项城市冬小麦需水量的时空分布及其气候影响分析

龚局

摘 要：基于项城市气象站1961～2018年逐日气象数据，采用FAO推荐的彭曼公式计算参考作物需水量，并采用一元线性回归法、相关分析法和多元线性回归模拟等，分析项城市冬小麦需水量近55年来的时空分布特征、变化规律及其主要影响因素。结果表明： 项城市1962～2018年冬小麦平均需水量在382.7～403.1mm，呈弱增长趋势，研究区域内，空间变异较小，东部需水量较少、西部较多。项城市冬小麦全生育期降水量呈弱减少趋势，平均气温呈显著升高趋势，相对湿度、日照时数和风速均呈显著减少趋势。冬小麦全生育期需水量与平均气温、日照时数和风速呈正相关关系，与降水量和相对湿度呈显著负相关关系。风速和平均气温对需水量的贡献最大。

关键词：冬小麦 需水量 时空分布 气候影响

作物需水量的变化是各气象因素综合作用的效果，且各因子的贡献存在区域差异。孙爽等对中国356个站点1961～2010年冬小麦需水量数据分析后认为，冬小麦全生育期需水量近50年来呈下降趋势。宋妮等分析河南省17个站点中，新乡、栾川、开封、西峡、南阳、信阳、固始7站冬小麦需水量随年份呈上升趋势，其余10个站点需水量均呈下降趋势。姬兴杰等认为，1971～2010年，风速减小是导致河南省需水量呈显著减小的主要原因。采用时间不同的数据和不同的分析方法可能会导致不同的结论。

本文利用项城市1961～2018年日气象资料，采用彭曼公式和作物系数法估算冬小麦全生育期需水量，对项城市冬小麦需水量的时空分布及其影响因素进行分析，为项城市农业合理用水、积极应对气候变化、调整种植区划和农业生产布局具有重要意义。

一、资料来源与方法

气象资料来源于项城市国家气象观测站，时间序列为1961～2018年共56a的逐日观测数据，数据主要包括平均气温、最高气温、最低气温、降水、日照、相对湿度和平均风速。冬小麦全生育内需水量采用FAO推荐的彭曼公式计算。

分析冬小麦需水量和气候要素时间变化时采用气候倾向率法和一元线性回归法，分析气候要素与冬小麦需水量相关关系时利用Pearson相关分析法，显著性检验均使用相关系数检验法进行。

二、冬小麦需水量时空变化特征

（一） 冬小麦需水量随时间变化特征

通过分析可知：项城市1962～2018年冬小麦平均需水量呈弱增长趋势，气候倾向率为2.6mm·10a^-1，与时间相关系数为0.17，未通过显著性检验。项城市1962～2018年需水量低值年在1964年，高值年在2011年，平均需水量为394.1mm。并通过了0.05水平的显著性检验。需水量的变异系数变化范围为6.83%～8.98%，55a平均需水量的变异系数为6.1%。

（二） 冬小麦需水量随空间变化特征

项城市1962～2018年平均需水量空间变异系数仅为1.9%，空间变异较小，项城市多年平均需水量在382.7～403.1mm，大致分布为东部少、西部多。较其他年代相比，项城市1960年和1970年冬小麦需水量较少，1960年多数站点不超过389.5mm，1980年多数站点不超过395.5mm。项城市1980年和1990年冬小麦需水量呈现一定的带状分布。项城市2001～2018年冬小麦需水量最多，在395.5mm以上。项城市冬小麦需水量1990年空间差异较大，其余年代差异较小。

三、冬小麦需水量气候影响因素

（一） 冬小麦生育期内气候影响因素变化

参与冬小麦全生育期需水量计算的气候因子主要包括降水量、最高气温、最低气温、日照时数、风速和相對湿度这6项要素，其中，最高气温、最低气温可用平均气温来代表。

分析可知，项城市1962～2018年降水量呈弱减少趋势，气候倾向率为-12.1mm·10a^-1。平均气温呈显著升高趋势，其气候倾向率为0.29℃·10a^-1（P<0. 01）。相对湿度、日照时数和风速均呈显著减少趋势，气候倾向率分别为-1.2%·10a^-1（P<0. 01）、-31.4h·10a^-1（P<0. 01）、-0.21m·s^-1·10a^-1（P<0. 01）。总之，需水量年际波动不大，其气候倾向率为正，但未呈现明显的线性趋势变化，而同期的相对湿度、日照时数和风速呈显著下降趋势，平均气温呈显著上升趋势。

（二）冬小麦生育期内气候影响因素与需水量相关分析

分析项城市1962～2018年冬小麦全生育期需水量与同期降水量、平均气温、相对湿度、日照时数和平均风速等主要气候要素之间的相关关系可知：冬小麦全生育期需水量与平均气温、日照时数和风速呈不同显著程度的正相关关系，与降水量和相对湿度呈显著负相关关系。

项城市需水量同平均气温、日照时数和风速均呈显著正相关，与降水量和相对湿度均呈显著负相关，表明气温显著升高、相对湿度显著下降和降水量减少对需水量的正效应超过了风速和日照时数的显著下降对需水量的负效应，受其综合影响，项城市冬小麦全生育期需水量才呈上升趋势。

为进一步定量描述各因子对冬小麦全生育期需水量的综合影响，以需水量与各气候因子分别为因变量和自变量，利用SPSS统计软件进行多元逐步回归分析方法建立统计模型，其中标准回归系数表示各自变量对因变量的相对重要性。统计结果表明，风速和平均气温的标准回归系数最大，分别为32.29和29.29，其次是相对湿度和日照时数，分别是-1.18和0.11，降水量标准系数最小为-0.02;风速、平均气温和日照时数的贡献为正，而降水量和相对湿度的贡献为负。标准回归系数消除了不同指标不同计量单位带来的影响，从标准回归系数看，风速和平均气温对需水量的贡献最大。

四、结论

项城市1962～2018年区域平均需水量在382.7～403.1mm，呈弱增长趋势，空间变异较小，东部需水量较少、西部较多。项城市1960年和1970年冬小麦需水量较少;1980年和1990年冬小麦需水量呈现一定的带状分布，大致分布为东部少、西部多;2001～2018年冬小麦需水量最多。项城市冬小麦需水量1990年空间差异较大，其余年代差异较小。

项城市1962～2018年降水量呈弱减少趋势，气候倾向率为-12.1mm·10a^-1。平均气温呈显著升高趋势，其气候倾向率为0.29℃·10a^-1（P<0. 01），这与全球气候变暖是一致的。相对湿度、日照时数和风速均呈显著减少趋势，气候倾向率分别为-1.2%·10a^-1（P<0. 01）、-31.4h·10a^-1（P<0. 01）、-0.21m·s^-1·10a^-1（P<0. 01） ，相对湿度气候倾向率为负值，表明大气在干化。因此，冬小麦全生育期需水量微弱增加，主要是由于日照时数的显著减少和风速的显著下降，可能削弱了由气温显著升高和相对湿度显著减少所引起的需水量的增量。

冬小麦全生育期需水量与平均气温、日照时数和风速呈不同显著程度的正相关关系，与降水量和相对湿度呈显著负相关关系。风速和平均气温对需水量的贡献最大。

参考文献

[1]孙爽，杨晓光，李克南等.中国冬小麦需水量时空特征分析[J].农业工程学报，2013，29（15）：72—82.

[2]宋妮，孙景生，王景雷等.河南省冬小麦需水量的时空变化及影响因素[J].应用生态学报，2014，25（6）：1693—1700.

[3]姬兴杰，成林，朱业玉等.河南省冬小麦需水量和缺水量的时空格局[J].生态学杂志，2014，33（12）：3268—3277.