焦敏 陈鹏狮 李荣平 张琪 张微玮

(1.中国气象局沈阳大气环境研究所， 辽宁 沈阳 110166； 2.辽宁省生态气象和卫星遥感中心， 辽宁 沈阳 110166; 3.东北冷涡研究重点开放实验室， 辽宁 沈阳 110166)

引言

设施农业是辽宁省现代农业的主要组成部分，辽宁省现代农业发展“十三五”规划中指出，“十二五”期间辽宁省实施了设施农业建设和提质增效工程，设施农业占地面积发展到7.46×105hm2，位居中国全国第二位，日光温室设施蔬菜面积全国第一。设施蔬菜总产量达3.24×107t、产值超过7.00×1010元。设施农业的出现使得中国北方地区蔬菜的周年生产成为现实。设施农业生产主要依靠自然光，因此寡照便成为影响设施农业生产的关键限制因素。寡照常使设施作物生长发育和品质受到严重影响，如容易导致设施蔬菜生长缓慢，产量降低，发生病虫等。因此，开展辽宁省设施农业寡照灾害时空特征的研究对设施农业气候区划和生产布局及设施作物栽培措施的制定均具有重要意义。

关于寡照灾害，国内外学者主要从寡照灾害等级指标确定、寡照灾害时空变化特征、寡照灾害风险区划和评估及寡照灾害预警模型构建等方面开展了相关研究。李海涛等[1]分析指出，山西省寡照灾害主要发生在冬季，占全年灾害的90%之多，寡照主要分布在大同盆地、忻定原盆地、太原晋中盆地以及长治盆地。杨再强等[2]研究表明，江苏省全年冬季寡照灾害最严重，长江以南寡照灾害远多于长江以北，1990年之后，寡照灾害发生频率和强度有增加趋势。杜子璇等[3]分析了河南省设施农业黄瓜寡照灾害的时空分布特征，指出黄瓜轻度寡照次数总体偏高，中度寡照次数总体偏低。魏瑞江[4]确立了河北省日光温室低温寡照灾害等级指标并分析了其时空分布规律指出：20 世纪80 年代以后，河北省各市低温寡照发生次数比20 世纪60—70 年代明显增多；随着纬度增高，河北省低温寡照发生次数明显减少，危害程度明显减轻。魏瑞江等[5]对河北省日光温室低温寡照灾害进行了风险分析：指出河北省低温寡照灾害综合风险最大的地区为邯郸的中部，石家庄、邢台两市的中部和邯郸大部次之，第三为保定、石家庄两市的东部和衡水中南部及其以南地区，其他地区则无风险。朱汉青等[6]研究了日光温室番茄寡照低温灾害预警模型构建技术。李楠等[7]研究了山东省日光温室番茄寡照灾害等级指标，将冬季温室番茄生产寡照分为无灾、轻灾、中灾、重灾。侯伟等[8]分析了低温寡照对海南西瓜的影响，指出低温寡照对西瓜授粉和果实膨大期影响最大。陈卿才等[9]对海南省西瓜低温寡照灾害进行了风险区划分析，指出高风险区集中在海南中部和北部，低风险区分布在南部和西部，其他地区为中风险区。Li等[10]建立了适用于我国北方的日光温室蔬菜气象灾害风险管理系统。关福来等[11]建立了日光温室低温寡照灾害的监测预警系统，并在河北日光温室蔬菜生产中进行了初步应用。

对于中国东北地区日照时数或者寡照，周晓宇等[12]从月变化、季节变化、年际变化和年代际变化角度分析了中国东北地区日照时数的时空变化特征。曾丽红等[13]分析了中国东北地区生长季日照时数的时空变化。杨东等[14]、曹永强等[15]和焦敏等[16]分析了辽宁省日照时数的时空变化特征。慕臣英等[17]分析了1980—2014年沈阳地区日照时数变化特征及影响因素。江和文等[18]评估了葫芦岛市日光温室蔬菜低温寡照灾害的风险水平。综上，以往针对日照时数要素本身时空变化特征及影响因素的研究较多，而对设施作物寡照灾害时空特征的研究并不多见。本文以日照时数观测数据为基础，以设施黄瓜和茄子为研究作物，应用Fortran语言编程识别1962年以来辽宁省设施农业生长季寡照灾害发生频数，采用统计诊断方法分析其时空变化特征，以期为该类型的设施农业灾害提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料选取

辽宁省气象信息中心提供的62个国家级地面气象观测站，由于1962年以来日照时数数据的缺测和缺失比较严重，本文筛选出1962—2018年数据完整且连续的28个观测站，这些站点在辽宁省的空间分布较均匀(图1)，可以用来反映辽宁省日照时数的时空变化特征。采用1962年1月1日至2018年12月31日辽宁省28个国家级地面气象观测站的逐日日照时数数据集作为研究资料。

1.2 设施农业生长季定义

本文采用张淑杰等[19]提出的方法，将10月至翌年4月定义为辽宁省设施作物的生长季，简称设施农业生长季。研究时段为1962—2017年共56个设施农业生长季。文中气候态指1962—2017年共56 a平均。

1.3 寡照灾害等级指标确定和寡照灾害识别方法

不同设施作物其寡照灾害指标有所不同，本文以设施黄瓜和茄子为例，采用陈艳秋和吴曼丽[20]给出的寡照灾害等级指标(表1)。下文中如无特殊说明，设施作物生长季均指设施黄瓜和茄子的生长季。寡照灾害识别应用Fortran语言编译统计。

图1 辽宁省28个气象观测站空间分布Fig.1 Locations of the 28 meteorological stations in Liaoning province

表1 辽宁省设施作物生长季寡照灾害等级指标Table 1 Level indicators of sparse sunlight disaster in facility agriculture growing season over Liaoning province

1.4 统计诊断分析方法

采用方差[21]分析年际变率，采用一元线性回归[22]分析气候倾向率和气候趋势，采用标准Morlet小波分析[23]显著振荡周期，采用曼-肯德尔(Mann-Kendall)统计量[24]分析突变特征，采用滑动平均[24]去除年际分量以分析要素的年代际变化。

2 结果分析

对1962—2017年辽宁省28站设施黄瓜和茄子生长季不同等级寡照灾害的发生频数统计表明，从气候学角度来看，辽宁省设施黄瓜和茄子最易发生轻度寡照灾害，其年平均发生频数达5.1次，占总发生频数的百分比高达96.1%；中度寡照灾害年平均发生频数仅为0.3次，只占总发生频数的3.9%；且近56 a来没有发生重度寡照灾害。鉴于轻度寡照灾害的高发生率，本文重点研究轻度寡照灾害的时空特征及影响因素。

2.1 轻度寡照灾害发生频数空间变化特征

2.1.1 气候态及年际变率空间分布

1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数的气候场分布见图2a，呈显著的西低东高的经向型分布特征，辽西地区年平均发生频数最少，为2.4—4.0次；辽北和辽东地区年平均发生频数最多，为5.2—7.6次；其他地区年平均发生频数为4.0—5.2次。

单位为次图2 1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数气候场(a)及其方差(b)空间分布Fig.2 Mean climatic field distribution of mild sparse sunlight disaster frequencies (a) and their variances (b) in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

由发生频数的方差分布可知(图2b)，其分布形势与气候态分布一致，说明相对而言辽西地区发生频数的年际变化较小，辽北和辽东地区发生频数的年际变化较大。因此，预报辽北和辽东地区发生频数要比预报辽西地区的难。

2.1.2 关键发育期气候态空间分布

光照对黄瓜和茄子关键生育期的影响尤其重要，关键生育期发生寡照灾害，会严重影响黄瓜和茄子的品质和产量。因此参照韩亚东等[25]给出的辽宁省日光温室黄瓜栽培季节及茬口，本文定义了黄瓜和茄子的两个关键生育期时段，一个是冬春茬，具体为2月下旬至4月下旬；一个是秋冬茬，具体为10月中旬至11月下旬。进一步分析气候态下1962—2017年辽宁省设施农业黄瓜和茄子在上述两个茬口内轻度寡照灾害发生频数的空间分布特征(图3)，可知两个茬口内的空间分布特征与整个设施农业生长季的空间分布特征基本是一致的，都呈西低东高型，辽西地区发生频数最少，辽东地区发生频数最多，冬春茬发生频数为0.9—2.0次，秋冬茬发生频数为0.9—2.4次。

单位为次图3 1962—2017年辽宁省设施农业冬春茬(a)和秋冬茬(b)关键发育期轻度寡照灾害发生频数气候场空间分布Fig.3 Climatic field distribution of mild sparse sunlight disaster frequencies for critical development of facility agriculture in winter and spring crop (a) and autumn and winter crop (b) from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.1.3 趋势系数

1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数的趋势系数全部为正值(图4)，表明近56 a来发生频数均呈增加趋势。除辽西、辽中和辽南局部地区外，绝大部分地区的趋势系数通过了95%置信水平的显著性检验，表明这些区域寡照灾害发生频数年增加趋势显著。其中最大趋势系数出现在阜新东部和朝阳东部。

2.2 轻度寡照灾害发生频数时间变化特征

2.2.1 线性趋势及年代际变化

1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数呈上升趋势(图5)，气候倾向率为0.68次·(10 a)-1，通过了99.9%置信水平的显著性检验，说明上升趋势十分显著。对年代际变化而言，由7 a滑动平均序列可知(图略)，20世纪80年代中期以前波动平稳，20世纪80年代中期以后波动振幅较大。由各年代轻度寡照灾害平均发生频数可知，20世纪60年代以来平均发生频数呈阶梯式增加，20世纪60年代为3.9次，70年代为4.0次，80年代为4.5次，90年代为4.9次，21世纪00年代为6.0次，10年代已增加至7.3次，从20世纪60年代至21世纪10年代增加了近1倍。

图5 1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数年际变化序列Fig.5 Interannual variation series of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.2.2 突变分析

为了明确1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数是否存在年代际突变，绘制了其曼—肯德尔统计量曲线(图6)。由图6可知，1977年以来发生频数呈上升趋势，2004年以来这种上升趋势超过了95%置信水平的显著性检验，表明2004年以来发生频数的上升趋势是显著的。由两条曲线交点位置可知，发生频数的上升是一突变现象，是从1999年开始的。

图6 1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数曼—肯德尔统计量曲线Fig.6 Mann-Kendall statistical curves of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

2.2.3 周期分析与月际变化

由1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数的Morlet小波标准功率谱可见(图7)，发生频数存在2—4 a的显著振荡周期，且主要出现在20世纪60年代后期和80年代末期至90年代前期。

图7 1962—2017年辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数Morlet小波标准功率谱分析Fig.7 Morlet wavelet analysis of time series of mild sparse sunlight disaster frequencies in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

此外，分析了气候态下轻度寡照灾害发生频数的月际变化(图略)，从10月至翌年4月依次为0.7次、1.3次、0.9次、0.6次、0.5次、0.5次和0.6次，发生频数最多的月份是11月，最少的月份是2月和3月。

2.3 轻度寡照灾害影响因素分析

1962—2017年辽宁省春、秋、冬季日照时数均呈不同程度的下降趋势，其中秋季日照时数下降趋势尤为显著，春季和冬季下降趋势不显著[15]。显然近56 a发生频数显著增加的直接原因是秋、冬、春季日照时数减少的结果。日照时数的年际变化与风速、相对湿度、云量、能见度、水汽、气溶胶等诸多因素有关[26-33]。本文分析发现，风速、相对湿度和降水日数与辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数相关显著(表略)，以下将重点分析它们各自的变化趋势及其对轻度寡照灾害发生频数的可能影响。

近56 a辽宁省设施农业生长季风速呈显著下降趋势(图8a)，同时轻度寡照灾害发生频数与风速的相关系数为-0.36，通过了95%置信水平的显著性检验。说明风速较大(小)的年份，轻度寡照灾害发生频数较少(多)。风速较小(大)时，大气水平流动能力减弱(增加)，污染物扩散能力减弱(增强)，大气气溶胶含量增加(减少)，日照时数减少(增加)，轻度寡照灾害发生频数增加(减少)[34]。同时注意到两者的线性变化趋势亦呈明显的反相关系，说明从长期趋势看，风速的显著下降亦会导致轻度寡照灾害发生频数的增加。

图8 1962—2017年辽宁省设施农业生长季风速(a)、相对湿度(b)及降水日数(c)的标准化时间序列Fig.8 Normalized time series of wind (a),relative humidity (b),and rainfall days (c) in facilities agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

寡照是大气低层相对湿度增加的直接反映。虽然近56 a辽宁省设施农业生长季相对湿度呈不显著下降趋势(图8b)，与轻度寡照灾害发生频数的长期变化趋势并不吻合，但是轻度寡照灾害发生频数与相对湿度却呈显著正相关关系，说明相对湿度较高(低)的年份，轻度寡照灾害发生频数较多(少)。相对湿度增大时，水汽增多，利于成云致雨，同时也利于气溶胶粒径增大并在空中滞留[35]，两者影响均会使得日照时数减少，进而导致发生轻度寡照灾害的可能性增大。

近56 a辽宁省设施农业生长季降水日数呈不显著的上升趋势(图8c)，但轻度寡照灾害发生频数与降水日数的相关系数却达到了0.36，通过了95%置信水平的显著性检验。说明降水日数较多(少)的年份，轻度寡照灾害发生频数亦较多(少)。由前述寡照灾害指标的定义可知，连续无日照是导致寡照灾害增多的直接原因，说明降水日数增多后，可能引起连续性无日照日数增多，进而导致轻度寡照灾害发生频数增加。

用上述三个因子的标准化时间序列(图8)来回归辽宁省设施农业生长季轻度寡照灾害发生频数(图9)，可见风速和降水日数在辽宁大部地区都通过了95%置信水平的显著性检验，相对湿度则只在辽宁局部地区通过了95%置信水平的显著性检验，说明风速和降水日数对辽宁大部地区轻度寡照灾害发生频数的线性增加影响显著，相对湿度则对辽宁局部地区发生频数的线性增加影响显著。

综合时间相关系数和图9的空间回归场可知，风速、相对湿度和降水日数虽然与轻度寡照灾害发生频数在时间上均呈显著相关，但是体现在空间场上只有相关系数绝对值相对较大的风速和降水日数与辽宁大部地区轻度寡照灾害发生频数呈显著相关，相关系数绝对值相对较小的相对湿度只与辽宁局部地区发生频数呈显著相关。说明相关系数绝对值较大的因子，其对轻度寡照灾害发生频数的空间影响范围也相对较大。

阴影区为通过95%置信水平显著性检验图9 1962—2017年辽宁省设施农业生长季标准化风速(a)、相对湿度(b)、降水日数(c)回归的轻度寡照灾害次数Fig.9 Regressive mild sparse sunlight disaster frequencies in the normalized wind (a),relative humidity (b),and rainfall days (c) in facility agriculture growing season from 1962 to 2017 in Liaoning province

3 结论与讨论

(1)气候态下，1962—2017年辽宁省设施农业生长季最易发生轻度寡照灾害，年平均发生频数为5.1次，占总发生频数的96.1%；中度寡照灾害年平均发生频数仅为0.3次，占总发生频数的3.9%；近56 a来没有发生重度寡照灾害。

(2)气候态下，轻度寡照灾害发生频数呈显著的经向型分布。辽西地区年平均发生频数最少，在2.4—4.0次；辽北和辽东地区年平均发生频数最多，在5.2—7.6次；其他地区年平均发生频数在4.0—5.2次。除辽西、辽中和辽南局部地区外，绝大部分地区增加趋势显著，其中阜新东部和朝阳东部增加趋势最显著。冬春茬和秋冬茬两个关键生育期内轻度寡照灾害发生频数的空间分布特征与整个设施农业生长季的分布特征基本一致，均呈西低东高型，冬春茬发生频数在0.9—2.0次，秋冬茬发生频数在0.9—2.4次。

(3)轻度寡照灾害发生频数呈显著(通过99.9%置信水平的显著性检验)增加趋势，气候倾向率为0.68次·(10 a)-1。辽西地区轻度寡照灾害发生频数的年际变化较小，辽北和辽东地区的年际变化较大。轻度寡照灾害发生频数于1999年发生了年代际突变。20世纪80年代中期以前发生频数波动平稳，20世纪80年代中期以后波动振幅较大，自20世纪60年代以来发生频数呈阶梯式增加，从20世纪60年代到21世纪10年代增加了近1倍。轻度寡照灾害发生频数的显著振荡周期为2—4 a，主要出现在20世纪60年代后期和20世纪80年代末期至90年代前期。11月轻度寡照灾害发生频数最多，2月和3月轻度寡照灾害发生频数最少。

(4)轻度寡照灾害发生频数与同期风速呈显著负相关，与相对湿度和降水日数呈显著正相关。风速和降水量对辽宁大部地区轻度寡照灾害发生频数的线性增加影响显著，相对湿度则对辽宁局部地区的线性增加影响显著；相关系数绝对值较大的影响因子，其对轻度寡照灾害发生频数的空间影响范围也相对较大。

(5)依据本文结果，建议重点关注轻度寡照灾害对辽宁省设施生长季黄瓜和茄子的影响，尤其要评估未来可能继续增加的轻度寡照灾害对设施黄瓜和茄子的不利影响。近些年雾和霾日数增多[36-38],因此连续无日照日数可能增加，逐日日照时数也可能减少，这可能是引起寡照灾害发生频数增加的一个重要途径，未来有待于基于更加完备的资料进行深入细致的研究。