京津冀地區極端高溫發生對夏玉米產量的影響

韋 丹 曾曉豪 羅 寧 王麗君 孟慶鋒 王 璞

(中國農業大學 農學院，北京 100193)

玉米是全球第一大作物, 在我國糧食作物中總產和種植面積均居第一位, 對保證國家糧食安全起著重要作用。1980年以來全球氣候變化, 尤其是玉米生育期高溫天氣的出現對玉米生產造成嚴重的影響[1-8]。聯合國氣候變化政府間專家委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change)第五次評估報告預計到21世紀末, 全球地表氣溫將比21世紀初升高0.3～4.8 ℃[9-10]。與全球平均水平相比, 我國氣溫上升速度更快, 1953—2002年, 我國地表平均溫度每年上升1.1 ℃[11]。隨著溫度不斷升高, 極端高溫出現頻率增大, 對農作物的產量和品質的不利影響也將進一步加劇。Lobell等[3]研究表明極端高溫(≥34 ℃)對作物生長發育和最終產量的影響遠大于普通高溫, 研究極端高溫的發生規律及其對玉米生產的影響具有重要意義。

已有研究開始關注高溫并發現極端高溫對玉米產量的不利影響。1960—2010年玉米產量隨生育期內高溫(≥32 ℃)天數的增加而減少, 生育期高溫尤其是極端高溫對玉米產量造成了嚴重的影響。針對美國玉米帶的研究表明, ≥29 ℃高溫累積導致玉米產量顯著下降[4]。高溫平均使產量降低14%, 在美國南部極端高溫的高發地區玉米產量下降超過50%[12]。當溫度≥30 ℃時, 撒哈拉以南非洲地區的玉米產量損失1.0%～1.7%[13]。我國一些地區的研究表明, 氣溫≤29 ℃時，玉米產量隨溫度增加而升高, ≥32 ℃的氣溫對玉米的生長會產生脅迫[14]。極端高溫天氣在未來發生會更頻繁, 持續時間也越來越長[15], 但極端高溫的發生規律及對夏玉米產量影響方面的研究鮮有報道。

本研究以京津冀地區夏玉米‘鄭單958’為研究對象, 分析1954—2015年玉米生育期內極端高溫發生的規律(天數和強度), 并通過APSIM-MAIZE模型模擬其對玉米產量的影響, 旨在解析極端高溫天氣對京津冀地區夏玉米產量的影響，以期為選育耐高溫的玉米品種和栽培管理措施提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 地區概況

京津冀地區位于華北平原北部, 北面是燕山山脈, 西北和北面地形較高, 南面和東面地形較為平坦, 整體呈現出西北高東南低的地形特點。2018年, 京津冀地區玉米種植面積為366.5萬hm2, 占全國玉米種植面積的8.7%, 產量為2 078.9萬t, 占全國玉米產量的8.1%[16]。

本研究選取京津冀地區3個典型的氣象站點：北京市-北京氣象站(39.48 N,116.28 E)、天津市-天津氣象站(39.05 N,117.04 E)、河北省泊頭市-泊頭氣象站(38.08 N,116.55 E)。這3個站點處在京津冀地區的中部偏東南, 典型的溫帶大陸性季風氣候。3個站點的位置，見圖1。

圖1 京津冀3個氣象站點位置圖Fig.1 Location map of 3 meteorological site in Beijing, Tianjin and Hebei

1.2 數據來源

北京市、天津市和河北省泊頭市3個站點的逐日氣象數據皆來自中國氣象科學數據共享服務網(http://www.cma.gov.cn)， 分析對象主要包括最高溫、平均溫、最低溫、降水量和日照時數。

1.3 高溫計算方法

以日最高溫30、32 和35 ℃的天數和高溫累積度日(Extreme growing degree days, EDD)作為評價玉米生育期極端高溫風險的2個指標。具體計算方法如下：

式中：N為天數,d；Tmax表示每日最高溫度，℃；Thigh表示高溫的臨界值, 取值為30、32 和35 ℃。

1.4 作物模型

APSIM(Agricultural Production Systems Simulator)是由隸屬于澳大利亞聯邦科學與工業研究院和昆士蘭州政府的農業生產系統研究組開發的農業生產系統模擬模型, 已被廣泛應用于全球主要作物體系的模擬[17-18]。本研究利用課題組已調參校驗過的APSIM-MAIZE模型對夏玉米產量進行模擬[19]。供試品種為‘鄭單958’, 用APSIM UI模型進行每一年的產量模擬, 輸出成Excel文件。模型設置具體參數如下：播種日期為 6 月 12 日, 玉米品種為‘鄭單958’, 密度為 75 000 株/hm2。

1.5 情景分析

為進一步研究不同極端氣溫閾值對產量的影響, 開展3種情景的模擬研究。情景Ⅰ：最高溫度中≥30 ℃溫度統一設置為30 ℃, 其他氣象數據不變, 模擬結果為產量Ⅰ。情景Ⅱ：最高溫度中≥32 ℃ 溫度統一設置為32 ℃, 其他氣象數據不變, 模擬結果為產量Ⅱ。情景Ⅲ：最高溫度中≥35 ℃ 溫度統一設置為35 ℃, 其他氣象數據不變, 模擬結果為產量Ⅲ。不同高溫對產量影響的計算過程如下：

產量Ⅰ-產量Ⅱ=30～32 ℃高溫對產量的影響
產量Ⅱ-產量Ⅲ=32～35 ℃高溫對產量的影響
產量Ⅰ-產量Ⅲ=30～35 ℃高溫對產量的影響

1.6 數據處理

采用Excel 2016和R語言程序(R/3.6)對氣象數據進行處理和繪圖；采用已校驗的APSIM (7.9)模型進行產量模擬。

2 結果與分析

2.1 3個站點高溫發生規律

2.1.1全年和玉米生育期內溫度變化趨勢

1954—2015年北京市、天津市和河北省泊頭市3個站點全年氣溫(最高、最低和平均溫度)變化趨勢相同，都表現出遞增的趨勢(圖2和圖3)。玉米生育期內氣溫變化與全年變化趨勢一致，其增加趨勢略小于全年。北京市玉米生育期內最高氣溫上升速度0.4 ℃/10 年，天津市和河北省泊頭市玉米生育期內最高氣溫上升速度均0.5 ℃/10 年。

圖2 京津冀地區3個氣象站點全年氣溫變化趨勢Fig.2 Trends of air temperature for years at the three stations

圖3 京津冀地區3個氣象站點夏玉米生育期內氣溫變化趨勢Fig.3 Trends of air temperature for growth period of summer maize at the three stations

2.1.2夏玉米生育期內各月份極端高溫發生天數和累積值(EDD)

玉米受精結實期對高溫最為敏感。北京市玉米受精結實期內，8月中旬≥30 ℃天數和EDD 30 ℃均呈現增加的趨勢。由圖4可知，1954—2015年極端高溫發生天數平均增加 0.5 d/10年, 2006—2015年出現≥30 ℃的高溫達5 d/年。8月中旬的EDD 30 ℃平均增加2.2(℃·d)/10年，2006—2015年EDD平均19.5(℃·d)/年。當溫度梯度上升到32 ℃時,8月中旬EDD 32 ℃平均上升0.9(℃·d)/10年(圖5), 2006—2015年EDD平均7.7(℃·d)/年。當氣溫梯度上升為35 ℃時, ≥35 ℃的氣溫發生天數和EDD 35 ℃無升高趨勢(圖6)。此外,該站點≥30 ℃ 發生天數在9月中上旬, ≥32 ℃發生天數在9月中旬, ≥35 ℃發生天數在8月下旬、EDD 30 ℃在9月中旬也均呈現出增加的趨勢。

天津市站點在玉米受精結實期內≥30 ℃氣溫的天數和EDD也呈現出增加的趨勢(圖7)，1954—2015年發生天數平均增加0.4 d/10年，2006—2015年≥30 ℃氣溫的天數平均為7.0 d/年。受精結實期30 ℃ EDD平均增加2.2(℃·d)/10年，2006—2015年平均20.0(℃·d)/年。當溫度梯度達到32 ℃時，該階段≥32 ℃的天數平均增加0.4 d/10年, 2006—2015年平均為4.6 d/年(圖8)。EDD 32 ℃在8月中旬也呈現增加趨勢，平均增加1.2(℃·d)/10年，2006—2015年平均為8.5(℃·d)/年。≥35 ℃的極端高溫發生天數及EDD無明顯趨勢(圖9)。此外，該站點≥30 ℃的氣溫發生在6月上旬、7月上旬和8月上旬，EDD 30 ℃在7月上旬，≥32 ℃發生天數和EDD 32 ℃在7月上旬也表現出升高趨勢。

河北省泊頭市站點在玉米的受精結實期內，高溫發生天數及EDD值均無升高趨勢,但2006—2015年≥30 ℃氣溫的發生天數為6.8 d/年,EDD 30 ℃ 為年平均16.7(℃·d)/年,較北京市高,略低于天津市(圖10)。該階段≥32 ℃的高溫發生天數為4.2 d/年,EDD 32 ℃為年平均5.8(℃·d)/年(圖11)。與北京市和天津市站點不同,泊頭市在9月上旬≥35 ℃的極端高溫開始出現(圖12)。此外,該站點≥30 ℃的氣溫發生在6月上旬和7月上旬均表現出增加的趨勢,6月上旬平均增加0.4 d/10年,2006—2015年≥30 ℃的氣溫發生天數的平均值為6.6 d/年,7月上旬平均增加0.5 d/10年, 2006—2015年的平均值上升為8.8 d/年。當溫度梯度到達 32 ℃ 時, 7月上旬的高溫發生天數呈現上升的趨勢, 平均上升0.4 d/10年,2006—2015年≥32 ℃的高溫發生天數平均值為6.4 d/年。

(a)、(b)、(c)和(d)分別為6、7、8和9月氣溫≥30 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和(h)分別為6、7、8和9月氣溫≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the number of days ≥30 ℃ in June, July, August and September， respectively； (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September, respectively圖4 1954—2015年北京市各月份氣溫≥30 ℃的天數及對應的EDD值Fig.4 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

2.2 產量分析

由圖13可知， 3個站點隨氣溫閾值升高, 玉米產量下降幅度均提高, 尤其是2006—2015年的產量下降幅度較大。北京市站點2006—2015年最高溫度設置為32 ℃時，較30 ℃時產量減少1 525 kg/hm2；最高溫度設置為35 ℃時，較32 ℃產量進一步降低550 kg/hm2。高溫閾值由30 ℃上升到35 ℃時, 產量減少2 075 kg/hm2。天津市站點2006—2015年最高溫度設置為32 ℃時，較30 ℃時產量減少1 490 kg/hm2；設置為35 ℃時，較32 ℃產量進一步減少414 kg/hm2。高溫閾值設置由30 ℃上升到35 ℃時,產量減少1 903 kg/hm2。泊頭市站點2006—2015年最高溫度設置為32 ℃時，較30 ℃時產量降低757 kg/hm2；設置為35 ℃時，較32 ℃產量進一步降低523 kg/hm2。高溫閾值由30 ℃設置為35 ℃時, 產量降低1 280 kg/hm2。

(a)、(b)、(c)和 (d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和 (h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the number of days ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively圖5 1954—2015年北京市各月份氣溫≥32 ℃的天數及對應的EDD值Fig.5 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

總體來看, 30～35 ℃高溫對夏玉米產量的影響在3個地區存在一定差異, 與閾值30 ℃模擬結果相比, 閾值35 ℃時北京市和天津市產量下降均>18.6%,高于泊頭市(10.7%)，主要原因是30～32 ℃高溫的影響。在北京市和天津市閾值是32 ℃時,與 30 ℃ 相比夏玉米產量下降均>14.3%,遠高于泊頭市的6.4%,32～35 ℃高溫對夏玉米產量的影響在各站點差異不大(4.0%～5.1%)。

(a)、(b)和(c)分別為6、7和8月份氣溫≥35 ℃的天數；(d)、(e)和(f)分別為6、7和8月份氣溫≥35 ℃的EDD值(a), (b) and (c) are the number of days ≥35 ℃ in Beijing in June, July, August respectively; (d), (e) and (f) are the EDD values of ≥35 ℃ in Beijing in June, July, August respectively圖6 1954—2015年北京市各月份氣溫≥35 ℃的天數及對應的EDD值Fig.6 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

3 討論與結論

基于對京津冀地區典型站點歷史氣象數據(1954—2015年)的分析, 發現京津冀地區極端高溫天氣發生的頻率和強度都在增加, 但在不同站點不同月份存在差異(圖4～圖12)。在玉米對高溫敏感的受精結實期內, 北京市和天津市高溫發生天數和強度呈現增加的趨勢。在南部的河北省泊頭市,雖然玉米受精結實期(8月中旬)沒有升高趨勢,但是高溫的發生頻率和絕對值較大,并在9月份出現≥35 ℃高溫。基于以上氣候變化趨勢,對玉米產量的模擬結果顯示,與閾值30 ℃模擬結果相比,閾值35 ℃時北京市和天津市的玉米產量下降高于河北省泊頭市,主要是30～32 ℃高溫脅迫的影響。

已有研究表明，氣溫小于一定溫度時, 產量隨著氣溫的升高而增加, 當超過這個溫度, 產量會顯著下降[6]。氣溫≥32 ℃時, 法國的玉米產量急速下降。王麗君[20]通過在黃淮海平原建立回歸模型, 在夏玉米全生育期, 如果EDD上升10(℃·d)會導致玉米產量下降1.07%。本研究EDD 35 ℃水平最高的3個年份, 北京市是1972、1999和2000年,其中2000年產量最高, 但也僅為4 990 kg/hm2。天津市EDD 35 ℃最高年份是1972、1997和2000年,當年產量分別是2 790、5 468 和4 174 kg/hm2, 可以看出，35 ℃ EDD較高的年份產量均遠低于平均產量。泊頭EDD 35 ℃較高的年份1968年,模擬產量只有1 066 kg/hm2。

(a)、(b)、(c)和(d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥30 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和(h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively圖7 1954—2015年天津市各月份氣溫≥30 ℃的天數及對應的EDD值Fig.7 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value in each month in Tianjin from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和(h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively圖8 1954—2015年天津市各月份氣溫≥32 ℃的天數及對應的EDD值Fig.8 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Tianjin from 1954 to 2015

Lizaso等[19]研究表明在玉米生育期內不同階段的高溫天氣,都會對產量產生影響,但開花期前后極端高溫天氣對產量的影響最大,玉米受精結實期極端高溫天氣發生是決定產量的關鍵因素,嚴重影響玉米生產[21-22]。高溫天氣影響產量是通過影響雌雄幼穗的正常分化,使穗行數減少, 甚至無法形成果穗[23]。玉米花期環境溫度過高時, 會減少花粉的數量、降低花粉的活性、縮短玉米的散粉期。花期高溫天氣同樣也會影響花絲的數量和活性, 還會阻礙花粉管的萌發和伸長, 而這些都是使得玉米受精結實率降低的因素,其中花粉活力降低是最主要原因。高溫天氣還影響著玉米籽粒的庫容潛力, 主要是減少了穗粒數和籽粒的單位體積[24-26]。灌漿期的高溫對產量影響也很大, 灌漿最適溫度在25 ℃, 溫度每升高1 ℃, 籽粒產量降低3%～4%[27-30]。

近年來生育期高溫天氣發生已經對玉米生產造成了嚴重的影響, 亟需建立栽培的緩解應對機制。作物合理布局和合適的種植密度等,能顯著改善田間玉米植株群體地上部的微氣候[30]。通過耕作措施,促進根系的生長,改善土壤水肥條件,配合土壤水分管理,改善田間土壤水分狀態,對玉米的耐高溫能力提升有一定的幫助[30-31]。此外,增施有機肥,結合微量元素銅、鋅和鉀肥進行營養調控等也對緩解高溫脅迫的為害具有一定作用,需要引起關注[32]。

(a)、(b)和(c)分別為6、7和8月份氣溫≥35 ℃的天數；(d)、(e)和(f)分別是6、7和8月份氣溫≥35 ℃的EDD值(a), (b), and (c) are the days of ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively; (d), (e) and (f) are the EDD values ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively圖9 1954—2015年天津市各月份氣溫≥35 ℃的天數及對應的EDD值Fig.9 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Tianjin from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥30 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和(h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively圖10 1954—2015年河北省泊頭市各月份氣溫≥30 ℃的天數及對應的EDD值Fig.10 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的天數；(e)、(f)、(g)和 (h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively圖11 1954—2015年河北省泊頭市各月份氣溫≥32 ℃的天數及對應的EDD值Fig.11 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和 (d)分別為6、7、8和9月份氣溫≥35 ℃的天數； (e)、(f)、(g)和 (h)分別為6、7、8和9月份氣溫≥35 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥ 35 ℃ in June, July, August and September respectively圖12 1954—2015年河北省泊頭市各月份氣溫≥35 ℃的天數及對應的EDD值Fig.12 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

圖13 北京市(a)、天津市(b)和河北省泊頭市(c)站點各溫度閾值下的產量Fig.13 Yields under each temperature threshold at the stations in Beijing (a), Tianjin (b) and Botou, Hebei Province (c)