河南省水稻气象灾害因子分析及主要灾害发生区划研究*

范 磊，郑国清，赵全志，程永政，冯 晓

(1.河南省农业科学院农业经济与信息研究中心，郑州 450002;2.河南农业大学农学院，郑州 450002)

农业气象灾害是影响作物稳产、高产和优质的最主要的自然因素，它与农业经济效益紧密相连［1-3］。近年来，在全球变暖为主要特征的气候变化背景下，极端天气气候事件增加，气象灾害发生的频率和强度呈现明显上升的态势，气象条件对农业生产的影响也越来越被人们所重视［4-9］。有学者就全国性气候条件对农作物生产的影响进行了研究，如刘彦随等［10］和唐国平等［11］分别从不同角度分析了气候变化对中国农业生产的影响，熊伟等在气候变化情景下对我国水稻产量进行了变化模拟［12］，张宇等分析了气候变化对我国小麦发育及产量的影响［13］。也有学者就区域性气候条件对水稻生产的影响进行了研究，如孙卫国等研究了区域气候变化对华东地区水稻产量的影响［14］，林举宾等研究了农业气象灾害对广东水稻生产的影响［15］，王雨等对黑龙江省水稻气象灾害损失进行了评估［16］，杨爱萍等对湖北省水稻低温冷害进行了分析［17］，王亚莉等和孙永霞等分析了2003年光温条件对信阳水稻产量的影响［18-19］。也有学者就关键生育期的气象条件进行了研究，如高德友等分析了抽穗期洪涝对水稻产量的影响［20］，杨仕华等分析了孕穗期自然低温对籼型杂交水稻的影响［21］。该研究利用研究区水稻产量数据和气象数据进行分析，并进行产量的模拟，找出影响产量的气象灾害因子，进而确定河南水稻主要灾害发生的区划指标，并利用多年历史数据，进一步对河南省水稻主要气象灾害发生进行区划，为指导水稻生产提供技术支持。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

根据河南水稻种植分布、数据获取情况及实际操作的可行性，水稻气象灾害因子的分析选取罗山县为研究区;考虑到主要灾害发生区划图的实用价值，拟以河南省为研究区进行区划研究。

罗山县位于河南省东南部，大别山北麓，淮河南岸，隶属于河南省信阳市，位于东经114°10'～114°42'，北纬31°44'～32°19'，面积20.7万hm2。属亚热带向暖温带过渡地带，境内气候温暖湿润，四季分明，雨热同步。年平均气温15.1℃，1月份平均气温1.7℃，7月份平均气温27.8℃，年均降水1 019mm，年平均无霜期227天，年平均日照2 120小时，日照率为48%，年平均地温17.6℃，相对湿度为77%。可控制地表水年平均172亿m3，是河南省主要粮食产区之一。

1.2 基本资料

水稻产量数据来自于历年河南统计年鉴，共收集了研究区1991～2008年水稻单产数据。

气象数据来源于中国农业基本气象资料旬值数据集，整理后得到与研究区相邻的信阳气象站点的1991～2009年的逐旬的光照时数、平均气温、极端气温以及降水量数据。

1.3 气象产量的分离

一般来说，可以把水稻的实际产量ya看作是由3部分组成［22］，即:

式中，yt为趋势产量，是指由于农业技术进步、农田基本建设的改善、品种改良以及劳动者素质提高等因素影响，使水稻单产的潜在水平有一个上升趋势;yw为气象产量，是由于气象条件导致的气象灾害等对单产造成波动;Δy为随机“噪声”，包括那些具体计算模式中，前两类因素项所没有考虑到的其他偶然因素的影响，如病虫害、社会变革等，它们对产量的影响基本上无规律可循，无法用一固定的函数关系来定量估计，常忽略不计，只是在个别年份的具体情况下，采用增加订正项处理。所以 (1)式常简化为:

在分析单产与气象条件的关系时需要把趋势产量剔除，这样才能更真实地反映气象条件对单产的影响。对于趋势产量的模拟方法大致有如下几种:回归方程模拟法 (常用方程形式有:直线、指数形式、对数形式等)、滑动平均模拟法、直线滑动平均法等。其中直线滑动平均法是一种线性回归模拟与滑动平均模拟相结合的模拟方法，它将时间序列按照一定步长分割成若干段，在时段内的变化看作线性函数，呈一直线，随着时段的连续滑动，直线不断改变位置，后延滑动，依次求取各时段内的直线回归模型，然后将每一时间点上各直线滑动回归模拟值进行平均，确定为该时间点上的趋势值，从而反映序列历史演变趋势的连续变化，该方法的优点在于既不必主观假定 (或判定)产量历史演变的曲线类型，同时又不损失样本序列的数量［23］。

该方法首先是确定滑动时段的长度K，使得K小于样本长度N，用最小二乘法可分别建立各滑动时段直线线段方程:

式中，i为直线线段的序号，t为年份序号。

当i=1时，t=1，2，……，k;

当i=2时，t=2，3，……，k+1;

……………………

当i=n-k+1时，t=N-k+1，N-k+2，……，N;

然后计算出各个方程在t点上函数yj(t)，在t点上共有q(t)个函数值，可求算t点上q(t)个函数值的平均值:

趋势产量采用5a直线滑动平均法计算。

1.4 线性回归方程的建立

线性回归分析法是最基本的回归分析方法，其假设自变量和因变量之间存在线性关系，设x1，x2，…，xp是p(≥2)个自变量 (解释变量)，y是因变量，则多元线性回归模型为:

式中，α，β1，β2，…，βp是p+1个未知参数，α称为回归常数，β1，β2，…，βp称为回归系数，ε为误差项。对误差项常假定满足均值为0且等方差。

采用线性回归方法分析气象因子与冬小麦产量之间的关系。

1.5 模拟产量及精度计算

式中yp为模拟产量。

模拟产量的精度用下式计算:

式中p为模拟产量的精度。

2 结果与分析

2.1 气象产量的变化分析

利用直线滑动平均法，滑动时段长度取5，模拟水稻产量的时间趋势项序列，得到趋势产量，结果见图1。计算出时间趋势项序列后，可根据公式 (2)计算气象产量，计算结果见表1。由图1可见，水稻产量总体呈上升趋势，但波动较明显，这主要是由气象产量引起的，即有利气象因素有助于水稻生产，导致正的气象产量;不利气象因素破坏水稻生产，导致负的气象产量。不确定的气象因素导致了气象产量的波动，气象产量和趋势产量合并后引起实际产量的波动。

2.2 水稻各生育期气象条件分析

水稻生产过程是一个极其复杂的过程，其最终产量的形成受品种、种植及管理技术、土壤质地、气象条件等多因素影响，单就气象条件来说，水稻生长过程中的任何气象要素都会对其产生影响，进而影响产量。该文根据水稻各生育期的不同生长特点，主要从光照、温度、降水等分析影响水稻生产的敏感气象条件。

2.2.1 播种—出苗期

光照:水稻是喜光作物，日照对于干物质的合成起着极其重要的作用。此期若光照不足，易引起烂种、烂秧。

水分:此期若降水偏多，对水稻的生长十分不利。

2.2.2 幼苗生长期

温度:信阳地区的幼苗生长期适宜温度为20.0～25.0℃［24］。

图1 水稻实际产量和趋势产量年际变化

表1 水稻产量及模拟结果序列

光照:秧苗3叶期以后，胚乳养分消耗殆尽，要依靠自身叶片的光合作用供应秧苗生长的需要。因此，秧苗需要良好的光照条件。

2.2.3 移栽-返青期

移栽、返青与天气关系十分密切。阴天、雨天气温较低，日照较弱，有利于返青;晴天高温，日照强，风速大，返青过程会延长。

2.2.4 分蘖期

温度:据研究，分蘖前期在16～35℃内，温度愈高，分蘖增长愈快，同时，分蘖伸长也快;到分蘖后期，以25～30℃对有效分蘖增长较适宜，如温度升高到30～35℃分蘖伸长较慢，而分蘖数增加过快，容易增加无效分蘖［25］。

光照:光照对分蘖的影响比温度更大，同为高温度，强光比弱光分蘖数明显增加。光照不足，会减少分蘖，造成水稻茎秆细弱易得稻瘟病。

水分:分蘖期水层对水稻生长是有利的，有水层条件下，稻株内自由水含量增加，自由水与束缚水比值增加，自由水的增加有利于细胞内部多种生理生化过程的顺利进行。因此，有利于分蘖增长。此期是水稻一生中需水量较大的时期，若水分不足，极易造成水稻减产。

2.2.5 孕穗期

温度:如遇35℃以上连续高温，水稻花器发育不全，花粉不良，活力下降［26］。

光照:光照不足会产生空壳、瘪粒现象。

水分:此期是水稻一生中需水量较大的时期，若水分不足，极易造成水稻减产。

2.2.6 抽穗开花期

温度:一般来说，25～32℃开花都比较适宜，如遇高温则影响开花散粉和花粉管伸长，导致不能正常授粉，或花粉没来得及开放就枯死而形成空壳粒，即“花而不实”，高温还能直接杀死花粉;如遇持续低温则造成颖花不育，空粒增加［27-30］。

水分:此期若降水偏多，对水稻的生长十分不利。

2.2.7 灌浆—成熟期

温度:温度与灌浆速度关系密切，温度增加，会缩短灌浆天数。因此，对粒重来说，温度不是越高越好，灌浆前期以17～24℃，中期以15～21℃为适宜［25］。

光照:若光照不足，会增大空壳率和秕谷率，降低结实率，明显降低千粒重，从而造成水稻产量的下降。

水分:此期若降水偏多，对水稻的生长十分不利。

此期微风晴朗、昼夜温差大、空气湿度较小时，有利于开花授粉、灌浆结实和减少病虫害的发生。

表2 水稻生产中的敏感气象因子

2.3 气象灾害因子的遴选

根据以上对水稻各生育期内的气象敏感条件分析，筛选出从4月中旬～9月中旬 (水稻从播种-成熟)各生育期敏感气象因子 (表2)。

2.4 气象灾害因子对水稻产量的影响

2.4.1 气象灾害因子的筛选

利用SPSS软件对气象产量 (yw)和各气象灾害因子 (x1～x25)作pearson相关分析，分析结果见表3。根据相关分析结果，将相关性系数绝对值大于等于0.2的气象灾害因子挑出 (x4，x5，x7，x8，x9，x16，x17，x18，x19，x23)，作为多元回归的自变量。

表3 水稻气象产量和气象灾害因子的相关系数

2.4.2 水稻产量模拟

利用SPSS软件的多元线性回归工具对筛选出的气象灾害因子进行多元线性回归，结果见表4。

表4 回归系数分析

样本决定系数R2=0.892，表明回归拟合的效果较好。F=11.593，Sig.=0.003，显著性水平小于0.05，表明该预测模型显著。变量x8、x16、x17、x18、x19的显著性概率 (sig.)值均小于等于0.05，表明回归显著。

根据表4得出回归方程如式 (8)所示。

将1991～2008年的5个气象因子数据代入式 (8)，可得到模拟的水稻气象产量，将模拟气象产量和时间趋势产量代入式 (6)可得出模拟产量，结果见表1(1996年数据由于缺少x16无法参与计算)，结果表明，水稻拟合产量精度最高为99.81%，最低为76.49%，平均精度为93.59%。

2.4.3 对回归方程的分析

影响研究区水稻产量的气象因子主要有5个，其中x8、x16、x18、x19对气象产量的贡献是积极的，其意义在于:(1)6月上旬至6月中旬平均气温 (x8):此期研究区水稻处于分蘖前期，当温度在16～35℃内，温度愈高，分蘖增长愈快，同时，分蘖伸长也快，有助于水稻产量的增加;(2)7月中旬至7月下旬降雨量 (x16):此期研究区水稻处于分蘖后期，是水稻一生中需水量较大的时期，充足的降雨有利于分蘖增长，进而影响产量;(3)8月上旬至8月中旬日照时数x18和降雨量 (x19):此期研究区水稻处于孕穗-抽穗开花期，光照和降水对水稻生长具有积极作用，对水稻产量的形成产生有利影响;

8月上旬至8月中旬的总平均气温 (x17)对气象产量的贡献是消极的，且其系数在几个因子中是最大的，其意义在于:(1)此期间研究区水稻处于孕穗—抽穗开花期，温度过高会导致水稻花器发育不全，花粉不良，活力下降，影响开花散粉和花粉管伸长，导致不能正常授粉，或花粉没来得及开放就枯死而形成空壳粒，即“花而不实”，进而影响产量;(2)其系数最大表示此期若发生“高温”，人为减少损失的能力最小，因而此期高温灾害对产量的影响最大。

2.5 河南水稻主要灾害发生区划

根据以上分析，利用“分蘖前期”平均气温 (x8)、“抽穗开花期”平均气温 (x17)、“抽穗开花期”日照时数 (x18)、“分蘖后期”降雨量 (x16)和“抽穗开花期”降雨量 (x19)的平均值可以作为水稻发生低温冷害、高温热害、阴雨寡照及干旱发生的空间分布指标。收集1991～2009年河南主要水稻种植县的相关气象数据，计算各水稻种植县1991～2009年的x8、x17、x18、(x16+x19)/2，作为划分指标，以表5为区划标准，对河南水稻主要种植区的气象灾害发生进行区划，结果见图2。

表5 气象灾害区划标准

图2 河南省水稻主要气象灾害发生区划

由图可见，河南省内，黄河沿岸即开封、濮阳一带属相对较易发生低温冷害地区;信阳淮河以南地区属相对较易发生高温热害地区;信阳淮河以北地区属较易发生阴雨寡照地区;黄河以北水稻种植区属相对较易发生干旱地区。

3 结论

该文利用水稻产量数据和气象数据分析得出对研究区水稻产量影响较大的5个气象灾害因子为:

(1)“分蘖前期”平均气温 (x8):此期研究区水稻分蘖对温度特别是低温较敏感，温度的波动对分蘖影响较大，是易形成低温冷害的时期，可作为判断水稻发生“低温冷害”灾害的关键气象因子;

(2)“抽穗开花期”平均气温 (x17):此期研究区水稻对温度特别是高温敏感，高温易导致水稻花器发育不全、不能正常授粉等自然灾害，人为减低受灾难度较大，可作为判断水稻发生“高温热害”灾害的关键气象因子;

(3)“抽穗开花期”日照时数 (x18):此期研究区水稻处于抽穗开花的关键时期，充足的光照有利于水稻生产，可作为判断水稻发生“阴雨寡照”灾害的关键气象因子;

(4)“分蘖后期”降雨量 (x16)和“抽穗开花期”降雨量 (x19)即“7月中旬至8月中旬降雨量”:此期充足的水分有利于水稻生产，可作为判断水稻发生“干旱”灾害的关键气象因子。

“孕穗—抽穗开花期”平均气温对产量影响较大，说明水稻在“孕穗-抽穗开花期”的高温导致的水稻花器发育不全、不能正常授粉等自然灾害，人为减轻灾害难度较大，所以此期的高温对产量影响最大。

河南省内黄河沿岸即开封、濮阳一带属相对较易发生低温冷害地区;信阳淮河以南地区属相对较易发生高温热害地区;信阳淮河以北地区属较易发生阴雨寡照地区;黄河以北水稻种植区属相对较易发生干旱地区。因此，河南省内上述地区要及时做出相应的防灾减灾措施，降低因灾产生的损失。

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