氣候變化對河南省大豆產量的影響分析

李香顏 張金平

摘要：利用河南省林州和泛區1993—2013年以及正陽1993—2008年大豆生育期觀測資料和同期氣象觀測資料，通過數理統計、回歸分析、線性傾向估計和積分回歸等方法，分析河南省氣候變化與大豆產量之間的關系，以期為當地合理利用氣候資源、保障大豆安全生產等方面提供科學依據和參考。結果表明，在氣候變化背景下，河南省大豆實際產量整體上呈增加態勢；大豆趨勢產量除泛區近似直線增長外，其他地區都有先減少后增加的趨勢；大豆氣象產量總體上呈減少趨勢。降水量對河南北部、中部地區大豆的氣象產量影響較顯著；降水量增加對北部地區大豆產量有利。日照時數對大豆產量的影響較小，僅中部地區有一定的影響。平均氣溫對大豆產量的影響不明顯；氣溫升高對南部和中部地區的大豆產量有利，對北部地區不利；積溫增加對大豆實際產量的增加作用較為明顯，但對中部地區的氣象產量有一定減少作用。大豆氣象產量對降水量、平均氣溫單位變化的敏感性相對較大。

關鍵詞：氣候變化；大豆；產量；影響

中圖分類號： S162.5+4文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）04-0055-04

近幾十年來，在自然條件變化和人類社會活動的共同影響下，全球氣候正在經歷一場以變暖為主要特征的顯著變化[1-3]。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第五次評估報告指出，過去100多年里（1880—2012年）全球地表平均溫度的線性趨勢為0.85 ℃[4]；中國應對氣候變化國家方案也指出，中國在近100年里年平均氣溫升高了0.5～0.8 ℃，而近50年變暖尤為明顯[5]。農業是對氣候變化最敏感的產業之一[6]，氣候變暖對農業生態環境以及農作物的生長發育和產量都將造成顯著影響[7]，因此針對氣候變化對農業生產的影響和評估方面，國內外學者做了大量卓有成效的研究工作[8-10]。蔡劍等分析了氣候變化對小麥的影響[11-13]；米娜等采用氣候區域模式結合WOFOST、CERES-Maize等作物生長模型，模擬了未來氣候對玉米生長的影響[14-15]；楊沈斌等利用數理統計方法、水稻生長模型等分析了氣候變化對水稻產量的影響[16-17]。但針對氣候變化對大豆的影響研究，目前國內的有關報道卻相對較少，且多集中在東北地區。大豆是世界及我國重要的糧食和油料作物之一，未來氣候變化背景下大豆的變化將會影響全球糧油安全[18]，河南省位于黃淮海夏大豆產區的腹地，大豆面積和產量常年位于全國前列，基于此，在全球氣候變化已成事實的前提下，分析和探討河南省氣候變化對大豆產量的影響就有著極為重要的意義。

1材料與方法

1.1研究資料

本研究選取河南省農業氣象觀測站林州站和泛區站1993—2013年以及正陽站1993—2008年的生育期、產量資料和同期各站的光、溫、水等氣象資料進行分析研究。選取林州、泛區和正陽分別代表河南北部、中部和南部地區。

1.2研究方法

大豆產量是在各種自然和非自然因素綜合影響下形成的，大豆的實際產量由趨勢產量、氣象產量和隨機產量構成，隨機產量造成的誤差相對較小，實際計算時可忽略不計。由于年際間氣象條件的差異會造成大豆產量的波動，相應的產量分量即稱為氣象產量。本研究利用直線滑動平均法估算和分離出大豆的趨勢產量[19]，實際產量減去趨勢產量后即為大豆的氣象產量。

利用SPSS軟件對大豆產量與各氣象因子的相關性進行分析，并對其顯著性進行檢驗。

通過積分回歸法[20]，求取敏感指數，針對大豆產量對各氣象因子的敏感性進行分旬評估。

積分回歸分析的基本原理是利用正交多項式（常用切比雪夫多項式）將原來較多自變量的矩陣轉化為較少自變量矩陣，然后，用一般多元回歸分析方法求出新變量與因變量之間的回歸模型，最后，求出原自變量的回歸參數，即為敏感指數。本研究中敏感指數為某一氣象要素每一旬對大豆氣象產量的影響系數，它表示某氣象要素每變化1個單位的增產量或減產量。

2結果與分析

2.1大豆產量變化分析

通過對大豆實際產量、趨勢產量和氣象產量進行直線趨勢擬合后發現（圖1、圖2、圖3），河南省大豆實際產量從南到北均為增加趨勢，南部地區增產趨勢為35.37 kg/（hm2·年），北部地區為44.40 kg/（hm2·年），中部地區為 63.82 kg/（hm2·年），增產趨勢為中部>北部>南部。從趨勢產量上看，除泛區近似直線增長外，其他地區都有先減少后增加的趨勢，2000年以后的增加趨勢更加明顯。大豆氣象產量除中部泛區呈微弱增加趨勢外，其他地區均呈減少趨勢且南部地區減幅最大。

2.2氣象因子與大豆產量的相關性分析

2.2.1降水量與大豆產量的相關性分析

象產量呈負相關，其中開花-成熟期降水量與實際產量和氣象產量的負相關性達到顯著水平；正陽各生育期降水量與實際產量呈正相關（播種-開花期除外），與氣象產量呈負相關。總體來說，降水量與大豆氣象產量的相關性較好；降水量對河南北部和中部地區大豆的氣象產量影響較大；降水的增加對北部地區大豆產量的增加有利，對南部和中部地區不利。

2.3氣象因子對大豆氣象產量的影響

在作物品種、栽培技術和管理水平穩定的情況下，光照、溫度、降水等氣象條件是影響作物產量的主要因子，為分析和探討氣象因子對大豆產量的影響，本研究以旬為時間步長，用積分回歸法，通過求取敏感指數，分析各氣象要素對大豆產量的定量影響。

2.3.1降水量與大豆氣象產量的敏感性分析

分析發現，林州、正陽地區大豆對降水量的敏感指數較為相似，泛區的略有不同（圖4）。泛區大豆對降水量的敏感指數在主要生育期都為正值，對產量的增加影響較大，這可能是泛區產量較高的原因之一。而林州和正陽大豆對降水的敏感指數在主要生育期的正負效應都有，會影響產量的增加。泛區和正陽大豆的氣象產量對9月中下旬的降水量敏感性較高，這段時間為鼓粒期。林州的氣象產量對7月中下旬和8月下旬至9月上旬的降水量敏感性較大，7月中下旬為開花始期前后，8月下旬至

9月上旬為鼓粒始期前后。

2.3.2日照時數與氣象產量的敏感性分析

分析發現，3地大豆氣象產量對日照時數的敏感指數較為相似，僅前期的略有不同（圖5）。泛區大豆的氣象產量對日照時數的敏感指數波動相對較小，林州和正陽波動相對較大，這可能是泛區產量較高的原因之一。林州大豆氣象產量對7月上旬的日照敏感性較高，正陽對6月中下旬的日照敏感性較高。6月中下旬是大豆生長初期，7月上旬是分枝階段。

2.3.3平均氣溫與氣象產量的敏感性分析

分析發現，河南大豆氣象產量對平均氣溫的敏感指數差異較大（圖6）。林州對平均氣溫的敏感指數波動相對較大，泛區波動較小，正陽前期較大，后期較小。林州氣象產量對平均氣溫的敏感期主要發生在7月中下旬開花始期前后和8月下旬至9月上旬鼓粒始期前后；泛區主要發生在7月上旬分枝階段和9月下旬成熟前；正陽發生在6月中旬大豆生長初期和7月上旬大豆分枝階段。

3結論與討論

河南省大豆實際產量總體為增加趨勢，且中部地區泛區>北部地區林州>南部地區正陽。從趨勢產量上看，除泛區近似直線增長外，其他地區都有先減少后增加的趨勢，且2000年以后的增加趨勢更加明顯。大豆氣象產量總體上呈減少趨勢，河南南部正陽地區氣象產量波動和減幅最大。

日照時數、平均氣溫對大豆產量的影響不明顯，積溫對大豆的實際產量影響相對較大，降水量對大豆的氣象產量影響較大。氣候變化對河南各地大豆產量的影響有利有弊，降水增加對北部地區大豆產量有利。積溫增加對大豆實際產量的增加作用較為明顯，但對中部地區的氣象產量有一定減少作用。

大豆氣象產量對降水量、平均氣溫單位變化的敏感性相對較大，對日照時數的敏感性相對較小。不同地區的大豆對氣象因子的敏感期不同。

本研究受資料的限制，研究結果的區域代表性還不夠廣泛；由于氣象災害的影響，正陽2001年、林州1997年大豆基本絕收，分析數據時已注意。

近年來，氣候變化對大豆生產帶來了顯著影響[21-23]，但目前關于氣候變化對黃淮海地區大豆的影響研究還比較有限，且主要集中在氣象條件與大豆發育期及產量的相關性分析和研究方面[24-25]，有關大豆生產應對氣候變化措施方面的研究卻鮮有報道，這是今后亟待深入研究和解決的關鍵問題。

致謝：本研究在前期資料獲取、數據計算、方法分析和論文撰寫的過程中得到了河南省氣象局氣象科學研究所李彤霄同志的悉心指導和幫助，在此，全體作者對該同志的辛苦付出表示衷心的感謝！

參考文獻：

[1]周文魁. 氣候變化對中國糧食生產的影響及應對策略[D]. 南京：南京農業大學，2012.

[2]秦大河，陳振林，羅勇，等. 氣候變化科學的最新認知[J]. 氣候變化研究進展，2007，3（2）：63-73.

[3]丁一匯，任國玉，石廣玉，等. 氣候變化國家評估報告（I）：中國氣候變化的歷史和未來趨勢[J]. 氣候變化研究進展，2006，2（1）：3-8.

[4]IPCC. Climate change 2013：the physical science basis contribution of working group Ⅰ to the fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge and New York：Cambridge University Press，2013：5，18.

[5]李美娟. 氣候變化對我國糧食單產影響的實證分析[D]. 北京：中國農業科學院，2014：1.

[6]成林，劉榮花，馬志紅. 增溫對河南省冬小麥產量的影響分析[J]. 中國生態農業學報，2011，19（4）：854-859.

[7]余衛東，趙國強，陳懷亮. 氣候變化對河南省主要農作物生育期的影響[J]. 中國農業氣象，2007，28（1）：9-12.

[8]Olesen J E，Tmka M，Kersebaum K C，et al. Impacts and adaptation of European crop production systems to climate change[J]. European Journal of Agronomy，2011，34（2）：96-112.

[9]雷水玲. 全球氣候變化對寧夏春小麥生長和產量的影響[J]. 中國農業氣象，2001，22（2）：33-36，40.

[10]覃志豪，唐華俊，李文娟. 氣候變化對我國糧食生產系統影響的研究前沿[J]. 中國農業資源與區劃，2015，36（1）：1-8.

[11]蔡劍，姜東. 氣候變化對中國冬小麥生產的影響[J]. 農業環境科學學報，2011，30（9）：1726-1733.

[12]袁靜，鄭學山，胡魁，等. 濰坊地區未來氣候變化及其對小麥生育期和產量的影響[J]. 中國農學通報，2014，30（36）：271-274.

[13]李彤霄，趙國強，李有. 河南省氣候變化及其對冬小麥越冬期的影響[J]. 中國農業氣象，2009，30（1）：143-146.

[14]米娜，張玉書，蔡福，等. 未來氣候變化對東北地區玉米單產影響的模擬研究[J]. 干旱區資源與環境，2012，26（8）：117-123.

[15][JP2]李樹巖，王靖，余衛東，等. 氣候變化對河南省夏玉米主栽品種發育期的影響模擬[J]. 中國農業氣象，2015，36（4）：479-488.[JP]

[16]楊沈斌，申雙和，趙小艷，等. 氣候變化對長江中下游稻區產量的影響[J]. 作物學報，2010，36（9）：1519-1528.

[17]孫衛國，程炳巖，楊沈斌，等. 區域氣候變化對華東地區水稻產量的影響[J]. 中國農業氣象，2011，32（2）：227-234.

[18]郝興宇，韓雪，居煇，等. 氣候變化對大豆影響的研究進展[J]. 應用生態學報，2010，21（10）：2697-2706.

[19]楊繼武. 農業氣象產量預報和情報[M]. 北京：氣象出版社，1994：247-288.

[20]楊永岐. 農業氣象中的統計方法[M]. 北京：氣象出版社，1983：142-152.

[21]田展，丁秋瑩，梁卓然. 氣候變化對中國油料作物的影響研究進展[J]. 中國農學通報，2014，30（15）：1-6.

[22]Chen C Q，Qian C R，Deng A X，et al. Progressive and active adaptations of cropping system to climate change in Northeast China[J]. European Journal of Agronomy，2012，38（38）：94-103.

[23]肖國舉，張強，王靜. 全球氣候變化對農業生態系統的影響研究進展[J]. 應用生態學報，2007，18（8）：1877-1885.

[24]曲輝輝，朱海霞，王秋京，等. 氣候變化對東北三省大豆生育期和產量的影響模擬[J]. 西北農林科技大學學報（自然科學版），2014，42（7）：61-69.

[25]姜麗霞，李帥，李秀芬，等. 黑龍江省近三十年氣候變化對大豆發育和產量的影響[J]. 大豆科學，2011，30（6）：921-926.