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京津冀地区极端高温发生对夏玉米产量的影响

2021-01-15曾晓豪王丽君孟庆锋

中国农业大学学报 2021年1期
关键词:天数天津市气温

韦 丹 曾晓豪 罗 宁 王丽君 孟庆锋 王 璞

(中国农业大学 农学院,北京 100193)

玉米是全球第一大作物, 在我国粮食作物中总产和种植面积均居第一位, 对保证国家粮食安全起着重要作用。1980年以来全球气候变化, 尤其是玉米生育期高温天气的出现对玉米生产造成严重的影响[1-8]。联合国气候变化政府间专家委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change)第五次评估报告预计到21世纪末, 全球地表气温将比21世纪初升高0.3~4.8 ℃[9-10]。与全球平均水平相比, 我国气温上升速度更快, 1953—2002年, 我国地表平均温度每年上升1.1 ℃[11]。随着温度不断升高, 极端高温出现频率增大, 对农作物的产量和品质的不利影响也将进一步加剧。Lobell等[3]研究表明极端高温(≥34 ℃)对作物生长发育和最终产量的影响远大于普通高温, 研究极端高温的发生规律及其对玉米生产的影响具有重要意义。

已有研究开始关注高温并发现极端高温对玉米产量的不利影响。1960—2010年玉米产量随生育期内高温(≥32 ℃)天数的增加而减少, 生育期高温尤其是极端高温对玉米产量造成了严重的影响。针对美国玉米带的研究表明, ≥29 ℃高温累积导致玉米产量显著下降[4]。高温平均使产量降低14%, 在美国南部极端高温的高发地区玉米产量下降超过50%[12]。当温度≥30 ℃时, 撒哈拉以南非洲地区的玉米产量损失1.0%~1.7%[13]。我国一些地区的研究表明, 气温≤29 ℃时,玉米产量随温度增加而升高, ≥32 ℃的气温对玉米的生长会产生胁迫[14]。极端高温天气在未来发生会更频繁, 持续时间也越来越长[15], 但极端高温的发生规律及对夏玉米产量影响方面的研究鲜有报道。

本研究以京津冀地区夏玉米‘郑单958’为研究对象, 分析1954—2015年玉米生育期内极端高温发生的规律(天数和强度), 并通过APSIM-MAIZE模型模拟其对玉米产量的影响, 旨在解析极端高温天气对京津冀地区夏玉米产量的影响,以期为选育耐高温的玉米品种和栽培管理措施提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 地区概况

京津冀地区位于华北平原北部, 北面是燕山山脉, 西北和北面地形较高, 南面和东面地形较为平坦, 整体呈现出西北高东南低的地形特点。2018年, 京津冀地区玉米种植面积为366.5万hm2, 占全国玉米种植面积的8.7%, 产量为2 078.9万t, 占全国玉米产量的8.1%[16]。

本研究选取京津冀地区3个典型的气象站点:北京市-北京气象站(39.48 N,116.28 E)、天津市-天津气象站(39.05 N,117.04 E)、河北省泊头市-泊头气象站(38.08 N,116.55 E)。这3个站点处在京津冀地区的中部偏东南, 典型的温带大陆性季风气候。3个站点的位置,见图1。

图1 京津冀3个气象站点位置图Fig.1 Location map of 3 meteorological site in Beijing, Tianjin and Hebei

1.2 数据来源

北京市、天津市和河北省泊头市3个站点的逐日气象数据皆来自中国气象科学数据共享服务网(http://www.cma.gov.cn), 分析对象主要包括最高温、平均温、最低温、降水量和日照时数。

1.3 高温计算方法

以日最高温30、32 和35 ℃的天数和高温累积度日(Extreme growing degree days, EDD)作为评价玉米生育期极端高温风险的2个指标。具体计算方法如下:

式中:N为天数,d;Tmax表示每日最高温度,℃;Thigh表示高温的临界值, 取值为30、32 和35 ℃。

1.4 作物模型

APSIM(Agricultural Production Systems Simulator)是由隶属于澳大利亚联邦科学与工业研究院和昆士兰州政府的农业生产系统研究组开发的农业生产系统模拟模型, 已被广泛应用于全球主要作物体系的模拟[17-18]。本研究利用课题组已调参校验过的APSIM-MAIZE模型对夏玉米产量进行模拟[19]。供试品种为‘郑单958’, 用APSIM UI模型进行每一年的产量模拟, 输出成Excel文件。模型设置具体参数如下:播种日期为 6 月 12 日, 玉米品种为‘郑单958’, 密度为 75 000 株/hm2。

1.5 情景分析

为进一步研究不同极端气温阈值对产量的影响, 开展3种情景的模拟研究。情景Ⅰ:最高温度中≥30 ℃温度统一设置为30 ℃, 其他气象数据不变, 模拟结果为产量Ⅰ。情景Ⅱ:最高温度中≥32 ℃ 温度统一设置为32 ℃, 其他气象数据不变, 模拟结果为产量Ⅱ。情景Ⅲ:最高温度中≥35 ℃ 温度统一设置为35 ℃, 其他气象数据不变, 模拟结果为产量Ⅲ。不同高温对产量影响的计算过程如下:

产量Ⅰ-产量Ⅱ=30~32 ℃高温对产量的影响
产量Ⅱ-产量Ⅲ=32~35 ℃高温对产量的影响
产量Ⅰ-产量Ⅲ=30~35 ℃高温对产量的影响

1.6 数据处理

采用Excel 2016和R语言程序(R/3.6)对气象数据进行处理和绘图;采用已校验的APSIM (7.9)模型进行产量模拟。

2 结果与分析

2.1 3个站点高温发生规律

2.1.1全年和玉米生育期内温度变化趋势

1954—2015年北京市、天津市和河北省泊头市3个站点全年气温(最高、最低和平均温度)变化趋势相同,都表现出递增的趋势(图2和图3)。玉米生育期内气温变化与全年变化趋势一致,其增加趋势略小于全年。北京市玉米生育期内最高气温上升速度0.4 ℃/10 年,天津市和河北省泊头市玉米生育期内最高气温上升速度均0.5 ℃/10 年。

图2 京津冀地区3个气象站点全年气温变化趋势Fig.2 Trends of air temperature for years at the three stations

图3 京津冀地区3个气象站点夏玉米生育期内气温变化趋势Fig.3 Trends of air temperature for growth period of summer maize at the three stations

2.1.2夏玉米生育期内各月份极端高温发生天数和累积值(EDD)

玉米受精结实期对高温最为敏感。北京市玉米受精结实期内,8月中旬≥30 ℃天数和EDD 30 ℃均呈现增加的趋势。由图4可知,1954—2015年极端高温发生天数平均增加 0.5 d/10年, 2006—2015年出现≥30 ℃的高温达5 d/年。8月中旬的EDD 30 ℃平均增加2.2(℃·d)/10年,2006—2015年EDD平均19.5(℃·d)/年。当温度梯度上升到32 ℃时,8月中旬EDD 32 ℃平均上升0.9(℃·d)/10年(图5), 2006—2015年EDD平均7.7(℃·d)/年。当气温梯度上升为35 ℃时, ≥35 ℃的气温发生天数和EDD 35 ℃无升高趋势(图6)。此外,该站点≥30 ℃ 发生天数在9月中上旬, ≥32 ℃发生天数在9月中旬, ≥35 ℃发生天数在8月下旬、EDD 30 ℃在9月中旬也均呈现出增加的趋势。

天津市站点在玉米受精结实期内≥30 ℃气温的天数和EDD也呈现出增加的趋势(图7),1954—2015年发生天数平均增加0.4 d/10年,2006—2015年≥30 ℃气温的天数平均为7.0 d/年。受精结实期30 ℃ EDD平均增加2.2(℃·d)/10年,2006—2015年平均20.0(℃·d)/年。当温度梯度达到32 ℃时,该阶段≥32 ℃的天数平均增加0.4 d/10年, 2006—2015年平均为4.6 d/年(图8)。EDD 32 ℃在8月中旬也呈现增加趋势,平均增加1.2(℃·d)/10年,2006—2015年平均为8.5(℃·d)/年。≥35 ℃的极端高温发生天数及EDD无明显趋势(图9)。此外,该站点≥30 ℃的气温发生在6月上旬、7月上旬和8月上旬,EDD 30 ℃在7月上旬,≥32 ℃发生天数和EDD 32 ℃在7月上旬也表现出升高趋势。

河北省泊头市站点在玉米的受精结实期内,高温发生天数及EDD值均无升高趋势,但2006—2015年≥30 ℃气温的发生天数为6.8 d/年,EDD 30 ℃ 为年平均16.7(℃·d)/年,较北京市高,略低于天津市(图10)。该阶段≥32 ℃的高温发生天数为4.2 d/年,EDD 32 ℃为年平均5.8(℃·d)/年(图11)。与北京市和天津市站点不同,泊头市在9月上旬≥35 ℃的极端高温开始出现(图12)。此外,该站点≥30 ℃的气温发生在6月上旬和7月上旬均表现出增加的趋势,6月上旬平均增加0.4 d/10年,2006—2015年≥30 ℃的气温发生天数的平均值为6.6 d/年,7月上旬平均增加0.5 d/10年, 2006—2015年的平均值上升为8.8 d/年。当温度梯度到达 32 ℃ 时, 7月上旬的高温发生天数呈现上升的趋势, 平均上升0.4 d/10年,2006—2015年≥32 ℃的高温发生天数平均值为6.4 d/年。

(a)、(b)、(c)和(d)分别为6、7、8和9月气温≥30 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和(h)分别为6、7、8和9月气温≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the number of days ≥30 ℃ in June, July, August and September, respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September, respectively图4 1954—2015年北京市各月份气温≥30 ℃的天数及对应的EDD值Fig.4 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

2.2 产量分析

由图13可知, 3个站点随气温阈值升高, 玉米产量下降幅度均提高, 尤其是2006—2015年的产量下降幅度较大。北京市站点2006—2015年最高温度设置为32 ℃时,较30 ℃时产量减少1 525 kg/hm2;最高温度设置为35 ℃时,较32 ℃产量进一步降低550 kg/hm2。高温阈值由30 ℃上升到35 ℃时, 产量减少2 075 kg/hm2。天津市站点2006—2015年最高温度设置为32 ℃时,较30 ℃时产量减少1 490 kg/hm2;设置为35 ℃时,较32 ℃产量进一步减少414 kg/hm2。高温阈值设置由30 ℃上升到35 ℃时,产量减少1 903 kg/hm2。泊头市站点2006—2015年最高温度设置为32 ℃时,较30 ℃时产量降低757 kg/hm2;设置为35 ℃时,较32 ℃产量进一步降低523 kg/hm2。高温阈值由30 ℃设置为35 ℃时, 产量降低1 280 kg/hm2。

(a)、(b)、(c)和 (d)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和 (h)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the number of days ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively图5 1954—2015年北京市各月份气温≥32 ℃的天数及对应的EDD值Fig.5 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

总体来看, 30~35 ℃高温对夏玉米产量的影响在3个地区存在一定差异, 与阈值30 ℃模拟结果相比, 阈值35 ℃时北京市和天津市产量下降均>18.6%,高于泊头市(10.7%),主要原因是30~32 ℃高温的影响。在北京市和天津市阈值是32 ℃时,与 30 ℃ 相比夏玉米产量下降均>14.3%,远高于泊头市的6.4%,32~35 ℃高温对夏玉米产量的影响在各站点差异不大(4.0%~5.1%)。

(a)、(b)和(c)分别为6、7和8月份气温≥35 ℃的天数;(d)、(e)和(f)分别为6、7和8月份气温≥35 ℃的EDD值(a), (b) and (c) are the number of days ≥35 ℃ in Beijing in June, July, August respectively; (d), (e) and (f) are the EDD values of ≥35 ℃ in Beijing in June, July, August respectively图6 1954—2015年北京市各月份气温≥35 ℃的天数及对应的EDD值Fig.6 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Beijing from 1954 to 2015

3 讨论与结论

基于对京津冀地区典型站点历史气象数据(1954—2015年)的分析, 发现京津冀地区极端高温天气发生的频率和强度都在增加, 但在不同站点不同月份存在差异(图4~图12)。在玉米对高温敏感的受精结实期内, 北京市和天津市高温发生天数和强度呈现增加的趋势。在南部的河北省泊头市,虽然玉米受精结实期(8月中旬)没有升高趋势,但是高温的发生频率和绝对值较大,并在9月份出现≥35 ℃高温。基于以上气候变化趋势,对玉米产量的模拟结果显示,与阈值30 ℃模拟结果相比,阈值35 ℃时北京市和天津市的玉米产量下降高于河北省泊头市,主要是30~32 ℃高温胁迫的影响。

已有研究表明,气温小于一定温度时, 产量随着气温的升高而增加, 当超过这个温度, 产量会显著下降[6]。气温≥32 ℃时, 法国的玉米产量急速下降。王丽君[20]通过在黄淮海平原建立回归模型, 在夏玉米全生育期, 如果EDD上升10(℃·d)会导致玉米产量下降1.07%。本研究EDD 35 ℃水平最高的3个年份, 北京市是1972、1999和2000年,其中2000年产量最高, 但也仅为4 990 kg/hm2。天津市EDD 35 ℃最高年份是1972、1997和2000年,当年产量分别是2 790、5 468 和4 174 kg/hm2, 可以看出,35 ℃ EDD较高的年份产量均远低于平均产量。泊头EDD 35 ℃较高的年份1968年,模拟产量只有1 066 kg/hm2。

(a)、(b)、(c)和(d)分别为6、7、8和9月份气温≥30 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和(h)分别为6、7、8和9月份气温≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively图7 1954—2015年天津市各月份气温≥30 ℃的天数及对应的EDD值Fig.7 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value in each month in Tianjin from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和(h)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively图8 1954—2015年天津市各月份气温≥32 ℃的天数及对应的EDD值Fig.8 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Tianjin from 1954 to 2015

Lizaso等[19]研究表明在玉米生育期内不同阶段的高温天气,都会对产量产生影响,但开花期前后极端高温天气对产量的影响最大,玉米受精结实期极端高温天气发生是决定产量的关键因素,严重影响玉米生产[21-22]。高温天气影响产量是通过影响雌雄幼穗的正常分化,使穗行数减少, 甚至无法形成果穗[23]。玉米花期环境温度过高时, 会减少花粉的数量、降低花粉的活性、缩短玉米的散粉期。花期高温天气同样也会影响花丝的数量和活性, 还会阻碍花粉管的萌发和伸长, 而这些都是使得玉米受精结实率降低的因素,其中花粉活力降低是最主要原因。高温天气还影响着玉米籽粒的库容潜力, 主要是减少了穗粒数和籽粒的单位体积[24-26]。灌浆期的高温对产量影响也很大, 灌浆最适温度在25 ℃, 温度每升高1 ℃, 籽粒产量降低3%~4%[27-30]。

近年来生育期高温天气发生已经对玉米生产造成了严重的影响, 亟需建立栽培的缓解应对机制。作物合理布局和合适的种植密度等,能显著改善田间玉米植株群体地上部的微气候[30]。通过耕作措施,促进根系的生长,改善土壤水肥条件,配合土壤水分管理,改善田间土壤水分状态,对玉米的耐高温能力提升有一定的帮助[30-31]。此外,增施有机肥,结合微量元素铜、锌和钾肥进行营养调控等也对缓解高温胁迫的为害具有一定作用,需要引起关注[32]。

(a)、(b)和(c)分别为6、7和8月份气温≥35 ℃的天数;(d)、(e)和(f)分别是6、7和8月份气温≥35 ℃的EDD值(a), (b), and (c) are the days of ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively; (d), (e) and (f) are the EDD values ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively图9 1954—2015年天津市各月份气温≥35 ℃的天数及对应的EDD值Fig.9 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Tianjin from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分别为6、7、8和9月份气温≥30 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和(h)分别为6、7、8和9月份气温≥30 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥30 ℃ in June, July, August and September respectively图10 1954—2015年河北省泊头市各月份气温≥30 ℃的天数及对应的EDD值Fig.10 The number of days ≥30 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和(d)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的天数;(e)、(f)、(g)和 (h)分别为6、7、8和9月份气温≥32 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥32 ℃ in June, July, August and September respectively图11 1954—2015年河北省泊头市各月份气温≥32 ℃的天数及对应的EDD值Fig.11 The number of days ≥32 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

(a)、(b)、(c)和 (d)分别为6、7、8和9月份气温≥35 ℃的天数; (e)、(f)、(g)和 (h)分别为6、7、8和9月份气温≥35 ℃的EDD值(a), (b), (c) and (d) are the days of ≥35 ℃ in June, July, August and September respectively; (e), (f), (g) and (h) are the EDD values ≥ 35 ℃ in June, July, August and September respectively图12 1954—2015年河北省泊头市各月份气温≥35 ℃的天数及对应的EDD值Fig.12 The number of days ≥35 ℃ and the corresponding EDD value of each month in Botou, Hebei Province from 1954 to 2015

图13 北京市(a)、天津市(b)和河北省泊头市(c)站点各温度阈值下的产量Fig.13 Yields under each temperature threshold at the stations in Beijing (a), Tianjin (b) and Botou, Hebei Province (c)

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