刘海军，唐晓培，杨丽

▪专家评述▪

极端降水引起的大面积夏玉米减产方法研究——以2021年河南“7·20”强降水事件为例

刘海军，唐晓培，杨丽

（北京师范大学 水科学研究院 城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室，北京 100875）

【目的】建立洪涝条件下夏玉米减产的快速评估方法，评估2021年河南省“7·20”强降水事件对夏玉米产量的影响。【方法】根据2021年6月18日—7月29日河南省逐日的归一化植被指数（）遥感影像数据和DEM数据，利用像元统计法确定“7·20”强降水事件中河南省夏玉米连续被淹区域，依据夏玉米受淹时长与减产关系以及追肥对受淹夏玉米产量的补偿关系评估“7·20”强降水事件对河南省夏玉米产量造成的影响。【结果】河南省“7·20”强降水事件造成的涝灾区域主要分布在安阳、新乡和郑州，该次强降水事件造成夏玉米受淹面积共计261万hm2；中等程度受淹面积（淹水3 d）为57万hm2，严重受淹面积（淹水5 d）为13万hm2，绝收面积（淹水≥7 d）为20万hm2。【结论】河南省“7·20”强降水事件造成的夏玉米产量损失为393万～491万t，占全省夏玉米总产量的17%～22%（以2019年夏玉米产量为基准），与调研数据基本一致。因此，本研究提出的极端降水事件下夏玉米受淹面积快速获取方法和减产估算模式可为变化环境下的粮食估产和国家粮食安全研究提供技术支撑。

强降水；夏玉米；受淹面积；减产评估；粮食安全

0 引言

【研究意义】河南省是中国粮食主产区之一，粮食年平均产量约为6 800万t，其中玉米产量为2 247万t，占全国玉米总产量的8.6%[1]。保障河南省粮食产量对于维护国家粮食安全至关重要。在目前全球疫情暴发、各国都在缩减粮食出口的国际大背景下，准确评估河南省粮食产量，尤其是极端气候事件（如强降水）条件下的粮食产量至关重要。

【研究进展】作物产量预测常用的方法主要有作物模型法、线性回归法、神经网络法和简单估产法。基于过程的作物模型，如DSSAT模型、EPIC模型、WOFOST模型和RZWQM模型，可以在日尺度上模拟作物生长和产量形成。刘维等[2]采用WOFOST模型模拟了2014年河南省干旱条件下的夏玉米产量。Liu等[3]利用RZWQM模型模拟了四平地区极端气候条件下夏玉米的产量变化。然而，该类方法需要花费大量的时间和精力收集气象、土壤、灌溉和农艺性状等参数，并且需要反复率定和验证某些无法通过试验获取的作物品种和土壤特性参数。线性回归和神经网络方法均为统计方法，这2种方法相比作物模型法更为简单，但需要建立某些因子与产量之间的线性或非线性回归关系，然后基于构建的关系预测作物产量。Mathieu等[4]使用混合效应模型建立了农业气候指数和产量之间的线性关系，然后预测美国的玉米产量。Cao等[5]采用随机森林法和长短期记忆神经网络法建立了多源数据（包括种植面积、植被指数以及环境变量等）与产量的关系，预测了中国各省的水稻产量。基于作物的面积和单产来估算作物产量，是一种简单且快速的方法，可适用于极端气候事件对农作物产量的影响评估。王奥枫等[6]基于该种方法评估了1978—2017年广西旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾4种极端气候事件中农作物灾损产量。马天舒等[7]利用高分辨率遥感影像数据对比了灾前、灾后黑龙江省五常市示范区内水稻的植被归一化指数，然后预估了受灾面积和作物减产程度。目前为止，对玉米的研究较少。同时，如何快速获取受灾面积是关键问题之一。【切入点】遥感数据可以实时记录作物生长状况，当区域发生自然灾害时，可以根据每日影像中植被面积的变化情况来判断作物的受灾面积，然后结合作物单产预估受灾损失产量。【拟解决的关键问题】河南省2021年“7·20”强降水事件造成河南中北部农田大面积受淹，对夏玉米的生长和产量造成了巨大影响。评估该次强降水对玉米产量的影响，可为国家粮食储备和粮食贸易提供基础数据，建立的受灾面积快速诊断方法可为涝灾评估提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 数据来源

河南省逐日的归一化植被指数（）遥感影像数据以及DEM数据来源于美国NASA网站（https://earthdata.nasa.gov）；每日的降水量数据来自国家气象科学数据中心（http://www.nmic.cn/）；玉米受淹时长与减产关系以及追肥对受淹玉米产量的补偿关系均参考相关大田试验资料。

1.2 图像处理方法

利用ArcGIS软件裁剪，确定河南省玉米种植区域（海拔小于200 m，并用中国统计年鉴河南玉米种植区域数据进行校正）。基于2021年6月18日（玉米刚播种，指数趋近于0）（图1（a））和2021年7月16日（暴雨前，有玉米且数值高）图片（图1（b）），采用像元统计法确定玉米实际种植区域的像元（图1（c））。在该区域像元中，统计7月17—29日中没有玉米植被的连续时间及对应像元数，即为玉米连续被淹时间及对应区域。由图片中河南省像元数与实际面积之间的关系，计算单个像元对应的实际面积，然后估算实际玉米被淹面积。

1.3 受淹玉米减产比例确定

基于黄淮海区域内周新国等[8]、刘祖贵等[9]、马玉平等[10]、任佰朝等[11]、许海涛等[12]、余卫东等[13]及Tian等[14]的大田试验数据，确定了玉米受淹天数与产量之间的关系；依据丁大伟等[15]、周青云等[16]大田试验结果，确定了受淹玉米追肥可缓解受淹影响，并提出优化追肥量180 kg/hm2后的产量变化情况，详见表1。

表1 玉米连续受淹后及受淹追肥后的产量变化情况

注 追肥后的增产比例是与受淹后同样天数条件下未采用追肥措施进行的比对结果。

2 结果与分析

2.1 降水量分析

2021年，河南省“7·20”强降水事件的降水量主要集中在7月17—23日，各市累积降水量的分布情况如图2所示。该次强降水事件的累积降水量呈由北向南的逐渐递减趋势。暴雨中心位置位于河南省北部的安阳、新乡和郑州地区，这些地区7 d内的累积降水量均超过了500 mm。其中，郑州的累积降水量最高，高达820 mm。降水量低于200 mm的区域主要分布在永城、商丘、固始、信阳、桐柏和西峡地区。

2.2 受淹面积分析

此次暴雨的河南省玉米受淹区域约为261万hm2，占玉米播种面积的68%，各市均受到不同程度的灾害影响。连续淹水1 d的区域有81万hm2，占受灾区域总面积的31%，主要分布在新乡及其邻近城市，此外还包括漯河、周口、驻马店三地交界处（图3（a））。连续淹水2 d的区域面积为56万hm2，主要分布在济源与焦作交界处、许昌与开封交界处以及商丘西北部（图3（b））。连续淹水3 d的区域面积为57万hm2，主要分布在平顶山中部、驻马店中部、周口东南部、商丘西北部及开封境内（图3（c））。连续淹水4、5、6 d的区域相对减少，分别为25万、13万、9万hm2。连续淹水4 d的区域主要分布在商丘境内（图3（d）），连续淹水5 d的区域主要分布在许昌、漯河、周口及商丘境内（图3（e）），连续淹水6 d的区域主要分布在安阳、鹤壁、新乡及商丘境内（图3（f））。此外，淹水7 d及以上会造成玉米绝产，此区域面积约为20万hm2，主要分布在河南北部的焦作、新乡、鹤壁、安阳以及中东部的许昌、开封、周口、商丘境内（图4）。

图2 2021年7月17—23日的河南省累积降水量分布

图3 2021年7月17—29日河南省夏玉米连续受淹情况分布

图4 “7·20”强降水造成河南夏玉米绝产的区域分布

2.3 减产分析

河南“7·20”强降水事件共造成玉米产量损失约491万t（表2），约占河南省玉米总产量（以2019年数据为基础）的22%，其中绝收区域造成的损失有116万t，占玉米损失量的24%。若后期受淹区域的50%采取适当的追肥措施，可使产量增加98万t，使河南省受灾产量降低为393万t。因此，此次暴雨使河南省玉米产量损失约393万～491万t，占全省产量的17%～22%。

表2 玉米连续受淹及受淹追肥后的产量变化情况

3 讨论

河南省是我国玉米主产区之一，玉米产量占全国玉米总产量的8.6%[1]。由于地理位置和特殊的地形，河南省在历史上曾多次发生洪涝灾害，如1975年的“75·8”特大暴雨，河南省南部地区3 d内降水量达1 605 mm[17]。2016年的“7·19”强降水事件，在河南省北部出现特大暴雨，最大降水量达732 mm[18]。因此，及时预测暴雨对作物产量的影响并提出相应的补救措施对保障河南省粮食安全至关重要。

玉米受淹后由于排涝等措施导致氮素淋失，玉米植株长期缺氧后降低了植株对营养物质吸收的能力[15]。因此，玉米受淹后，会导致玉米缺氮。增施氮肥可以改善作物的生理特征，弥补涝渍灾害导致的减产，这种弥补效果与玉米的生长阶段和受淹天数有关。周青云等[16]研究表明，玉米拔节期淹水后增施氮肥可以提高叶片的氧化物歧化酶、过氧化物酶和过氧化氢酶的活性，增加叶片的光合速率、蒸腾速率和气孔导度，最终使产量提高20%～57%。丁大伟等[15]研究表明，受淹玉米在排水后，追施氮肥对生长和产量具有显著的恢复效应；与大喇叭口期淹水深度5 cm时长32 h未追肥的处理相比，追肥可使玉米生物量提高39%～50%，产量提高5%～22%。本研究中，“7·20”强降水造成河南省玉米产量损失491万t，若增施纯氮180 kg/hm2进行补救，可使产量损失减少98万t。洪水或高湿条件导致的玉米主要代谢和生理变化可能会影响植物抵御生物攻击的能力，导致玉米受淹后受到病虫害影响的可能性增加[19-20]，玉米在受淹后易产生茎腐病、叶斑病、玉米螟和黏虫等病虫害[21-23]，因此受淹后对病虫害的防治至关重要。

与2019年的玉米产量相比，受淹区域造成的减产达17%～22%。在2021年10月也对受淹区域的玉米产量进行了调研，结果见表3。大部分受淹区域的玉米减产比例在20%～50%之间，严重区域减产达70%以上，甚至绝收。在没有减产的区域，一般地势较高，排水比较通畅。因此对比调研结果和本文结论可以看出，本文提出的方法计算得到的河南“7·20”强降水下造成的玉米减产数据是可信的。

表3 河南省“7·20”强降水受灾区夏玉米产量调研

2019年我国玉米总进口量为479万t，2020年上半年玉米进口总量为457万t。可见，我国对玉米的需求量持续增加。2021年强降水造成的河南省玉米产量损失量高达390万～490万t，进一步增加了我国玉米进口的压力，也对国家粮食安全和经济发展造成影响。考虑到玉米受灾损失和国际进口压力，建议对受淹玉米管理采取的措施主要有：①灌浆中后期要及时防治病虫害；②收获期要尽量颗粒归仓；③做好玉米的征收和仓储工作，提高粮食储备；④进一步评估玉米减产可能造成的国际粮价变化，构建我国玉米粮食安全的保障机制和对策。

4 结论

“7·20”强降水事件造成夏玉米受淹面积共计261万hm2。其中，中等受淹面积（淹水3 d）为57万hm2，严重受淹面积（淹水5 d）为13万hm2，绝收面积（淹水≥7 d）为20万hm2，估算夏玉米产量的损失量为393万～491万t，占河南省玉米总产量的17%～22%。本研究获得的玉米产量变化与调研数据一致，说明构建的玉米受淹面积确定方法和产量计算模式可信。

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Approach for Evaluating Summer Maize Yield Losses under Extreme Rainfall Events：A Case Study in “7·20” Heavy Rain Event in Henan Province

LIU Haijun, TANG Xiaopei, YANG Li

(Beijing Key Laboratory of Urban Hydrological Cycle and Sponge City Technology, College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

【Objective】Flooding and waterlogging is a common abiotic stress facing agricultural production. Understanding its impact on crop yield is essential to evaluating food supply and security. The objective of this paper is to present a rapid and accurate method for assessing the impact of extreme rainfall events on crops. The method was then applied to evaluate effect of the flooding on 20 July (20/7), 2021 on yield of summer maize in Henan province.【Method】We used daily normalized vegetation index () acquired from remote sensing imageries and DEMdata from 18 June to 29 July to estimate the flooded summer maize areas across the province after the 20/7 flooding, using pixel statistic method. The yield loss was estimated based on the relationship between flooding duration and maize yield reduction, as well as the compensatory effect of the topdressing afterwards.【Result】The flooded areas were mainly located in the north, including Anyang, Xinxiang, and Zhengzhou, affecting 39.09 million ‘mu’ of summer maize, in which 8.51 million ‘mu’ was moderately flooded (continuously flooding 3 days), 1.95 million ‘mu’ was severely flooded (continuously flooding 5 days), and 2.96 million ‘mu’ lost harvest (continuously flooding 7 days). This flooding resulted in a direct loss of 3.93～4.91 million tons of summer maize, accounting for 17%～22% of maize production in the province (based on maize production in 2019). This is consistent with field survey results. The proposed method is thus accurate and reliable, quickly determining flooded cropped areas and estimating their yield losses.【Conclusion】A method based on remote sensing imageries is developed to evaluate flooding severity, its associated areas and crop yield losses. Comparing with ground-truth data obtained in the 20/7 flooding shows that the method is accurate and reliable.

heavy rain; summer maize; flooding area; yield loss assessment; food security

刘海军, 唐晓培, 杨丽. 极端降水引起的大面积夏玉米减产方法研究：以2021年河南“7·20”强降水事件为例[J]. 灌溉排水学报, 2023, 42(3): 1-6.

LIU Haijun, TANG Xiaopei, YANG Li. Approach for Evaluating Summer Maize Yield Losses under Extreme Rainfall Events: A Case Study in “7·20” Heavy Rain Event in Henan Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(3): 1-6.

2022-07-15

国家自然科学基金项目（51939005）；111引智基地项目（B18006）

刘海军（1975-），男。教授，博士生导师，主要从事农业水文过程及现代节水灌溉理论和技术研究。E-mail: shanxilhj@bnu.edu.cn

S161.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022395

1672 - 3317（2023）03 - 0001 - 06

责任编辑：韩 洋