貴港市近60年早稻種植高溫熱害發生規律

莫申萍，蒙小寒，許藝馨，梁 虹，譚孟詳

（1.貴港市氣象局，廣西 貴港537100；2.廣西物流職業技術學院，廣西 貴港537100；3.廣西壯族自治區氣象科學研究所，南寧530022）

中國是全球氣候變暖特征最顯著的國家之一［1］。近年來，中國的極端高溫事件越來越頻繁，從1999年至今在長江流域及其以南地區幾乎每年都會出現持續10 d以上的強度大、范圍廣的極端高溫天氣［2］。極端高溫事件會對農作物生長等自然生態系統、建筑等行業及人們正常生產、生活造成重要影響［3-6］。高溫熱害也成為制約廣西南部地區水稻產量最重要的氣象災害之一［7］。因此，對極端高溫事件的研究日益引起人們的重視。貴港市處于廣西最大的沖積平原——潯郁平原的中部，位于熱帶和溫帶的分界線處，是廣西主要糧食生產基地之一，早稻種植面積較廣泛，隨著夏季高溫熱害的發生頻率逐漸升高，水稻產量與品質均受到了影響。

近年來，高溫對早稻生長發育以及產量的影響日益受到人們的重視。張桂蓮等［8］確定了抽穗期高溫脅迫破壞水稻花藥細胞膜結構和功能，影響花粉活力與萌發力，降低結實率。張倩［9］用統計方法探討了水稻高溫熱害發生的強度、頻率和時空變化規律，并通過WOFOST作物模型對水稻遺傳參數進行了調整檢驗，有效地評估了研究區域的高溫熱害影響程度。何燕等［10］用GIS技術和逐步回歸分析方法建立氣候區劃指標因子的空間模擬推算模型，劃分廣西種植水稻布局的精細化氣候區，提出適宜品種的建議。謝志清等［11］在關于高溫熱害規律研究的基礎上構建了一個綜合考慮高溫強度和持續時間的規范化高溫熱害綜合指數指標，與早稻產量損失具有很好的對應關系。鑒于前人多集中于分析單個致災因子（如日平均氣溫）對水稻產量的影響［12-18］，注重分析在高溫脅迫下水稻生長狀況和不同耐熱性［13，14］以及高溫的強度與持續時間對灌漿期水稻結實率等的影響［15，16］，并參考唐國敏等［19］、譚孟祥等［20］關于水稻種植高溫熱害受地理地形因素影響其變化趨勢、周期變化等，本研究從日平均氣溫這一氣象要素出發，綜合其他多個相關氣象要素作為綜合指數的指標，將其影響歸一化，通過線性回歸分析、綜合指數建模、Mann-Kendall（M-K）突變分析和Morlet小波分析方法評估高溫過程的強度和特征，以期為不同地理環境地區的水稻種植趨利避害、合理安排生產提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

選取廣西貴港市3個國家級地面氣象站點（貴港、桂平、平南）1960—2019年6月1日至7月20日的逐日平均氣溫、最高氣溫、日平均風速、日照時數等特征量，統計高溫持續日數。

早稻高溫熱害是指在早稻生產中在早稻孕穗后期、抽穗揚花期或灌漿期遭遇日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃的高溫天氣。根據2008年11月1日起頒布實施的國家標準《主要農作物高溫危害氣溫指標》（GBT 1985—2008），定義早稻高溫熱害指標為日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃，定義1次高溫熱害過程為日平均氣溫≥30℃或日最高氣溫≥35℃連續3 d或以上。由于早稻播種期各地存在一定差異，根據貴港市農業氣象觀測和貴港市農業相關部門對早稻發育期記錄資料分析，貴港市早稻在5月下旬至6月上旬為孕穗期，6月中旬至6月下旬為抽穗揚花期，最遲7月中旬達乳熟，這段時間內早稻的發育對高溫最為敏感，因此本研究將6月1日至7月20日共50 d定義為貴港市早稻高溫熱害的危險期（以下簡稱危險期）。

1.2 綜合指數評估

在進行綜合指數分析的因子組成時，首先要考慮所選因子具有的代表性，其次考慮因子之間有獨立性（即因子之間相關性不宜太高）［21］，因此在選擇表征高溫程度的因子時需要經過相關分析。高溫過程是持續多個高溫日的過程，針對每次高溫過程選擇過程日平均氣溫（tm）、過程極端最高氣溫（tmax）、連續高溫日數（dt）作為綜合指數建模中評估高溫部分的3項指標，同時也考慮把過程日平均風速（WS）和過程平均日照時數（Sm）也作為評估影響高溫持續過程的2項指標［22］。

由于過程日平均氣溫、過程極端最高氣溫、連續高溫日數、過程日平均風速和過程平均日照時數這5個指標的量綱不同，數據的可比性差，為消除該影響，使用標準化方法將5個指標因子無量綱化［23］，方法如下。

設5個指標因子分別為：yi=｛tmi，tmaxi，dti，WSi，Smi｝，其中i=1，2，3，…n，為過程次數序列。

首先計算各項指標的平均值：y0=｛tm0，tmax0，dt0，WS0，Sm0｝，其中，

各項指標的標準差（σ）：

則標準化指標（ki）為：

經過標準化處理后，原始數據轉換為無量綱化指標評估值，即各指標值統一處于同一個數量級別上，使所有指標對評估方案的作用力同趨化，可以直接進行算術或加權平均，進行綜合評估分析［24］。采用等權重方案求和計算綜合指數，高溫過程綜合指數用Zi表示，計算模型如下：

式中，i為高溫過程次數序列。

統計出每次高溫過程的綜合指數Zi，每年的綜合指數Zy定義為當年所有過程的綜合指數Zi之和。

1.3 Mann-Kendall方法

Mann-Kendall方法是一種非參數統計檢驗方法，用于預測各種氣象要素（如氣溫、降水和氣壓等）時間序列數據的長期趨勢。變量不一定具有正態分布特征，少數異常值不會影響分析結果，因此它們可以應用于非正態分布的趨勢分析，如水文變量和氣象要素，計算過程簡單，檢測范圍寬，干擾度小，定量程度高。

1.4 Morlet小波

復數小波（Complex morlet）在應用中比實數形式的小波有更多的優點，可看作是一個傅里葉（Fou?rier）變換的基函數和一個Gauss函數的乘積。它與加窗Fourier變換很相似，它們的根本不同點是窗口的大小變化不同［25］。因此，Morlet小波可以用來進行周期分析，它比窗口Fourier分析更能反映出信號的局部特征。Fourier變換公式見式（1），由此得到小波系數，再通過小波系數做出二維等值線圖，從而可得到關于時間序列變化的小波特征。不同時間尺度下的小波系數可以反映系統在該時間尺度下的演變特性和突變。

式中，Wf(a,b)為小波系數；f（t）是信號可積函數；a為伸縮尺度，1/a為頻率；b為平移參數，是相對于t時刻作了長度的平移的復共軛函數。

2 結果與分析

2.1 早稻高溫熱害過程綜合指數評估及相關分析

貴港市近60年高溫熱害過程的氣候趨勢如圖1至圖3所示，過程綜合指數越大則年綜合指數大，也就是說過程日平均溫度越高，過程極端最高氣溫越高、連續高溫日數越多、過程平均日照時數越大、過程日平均風速越小，高溫熱害過程越嚴重。

圖1 和表1中貴港年綜合指數最大的年份為2015年，2015年出現了3次高溫熱害過程，3次過程平均氣溫為31.6℃，極端最高氣溫達37.1℃，日平均風速為1.5 m/s，平均日照時數為9.5 h/d，總歷時天數為17 d。從5年滑動平均的高溫熱害趨勢來看，高溫熱害的階段性年代際變化特征比較明顯，分別有20世紀80年代初、21世紀初、2015—2019年3個高溫熱害高發期。

圖2 和表1中桂平年綜合指數最大的年份為1989年，1989年出現了1次高溫熱害過程，過程平均氣溫為31.3℃，極端最高氣溫達38.6℃，日平均風速為0.7 m/s，平均日照時數為11.5 h/d，總歷時天數為4 d。從5年滑動平均的高溫熱害趨勢來看，高溫熱害的階段性年代際變化特征比較明顯，分別有20世紀80年代末、2005—2010年2個高溫熱害高發期。

圖3 和表1中平南年綜合指數最大的年份為2015年，2015年出現了3次高溫熱害過程，3次過程平均氣溫為31.8℃，極端最高氣溫達37.7℃，日平均風速為1.1 m/s，平均日照時數為9.9 h/d，總歷時天數為14 d。從5年滑動平均的高溫熱害趨勢來看，高溫熱害的階段性年代際變化特征比較明顯，分別有20世 紀80年 代、2002—2019年2個 高 溫 熱 害 高 發期。

從年平均綜合指數值（表2）可以看出，對貴港市的早稻種植來說，受高溫熱害影響程度最大的是平南，其次是桂平，最小是貴港，總體趨勢是自西向東逐漸加強的空間差異。由表2可知，貴港市近60年早稻危險期發生高溫熱害的年數為40年，發生年份占66.7%，年平均發生次數為1.1次，年平均發生日數為5.0 d。1978年貴港熱害日數達14 d，為單次過程極端最長日數。2016年平南熱害總次數發生達5次，總日數發生最多為19 d/年，為熱害較重年份。

表1 貴港市高溫熱害過程年綜合指數最大的年份及熱害因子

圖1 貴港早稻危險期年綜合指數及5年滑動平均趨勢線

圖2 桂平早稻危險期年綜合指數及5年滑動平均趨勢線

圖3 平南早稻危險期年綜合指數及5年滑動平均趨勢線

2.2 近60年貴港市早稻危險期高溫熱害年際變化特征及其突變分析

2.2.1 貴港市早稻危險期高溫熱害年際變化特征

整體來看，貴港市早稻危險期高溫熱害年平均發生次數（圖4）和日數（圖5）呈遞增趨勢，并且回歸方程分別為y=0.018 4x+0.516 8、y=0.079 5x+2.581 5。早稻危險期高溫熱害平均次數以1.8次/100年速率遞增，平均次數在整個研究時間段內共增加了1.1次，增加趨勢明顯；早稻危險期高溫熱害年平均日數以8 d/100年速率遞增，平均日數在整個研究時間段內共增加了4.8 d，增加趨勢明顯。從貴港市早稻危險期高溫熱害發生次數和日數5年滑動平均趨勢線來看，高溫熱害發生次數和日數的趨勢大致相同，20世紀60—80年代后期、90年代初至2019年分別是2個一降一升的V形趨勢，且V形趨勢的高點在逐步抬高，趨于嚴重的態勢。從趨勢線上可以看出，1989年和2018年為峰值，1977年和1997年為低谷，峰值年份副熱帶高壓的位置和熱帶氣旋活動的活躍度有密切聯系，主要受天氣系統影響導致氣流下沉。

2.2.2 貴港市早稻危險期高溫熱害突變分析使用M-K法對貴港市1960—2019年早稻危險期高溫熱害平均次數和平均日數變化趨勢進行突變檢測（圖6、圖7），設定的顯著水平為α=0.05，M-K法中包括UFK和UBK 2條曲 線，UFK的 值 大于0表示 有 上升趨勢，小于0表示有下降趨勢，當UFK線超過臨界直線（Z=±1.96）時，表示上升或下降趨勢達到0.05顯著檢驗水平，如果2條曲線出現交點，且交點在臨界線之間，那么交點對應的時刻為突變開始的時間。

圖4 貴港市早稻危險期高溫熱害年平均發生次數

圖5 貴港市早稻危險期高溫熱害年日數變化趨勢

圖6 貴港市近60年水稻高溫熱害過程次數M-K檢驗

由圖6可知，UFK曲線和UBK曲線有多個交點，說明貴港市早稻危險期高溫熱害過程次數發生增-減交替變化，且變化頻繁。再觀察UFK曲線，1960—1963年，數值在0上下波動，高溫熱害次數變化趨勢不明顯；1964—2010年，除1988—1991年外，UFK曲線基本位于0以下，說明自20世紀60年代過后，早稻危險期高溫熱害次數呈下降趨勢，并且在70年代UFK值超出了置信水平臨界線，高溫熱害次數下降趨勢明顯；自2010年之后UFK數值開始大于0，且一直呈增長趨勢，表明該時段高溫熱害次數增多，UFK與UBK曲線于2015年有一個交點，且交點在臨界線之間，根據M-K突變檢驗法可得突變時間點為2015年，突變時間點后平均熱害次數為2.3次/年，比60年平均高溫熱害次數高1.2次/年。

由圖7可知，貴港市早稻危險期高溫熱害過程日數僅有一個交點，說明貴港市早稻危險期高溫熱害過程日數沒有明顯大的突變。從年平均發生日數的UFK曲線可以看出，貴港市早稻危險期高溫熱害過程日數與次數特征相似。

圖7 貴港市近60年水稻高溫熱害過程日數M-K檢驗

2.3 Morlet小波分析近60年貴港市高溫熱害發生的周期變化特征

由于貴港市所轄縣市區所處的地理位置和地形差異，雖然高溫熱害發生的次數及日數的突變整體趨勢相近，但增減變化的周期范圍存在一定的差異。為了更清楚了解貴港市3個站點近60年的危險期50 d的高溫周期性變化，選用Morlet小波分析對貴港市3個站點1960—2019年高溫日數序列進行分析。

因研究需要，負小波系數不在圖例中顯示，正小波系數越大對應日最高氣溫較大，小波系數絕對值越大，表明該時間尺度變化越顯著［13］。以50 d為年尺度的小波分析等值線圖（圖8）可以看出，70年代初、80年代初、90年代末、2010年以及2018年分別出現了貴港市范圍的高溫過程，其中70年代初、90年代末和2018年均有較為明顯的體現，貴港（圖8a）在幾次高溫過程中波動都比桂平（圖8b）、平南（圖8c）小。目前3個站點受影響的實部等值線圖中的等值中心還未閉合，表明未來幾年3個站點的危險期內有較大可能性出現極端高溫天氣。

由小波方差圖可知，貴港（圖9a）、桂平（圖9b）、平南（圖9c）早稻危險期最高氣溫大致經歷了2個明顯的周期變化，即42 d的主周期變化和21 d的次周期變化。貴港、桂平、平南3個點則在每年孕穗始期后的第21天和第42天出現2次明顯的高溫過程。

圖8 3個站點Morlet小波分析二維等值線

3 結論

本研究發現貴港市1960—2019年在危險期內高溫熱害的發生年數有40年，發生年份占66.7%，年平均發生1.1次，每年平均發生5 d高溫熱害天氣。受地理位置和地形差異影響，受害的比例以及程度分類存在空間差異，從年平均綜合指數以及極端高溫發生數據可以看出，受高溫熱害影響最大的是平南，其次是桂平，最小是貴港，其總體趨勢是自西向東逐漸加強的空間分布。這為進一步選擇早稻高溫耐性品種、合理安排早稻生產和防御高溫熱害提供了科學依據。

圖9 3個站點Morlet小波分析的方差

對貴港市近60年早稻危險期高溫熱害年際變化特征及其突變進行分析，發現從20世紀60—80年代后期、90年代初至2019年分別是2個一降一升的V形趨勢，且V形趨勢的高點在逐步抬高，趨于嚴重的態勢。早稻危險期高溫熱害過程次數有多個突變點，其發生次數增-減交替變化，且變化頻繁；早稻危險期高溫熱害過程日數突變檢測中只有1個交點，其過程變化不明顯。在研究高溫熱害的年際變化規律時發現，當發生高溫熱害過程時存在高溫熱害過程次數少、但高溫熱害過程日數較多的情況，因此在分析高溫熱害時間變化規律時，發現高溫熱害過程總日數因子和高溫熱害過程次數都具顯著性。

通過Morlet小波分析可知，20世紀70年代初、90年代末和2018年出現了較明顯的貴港市區域性高溫天氣過程，其中貴港的高溫熱害程度相對較小。另外，2018年的高溫天氣過程中，貴港、桂平、平南最高氣溫偏高，在整個早稻危險期高溫過程出現的頻率大且持續時間長，幾乎占據了整個危險期。早稻危險期中貴港、桂平、平南大致經歷了2個明顯的周期變化，即42 d的主周期變化和21 d的次周期變化。由于貴港的觀測數據為農業相關部門數據資料，實際播種時間也有差異，因此本研究分析也會受到影響。