1961−2015年华北平原夏玉米生长季气候年型及其影响分析*

马雪晴，胡 琦**，潘学标，王 靖，胡莉婷，李 娥，黄彬香，何奇瑾



1961−2015年华北平原夏玉米生长季气候年型及其影响分析*

马雪晴1,2，胡 琦1,2**，潘学标1,2，王 靖1,2，胡莉婷1,2，李 娥1,2，黄彬香1,2，何奇瑾1,2

（1．中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2．农业部武川农业环境科学观测实验站，呼和浩特 011700）

利用华北平原夏玉米种植区55个气象站点1961−2015年逐日地面观测资料，依据夏玉米生长季平均气温、太阳总辐射和降水量的异常度划分10个气候年型，分析气候年型及其潜在产量的空间分布和变化特征，定量研究气候变化对不同气候年型的影响。结果表明：近55a来华北平原夏玉米生长季少雨年型发生频次最多，平均为15.8次；多雨年型和寡照年型次之，暖湿年型和高温年型最少。河北中部和山东的中部地区容易出现少雨年型和多雨年型，暖干年型主要出现在华北平原北部地区，寡照年型空间差异性较小。20世纪90年代以来研究区正常年型和多雨年型发生的频率显著减少，暖年（暖干年型、暖湿年型和高温年型）和寡照年型显著增加（P<0.05）。降水和光照是限制华北平原夏玉米气候潜在产量的主要因子，与正常年型相比，降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）气候潜在产量减少超过15%，其中暖干年型对潜在产量影响最大；寡照年型下潜在产量减少了12.5%，且地区间存在显著差异。

华北平原；气候年型；夏玉米；气候潜在产量

农业气候资源是制约区域农业生产发展潜力的重要因子[1]，其中热量资源、光照资源和水分资源与作物生长发育有着密切关系[2]。气候年型由年际间农业气候资源要素的数量多寡及组合状况决定，其在一定程度上影响了当地农业生产的结构与农作物产量和品质[3]。在以全球变暖为主要特征的气候变化背景下[4]，地区间光、温、水等农业气候资源也随之发生改变[5−7]，这必然导致气候年型的波动和变化，进而影响农业生产[8]。因此，有关气候变化对气候资源和农业生产影响的研究引起了各国科学家的重视[9−10]，一些学者也分析了中国不同区域的农业气候资源时空变化特征，并研究了气候资源变化给小麦（L.）、玉米（Linn.）、水稻（L.）等粮食作物生产带来的影响[11−13]。

华北平原是中国主要的麦玉生产基地，在国家粮食安全和国民经济发展中占有举足轻重的地位[14]。中华人民共和国国家统计局（National Bureau of Statistics of China）数据显示，2016年华北平原玉米播种面积和产量分别占全国玉米总播种面积和产量的30.8%和29.2%。研究表明，气候变化使华北平原气候资源发生了明显改变，表现为显著的变暖变暗趋势[15−16]和日益尖锐的农业水资源的供需矛盾[17−18]，对该地区夏玉米生育期[19]和产量等均产生了一定影响[20]。然而，这些研究大多只针对单个或两个气候资源因子进行时空变化和产量影响分析，缺乏对气候变化背景下华北平原夏玉米生长季内光热水资源的综合研究，特别是有关不同气候资源因子组合的气候年型变化及其对夏玉米生产影响的研究报道较为鲜见。本研究拟根据夏玉米生长季平均气温、太阳辐射和降水量的异常度划分10个气候年型，解析1961−2015年华北平原气候年型及其潜在产量的空间分布和变化特征，定量研究气候变化对气候年型的影响，旨在明确华北地区气候变化导致的光温水资源组合变化及其潜在产量阈值，为合理利用气候资源、缩小产量差距提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源及预处理

选择华北平原夏玉米种植区京、津、冀、豫、鲁等5省市具有1961−2015年完整时间序列逐日气象资料的台站，共计55个，如图1所示。气象数据源来自中国气象科学数据共享服务网的中国地面气候资料日值数据集（V3.0），包括逐日平均气温（℃）、最高气温（℃）、最低气温（℃）、降水量（mm）、日照时数（h）、相对湿度（%）和风速（m·s−1）等要素。数据集经过严格质量控制和检查，缺测率约1‰，缺测的气象要素采用Matlab编程进行订正：若缺测时间序列<5d，缺测值采用线性插值方法代替；若缺测时间序列≥5d，则采用同一日值的多年平均值代替。

从中华人民共和国国家统计局（http://www.stats. gov.cn）获取1961−2015年华北平原5省市逐年夏玉米单位面积产量统计数据。

图1 研究区域及55个气象站点分布

1.2 计算方法

1.2.1 生长季太阳总辐射

生长季太阳总辐射由逐日太阳辐射（Q，MJ×m−2）累加而得，Q根据经验公式计算[16]，即

式中，n、N分别为日实际日照时数（h）和最大可能日照时数（h），由逐日数据累加而来，a、b为经验系数，和清华等[21]利用中国54个站1961−2000年逐日太阳辐射观测数据和日照百分率资料，对a、b经验系数进行全国分区域订正，给出中国东部地区a、b值分别为0.143和0.585。

Q0为日天文总辐射（MJ×m−2），其计算式为

式中，T为一天的周期（24×60min），I0为太阳常数（0.082MJ·m−2·min−1），ω为时角（rad），φ为地理纬度（rad），δ为太阳赤纬（rad），1/ρ2­­为地球轨道偏心率订正系数，计算式分别为

式中，θ为日角（rad），dn为日序，以1月1日为1，1月2日为2，依次类推。

1.2.2 异常度

农业气候要素异常度C是指气候要素偏离序列平均值的程度，即

式中，Y为逐年夏玉米生长季太阳总辐射（MJ×m−2）、平均气温（℃）和降水量（mm）；Yp为研究时段内夏玉米生长季各气候要素序列的多年平均值，s为其标准差。

参考文献[22−23]，根据历年平均气温、降水量和太阳总辐射等气候要素异常度划分等级，如表1所示。

表1 年气候要素异常度（C）的等级划分标准

1.2.3 农作物气候年型划分方法

依据农业气候要素异常度的不同组合划分农作物气候年型。由于3种气象要素的组合类型较多（27种），系统研究较为困难，且计算中发现辐射的异常度变化幅度较小。因此，先依据夏玉米生长季平均气温和降水量异常度划分出8种水热年型，分别为高温年型、暖湿年型、暖干年型、低温年型、冷湿年型、冷干年型、多雨年型和少雨年型，然后挑选太阳总辐射异常度偏少年（C＜−1）作为寡照年型进行分析，以平均气温异常度正常、降水量异常度正常以及太阳总辐射异常度正常或偏多为正常年。具体气候年型及划分标准如表2所示。

表2 依据气候异常度组合划分农作物气候年型的标准

注：−表示不考虑该要素异常度，即包含多、正常或少。

Note: − represents the element abnormality is not considered, i.e., it contains much, normal or little.

1.2.4 气候潜在产量

气候潜在产量是在一定的光、温、水条件下，其它环境因素（二氧化碳、养分等）和作物群体因素处于最适宜状态，作物利用当地的光、温、水资源的潜在生产力[24−25]。采用分段线性拟合法对光合潜在产量进行温度和降水订正，得到气候潜在产量[25]，即

式中，y为气候潜在产量（kg·hm−2），y0为光合潜在产量（kg·hm−2），采用龙斯玉（1976）提出的线性经验模型法对y0进行估算[26]，即

式中，Q为生长季太阳总辐射（MJ·m−2）；k为光合有效辐射换算系数，取值0.49；A为大田作物群体反射率，取值0.07；B为漏射率，取值0.06；η为光能利用率，取值0.16；c为经济系数，取值0.30，q为植物有机物的含热率，取值17.81kJ·g−1；g为植物有机体中的灰分含量，取值0.08；h为产量中的水分含量，通常统计数据中实际产量籽粒含水率约为15%，因此，为便于光温潜在产量与统计单产比较，y0折合成籽粒含水率为15%时的产量。

f(t）为温度订正函数，计算式为

式中，t为某一生育期平均温度（℃），tmin、t0、tmax分别为该生育期下限温度、最适温度和上限温度（℃）。夏玉米不同生长阶段下限温度、最适温度和上限温度均不相同，因此，将生育期分为4个阶段进行计算，具体参数如表3所示。

表3 夏玉米不同生育期三基点温度经验值

注：tmin为下限温度；t0为最适温度；tmax为上限温度。

Note：tminis lower limit temperature；t0is optimum temperature；tmaxis upper limit temperature.

f(P)为降水订正函数，计算式为

式中，ET为某一生育期夏玉米需水量（mm），为该生育期参考作物蒸散ET0与作物系数Kc的乘积。ET0采用Penman−Monteith公式，具体计算方法及参数说明参照文献[27]。播种−拔节期和抽雄−灌浆期Kc值分别恒定为0.3和1.2；拔节−抽雄期和灌浆−成熟期Kc值采用线性内插方法得到。

P为当前生育期总降水量（mm），计算中考虑了上一生育期的水分盈余对下一个生育期的影响，即当前生育期总降水量P为当前生育期降水量（P0）与上一生育期的水分盈余量（PS）之和。对上一生育期的水分盈余表达为：若P＜ET，则PS=0；若P≥ET，则PS=P−ET。

1.2.5 数据处理

研究区南北跨度较大，为方便空间结果比较，夏玉米生长季统一按6月10日−10月10日计算，分别计算研究区各站夏玉米生长季平均气温、太阳总辐射和降水量的异常度，根据其异常度的不同组合逐年确定气候年型，统计分析1961−2015年华北平原夏玉米生长季不同气候年型发生的次数（频次）及空间分布特征。同时为比较其时段变化特征，将1961−2015年划分为2个时段，时段1（P1）：1961− 1990年；时段2（P2）：1991−2015年。

数据处理均利用Matlab2014软件实现；空间分布图利用ArcGIS10.1软件反距离权重插值法（Inverse Distance Weighted Interpolation，IDW）制作，分辨率为0.02°；箱式图采用Excel 2016软件制作。

2 结果与分析

2.1 华北平原夏玉米生长季气候年型分析

根据每个站点1961−2015年的气温、降水量和日照时数资料逐年计算各站点夏玉米生长季气候年型，并统计各站点不同气候年型发生的频次，结果见图2。由图可见，近55a华北平原夏玉米生长季少雨年型发生频次最多，平均为15.8±2.9次；多雨年型和寡照年型次之，发生频次分别为12.4±2.4次和9.5±1.3次；再次为正常年型和暖干年型。冷干年型、低温年型、暖湿年型和高温年型在研究区较少见，平均小于2次，因此，相关气候年型及其对产量影响的空间分布分析不涉及这4种年型。

一般而言，寡照常与低温、多雨天气伴随发生，因此，将寡照年型中的不同光热年型构成作进一步区分，明确寡照年型中光热资源的组合状况，如表4所示。由表可见，近55a华北平原夏玉米生长季寡照年型中多雨年型（阴雨寡照）发生频次最多，占寡照年型总次数的24.3%。正常的水热年型中也较易发生寡照年型，平均发生频次为1.9次，少雨年型和冷湿年型再次之，发生频次大于1.5次。

为了克服传统软阈值和硬阈值函数存在的缺点,国内外学者对小波阈值函数进行大量研究,提出了很多改进方案或者新的阈值函数。文献[12]提出了一种新的双阈值函数的方法,

图2 1961−2015年华北平原55个站点夏玉米生长季不同气候年型平均频次箱式图

注：矩形的上下短横线表示最大值和最小值，空心圆表示离群值。下同。

Note: The upper and lower short horizontal bars on the rectangular represent maximum and minimum values, and hollow circles represent outliers. The same as below.

表4 寡照年型中不同水热年型发生频次构成分析

注：正常水热年型指平均温度和降水量正常，但太阳总辐射偏少的年型。

Note: The normal hydrothermal year(NH) represents the year in which the mean temperature and precipitation are normal but the total solar radiation is low.

1961−2015年华北平原正常年型出现的频次在2～14次，空间分布上，研究区西部出现正常年型的频次最高，高于10次；山东中部出现正常年型的频次最低，低于5次（图3a）。少雨年型主要出现在36°−40°N，包括河北中部和山东的中部地区，发生频次高于16次（图3b）。河北西南部地区出现多雨年型的频次最低，低于10次；其余大部分地区出现多雨年型的频次高于12次，其中山东中部地区发生频次高于14次，表明该地区降水变异较大，容易出现少雨年型和多雨年型（图3c）。暖干年型主要出现在研究区北部地区，其余地区发生频次低于6次（图3d）。研究区冷湿年型出现次数较少，大部分地区发生频次均在4次以下（图3e）。近55a华北平原寡照年型发生频次在6～13次，空间差异性较小，大部分地区发生频次集中在9次和10次，仅在河北西南部和山东的西部边缘等地区出现频次高于10次（图3f）。

2.2 华北平原夏玉米生长季不同气候年型下潜在产量分析

利用1961−2015年华北平原夏玉米生长季热量、太阳总辐射和降水资料计算各站点逐年气候潜在产量，并与当年气候年型进行对应分析，结果见图4。由图可见，正常年型下华北平原夏玉米气候潜在产量在15.4～23.6t·hm−2，所有站点多年平均约为19.9t·hm−2，多雨年型、暖湿年型和高温年型利于玉米生产，潜在产量分别增加2.6%、3.9%和2.1%。降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）气候潜在产量最低，与正常年型相比减产率超过15%，其中暖干年型气候潜在产量减少幅度最大，平均减少了24.5%。寡照年型下夏玉米气候潜在产量较正常年型偏低，平均减少12.5%

图3 研究区1961−2015年夏玉米生长季气候年型出现频次的空间分布

图4 1961−2015年华北平原55个站点不同气候年型夏玉米潜在产量箱式图

以上研究表明，降水是限制华北平原夏玉米气候潜在产量的主要因子，对此，进一步分析不同年型下夏玉米生长季的水分亏缺情况。根据不同站点逐年夏玉米生长季降水量（P）和需水量（ET）计算不同年型下的湿润指数（P/ET），如图5所示。正常年型下湿润指数平均为1.1±0.2，表明研究区夏玉米生长季降水量略大于需水量，自然降水基本能够满足夏玉米生长需求；多雨年型、冷湿年型和暖湿年型夏玉米生长季降水充沛，超过需水量的50%以上；少雨年型、冷干型和暖干年型降水量分别占需水量的77.3%、89.5%和68.9%，降水不足成为限制这三种年型夏玉米气候潜在产量高低的主要因子。寡照年型下湿润指数平均为1.4±0.3，夏玉米生长季降水量大于需水量，因此，该种年型下气候潜在产量降低主要是辐射资源和热量资源导致的。

图5 1961−2015年华北平原不同气候年型夏玉米生长季湿润指数分析

1961−2015年各站点不同气候年型下（不包括冷干年型、低温年型、暖湿年型和高温年型）的夏玉米气候潜在产量较正常年型下潜在产量的变化率，其空间分布见图6。由图可见，华北平原绝大部分区域少雨年型、暖干年型和寡照年型下的夏玉米气候潜在产量变化率为负值，其中研究区中西部地区（包括山东西部、河北中部和南部、河南中北部等地区）少雨年型和暖干年型对潜在产量影响最大，减产率分别大于20%和30%（图6a和6c）；相对的，寡照年型主要影响华北平原北部和东南部地区，潜在产量减少率大于15%，对西南部和东部地区影响较少（图6d）。多雨年型和冷湿年型下气候潜在产量变化率的变幅较大，不同地区间存在明显的差异。其中多雨年型下研究区中西部地区潜在产量增加了5%以上，东部地区则有一定程度的减产（图6b）。冷湿年型下华北平原北部、东部和西南部地区气候潜在产量减少，变化率为正值的区域主要分布在研究区中西部地区（图6e）。

2.3 气候变化对华北平原夏玉米生长季气候年型及产量的影响

将1961−2015年划分为1961−1990年（P1）和1991−2015年（P2）2个时段，计算每个时段内华北平原夏玉米生长季不同气候年型发生的次数，由于两个时段的时间序列长度不同，二者的对比分析以频率表示，结果见图7。由图可知，P1时段与P2时段的少雨年型和冷年（低温年型、冷干年型和冷湿年型）发生频率无显著性差异。与P1时段相比，P2时段的正常年型和多雨年型的发生频率显著减少（P<0.05）；暖年（暖干年型、暖湿年型和高温年型）和寡照年型则显著增加（P<0.05），其中暖干年型和寡照年型发生频率变化幅度最大，分别增加了0.96次·10a−1和2.92次·10a−1，表明气候变暖导致的光温水资源的变化对研究区夏玉米生长季的气候年型变化有着重要影响。

图6 华北平原不同气候年型下夏玉米气候潜在产量较正常年型变化率（%）的空间分布（1961−2015年）

研究区夏玉米生长季的气候年型变化影响了两个时段夏玉米气候潜在产量。图8a显示了华北平原1961−2015年夏玉米气候潜在产量的趋势变化。由图可知，近55a来夏玉米气候潜在产量呈波动下降趋势，与P1时段相比，P2时段的气候潜在产量约减少5%。但华北平原玉米实际单位面积产量呈显著增加趋势（P<0.05），京津地区、河北、山东和河南等省市的玉米实际单位面积产量也均呈类似的变化趋势（图4b1、图4b2），其中山东省玉米实际单产增加速率达1103.5kg·hm−2。表明可以通过改良品种、合理灌溉、增施肥料等农艺措施和技术手段提高不利气候年型的产量，与气候潜在产量相比，区域夏玉米实际产量仍有极大上升空间。

图7 不同时段研究区夏玉米生长季气候年型分析

注：短线为误差线，*表示处理间在0.05水平上差异显著。

Note: The short vertical line represents the error,*indicates P<0.05.

图8 1961−2015年华北平原及各省市玉米单位面积产量年际变化分析

3 结论与讨论

在全球气候变化背景下，华北平原农业气候资源（包括热量资源、辐射资源和水分资源）也发生了相应变化，这些变化对该区域的气候年型以及粮食生产将产生重大影响。大量观测数据已经表明华北平原经历了明显的变暖过程[15]，特别是20世纪80年代中期以后气温升高趋势更显著[28]，夏玉米生长季热量资源也更加丰富。与P1时段（1961−1990年）相比，90年代以后暖年（暖干年型、暖湿年型和高温年型）呈显著增加的趋势。气候“变暗”是研究区另一个重要的变化特征，孟林等[19]研究指出，华北平原夏玉米生长季太阳辐射呈显著下降趋势，对夏玉米生产产生了消极影响。相应地，本研究结果表明，气候“变暗”使华北平原90年代以后寡照年型的发生频率显著增加，其中寡照多雨年型占多数。就降水资源而言，近50a来华北地区春季降水呈现小幅下降趋势，夏季降水量则无明显变化[29]，本研究亦表明，少雨年型在两个时段内发生频率没有显著性差异，但多雨年型发生频率显著减少。

作物生长发育与热量资源、辐射资源和水分资源有着密切关系[2]，不同气候年型由于其气候资源的组合差异，影响了夏玉米的生产潜力。本研究表明，造成华北平原夏玉米气候潜在产量波动的最主要影响因子为降水，与正常年型相比，降水偏少的年型（少雨年型、暖干年型和冷干年型）气候潜在产量减产率大于15%，其中暖干年型潜在产量减幅达到24.5%。其次为光照影响，寡照年型下夏玉米气候潜在产量减少10%以上。分析不同年型下夏玉米生长季水分亏缺情况发现，正常年型下生长季降水量基本能够满足夏玉米生长需求，莫兴国等[30]也有类似的研究结果。降水偏少的年型降水量占需水量的68.9%～89.5%，降水不足成为限制降水偏少年型夏玉米气候潜在产量高低的主要原因。寡照年型下夏玉米生长季降水量大于需水量，因此，其气候潜在产量降低主要是辐射资源和热量资源减少导致的，杨鹏宇等[31]综合热量和辐射资源研究发现，华北平原夏玉米潜在产量呈显著下降趋势，表明华北平原辐射资源减少对光温生产潜力的负作用大于热量资源增加带来的正作用。需要指出的是，统计数据表明目前研究区夏玉米实际产量水平较低，近15a（2001−2015年）华北平原夏玉米单位面积产量为5.3t·hm−2，不足气候潜在产量的35%，光能利用率仅（1.06±0.11）%，而夏玉米高产记录已达20.03t·hm−2（2014年，山东莱州）[32]，光能利用率超过4.0%。因此，区域夏玉米实际产量仍有极大的上升空间，不利的气候年型可以通过改良品种、合理灌溉、增施肥料等农艺措施和技术手段提高光能利用率和单产。

当然，实际生产中气候年型对华北地区夏玉米产量的影响更为复杂，比如暖年可能发生高温热害；冷年可能伴随阴雨寡照等灾害；多雨年可能发生涝渍害；不同年型下病虫害率以及危害范围有所差异等，本研究在分析气候年型对夏玉米气候潜在产量的影响时并未考虑。因此，未来研究可以综合不同年型下极端气候事件以及农艺措施、病虫害的影响等进行更深入的探讨，明确不同气候年型下的实际产量变化，同时与环流指数结合起来进行年型预测，为华北地区制定夏玉米适应气候变化的对策提供科学依据，实现夏玉米优产稳产。

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Analysis of Annual Climate Types and Its Impact on Summer Maize in the North China Plain over the Period 1961−2015

MA Xue-qing1,2, HU Qi1,2, PAN Xue-biao1,2, WANG Jing1,2, HU Li-ting1,2, LI E1,2, HUANG Bin-xiang1,2, HE Qi-jin1,2

(1. College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China; 2. Scientific and Observing Experimental Station of Agro-Environment, Ministry of Agriculture, Hohhot 011700）

Based on the 1961−2015 ground surface data from 55 meteorological stations in the summer maize plating area of the North China Plain, annual climate types and its impact on potential summer maize yield were analyzed. Ten annual climate types were determined by calculating the abnormality of mean temperature, precipitation and solar radiation in summer maize growing season. In the past 55 years, the drought year showed the greatest frequencies with the average value of 15.8, followed by the rainy year and the cloudy year, and the least frequencies were the warm and rainy year, as well as the high temperature year. The drought year and the wet year both most occurred in the middle east of Hebei and the middle east of Shandong, and the warm and dry year was mainly found in the northern North China Plain. The cloudy year showed least variations among different regions. Both the normal year and the rainy year showed significant decreasing trends, while significant increasing trends were found for the frequencies of the warm and dry year, the warm and wet year, the high temperature year, and the cloudy year (P<0.05）. Precipitation and solar radiation are the main limiting factors for the potential yield of summer maize in the North China Plain. Compared with the normal year, the potential maize yield in the less rainy year (including the drought year, the warm and dry year and the cold and dry year） reduced by more than 15%, and the warm and dry year type had the greatest influence on the potential yield. The cloudy year showed 12.5% lower potential maize yield than the normal year, and significant differences were found among regions.

North China Plain; Annual climate type; Summer maize; Potential yield

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.02.001

马雪晴,胡琦,潘学标,等.1961−2015年华北平原夏玉米生长季气候年型及其影响分析[J].中国农业气象,2019,40(2):65−75

2018−08−20

。E-mail：huq@cau.edu.cn

国家重点研发计划项目（2017YFD0300304；2017YFD0300404；2016YFD0300106）；国家自然科学基金项目（41271053）

马雪晴（1995−）,女,硕士生，研究方向为气候变化、农业资源利用。E-mail：maxueqingmxq@hotmail.com