贵港市近60年早稻种植高温热害发生规律

莫申萍，蒙小寒，许艺馨，梁 虹，谭孟详

（1.贵港市气象局，广西 贵港537100；2.广西物流职业技术学院，广西 贵港537100；3.广西壮族自治区气象科学研究所，南宁530022）

中国是全球气候变暖特征最显著的国家之一［1］。近年来，中国的极端高温事件越来越频繁，从1999年至今在长江流域及其以南地区几乎每年都会出现持续10 d以上的强度大、范围广的极端高温天气［2］。极端高温事件会对农作物生长等自然生态系统、建筑等行业及人们正常生产、生活造成重要影响［3-6］。高温热害也成为制约广西南部地区水稻产量最重要的气象灾害之一［7］。因此，对极端高温事件的研究日益引起人们的重视。贵港市处于广西最大的冲积平原——浔郁平原的中部，位于热带和温带的分界线处，是广西主要粮食生产基地之一，早稻种植面积较广泛，随着夏季高温热害的发生频率逐渐升高，水稻产量与品质均受到了影响。

近年来，高温对早稻生长发育以及产量的影响日益受到人们的重视。张桂莲等［8］确定了抽穗期高温胁迫破坏水稻花药细胞膜结构和功能，影响花粉活力与萌发力，降低结实率。张倩［9］用统计方法探讨了水稻高温热害发生的强度、频率和时空变化规律，并通过WOFOST作物模型对水稻遗传参数进行了调整检验，有效地评估了研究区域的高温热害影响程度。何燕等［10］用GIS技术和逐步回归分析方法建立气候区划指标因子的空间模拟推算模型，划分广西种植水稻布局的精细化气候区，提出适宜品种的建议。谢志清等［11］在关于高温热害规律研究的基础上构建了一个综合考虑高温强度和持续时间的规范化高温热害综合指数指标，与早稻产量损失具有很好的对应关系。鉴于前人多集中于分析单个致灾因子（如日平均气温）对水稻产量的影响［12-18］，注重分析在高温胁迫下水稻生长状况和不同耐热性［13，14］以及高温的强度与持续时间对灌浆期水稻结实率等的影响［15，16］，并参考唐国敏等［19］、谭孟祥等［20］关于水稻种植高温热害受地理地形因素影响其变化趋势、周期变化等，本研究从日平均气温这一气象要素出发，综合其他多个相关气象要素作为综合指数的指标，将其影响归一化，通过线性回归分析、综合指数建模、Mann-Kendall（M-K）突变分析和Morlet小波分析方法评估高温过程的强度和特征，以期为不同地理环境地区的水稻种植趋利避害、合理安排生产提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料

选取广西贵港市3个国家级地面气象站点（贵港、桂平、平南）1960—2019年6月1日至7月20日的逐日平均气温、最高气温、日平均风速、日照时数等特征量，统计高温持续日数。

早稻高温热害是指在早稻生产中在早稻孕穗后期、抽穗扬花期或灌浆期遭遇日平均气温≥30℃或日最高气温≥35℃的高温天气。根据2008年11月1日起颁布实施的国家标准《主要农作物高温危害气温指标》（GBT 1985—2008），定义早稻高温热害指标为日平均气温≥30℃或日最高气温≥35℃，定义1次高温热害过程为日平均气温≥30℃或日最高气温≥35℃连续3 d或以上。由于早稻播种期各地存在一定差异，根据贵港市农业气象观测和贵港市农业相关部门对早稻发育期记录资料分析，贵港市早稻在5月下旬至6月上旬为孕穗期，6月中旬至6月下旬为抽穗扬花期，最迟7月中旬达乳熟，这段时间内早稻的发育对高温最为敏感，因此本研究将6月1日至7月20日共50 d定义为贵港市早稻高温热害的危险期（以下简称危险期）。

1.2 综合指数评估

在进行综合指数分析的因子组成时，首先要考虑所选因子具有的代表性，其次考虑因子之间有独立性（即因子之间相关性不宜太高）［21］，因此在选择表征高温程度的因子时需要经过相关分析。高温过程是持续多个高温日的过程，针对每次高温过程选择过程日平均气温（tm）、过程极端最高气温（tmax）、连续高温日数（dt）作为综合指数建模中评估高温部分的3项指标，同时也考虑把过程日平均风速（WS）和过程平均日照时数（Sm）也作为评估影响高温持续过程的2项指标［22］。

由于过程日平均气温、过程极端最高气温、连续高温日数、过程日平均风速和过程平均日照时数这5个指标的量纲不同，数据的可比性差，为消除该影响，使用标准化方法将5个指标因子无量纲化［23］，方法如下。

设5个指标因子分别为：yi=｛tmi，tmaxi，dti，WSi，Smi｝，其中i=1，2，3，…n，为过程次数序列。

首先计算各项指标的平均值：y0=｛tm0，tmax0，dt0，WS0，Sm0｝，其中，

各项指标的标准差（σ）：

则标准化指标（ki）为：

经过标准化处理后，原始数据转换为无量纲化指标评估值，即各指标值统一处于同一个数量级别上，使所有指标对评估方案的作用力同趋化，可以直接进行算术或加权平均，进行综合评估分析［24］。采用等权重方案求和计算综合指数，高温过程综合指数用Zi表示，计算模型如下：

式中，i为高温过程次数序列。

统计出每次高温过程的综合指数Zi，每年的综合指数Zy定义为当年所有过程的综合指数Zi之和。

1.3 Mann-Kendall方法

Mann-Kendall方法是一种非参数统计检验方法，用于预测各种气象要素（如气温、降水和气压等）时间序列数据的长期趋势。变量不一定具有正态分布特征，少数异常值不会影响分析结果，因此它们可以应用于非正态分布的趋势分析，如水文变量和气象要素，计算过程简单，检测范围宽，干扰度小，定量程度高。

1.4 Morlet小波

复数小波（Complex morlet）在应用中比实数形式的小波有更多的优点，可看作是一个傅里叶（Fou⁃rier）变换的基函数和一个Gauss函数的乘积。它与加窗Fourier变换很相似，它们的根本不同点是窗口的大小变化不同［25］。因此，Morlet小波可以用来进行周期分析，它比窗口Fourier分析更能反映出信号的局部特征。Fourier变换公式见式（1），由此得到小波系数，再通过小波系数做出二维等值线图，从而可得到关于时间序列变化的小波特征。不同时间尺度下的小波系数可以反映系统在该时间尺度下的演变特性和突变。

式中，Wf(a,b)为小波系数；f（t）是信号可积函数；a为伸缩尺度，1/a为频率；b为平移参数，是相对于t时刻作了长度的平移的复共轭函数。

2 结果与分析

2.1 早稻高温热害过程综合指数评估及相关分析

贵港市近60年高温热害过程的气候趋势如图1至图3所示，过程综合指数越大则年综合指数大，也就是说过程日平均温度越高，过程极端最高气温越高、连续高温日数越多、过程平均日照时数越大、过程日平均风速越小，高温热害过程越严重。

图1 和表1中贵港年综合指数最大的年份为2015年，2015年出现了3次高温热害过程，3次过程平均气温为31.6℃，极端最高气温达37.1℃，日平均风速为1.5 m/s，平均日照时数为9.5 h/d，总历时天数为17 d。从5年滑动平均的高温热害趋势来看，高温热害的阶段性年代际变化特征比较明显，分别有20世纪80年代初、21世纪初、2015—2019年3个高温热害高发期。

图2 和表1中桂平年综合指数最大的年份为1989年，1989年出现了1次高温热害过程，过程平均气温为31.3℃，极端最高气温达38.6℃，日平均风速为0.7 m/s，平均日照时数为11.5 h/d，总历时天数为4 d。从5年滑动平均的高温热害趋势来看，高温热害的阶段性年代际变化特征比较明显，分别有20世纪80年代末、2005—2010年2个高温热害高发期。

图3 和表1中平南年综合指数最大的年份为2015年，2015年出现了3次高温热害过程，3次过程平均气温为31.8℃，极端最高气温达37.7℃，日平均风速为1.1 m/s，平均日照时数为9.9 h/d，总历时天数为14 d。从5年滑动平均的高温热害趋势来看，高温热害的阶段性年代际变化特征比较明显，分别有20世 纪80年 代、2002—2019年2个 高 温 热 害 高 发期。

从年平均综合指数值（表2）可以看出，对贵港市的早稻种植来说，受高温热害影响程度最大的是平南，其次是桂平，最小是贵港，总体趋势是自西向东逐渐加强的空间差异。由表2可知，贵港市近60年早稻危险期发生高温热害的年数为40年，发生年份占66.7%，年平均发生次数为1.1次，年平均发生日数为5.0 d。1978年贵港热害日数达14 d，为单次过程极端最长日数。2016年平南热害总次数发生达5次，总日数发生最多为19 d/年，为热害较重年份。

表1 贵港市高温热害过程年综合指数最大的年份及热害因子

图1 贵港早稻危险期年综合指数及5年滑动平均趋势线

图2 桂平早稻危险期年综合指数及5年滑动平均趋势线

图3 平南早稻危险期年综合指数及5年滑动平均趋势线

2.2 近60年贵港市早稻危险期高温热害年际变化特征及其突变分析

2.2.1 贵港市早稻危险期高温热害年际变化特征

整体来看，贵港市早稻危险期高温热害年平均发生次数（图4）和日数（图5）呈递增趋势，并且回归方程分别为y=0.018 4x+0.516 8、y=0.079 5x+2.581 5。早稻危险期高温热害平均次数以1.8次/100年速率递增，平均次数在整个研究时间段内共增加了1.1次，增加趋势明显；早稻危险期高温热害年平均日数以8 d/100年速率递增，平均日数在整个研究时间段内共增加了4.8 d，增加趋势明显。从贵港市早稻危险期高温热害发生次数和日数5年滑动平均趋势线来看，高温热害发生次数和日数的趋势大致相同，20世纪60—80年代后期、90年代初至2019年分别是2个一降一升的V形趋势，且V形趋势的高点在逐步抬高，趋于严重的态势。从趋势线上可以看出，1989年和2018年为峰值，1977年和1997年为低谷，峰值年份副热带高压的位置和热带气旋活动的活跃度有密切联系，主要受天气系统影响导致气流下沉。

2.2.2 贵港市早稻危险期高温热害突变分析使用M-K法对贵港市1960—2019年早稻危险期高温热害平均次数和平均日数变化趋势进行突变检测（图6、图7），设定的显著水平为α=0.05，M-K法中包括UFK和UBK 2条曲 线，UFK的 值 大于0表示 有 上升趋势，小于0表示有下降趋势，当UFK线超过临界直线（Z=±1.96）时，表示上升或下降趋势达到0.05显著检验水平，如果2条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻为突变开始的时间。

图4 贵港市早稻危险期高温热害年平均发生次数

图5 贵港市早稻危险期高温热害年日数变化趋势

图6 贵港市近60年水稻高温热害过程次数M-K检验

由图6可知，UFK曲线和UBK曲线有多个交点，说明贵港市早稻危险期高温热害过程次数发生增-减交替变化，且变化频繁。再观察UFK曲线，1960—1963年，数值在0上下波动，高温热害次数变化趋势不明显；1964—2010年，除1988—1991年外，UFK曲线基本位于0以下，说明自20世纪60年代过后，早稻危险期高温热害次数呈下降趋势，并且在70年代UFK值超出了置信水平临界线，高温热害次数下降趋势明显；自2010年之后UFK数值开始大于0，且一直呈增长趋势，表明该时段高温热害次数增多，UFK与UBK曲线于2015年有一个交点，且交点在临界线之间，根据M-K突变检验法可得突变时间点为2015年，突变时间点后平均热害次数为2.3次/年，比60年平均高温热害次数高1.2次/年。

由图7可知，贵港市早稻危险期高温热害过程日数仅有一个交点，说明贵港市早稻危险期高温热害过程日数没有明显大的突变。从年平均发生日数的UFK曲线可以看出，贵港市早稻危险期高温热害过程日数与次数特征相似。

图7 贵港市近60年水稻高温热害过程日数M-K检验

2.3 Morlet小波分析近60年贵港市高温热害发生的周期变化特征

由于贵港市所辖县市区所处的地理位置和地形差异，虽然高温热害发生的次数及日数的突变整体趋势相近，但增减变化的周期范围存在一定的差异。为了更清楚了解贵港市3个站点近60年的危险期50 d的高温周期性变化，选用Morlet小波分析对贵港市3个站点1960—2019年高温日数序列进行分析。

因研究需要，负小波系数不在图例中显示，正小波系数越大对应日最高气温较大，小波系数绝对值越大，表明该时间尺度变化越显著［13］。以50 d为年尺度的小波分析等值线图（图8）可以看出，70年代初、80年代初、90年代末、2010年以及2018年分别出现了贵港市范围的高温过程，其中70年代初、90年代末和2018年均有较为明显的体现，贵港（图8a）在几次高温过程中波动都比桂平（图8b）、平南（图8c）小。目前3个站点受影响的实部等值线图中的等值中心还未闭合，表明未来几年3个站点的危险期内有较大可能性出现极端高温天气。

由小波方差图可知，贵港（图9a）、桂平（图9b）、平南（图9c）早稻危险期最高气温大致经历了2个明显的周期变化，即42 d的主周期变化和21 d的次周期变化。贵港、桂平、平南3个点则在每年孕穗始期后的第21天和第42天出现2次明显的高温过程。

图8 3个站点Morlet小波分析二维等值线

3 结论

本研究发现贵港市1960—2019年在危险期内高温热害的发生年数有40年，发生年份占66.7%，年平均发生1.1次，每年平均发生5 d高温热害天气。受地理位置和地形差异影响，受害的比例以及程度分类存在空间差异，从年平均综合指数以及极端高温发生数据可以看出，受高温热害影响最大的是平南，其次是桂平，最小是贵港，其总体趋势是自西向东逐渐加强的空间分布。这为进一步选择早稻高温耐性品种、合理安排早稻生产和防御高温热害提供了科学依据。

图9 3个站点Morlet小波分析的方差

对贵港市近60年早稻危险期高温热害年际变化特征及其突变进行分析，发现从20世纪60—80年代后期、90年代初至2019年分别是2个一降一升的V形趋势，且V形趋势的高点在逐步抬高，趋于严重的态势。早稻危险期高温热害过程次数有多个突变点，其发生次数增-减交替变化，且变化频繁；早稻危险期高温热害过程日数突变检测中只有1个交点，其过程变化不明显。在研究高温热害的年际变化规律时发现，当发生高温热害过程时存在高温热害过程次数少、但高温热害过程日数较多的情况，因此在分析高温热害时间变化规律时，发现高温热害过程总日数因子和高温热害过程次数都具显著性。

通过Morlet小波分析可知，20世纪70年代初、90年代末和2018年出现了较明显的贵港市区域性高温天气过程，其中贵港的高温热害程度相对较小。另外，2018年的高温天气过程中，贵港、桂平、平南最高气温偏高，在整个早稻危险期高温过程出现的频率大且持续时间长，几乎占据了整个危险期。早稻危险期中贵港、桂平、平南大致经历了2个明显的周期变化，即42 d的主周期变化和21 d的次周期变化。由于贵港的观测数据为农业相关部门数据资料，实际播种时间也有差异，因此本研究分析也会受到影响。