基于极端降水指数的广汉地区水稻灾害研究

廖丞蕊 陈樱之 龚原 车路鹏

收稿日期：2023-11-16

基金项目：德阳市气象局业务技术研发项目（22-04）。

作者简介：廖丞蕊（1994—），女，四川广汉人，工程师，主要从事农业气象服务研究。

摘 要：为合理规避极端降水带来的洪涝灾害，有效保障水稻安全生产。基于广汉国家气象观测站1991—2020年连续日降水资料和历史洪涝记载资料，基于极端降水指数（EPI），利用箱线图、堆积图、线性回归法，分析了广汉地区水稻生长季极端降水的演变特征。结果表明：（1）广汉地区5—10月降水量适中，适宜水稻生长，7—8月极端降水出现概率大；（2）大雨日数波动较大，暴雨和大暴雨日数在近几年有所增加；（3）近30年广汉地区7—8月降水强度均呈波动上升趋势，最长连续降水日数变化不大。同时，对水稻种植及后期管理提出了相应的管理和防范措施。

关键词：水稻；极端降水；洪涝；广汉地区

中图分类号：P426.6 文献标识码：B文章编号：2095–3305（2024）03–0-03

随着全球气候变化的趋势日益明显，极端气候事件，尤其是极端降水事件，已经在全球范围内引起广泛关注[1]。极端降水事件如暴雨对生态系统、社会和经济都造成了深远的影响，且这些影响在某些特定领域尤为明显，如农业[2-3]。水稻作为世界上主要的粮食作物之一，其生长、产量和品质与其生长环境中的降水量和分布密切相关，降水过多或过少都可能对水稻的正常生长产生不利影响[4]。例如，持续的大雨可能导致田地积水，从而引发稻田的淹水胁迫；而长时间的干旱会导致水稻生长受阻。因此，研究和预测极端降水事件对水稻种植地区的农民和政策制定者而言具有重要的指导意义。

为了更精确地描述和量化极端降水事件，相关学者引入了（极端降水指数EPI）[5]。基于该指数，不仅可以量化降水的极端性，还可以分析其随时间的变化趋势。利用广汉地区近30年降水日数据，基于EPI分析极端降水的变化特征，从而为当地农业决策提供科学依据。

1 研究区域、方法及数据来源

1.1 研究区域概况

广汉地区地处四川盆地内，西接成都平原，东靠龙泉山脉之尾，介于104°6′43″E～104°29′45″E，30°53′41″N～31°8′38″N，海拔455～700 m。位于“天府之国”腹心地带，地势平坦，土壤肥沃，气候温和，属都江堰自流灌溉区，农业生产条件优越。全年雨量充沛，平均年降水量773.8 mm，其中5—9月降雨量647.3 mm，占全年降水量的84%。属于亚热带季风湿润气候区，气候温和，四季分明，雨量充足，无霜期长。春季气温回暖早，但不稳定，冷空气活动频繁。常年多干旱，易发生春旱、夏旱；降雨集中，雨热同季，局部有洪涝；秋季降温快，晚秋有阴雨；冬季较温暖，多雾寡照，湿度大。

1.2 数据来源及研究方法

当地水稻生长季为5—10月，故本文采用广汉国家气象观测站1991—2020年5—10月逐日降水资料，根据世界气象组织（WMO）气候变化监测和指标专家系统（ETCCDI）推荐的10种EPI用于描述极端降水事件（表1）[6]。分析整理出广汉地区近30年各项EPI值，并通过以下几种方法对上述EPI进行研究分析：

（1）箱线图法。箱线图（Box-and-whisker Plot）通过图形的方式展示一组数据分布情况的统计图，能直观反映出几组定量资料的分布和差异。主要用此方法分析EPI中反映雨量变化的相关指数，即EPI1、EPI7、EPI8和EPI9[7]。

（2）堆积图法。堆积图（Stacked Chart）可以清晰地表示数据的各个类别及各类别之间的相对关系。在堆积图中，数据的不同类别或分组会被堆积在一起，形成一个完整的图形。堆积图通常用于显示数据的组成或数据各部分之间的关系，它有助于理解各个类别的相对大小及总量。主要用此方法分析EPI中反映频次变化的相关指数，即EPI2、EPI4、EPI5和EPI6。

（3）线性回归法。运用SPSS19.0软件进行自变量与因变量的一元线性回归分析，主要用此方法分析EPI中反映雨强和持续时间变化的相关指数，即EPI3、EPI0[8]。

2 结果与分析

2.1 雨量的特征分布

从图1可以看出，广汉地区5—10月的月总降水量基本集中在一个中等的范围内，降水量适中。图1中6—9月有几个明显高于其他数据点的峰值，尤其是7月和8月出现极端降水的情况较多，且7、8月总降水量中位数更高，这也与当地主汛期的到来有一定关系。8、9月的总降水量分布较7月范围更大，7月总降水量更稳定。

从图2可以看出，近30年广汉地区5月和10月的降水量范围较小，尤其是10月，降水量范围很小，且整体降水量低。与总降水量不同的是，7月和8月的最大1、3和7 d降水量分布范围更广，且降水量的中位数相对更高，6月和9月次之。

2.2 大雨以上日数的频次特征

从图3可以看出，近30年广汉地区大雨日数波动较大，基本位于2～10 d。1997—2010年暴雨日数波动较大，在2010年和2015—2020年间出现明显增加，在7.5～15 d。近30年大暴雨的日数较少，但从2000—2020年，尤其是在2010—2013年和2018—2020年，大暴雨日数有了显著的增加，与暴雨日数相比其峰值更为突出。

2.3 雨强和持续时间的变化特征

基于上述结果分析发现，7、8月的降水量和频次较高，该时段又是广汉地区水稻的孕穗和抽穗关键期。根据前人研究成果，水稻在孕穗和抽穗期淹没产量损失分别可达50%和60%，损失最严重[9]。因此，将7月和8月的雨强（EPI3）和持续时间（EPI10）进一步进行趋势分析。

2.3.1 雨强

从图4可以看到，近30年广汉地区的7—8月降水强度均呈波动上升趋势，拟合系数分别是0.345 4和0.045 5，表明7月降水强度增幅较8月更大。7月的降水强度在大部分年份中都在10～20 mm/d之间。但2018年，降水强度显著增加，达到42 mm/d。8月的降水强度在大部分年份中在5～20 mm/d之间。但在2020年降水强度显著增加，达到44 mm/d。

2.3.2 持续时间

就最长连续降水日数来看，近30年的7—8月在整体上变化趋势不大，7月的最长连续降水日数在大部分年份中都在4～7 d之间。但在2014年，连续降水日数显著增加，达到13 d。8月的最长连续降水日数变化波动较7月更大，大部分年份在2～7 d之间，最长时间出现在2009年，达到10 d。

3 小结与讨论

强降水主要通过改变每穗的饱满籽粒数和有效穗数而影响水稻的产量，具体而言，营养生长期的强降水主要降低有效穗数，而生殖生长期的强降水主要降低饱满的籽粒数[10]。强降水的影响具有明显的生育期依赖性[11]。例如，在生殖生长期，降水强度的降低会影响籽粒受精，进而影响饱满的籽粒数。而在营养生长期，降水量的增加会增加稻田的氮损失和减少叶片的氮吸收，进而影响有效穗数[12]。短时间内的大量降水可能导致洪涝灾害，对稻田造成损害，如出现积水、根部腐烂、营养流失、生物入侵等问题[13-14]。按照当地水稻播种习惯，5月是水稻移栽—分蘖期，分蘖期是水稻形成产量潜力的关键时期，但通过前面分析可以看到，5月的降水量相对较少，若没有合适的灌溉措施，可能会对早稻的生长产生不利影响。7、8月则是水稻抽穗和孕穗期，该时期水稻对水分需求最高，同时该时期也是广汉地区的主汛期，降水量明显增多，能很好地满足水稻的需水要求，但若出现连续强降雨造成积水，可能会对稻田造成损失。据广汉地区现有历史资料记载，1995、1998、2001、2008年以及2018—2020年，广汉地区7—8月强降水均导致农作物受灾，粮食减产。

为实现水稻的高产，针对上述问题提出了以下管理和防范措施：（1）改良排水系统。确保稻田有良好的排水系统，这样即使大量降雨，也能迅速排走多余的水[15-16]。（2）土壤改良。通过加入有机物质提高土壤的结构和持水能力，减少营养流失。（3）定期巡查。在雨季期间，应定期检查稻田，及时发现并处理积水、泥沙淤积、害虫和病害等问题[17-18]。（4）合理施肥。预测可能出现的大雨并在此之前或之后适当施肥，避免因雨水而导致的营养流失。（5）选择适应性强的水稻品种。选择对洪水和暴雨有较强适应性的水稻品种，减轻降雨对产量的影响[19-20]。

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