賓陽縣早稻高溫熱害年際變化特點及對產量影響

黃春麗 周勛波 袁媛

關鍵詞高溫熱害;變化特點;突變期;產量

2019年全球平均氣溫與18世紀80年代前相比偏高1.1℃。隨著全球氣溫不斷攀升，1958-2018年廣西高溫日數也呈現增加趨勢，且超過50%的氣象觀測站極端高溫日數突破歷史極值。水稻是耐高溫作物，但在生長發育關鍵時期遭受高溫會影響水稻開花受精過程及水稻灌漿過程。根據以往的研究結果顯示，出現35℃高溫天氣時，不同生長發育階段的水稻受影響不同。比如，在抽穗揚花期會提升空殼率，降低結實率，從而導致產量下降：在灌漿期容易導致籽粒灌漿加速，有效縮短灌漿期，降低籽粒充實度，進而影響籽粒千粒重及米質形成。賓陽縣作為全國500家產糧大縣之一，主要種植早稻、晚稻，全球氣候變暖對早稻關鍵生產階段影響較大。為了保障糧食安全，基于以往研究成果，著重分析賓陽縣早稻高溫熱害年際變化特點及對產量的影響，為轄區糧食安全生產提供防災減災的決策依據。

1資料與方法

1.1資料與統計方法

研究區域位于廣西南寧市東北部，北回歸線南沿。數據來源于賓陽國家氣象觀測站（106°5000E，23°1500.N）1981-2019年的日平均氣溫、最高氣溫氣象數據，以及賓陽縣統計局提供的2007-2018年早稻單產數據。主要利用線性回歸、M-K突變性檢驗方法，分析賓陽縣逐年平均氣溫、高溫日數時間變化特點，高溫熱害年際變化特點、突變年份及對產量的影響。

1.2高溫熱害等級

采用的高溫熱害指標參考譚孟祥等的研究成果，即統計日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃，且連續天數超過3d以上視為1次高溫熱害（表1）。賓陽縣早稻生長發育關鍵時期受高溫熱害影響主要在6-7月，故主要統計6-7月出現的高溫熱害過程，并采取分等級統計賓陽縣早稻高溫熱害次數。

1.3早稻產量處理方法

對產量進行分類，即：y-yt十yw+8，式子中y、yt、8分別為實際、趨勢、氣象和隨機產量，單位為kg/hm2根據對實際產量貢獻大小情況，忽略8的貢獻，將產量公式化簡為：y=yt+yw，并以5年滑動平均分離趨勢產量，氣象產量與趨勢產量做商為相對氣象產量，即：）。選取2007-2018年發生的熱害頻次數據分析高溫熱害對產量的影響。

2結果分析

2.1年際變化特點

2.1.1逐年平均氣溫、高溫日數時間變化特點利用5年滑動平均和一元線性回歸對賓陽縣1981-2019年年平均氣溫、年高溫日數進行時間變化分析。賓陽縣逐年平均氣溫、高溫日數總體呈現波動升高態勢，其中，逐年平均氣溫、高溫日數線性系數分別為0.03℃/年、0.28d/年。20世紀80年代中后期到90年代前期、21世紀前期到10年代，逐年平均氣溫波動增長趨勢較明顯，且年高溫日數也呈現增加趨勢，這說明在全球氣候變暖背景下，高溫熱害天氣過程將呈現多發趨勢（圖1）。

2.1.2過程次數年際變化特點對賓陽縣1981-2019年早稻高溫熱害過程次數進行統計分析，結果表明：早稻高溫熱害過程總次數呈現波動上升趨勢，線性系數為0.032次/年。20世紀80年代初到90年代初，熱害過程發生次數先急速增長達到峰值后進入平緩增長階段，而后又迅速增長達到峰值后降低：20世紀90年代中期到21世紀20年代，早稻高溫熱害總次數密集且呈現連續性的波動上升，出現了8個峰值區（圖2a）。早稻高溫熱害總次數多發時間段與高溫日數增加時間段基本一致。由此可推，賓陽縣早稻高溫熱害次數有進一步發展趨勢。

由圖2b、c、d可知：輕度次數線性系數為0.025次/年，20世紀80年代初期到90年代初期，水稻高溫熱害次數出現2個峰值，最大峰值出現在1988年，為3次：20世紀90年代中期到21世紀10年代中期，呈現階段性熱害過程;21世紀10年代中期到20年代，早稻高溫熱害次數波動性增加趨勢，且最大峰值出現在2013年、2014年、2016年，均為3次。早稻高溫熱害中度、重度次數線性趨勢不顯著，中度次數階段性出現，且少數年份出現中度早稻高溫熱害，有4個高峰值分別出現在1987年、1995年、2000年、2006年、2007年。20世紀80年到21世紀00年代并未出現重度次數，進入21世紀00年代中后期，重度次數才階段性發生，有4個高值，分別出現在2003年、2005年、2010年、2015年，均為1次。

2.1.3連續天數年際變化特點對1981—2019年早稻高溫熱害過程連續天數進行分析研究發現，早稻高溫熱害平均天數為6.9d，最多達到21d，出現在2015年。賓陽縣早稻高溫熱害連續總天數呈現波動性上升趨勢，且線性傾系數為0.153 d/年，20世紀80年代初到80年代末，熱害過程連續天數有3個高峰值，出現在1983年（12 d）、1987年（13 d）、1988年（12 d）：20世紀90年代初期前后沒有出現早稻高溫熱害過程;20世紀90年代中后期，過程連續天數表現出較為明顯的波動增長態勢，最值出現在2010年。過程連續天數年際變化趨勢與次數年際變化類似，但連續天數年際變化差別較大（圖3）。

2.1.4熱害強度年際變化特點采用災害強度公式（即D=d/cx 100%，其中D為災害強度，單位為d/次，d、c分別為高溫熱害發生的總天數、總次數）計算1981-2019年賓陽早稻高溫熱害強度。賓陽縣熱害強度線性系數為0.055 d/次，20世紀80年初期熱害強度有下降趨勢，之后有所增長：1982-1990年熱害強度變化不大，20世紀90年代前期到90年末期，熱害強度呈現階段性增減趨勢，進入21世紀后，熱害強度則呈現波動式上升趨勢，這表明賓陽縣早稻高溫熱害強度總體上呈現增長趨勢（圖4）。

2.2早稻高溫熱害突變分析

M-K檢驗方法是一種非參數Mann-Kendall法突變檢測，兼具較好的理論基礎和應用效果。目前，該方法被世界氣象組織推薦，并廣泛應用于氣候資料隨時間變化的長期變化趨勢中，如氣溫、降水、徑流、水質等。鑒于賓陽早稻高溫熱害次數呈現波動增長趨勢，采用M-K檢驗方法來檢測賓陽縣1981-2019年早稻熱害發生次數趨勢的突變性。

20世紀80年代初到80年代末，UF值為0且除少數年份超過置信區間外，大多數處在置信區間內，說明該階段早稻高溫熱害發生次數增長趨勢由顯著變為不顯著，UF、UB曲線在1981年有1個交點，此后熱害次數增長態勢較為明顯，說明1981年為早稻高熱發生次數增加突變年：到21世紀10代后，UF、UB曲線有1個交點發在2010年，且UF值0并在置信區間內，表明2010年為早稻高溫熱害次數突變年，但該階段早稻高溫熱害并未通過a=0.05的顯著性檢驗（圖5）。

2.3高溫熱害對產量的影響

2007-2008年熱害頻次與相對氣象產量均呈現下降趨勢;2009-2015年熱害頻次與相對氣象產量大致呈現反向波動的趨勢，隨著熱害頻次增加，相對氣象產量隨之降低，反之亦然：2008-2017年產量受熱害影響相對顯著，且該時段內熱害發生次數多：進入2017年后，熱害對產量影響不明顯（圖6）。由此可知，賓陽縣高熱害對產量的影響大致上呈現反向波動增減的趨勢，但不排除極端年份的異常影響。

3討論與總結

相關研究表明，近56年廣西極端變暖事件有增強、增加趨勢。隨著高溫熱害事件頻發，嚴重影響我國水稻生長發育，致使減產，在湖南極端高溫頻次與晚稻呈現負相關。結果也表明，賓陽縣高溫日數呈現增長態勢，高溫熱害發生次數趨勢與其基本相似，且熱害強度總體上呈現出增長趨勢。產量與熱害次數呈現反向波動趨勢，即高溫熱害次數增加、強度增強，早稻產量下降，反之亦然。究其原因在于：（1）全球氣候變暖大背景下，各區域之間氣溫也會相應呈現增加趨勢，只是幅度大小差別;（2）由于每個區域種植品種、氣候條件、農業技術水平不同，高溫熱害對產量的影響也會有所不同。

賓陽縣熱害次數表現為階段性波動增減趨勢，線性系數為0.032次/年，但熱害次數總體上呈現上升趨勢，20世紀80～90年代、21世紀10年初后熱害次數較多。輕度、中度熱害次數則呈現出階段性增減，有的年份偏多，有的年份偏少或沒有，進入21世紀00年代后重度熱害才開始出現。M-K趨勢突變分析表明，賓陽縣熱害過程次數突變年份發生在1981年、2010年。賓陽縣平均熱害天數為6.9d，最多可達21d。連續天數增長趨勢與熱害次數變化趨勢相似，線性傾系數為0.153d/年，且年際變化差異大。這是因為全球氣候變暖進一步持續，導致極端高溫事件頻發，熱害次數、持續天數增加。因此，建議通過選擇耐熱水稻優良種植品種、建設現代化田間管理系統等避免產量減損。