贵州辣椒主产区气候适宜性分析

张波 杨世琼 刘宇鹏 于飞 莫建国

(1贵州省山地环境气候研究所 贵州贵阳550002;2贵州省山地气候与资源重点实验室 贵州贵阳550002)

气候资源是农业生产不可缺少的主要物质资源之一，光、热、水等气候要素的不同组合对农业会产生不同影响，其在时间、空间上的变化不仅使农业生产具有相应的季节性和地域性，还直接影响着农作物生长发育和产量形成。气候适宜度，是一个具有模糊概念的量化指标，是通过模糊数学中隶属函数的方法用气温、降水、日照等气候因素的数量变化反映对作物生长发育的适宜性，可以用来综合评价各气候要素对农作物的影响［1-5］。

国内外众多学者围绕农业气候适宜度的相关问题开展了一系列研究。Holzkämper等［6］采用遗传算法Genetic Algorithm）建立了玉米的气候适宜度模型，评估1981—2011年瑞士玉米的气候适宜度，表明其主要受早期和后期的亚适温和辐射的限制，玉米对温度变化的敏感性大于对降水量的；马树庆［7］引进了作物生长气候适宜度评价模型，并在东北开展了气候适宜性评价应用，该模型随后分别在小麦、玉米、棉花等作物的气候可行性评价中得到应用；李昊宇等［8］建立华北地区冬小麦适宜度模型，并以冬小麦气候适宜度为预报因子，建立了冬小麦发育期预报模型；赵峰等［9］运用模糊数学方法，通过建立旬温度、旬光照和旬降水适宜度函数，构建了河南省冬小麦综合气候适宜度模型；姚小英等［10］和姚树然等［11］根据作物不同发育期对光照、温度和降水的需求，分别分析了近40年甘肃省玉米和河北省棉花各个发育期光、温、水气候适宜度及其时空分布规律；黄淑娥等［12］通过对江西省双季水稻生长季温、光、水的需求及当地气候条件进行分析，建立了双季水稻各生育期光、温、水及气候适宜度评价模型；朱新玉等［13］通过构建冬小麦光照、温度、降水及综合气候适宜度计算模型，探讨气候变化对冬小麦气候适宜性的影响；张建军等［14］采用模糊数学方法分别建立了安徽省分区域一季稻温度、降水和日照适宜度模型，并在此基础上建立了综合反映多因子对一季稻影响的气候适宜度模型。从研究对象来看，涉及的作物不仅有小麦［15］、玉米［16-17］和水稻［18-19］等大田作物，还有柑桔［20］、葡萄［21］等林果，茶叶［22］、烤烟［23］、油菜花［24］等特色作物。

目前关于辣椒气候适宜度的研究少有报道。辣椒作为贵州省种植面积最大的蔬菜作物，其种植面积和加工规模均居中国第一位。近年来，在贵州省省委、省政府和各级农业部门的强力推动下，深化农村供给侧结构性改革，全省推进辣椒产业裂变发展，种植规模迅速扩大、产业链条不断完善，“小辣椒”渐成“大气候”，产销规模全国第一，已成为助农增收的大产业、脱贫攻坚和乡村振兴的新引擎，贵州省的辣椒种植和生产对农业气象服务的需求也日益增强。但受自身地形复杂和大气环流等因素的影响，气候多样性、不稳定性明显，灾害性天气较多，通过构建辣椒生育期的气候适宜度模型，实现气候条件对辣椒生长发育的实时、定量评价，及其对辣椒生产的适宜程度，为动态评估辣椒气候风险提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料

气象资料为贵州省20辣椒主要生产区气象台站1961—2018年逐日气象要素，包括平均气温（℃）、降水量（mm）和日照时数（h）等；研究区域主要包括播州区、绥阳、湄潭、凤冈县、余庆、正安、道真、务川、习水、桐梓、印江、松桃、思南、石阡、德江、金沙、黔西、大方、七星关区和纳雍等辣椒主要生产区。

1.2 方法

1.2.1 适宜度模型构建

1.2.1.1 温度适宜度

某一时期内平均气温对作物的正常生长和发育及获得高产的满足程度，由该时期作物生长发育的下限温度、上限温度和最适温度共同决定［25］，本研究拟订的温度适宜度模型如公式（1）（2）所示。

式中，S(t)为温度适宜度；B为中间参数，T为平均气温，T1、T2和T0分别为辣椒育苗所需的下限温度、上限温度和最适温度，当T≤T1或T≥T2时，S(t)=0，当T=T0时，S(t)=1。

1.2.1.2 降水适宜度

采用某一时段降水量与该时段降水距平百分率比值，构建降水适宜度模型［26］，如公式（3）所示。

式中，S(p)为降水适宜度，P为区域某时段平均降水量（mm），Pa为区域某时段多年（1961—2010年）平均降水量（mm）。

1.2.1.3 日照适宜度

根据某一时段的平均日照时数和该时段的多年平均日照时数比值，构建日照适宜度度模型［27］，如公式（4）所示。

式中，S(s)为日照适宜度，S为区域某时段的平均日照时数(h)，S0为区域某时段的多年（1961—2010年）平均日照时数(h)。

选取研究区域辣椒主要4个生育期：移栽期、大田生长-始花期、开花挂果期和成熟采收期，利用气候适宜度模型，分别计算辣椒各个生育期的气候适宜度，辣椒不同生育期及模型中参数的取值［28］见表1。

1.2.1.4 气候适宜度模型

气候适宜度模型综合考虑了温度、降水和日照等多个要素对辣椒不生育期的影响，在前人研究的基础上，采用几何平均和综合乘积的方法，建立辣椒气候适宜度模型，如公式（5）所示。

式中，S(t,p,s)为气候适宜度，S(t)为温度适宜度，S(p)为降水适宜度，S(s)为日照适宜度。

1.2.2 气候倾向率

利用气候倾向率分析气候适宜度的变化趋势。用Xi表示样本量为n的某气象变量，用t表示Xi所对应的时间，建立Xi与t之间的一元线性回归方程：

式中：a为回归系数，b为常数项，a和b用最小二乘法进行估计，以a的10倍作为每10年气候倾向率。

1.2.3 变异系数

变异系数是数据序列的标准差与其平均值的比，表示数据序列的相对离散程度，无量纲，可以客观地比较数据序列的稳定程度。

式中：Cv为变异系数，σ为数据序列的标准差，x−为 数据序列的平均值。

2 结果与分析

2.1 适宜度时间变化特征

2.1.1 温度适宜度

图1所示为1961—2018年贵州辣椒主产区温度适宜度、降水适宜度、日照适宜度和气候适宜度变化特征。由温度适宜度的年际变化特征（图1-a）可以看出，辣椒不同生育期的温度适宜度的波动范围不同，移栽期的温度适宜度变化为0.75～0.98，平均温度适宜度为0.93，最高值出现在1963年，最低值出现在1996年，辣椒移栽期温度适宜度随时间变化呈递增趋势，递增幅度为0.005/10a，但未通过显著性检验，递增趋势不显著；大田生长期至始花期温度适宜度变化为0.60～0.92，平均温度适宜度为0.76，最高值出现在1969年，最低值出现在1975年，随时间变化呈弱递增的变化趋势，递增幅度为0.003/10a；开花挂果期温度适宜度变化为0.82～0.94，平均温度适宜度为0.91，最高值出现在2014年，最低值出现在1976年，随时间变化呈显著递增的变化趋势，递增幅度为0.006/10a，相关系数为0.43（p＜0.01）；成熟采收期温度适宜度变化为0.78～0.95，平均温度适宜度为0.88，最高值出现在2017年，最低值出现在1980年，随时间变化呈显著递增的变化趋势，递增幅度为0.007/10a，相关系数为0.31（p＜0.05）。温度适宜度随着辣椒生育期的不同而变化，整体表现为移栽期＞开花挂果期＞成熟采收期＞大田生长期至始花期，其中开花挂果期和成熟采收期的温度适宜度随时间变化呈显著递增的变化趋势。

2.1.2 降水适宜度

由降水适宜度的年际变化特征（图1-b）可以看出，辣椒不同生育期的降水适宜度的波动范围要大于温度适宜度，移栽期的降水适宜度变化为0.41～1.00，平均降水适宜度为0.86，最高值出现在1980年，最低值出现在2011年，辣椒移栽期降水适宜度随时间变化呈递减的趋势，递减幅度为0.009/10a，未能通过显著性检验，递减趋势不显著；大田生长期至始花期降水适宜度变化为0.43～1.00，平均降水适宜度为0.86，最高值出现在1961年，最低值出现在2010年，随时间变化呈递减的变化趋势，递减幅度为0.01/10a；开花挂果期降水适宜度变化为0.49～1.00，平均降水适宜度为0.84，最高值出现在1972年，最低值出现在1971年，随时间变化呈显著递减的变化趋势，递减幅度为0.006/10a；成熟采收期降水适宜度变化为0.45～1.00，平均降水适宜度为0.83，最高值出现在1977年，最低值出现在1992年，随时间变化呈递减的变化趋势，递减幅度为0.006/10a。辣椒是耐旱作物，在生长发育过程中所需水分相对较少，且各生长发育阶段的需水量也不相同，不同生育期内降水适宜度整体表现为移栽期和开花挂果期＞大田生长期至始花期＞成熟采收期。

2.1.3 日照适宜度

由日照适宜度的年际变化特征（图1-c）可以看出，移栽期的日照适宜度变化为0.52～1.00，平均温度适宜度为0.90，最高值出现在1968、1969、1972、1980、1985、1988、1990、1998、2004、2005、2006、2007、2015和2018年，最低值出现在1975年，辣椒移栽期日照适宜度随时间变化呈递减趋势，递减幅度为0.007/10a，递减趋势不显著；大田生长期至始花期日照适宜度变化为0.44～1.0，平均日照适宜度为0.86，最高值出现 在1966、1968、1969、1980、1983、1985、1988、1990、1993、1997、2007和2011年，最低值出现在1975年，随时间变化呈弱递减的变化趋势，递减幅度为0.02/10a；开花挂果期日照适宜度变化为0.46～1.00，平均日照适宜度为0.88，最高值出现在1961、1963、1971、1972、1973、1978、1979、1981、1984、1988和2013年，最低值出现在2014年，随时间变化呈显著递减趋势，递减幅度为0.03/10a，相关系数为0.34（p＜0.01）；成熟采收期日照适宜度变化为0.57～1.00，平均日照适宜度为0.93，最高值出现在1963、1966、1975、1976、1978、1981、1990、1992、2011和2013年，最低值出现在1993年，随时间变化呈递减变化趋势，递减幅度为0.01/10a，相关系数未通过显著性检验，递减趋势不显著。不同生育期的日照适宜度整体表现为：成熟采收期＞移栽期＞大田生长期至始花期＞开花挂果期，其中开花挂果期日照适宜度随时间变化呈显著递增的变化趋势。

2.1.4 气候适宜度

由气候适宜度的年际变化特征（图1-d）可以看出，辣椒不同生育期的气候适宜度的波动范围相对较小，移栽期气候适宜度变化为0.70～0.98，平均气候适宜度为0.88，最高值出现在1980年，最低值出现在1996年，移栽期气候适宜度随时间变化呈递减趋势，递减幅度为0.005/10a，递减趋势不显著；大田生长期至始花期气候适宜度变化为0.57～0.93，平均气候适宜度为0.82，最高值出现在1969年，最低值出现在1979年，随时间变化呈递减的变化趋势，递减幅度为0.009/10a；开花挂果期气候适宜度变化为0.66～0.97，平均气候适宜度为0.86，最高值出现在1973年，最低值出现在2014年，随时间变化呈显著递减的变化趋势，递减幅度为0.009/10a；成熟采收期气候适宜度变化为0.68～0.97，平均气候适宜度为0.87，最高值出现在1975年，最低值出现在1993年，随时间变化呈显著递减的变化趋势，递减幅度为0.004/10a。不同生育期气候适宜度均在0.8以上，温度、降水和日照均能满足辣椒在不同生育适宜生长的需要，具体表现为：移栽期＞成熟采收期＞开花挂果期＞大田生长期至始花期。

2.2 变异性分析

辣椒不同生育期温度适宜度、降水适宜度、日照适宜度和气候适宜度变异性结果见表2。从表2中可以看出，对比温度适宜度，不同生育期温度适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（11%）＞移栽期（5%）和成熟采收期（5%）＞开花挂果期（2%）；对比降水适宜度，不同生育期降水适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（16%）＞开花挂果期（15%）＞移栽期（14%）＞成熟采收期（10%）；对比日照适宜度，不同生育期日照适宜度变异系数表现为成熟采收期（15%）＞开花挂果期（13%）＞移栽期（12%）和大田生长期至始花期（12%）；对比气候适宜度，不同生育期气候适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（10%）＞移栽期（8%）＞开花挂果期（7%）和成熟采收期（7%）。

不同生育期内大田生长期至始花期降水适宜度变异系数为16%，超过临界值，表明大田生长期至始花期降水适宜度为中等变异，其它生育期内的各个适宜度指标均在临界值以下，为小变异，其中以开花挂果期的温度适宜度变异系数最小。

表2 辣椒不同生育期温度、降水、日照和气候适宜度变异性分析

3 讨论

为定量评价气象条件对辣椒生产的适宜程度，利用贵州省辣椒主要生产区1961—2018年逐日气象要素，构建气候适宜度模型，分析了辣椒不同生育期气候适宜度变化特征。主要结论如下。

辣椒移栽期的单要素和气候适宜度分别为0.93、0.90、0.86和0.88，大田生长期至始花期的单要素和气候适宜度分别为0.76、0.89、0.86和0.82，开花挂果期的单要素和气候适宜度分别为0.91、0.88、0.84和0.86，成熟采收期的单要素和气候适宜度分别为0.88、0.93、0.83和0.87，温度、降水和日照均能满足辣椒在不同生育期适宜生长的需要。开花挂果期温度适宜度和日照适宜度随时间变化分别呈显著递增和递减的变化趋势，不同生育期气候适宜度均在0.8以上，温度、降水和日照均能满足辣椒在不同生育适宜生长的需要。

温度适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（11%）＞移栽期（5%）和成熟采收期（5%）＞开花挂果期（2%），降水适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（16%）＞开花挂果期（15%）＞移栽期（14%）＞成熟采收期（10%），日照适宜度变异系数表现为成熟采收期（15%）＞开花挂果期（13%）＞移栽期（12%）和大田生长期至始花期（12%），气候适宜度变异系数表现为大田生长期至始花期（10%）＞移栽期（8%）＞开花挂果期（7%）和成熟采收期（7%）。其中仅大田生长期至始花期为中等变异，其它生育期内的各个适宜度指标均为小变异。

气候适宜度模型能综合反应辣椒不同生育期气候适宜度的动态变化过程，其精准度的检验需要其与辣椒气象产量做相关性分析，由于缺少辣椒历史产量数据，因此无法对模型的准确率进行验证。此外，辣椒品种多样，每个品种自身差异性明显，在实际的辣椒生产过程中除了受到气候条件的影响外，还与下垫面土壤类型等有很大关系，因此构建气候与品种、土壤类型相结合的适宜度模型，其评价效果会更客观，更有的科学指导性。