李学文,高 超,尹周祥,2

(1.宁波大学 地理与空间信息技术系,浙江 宁波 315211; 2.安徽师范大学 地理与旅游学院,安徽 芜湖 241000)

干旱作为一种发生频繁、影响范围广的气象灾害，已对世界各国农业生产、人民生活和社会经济等造成严重影响[1-2]，是人类所面临的一个重大环境问题，IPCC第五次评估报告第一工作组报告中指出全球气候变暖仍将继续[3]，此背景下，干旱仍有加重的趋势。

农业干旱本质上由作物水分供需不平衡引起，根本原因是降水量持续异常缺乏，导致的农作物水分亏缺现象，灾害强弱取决于降水偏离常态的程度[4-5]。目前，针对农业干旱气象类的评估指标较多，主要分两大类：(1) 基于水分供应状况的降水量指标，主要包括降水距平百分率[6]、旱涝事件时间段降水指数[7]、标准化降水指数[8]、降水Z指数[9]、降水概率分位数法[10]等；(2) 基于水分供需变化的指标，包括作物水分盈亏指数[11]、相对湿润指数[12]、综合气象干旱指数[13]、Palmer指数[14]。两类指标各有优缺点，降水类指标涉及参数较少，数据易获取，可快速评估旱涝情况，而考虑水分供需类指标从作物主要生长环境出发，考虑农田湿润状况，更真实的反映农业旱涝，但涉及参数众多，计算复杂，时效性较差[4]。

淮河流域蚌埠闸以上地区天气系统复杂多变，水资源问题突出且时空分布不均匀，“旱涝急转”事件频发，针对旱涝事件需进行快速准确评估[15]。夏玉米作为该区主要秋粮，生育阶段旱灾频发，自然状况下降水是限制当地夏玉米生长和最终产量的决定性因素[16-17]。因此十分有必要进行夏玉米干旱致灾因子研究，尤其是对触发旱灾的主要气象因子—降水进行早期预警研究，识别可能导致灾害发生的临界值，有利于干旱的监测和预警工作。分位数方法进行旱涝等级的划分可定量化得到各级干旱阈值，可根据研究区实际情况设定其概率值，更为准确快速的指示干旱状况[18]。综上考虑本文选定降水概率分位数法进行干旱致灾阈值的确定。降水概率百分位数法主要是基于降水量序列服从正态分布或转化为正态分布，再由概率分布模型确定评价指标[19-20]。但研究夏玉米生育阶段旱涝指标，多基于月或旬降水量序列，多数不服从正态分布[21]，因此确定夏玉米降水量序列的最优分布显得至关重要。

鉴于此，本文以淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米为研究对象，基于66个气象站点降水资料建立夏玉米水分关键期内的降水量序列，运用28种分布函数对其进行拟合，Kolmogorov-Smirnov(K-S)和Anderson-Darling(A-D)进行拟合优度检验，建立各站点的最优概率分布模型，再利用降水概率分位数法，定量化得到各级干旱致灾的降水阈值，以期为淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生产防灾减灾、合理布局和高产稳产等工作提供依据。

1 研究区概况

淮河流域地处我国东部，“秦岭—淮河”一线是我国南北一条自然的地理分界线，总面积约27万km2，主要涵盖4个省份。本研究选取淮河流域蚌埠闸以上地区为研究区(图1)，区域面积约12.1万km2，该区地形复杂，气候多变，降水年际变化较大，多年平均降雨量存在南部高，北部低的空间分布不均匀性，形成了“强降水洪、有降水涝、无降水旱”的典型区域旱涝特征[22-23]。1949年至今约发生10次严重干旱，干旱年份水资源供需矛盾突出，对农业生产带来极大的影响，是农业旱涝研究的典型区域[24]。

图1研究区DEM，气象站点及水系分布

2 数据与方法

2.1 数 据

本研究包含的数据主要包括气象数据、夏玉米产量数据和灾情数据三部分。1961—2015年淮河流域蚌埠闸以上地区66个气象站点日气象数据(降水、气温、气压、日照数据和相对湿度等)来源于中国气象局国家气候中心；1961—2014年淮河流域蚌埠闸以上地区15个典型产量站点(虞城县、夏邑县和怀远县为研究区附近站点)单产数据来源于中国种植业信息网(http:∥www.zzys.agri.gov.cn/)和中国农业大数据网(http:∥www.agdata.cn/)；灾情数据主要来源于《中国气象灾害大典》(安徽卷、河南卷)、《中国气象灾害年鉴》(2005—2014年)、《河南水旱灾害》、《安徽水旱灾害》以及相应民政局统计信息。

2.2 方 法

2.2.1 夏玉米生育期划分 根据联合国粮食及农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO)推荐的标准，将玉米全生育期划分成4个生育阶段，并确定淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米各生育阶段的历年平均日期[19,25]：(1)播种—出苗期(6月1日—6月20日)；(2)出苗—拔节期(6月21日—7月10日)；(3)拔节—抽雄期(7月11日—8月10日)；(4)抽雄—成熟期(8月11日—9月30日)。

2.2.2 气候产量 农作物的产量主要取决于当地生产力发展水平和气象条件，另外受一些随机因素的影响[17]。因此，本文将夏玉米产量分解成3个部分，分别为：(1) 受当地社会生产力发展水平决定的趋势产量；(2) 受气候要素决定的气候产量；(3) 受随机因素影响的随机误差。其计算公式如下：

yw=y-yt-Δy

(1)

式中：；yw表示气候产量；y表示夏玉米历年单产；yt表示趋势产量；Δy表示随机误差(一般忽略不计)。趋势产量可通过统计学方法模拟得到，本文采用多项式回归分析方法模拟夏玉米趋势产量[26-27]。

2.2.3 水分盈亏指数构建 由农田水分平衡原理，在不考虑灌溉的前提下，农作物各生育阶段的水分盈亏指数I由自然供水量和需水量两部分组成。农业干旱中，某个时段的干旱程度，不仅与该时段水分盈亏量有关，还受前期水分盈亏量影响，因此本文考虑夏玉米前期水分盈亏量，参考相关文献[28-29]修正计算公式如下：

(2)

式中：I为水分盈亏指数，本研究中，负值表示夏玉米水分亏缺，正值表示水分盈余；R为自然供水量，在无灌溉时即为降水量(mm/d)；R10为前10日累积降水量；W表示夏玉米需水量(mm/d)；W10为前10日累积需水量，通过参考作物蒸散量和夏玉米作物系数计算得到[30]。

W=Kc×ET0

(3)

式中：ET0表示参考作物蒸散量(mm/d)，采用FAO推荐的Penman-Monteith公式[13]进行夏玉米参考作物蒸散量的推算。Kc为作物系数，本文借鉴部分学者对淮河流域部分站点作物系数的实测结果[31]，确定研究区夏玉米各生育阶段的作物系数，见表1。

表1 淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生育阶段作物系数

2.2.4 最优概率分布模型 本文着重探讨淮河流域蚌埠闸以上地区各站点夏玉米生长水分关键期内降水序列的最优拟合模型，并给定相应的概率临界值，定量化划分夏玉米的各级干旱致灾临界值。为更好地选取最优分布模型，本文选择28种分布函数拟合各站点夏玉米生长水分关键期内降水序列。采用的分布函数分为四大类：无界概率分布函数(随机变量X取值范围(-∞，+∞))、有界概率分布函数(随机变量X取值范围为[m,n])、非负概率分布函数(随机变量X取值范围为[μ值范围])以及广义分布函数(表2)。本文选取K-S和A-D两种拟合优度检验方法，确定各站点最优概率分布函数，以期降低对夏玉米生长水分关键期内降水序列拟合的误差，最优分布函数选取的标准是K-S和A-D检验值累积和最小。本研究样本容量为55，显著性水平假设为α=0.05时，K-S和A-D临界值分别为0.183 38，2.501 8。

表2 四大类概率分布函数

3 结果与分析

3.1 夏玉米生长水分关键期

本文利用多项式回归分析方法模拟得到夏玉米趋势产量，其中15个站点单产数据平均拟合优度为0.793 56，最高为尉氏0.951，60%的站点拟合优度在0.8以上，总体来看，趋势产量拟合效果较好。同时，通过分析夏玉米不同生育时段水分盈亏指数与气候产量的相关性，确定淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长的水分关键期。15个典型产量站点(虞城、夏邑和怀远为研究区附近站点)，基于统计分析软件SPSS求取夏玉米各生育阶段水分盈亏指数与气候产量的皮尔逊相关系数r，见表3，分析得到86.7%的站点夏玉米抽雄—成熟期水分盈亏指数与气候产量相关性最高，且均通过了显著性水平检验，其中2个站点通过显著性水平0.001检验，5个站点通过0.05显著性检验，6个站点通过0.1显著性检验。因此，确定淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生育期间对影响最终产量形成的水分关键期是抽雄—成熟阶段。

表3 典型站点夏玉米各生育期水分盈亏指数与气候产量相关性

注：p<0.1(*),p<0.05(**),p<0.01(***)。

3.2 夏玉米生长水分关键内降水量时空特征

利用IDW插值分析淮河流域蚌埠闸以上地区近55 a年来夏玉米水分关键期内年均降水量的空间分布特征，同时利用Mann-Kendall(MK)趋势检验方法[32]对各气象站点的降水量变化趋势进行检验，其中MK 统计变量的绝对值为3.29，2.58，1.96和1.645时，分别通过0.001，0.01，0.05，0.1 的显著性水平检验，结果如图2所示。研究区降水量主要在190～323 mm变化，从空间分布特征分析，大致呈现南部高于北部，山区高于平原的特点。各站点年际间降水变率较大，以桐柏站为例，夏玉米水分关键期内，降水最少年份2001年仅22.5 mm，而降水最多年份1989年为762.3 mm。MK趋势检验结果表明，约62%的站点降水量呈现下降趋势，主要分布在北部和南部区域，呈上升趋势的站点主要分布在中部和偏北地区，但没有站点通过显著性检验，说明研究区内夏玉米水分关键期内降水量近55 a来变化趋势不明显，以波动变化为主。

图2夏玉米生长水分关键期内多年平均降水量及其MK趋势变化空间分布

3.3 确定最优概率分布模型

利用28种分布函数拟合各站点夏玉米生长水分关键期内降水序列，经K-S检验和A-D检验，通过统计值D的判断，函数通过95%的置信度检验，即认为适合拟合淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长水分关键期内降水序列。各站点选取K-S和A-D检验效果均较好的分布函数，即Test statistic值越小，则拟合优度排序越靠前，函数的拟合效果越好，然后计算两种检验值的累积和，并将累积和最小的分布函数作为最优拟合函数。研究区各站点最优概率分布函数如图3所示，涵盖10种类型的函数，其中21个站点的最优拟合模型是Wakeby函数，包括郑州、开封、驻马店和正阳等站点。

3.4 夏玉米干旱致灾降水阈值的确定

3.4.1 夏玉米干旱致灾降水阈值数值确定 目前，对于划分夏玉米各级干旱等级概率值的确定尚无统一的标准，各地区特征不一，降水情况也不相同，在确定概率值时需根据区域实际情况进行确定[33]。本文基于淮河流域蚌埠闸以上地区半干旱半湿润气候区的气候特点，依据相关文献[34]，并分析典型干旱年1973年、1981年、1985年、1989年、1994年、1999年的干旱状况，其中对于夏玉米不同程度的干旱状况的判断，参考国家干旱标准和相关文献中设定的农田与作物干旱形态指标的等级[29,35]。本文最终确定降水概率p=0.08，0.15，0.25，0.35分位数，以定量化设计淮河流域蚌埠闸以上地区的干旱致灾降水阈值R，分为正常、轻旱、中旱、重旱和特旱五级。以各站点不同干旱级别的降水阈值为基础，利用泰森多边形法确定整个研究区夏玉米生长水分关键期内干旱致灾降水阈值分别是：轻旱：147≤R<172 mm，中旱：118≤R<147 mm，重旱：89≤R<118 mm，特旱：R<89 mm。

3.4.2 夏玉米干旱致灾阈值空间分布特征 淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长水分关键期内各级干旱致灾降水阈值空间分布如图4所示，各级干旱致灾阈值的空间分布大致相同，均呈现北部至南部依次增加的趋势，其中西部的桐柏和南部的霍山最高。研究区内干旱致灾阈值地区存在差异，地形起伏和土壤质地是关键影响因素，区内高程悬殊，坡度不一，西南部的桐柏、新县和霍山一带多为山区，地形起伏较大，土壤质地为砂土，颗粒大，易漏水，土壤蓄水能力较差，土壤含水量较低，当降水缺乏时，易发生干旱；中部地区为平原，地形起伏小，土壤质地为黏土，毛细血管丰富，保水能力强，土壤含水量相对较高，对比山区土壤蓄水能力好[36-37]。

图3夏玉米降水序列最优概率分布函数统计

图4淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长水分关键期内干旱致灾降水阈值的空间分布

3.5 夏玉米干旱致灾降水阈值验证

根据灾情数据选取淮河流域蚌埠闸以上地区6个典型干旱年份1981年、1985年、1987年、1973年、1994年、1999年，利用干旱致灾阈值划分干旱等级，见图5。1981年，研究区北部和东部部分地区发生旱情，其中霍邱、寿县等地发生重旱；1985年，研究区西部和中部部分地区发生旱情，信阳和驻马店部分地区发生中旱，其中罗山和光山为特旱，驻马店北部地区为轻度干旱；1987年，研究区中南部地区遭受旱灾，旱情以中旱为主，其中，驻马店地带少数地区发生重旱；1973年，研究区只南部未发生旱情，其余均遭受旱灾，其中中部和东部为中度干旱，西北部为轻度干旱；1994年，研究区内北部和中部和东部普遍发生旱情，其中平舆、淮滨和霍邱等地为严重干旱；研究区内大部发生干旱，西北部和中部旱情严重，其中鲁山、罗山、阜阳等地发生特旱。参考《中国气象灾害大典》等灾情数据及民政局统计的灾情，得到基于本研究阈值划分的干旱灾害的空间分布与旱情程度与当年的实际受灾情况较为吻合，实际灾情记载情况如表4所示。

图5夏玉米生长水分关键期内干旱致灾降水阈值典型年份验证

选取阜阳、漯河、许昌、长葛和宝丰为代表站，进行干旱阈值的验证。如图6所示，各个代表站均较好的指示出了研究区内夏玉米抽雄—成熟期内发生大干旱的年份，分别是1966年、1972年、1978年、1980年、1988年、1993年、1999年、2001年、2013年。根据灾情资料记载，1966年，叶县大旱，玉米旱死一半，秋作物大减产，宝丰秋作物减产7成，土地干裂；1978年，长葛8月上旬至中旬伏旱，玉米有不同程度减产，紧接秋旱，宝丰8月干旱持续一个多月后又出现秋旱；1996年，8月阜阳地区伏旱明显，农作物出现卷叶、落花等现象，受旱面积约80万hm2。1997年，漯河市8月5日至9月10日，37 d内降水只有2.6 mm，农作物减产面积5.5万hm2，许昌8月3日至9月11日降水量0.3 mm，农作物受灾面积21 300 hm2，绝收面积9 200 hm2；1999年，漯河市出现历史罕见的伏旱连秋旱，受灾面积9 780 hm2，绝收面积2 030 hm2。综上，5个代表站点的干旱发生时间、强度与实际灾情资料记载的情况相符程度较高。

表4 灾情数据实际记录的旱情

图61961-2015年典型站点夏玉米生长水分关键期内降水量变化

4 讨论与结论

4.1 讨 论

对于降水分布不均匀的某一区域，利用分布函数拟合降水序列时，需考虑多种不同类型概率分布函数及检验方法，以降低单一函数模拟的误差及不确定性。本文基于划分的夏玉米生长水分关键期，选定各站点的最优概率分布模型以及根据当地气候特点给定的降水概率值划分各站点干旱致灾的降水阈值，较李德等[19]、杨宏毅等[20]仅考虑单一分布函数确定的干旱指标更进一步，并考虑了特定的受灾体玉米，且范围小，针对性更强，能很好的应用于淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米气象服务工作。本文基于夏玉米气候产量与各生育阶段水分盈亏指数的相关性分析确定夏玉米生长的水分关键期，研究结果符合当地夏玉米生长实情[17,38]。对于干旱致灾降水阈值的适用性评价，参照相关文献的验证方法[21,39]，本文选择典型年份和典型站点进行验证，结果表明，阈值划分的旱情与灾情资料记载的实际灾情在发生地点、范围和干旱程度上均较为吻合，说明本文确定的夏玉米干旱致灾降水阈值在中小尺度流域具有较好的适用性。但本文构建的夏玉米各级干旱指标是通过数学方法计算得到的判定阈值，仅考虑了气象因子中的降水因素，且未构建各级致灾阈值与产量的定量关系，另外，玉米干旱还与作物需水量、农田墒情等因素相关，正进一步考虑以上因素对玉米致灾阈值开展深入研究。

4.2 结 论

(1) 利用夏玉米气候产量与各生育期水分盈亏指数相关性分析得出夏玉米生长水分关键期是抽雄—成熟期，具体日期为8月1日—9月30日，即该时段内水分多少是影响夏玉米产量形成的最关键时段。

(2) 近50 a来淮河蚌埠闸以上地区各站点夏玉米生长降水关键期内多年平均降水量差异较小，从空间分布特征分析，大致呈现南部高于北部，山区高于平原的特点。但各站点年际间降水变率较大。趋势检验结果表明，降水量近55 a来变化趋势不明显，以波动变化为主。

(3) 经K-S和A-D检验，发现选取的四大类28种分布函数中大部分能较好地拟合淮河流域蚌埠闸以上地区夏玉米生长水分关键期内的降水序列，但各个站点的降水情况不尽相同，各个站点降水序列的最优拟合函数也差异明显。共涵盖10种类型的函数，其中21个站点的最优拟合模型是Wakeby函数。

(4) 基于降水概率分位数法构建淮河流域蚌埠闸以上地区各站点夏玉米生长水分关键期内各级干旱致灾降水阈值，66个站点夏玉米干旱致灾的降水阈值地区差异较大，但各级阈值空间分布大致相同，均呈现北部至南部依次增加的趋势，其中西部的桐柏和南部的霍山最高。利用泰森多边形法确定整个研究区夏玉米生长水分关键期内干旱致灾降水阈值分别是：轻旱：147≤R<172 mm，中旱：118≤R<147 mm，重旱：89≤R<118 mm，特旱：R<89 mm。