贵州省水稻气候生产潜力估算

张 波，谷晓平，古书鸿

(1.贵州省山地环境气候研究所，贵州 贵阳 550002； 2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

贵州省水稻气候生产潜力估算

张 波1，2，谷晓平1，*，古书鸿1

(1.贵州省山地环境气候研究所，贵州 贵阳 550002； 2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

基于贵州省81个气象站1961—2015年的气象资料，采用逐步订正和线性趋势等方法，分析水稻的光合、光温、气候生产潜力的变化特征和气候资源利用率。研究结果表明：贵州省水稻光合、光温和气候生产潜力均随时间推进而呈现递减趋势，递减速率分别为484.46、206.78、357.38 kg·hm-2·10 a-1。空间分布上，光合生产潜力总体表现为东西部高、中北部低，光温生气潜力表现出由东南部向西北部递减的变化趋势，气候生产潜力与光温生产潜力空间分布基本一致。水稻气候资源利用率多年平均为9.06%，随时间变化呈递增趋势，递增速率为0.017%·a-1。

水稻；气候生产潜力；气候资源利用率；变化趋势；贵州省

农业气候资源是农业生产的物质能源和基本环境条件，直接影响着农业生产过程，气候资源变化对农作物产量有重要影响。贵州地形地貌复杂多样，干旱等自然灾害频发。水稻作为贵州省的主要粮食作物，生长季农业气候资源的变化势必影响其生育期长度、发育过程，以及产量[1-3]。因此，研究贵州区域水稻生产潜力特征变化具有积极的意义。

目前，已有诸多学者采用不同模式方法对不同作物的气候生产潜力进行了研究。毛留喜等[4]采用农业生态区划(AEZ)模型，结合卫星遥感监测的土地利用分类信息，对镰刀弯地区春玉米种植的气候适宜程度和气候生产潜力进行了定量评估；陈霞燕等[5]基于作物生长动态统计模型计算了吉林省春玉米光合生产潜力、光温生产潜力和气候生产潜力，并运用敏感系数法计算并分析了生产潜力对全生育期平均气温和降水的敏感性；杨春艳等[6]采用Thornth waite模型探讨了西藏地区粮食产量与气候变化和耕地面积变化的关系；李秀芬等[7]采用逐步订正等方法研究了黑龙江省玉米光合生产力、光温生产力、气候生产力的时空变化特征，并对未来不同气候情景下玉米气候生产力进行评估；许燕等[8]采用联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的逐步订正法，对江苏省沿海地区气候生产潜力进行估算，验证了气候生产潜力模型的可行性；金志凤等[9]采用逐步订正、线性趋势分析等方法研究了浙江茶叶的光合生产潜力、光温生产潜力和气候生产潜力的变化特征；张玉芳等[10]分析了四川省7个水稻种植区的水稻光合生产潜力、光温生产潜力和气候生产潜力的时空分布特征，并结合现实生产力数据分析了气候变化背景下四川省水稻的增产潜力；余卫东等[11]计算了河南省夏玉米光温生产潜力和气候生产潜力，分析了光温生产潜力与气候生产潜力、光温生产潜力与实际产量2种产量差的时空变化特征。但迄今未见关于贵州省水稻气候生产潜力的研究报道。本研究在前人研究基础上，采用FAO推荐的逐步订正法，对贵州水稻光合生产潜力、光温生产潜力和气候生产潜力进行估算，并探讨近55 a贵州水稻气候资源的利用率，以期为合理利用当地气候资源，实现区域农业的可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1资料来源

贵州省现有85个地面气象观测站。由于各站建站时间不一致，为了保证资料的完整性，剔除数据缺测较多的站点；因此，本研究选用贵州省81个气象观测站1961—2015年的逐日平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速和日照时数等气象观测资料。气象数据来源于贵州省气象信息中心；贵州省数字高程数据(DEM)来源于中国科学院科学数据库，分辨率为90 m×90 m；水稻产量数据来源于贵州省统计局。研究区域及气象观测站的分布如图1所示。

1.2 研究方法

采用FAO推荐的逐步订正法[12-13]，并结合研究区域的实际情况，估算水稻生育期内的气候生产潜力。计算公式如下：

Yw=Q×f(Q)×f(T)×f(w)=YQ×f(T)×f(w)=YT×f(w)。

(1)

式(1)中Yw为气候生产潜力，Q为太阳辐射，f(Q)为光合有效系数，f(T)为温度有效系数，f(w)为水分有效系数，YQ为光合生产潜力，YT为光温生产潜力。

1.2.1 光合生产潜力

光合生产潜力(YQ)为单位面积单位时间内光照资源所形成的理论产量，计算公式如下：

YQ=Q×f(Q)=CΩεφ(1-α)(1-β)(1-ρ)(1-γ)(1-ω)f(L)∑QiS(1-η)-1(1-δ)-1q-1。

(2)

式(2)中：C为单位换算系数；∑Qi为水稻生育期内的总辐射之和(MJ·m-2)；Ω为作物光合固定CO2的能力比例，取值0.90；ε为光合有效辐射比，取值0.49；φ为光量子转化效率，取值0.22；α为植物群体反射率，取值0.06；β为植物群体透射率，取值0.06；ρ为作物非光合器官截获辐射比率，取值0.08；γ为超过光饱和点的光的比率，取值0.05；ω为呼吸消耗占光合产物的比重，取值0.33；f(L)为作物叶面积动态变化订正值，取值0.56；S为作物经济系数，取值0.40；η为成熟作物的含水率，取值0.15；δ为作物灰分率，取值0.08；q为单位干物质的含热量(MJ·kg-1)，取值17.5。

图1 研究区域及气象站点分布Fig.1 Study area and distribution of meteorological stations

太阳辐射Q采用气候学方法计算[14-15]：

Q=Q0(a+b*s)。

(3)

式(3)中：Q0为天文辐射；a、b是经验系数；s为日照百分率。

1.2.2 光温生产潜力

光温生产潜力(YT)是指单位面积单位时间内，由当地太阳辐射和温度所形成的理论产量，计算公式如下：

YT=f(T)×YQ；

(4)

(5)

(6)

式(4)～(6)中：T为水稻生育期内的平均温度，T0、T1和T2为水稻生育期内产量形成的最适温度、生长发育的下限温度和上限温度。播种育秧期(4月上旬—5月上旬)，T0、T1、T2取值分别为26、12、40 ℃；移栽返青期(5月中旬—6月中旬)，T0、T1、T2取值分别为28、13、35 ℃；分蘖期(6月下旬—7月上旬)，T0、T1、T2取值分别为28、15、33 ℃；拔节孕穗期(7月中旬—7月下旬)，T0、T1、T2取值分别为29、15、38 ℃；抽穗开花期(8月上旬—8月中旬)，T0、T1、T2取值分别为29、18、37 ℃；乳熟成熟期(8月下旬—9月中旬)，T0、T1、T2取值分别为26、13、35 ℃。

1.2.3 气候生产潜力

在光温生产潜力基础上，考虑水分的影响即为气候生产潜力(YW)，计算公式如下：

YW=f(w)×YT；

(7)

(8)

式(7)～(8)中：ΔW为水分盈亏额，ΔW=R-KcE0；R为作物生育期内的降水量，W为作物生育期内的理论需水量，W=KcE0；Kc为作物需水系数，播种育秧期、移栽返青期、分蘖期、拔节孕穗期、抽穗开花期、乳熟成熟期分别取值1.05、1.15、1.50、1.30、1.05、1.05。E0为参考作物蒸散量，由FAO推荐的Penman-Monteith模型计算，公式如下：

(9)

式(9)中E0为潜在蒸散量(mm·d-1)，Δ为饱和水汽压-温度曲线斜率(kPa·℃-1)，Rn为作物表面的净辐射(MJ·m-2·d-1)，G为土壤热通量(MJ·m-2·d-1)，T为2 m处的日平均气温(℃)，r为干湿表常数(kPa·℃-1)，es为饱和水汽压(kPa)，ea为实际水汽压(kPa)，u2为2 m处的风速(m·s-1)。

1.2.4 气候资源利用率

气候资源利用率常用于评价一个地区作物生产的实际状况和生产潜力，计算公式为

(10)

式(10)中，P为气候资源利用率(%)，Y为水稻实际生产力(kg·hm-2)。

2 结果与分析

2.1 生产潜力时间变化特征

1961—2015年贵州省水稻光合、光温、气候生产潜力随时间推进呈现出递减趋势(图2)，递减速率分别为484.46、206.78、357.38 kg·hm-2·10 a-1。期间，光合生产潜力多年平均值为38 701.21 kg·hm-2，最大值为42 639.90 kg·hm-2(1963年)，最小值为35 752.98 kg·hm-2(2014年)；光温生产潜力多年平均值为30 685.02 kg·hm-2，最大值为35 977.76 kg·hm-2(1963年)，最小值为27 622.16 kg·hm-2(1993年)；气候生产潜力多年平均值为25 414.07 kg·hm-2，最大值为31 244.44 kg·hm-2(1967年)，最小值为19 209.27 kg·hm-2(2011年)。

图2 水稻光合、光温、气候生产潜力的时间变化动态Fig.2 Temporal trends of photosynthetic， photo-thermal and climatic potential productivity of rice

40 a间，贵州省水稻光合、光温、气候生产潜力年代际变化趋势特征表明：光合生产潜力在20世纪60、70年代分别以64.78、220.82 kg·hm-2·a-1的速率递减，20世纪80年代光合生产潜力以81.98 kg·hm-2·a-1的速率递增，20世纪90年代光合生产潜力以91.53 kg·hm-2·a-1的速率递减，21世纪头10 a的年光合生产潜力以47.34 kg·hm-2·a-1的速率递减；光温生产潜力在20世纪60、70年代分别以216.05、223.55 kg·hm-2·a-1的速率递减，进入20世纪80年代，光温生产潜力呈递增趋势，递增速率为98.88 kg·hm-2·a-1，20世纪90年代和21世纪的头10 a，光温生产潜力均为递减趋势，递减速率分别为53.20、2.26 kg·hm-2·a-1；气候生产潜力在20世纪60年代呈递增趋势，递增速率为279.07 kg·hm-2·a-1，20世纪70、80年代均呈递减趋势，递减速率分别为105.76、252.83 kg·hm-2·a-1，20世纪90年代和21世纪头10 a的气候生产潜力均呈现递增趋势，递增速率分别为277.73、154.19 kg·hm-2·a-1。

2.2 生产潜力空间变化特征

贵州省水稻光合生产潜力呈现出东西部高、中北部低的空间分布(图3-a)，高值区主要分布在毕节市和六盘水市的大部分区域、黔东南州中部，以及铜仁市的高海拔地区，值在39 655～41 907 kg·hm-2之间，低值区域主要分布在遵义市大部、铜仁市西部和黔西南州的南部边缘区域，其值在36 277～38 529 kg·hm-2之间，其余大部分地区的光合生产潜力在38 529～39 655 kg·hm-2之间。

贵州省水稻光温生产潜力的空间分布表现出由东南部向西北部递减的分布特征(图3-b)，高值区域分布在黔南州，铜仁市东南部边缘、南部边缘，以及遵义市北部区域，值在34 178～39 545 kg·hm-2之间，低值区域分布在毕节市和六盘水市大部分区域，值在12 710～23 444 kg·hm-2之间，其余大部分区域的光温生产潜力在23 444～34 178 kg·hm-2之间。

贵州水稻的气候生产潜力在12 179～32 445 kg·hm-2之间，空间分布与光温生产潜力空间分布基本一致，但高值区域的范围有所减少，主要集中在黔南州的东南部边缘，以及黔西南和安顺市南部边缘小部分地区，低值区域分布在毕节市西部及六盘水市边缘区域(图3-c)。

2.3 生产潜力减产率空间变化特征

受温度影响，贵州省水稻生产潜力减产率的空间分布如图4-a所示，全省水稻光合生产潜力降幅在2.50%～71.20%之间，平均降幅为20.67%，空间上自东南向西北部降幅逐渐递增，高值区域分布在毕节市和六盘水市大部，降幅在41.6%～71.2%，低值区分布在东南部边缘区域，降幅在2.5%～26.9%之间。

受降水影响，贵州省水稻气候生产潜力降幅空间分布如图4-b所示，空间分布自西南向东部呈递增趋势，全省平均降幅在17.06%左右，高值区域分布在遵义市和铜仁市大部，降幅为17.47%～21.98%，低值区域分布在西部边缘区域，降幅为10.70%～12.96%。

图3 光合、光温、气候生产潜力空间分布特征Fig.3 Spatial distribution characteristics of photosynthetic (a)， photo-thermal (b) and climatic potential productivity (c) of rice

综合温度和降水影响，贵州省水稻气候生产潜力降幅在15.81%～71.75%之间(图4-c)，平均降幅为34.31%，空间上和温度减产率基本一致，自东南向西北部降幅逐渐递增。

图4 生产潜力减产率空间变化特征Fig.4 Spatial variation characteristics of production potential yield decrease

2.4 气候资源利用率变化特征

如图5所示，近55 a水稻单产随时间推移呈递增趋势，递增速率为39.75 kg·hm-2·a-1，多年平均单产为2 277.73 kg·hm-2，最小值为1 203.4 kg·hm-2(1972年)，最大值为3 978.76 kg·hm-2(2014年)，2002年以前，水稻单产的递增速率为36.828 kg·hm-2，2002—2015年间水稻单产递增速率为105.27 kg·hm-2。气候资源利用率的时间变化趋势和水稻单产变化趋势基本一致，呈递增趋势，递增速率为0.017%·a-1。但贵州水稻气候资源利用率较低，多年平均气候利用率仅为9.06%，最大气候利用率为15.46%(2012年)，2002年以前气候资源利用率的递增速率为0.015%·a-1，2002年以后的递增速率为0.041%·a-1。

分别建立气候资源利用率与水稻单产和气候生产潜力的相关性，如图6所示，贵州水稻气候资源利用率和水稻单产具有极显著相关性，相关系数为0.96(α=0.01)，而与气候生产潜力的相关系数为0.39(α=0.05)。这说明，提高气候资源利用率是提高贵州省水稻单产的主要措施。

图5 贵州省水稻单产和气候资源利用率的时间变化特征Fig.5 Variation of rice yield and climatic resources utilization in Guizhou

图6 气候资源利用率与水稻单产和气候生产潜力的相关性Fig.6 Correlation between climatic resources utilization and yield and climatic potential productivity of rice

3 结论与讨论

本研究采用逐步订正法，开展贵州省水稻气候生产潜力的分布特征研究。结果表明：近55 a，贵州省水稻光合生产潜力在35 752.98～42 639.90 kg·hm-2之间，多年平均值为38 701.21 kg·hm-2，在空间分布上呈现出东西部高、中北部地区低的变化趋势；光温生产潜力范围在27 622.16～35 977.76 kg·hm-2之间，多年平均值为30 685.02 kg·hm-2，空间上由东南部向西北部递减；气候生产潜力范围在19 209.27～31 244.44 kg·hm-2之间，多年平均值为25 414.07 kg·hm-2，空间分布与光温生产潜力空间分布基本一致，但高值区域的范围有所减少。贵州省气候资源利用率呈递增趋势，多年平均气候利用率为9.06%。相关性分析表明，气候资源利用率和水稻单产的相关系数达0.96。

在实际生产过程中，水稻的品种、不同时期的叶面积指数、叶片叶绿素含量、光合效率出现的高峰期以及穗型、株型等都会影响水稻的气候资源利用率[16-17]。由于资料有限，本研究没有对水稻具体品种与气候资源利用的关系进行分析，也没有考虑到灌溉等因素的影响[18]。受气候变化影响，贵州省降水呈递减趋势，干旱频率增加[2，19]，这也势必会影响到水稻的气候生产潜力分布，制约水稻生产的发展。此外，本研究未考虑经济因素以及政策性的改变对水稻气候生产潜力的影响，这些都需要在今后的研究中加以考虑、深化。

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(责任编辑高 峻)

AssessmentonclimaticpotentialproductivityofriceinGuizhouProvince

ZHANG Bo1，2， GU Xiaoping1，*， GU Shuhong1

(1.GuizhouInstituteofMountainousEnvironmentandClimate，Guiyang550002，China；2.GuizhouKeyLaboratoryofMountainousClimateandResources，Guiyang550002，China)

Based on the meteorological data of 81 meteorological stations in Guizhou Province during 1961-2015， the photosynthetic potential productivity， photo-thermal potential productivity， climatic potential productivity and climatic resources utilization of rice were evaluated with successive correction analysis. It was shown that the photosynthetic potential productivity， photo-thermal potential productivity， climatic potential productivity of rice in Guizhou Province exhibited decrease trend， with decrease rates of 484.46， 206.78， 357.38 kg·hm-2·10 a-1， respectively. The spatial distribution of the photosynthetic potential productivity was high in eastern and western region， while low in the central and northern region. While， the spatial distribution of photo-thermal potential productivity and climatic potential productivity showed a decrease trend from southeast to northwest. The temporal variation of rice climate resource utilization showed an increase trend at the rate of 0.017%·a-1， and the average annual climate utilization rate was 9.06%.

rice; climatic potential productivity; climatic resources utilization; change trend; Guizhou Province

张波，谷晓平，古书鸿. 贵州省水稻气候生产潜力估算[J]. 浙江农业学报，2017，29(11)： 1775-1782.

10.3969/j.issn.1004-1524.2017.11.02

2017-04-18

贵州省科技厅项目[黔科合人才(2016)4026号，黔科合院士站(2014)4010号]；贵州省气象局青年基金项目[黔气科合QN(2015)13号]

张波(1985—)，男，山东临沂人，硕士，工程师，主要从事农业气象研究。E-mail: nj0622@126.com

*通信作者，谷晓平，E-mail: 16114331@qq.com

S16

A

1004-1524(2017)11-1775-08