气候变暖对黄土高原冬小麦种植区的影响

吴乾慧，张勃，马彬，唐敏，王国强，贾艳青

西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070

气候变暖对黄土高原冬小麦种植区的影响

吴乾慧，张勃*，马彬，唐敏，王国强，贾艳青

西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070

冬小麦（Triticum aestivum）是黄土高原的主要粮食作物。研究气候变暖对黄土高原冬小麦种植的影响，可为冬小麦种植的合理布局、应对气候变化带来的风险提供科学的理论依据。选择黄土高原及周边66个气象站点1960—2015年逐日气温资料，采用冬季负积温、最冷月平均气温和年极端最低气温3个指标，运用多元线性回归模型、气候倾向率、累积距平法及积温指标法等方法，分析了3个指标的时间变化特征及气候变暖对黄土高原冬小麦种植及适播期的影响。结果表明：（1）在气候变暖的大背景下，冬季负积温呈极显著的减少趋势，最冷月平均气温和年极端最低气温呈显著的升高趋势，且冬季负积温是影响黄土高原地区冬小麦种植的主要限制因子；（2）1960—2015年黄土高原冬小麦年代际可种植区以北移西扩的趋势稳定扩大，冬小麦可种植的海拔上限在黄土高原西部陇中黄土高原地区呈73 m/(10 a)的速率升高，56年来冬小麦可种植的平均海拔升高约321 m，长城沿线冬小麦的种植北界北移至38.73ºN附近；（3）冬小麦的种植面积逐年代际增加，2000s比1960s增加13.23×104km²，增加约1.8倍；（4）冬小麦适播期呈推迟趋势，推迟天数集中在1～10 d，为保障冬小麦安全越冬，建议播种日期在目前的基础上向后推迟4～13 d。

黄土高原；冬小麦；可种植区；适播期

在全球气候变暖的大背景下，中国年均气温、极端最低气温等均呈上升趋势，冬季增温更加显著（王培娟等，2012；邓振镛等，2007）。农业气候资源也随之发生变化，对农业种植结构产生了直接影响。已有的研究发现，温度升高，农作物种植界限发生明显变化，中国冬小麦（Triticum aestivum）种植区增加，种植北界北移西扩（王培娟等，2012；杨晓光等，2010；孙爽等，2015）；山西省冬小麦可种植区增加（钱锦霞等，2014）；辽宁省冬小麦的种植界限北移（郝志新等，2001；纪瑞鹏等，2003）。

冬小麦适期播种是保证冬小麦全苗、壮苗、安全越冬和来年丰产丰收的基础。若播种过早，麦苗冬前生长旺盛，养分被大量消耗，入冬后遭遇强冷空气而受冻害。若播种过晚，冬前难以形成壮苗，冬小麦也无法安全越冬（冯秀藻，1991）。研究表明，气温升高使冬小麦生育期缩短，越冬期推迟并缩短（Thaler et al.，2012；Fang et al.，2012；Pu et al.，2007）；在中国北方平原区，延迟冬小麦的种植时间有利于增产增收（Wang et al.，2012）；李红梅等（2010）研究发现陕西省近10年平均播种期比以前推迟3～8 d；崔彦生等（2008）的研究也发现黄淮冬麦区冬小麦的适播期推迟。

黄土高原地处半湿润区与半干旱区的过渡带，生态环境脆弱，生态环境和农业对气候变化的依赖性强。最近的研究表明气候变暖使得黄土高原温度升高，气候趋向暖干化（李志等，2013），黄土高原地区农作物种植制度和种植方式发生改变，具体表现为气候变暖使得冬小麦全生育期、越冬期缩短，各个生育期提前，播种日期推迟，产量随最低气温的升高而增加（姚玉璧等，2011；姚玉璧等，2012；郭海英等，2006）。对黄土高原春小麦的研究发现，调整播种日期和选择适宜品种是应对气候变化下旱田春小麦种植的关键（Mo et al.，2016）。冬小麦作为黄土高原地区的主要粮食作物，对于保障国家粮食安全有着重要的意义。虽然对气候变暖后冬小麦的种植界限、适播期已有很多研究，但只限于局部区域（张谋草等，2006；姚玉璧等，2012；李红梅等，2010），而对整个黄土高原冬小麦可种植区变化的研究较少。本文在前人研究的基础上，选取黄土高原地区66个气象站点56 a逐日气温资料，采用冬季负积温、最冷月平均气温、年极端最低气温3个指标，综合分析了黄土高原冬小麦可种植区及适播期的变化，旨在为冬小麦种植的合理布局提供参考，为提高冬小麦应对气候变化的能力、增加粮食产量提供科学理论依据。

1 研究区概况与数据方法

1.1 研究区概况

黄土高原位于32º～41ºN，107º～114ºE之间，东起太行山，西至青海日月山，南界秦岭，北抵鄂尔多斯高原，包括山西、内蒙古、陕西、河南、宁夏、甘肃、青海7个省区，总面积约64.87×104km²，平均海拔为1500～2000 m。黄土高原属于季风区和非季风区的过渡地带，也是半湿润区与半干旱区的过渡带。作为中国雨养旱作农业区，冬小麦是该区的主要粮食作物之一。图1为研究区的地理位置和气象站点分布。

图1 黄土高原地理位置及气象站点分布Fig. 1 Distribution diagram of location and meteorological stations in the Loess Plateau

1.2 数据来源

本文收集了中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）日值（V 3.0）地面气象资料数据集，数字高程数据采用美国地质调查局（U.S.Geological Survey，USGS）发布的全球空间分辨率为90 m的DEM数据，研究区边界采用的是1∶400万中国行政区划数据，选取了黄土高原及周边66个站点56 a逐日气温资料，个别缺失的站点通过其已有数据与邻近站点数据进行一致性检验之后进行插补（表1），保证数据具有良好的完整性和连续性。如表1所示，数据缺测站点与邻近站点的数据一致性良好，r2均大于0.85，说明采用邻近站点插补方法补全缺测数据是可行的。

1.3 方法

1.3.1 基于多元线性回归模型的气象要素空间模拟

为了提高各气象要素空间分布模拟的精度，采用多元线性回归模型，对其进行90 m×90 m栅格点的空间插值模拟（戴声佩等，2014），即：

利用上述方法，在ArcGIS中完成基于数字高程（DEM）数据的黄土高原地区1960—2015年冬季负积温（以下简称负积温）、最冷月平均气温和年极端最低气温90 m×90 m栅格精细化分布式模拟。

利用研究区90 m空间分辨率的DEM数据在ArcGIS软件上获取研究区纬度和经度的栅格数据，获得模拟所需的3个参数栅格图（海拔、经度、纬度）；其次，利用获得的回归模型和模拟参数求得不同气象要素的预测栅格图；同时，利用研究区站点回归模型模拟残差进行反距离权重（IDW）插值，获得模拟残差栅格图；根据式（1）计算研究区不同气象要素的空间分布栅格图；利用ArcGIS软件的空间分析工具，分析研究区各气象要素的空间分布状况。

表1 缺测数据站点与邻近站点的数据一致性检验Table 1 Data consistency test between lack of measured data site and adjacent site

1.3.2 气候倾向率和累积距平法

对冬季负积温、最冷月平均气温和年极端最低气温3个指标的时间变化，通过采用气候倾向率法来计算其56 a来的气候倾向率，利用累积距平绘制指标的累积距平曲线并进行趋势分析。气候倾向率大于零时表示指标的时间序列随时间递增呈上升趋势；反之，则呈下降趋势。根据累积距平曲线判断其长期演变趋势及持续性变化，同时还可以据此判断发生突变的大致时间，具体算法详见参考文献（魏凤英，1999）。

1.3.3 适播日期的测算方法

0 ℃（逐日百叶箱平均温度）是冬小麦停止生长的温度界限，冬小麦越冬前≥0 ℃的积温的适宜范围是400～700 ℃。根据邓振镛等（2000）的实验，冬前积温550 ℃为冬小麦的最适播种温度。本文以550 ℃作为冬小麦播种的最适积温，采用5日滑动平均法（杨永岐，1982），从日平均气温稳定降至0 ℃的日期向前推算，将逐日平均气温大于0 ℃的温度累加达到550 ℃时的日期，即可定义为理论上的适播期，这一天的前后3天即为适宜播种的时间范围（王树安，1994）。

1.4 数据处理

采用Excel 2010完成数据筛选和统计计算，采用多元线性回归模型进行指标的空间插值，借助Arcgis 10.2完成空间显示和面积计算，具体方法前文“1.3”节。

图2 负积温（a）、最冷月平均气温（b）和年极端最低气温（c）的时间变化Fig. 2 The variations of the accumulated temperature in winter (a), average monthly temperature in January (b) and extreme minimum temperature (c)

2 结果与分析

2.1 指标的时间变化特征

从黄土高原平均冬季负积温逐年变化趋势可以看出（图2a），负积温的倾向值为33.68 ℃/10 a，呈极显著的减少趋势。1967年平均负积温最多，为-800.73 ℃，1978年最少，为-346.29 ℃，相差454.44 ℃。从年代际的变化可以看出，1960s（1960—1969年）负积温最多，平均为-569.11 ℃；1970s（1970—1979年）次之，比1960s少约45.52 ℃；1980s（1980—1989年）比1960s少约82.79 ℃；1990s（1990—1999年）负积温减少135.56 ℃；2000s（2000—2015年）比1960 s减少145.57 ℃。同时可明显看出，在1984年以前，累积距平曲线基本呈下降趋势，之后则相反，表明负积温在1984年发生突变。

最冷月平均气温的倾向值为0.28 ℃/10 a（图2b），呈显著的升高趋势。1977年平均最低，为-9.97 ℃，2002年平均最多，为-3.12 ℃，相差约7 ℃。从年代际变化可以看出，最冷月平均气温逐年代升高，升高幅度约在1.3 ℃以内。1985年之前，累积距平曲线在波动中下降，1985年之后，在波动中上升，说明最冷月平均气温的突变点在1985年。

由图2c可以看出，年极端最低气温的倾向值为0.31 ℃/10 a，呈显著升高的变化趋势。1991年平均年极端最低气温最低，为-23.09 ℃，2007年平均年极端最低气温最高，为-17.05 ℃，相差约6 ℃。从年代际变化可以看出，1960 s最低，为-20.74 ℃；1970 s比1960 s平均高出0.18 ℃；1980 s比1960 s平均高出1.12 ℃；1990 s平均最高，为-19.22 ℃；2000 s比1990 s有所下降，比1960 s平均偏高1.07 ℃。1987年以前，累积距平曲线呈下降趋势，之后曲线在波动中上升，年极端最低气温的突变点为1987年。

综合负积温、最冷月平均气温和年极端最低气温的时间变化，可以看出，近56年来黄土高原地区气候持续变暖。

2.2 冬小麦种植区的空间变化

以越冬期负积温-500 ℃的等温线作为冬小麦的种植北界（刘德祥等，2005），以最冷月平均气温≥-8 ℃，且年极端最低气温≥-22 ℃（钱锦霞等，2014）作为冬小麦的可种植区，得出冬小麦可种植区。通过空间叠加分析，发现负积温小于-500 ℃等温线以内区域最冷月平均气温和极端最低气温均超过临界值，所以1960—2015年黄土高原冬小麦可种植区可直接以越冬期负积温-500 ℃等温线作为参考指标。

2.2.1 不同气候基准期下冬小麦可种植区的空间分布

图3所示为了不同气候基准期黄土高原冬小麦可种植区的变化情况。由图可知，黄土高原冬小麦可种植区呈稳定增加趋势。与1961—1990年（图3a）相比，1971—2000年（图3b）冬小麦可种植面积增加了3.46×104km²，除了沿原种植区边缘向北扩展外，还沿甘肃的祖厉河流域和宁夏的清水河及黄河流域等河谷延伸。1981—2010年（图3c）冬小麦可种植面积比1971—2000年（图3b）增加了3.26×104km²，冬小麦可种植区向北、向西扩大，其中祖厉河流域、清水河流域及黄河流域冬小麦可种植区变化幅度最大。在黄土高原西部的高海拔区，冬小麦可种植区以56.17 m/30 a的速率升高。1961—1990年间，冬小麦可种植的海拔上限平均为1635 m，可种植面积为1.9×104km²；1971—2000年平均海拔比1961—1990年增加约25 m，可种植面积增加了0.79×104km²；到1981—2010年，冬小麦可种植的海拔上限平均为1747.34 m，面积为3.59×104km²，平均海拔比1961—1990年升高了112.34 m，面积增加了1.69×104km²。与1961—1990年相比，1971—2000年长城沿线冬小麦可种植的平均纬度约为38.37ºN，1981—2010年冬小麦种植北界比1971—2000年北移0.19º。

图3 不同气候基准期下黄土高原地区冬小麦可种植区Fig. 3 The planting area of winter wheat of the Loess Plateau under different climate change benchmarks

2.2.2 不同年代际冬小麦可种植区的空间分布

对比分析不同年代际（1960—2000年）冬小麦可种植区的空间分布，如图4所示。由图可知，黄土高原冬小麦可种植区呈增加趋势。

1960s黄土高原冬小麦的可种植区主要集中在华家岭—平凉—环县—延安—绥德—隰县—太原—长治一线以南，之后冬小麦可种植区不断扩大。1970 s冬小麦可种植区除了沿原种植区边缘向北扩展外，变化最明显的是山西长治的西北部。到了1980s，冬小麦可种植区增加到西宁—民和—榆中、景泰—靖远、中卫—中宁—同心—海源一带。1990s冬小麦可种植区增加最明显，其中，宁夏冬小麦的可种植区增加到银川平原北部的银川、盐池东部，定边西北部、山西原平以南也满足了冬小麦可种植的热量条件，在西宁和贵德一带有减小趋势。到了2000s，冬小麦可种植区稳定增加，表现出明显的向北、向西扩大趋势，但与1990s相比，西宁南部、华家岭西北部、盐池东部、榆社东北部冬小麦种植区出现轻微缩小趋势，其中盐池东部减少较明显。

分析黄土高原西部高海拔地区1960—2000年5个年代际冬小麦可种植的海拔高度，发现其以73 m/10 a的速度在升高（y=73.13x+1461.9，r2=0.95）。1960s冬小麦可种植的海拔高度上限平均为1527 m，可种植面积1.12×104km²；1970s平均海拔比1960s升高近100 m，可种植面积增加约0.68×104km²；1980s平均海拔为1697.29 m，可种植面积约2.6×104km²；1990s平均海拔变化最小，比1980s升高约14 m，但可种植面积增加较多，增加了0.96×104km²；到2000s冬小麦可种植的海拔上限平均为1848.09 m，可种植面积达到4.4×104km²。到2015年，黄土高原冬小麦可种植的海拔上限平均比1960年升高约321 m。与1960s相比，1970s长城沿线冬小麦的种植北界约为37.8ºN，冬小麦的种植北界随冬小麦可种植区的西移北扩而不断北移，到2000s冬小麦的种植北界北移至38.73ºN附近。

图4 不同年代际冬小麦可种植区的变化Fig. 4 The variations of planting area of winter wheat for different decades

图5 各年代际冬小麦可种植面积Fig. 5 The planting area of winter wheat for different decades

2.3 冬小麦可种植面积变化

冬小麦可种植区界限的变化引起冬小麦种植面积的相应变化。分析1960—2000年5个年代际冬小麦可种植区的面积变化（图5），发现其面积以3.46×104km²/10 a的速率增加。1960s黄土高原冬小麦的种植面积约为15.77×104km²；到1970s冬小麦的种植面积增加了2.57×104km²；在1980s冬小麦种植面积为21.08×104km²；1990s冬小麦种植面积达到26.50×104km²，该时期冬小麦种植面积增加最多，增加了5.43×104km²；到2000s冬小麦种植面积约为29×104km²，比1960s增加了13.23×104km²，增加约1.8倍。

综合图3～图5可知，56年来黄土高原冬小麦可种植区以北移西扩的趋势稳定扩大，可种植面积增加了13.23×104km²，西部高海拔区冬小麦可种植的海拔上限持续升高，到2015年海拔上限平均为1848.09 m，比1960年平均升高约321 m，长城沿线冬小麦的种植北界北移至38.73ºN附近。王培娟等（2012）对中国冬小麦可种植区变化特征的研究得出中国冬小麦可种植区不断北移西扩，到2010年，中国冬小麦可种植区较上世纪60年代初期大约向北推移了1.5个纬度。杨晓光等（2010）对1950—2007年中国冬小麦的种植北界研究也发现气候变暖造成冬小麦种植北界北移。

2.4 不同气候基准期下冬小麦适播期的变化

图6所示为不同气候基准期黄土高原冬小麦适播期的空间变化趋势。通过对比分析，56年来黄土高原冬小麦的适播期呈明显的推迟趋势。1961—1990年，冬小麦可种植区的30个站点中，有5个站点的适播期未发生变化，有25个站点的适播期出现推迟现象。25个站点中，有10个站点的适播期推迟了1～3 d；有12个站点的适播期推迟了4～7 d，其中，有4个站点通过了α=0.1的显著性检验，有1个站点通过了α=0.05的显著性检验；只有3个站点的适播期推迟了8～10 d，均通过了α=0.01的显著性检验。1971—2000年，冬小麦可种植站点增加到34个，其中，11个站点的适播期没有发生变化，23个站点的适播期发生推迟。在23个推迟的站点中，有15个站点推迟了1～3 d，有5个站点推迟了4～7 d，剩余的3个站点适播期均推迟了8 d，通过了α=0.1的显著性检验。到1981—2010年，冬小麦的可种植站点增加到37个，只有侯马1个站点的种植日期未发生变化。在推迟的36个站点中，有5个站点的适播期推迟1～3 d；有21个站点的适播期推迟4～7 d，其中有13个站点通过了α=0.05的显著性检验，有4个站点通过α=0.1的显著性检验；有10个站点的适播期推迟4～10 d，其中9个站点通过了α=0.01的显著性检验，1个站点通过α=0.05的显著性检验。

由以上分析可知，冬前积温550 ℃的初日推迟，即黄土高原地区冬小麦适播期呈推迟趋势，推迟天数集中在1～10 d，为了减少冬小麦冬前生长的有效积温，防止旺苗的出现，从而避免因冬前生长旺盛而越冬期出现冻害现象，保障冬小麦安全越冬，建议在目前播种期的基础上推迟播种4～13 d。

图6 不同气候基准期下冬小麦适播期的变化Fig. 6 The changes of suitable planting dates of winter wheat of the Loess Plateau under different climate change benchmarks

3 结论与讨论

3.1 结论

采用黄土高原地区66个气象站点1960—2015年的气象数据，采用多元线性回归模型和积温指标法等方法，分析了气候变化对黄土高原冬小麦可种植区的影响，得出如下结论：

（1）在气候变暖的大背景下，冬季负积温以33.68 ℃/(10 a)的速率呈极显著减少趋势，最冷月平均气温和年极端最低气温分别以0.28 ℃/(10 a)、0.31 ℃/(10 a)的速率呈显著升高趋势。通过空间叠加分析发现，最冷月平均气温和年极端最低气温满足的地方，因冬季负积温不满足而无法种植，可见，冬季负积温是决定黄土高原冬小麦种植的主要限制因子。（2）空间上，黄土高原冬小麦年代际可种植区以北移西扩的趋势稳定扩大，冬小麦的可种植区逐年代际增加，其中以甘肃的祖厉河流域、宁夏的清水河和黄河流域增加最为明显，说明气候变暖降低了冬小麦越冬期死亡率，有利于冬小麦安全越冬。

（3）气候变暖后，冬小麦可种植的海拔上限和种植北界均发生了变化。冬小麦可种植的海拔上限在黄土高原西部陇中黄土高原地区以73 m/10 a的速度升高，56年来冬小麦可种植的海拔平均升高约321 m，长城沿线冬小麦的种植北界也北移至38.73ºN附近。

（4）冬小麦可种植区界限的变化引起冬小麦种植面积的相应变化，对比分析5个年代际冬小麦可种植面积的变化，发现其以3.46×104km²/(10 a) 的速率增加，2000s冬小麦可种植的理论面积达29×104km²，比1960s增加了13.23×104km²，增加约1.8倍。

（5）通过分析1961—1990年、1971—2000年和1981—2010年3个气候基准期黄土高原冬小麦的可种植站点数和各站点的适播期，发现研究期间冬小麦可种植站点从30个增加到37个，其中适播期推迟的站点从25个增加到36个。总体而言，黄土高原冬小麦适播期呈推迟趋势，推迟天数集中在1～10 d，为保障冬小麦安全越冬，建议播种日期在目前的基础上向后推迟4～13 d。

3.2 讨论

气候条件是农作物地域分布和种植制度等区域农业生产活动的先决条件（郭建平，2015）。通过分析负积温、最冷月平均气温和年极端最低气温的时间变化，可以看出，近56年来黄土高原气候持续变暖，特别是在80年代中期后，气候变暖更加显著，最冷月平均气温和年极端最低气温对气候变暖有一定贡献。李志等（2013）对1961—2009年黄土高原气象要素的时空变化分析时发现，黄土高原温度显著升高，气候趋向暖干化。本研究结果表明，伴随着热量资源的增加，冬小麦的种植界限北移西扩，并向高海拔区移动，同时冬小麦的可种植面积增加，这与前人的研究结果具有一致性（孙爽等，2015；俄有浩等，2011；李克南等，2010）。

随着冬小麦可种植区域的扩大，其冬春性品种种植界限也发生了变化，对整个中国而言，冬小麦冬春性品种种植南界北移趋势远小于北界北移趋势，北部地区界限北移大于南部地区，东部界限移动大于西部地区（李克南等，2013）。前人的研究结果表明，气候变暖使得冬小麦生育期缩短，适播期推迟（李红梅等，2010；胡玮等，2014；谷永利等，2007），且对生育前期的影响大于生育后期的影响（郭建平，2015）。本研究结果也表明黄土高原冬小麦的适播期因气候变暖而推迟，而实际生产中适播期除了考虑温度外，还需考虑冬小麦生产区域的气候条件、栽培技术、品种等，因此冬小麦的适播期还应该结合当地具体情况酌情考虑。气候变暖使冬小麦的可种植区北移西扩，冬小麦越冬死亡率降低，热量资源的增加有利于冬小麦安全越冬（张谋草等，2006），但随着气候变暖，冬小麦越冬期缩短，极端天气或气候事件与气象灾害的频率和强度也在增大（邓振镛等，2000），冬小麦品种的抗寒性随区域冬季温度升高而降低，若遭遇强大冷空气，将会造成大面积的冻害，因此冬小麦北移种植需慎重。

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Impact of Climate Warming on Winter Wheat planting in the Loess Plateau

WU Qianhui, ZHANG Bo*, MA Bin, TANG Min, WANG Guoqiang, JIA Yanqing
College of Geography and Environment Science of Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China

As the main grain crop on the Loess Plateau, winter wheat (Triticum aestivum) is important for the security of food production. We must understand the effect of climate warming on winter wheat of the Loess Plateau, to provide scientific theory basis for the rational distribution of winter wheat and deal with the risks of climate change. In this paper, the daily temperature data of 66 meteorological stations on the Loess Plateau and it′s surrounding area were selected. Three indices were used, including the negative accumulated temperature in winter, average monthly temperature in January and extreme minimum temperature. The time variation of three indices and the influence of climate change on the planting of winter wheat were analyzed in the paper using the multiple linear regression model, liner trend estimation, accumulated variance method and accumulated temperature. The results showed that, (1) Under the background of climate warming, the negative accumulated temperature in winter showed a significant decreasing trend, while the average monthly temperature in January and extreme minimum temperature showed a significant increasing trend, and the negative accumulated temperature in winter is the key factor for the winter wheat in the region. (2) From 1960 to 2015, the winter wheat cultivable area expanded to the north and west of the Loess Plateau. On the Longzhong Loess plateau, the west of loess plateau, the upper limit of the winter wheat cultivable elevation increased by 73 m/(10 a). The average elevation of winter wheat can be planted rose about 321 m, and the north boundary of winter wheat planting, along the Great Wall, north forward to near 38.73ºN. (3) The winter wheat cultivable area increased by decade from1960s to 2000s, increased 13.23×104km², which is 1.8 times to 1960s. And (4) the suitable sowing date of winter wheat was delayed, mainly at 1～10 d. In order to ensure the security of wheat in winter, it is suggested that sowing date be delayed 4～13 d than now.

the Loess Plateau; winter wheat; cultivable area; suitable sowing

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.03.010

P467; S162.5

A

1674-5906（2017）03-0429-08

吴乾慧, 张勃, 马彬, 唐敏, 王国强, 贾艳青. 2017. 气候变暖对黄土高原冬小麦种植区的影响[J]. 生态环境学报, 26(3): 429-436.

WU Qianhui, ZHANG Bo, MA Bin, TANG Min, WANG Guoqiang, JIA Yanqing. 2017. Impact of climate warming on winter wheat planting in the Loess Plateau [J]. Ecology and Environmental Sciences, 26(3): 429-436.

国家自然科学基金项目（41561024）；高校博士学科点专项科研基金项目（20136203110002）；生态经济学省级重点学科（5001-021）

吴乾慧（1991年生），女，硕士研究生，主要从事气候变化与农业生态方面的研究。E-mail: wuzihy@163.com

*通信作者。张勃，E-mail: zhangbo@nwnu.edu.cn

2017-02-19