一种干热风对冬小麦千粒重影响的评估方法

成 林，张志红，胡程达

(1.中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室，河南 郑州 450003；2.河南省气象科学研究所，河南 郑州 450003)

干热风是一种气温较高、空气相对湿度较低、同时伴有一定风力的农业灾害性天气，对我国北方冬小麦灌浆有严重危害[1]。在冬小麦漫长的生长过程中，往往持续几天的干热风天气，就可强烈破坏植株的水分平衡和光合系统，导致冬小麦灌浆进程受阻，粒重大幅降低，例如1992年山东胶州地区出现的干热风灾害使冬小麦千粒重较上年下降了14.1 g[2]；1994年的干热风天气使张掖全区小麦较上年减产10%左右[3]；2004、2007、2013、2017等年份，我国冬小麦主产区河南、河北和山东等地均有较大范围的干热风灾害发生。受气候变化影响，河套平原、西北地区等麦区干热风灾害随气候干暖化危害加重[4-5]，华北麦区干热风频率、天数和范围在2000年以后也呈增加趋势[6-8]，因此开展干热风灾害定量评估、客观认识灾害的真实影响是发展现代农业科学防灾减灾的必然需求[9]，对于小麦生产稳定发展具有极为重要的意义。

我国研究学者从上世纪70年代中期开始关注干热风灾害机理和影响评估[10]，目前在干热风灾害气象等级指标、气候区划[11-12]、防御措施[13]等方面的研究已相对成熟，但干热风灾害定量评估的研究成果仍较为匮乏且方法各异，目前主要有三类研究方法，即：(1)数理统计法，通过统计方法分离冬小麦抽穗～成熟期气象产量，并建立干热风产量灾损的统计模型，计算发现在重度干热风危害下，黄淮海地区冬小麦减产率在21.52%～39.80% 之间[14-15]；(2)田间试验法，利用不同的控制装置模拟或观测干热风灾害，着重评估干热风对叶片光合速率、蒸腾速率及气孔导度等生理指标的影响[16-17]；(3)作物模型法，目前国际通用的几种作物模型均无干热风灾害影响模拟模块，朱玉洁等[18]利用小麦生物学特性自建作物模型，增加了温、湿、风致灾因子对小麦产量形成的影响函数，可为干热风非典型年份灾损影响评估提供依据。这些研究均为开展干热风灾害影响评估提供了科学的技术支撑，但与干旱等其他农业气象灾害评估研究相比，专门讨论冬小麦灌浆不同时期、不同强度干热风灾害对千粒重的定量评估研究还较少，不利于科学研判灾害影响规律，并影响防灾减损决策部署，更缺乏开展灾损定量评估的模型和工具，远不能满足现代农业防灾减灾、保证粮食安全生产的需求[19]。

本文拟在前人研究基础上，利用叶片光合作用和干物质积累概念模型，模拟冬小麦粒重的日增长过程，结合田间试验结果，构建干热风对粒重的影响评估模型，将田间试验与概念模型两种方法结合，实现灌浆不同时期干热风对千粒重影响的动态评估，为科学认识农业气象灾害的影响，合理规划防灾减灾措施提供参考。

1 研究数据与方法

1.1 数据来源

本文所用1981—2017年冬小麦大田观测资料、2011—2017年光合有效辐射资料源于郑州农业气象试验站(34°43′N，103°39′E)，大田连续观测品种为‘郑麦366’，观测内容包括发育期、各发育期叶面积指数、有效茎密度、千粒重等；光合有效辐射利用PQS1光量子传感器(Kipp&Zonen公司，荷兰)进行连续观测，观测波长范围(400～700 nm)±4 nm。传感器安装在作物观测田块梯度塔3 m高度处，仪器灵敏度为4～10 μV/光量子密度(μmol·m-2·s-1)，利用转换系数4.55 μmol·J-1，将观测的光量子通量密度转换为辐射能量密度[20]。

郑州、新乡、许昌、林州代表站的气象资料和冬小麦观测资料源于各农业气象观测站。

1.2 冬小麦粒重的形成模拟

1.2.1 光在群体内的分布 光在冬小麦群体内的分布服从指数递减规律，到达冠层某一层深度处的光合有效辐射可利用门司-佐伯定律[21]计算，即：

PARL=PARCAN×exp(-k×LAIL)

(1)

式中，PARL为冠层某一层深度处的光合有效辐射(J·m-2·s-1)，PARCAN为到达冠层顶部的光合有效辐射(J·m-2·s-1)，k为消光系数，取0.85(无量纲)，LAIL是冠层顶至冠层L深度处的累积叶面积指数。

1.2.2 瞬时光合作用速率 根据作物系统模拟原理，假定小麦冠层由上、中、下3层大叶构成，某一层次单位面积叶片的瞬时光合速率可以用负指数模型来描述：

FG=PLMX×[1-exp(-ε×PARL/PLMX)]

(2)

式中，FG为单位面积叶片的瞬时光合速率(kg·hm-2·h-1);PLMX是单叶最大光合速率(kg·hm-2·h-1)，参考取值40 kg·hm-2·h-1；ε是光转换因子，即吸收光的初始利用效率，对于小麦可取值0.45 kg·hm-2·h-1/(J·m-2·s-1)。群体的瞬时光合作用速率PG(kg·hm-2·h-1)利用高斯三点积分法进行加权求和[22]：

PG=∑(FG(i)×WT(i))×LAI

(3)

式中，i为层数，WT为高斯积分三点法的权重值(表1)。

表1 高斯积分三点法的权重值

1.2.3 净同化物积累 单位面积冬小麦群体的逐日净同化量可以概念化表达为：

Ad=PG×(1-Br)×Cw×LD×(1-re)

(4)

式中，Ad为单位面积冬小麦群体的逐日净同化量(kg·hm-2·h-1)，Br为呼吸消耗系数(无量纲)，参考取值0.2；Cw为同化物转换系数，参考值为0.5；LD为日长(h)，re为生物消耗系数，取3%[23]。

1.2.4 干物质向籽粒的分配 冬小麦群体通过光合作用产生的同化物，最初主要为葡萄糖和氨基酸，通过一系列转换形成植株的干物质，群体干物质的日增长量可以表达为：

TD=ζ×0.95×Ad/(1-0.05)

(5)

式中，TD为群体干物质的日增量(kg·hm-2·d-1)；ζ是CO2与碳水化合物(CH2O)的转换系数，是CH2O分子量与CO2分子量的比值，为0.682;0.95是碳水化合物转换成干物质的系数；0.05为干物质中矿物质的含量[24]。干物质向籽粒的分配用(6)式计算：

WT=TD×Gr×(1+W)

(6)

式中，Gr为分配系数(0.2)，W为籽粒含水率，取12%，为便于分析，将WT转换为千粒重：

Ker=∑WT×U/(Sv×No)

(7)

式中，Ker为冬小麦千粒重(g)，Sv为每平方米有效茎数，No为单穗粒数，U为单位换算系数(无量纲)。最终千粒重为Ker开花后至成熟天数的积累。

1.3 干热风对千粒重的影响

1.3.1 干热风灾害控制试验 外界环境条件变化可使叶片光合速率发生改变，从而影响最终粒重的形成。干热风灾害控制试验于2010—2011、2011—2012年和2013—2014年在郑州农业气象试验站(34°43′N，103°39′E)进行[25]。供试冬小麦品种均为‘郑麦366’，为当地主栽品种，半冬性，平作直播，土壤质地为砂壤土。试验地小麦均于上年度10月14日播种，2010—2011、2011—2012年和2013—2014年度冬小麦开花日期分别为4月26日、4月24日和4月21日，成熟日期分别为5月29日、6月2日和5月29日，3个试验年度冬小麦全生育期均无明显病虫害及农业气象灾害发生，冬小麦灌浆期0～50 cm深度土壤相对湿度与大田保持一致，变化范围为50%～57%。处理时期均在小麦开花后12、17 d和27 d进行，记为灌浆前期(T1)、中期(T2)和后期(T3)。

试验利用简易气候箱人工模拟干热风天气条件。气候箱的每个重复处理由长200 cm，宽150 cm，高180 cm的不锈钢房型支架组成，支架外罩为透光良好的PVC塑料薄膜，前两个试验年度箱内利用2根2 000 W的红外加热灯管为热源，利用温控仪调节箱内温度，以排气风扇为风源，风速基本恒定。最后一个试验年度利用风量型热风机控制温度及风速。由于空气湿度无法控制，试验处理均选择在相对湿度较小的晴天麦地进行，处理从上午10∶00开始，11∶00—15∶00气温维持较高水平，以后逐渐降低，17∶00以后，撤去气候箱，温湿度与当时大田一致，至此，计为一个干热风日。处理的同时，用温湿度自记表测定箱内和箱外小麦冠层高度处的温湿度，并用手持轻便风速表测量箱内外风速。

参照中国气象局2007年发布的气象行业标准《小麦干热风灾害等级》(QX/T82—2007)[26](表2)，每时期试验控制设轻度和重度两个灾害等级，将人工气候箱外无干热风且水肥管理相同的地块设为对照(CK)，均设定3个重复。

表2 黄淮海地区冬小麦干热风灾害等级指标

利用LI-6400便携光合作用测定系统(LI-COR公司,美国)在试验控制及对照地块随机选择10片长势一致的小麦旗叶，在干热风控制后次日和干热风控制8 d后10∶00进行光合作用速率(Pn)测定。收获后进行产量及构成因素测定。

1.3.2 模型修订 基于田间试验，可测定不同时期、不同强度干热风对小麦叶片光合速率的胁迫程度，用Sp(%)表示：

(8)

式中，Sp为干热风对小麦叶片光合速率的胁迫程度(%)；nb为干热风灾害胁迫后的观测值，na为无胁迫的对照值。Sp值越大表明灾害胁迫越强；若nb>na，表明胁迫对作物无明显负影响，则(8)式不适用。

假定小麦群体上、中、下3层受的影响基本相同，则受灾后(2)式叶片的瞬时光合速率修订为FG×(1-Sp)。试验站不具备呼吸消耗测定条件，故暂未修订。

1.4 评估模型的应用

干热风天气出现时，利用粒重估算模型，可假设叶片光合速率未受影响，从而可模拟一个无灾害影响的千粒重，称为“理想千粒重”，理想千粒重与实际千粒重的差值，即为千粒重的损失量，未知实际千粒重时可用模拟千粒重代替，该损失量占理想千粒重的百分比，即减产率。

2 结果与分析

2.1 干热风对冬小麦光合速率的影响

干热风控制试验记录和气象条件及对应的Sp值见表3。从表中可以看出，干热风对光合速率的胁迫，随着气温的升高明显增大，二者显著相关(R=0.7047)；Sp与相对湿度的相关系数为-0.2005，与风速的相关性更小，均未通过显著性检验，但不能否定其对光合速率的协同影响。

表3中Sp与Tmax、U和f10的量化关系可以用多元线性拟合方程(9)表达，方程拟合相关系数R=0.7466。

表3 不同干热风处理对叶片光合作用速率的胁迫程度

Sp=10.7+4.05(Tmax-32)-0.528(30-U)

-0.997(f10-3)

(9)

根据试验处理结果，灌浆前期发生轻度干热风时，灾后8 d叶片光合作用已不受胁迫，表明叶片功能基本恢复正常。而灌浆前期重干热风后8 d，两个年度平均Sp由15.6%降为8.27%，相当于初次受损率的50%左右(表4)，随后叶片功能开始衰退，模拟时不再考虑植株自我修复情况。灌浆中后期出现干热风，随着叶片进一步衰老发黄，灾害的影响不可逆转[27]。

表4 灌浆前期干热风处理后叶片光合作用速率的Sp值

2.2 千粒重模拟验证

2.2.1 正常年份的千粒重模拟验证 利用1981—2017年郑州地区资料完整且未出现干热风年份的冬小麦千粒重对上述计算方程进行检验。其中，2010年以前无PAR观测资料的年份，利用光合有效辐射与太阳总辐射的转换关系估算[28]，太阳总辐射利用FAO推荐的方法[29]推算；2011—2017年利用PAR实测资料。小麦冠层内不同层次LAI取业务观测值。

利用(1)至(8)式，对郑州地区冬小麦千粒重进行模拟，结果见图1。图中虚线为1∶1线，22对样本的散点图线性趋势线截距0.7118，相关系数R2=0.8024，观测值与模拟值的均方差为2.32，模拟千粒重的平均准确率为95.80%，相对误差4.23%。说明实测值与模拟值一致性较好，基本能够满足开展千粒重影响分析需求。

图1 正常年份冬小麦千粒重实测值与模拟值的相关性

2.2.2 基于灾害控制试验的千粒重验证 利用(1)～(9)式计算2010—2011、2011—2012年和2013—2014年干热风灾害试验条件下的千粒重值，具体结果见表5。12组样本千粒重的平均模拟准确率为97.8%，RMSE=0.9622，绝对误差0.76 g，相对误差1.54%。其中，2011—2012年灌浆后期重干热风处理模拟的千粒重准确率相对较低，为90.09%，主要原因是该年份5月21日冬小麦已接近成熟，小麦遭受重度干热风后，植株加速衰老，籽粒干物质出现“倒灌”现象，光合速率的降低已不是千粒重大幅下降的主要因素。

2.2.3 干热风年份的千粒重模拟验证 实际大田生产中，干热风日往往随机连续、或者不连续出现。当出现多个干热风日时，认为后一次干热风的影响叠加在前一次影响之上，利用(1)～(9)式即可模拟得到该年份的千粒重值。考虑早期作物品种和栽培管理方法的差异，重点将1990年以后灌浆期出现干热风天气，且无明显连阴雨、大风倒伏等灾害的年份作为干热风典型年，千粒重验证结果见表6。在5个观测资料齐全的典型年份中，模拟千粒重的平均准确率为96.8%，RMSE=1.2162，绝对误差1.41 g，相对误差3.16%。由于PAR采用了估算值，表6中的平均模拟准确率略低于表5，误差略高于田间试验的情况，但模拟结果仍有较高的准确率，表明干热风对千粒重影响评估模型的简化和假设基本适用，可以模拟大田干热风随机出现的情况。

2.3 干热风对冬小麦千粒重的影响评估与应用

2.3.1 影响评估 表5和表6均反映出灌浆的不同时期、干热风日的具体气象条件均对千粒重有不同影响。表5中2010—2011、2011—2012年和2013—2014年各控制试验的理想千粒重分别为39.45、38.34、38.91 g，由此计算得出3个试验年份灌浆期前1天的轻干热风千粒重损失为1～2 g，减产率2.0%～5.0%，灌浆前期和后期重干热风、或灌浆中期不同程度干热风造成的千粒重损失为2～7 g不等，严重的减产17.6%。

表5 基于干热风试验的千粒重模拟验证

表6中，1999—2000、2003—2004年和2007—2008年冬小麦生长季干热风主要出现在灌浆中期，但气温不高，程度较轻，累积发生日数1～2 d，造成的千粒重损失在0.23～1.39 g，减产率0.6%～3.3%。1994—1995年冬小麦灌浆前期重干热风与灌浆中期轻干热风影响叠加，产量损失5.8%；2016—2017年冬小麦生长季郑州地区出现5个干热风日，覆盖冬小麦灌浆的各个时期，但由于观测地段灾前采取了灌溉措施抵御干热风的影响，计算得理想千粒重与实际千粒重的损失仅0.1 g。采取措施可以减轻干热风灾害的影响，但不能掩盖灾害的存在，若不采取措施，利用模型计算得出：2016—2017年冬小麦生长季郑州地区千粒重损失约4.8 g。

表6 郑州地区干热风典型年份千粒重模拟验证

2.3.2 模型应用 (9)式中的各项系数是进行干热风对千粒重影响模拟的关键。(9)式中干热风天气对叶片光合速率胁迫的关系模型是基于‘郑麦366’(半冬性)一个品种构建的，但从郑州地区干热风典型年模拟情况看，与该作物品种特性相似的其他品种，在已知作物长势(叶面积、群体密度、穗粒数等)的条件下也可试用。因此利用稳定种植半冬性品种、田间耕作管理习惯与郑州相似，灌浆期无明显连阴雨、病虫害等灾害，且有作物观测资料的新乡、许昌、林州农业气象观测站资料，模拟分析近年来干热风对千粒重的影响。结果见表7。

由表7可以看出，不同站点、不同干热风典型年千粒重的模拟准确率保持在90%以上，平均准确率为94.68%，说明构建的模型有一定的适用推广性，能够相对客观地反映不同灌浆时期干热风对千粒重的影响，可以满足灾害评估业务服务需求。3个代表站共6个典型年的千粒重损失达0.26～5.84 g，造成的产量损失在0.6%～12.4%之间，其中，林州站2013—2014年和2016—2017年产量损失分别为6.2%和12.4%；许昌和新乡站2016—2017年冬小麦生长季因干热风造成的减产率也达7.5%和6.6%。其他典型年份对产量损失的估算在合理范围内。

表7 干热风对千粒重的影响评估模型应用

3 讨 论

农业气象灾害影响定量评估是农业防灾减灾中的重要工作。利用统计方法通过大样本资料进行灾害评估，有一定的区域代表性[30]，但一般不考虑灾害对作物的影响机理；利用灾害控制试验可以较细致地分析灾害的影响机制、减产率等[31]，但区域代表性与应用性不强。本文结合概念模型与统计模型二者优势，兼顾灾害影响机制和作物长势，较好地模拟了不同长势麦田的冬小麦千粒重，在此基础上，考虑干热风灾害天气对光合作用的影响，对概念模型进行修订，从而实现了干热风对千粒重的定量影响评估，较单一方法构建的评估模型具有更强的科学性和针对性。当大田发生大范围干热风灾害时，往往缺乏相同长势、相同管理和地力条件的未受灾田块作为对照样本，这时通过大田简单取样，获取密度等基本资料，利用评估模型即可简便估算干热风对千粒重的影响，从而推算对产量的影响程度，有一定的实用性。

根据代表站点的评估结果，20世纪90年代以后干热风造成的产量损失在0.5%～18%，整体规律为灌浆中期出现重干热风的影响较大，某些年份灌浆前期轻干热风影响不明显。赵俊芳等[15]对华北地区典型站点20世纪80—90年代的研究发现重干热风平均减产率在25%以上，且抽穗～开花期重干热风危害指数较其他时期偏大，这与研究时段、研究区域、研究方法和减产率的算法差异有关，也与本研究区灌浆前期重干热风样本较少有关。本文利用已知的穗密度和穗粒数资料，基于田间试验资料修订干热风胁迫下的光合速率，从而计算灾害影响的千粒重，与前人通过修改作物生长模型中的日平均气象资料修订干热风影响相比，模拟准确率进一步提升。

在进行干热风对千粒重的影响评估时，假设灌浆前期叶片受干热风影响后其光合能力的修复呈线性，出现多个干热风日(连续、不连续)时，认为叶片的光合速率在前一次干热风影响下继续递减。从不同情形下千粒重的模拟结果来看，这些假设可以支撑最终的模拟结果，但这些假设的科学机制还需进一步利用大量的田间试验数据进行验证。

4 结 论

1)利用叶片光合作用和干物质积累概念模型，结合作物长势信息，可以较好地模拟冬小麦千粒重；麦田出现干热风天气后，可利用干热风日的日最高气温、14时相对湿度和风速拟合冬小麦叶片光合速率受胁迫的程度，修订模型从而实现干热风对千粒重的影响评估。

2)所构建的模型在正常年份、干热风试验条件下和干热风典型年，对千粒重的估算准确率均在95%以上，相对误差均小于5%，且模型在作物品种属性相近的不同站点、不同干热风典型年千粒重的模拟准确率在90%以上，说明构建的模型客观上能够反映灌浆不同时期干热风对千粒重的影响，且有一定的适用推广性，可以满足灾害评估业务服务需求。

3)综合模型对近年干热风典型年和代表站点的评估结果表明：灌浆前中期和临近收获期1～2 d轻干热风造成的千粒重损失为1～2 g，减产率为0～5%；其他时期不同天气条件的干热风造成的千粒重损失在1～7 g不等，严重的减产率达12%～18%。