徐阳 孙莉娟 黄进
摘要:利用江苏省52个气象站1961-2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期5-10月的降水分配指数,探讨了降水分配格局的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配呈现出较强的不均匀性,雨量主要集中于50 mm以上日降水事件和夏季的7月,其中北部地区的降水集中性要明显高于南部地区;近50年来单季稻生育期内降水分配格局的不均匀性呈现加剧态势,突出体现在南部地区50 mm以上降水和8月降水对雨量贡献率的显著增加;单季稻产量与降水分配格局存在着一定的相关性,降水集中性越高对产量越不利,降水分配指数中,以50 mm以上降水的雨量贡献率对产量的负效应最为显著,且南部地区的单季稻产量对这一指标的波动更为敏感。
关键词:单季稻;降水分配指数;江苏省
中图分类号:P426.6;S511 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2018)03-0027-05
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.03.007
Abstract: Based on the data of daily precipitation and single-crop rice yield at 52 meteorological stations in Jiangsu province during 1961 to 2012,the precipitation distribution indices during growing periods from May to October were calculated,and the possible relationship between spatio-temporal variability of precipitation distribution pattern and rice yield was explored. The results showed that,the precipitation distribution during growing periods of single-crop rice in Jiangsu had strong ununiformity,precipitation was mainly concentrated in the daily rainfall events with amount above 50 mm and July of summer,and the precipitation concentration in north Jiangsu was higher than that of south Jiangsu. The precipitation distribution during growing periods of single-crop rice in Jiangsu was intensifying in recent 50 years,and contribution of the rainfall events with amount above 50 mm and the precipitation of August in south Jiangsu had significant increasing trends. There was a certain correlation between precipitation distribution pattern and single-crop rice yield,the higher precipitation concentration would bring the less yield. Among the precipitation distribution indices,the negative impacts of the contribution of rainfall events with amount above 50 mm to yield were more obvious,and single-crop rice yield in south Jiangsu was more sensitive to the variability of the precipitation indicator.
Key words: single-crop rice; precipitation distribution indices; Jiangsu province
在全球气候不断变暖和人类城市化进程加剧的大背景下,区域乃至全球范围内水气循环发生变异, 强降水、洪涝、干旱等水文气象极端事件频发,对人类农业生产和社会经濟的发展产生直接或间接的影响[1]。基于此,探讨区域降水要素的变化及对水循环的影响得到了广泛关注。区域的水旱灾害既与降雨量及强度有关,同时也与降水年内分配的不均匀性关系密切[2]。近年来,采用不同定义类型的降水指数探讨特定时段内降水分配格局的时空变化已成为中国气象、水文、农业学者的重要研究方向。
江苏省位于中国洪涝等极端气象灾害多发的长江中下游,是中国水稻主产区之一,全省以种植单季稻为主,产量占全省粮食总产60%左右,约占全国水稻总产的10%,单产则常年稳居全国各主产省份之首[3]。鉴于该省对中国粮食安全保障的重要作用,其单季稻生育期内极端气候事件的演变特征受到了广泛关注,相关研究主要集中在生育期内高温热害和低温冷害的年际变化[4-6],而降水分配格局的时空变异则鲜有报道。因此,本研究重点探讨了江苏省单季稻生育期内降水分配格局的时空演变及对产量的潜在影响,以期为揭示气候变化背景下该地区降水变异特征以及水稻种植的防灾减灾起到重要参考作用。
1 材料与方法
1.1 基本数据
所用气象数据来源于江苏省气象局提供的本省52个气象观测站1961-2012年的逐日降水数据,这52个站点的空间分布具体见图1。为保证日降水数据的科学有效,采用加拿大气象研究中心研发的RClimDex软件对各站点的降水资料进行质量控制和均一性检验,结果表明这52个站点的数据均通过了检验。与此同时,本研究以江苏省农村统计年鉴为依托,收集、筛查、匹配、整理了图1中各站点所在的52个单季稻种植区1961-2012年产量数据。
1.2 降水分配指数的计算
降水贡献率(Contribution for precipitation amount,简称为CP)是衡量降水分配格局的最常用指标,其表示为某一分类情况下的降水量占总降水量的比值[7]。降水分配格局不仅表现在雨量如何分配在不同强度的日降水事件,还体现在雨量如何分配在不同月份[8]。鉴于江苏省单季稻全生育期大致为5-10月这6个月[9],本研究定义了两类降水分配指数(Precipitation distribution index,简称为PDI),一类为日降水分配指数,具体为<10 mm、10~20 mm、20~30 mm、30~40 mm、40~50 mm、>50 mm这6个强度降水事件对生育期总降水量的贡献率,依次记作CP_<10 mm、CP_10~20 mm、CP_20~30 mm、CP_30~40 mm、CP_40~50 mm、CP_>50 mm;另一类为月降水分配指数,具体为5、6、7、8、9、10月这6个月降水对生育期总降水量的贡献率,依次记作CP_May、CP_Jun、CP_Jul、CP_Aug、CP_Sep、CP_Oct。在此基础上,提取计算了各站点生育期内不同类型降水分配指数的逐年序列(1961-2012年),并采用世界气象组织推荐并广泛应用于诊断气温、降水、径流等水文现象的非参数检验法——Mann-Kendall趋势检验(M-K检验)来探求PDI的变化趋势[10]。
1.3 单季稻产量与PDI的相关分析
为了规避非气象因素对产量的影响,仅考虑气象因素与作物产量的相关性,对单季稻产量(y)和某个降水分配指数(x)的逐年序列先进行一阶差分预处理[11],即:△yt=yt-yt-1;△xt=xt-xt-1。式中,△yt为产量差,△xt为PDI差,t为年份。此后,通过计算△yt与不同月份的△xt之间的Person相关系数,进而探讨研究区产量与PDI的可能联系。
2 结果与分析
2.1 降水分配格局的基本特征
各站点单季稻生育期内日、月降水分配指数多年均值的统计结果见图2。由图2可知,就日降水分配而言,不同强度降水事件的雨量贡献率差别较大,对生育期降水量贡献率最大的为50 mm以上的日降水事件,占总降水量的30.1%;就月降水分配而言,不同月份的降水贡献率呈现单峰性分布,对生育期降水量贡献率最大的月份为7月,占总降水量的28.4%。总体而言,江苏省降水分配格局呈现出较强的不均匀性,单季稻生育期内的降雨量多集中于暴雨事件和7月。
由图3a和3b可以发现,江苏省CP_>50 mm和CP_Jul的空间分布特征极为明显,均呈现出由南往北递增的梯度变化。江苏省北部的某些地区CP_>50 mm超了35%,而西北部的CP_Jul大都超过了32%。这表明相对南部地区,北部地区单季稻生育期内的降水集中性更高,旱涝风险更大,这与Wang等[12]利用降水集中性指数(PCI)和降水集中度(PCD)计算的结果相一致。该省特有的地理位置可能是造成降水分配格局南北差异的主要原因。一方面,随着春夏季节过渡,副高逐渐北抬加强与江淮梅雨锋系共同作用,以及东北沿海地区登陆的台风,造成江苏省北部地区暴雨发生几率较高,使得雨量多集中于少数强降水事件[13];另一方面,江苏省南部地区位于北亚热带湿润季风气候区,其雨季较长;而北部地区位于南温带半湿润季风气候区,其雨季较短,这使得江苏省北部降水更集中于某些月份[14]。
2.2 降水分配格局的变化趋势
对52个站点降水分配指数的年际变化序列进行M-K趋势检验分析,具体结果见图4。由图4a可以发现,在超过70%的站点上,CP_<10 mm、CP_10~20 mm、CP_20~30 mm、CP_30~40 mm均呈现减少趋势,而近75%站点的CP_>50 mm呈现出增加趋势。这些结果表明江苏省大部分地区单季稻生育期内的降水越来越集中于少数强降水事件。由图4b可以发现,在超过60%的站点上,CP_Jun、CP_Jul、CP_Aug均呈现增加趋势;反观CP_May、CP_Sep、CP_Oct,其绝大多数站点呈现出减少趋势,特别是所有站点的CP_Sep和CP_Oct均呈现出减少趋势,其中近50%站点的CP_Sep的减少趋势通过了显著性检验。这些结果表明江苏省单季稻生育期内月降水分配格局变化显著,降水越来越集中于夏季的某些月份。
对图4中呈现显著增加趋势的站点进行统计,发现CP_>50 mm和CP_Aug的變化尤为突出。超过20%站点的CP_>50 mm和CP_Aug呈现出显著增加趋势,其中CP_Aug呈现显著增加趋势的站点比例更是达到了38%。图5 给出了江苏省近52年CP_>50 mm和CP_Aug变化趋势的空间分布情形,可以发现这两个指数呈显著增加趋势的站点大都分布在江苏省南部。由此可见,江苏省单季稻生育期内降水分配格局变化明显,尤其是南部地区暴雨事件和8月降水对雨量的贡献率呈现出显著增加的态势,这与东亚夏季风的年际变化以及江苏省的城市化效应关系密切。近30年来,热带中、东太平洋海温的年代际异常导致夏季风减弱、西太平洋副热带高压偏南、偏西,进而使得季风北上受阻,其所携带的大量水气在长江下游特别是淮河以南广大地区稳定滞留和辐合,因而导致南部地区暴雨事件及8月降水增加显著[15]。此外,江苏省南部地区较高的城市化水平诱发了更为强烈的热岛效应、大气污染以及下垫面阻碍效应,使得对流天气更易产生、成雨凝结核较多、降水滞留时间更长,进而导致南部地区降水分配格局的变化更为显著[16]。
2.3 单季稻产量与降水分配指数的相关性分析
在一阶差分预处理的基础上,计算了各站点单季稻产量与降水分配指数的相关系数,用来探求生育期降水分配格局变化对单季稻产量的可能影响。由图6a可以发现,超过60%的站点的CP_<10 mm、CP_10~20 mm、CP_20~30 mm、CP_30~40 mm这4个指数均和单季稻产量呈正相关,近75%站点的CP_>50 mm与单季稻产量呈负相关,这表明生育期内降水集中于少数强降水事件会制约单季稻产量的形成。由图6b可以发现,超过75%站点的CP_May、CP_Jun与单季稻产量呈正相关,而超过65%站点的CP_Jul、CP_Aug与单季稻产量呈负相关。反观CP_Sep和CP_Oct,呈现正负相关性的站点比例差异相对较小。7月和8月是江苏省降水贡献最大的两个月份,图6b的结果表明生育期内降水集中于少数月份会对单季稻产量的形成带来一定的负效应。综合图6a和图6b可以得出,生育期内降水分配呈现较高集中性将不利于江苏省单季稻产量的形成,降水分配指数的年际变化对产量波动有一定指示作用。值得一提的是,诸多不同类型的降水分配指数中,CP_>50 mm对单季稻产量的负效应最为明显,近35%站点的CP_>50 mm与单季稻产量呈现出显著负相关性,而这些站点多数分布在江苏省南部地区(图7)。由此可知,江苏省单季稻产量与CP_>50 mm的相关性有着明显的地域差异,南部地区的单季稻种植对强降水的年际波动更为敏感。基于此,加强对50 mm以上强降水事件的监测预报,不仅有助于评估降水导致的水稻产量损失,还将为研究区水稻雨涝灾害风险区划提供数据支撑。
3 结论
52个站点降水分配指数多年均值的统计结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配格局呈现出较强的集中性,其中50 mm以上日降水事件和7月降水对总雨量贡献最高。各站点50 mm以上降水和7月降水对生育期总降水量的贡献率均呈现出明显的空间梯度变化,其中江苏省北部地区的降水分配更不均匀,降水集中性更高。
52个站点降水分配指数的M-K检验结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配格局变化明显,降水越来越集中于少数强降水事件和夏季某些月份。诸多降水指数中,50 mm以上降水和8月降水对生育期总降水量的贡献率的增加趋势最为显著,这两个指数变化趋势的空间分布图表明江苏省南部降水分配格局的变化更为强烈。
各站点单季稻产量与生育期内降水分配指数的相关性分析表明,降水分配格局的时空变化对产量有着一定的影响。总体而言,生育期内降水越集中于少数降水事件和某些月份,则对单季稻产量越为不利。诸多降水指数中,CP_>50 mm的负效应尤为突出,应作为指示单季稻产量波动的关键指标加以重视。产量与CP_>50 mm相关性的空间分布表明,江苏省南部地区的單季稻种植对强降水事件的负效应更为敏感。
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