杨涛 鲍凤霞 冯文丽 敖银银

摘要：利用随州市2个国家气象站1957—2017年的气温观测数据，通过函数拟合的方式模拟中稻生长季内抽穗扬花期高温热害和低温冷害发生几率随时间的变化，从而确定中稻遭遇高温热害和低温冷害风险几率较小的抽穗扬花适宜期时段，并分析其变化规律。结果表明，在气候变化背景下，随州市一季中稻抽穗扬花适宜期持续时间呈现增加趋势，每10年平均增加2 d左右。

关键词：气候变化;中稻;抽穗扬花;适宜期;随州市

中图分类号：S511.3+2         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）16-0054-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.16.012           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： Based on the temperature data of two national meteorological observation stations in Suizhou city from 1957 to 2017， the variation of the occurrence probability of high temperature heat damage and low temperature cold damage over time in the heading and flowering stage of middle rice growing season was simulated by function fitting. And the suitable time period of heading and flowering was determined and its variation rule was analyzed. The results showed that the suitable period presented a increasing trend under the background of climate change in Suizhou city， the average increase was about 2 days every 10 years.

Key words： climate change; mid-season rice; heading and flowering; suitable period; Suizhou city

隨州市位于鄂北丘陵地带，地处南北气候过渡地带。受制于温、光、水资源条件以及季节和劳动力矛盾，其水稻生产以一季中稻为主。一季中稻由于播期灵活，生长季时间段跨度较大，中稻生长季时间段一般为4月中下旬到9月中下旬，由于受到夏季副热带高压等因素的影响[1]，随州市夏季出现高温的几率较大，而中稻的抽穗扬花期集中在7、8月，因此这个阶段很容易受到高温的影响。高温达到一定程度就会造成中稻生殖生长出现障碍，影响中稻品质和产量[2-4]。同时，由于气候变化，盛夏低温冷害的出现频率也逐渐升高，中稻在抽穗到成熟阶段遭遇低温冷害也会显著影响中稻的产量形成过程。因此，从降低中稻抽穗扬花期高温热害和低温冷害风险的角度出发，开展气候变化背景下随州市中稻抽穗扬花适宜期的研究，并以此评估气候变化可能带来的影响。在此基础上寻找有关应对措施，对于最大程度上减少气候变化对中稻带来的不利影响[5，6]具有非常重要的意义。

1  材料与方法

1.1  资料来源

气温观测数据来源于随州市气象台，主要包括随州、广水2个国家气象观测站1957—2017年共61年的逐日平均气温、日最高气温、日最低气温观测资料，所有数据均通过了气象部门的基本质量检验。

1.2  研究方法

1.2.1  中稻高温热害和低温冷害指标的确定  热害和冷害对中稻产生影响主要由两方面构成，一是温度大于（小于）中稻某个生育阶段适宜生长的临界温度;二是该过程持续了一段时间，两者共同作用对中稻产生不利影响[7]。结合湖北省气候背景，将连续3 d及以上日最高气温超过35 ℃作为高温热害天气的气象指标[8];把连续3 d及以上日平均气温低于22 ℃作为低温冷害天气的气象指标[9]。

1.2.2  发生几率统计方法  高温热害和低温冷害是一种随机事件，可以把高温热害（低温冷害）这一随机事件出现的频率作为概率的估计值。某站点资料的年数为N，以通过定义的高温热害（低温冷害）的气象指标考察N年中某个同一日期出现持续高温（低温）事件总的年数M，那么就可以将M/N作为该日期水稻高温热害（低温冷害）可能发生几率的估计值。

1.2.3  热害几率随时间变化的拟合  从高温热害发生规律来看，高温热害几率的分布类似于统计学里的正态分布曲线，在某个日期，高温热害天气发生的几率最大，距离这个日期的左右两侧越远，发生几率越小。结合张方方等[10]的研究成果，用式（1）拟合高温热害出现几率随时间的变化曲线：

式中，I为日序;I0为发生几率最大日期的日序;A为最大几率;D可以反映持续高温天气的时间长短;I0、A、D均为参数。

1.2.4  冷害几率随时间变化的拟合  根据对水稻夏季低温冷害出现几率的分析，湖北省中稻抽穗扬花期的低温冷害基本都是从7月下旬开始出现，发生几率很小。但是随着时间往后推移，几率逐渐增大。根据概率随时间变化的曲线，可以看出曲线走势类似于Logistic曲线[11]，因此采用Logistic函数式（2）模拟低温冷害几率随时间变化的曲线：

式中，I为日序;K、Ic和b为模型参数。由于随着时间推移到达秋冬季，日平均温度逐渐降至低温冷害界限温度之下，则F（I）值最终趋近并等于1，因此K必然等于1。

1.2.5  抽穗扬花适宜期的定义和计算方法  7月下旬至8月上中旬是高温热害发生几率相对较高的时期，随后逐渐进入秋季，冷害出现的几率逐渐增大，在8月底9月初低温冷害的出现会对中稻生殖生长过程产生影响。因此需要确定一段使中稻在抽穗扬花关键时期遭遇高温热害和低温冷害风险的几率较小的安全时期，尽量规避抽穗扬花期高温热害和低温冷害影响带来的危害，将这段时期称之为中稻抽穗扬花适宜期。

计算中稻抽穗适宜期的方法如图1所示，根据高温热害和低温冷害发生几率公式推导计算高温热害发生几率大于0.1的终止日序I1、低温冷害发生几率大于0.1的起始日序I2，从而得出中稻抽穗扬花期内遭受高温热害和低温冷害的低风险的I1至I2区间，即中稻的抽穗扬花适宜期时段。

1.2.6  研究目标长期变化趋势的分析方法  对随州和广水两站的历史资料以30年为一个时间序列，从资料起始年开始逐年滑动分段，即1957—1986年为时间序列1、1958—1987年为时间序列2、……1988—2017年为时间序列32。对每一个时段采用估算非线性参数的Levenberg-Marquardt迭代最优化算法分别拟合式（1）和式（2），从而计算得到每个时间序列中的相关参数。

利用线性倾向估计来研究特征量的气候变化趋势，用yi表示第i个30年时间序列中的某个特征量，建立yi和i的一元线性回归方程：

式中，i表示时间序列序号，i=1，2，3……n;b表示线性方程的斜率，即线性变化趋势与速率。当b>0时，表示增加趋势;当b<0时，表示减少趋势;当b=0时，表示无变化趋势[12]。将b×10定义为气候倾向率[13]，并用F检验法进行显著性检验。

利用非参数统计检验的Mann-Kendall法检验长期变化趋势。Mann-Kendall法是一种非参数统计检验方法，其优点是不需要样本遵循一定的分布，能够客观地表征样本序列整体变化趋势。

2  结果与分析

2.1  高温热害、低温冷害发生几率函数的拟合

根据前述的拟合函数，利用相关算法计算相关参数后，绘制样本曲线和拟合函数的曲线，如图2和图3所示，图中虚线为发生几率的实际变化曲线，实线为拟合的函数曲线，可以看出式（1）和式（2）能够很好地模拟高温热害、低温冷害发生几率随时间的变化。

2.2  高温热害发生几率极大值、极大值出现日序的变化趋势分析

根据拟合的高温热害几率极大值（A）绘制A随时间序列的变化曲线，如图4所示，可以看出，截至第13个时间序列（1969—1998年），随州站高温热害几率极大值大于广水站，而后开始小于广水站。随州站高温热害几率极大值气候倾向率为0.004/10年，但是未通过0.05的显著性检验。广水站的高温热害几率极大值随时间基本呈现增大趋势，气候倾向率为0.035/10年，并且通过了0.05的显著性检验。

高温热害几率极大值出现的日序I0随时间序列变化如圖5所示，可以看出，在同一时间序列时，广水站的极大值出现日序始终大于随州站，这表明广水站出现高温热害可能性最大的日期要比随州站晚，计算可知平均晚了2 d左右。总体上而言，随州站和广水站I0均呈现减小的趋势，即出现高温热害可能性最大的日期在不断提前。计算I0的气候倾向率可知随州站为-1.6 d/10年、广水站为-2.3 d/10年，两者均通过了0.05的显著性检验，即每10年最可能出现高温热害的日期随州站提前1.6 d，广水站提前2.3 d。

以1957—1986年、1988—2017年头尾两个时间序列为例分析，热害几率极大值及其出现的日序对应日期如表1所示，截至2017年年底，随州站的热害几率极大值增加了0.04左右，其出现日期提前了3 d左右;广水站热害几率极大值增加了0.13左右，其出现日期提前了8 d左右。广水站的增大更为明显，出现日期的提前程度更大。

2.3  中稻抽穗扬花适宜期计算和分析

2.3.1  高温热害发生几率大于0.1的终止日序（I1）分析  由图6可以看出，总体趋势均是随着时间的推移，高温热害发生几率大于0.1的终止日序呈现减小趋势，即发生几率大于0.1的日期提前。I1的气候倾向率随州站为-3.2 d/10年、广水站为-2.1 d/10年，即每10年高温热害发生几率大于0.1的终止日序随州站提前3.2 d，广水站提前2.1 d，两者都通过了0.05的显著性检验。

2.3.2  低温冷害发生几率大于0.1的起始日序（I2）分析  从图7可以看出，I2的变化趋势两站差异比较明显，随州站基本呈现减小趋势，即冷害几率大于0.1的起始日序是提前的，其气候倾向率为-1.0 d/10年，每10年起始日序提前1 d左右，并且通过了0.05的显著性检验。而广水站低温冷害发生几率大于0.1的起始日序，未通过0.05的显著性检验，即变化趋势不明显，主要在240～242（对应日期为8月29—31日）上下浮动。

2.3.3  中稻抽穗扬花适宜期分析  根据抽穗扬花适宜期的定义可知其持续天数为I2-I1+1，对32个时间序列抽穗扬花适宜期时间进行分析，可知随州、广水两站抽穗扬花适宜期持续天数均为8～18 d。适宜期起始日期两站变幅都较大，随州站为8月10—23日，变幅达14 d，广水站为8月13—24日，变幅达12 d;适宜期终止日期的变幅较小，随州站为8月27—30日，广水站为8月29—31日。随州、广水两站部分时间段中稻抽穗扬花适宜期起止时间及持续天数如表2所示。

由图8可以看出，在同一时间序列下，广水站的适宜期持续时间始终大于或者等于随州站，线性倾向估计气候倾向率，随州站为2.2 d/10年、广水站为2.1 d/10年，表明每10年中稻抽穗扬花适宜期持续时间随州站增加2.2 d，广水站增加2.1 d，均通过了0.05的显著性检验。

2.4  M-K气候变化趋势检验

利用M-K检验法分析上述研究特征量的气候变化趋势，趋势检验Z计算结果如表3所示，随州站的高温热害几率极大值未通过检验，表明其长期变化趋势不明显;几率极大值出现日序、高温热害发生几率大于0.1的终止日序随州、广水两站Z都小于0，呈现明显的下降趋势，均通过置信度检验;低温冷害发生几率大于0.1的起始日序随州站Z小于0，呈现明显的下降趋势，通过了置信度检验，广水站未通过检验。中稻抽穗扬花适宜期持续天数Z都大于0，均呈现明显的上升趋势，通过置信度检验。将M-K趋势检验结果与前述的线性回归趋势检验结果比较，可以看出二者结果完全一致。

3  小结与讨论

中稻抽穗扬花期是一季中稻产量形成的关键生育阶段，基于降低抽穗扬花期内遭受高温热害和低温冷害风险的角度出发，通过函数拟合的方式研究了气候变化背景下随州市中稻生育期内高温热害和低温冷害发生几率随时间的变化规律，从而分析得出抽穗扬花适宜期时段及其变化特征。

1）高温热害几率极大值变化趋势随州站不明显，广水站呈现增大趋势，但是两者高温热害几率极大值出现的时间都呈现提前趋势，在每10年中最可能出现高温热害的日期随州站提前1.6 d，广水站提前2.3 d。

2）中稻抽穗扬花适宜期的起始时间随州站分布在8月10—23日，广水站分布在8月13—24日，而且都呈现提前的趋势，每10年随州站提前3.2 d，广水站提前2.1 d。

3）中稻抽穗扬花适宜期的终止时间随州站分布在8月27—30日，广水站在8月29—31日，隨州站呈现提前的变化趋势，每10年随州站提前1.0 d，广水站的变化趋势不明显。

4）随州、广水两站抽穗扬花适宜期持续时间均在8～18 d，在同一时期，广水站的适宜期持续时间始终大于或者等于随州站，持续时间都有增加的趋势，每10年持续时间随州站增加2.2 d，广水站增加2.1 d。

由于一季中稻的播期非常灵活，结合气候变化背景下随州市中稻抽穗扬花适宜期的变化规律，可以在生产实践中通过调整优化播期、选择适宜品种等方式，将当地种植中稻的抽穗扬花期控制在低风险的适宜时段，从而降低风险以应对气候变化对当地中稻生产可能造成的影响。

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