朱虹晖，武永峰，宋吉青，杜克明



基于多因子关联的冬小麦晚霜冻害分析—以河南省为例*

朱虹晖，武永峰**，宋吉青**，杜克明

（中国农业科学研究院农业环境与可持续发展研究所/农业部农业环境重点实验室，北京 100081）

为探究河南省冬小麦实际晚霜冻害发生的气象条件，选取1964-2014年1-3月SPI和1月1日-霜冻日有效温度之和的距平值为前期水分和热量因子，气温日较差距平、日照时数距平、平均相对湿度距平、霜冻日与前一日最低气温差距平为冻害发生时气象因子，将实际霜冻与气象霜冻进行比较，研究不同气象因子间的相关性，并对不同程度冻害进行K-mean聚类分析。结果表明，1964-2014年河南省气象冻害发生频率（0.64）高于实际冻害发生频率（0.52）。气温日较差距平与日照时数呈极显著正相关（P＜0.01）。冻害发生前期气象因子聚类分析结果表明，轻度实际冻害发生前期水分条件较弱、热量条件充足（占比83.33%）；重度实际冻害发生前期水分条件较弱、热量条件较缺乏（占比64.3%）。冻害发生时气象因子聚类分析结果表明，轻度实际冻害发生当日干燥，霜冻日与前一日最低气温差较大、气温下降幅度大且日照时数偏长（占比61.11%）；重度实际冻害发生当日偏湿润、霜冻日与前一日最低气温差较大、气温下降幅度偏小且日照时数偏短（占比71.42%）。研究结果说明实际冻害与气象冻害存在明显差异，气象因子间相互关联共同影响冻害发生。实际冻害形成与前期水分条件不足有关；轻度实际冻害多为辐射型冻害，而重度实际冻害多为混合型冻害。

冬小麦；晚霜冻害；气象因子；相关性分析；聚类分析

中国黄淮麦区气候复杂多变，农业灾害频发，晚霜冻害是主要农业气象灾害之一[1]。冬小麦于春季进入拔节期后，如果气温骤降使植株体温降到结冻临界温度或以下，会造成植株叶片冻枯、幼穗冻死等症状[2]，称之为晚霜冻害。晚霜冻害会危及冬小麦正常生长并导致产量严重下降。研究冬小麦晚霜冻害与气象因子的关联性，可为提高晚霜冻害预报的准确性提供理论依据，以达到防灾减灾目的。

冬小麦晚霜冻害严重地区可减产60%～70%，且其重发区和多发区主要分布在黄淮麦区[3]。河南省身处黄淮区域中心，生产优质小麦。近年来冬小麦晚霜冻害发生频率虽然有所降低，但受灾程度加深[4]。根据前人研究结果，冬小麦晚霜冻害主要受生育期影响[5]。冬小麦返青后，随着发育期的推进，其霜冻敏感性提高[6]，此时低温异常将使晚霜冻害的发生概率大大增加。国内学者研究发现，叶温是最能准确表征冬小麦晚霜冻害的指标[7]。但农田尺度下植株叶温的实时数据较难得到，因而无法应用到农业气象灾害预报业务中。由此，基于最低气温及最低叶面温度的关系而制定的冬小麦晚霜冻害气象指标[8]应用更加广泛。实际上，晚霜冻害除了与最低气温有关，还与日照、空气湿度等多种因子相关，是各种气象因子综合影响的结果[9]。此外，国外学者研究发现，晚霜冻害与小麦植株抗寒能力、植株在农田中的位置、冻结温度持续时长等因素也有密切关系[10]。

自然霜冻发生原因复杂，目前国内外大部分学者在分析晚霜冻害影响因子时，多着眼于模式研究或某次典型晚霜冻害事件[11]，关注多年尺度下不同冻害程度与冻前、冻时气象因子的关联性及规律研究却较为缺乏。本文选择晚霜冻害频发的河南省作为研究区域，以统计年鉴收录的霜冻事件作为实际冻害的评判手段，从实际冻害与气象指标评估冻害的差异性出发，以探究不同气象因子与晚霜冻害的关联规律。以期厘清与不同冻害程度相关联的气象条件，为构建更加客观、准确的气象评估指标及标准体系提供依据，从而使晚霜冻害评估结果更加符合农田实际。

1 数据与方法

1.1 数据来源与处理

气象数据来源于中国气象局，采用河南省17个气象台站1964-2014年逐日降水量、平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、日照时数等。其中，平均气温用于推算冬小麦生长发育期及有效温度；最高气温和最低气温用于计算气温日较差以及评估气象晚霜冻害；降水量用于计算SPI值。对于逐日气象资料的少量缺测日，使用多年有效平均值代替。冬小麦生育期资料，来自与河南省气象站对应的13个农业气象观测站1992-2009年的观测资料，其中缺测值用河南省冬小麦生育期多年平均日期代替。冬小麦晚霜冻害统计资料来源于《中国气象灾害大典·河南卷》和《中国气象灾害年鉴》。

1.2 研究方法

1.2.1 气象因子选取

本文从冻害发生前期和发生时两个时段的气象条件入手，在选取降水、气温、相对湿度和日照时数等基本气象要素的基础上，进一步构建1月1日-霜冻日有效温度之和距平、1-3月SPI、气温日较差距平、日照时数距平、日均相对湿度距平，以及霜冻日与前一日最低气温差距平作为影响晚霜冻害及其程度的待选气象因子。其中，（1）1月1日-霜冻日有效温度之和距平（EATA）代表当年霜冻发生前的热量条件，作为前期热量因子；（2）1-3月SPI值（SPI），代表当年霜冻发生前的水分条件，作为前期水分因子；（3）气温日较差距平（DRA），反映霜冻发生当日气温下降幅度；（4）日照时数距平（SDA），反映霜冻发生当日天气晴朗状况；（5）平均相对湿度距平（AHA），反映当天空气干燥或湿润程度；（6）霜冻当日与前一日最低气温差距平（MTDA），反映两日天气背景变化的剧烈程度。

1.2.2 气象因子计算

标准化降水指数（SPI）为中国气象局推荐的干旱分析指标[12]，该方法基于月尺度以上降水量，最终用标准化降水累计频率划分干旱等级[13]。SPI假设月降水量符合Γ分布，后将符合Γ分布的降水量进行正态标准化处理[14]，其计算式为[15]

式中，c0、c1、c2和d1、d2、d3为Γ分布函数转化为累积频率简化近似求解公式的参数[16]，c0=2.515517，c1=0.802853，c2=0.010328，d1=1.432788，d2=0.189269，d3=0.001308。

H(x)为降水的累积概率，即

式中，q为无降水的概率；0＜H(x)≤0.5表示干旱，0.5＜H(x)＜1表示湿润。Γ函数的密度积分G(x)为

气温日较差为日最高气温与日最低气温的差值。霜冻当日与前一日最低气温差，为霜冻发生前一日的最低气温与霜冻发生当日最低气温的差值。冬小麦生长发育有效温度之和的计算见式（5）和式（6）。本研究对有效温度之和、气温日较差、日照时数、平均相对湿度、霜冻日与前一日最低气温差进行距平处理，即当日值与对应日期50a均值之差。

1.2.3 冬小麦生长发育期的推算

河南省内17个气象站中有4个站点由于无对应的农业气象站，缺少冬小麦生长发育期起止日期数据，其余14个气象站缺少1964-1991年、2010-2014年的冬小麦生长发育起止日期数据。为保持数据的一致性，参考前人根据积温学说的理论推算冬小麦生长发育期的方法[17]，对缺少生长发育期起止日期的站点及年份进行推算。参考文献[18]，首先根据已知的河南省13个农业气象站1992-2009年冬小麦生育期的观测资料，提取各站点每年各生育期起始、结束日期，并统计各站每年冬小麦生长发育各个时期所需有效温度之和。日有效温度Ai的计算式为[19]

式中，Td是日平均气温；Th是植物生长的上限温度，取30℃；T0是植物生长的下限温度，取2.5℃[20]。某个阶段有效温度之和A为

式中，N1为阶段起始日期，N2为阶段终止日期。

冬小麦返青期计算，则根据返青气象指标，5日滑动平均气温通过0℃的初日为冬小麦的返青日期。

1.2.4 基于现行气象标准的晚霜冻害评估

气象冻害参照河南省小麦高稳优低研究推广协作组制定的《冬小麦拔节期的霜冻指标》[18]，基于最低气温对晚霜冻害及其程度进行评估，具体见表1。

表1 冬小麦拔节期霜冻害的气象指标

1.2.5 实际晚霜冻害统计

实际冻害参照《中国气象灾害大典》和《中国气象灾害年鉴》中记载的资料，基于实际灾情统计资料对晚霜冻害发生日期、地点及其轻重等级进行归纳记录。

1.2.6 相关分析及聚类分析

使用SPSS统计软件计算不同因子与实际冻害最低气温之间的Pearson相关系数并进行显著性检验，使用SPSS软件K-means聚类法，以气象因子作为聚类因子，对实际冻害样本进行聚类分析。

2 结果与分析

2.1 实际冻害发生次数与气象冻害发生次数的比较

根据推算结果，河南省冬小麦进入返青与拔节的平均日期分别为2月14日和3月25日，对应的多年平均有效温度之和分别为252.1℃和347.0℃。在确定各年所有站点冬小麦拔节开始日期的基础上，参照现行标准，利用最低气温对每个站点的晚霜冻害进行评估。如果单站点一日或连续一日以上出现霜冻害，则作为一个气象霜冻事件，由此统计出1964-2014年河南省17站共有248个气象霜冻事件；同时根据年鉴记录的河南省各地霜冻日期、地点、受灾程度以及持续时间，收集、整理所对应的气象站点的实际冻害情况，统计得出82个实际冻害事件。在此基础上，进一步统计河南全省50a间的霜冻发生次数。如果同一年多站点在同一时期均出现霜冻害，则认为该年这些站点间只发生1次霜冻。据此比较1964-2014年河南全省气象霜冻与实际霜冻次数（图1）。由图1可以看出，冬小麦拔节期气象霜冻发生次数与同期实际霜冻发生次数存在明显差异。总体上，50a间发生气象晚霜冻年份有32个，占比为64.0%；而实际霜冻年份共有26个，占比为52.0%。可见，发生气象霜冻的频率高于实际霜冻频率。在两个系列中，“有冻害”或“无冻害”完全一致的年份共29个，占58.0%；年份吻合但霜冻发生具体日期或者地点不吻合的情况占实际灾情总样本量的56.3%。进一步分析发现，气象霜冻与实际霜冻不吻合的情况在20世纪80年代前较为突出，80年代后吻合度有所提高。1964-1980年发生气象霜冻的年份有13个（占比76.5%），而实际霜冻年份仅4个（占比23.5%），气象霜冻频率明显高于实际霜冻频率；两个系列“有冻害”或“无冻害”完全一致的年份仅3个（占比17.6%），吻合度较低。1981-2014年两个系列“有冻害”或“无冻害”完全一致的年份有25个（占比75.8%），可见，1981年后二者吻合度明显提高。但两个系列在具体年份的霜冻次数均一致的年份仅15个（占比45.5%），说明80年代后气象霜冻与实际霜冻的年内差异性仍然较为明显。

图1 河南全省范围历年实际统计的晚霜冻害次数和由气象指标推算的晚霜冻次数的变化（1964-2014年）

注：气象霜冻是指由冬小麦拔节期霜冻害的气象指标评估所得，实际霜冻是由历史资料记录并统计所得

Note：Meteorology frost represents the frost events judged by frost index. The actual frost is recorded and collected by historical records

50a间气象霜冻和实际霜冻累积发生次数空间分布图（图2）表明，河南省大部分站点发生气象霜冻次数多于实际霜冻次数，说明发生气象霜冻并不一定会形成实际霜冻，而且站点间存在明显的空间差异。气象霜冻相对高发区为豫西、豫中地区，卢氏与宝丰两站气象霜冻50a累积发生次数甚至高达26次（图2a）；实际霜冻相对高发区为豫东和豫北地区，其中商丘50a间发生实际霜冻次数最多，有15次。

图2 各站1964-2014年气象霜冻事件（a）和实际霜冻事件（b）累计次数

2.2 气象因子指标间的总体相关分析

将研究区1964-2014年248个气象霜冻事件与82个实际霜冻事件逐一进行对比，选取实际霜冻事件和气象霜冻事件日期和持续时间相同、空间分布和受害程度一致的样本作为实际冻害样本，共32个。基于实际冻害样本，对最低气温和其它气象因子进行相关分析，如表2所示。由表可见，轻度实际冻害的最低气温与平均相对湿度距平（AHA）、气温日较差距平（DRA）和日照时数距平（SDA）的相关系数均通过0.05水平的显著性检验。最低气温越低，AHA越小，DRA和SDA越大。而重度实际霜冻日的最低气温与各气象因子的相关系数皆未通过显著性检验，可能是因为影响重度冻害的气象因子变化更为复杂，除最低气温外，其它因子的影响权重明显提高，因而仅仅依靠最低气温来评判重度冻害的准确性会降低。因此，有必要对冻害发生前和发生时的气象因子关联性作进一步深入分析与探讨。

基于不同等级的实际冻害样本，对不同气象因子之间的相关性进行分析，结果如表3所示。由表可见，轻度实际冻害的冻时气象因子DRA与EATA呈正相关（相关系数0.51），DRA与AHA呈负相关（相关系数-0.57），DRA与1月1日-霜冻日有效温度之和距平（EATA）呈负相关（相关系数-0.57，P＜0.05）；SDA与DRA呈正相关（相关系数0.63，P＜0.01）。重度实际冻害的冻时气象因子AHA与EATA呈正相关（相关系数0.55，P＜0.05）；SDA与DRA呈正相关（相关系数0.80，P＜0.01）。可见，DRA与SDA关联性最强，两者共同影响实际冻害的发生。重度冻害发生时，前期气象因子EATA越大则冻时气象因子AHA越大。轻度实际冻害发生时，前期气象因子EATA越大则DRA越大，DRA越大则AHA越大，DRA越大则MTDA越大。

表2 不同等级实际冻害样本中最低气温与其它气象因子的相关系数

注：SPI为1-3月SPI值，EATA为1月1日-霜冻日有效温度之和距平，AHA为平均相对湿度距平，MTDA为霜冻当日与前一日最低气温差距平，DRA为气温日较差距平，SDA为日照时数距平。*、**分别表示相关系数通过0.05、0.01水平的显著性检验。下同。

Note：The SPI value is calculated by datum from January to March. EATA is the sum effective accumulated temperature anomaly from 1st January to frost day. AHA is average relative humidity anomaly. MTDA is the difference minimum temperature of the frost day and its last day. DRA is daily range anomaly. SDA is sunshine duration anomaly.*is P＜0.05,**is P＜0.01. The same as below.

表3 不同等级实际冻害样本中各气象因子间的相关系数

2.3 晚霜冻害发生前气象因子的关联分析

统计不同等级实际冻害样本对应的1-3月SPI值（标准化降水指数）和EATA（1月1日-霜冻日有效温度之和距平），绘制相应的散点图，结果见图3。图中第Ⅰ象限表示EATA和1-3月SPI值均为正数，代表霜冻发生前期热量条件与水分条件皆充足；第Ⅱ象限表示EATA为正数，1-3月SPI值为负数，即霜冻发生前期水分条件欠缺但热量条件充足；第Ⅲ象限表示EATA和1-3月SPI值均为负数，即霜冻发生前期热量条件与水分条件均欠缺；第Ⅳ象限表示EATA为负数，1-3月SPI值为正数，即霜冻发生前期水分条件充足但热量条件欠缺。

图3 不同级别实际冻害样本对应的EATA（1月1日-霜冻日有效温度之和距平）与1-3月SPI值间的关系

由图可以看出，实际冻害样本在第Ⅱ象限的落点最多，且轻度实际冻害样本落点分布形态与重度实际冻害不同。轻度实际冻害样本在第Ⅲ、Ⅳ象限的落点较少，绝大部分落点在EATA正值区域，对应的SPI值则无明显分布规律，推测轻度实际冻害主要受前期热量条件影响，水分条件的变化对轻度实际晚霜冻害的影响不大。重度实际冻害样本则大部分分布在SPI值为-1.0～0的负值区，仅个别重度实际冻害样本落点在SPI的正值区域，对应的EATA值无明显分布趋势，推断重度实际冻害主要受前期干旱气象条件影响，而对热量条件变化不敏感。可见，1-3月SPI与EATA对轻度实际冻害和重度实际冻害的影响存在明显差异。

2.4 晚霜冻害发生时气象因子的关联分析

图4是不同等级实际冻害样本的冻时气象因子散点图，由图4a可知，轻度实际冻害样本大部分对应的DRA为正值，说明当日最高气温与最低气温差异常偏大与轻度实际冻害的形成密切相关。14个重度实际冻害样本中有9个对应的DRA为负值（占比64.3%），5个为正值（35.7%），推测重度实际冻害受日最高气温与最低气温差异常偏小的影响更大。在图4b中，轻度实际冻害样本大部分对应的SDA为正值，说明当日日照时数异常偏大与轻度实际冻害形成有密切关联性。SDA为负值的重度实际冻害样本中有9个对应的DRA为负值（占比64.3%），有5个为正值（占比35.7%），推测重度实际冻害受日照时数异常偏小的影响更大。对比图4a和图4b发现，实际冻害样本的SDA与DRA散点图极为相似。绝大部分DRA正值点都对应SDA正值点，负值DRA与负值SDA对应，表明DRA与SDA两个冻时气象因子间在影响晚霜冻害时的高度一致性。由图4c可以看出，大部分轻度实际冻害样本的AHA为负值，说明轻度实际冻害主要受当日平均相对湿度异常偏小的影响。重度实际冻害样本则有76.9%的AHA落点为正值，推断重度实际冻害与平均相对湿度偏大更为相关。图4d表明，无论是轻度还是重度冻害，几乎所有实际冻害样本的MTDA都为正值，表明实际冻害明显受MTDA异常偏大的影响，不同冻害等级均与MTDA保持了一致的关联性。

Sq：商丘Shangqiu；xc：许昌Xuchang；xh：西华Xihua；lz：栾州Luanzhou；mj：孟津Mengjin；ny：南阳Nanyang；xy：信阳Xinyang；ls：卢氏Lushi；zmd：驻马店Zhumadian；xx：新乡Xinxiang；bf：宝丰Baofeng；zz：郑州Zhengzhou；-80-414：1980-04-14，其余日期格式同The same as other dates

注：各图左侧白色区表示轻度霜冻发生，右侧阴影区表示重度发生

Note：The left side of the map means mild frosts, the shadow area in right side means severe frosts

综合以上分析可以看出，在轻度冻害条件下，几乎所有样本的DRA、SDA和MTDA均为正值，而AHA为负值，据此推断轻度冻害发生时天气晴好，空气干燥，夜间出现降温过程，这符合辐射性霜冻的特征；在重度冻害条件下，大部分样本的DRA、SDA为负值，大部分样本的AHA和几乎所有样本的MTDA为正值，推断重度冻害发生前出现了剧烈的天气变化，并伴随有云、雨或大风过程，冻害当晚天气变好并出现明显降温现象，这符合混合型霜冻的特征。

2.5 气象因子聚类分析

分析推测表明，轻度实际冻害与重度实际冻害对应的气象条件有所差异，因此，分别对轻度实际冻害样本、重度实际冻害样本的冻时气象因子及前期气象因子进行K-mean聚类，设置聚类类别数为2，聚类结果如表4所示。

从前期气象因子参与聚类情况来看，轻度实际冻害样本的聚类中心第一类为SPI正值、EATA负值（占比16.67%），第二类为SPI负值、EATA为正值（占比83.33%）。说明轻度实际冻害形成与前期水分条件及热量条件关联性较强。轻度实际冻害的前期气象条件多为轻旱及热量条件较正常年份充足。重度实际冻害样本的聚类中心第一类为SPI负值、EATA负值（占比64.3%），第二类为SPI负值、EATA为正值（占比35.7%）。即100%的重度实际冻害样本聚类结果为SPI负值。说明重度实际冻害主要受前期水分条件影响，前期干旱形成重度实际冻害可能性较大。重度实际冻害发生在前期热量条件较不充足年份的可能性较大，但仍有一定几率发生在热量较充足的年份。

从冻时气象因子参与聚类结果来看，100%的轻度实际冻害样本聚类中心显示MTDA，说明无论轻度实际冻害还是重度实际冻害的发生均与MTDA关联性强，实际冻害的发生受天气背景变化剧烈影响。轻度实际冻害样本第一类（占比61.11%）聚类中心显示AHA为负值，SDA和DRA皆为正值。重度实际冻害样本第二类（占比71.42%）聚类中心显示AHA为正值，SDA和DRA皆为负值。说明AHA、SDA和DRA对轻、重度实际冻害的影响有差异。轻度实际冻害的冻时气象条件多数为天气干燥、气温日较差偏大、日照时数偏大。重度实际冻害的冻时气象条件多为天气偏湿润、气温日较差偏小、日照时数偏小。

表4 实际晚霜冻害不同气象因子聚类信息

（1）气象霜冻事件与实际霜冻事件比对后发现，两者时空分布差异性较大。50a间，河南省发生气象评估霜冻频率高于实际灾情发生频率。河南省1964-2014年气象冻害高发地区与实际冻害高发地区也存在明显差异，气象冻害高发区集中于河南省中西部地区，而实际冻害高发区集中于西部和北部地区。二者存在明显差异，说明尽管冬小麦拔节期及最低气温达到气象晚霜冻标准，但不一定会造成农业气象灾害[21]，仅凭最低气温的单一指标准确性不高，需要多气象因子引入形成多元气象霜冻指标。

（2）实际冻害样本的最低气温与不同气象因子之间的相关系数显示，轻度实际冻害日最低气温主要受冻时气象因子影响，霜冻日相对湿度越低、日照时数越多、气温日较差越大则最低气温越低。而重度实际冻害的最低气温受各气象因子影响较小。说明影响重度冻害的气象因子变化更为复杂，除最低气温外，其它因子可能会直接影响实际冻害的形成，因而仅依靠最低气温来评判重度冻害的准确性会降低。

（3）前期气象因子EATA（1月1日-霜冻日有效温度之和的距平）会在一定程度上影响冻时气象因子，但对轻度实际冻害和重度实际冻害的影响情况不同。轻度实际冻害发生时，前期热量条件越充足，冻时气温日较差越大；重度实际冻害发生时，前期热量条件越充足，日均相对湿度越大。轻度实际冻害发生时，多个冻时气象因子受DRA（气温日较差距平）影响，气温日较差越大，日照时数越多，日均相对湿度越低，与前一日最低气温差越小。重度实际冻害发生时，仅DRA与SDA（日照时数距平）相互影响，气温日较差越大则日照时数越多。气象因子间的相关性说明，不同气象因子对实际冻害的影响不是简单的线性关系，因子间会相互影响进而共同影响实际冻害的形成。

（4）前人研究结果表明，越冬后温度偏高会加快冬小麦的生长发育进程，使其提前进入拔节期从而增加晚霜冻害的发生几率。同时季节尺度、年际尺度的降水和温度的改变与霜冻发生频率及强度有很强的关联性[22]。因此本研究选取1-3月SPI和EATA作为霜冻发生的前期气象因子，研究其与实际冻害形成的关联性。根据聚类分析结果，前期水分条件（1-3月SPI）与实际冻害的关联性最明显。前期水分条件较缺乏的年份，在最低气温达到气象霜冻指标时，有极大可能形成实际冬小麦晚霜冻害。若根据气象指标预报有冬小麦晚霜冻害发生，但该年1-3月水分条件偏充足，则很可能不会发生实际冻害。

国外建模研究发现，澳大利亚偏温暖的气候会加速冬小麦的生长，导致春季小麦发育进程提前，增加春季降温引发晚霜冻害的风险[23]。本文通过聚类分析得出，前期热量条件（EATA）主要影响轻度实际冻害的形成，前期热量充足轻度实际冻害发生的可能性较大。热量条件充足对重度实际冻害形成影响较弱，可能由于重度晚霜冻害主要受冻时气象条件影响为主。

（5）聚类结果表明，轻度实际冻害多在干燥、当日降温幅度剧烈、日照时数偏大、与前一日天气背景变化剧烈的天气条件发生。而日均相对湿度较正常偏低，气温日较差、日照时数皆偏高时，多是无云晴朗的天气。根据前人研究结果，辐射型霜冻发生时，天气晴朗，相对湿度低，则气温的下降可快速引起小麦植株温度下降[24]，从而导致霜冻发生。因此，推测轻度实际冻害形成多为辐射型晚霜冻害。

（6）聚类结果显示，重度实际冻害多发生在日均相对湿度较正常年份偏高，气温日较差和日照时数皆偏低，霜冻日与前一日最低气温差较正常年份偏高的冻时天气条件下。说明重度实际冻害发生在阴天多云天气的可能性较大。历史数据表明，重霜冻发生当日或前一日有降水的情况较多，这可能是霜冻日较湿润、日照时数较少、降温幅度不剧烈的原因。根据前人研究结果，冻害发生前气温低云量多或低温连阴雨天气，而夜间阴转晴辐射散热强烈导致气温继续下降，则会形成严重冻害，为混合型晚霜[25]。结合本文研究结果可推测，混合型霜冻形成重度实际冻害的可能性较大。

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Analysis to Late Frost Damage for Winter Wheat Based on Meteorological Factors ——Taking Henan Province as an Example

ZHU Hong-hui, WU Yong-feng, SONG Ji-qing, DU Ke-ming

（Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Key Laboratory of Agricultural Environment, Ministry of Agriculture, Beijing 100081, China）

To clarify the meteorological conditions of winter wheat damaged by late frost in Henan Province, SPI and the effective accumulated temperature anomaly were taken as early water and heat factors, and the anomaly value of daily range, mean relative humidity, sunshine duration and the difference minimum temperature of the last and frost day were selected as meteorological factors when freezing. Then comparing actual late frost and index frost, K-means cluster analysis was taken and the correlation coefficients between any of two meteorological factors in different actual frost level was analyzed. The results showed that the frequency of late frost (0.64) by meteorological indices was higher than the frequency of real happened frost (0.52) in Henan province during 1964-2014. There was positive correlation between sunshine duration anomaly and daily range anomaly. The cluster analysis results with meteorological factors in early stage showed 83.3% mild actual frost correspond the weak water condition and the sufficient heat condition, 64.3% severe actual frost corresponded the weak water condition and insufficient heat condition. The cluster analysis also showed that 61.11% of mild frosts happened under dry, greater daily range of temperature, greater sunshine hours and larger difference minimum temperature between last and frost day, while 71.42% of severe frosts happened under wet, less daily range of temperature, less sunshine hours and larger difference minimum temperature between last and frost day. The results indicated that the actual frost damage was obviously different from the meteorological damage, and the correlation between meteorological factors affects the freezing injury. The actual frost was related to the insufficient water condition in the early stage, and mild frosts were more possible to be radiation frost, and most of severe frosts were mixed frost.

Winter wheat; Late frost damage; Meteorological factors; Correlation analysis; Cluster analysis

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.01.007

朱虹晖,武永峰,宋吉青,等.基于多因子关联的冬小麦晚霜冻害分析:以河南省为例[J].中国农业气象,2018,39(1):59-68

2017-05-04

。E-mail：wuyongfeng@caas.cn；songjiqing@caas.cn

国家重点研发计划子课题（2016YFD0300606-3）“基于感知设备的农田传感网系统”；国家自然科学基金青年基金项目（31401280）“基于点面融合的小麦苗情分析方法研究”

朱虹晖（1992-），女，硕士，主要从事冬小麦晚霜冻害研究。E-mail：zhuhh186@126.com