湘中地区双季早稻的农业气候指标适应性研究

邓梅 蔡海朝 马琴 邓见英 李志强

（1湖南省娄底市气象局，湖南娄底417000；2气象防灾减灾湖南省重点实验室，长沙410118）

湘中地区位于长江中下游平原，水热资源充足，属于典型的水稻农业区，其中双季早稻的产量约占水稻总产的40%。在全球气候变暖的大背景下，农业气候资源也随之发生变化，在一定程度上影响了一个地区的农作物种类和品种、种植方式和制度、农业生产结构和布局等，从而影响农业生产播种的时间、产量和农产品的质量[1-3]。艾治勇等[4]研究发现，长江中游地区1960—2009年日照时数减少可能影响水稻叶片光合作用及产量，积温增加可能导致水稻发育速度加快、生育期缩短、病虫害加重等；田小海等[5]研究发现，宁夏在1961—2009年期间，随着气候的变化，作物生长季天数逐渐延长，中晚熟水稻的适宜种植区扩大。随着农业气候资源的变化，各地区的农业气候指标也随之发生改变和调整。农业气候指标是以气候要素的某些数值来表达它们与农业对象之间关系的一种形式，是衡量农业气候条件利弊的尺度及开展农业气象服务的科学依据和基础，是反映气象条件对农业生产影响的特征量[6-7]。受气候变化的影响，湘中地区的气候资源和主要农业气象灾害特征也发生了变化，可能导致过去的双季早稻播种期、影响其产量的相关农业气候指标与当地目前的气候条件或种植制度、结构等不适应[8]。

本研究分析了湘中地区双季早稻播种适宜期调整，探索分析了影响双季早稻产量的主要农业气候指标的适应性调整，最后利用气候指标适宜度评价模型进行验证，以为湘中地区双季早稻气候指标体系的建立和更新、产量预报和农业气候年景的预测等研究提供理论支撑。同时，为充分利用当地的气候资源指导农业生产以及合理调整种植制度、结构等提供依据。

1 资料与方法

1.1 数据资料

选取了湘中地区（娄底、邵阳、长沙）共19个气象观测站1980—2017年的逐日气象资料，湖南省统计局提供的娄底、邵阳和长沙2007—2017年的双季早稻产量数据，以及娄底、邵阳和长沙共3个水稻气象观测站提供的2007—2017年双季早稻期间的气象观测资料。

1.2 理论方法

1.2.1 灰色关联分析法

该方法的基本思想是根据离散数列间的相似程度来判断其关联程度，是灰色系统理论中的一种分析方法[9]。应用该原理，把影响湘中地区双季早稻的可能农业气候因子视作一个灰色系统，每个农业气候因子则是该系统中的一个因素，计算系统中各因素的关联度，关联度越大，说明密切程度越高，反之则低。

该研究中主要以双季早稻的产量做主体序列（X0），把其生育期分为3个阶段：秧田期（Ⅰ）、移栽至分蘖期（Ⅱ）和拔节至成熟期（Ⅲ），各对应阶段的农业气候因子（主要有≥10℃积温、降水量、平均气温和日照时数等）作为影响数列（Xi），该研究定义三个阶段≥10℃积温分别为X1、X2和X3，三个阶段的降水量为X4~X6，以此类推平均气温和日照分别为X7~X9、X10~X12，均进行无量纲化处理，用X0数列分别除以Xi数列，以此计算关联度[εi（K）] 和关联系数（ri）。

式中，min是X0和Xi在k点绝对差的一级最小差；Δ（min）是二级最小差；max是 X0和 Xi在 k 点绝对差的一级最大差；Δ（max）是二级最大差，ρ是分辨系数，为经验值，一般取值0.5；k为年数[10]。

1.2.2 Mann-Kendall趋势检验方法

选用Mann-Kendall（简称M-K方法）检验法对≥0℃和≥10℃积温数据进行分析检验[11]，通过计算正、反向样本序列的统计量UF和UB，UF为标准正态分布，利用两者的变化特点分析样本序列的变化趋势。UF＞0则表明序列有上升的趋势，UF＜0则表明呈下降趋势，UF=0表示持平。当UF和UB超过0.05水平临界直线时，表示序列上升或者下降趋势显著；如果UF和UB线出现交点，且交点在临界直线之间，则该交点对应的时刻就是突变开始的时间。

1.3 数据分析

使用DPS数据处理系统进行灰色关联分析，探索湘中地区双季早稻各生育期内农业气候因子对产量的影响，筛选出4个主要农业气候指标，然后利用SPSS 19.0统计软件对主要农业气候因子进行一元二次多项式拟合，确定其农业气候指标的适宜范围。

1.4 气候指标适宜度评价模型

对各气候指标单因子适宜度运用几何平均法，求取平均值构建双季早稻各生育期气候指标适宜度（Si）的综合影响模型，即：

图1 湘中地区1980—2017年春播期稳定通过10℃初日的变化

图2 湘中地区1980—2017年春播期稳定通过10℃初日的MK分析曲线

2 结果与分析

2.1 双季早稻播期的适应性调整

从1980—2017年湘中地区19个站点稳定通过10℃初日日期可以看出，湘中地区春播期稳定通过10℃的初日有明显的年际变化，最早的初日为2008年3月1日，最晚在2010年4月16日，期间极差为46 d（图1）。经M-K突变分析发现，湘中地区1980—2017年春播期稳定通过10℃初日的突变点在1997年，通过UF曲线可以看出，1997年后稳定通过10℃初日提前，2004—2009年之间明显提前（图2）；1980—1997年湘中地区稳定通过10℃初日平均日期为3月26日，1998—2017年稳定通过10℃初日平均日期为3月19日，由此确定湘中地区双季早稻的播期可由上世纪90年代制定的3下旬至4月上旬[13]，提前至3月中旬至4月初，提前了约7 d。

表1 双季早稻产量Y和相关因子（Xi）的关联度

表2 湘中地区农业气象观测站2007-2017年的双季早稻发育期的统计资料和实际产量

图3 湘中地区双季早稻拔节至成熟期≥10℃积温、日照和产量的关系

图4 湘中地区双季早稻秧田期≥10℃积温、移栽至分蘖期平均气温和产量的关系

图5 双季早稻生长季各气候指标适宜度

2.2 影响因子的关联分析

统计2007—2017年各阶段的数据资料，以产量Y作为主体数列，用DPS数据处理系统将其与农业气候因子X1～X12进行灰色关联分析，得到各因子的关联度（表1）。其中，拔节至成熟期≥10℃积温、日照时数、秧田期≥10℃积温以及移栽至分蘖期的平均气温是影响双季早稻产量的主要农业气候因子，其关联度分别为0.8206、0.6408、0.5423 和 0.5058。

2.3 多项式法确定农业气候指标

根据2.2得到的与早稻产量关联度最大的4个气候因子，采用多项式法确定了其农业气候指标阈值（图3、图4）。选取单产与历年持平时各气候因子的值为农业气候指标阈值的最小值，得到与湘中地区双季早稻增产密切的农业气候指标阈值分别是：拔节至成熟期10℃积温≥1 546.9℃、拔节至成熟期日照时数≥291.1 h、秧田期10℃积温≥476.8℃和移栽至分蘖期平均气温≥19.8℃。目前为止，这些农业气候指标均未出现造成早稻减产的极值。

2.4 气候指标适宜度评价

利用湘中地区农业气象观测站2007—2017年的双季早稻发育期的观测统计资料和实际产量（表2），根据气候指标适宜度模型，计算出早稻生长期内逐旬的农业气候指标适宜度（图5）。从图5可以看出，湘中地区早稻生长季气候指标适宜度在0.36~0.74之间，气候指标适宜度总体呈上升的趋势，且通过了信度α=0.05的显著性检验；但在3月中旬、5月上旬和7月上旬，其气候指标适宜度低于双季早稻适宜度的总趋势线，这3个阶段为“倒春寒”“5月低温”和“高温热害”等农业气象灾害的多发期，故导致适宜度较差，其余时段的适宜度均高于双季早稻适宜度的总趋势线，说明这些气候指标适宜应用到湘中地区双季早稻的实际生产。

3 结论与讨论

经M-K突变分析确定湘中地区双季早稻的播期可由上世纪90年代制定的3下旬至4月上旬提前至3月中旬至4月初，提前了约7 d。统计分析湘中地区农业气象观测站2007—2017年双季早稻资料，发现3月16日至4月1日为湘中地区双季早稻播种的适宜期，这与谢远玉等[14]研究的热量资源的增加使早稻的安全播期平均提前6 d相一致。刘维等[15]认为，提前播种移栽有利于提高抽穗至成熟期温度的适宜度，能有效避开高温热害对早稻的影响，但播期的提前对早稻稻米的品质是否会有影响还未可知。

采用灰色关联和多项式法确定了影响双季早稻产量的主要农业气候指标及其阈值：拔节至成熟期10℃以上积温≥1 553.7℃、拔节至成熟期日照时数≥281.7 h、秧田期10℃以上积温≥467.4℃和移栽至分蘖期平均气温≥20.8℃。有关学者研究发现，气候变化中气温、降水和日照等的变化，是影响水稻产量的重要因素[16-17]。

经气候指标适宜度模型验证，得出双季早稻生长季气候指标适宜度在0.36~0.74之间，总体呈上升的趋势，但在“倒春寒”“5月低温”和“高温热害”等农业气象灾害的多发时段，其适宜度较差，其他时段的适宜度均高于双季早稻适宜度的总趋势线，且通过了信度α=0.05的显著性检验，说明这些气候指标适宜应用到湘中地区双季早稻的实际生产。

本研究为湘中地区双季早稻气候指标体系的建立和更新、产量预报和农业气候年景的预测等研究提供了理论支撑；同时，为充分利用当地的气候资源指导农业生产以及合理调整种植制度、结构等提供了依据。但文中双季早稻生育期划分时，没有考虑不同品种间的差异性，且气候指标适宜度模型参数的稳定性与代表性需要更广范围和更长时间来进行确定和验证。另外，设置农业气候指标时并没有考虑到农业气象灾害的发生率及其影响，故有待进一步深入研究，使其更科学。