文水县气候变化对玉米产量的影响

常耀杰，王文忠，冯宝，张玉萍

(1. 太原师范学院 地理科学学院，山西 榆次 030619； 2.桂林航天工业学院 自动化系，广西 桂林 541004； 3.忻州师范学院 地理系，山西 忻州 034000)

文水县气候变化对玉米产量的影响

常耀杰1，王文忠1，冯宝2*，张玉萍3

(1. 太原师范学院 地理科学学院，山西 榆次 030619； 2.桂林航天工业学院 自动化系，广西 桂林 541004； 3.忻州师范学院 地理系，山西 忻州 034000)

[目的]探讨各气候要素对文水县玉米产量的影响，预测未来气候变化情形下本县的玉米气候生产力。[方法]本研究采用文水县1998-2014年逐月的气温、降水量、蒸发量、日照时数等气候资料和玉米单产数据，应用数理统计、回归分析、主成分分析和Thornthwaite Memoriae模型等方法对文水县这一小区域长时间序列气候变化下的玉米产量进行分析。[结果]近17年来文水县玉米生育期内的气温和日照时数均呈现波动下降趋势，而降水量和蒸发量却呈现上升趋势；同期的玉米单产和气候产量均呈现上升趋势。[结论]气温过高影响玉米产量的提高，而降水量的增多却有利于玉米的生产；影响文水县玉米产量的因素有三个，可以归结为：温度、水分和极端气候；未来“暖湿型”和“冷湿型”气候有利于玉米产量的提高，而“暖干型”和“冷干型”气候均不利于玉米的生长。

气候变化； 文水； 玉米； 产量

气候变暖已经成为了公认的事实，其对许多自然和生物系统产生了不同程度的影响[1]。作为受气候变化影响较大的生产部门，农业对气候变化的响应已经成为了全球变化研究中的重要内容之一[2]。

在国外，主要研究方向为气候变化对农作物产量、生产的影响以及相应对策。如史文娇等人的研究表明，在气候变化的背景下，非洲的农作物产量已经并将持续下降[3]；Jones等人预测，到2055年在气温变暖、降水减少的背景下,非洲和拉丁美洲的玉米产量有约10%的减产[4]；有研究表明在菲律宾，水稻在生长季的干旱月份 (1-4月)最低气温的增加会导致产量的下降[5]；另外，有大量的研究表明，气候的变化导致了农业种植结构、布局及熟制发生了变化[6～8]。近年来，我国学者在这一领域的研究内容包括：气候变化对农作物产量、种植区域、种植制度、物候、病虫害等的影响。如：史本林等人通过主成分分析表明，气温、降水量、蒸发量、和极端气温是影响河南省商丘市冬小麦生产的主要气候因素，过多的蒸发量和极端低温对冬小麦生产不利[9]；据研究表明，如果气候“暖干化”趋势继续，其对小麦、马铃薯等产生的不利影响也将继续[10,11]；郝志新[12]等和刘文平[13]等的研究结果表明，气候变化背景下冬小麦的种植北界较过去北移了1～2个纬度；钱锦霞[14]等人研究发现，冬季气候的变暖使得山西省冬小麦的种植区域面积平均扩大了2.9×106hm2；另有研究发现，气候变暖可使病虫害繁殖世代数比常年增加 1 个代次，对农作物的生长产生极为不利的影响[15，16]。

这些研究多以大中区域尺度为研究对象，对小区域尺度长时间序列下的气候变化对粮食产量的影响研究尚不多见。文水县位于汾河谷地中部，是以粮食生产为主的传统农业区，玉米种植面积占全县粮食种植面积的90%以上。气候变化对玉米的生产、县域经济的发展有着很重要的影响。本文采用近17年来文水县的气象气候观测资料和玉米单产数据，定量分析局部小气候的变化对当地作物产量的影响，旨在为该地的玉米布局决策以及生产管理提供科学依据。

1 材料和方法

1.1 资料来源

1998-2014年玉米生育期(5月-9月)的年平均气温、极端高温、极端低温、降水量、蒸发量、日照时数等气象数据来源于文水县地面气象站(37°27′N，112°03′E)。玉米单产数据由文水县统计局提供。

1.2 研究方法

1.2.1 气候倾向率

气候倾向率是分析长时间序列的某一气候要素的变化速率，一般用一次方程(1)来表示：

(1)

1.2.2 气候产量

(2)

式中：Y为某种作物单位面积的产量；Yt为趋势产量，表示社会经济和科学技术等对粮食产量的贡献；YW是受气候因素的短期波动变化影响的产量分量，即气候产量；e为受病虫害、社会动荡等随机因素影响的产量分量，由于一般情况下所占比例很小，在实际计算中不做考虑；故(2)式简化为：

(3)

由(3)式可知Yw=Y-Yt，那么如何在实际产量中提取趋势产量就是求得气候产量的关键。很多学者采用时间序列拟合作为趋势产量，但时间序列均为固定模型，很难反映真实的趋势产量。故采用3年线性调和滑动平均来分离趋势产量，即：

(4)

式中：Yj(t)为第j年的趋势产量；P为滑动平均时间步长；Cj-k+1为3年调和滑动平均系数(Cj-k+1≤1)；Yj-k+1为滑动步长年间第(j-k+1)年的实际产量。

1.2.3 气候生产力

气候生产力就是根据某地的气候条件来计算农业的生产潜力，表示在各种气候及环境最适宜的条件下，单位面积可能达到的最高产量。Lieth根据世界各地作物产量与作物生长期内的年均温、年降水量之间的关系，提出了用实际蒸散量来估算作物产量的公式方法，即ThornthwaiteMemoriae模型：

(5)

其中：

(6)

L=300+25t+0.05t3

(7)

Pv是作物的气候生产力(kg·hm-2·a-1)；v为年均蒸散量(mm)；r为作物生长期内的年降水量(mm)；L为年均最大蒸散量，是关于温度t(℃)的函数。

采用Sigmaplot 12.5、Matlab 7.0、SPSS 17.0软件对数据进行处理。

2 结果与分析

2.1 玉米生长期内的气候要素变化特征

根据对文水县200户农民的调查结果和玉米的生育规律将每年的5月-9月划定为玉米的生育期，并绘制出玉米生育期内的年均温、降水量、蒸发量、日照时数的变化趋势(1998-2014年)(图1)。

图1 文水县1998-2014年玉米生育期平均温度、降水量、蒸发量、日照时数变化图Fig.1 The changes of the average temperature, precipitation, evaporation, sunshine duration in the growth period of corn from 1998 to 2014 in Wenshui County

从图1可以看出：近17年来，文水县玉米生育期内的年平均温度呈下降趋势，其气温倾向率为-0.082 ℃·(10a)-1，其线性复相关指数R=-0.831，通过a=0.01显著性检验，说明下降的趋势非常明显，这与该地年均温上升的趋势相反[17]，这是由于文水县冬季(12月到次年2月)升温速率大，而其他月份升温速率小，甚至出现降温趋势造成的；生育期内的年均降水量为331 mm,是文水县年均降水量74.43%，其降水倾向率为：79.78 mm·(10a)-1，线性复相关指数R=0.487，通过a=0.05的显著性检验，说明该县玉米生长期内降水量趋势明显，这与该县年降水量[17]和冬小麦生长期内年降水量[11]均呈下降的趋势相反；蒸发量以 55.41 mm·(10a)-1的速率增长，其中最小值为1998年的886.5 mm,最大值出现在2001年为1 178.6 mm,后者是前者1.33倍。其线性复相关指数R=0.361，未通过a=0.05的显著性检验，说明蒸发量上升不明显；日照时数总体呈现下降趋势，下降的速率为61.74 h·(10a)-1。2003年以前，日照时数均在1 000 h以上，从2003年开始除个别年分外，均在1 000 h以下。

2.2 气候变化与玉米产量关系分析

根据文水县1998-2014年每公顷玉米的产量和公式(4)求出了对应年份的趋势产量，并绘制图2。

由图2可知近17年来玉米的单产总体呈上升趋势，每年增产约151.11 kg·hm-2。其中2002年较2001年增长了19%，为17年来的最大增长值；2001年较2000年增长了-23%，为17年来的最低增长值，二者增幅相差42%。从增产的稳定性来说，2008年以前呈现波动上升趋势，单产起伏较大，2008年开始，产量稳步上升。与单产的变化趋势一致，玉米的趋势产量也呈现上升趋势。

表1为文水县近17年来(1998-2014年)玉米生育期内的平均气温、极端高温、极端低温、总降水量、日照时数、蒸发量对其产量的影响。由表1可知，从整个生育期来看，玉米的气候产量与气温、日照时数、蒸发量呈负相关关系，其中与气温的相关性最大(相关系数为-0.355)；而与极端温度、降水量呈正相关关系。从月尺度来看，6月的均温对玉米气候产量影响较大，相关系数为-0.376，达显著差异(P<0.05)，其他月份的各气象因子与玉米气象产量的相关性不大，未达到显著差异水平(P>0.05)。

图2 文水县1998-2014年玉米单产量及技术产量变化趋势Fig.2 Variation tendency of the yield and trend yield of corn from 1998 to 2014 in Wenshui County

表1 文水县玉米气象产量与生育期内各月气温、降水量和日照时数的相关关系

Table 1 The correlation between the meteorological yield of corn in Wenshui County and the monthly temperature, precipitation and sunshine duration during the growth period

气象因子ClimaticFactors5月May6月June7月July8月August9月September生育期Growthstages均温/℃-0082-0376∗-0207-0112-0245-0355极端高温/℃0332-0252-0237-0007-00440015极端低温/℃-01360126-0193004402540067降水量/mm-0059030900162-01470162日照时数/h0044-02790155-01760103-0044蒸发量/mm0029-02790118-01320294-0029

注：*表示相关性达到显著水平(P<0.05)

Note:* mean correlation reached siqnificant level.

玉米是喜温的大春作物，对温度的变化极为敏感。由表1可知，6月均温对玉米产量的影响为负效应，且极其显著，这是因为此阶段玉米正处于苗期，温度偏高会造成玉米营养过盛，幼苗徒长，苗质细弱，

影响产量的提高；另外，9月的均温与玉米的气候产量为负相关，相关系数较大，此阶段为玉米的灌浆-成熟期，低温可以延长玉米的灌浆时间，有利于干物质的积累和运输，对提高玉米的粒重有利。

从降水量与玉米产量的相关系数看：5月和9月的降水量与玉米的气象产量呈负相关关系。这是因为5月份玉米处于播种-苗期，过多的降水会影响玉米的生长发育甚至会造成死苗，相反在此阶段轻度的干旱有利于根系的生育和下扎；9月的降水量与产量的相关系数为：-0.147，呈负相关，此阶段玉米处于灌浆-成熟期，较多的降水影响玉米光合作用，对提高千粒重和结实颗粒十分不利，从而导致玉米产量的下降。其余月份的降水量与玉米产量呈正相关，这是因为玉米需水较多，除苗期(5月)和成熟期(9月)外，其余阶段都必须满足玉米对水分的要求才能获得高产。

日照时数与玉米产量的相关系数在播种-苗期(5月)、穗期(7月)和成熟期(9月)为正值，表明光照充足有利于玉米种子苗期生长和灌浆期的干物质积累。蒸发量对玉米产量的影响整体为负，说明蒸发量增加会使农田作物严重缺水，导致光合产物运输受阻，产量下降。

2.3 影响玉米产量的气象因子筛选

在多种影响因素中筛选出主要的影响因素是主成分分析方法的主要特征[18]。为了消除量纲影响，对玉米生育期年均温(x1)、极端高温(x2)、极端低温(x3)、年降水量(x4)、蒸发量(x5)、日照时数(x6)等6个变量进行标准化处理。在此基础上应用主成分分析法进行统计分析，计算主成分因子的特征值、贡献率及因子载荷，结果见表2。

表2 文水县玉米生育期气候变化主成分因子特征值、贡献率及因子载荷

Table 2 The Eigenvalues, cumulative rate and component matrix of principal component factor during the growth period of corn in Wenshui County

由表2可知，特征值大于1且累积贡献率大于75%的成分有三个，固提取三个主成分。第一主成分与极端高温(x2)有着较大的正相关，和年均温(x1)有着较大的负相关，反映了气温因素对玉米产量的影响；第二主成分中，蒸发量(x5)因子载荷度较大，可以看成水分因子；第三主成分与日照时数(x6)和极端低温(x3)的相关性较大，反映了日照和极端温度对玉米产量的影响。

从各主成分的因子贡献率来看，前三个因子的贡献率分别是：34.311%、21.583%、19.486%，累积贡献率达到75.380%，所以影响文水县玉米产量因子可以归结为：温度、水分、和极端气候。

采用多元线性向后回归方法对表2中的6个气象因子进行筛选和剔除，最终建立了玉米生育期内的均温(x)与气候产量(y)之间的线性回归模型(结果见表3)：

y=0.711-0.366x

方程的拟合优度R=0.438(P=0.079<0.1),达到了显著水平，说明此方程具有统计学意义。从表3可以看出年均温(x)的显著性P=0.079通过P<0.01的显著性检验，结合方程可知文水县近17年的玉米气候产量与其生长期的均温呈负相关关系，而与其他气候因子的相关性不大。

表3 表气候因子与玉米产量之间的多元线性回归

Table 3 The multiple linear regression between climatic factors and the yield of corn

回归系数Regressioncoefficient标准化回归系数Standardizedregressioncoefficient偏相关系数Partialcorrelationcoefficient显著性Significant变量071158490000均温-0366-0438-18860079

2.4 未来气候变化条件下玉米气候生产力预测

2.4.1 玉米气候产量与气候生产力的变化

根据近17年来(1998-2014年)文水县逐月气温、降水量观察数据，计算出该地玉米生育期(5月-9月)的均温和总降水量，利用公式(5)-(7)(Thornthwaite Memoriae模型)计算文水县近17年来玉米的气候生产潜力Pv值，同时采用1998-2014年文水县玉米的单产数据，利用公式(2)-(4)，计算出玉米逐年的气候产量YW值，绘制Pv和YW的变化趋势(图3)。

图3 文水县1998-2014年玉米气象产量和气候生产力变化趋势Fig.3 The variation tendency ofmeteorological yield of corn from 1998 to 2014 in Wenshui County and climate productivity

由图3可知：文水县近17年来(1998-2014)年玉米单位面积的气候产量(Yw)整体呈波动上升趋势，其线性倾向率为：12.98kg·(10a)-1·hm-2。复相关指数：R=0.144未通过a=0.05的显著性检验，说明玉米单位面积气候产量增产趋势的不显著。从年代变化来看，2006年之前玉米的Yw值波动频繁，最小值出现在2001年为-921.43kg·hm-2，最大值出现在2000年为：900.78kg·hm-2，二者相差1 822.21kg·hm-2；2006年后，Yw值在0附近摆动，且多为负值，说明此阶段气候对玉米的影响多为负效应。与Yw值的变化趋势相同，玉米的气候生产力(Pv值)也呈上升趋势，其上升速率为156.49kg·(10a)-1·hm-2，其线性复相关指数R=0.238，未通过显著性检验，变化趋势不明显；通过计算可知年均气候生产力为7 815.4 kg·hm-2，1999年出现最小值为：4 940.08 kg·hm-2，为平均值的63.2%，2009年的11 490.38 kg·hm-2为最大值，是最小值的2.33倍，比平均值增加了47.02%。

2.4.2 未来气候变化对玉米气候生产力的影响

由公式(5)-(7)可知农作物的气候生产力随着其生育期的气温和降水量的变化而变化。以文水县1998-2014年玉米生育期内的年平均气温、年降水量和多年平均Pv值为当前值，根据相关研究[19～21],计算未来当气温上升或下降1 ℃、2 ℃、3 ℃，降水量增多或减少10%、20%、30%等不同组合情况下玉米Pv值的变化百分比，计算结果见表4。

表4 文水县玉米生育期内年均温和降水量变化对其Pv值百分率的影响

Table 4 The influence of annual temperature and precipitation changes during the growth period of corn in Wenshui County on the Pv percentage

气温变幅/℃Temperaturerange降水变幅/%Precipitationvariation-30-20-100102030-3-2713-1768-874-02877015222229-2-2690-1735-82903184416122338-1-2669-1705-789082909169224340-2651-1680-7540967176325201-2635-1657-7231681017182625952-2621-1637-6962031062188126623-2609-1620-673234110119292720

由表4可知：在温度不变的情况下，玉米的气候生产力(Pv)值随降水量的增加而增大；当降水量不变时，其Pv值随温度的升高而增大，从Pv增大的幅度来看，降水量对玉米生产力的影响更大。当气温和降水量同时变化，若只考虑气温上升或下降3 ℃的情况，可以看出，当气温上升3 ℃，降水量增加10%、20%、30%时，玉米的Pv值分别增加11.01%、19.29%、27.20%，说明“暖湿型”气候对玉米产量的提高有利；当气温上升3 ℃，降水量减少时，玉米Pv值为负，说明“暖干型”气候对玉米的生产不利；当在气温下降3 ℃，降水量增加10%、20%、30%的“冷湿性”气候条件下，玉米的Pv值均为正值，但其小于“暖湿型”气候所对应的Pv值，说明“冷湿型”气候也有利于玉米的生长发育，但有利程度低于“暖湿型”；当气温下降3 ℃，降水量减少10%、20%、30%时，玉米的Pv值分别是：-27.13%、-17.68%、-8.74%，为表4中的最低值，说明“冷干型”气候对玉米的生产最为不利，这与朱新玉[22]等人的研究结果一致。可见，当气温和降水量同时变化时，气温对玉米气候生产力的影响比降水大。

综上可知，未来文水县气候变化对玉米生产力的影响排列为： “暖湿型”>“冷湿型”>“暖干型”>“冷干型”。

3 讨论与结论

3.1 讨论

目前，气候变化对粮食产量影响的研究已有很多，但在气候变化对玉米产量的影响的研究中，空间范围以大中尺度为主，对小地域的研究甚少。本文以文水县为研究区域，通过回归分析、数学统计和ThornthwaiteMemoriae模型等方法系统地、有针对性地分析长时间序列下的局地小气候对玉米产量的影响，为该地的农业生产提供科学依据。从研究方法上来说，有关学者对如何从粮食产量中分离趋势产量存在较大的争议。本文选用“3年线性调和滑动平均”的方法对文水县玉米趋势产量进行分离，并构建了文水县玉米气候产量的估算模型。该方法避免了以时间序列为固定模型拟合趋势产量的缺陷，较真实地反映了文水县玉米产量的变化趋势。另外对玉米气候产量影响因子的选取具有一定的作物意义，现实性、可靠性较强。从温度上说，苗期(6月)均温对玉米产量的影响为负效应，且极其显著，灌浆-成熟期(9月)的均温与玉米的气候产量为负相关，相关系数较大。这是因为在苗期，温度偏高会造成玉米营养过盛，幼苗徒长，苗质细弱，影响产量的提高，而灌浆-成熟期，低温可以延长玉米的灌浆时间，有利于干物质的积累和运输，对提高玉米的粒重有利。从降水量来说，播种-苗期(5月)和灌浆-成熟期(9月)的降水量与玉米的气象产量呈负相关关系。这是因为苗期过多的降水会影响玉米的生长发育甚至会造成死苗，相反在此阶段轻度的干旱有利于根系的生育和下扎；在灌浆-成熟期较多的降水影响玉米光合作用，对提高千粒重和结实颗粒十分不利，从而导致玉米产量的下降。

影响玉米产量的因素还很多，如其他自然因素(土壤肥力、地形等)和人为因素(种子的选取、农药化肥的投入、灌溉设施的建设等)，在今后的研究中应该考虑增加其他因素对玉米产量的影响，以便全面的为该地农业生产提供科学的依据。另外，玉米的发育机理比较复杂，统计学方法并不能完全揭示其内在机制，本文的结果有待于玉米的生理生化实验进一步证实。

3.2 结论

利用气候倾向率、ThornthwaiteMemoriae模型等方法对文水县1998-2014年的气象和玉米产量数据进行分析，初步得出如下结论：

(1)近17年来文水县玉米生育期内平均气温和日照时数均呈下降趋势，二者的线性倾向率分别为-0.082 ℃/10a和-61.74h/10a；而降水量和蒸发量均呈现上升趋势，线性倾向率分别为：79.78mm/10a和55.41mm/10a。

(2)近17年来文水县玉米单产整体上呈上升趋势。从年代变化来，2008年之前玉米产量波动幅度较大，而2008年后，玉米产量稳步提高。这是因为2008年国家首次在玉米、大豆和油菜籽主产区实施的粮食临时收储政策[23]，极大地提高了农民的种植积极性。

(3)通过对影响文水县玉米气候产量的因子分析可知：影响玉米气候产量的主成分有三个，可以归结为：气温、水分和极端温度。

(4)通过对文水县未来气候变化下玉米生产力的预测可知：“暖湿型”和“冷湿型”气候对玉米的生产有利，且“暖湿型”气候下的增产幅度大于“冷湿型”；“暖干型”和“冷干型”气候对玉米的生产产生负效应，且“冷干型”>“暖干型”。据相关研究发现，文水县气候“暖干型”趋势减缓[17]，“暖湿化”趋势开始显现，在未来一段时间内有利于玉米产量的提升。

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(编辑：韩志强)

Effects of climate change on corn yield in Wenshui county

Chang Yaojie1, Wang Wenzhong1, Feng Bao2*, Zhang Yuping3

(1.CollegeofGeographicSciences,TaiyuanNormalUniversity,Yuci030619,China; 2.DepartmentofAutomation,GuilinUniversityofAerospaceTechnology,Guilin541004,China; 3.DepartmentofGeography,XinzhouTeachersUniversity,Xinzhou034000,China)

[Objective] To explore the influence of climatic factors on the yield of corn and predict the yield of corn under the circumstance of future climate change.[Method] According to the climate data of monthly temperature, precipitation, evaporation, sunshine duration and the yield data of corn from 1998 to 2014, corn yield under long time series climate change in Wenshui county was analyzed by using mathematical statistics, regression analysis, Principal Component Analysis and Thornthwaite Memoriae model. [Results] During the last 17 years, the temperature and sunshine duration in corn growing period in Wenshui county showed fluctuational trend of descending, while the precipitation and evaporation rate showed an upward trend. The yield and climate yield of corn in the same period kept increasing. [Conclusion] The rise of temperature was inconducive to the increase of the yield of corn; much precipitation was favorable to the production of corn; there were three components that affected the yield of corn in Wenshui County: temperature, moisture and extreme climate, The study showed that: “warm and wet” and “cold and wet” climate type were conducive to the increase of the yield of corn, “warm and dry” and “cold and dry” climate type were unfavorable to the yield of winter corn.

Climate change， Wenshui， Corn， Yield

2016-12-14

2017-02-22

常耀杰(1990-)，女(汉)，山西文水人，硕士，研究方向：自然资源评价与开发

*通信作者：冯宝，副教授，Tel: 18290161905； Email :changyaojie1990@163.com

广西省自然科学基金(2016GXNSFBA380160)；广西高校重点科学研究项目(KY2015ZD143)；太原师范学院研究生教育创新项目(SYYJSJC-1601)

P467；S162.5+3

A

1671-8151(2017)05-0312-08