1961—2020年华北平原冬小麦-夏玉米生长季内光能资源时空变化特征

郑诗然 胡 琦,2* 和骅芸 邢梦媛 高浩然 刘媛媛 马雪晴 潘学标,2

(1.中国农业大学 资源与环境学院，北京 100193;2.中国气象局—中国农业大学农业应对气候变化联合实验室，北京 100193)

太阳辐射是植物光合作用、蒸腾作用的主要驱动因子，辐射资源的分布状况在一定程度上决定了一个地区的农业格局和农业生产潜力。辐射资源的变化会给农业生产带来一系列的显著影响。辐射量下降会导致作物的光合有效辐射降低，从而影响产量构成，可能会造成减产等。近年来,对全国范围及不同区域(东北、西北、华南等地区)的辐射资源时空变化的定量分析研究结果均表明太阳总辐射呈显著下降的趋势，且在上世纪80年代达到最低值，这可能与我国工业化进程速度加快，大气气溶胶浓度、大气浑浊度及灰霾日数增加有关。然而，已有研究多从年或季节尺度分析太阳辐射的变化，针对某一区域作物生长季内的作物光能资源研究较少。

华北平原是我国重要的农业生产基地，其粮食产量约占我国粮食总产量的30%，在国民经济中具有举足轻重的地位。研究华北平原生长季太阳辐射资源的中长期变化规律，有助于进一步了解华北平原的气候变化规律。华北平原喜凉作物和喜温作物生长季农业气候资源均发生了一定的时空变化，其中日照时数呈下降趋势。目前，针对长时间序列下的华北平原冬小麦-夏玉米周年的辐射资源时空变化相关研究较少，特别是综合太阳总辐射、直接辐射、散射辐射及光和有效辐射(PAR)的分析较为鲜见。因此，本研究拟以华北平原冬小麦-夏玉米种植区为研究区域，利用华北平原辐射观测站点实测资料，建立了逐月的太阳总辐射经验公式并计算逐月、冬小麦-夏玉米生长季以及周年的太阳辐射，从年际和年代际尺度定量分析1961—2020年华北平原地面太阳辐射的时空分布变化特征，并进一步分析直接辐射、散射辐射和光合有效辐射的变化，以期为华北平原辐射资源的合理利用、种植制度、区划的调整以及制定适应气候变化的对策等提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源及预处理

选择华北平原冬小麦-夏玉米种植区为研究区域，主要包括京、津、冀、豫、鲁等5省市(图1)，大致位于32°～40° N，114°～121° E。选择研究区域内具有1961—2020年完整时间序列逐日气象资料的气象站点55个及具有逐日辐射观测资料的辐射观测站点11个。常规气象站点数据包括逐日平均气温(℃)、最高气温(℃)和最低气温(℃)、降水量(mm)、日照时数(h)、相对湿度(%)、风速(m/s)等要素；辐射资料取自中国气象辐射基本要素日值数据集(http:∥data.cma.cn)，包含了总辐射、直接辐射、散射辐射；光合有效辐射(PAR)数据来自中国光合有效辐射重构数据集(http:∥www.sciencedb.cn/dataSet/handle/400)。数据集发布前已经过严格的控制与检验，实有率和正确率分别约99.0%和99.9%，实际计算时为保证所有数据的有效性，已剔除当天其中部分台站个别日期缺少太阳辐射资料。每个辐射观测站点的逐日辐射观测资料以3年为周期被分成两部分数据集，前两年数据用以建立拟合模型，后一年测量值用于评估检验模型。

图1 研究区气象站分布

1.2 计算方法

1

.

2

.

1

太阳总辐射估算

利用华北平原11个辐射观测站点的逐日太阳总辐射和日照时数观测资料，建立了华北平原不同月份的太阳总辐射模拟计算模型。

计算太阳总辐射多采用Angstrom-Prescott经验模型法，该模型指同一地区日太阳总辐射和天文辐射的比值与日照时数和最大可能的日照时数呈线性关系，其基本形式为：

Q

=

Q

(

a

+

bs

)

(1)

式中：

Q

为太阳总辐射量，MJ/m；

Q

为起始数据；

s

为日照百分率；

a

、

b

为经验系数。李晓文等研究表明，以天文辐射为起始值时，经验系数

a

、

b

值的相对变化最小，故本研究研究采用天文辐射量作为起始数据，不同地区及季节均有不同，可利用实测辐射资料和日照时数资料，用最小二乘法求得。

1

.

2

.

2

天文辐射量计算

月、季、生长季、年天文辐射量由日天文辐射总量公式计算得到每日天文辐射总量后逐日求和所得。日天文辐射总量的计算方法如下：

ρ

=1

/

(1+0

.

033cos(2π

J/

365))

(2)

cos

ω

=-tan

φ

tan

δ

(3)

δ

=0

.

409sin(0

.

017 2

J

-1

.

39)

(4)

Q

=TIπ

ρ

(

ω

sin

φ

sin

δ

+cos

φ

cos

δ

sin

ω

)

(5)

式中：

ρ

为日地平均距离修正值；

J

为日序；

ω

为日落时角，rad；

φ

为站点地理纬度，rad；

δ

为太阳赤纬，rad；

Q

为日天文辐射总量，MJ/m；T为周期，24 h×60 min×60 s；I为太阳常数，13.67×10MJ/(m·s)。

1

.

2

.

3

经验系数式(1)太阳总辐射拟合方程中的

a

、

b

值采用最小二乘法计算，计算公式如下：

(6)

(7)

式中：为站点太阳总辐射总量与天文辐射总量之比的平均值；为站点日照百分率的平均值；

s

为站点的日照百分率；

y

为参考站点逐年地表辐射总量与天文辐射总量之比；

t

为选取观测资料的年数。

1

.

2

.

4

模型统计评估指标

本研究采用标准差和相对误差评估模型模拟性能的指标依据。计算公式如下：

标准差

(8)

式中：

m

为经验系数数量；

Q

为经验系数模拟值；为经验系数模拟值的平均值。

相对误差

(9)

式中：

Δ

为绝对误差，即测量值与模拟值之差；

L

为模拟值。标准差越小，则模拟值越集中，即站点之间的经验系数变异性小；相对误差越小，则模拟效果越好。

1

.

2

.

5

Mann

-

Kendall检验法

Mann-Kendall检验法(简称M-K法)不需数据服从特定的分布，同时检验范围较宽，因此该方法在水文气象要素的趋势性检验中应用被广泛采用,是世界气象组织推荐的用于提取序列变化趋势的有效工具，其优点在于不受个别异常值的干扰，能够客观反映时间序列趋势。

对于具有

n

个样本量的时间序列

X

，构造一秩序列：

(10)

在时间序列随机独立的假定下，定义统计量：

(11)

式中：UF=0，

E

(

s

)和Var(

s

)是累计数

s

的均值和方差，在

x

,

x

,…,

x

相互独立，且有相同连续分布时，其计算公式如下：

(12)

(13)

UF为标准正态分布，它是按时间序列

x

顺序

x

,

x

,…,

x

计算出的统计量序列，给定显著性水平α，查正态分布表，若|UF|>

U

，则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列

x

逆序

x

,

x

,…,

x

，再重复上述过程，同时使UB=-UF，

k

=

n

,

n

-1,…,1)，UB=0。

若UF或UB的值大于0，则表明序列呈上升趋势，小于0则表明呈下降趋势。当它们超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著。超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域。如果UF和UB两条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间。

1.3 数据处理

本研究冬小麦生长季指10—翌年5月，冬小麦关键生育期指3—5月；夏玉米生长季指6—9月，夏玉米关键生育期指7—8月。

试验数据采用MATLAB 2018b及SPSS 18.0软件进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 各月辐射模型模拟及检验

利用华北平原11个辐射观测站点的逐日太阳总辐射和日照时数观测资料，建立华北平原不同月份的太阳总辐射模拟计算模型，拟合方程全部通过显著性检验(

P

<0.01)。华北平原各月太阳辐射经验系数

a

、

b

模拟计算模型及已统计站点的太阳总辐射的测量值与模拟值的相对误差如表1所示。各月模型的相对误差经检验均小于10%，表明计算模型有较高的可信度。从整体可见，春季和秋季的相对误差较小，夏季和冬季的相对误差较大。说明在春秋季的太阳总辐射模拟精度高于冬夏季。总体而言各月相对误差差别不大，均在可接受的范围内。其中，相对误差最大值出现在12月，为9.64%；最小值出现在4月，为6.13%。

表1 各月太阳辐射经验系数、模拟计算模型及其相对误差

Table 1 Empirical calculation values of total solar radiation experience coefficients and in each month

月份Month经验模型Experienceformula相对误差/%Relativeerror显著性Statisticalsignificance1月Jan.y=0.506x+0.1877.95P<0.012月Feb.y=0.545x+0.1707.72P<0.013月Mar.y=0.560x+0.1636.68P<0.014月Apr.y=0.572x+0.1526.25P<0.015月Mayy=0.576x+0.1556.13P<0.016月Jun.y=0.537x+0.1816.78P<0.017月Jul.y=0.524x+0.1857.66P<0.018月Aug.y=0.524x+0.1707.26P<0.019月Sept.y=0.553x+0.1636.30P<0.0110月Oct.y=0.551x+0.1626.55P<0.0111月Nov.y=0.553x+0.1576.97P<0.0112月Dec.y=0.511x+0.1789.64P<0.01

2.2 冬小麦-夏玉米周年辐射时空变化

根据2.1中求得的模型进行太阳总辐射值模拟，计算华北平原1—12月各月太阳总辐射平均值并制作箱型图(图2)。全年总辐射范围在4 519.26～5 488.30 MJ/m，平均值为4 954.57 MJ/m，该地区太阳总辐射在春夏季相对较高，最高值出现在5月份，平均为589.61 MJ/m；秋冬季相对较低，最低值出现在12月份，其平均值为223.58 MJ/m。

图2 各月研究地区太阳总辐射值箱型图

冬小麦生长季太阳总辐射范围在2 599.64～3 160.85 MJ/m，平均为2 905.54 MJ/m，约占全年辐射量的58.6%，其关键生育期太阳总辐射范围在1 318.66～1 708.24 MJ/m，平均为1 537.28 MJ/m，占全年总辐射的31.0%；夏玉米生长季太阳辐射范围在1 892.66～2 327.45 MJ/m，平均为2 049.03 MJ/m，占全年辐射量的41.4%，其关键生育期太阳总辐射范围在983.50～1 189.26 MJ/m之间，平均为1 038.20 MJ/m，占全年总辐射的20.9%。

空间上，华北平原冬小麦-夏玉米周年太阳总辐射由东北向西南逐渐递减，呈北高南低、东高西低的状态(图3)。河北中部太阳总辐射最高，超过5 400 MJ/m；河南东南地区最低，低于4 650 MJ/m。冬小麦生长季及关键生育期两个时段内，太阳总辐射最高地区均为河北中部，生长季和关键生育期辐射分别超过3 000、1 700 MJ/m，河南东南部最低，生长季和关键生育期辐射分别低于2 700、1 400 MJ/m；夏玉米生长季及关键生育期两个时段内，太阳总辐射最高地区为山东东北部及河北中部，生长季和关键生育期辐射分别超过2 250、1 050 MJ/m，华北平原南部最低，生长季和关键生育期辐射分别低于1 950、1 000 MJ/m。

图3 研究时段内冬小麦-夏玉米周年(a)、小麦生长季(b)、小麦关键生育期(c)、玉米生长季(d)和玉米关键生育期(e)太阳总辐射情况

计算研究区域内周年及各月辐射倾向率并绘制空间分布图，结果见图4。可知，华北平原全年各地区太阳总辐射气候倾向率都小于0，即太阳总辐射呈下降趋势。1961—2020年来研究区周年太阳总辐射平均减少了14.3%，平均变化率为-118.04 MJ/(m·10 a)。空间分布基本呈东北及西南两侧高而中间低的状态，其中河北西部以及河南东部地区太阳总辐射下降趋势最为显著，倾向率最低为-210.67 MJ/(m·10 a)，山东东部地区太阳总辐射下降趋势较轻，倾向率最高为-14.25 MJ/(m·10 a)。

图4 研究时段内冬小麦-夏玉米周年(a)、小麦生长季(b)、小麦关键生育期(c)、玉米生长季(d)和玉米关键生育期(e)太阳总辐射倾向率空间图

1961—2020年研究区冬小麦太阳总辐射平均减少10.0%，平均变化率为-48.34 MJ/(m·10 a)；冬小麦关键生育期太阳总辐射平均减少4.7%，平均变化率为-12.03 MJ/(m·10 a)。空间上，山东东部、河北中部及南部以及河南西部地区气候倾向率均表现为太阳总辐射增多，河北西部、山东西部及河南北部太阳总辐射则呈现减少趋势。

夏玉米生长季及关键生育期内，太阳总辐射倾向率为负值。1961—2020年研究区夏玉米生长季太阳总辐射平均减少17.8%，平均变化率为-60.88 MJ/(m·10 a)；夏玉米关键生育期太阳总辐射平均减少17.7%，平均变化率为-30.60 MJ/(m·10 a)。空间上，河南东部地区下降趋势最为明显，气候倾向率分别低于-90.00、-40.00 MJ/(m·10 a)，河北东部、山东东部及河南西部地区下降趋势较小。

2.3 辐射年代际变化

将1961—2020年划分为P1(1961—1980年)、P2(1981—2000年)和P3(2001—2020年)3个时段，计算P1、P2和P3 3个时段的全年、冬小麦生长季及夏玉米生长季太阳总辐射，并制作箱型图(如图5)。

P1, 1961—1980年; P2, 1981—2000年; P3, 2001—2020年

华北平原冬小麦-夏玉米周年太阳总辐射在P1、P2、P3 3个时段均呈现出递减的趋势。其中，P1时段的全年太阳总辐射值最高，均值为5 178.26 MJ/m，而P3时段的全年太阳总辐射最低，均值为4 682.54 MJ/m。较P1时段，P2和P3时段的周年太阳总辐射分别减少4.1%和9.6%。

3个时段的华北平原冬小麦生长季太阳总辐射也呈现出递减的趋势。其中，P1时段的冬小麦生长季太阳总辐射值最高，均值为3 003.12 MJ/m，P3时段冬小麦生长季太阳总辐射最低，均值为2 771.01 MJ/m，P2时段冬小麦生长季太阳总辐射均值为2 896.39 MJ/m。较P1时段，P2和P3时段的冬小麦生长季太阳总辐射分别减少3.6%和7.7%。

P1—P3时段的华北平原夏玉米生长季太阳总辐射也呈现出递减的趋势。其中，P1时段的夏玉米生长季太阳总辐射值最高，均值为2 172.64 MJ/m，P3时段夏玉米生长季太阳总辐射最低，均值为1 908.06 MJ/m，P2时段夏玉米生长季太阳总辐射均值为2 065.18 MJ/m。与P1时段相比，P2和P3时段的夏玉米生长季太阳总辐射分别减少 4.9% 和12.1%，均比冬小麦生长季太阳总辐射减小幅度大。在不同时段，华北平原周年太阳辐射在P3时段变化幅度最大。进一步用M-K法进行检验发现，周年太阳总辐射在20世纪90年代早期有一个突变点，且变化显著(

P

<0.05)。

根据2006—2016年的观测值进一步分析直接辐射、散射辐射(9个辐射站)以及PAR(48个气象站)的变化趋势，结果见表2。华北平原周年、冬小麦-夏玉米生长季的直接辐射和光合有效辐射均呈下降趋势，华北平原周年和小麦生长季散射辐射均呈上升趋势，玉米生长季散射辐射呈下降趋势。周年直接辐射、散射辐射和光合有效辐射(PAR)变化率分别为-210.6、85.1、-54.3 MJ/(m·10 a)；小麦生长季直接辐射、散射辐射和PAR变化速率分别为-68.3、15.6、-16.3 MJ/(m·10 a)；玉米生长季直接辐射、散射辐射和PAR变化速率分别为-215.8、-12.5、-37.5 MJ/(m·10 a)。

表2 2006—2016年冬小麦-夏玉米周年、冬小麦生长季和夏玉米生长季直接辐射、散射辐射和光和有效辐射(PAR)气候倾向率

Table 2 Climate tendency rates of direct radiation, scattered radiation and photosynthetically active radiation(PAR)during winter wheat and summer maize rotation, winter wheat and summer maize growing seasons from 2006 to 2016 MJ/(m·10 a)

时间尺度Timescale直接辐射Directradiation散射辐射ScatteredradiationPARPAR冬小麦-夏玉米周年Winterwheatandsummermaizerotation-210.685.1-54.3冬小麦生长季Winterwheatgrowingseasons-68.115.6-16.3夏玉米生长季Summermaizegrowingseasons-215.8-12.5-37.5

3 讨论与结论

3.1 讨论

本研究利用多年辐射观测站点数据建立了华北平原适用的Angstrom-Prescott经验模型，以求算华北平原的太阳总辐射，并基于华北平原太阳总辐射按照年代际尺度、气候倾向率、生育期及生长季尺度分别进行太阳辐射时空变化分析。

1980年后，我国工业化进程加快，大气混浊度、大气气溶胶浓度及雾霾日数的增多导致我国大部分地区太阳辐射仍然持续下降。与本研究结果一致，华北平原太阳总辐射年际和不同时间段均呈显著下降趋势。周年、冬小麦生长季及其关键生育期和夏玉米生长季及其关键生育期中，1961—1980年，1981—2000年，2001—2020年3个时段的全年太阳总辐射都呈现出递减的状态，这与查良松等、李晓文等、Stanhill等、杨胜朋等研究发现的到达地面的太阳辐射是持续变化的结果相一致。赵东等发现20世纪50—80年代，包括中国在内的全球大部分地区的入射辐射强度持续下降；自90年代起，入射辐射强度又略有回升，本研究中用M-K法检验华北平原太阳总辐射发现太阳总辐射在20世纪90年代早期有一个突变点的结论也验证了这一点。此外，本研究发现华北平原近54年直接辐射呈减少趋势，散射辐射呈增加趋势，与已有研究结论一致。这种趋势产生的原因可能是灰霾(气溶胶)的增加：一方面减少到达地面直接辐射；另一方面增加了散射辐射。

华北平原辐射资源的变化会对作物产量造成影响。气候变化对潜在产量的影响可以从侧面反映气候条件对实际产量的影响。李克南等研究发现冬小麦生长季内总辐射量是其潜在产量时间变化趋势的决定性因素。杨鹏宇等发现华北平原辐射资源减少对夏玉米光温生产潜力的负作用大于热量资源增加带来的正作用。而散射辐射增加对小麦干物质生产和产量形成有显著的“肥料效应”，能够提高群体光能利用率。也有研究认为散射辐射对光合能力的提高不能完全弥补气溶胶降低总辐射带来的不利作用。本研究发现散射辐射增加仅是缓解了光合有效辐射的减少也说明了这一点，对植物生长来说应该存在一个合适的散射辐射范围。因此，进一步探明太阳辐射变化对光合潜在产量的影响机制，可能成为缩减产量差的关键所在。

实际生产中，气候变化对冬小麦夏玉米产量的影响更为复杂，还需要综合考虑光温水等气候条件及农业措施的影响。范兰等发现华北平原2001—2007年小冬小麦-夏玉米两作的潜在产量和实际产量的差为20.3%～72.2%。良好的灌溉条件、机械化的农业生产和肥料的高投入是提升该区域冬小麦夏玉米产量的重要前提。另外，由于太阳总辐射的减少导致的日照时数不足以及热量资源的增加，从而对华北平原的种植制度和农业布局产生的诸如种植界限北移、生长季延长等影响也需要更为合理的考虑。因此，结合华北平原当地的地理状况、种植习惯等，针对目前的辐射变化所需要采取的诸如调整播期，水肥调控，合理的耕作与株行距配置等适应技术与措施也亟需进一步深入研究。

3.2 结论

本研究主要结论包括：

1)全年总辐射为4 519.26～5 488.30 MJ/m。冬小麦生长季(10—翌年5月)太阳总辐射平均为2 905.54 MJ/m，约占全年辐射量的58.6%，其关键生育期(3—5月)太阳总辐射平均为1 537.28 MJ/m，占全年总辐射的31.0%；夏玉米生长季(6—9月)太阳辐射平均为2 049.03 MJ/m，占全年辐射量的41.4%，其关键生育期(7—8月)太阳总辐射平均为1 038.20 MJ/m，占全年总辐射的20.9%。

空间上，华北平原冬小麦-夏玉米周年太阳总辐射由东北向西南逐渐递减。河北中部太阳总辐射最高，超过5 400 MJ/m；河南东南地区最低，低于4 650 MJ/m。冬小麦生长季及关键生育期两个时段内，太阳总辐射最高地区均为河北中部，分别超过3 000、1 700 MJ/m，河南东南地区最低，生长季和关键生育期辐射分别低于2 700、1 400 MJ/m；夏玉米生长季及关键生育期两个时段内，太阳总辐射最高地区为山东东北部及河北中部，分别超过2 250、1 050 MJ/m，华北平原南部最低，生长季和关键生育期辐射分别低于1 950、1 000 MJ/m。

2)华北平原全年各地区太阳总辐射呈下降趋势。1961—2020年研究区周年太阳总辐射平均减少了14.3%。时空分布基本呈东北及西南两侧高而中间低的状态。

冬小麦生长季及关键生育期大部分地区倾向率小于0，1961—2020年研究区冬小麦太阳总辐射平均减少10.0%；冬小麦关键生育期太阳总辐射平均减少4.7%。

夏玉米生长季及关键生育期内，太阳总辐射倾向率普遍为负值。1961—2020年研究区夏玉米生长季太阳总辐射平均减少17.8%；夏玉米关键生育期太阳总辐射平均减少17.7%。

3)华北平原周年太阳总辐射在20世纪90年代早期有一个突变点。在P1(1961—1980年)、P2(1981—2000年)、P3(2001—2020年)3个时段中，与P1时段相比，P2和P3时段的周年太阳总辐射分别减少4.1%和9.6%，冬小麦生长季太阳总辐射分别减少3.6%和7.7%。夏玉米生长季太阳总辐射分别减少4.9%和12.1%，均比冬小麦生长季太阳总辐射减小幅度大。

4)华北平原周年、冬小麦-夏玉米生长季的直接辐射和光合有效辐射均呈下降趋势，周年和小麦生长季散射辐射均呈上升趋势，玉米生长季散射辐射呈下降趋势。周年直接辐射、散射辐射和光合有效辐射变化率分别为-210.6、85.1、-54.3 MJ/(m·10 a)；小麦生长季直接辐射、散射辐射和光合有效辐射变化 速率分别为-68.3、15.6、-16.3 MJ/(m·10 a)；玉米生长季直接辐射、散射辐射和光合有效辐射变化速率分别为-215.8、-12.5、-37.5 MJ/(m·10 a)。