黄淮冬麦区晚霜冻易发时段冠层内最低气温分布及估算*

刘红杰，倪永静，任德超，杜克明，葛 君，朱培培，赵敬领，武永峰**，胡 新**



黄淮冬麦区晚霜冻易发时段冠层内最低气温分布及估算*

刘红杰1，倪永静1，任德超1，杜克明2，葛 君1，朱培培1，赵敬领1，武永峰2**，胡 新1**

（1．河南省商丘市农林科学院小麦研究所，商丘 476000；2．中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部农业环境重点实验室，北京 100081）

利用2016年和2017年3月中旬−4月下旬两次典型低温过程中，冬小麦田间不同高度逐小时气象观测数据，分析晚霜冻易发时段冬小麦冠层内最低气温出现高度及其变化规律，构建基于150cm高度处气象因子和地表0cm温度的冠层内最低气温估算模型。结果表明：（1）与150cm高度相比，两次典型低温过程中0℃以下气温在冠层高度附近出现时间更早，持续时间更长且温度更低；（2）最低气温总是出现在4/5冠层高度附近，并在2：00−6：00时段，尤以5：00左右发生频率最高；（3）冠层内最低气温与150cm高度处相对湿度、风速的相关性通过了0.01水平的显著性检验，与不同高度气温、不同土壤深度地温的相关性也通过了0.001水平的显著性检验，与地温的相关性随着土壤深度的增加而逐渐降低；（4）冠层内最低气温与150cm高度处气温、风速、相对湿度，以及0cm地温的偏相关系数大小排序表现为，气温＞风速＞地温＞相对湿度；利用以上因子构建基于多元线性回归函数的冠层内最低气温估测模型，其估测值与实测值拟合结果的决定系数达到0.967，均方根误差为0.915。说明基于气象台站常规观测数据构建冠层内最低气温估测模型具备一定可行性，可为冬小麦晚霜冻害的监测预报提供数据支持。

黄淮冬麦区；冬小麦；晚霜冻害；冠层内最低气温

黄海冬麦区是中国最大的小麦产区，在国家粮食安全战略中占有极其重要的位置。近年来，随着全球气候变暖[1−3]，冬小麦返青−拔节阶段的发育时期提前[4−6]，春季冷空气入侵时，极易导致晚霜冻害发生[7−9]，因而预测预报晚霜冻害变得尤为重要。

晚霜冻害是指小麦拔节后小麦长势较旺，抗寒力减弱，在遇冷空气侵袭时植株温度骤降到0℃以下，而导致植株组织内水分结冰造成的突发性伤害[10−11]。目前常用气温、草面温度和叶温作为研究晚霜冻害的监测指标。草面温度和叶温因数据获取繁琐复杂在生产中无法得到广泛应用[12−13]。气象站气温数据获取较为简单方便，因此日最低气温被较多学者用于晚霜冻害监测指标[14−15]。夏权等[16]以日最低气温为因子建立的霜冻害强度指标，被用于霜冻害的风险评估。李时睿等[17]建立了基于地理信息的日最低气温空间推算模型，采取日最低气温作为茶叶霜冻害预警指标。钟秀丽等[18]认为最低气温≥0℃发生霜冻害的情况较小，最低气温<−1.4℃的霜冻幼穗受害的可能性较大，可把<0℃和−1.4℃作为霜冻害和重霜害的农业气候指标，并以此建立了霜冻害的农业气候区划，为各区采取适用的防御措施提供依据[19]。张雪芬等[20]以最低气温和小麦发育期为因素，提出了晚霜冻害指数构建方法，深入解析黄淮区冬小麦晚霜冻害发生规律，为制定减灾政策和措施提供科学依据。许莹等[21]认为最低气温指标基本能反映出冬小麦不同品种春霜冻害的发生规律，可在霜冻害监测预警中进行广泛应用。相对于气象站观测的大气温度，冠层内的气温更接近于小麦幼穗受低温胁迫的温度。但关于冠层内最低气温估算以及冻害预测预报等方面的研究较少[22]。为探究冠层内最低气温的变化规律，探寻冠层内最低气温与其它气象因子的定量关系，本研究利用2016−2017年田间实测气象数据，并结合田间考查试验，研究了晚霜冻害易发时段作物冠层内最低气温出现高度及其变化规律，深入分析冠层内最低气温与地面150cm高度气象因子及地温的关系，并构建冠层内最低气温的估测模型，以期为冬小麦晚霜冻害的发生及监测预报研究提供技术支持。

1 材料与方法

1.1 试验设计

商丘地处黄淮海冬麦区腹地，年平均气温14℃，年日照时数2200h，年降水量650mm，年均无霜期211d。试验田位于商丘市农林科学院双八镇试验基地（34°53′N，115°72′E），土壤类型为潮土，土壤肥力中上等，土层深厚。试验于2016、2017年3月中旬−4月下旬（冬小麦拔节孕穗期）进行，两年播种日期分别为2015年10月15日和2016年10月14日，试验田种植品种为豫麦18。在试验田选取3个4m2的样区，样区间相隔5～8m。样区内要求冬小麦长势均匀一致无缺苗断垄。微型气象站数据采集设备在样区内负责气象数据定位观测，数据传输设备设在样区外，负责气象数据的记录和传输。微型气象站设备均购于北京某公司。土壤温度传感器型号为JWB/ H2e29/A，精度为±0.5%。空气温湿度传感器型号为JWSKE-6ACXX，精度为±3%。风速传感器型号为FS- A1-30，精度为0.1m·s−1。传感器设置为：（1）小麦作物层内气象要素。在麦田地表上方5、10、20、30、40、50、60、70、80cm高度分别设置传感器记录每小时的气温和相对湿度，每个传感器设有避光罩；（2）150cm高度处气象要素。在麦田地表上方150cm高度设置传感器记录每小时气温、相对湿度、风速，气温和风速传感器放置在小型百叶窗内；（3）土壤温度。从土壤表层往下0、5、10、20、30、40cm深度设置传感器以记录每小时土壤温度；（4）小麦植株冠层高度：每年3月中旬−4月下旬，采用精度为1cm最大刻度为1m的直尺，在样区内选取20株小麦植株，测量从麦田地表到小麦自然状态最高点的高度，其平均值为样区冠层高度，观测周期为4d。

1.2 统计分析

1.2.1 统计分析方法

基于2016、2017年晚霜冻害常发时段3月中旬−4月下旬的气象观测数据，将每日气温、相对湿度、地温、风速作为气象因子，通过Excel 2010、SPSS 23、Origin 2017分析软件，绘制二维折线图，进行相关、偏相关分析，利用多元线性回归建模。

1.2.2 模型验证和敏感性分析

以晚霜冻害常发时段每日冠层内最低气温为参照，并与模型计算的冠层内最低气温进行比较，以检验模型的模拟效果。使用均方根误差（RMSE，℃）、标准均方根误差（nRMSE）评价模拟效果。

式中，i=1，2，…，n，yi为实测值，xi为估测值，n为样本数。

nRMSE=RMSE/`y×100 （2）

式中，`y为实测值平均数。由式（2）可见，nRMSE无量纲，可以用于不同变量之间的比较。一般认为，nRMSE＜10%为无差异，10%≤nRMSE＜20%为较小差异，20%≤nRMSE＜30%为中等，nRMSE≥30%为较大差异[23]。

2 结果与分析

2.1 典型降温过程中田间温度垂直分布特点

2016年3月26−27日和2017年3月25−26日发生的两次降温过程中，冠层内最低气温均降至0℃以下，经镜检，冬小麦均发生了轻度晚霜冻害。两次降温过程中，日间不同高度气温观测数据分别见图1和图2。

图1 2016年3月26 T 13:00 −27 T 12:00降温过程中逐时气温（a）、地温（b）和夜间（21：00−6：00）气温（c）分布剖面

图2 2017年3月25日T 13:00 −26 T 12:00降温过程中气温（a）、地温（b）和夜间（22：00−6：00）气温（c）变化剖面

由图1a可见，2016年3月26−27日降温过程中，微型气象站观测150cm高度处气温从26日13：00的19.2℃逐渐下降，至27日3：00降至0℃以下，5：00最低至−1.5℃，0℃以下持续2h，降幅达20.7℃。整个降温过程中，不同高度处0℃以下温度出现时间、持续时间以及最低温度数值也明显不同。田间20cm和30cm高度处气温最早降至0℃以下，0℃以下持续时间达10h，27日5：00温度降至最低，分别为−3.5℃和−3.8℃。田间其它高度处所测0℃以下温度出现时间均比30cm高度处推迟2～4h，最低温度在−3.5～−1.8℃，持续时间为6～8h，降温程度低于20cm和30cm高度处，但明显强于150cm高度处。图1b显示，0cm地温变化最为剧烈，26日13：00温度为16.9℃，27日6：00降至3.4℃，温差13.5℃。随着土层深度增加，地温变幅逐渐降低，且出现最低温度的时间也逐渐后移，5、10、20、30、40cm土壤深度出现最低温度时间分别比0cm处延迟1～6h。由图1c可见，此次降温过程中，夜间21：00−6：00逐时温度分布剖面上，每个时刻的最低温度均发生在30cm处，与35.3cm的冠层高度基本一致。

图2显示，2017年3月25−26日降温过程中温度的变化也表现出同样特点。由图2a可见，此次降温过程发生时，40cm高度处气温从最高18.2℃（25日13：00）逐渐下降至最低−2.6℃（26日5：00），0℃以下持续9h，降幅为20.8℃，降温程度高于其它高度处，0℃以下温度出现时间较其它高度处提前1～3h。从图2b可以看出，此次降温过程中，0cm地温变化最为剧烈，降幅20.2℃。随着深度增加，地温变化幅度逐渐降低，且出现最低温度的时间也逐渐推移，5、10、20、30、40cm土壤深度出现最低温度时间分别比0cm处延迟1～6h。由图2c可见，此次降温过程中，小麦冠层高度为43.7cm，在夜间22：00−6：00逐时温度分布剖面上，每个时刻的最低温度均发生在40cm处，与冠层高度基本一致。

可见，在这两次降温过程中，田间冠层高度附近0℃以下温度出现时间、持续时间以及最低温度数值与150cm高度并不一致。与150cm高度相比，在冠层高度附近0℃以下温度出现时间更早，持续时间更长且数值更低。

2.2 晚霜冻易发时段冠层内最低气温的变化分析

图3为2016、2017年监测时段冠层高度的数据考察当日，冠层内最低气温出现时的冠层高度、气温垂直分布剖面。由图3a、3b可见，2016年和2017年监测时段冠层内最低气温出现高度均接近冠层高度，且随着植株的生长，冠层内最低气温出现的高度呈逐渐升高的趋势。对2016、2017年冠层内最低气温出现的高度与冠层高度的比值进行描述性分析以及正态检验得出，两者比值的均值为0.79，标准差0.15。样本分类数与理论分类数的各点基本呈直线（见图4），符合正态分布。可见，冠层内最低气温出现的高度在冠层高度的4/5处。由图5可知，2016、2017年监测时段冠层内最低气温出现在2：00−6：00，5：00左右发生频率最高。即2：00−6：00是晚霜冻害易发时段，同时也是防御晚霜冻害的有利时段。

图3 冠层内最低气温出现时刻的温度剖面（仅展示冠层高度观测日）

注：各系列上数字为日期，3/14为3月14日，以此类推。

Note: The number in each series is date, 3/14 is March 14th, and so on.

图4 冠层高度与冠层内最低气温出现高度比值的正态Q-Q图

图5 冠层内最低气温出现时刻的正态分布图

2.3 晚霜冻易发时段冠层内最低气温与其它气象因子间关系及模型

基于2016年、2017年3月中旬−4月下旬冠层内最低气温出现时各垂直高度气象观测数据，对冠层内最低气温与不同垂直高度的相对湿度、气温，不同土壤深度的地温以及150cm高度的风速进行相关性分析（表1）。由表1可见，冠层内最低气温与150cm高度处相对湿度呈极显著正相关（P＜0.01），与不同垂直高度的气温、不同土壤深度的地温均呈极显著正相关（P＜0.001）。冠层内最低气温与各垂直高度气温的相关系数均在0.970以上；冠层内最低气温与0cm地温的相关系数最大，随着土壤深度的增加，相关系数呈逐渐降低的变化趋势；冠层内最低气温与150cm高度风速呈极显著正相关（P＜0.01）。

表1 冠层内最低气温与各气象因子的相关性分析

注：*、**、***分别表示相关系数通过0.05、0.01、0.001水平的显著性检验。下同。

Note:*is P<0.05,**is P<0.01,***is P<0.001. The same as below. RH is relative humidity, AT is air temperature, ST is soil temperature, WS is wind speed.

综合分析认为，150cm高度处的气温、相对湿度、风速以及0cm地温与冠层内最低气温关系密切，可用于构建冠层内最低气温估测模型。偏相关分析结果（表2）显示，冠层内最低气温与150cm高度处的气温、相对湿度、风速以及0cm地温呈极显著相关，其中气温与冠层内最低气温的偏相关系数最大，相对湿度与冠层内最低气温的偏相关系数最小。各因子与冠层内最低气温的偏相关性系数排序为气温＞风速＞地温＞相对湿度。

表2 冠层内最低气温（CMAT）与地温、气温、相对湿度、风速的偏相关分析

采用多元线性回归的逐步筛选方法，建立冠层内最低气温与150cm高度处气温、相对湿度、风速以及0cm地温的定量关系，得到冠层内最低气温估测模型为

Y=0.383ST+0.700AT+0.034RH+1.617WS−6.904 （3）

式中，ST为地温，AT为气温，RH为相对湿度，WS为风速。R2=0.966，N=96，F=811.295，方程通过了0.01水平的显著性检验。

由图6可见。估测模型的反演值与实测值拟合程度较好，趋势线与1:1线的吻合度高，线性回归方程趋势线斜率k为0.9669，RMSE为0.9145，nRMSE为19.97%，决定系数0.9669。可见，估测模型精度优秀，可用于冬小麦冠层内最低气温的精确估测，为晚霜冻害的预测预报提供数据支持。

图6 冠层内最低气温估算模型的估测值与实测值的关系

3 结论与讨论

作物层温度是由土壤−植被−大气以及植株体内的热量和水汽决定的，属于农田微气象中气象因素，直接反应作物的生长环境[24]，并与发生冻害时作物的生长状况紧密相关[25]。石培华等[26]认为冠层温度受环境和植株等多方面因素影响，旺盛生长期的冠层温度与气温存在复杂的关系，两者之间存在一定误差。杨景等[27]认为小麦拔节期冠层内最低气温出现时段为2：00−6：00，较气温低，这与本研究结果相似。本研究发现，冠层内最低气温出现在2：00−6：00，5：00左右发生的频率最高。与150cm高度相比，0℃以下气温在冠层高度附近出现时间更早，持续时间更长且温度更低。这是因为冠层是作物生长最旺盛的部位，也是最茂密的部位，茎叶的表面积较大，夜间辐射冷却强烈，降低幅度大，因而较其它高度易出现最低气温。此外，本研究还发现，冠层内最低气温总是出现在冠层高度的4/5附近。

本研究发现，冠层内最低气温与5−150cm高度气温均呈极显著性正相关，相关系数均在0.970以上，这与蔡焕杰等[28−29]冠层温度受气温的影响较为明显，冠层温度与大气温度呈显著正相关的结论基本一致；蔡焕杰等[28]认为，风速对冠层温度的影响较为复杂，冠层温度高于气温时，风速减小使对流冷却作用降低，冠层温度趋于升高；冠层温度低于气温时，对流热交换将热量传导给冠层，风速减小将减少对流热交换，从而使冠层温度降低。本研究发现，冠层内最低气温出现时风速与小麦冠层内最低气温呈显著正相关，这与司南[29]研究的结论一致，与郭家选等[30]研究发现风速大小可一定程度上引起冠层温度与之呈反趋势升降，但影响未到达显著水平的结论不一致；刘红杰等[31]认为，草面最低温度与相对湿度呈正相关。本研究发现冠层内最低气温与150cm高度相对湿度呈正相关，与5−80cm高度的相对湿度无显著相关性。这可能是由于此时段冬小麦冠层高度不断增加，旺盛生长部位不断上移，影响同一高度相对湿度的因素不断变化造成的。而始终高于冠层高度的150cm高度处的相对湿度，受冬小麦植株体影响较小，当冠层内最低气温较低时，水汽凝结成露水或霜较多，相对湿度较低，而冠层内最低气温较高时，水汽凝结成露水或霜较少，相对湿度就较高；郑宁等[32]认为冠层气温与土壤温度的相关系数随着土壤深度的增加而逐渐减少，这与本研究结果冠层内最低气温与地下0−40cm土壤温度均呈显著正相关性，其中0cm地温与冠层内最低气温的关系最密切的结论一致。

冠层是茎叶最茂密的部位，冠层气温是作物冠层内空气本身的温度，属于农田微气象中气象因素，直接反应作物的生长环境[24]，与发生冻害时作物的生长状况有紧密联系[25]。孙忠富[10]认为作物叶片对温度变化最敏感。李茂松等[33]认为晚霜冻害时叶片首先表面结冰，并传导到植株体，最终引起植株体细胞内结冰，细胞壁和原生质破坏，细胞死亡。钟秀丽等[18]研究农业气象观测站的资料发现，最低气温≥0℃发生霜冻的情况很少出现，且小麦受冻较轻，不影响产量。最低气温＜0℃是发生小麦霜冻害的温度，且温度越低受害越重。本研究发现冠层高度的附近最低气温比气象站观测的150cm高度处气温数值更低。因此，冠层内最低气温可作为黄淮冬麦区晚霜冻害发生及预报指标之一。黄海冬麦区分布近400座国家级气象站，覆盖面积广，为冬小麦冠层内最低气温的估算提供了可靠的气象数据。本研究发现，冠层内最低气温与150cm高度处的气温、风速、相对湿度，以及0cm地温呈极显著正偏相关，构建的冠层内最低气温估测模型精度高，可用于冬小麦冠层内最低气温的精确估测，为晚霜冻害的发生及预测预报提供数据支持。

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Estimation and Distribution of Minimum Air Temperature within Winter Wheat Canopy in Prone Period of Late Frost

LIU Hong-jie1, NI Yong-jing1, REN De-chao1, DU Ke-ming2, GE Jun1, ZHU Pei-pei1, ZHAO Jing-ling1, WU Yong-feng2, HU Xin1

（1.Wheat Research Laboratory, Shangqiu Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Shangqiu 47600, China; 2. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081)

Using the hourly meteorological observation data at different heights within winter wheat canopy in 2016 and 2017, the height and variation of minimum air temperature within winter wheat canopy during the prone period of late frost were analyzed. An estimation model for canopy minimum air temperature was established based on the meteorological factors at the 150cm height and soil temperature at 0cm depth. The results indicated that: (1) the air temperature below 0℃ appeared earlier and lasted longer near the canopy. (2) The minimum air temperature appeared mostly at about 4/5 of the highest canopy and between AM 2:00 and AM 6:00, especially at AM 5:00. (3) Correlation of the canopy minimum air temperature with relative humidity and wind speed at 150cm height reaches P＜0.01 significant level, and correlation with air temperature at different heights and soil temperature at different depths reaches P＜0.001 significance level, and correlation with soil temperature decreases as the soil depth increases. (4) The value of partial correlation coefficient of the canopy minimum air temperature with air temperature, wind speed, relative humidity at 150cm height, and soil temperature at 0cm depth, were listed as temperature＞wind speed＞soil temperature＞relative humidity. An estimation model for canopy minimum air temperature was established by multiple linear regression function. The coefficient of determination (Adj.R2) reached 0.967 and the root mean square error (RMSE) was 0.915. It was feasible to establish the estimation model for canopy minimum air temperature based on the conventional observation data of meteorological stations. The model could provide valuable information on monitoring and predicting for late frost in winter wheat.

Huanghuai winter wheat region; Winter wheat；Late frost damage; Canopy minimum air temperature

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.12.003

刘红杰,倪永静,任德超,等.黄淮冬麦区晚霜冻易发时段冠层内最低气温分布及估算[J].中国农业气象,2018,39(12):786-795

*2018−06−22

通讯作者。E-mail：wuyongfeng@cass.cn；huxin2699552@163.com

国家自然科学基金项目（31771681）；国家重点研发计划（2016YFD300606-2）；国家现代农业产业技术体系（CARS-03-31）

刘红杰（1984−），硕士，助理研究员，主要从事小麦栽培与育种研究。E-mail：liuhj84@163.com