近50年江蘇省極端降水時(shí)空變化及其對(duì)單季稻產(chǎn)量的影響

徐 陽，孫莉娟，黃 進(jìn)，伍 瓊，朱雅麗

（1. 安徽省農(nóng)村綜合經(jīng)濟(jì)信息中心/安徽省農(nóng)業(yè)生態(tài)大數(shù)據(jù)工程實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230031；2. 安徽省人工影響天氣辦公室，安徽 合肥 230001；3. 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇 南京 210044）

近50年江蘇省極端降水時(shí)空變化及其對(duì)單季稻產(chǎn)量的影響

徐 陽1，孫莉娟2，黃 進(jìn)3，伍 瓊1，朱雅麗1

（1. 安徽省農(nóng)村綜合經(jīng)濟(jì)信息中心/安徽省農(nóng)業(yè)生態(tài)大數(shù)據(jù)工程實(shí)驗(yàn)室，安徽 合肥 230031；2. 安徽省人工影響天氣辦公室，安徽 合肥 230001；3. 南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇 南京 210044）

利用江蘇省52個(gè)氣象站1961—2012年逐月降水量資料及單季稻產(chǎn)量逐年數(shù)據(jù)，計(jì)算5～10月各生育期的極端降水指數(shù)，研究區(qū)降水變化與產(chǎn)量的潛在關(guān)系。各站點(diǎn)降水指數(shù)的趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果表明，大部分站點(diǎn)6、7、8月的極端降水事件呈現(xiàn)增強(qiáng)的趨勢(shì)，其中8月1日最大降水量的增加趨勢(shì)尤為顯著；而大部分站點(diǎn)5、9、10月極端降水事件呈現(xiàn)減弱的趨勢(shì)，其中9月總降雨日數(shù)的減少趨勢(shì)尤為顯著。單季稻產(chǎn)量與各月降水指數(shù)的相關(guān)分析表明，在7、8、9、10月中，大多數(shù)站點(diǎn)的產(chǎn)量與降水指數(shù)呈負(fù)相關(guān)。諸多指數(shù)中，7月最大連續(xù)7 d降水量和8月總降雨日數(shù)對(duì)產(chǎn)量的負(fù)效應(yīng)尤為顯著，而蘇南地區(qū)的單季稻種植對(duì)這兩個(gè)指標(biāo)的變化更為敏感。

江蘇；極端降水指數(shù)；單季稻；產(chǎn)量

在全球變暖的大背景下，氣溫升高將加劇全球水循環(huán)，進(jìn)而影響到降水的重新分配，最終將對(duì)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生直接或間接的影響［1］。不同地區(qū)年、季節(jié)降水量乃至極端降水事件的變化趨勢(shì)都呈現(xiàn)出顯著的地域差異，甚至出現(xiàn)迥然相反的變化情形［2］。因此，區(qū)域降水時(shí)空變化的探求得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。江蘇省位于我國強(qiáng)降水集中多發(fā)的長江中下游，也是我國經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)省份之一，因而研究極端降水事件的變化規(guī)律對(duì)揭示該地區(qū)降水特征和災(zāi)害防御具有十分重要的意義

江蘇省是我國水稻重要主產(chǎn)區(qū)之一，全省以種植單季稻為主，水稻產(chǎn)量占全省糧食總產(chǎn)60%左右，約占全國水稻總產(chǎn)的10%，單產(chǎn)則常年穩(wěn)居全國各主產(chǎn)省之首［3］。鑒于此，探討極端氣候事件的時(shí)空變化及對(duì)單季產(chǎn)量的潛在影響受到了廣泛關(guān)注。近年來，相關(guān)研究主要集中水稻高溫?zé)岷偷蜏乩浜Γ?-6］，而極端降水事件還少有人問津。因此，本研究重點(diǎn)探討江蘇省極端降水的時(shí)空變化及對(duì)水稻產(chǎn)量的潛在影響，以期為氣候變化背景下江蘇省水稻種植的防災(zāi)減災(zāi)提供一定的參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用的氣象數(shù)據(jù)來源于江蘇省氣象局提供的本省52個(gè)氣象觀測(cè)站1961—2012年的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，這52個(gè)站點(diǎn)的空間分布見圖1。為保證各站點(diǎn)日降水?dāng)?shù)據(jù)的合理有效，采用加拿大氣象研究中心研發(fā)的RClimDex軟件對(duì)各站點(diǎn)逐日降水資料進(jìn)行質(zhì)量控制和均一性檢驗(yàn)，結(jié)果表明這52個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)完整可靠。與此同時(shí)，本研究以多年江蘇省農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒為依托，匹配、收集、整理了圖1中各氣象站點(diǎn)所在的52個(gè)單季稻種植區(qū)1961—2012年產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

圖1 江蘇省52個(gè)氣象站分布圖

1.2 極端降水指數(shù)（EPI）的計(jì)算及趨勢(shì)檢驗(yàn)

表1 EPI的定義

世界氣象組織（WMO）氣候變化檢測(cè)和指標(biāo)專家系統(tǒng)（ETCCDI） 基于日降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)，定義并設(shè)計(jì)了27個(gè)極端氣候指數(shù)，這些指數(shù)具有噪聲低、顯著性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，因而被廣泛應(yīng)用于評(píng)估區(qū)域內(nèi)極端氣候事件發(fā)生頻率和強(qiáng)度的演變規(guī)律［7］。本研究選取ETCCDI推薦的10種EPI用于描述江蘇省極端降水事件，其詳細(xì)定義見表1。本研究中降水事件的臨界值設(shè)定為日降水量1 mm，以剔除降水資料中微量降水?dāng)?shù)據(jù)給研究帶來的的不確定性。鑒于江蘇省單季稻全生育期為5～10月約6個(gè)月，首先提取構(gòu)建各月份52個(gè)站點(diǎn)不同類型降水指數(shù)的逐年（1961—2012）序列，同時(shí)，采用WMO推薦的非參數(shù)檢驗(yàn)法“Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)”（M-K檢驗(yàn)）來探求各站點(diǎn)不同月份不同類型EPI的變化趨勢(shì)［8］。

1.3 單季稻產(chǎn)量與EPI的相關(guān)分析

為了規(guī)避非氣象因素對(duì)產(chǎn)量的影響，僅考慮氣象因素與作物產(chǎn)量的相關(guān)性，對(duì)單季稻產(chǎn)量（y）和某個(gè)極端降水指數(shù)（x）的逐年序列先進(jìn)行一階差分預(yù)處理［9］，即：

式中，△yt為產(chǎn)量差，△xt為EPI差，t為年份。通過計(jì)算△yt與不同月份的△xt之間的Person相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而探討研究區(qū)產(chǎn)量波動(dòng)與極端降水變化之間的可能聯(lián)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 江蘇省EPI的變化趨勢(shì)

圖2 近52年江蘇省52個(gè)氣象站不同月份EPI的變化趨勢(shì)

為探求研究區(qū)極端降水事件的的變化趨勢(shì)特征，對(duì)52個(gè)站點(diǎn)各月的降水指數(shù)進(jìn)行M-K檢驗(yàn)分析，結(jié)果見圖2。從圖2B、C、D可以看出，超過60%的站點(diǎn)在6、7、8月多數(shù)降水指數(shù)呈增加趨勢(shì)，表明研究區(qū)夏季極端降水事件的雨量、強(qiáng)度、頻次及持續(xù)時(shí)間總體呈增加趨勢(shì)。長江中下游多數(shù)省份夏季降水異常主要受東亞夏季風(fēng)控制，自20世紀(jì)80年代以來，熱帶中、東太平洋海溫的年代際異常導(dǎo)致夏季風(fēng)減弱、西太平洋副熱帶高壓偏南、偏西，進(jìn)而使得季風(fēng)北上受阻，其所攜帶的大量水汽在長江中下游穩(wěn)定滯留和輻合，因而江蘇省夏季極端降水呈增加態(tài)勢(shì)［10］；反觀圖2A、E、F，超過60%的站點(diǎn)在5、9、10月多數(shù)降水指數(shù)呈減少趨勢(shì)，表明研究區(qū)春末和秋季極端降水事件總體呈減弱的趨勢(shì)，特別是在9、10月份，江蘇全省所有站點(diǎn)的總降水量（PI1）和雨天日數(shù)（PI2）均呈減少趨勢(shì)。包云軒等［11］基于復(fù)合氣象干旱指數(shù)（CI）發(fā)現(xiàn)近10多年江蘇省秋季干旱呈加劇態(tài)勢(shì)，這與本研究結(jié)果相一致。我國東南地區(qū)秋季降水異常主要受東太平洋型El Ni?o（EP-El Ni?o）事件和中太平洋型El Ni?o事件的交替影響，在EP-El Ni?o控制年，秋季降水較多；而在CP-El Ni?o控制年，秋季降水較少［12］。自 20 世紀(jì)90年代以來，EP-El Ni?o事件的頻次明顯減少，而CP-El Ni?o事件的頻次顯著增加，故江蘇省秋季降水偏少［13］。

對(duì)圖2中呈顯著變化站點(diǎn)的數(shù)量進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)在5、6、7、10月這4個(gè)月中，降水指數(shù)呈顯著增加或顯著減少的站點(diǎn)很少，而在8、9這兩個(gè)月份里，降水指數(shù)呈顯著變化的站點(diǎn)則較多。在8月份，有10個(gè)以上站點(diǎn)的總降水量（PI1）、最大1日降水量（PI7）和最大連續(xù)7日降水量（PI9）均呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)，其中PI7呈顯著增加趨勢(shì)的站點(diǎn)達(dá)16個(gè)；在9月份，共有16個(gè)站點(diǎn)的雨天日數(shù)（PI2）呈顯著減少趨勢(shì)。圖3為江蘇省近52年8月PI7和9月PI2變化趨勢(shì)的空間分布情形。從圖3A可以看出，8月份PI7呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)的站點(diǎn)主要集中在江蘇南部；從圖3B可以看出，9月份PI2呈顯著減少趨勢(shì)的站點(diǎn)也都大致分布在江蘇南部?？傮w而言，相較江蘇北部地區(qū)，全球變暖背景下江蘇南部地區(qū)的極端降水變化更為顯著，8月降水增多和9月降水減少是其較突出的特征。江蘇屬于亞熱帶和暖溫帶的過渡區(qū)，其中淮河以南的廣大地區(qū)為北亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，而淮河以北的地區(qū)為南溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)［14］。伴隨著長江中下游雨季期間季風(fēng)強(qiáng)度和ENSO事件的年際變化，蘇南和蘇北的降水變化呈現(xiàn)出有著明顯的的差異。

圖3 江蘇省近52年8月PI7和9月PI2變化趨勢(shì)的空間分布

2.2 單季稻產(chǎn)量與不同月份降水指數(shù)的相關(guān)性分析

在一階差分預(yù)處理的基礎(chǔ)上，計(jì)算各站點(diǎn)單季稻產(chǎn)量與生育期各月降水指數(shù)的相關(guān)系數(shù)，用來探求研究區(qū)極端降水變化對(duì)單季稻產(chǎn)量的可能影響。從圖4可以看出，單季稻產(chǎn)量與極端降水指數(shù)的相關(guān)性有著明顯的月份差異。在超過50%站點(diǎn)，5、6月份多數(shù)降水指數(shù)與產(chǎn)量呈正相關(guān)（圖4A、B），表明在5、6月份，極端降水事件對(duì)產(chǎn)量的負(fù)效應(yīng)并不是很明顯；而在7、8、9月份，超過80%站點(diǎn)，多數(shù)降水指數(shù)與產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)（圖4C、D、E）；在10月份，降水指數(shù)與產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)的站點(diǎn)略少，但也超過60%（圖4F）。由此可見江蘇省7、8、9、10月份的極端降水事件對(duì)單季稻產(chǎn)量有著明顯的負(fù)效應(yīng)。分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期、灌漿結(jié)實(shí)期是影響單季稻產(chǎn)量最終形成的4個(gè)關(guān)鍵階段，且大致分布在7～10這4個(gè)月份中［14］。在此期間，強(qiáng)降水引發(fā)的淹漬及洪澇會(huì)對(duì)單季稻生長產(chǎn)生直接的不利影響；此外，連續(xù)陰雨帶來的低溫寡照會(huì)延緩單季稻生育進(jìn)程，同時(shí)誘發(fā)水稻病蟲害事件的發(fā)生，進(jìn)而間接影響單季稻最終產(chǎn)量的形成［15］。

對(duì)圖4中呈顯著負(fù)相關(guān)性的站點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)在7、8、9、10這4個(gè)月中，7月份極端降水事件對(duì)單季稻產(chǎn)量的負(fù)效應(yīng)最為顯著，有超過15個(gè)站點(diǎn)的單季稻產(chǎn)量與7月份的 PI1、PI6、PI7、PI9、PI10呈顯著負(fù)相關(guān)（圖4C）。此外，7月份和10月份的極端降水指數(shù)與產(chǎn)量的負(fù)相關(guān)性也較顯著。從圖4D、F看可以看出，有超過15個(gè)站點(diǎn)的單季稻產(chǎn)量與7、10月份的PI2呈顯著負(fù)相關(guān)。不同類型的降水指數(shù)中，7月最大連續(xù)7日降水量（PI9）和8月總降雨日數(shù)（PI2）的負(fù)效應(yīng)最為顯著，其中在7月有超過40%站點(diǎn)的PI9與單季稻產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)，而這些站點(diǎn)大都分布在蘇中和蘇南地區(qū)（圖5A）；在8月有超過40%站點(diǎn)的PI2與單季稻產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)，而這些站點(diǎn)主要集中在蘇西北和蘇南地區(qū)（圖5B）?？傮w而言，江蘇省單季稻產(chǎn)量與極端降水指數(shù)的相關(guān)性具有明顯的地域差異，蘇南地區(qū)的單季稻種植對(duì)降水波動(dòng)更為敏感，特別是7、8月份的極端降水事件對(duì)產(chǎn)量更為不利。基于此，加強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵月份最大連續(xù)7日最大降水量和總降水天數(shù)的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)，不僅有助于評(píng)估雨澇災(zāi)害導(dǎo)致的水稻產(chǎn)量損失，還將為研究區(qū)水稻雨澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

圖4 各站點(diǎn)單季稻產(chǎn)量與不同月份EPI的相關(guān)性分析

圖5 單季稻產(chǎn)量與兩個(gè)關(guān)鍵降水指數(shù)相關(guān)性的空間分布

3 結(jié)論

江蘇省52個(gè)氣象站點(diǎn)不同月份極端降水指數(shù)的M-K檢驗(yàn)結(jié)果表明，在6、7、8月這3個(gè)月份，大部分站點(diǎn)的極端降水事件呈增強(qiáng)的態(tài)勢(shì)，其中8月最大1日降水量的增加趨勢(shì)最顯著；而在5、9、10月這3個(gè)月份，大部分站點(diǎn)的極端降水事件呈減弱的態(tài)勢(shì)，其中9月總降雨日數(shù)的減少趨勢(shì)最為顯著；8月最大1日降水量和9月總降雨日數(shù)的變化趨勢(shì)空間分布圖表明在蘇南地區(qū)是極端降水事件變化較顯著的區(qū)域。

各站點(diǎn)單季稻產(chǎn)量與生育期不同月份降水指數(shù)的相關(guān)分析表明，江蘇省極端降水的時(shí)空變化對(duì)水稻產(chǎn)量有一定的影響?？傮w上，全省大多數(shù)站點(diǎn)的單季稻產(chǎn)量與7、8、9、10月這4個(gè)月的極端降水指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，表明極端降水事件越強(qiáng)，則對(duì)單季稻產(chǎn)量越不利，過多的雨澇事件會(huì)導(dǎo)致江蘇省單季稻的減產(chǎn)。諸多降水指數(shù)中，7月最大連續(xù)7日降水量和8月總降雨日數(shù)的負(fù)效應(yīng)尤為突出，應(yīng)作為指示單季稻產(chǎn)量波動(dòng)的關(guān)鍵氣象指標(biāo)加以重視，單季稻產(chǎn)量與這兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)相關(guān)性的空間分布表明蘇南地區(qū)的單季稻種植對(duì)極端降水事件的負(fù)效應(yīng)更為敏感。

［1］ 韓丹，程先富，張群，等. 安徽省1961—2007年降水特征分析［J］. 人民長江，2011，42（23）：23-26.

［2］ 楊菲，朱濤，李蓓蓓. 江浙滬地區(qū)55年夏季降水時(shí)空分布規(guī)律研究［J］. 人民長江，2016，47（8）：28-33.

［3］ 佴軍. 近30年江蘇省水稻生產(chǎn)的時(shí)空變化與效益分析［D］. 揚(yáng)州：揚(yáng)州大學(xué)，2013.

［4］ 朱珠，陶福祿，婁運(yùn)生. 1980—2009 年江蘇省氣溫變化特征及水稻高溫?zé)岷ψ兓?guī)律［J］.江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，41（6）：311-315.

［5］ 任義方，高蘋，王春乙. 江蘇高溫?zé)岷?duì)水稻的影響及成因分析［J］. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2010，19（5）：101-107.

［6］ 尹思慧，徐蔣來，朱利群. 近30年江蘇省水稻抽穗灌漿期低溫冷害時(shí)空變化及對(duì)水稻產(chǎn)量的影響［J］. 江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2016，28（5）：7-13.

［7］ 趙翠平，陳巖，王衛(wèi)光，等. 黃河流域近50a極端降水指數(shù)的時(shí)空變化［J］. 人民黃河，2015（1）：18-22.

［8］ 李佳秀，徐長春，王曉，等. 新疆極端降水事件時(shí)空變化特征研究［J］. 人民黃河，2015（2）：33-37.

［9］ 朱珠，陶福祿，類運(yùn)生，等. 1981—2009年江蘇省氣候變化趨勢(shì)及其對(duì)水稻產(chǎn)量的影響［J］.中國農(nóng)業(yè)氣象，2012，33（4）：567-572.

［10］ 黃榮輝，顧雷，陳際龍，等.東亞季風(fēng)系統(tǒng)的時(shí)空變化及其對(duì)我國氣候異常影響的最近研究進(jìn)展［J］. 大氣科學(xué)，2008，32（4）：691-719.

［11］ 包云軒，孟翠麗，申雙和，等. 基于CI指數(shù)的江蘇省近50年干旱的時(shí)空分布規(guī)律［J］. 地理學(xué)報(bào)，2011，66（5）：599-608.

［12］ Zhan W，Jin F F，Turner A. Increasing autumn drought over southern China associated with ENSO regime shift［J］. Geophysical Research Letters，2014，41（11）：4020-4026.

［13］ Ji Y，Zhou G，Wang S，et al. Increase in flood and drought disasters during 1500-2000 in Southwest China［J］. Nat Hazards，2015，77（3）：1853-1861.

［14］ 譚孟祥，景元書，曹海寧. 江蘇省一季稻生長季氣候適宜度及其變化趨勢(shì)分析［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，44（1）：349-353.

［15］ Tao F，Yokozawa M，Liu J，et al. Climate-crop yield relationships at provincial scales in China and the impacts of recent climate trends［J］.Climate Research，2008，38（1）：83-94.

Spatio-temporal variation of extreme precipitation during recent 50 years in Jiangsu Province and its influence on single-crop rice yield

XU Yang1，SUN Li-juan2，HUANG Jin3，WU Qiong1，ZHU Ya-li1
（1. Rural Comprehensive Economic Information Center of Anhui Province/Anhui Engineering Laboratory of Agro-Ecological Big Data，Hefei 230031，China；2. Anhui Weather Modification Office，Hefei 230001，China ；3. School of Applied Meteorology，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China）

Based on the data of daily precipitation and single-crop rice yield at 52 meteorological stations in Jiangsu during 1961-2012，the extreme precipitation indices (EPI) during growing periods from May to October were calculated，and the possible relationship between precipitation variability and rice yield was explored. The trend test for EPI in different stations indicated that the extreme precipitation during June，July，and August in most of stations had enhancing tendency，and the increasing trends of 1-day maximum precipitation amount in August was more obvious；however，the extreme precipitation during May，September，and October in most of stations had weakening tendency，and the decreasing trends of total rainy days in September was more obvious. The correlation analysis between the single-crop rice yield and EPI in different months indicated that there were negative correlations between yield and precipitation indices of July，August，September，and October. Among the different indices，the negative impacts of continued 7-day maximum precipitation amount in August and total rainy days in September were more obvious，and the single-crop rice in south Jiangsu was more sensitive to the variability of these two precipitation indicators.

Jiangsu Province；extreme precipitation indices；single-crop rice；yield

S511.4+1；P426.615

A

1004-874X（2017）08-0139-06

徐陽，孫莉娟，黃進(jìn)，等. 近50年江蘇省極端降水時(shí)空變化及其對(duì)單季稻產(chǎn)量的影響［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，44（8）：139-144.

2017-06-16

國家公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)（GYHY201506018）；江蘇省高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目（16KJB170008）；安徽省科技攻關(guān)項(xiàng)目（1501031078）

徐陽（1983-），男，工程師，E-mail：xuyangclimate@163.com

（責(zé)任編輯 鄒移光）