阜新地区1961～2022 年气候变化及其对粮食产量的影响

舒海燕,范 野,李 凝,陶 倩,杨晓彤,常相伊,孙 可

(阜新市气象局,辽宁 阜新 123000)

农业生产及农作物生长最敏感的因素是气温及降水,所以气候变化对农业影响巨大、所以探寻气候变化规律,对合理利用气候资源并根据气候变化做出相应农作物品种等方面的调整都具有重要的意义。 近100 年来全球近地气温呈明显的上升趋势,特别是20 世纪90 年代增温最为明显[1]。 而降水方面,北半球中高纬度地区20 世纪降水每10 年增加0.5%～1%[2]。 很多研究表明,气候变化是影响生态系统的主要因素,特别是受温度升高的影响[3～7]。 如极端降水和极端气温的频繁发生和强度增加,已经对人们生活和农业生产产生了较大的负面影响[8]。 对于降水方面,有专家预计,到本世纪中叶,亚洲地区大部分地区淡水供应会出现短缺的现象[9]。 20 世纪90 年代,我国科学家计算并推断了东亚和全国1991 ～2100 年气候变化的情况,全国大部分地区气温将持续升高,降水也将不断增加[10～11];东亚和全国的气温将较目前变暖1.4 ℃[12～14],降水将增加4%。 在全球气温变暖的情况下,极端天气逐渐增多[15],处于敏感环境下的阜新地区气候未来变化如何? 这一改变对未来农业的影响是什么? 本文分析了1961～2022 年阜新地区的气候变化及其对粮食产量的影响,以期更好地为当地政府决策服务、为现代农业发展提供数据支持。

1 数据与方法

1.1 研究区域概况

阜新市位于辽宁省西北部,属于中温带东部季风气候区,夏季气温高,降水多,对农业生产有利。 年平均气温为7.49～10.23 ℃之间,全年降水量主要集中在夏季,特别是7～8 月份。

1.2 数据来源及处理

1961～2022 年阜新地区的气象观测数据,包括国家级气象站气温、降水及日照的月数据资料,来源于天擎气象大数据云平台,原始数据经过质量检验;1998 ～2022 年阜新地区的主要粮食作物(玉米)产量,数据来源于阜新市统计局。

1.3 研究方法

通过Damel 趋势检验法来分析与农业生产相关的气象要素的变化趋势[16],并通过Spearman秩相关系数来进行分析,从而判断粮食产量与各气象要素之间的相关性。设(x1,x2,…,xn),(y1,y2,…,yn),分别来自总样本X及Y,则R(xi)及R(yi)分别表示xi及yi在(x1,x2,…,xn),(y1,y2,…,yn)中的秩,则X与Y的Spearman秩相关系数方程为:

其中di=R(Xi)-R(Yi),i=1,2,…,n。

将秩相关系数的绝对值|R(X,Y)|同Spearman秩相关系数统计表中的临界值Wp进行比较,若|R(X,Y) |＞Wp,表明变化趋势具有显著性;若|R(X,Y)|＜0,则说明粮食产量呈现下降(即减产)趋势,若|R(X,Y)|＞0,则表明粮食产量呈上升(即增产)趋势。

根据多元线性回归分析方法,以及粮食产量和各气象要素之间的线性关系,建立多元线性回归模型,Y=a0+a1x1+a2x2+a3x3,式中a0、a1、a2、a3为回归系数,Y为粮食产量,x1为生长季平均气温,x2为生长季降雨量,x3为生长季日照时数。

2 结果与分析

2.1 气温的变化分析

对阜新地区1961 ～2022 年平均气温进行趋势分析,见图1(a)。 阜新地区年平均气温整体呈上升趋势,62 年上升了1.2 ℃。 年平均气温为8.1 ℃,与辽宁省常年气温(9.0 ℃)相比偏低0.9 ℃。 阜新地区以0.2 ℃/(10 年)的速率在升高,年平均气温变化存在明显的差异,其中年平均气温最低值为6.3 ℃,出现在1969 年,年平均气温最高值为9.2 ℃,出现在2007 年。 气温年代变化特征为:20世纪60～80 年代、21 世纪10 年代初,气温呈现出相对的偏冷期,20 世纪90 年代到本世纪20 年代呈现相对偏暖期。

图1 1961～2022 年平均气温的年变化(a)及月变化(b)Figure 1 Annual (a) and monthly (b) changes in mean temperature from 1961 to 2022

从月份上分析,见图1(b),气温月际变化趋势是自1月～7 月逐渐上升,从8 月开始依次下降。 最热为7 月,月平均气温为24.5 ℃,极端最高气温40.9 ℃,大于30 ℃的日数为15 d;最冷月在1 月,月平均气温在-11.0 ℃。 各月气温变化速率不同,以3～4 月和10～11 月气温变化率最大,在8～10 ℃之间;7 月气温变化速率最小,在2 ℃以内。

4 月为耕种期,月平均气温为10.1 ℃,气温≥ 10 ℃初日标志玉米等大田农业作物播种的时间。 在大多数情况下,月内能上下化通,大地化通时间平均在4 月20 日。地中5 cm 深度稳定在5 ℃的日期在4 月9 日,地中5 cm深度稳定10 ℃的日期在4 月24 日。 5～9 月为农作物生长期,5 月平均气温为17.5 ℃,最高气温可达 30 ℃以上;6～8 月平均气温为23.2 ℃,太阳辐射较强,纬向热力差异较小,利于农作物生长,但会受地势高低影响。 9 月由于气温下降,本月见霜,大部地区4 月中下旬终霜先后结束,全年平均无霜期为 158 d。 气温≥ 20 ℃标志玉米等大田农业作物处于生长期,终日标志作物已成熟。 气温≥ 20 ℃的平均初日为6 月11 日,平均终日为9 月27 日。

2.2 降水的变化分析

对阜新地区1961 ～2022 年降水量进行趋势分析,见图2(a)。 阜新地区年平均降水量变化不明显,呈微弱的增加趋势,平均每10 年增加1.34 mm,降水量年际间波动很大。 阜新地区平均年降水量为501.0 mm,与辽宁省常年平均降水量(634.6 mm)相比偏少27%。 阜新地区年降水量在294～930 mm 之间,自北向南、自西向东递增。 各地年最多与最少降水量相差很大,一般年最多降水量是年最少降水量的2 ～3 倍。 其中2011 年降水量不足300 mm; 2022 年 为 阜 新 的 丰 水 年, 年 降 水 量 达920.6 mm,创自建气象站以来的历史极值;1994 年次之,降水量为775.2 mm,最小年为 294.3 mm(2011 年)。 年代降水量主要变化特征为:20 世纪80 年代初降水呈现短暂而明显的偏少,本世纪初降水也明显偏少,2010 年降水开始逐渐向平均水平恢复。 其中,1980～1993 年及2000～2011 年是降水低值期。

图2 1961～2022 年降水量的年变化 (a)及月变化(b)Figure 2 Annual (a) and monthly (b) changes in precipitation from 1961 to 2022

从月份上分析,见图2(b),阜新地区降水量的各月变化呈单峰型。 降水量由2 月开始逐渐增加,7 月达到最高值,为139.2 mm,占全年总量的27.7%,比整个春季的降水量都多,降水日数一般为14 d,最多年份达21 d;8 月降水开始逐渐减少,9 月降水明显减少,相比8 月减少150%左右;到翌年1 月达到最低值,月平均降水量为2.1 mm。降水量最多的旬出现在7 月下旬或8 月上旬,最少出现在12 月下旬或1 月上旬。

4 月下旬～5 月上旬为春播关键期,降水量偏少,4～5月平均降水量为63.3 mm,约占全年降水量12.6%。 6～8月为作物生长期,气候特征是雨量充沛,是暴雨、强对流天气(雷雨大风、冰雹)的多发时段,对作物的丰欠影响较大。 6～8 月平均降水量为366.9 mm,占全年的67.27%,其中7～8 月约占全年降水量的50%。 9 月份降水量在20～250 mm 之间,平均为85.3 mm,约占全年的17.1%。

2.3 日照时数的变化分析

对阜新地区1961 ～2022 年日照时数进行趋势分析,见图3(a)。 阜新地区日照时数年际间差异较大,年变化总体呈增加趋势,变化速率为9.0 h/10 年。 阜新地区平均年日照时数为2 700.0 h。 年代变化特征为:20 世纪70年代至90 年代中期出现日照时数偏少期,20 世纪60 年代初、90 年代末到本世纪初日照时数出现偏多期。 另外,2020 年开始日照时数出现异常,2020 年异常偏多,成为历史最高值3 498.5 h;2021 年又异常偏少,成为历史最低值2 355.3 h。 异常的原因可能与气温和降水有关,也可能与太阳黑子的变化有关。

图3 1961～2022 年日照时数的年变化 (a)及月变化(b)Figure 3 Annual Change (a) and monthly change (b) of sunshine duration from 1961 to 2022

从月份上分析,见图3(b),阜新地区日照时数的各月变化呈双峰型,其中5 月和9 月呈现两个峰值,约占全年日照时数的20%以上。 随着太阳的南移,12 月到达南回归线,此时阜新地区日照时数最少,1 月开始逐渐增加,5月达到第一个峰值;6～8 月随着降水的增加,日照时数减少,9 月秋季到来,降水减少,日照时数随之增多,达到了第二个峰值;10 月随着太阳继续向南移动,日照时数明显减少。 其中,冬至日为日照时数最短的一天,夏至日为日照时数最长的一天。

5～9 月多年平均太阳辐射量为3.1×108J/m2,农作物生育期间生理辐射量为1.6×108J/m2,占全年生理辐射的55%。 阜新地区太阳辐射和光照条件是全省最好地区之一。

2.4 气象要素与粮食产量的相关关系

从表1 可见,平均气温与日照时数成正相关关系,且相关性是显著的;平均气温、日照时数与降水量皆成反相关关系,且相关性也是显著的,说明降水天气对气温和日照有明显的影响。 从图4(a)可见,平均气温与粮食产量总体呈反相关关系,应用Matlab 软件中的corrcoef 函数计算得出,相关系数r=0.516,p=0.004;通过了99%的显著性检验。 从图4(b)可见,降水量与粮食产量呈明显的正相关关系,相关系数r=0.685,p=0.000,通过了99%的显著性检验。 从图4(c)可见,日照时数与粮食产量总体呈负相关关系,相关系数r=0.519,p=-0.004,通过了99%的显著性检验。 从各气象要素与粮食产量的关系可以看出,降水在粮食产量中占主要作用。

表1 阜新地区 1998～2022 年生长季各气象要素及粮食产量间的相关系数Table 1 Correlation coefficient between meteorological factors and grain yield in the growing season of 1998～2022 in Fuxin

图4 1998～2022 年粮食产量与平均气温(a)、降水量(b)、日照时数(c)的相关关系Figure 4 Correlation of grain production with mean temperature (a), precipitation (b) and Sunshine Hours (c)from1998 to 2022

2.5 应用回归方程对粮食产量进行预测

通过matlab 对粮食产量与各气象要素建立的多元线性回归模型进行计算,得出回归系数a0=32.907、a1=-0.980、a2=0.027、a3=-0.004,T检验值分别为0.715、-0.449、3.692、-1.747,P值分别为0.483、0.658、0.001、0.095,说明得出的降雨量系数应用性强,达到了99%的可信度,最终确定粮食产量预测方程为,Y= 32.907-0.98x1+0.027x2-0.004x3,模型的R值为0.77,F检验值为10.202,p=0.000,说明模型的可用性较强。

效果检验,把2022 年气象数据代入到方程,得出的预测值Y与实测产量相比较,绝对误差2.1 亿kg,相对误差8.2%,有一定的应用价值,还需不断完善。 预测误差比较大的原因为,粮食产量不完全受气象因素影响,还受粮食种植面积、种子、化肥等因素的影响,从图4 可以看出,粮食产量逐渐增加的趋势比较明显,说明科技对粮食产量的影响也不容忽视。

4 结论

1961～2022 年阜新地区平均气温整体呈上升趋势,62年上升了1.2 ℃,年平均气温为8.1 ℃。 最冷月在1 月,平均气温为-11.0 ℃;最热月在7 月,平均气温为24.5 ℃。 各月气温变化速率不同,以3～4 月和10～11 月气温变化率最大,7 月变化率最小。 4 月平均气温为10.1 ℃,大地化通时间平均在4 月20 日。 地中5 cm 深度稳定在5 ℃的日期在4 月9 日,地中5 cm 深度稳定10 ℃的日期在4 月24 日。 玉米成熟所需气温≥ 20 ℃的平均初日为6 月11 日,平均终日为9 月27 日。 9 月见霜,4 月终霜,全年平均无霜期为 158 d。

1961～2022 年阜新地区年平均降水变化呈微弱增加趋势,年际间降水量差别较大, 年平均降水量为501.0 mm。 降水主要集中在6 ～8 月,平均降水量为366.9 mm,占全年的67.3%,7～8 月降水量约占全年降水量的50%。 降水量的各月变化呈单峰型。 7 月最多,1 月最少。 降水量最多的旬出现在7 月下旬或8 月上旬,最少出现在12 月下旬或1 月上旬。

1961～2022 年阜新地区年日照时数整体变化呈增加趋势,变化率为9.0 h/10 年, 年平均日照时数为2 700.0 h。 年代变化特征为:20 世纪70 年代至90 年代中期出现日照时数偏少期,20 世纪60 年代初、90 年代末到本世纪初日照时数出现偏多期,2020 年出现异常,突然出现明显增多。 从月份上看,5 月和9 月日照时数最多,12 月最少。 5 ～9 月年平均太阳辐射量为3.1×108J/m2,农作物生育期间生理辐射量为1.6×108J/m2,占全年生理辐射的55%。

阜新地区1986～2022 年生长季(5～9 月)平均气温与粮食产量总体呈反相关关系,降水量与粮食产量呈明显的正相关关系,日照时数与粮食产量总体呈负相关关系;其中,降水在粮食产量中占主要作用。

得出粮食产量与气象要素之间的预测方程,Y=32.907-0.98x1+0.027x2-0.004x3,绝对误差2.1 亿kg,相对误差8.2%,经F检验,P=0.000,说明此预测模型的实用性较强。