曹縣冬小麥拔節期的霜凍害危險性分析與災損評估

王磊 李萌

摘要 選用曹縣1981—2010年連續種植30年的農業氣象觀測站農作物生育期間的氣象數據進行建模和分析，統計小麥各階段生育期的降水、日照時數、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫等氣象因子，用SPSS軟件分析產量和氣象因子的關系，計算各因子對產量的貢獻程度；采用現代氣候診斷分析方法，分析曹縣初霜凍日、終霜凍日和無霜凍期的變化特征；以生育降水、月平均氣溫、月降水量、月日照時數、日較差、生育期極端最低氣溫為因變量，對曹縣生長關鍵期冬小麥產量隸屬函數模型，建立小麥產量預報方程。探討定量確定小麥拔節期間凍害指標和實現其監測與災損評估的技術方法，開展曹縣凍害災害風險分析，以期為減輕霜凍害對冬小麥的危害，促進農業增收、農業增效提供氣象服務依據。

關鍵詞 氣象因子；冬小麥產量；霜凍害；致災因子；相關性

中圖分類號：S425 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）12–0-03

Risk Analysis and Damage Assessment of Frost Damage during the Jointing Period of Winter Wheat in Caoxian County

Wang Lei et al（Caoxian Meteorological Bureau， Caoxian， Shandong 274400）

Abstract Using meteorological data from the agricultural meteorological observation station in Cao County， which has been continuously planted for 30 years from 1981 to 2010， modeling and analysis were conducted. Meteorological factors such as precipitation， sunshine， average temperature， daily maximum temperature， and daily minimum temperature during each stage of wheat growth were statistically analyzed. The relationship between yield and meteorological factors was analyzed using SPSS software， and the contribution of each factor to yield was calculated; Using modern climate diagnostic analysis methods， analyzed the variation characteristics of the first frost day， final frost day， and frost free period in Cao County; Using precipitation， monthly average temperature， monthly precipitation， monthly sunshine hours， daily range， and extreme minimum temperature during the growth period as dependent variables， a membership function model for winter wheat yield during the critical growth period in Cao County was established， and a wheat yield prediction equation was established. Exploring the quantitative determination of frost damage indicators during wheat jointing and the technical methods for monitoring and disaster assessment， conducting risk analysis of frost damage in Cao County， reducing the harm of frost damage to winter wheat， can provide meteorological service basis for promoting agricultural income and efficiency.

Key words Meteorological factors; Winter wheat yield; Frost damage; Disaster causing factors; Correlation

曹縣小麥生產是全省糧食穩定的支柱，對保障山東省農業優勢產業的發展具有重要的作用。隨著氣候變暖，小麥抗寒能力下降，小麥遭受霜凍害影響的可能性增大，霜凍害成為小麥生產的重大災害之一[1]。國內外專家從霜凍的發生、發展和結束的規律及其影響因素、霜凍災害評估與防凍害措施等角度開展了研究[2-3]。綜合分析了曹縣地區冬小麥，研究小麥霜凍害的基本特征，根據1981—2010年期間霜凍害發生時間的長短、初霜終霜日及無霜日的日期變化趨勢等判斷分析對小麥生長發育的影響，霜凍發生期間，小麥生長發育期的日照、降水、最高最低氣溫等因子對小麥的影響程度建立災害指標，制作預報模型，對低溫等各氣象因素對小麥產量的影響定量化，探討小麥拔節期凍害指標，開展凍害災害風險分析，提供及時有效的氣象服務，及時采取防治措施和補救措施，降低霜凍害對小麥最終產量的影響，保證小麥穩產[4-5]。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

小麥產量數據源于曹縣國家氣象觀測站、農業氣象觀測站、曹縣農機局，包括曹縣的1981—2010年連續種植30年的農業氣象觀測站的各生育期天氣現象資料（最高氣溫、日最低氣溫、平均氣溫、降水量、日照、降水），分別選取農作物生育期間的氣象數據進行建模和分析。

曹縣氣象災害歷史災情統計數據選用1981—2010年間曹縣冬小麥總產量和種植面積產量及代表站點小麥的生育期觀測數據，發育期資料包括播種—出苗、開始越冬、返青拔節孕穗、抽穗揚花和灌漿成熟等5個發育期。

1.2 研究方法

將小麥的生長發育過程中的降水量、日照時數、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫，用相關性分析產量和氣象因子的關系，計算各因子對產量的貢獻程度。

（1）從霜凍發生頻率的角度：采用現代氣候診斷統計和分析方法，分析曹縣初、終霜和無霜期的變化特征。

（2）從霜凍發生強度的角度：生育期降水量、平均氣溫、降水量、日照時數、生育期極端最低氣溫為因變量，應用多元線性回歸方法，對曹縣拔節期冬小麥產量隸屬函數模型，建立小麥產量預報方程，利用散點圖分析小麥的實際產量和預測產量的擬合度。

2 結果與分析

2.1 初霜期、終霜期和無霜期的變化趨勢

形成霜凍的因素有暖冬、干旱、高低溫交替、極端低溫天氣過境，以及陰晴轉換瞬間完成。霜凍對農業生產影響極大，一般發生在春、秋季，是一種分布廣泛的農業氣象災害。春季幼苗生長期間遭受終霜凍危害，幼苗會凍死、凍傷，秋初農作物尚未成熟，遭遇初霜凍危害，從而影響作物產量[6]。

低溫對小麥的傷害程度除了與低溫程度有關，還與低溫持續時間、初霜開始時間和終霜結束時間有關。時間長短的不同，對小麥的造成的災害程度不同，低溫敏感性隨著持續時間的不同隨之變化，時間越短，敏感性越強，反之越小[7-8]。

統計1981—2010年的初、終霜凍和無霜期，曹縣平均初霜凍日是10月30日，最早出現在10月10日（1981年），最晚出現在11月15日（2005年），極差36 d；平均終霜凍日是3月30日，最早出現在3月7日（2003年），最晚出現在4月26日（1990年），極差50 d。平均無霜期為215 d，最長241 d（1984年），最短176 d（1991年），極差65 d。將初（終）霜凍日定義為：秋季（春季）的日最低氣溫首次出現≤0 ℃或≥0 ℃的日期[9]。

分析1981—2010年期間初、終霜凍日變化特征，可以了解曹縣霜凍日期的變化。表1給出了曹縣各年代霜凍發生情況與多年平均值的差值。對于初霜凍日而言，正（負）值表示該年代的初霜凍開始早（晚）；對于終霜凍日而言，正（負）值表示該年代的終霜凍結束早（晚）；對于無霜凍期而言，正（負）值表示其縮短（延長）[10]。

由表1可知，20世紀80年代，初霜凍日開始最早，終霜凍日結束最晚，無霜凍期最短。20世紀80年代至21世紀，初霜凍日呈逐年推遲、終霜凍日呈逐年提前，無霜凍期呈逐年延長趨勢。21世紀以來呈現終霜凍日提前結束最早，初霜凍日推遲開始最遲，無霜凍期最長的氣候特征；進而說明近20年氣候變暖的事實，21世紀以來表現尤其突出[12]。

氣候變暖增加了霜凍天氣的不確定性，溫度升高則小麥生育進程加速，從而使小麥生育期提前，因此小麥沒有足夠的春化作用而表現為植株稚嫩，在拔節期—開花期期間植株含水量較多，小麥抗寒能力減弱，霜凍害的影響更大。

2.2 冬小麥產量與各生育期的相關性分析

由表2可知，與小麥產量顯著正相關的有越冬期的降水量、播種—出苗期和抽穗揚花期日照時數、灌漿成熟期的日照和最高氣溫；與產量呈顯著負相關的有播種期的最低氣溫、成熟期的降水、與灌漿成熟期的降水、返青拔節孕穗期的最低氣溫。

總體來說，曹縣小麥產量不僅與小麥返青拔節孕穗期最低氣溫明顯相關，同時灌漿成熟收獲期的溫度、光時數、降水量是重要影響因子。

2.3 小麥返青拔節孕穗期致災因子分析

從表2可知，3個氣象要素與小麥產量相關性較高，分別是播種期、拔節期最低氣溫和成熟期降水，相關系數分別為-0.235、-0.361和-0.446。

經比較表明，小麥返青拔節期最低氣溫對產量減少的影響程度大，最低氣溫在其他生育期環節與產量并沒有直接相關的關系。

3—4月，此時若降溫強度越大，來臨越晚，持續時間越長，越反復，凍害越重[11]。曹縣霜凍時間多在4月上中旬，若冷空氣活動頻繁，小麥生育期在拔節至孕穗階段，植株組織幼嫩，含水量大，屬于低溫最敏感期，抵抗低溫能力大大削弱，增加了霜凍災害的風險。

2.4 小麥產量模型預報特征

利用曹縣農業氣象觀測站1981—2010年冬小麥拔節期觀測資料及同期逐日氣象數據，將小麥發育期分為播種—越冬、越冬期、返青拔節孕穗期、抽穗揚花期和灌漿5個主要發育階段，應用多元線性回歸方法建立小麥產量預報方程，運用模糊數學理論，采用相關分析法，以生育降水量、月平均氣溫、月降水量、月日照時數、日較差、生育期極端最低氣溫為因變量，對曹縣生長關鍵期冬小麥產量隸屬函數模型。

設因變量Y與自變量X1，X2，…，Xn有線性關系，建立n元線性回歸方程：Y=B0+B1X1+…+BnXn+e（其中，B0，B1，

…，Bn表示回歸系數，e表示殘差）。在選取預報因子時，應用到皮爾遜（Pearson）相關系數用r表示，設有2個變量X1，X2，…，Xn和Y1，Y2，…，Yn，則相關系數公式為：

（-1.0＜r＜1.0）

當r＞0正相關，當r＜0負相關，r的絕對值越大，表明2個變量之間的相關性越顯著[12]。

經過多元線性回歸，得出如下方程：

Y=3720.448-16.9025X1+53.6563X2-3.5519X3-0.74044X4-149.826X5

其中，X1表示降水、X2表示平均溫度、X3表示日照、X4表示最高溫度、X4表示最低溫度。

利用上述預報模型進行回歸檢驗，對小麥拔節孕穗期進行模擬，Y表示小麥產量。復相關系數R2=0.142 233，雖然效果不是很理想，但基本趨勢一致，總體上可以反映生育期各氣象要素對曹縣冬小麥產量的影響。

從此方程可以看出，在拔節孕穗期，溫度高低能決定小麥穗的大小，溫度適宜有利于每穗小穗數和小花數增多，增加小麥最終產量。總之，影響小麥最終產量因子不是單一因子影響，生育期內光、溫、水的合理搭配亦是關鍵。

2.5 預報模型的擬合與檢驗

根據所建立的預報模型進行，擬合樣本，擬合率較好。如圖1所示，標準誤差越小，擬合程度越好。小麥生育期內光溫水搭配合理的年份氣候產量較高，反之較小。有些年份發生了春季凍害，凍害持續時間較短，凍害程度小，后期采取補救措施，小麥產量也會很高，達到豐產。誤差的存在說明霜凍是影響最終產量的因子之一。

3 結論

（1）低溫對小麥的傷害程度除了與低溫程度有關，還與低溫持續時間、初霜凍開始時間和終霜凍結束時間有關。三者共同影響小麥關鍵生育期正常進度，進而顯著增加了低溫脅迫發生的頻率和風險。

（2）最低氣溫是小麥在拔節孕穗期的主要致災因子，拔節孕穗期的最低氣溫與小麥產量呈極顯著負相關。

（3）預報方程誤差的存在說明霜凍只是對產量構成威脅的一部分，拔節期間霜凍災害并不是小麥產量的唯一致災因子，小麥品種、種植的地理位置、栽培管理方式及后期防御措施等也是影響小麥產量的因素，在實際應用分析時需綜合判斷。預報方程有區域性，未來需要在大區域上測試此算法并進行參數本地化。

參考文獻

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