分布及歷時(d)和強度(e)的年際變化Fig.2 Spatial distribution of meteorological drought duration (a),intensity (b) and frequency (c),and intrannual variations of meteorological drought duration (d) and intensity (e) in Nanning from 1980 to 2018

2.2 甘蔗生育期氣象干旱情景設(shè)置

根據(jù)南寧甘蔗種植及生長成熟實際情況,將3月10 日-12 月25 日(共291 d)確定為全生育期時段,各生育期按表3 的時間進行劃分。為了更好地揭示不同歷時和強度氣象干旱情景下,南寧市甘蔗的長勢、生物量及產(chǎn)量累積響應(yīng)機制,結(jié)合2.1 節(jié)的分析結(jié)果,將歷年甘蔗氣象干旱的可能情景設(shè)置如表3 所示,干旱歷時變化步長設(shè)定為5 d,歷年沒有發(fā)生的氣象干旱情景則不進行模擬分析。

表3 甘蔗各生育期歷時和干旱模擬情景設(shè)置Table 3 Duration and scenario setting of different drought grades of different sugarcane growth stages

3 Aqua Crop 模型參數(shù)化及南寧市甘蔗的歷史干旱響應(yīng)模擬

3.1 Aqua Crop 模型參數(shù)敏感性分析

以南寧市甘蔗種植的主要品種‘新臺糖16 號’進行模型主要敏感參數(shù)的分析及本地化率定。采用擴展傅里葉幅度檢驗法(EFAST)對Aqua Crop 模型的13 個主要參數(shù)(表4)進行全局敏感性分析[32-36],以便實現(xiàn)模型參數(shù)的快速本地化。分析中,各參數(shù)的變化范圍設(shè)置為參考值的上下限加減30%,參數(shù)采樣方法為蒙特卡羅法,采樣次數(shù)3965 次。模擬分析了南寧廣西大學(xué)農(nóng)場試驗站(表2) 2015 年甘蔗的生物量與產(chǎn)量響應(yīng)各參數(shù)的敏感性。最終得到各參數(shù)的一階敏感性指數(shù)(sensitivity index,Si)和全局敏感性指數(shù)(total order sensitivity index,STi) (圖3),前者表示參數(shù)對模型輸出的直接影響,后者則表示參數(shù)對模型輸出直接和間接影響的加和。參考Dejonge 等[37]對全球農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的敏感性閾值,將Si＞0.05、STi＞0.1 的參數(shù)視為較敏感參數(shù)。上述分析過程主要通過Simlab (V2.2)和Python 工具實現(xiàn)。

由圖3 可知,Aqua Crop 模型中的1～4、6、7、9及11 號(表4)參數(shù)敏感性均較弱,其數(shù)值變化對甘蔗產(chǎn)量和生物量沒有顯著影響。而5、10 及12 號參數(shù)的Si和STi值均顯著高于敏感性指數(shù)判別閾值,其數(shù)值變化對甘蔗產(chǎn)量和生物量均具有較顯著的影響。8 號參數(shù)Si值略高于一階敏感性判別閾值,但低于全局敏感性判別閾值,總體敏感性有限。而13 號參數(shù)的Si和STi值顯示,其變化對甘蔗產(chǎn)量有顯著影響,而對甘蔗生物量沒有影響。

圖3 Aqua Crop 模型主要參數(shù)對甘蔗產(chǎn)量和生物量的敏感性判別Fig.3 Parameters sensitivities to sugarcane yield and biomass by Aqua Crop model

表4 Aqua Crop 模型進行敏感性分析的參數(shù)及其取值范圍Table 4 Parameters and ranges of Aqua Crop model involved in sensitivity analysis

3.2 Aqua Crop 模型參數(shù)本地化

基于參數(shù)的敏感性分析結(jié)果,重點對Aqua Crop模型的敏感性參數(shù)及作物生長控制參數(shù)等進行多次調(diào)整,最終率定得到了Aqua Crop 模型模擬南寧甘蔗生長的本地化參數(shù)取值(表5)。進而對比Aqua Crop模型模擬與試驗站17 個田塊實測的甘蔗產(chǎn)量可知(圖4),二者擬合R2和精確度(Pre)分別為0.92 和0.89,模擬產(chǎn)量的均方根誤差(RMSE)及其誤差百分率分別為4.05 t·hm-2和3.84%,總體模擬效果優(yōu)良。由此表明,本研究中采用Aqua Crop 模型及其本地化參數(shù)開展南寧甘蔗生長過程模擬具有較高的模擬精度和應(yīng)用價值。

圖4 Aqua Crop 模型模擬甘蔗產(chǎn)量結(jié)果驗證Fig.4 Verification of sugarcane yield simulation by Aqua Crop Model

表5 南寧市甘蔗生長模擬的Aqua Crop 模型本地化參數(shù)取值Table 5 Sugarcane crop localized parameters of sugarcane crop of Aqua Crop model in Nanning

3.3 南寧市歷史典型年氣象干旱的甘蔗響應(yīng)模擬

為厘清南寧市歷史SWAP 氣象干旱情景下甘蔗長勢、生物量及產(chǎn)量累積響應(yīng)特征,在1978-2018年時段內(nèi)依次選擇典型無旱年2017 年(作為參考對照年份,CK)、典型輕旱年2016 年、典型中旱年2009 年、典型重旱年1992 年,分別對甘蔗的蒸騰量(Tr)、冠層覆蓋度(CC)、生物量(B)及產(chǎn)量(Y)等要素進行模擬,結(jié)果如圖5 所示。

從圖5 可知,南寧市甘蔗Tr在分蘗期和伸長期對不同氣象干旱情景具有敏感的波動響應(yīng)變化特征,如該生育期時段內(nèi)各典型年SWAP 與Tr序列的相關(guān)系數(shù)分別為0.38 (2017 年)、0.66 (2016 年)、0.69(2009 年)及0.70 (1992 年),均通過顯著檢驗;Tr在伸長期中后時段受氣象干旱影響呈顯著下降變化,尤其在中旱(2009 年)和重旱(1992 年)年份顯著小于2017 年無旱年份數(shù)值。而在萌芽期和成熟期,甘蔗Tr總體均很小(接近0 值),與氣象干旱SWAP 序列無明顯響應(yīng)關(guān)系。

由圖5 可知,甘蔗CC 在全生育期的變化主要受生理生長過程控制,即自萌芽期中后時段開始快速增大到分蘗期末的最大值90%～100%,并在伸長期能維持在最大值狀態(tài)(如2017 年全時段及其他典型年的無旱時段);氣象干旱對甘蔗CC 能產(chǎn)生一定影響,但需要水分虧缺累積到一定量值才能導(dǎo)致甘蔗CC的顯著減小(如1992 年重旱),輕旱和中旱的影響相對較小(如2016 年和2009 年);而成熟期甘蔗CC 快速減小至0 主要是生理現(xiàn)象,基本不受氣象干旱的影響。

圖5 顯示,各典型年甘蔗B均從分蘗期初時段的0 值快速增加到伸長期末時段的最大值(如2017年為66.535 t·hm-2),成熟期的增量最大約為10%;表明氣象干旱能一定程度上影響甘蔗B累積的最終數(shù)量(如2016 年、2009 年、1992 年分別為58 t·hm-2、53 t·hm-2、45 t·hm-2,相 對2017 年分別減小13%、20%、33%),而不能影響其全生育期單調(diào)增加的總體規(guī)律。

圖5 南寧市歷時典型年甘蔗干旱響應(yīng)模擬Fig.5 Simulation of sugarcane drought response in typical years in Nanning City

圖5 表明,甘蔗莖產(chǎn)量主要在伸長期中期(約8月中旬)開始迅速累積至成熟期末達最大值,在無旱的2017 年產(chǎn)量達116 t·hm-2,而輕、中、重旱年分別為97 t·hm-2(2016 年)、87 t·hm-2(2009 年)及70 t·hm-2(1992 年),對應(yīng)減產(chǎn)率分別為16%、25%及40%。由此可知,不同強度等級的氣象干旱均對甘蔗產(chǎn)量具有顯著的影響。

4 基于氣象干旱情景的甘蔗響應(yīng)機制模擬

3.3 節(jié)的模擬結(jié)果表明氣象干旱對南寧市甘蔗的生長、生物量及產(chǎn)量累積等均具有顯著影響,本節(jié)基于2 節(jié)中氣象干旱及其在甘蔗生育期的實際可能發(fā)生情景,進一步解析各強度及歷時的氣象干旱發(fā)生在不同生育期對甘蔗蒸騰量(Tr)、生物量(B)及產(chǎn)量(Y)累積的影響機制。

4.1 不同生育期同氣象干旱情景的甘蔗響應(yīng)機制模擬

本節(jié)主要分析了不同生育期發(fā)生同氣象干旱(強度和歷時)對南寧甘蔗各生長要素的影響機制。由圖6a-c 可知,甘蔗各生育期發(fā)生輕旱時,在萌芽期,甘蔗的Tr基本不受各歷時輕旱的影響;甘蔗的B和Y則在輕旱歷時為5～15 d 時基本不受影響,而在輕旱歷時為20～40 d 情景下呈逐步減小變化,Y最終減少到110 t·hm-2(相對2017 年,減產(chǎn)率5%);在伸長期,甘蔗Tr、B和Y均受10 d 及以上歷時的輕旱影響而顯著減小,各要素最終減小到815 mm、54 t·hm-2和88 t·hm-2(減產(chǎn)率24%);而在成熟期,甘蔗各要素基本沒有顯著變化。

圖6d-f 表明,甘蔗各生育期發(fā)生中旱時,在萌芽期和伸長期,甘蔗Tr、B和Y均隨中旱歷時的增加而呈顯著減小的變化特征,其中,萌芽期三要素最小值分別為902 mm、52 t·hm-2和87 t·hm-2(減產(chǎn)率25%),伸長期三要素最小值分別為734 mm、47 t·hm-2和73 t·hm-2(減產(chǎn)率37%)。而在成熟期,各要素基本不受中旱的影響。圖6g-h 顯示,甘蔗各生育期發(fā)生重旱時,在伸長期,甘蔗Tr、B和Y均隨重旱歷時增加而顯著減小至715 mm、45 t·hm-2和70 t·hm-2(減產(chǎn) 率40%),而在成熟期則無顯著變化。

圖6 不同生育期發(fā)生同一干旱強度的甘蔗產(chǎn)量響應(yīng)情景模擬Fig.6 Scenario simulation of sugarcane yield response to the same drought intensity in different growth stages

4.2 同生育期不同氣象干旱情景的甘蔗響應(yīng)機制模擬

本節(jié)進一步定量化了同生育期內(nèi)發(fā)生不同強度及歷時氣象干旱對甘蔗各生長要素的影響。由圖7ab 可知,萌芽期發(fā)生輕旱時,在干旱歷時為5～15 d 時,甘蔗Yw、Bw、Trw的減少量約為0 且維持不變,隨干旱歷時逐漸增加至15～40 d 時,三要素減少量快速減少,各自減產(chǎn)率最終分別達到5.9%、5.1%、6.5%;而萌芽期發(fā)生中旱時,隨干旱歷時的增加(15～35 d),甘蔗的Yw和Bw分別從4.0%、3.0%分別快速減少至26.8%和21.9%,Trw則總體減少量不顯著。圖7c-e表明,伸長期發(fā)生輕、中、重旱時,隨氣象干旱歷時的增加,甘蔗Yw、Bw、Trw的減少量均呈顯著增加的變化特征。其中,各強度氣象干旱造成Yw、Bw、Trw的減少量變化范圍分別為0～24%、0～18.5%及0～15.9% (輕旱歷時5～35 d),25%～37%、20%～29.3%及8%～24.4% (中旱歷時15～45 d),33.5%～40%、26.2%～31.7%及18.9%～25.7% (重旱歷時35～50 d)。

圖7 同一生育期不同強度干旱的甘蔗產(chǎn)量、生物量及作物總蒸騰的變化率Fig.7 Changes of sugarcane yield,biomass and crop transpiration under different drought intensities in a growth period

5 結(jié)論

本文通過分析南寧市1980-2018 年逐日SWAP氣象干旱特征及在甘蔗生育期的發(fā)生情景,本地化Aqua Crop 作物模型參數(shù),實現(xiàn)了該區(qū)域甘蔗生長、生物量及產(chǎn)量累積過程對各強度及歷時氣象干旱的響應(yīng)機制模擬。論文研究得出以下主要結(jié)論:

1)南寧市氣象干旱歷時、強度及頻次空間分布不均勻,年干旱歷時主要在90 d 以上,強度以中旱及重旱為主,發(fā)生頻次以2～3 次·a-1居多,且主要發(fā)生在甘蔗的萌芽期、伸長期和成熟期,存在長(月以上)、短(月內(nèi))歷時干旱交替及并存疊加現(xiàn)象。

2)通過EFAST 敏感性分析及參數(shù)本地化率定,Aqua Crop 模型模擬甘蔗產(chǎn)量擬合精度R2達到0.92、產(chǎn)量均方根誤差百分率為3.84%。Aqua Crop 模型應(yīng)用于南寧甘蔗對氣象干旱的響應(yīng)機制模擬能得到良好的模擬精度。

3)歷時典型干旱年的甘蔗響應(yīng)模擬揭示了甘蔗蒸騰量、冠層蓋度、生物量及產(chǎn)量等對氣象干旱的響應(yīng)存在滯后和累積效應(yīng),伴隨干旱強度增大,南寧甘蔗最終累積的生物量及產(chǎn)量減少率分別為12.7%(2016 年輕旱)、20.1% (2009 年中旱)、32.7% (1992年重旱)和16.6% (輕旱)、24.8% (中旱)及40.1%(重旱)。

4)各氣象干旱強度及歷時遍歷甘蔗各生育期的情景模擬,明晰了南寧甘蔗生長過程、生物量及產(chǎn)量累積對氣象干旱的響應(yīng)機制。萌芽期發(fā)生輕、中旱歷時達到15 d 及以上時對甘蔗各生長要素開始產(chǎn)生顯著響應(yīng),最終減產(chǎn)率分別達6%和27%;伸長期發(fā)生輕、中和重旱歷時為5 d 及以上時甘蔗各要素即開始顯著響應(yīng),最終減產(chǎn)率分別達24%、37%和40%,南寧甘蔗分蘗期基本不發(fā)生氣象干旱,而成熟期各要素受氣象干旱的影響總體微弱。