气候变化对河北省宁晋县夏玉米产量的影响

杨 丽，刘海军，唐晓培

(北京师范大学水科学研究院城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室，北京 100875)

在全球气候变化背景下，区域极端天气增多，极端高温、强降水、干旱等气象灾害频发[1-2]。相较于长期的气候平均值变化，短期的极端天气事件对生态和人类活动的影响更为显著[3-5]。气候变化以及极端气候，如气温升高、干旱、洪水等会显著影响小麦、甘蔗、棉花、菠萝等农作物产量[6-9]。

玉米作为我国的主要粮食作物之一，2019年我国玉米播种面积为4 128.4万公顷，其中河北省玉米播种面积为340.82万公顷，占全国总播种面积的8.3%[10]。关于气候变化以及极端气候对玉米产量的影响，已有学者进行了相关研究。Chen等[11]研究发现气温升高使得我国长江流域玉米减产，极端高温、极端干旱和强降水对玉米产量影响较大。Liu等[12]研究发现极端低温以及玉米开花和灌浆期降水较少会导致我国华北地区玉米减产。李崇瑞等[13]研究了干旱对东北地区春玉米生长的影响，发现5月为干旱高发月份。Srivastava等[14]研究发现气温升高、尤其是最高气温升高使得印度东部玉米减产。Ahmad等[15]发现对于巴基斯坦的玉米种植，在温度升高和降水减少的气候背景下，玉米生产会受到负面影响。Ureta等[16]研究了气候变化对墨西哥玉米产量的影响，发现在雨养区，温度是玉米产量的主要影响因子，在灌溉区，降水是玉米产量的主要影响因子。

不同地区气候变化以及极端气候条件对玉米产量的影响不尽相同。国内外气候变化对作物产量影响的研究中，大多基于较大的空间尺度，对于县尺度的研究较少。宁晋县作为河北平原区最大的产粮县，其玉米产量在2018年达到40.2万吨，占河北省玉米总产量的21%[17]。因此研究影响该地玉米种植的气候要素，对指导当地玉米生产，减小极端天气对玉米产量的影响具有重要意义。在长时间尺度下，玉米产量除了受气候因素影响外，还受育种耕作水平等人为因素的影响，因此本文利用HP滤波法，将产量分离为由人为因素影响的产量和由气候因素影响的产量，以便更好地分析气候对玉米产量的影响。

1 材料与方法

1.1 数据来源

河北省宁晋(37°38′N，114°555′E，海拔30.1 m)的气象数据从国家气象局气象信息中心获取，包括降水量、平均气温、最低气温、最高气温、平均相对湿度、日照时数和平均风速等，数据以日为单位，玉米产量数据从《河北农村统计年鉴》[18]获取。气象和产量数据时间尺度均为1982—2018年。根据中国气象网的农业气象站数据资料和实际观察，总结研究区夏玉米的生育期情况，如表1所示。

表1 宁晋县夏玉米生育期Table 1 Growth period of summer maize in Ningjin

1.2 研究方法

1.2.1 参考作物蒸散量(ET0) 利用FAO56推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0)，其只受气候因素影响，能够反映研究区的整体蒸散发能力[19]。

1.2.2 Mann-Kendall(M-K)趋势检验和Sen斜率计算 Mann-Kendall趋势检验是一种非参数统计方法，不要求样本遵从一定的分布，少数异常值对检验结果基本没有影响，被广泛应用于数据的趋势检测[20-21]。对于具有线性趋势的时间序列，可以用Sen[22]给出的简单非参数计算方法估计真实斜率。本文使用Salmi等[23]基于Excel开发的MAKESENS 1.0软件进行M-K趋势检验和Sen斜率计算。

1.2.3 突变检验 利用Mann-Kendall(M-K)突变检验法来检验气象要素在研究时段内是否存在突变[20]，对于该检验方法得出的不确定的突变点，利用累计距平法和滑动T检验法对突变点进行校核[24]。

1.2.4 HP滤波法分解产量 将玉米实际产量(y)分解为由人为因素，即育种、机械水平等农业种植水平影响的趋势产量(yt)，由气候因素影响的气候产量(yw)，以及由随机因素影响的随机产量(Δy)。

玉米产量计算公式为：

y=yt+yw+Δy

(1)

随机产量无规律可循，且对产量影响较小，故可忽略不计，因此玉米产量计算公式可简化为：

y=yt+yw

(2)

Hodrick等[25]提出的HP滤波法类似一个高通滤波器，可以把时间序列看作是不同频率成分的叠加。利用HP滤波法可以将序列数据分离为高频成分和低频成分，在本研究中为气候产量和趋势产量。具有分离出的趋势产量无滞后性，序列的两端没有缺损等优点[26]。

2 结果与分析

2.1 气象要素变化趋势

河北省宁晋县夏玉米种植时间为6月17日—10月5日(表1)，1982—2018年夏玉米生育期气象因子的年际变化趋势如图1所示，其多年平均值和Sen斜率如表2所示。

表2 1982—2018年夏玉米生育期气候要素的多年平均值和Sen斜率Table 2 Perennial average values and Sen slope of climatic factors of summer maize growth period from 1982 to 2018

图1 夏玉米生育期气候要素年际变化趋势Fig.1 Interannual variation trends of climate factors in summer maize planting season

1982—2008年总降水量和总参考作物蒸散量多年平均值分别为296 mm和454 mm，均呈不显著下降趋势。总日照时数、相对湿度以及风速多年平均值分别为754 h、74.9%和1.9 m·s-1，均呈显著下降趋势，下降幅度分别为3.76 h·a-1、0.10%·a-1和0.01 m·s-1·a-1。平均气温、最高气温以及最低气温多年平均值分别为24.2 ℃、30.1 ℃和19.3 ℃，其中平均气温和最低气温呈显著上升趋势，上升幅度为0.03 ℃·a-1和0.05 ℃·a-1，最高气温呈不显著上升趋势。

对具有显著变化趋势的气象要素进行M-K突变检验(图2)，发现日照时数在1990、2006、2007年和2009年存在突变点，进一步利用累计距平法和滑动T检验法来判断突变点，发现2009年为日照时数突变发生年份；平均气温突变发生年份为2015年；最低气温的突变点为2012年，但并未通过0.05显著性检验，结合累计距平法和滑动T检验法，发现2012年不是最低气温的突变发生年份；根据图2(d)，平均风速突变发生年份为1990年。

图2 气象要素M-K突变检验Fig.2 M-K mutation test of climate factors

2.2 夏玉米产量变化

将夏玉米的实际产量分离为趋势产量和气候产量，如图3所示。1982—2018年，夏玉米的实际产量多年平均值为4 997 kg·hm-2，总体呈显著上升趋势，上升幅度达到6.06 kg·hm-2·a-1。趋势产量上升幅度达到7.70 kg·hm-2·a-1，尤其在20世纪90年代，随着水利设施完善、良种快速推广和施肥量增加，产量增速较快，进入2010年后，该区域的产量变化较小，说明目前的产量已经进入到了稳定时期。气候产量呈不显著下降趋势，但其波动较大，变化范围为-1 649～932 kg·hm-2，说明不同年份气候要素对玉米产量影响较大。

图3 夏玉米实际产量、趋势产量以及气候产量年际变化Fig.3 Interannual variation of actual yield,trend yield and climatic yield of summer maize

2.3 低产年气候要素对夏玉米产量的影响

选取夏玉米气候产量最低的3个年份，即1986、1991年和2009年为典型低产年，这3个年份气候产量分别为-1 496、-964 kg·hm-2和-1 649 kg·hm-2，相对于对应年份的趋势产量分别降低了56%、29%和25%。典型低产年气候要素变化情况如图4所示。

1986年玉米生育期降水210 mm(图4)，比玉米生育期多年平均降水量(296 mm)少29%，日照时数967 h(图4)，比多年平均值(754 h)多28%，且该年玉米的每个生育期，降水均比多年平均值少，日照时数均比多年平均值多，播种～拔节期、拔节～抽雄期以及抽雄～成熟期降水分别比多年平均值少20%、34%和32%，日照时数分别比多年平均值多30%、17%和31%，较少的降水和较高的日照时数使得该年总ET0比多年平均值多10%。ET0增加在一定程度上加剧了降水量较少的影响，使得玉米长期处于缺水状态，造成最终产量下降56%。

图4 夏玉米典型低产年全生育期气候变化Fig.4 Variation of climatic variables during the whole growth period of summer maize in typical low yield years

与1986年类似，1991年降水量也较少，累积降水量为239 mm(图4)，比多年平均降水量少19%，尤其在玉米的抽雄～成熟期，降水量仅为73 mm，比多年平均值(128 mm)少43%。

2009年日照时数为849 h(图4)，比多年平均值多13%，尤其在夏玉米的播种～拔节期，日照时数为299 h，比多年平均值多42%，平均每天日照时数比多年平均值多3 h。由图4可知，2009年在玉米播种～苗期，气温较高，最高气温和平均气温分别为35.6℃和28.7℃，比最高气温和平均气温的多年平均值(32.9℃和26.9℃)分别高2.7℃和1.8℃。尤其在6月24—29日，日最高气温在40℃左右。玉米播种～苗期，植株较为脆弱，极易受到高温胁迫。8月20日以后，降水量达到了207 mm，这时玉米处于灌浆期，较多的降水量使得空气湿度增加，易引起玉米丝黑穗病和灰色斑病等；同时较多的降水使得玉米根系层内的养分淋失到更深土层而不能利用，使得玉米易受到养分胁迫影响，因此病虫害增加和养分胁迫最终造成玉米减产。

2.4 高产年气候要素对夏玉米产量的影响

选取夏玉米气候产量最高的3个年份，即1985、1995年和2001年为典型高产年，这3个年份气候产量分别为745、932 kg·hm-2和744 kg·hm-2，增产百分比分别为28%、21%和11%。典型高产年气候要素变化情况如图5所示。

图5 夏玉米典型高产年全生育期气候变化Fig.5 Variation of climatic variables during the whole growth period of summer maize in typical high yield years

可以看出，3个夏玉米高产年份的气象要素变化特点较为相似：(1)降水量接近或高于多年平均值，说明降水量充足，不是产量的限制因子；(2)气温要稍微低于多年平均值。1985年夏玉米的抽雄～成熟期，日最高气温26.4℃，比该时期多年平均值低1.7℃，尤其在9月份，日最高气温23.2℃，比多年平均值(26.8℃)低3.6℃。1995年夏玉米的拔节～抽雄期，最高气温、平均气温和最低气温分别比多年平均值低2.5℃、2.0℃和1.4℃，抽雄～成熟期，最高气温、平均气温和最低气温分别比多年平均值低1.4℃、1.1℃和0.6℃。2001年夏玉米的拔节～抽雄期最高气温、平均气温和最低气温分别比多年平均值低1.2℃、0.91℃和0.34℃，抽雄～成熟期最高气温、平均气温和最低气温分别比多年平均值低0.13℃、0.4℃和0.42℃。较低的气温使得ET0略低于多年平均值，与ET0多年平均值相比，1985年抽雄～成熟期ET0减少19 mm，1995年拔节～抽雄期ET0减少12 mm，抽雄～成熟期ET0减少15 mm，2001年拔节～抽雄期ET0减少2.9 mm。因此高产年份虽然降水量与多年平均值接近，但耗水量较少，使得作物可利用的水分增加，从而对增产有利。

3 讨 论

气象数据分析表明，1982—2018年玉米生育期内平均气温和最低气温呈显著上升趋势，最高气温上升趋势不显著，相关研究也表明，华北平原具有明显的气候变暖现象[27-28]；降水量呈不显著下降趋势，多年平均值为296 mm，Liu等[29]研究发现华北平原1995—2000年夏玉米平均耗水量为423 mm，Zhang等[30]研究发现华北平原夏玉米耗水量为376～396 mm。可以看出河北省宁晋县玉米生育期多年平均降水(296 mm)不能满足玉米需水(376～423 mm)，因此在缺水年份需要进行补灌；总日照时数、相对湿度以及风速均呈显著下降趋势，这与孟林等[28]和张红丽等[31]在华北地区的研究结论一致。说明研究区的气候变化趋势与较大空间尺度下的气候变化规律具有一致性。

1982—2018年，夏玉米的实际产量和趋势产量均呈显著上升趋势，上升幅度分别为6.06 kg·hm-2·a-1和7.70 kg·hm-2·a-1。陆伟婷等[32]研究了河北省1989—2010年夏玉米产量变化，发现产量增长趋势为19 kg·hm-2·a-1，高于宁晋县1982—2018年夏玉米产量的增长趋势，这与本研究夏玉米产量在20世纪90年代增速较快，2010年后，产量变化较小的规律相符。东北地区的玉米产量也呈现出类似的变化趋势[33]。说明20世纪90年代，我国的玉米种植水平有显著提升。

研究区降水量对玉米产量的影响较大，如1986年和1991年玉米生育期降水较少，仅为210 mm和239 mm，使得玉米气候产量分别降低了1 496 kg·hm-2和964 kg·hm-2，降低幅度达到29%～56%。其中，1991年玉米抽雄～成熟期降水显著低于多年平均值，抽雄～成熟期需要大量的水分来进行干物质积累，降水量的降低使得干物质积累降低，从而导致玉米减产[34]。相关研究表明，河北省夏玉米降水适宜度最低且变异系数最大，对干旱强度反应极为敏感[35-36]。因此在降水量较少的年份建议对玉米进行补灌。相关研究表明，华北地区夏玉米全生育期耗水量在400 mm左右[29-30]，根据实际调研，研究区在玉米缺水年份会浇出苗水和拔节灌浆水来弥补降水的不足，灌水量不少于50 mm，因此夏玉米降水量大于350 mm时基本不会造成水分胁迫。故选择降水量小于350 mm的年份进行气候要素与气象产量相关分析(图6)，发现在缺水年份，气候产量随着降水量的提高而提高，这与Wang等[37]

图6 少雨年份降水量对气候产量的影响Fig.6 Effect of precipitation on climatic yield in less rainy years

和徐昆等[36]的研究结论一致。当玉米幼苗受到高温胁迫时，玉米幼苗的株高、主根长、单株鲜质量和根冠比均受到不同程度的影响，使得玉米减产[38]。而在生育期降水过多使玉米受到涝灾影响，降低玉米产量[39]。因此2009年玉米播种～拔节期的极端高温天气以及生长后期过多的降水造成玉米减产25%。

玉米生育期气温的降低有利于玉米产量提高,尤其在夏玉米抽雄～成熟期，温度的降低使得夏玉米呼吸作用减弱，有利于有机物积累[40]，因此1985、1995年以及2001年较低的气温均使得玉米产量提高。曹永强等[34]对河北省夏玉米产量的影响因子研究中，也发现6—9月份河北省最高、最低和平均气温均与产量呈负相关。因此研究区显著的气候变暖现象不利于玉米产量的提高，这与其他相关研究的结论一致[41-42]。在夏玉米未受到水分胁迫时，即在夏玉米生育期降水量大于350 mm的年份，气候产量随着气温的升高而降低(图7)，其中日最高气温对气候产量的影响最为显著。这与Wu等[42]和Liu等[43]的研究结论一致。

图7 多雨年份气温对气候产量的影响Fig.7 Effect of temperature on climatic yield in rainy years

本研究采用河北省宁晋县单站点的气象和夏玉米产量数据进行研究，基于县域尺度揭示了气候变化对河北省宁晋县夏玉米产量的影响，是对已有研究的有益补充。但单站点的数据不能充分地反映出区域和更大空间尺度的变化规律，基于多站点数据研究区域气候变化对夏玉米产量的影响是未来进一步研究的内容。

4 结 论

1)1982—2018 年河北省宁晋县夏玉米生育期各气象要素变化趋势为：总降水量、最高气温和总参考作物蒸散量变化趋势不显著，总日照时数、相对湿度以及风速均呈显著下降趋势，平均气温和最低气温呈显著上升趋势。总降水量和总参考作物蒸散量多年平均值分别为296 mm和454 mm。

2)1982—2018年，夏玉米的实际产量多年平均值为4 997 kg·hm-2，气候产量变化范围为-1 649～932 kg·hm-2，实际产量和趋势产量均呈显著上升趋势，气候产量呈不显著下降趋势。

3)夏玉米生育期降水不足、播种～拔节期极端高温、以及在少雨或高温的年份，日照时数较高，导致蒸腾较大，使得玉米受到干旱胁迫，影响玉米产量。

4)在降水充足的年份，夏玉米生育期气温降低，尤其是拔节～成熟期较低的气温有利于玉米增产。

致谢：非常感谢河北婴泊种业科技有限公司国家级种子试验站张文杰站长和河北省宁晋县农业局技术推广站站长高瑞波高级农艺师提供的数据帮助。