四川盆区冬小麦灌浆结实期阴雨寡照空间分布特征

金垚 郭艺媛 刘琰琰 上官昌贵 张玉芳 王锐婷

摘要：利用1980—2017年四川盆区113个气象站点资料和盆区24个冬小麦（Triticum aestivum L.）农业气象观测站生育期资料，将四川盆区小麦种植区分为5个片区，在分析冬小麦产量构成要素与灌浆结实期气象因子之间相关性的基础上，确定冬小麦灌浆结实期间的平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间为指标因子，根据主成分分析法，构建低温阴雨寡照致灾综合指数（F）。选取代表站点，划分等级阈值，确定小麦灌浆结实期连阴雨灾情为轻、中、重3个等级，且各个致灾等级的阈值分别为0.45

关键词：冬小麦（Triticum aestivum L.）;灌浆结实期;阴雨寡照;灾害;空间分布

中图分类号：P494         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）17-0027-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.17.007           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： The meteorological data at 113 meteorological stations from 1980 to 2017 and the records of growth stages and yield of winter wheat at 24 agro-meteorological stations were used to determine the correlations between the components of winter wheat yield and meteorological factors during the grain-filling stage， and the wheat growing areas in Sichuan basin were divided into five zones. The average temperature， the maximum temperature， the minimum temperature， the sunshine hours， and the number of continuous rainy days during the grain-filling period of winter wheat were selected as indicator factors to address the effects of continuous rainy weather disaster on winter wheat. The principal component analysis method was used to construct the comprehensive index. The frequencies of continuous rainy weather disaster during the grain-filling stage were calculated and the basin areas were identified as， slight （0.45

Key words： winter wheat（Triticum aestivum L.）; grain-filling stage; cloudy and rainy weather; disaster; spatial distribution

小麦（Triticum aestivum L.）是四川盆區四大粮食作物之一，其生产状况直接关系到四川省全年粮食生产和社会有效供给。长期以来，影响四川盆区小麦产量的农业气象灾害主要有干旱[1，2]、灌浆结实期连阴雨[3-7]、拔节期冻害等。

针对各类气象因子对小麦生长发育的影响前人做了大量研究，如史忠良等[8]针对光照强度对山西冬小麦影响开展了试验研究，但没有考虑到降水的影响;王承志等[9]针对低温阴雨对河南小麦灌浆的影响开展了专项试验研究，但样本数据较少，仅有1年;朱琳等[10]对陕西省冬小麦干旱风险进行分析和区划，但未考虑其他灾害的影响;陈怀亮等[11]针对麦播旱涝、晚霜冻、干热风与青枯雨3种主要农业气象灾害对河南省小麦产量的影响作了定量分析，但未涉及灌浆期连阴雨;孙丽娟等[12]针对黄淮海产区小麦子粒品质的影响因子进行了分析评估，得出子粒品质与灌浆期降水呈高度相关的结论。四川盆区小麦生长过程中，降水时空分布不均明显，导致小麦灌浆期易出现低温阴雨寡照天气，对小麦产量和品质影响极为严重[13]，而针对四川盆区小麦灌浆结实期阴雨寡照的相关研究仍未见报道。

为客观评价四川盆区小麦灌浆结实期连阴雨对不同区域小麦种植的影响，本研究拟通过分析盆区小麦灌浆结实期发生阴雨寡照灾害的历史数据，分析各气象要素（降水持续时间、降水总量、日照时间）对盆区小麦灌浆结实期产生的负面影响，采用主成分分析法[14]构建气象灾害综合指数，结合实际灾情发生情况，划分等级阈值，确定冬小麦灌浆期连阴雨灾害等级，作出空间分布模型，从而客观定量评估四川盆区小麦灌浆结实期阴雨寡照灾害空间分布特征，以期为四川农业决策管理部门在小麦生产规划布局、组织管理、减灾减损等方面提供科学参考。

1  资料与方法

1.1  资料来源

气象资料来源于四川省气象探测数据中心，主要包括四川盆区113个气象站点1980—2017年小麦灌浆结实期间的降水量、降水时间、日照时间、气象站点经纬度、海拔高度等;作物生育期资料和产量构成要素来源于1980—2017年四川盆区24个小麦农业气象观测站观测报表，研究将四川盆区小麦种植区分为5个片区，每个片区小麦灌浆结实期采用农业气象观测时间的均值划分[15，16];连阴雨灾害的相关数据源于《中国气象灾害大典四川卷》和四川省气候中心灾情普查数据。

1.2  研究方法

1.2.1  研究分区和生育期确定  根据四川省地理地貌类型，小麦主要的种植区域有盆西、盆南、盆中、盆周和盆东，主要地形为丘陵、山地和岭谷。通过查阅农业气象观测报表得到生育期资料，从而划分四川盆区不同区域小麦种植区灌浆结实期的时间，如表1、图1所示。

1.2.2  指标因子的选择  依照通过走访调查四川省农业气象服务专家，得到低温阴雨寡照对小麦灌浆结实期影响与危害，并参考其他省区开展的低温阴雨寡照灾害研究的指标，从农业气象服务角度，根据实用性、综合性、易操作性和延续性等原则选取指标因子，以综合反映四川盆区小麥在灌浆结实期低温阴雨寡照的情况。

利用SPSS计算千粒重与阴雨持续时间、日照时间、降水量、最高气温、最低气温、平均气温之间的相关性。首先选取冬小麦受天气影响灾害较重的年份，然后分析一些典型站点冬小麦产量构成要素与灌浆结实期气象因子之间的相关性，选取相关性较强的指标因子。

气象因子统计方法[17]：针对盆区不同冬小麦种植区，统计在小麦灌浆期间发生的持续3 d以上阴雨（标准为日降水量>0.1 mm）过程的实际持续时间。对大于3 d的连阴雨过程：①可以出现1 d没有降水，且当天日照时间≤2.0 h;②可以是微量降水（日降水量为0.0 mm），且该日日照时间≤4.0 h;③若降水过程持续3 d以上，则期间一旦有连续2 d降水量为0.0 mm时，视为连阴雨过程终止。此外，若某次连阴雨过程覆盖开花期、灌浆期、成熟期3个生育期中的2个或3个时期，那么就先按上述方法统计灌浆期连阴雨发生实际时间，若该时间占本次连阴雨过程总时间的比例≥2/3，就归入灌浆期连阴雨，否则判定其不属于灌浆期连阴雨。按此方法，统计得到不同站点的连阴雨时间、日照时间、降雨量。

1.2.3  分布模型构建

1）主成分分析法。根据相关性分析结果，选取平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间为指标因子，采用主成分分析法将多个指标降维后转化为少量指标，再采取综合评价分析法构建综合分析模型，它可以全面反映灌浆结实期发生的低温阴雨寡照对四川省冬小麦的危害和影响。

为了更加全面地分析问题，需考虑众多气象因子在小麦灌浆结实期对其产生的危害和影响，包括平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间。由于多指标会增加分析问题的复杂性，同时考虑到指标之间通常存在着极高相关性，因此可能导致其所反映信息会重叠且不够准确。而用主成分分析法进行综合，得到简化指标，既能避免重叠误差又能有效反映原指标信息。

2）综合评价分析法。在处理实际问题时，仅用主成分分析法是存在缺陷的，因部分信息会在降维处理时被忽略掉，为避免此类问题出现，在采用主成分分析基础上，进一步利用综合评价分析法，根据各主成分贡献率权重不同，构造出综合评价函数（F），据此计算出各研究对象综合得分，用于接下来的比较和分析。

式中，λ为各指标进行矩阵投影后得出的特征值。

根据以上方法，计算出盆区各地区各代表站由平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间组成的历年综合指数（F）。

1.2.4  连阴雨灾害等级确定  盆区不同地区的历年综合指数确定后，对其进行极差标准化处理，采用升序排列后，进行最优分割处理，最后结合《中国气象灾害大典（四川卷）》，参考盆区典型年份小麦灌浆期灾害评估指数[18，19]开展分析对比，从而得出灌浆结实期连阴雨灾害评估指数等级指标，分为轻、中、重3个等级，如表2所示。

1.2.5  连阴雨发生频率计算  计算小麦灌浆结实期连阴雨发生频率（Fi）：

式中，n为该生育期出现该等级连阴雨年份数，N为统计样本的总年数。将四川盆区某区域所有站点各个等级阴雨发生频率的均值分别作为某区相应等级阴雨的发生频率，整个四川盆区阴雨各等级发生频率为各子区域相应等级平均值[20，21]。

2  结果与分析

2.1  冬小麦灌浆结实期产量构成要素对连阴雨天气的响应

冬小麦灌浆结实期对连阴雨天气响应主要表现为营养生长受影响，子粒重降低。由表3可以看出，盆周边缘山地区，千粒重与最低气温、日照时间呈正相关，与平均气温、最高气温、连阴雨时间、降水量呈负相关，但均未达显著水平;盆中浅丘区，千粒重与平均气温、最高气温、最低气温、连阴雨时间、降水量呈负相关，但均未达显著水平;盆南丘陵区，千粒重与日照时间、降水量、平均气温和最低气温呈正相关，与最高气温、连阴雨时间呈负相关，但均未达显著水平;盆西平丘区，千粒重与最低气温呈正相关，与平均气温、最高气温、连阴雨时间呈负相关，相关性均达显著或极显著水平，千粒重与日照时间、降水量呈正相关但未达显著水平;盆东平行岭谷区，千粒重与最低气温、日照时间、降水量呈正相关，与平均气温、最高气温、连阴雨时间呈负相关，但均未达显著水平。

2.2  分布模型及效果评价

2.2.1  分布模型构建  根据“1.2.3”确定的方法，首先计算盆区各代表站平均气温（ZX1）、最高气温（ZX2）、最低气温（ZX3）、日照时间（ZX4）、连阴雨时间（ZX5）标准化后的值，然后计算其协方差矩阵，得到协方差矩阵特征根及累计方差贡献率，最终得到盆区各地区代表站主成分表达式。再使用综合评价分析法，根据式（1），得到由平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间组成的历年综合指数（F）表达式，F1、F2、F3、F4、F5分别代表盆东、盆中、盆南、盆西、盆周。

2.2.2  评估模型效果评价  由四川盆区各地区低温阴雨寡照致灾综合指数折线图可以看出，盆西平丘区1984、1992年连阴雨灾害较严重（图2）;盆东平行岭谷区1994、2002、2005年连阴雨灾害较严重（图3）;盆南丘陵区1990、1996年连阴雨灾害较严重（图4）;盆中浅丘区1989、2005年连阴雨灾害较严重（图5）;盆周边缘山地区1992、2005年的连阴雨灾害较严重（图6）。为对以上结果准确性进行验证，通过查阅《中国气象灾害大典（四川卷）》和四川省气候中心灾情普查资料，针对典型灾害年进行对比分析。

盆西平丘地区：1984年5月初开始，四川盆区出现了一段时间的低温连阴雨天气，盆地内的旬平均气温比以往偏低约1 ℃，大部分地区在这一时期还出现了9～16 d的低温阴雨天气，日照时间较以往偏少10%～70%，对小麦影响极大。盆西的双流、新都、彭县、灌县、龙泉驿、德阳、广汉、绵竹、峨眉等地小麦产量均遭受不同程度损失。盆西的成都市5月中上旬20 d内雨日达18个，雨量偏多一倍且突破历年极值。

盆东平行岭谷区：1994年4—5月，盆东大部分地区有持续低温阴雨，平均气温较低，降雨时间较长，对小麦影响极大。2002年和2005年初夏，四川盆区发生罕见低温连阴雨灾害，造成小麦严重减产。

盆南丘陵区：1990年4月，盆南区气温连续偏低，日照时间减少，盆区阴雨日数显著增多，宜宾地区近3万hm2小麦遭受小麦蚜虫危害。2005年入夏，四川盆区出现了历史上罕见低温阴雨天气，病虫害较重，小麦损失惨重。

盆中浅丘区：1989年3月上旬至4月下旬，盆中遂宁市发生了近两个月的低温阴雨寡照天气，日照时间3月较以往减少40%，4月上旬减少80%，下旬减少50%，3月29日至4月13日发生连续性降水16 d，小麦受灾面积达8.7万hm2。

盆周边缘山地区：1992年5月，四川盆区盆周地区出现连续性降水天气，大部分地区降雨时间达15～22 d，较以往多1.1～6.9 d，且日照时间偏少，不足100 h，导致小麦减产。

综上可知，所采用的方法基本可以反映四川省小麦灌浆结实期的连阴雨灾害程度。

2.3  四川盆区各站点不同等级连陰雨灾害频率空间分布特征

由图7可见，四川盆区各地发生轻度连阴雨灾害的频率为15.0%～22.9%，呈近似纬向分布;盆东广安、达州的部分地区发生频率最高，为19.8%～22.9%;盆南、盆西大部地区发生频率较高，为16.7%～19.7%;盆周边缘山地区以及盆中浅丘区发生轻度连阴雨灾害的频率较低，为15.0%～16.0%;盆南丘陵区发生轻度连阴雨灾害的频率相对较高，为21.0%～23.0%。由图8可见，四川盆区各地发生中度连阴雨灾害的频率约为7%;盆周边缘山地区发生中度连阴雨灾害的频率较低，为3.0%～4.6%;盆西平丘区发生中度连阴雨灾害的频率相对较高，大部分地区为9.0%～10.0%;盆南丘陵区、盆东平行岭谷区以及盆中浅丘区发生中度连阴雨灾害的频率介于盆周与盆西之间，大部分地区为7.0%～8.0%。由图9可见，四川盆区各地区发生重度连阴雨的频率约为6%;盆中浅丘区、盆周边缘山地区以及盆西平丘区发生重度连阴雨的频率较低，为2.0%～3.9%，盆南丘陵区、盆东平行岭谷区发生重度连阴雨的频率相对较高，为8.0%～11.9%。

3  小结与讨论

3.1  结论

通过利用1980—2017年小麦灌浆结实期的气象资料，分析典型站点冬小麦产量构成要素与灌浆结实期气象因子之间的相关性，进而构建低温阴雨寡照致灾综合指数，通过划分等级，最终得到盆地各站点各等级连阴雨发生频率的空间分布。结果显示，四川盆区小麦灌浆结实期内平均气温、最高气温、最低气温、日照时间、连阴雨时间与小麦产量的相关性较强，是构成阴雨寡照灾害的主要气象因子。四川盆区大部分地区发生连阴雨的频率在32%左右，盆区东南地区发生连阴雨的频率较高，盆区西北发生连阴雨的频率相对较低。四川盆区各地发生轻度连阴雨灾害的频率约为18%，其中盆南发生的频率较高，盆周、盆西发生的频率相对较低;各地发生中度连阴雨灾害的频率约为7%，其中盆西发生的频率较高，盆周发生的频率相对较低;各地发生重度连阴雨的频率约为6%，其中盆南、盆东发生的频率较高，盆中、盆周以及盆西发生的频率相对较低。

3.2  讨论

3.2.1  影响因子的选用  以往关于小麦灌浆结实期内低温阴雨寡照灾害的研究工作中，多只考虑连阴雨时间这一个气象因子，并且以往的研究普遍将连阴雨时段固定在一个历年平均时间段内来提取连阴雨时间的资料[22，23]，而本研究是在分析典型站点冬小麦产量构成要素与灌浆结实期多个气象因子之间相关性的基础上，提取了相关性较强的气象因子，结果更为准确，避免了遗漏或重复统计连阴雨灾害样本的情况。

3.2.2  方法的选择  本研究采用的主成分分析法和综合评价分析法在一定程度上结合两者之长处，既考虑到小麦灌浆结实期低温阴雨寡照危害的主要影响因子的贡献度，又消除了这些因子之间相关影响可能带来的误差重叠，并在降维处理时，确保了有用信息的留存。气象因子的负面影响最终当体现在产量的损失上[24]，本研究虽然结合了产量构成要素进行分析，但造成小麦减产的因素很多，无法客观分离出低温阴雨寡照对产量的实际影响，因此，接下来的研究应当着眼于提高小麦灌浆结实期连阴雨灾情评定的精确度。

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收稿日期：2019-06-03

基金项目：四川省科技厅应用基础研究项目（2018JY0341）;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室项目（2018-重点-05-01）

作者简介：金  垚（1983-），男，辽宁沈阳人，工程师，硕士，主要从事气象为农服务管理工作，（电话）18502891261（电子信箱）kinyoo@126.com;

通信作者，张玉芳（1981-），女，高级工程师，硕士，主要从事灾害风险评估及区划研究，（电子信箱）75963549@qq.com。