1961—2015年黃淮海地區冬小麥干熱風災害時空分布特征

李 森,韓麗娟,*,郭安紅,李茂松,王純枝,李祎君

1 國家氣象中心,北京 100081 2 中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所,北京 100081

干熱風是我國北方小麥揚花灌漿期間出現的一種高溫、低濕并伴有一定風力的災害性天氣,主要分為高溫低濕型、雨后青枯型、旱風型3種類型[1]。高溫低濕型在小麥揚花灌漿過程中都可能發生,多發生在開花后20 d左右至蠟熟期,氣溫突升,空氣濕度驟降,并伴有較大風速。雨后青枯型發生在小麥成熟前10 d內,其特征是雨后猛晴,氣溫驟升,濕度劇降,造成小麥熱枯逼熟。旱風型主要發生在新疆和西北黃土高原的多風地區,干旱年份出現較多,風速大、濕度低,并與一定高溫配合,使葉片失水卷縮甚至撕裂破碎。干熱風發生時,小麥葉片葉綠素含量和光合速率下降,受精結實率降低,灌漿速度下降、灌漿期縮短,從而導致減產,危害輕的年份減產10%以下,嚴重年份減產10%—20%甚至更多[2]。黃淮海地區是我國冬小麥主產區,也是干熱風危害最重、影響范圍最廣的區域,該地區干熱風主要有高溫低濕和雨后青枯兩種類型[1]。近10a(2006—2015年),該區域冬小麥種植面積占全國冬小麥面積的71%,產量則占全國的80%[3],該區域小麥產量的多少直接影響全國糧食總產水平,分析干熱風災害發生規律與時空演變特征,對冬小麥安全生產、防災減損和提質增效具有重要意義。

我國有關干熱風的研究開始于20世紀50年代后期,20世紀80年代初,北方13省(市)小麥干熱風科研協作組針對干熱風傷害機理、氣象指標、氣候區劃、預報方法、防御技術等進行了聯合攻關,為后來開展相關研究奠定了基礎[1,4- 9]。其后人們針對省級或地市級尺度的干熱風發生演變規律、風險區劃、預測防御等開展了較多研究[10-26],針對省級以上尺度的研究相對較少[27- 30],多數研究表明黃淮海地區干熱風發生頻率總體呈減少趨勢。干熱風影響定量評估技術仍處于探索階段,劉靜等[31]建立了干熱風災損評估模型,用于評估寧夏引黃灌區春小麥干熱風影響;朱玉潔等[32]探討了基于作物模型的干熱風災損提取方法;趙俊芳等[33]對黃淮海地區冬小麥干熱風災損分離提取方法進行了探討;李穎等[34]對基于遙感的大面積干熱風災害監測評估進行了嘗試,這些研究對干熱風災害的科學防御提供了技術支撐。

作為一種農業氣象災害,干熱風與小麥生育期緊密關聯,其影響也并非單一類型干熱風作用的結果,已有研究通常只考慮單一類型干熱風[11- 23,29- 30],或將高溫低濕型和青枯型分開分析[25- 27],難以全面評價干熱風總體特征,研究時段也多以自然旬月劃定[11- 19],雖然能反映其發生規律,但與小麥實際發育期吻合度有所欠缺,可能造成統計樣本缺失,或部分揚花灌漿期以外的干擾樣本影響分析結果。本文基于公認的干熱風災害指標,以及氣象和冬小麥生育期觀測資料,對黃淮海冬小麥主產區高溫低濕和雨后青枯兩種類型干熱風的總體發生規律進行研究,以期更好地揭示黃淮海地區干熱風災害的時空演變特征,為區域大范圍干熱風監測預警及防御提供參考。

1 資料與方法

圖1 研究區域與代表站點分布 Fig.1 Study area and the distribution of meteorological stations

研究區域為黃淮海冬小麥主產區,包括河北中南部、北京、天津、山東,以及河南、安徽和江蘇3省淮河以北地區,基于區域內65個農業氣象觀測站的資料進行干熱風時空特征分析(圖1)。所用氣象資料為1961—2015年共55 a的逐日最高氣溫、14:00相對濕度、14:00風速、降水量數據,作物資料為1981—2015年的冬小麥發育期數據,以上資料均來自國家氣象信息中心。

通常采用日最高氣溫、14:00相對濕度和14:00風速組合確定干熱風日,用不同等級干熱風日的天數組合確定干熱風過程。高溫低濕型干熱風日指標為,輕度：日最高氣溫≥32℃、14:00相對濕度≤30%、14:00風速≥2 m/s;重度：日最高氣溫≥35℃、14:00相對濕度≤25%、14:00風速≥3 m/s[1]。雨后青枯型干熱風日指標為,小麥成熟前10 d內,有1次小到中雨,雨后猛晴,3 d內有1 d日最高氣溫≥30℃,14:00相對濕度≤40%,14:00風速≥3 m/s[1]。根據小麥千粒重降低標準[1],將青枯型干熱風日記為重干熱風日,進行干熱風日數和過程的綜合分析。干熱風過程的判定方法見表1[1-2]。

干熱風危害發生在小麥生育后期,籽粒形成期至成熟前的30 d內,主要受害時期是灌漿中后期[1],本研究分析時段為成熟前的30 d,而不局限于自然旬月時間。1961—1980年無發育期資料,分析時用1981—2015年發育期計算各站平均發育日期,以發育期常年值確定干熱風分析時段。

表1 干熱風過程等級指標

利用Excel、VB.net程序進行數據處理與計算,其中干熱風日數和干熱風過程變化的氣候傾向率采用線性回歸方法確定[35-36],空間分布圖利用ArcMap反距離權重插值模塊制作。

2 結果與分析

2.1 干熱風日時空特征

2.1.1 干熱風日數空間分布

干熱風年平均日數是反映干熱風強度和危害輕重的基本特征值,與小麥灌漿速率下降關系密切,通常干熱風日數愈多,危害愈重[1]。從圖2可以看出,河北大部、山東中北部、河南北部年平均干熱風日數在3 d以上,其中河北中南部的石家莊、保定、滄州西部、衡水、邢臺等地區年平均干熱風日數達5.0—6.5 d,是黃淮海冬麥區出現干熱風最多的地區。從輕、重干熱風日數分布來看,京津冀、山東北部、河南東北部平均輕干熱風日數為2.0—3.6 d,河北中南部、魯西北重干熱風日數則有2.0—3.1 d。

圖3、圖4分別為黃淮海地區干熱風年平均日數頻率與保證率空間分布。黃淮海地區大部年平均出現1—4 d干熱風的頻率最高,其中河南大部、蘇皖北部、山東中西部大部和半島北部頻率超過50%;河北中南部出現1—4 d的頻率為40%—50%,有30%—40%的年份出現5—8 d干熱風,另有10%—20%的年份可能出現9 d以上的干熱風天氣,為干熱風天氣多發區(圖3)。京津冀、山東中部和北部、河南中部和北部年干熱風日數80%保證率的日數為1—4 d,在河北中南部的保定、石家莊東部、滄州西部、衡水西部、邢臺等地有50%保證率出現5—8 d干熱風(圖4)。

2.1.2 干熱風時間分布

了解干熱風發生初日與集中出現時期,對于提前做好干熱風防御具有重要意義。根據各站點1961—2015逐年干熱風發生初日,統計計算干熱風平均初日、最早初日并繪制空間分布圖。受到冬小麥進入灌漿期的早晚、內陸沿海差異、地形地勢等因素的影響,干熱風平均初日總體從南向北、從西向東逐漸推遲,豫西、豫南出現最早(5月16日—20日),山東半島東部和冀東北最晚(5月31日—6月4日),其他地區一般在5月21日—30日(圖5)。干熱風最早初日空間分布特征與平均初日較為相似,豫西、豫南最早(4月下旬),山東半島東部和冀東北最晚(5月16日以后),其他地區一般在5月1日—15日(圖6)。

圖2 年平均干熱風日數分布 (1961—2015)Fig.2 Distribution of yearly average dry-hot wind days (1961—2015)

圖3 年干熱風日數頻率分布 (1961—2015)Fig.3 Distribution of different day level occurrence frequency of dry-hot wind (1961—2015)

圖4 年干熱風日數保證率分布 (1961—2015)Fig.4 Distribution of different day level occurrence guarantee rate of dry-hot wind (1961—2015)

統計1961—2015年冬小麥成熟前30 d內逐候(生育進程5 d)干熱風出現的日數及比例(表2),可以看出隨著時間推移,干熱風輕日數、重日數和總日數比例均呈逐候增多趨勢,第4—6候干熱風輕日、重日和總日數發生比例分別為73.5%、93.1%和81.1%,尤其重干熱風日,有86.9%出現在成熟前10 d內(第5—6候)。干熱風日數隨時間變化的特征,與春末夏初北方雨季來臨前多晴少雨、氣溫迅速回升的天氣背景密切相關,也說明灌漿中后期是干熱風危害集中期和防御關鍵期,成熟前10 d內尤其注意防范雨后青枯型干熱風引起的早衰逼熟。

表2 干熱風日數逐候分配比例(1961—2015)/%

圖5 干熱風平均初日分布 (1961—2015) Fig.5 Distribution of average first occurrence day of dry-hot wind (1961—2015)

圖6 干熱風最早初日分布 (1961—2015) Fig.6 Distribution of the earliest first occurrence day of dry-hot wind (1961—2015)

2.1.3 干熱風日數時空變化

將一年內所有站點的輕、重干熱風日數及干熱風總日數分別累計并求其平均值,繪制時間序列圖(圖7)。可以看出,1961—2015年期間,黃淮海地區干熱風日數總體呈減少趨勢,其中重干熱風日數下降趨勢更明顯,輕干熱風則無明顯變化趨勢。從年代際對比來看,20世紀60年代平均干熱風日數最多,影響最重,90年代平均日數最少,影響最輕,其中有4 a區域平均干熱風日數超過6 d,分別是1962年(6.2 d)、1965年(6.8 d)、1967年(6.1 d)、2001年(8.1 d),2001年為1961—2015年干熱風日數最多的年份。

取各站點1961—2015年逐年干熱風日數,分站點計算其氣候傾向率并繪制成圖,用以表征各地干熱風日數的增減趨勢(圖8)。黃淮海冬麥區大部干熱風日數呈減少趨勢,其中山東西部和北部、河北東南部、河南東北部等地減少趨勢更為明顯;豫西南、京津和冀東北等地呈增加趨勢,其中天津增加趨勢較為明顯。干熱風日數的時空變化特征說明該地區干熱風威脅總體在減輕,其中在多發區、危害集中區減輕趨勢更為明顯。

2.2 干熱風過程時空特征

2.2.1 過程次數空間分布

干熱風年平均過程次數也是干熱風強度和危害程度的重要特征值,是干熱風日數、過程極端最高氣溫、最低相對濕度,以及持續危害高溫的綜合體現。通常一個地區年干熱風過程次數越多,過程強度越強,對小麥造成的危害也越重。干熱風年平均過程次數的空間分布趨勢(圖9),與日數分布總體是一致的,京津冀大部、山東北部、豫北部分地區年平均干熱風過程次數超過1.5次,其中河北中部年均過程次數為2.0—2.4次,為干熱風過程次數最多的地區,豫西南和豫東南、蘇皖北部、魯東南和半島地區年平均過程次數少于1次。

圖8 干熱風日數氣候傾向率分布 (1961—2015)Fig.8 Distribution of climate trend rate of dry-hot wind days (1961—2015)

圖9 年平均干熱風過程次數分布 (1961—2015) Fig.9 Distribution of yearly average dry-hot wind process times (1961—2015)

2.2.2 干熱風過程時空變化

圖10 黃淮海地區年平均干熱風過程次數變化趨勢 (1961—2015)Fig.10 Trend of yearly average dry-hot wind process times in Huang-Huai-Hai region (1961—2015)

圖11 干熱風過程次數氣候傾向率分布 (1961—2015) Fig.11 Distribution of climate trend rate of dry-hot wind process times (1961—2015)

從黃淮海地區年平均干熱風過程次數時間序列圖可以看出(圖10),1961—2015年期間,黃淮海地區干熱風過程次數總體呈減少趨勢,其中重過程次數下降趨勢明顯,輕過程次數的下降趨勢不顯著。干熱風年平均過程次數與年平均日數變化趨勢的一致性,表明干熱風過程次數與日數之間有極為密切的相關性和同步性,日數越多,過程次數越多。干熱風過程次數變化趨勢的空間分布與日數變化趨勢的空間分布也較為一致,大部地區呈減少趨勢,其中魯西北、冀東南、豫東北等地減少趨勢更為明顯,京津、豫西南等地則呈弱增多趨勢(圖11)。

2.2.3 干熱風過程持續日數

干熱風過程強弱還反映在過程持續日數上,持續日數越多,過程越強。一般來說,持續2 d的干熱風可使局部麥田受害,持續3—4 d可使1/3—1/2的地塊受害,持續5—9 d小麥基本都會受害,處于乳熟-蠟熟的小麥就該收獲了,若持續10 d以上不論處在哪個灌漿階段都能普遍干枯提前收獲[7]。統計1961—2015年不同持續日數的過程占干熱風過程總數的比例,結果表明干熱風過程持續日數集中在1—4 d,共占過程總數的95.3%,持續5 d以上的過程所占比例不足5%。其中,單個重干熱風日構成的輕過程所占比例最高,為37.5%;其次為持續2 d的過程,占36.9%;持續3d、4d的過程分別占15%、5.9%。干熱風過程持續日數最高值出現在1992年的河北饒陽,共持續9 d。

3 結論與討論

1961—2015年,就空間平均分布而言,河北中南部、河南北部、山東北部和西部等地年平均干熱風日數、干熱風過程均為黃淮海冬麥區高值區,其中地處太行山東部的河北中南部由于強烈的下沉增溫和焚風效應,以及干旱、鹽堿土壤等綜合影響,形成黃淮海地區的干熱風重發區。

從時間分布來看,受小麥生育進程、內陸沿海差異、地形地勢等因素影響,干熱風平均初日和最早初日總體從南向北、從西向東逐漸推遲。在春末夏初北方雨季到來前多晴少雨、氣溫迅速回升的天氣背景下,隨著小麥灌漿進程,干熱風發生日數呈逐漸增多趨勢,灌漿中后期干熱風日數多、程度重,是干熱風危害的集中期和防御關鍵期。

從多年變化趨勢來看,黃淮海地區干熱風日數、過程次數總體均呈減少趨勢,其中重干熱風日數、重過程次數減少趨勢更為明顯;從地區差異來看,冀東南、魯西北、豫東北干熱風日數和過程次數減少趨勢更為明顯,表明黃淮海冬麥區干熱風威脅總體在減輕。溫、濕、風要素滿足指標的空間格局是干熱風隨時間和空間分布的基礎,在黃淮海地區冬小麥生長后期,溫、濕、風要素達到干熱風標準的日數均呈減少趨勢[29],這對當地小麥高產、穩產有利。而在干熱風3個致災因子中,“熱”是主導因子,“干”居第二位,“風”則起輔助作用[29,37],其中溫度條件相對容易達標[27],而在氣候變暖背景下,極端天氣氣候事件頻發,部分年份仍存在發生較重干熱風的可能。如2001年區域平均干熱風日數達8.1 d,成為1961—2015年干熱風日數最多的年份,因此對干熱風的防御仍不能掉以輕心。

本文研究區域針對黃淮海冬小麥主產區,所指的干熱風不是氣象上泛指的干熱風天氣,而是指小麥灌漿成熟期間發生的干熱風。由于各地冬小麥發育期存在差異,本研究對干熱風分析時段的選取與冬小麥發育期相吻合,可以較好地反映不同地區干熱風發生的客觀規律,避免了整個區域按相同時段分析帶來的偏差。

干熱風對小麥灌漿和產量的影響,與干熱風出現的時段、強度、頻率,以及田間小氣候和小麥抗干熱風能力密切相關?，F有干熱風指標主要是基于20世紀80年代初的研究成果,隨著小麥品種更替與改良、耕作栽培技術進步,特別是灌溉條件的改善和“一噴三防”技術的推廣,黃淮海地區冬小麥抗干熱風能力大大提高,有時雖出現較大范圍干熱風天氣,但對產量并未造成大的影響。此外,干熱風危害是高溫低濕瞬時強度和持續時間綜合作用的結果,隨著氣象自動觀測技術的普及,現有觀測手段已能滿足逐時甚至分鐘觀測的需求,為研究高溫低濕的累積效應提供了基礎。因此,有必要結合當今農業生產條件、氣象自動觀測技術和氣候資源特點對干熱風指標做適當修訂,特別是考慮土壤墑情、田間小氣候以及小麥生理參數等的綜合影響,以使監測評價結果與當今農業生產實際更相適應。