吉林省1961—2020年玉米生長季旱澇時(shí)空特征研究

郭恩亮，王永芳*，王 蕊，阿如娜，張耀東

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原災(zāi)害與生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010022；3.遼寧工業(yè)大學(xué) 化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，遼寧 錦州 121000）

吉林省1961—2020年玉米生長季旱澇時(shí)空特征研究

郭恩亮1,2，王永芳1,2*，王 蕊3，阿如娜1，張耀東1,2

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原災(zāi)害與生態(tài)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010022；3.遼寧工業(yè)大學(xué) 化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，遼寧 錦州 121000）

【目的】識別吉林省玉米生長季內(nèi)不同生育期的旱澇時(shí)空演變特征。【方法】利用吉林省27個(gè)氣象站1961—2020年逐日氣象數(shù)據(jù)，在基于分段函數(shù)估算逐日作物系數(shù)（Kc）的基礎(chǔ)上，計(jì)算各站點(diǎn)逐日改進(jìn)型作物水分虧缺指數(shù)（mCWDI），然后利用氣候傾向率和重心轉(zhuǎn)移等方法對吉林省玉米生長季旱澇時(shí)空演變規(guī)律進(jìn)行分析?！窘Y(jié)果】吉林省玉米干旱頻率呈現(xiàn)由西北向東南依次遞減的變化趨勢，玉米生育初期至發(fā)育期的干旱頻率呈減少趨勢，而生育中后期干旱呈增強(qiáng)趨勢，東南地區(qū)雨澇頻率在玉米生育前期和后期較高，在玉米發(fā)育期較低。同時(shí)，吉林省中部地區(qū)玉米雨澇頻率增速高于其他地區(qū)。【結(jié)論】吉林省玉米生育初期至發(fā)育期的干旱頻率呈減少趨勢，而玉米生育中后期呈增強(qiáng)趨勢，中部地區(qū)雨澇頻率增速高于其他地區(qū)。

改進(jìn)型作物水分虧缺指數(shù)；旱澇；玉米；吉林省

0 引 言

【研究意義】IPCC第五次報(bào)告指出，氣候變暖是現(xiàn)階段全球氣候變化的主要特征，并且從全球的能源預(yù)算來看，未來全球氣候變暖將比預(yù)期更為嚴(yán)重，其結(jié)果對降水的持續(xù)時(shí)間和強(qiáng)度產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，為旱澇災(zāi)害的形成提供了極大的自然條件[1]。我國是世界上重要的農(nóng)業(yè)大國，頻繁的旱澇災(zāi)害嚴(yán)重威脅我國糧食安全[2-3]。吉林省處于世界三大“黃金玉米帶”之一的核心區(qū)，玉米占吉林省作物播種面積的75.5%，是中國重要的玉米產(chǎn)區(qū)之一，該地區(qū)以雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)為主，旱澇災(zāi)害極易造成玉米減產(chǎn)[4]。因此，明晰吉林省玉米生長季內(nèi)的旱澇時(shí)空變化特征對于吉林省農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害防治對策的科學(xué)制定至關(guān)重要。

【研究進(jìn)展】以往研究對于區(qū)域玉米旱澇事件的識別展開了廣泛分析，主要通過以下3種途徑進(jìn)行旱澇監(jiān)測。第一種是構(gòu)建旱澇監(jiān)測的氣象指數(shù)，包括降水距平百分率[5]、標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)[6]、標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)[7]、降水量標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)平均指數(shù)[8]等，該類方法計(jì)算簡單，可以準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)旱澇的監(jiān)測與識別，但農(nóng)業(yè)旱澇事件與氣象干旱存在著一定滯后性。第二種是利用遙感技術(shù)監(jiān)測旱澇事件[9-10]，該方法可以進(jìn)行大范圍監(jiān)測，但是存在著數(shù)據(jù)量大、空間精度低等問題[11]。第三種是利用綜合指標(biāo)進(jìn)行旱澇監(jiān)測，如綜合氣象干旱指數(shù)[12]、作物水分虧缺指數(shù)（CWDI）等[13]，該類方法涵蓋多種要素，但存在著劃分等級固定，不能有效反映逐日作物水分虧缺狀態(tài)的缺點(diǎn)。

【切入點(diǎn)】相比其他方法，作物水分虧缺指數(shù)法從農(nóng)田水分平衡出發(fā)，引入了作物系數(shù)，能夠更好地反應(yīng)作物缺水狀況[14]。因此，如果引進(jìn)逐日作物系數(shù)改進(jìn)作物水分虧缺指數(shù)，并根據(jù)作物系數(shù)的動態(tài)變化而劃分不同生育期的旱澇閾值，可以達(dá)到明確作物生育期內(nèi)逐日水分盈虧狀況的目的。【擬解決的關(guān)鍵問題】鑒于此，本研究以吉林省氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)觀測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建改進(jìn)的作物水分虧缺指數(shù)（mCWDI），運(yùn)用氣候傾向率和重心轉(zhuǎn)移法對吉林省1961—2020年玉米不同生育期的旱澇時(shí)空演變特征進(jìn)行研究，以期為吉林省農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警及防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

1961—2020年27個(gè)氣象站的逐日氣象數(shù)據(jù)和中國農(nóng)作物生長發(fā)育及農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，包括平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均相對濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)間、降水量和農(nóng)田土壤濕度。玉米生育期數(shù)據(jù)來自吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院。吉林省區(qū)位及氣象站空間分布如圖1所示。

圖1 吉林省區(qū)位及氣象站示意Fig.1 Map of Jilin Province and meteorological stations

1.2 研究方法

1.2.1 改進(jìn)作物水分虧缺指數(shù)

改進(jìn)作物水分虧缺指數(shù)的計(jì)算式為：

式中：mCWDI為作物某生育期內(nèi)第i天的改進(jìn)水分虧缺指數(shù)（%）；CWDIi、CWDIi-1、CWDIi-2、CWDIi-3和CWDIi-4分別為過去1～10、11～20、21～30、31～40 d和41～50 d的水分虧缺指數(shù)（%）；a、b、c、d、e分別取值為0.3、0.25、0.2、0.15和0.1。具體計(jì)算過程參見李崇瑞等[15]。玉米旱澇等級劃分閾值如表1所示。

表1 基于mCWDI的玉米旱澇等級劃分Table 1 The category of mCWDI for drought and waterlogging

1.2.2 氣候傾向率

玉米生育期旱澇指標(biāo)的氣候傾向率采用一元線性回歸模型計(jì)算，其公式為：

式中：x為玉米生育期旱澇指標(biāo)的時(shí)間序列；y為氣候傾向率；a為回歸系數(shù)；b為回歸常數(shù)。

1.2.3 重心轉(zhuǎn)移法

參照土地利用重心變化[16]，計(jì)算玉米不同生育期的旱澇重心。計(jì)算方法為：

式中：X表示某旱澇等級重心的經(jīng)緯度；Ci表示第i個(gè)區(qū)域內(nèi)該旱澇等級的站點(diǎn)總數(shù)；Xi表示第i個(gè)站點(diǎn)的經(jīng)緯度。

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米生長季旱澇事件的時(shí)間變化特征

基于吉林省1992—2010年10 cm土層的土壤有效相對濕度，開展2種作物水分虧缺指數(shù)的旱澇監(jiān)測能力檢驗(yàn)，得出mCWDI與土壤相對濕度的相關(guān)性更高（R=-0.41），其旱澇監(jiān)測能力強(qiáng)于CWDI（R=-0.277）。

吉林省玉米干旱歷時(shí)在播種—三葉期及三葉—抽雄期以0.45 d/10 a和1.4 d/10 a的速度呈降低趨勢（表2），而玉米在播種—三葉期和三葉—抽雄期內(nèi)的雨澇日數(shù)以0.84 d/10 a和0.19 d/10 a的速度增加，其中播種—三葉期的雨澇歷時(shí)增速接近干旱歷時(shí)減少速率的近2倍，這與王蕊等[17]研究結(jié)果相似。玉米干旱歷時(shí)在抽雄—乳熟期呈0.88 d/10 a的速率增長，在乳熟—成熟期以0.20 d/10 a的速率增長；而雨澇歷時(shí)在抽雄—乳熟期和乳熟—成熟期分別以0.061 d/10 a和0.072 d/10 a的速率降低。

表2 吉林省1961—2020年不同玉米生育期區(qū)域平均干旱和雨澇歷時(shí)變化趨勢Table 2 Trends in regional average drought and waterlogging duration for different maize growth periods during 1961—2020 in Jilin Province

2.2 玉米生長季干旱空間變化特征

玉米干旱頻率在不同生育期均呈由西北向東南方向的遞減趨勢，且呈先增加后減少的空間分布格局（圖2）。播種—三葉期的干旱頻率在4.02%～88.33%之間，其中干旱天數(shù)超過生育期長度1/2的區(qū)域主要位于白城市、松原市、四平市和長春市，其中白城市、大安市和乾安縣的干旱頻次均超過80%，與該地區(qū)“十年九旱”的歷史災(zāi)情相吻合[18]。而干旱頻次低值區(qū)主要位于白山市、通化市和延邊州東南地區(qū)，最低頻率位于延邊朝鮮族自治州二道地區(qū)。三葉—抽雄期，玉米干旱頻率增加至44.52%，但西部地區(qū)干旱頻率有減小趨勢，然而干旱頻率均超過50%，而延邊州二道地區(qū)干旱頻率由4.02%增加至10.28%，說明東部地區(qū)在該生育期發(fā)生干旱的頻率有所增加。抽雄—乳熟期的干旱頻率降低至35.30%，干旱高發(fā)區(qū)主要位于西部區(qū)。乳熟—成熟期的干旱頻率降低至27.79%，其中東部地區(qū)的干旱頻率較低，而西部地區(qū)相對于上一個(gè)生育期有增加趨勢。各干旱等級重心皆向西北方向轉(zhuǎn)移，其中輕旱重心先向西南再向西北轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移長度為71 km，中旱重心的轉(zhuǎn)移路徑為“西南-東北-西北”，轉(zhuǎn)移長度為81.2 km，乳熟—成熟期的中旱重心轉(zhuǎn)移至松原市。而重旱重心由長春市轉(zhuǎn)移至松原市，轉(zhuǎn)移長度為76.5 km，極端干旱重心皆位于松原市，但亦向西北轉(zhuǎn)移了92.5 km。

圖2 吉林省1961—2020年玉米不同生育期多年平均干旱頻率空間分布Fig.2 Spatial distribution of multi-year average drought frequency in different growth periods during 1961—2020 in Jilin Province

玉米初期至發(fā)育期的干旱頻率主要呈減少趨勢，而玉米生育中后期的干旱頻率主要呈增加趨勢（圖3）。播種—三葉期，玉米干旱頻率變化趨勢以降低為主，所占比例為85.19%，僅四平市、長春市、樺甸市和集安市的干旱頻率呈增加趨勢，變化趨勢分別為-0.29、-0.08、-0.02 和-0.02%/a。三葉—抽雄期，玉米干旱頻率變化率介于-0.72～0.29%/a之間，而干旱頻率增加區(qū)域主要位于東部地區(qū)，所占比例僅為22.22%。玉米干旱頻率在三葉—抽雄期僅有5個(gè)站點(diǎn)呈非顯著上升趨勢，且零散分布于東部地區(qū)?？臻g變化趨勢呈由東部向西北降低的態(tài)勢，其中白城市、松原市北部地區(qū)以及長春西部地區(qū)干旱頻率的降低速率最快，且有6個(gè)站點(diǎn)呈現(xiàn)出顯著降低趨勢，最高值為-0.67%/a。抽雄—乳熟期，吉林省玉米干旱頻率呈全區(qū)域上升趨勢，并且有5個(gè)站點(diǎn)通過顯著性檢驗(yàn)。乳熟—成熟期，干旱緩解區(qū)主要位于四平和遼源市等吉林省中部地區(qū)，且呈現(xiàn)向東北和西北區(qū)旱情加重的趨勢。

2.3 玉米生長季雨澇空間變化特征

雨澇呈東部高頻、西部低頻的空間分布規(guī)律，在空間上呈東南地區(qū)生育前期和后期雨澇頻率高，玉米發(fā)育期雨澇頻率降低的特征（圖4）。而西部地區(qū)始終處于低頻狀況，中部地區(qū)則呈先減少后增加的趨勢。播種—三葉期，玉米雨澇多年頻率介于6.23%～83.22%，高值區(qū)位于長白山地區(qū)。三葉—抽雄期，玉米雨澇多年頻率介于3.25%～37.44%；抽雄—乳熟期，玉米雨澇多年頻率介于2.50%～49.94%；玉米雨澇多年頻率在乳熟—成熟期又升至9.08%～80.97%之間，并且雨澇高頻中心遷移至通化市南部地區(qū)，而整個(gè)生育期白城市、松原市等西部地區(qū)均屬于吉林省玉米雨澇低頻區(qū)。玉米不同生育期的雨澇重心主要集中在通化市和白山市境內(nèi)，并且播種—三葉期的重心皆分布于白山市，之后重心隨著玉米生長發(fā)育向西南方向轉(zhuǎn)移。輕澇、中澇、重澇和極澇的轉(zhuǎn)移長度分別為67.37、75.12、92.36、98.83 km。其中，除輕澇重心在乳熟—成熟期轉(zhuǎn)移至吉林市以外，其他皆分布于通化市和白山市境內(nèi)，從重心轉(zhuǎn)移角度亦說明東南地區(qū)是吉林省玉米雨澇的高頻區(qū)。

圖3 吉林省1961—2020年不同生育期干旱頻率變化趨勢空間分布Fig.3 Spatial distribution of drought frequency trends in different growth periods during 1961—2020 in Jilin Province

圖4 吉林省1961—2020年不同生育期雨澇頻率空間分布Fig.4 Spatial distribution of waterlogging frequency in different growth periods during 1961—2020 in Jilin Province

由圖5可知，玉米雨澇與干旱的變化趨勢存在顯著差異，雨澇頻率在三葉—抽雄期以上升為主，且變化速率呈現(xiàn)出由中部地區(qū)向東西二側(cè)增速降低的變化趨勢，說明吉林市和長春市等中部地區(qū)在該生育期內(nèi)玉米雨澇增速明顯。三葉—抽雄期，玉米雨澇頻率變化率介于-0.18～0.42%/a，而雨澇頻率增加區(qū)域主要位于西部地區(qū)。吉林省內(nèi)1/3站點(diǎn)的雨澇頻率呈顯著上升趨勢且主要位于西部地區(qū)，中部地區(qū)仍保持高速增長趨勢。抽雄—乳熟期，吉林省玉米雨澇頻率呈復(fù)雜變化趨勢。乳熟—成熟期，玉米雨澇減緩區(qū)主要位于吉林省東部地區(qū)，并且呈向東部和西部地區(qū)雨澇加重的趨勢，易澇區(qū)主要分布于四平市、長春市南部和遼源市西北部等中部地區(qū)?？傮w來說，吉林省中部地區(qū)玉米雨澇頻率增速高于其他地區(qū)，西部地區(qū)次之，而東部地區(qū)玉米雨澇有減弱趨勢。

圖5 吉林省1961—2020年不同生育期雨澇頻率變化趨勢空間分布Fig.5 Spatial distribution of waterlogging frequency trends in different growth periods during 1961—2020 in Jilin Province

3 討 論

本研究在修正玉米生長季內(nèi)逐日Kc值的基礎(chǔ)上，建立適用于吉林省的改進(jìn)水分虧缺指數(shù)，并運(yùn)用該指數(shù)對吉林省玉米旱澇事件進(jìn)行準(zhǔn)確識別。吉林省中西部地區(qū)是干旱頻發(fā)區(qū)，而東南地區(qū)屬于雨澇多發(fā)區(qū)，其干旱結(jié)果與李崇瑞等[15]利用標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)計(jì)算的春玉米生長季內(nèi)干旱情況類似，而穆佳[19]利用5種干旱指數(shù)進(jìn)行吉林省農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測中也證明了綜合考慮降水、氣溫和作物等信息對于作物水分虧缺識別更加合理。本文將各生育期的Kc值替換為逐日Kc值進(jìn)行水分虧缺指數(shù)的計(jì)算，增加了結(jié)果的合理性和準(zhǔn)確性。

玉米旱澇災(zāi)害的成因復(fù)雜，不但與降水量、氣溫等氣象要素有關(guān)，土壤濕度、地表反照率等因素也影響陸地-大氣-植被系統(tǒng)[20]。此外，農(nóng)田灌溉能力的提升對于緩解作物水分虧缺也具有關(guān)鍵作用[21-22]。由于吉林省近年來加大了修建水庫、引水灌溉和跨區(qū)域水資源調(diào)度等工作，排灌水能力的提升降低了吉林省玉米旱澇事件出現(xiàn)的概率。本文將區(qū)域灌溉量默認(rèn)為0，未考慮灌溉對于旱澇程度的減緩作用，在一定程度上影響了計(jì)算結(jié)果，在下一步工作中亟須通過收集吉林省灌溉數(shù)據(jù)進(jìn)行指標(biāo)的改進(jìn)。此外張淑杰等[23]將土壤水分引入進(jìn)而構(gòu)建作物水分虧缺指數(shù)，提高了玉米干旱識別的精度，亦是本研究后續(xù)重點(diǎn)攻關(guān)方向之一。

4 結(jié) 論

吉林省玉米干旱頻率呈由西北向東南方向遞減的趨勢，而雨澇頻率呈現(xiàn)出東南地區(qū)生育前期和后期高，發(fā)育中期低的特征。干旱重心向西北方向轉(zhuǎn)移，除乳熟—成熟期的玉米輕澇重心位于吉林市以外，其他生育期皆位于通化市和白山市。

干旱在三葉—抽雄期和抽雄—乳熟期分別以-1.38 d/10 a和0.88 d/10 a的速率變化，而播種—三葉期及三葉—抽雄期內(nèi)雨澇日數(shù)以0.84 d/10 a和0.82 d/10 a的速度顯著增加。玉米初期至發(fā)育期的干旱頻率呈現(xiàn)出以減少趨勢的主導(dǎo)特征，而玉米生育中后期呈現(xiàn)出干旱增強(qiáng)為主導(dǎo)特征的空間演變模式，吉林省中部地區(qū)玉米雨澇頻率增速高于其他地區(qū)。

[1] IPCC. Impacts, adaptation, and vulnerability. part B: regional aspects.Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[J]. Cambridge Univesity Press, Cambridge, United Kingdom and New York, 2014.

[2] 高雅文, 鄧可楠, 張?jiān)? 等. 基于農(nóng)業(yè)旱澇指標(biāo)的湖北省棉花生育期內(nèi)旱澇急轉(zhuǎn)特征分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021, 40(2): 101-110.

GAO Yawen, DENG Ke’nan, ZHANG Yue, et al. Using agro-meteorological indexes to analyze variation in abrupt drought-flooding alternation during cotton growth season in Hubei Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(2): 101-110.

[3] 曹言, 王杰, 李尤亮, 等. 基于作物水分虧缺指數(shù)的云南省夏玉米不同生育期干旱時(shí)空特征分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2019, 38(8): 97-106.

CAO Yan, WANG Jie, LI Youliang, et al. The spatial and temporal characteristics of drought during summer maize at different growth stages in Yunnan Province based on CropWater deficit index[J].Journal of Irrigation and Drainage, 2019, 38(8): 97-106.

[4] 馬艷敏, 郭春明, 李建平, 等. 衛(wèi)星遙感技術(shù)在吉林旱澇災(zāi)害監(jiān)測與評估中的應(yīng)用[J]. 干旱氣象, 2019, 37(1): 159-165.

MA Yanmin, GUO Chunming, LI Jianping, et al. Application of satellite remote sensing technology in drought and flood monitoring and impact assessment in Jilin Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2019,37(1): 159-165.

[5] 周海香, 胡夢, 劉文兆, 等. 董志塬區(qū)氣象干旱特征及其對作物產(chǎn)量的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2018, 36(2): 199-204.

ZHOU Haixiang, HU Meng, LIU Wenzhao, et al. Characteristics of meteorological drought and its impacts on crop yield in the Dongzhi Loess Tableland[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2018, 36(2): 199-204.

[6] 吳霞, 王培娟, 公衍鐸, 等. 1961—2015年黃淮海平原夏玉米干旱識別及時(shí)空特征分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2019, 35(18): 189-199.

WU Xia, WANG Peijuan, GONG Yanduo, et al. Analysis of drought identification and spatio-temporal characteristics for summer corn in Huang-Huai-Hai Plain in year of 1961－2015[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(18): 189-199.

[7] 葛東, 魏新光, 景竹然, 等. 基于SPEI指數(shù)的東北玉米種植區(qū)春玉米生長季干旱演變特征[J]. 水利與建筑工程學(xué)報(bào), 2020, 18(4): 41-47.

GE Dong, WEI Xinguang, JING Zhuran, et al. Characteristics of drought evolution in spring maize growing season in Northeast maize planting area based on SPEI[J]. Journal of Water Resources and Architectural Engineering, 2020, 18(4): 41-47.

[8] 宋艷玲, 王建林, 田靳峰, 等. 氣象干旱指數(shù)在東北春玉米干旱監(jiān)測中的改進(jìn)[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2019, 30(1): 25-34.

SONG Yanling, WANG Jianlin, TIAN Jinfeng, et al. The spring maize drought index in Northeast China based on meteorological drought index[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2019, 30(1): 25-34.

[9] ZHANG Xiang, CHEN Nengcheng, LI Jizhen, et al. Multi-sensor integrated framework and index for agricultural drought monitoring[J].Remote Sensing of Environment, 2017, 188: 141-163.

[10] RAHMAN M D, DI L, YU E, et al. Remote sensing based rapid assessment of flood crop damage using novel disaster vegetation damage index (DVDI)[J]. International Journal of Disaster Risk Science,2021, 12(1): 90-110.

[11] 馮琳, 陳圣波, 韓冰冰. 基于多時(shí)相高分一號影像的玉米澇災(zāi)監(jiān)測[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2020, 20(10): 3 868-3 873.

FENG Lin, CHEN Shengbo, HAN Bingbing. Monitoring of maize waterlogging with multi-temporal GF-1 images[J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(10): 3 868-3 873.

[12] 徐玲玲, 王建林, 宋艷玲, 等. 基于訂正后的CI指數(shù)分析近50年干旱對山西省玉米產(chǎn)量的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2013, 31(3): 227-233.

XU Lingling, WANG Jianlin, SONG Yanling, et al. Impact of drought on maize yield of Shanxi Province during the past 50 years based on revised meteorological drought composite index[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2013, 31(3): 227-233.

[13] 邱美娟, 郭春明, 王冬妮, 等. 基于作物水分虧缺指數(shù)的吉林省玉米不同生育時(shí)段干旱特征分析[J]. 災(zāi)害學(xué), 2018, 33(2): 89-98.

QIU Meijuan, GUO Chunming, WANG Dongni, et al. Analysis of characteristic no drought in different developmental times of maize based no crop water deficit index in Jilin Province[J]. Journal of Catastrophology, 2018, 33(2): 89-98.

[14] 李崇瑞, 游松財(cái), 武永峰, 等. 改進(jìn)作物水分虧缺指數(shù)用于東北地區(qū)春玉米干旱災(zāi)變監(jiān)測[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2019, 35(21): 175-185.

LI Chongrui, YOU Songcai, WU Yongfeng, et al. Improved crop water deficit index for monitoring drought disaster change process of spring maize in the Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(21): 175-185.

[15] 李崇瑞, 游松財(cái), 武永峰. 東北地區(qū)干旱特征與春玉米生長季干旱主導(dǎo)氣象因子[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2020, 36(19): 97-106.

LI Chongrui, YOU Songcai, WU Yongfeng. Drought characteristics and dominant meteorological factors driving drought in spring maize growing season in Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2020, 36(19): 97-106.

[16] 孟楠, 韓寶龍, 王海洋, 等. 澳門城市生態(tài)系統(tǒng)格局變化研究[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2018, 38(18): 6 442-6 451.

MENG Nan, HAN Baolong, WANG Haiyang, et al. Study on the evolution of urban ecosystem patterns in Macao[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(18): 6 442-6 451.

[17] 王蕊, 張繼權(quán), 郭恩亮, 等. 近55 a吉林中西部玉米生長季旱澇時(shí)空特征分析[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào), 2018, 27(1): 186-197.

WANG Rui, ZHANG Jiquan, GUO Enliang, et al. Spatiotemporal characteristics of drought and waterlogging during maize growing season in midwestern Jilin Province for recent 55 years[J]. Journal of Natural Disasters, 2018, 27(1): 186-197.

[18] 襲祝香, 劉慧濤, 孫云云, 等. 吉林省西部地區(qū)干旱時(shí)空分布特征及風(fēng)險(xiǎn)評估[J]. 吉林農(nóng)業(yè)科學(xué), 2014, 39(3): 83-87.

XI Zhuxiang, LIU Huitao, SUN Yunyun, et al. Spatial-temporal characteristics and risk evaluation of drought in west of Jilin Province[J]. Journal of Jilin Agricultural Sciences, 2014, 39(3): 83-87.

[19] 穆佳, 邱美娟, 谷雨, 等. 5種干旱指數(shù)在吉林省農(nóng)業(yè)干旱評估中的適用性[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2018, 29(8): 2 624-2 632.

MU Jia, QIU Meijuan, GU Yu, et al. Applicability of five drought indices for agricultural drought evaluation in Jilin Province, China[J].Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(8): 2 624-2 632.

[20] LIU Laibao, GUDMUNDSSON Lukas, HAUSER Mathias, et al. Soil moisture dominates dryness stress on ecosystem production globally[J].Nature Communications, 2020, 11(1): 4 892.

[21] WANG Xuhui, MüLLER Christoph, ELLIOT Joshua, et al. Global irrigation contribution to wheat and maize yield[J]. Nature Communications, 2021, 12(1): 1 235.

[22] 孫云云, 劉方明, 高玉山, 等. 吉林西部膜下滴灌水氮調(diào)控對玉米生長及水肥利用的影響[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2020, 39(11): 76-82.

SUN Yunyun, LIU Fangming, GAO Yushan, et al. Regulating water and fertilizer application in film-mulched drip irrigation to improve growth and water-fertilizer utilization of maize in Western Jilin[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(11): 76-82.

[23]張淑杰, 張玉書, 陳鵬獅, 等. 基于改進(jìn)作物水分虧缺指數(shù)的玉米干旱致災(zāi)過程識別與動態(tài)定量評估[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2020, 39(12):4 241-4 252.

ZHANG Shujie, ZHANG Yushu, CHEN Pengshi, et al. Identification and dynamic quantitative evaluation of maize drought-induced disaster process based on an improved crop water deficit index[J]. Chinese Journal of Ecology, 2020, 39(12): 4 241-4 252.

Spatiotemporal Change in Drought and Waterlogging during Maize Growth Season in Jilin Province

GUO Enliang1,2, WANG Yongfang1,2*, WANG Rui3, A Runa1, ZHANG Yaodong1,2

(1. College of Geographical Science, Inner Mongolia Normal University, Hohhot 010022, China; 2. Inner Mongolia Key Laboratory of Disaster and Ecological Security on the Mongolian Plateau, Hohhot 010022, China; 3. School of Chemical & Environmental Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121000, China)

【Objective】Drought and waterlogging are two abiotic stresses impacting crop growth in many regions across the world. Understanding their variation is a prerequisite to their management and safeguarding agricultural production. Taking Jilin province in northeast China as an example, this paper analyzes spatiotemporal change of drought and waterlogging during maize growth season over the past 60 years. 【Method】Daily meteorological data measured from 1961 to 2020 at 27 weather stations across the province were used to calculated the modified crop water deficit index (). The daily crop coefficient (c) was estimated using the piecewise function. The characteristics of the drought and waterlogging were calculated using the climatic variation trend method and the center of gravity transfer method.【Result】Spatially, the frequency of drought shows a decreasing trend from the northwest to the southeast. Temporally, the frequency of drought decreases from the early stage to the development stage, with the drought occurring more frequently in the middle and late stages of the maize. The waterlogging occurred more frequently in the southeast and in the early and late growth stage, and less frequently in the development stage of the maize. We also found that the occurrence of waterlogging in the central province increased faster than in other regions.【Conclusion】Drought and waterlogging in Jilin province vary temporally and spatially. The results presented in this paper provide guidelines for improving their management and safeguarding maize production in this region.

modified crop water deficit index; drought and waterlogging; maize; Jilin province

郭恩亮, 王永芳, 王蕊, 等. 吉林省1961—2020年玉米生長季旱澇時(shí)空特征研究[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2022, 41(11):85-90, 106.

GUO Enliang, WANG Yongfang, WANG Rui, et al. Spatiotemporal Change in Drought and Waterlogging during Maize Growth Season in Jilin Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(11): 85-90, 106.

S162

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022071

1672 - 3317（2022）11 - 0085 - 07

2022-02-11

國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（41807507）；內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)校青年科技英才支持計(jì)劃項(xiàng)目（NJYT22028）

郭恩亮（1988-），男，山東梁山人。講師，博士，研究方向?yàn)橹饕獜氖職夂蜃兓c自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究。E-mail: guoel1988@imnu.edu.cn

王永芳（1986-），女（蒙古族），內(nèi)蒙古通遼人。副教授，博士，研究方向?yàn)闅夂蜃兓?、生態(tài)災(zāi)害監(jiān)測與風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究。E-mail: wangyongfang@imnu.edu.cn

責(zé)任編輯：韓 洋