生态学报  2016, Vol. 36 Issue (5): 1263-1271

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吴立, 霍治国, 姜燕, 张蕾, 于彩霞
WU Li, HUO Zhiguo, JIANG Yan, ZHANG Lei, YU Caixia
气候变暖背景下南方早稻春季低温灾害的发生趋势与风险
Trends and risk of spring low-temperature damage to early rice in southern China against the background of global warming
生态学报, 2016, 36(5): 1263-1271
Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(5): 1263-1271
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201407281526

文章历史

收稿日期: 2014-07-28
网络出版日期: 2015-07-22
气候变暖背景下南方早稻春季低温灾害的发生趋势与风险
吴立1, 霍治国1, 2 , 姜燕3, 张蕾4, 于彩霞1    
1. 中国气象科学研究院, 北京 100081;
2. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京 210044;
3. 中国气象局应急减灾与公共服务司, 北京 100081;
4. 国家气象中心, 北京 100081
摘要: 基于《早稻播种育秧期低温阴雨等级》行业标准,利用南方双季早稻种植区178个站点1961-2010年的逐日气温资料,对各站点早稻春季低温灾害发生次数进行突变性分析,根据突变检验结果将研究时段划分为1961-1990年和1991-2010年两个时段,对比分析两个时段内早稻春季低温灾害发生趋势和发生风险的地理分布变化特征。结果表明,与前30a相比,近20a研究区早稻春季低温灾害的发生总体上呈现为由增加趋势转变为减少趋势的特征,低温灾害风险指数高值区以及各等级低温灾害发生概率高值区的范围和大小均有所减小,其中以轻度低温灾害的发生概率最高且概率减小范围最大。可为南方早稻春季低温灾害的动态评估和早稻种植的合理布局提供依据。
关键词: 低温灾害    双季早稻    突变    风险分析    南方地区    
Trends and risk of spring low-temperature damage to early rice in southern China against the background of global warming
WU Li1, HUO Zhiguo1, 2 , JIANG Yan3, ZHANG Lei4, YU Caixia1    
1. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China;
2. Collaborative Innovation Center of Meteorological Disaster Forecast, Early-Warning and Assessment, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
3. China Meteorological Administration Department of Emergency Response, Disaster Mitigation and Public Services, Beijing 100081, China;
4. National Meteorological Center, Beijing 100081, China
Abstract: Against the background of global warming, although the frequency of low-temperature disasters varies among different hazard-bearing bodies and areas in China, the intensity of such events does not diminish. Double-cropping early rice is the main crop in southern China, which is often affected by unexpected cold weather during sowing and transplanting. There have been numerous studies on low-temperature damage to various crops in southern China except for early rice during its sowing and transplanting. To reduce the yield loss of early rice, we studied the occurrence trends and the risk of spring low-temperature damage to early rice. According to the daily average temperature data of 178 weather stations from 1961 to 2010 and the Grade of Cold and Rainy Weather during the Seeding-Raising Stage of Early Rice, we studied mutation-related characteristics of spring low-temperature damage to early rice in early-rice cultivating areas in southern China. According to the mutational-analysis results, we evaluated the distribution of trends and risk of spring low-temperature damage to early rice during two periods (from 1961 to 1990 and from 1991 to 2010). The results showed that compared to the first period, the frequency of low-temperature disasters changed its trend from increasing to decreasing in the recent 20 years. The scope and size of the high value area of the risk index for low-temperature disasters and the probability for each level of low-temperature disasters were both decreasing. Mild low-temperature disasters showed the highest probability of occurrence and the highest probability of the decreasing scope. Our findings may serve as the basis for dynamic evaluation of the occurrence of low-temperature damage to early rice and for rational planning of early-rice planting.
Key words: low-temperature disaster    double-cropping early rice    mutation    risk analysis    southern China    

早稻春季低温灾害是指长江中下游沿江及其以南地区早稻在播种移栽期间因受到低温天气的影响,秧苗无法正常生长,严重时甚至会引起烂秧和死苗的低温天气过程。在全球气候变暖的背景下,我国农业气象灾害总体上呈波动增加趋势,农作物的受灾、成灾、绝收面积都有一定的增加。据统计,我国农业受灾损失的70%以上是由气象灾害引起的,其中低温灾害是影响我国农业生产的主要气象灾害之一。虽然在全球气候变暖背景下,不同地区不同承灾体低温灾害发生的频率增减趋势不一,但其发生强度并没有减小,甚至有所增大[1]。如1969、1972、1976年3a的严重低温灾害均使东北地区的粮食总产量比上年减产50亿kg左右[2];2011年3月云南省出现的2次强倒春寒天气过程给18个县(市)造成农业经济损失28367.8万元,农(经)作物受灾面积51677.5hm2[3]。近年来,一些地区在早稻秧苗培育时采用工厂化育秧的形式,有效地减少了春季低温灾害造成的产量损失,但仍有一些地区未实施工厂化育秧。各地区是否需要及时开展工厂化育秧仍需要相关研究结论的指导,且工厂化育秧并不能完全避免灾害的发生,一旦灾害发生,仍会造成早稻产量的重大损失。另一方面,气候的变化是线性变化与非线性变化的结合[4]。其中的非线性变化一般称为突变现象。近几十年来,随着气候变暖趋势愈加显著,气候突变发生的可能性有所增加[5]。气候的这种突变性很可能会造成相应灾害的突变性增加或减少。为此,研究南方早稻春季低温灾害发生的突变性特征,以及发生趋势和发生风险的地理分布变化特征,对揭示南方早稻春季低温灾害的发生规律,防御和减轻低温灾害的危害,保障南方早稻的增产稳产具有重要意义。

目前,关于低温灾害的研究,研究的角度趋向于多元化。例如,研究如何改良作物品种以适应低温、研究与低温灾害对应的作物耐冷性基因、研究低温灾害本身的发生规律、发生风险等以指导生产。国外主要是研究作物的耐冷性与有关的基因、蛋白质等之间的关系[6, 7, 8, 9, 10, 11],而关于低温灾害发生的规律和发生风险的研究相对较少。国内对于低温灾害的研究已有大量报道,其中,霜冻、寒害、冻害、冷害等低温灾害均已有关于风险方面的报道[12, 13, 14, 15],早稻春季低温灾害属于冷害,但冷害风险方面的报道多是针对东北地区,对于南方地区的水稻低温灾害的研究鲜有报道,对南方双季早稻春季低温灾害的发生规律和风险研究更是不足。有鉴于此,本文利用南方双季早稻种植区178个站点近50年(1961—2010)的逐日气象资料,基于早稻春季低温灾害发生的行业标准,研究南方早稻春季低温灾害的突变特征以及发生趋势和发生风险的地理分布变化特征,以弥补南方地区早稻春季低温灾害发生规律和风险研究的不足,为早稻春季低温灾害的动态评估和早稻种植的合理布局提供依据。

1 材料与方法 1.1 资料来源

气象资料来源于国家气象信息中心,包括我国南方双季早稻种植区178个站点1961—2010年的逐日气温资料。其中,双季早稻种植区参照《中国水稻种植区划》[16]中的中国水稻气候生态区划图,研究区域及站点分布情况见图 1。水稻生育期资料取自农业气象观测资料——中国农作物生长发育和农田土壤湿度旬值数据集[17],以及《中国主要农作物气候资源图集》[18]中的水稻生育期资料。在资料处理时,剔除了高山站以及资料年份严重不足的站点,这些站点大部分是缺损连续10a以上数据的站点,最终得到178个气象站。对于仅缺测个别年份个别日期数据的气象站,其缺测数据用历年同期非缺测数据的平均值代替。

图 1 南方双季早稻种植区178站点分布 Fig.1 Distribution of 178 sites of double-cropping early rice cultivating areas in southern China
1.2 低温灾害指标

早稻春季低温灾害的发生指标依据气象行业标准《早稻播种育秧期低温阴雨等级》进行等级划分(表 1)。

表 1 早稻春季低温灾害等级指标 Table 1 Level index of spring low-temperature disaster to early rice
等级Level日平均气温/℃Daily average temperature日平均气温持续天数/dLast days of daily average temperature
轻度灾害Mild disaster<123—5
中度灾害Moderate disaster<126—9
重度灾害Severe disaster<12≥10
1.3 突变检验方法

根据早稻春季低温灾害的等级指标,统计178个气象站各站点1961—2010年历年春季低温灾害的发生次数。利用滑动t检验的方法[19, 20, 21]对春季低温灾害50a发生次数序列进行突变检验。

对于时间序列x=xii=1,2,3,…,n,人为设置某一时刻为基准点,基准点前后两段子序列的样本容量分别为n1n2(一般有n1=n2),均值分别为,方差分别为s12s22,则统计量t为:

其中,

统计量t服从自由度为ν=n1+n2-2的t分布。当给定显著性水平α=0.01后,若ttα/2(ν),认为基准点前后两个子序列存在显著差异,因此在基准点时刻出现了突变。若在发生突变的时刻t>0,则发生了减少突变;若在发生突变的时刻t < 0,则发生了增加突变。

1.4 线性趋势分析方法

根据早稻春季低温灾害发生次数的突变检验结果对研究时段进行划分,用线性回归方法对比分析划分的不同时段内春季低温灾害发生次数的时间趋势变化特征[22, 23, 24]。以低温灾害发生次数序列(y)与年序数(x)建立一元回归方程:

式中,i=1,2,3,…,n,n为序列长度;取b×10为春季低温灾害发生次数的变化倾向率,b值符号的正负分别反映低温灾害发生次数增加或减少的变化趋势。

1.5 风险概率计算方法

信息扩散法是为了弥补信息不足而考虑优化利用样本模糊信息的一种对样本进行集值化的模糊数学处理方法[25],一般在序列长度较短时(30a以下)计算概率效果较好。利用信息扩散法分别计算不同研究时段内早稻各等级低温灾害发生的风险概率,风险概率计算步骤如下:

设灾害指数论域为

p>

因为本文风险概率的计算对象为各站点春季低温灾害的发生次数,所以论域取为[0,y],其中y为各站点在历年的播种移栽期内低温灾害理论上的发生次数最大值,0为理论上的发生次数最小值。

灾害指数样本集合为

即各站点历年的春季低温灾害发生次数。

一个单值样本点依式(5)将所携带的信息扩散给U中的所有点。

式中,h为扩散系数[26],由样本集合中的最大值b,最小值a和样本点个数n确定。

就将单值样本点X变成了一个以μx(uj)为隶属函数的模糊子集。

最终在μj处的风险概率估计值用式(8)表示:

其中,

而超越μj的概率值为:

就是超越概率风险估计值。

1.6 分布拟合检验方法

计算各等级春季低温灾害发生的风险概率时,需要进行发生次数的分布拟合检验。检验采用K-S检验法,即Kolmogorov-Smirnov法,其基本思想是检验观测样本Xi的累积频率F(x)与假设的理论概率分布之间的差异程度。设样本量Xi从小到大排列,样本容量为n,如果满足下式,则接受原假设,否则拒绝原假设,即

式中,Dn为一个随机变量,其分布依赖于nDn,a为显著性水平a上的临界值。

1.7 低温灾害风险指数

依据有关文献的风险指数构建方法[13],综合考虑各等级低温灾害的发生概率和发生强度,将低温灾害的风险指数构建如下:

式中,M为早稻春季低温灾害的风险指数,Pi为第i个等级的低温灾害发生的概率,Qi为第i个等级低温灾害的强度,参考相关文献[13],将低温灾害的强度取为对应的低温灾害发生等级,n为春季低温灾害的等级个数,本文n=3。

2 结果与分析 2.1 突变检验

突变检验的结果是本文研究时段的划分依据。利用滑动t检验的方法,取滑动长度分别为5、10、15、20a,取显著性水平α=0.01,对双季早稻种植区的178个站点早稻春季低温灾害近50年的发生次数进行突变检验,结果如图 2表 2所示。

图 2 早稻春季低温灾害发生次数突变分析 Fig.2 Mutated analysis for number of times of spring low-temperature disaster to early rice
表 2 早稻春季低温灾害发生次数突变时段分布 Table 2 Mutation time distribution for number of times of spring low-temperature disaster to early rice
突变时段Mutation time突变年份个数The number of mutation years比例Percentage/%
20世纪80年代之前Before the 1980s58.93
20世纪80年代In the 1980s1119.64
20世纪90年代In the 1990s3155.36
21世纪In the 21st century916.07
总计 Total56100
同一个站点可能存在多个突变年份

图 2表 2可以得出,春季低温灾害发生突变的地区多集中在研究区中部和东部沿海,且多为突变性减少。突变年份以20世纪90年代内的居多,各站点灾害发生次数序列共出现突变年份56个,在20世纪90年代的有31个,约占55.36%,春季低温灾害在20世纪90年代有较大范围的突变性变化。因此,本文将研究时段划分为1961—1990的前30a和1991—2010的近20a两个时段,对比分析两个时段内早稻春季低温灾害发生趋势和发生风险的地理分布变化特征。

2.2 时间趋势变化特征

采用线性趋势分析的方法,对比分析前30a和近20a早稻春季低温灾害发生次数的时间趋势变化特征,结果如图 3所示。从图中可以看出,四川种植区大部、重庆中西部、湖南南部和东部、江西大部、浙江、福建、广西、广东大部、云南种植区东部等地区春季低温灾害发生次数由前30a的增加趋势转变为近20a的减少趋势,增加速率高值区超过0.2次/10a,减少速率高值区超过0.75次/10a。湖北种植区西部和东部、安徽种植区东部和南部以及海南的大部等地区春季低温灾害发生次数由前30a的减少趋势转变为近20a的增加趋势,减少速率为0.05—0.15次/10a,增加速率为0—0.3次/10a。陕西种植区、四川种植区北部、云南种植区西部、江西中部、广东东南部等地春季低温灾害发生次数在前30a和近20a都呈增加趋势,增加速率变化不大。湖北种植区大部、四川种植区南部、重庆东部、贵州种植区、湖南北部、安徽种植区西部、江苏种植以及上海等地春季低温灾害发生次数在两个时段内基本呈减少趋势,其中湖北种植区中部、贵州种植区南部低温灾害发生次数减少速率明显变小,湖南中部等地减少速率明显变大。

图 3 早稻低温灾害趋势分析(次/10a) Fig.3 Trend analysis of spring low-temperature disaster to early rice (times per ten years) a.前30a早稻春季低温灾害发生次数倾向率分布;b.近20a早稻春季低温灾害发生次数倾向率分布
2.3 风险地理分布变化特征

利用信息扩散法计算早稻各等级春季低温灾害的发生概率,即发生次数≥1次的概率(各站点均通过显著性水平α=0.05的K-S拟合检验),分别绘制风险概率地理分布图和风险指数地理分布图如图 4图 5所示。

图 4 早稻各等级春季低温灾害发生的风险概率地理分布变化 Fig.4 Risk distribution change on risk probability of each level spring low-temperature disaster to early rice a.前30a轻度低温灾害发生概率;b.近20a轻度低温灾害发生概率;c.前30a中度低温灾害发生概率;d. 近20a中度低温灾害发生概率;e. 前30a重度低温灾害发生概率;f. 近20a重度低温灾害发生概率
图 5 早稻春季低温灾害发生的风险指数地理分布变化 Fig.5 Risk distribution change on risk index of spring low-temperature disaster to early rice a.前30a早稻春季低温灾害发生的风险指数;b.近20a早稻春季低温灾害发生的风险指数

图 4中可以看出,在早稻各等级春季低温灾害中,轻度低温灾害是发生概率相对最高的,前30a概率高值区主要位于贵州种植区中部、湖南大部、江西、湖北种植区南部、安徽种植区南部、浙江南部、福建大部等地,发生概率超过50%,其中湖南、江西、浙江、福建四省的部分地区发生概率超过70%;近20a轻度低温灾害的发生概率有所下降,只在贵州等地的部分地区发生概率超过50%,研究区中部区域概率下降10%—20%,浙江南部、江西中东部、福建北部等地概率下降超过20%。研究区前30a和近20a中度低温灾害的发生概率基本在15%以下,二者的概率分布情况基本一致,部分地区近20a的发生概率下降5%左右,变化不明显。整个研究区前30a和近20a重度低温灾害的发生概率都在10%以下,重度灾害10a难遇一次。

在考虑不同等级春季低温灾害的发生概率和发生强度的基础上构建早稻春季低温灾害风险指数,研究区早稻春季低温灾害风险指数的分布情况如图 5所示。从图中可以看出,前30a春季低温灾害风险指数高值区位于湖南南部、江西中部、福建西部和东部沿海等地区,风险指数超过1.0,总体上呈现出由研究区中部向南北递减的分布趋势;近20a低温灾害风险指数的总体分布趋势与前30a基本一致,风险指数高值区范围有所减小,位于湖南南部、江西南部、福建西部等地区,而浙江南部、福建大部等地相比于前30a,近20a低温灾害风险指数有所减小,其余地区变化不大。

3 结论与讨论

本文依据早稻春季低温灾害发生的行业标准,基于1961—2010a的逐日气象资料,根据春季低温灾害发生次数的突变检验结果将研究时段划分为1961—1990a和1991—2010a两个时段,分析了两个时段内早稻春季低温灾害发生趋势和发生风险的地理分布变化特征。其中,低温灾害发生次数以20世纪90年代的突变年份居多,且多为突变减少,这一结果与韩荣青等[27]研究得出的在2000年之后冷害显著减少的结果基本一致;趋势分析结果表明,研究区早稻春季低温灾害总体上有从前30a的增加趋势转变为近20a的减少趋势的特征,部分地区如湖北种植区西部和东部、安徽种植区东部和南部以及海南的大部等地区低温灾害由减少趋势转变为增加趋势;风险分析结果表明,各等级低温灾害中,发生概率高值区多集中在湖南、江西、福建等地区,并以轻度低温灾害发生概率为最高,相比于前30a,近20a各等级低温灾害发生概率高值区范围和概率大小都有所减小,特别是轻度低温灾害减小较明显,这与陈斐等[28]在研究春季低温冷害时得出的长江中下游轻度、中度、重度冷害的实际发生范围都呈减少趋势的结果较吻合;低温灾害风险指数的变化情况与风险概率类似,相较于前30a,近20a低温灾害风险指数高值区范围变小,且研究区中部区域的风险指数明显变小。以上结论是根据低温灾害发生指标统计得出的,在气候变暖背景下,部分地区对早稻秧苗的培育已采用工厂化育秧的形式,有效地减轻了低温灾害对早稻产量的影响。但仍有一些地区并未实施工厂化育秧,基于本文的研究结果,对于早稻春季低温灾害的发生呈增加趋势以及风险指数较高的地区,有关部门可以采取调整种植布局、开展工厂化育秧等措施来减轻春季低温灾害的危害。

本研究仍有许多方面可以改进。如在构建低温灾害风险指数时,各等级低温灾害的发生强度粗略取为对应的灾害等级,在下一步研究中将根据早稻春季低温灾害发生强度的影响要素对发生强度进行细化;另一方面,在绘制地理分布图时,尚需考虑各地区海拔、地形等不同带来的影响,以使研究结果更加准确。

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