西南地區水稻水分虧缺率時空變化特征及其影響因素

李雙雙, 楊賽霓,*, 劉憲鋒

1 北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室, 北京 100875 2 北京師范大學減災與應急管理研究院, 北京 100875 3 北京師范大學資源學院, 北京 100875

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西南地區水稻水分虧缺率時空變化特征及其影響因素

李雙雙1,2, 楊賽霓1,2,*, 劉憲鋒1,3

1 北京師范大學地表過程與資源生態國家重點實驗室, 北京 100875 2 北京師范大學減災與應急管理研究院, 北京 100875 3 北京師范大學資源學院, 北京 100875

基于西南及周邊地區1960—2013年氣象觀測資料,分析了近54年西南地區水稻生長季水分虧缺率時空變化特征,探討了環流異常、地理環境與水分虧缺率時空變化的關系。結果表明：在空間格局上,由于受氣候條件和地理環境影響,東部丘陵區水分虧缺相對較多,云貴高原水分供給相對充足,且水分虧缺區和盈余區分別呈現出“一帶兩中心”的分布特征；在變化趨勢上,近54年西南地區水稻水分虧缺呈現“整體變干、局部變濕”的空間格局,“甘孜—欽州”一線以南地區水分虧缺率呈現增大趨勢,“甘孜—欽州”一線以北地區水分虧缺率呈現“增大—減小相間”的分布格局；在影響因素上,NAO、ENSO與西南地區水稻水分虧缺率變化具有相關性。在NAO正相位時,除廣西丘陵區沿海地帶部分站點水分虧缺率呈下降趨勢外,整個地區干旱化程度加劇；在厄爾尼諾年,西南地區水分虧缺率存在地域分異,橫斷山區、四川盆地和云貴高原水分虧缺率呈上升趨勢,東部丘陵區水分虧缺率則呈下降趨勢。全球變暖背景下,西南地區水稻水分虧缺率逐年增加,對灌溉蓄水依賴明顯,增大了區域農業脆弱性。

氣候變化；水分虧缺率；水稻；時空變化；西南地區

西南地區作為中國重要的生態屏障區,是全球生物多樣性保護熱點區,也是重要的農業和經濟作物生產區。獨特的地理位置和復雜的地形地貌,加之不穩定的季風氣候,使得西南地區成為中國干旱災害最為頻發的地區之一[1]。進入21世紀后,中國持續性干旱中心逐漸由華北地區轉向西南地區,如2005年云南異常春旱,2006年川渝特大伏旱以及2009—2011年西南罕見持續性干旱均發生在西南地區[2-3]。日益嚴峻的干旱災害給西南地區經濟、社會和生態造成了巨大的影響,并引發了人和牲畜飲水困難、湖泊水庫干涸等一系列不利事件,已引起政府和學界的高度關注與研究。

近年來,中國學者針對西南地區干旱監測預警指標選取、大氣環流異常致災機制和歷史干旱時空變化等方面進行了大量研究,并取得了豐富成果[4-16]。由于干旱事件的復雜性,在眾多研究中,采取多種氣象干旱指數分析西南地區干旱時空變化特征[4-7]；并從大氣環流異常角度,分析了西南地區持續性干旱形成機制[8-11],探討了持續性干旱對農業、社會和生態系統的影響[12-16]。綜合分析已有研究發現：在研究區域上,以西南地區或分省干旱研究相對較多,對不同自然地理單元綜合對比研究相對較少；在研究方法上,以降水為主的干旱指數研究相對較多,針對具體農作物生長季水分虧缺率研究相對較少；在機制分析上,以2009—2010年西南秋冬典型干旱事件形成機制研究相對較多,針對作物生長季水分虧缺率影響因素研究相對較少。

當前,氣候變化對不同區域農作物灌溉需水量或水分虧缺率研究受到國內外學者關注[17-20]。如黃志剛等利用作物系數法和McCloud模型,分析了氣候變化對松嫩平原水稻灌溉需水量的影響[21]；許瑩等分析了淮河流域冬小麥水分虧缺時空變化特征[22]；Elgaali等分析了氣候變化對美國阿肯色河流域灌溉需水量的影響[23]；Leng等分析了氣候變化對中國省域灌溉需水量的影響[24]；MacKirby等分析了孟加拉國干季作物灌溉需水量時空變化特征[25]；Elliott等分析了氣候變化下未來灌溉用水對農業生產的限制和潛力因素[26]；胡瑋等分析了氣候變化對華北平原冬小麥生育期和灌溉需水量的影響[27]。在區域尺度選取典型農作物,分析生長季水分虧缺率時空變化特征,探討生長季水分虧缺率的影響因素,對西南地區科學適應和應對氣候變化具有重要現實意義。

西南地區是中國水稻主產區之一。2013年,水稻種植面積656.3×104hm2,占西南地區種植面積的20.6%。作為西南地區主要糧食作物,水稻對環境水分變化異常敏感,持續性干旱對水稻產量具有重要影響。基于此,選取西南及周邊地區水稻作為研究對象,利用FAO Penman-Monteith模型,對水稻生長季參考作物蒸散量(ET0)進行估算,分析了近54年西南地區水稻生長季水分虧缺率時空變化特征,探討了環流異常、地理環境與水分虧缺率變化關系,以期為構建區域干旱災害綜合風險防范體系提供理論依據。

1 研究區概況

西南地區是中國七大地理分區之一,主要包括四川盆地、秦巴山地、云貴高原等地貌單元。為了對比西南地區水稻生長季水分虧缺率變化特征,在西南地區自然區劃基礎上,保持行政單元和地理環境的完整性,本文將研究區分為4個子區域：云貴高原區、四川盆地區、橫斷山脈區和東部丘陵區(圖1)。

(1) 云貴高原 云貴高原是我國第四大高原,西起橫斷山脈,北鄰四川盆地,東至湖南雪峰山,包括云南東部、貴州全部、廣西西北部和川、渝、湘、鄂邊境,位于我國南北走向和東北—西南走向的兩組山脈交匯處。地勢西北高,東南低,南北之間高差懸殊,加劇了區域因緯度因素而造成的氣候差異,常出現“北部炎熱南部涼”的現象[28]。在降水方面,受西南季風影響,夏季潮濕悶熱,降水充沛,6—8月降水占全年降水量60.0%。

(2) 橫斷山區 橫斷山脈位于青藏高原東南緣,東起邛崍山,西至伯舒拉嶺,北界位于甘孜—馬爾康一線,南抵中緬邊境山區,為典型的縱向嶺谷區,是印度洋暖濕氣流進入中國的主要通道[29]。受西南季風和東南季風控制,降水具有明顯季節差異,濕季為5—10月,降水占全年85.0%以上。

圖1 研究區域及氣象站點分布圖Fig.1 Study area and distribution of meteorological stations

(3) 四川盆地 四川盆地是中國四大盆地之一,以“廣元—雅安—敘永—奉節”構成菱形盆地格局。氣候為亞熱帶季風性濕潤氣候,盆地閉塞,氣溫東南高西北低,盆地高邊緣低,且高于同緯度地區。其中,重慶是長江流域“四大火爐”之一,盛夏高溫常造成東南部嚴重的干旱；降水則邊緣高于中間,盆地年降水量1000.0—1300.0 mm,邊緣山地降水充沛,如樂山、雅安之間的西緣山地年降水在1500.0—1800.0 mm,有“華西雨屏”之稱[28]。

(4) 東部丘陵區 東部丘陵區位于云貴高原向江南丘陵、南嶺地區向江漢平原的過渡地帶,以湖南為中心,南為廣西丘陵,北為巫山山區、洞庭湖和江漢平原。以賀州—東蘭為界,北部為中亞熱帶,南部為南亞熱帶。南部降水為1500.0—2000.0mm,空間上東多西少,丘陵山區多,河谷平原少,夏季迎風坡多,背風坡少；北部降水為1400.0—1600.0 mm,6月中旬—7月中旬為梅雨期,加之地形東南西三面環山,北面開闊,南面暖濕氣流難易進來,北面冷高壓可直達南嶺,極易受單一的暖氣團控制,晴熱少雨,形成區域性干旱災害。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

1960—2013年逐日降水、平均氣溫、相對濕度、日照時數和平均風速等氣象數據來源于中國氣象數據網(http://data.cma.gov.cn)。由于參考作物蒸散量(ET0)計算需要氣候參數較多,對數據要求質量較高,剔除氣象數據中缺測時間較長的站點,選取西南地區125個數據完整氣象站點(圖1)。印度洋偶極子(IOD)、南方濤動(SOI)、西太平洋副熱帶高壓(WPSH)和青藏高原高空反氣旋環流異常(TPAI)逐月指數來源于國家氣候中心。青藏高原夏季反氣旋環流異常由青藏高原500 hPa氣壓平均值變化衡量(30—40° N,75—105° E)；東亞夏季風指數(EASMI)來源于中國科學院大氣物理研究所(http://lip.lasg.ac.cn)；北極濤動(AO)和北大西洋濤動指數(NAO)來源于美國國家航空航天局(http://www.swpc.noaa.gov)；太平洋十年濤動指數(PDO)來源于華盛頓環境學院(http://jisao.washington.edu)。

2.2 研究方法

由于氣候條件、地形、管理方式和水稻品種等因素的影響,水稻生長季的年內分布存在差異性。在西南地區,西部以中稻為主,東部為早、中、晚稻交叉區[30]。早稻生長期多分布在4—7月；中稻生長期多分布在5—9月；晚稻生長期多分布在7—11月。為了保證水稻生長季水分虧缺可比性,選取中稻生長季(5月25日—9月12日)作為研究時段。

(1) 有效降水量

有效降水量是指滿足作物蒸發—蒸騰所需的降水量。本文采用美國農業部土壤保持局推薦方法計算有效降水量[31]。計算公式如下：

(1)

式中,Pe為有效降水量(mm),P為逐日降水量(mm)。

(2) 水稻需水量

水稻需水量是指滿足水稻生長并發揮全部生產潛力而蒸發蒸散的水分總量,包括作物生長需水量和農田水熱需水量。本研究采用作物系數計算水稻生長季需水量,計算公式如下：

ET0=Kc×ET0

(2)

式中,ETc為作物需水量,ET0為潛在作物蒸散量,Kc為作物系數。參考已有研究,確定西南地區水稻生長季為5月25日—9月12日,作物系數分別為1.066、1.216、1.298、1.344和1.213[32]。采用世界糧農組織(FAO)修訂Penman—Monteith模型,對參考作物蒸散量(ET0)進行估算[33],計算公式如下：

(3)

式中,ET0為潛在作物蒸散量(mm/d),Rn為凈輻射(MJ m-2d-1),G為土壤熱通量(MJ m-2d-1),g為干熱常數(kPa/℃),Δ為飽和水氣壓曲線斜率(kPa/℃),U2為2m高度風速(m/s),es為平均飽和水汽呀(kPa),ea為實際水汽壓(kPa)。

(3) 水稻水分盈虧率

水稻水分虧缺率計算如下：

G=-(Pe-ET0)/ET0×100%

(4)

式中,G為水稻生長季水盈虧率,ETc為水稻需水量(mm),Pe為有效降水量(mm)。

3 結果與分析

3.1 西南地區水稻生長季水分虧缺率年際變化趨勢

1960—2013年西南地區水稻生長季水分整體處于相對盈余狀態,水稻生長對灌溉依賴程度較低,但是2000年后水分呈現明顯虧缺,區域干旱程度明顯加劇。在空間分布上,不同區域水分虧缺率存在差異性：云貴高原(-22.0%)<橫斷山區(-3.9%)<四川盆地(-0.7%)<東部丘陵區(17.5%)。其中,東部丘陵區水稻生長季水分虧缺最多,云貴高原生長季水分供給相對充足。在變化趨勢上,西南地區水稻生長季水分虧缺率整體呈現上升趨勢(3.1%/10a),各分區變化趨勢分別為：東部丘陵區(1.0%/10a)<四川盆地(2.2%/10a)<橫斷山區(3.1%/10a) <云貴高原(5.9%/10a),僅有云貴高原和西南地區變化趨勢通過0.05顯著水平檢驗,水稻生長季水分虧缺率呈明顯的上升趨勢。

在年代際變化上,橫斷山區20世紀70—90年代中期水分虧缺,1995—2005年水分盈余,近10年呈現明顯的水分虧缺現象；與橫斷山區不同,四川盆地在20世紀70—90年代中期先后經歷了“水分虧缺—水分盈余—相對虧缺”交替波動變化過程；對于云貴高原和東部丘陵區水分虧缺狀態與其他相差較大,云貴高原20世紀60—80年代呈波動上升趨勢,90年代呈波動下降趨勢；東部丘陵區20世紀60—80年代初經歷了“水分虧缺—水分盈余—水分虧缺—水分盈余—水分虧缺”小幅震蕩變化,90年代整體處于盈余期,但1995年后水分虧率呈線性增長趨勢,區域干旱化程度加劇。21世紀后,西南地區水稻生長季全區及各子區均表現出水分虧缺率上升態勢(圖2)。

圖2 1960—2013年西南地區水稻生長季水分虧缺率變化趨勢Fig.2 Variation of rice water deficiency on growing season in southwestern China during 1960—2013

3.2 西南地區水稻生長季水分虧缺空間變化特征

(1) 水分虧缺空間分布格局。1960—2013年西南地區水稻生長季水分虧缺分布格局受地理環境影響,水分虧缺區和盈余區分別呈現出“一帶兩中心”的空間分布特征。其中,水分虧缺區一帶為：“東部丘陵—川東平行嶺谷區—貴州高原東部”鞍型水分虧缺帶,兩中心為“甘孜—小金”水分虧缺中心和“元江—蒙自”分虧缺中心；水分盈余區一帶為“云貴高原西南緣”水分盈余帶,兩中心為“來風—酉陽”巫山山區水分盈余中心和“樂山—雅安”川西山緣水分盈余中心(圖3a,c)。

(2) 水分虧缺空間變化趨勢。1960—2013年中國西南地區水稻水分虧缺呈現“整體變干、局部變濕”的空間格局,“甘孜—欽州”一線以南地區水分虧缺率呈現增大趨勢,并以云南西南部、昆明—玉溪和橫斷山區南部增加最為顯著；而“甘孜—欽州”一線以北地區水分虧缺率則呈現“增大—減小相間”的分布格局,且增加區域(59.2%)多于下降區域(40.8%),增加高值區主要位于東部丘陵的沖積平原區,減小高值區主要分布在東部丘陵山地區和四川盆地西北部(圖3b,d)。

3.3 西南地區水稻生長季水分虧缺率影響因素3.3.1 大氣環流異常對水稻生長季水分虧缺影響

由于不同氣候因子具有不同振蕩周期,短時間尺度信號有時會成為長時間尺度分析的噪音。本文利用3、5 a和10 a低通濾波器依次剔除短期、中期信息干擾,分析不同時間尺度水稻生長季水分虧缺與主要氣候因子相關關系(圖4)。結果表明：在趨勢變化上,與西南地區水稻生長季水分虧缺率呈正相關環流因子有：南方濤動(SOI)、印度洋偶極子(IOD)、西太平洋副熱帶高壓強度(WPSH-D)、西太平洋副熱帶高壓北界(WPSH-N)和西太平洋副熱帶高壓面積(WPSH-S)；負相關環流因子有：青藏高原反氣旋異常(TPAI)、北太平洋十年濤動(PDO)、東亞夏季風強度(EMSM)、北極濤動(AO)、北大西洋濤動(NAO)和西太平洋副熱帶高壓西伸位置(WPSH-W)；在不同時間尺度下,水分虧缺率變化對IOD、TPAI、PDO、WPSA-D、AO、NAO、WPSA-N、WPSA-W和WPSA-S的響應具有一致性。當西太平洋副熱帶高壓明顯偏北西伸,青藏高原高空反氣旋環流異常偏弱,IOD處于正相位異常,PDO、AO和NAO處于負相位異常時,西南地區水稻生長季水分虧缺率往往呈增加趨勢；無論原始序列,還是中長期時間序列,各環流因子與西南地區水稻生長季水分虧缺率變化相關性顯著水平均較低(P<0.05),說明各環流因子與西南地區水稻生長季水分虧缺關系存在不確定性,線性相關中噪音較多。

由于相關分析主要表達環流異常與降水線性關系,往往會低估其非線性信息,在此選取物理機理相對明確的NAO、ENSO作為典型環流因子,利用合成分析揭示環流異常和西南地區水稻生長季水分虧缺率變化的關系。參照國家氣候中心ENSO事件特征量綜合表對厄爾尼諾和拉尼娜峰值年進行界定,構建1960—2013年5—9月北大西洋濤動指數均值序列,以±0.5標準差界定正負異常年(表1)。

表1 1960—2013年NAO和ENSO事件異常年份

圖4 不同時間尺度西南地區水稻生長季水分虧缺率與環流因子相關性分析Fig.4 Correlation analysis of atmospheric oscillation and rice water deficiency during growing season on different time scales in southwestern China

(1) NAO對西南地區水稻生長季水分虧缺影響。NAO作為北半球大西洋地區大氣環流的主導變化模態,對北美、歐洲以及亞洲地區氣候變化具有顯著的影響[34]。相關研究表明,在NAO正相位時,加拿大北極地區以及格林蘭島異常偏冷,北美和歐亞大陸高緯度地區則異常偏暖。與此同時,NAO環流異常激發準定常Rossby波,通過亞-非副熱帶急流遙相關機制,影響我國冬季和夏季降水變化[35]。圖5a,b為NAO與西南地區水稻水分虧缺率變化關系。從圖中可以看出：在NAO正相位時,西南地區水分虧缺率明顯增加,橫斷山區、四川盆地、云貴高原和東部丘陵區水分虧缺率增加的站點比重分別為：100.0%、88.9%,85.4%和78.0%。除廣西丘陵區沿海地帶部分站點水分虧缺率呈下降趨勢外,整個區域干旱化程度加劇,水稻生長季水分明顯虧缺；反之,在NAO負相位時,西南地區水稻生長季降水增加,作物水分虧缺率明顯下降。

(2) ENSO對西南地區水稻生長季水分虧缺影響。ENSO是赤道太平洋地區大范圍海氣相互作用的強烈表現,其對全球天氣及氣候變化具有重要影響。厄爾尼諾和拉尼娜事件是ENSO循環處于冷暖相位在海溫變化過程的異常反應[36]。圖5c,d為ENSO與西南地區水分虧缺率變化關系。從圖中可以看出：在厄爾尼諾年,西南地區水分虧缺率具有明顯地域分異特征,橫斷山區、四川盆地和云貴高原水分虧缺率呈上升趨勢,上升站點比重分別為87.5%、83.3%和97.6%,區域水稻有效降水明顯不足；而東部丘陵區水分虧缺率則呈下降趨勢,僅有36.0%站點干旱程度加劇；反之,在拉尼娜年,西南地區水稻生長季降水增加,作物水分虧缺率明顯下降。

圖5 NAO(a, b)、ENSO(c, d)和西南地區水稻生長季水分虧缺率變化關系Fig.5 The relationship of NAO (a, b), ENSO (c, d) and rice water deficiency during growing season in southwestern China

3.3.2 地理環境對水稻生長季水分虧缺影響

為了更好理解水分虧缺分布格局,以東部丘陵區水分虧缺帶,元江—蒙自分虧缺中心,云貴高原西南緣水分盈余帶、樂山—雅安川西山緣水分盈余中心為例,進一步分析地理環境與水分虧缺空間分異的關系。其中,云貴高原西南緣水分盈余帶主要是受西南季風和云貴高原地勢高差懸殊影響,樂山—雅安川西山緣水分盈余中心主要是受四川盆地邊緣地形影響,上述區域在研究區概況中已有說明。在此,本文主要對東部丘陵區水分虧缺帶和元江—蒙自分虧缺中心形成地理環境進行分析。

(1)東部丘陵區水分虧缺帶 東部丘陵區所處緯度偏南,日照時間長,區域蒸發量大,加之東、南、西三面環山,北面為地勢低平的洞庭湖和江漢平原,特殊的地理位置和氣候條件,使得區域水稻生長季水分虧缺嚴重。以湖南為例,在7—9月水稻需水高峰期,湖南年均降水量為300.0 mm,蒸發量在300.0 mm以上,降水集中期和農作物生長關鍵期不一致,形成了湖南水分虧缺的季節性特征；由于地形限制,南面暖濕氣流難易進來,北面冷高壓可直達南嶺,且長期滯留境內,極易受單一的暖氣團控制,晴熱少雨,而且區域土壤為紫色砂巖、泥巖、紅砂巖、板頁巖等發育而成,不利于蓄水保墑。因此,東部丘陵區出現降水充沛反而水分虧缺的現象。

(2)元江—蒙自水分虧缺中心 元江和蒙自均處于紅河州,是滇南低緯度高原季風活動區。由于特殊地理環境,受山地焚風效應影響,使得紅河州降水空間分布不均,形成2個多雨中心和2個少雨中心。多雨中心分布于東部和南部,年均降水量在1751.5 mm；少雨中心則為紅河州中部干熱壩子和紅河流域干熱河谷區,年均降水量僅有796.4 mm,而元江和蒙自就位于這個少雨中心。因此,就形成了水分相對盈余帶云貴高原,嵌套“元江—蒙自”水分虧缺中心的現象。

4 結論

基于中國西南及周邊地區125個氣象站點數據,本文分析了1960—2013年西南地區水稻生長季水分虧缺率時空變化特征,探討了環流異常及地理環境與水分虧缺率的變化關系,得到初步結論如下：

(1) 1960—2013年西南地區水稻生長季水分整體處于相對盈余狀態。全球變暖背景下,西南地區水稻生長季水分虧缺率呈現上升趨勢,變化速率分別為：東部丘陵區(1.02%/10a)<四川盆地(2.24%/10a)< 西南地區(3.07%/10a)<橫斷山區(3.12%/10a)<云貴高原(5.91%/10a),云貴高原水分虧缺率上升趨勢最為明顯。

(2) 1960—2013年西南地區水稻生長季水分虧缺區和盈余區分別呈現出“一帶兩中心”的空間分布特征。在空間變化趨勢上,1960—2013年中國西南地區水稻水分虧缺呈現“整體變干、局部變濕”的空間格局,其中“甘孜—欽州”一線以南地區水分虧缺率呈現增大趨勢；而“甘孜—欽州”一線以北地區水分虧缺率則呈現“增大—減小相間”的分布格局。

(3) 在環流影響因素上,NAO、ENSO與西南地區水稻水分虧缺率變化具有相關性。在NAO正相位時,除廣西丘陵區沿海地帶部分站點水分虧缺率呈下降趨勢外,整個西南地區干旱化程度加劇。在厄爾尼諾年,西南地區水分虧缺率具有地域分異特征,橫斷山區、四川盆地和云貴高原水分虧缺率呈上升趨勢,東部丘陵區水分虧缺率呈下降趨勢。

(4) 在地理環境因素上,地形和氣候因素對西南地區水稻水分虧缺率空間分布變化具有重要影響。其中,“云貴高原西南緣”水分盈余帶主要受西南季風和云貴高原地勢高差懸殊影響,“樂山—雅安”川西山緣水分盈余中心主要受四川盆地邊緣地形影響；“東部丘陵區”水分虧缺帶主要受區域地形和降水集中期和農作物生長關鍵期不一致影響；“元江—蒙自”水分虧缺中心主要受滇南低緯度高原季風和紅河谷地地形影響。

5 討論

已有西南地區冬季干旱機制研究發現,在NAO負相位時,北大西洋海表溫度異常能激發南、北兩支大氣遙相關型,前者調節烏拉爾山和鄂霍次克海地區的阻塞高壓,后者增強西太平洋副熱帶高壓與ENSO的關系,這種遙相關機制在西南地區形成一個反氣旋,引起西南地區嚴重的冬春連旱[9,34]。本文分析NAO與西南地區水稻生長季(5—9月)水分虧缺變化關系時發現,在NAO負相位時,西南地區生長季降水偏多,與春季干旱恰好相反,造成這種差異的環流機制還需進一步探索。與此同時,本文并未對NAO和ENSO事件的相互作用進行分析,NAO或ENSO事件正負相位異常不同組合,對西南水分虧缺率的影響還需進一步關注。

西南地區水稻生長季水分虧缺量敏感性分析,是探討氣候變化對作物影響的重要方面。明晰水稻生長季水分虧缺量對氣象因子的敏感性區域差異性,有利于定量研究氣候變化對作物水分需求變化的影響,對水熱組合的理解和農業灌溉管理具有重要的現實意義[37]。與此同時,黃仲冬等指出降水分布型是影響灌溉需水量的主要因素,其對灌溉需水量年際波動影響僅次于年均降水量[38]。因此,在未來西南地區水稻生長季水分虧缺量敏感性研究中,既要關注常規氣象因子敏感性分析,還需關注氣候因子分布型對水分虧缺量的影響。

作物不同生長期對水分需求存在差異,水稻生育期中的分蘗和抽穗期為水稻生長的關鍵期,而關鍵需水期缺水往往會導致作物減產或絕收[22]。本研究以作物潛在蒸散量和有效降水量估算西南地區水稻生長季水分虧缺率時空變化,并未考慮不同區域不同水稻品種和生長季的差異性,這是水稻生長季理論需水量與實際需水量存在差異的主要原因之一。未來需要結合地理環境、土壤類型、水稻品種、發育期和產量等因素,利用機理性強的作物生長模型,細化水稻生長階段,通過宏觀格局和微觀機理相結合,進一步分析對西南地區水稻生長季水分虧缺時空變化特征。

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Spatiotemporal variability of rice water deficiency during 1960—2013 and its influencing factors in Southwestern China

LI Shuangshuang1,2, YANG Saini1,2,*, LIU Xianfeng1,3

1 State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China 2AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China3CollegeofResourceScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China

Many parts of China have experienced frequent and severe droughts over the past century, particularly southwestern China. These severe droughts had substantial ecological and socioeconomic impacts. Cognition and awareness of water deficit is important to understand the supply-demand situation, ensure rational utilization of water resources, and minimize the adverse impacts of drought. This study analyzed the spatiotemporal variation of water deficit rates during the rice growing seasons in southwestern China over a period from 1960 to 2013. The Penman-Monteith model was used to estimate the reference evapotranspiration of rice during the growing seasons and a simple approximation following the method developed by the USDA Soil Conservation Service was used to compute the effective precipitation. Pearson′s correlation coefficients were then used to evaluate the linear relationships between water deficits and oscillation factors, although the model data frequently underestimated non-linear information, and synthetic analyses were used to further reveal the characteristics of water deficit anomalies in response to fluctuations in the North Atlantic Oscillation (NAO) and El Nio Southern Oscillation. Furthermore, we analyzed the relationships between spatial patterns of rice water deficits and geographical environments and attempted to identify the most important explanatory drivers for the spatial distribution of water deficits in southwestern China. The results showed that the amount of rice water deficiency was negative for the growing seasons in the study area during 1960—2013, which means that water surpluses persisted in aggregates. The spatial distribution of rice water deficiency was affected by climatic and geographic factors. Rice water deficiency presented a clear pattern that was high in the eastern hilly region and low in the Yunnan-Guizhou Plateau. Water deficit and surplus in some regions displayed a “one stripe with two centers” pattern, e.g., eastern hilly region, east Sichuan, and eastern Guizhou Plateau comprised one saddle-shaped deficit region. Ganzi-Xiaojin, located northeast of the Hengduan Mountains, and Yuanjiang-Meizi, in the Red River Valley of the Yunnan Province, displayed two deficit regions. The southwestern margin of the Yunnan-Guizhou Plateau was one surplus region, whereas Laifeng-Youyang in the Wushan Mountains and Leshan-Ya′an in the low mountain-hill area around the western Sichuan basin comprised two surplus regions. Spatial trends of rice water deficiency showed “drying over the whole area and wetting in parts” patterns in southwestern China during 1960—2013. Water deficiency had an increasing trend in southern parts of the Ganzi-Qinzhou line, whereas data showed alternate increasing and decreasing trends in northern parts of the Ganzi-Qinzhou line. The synthetic analysis revealed that anomalies for rice water deficiencies were induced by remote forcing from the tropical Pacific and North Atlantic Oceans. During the positive phase of the NAO, other than a few hilly areas in the Guangxi Province, the land became much drier and rice water deficiency increased significantly during the growing season. During El Nio years, rice water deficiency showed obvious spatial differences whereby decreasing trends were detected in eastern hilly areas and increasing trends were detected in other regions. Together, these findings highlight that increases of rice water deficiency during growing seasons can aggravate the discrepancies between water supply and demand and increase agricultural fragmentation in southwestern China.

climate change; water deficit rate; rice; spatiotemporal variation; southwestern China

國家重點基礎研究發展計劃項目(2012CB955402)；地表過程模型與模擬創新研究群體科學基金項目(41321001)

2015-03-29;

日期:2016-03-21

10.5846/stxb201503290603

*通訊作者Corresponding author.E-mail: yangsaini@bnu.edu.cn

李雙雙, 楊賽霓, 劉憲鋒.西南地區水稻水分虧缺率時空變化特征及其影響因素.生態學報,2016,36(18):5798-5808.

Li S S, Yang S N, Liu X F.Spatiotemporal variability of rice water deficiency during 1960—2013 and its influencing factors in Southwestern China.Acta Ecologica Sinica,2016,36(18):5798-5808.