王曉晨，馬雪晴，和驊蕓，任思琪，唐書(shū)玥，趙金媛，潘志華，王 靖，潘學(xué)標(biāo)，胡 琦

（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193；2.中國(guó)氣象局-中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，北京 100193）

引 言

IPCC 第六次評(píng)估報(bào)告（AR6）［1］指出，氣候變化正在加速水循環(huán)，在帶來(lái)更多強(qiáng)降雨、洪澇災(zāi)害的同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致許多地區(qū)更加嚴(yán)重的干旱。目前觀測(cè)和模式輸出結(jié)果都表明全球變暖導(dǎo)致大氣中水汽含量增加、海陸熱力差異和大尺度環(huán)流結(jié)構(gòu)改變及區(qū)域降雨和蒸散強(qiáng)度變化，進(jìn)而影響氣候干濕變化［2-4］。然而，不同區(qū)域干濕狀況變化和影響機(jī)理存在差異，且這些變化都將隨著進(jìn)一步升溫而加?。?-9］，因此，系統(tǒng)研究氣候變化背景下特定區(qū)域干濕狀況的時(shí)空分布及其成因非常必要。已有許多研究采用濕潤(rùn)指數(shù)［3］、干燥度指數(shù)［10］、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（SPEI）［11］、Palmer 干旱指數(shù)［12］、干濕指數(shù)（Z指數(shù)）［13］等對(duì)不同地區(qū)的干濕氣候變化特征進(jìn)行了分析，也有通過(guò)定量分析降水量與大氣環(huán)流的相關(guān)關(guān)系［14］和氣候變化對(duì)參考作物蒸散量的影響來(lái)解釋氣候干濕的變化機(jī)制［15］，這些研究對(duì)明確氣候變化背景下區(qū)域干濕變化趨勢(shì)有重要參考意義。

向日葵是我國(guó)重要油料作物之一，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占有重要地位。研究表明，向日葵生長(zhǎng)發(fā)育各階段對(duì)于水分的需求差別較大，播種至萌芽期需要充足的水分供應(yīng)，現(xiàn)蕾到始花期水分不足會(huì)導(dǎo)致向日葵空殼，開(kāi)花期水分過(guò)多則會(huì)影響授粉［16-18］。中國(guó)向日葵優(yōu)勢(shì)種植區(qū)主要分布在北方干旱和半干旱區(qū)，該地生態(tài)氣候系統(tǒng)較脆弱，降水年際變率大，年均降水少、地表水分蒸發(fā)大，水資源供需矛盾是制約向日葵生產(chǎn)的主要因素。氣候變暖引起的干濕狀況空間分布變化對(duì)向日葵種植區(qū)水資源分配、作物生產(chǎn)布局等必然產(chǎn)生重大影響，厘清不同區(qū)域干濕狀況變化，對(duì)采取適當(dāng)措施積極應(yīng)對(duì)氣候變化，合理利用農(nóng)業(yè)水資源和規(guī)劃作物布局具有重要意義。然而，目前針對(duì)中國(guó)北方向日葵種植區(qū)多時(shí)間尺度的干濕變化及成因研究仍有欠缺，因此，本文利用中國(guó)北方向日葵種植區(qū)296個(gè)氣象臺(tái)站1961—2020年逐日地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于降水量、作物蒸散量、濕潤(rùn)指數(shù)和SPEI評(píng)估不同區(qū)域向日葵生長(zhǎng)季干濕狀況，并利用敏感性和貢獻(xiàn)率法闡明干濕狀況的變化成因，旨在為區(qū)域量水規(guī)劃、作物布局及促進(jìn)特色農(nóng)業(yè)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（http：//www.stats.gov.cn/）數(shù)據(jù)，中國(guó)向日葵主產(chǎn)區(qū)主要分布在中西部的干旱、半干旱區(qū)和東部半濕潤(rùn)區(qū)，包括蒙、遼、吉、黑、新、甘、寧、晉、陜、京、津、冀等北方的12 個(gè)省、市、自治區(qū)，種植面積約占全國(guó)向日葵總種植面積的96%，總產(chǎn)量占全國(guó)向日葵總產(chǎn)量的97.5%以上。選擇中國(guó)北方向日葵主產(chǎn)區(qū)具有1961—2020年逐日氣象資料完整時(shí)間序列的296個(gè)臺(tái)站（圖1），各站點(diǎn)的溫度、降水量、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、風(fēng)速等數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（http：//data.cma.cn/），數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格質(zhì)量控制并利用R語(yǔ)言編程對(duì)缺測(cè)的氣象要素資料進(jìn)行插值處理。文中附圖涉及地圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS（2019）1822號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

圖1 研究區(qū)及296個(gè)氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Study area and distribution of 296 meteorological stations

1.2 研究方法

1.2.1 作物蒸散量

作物蒸散量是評(píng)估氣候干旱程度和水資源供需平衡中水分支出項(xiàng)的指標(biāo)，計(jì)算公式［19］如下：

式中：ETC（mm）為作物蒸散量；ET0（mm）為參考作物蒸散量；KC為作物系數(shù)。參考作物蒸散量ET0采用Penman-Monteith方法計(jì)算，公式如下：

式中：Δ（kPa·℃-1）為飽和水汽壓-溫度曲線的斜率；Rn（MJ·m-2·d-1）為地表凈輻射；G（MJ·m-2·d-1）為土壤熱通量，在逐日尺度上計(jì)算ET0時(shí)，土壤熱通量相對(duì)較小，可以忽略不計(jì)；T（℃）為日平均氣溫；U2（m·s-1）為2 m 風(fēng)速；es（kPa）為飽和水汽壓；ea（kPa）為實(shí)際水汽壓；γ（kPa·℃-1）為干濕表常數(shù)。

聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的向日葵生長(zhǎng)初期、快速生長(zhǎng)期和成熟期作物系數(shù)KC值分別為0.35、1.15、0.35［19］，為線性插值得到逐日作物系數(shù)KC，根據(jù)文獻(xiàn)［20-23］確定研究區(qū)東部（黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古東部、京津冀）、中部（山西、陜西、河北、內(nèi)蒙古中西部）和西部（新疆、甘肅、寧夏）地區(qū)向日葵生長(zhǎng)初期時(shí)段分別為4—5月、5—6月和5—6月，快速生長(zhǎng)期分別為5—7月、6—8月和6—8月，成熟期分別為7—8月、8—9月和8—10月。

1.2.2 濕潤(rùn)指數(shù)

為評(píng)估氣候干濕程度，采用表征自然條件下大氣水汽輸入的降水量（P）和輸出的作物蒸散量（ETC）來(lái)計(jì)算濕潤(rùn)指數(shù)［4］：

式中：K為濕潤(rùn)指數(shù)，反映降水滿(mǎn)足向日葵農(nóng)田水分需要的程度；P（mm）為降水量。根據(jù)1977年聯(lián)合國(guó)教科文組織給出的地區(qū)干旱程度定義并結(jié)合文獻(xiàn)［4，24］，參照濕潤(rùn)指數(shù)K的干濕狀況劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行生長(zhǎng)季干濕類(lèi)型劃分：K≤0.03 為極干旱區(qū)；0.03＜K≤0.20 為干旱區(qū)；0.20＜K≤0.50 為半干旱區(qū)；0.50＜K≤1.00為半濕潤(rùn)區(qū)；K＞1.00為濕潤(rùn)區(qū)。

1.2.3 SPEI

采用SPEI評(píng)估向日葵生長(zhǎng)季干旱程度，以月降水量與作物蒸散量的差值表示水分盈虧，建立不同時(shí)間尺度的累積序列，使用對(duì)數(shù)Logistic 分布擬合6個(gè)月時(shí)間尺度的分布概率密度函數(shù)和累積概率，然后轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布進(jìn)行計(jì)算，具體公式參考文獻(xiàn)［25］?；赟PEI 的干旱等級(jí)劃分參考國(guó)家氣象干旱等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 20481—2017）：SPEI＞-0.5為無(wú)旱；-1＜SPEI≤-0.5 為輕度干旱；-1.5＜SPEI≤-1 為中度干旱；SPEI≤-1.5為重度干旱。

SPEI 具有多時(shí)間尺度特征，因向日葵生長(zhǎng)季最長(zhǎng)可達(dá)6 個(gè)月，且前期土壤水分對(duì)后期作物供水具有一定程度的影響，故本文選取6 個(gè)月尺度SPEI（SPEI-6）表征向日葵全生育期干旱程度，研究區(qū)東部、中部、西部分別選取7、8、9月的SPEI-6值。

1.2.4 敏感性計(jì)算

多種氣象因子綜合作用導(dǎo)致作物蒸散量ETC發(fā)生變化，采用偏導(dǎo)數(shù)敏感性方法計(jì)算ETC對(duì)氣象因子（平均溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)）的敏感系數(shù)［26］：

式中：SVi為相應(yīng)氣象因子的敏感系數(shù)；ETC、ΔETC分別為逐日作物蒸散量及其日變化量；Vi、ΔVi分別為日氣象要素值及其日變化量。敏感系數(shù)SVi為正值，即ETC與氣象因子正相關(guān)，反之則負(fù)相關(guān)；SVi絕對(duì)值越大，表示ETC對(duì)該氣象因子變化的敏感度越高。

1.2.5 貢獻(xiàn)率計(jì)算

氣象要素Vi的變化對(duì)ETC的貢獻(xiàn)率GVi為其多年相對(duì)變化率RVi與敏感系數(shù)SVi的乘積［26］：

其中：

式中：Trend（Vi）為氣象要素Vi的氣候傾向率，為氣象要素多年平均值。文中研究時(shí)段為1961—2020年，n為研究年限，故n取值為60。若GVi＞0，氣象因子的變化引起作物蒸散量增加，為正貢獻(xiàn)；反之為負(fù)貢獻(xiàn)。

1.2.6 M-K突變檢驗(yàn)

采用Mann-Kendall 趨勢(shì)檢驗(yàn)方法［27］檢驗(yàn)降水量、蒸散量和SPEI 時(shí)間序列的突變情況，該方法是世界氣象組織推薦的用于提取序列變化趨勢(shì)和突變的有效工具，目前已廣泛用于氣候參數(shù)的突變檢驗(yàn)。

1.2.7 數(shù)據(jù)處理

ET0、ETC、氣候傾向率、SPEI、敏感性分析等計(jì)算均利用Matlab 2014軟件實(shí)現(xiàn)；利用ArcGIS 10.6軟件反距離權(quán)重插值法（inverse distance weighted interpolation，IDW）制作空間分布圖；箱式圖采用Origin 2020軟件制作。

2 結(jié)果與分析

2.1 干濕狀況時(shí)空分布及變化特征

1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季濕潤(rùn)指數(shù)K平均值為0.78，整體表現(xiàn)為由西北向東南逐漸升高，帶狀分布明顯（圖2）。東北中部狹長(zhǎng)地帶、長(zhǎng)白山脈附近以及秦嶺以南濕潤(rùn)指數(shù)K＞2.00，其生長(zhǎng)季屬于濕潤(rùn)氣候類(lèi)型，降水量可以滿(mǎn)足向日葵生長(zhǎng)所需；山西、陜西、河北北部以及內(nèi)蒙古中東部地區(qū)的生長(zhǎng)季為半濕潤(rùn)氣候類(lèi)型（0.50＜K≤1.00）；甘肅西部、內(nèi)蒙西部以及新疆大部分地區(qū)濕潤(rùn)指數(shù)K≤0.20，其生長(zhǎng)季屬于干旱氣候類(lèi)型，降水量遠(yuǎn)低于向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量。

圖2 1961—2020年中國(guó)北方向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季濕潤(rùn)指數(shù)K空間分布Fig.2 The spatial distribution of humid index K during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020

近60 a中國(guó)北方向日葵種植區(qū)整體呈略微變干趨勢(shì)，濕潤(rùn)指數(shù)每10 a平均減小0.01，但不同區(qū)域干濕狀況變化存在較大差異（圖3）。遼寧南部和華北平原北部以及內(nèi)蒙古赤峰南部濕潤(rùn)指數(shù)氣候傾向率小于-0.02/10 a，暖干化趨勢(shì)顯著；新疆、甘肅和內(nèi)蒙西部等氣候呈變濕趨勢(shì)。

圖3 1961—2020年中國(guó)北方向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季K指數(shù)氣候傾向率（單位：/10 a）分布Fig.3 The distribution of climatic tendency rate of K index during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020（Unit：/10 a）

基于SPEI的分析表明，1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季輕旱發(fā)生頻率最高（20.34%～42.37%），其中遼寧中部、北疆輕旱頻率均高于40.00%［圖4（a）］；中旱頻率為3.39%～20.34%，呈西高東低的空間分，34.45%的站點(diǎn)（102 站）中旱頻率小于8.00%，大多分布于北疆、陜西中部、內(nèi)蒙古大部地區(qū)；僅有5.41%的站點(diǎn)（16站）中旱發(fā)生頻率大于等于16.00%［圖4（b）］；重旱發(fā)生頻率較低（1.69%～11.86%），11.82%的站點(diǎn)（35 站）小于5.00%，僅5.74%的站點(diǎn)（17 站）重旱頻率大于10.00%，分布于遼寧南部、北疆地區(qū)［圖4（c）］。

圖4 1961—2020年中國(guó)北方向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季不同等級(jí)干旱頻率空間分布（單位：%）（a）輕度干旱，（b）中度干旱，（c）重度干旱Fig.4 The spatial distribution of occurrence frequency of drought with different levels during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020（Unit：%）（a） light drought，（b） medium drought，（c） serious drought

從向日葵生長(zhǎng)季SPEI 序列的M-K 突變檢驗(yàn)［圖5（a）］可以看出，1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季SPEI在1980年前后發(fā)生突變，并通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（P＜0.05）?；谕蛔凕c(diǎn)將時(shí)間序列劃分為1961—1980年和1981—2020年2 個(gè)時(shí)段，進(jìn)一步分析突變前后輕旱、中旱和重旱的年代際特征。從圖5（b）可見(jiàn)，1981—2020年輕、中、重旱發(fā)生頻率分別為29.81%、9.52%、5.61%，較突變前（1961—1980年）相比均有不同程度降低，分別下降5.63%、4.41%、2.49%。

2.2 干濕變化成因

研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季降水量和作物蒸散量的變化共同影響干濕狀況變化。從圖6可以看出，1961—2020年，向日葵生長(zhǎng)季降水量呈東減西增、作物蒸散量呈東增西減的空間分布，降水量和作物蒸散量氣候傾向率平均值分別為-1.94 和-1.93 mm·（10 a）-1，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)分別為59.46%（176 站）和46.62%（138 站）（P＜0.05）。其中研究區(qū)東部的遼寧、華北平原部分地區(qū)降水量呈下降趨勢(shì)，新疆、甘肅和內(nèi)蒙古西部地區(qū)降水量呈增加趨勢(shì)；作物蒸散量呈下降趨勢(shì)的地區(qū)主要分布于新疆、內(nèi)蒙古西部和陜西等地，內(nèi)蒙古中東部、甘肅和寧夏部分地區(qū)作物蒸散量呈增加趨勢(shì)。

圖6 1961—2020年中國(guó)北方向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季降水量（a）和作物蒸散量（b）氣候傾向率空間分布［單位：mm·（10 a）-1］Fig.6 The spatial distribution of climatic tendency rate of precipitation（a）and evapotranspiration（b）during the growing period of sunflower in planting areas in northern China from 1961 to 2020 （Unit：mm·（10 a）-1）

新疆地區(qū)降水量增加同時(shí)作物蒸散量呈減少趨勢(shì)，二者共同作用使得該區(qū)域濕潤(rùn)指數(shù)增加，氣候變濕，類(lèi)似的地區(qū)還有陜西和內(nèi)蒙古西部地區(qū)；遼寧南部和內(nèi)蒙古赤峰南部降水量呈下降趨勢(shì)的同時(shí)作物蒸散量稍有增加，最終表現(xiàn)為氣候呈變干趨勢(shì)；華北平原降水量和作物蒸散量均呈減少趨勢(shì)，但作物蒸散量下降的幅度小于降水量減少幅度，使得該地區(qū)氣候變干。

2.3 作物蒸散量變化成因

圖7為1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量對(duì)溫度、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的敏感系數(shù)空間分布，可以看出，作物蒸散量對(duì)溫度的敏感系數(shù)為-0.35～0.76，東北大部、河北南部及新疆東部敏感系數(shù)較高（大于0.60）；內(nèi)蒙東北部、甘肅南部、新疆西部敏感系數(shù)較低［圖7（a）］。作物蒸散量對(duì)相對(duì)濕度的敏感系數(shù)為-1.30～-0.03，平均值為-0.44，敏感性大致由西向東呈遞增趨勢(shì)，東北三省、內(nèi)蒙古東部和河北大部敏感系數(shù)絕對(duì)值較高（大于0.40），其中遼寧南部和黑龍江大部敏感系數(shù)絕對(duì)值大于0.70；新疆南部、甘肅西部和內(nèi)蒙古西部敏感系數(shù)絕對(duì)值較低［圖7（b）］。作物蒸散量對(duì)日照時(shí)數(shù)的敏感系數(shù)在0.15～0.37 之間，平均值為0.27，大致從北向南遞增，內(nèi)蒙古中部、新疆和甘肅西部敏感系數(shù)小于0.20；河北東部、甘肅南部和新疆西部敏感系數(shù)較大（大于0.30）［圖7（c）］。作物蒸散量對(duì)風(fēng)速的敏感系數(shù)為0.07～0.39，平均值為0.15，風(fēng)速敏感系數(shù)從西北向東北遞減，內(nèi)蒙古西部、甘肅西部和新疆大部分地區(qū)敏感系數(shù)大于0.20；東北三省東部和山西南部等地區(qū)敏感系數(shù)小于0.10［圖7（d）］。

圖7 1961—2020年中國(guó)北方向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季作物蒸散量對(duì)氣象因子的敏感系數(shù)空間分布（a）溫度，（b）相對(duì)濕度，（c）日照時(shí)數(shù)，（d）風(fēng)速Fig.7 Spatial distribution of sensitivity coefficient of ETc to main meteorological factors during growing period of sunflower in planting areas from 1961 to 2020 in northern China（a） temperature，（b） relative humidity，（c） sunlight hour，（d） wind speed

綜合而言，研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量與溫度、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速呈正相關(guān)關(guān)系，敏感系數(shù)平均值為正值，而與相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，敏感系數(shù)平均值為負(fù)值。研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量各氣象因子敏感系數(shù)平均值的絕對(duì)值大小排序?yàn)椋簻囟龋?.56）＞相對(duì)濕度（0.44）＞日照時(shí)數(shù)（0.27）＞風(fēng)速（0.15）。

各氣象因子對(duì)向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量的貢獻(xiàn)率存在差異，綜合4 個(gè)氣象因子的貢獻(xiàn)率基本能解釋作物蒸散量變化的原因。從圖8可以看出，1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季溫度對(duì)作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)率為正值，平均值為3.79%，其中新疆、甘肅和內(nèi)蒙古西部等地區(qū)為溫度貢獻(xiàn)率高值區(qū)［圖8（a）］。向日葵生長(zhǎng)季相對(duì)濕度對(duì)作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)率為-7.12%～10.76%，平均值為0.91%，東三省和內(nèi)蒙古大部分地區(qū)貢獻(xiàn)率為正值，陜西和新疆部分地區(qū)相對(duì)濕度貢獻(xiàn)率為負(fù)值［圖8（b）］。日照時(shí)數(shù)對(duì)作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)率為-13.92%～6.48%，平均值為-4.95%，貢獻(xiàn)率絕對(duì)值由東到西呈遞減趨勢(shì)，東三省、華北大部分地區(qū)貢獻(xiàn)率小于-5.00%［圖8（c）］。風(fēng)速對(duì)作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)率為-26.31%～5.66%，平均值為-2.32%，其中內(nèi)蒙古中西部和甘肅西部、新疆大部地區(qū)貢獻(xiàn)率小于-9.00%，華北平原北部和甘肅南部等地區(qū)貢獻(xiàn)率為正值［圖8（d）］。

圖8 1961—2020年向日葵種植區(qū)氣象因子對(duì)向日葵生長(zhǎng)季蒸散量的貢獻(xiàn)率空間分布（單位：%）（a）溫度，（b）相對(duì)濕度，（c）日照時(shí)數(shù)，（d）風(fēng)速Fig.8 Spatial distribution of contribution rate to ETC of main meteorological elements during growing period of sunflower in planting regions from 1961 to 2020 in northern China（Unit：%）（a） temperature，（b） relative humidity，（c） sunlight hour，（d） wind speed

總體而言，1961—2020年研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季溫度和相對(duì)濕度對(duì)作物蒸散量的平均貢獻(xiàn)率為正值，表明溫度和相對(duì)濕度的變化［氣候傾向率分別為0.23 ℃·（10 a）-1和-0.22%·（10 a）-1］增加了向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量；日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速對(duì)作物蒸散量的平均貢獻(xiàn)率為負(fù)值［氣候傾向率分別為-0.12 h·（10 a）-1和-0.15 m·s-1·（10 a）-1］（圖略），表明二者的變化降低了向日葵生長(zhǎng)季的農(nóng)田作物蒸散量。研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季各氣象因子對(duì)作物蒸散量貢獻(xiàn)率平均值的絕對(duì)值大小排序?yàn)椋喝照諘r(shí)數(shù)（4.95%）＞溫度（3.79%）＞風(fēng)速（2.32%）＞相對(duì)濕度（0.91%）。

3 討 論

IPCC 第六次報(bào)告指出，氣候持續(xù)變暖將進(jìn)一步增加大氣中的水汽含量，由此全球降水強(qiáng)度和分布將發(fā)生非均勻變化，許多地區(qū)則意味著將會(huì)發(fā)生更嚴(yán)重的干旱。本文研究表明，向日葵生長(zhǎng)季不同區(qū)域干濕狀況變化存在明顯差異，遼寧南部、京津冀地區(qū)氣候變干；新疆、甘肅和內(nèi)蒙古西部等地區(qū)氣候變濕，張煦庭等［28］、李秋月等［29］發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古地區(qū)西部干旱緩解、東部干旱加劇，與本文研究結(jié)果相似。

近60 a向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季降水量和作物蒸散量總體均呈下降趨勢(shì)，45%～60%的站點(diǎn)下降趨勢(shì)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（P＜0.05），其中向日葵生長(zhǎng)季溫度和相對(duì)濕度的變化增加了作物蒸散量，而日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速的變化對(duì)作物蒸散量的平均貢獻(xiàn)率為負(fù)值，這與胡琦等［30］研究的華北平原年尺度干濕狀況變化的成因一致。近60 a研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季日照時(shí)數(shù)和溫度的變化對(duì)作物蒸散量變化的貢獻(xiàn)率最大，但全國(guó)年蒸散量變化主要受風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)影響［4］，表明影響生長(zhǎng)季尺度和年尺度蒸散量變化的主導(dǎo)氣象因子存在一定差異。值得一提的是，研究區(qū)55.39%的站點(diǎn)（149站）溫度升高的同時(shí)作物蒸散量下降，造成這一現(xiàn)象的原因在于風(fēng)速減小、日照時(shí)數(shù)減少對(duì)向日葵生長(zhǎng)季作物蒸散量的削減量超過(guò)了溫度上升引起的作物蒸散量增加量，最終導(dǎo)致作物蒸散量總體呈下降態(tài)勢(shì)。

干旱區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)和半干旱區(qū)雨養(yǎng)種植區(qū)氣候變濕對(duì)向日葵生產(chǎn)具有一定的積極作用；對(duì)于東部地區(qū)而言，氣候變干則會(huì)導(dǎo)致干旱進(jìn)一步加劇，從而可能會(huì)對(duì)向日葵生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生不利影響。需要指出的是，本文僅從氣候角度探究了向日葵生長(zhǎng)季的干濕變化及其驅(qū)動(dòng)因素，未考慮向日葵不同生育階段干濕狀況變化對(duì)向日葵種植適宜度、產(chǎn)量和品質(zhì)形成的影響，且向日葵生產(chǎn)還與灌溉措施、地形和土壤條件有關(guān)，因此未來(lái)應(yīng)考慮不同種植區(qū)的氣候限制因素以及各生長(zhǎng)發(fā)育階段氣象因子變化的生長(zhǎng)發(fā)育響應(yīng)，并耦合田間管理措施系統(tǒng)評(píng)估氣候變化對(duì)中國(guó)北方向日葵生產(chǎn)的影響。

4 結(jié) 論

利用中國(guó)北方向日葵主要種植區(qū)296個(gè)氣象站點(diǎn)1961—2020年逐日地面觀測(cè)資料，基于降水量和作物蒸散量計(jì)算的濕潤(rùn)指數(shù)K和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)SPEI，研究近60 a 中國(guó)北方向日葵主要種植區(qū)干濕狀況時(shí)空變化特征，并利用敏感性和貢獻(xiàn)率法分析氣候變化背景下主要?dú)庀笠蜃幼兓瘜?duì)作物蒸散量的影響和貢獻(xiàn)率，對(duì)干濕狀況變化的成因進(jìn)行探討。主要結(jié)論如下：

（1）中國(guó)北方向日葵種植區(qū)干旱頻率總體呈西高東低分布，近60 a 向日葵種植區(qū)生長(zhǎng)季降水量和作物蒸散量均呈下降趨勢(shì)，SPEI在1980年前后發(fā)生突變，較突變前相比，向日葵生長(zhǎng)季輕、中、重旱頻率分別降低5.63%、4.41%和2.49%。不同區(qū)域干濕變化存在差異，內(nèi)蒙古赤峰市、遼寧南部和華北平原等地區(qū)氣候變干，內(nèi)蒙古西部、新疆和甘肅等地區(qū)氣候變濕。

（2）近60 a研究區(qū)向日葵生長(zhǎng)季溫度升高、相對(duì)濕度降低的變化導(dǎo)致作物蒸散量增加，日照時(shí)數(shù)減少、風(fēng)速減小的變化導(dǎo)致作物蒸散量減少，日照時(shí)數(shù)和溫度變化對(duì)作物蒸散量的貢獻(xiàn)率絕對(duì)值較大。研究區(qū)中55.39%的站點(diǎn)因向日葵生長(zhǎng)季風(fēng)速減小和日照時(shí)數(shù)減少對(duì)作物蒸散量的削減作用大于溫度上升對(duì)作物蒸散量的增加作用，導(dǎo)致作物蒸散量呈減少趨勢(shì)。