黑龙江省热量资源变化及其对作物生产的影响*

杜春英, 宫丽娟**, 张志国, 赵慧颖, 吴 双, 田宝星, 赵 放



黑龙江省热量资源变化及其对作物生产的影响*

杜春英1,2, 宫丽娟1,2**, 张志国1,2, 赵慧颖1,2, 吴 双1,2, 田宝星1,2, 赵 放3

(1. 黑龙江省气象科学研究所 哈尔滨 150030; 2. 中国气象局东北地区生态气象创新开放实验室 哈尔滨 150030; 3. 宁夏大学农学院 银川 750021)

气候变暖背景下, 热量资源变化势必对寒地农作物生产环境、生长发育及种植制度产生重要影响。本文利用黑龙江省1971—2014年67个观测站逐日气象资料, 计算了≥10 ℃活动积温和≥0 ℃活动积温(以下简称积温）及无霜期等农业热量指标, 采用线性倾向率、累计距平、M-K检验和经验正交函数(EOF)方法等统计方法, 分析了热量资源变化特征及突变特征, 以及对农业生产的可能影响。结果表明:≥10 ℃积温和≥0 ℃积温分别以86.7 ℃×d×(10a)-1和80.5 ℃×d×(10a)-1的速率显著增加, 无霜期呈延长趋势[倾向率为3.8 d∙(10a)-1]; ≥10 ℃积温和无霜期在1993年发生突变, 突变后二者初日提前, 终日延后。≥10 ℃积温和≥0 ℃积温的增加幅度西部大于东部, 无霜期延长幅度中西部大于东北部, 农业热量资源变化幅度大的地区亦是热量敏感区域。热量资源增加对农业的影响, 表现在农作物适宜生育期延长; 适宜水稻和玉米种植的区域向北、向西扩张, 大豆种植重心北移; 原适宜种植极早熟、早熟品种的区域逐步被中熟、中晚熟品种替换。热量增加使水稻、玉米和大豆三大作物产量的进一步提高成为可能。

气候变化; 积温; 无霜期; 热量资源; 作物种植带; 作物生育期; 作物产量; 黑龙江

IPCC第5次评估报告[1]指出, 过去百年间(1880—2012年), 全球平均温度已升高0.85 ℃(0.65~1.06 ℃); 1983—2012年间, 地表温度的倾向率比1850年以来的任何时期都高, 与过去1 400年相比, 这可能是北半球气温最高的30年。研究表明, 中国的气候变暖与全球变暖同步, 但平均增温速率明显高于同期的全球或北半球[2-4], 进入20世纪90年代后东北地区增温尤其显著, 中国东北地区是全国气温升高幅度最明显的地区之一[5-7]。气候变化将改变农业热量资源, 这将对作物生产产生重要的影响, 尤其是改变农作物品种结构、生长发育及产量和种植制度等[8-11]。IPCC报告认为, 气候变暖可能有利于作物增产, 尤其是中高纬度地区。在气候比较凉爽的东北地区, 水稻()和玉米()产量表现为增加的趋势[12-13]; 一定程度的增温利于大豆()增产[14], 李秀芬等[15]研究表明, 气候变暖使位于我国最北端的黑龙江省玉米单产增加, 热量资源的增加对其单产贡献率达10%以上。对中国过去50年种植制度的研究表明, 热量资源的变化使农作物的种植界限发生变化, 双季稻种植北界北移[16], 冬小麦潜在光温适宜区界限北移西扩[17]; 东北地区春玉米种植北界向北向西移动[18]。因此, 研究气候变暖背景下热量资源对作物生长发育、产量形成以及种植制度的影响具有重要意义。

黑龙江省位于中国最北端, 在气候变化的背景下, 变暖趋势更为显著[19]。近年来针对黑龙江省气候资源有较多研究, 但主要针对全省范围气候资源或气候资源对单一作物生产影响[13-15], 而对气候资源尤其是热量资源变化及其对黑龙江省三大作物(水稻、玉米、大豆)影响的研究较少。本研究利用黑龙江省67个气象站1971—2014年的气象观测资料和对应的产量资料, 对决定黑龙江省作物种植的主要热量指标(积温和无霜期)的时空变化及其突变特征进行分析, 并以突变点为分界点, 比较突变前后热量资源的变化, 以及热量资源变化可能导致的三大作物种植带和生长发育期、产量等的变化, 旨为黑龙江省进一步合理调整农作物种植结构提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料来源

本文所用气象资料来源于黑龙江省气象局整编资料, 1971—2014年83个基本气象站的资料, 剔除资料不完整的台站, 实际使用67个台站的气温资料。由于黑龙江省部分站点是在20世纪70年代以后建立, 在计算积温时, 使用1971—2014年的资料, 70年代后对个别存在缺测的样本进行了线性内插。三大作物(水稻、玉米、大豆)发育期资料为逐年发育期日期, 来自农业气象观测站(水稻15个, 玉米30个, 大豆28个); 各县(市)三大作物产量资料来自黑龙江省统计局, 包括各作物单产、总产和种植面积资料。

1.2 试验方法

采用5日滑动平均法[20]判定日平均气温稳定通过10 ℃和0 ℃日期, 初日和终日间的温度累积为≥10 ℃和≥0 ℃积温(℃∙d)。从一年中稳定通过10 ℃(或0 ℃)的温度序列最长一段中, 选取第一个日期序列作为初日, 选取最后一个日期序列作为终日。春季地面最低温度最后一次≤0 ℃的次日到秋季第一次地面最低温度≤0 ℃的前一日之间的天数即为无霜期。

1.3 变化趋势和突变分析

利用倾向率对≥10 ℃、≥0 ℃积温和无霜期等进行分析。利用最小二乘法拟合一元线性方程, 分析气候数据的变化趋势, 表达式如下:

=+(=1, 2, 3, …,) (1)

式中:、为回归系数, 把´10称作该气象要素的倾向率, 其单位为℃∙d·(10a)-1或d·(10a)-1[20];为气象要素;表示时间(a)。

采用累积距平曲线法、Mann-Kendall法(简称M-K法)进行热量的突变分析, 采用EOF(经验正交函数分解)[21]分析热量资源的空间敏感性。对线性变化趋势的显著性进行检验, 若通过≤0.05水平检验时为显著,≤0.01水平检验时为极显著, 否则为不显著。M-K突变检验中, 在正序列曲线超过临界值信度线(=0.05显著性水平临界值)的前提下, 若正序列和反序列2个统计序列仅有一个交叉点, 且位于信度线之间, 则表明该交叉点为突变点, 且统计上显著。

作物实际单产主要由趋势产量、气象产量和随机误差3部分组成, 即=t+w+, 其中为实际单产(kg·hm-2);t为趋势产量(kg·hm-2), 主要由高产品种推广使用、农业耕作技术进步、化肥农药投入等的影响;w是气象产量(kg·hm-2), 是受气候变化影响的波动产量分量;是一些随机因素影响的产量分量, 可以忽略[21]。采用滑动平均法得到趋势产量, 从实际单产中扣除趋势产量, 即为气象产量。

1.4 主要作物热量指标

根据相关文献[22-24], 并结合黑龙江实际, 以≥10 ℃积温指标分析气候变化对作物种植带的影响(表1)。根据突变点将各指标分别划分为前后两个时段, 根据前后时段的变化分析农业资源变化的影响。农业上确定三大作物(水稻、玉米、大豆)能否种植至少保证80%以上年份有比较可靠收成, 本文所用指标也采用80%保证率下的值。

表1 黑龙江省三大作物不同熟型≥10 ℃积温指标

2 结果与分析

2.1 黑龙江省农业热量资源的时间变化

从黑龙江省农业热量资源的时间变化趋势来看(图1), ≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期的倾向率分别位86.7 ℃∙d∙(10a)-1、80.5 ℃∙d∙(10a)-1和3.8 d∙(10a)-1, 3个农业热量指标的倾向率均为正值, 即3个农业热量指标均表示为增加(延长)趋势, 且3个热量指标的增加趋势均通过了=0.001的显著性检验。

≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期的累积距平曲线在1971—1990年间呈现明显下降趋势, 之后则为上升趋势, 即3个指标的累积距平曲线均为先下降后上升, 拐点出现在1993年附近。利用M-K方法进一步确认突变点, 图中直线为=0.05显著性水平临界值。在信度范围, ≥10 ℃积温的两统计量相交于1993年, 说明≥10 ℃积温在1993年发生了突变, 具体表现为积温的迅速增加。≥0 ℃积温的两统计量相交于1992年, 但是交点超出信度范围, 没有通过=0.05的显著性检验。无霜期的两统计曲线在1991—1993年相交, 即在无霜期在1991—1993年间发生突变。综合累积距平曲线和M-K检验, ≥10 ℃积温和无霜期的突变点均在1993年, 突变后的 ≥10 ℃积温平均比突变前提高了226.1 ℃∙d, 无霜期平均延长了9.2 d。≥0 ℃积温在1993年附近积温出现了增加趋势, 但是突变点不明显, 为了与其他2个热量指标统一, 仍将1993年作为划分其变化的时间点, 1994—2014年≥0 ℃积温比1971—1993年间平均增加了198.3 ℃∙d。

图1 黑龙江省1971—2014年农业热量资源的时间变化(左)及M-K检验(右)

左图中ME为气象要素变化曲线, AA为气象要素的累积距平, 方程为气象要素变化趋势。右图中, UF为正序列, UB为反序列, LA为临界值。In the left figures, ME curves show changes of meteorological elements, AA curves show accumulated anomaly of meteorological elements, equations denote the variation trends of meteorological elements. In the right figures, UF means normal sequence, UB means inverse sequence, and LA means critical value.

表2是黑龙江省不同界限温度的初日、终日日序及无霜期的变化趋势, 表中日数代表稳定通过10 ℃或0 ℃的持续天数。从表中可以看出, ≥10 ℃初日和稳定通过10 ℃日数变化明显, 倾向率分别为-2.1 d∙(10a)-1和3.1 d∙(10a)-1, 且分别通过了=0.01的显著性检验。≥0 ℃终日和稳定通过0 ℃日数变化明显, 且通过了=0.01的显著性检验, 其气候倾向率分别为2.4 d∙(10a)-1和3.6 d·(10a)-1。2011—2014年比1971—1980年初日平均提前6.1 d, 终日延后3.1 d, 持续日数增加9.2 d。无霜期初日显著提前, 21世纪以来平均比20世纪70年代提前了13.0 d, 无霜期延长, 平均每10年延长3.8 d。≥10 ℃、≥0 ℃和无霜期初日变化趋势均为负(提前), 终日为正(延后), 平均气温稳定通过10 ℃或0 ℃日数与无霜期变化趋势均为正, 在变化趋势上, ≥10 ℃初日提前的天数比终日延后的天数多。

2.2 黑龙江省农业热量资源的空间变化

黑龙江省农业热量资源具有区域性特征(图2), 具体来看, 研究期间≥10 ℃积温的倾向率为-10.7~ 145.1 ℃∙d∙(10a)-1, 除大兴安岭西部外, 全省大部≥10 ℃积温倾向率为正, 表明积温呈增加趋势。低值区[<90 ℃∙d∙(10a)-1]主要分布在黑龙江省的中东部, 高值区[≥90 ℃∙d∙(10a)-1]集中在黑河、松嫩平原、三江平原东北部和牡丹江中部。除漠河外, 其他站点均通过了=0.01及以上的显著性检验。≥0 ℃积温的气候倾向率在14.1~127.0 ℃∙d∙(10a)-1, 黑河、松嫩平原部分区域及牡丹江中部穆棱的倾向率≥90 ℃∙d∙(10a)-1, 其他大部区域的倾向率在90 ℃∙d∙(10a)-1以下, 与≥10 ℃积温倾向率分布相同, 且大部站点通过了≤0.01的显著性检验。除漠河外, 全省大部区域的无霜期均有一致延长的趋势, 而且中西大部区域的延长趋势在3 d∙(10a)-1以上, 以黑河中部、松嫩平原部分县市、五营和牡丹江东部延长最明显, 局部可达6 d∙(10a)-1以上, 80.6%的站点通过了=0.05及以上的显著性检验。

表2 黑龙江省1971—2014年≥10 ℃、≥0 ℃和无霜期的初终日、持续日数的倾向率

*:通过=0.05水平的显著性检验, **: 通过=0.01水平的显著性检验。* indicates significance at= 0.05 level. ** indicates significance at= 0.01 level.

图2 1971—2014年黑龙江省农业热量指标倾向率的空间分布[a和b为≥10 ℃积温和≥0 ℃积温的倾向率, ℃∙d∙(10a)-1; c为无霜期的倾向率, d∙(10a)-1]

2.3 黑龙江省农业热量资源的变率分布结构

对积温变量等进行EOF分解, 通过显著性检验的前几个特征向量能够最大限度地表征黑龙江省该变量场的变率分布结构[21]。图3是黑龙江省≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期第1特征向量场的空间分布。≥10 ℃积温和≥0 ℃积温的第1特征向量方差贡献率分别高达76.3%和88.3%, 占绝对支配位置, 变率分布结构明显(图3a, 3b), 主要表现在黑龙江省积温为一致的增加或减少趋势, 且二者空间结构相似, 各地的变化情况表现为: 等值线在0.12以下的地区主要集中在以山地或丘陵为主的大兴安岭、黑河西部, 伊春, 三江平原中北部, 牡丹江西南部; 黑河中南部、西部松嫩平原、三江平原西南部载荷值在0.12以上, 载荷大区分布在松嫩平原南部, 说明这些地区积温变率大, 亦是积温变化的敏感区; 不同的是, ≥10 ℃积温在三江平原东北部载荷在0.12以上。由于≥10 ℃积温和≥0 ℃积温第1特征向量对应的时间系数均为正值, 所以二者的第1特征向量表示了该时段内积温增加的一致性。无霜期EOF展开后收敛速度没有积温快, 仅第1个特征向量的方差贡献率超过10.0%, 达到45.6%, 所以无霜期第1特征向量场可以表征其主要变率分布结构。从图3c中可见, 除大兴安岭西部外, 全省大部区域无霜期为一致的减少或增加趋势, 各地变率程度有所不同, 黑河中南部、松嫩平原大部、牡丹江东部和鸡西西部等值线在-0.12以下, 其中孙吴、大庆北部、绥化中部、哈尔滨中部和牡丹江东部, 载荷值在-0.14以下。由于无霜期第1特征向量对应的时间系数均为负值, 表示了除大兴安岭西部外, 全省大部地区无霜期延长的一致性。

对比图2, 热量指标空间变率的高载荷区与其倾向率的高值区域部分重叠, 中西部的≥10 ℃积温空间变率≥0.12区域与其倾向率的高值区域, ≥0 ℃积温和无霜期空间变率≥0.13区域与其倾向率的高值区重叠, 即在该区域热量指标增加趋势明显, 且属于变化的敏感区域。

图3 1971—2014年黑龙江省农业热量指标EOF展开的第1特征向量场(a: ≥10 ℃积温; b: ≥0 ℃积温; c: 无霜期)

3 黑龙江省热量资源变化的影响

热量资源变化对黑龙江省三大作物(水稻、玉米和大豆)的生长发育、种植面积、品种熟型和产量等均有比较明显的影响, 而且不同作物不同区域对热量资源变化的响应特征不同。

3.1 对农作物生育期的影响

黑龙江省积温增加, 无霜期延长, 农作物播种期提前、收获期推后, 作物适宜生育期延长。相较于积温突变前(1971—1993年), 1994—2014年全省水稻播种期平均提前10.1 d, 移栽期提前6.3 d, 全生育期延长了13.4 d, 除乳熟期和成熟期分别推后2.7 d和3.2 d外, 其他各生育期提前。黑龙江省玉米出苗期有提前趋势[倾向率为0.7 d∙(10a)-1], 乳熟期和成熟期有显著推后的趋势, 全生育期显著延长2.3 d∙(10a)-1。温度升高加快了大豆生育进程, 表现为除结荚和鼓粒期外, 其他生育期均提前, 全生育期呈缩短趋势。对黑龙江省三大作物的生育期日数与≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期进行了一元线性回归分析(表3)发现, ≥10 ℃积温每增加100 ℃∙d, 水稻生育期日数增加2.4d, 玉米增加0.2 d, 而大豆生育期日数缩短0.7 d; ≥0 ℃积温每增加100 ℃∙d, 水稻生育期日数增加4.2 d, 玉米增加0.9 d, 大豆生育期缩短0.3 d; 无霜期每增加10 d, 水稻生育期日数增加4.5 d, 玉米增加1.1 d, 大豆缩短0.1 d。可见, 一年内积温和无霜期对三大作物正常成熟具有重要的作用, 在一定范围内, 积温增加, 无霜期延长, 水稻和玉米成熟期延后, 生育期日数增加, 大豆成熟期提前, 生育期日数缩短。

表3 1971—2014年黑龙江省≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期与作物生育期日数的回归系数

*: 通过=0.05水平的显著性检验, **: 通过=0.01水平的显著性检验。* indicates significance at= 0.05 level. ** indicates significance at= 0.01 level.

3.2 对农作物品种熟性布局的影响

本文以≥10 ℃积温作为判定作物不同熟性品种的积温标准, 详见表1, 分别绘制突变前后三大作物种植北界分布图(图4)。从图中可以看出, 突变前(1971—1993年)黑龙江省大兴安岭、黑河、伊春、松嫩平原北部、三江平原北部及牡丹江北部等地适宜种植水稻极早熟至早熟品种; 突变后(1994—2014年)早熟品种种植北界线(2 200 ℃∙d)则明显北移, 最北到达黑河的西部, 北移约1.0°, 大兴安岭、黑河、伊春大部、绥化北部和牡丹江局部地区成为该熟型主要种植区。水稻中熟和中晚熟品种在积温突变前适宜种植在松嫩平原南部、三江平原大部和牡丹江南部地区, 突变后适宜种植区域显著增多, 松嫩平原北部、三江平原和牡丹江大部地区连成一片, 都达到“中熟+中晚熟”的搭配标准, 松嫩平原向北扩伸了0.9°, 三江平原向东延伸了1.0°。积温2 800(℃∙d)是晚熟品种的种植积温需求, 由于该品种对积温要求较高, 1971—1993年在黑龙江省境内几乎不能种植该品种; 1994—2014年在松嫩平原南部、三江平原中部及牡丹江南部有零星积温条件较好的地区可以种植。

图5是玉米不同熟性品种种植北界的变化。从图中可见, 1993年突变后各熟性品种种植北界北移。突变前早熟品种主要集中在松嫩平原北部、三江平原北部、牡丹江北部等区域, 突变后种植北界由德都-伊春-逊克北扩至大兴安岭南部, 该熟型的适宜种植区域北移, 分布在黑河、伊春大部和绥化北部; 中熟品种的适宜种植区由突变前的松嫩平原南部、三江平原大部和牡丹江南部北移至松嫩平原北部、三江平原大部、牡丹江大部, 西部松嫩平原种植北界向北移约0.9°, 东部三江平原向西扩0.8°; 晚熟品种由松嫩平原西南部局地北移至松嫩平原南部、三江平原中部和牡丹江南部, 种植区明显扩大, 西部种植北界北移0.5°。

图6是黑龙江省大豆种植带分布。从图中可以看出, 早熟品种由突变前的黑河、伊春大部和绥化东北部区域北移缩小至大兴安岭东部; 而原突变前集中适宜种植早熟品种的黑河、伊春和绥化地区被中熟品种取代, 突变后中熟品种的种植北界北移至大兴安岭-黑河沿线; 突变前松嫩平原南部、三江平原、牡丹江地区以“晚熟+极晚熟”种植模式为主, 突变后晚熟品种种植带北移缩小, 松嫩平原、三江平原和牡丹江大部地区适宜种植极晚熟品种, 且相比于突变前适宜种植面积大幅增加, 西部松嫩平原极晚熟品种的种植北界北移至48.5°N附近, 三江平原东扩至129.4°E附近。

图4 1971—1993年(a)和1994—2014年(b)黑龙江省不同熟型水稻品种种植带分布

图5 1971—1993年(a)和1994—2014年(b)黑龙江省不同熟型玉米品种种植带分布

图6 1971—1993年(a)和1994—2014年(b)黑龙江省不同熟型大豆品种种植带分布

3.3 对农作物产量的影响

农业热量增加会导致农作物产量和播种面积等方面的改变[12,25-26]。例如, 黑龙江省水稻单产变化范围为1 245.0~7 361 kg·hm-2, 平均每年增加113.2 kg·hm-2, 21世纪初的14年明显高于20世纪70年代; 近44年来玉米单产为2 138.0~6 146.0 kg·hm-2, 20世纪90年代中后期产量有所下降, 但2004年后又开始上升, 平均每年增加73.8 kg·hm-2; 大豆单产为901.8~2 308.8 kg·hm-2, 波动中呈增加趋势, 平均每年增加21.2 kg·hm-2, 整体增幅不如水稻和玉米。

热量资源是影响三大作物单产的关键因素, 不同作物对热量的要求不同。采用线性逐步回归方法分析研究区域农作物产量与本文中的3个热量因子及其距平关系, 发现黑龙江省农作物单产仅与≥0 ℃积温或≥0 ℃距平具有显著的相关关系。如表4所示, ≥0 ℃积温每增加100 ℃, 水稻增产62.0 kg·hm-2, 平均每公顷增产5.3%; 玉米增产31.2 kg·hm-2, 平均每公顷增产3.0%; 大豆产量增加14.2 kg·hm-2, 平均每公顷增产近0.8%。除国家需求量增加、东北畜牧业发展、大量引入良种等关系外, 受气候变暖、积温带北移、农作物适宜种植区域北移东扩(如3.2节所示)的影响, 水稻、玉米播种面积在波动中呈持续增加趋势, 2014年水稻种植面积是1971年的25倍; 玉米播种面积增加了256.1%; 大豆播种重心北移, 播种面积虽在2009年后有所减少, 但整体呈增加趋势, 44年间种植面积增加123.4%。近44年间黑龙江三大作物在单产增加和种植面积扩大的基础上, 总产量大幅度提高。

表4 1971—1993年黑龙江省农作物产量及≥0 ℃积温对增产的贡献

4 讨论与结论

气候变化背景下1971—2014年黑龙江省热量资源变化明显。≥10 ℃积温和≥0 ℃积温增加, 无霜期延长, 1993年是该区域热量变化的一个转折点, ≥10 ℃积温突变后的平均值比突变前提高226.1 ℃∙d, 无霜期延长9.2 d。日平均气温稳定通过10 ℃或0 ℃初日提前, 终日延后。空间变化上表现为除大兴安岭地区外的大部农区≥10 ℃积温、≥0 ℃积温和无霜期的倾向率均为正, 即大部地区积温增加, 无霜期延长, 同时黑河、松嫩平原、三江平原和牡丹江等区域既是热量资源增加明显的区域, 又是热量变化敏感区域。热量资源增加, 水稻和玉米可以提前满足积温需求, 从而导致物候期提前, 成熟期推后, 生育期日数延长。大豆营养生长缩短, 成熟期相应提前。热量资源的增加, 使水稻和玉米两种喜温作物的种植面积扩大, 全省除山区和部分丘陵外均有水稻、玉米的种植, 对热量要求较高的晚熟品种种植北界向北、向西推移; 大豆的种植范围重心逐渐北移。

在气候变化的背景下, 黑龙江省气候变暖已成为不争的事实, 但是气候变暖也可能引发极端性天气气候事件, 干旱、洪涝、高温和低温冷害等农业气象灾害的发生频率增大[16], 农业生产面临的气象灾害风险将提高[27-29], 粮食生产的不确定性依然存在。尽管气候变暖在一定程度上对粮食产量的提高有促进作用, 高纬度地区越往北其产量变化越大, 且增产效果越明显[12]。但是气候变暖缩短了玉米、水稻、大豆生长周期, 且灌浆速率加快, 光合作用时间减少, 随着CO2升高, 作物光合速率和蒸腾速率上升, 呼吸作用和气孔导度下降, 产量有所提高, 品质将会降低[30-31], 高纬度地区作物生物量的成熟度和品质更难保证。因此, 气候变暖对粮食产量、品质的影响机制及生理过程还有待进一步深入分析。

气候变暖给农业生产结构调整带来了很大的可能, 但是能否达到人们最大的期望, 亦存在极大的不确定性。表面上看热量资源增加使得作物生长季延长, 对三大作物产量形成、品种熟型更换产生了正面影响, 理论上松嫩平原和三江平原适宜“晚熟+极晚熟”的种植模式。同时, 黑河、松嫩平原和三江平原可由气候突变前的种植“早熟+中熟”品种替换为“晚熟+极晚熟”品种。但是热量资源的有效利用率也存在未知, 对作物生长而言, 气候变暖主要表现春季(作物播种期)与秋季(作物成熟期)热量增加, 而夏季(作物生长关键期)热量增加不明显[5,7], 也就是说气候变暖热量增加的季节分配与作物各个生长期对热量的需求产生了错位。因此, 在调整黑龙江省农作物布局时, 不仅应充分考虑农业热量资源增加带来优势, 而且兼顾水分和日照的重要作用以及光、温、水农业气候资源的配置, 甚至仍需与经济效益、社会效益等诸多因素结合考虑[16], 才能确保粮食生产安全。

本文重点分析了气候变暖对寒地农业生产的可能影响, 仅仅考虑了热量资源的限制, 而没有考虑水分资源及其他气象因子的限制, 同时未能考虑品种熟性及搭配、经济社会、政策等诸多因素的影响, 结论也缺乏试验验证。虽然为黑龙江省农业结构调整和优化提供了前提和参考依据, 但气候变暖带来的种植制度的可能变化能否成为现实, 还需要更精细的数据和严谨的试验验证以及进一步的深入研究。

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Characteristics and effects on crop production of heat resources changes in Heilongjiang Province*

DU Chunying1,2, GONG Lijuan1,2**, ZHANG Zhiguo1,2, ZHAO Huiying1,2, WU Shuang1,2, TIAN Baoxing1,2, ZHAO Fang3

(1. Heilongjiang Province Institute of Meteorological Science, Harbin 150030, China; 2. Innovation and Opening Laboratory of Regional Eco-Meteorology in Northeast, China Meteorological Administration, Harbin 150030, China; 3. School of Agriculture, Ningxia University, Yinchuan 750021, China)

Under the global warming background, heat resources variation has significant impact on production environment, growth and development, cropping system and cultivation zone of corps in the clod region. To explore variations in cultivation zones, growing seasons and yields of major crops (rice, maize and soybean) under climate change of Heilongjiang Province, China, we analyzed the characteristics of tempo-spatial changes and abrupt changes by using accumulated anomaly method, Mann-Kendall trends test and Empirical Orthogonal Function (EOF) of heat resources indices, including accumulated temperature above 10 ℃ and 0 ℃ and frost-free periods in 67 meteorological stations from 1971 to 2014 in Heilongjiang Province. We also calculated regression coefficients between heat resources indices and development stages of crops to investigate the influence of heat resources change on crop development. The differences in crop cultivate zones and yields between before and after abrupt change year were also discussed according to accumulated temperature above 10 ℃ and actual and meteorological yields. The results showed that the accumulated temperatures above 10 ℃ and 0 ℃ increased significantly at rates of 86.7 ℃∙d∙(10a)-1and 80.5 ℃∙d∙(10a)-1, respectively, from 1971 to 2014. The annual frost-free period increased at a rate of 3.8d∙(10a)-1. There were abrupt changes in the accumulated temperatures above 10 ℃ and the annual average frost-free period in 1993. The accumulated temperature above 10 ℃ increased 226.1 ℃∙d averagely, and the frost-free period prolonged 9.2 d averagely after the abrupt change year. The abrupt change promoted the initial dates and postponed the ending dates of the temperatures above 10 ℃, 0 ℃ and the frost-free period. From 1971 to 2014, the increasing rates of accumulated temperatures above 10 ℃ and 0 ℃ were greater in the west than in the east. The annual frost-free period was longer in mid-west than in northeast. The area with greater change of heat resource was also sensitive area of agricultural heat resources change. With the increase of heat resources, the suitable growth period of crops prolonged. The planting areas of rice, maize northward and westward expended. The center of soybean cultivation area northward moved. The planting areas with original especial-early-maturing and early-maturing crops varieties became the areas suitable for middle-maturing and middle-late-maturing varieties of crops. In general, the increased heat resources provided more yield increasing potential of rice, maize and soybean in Heilongjiang Province.

Climate change; Accumulated temperature; Frost-free period; Heat resources; Crop cultivation zone; Crop growth season; Grain yield; Heilongjiang Province

, E-mail: footprint05@126.com

Jul. 24, 2017;

Oct. 8, 2017

10.13930/j.cnki.cjea.170621

P467

A

1671-3990(2018)02-0242-11

宫丽娟, 主要研究方向为气候变化对农业生态影响及评价。E-mail: footprint05@126.com 杜春英, 主要研究方向为应用气象。E-mail:duchunying880@sohu.com

2017-07-24

2017-10-08

* This study was financially supported by the Scientific Research Project of Heilongjiang Meteorological Bureau (HQ2016014, HQZD2017006), the Climate Change Special Fund of China Meteorological Administration (CCSF201606), and the Development of Core Business Fund of China Meteorological Administration (CMAHX20160205).

* 黑龙江省气象局科研项目(HQ2016014, HQZD2017006)、中国气象局气候变化专项(CCSF201606)和中国气象局核心业务发展专项 (CMAHX20160205)资助