气候平均态和极端态变化对东北玉米气象产量的影响

张文婧，赵锦，崔文倩，黎满耀，李娥，弓晓雅，杨晓光

气候平均态和极端态变化对东北玉米气象产量的影响

张文婧，赵锦，崔文倩，黎满耀，李娥，弓晓雅，杨晓光

中国农业大学资源与环境学院，北京 100193

【目的】东北地区是我国主要的粮食生产基地，近年来受到气候变化的显著影响，研究气候平均态和极端态变化对东北作物产量的影响，对区域粮食稳产、高产和国家粮食安全具有重要意义。【方法】以东北玉米为研究对象，通过筛选影响玉米产量的主要气候因子，分析东北地区1980—2018年的气候平均态和极端态变化对81个县域的玉米产量产生的影响。【结果】（1）东北玉米生长期内的平均温度、生长度日（GDD）、高温度日（HDD）整体均呈上升趋势，上升速率分别为0.34 ℃·(10 a)-1、47.07 ℃·d·(10 a)-1、5.15 ℃·d·(10 a)-1；降雨量呈下降趋势，下降速率是7.0 mm·(10 a)-1；平均温度、生长度日和高温度日呈现自东北向西南递增的空间分布特征，降雨量呈现自西北向东南递增的空间分布特征。（2）东北玉米气象产量在1980—1999年间呈增长趋势，增速为80.93 kg·hm-2·a-1；在2000—2018年间呈减少趋势，速率为46.25 kg·hm-2·a-1，在空间分布上呈现由中部向四周递增趋势，其中高值区集中在黑龙江省东部，辽宁省变化最为稳定，且波动范围稳定在中间区域。（3）通过多元线性回归模型可知，在1980—2018年间，HDD对气象产量贡献最大，且作用效果为负效应，即极端态高温对东北玉米产量影响最大，并且造成玉米减产；GDD产生正效应，即温度平均态使玉米产量增加，GDD累积值越大，增产越多；降雨量产生负效应，而温度和降雨量的交互项对东北玉米产量有正效应。【结论】在1980—2018年间气候平均态和极端态变化及对东北玉米气象产量的影响表现为温度的平均态、极端态整体均呈现上升趋势，降雨量平均态呈现下降趋势，极端态高温和降雨量平均态导致东北玉米产量减少，平均态温度使东北玉米产量增加，且极端态高温对玉米产量影响程度最大。在未来东北玉米的种植管理上，要充分利用温度平均态并尽量降低极端态高温带来的危害以保障玉米高产稳产。

气候变化；东北地区；玉米气象产量；贡献率

0 引言

【研究意义】气候变化对粮食产量的影响加剧已经是不争的事实[1-2]。我国的人均耕地资源紧缺，在无法扩大耕地面积的同时还要满足人们日益增加的粮食需求，提高粮食单产成为解决粮食问题的重要途径[3]，而合理高效利用气候资源对提高粮食单产至关重要。东北地区是我国重要粮仓，2000—2019年间粮食总产量占全国总比重由11.5%上升至20.8%，其中玉米产量和播种面积常年稳定在全国的1/3左右[4]。同时，东北地区也是我国受气候变化影响最显著的地区之一[5]，研究气候变化与东北玉米产量的关系对保障我国粮食安全有重要意义。【前人研究进展】已有研究证明温度和降水的平均态对玉米产量的影响较大[6-8]。然而，近年来东北极端天气事件频发对作物产量的影响更为关键，大量研究证明东北极端气候引起农业气象灾害的发生频率近年来有上升趋势。例如，尹小刚等[9]研究表明在1961—2010年近50年里东北玉米在生长期内超过30 ℃高温的天数明显增加，且在玉米生长期内极端高温的不利影响十分显著；敖雪等[10]在RCP4.5排放情景下，预估未来升温稳定在1.5 ℃和2.0 ℃两种模式下的极端高温事件均显著增加，极端低温事件均显著减少。由此可以看出，极端高温在东北地区发生的概率在增大并且是影响东北玉米产量的重要因子。伴随着高温事件的频发，极端降雨事件却在显著减少，董庆林[11]发现东北地区极端降水事件发生频率呈下降趋势，且极端降水强度微弱变化；李颖等[12]研究也表明极端降水日数在以0.2 d·(10 a)-1的趋势降低，连续干旱日数以0.6 d·(10 a)-1的速率下降。对于玉米而言，一般将10 ℃作为生物学下限温度的指标，将30 ℃作为高温胁迫界限温度的指标。例如，Yu等[13]在以美国玉米为研究对象分析气候资源和玉米产量关系的研究中，以10 ℃和29 ℃分别作为生长度日（GDD）和高温度日（HDD）的热量指标；Zhu等[14]以8 ℃和30 ℃分别作为非洲雨养玉米GDD和HDD的热量指标；在国内玉米相关研究中，曹永强等[15]在对辽宁省玉米的研究中以10 ℃和31 ℃分别作为GDD和HDD的热量指标；淮贺举等[16]以10 ℃和30 ℃作为研究东北玉米GDD和HDD的热量指标。另外，温度的不断攀升对于非灌溉的雨养玉米可能会存在高温消耗的有效水得不到及时补充而对玉米生长产生影响，引发温度和水分胁迫对产量的交互影响。例如，Tack等[17]研究发现随着春季降雨量的增加，美国堪萨斯州的小麦受气候变暖的有害影响将减少；Carter等[18]也表明灌溉可以抵消作物受有害热量的影响。【本研究切入点】前人已围绕气候变化对东北玉米产量的影响开展了大量研究[19-23]，但大多以气候平均态变化来定性解释产量变化，而对极端态变化的影响关注较少，且具体影响效应的正负和大小的研究鲜见报道。气候变化对作物产量影响的研究方法主要包括田间实验观察法、回归统计模型以及作物生长模型，其中基于统计分析的回归模型具有成本低、易于应用的优点[24-25]。【拟解决的关键问题】参考前人对东北气候变化的研究以及气候变化对玉米生长影响的重要程度，选取平均态温度、降水和极端态高温来对东北玉米产量的影响作重点分析，具体以GDD、HDD、降水量以及温度和降水之间的交互变量同气象产量之间的关系建立多元线性回归模型，明确东北气候平均态、极端态和玉米产量的空间分布特征及时间演变趋势，揭示不同尺度下气候变化对玉米产量的影响与贡献率，为当地决策者提供更详细的理论支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况和数据来源

东北地区处于北半球中高纬度（N 38.0°—54.0°，E 118.5°—135.0°），主要属于温带季风气候，表现为四季分明，夏季温热多雨，冬季寒冷干燥。土壤条件优越，耕地面积辽阔，占全国耕地面积的16.5%[16]，玉米产量占全国玉米总产量的29%[3]。1980年后东北日最低温度增温速率是0.51 ℃·(10 a)-1，日最高温度增温速率是0.24 ℃·(10 a)-1[3]；2007年东北三省的年均气温较1980年上升了1 ℃[5]，在气候变暖背景下东北地区热量指数和水分亏缺指数随年代呈波动上升趋势，农业生产受到较大影响[26]。研究区域如图1所示。

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网（http://data.cma.cn/），选取东北1980—2018年间时间序列连续性较好的81个气象站点的逐日地面气象观测数据，并提取玉米主要生长月份（5—9月）的数据，其中包括日平均温度、日最高温度和日降水量。玉米统计数据整理自东北三省（黑龙江省、吉林省、辽宁省）统计年鉴[27-29]，并摘录了1980—2018年与气象数据站点对应的81个县玉米实际产量和对应玉米种植面积数据。气象站点分布如图1所示。

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1.2 研究方法

1.2.1 热量指标的确定 生长度日（growing degree- days，GDD）是分析作物生长期内的平均态热量指标，高温度日（heat degree-days，HDD）是分析作物极端高温的热量指标[30]。本文以日平均温度＞10 ℃且≤30 ℃作为GDD的热量指标，以日最高温度＞30 ℃作为HDD的热量指标。其计算过程如下：

式中，T表示日平均温度；max表示日最高温度；T表示玉米生物学下限温度（10 ℃）；T表示玉米高温胁迫界限温度（30 ℃）。

1.2.2 气候倾向率 气候倾向率是指气候要素变化趋势，采用最小二乘法，本文以气候要素在玉米生育期的平均值或累积值为xt，以气候要素值对应的年份为t，建立xt与t的一次线性方程：

xt=at+b （2）

式中，a是线性回归系数，通常以a的10倍作为气候倾向率[31]。a＞0表示随时间变化气候变量为增加趋势，a＜0表示随时间变化气候变量为减少趋势。

1.2.3 气象产量分离 在连续的时间序列研究作物产量和气候变化的关系中，一般将作物实际产量（y）分解为气象产量（ym）、趋势产量（yt）和随机产量（ye）三部分[32]，这里的气象产量指气候因素影响的产量，趋势产量指随着社会技术进步等非气象因素影响的产量，随机产量指由一些偶然误差造成的产量随机变化，计算公式如下：

y=yt+ym+ye（3）

式中，ye较小，一般忽略不计，本文采用最小二乘法以每个站点的年份为自变量，实际产量为因变量进行线性分析得到对应站点的趋势产量[33]，由实际产量减去趋势产量，得到各站点玉米气象产量。则：

ym=y-yt（4）

1.2.4 相对气象产量 相对气象产量能较直观地表征气候变化对玉米产量的影响程度，公式如下：

式中，yr为相对气象产量（%），定义当yr＞10%时，表示当年的气候因素有利于农作物生长，为气候丰年；当yr＜-10%时表示当年的气候因素不利于农作物生长，为气候歉年[34]；其他为正常年份。yt为趋势产量（kg·hm-2）；ym为气象产量（kg·hm-2）。

1.2.5数据标准化 在回归分析中，为了消除不同变量之间量纲和数值大小差异大而造成的误差，需要对原始数据进行标准化处理，使各个自变量之间无量纲化[35]。本研究采用的数据标准化处理方法是方差标准化，使标准化后的数据分布在[0,1]区间内，且这组数据的平均值为0，标准差为1。计算公式如下：

1.2.6 回归模型的建立 将气象产量（yield）作为因变量，将标准化后的降雨量（Prec）、生长度日（GDD）、高温度日（HDD）作为自变量（对自变量进行共线性检验，平均温度和生长度日存在共线性问题，在回归分析中仅保留生长度日），采用多元线性回归分析，建立关于东北玉米气象产量回归方程：

yieldit=1GDDit+2HDDit+3Precit+4Tavgit×Precit+vi+εit（7）

式中，yieldit指第t年i县的玉米气象产量，GDDit、HDDit、Precit、Tavgit分别指第t年i县对应气象站点的生长度日、高温度日、降水量和平均温度，1、2、3、4分别是各自的回归系数，vi是第i年的回归常数，εit是t年i县的随机误差项，各自变量的标准回归系数作为衡量各自变量对因变量的贡献大小比较，将各要素的回归系数之和作为基数，不同要素的回归系数分别除以基数，称为贡献率。回归系数大于0，表示该自变量对因变量为正效应，回归系数小于0，表示该自变量对因变量为负效应[36]。

2 结果

2.1 东北玉米生长期内气候资源的时空变化特征

图2显示，东北地区在1980—2018年间玉米生长期内的平均温度、生长度日、高温度日整体均呈上升趋势，而降雨量整体呈下降趋势。其中平均温度的气候倾向率为0.34 ℃·(10 a)-1，平均值在2000年达到39年来的最高值20.34 ℃，较上一年平均值高出1.23 ℃；生长度日（GDD）以47.07 ℃·d·(10 a)-1的速率上升，在2000年平均值达到最高值1 586.66 ℃·d的累积量；高温度日（HDD）年际间波动较大，气候倾向率为5.15 ℃·d·(10 a)-1，在2000年平均值达到最大值88.26 ℃·d，由图2-d发现，2000年后超过30 ℃的高温天数明显多于2000年前，说明高温灾害发生的频率在增加；降雨量以7.0 mm·(10 a)-1的速率下降，平均值的最小值集中在连续年份1999—2002年间，由图2-b发现降雨量的总体趋势虽然在下降，但多个地区在不同年份出现高出平均降雨量水平较多的情况，说明部分县域出现了极端降雨年份。另外，分析发现温度和降雨在年际上的变化均在2000年前后出现高值或低值，表明温度和降水或存在相互作用，且利用东北地区1980—2018年的气象数据进行平均温度和降水量的相关性检验，结果显示两者在=0.01水平上显著相关。

图2 东北地区1980—2018年间玉米生长期内主要气象因子变化特征

图3显示，在空间分布上，平均温度、生长度日和高温度日均呈现自东北向西南增加的趋势，降雨量呈现自西北向东南增加的趋势。相比黑龙江省，辽宁省的平均温度、生长度日、高温度日、降雨量均较高，其中平均温度高2.88 ℃，生长度日高412.52 ℃·d，高温度日高15.22 ℃·d，降雨量高91 mm。可以看出辽宁省的雨热资源较其他两省是比较充沛的。

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2.2 东北玉米气象产量的时空变化特征

图4显示，东北春玉米的实际产量呈极显著（＜0.01）增长趋势，增长速率为93.36 kg·hm-2·a-1，其中2018年整个东北地区春玉米平均单产与1980年对比增长了3 425 kg·hm-2，即在1980年基础上增加了106%。气象产量年际间波动幅度大，但从1980—2018年的整体趋势来看减少不明显，不过图4-b显示，在不同年份时间段东北春玉米气象产量呈现不同的波动趋势：1980—1998年间整体呈极显著增长趋势（＜0.01），增长速率为80.93 kg·hm-2·a-1，在1998—2000年间下降幅度大，从1 352 kg·hm-2下降至-526 kg·hm-2，减少百分率为139%；2000—2018年间部分年份虽然较上一年有所上升，但整体依然呈极显著降低趋势（＜0.01），下降速率为46.25 kg·hm-2·a-1。相对产量和气象产量变化趋势一致，气候丰年聚集在1996—1999年间较多。具体到省份，三省的实际产量和趋势产量均呈增长趋势。其中，黑龙江省的趋势产量增长速率最大，实际产量平均值在年际间的最高和最低值差距最小的是辽宁省，三省的气象产量波动趋势变化和波动范围大小分别是辽宁省的波动范围最集中，在-1 500—1 000 kg·hm-2，在黑龙江省和吉林省气象产量波动范围较大，分别在-1 200—1 800 kg·hm-2和-1 750—1 950 kg·hm-2，即波动范围比辽宁省分别扩大20%和48%，并且黑龙江省和吉林省的波动趋势相似，均在1999年前后由上升趋势转为下降趋势，而辽宁省在1980— 2018年间无明显阶段式上升或下降趋势。

图5显示，在空间分布上东北地区春玉米的实际产量呈由四周向中部聚合增长的趋势，趋势产量与实际产量呈相似的分布特征。实际产量相对高值区（单产大于5 500 kg·hm-2）集中在东北地区的中部，即吉林省中部、辽宁省北部和黑龙江省南部，相对低值区（单产小于4 200 kg·hm-2）主要在黑龙江省西北部。气象产量在空间分布上呈现由东北区域的中部向四周扩散递增的趋势。其中，气象产量高值区主要分布在黑龙江省东北部，低值区主要集中在黑龙江省中西部和吉林省北部，辽宁省表现为较为平稳的中值区。从相对产量来看（表1），通过对所有研究站点在1980— 2018年间气候丰年和歉年的统计得到，辽宁省气候对产量的正向贡献相较最大，气候丰年占比37%，歉年占比30%，其余部分为正常年份；黑龙江省次之，气候丰年占比36%，歉年占比33%，其余部分为正常年份；吉林省正向贡献相较最小，气候丰年占比31%，歉年占比37%，其余为正常年份。

2.3 气候平均态和极端态对气象产量的贡献

表2显示，东北地区的降雨量（Prec）、生长度日（GDD）、高温度日（HDD）的变化对东北春玉米气象产量的综合影响达到极显著水平（＜0.01），并且由回归模型的回归系数来看降雨量和HDD的变化对气象产量均产生负效应，GDD的变化对气象产量产生正效应。控制其他变量不变，发现东北地区有交互项时的回归模型的相关系数要大于无交互项，说明温度和降雨的交互作用（Tavg×Prec）对东北玉米的产量产生了影响，且对气象产量产生正效应。

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表1 1980—2018年东北各省玉米气候产量年型统计

表2 东北玉米气象产量回归结果

*和**分别表示显著（＜0.05）和极显著（＜0.01）* and * * were significant (＜0.05) and extremely significant (＜0.01), respectively

图6所示，以东北地区整体为研究对象，气候资源的贡献大小排序是HDD＞GDD＞Prec。其中，辽宁省的气候资源的贡献大小与东北整体表现不同：HDD＞Prec＞GDD，而黑龙江省和吉林省与东北整体表现相同，辽宁省的极端高温对气象产量的贡献率达到70%，而温度平均态的贡献率仅7%，其他两省的极端高温贡献率相差不大，在53%左右，温度平均态贡献率在25%—35%，与图3的空间分布图对比发现HDD值分布越高的省份HDD对气象产量的贡献率也越高，在黑龙江省和吉林省，GDD对气象产量贡献大小的空间分布与GDD值大小的空间分布基本一致。但辽宁省的GDD虽然相比最高，贡献率却最低，并且三省降水量的分布和贡献率大小关系不明显，推测原因与温度上升相伴发生的其他气候条件变率增大，导致气候对气象产量的贡献率与气候本身变化有差异。通过东北整体气象产量在时间序列上的波动趋势变化将时间序列以2000年为界限分为气象产量上升趋势序列（1980—1999年）和下降趋势序列（2000—2018年），在气候产量呈上升趋势年份序列下气候资源的贡献大小排序是HDD＞Prec＞GDD，其中降雨的贡献率为27%，HDD的贡献率是50%；在气象产量呈下降趋势年份序列下气候资源的贡献大小是HDD＞GDD＞Prec，此时降雨的贡献率仅11%，HDD的贡献率是60%。GDD在这两个阶段贡献率差异不明显。因此认为造成气象产量从2000年前的上升趋势转为2000年后的下降趋势的原因主要和降雨量的减少及温度极端态的上升关系较大。另外HDD在任何尺度下的贡献率都是最大的。

图6 气候要素对气象产量贡献率

3 讨论

3.1 气候和产量变化原因分析及基于研究结果推测未来气候变化对产量影响

本研究分析了东北地区1980—2018年春玉米在生长期内的气候平均态、极端态和产量变化特征，认为平均温度、GDD、HDD均有不同程度的增加，降雨量呈下降趋势，这与前人对春玉米全生育期的气候资源变化特征研究结论一致[37-39]。其中，辽宁省的热量资源和降水资源相对充沛，黑龙江省相对匮乏；东北玉米的实际产量1980—2018年间显著增加，这与社会经济发展和技术进步如化肥投入的增加、农业设施的改善以及品种的改良等所造成的趋势产量增加有很大关系[40]。除趋势产量外，气象产量对玉米总产量的波动变化有重要影响，东北地区春玉米的气象产量在1980—2018年间整体有减少趋势，但趋势微弱，其原因可能是在2000年前后一些气候条件的变化不利于东北春玉米的生长，气象产量由1980—1999年间的增长趋势转为2000—2018年间的下降趋势；辽宁省气象产量表现最为稳定，这除了与辽宁省气候资源本身相对充足有关外，还与其气候平均态及极端态均相对聚合、离群值较少，即气候变化相对稳定、波动范围小有关，这也是其气候丰年较其他两省多的原因。

另外对比HDD、GDD及降雨量在不同尺度下的贡献率，发现无论在哪种尺度下HDD的相对贡献率都是最大的，即极端态高温对玉米产量的影响最大，它同降雨都对东北玉米气象产量产生负效应，对玉米产量造成不利影响，这与前人的研究结果相同[41-42]，推测在升温背景下，东北地区在未来高温灾害会愈加频发，从而造成玉米大幅减产。相反GDD对气象产量产生正效应，即温度平均态变化对东北玉米产量的影响是有利的，随着温度的上升，热量资源的累积使玉米生长期内有效积温增长，这有助于玉米产量增加。目前温度和降水的交互作用对东北玉米气象产量产生有利的影响，原因是东北地区是我国纬度最高的区域，总体而言热量不足是限制作物生产的主要因素，当温度的积极效应大于降水引起干旱产生的消极影响时，平均温度和降水量的交互项就会产生正效应，但如果未来气温持续上升、降雨量持续下降，两者的交互作用可能会对玉米产量产生不利影响。对比3个省份，辽宁省的气象产量目前有一定优势，但其极端高温天气是三省中最多的，如果未来持续升温至热量资源增加到一定程度，可能会加剧极端高温对玉米生长的危害，而更加削弱平均态温度累积对玉米产量的有利影响，从而造成玉米减产。相反，黑龙江省由于热量资源相对欠缺，所以短时间内气温变暖造成平均态温度累积能大于极端高温的话可以帮助玉米增产。

3.2 增大有效积温利用率、减缓高温危害并及时补充有效水有利于东北玉米增产

热量资源决定了作物的生长季长度，水分资源是作物干物质的累积和转移速度的保障[3]。根据本研究结果，可以提前玉米播期来增加平均态积温的累积量同时减弱极端高温对玉米产量带来的负面影响；通过建设水利灌水设施或选用耐旱玉米品种及更改种植布局和种植比例来弥补由于东北降雨量减少、温度升高导致玉米生长期内有效水分缺失[43]；另外应该充分利用气候变暖对玉米有效积温累积量的增加，实现增产的最终目的。

3.3 气象产量分离方法优缺点及不足和展望

目前，气象产量分离方法主要有线性拟合、多项式拟合、HP滤波法、滑动平均法等，这些方法均能大致描述实际产量波动的总体趋势[44-46]，主要差异在于对短期剧烈的波动特征的反映。根据研究目的不同，适用的趋势产量拟合方法也不同。本文分离气象产量的主要目的是分析气候平均态和极端态对气象产量的影响程度，而气候极端态往往对农作物的影响较为严重甚至是毁灭性的，这就会造成在发生灾害年份的产量对比于相邻年份出现骤降。如果选用对实际产量波动特别敏感的趋势拟合方法就会难以有效分离出短期内气象灾害引发的产量变化，而线性拟合方法虽然较其他方法对产量起伏剧烈的部分捕获能力稍差，却能够保证由极端态影响的产量不被趋势化，进而能更加准确分析气候平均态和极端态变化对气象产量的影响。

玉米产量受多种气候因素影响，本文仅选取近年来对东北玉米产量影响较大的气候因子对气象产量一部分变化进行解释，但其他影响因子如辐射等直接影响因素及由气候变化引起的病虫害变化等间接影响在本文中未涉及；另外，本文在分析气候和玉米产量的空间变化时，以省份进行划分，但从空间变化趋势图来看，以高、中、低值区划分站点来分级研究得到的结果可以更加精准地描述气候变化与产量的影响关系。因此，在后续的研究中，应考虑更多对玉米生长影响较大的气候因子以提高对气象产量变化的解释力，更加精准评估不同气候资源对气象产量的贡献量，选择更加适用空间划分依据，以期得到更加精准的分析结果。

4 结论

1980—2018年，东北玉米产量呈增加趋势，但气象产量依省份和时间段划分呈不同变化特征。辽宁省气象产量变化最稳定，黑龙江省和吉林省在1980— 1999年呈增加趋势，在2000—2018年间呈减少趋势。平均温度、GDD、HDD呈升高趋势，降雨量平均态呈下降趋势，辽宁省的热量资源和降水资源最充沛，气候丰年最多；GDD对玉米气象产量产生正效应，降雨量平均态和HDD产生负效应，平均温度和降水平均态的交互作用能够对玉米气象产量产生正效应；温度平均态使玉米增产，极端高温和降水量平均态造成玉米减产，三者中极端高温对玉米产量影响最大。因此，东北玉米的种植管理要重点关注高温灾害，及时补充有效水以减轻高温危害，尤其是辽宁省最易受极端高温影响，同时确保黑龙江省充分利用平均态温度，保证东北玉米高产稳产。

[1] IPCC. Climate change 2022: Mitigation of climate change.[M/OL]. 2022.

[2] 陈睿山, 郭晓娜, 熊波, 王尧, 陈琼. 气候变化、土地退化和粮食安全问题: 关联机制与解决途径. 生态学报, 2021, 41(7): 2918-2929.

CHEN R S, GUO X N, XIONG B, WANG Y, CHEN Q. Climate change, land degradation and food insecurity: linkages and potential solutions. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(7): 2918-2929. (in Chinese)

[3] 刘志娟, 杨晓光, 吕硕, 王静, LIN X M. 气候变化背景下东北三省春玉米产量潜力的时空特征. 应用生态学报, 2018, 29(1): 103-112.

LIU Z J, YANG X G, Lü S, WANG J, LIN X M. Spatial-temporal characteristics of spring maize yield potential under climate change in Northeast China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(1): 103-112. (in Chinese)

[4] 李保国, 刘忠, 黄峰, 杨晓光, 刘志娟, 万炜, 汪景宽, 徐英德, 李子忠, 任图生. 巩固黑土地粮仓保障国家粮食安全. 中国科学院院刊, 2021, 36(10): 1184-1193.

LI B G, LIU Z, HUANG F, YANG X G, LIU Z J, WAN W, WANG J K, XU Y D, LI Z Z, REN T S. Consolidate the granary of black land and ensure national food security. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2021, 36(10): 1184-1193. (in Chinese)

[5] 贾建英, 郭建平. 东北地区近46年气候变化特征分析. 干旱区资源与环境, 2011, 25(10): 109-115.

JIA J Y, GUO J P. Climate change characteristics of Northeast China in recent 46 years. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2011, 25(10): 109-115. (in Chinese)

[6] 刘志娟, 杨晓光, 王文峰, 李克南, 张晓煜. 气候变化背景下我国东北三省农业气候资源变化特征. 应用生态学报, 2009, 20(9): 2199-2206.

LIU Z J, YANG X G, WANG W F, LI K N, ZHANG X Y. Change characteristics of agricultural climate resources in Northeast China under the background of climate change. Chinese Journal of Applied Ecology, 2009, 20(9): 2199-2206. (in Chinese)

[7] 王柳, 熊伟, 温小乐, 冯灵芝. 温度降水等气候因子变化对中国玉米产量的影响. 农业工程学报, 2014, 30(21): 138-146.

WANG L, XIONG W, WEN X L, FENG L Z. Effects of climate factors such as temperature and precipitation on maize yield in China. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2014, 30(21): 138-146. (in Chinese)

[8] 崔宁波, 殷琪荔. 气候变化对东北地区粮食生产的影响及对策响应. 灾害学, 2022, 37(1): 52-57.

CUI N B, YIN Q L. Impacts of climate change on grain production in Northeast China and countermeasures. Journal of Catastrophology, 2022, 37(1): 52-57. (in Chinese)

[9] 尹小刚, 王猛, 孔箐锌, 王占彪, 张海林, 褚庆全, 文新亚, 陈阜. 东北地区高温对玉米生产的影响及对策. 应用生态学报, 2015, 26(1): 186-198.

YIN X G, WANG M, KONG Q X, WANG Z B, ZHANG H L, CHU Q Q, WEN X Y, CHEN F. The effect of high temperature on maize production in Northeast China and its countermeasures. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(1): 186-198. (in Chinese)

[10] 敖雪, 翟晴飞, 崔妍, 赵春雨, 王涛, 周晓宇, 侯依玲. 不同升温情景下中国东北地区平均气候和极端气候事件变化预估. 气象与环境学报, 2020, 36(5): 40-51.

AO X, ZHAI Q F, CUI Y, ZHAO C Y, WANG T, ZHOU X Y, HOU Y L. Prediction of changes in mean and extreme climate events in Northeast China under different warming scenarios. Journal of Meteorology and Environment, 2020, 36(5): 40-51. (in Chinese)

[11] 董庆林. 东北地区近50年来极端气候事件时空变化特征[D]. 长春: 东北师范大学, 2011.

DONG Q L. Temporal-spatial variations of extreme climate events of Northeast China in the last 50 years[D]. Changchun: Northeast Normal University, 2011. (in Chinese)

[12] 李颖, 任家璇, 冯玉, 唐伟男. 近60年辽宁省极端气候事件趋势时空变化特征分析. 灾害学, 2017, 32(1): 96-105.

LI Y, REN J X, FENG Y, TANG W N. Spatial and temporal characteristics of trends in extreme weather events in Liaoning Province during 1957-2014. Journal of Catastrophology, 2017, 32(1): 96-105. (in Chinese)

[13] YU J S, GOH G. Estimating non-additive within season temperature effects on maize yields using Bayesian approaches. Scientific Reports, 2019, 9(1): 18566.

[14] ZHU P, ZHUANG Q L, ARCHONTOULIS S V, BERNACCHI C, MULLER C. Dissecting the nonlinear response of maize yield to high temperature stress with model-data integration. Global Change Biology, 2019, 25(7): 2470-2484.

[15] 曹永强, 冯兴兴, 李玲慧, 路洁. 气候变化下辽宁省春玉米水热时空特征及干旱风险. 生态学报, 2021, 41(3): 1092-1105.

CAO Y Q, FENG X X, LI L H, LU J. Temporal and spatial characteristics and drought risk of spring corn in Liaoning Province under climate change. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(3): 1092-1105. (in Chinese)

[16] 淮贺举, 孙宁, 史磊刚, 李奇峰, 胡海棠, 陶欢, 李存军. 东北地区春玉米生育期内气候资源变化特征. 中国农业科技导报, 2020, 22(1): 98-105.

HUAI H J, SUN N, SHI L G, LI Q F, HU H T, TAO H, LI C J. Variation characteristics of climatic resources during the growth period of spring maize in Northeast China. Journal of Agricultural Science and Technology, 2020, 22(1): 98-105. (in Chinese)

[17] TACK J, BARKLEY A, NALLEY L L. Effect of warming temperatures on US wheat yields. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015, 112(22): 6931-6936.

[18] CARTER E K, MELKONIAN J, RIHA S J, SHAW S B. Separating heat stress from moisture stress: analyzing yield response to high temperature in irrigated maize. Environmental Research Letters, 2016, 11(9): 094012.

[19] 赵伟. 东北地区气候变化对玉米产量的影响. 农业与技术, 2017, 37(16): 232.

ZHAO W. Effect of climate change on maize yield in Northeast China. Agriculture and Technology, 2017, 37(16): 232. (in Chinese)

[20] 王蔚丹, 孙丽, 裴志远, 陈媛媛, 孙娟英, 董沫. 辽宁省生长季气候变化及其对春玉米产量的影响. 水土保持研究, 2022, 29(2): 282-286.

WANG W D, SUN L, PEI Z Y, CHEN Y Y, SUN J Y, DONG M. Climate change during growing season and its effects on spring maize yield in Liaoning province. Research of Soil and Water Conservation, 2022, 29(2): 282-286. (in Chinese)

[21] 张祎, 赵艳霞. 多模式集合模拟气候变化对玉米产量的影响. 中国生态农业学报, 2017, 25(6): 941-948.

ZHANG Y, ZHAO Y X. Multi-model ensemble for simulation of the impact of climate change on maize yield. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2017, 25(6): 941-948. (in Chinese)

[22] 陈明, 寇雯红, 李玉环, 毛伟兵, 孙翠珊, 陈士更. 气候变化对东北地区玉米生产潜力的影响与调控措施模拟—以吉林省为例. 应用生态学报, 2017, 28(3): 821-828.

CHEN M, KOU W H, LI Y H, MAO W B, SUN C S, CHEN S G. Impacts of climate change on maize potential productivity in Northeast China and the simulation of control measures: A case study of Jilin Province, China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(3): 821-828. (in Chinese)

[23] 胡亚南. 东北作物产量对气候变化的空间响应研究[D]. 北京: 中国农业科学院, 2017.

HU Y N. Spatial response of crop production to climate change in Northeast China[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2017. (in Chinese)

[24] LI L, WANG B, FENG P Y, WANG H H, HE Q S, WANG Y K, LIU D L, LI Y, HE J Q, FENG H, YANG G J, YU Q. Crop yield forecasting and associated optimum lead time analysis based on multi-source environmental data across China. Agricultural and Forest Meteorology, 2021, 308/309(4): 108558.

[25] WEI T, CHERRY T L, GLOMROD S, ZHANG T. Climate change impacts on crop yield: Evidence from China. Science of the Total Environment, 2014, 499(15): 133-140.

[26] 杨若子, 周广胜. 东北三省主要农业气象灾害综合危险性评价. 气象学报, 2015, 73(6): 1141-1153.

YANG R Z, ZHOU G S. A comprehensive risk assessment of the main maize agro-meteorological disasters in the three provinces of Northeast China. Acta Meteorologica Sinica, 2015, 73(6): 1141-1153. (in Chinese)

[27] 吉林省统计局. 吉林统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2019.

Statistic Bureau of Jilin. Jilin Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2019. (in Chinese)

[28] 辽宁省统计局. 辽宁统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2019.

Statistic Bureau of Liaoning. Liaoning Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2019. (in Chinese)

[29] 黑龙江省统计局. 黑龙江统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2019.

Statistic Bureau of Heilongjiang. Heilongjiang Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2019. (in Chinese)

[30] ZHU P, BURNEY J. Temperature-driven harvest decisions amplify US winter wheat loss under climate warming. Global Change Biology, 2021, 27(3): 550-562.

[31] 岳伟, 陈金华, 阮新民, 陈曦, 陈砚涛, 王珍. 安徽省沿江地区双季稻光热资源利用效率变化特征及对气象产量的影响. 中国生态农业学报, 2019, 27(6): 929-940．

YUE W, CHEN J H,ＲUAN X M, CHEN X, CHEN Y T, WANG Z. Variation in characteristics of light and heat resource utilization efficiency of double-season rice and its impact on meteorological yield along the Yangtze River in Anhui Province. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(6): 929-940. (in Chinese)

[32] 孙凤华, 吴志坚, 李丽光. 辽宁西部地区的气候变化及干湿状况年代际变化特征. 中国沙漠, 2006(6): 969-975．

SUN F H, WU Z J, LI L G. Climate change and inter decadal fluctuation of dry and wet climate in western Liaoning Province. Journal of Desert Research, 2006(6): 969-975. (in Chinese)

[33] 李辉, 姚凤梅, 张佳华, 郝翠. 东北地区玉米气候产量变化及其对气候变化的敏感性分析. 中国农业气象, 2014, 35(4): 423-428.

LI H, YAO F M, ZHANG J H, HAO C. Analysis on climate maize yield and its sensitivity to climate change in Northeast China. Chinese Journal of Agrometeorology, 2014, 35(4): 423-428. (in Chinese)

[34] 车晓翠, 李洪丽, 张春燕, 郭聃, 沈海鸥. 1980年代以来气候变化对吉林省玉米产量的影响. 水土保持研究, 2021, 28(2): 230-241.

CHE X C, LI H L, ZHANG C Y, GUO D, SHEN H O. Impact of climate change on corn yield in Jilin Province since 1980s. Research of Soil and Water Conservation, 2021, 28(2): 230-241. (in Chinese)

[35] PABLO G P, NICOLAS G, JUAN G, MAESTRE F T. Climate mediates the biodiversity-ecosystem stability relationship globally. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2018, 115(33): 8400-8405.

[36] 成林, 李彤霄, 刘荣花. 主要生育期气候变化对河南省冬小麦生长及产量的影响. 中国生态农业学报, 2017, 25(6): 931-940.

CHENG L, LI T X, LIU R H. Effects of climate change on growth and yield of winter wheat in Henan province. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2017, 25(6): 931-940. (in Chinese)

[37] 白帆, 杨晓光, 刘志娟, 孙爽, 张镇涛, 王晓煜, 高继卿, 刘涛. 气候变化背景下播期对东北三省春玉米产量的影响. 中国生态农业学报, 2020, 28(4): 480-491.

BAI F, YANG X G, LIU Z J, SUN S, ZHANG Z T, WANG X Y, GAO J Q, LIU T. Effects of sowing date on grain yield of spring maize in the three-province of the Northeast China under climate change. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(4): 480-491. (in Chinese)

[38] 冶明珠, 郭建平, 袁彬, 赵俊芳. 气候变化背景下东北地区热量资源及玉米温度适宜度. 应用生态学报, 2012, 23(10): 2786-2794.

YE M Z, GUO J P, YUAN B, ZHAO J F. Thermal resources and maize temperature suitability in Northeast China under climate change. Chinese Journal of Applied Ecology, 2012, 23(10): 2786-2794. (in Chinese)

[39] 张丽敏, 张淑杰, 郭海, 王萍, 王冬妮, 李杰. 东北春玉米适宜生长期农业气候资源变化及其影响分析. 江西农业学报, 2018, 30(2): 93-99.

ZHANG L M, ZHANG S J, GUO H, WANG P, WANG D N, LI J. Variations and effects of agricultural climate resources in suitable growth period of spring maize in Northeast China. Acta Agriculturae Jiangxi, 2018, 30(2): 93-99. (in Chinese)

[40] FU Y L, QU B X, LI G, ZHANG H, QU H. Changes of food production and the characteristics of inter-annual fluctuations in China. Food and Nutrition in China, 2012, 18(1): 16-19.

[41] 纪瑞鹏, 张玉书, 姜丽霞, 张淑杰, 冯锐, 陈鹏狮, 武晋雯, 米娜. 气候变化对东北地区玉米生产的影响. 地理研究, 2012, 31(2): 290-298.

JI R P, ZHANG Y S, JIANG L X, ZHANG S J, FENG R, CHEN P S, WU J W, MI N. Effect of climate change on maize production in Northeast China. Geographical Research, 2012, 31(2): 290-298. (in Chinese)

[42] 陈鹏狮, 于文颖, 纪瑞鹏, 武晋雯, 张玉书, 冯锐．辽宁地区玉米生长发育及产量对温度和降水的响应．中国农学通报, 2014, 30(27): 175-181.

CHEN P S, YU W Y, JI R P, WU J W, ZHANG Y S, FENG R. The responses of maize growth and yield to temperature and precipitation in Liaoning. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2014, 30(27): 175-181. (in Chinese)

[43] 薛昌颖, 霍治国, 李世奎, 卢志光，毛飞, 庄立伟, 王素艳. 灌溉降低华北冬小麦干旱减产的风险评估研究. 自然灾害学报, 2003, 12(3): 131-136.

XUE C Y, HUO Z G, LI S K, LU Z G, MAO F, ZHUANG L W, WANG S Y. Action of irrigation on decreasing yield reduction due to drought: a risk assessment of winter wheat in North China plain. Journal of Natural Disasters, 2003, 12(3): 131-136. (in Chinese)

[44] 杨晓晨, 明博, 陶洪斌, 王璞. 中国东北春玉米区干旱时空分布特征及其对产量的影响. 中国生态农业学报, 2015, 23(6): 758-767.

YANG X C, MING B, TAO H B, WANG P. Spatial distribution characteristics and impact on spring maize yield of drought in Northeast China. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2015, 23(6): 758-767. (in Chinese)

[45] 李心怡, 张祎, 赵艳霞, 杜子璇, 杨沈斌. 主要作物产量分离方法比较. 应用气象学报, 2020, 31(1): 74-82.

LI X Y, ZHANG Y, ZHAO Y X, DU Z X, YANG S B. Comparative study on main crop yield separation methods. Journal of Applied Meteorological Science, 2020, 31(1): 74-82. (in Chinese)

[46] 房世波. 分离趋势产量和气候产量的方法探讨. 自然灾害学报, 2011, 20(6): 13-18.

FANG S B. Exploration of method for discrimination between trend crop yield and climatic fluctuant yield. Journal of Natural Disasters, 2011, 20(6): 13-18. (in Chinese)

Effects of changing normal and extreme climate states on maize meteorological yield in Northeast China

ZHANG WenJing, ZHAO Jin, CUI WenQian, LI ManYao, LI E, GONG XiaoYa, YANG XiaoGuang

College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193

【Objective】Northeast China is the main grain production base in China, which has been significantly affected by climate change in recent years. It was of great significance to understand the impact of normal and extreme climate states changes on crop yield in Northeast China for regional crop production and national food security.【Method】In this study, the maize in Northeast China was used as research object, and the main climate factors affecting maize yield were screened to analyze the effects of normal and extreme climate states changes on maize yield in 81 counties in Northeast China from 1980 to 2018.【Result】(1) The average temperature, growing degree-days (GDD), and heat degree-days (HDD) during the maize growth period showed an increasing trend, and the rising rates were 0.34 ℃·(10 a)-1, 47.07 ℃·d·(10 a)-1, and 5.15 ℃·d·(10 a)-1, respectively. The precipitation showed a decreasing trend, with the rate of 7.0 mm·(10 a)-1; the average temperature, GDD, and HDD increased from northeast to southwest, while the precipitation increased from northwest to southeast. (2) The meteorological yield of maize in Northeast China showed an increasing trend from 1980 to 1999, with a rate of 80.93 kg·hm-2·a-1, while it showed a decreasing trend of 46.25 kg·hm-2·a-1from 2000 to 2018. In terms of spatial distribution, it showed an increasing trend from the middle to the surrounding areas. The area with high yield was concentrated in the eastern part of Heilongjiang. The change of Liaoning was the most stable, and the fluctuation range was stable in the middle area. (3) By the multiple linear regression model, HDD contributed the most to meteorological yield from 1980 to 2018, and the effect was negative, which meant extreme high temperature had the greatest impact on maize yield in Northeast China and caused maize yield reduction; GDD had a positive effect, that is, the average temperature increased maize yield, and the greater GDD, the more yield increased; the precipitation had a negative effect; the interaction between temperature and precipitation had a positive impact on maize yield in Northeast China.【Conclusion】Normal and extreme climate states changes and its impact on maize meteorological yield in Northeast China from 1980 to 2018 were as follow: the normal and extreme temperature showed an overall increasing trend, while the normal precipitation showed a decreasing trend. Extreme high temperatures and normal precipitation led to a decrease in maize yield, but the average temperature increased maize yield, and the extreme high temperature had the greatest impact. In the future, it was necessary to make full use of the average temperature state and minimize the harm caused by extreme high temperature to ensure a high-stable maize production.

climate change; northeast China; maize meteorological yield; contribution rate

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.10.004

2022-04-13；

2022-06-06

国家重点研发计划（2019YFA0607402）、中国农业大学2115人才工程

张文婧，E-mail：zhangwenjing@cau.edu.cn。通信作者赵锦，E-mail：jinzhao@cau.edu.cn

（责任编辑 杨鑫浩，岳梅）