氣候變化背景下中國不同區(qū)域玉米生育期高溫脅迫時空變化特征

商蒙非 石曉宇 趙炯超 李 碩 褚慶全

氣候變化背景下中國不同區(qū)域玉米生育期高溫脅迫時空變化特征

商蒙非 石曉宇 趙炯超 李 碩 褚慶全*

中國農(nóng)業(yè)大學農(nóng)學院, 北京 100193

研究氣候變化背景下作物生長季高溫熱害的時空分布和變化特征, 對于制定適應(yīng)氣候變化的作物栽培管理技術(shù)有重要的參考意義。本研究利用我國558個氣象站點的逐日氣象數(shù)據(jù)和物候期數(shù)據(jù), 分析了1961—2020年玉米不同生育階段的高溫度日(heat degree days, HDD)及其氣候傾向率的時空變化特征。結(jié)果表明, 1961—2020年, 我國玉米全生育期及各生育階段的HDD整體呈升高趨勢, 不同農(nóng)作區(qū)玉米全生育期HDD增加1.19～9.27℃ d (10a)–1, 四川盆地農(nóng)作區(qū)、華南農(nóng)林漁區(qū)和西北農(nóng)牧區(qū)增幅較高, 分別顯著增加8.79、9.27和5.81℃ d (10a)–1。不同生育階段HDD變化趨勢呈現(xiàn)明顯區(qū)域差異, 北方農(nóng)作區(qū)玉米HDD在生育前期增幅較大, 而南方農(nóng)作區(qū)玉米HDD在生育后期增幅較大。播種–抽穗期, 北方農(nóng)作區(qū)中西北農(nóng)牧區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)HDD分別顯著增加2.67℃ d (10a)–1和2.00℃ d (10a)–1, 黃淮海平原農(nóng)作區(qū)增加1.41℃ d (10a)–1, 都高于其他農(nóng)作區(qū)。抽穗至乳熟期, 南方農(nóng)作區(qū)的HDD增幅較大, 華南農(nóng)林漁區(qū)和四川盆地農(nóng)作區(qū)HDD分別顯著增加3.68℃ d (10a)–1和2.11℃ d (10a)–1。乳熟至成熟期, 南方農(nóng)作區(qū)HDD增幅為0.88～5.31℃ d (10a)–1, 大幅超過北方農(nóng)作區(qū)的–0.01～0.59℃ d (10a)–1。因此, 為應(yīng)對不斷增加的玉米高溫脅迫風險, 北方玉米產(chǎn)區(qū)應(yīng)重點關(guān)注播種–乳熟期高溫對玉米生產(chǎn)的影響, 南方玉米產(chǎn)區(qū)應(yīng)重點關(guān)注抽穗后高溫對玉米生產(chǎn)的影響。

玉米; 生育期; 高溫脅迫; 時空變化; 農(nóng)作區(qū)

隨著全球氣候變暖, 糧食安全成為21世紀人類面臨的最重大挑戰(zhàn)之一[1]。政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次氣候變化評估報告指出, 全球平均氣溫在過去130年里升高了0.85℃ (0.65～1.06℃)[2]。氣候變暖對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來了多方面影響, 包括改變作物的物候期與氣候資源、種植界限、生產(chǎn)潛力和水分需求等, 對作物生產(chǎn)造成正面或負面的效應(yīng)[3-7]。此外, 氣候變化使極端氣候事件如高溫、干旱和暴雨等發(fā)生頻率增加, 也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了極大危害, 從而影響區(qū)域糧食生產(chǎn)甚至嚴重威脅一個國家的糧食安全[8]。高溫脅迫是影響作物生產(chǎn)的主要氣象災害之一, 隨著氣候變暖的加劇, 其發(fā)生頻率和對作物生產(chǎn)系統(tǒng)的影響不斷加重[9-10], 因此有必要研究氣候變化背景下作物高溫脅迫發(fā)生規(guī)律和時空演變趨勢, 使作物生產(chǎn)更好地適應(yīng)氣候變化, 并降低高溫脅迫風險。

近年來, 氣候變化對作物生產(chǎn)的影響一直是研究熱點之一, 國內(nèi)外學者對氣候變暖對作物生產(chǎn)的影響開展了大量研究, 通過對歷史數(shù)據(jù)的分析及結(jié)合未來情景數(shù)據(jù), 旨在對未來氣候變暖的可能影響作出應(yīng)答[11-16]。我國玉米分布廣, 氣候變暖導致的高溫熱害影響復雜, 一些學者對氣候變化背景下玉米高溫脅迫的時空特征進行了分析。尹小剛等[17]利用最高溫度大于30℃的積溫和天數(shù), 分析了東北地區(qū)1961—2010年春玉米高溫時空變化特征, 發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)玉米全生育期和不同生育時期高溫累積和天數(shù)都明顯增加。王麗君[18]以32℃為高溫閾值, 利用高溫累積度日和高溫發(fā)生天數(shù)指標分析了黃淮海平原1985—2015年夏玉米不同生育階段高溫發(fā)生特征,發(fā)現(xiàn)夏玉米營養(yǎng)生長階段高溫出現(xiàn)頻率較高, 各生育階段高溫累積度日都呈增加趨勢。徐延紅等[19]以日最高溫大于32℃的高溫積熱和天數(shù)分析了河南省1970—2019年夏玉米花期高溫風險, 發(fā)現(xiàn)河南省夏玉米花期高溫發(fā)生頻率和強度先減小后增強, 2010s高溫日數(shù)和頻率明顯增加。這些研究表明, 隨著氣候變暖, 高溫脅迫在東北和黃淮海玉米主產(chǎn)區(qū)發(fā)生的頻率呈上升趨勢。

玉米是我國第一大糧食作物, 2021年種植面積和產(chǎn)量分別達4332萬公頃和27,255萬噸(數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局網(wǎng)站, http://www.stats.gov.cn/tjsj/), 對保障我國糧食安全有重要作用。雖然氣候變暖會增加玉米生育期積溫, 但極端高溫也給玉米帶來花粉粒形態(tài)結(jié)構(gòu)畸變, 受精結(jié)實率降低, 干物質(zhì)積累和產(chǎn)量減少等不利影響[20-22], 并易導致玉米缺水干旱。我國不同玉米產(chǎn)區(qū)氣候差異大, 氣候變暖對不同玉米產(chǎn)區(qū)的影響也存在很大差異?，F(xiàn)有對玉米高溫脅迫的研究多針對東北和黃淮海玉米產(chǎn)區(qū)[17-25], 而且沒有細分生育階段, 對不同區(qū)域玉米生產(chǎn)應(yīng)對高溫脅迫的技術(shù)途徑參考價值較低, 因此有必要系統(tǒng)梳理我國主要玉米產(chǎn)區(qū)及玉米各生育期內(nèi)高溫脅迫發(fā)生的規(guī)律以及時空演變趨勢, 為我國玉米生產(chǎn)的防災減災提供科學依據(jù)。本研究利用全國558個標準氣象站點1961—2020年氣象數(shù)據(jù), 分析氣候變化背景下不同區(qū)域玉米各生育階段高溫脅迫的時空變化特征, 以期為我國玉米生產(chǎn)應(yīng)對氣候變化提供支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本研究區(qū)域包含31個省、市和自治區(qū)(不含香港、澳門和臺灣地區(qū))。按照《中國農(nóng)作制》[26]劃分的農(nóng)作制綜合分區(qū), 將我國劃分為10個農(nóng)作區(qū), 包括東北平原山區(qū)半濕潤溫涼一熟農(nóng)林區(qū)(簡稱東北農(nóng)林區(qū), DB)、北部低中高原半干旱涼溫旱作兼放牧區(qū)(簡稱北部中低高原農(nóng)牧區(qū), BB)、西北干旱中溫綠洲灌溉農(nóng)作區(qū)兼荒漠放牧區(qū)(簡稱西北農(nóng)牧區(qū), XB)、黃淮海平原半濕潤暖溫灌溉集約農(nóng)作區(qū)(簡稱黃淮海平原農(nóng)作區(qū), HHH)、四川盆地濕潤中熱麥稻二熟集約農(nóng)區(qū)(簡稱四川盆地農(nóng)作區(qū), SC)、西南中高原山地濕熱水旱二熟粗放農(nóng)林區(qū)(簡稱西南中高原農(nóng)林區(qū), XN)、長江中下游沿海平原丘陵濕潤中熱水田集約農(nóng)作區(qū)(簡稱長江中下游平原農(nóng)作區(qū), CZ)、江南丘陵山地濕潤中熱水田二三熟農(nóng)林區(qū)(簡稱江南丘陵農(nóng)林區(qū), JN)、華南濕熱雙季稻與熱作農(nóng)林區(qū)(簡稱華南農(nóng)林漁區(qū), HN)、青藏高原干旱半干旱高寒牧區(qū)兼河谷一熟農(nóng)作區(qū)(簡稱青藏高原農(nóng)林區(qū), QZ) (圖1)。因青藏高原農(nóng)林區(qū)的玉米播種面積、產(chǎn)量及比重非常低(約0.1%), 故本研究中暫不包含青藏高原農(nóng)林區(qū)。東北農(nóng)林區(qū)、北部中低高原農(nóng)牧區(qū)和西北農(nóng)牧區(qū)主要為一年一熟制種植春玉米, 黃淮海平原農(nóng)作區(qū)主要為一年兩熟制種植夏玉米, 這4個農(nóng)作區(qū)為北方玉米區(qū); 四川盆地農(nóng)作區(qū)、西南中高原農(nóng)林區(qū)、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)、江南丘陵農(nóng)林區(qū)和華南農(nóng)林漁區(qū)主要為一年多熟制種植春玉米, 為南方春玉米區(qū)。

圖1 研究區(qū)域

農(nóng)作區(qū)劃分參照《中國農(nóng)作制》[26]。DB, 東北平原山區(qū)半濕潤溫涼一熟農(nóng)林區(qū)(簡稱東北農(nóng)林區(qū)); BB, 北部低中高原半干旱涼溫旱作兼放牧區(qū)(簡稱北部中低高原農(nóng)牧區(qū)); XB, 西北干旱中溫綠洲灌溉農(nóng)作區(qū)兼荒漠放牧區(qū)(簡稱西北農(nóng)牧區(qū)); HHH, 黃淮海平原半濕潤暖溫灌溉集約農(nóng)作區(qū)(簡稱黃淮海平原農(nóng)作區(qū)); SC, 四川盆地濕潤中熱麥稻二熟集約農(nóng)區(qū)(簡稱四川盆地農(nóng)作區(qū)); XN, 西南中高原山地濕熱水旱二熟粗放農(nóng)林區(qū)(簡稱西南中高原農(nóng)林區(qū)); CZ, 長江中下游沿海平原丘陵濕潤中熱水田集約農(nóng)作區(qū)(簡稱長江中下游平原農(nóng)作區(qū)); JN, 江南丘陵山地濕潤中熱水田二三熟農(nóng)林區(qū)(簡稱江南丘陵農(nóng)林區(qū)); HN, 華南濕熱雙季稻與熱作農(nóng)林區(qū)(簡稱華南農(nóng)林漁區(qū)); QZ, 青藏高原干旱半干旱高寒牧區(qū)兼河谷一熟農(nóng)作區(qū)(簡稱青藏高原農(nóng)林區(qū))。

The farming regions cited[26]. DB: Northeast farming region; BB: North China farming region; XB: Northwest farming region; HHH: Huang?Huai?Hai farming region; SC: Sichuan Basin farming region; XN: Southwest farming region; CZ: Yangtze Plain farming region; JN: Jiangnan farming region; HN: South China farming region; QZ: Qinghai?Tibet Plateau farming region.

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 氣象數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象科學數(shù)據(jù)共享平臺(中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng), http://data.cma.cn/)的“中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)”[27], 包括1961—2020年558個氣象站點(圖1)的逐日氣象數(shù)據(jù)。

1.2.2 玉米生育期數(shù)據(jù) 玉米生育期數(shù)據(jù)來自崔讀昌等[28]和梅旭榮等[29]主編的作物生育期資料以及國家氣象科學數(shù)據(jù)共享平臺的“中國農(nóng)作物生長發(fā)育和農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集”[30]。

1.2.3 數(shù)字地圖和耕地數(shù)據(jù) 全國省、市、自治區(qū)和土地利用數(shù)據(jù)均來源于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/), 以土地利用類型中的耕地柵格作為本研究空間插值和制圖的區(qū)域范圍。

1.3 研究方法

1.3.1 玉米生育期劃分和高溫指標計算 本研究中, 將玉米生育期劃分為播種–抽穗期、抽穗–乳熟期和乳熟–成熟期3個階段, 以32℃作為各生育階段玉米耐高溫的上限溫度[19,31], 采用高溫度日(heat degree days, HDD)分析玉米生育期內(nèi)極端高溫的發(fā)生情況, HDD指高于玉米生長上限溫度的累積[9], 其計算過程如下:

式中, HDDt, 玉米生育期內(nèi)第日的高溫度日值, ℃ d;max, 第日的最高溫度, ℃;top, 玉米耐高溫上限溫度, 32℃; HDD, 玉米生育期內(nèi)高溫度日累積值, ℃ d;, 生育期天數(shù)。

1.3.2 氣候傾向率計算 本研究中, 用氣候傾向率表示氣候要素的多年變化趨勢, 采用最小二乘法計算氣候傾向率[32], 計算過程如下:

式中,為氣候要素;為常數(shù)項;為回歸系數(shù);t為時間序列的年份; 氣候要素的氣候傾向率等于回歸系數(shù)b的10倍。

1.3.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計和空間分析 使用Microsoft Excel 2010和R-4.0.2對數(shù)據(jù)進行處理和分析, 并運用MK檢驗方法進行顯著性檢驗[18]。使用ArcGIS10.2的反距離權(quán)重法(Inverse Distance Weighing, IDW)對氣象數(shù)據(jù)進行空間插值, 將各站點數(shù)據(jù)插值為全國柵格數(shù)據(jù), 以進行空間分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同農(nóng)作區(qū)玉米各生育期高溫度日分布特征

分析結(jié)果顯示, 1961—2020年我國不同區(qū)域玉米生育期內(nèi)高溫度日(HDD)均值有明顯差異(表1)。我國地域遼闊, 氣候類型復雜, 不同農(nóng)作區(qū)氣候條件和玉米生育進程存在差異, 導致不同區(qū)域玉米生育期內(nèi)HDD差異較大。西北農(nóng)牧區(qū)玉米生育期HDD最高, 全區(qū)各站點的平均值達94.4℃ d, 其西部站點HDD普遍超過100℃ d, 個別站點超過150℃ d (圖2-d)。其次為黃淮海平原農(nóng)作區(qū)、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)和四川盆地農(nóng)作區(qū), 玉米生育期內(nèi)HDD分別為68.6、69.7和62.4℃ d。黃淮海平原農(nóng)作區(qū)主要種植夏玉米, 生育期主要在夏季, 所以HDD較高。東北農(nóng)林區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)的玉米生育期內(nèi)HDD較低, 分別為8.0℃ d和27.0℃ d。

從玉米各生育階段看, 黃淮海平原農(nóng)作區(qū)夏玉米和西北農(nóng)牧區(qū)春玉米播種—抽穗期HDD較高, 各站點HDD平均值分別為53.8℃ d和42.5℃ d (表1), 多數(shù)區(qū)域的HDD在40℃ d以上(圖2-a); 東北農(nóng)林區(qū)、四川盆地農(nóng)作區(qū)、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)和江南丘陵農(nóng)林區(qū)播種—抽穗期HDD較低, 都低于10.0℃ d。抽穗—乳熟期, 西北農(nóng)牧區(qū)的西部和北部HDD最高, 超過30℃ d, 其次為黃淮海平原農(nóng)作區(qū)南部、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)和西南高原農(nóng)林區(qū)東南部區(qū)域, HDD超過15℃ d (圖2-b)。乳熟—成熟期, HDD高值區(qū)主要轉(zhuǎn)移到南方春玉米區(qū), 四川盆地農(nóng)作區(qū)、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)和江南丘陵農(nóng)林區(qū)HDD分別為34.8、38.4和32.8 ℃ d, 表明這3個農(nóng)作區(qū)玉米受高溫脅迫風險較大; 而北方的玉米產(chǎn)區(qū), 尤其是東北農(nóng)林區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)的春玉米以及黃淮海平原農(nóng)作區(qū)的夏玉米HDD值較低(圖2-c)。

表1 1961–2020年不同農(nóng)作區(qū)玉米生育期內(nèi)高溫度日

(圖2)

2.2 1961—2020年玉米生育期高溫度日時空變化特征

2.2.1 全生育期 分析1961—2020年玉米生育期HDD的變化趨勢, 結(jié)果表明, 全國不同區(qū)域玉米全生育期內(nèi)HDD均呈現(xiàn)不同程度的增加趨勢。華南農(nóng)林漁區(qū)、四川盆地農(nóng)作區(qū)和西北農(nóng)牧區(qū)玉米生育期內(nèi)HDD增加最明顯, HDD分別顯著增加9.27、8.79和5.81℃ d (10a)–1。其次為北部中低高原農(nóng)牧區(qū)和西南中高原農(nóng)林區(qū), HDD分別顯著增加3.13℃ d (10a)-1和3.73℃ d (10a)–1。東北農(nóng)林區(qū)、黃淮海平原農(nóng)作區(qū)和長江中下游平原農(nóng)作區(qū)的玉米生育期內(nèi)HDD增幅較小, 分別不顯著增加1.19、2.42和1.63℃ d (10a)-1(表2)。

2.2.2 播種—抽穗階段 分析玉米各生育階段HDD的變化情況, 在玉米播種—抽穗期, 除江南丘陵農(nóng)林區(qū)HDD小幅降低外, 其他各農(nóng)作區(qū)都呈增加趨勢。西北農(nóng)牧區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)HDD增幅較大, 分別顯著增加2.67℃ d (10a)–1和2.00℃ d (10a)–1, 其次為四川盆地農(nóng)作區(qū)和西南中高原農(nóng)林區(qū)(表2)。從站點層次分析, 玉米播種—抽穗期HDD增幅呈從西北向東南逐漸降低的趨勢, 西北農(nóng)牧區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)52.89%站點播種—抽穗期HDD增幅超過2℃ d (10a)–1, 其他農(nóng)作區(qū)多數(shù)站點增幅為0～1℃ d (10a)–1。黃淮海平原農(nóng)作區(qū)西南部、長江中下游平原中南部和江南丘陵農(nóng)林區(qū)中部站點玉米播種–抽穗期HDD不顯著降低(圖3)。

表2 1961–2020年玉米不同生育階段高溫度日傾向率

**表示0.01水平顯著;*表示0.05水平顯著。

**and*mean significantly difference at the 0.01 and 0.05 probability levels, respectively.

2.2.3 抽穗–乳熟階段 抽穗—乳熟期階段, 華南農(nóng)林漁區(qū)、西北農(nóng)牧區(qū)和四川盆地農(nóng)作區(qū)HDD增幅較大, HDD分別顯著增加3.68、2.55和2.11℃ d (10a)–1(表2)。而東北農(nóng)林區(qū)、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)、江南丘陵農(nóng)林區(qū)的春玉米和黃淮海農(nóng)作區(qū)的夏玉米HDD增幅較小, 分別不顯著增加0.45、0.15、0.77和0.79℃ d (10a)–1, 其中東北農(nóng)林區(qū)北部、長江中下游平原農(nóng)作區(qū)中部和江南丘陵農(nóng)林區(qū)東北部的一些站點玉米抽穗–乳熟階段的HDD呈現(xiàn)不顯著降低趨勢(圖4)。

圖3 1961–2020年我國不同區(qū)域玉米播種–抽穗階段高溫度日變化傾向率

圖4 1961–2020年我國不同區(qū)域玉米抽穗–乳熟階段高溫度日變化傾向率

2.2.4 乳熟—成熟階段 玉米乳熟—成熟階段, 除東北農(nóng)林區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū)的HDD沒有明顯變化外, 其他農(nóng)作區(qū)HDD均表現(xiàn)為不同程度的增加。南方春玉米區(qū)HDD增幅高于北方玉米區(qū), 其中四川盆地農(nóng)作區(qū)、華南農(nóng)林漁區(qū)和江南丘陵農(nóng)林區(qū)的HDD增加明顯, 分別顯著增加5.31、4.36和2.11℃ d (10a)–1, 上述3個農(nóng)作區(qū)中70.63%站點HDD增加超過2℃ d (10a)–1, 50.00%站點HDD顯著增加超過4℃ d (10a)–1(表2和圖5)。北方玉米區(qū)乳熟–成熟期HDD呈不顯著增加或降低趨勢, 變化幅度都低于0.60℃ d (10a)–1。從站點層次看, 也有一些區(qū)域的站點乳熟—成熟期HDD減少, 比如東北農(nóng)林區(qū)中南部、北部中低高原農(nóng)牧區(qū)中部、黃淮海平原農(nóng)作區(qū)東南部和西部與長江中下游平原農(nóng)作區(qū)中部的一些站點HDD不顯著降低(圖5)。

3 討論

受到全球氣候變化影響, 我國大部分地區(qū)都明顯增溫, 作物生育期內(nèi)的熱量資源增加, 可能對一些地區(qū)的作物生產(chǎn)帶來了更多的可利用積溫, 但也帶來了高溫脅迫事件的頻發(fā)[22-23,33]。作為第一大糧食作物的玉米在我國廣泛種植, 高溫脅迫是其主要農(nóng)業(yè)氣象災害之一[21-22,34-35], 此外, 高溫脅迫不是一個獨立的事件, 持續(xù)的高溫加劇土壤水分的蒸發(fā), 引發(fā)干旱造成玉米減產(chǎn)[18,36]。隨著氣候變暖的加劇, 高溫熱害對我國玉米生產(chǎn)的影響越來越大, 本文研究了我國9個玉米種植區(qū)高溫熱害時空變化規(guī)律, 可為我國玉米防災減災的耕作栽培技術(shù)調(diào)整提供參考。

本研究系統(tǒng)分析了1961—2020年我國9個農(nóng)作區(qū)玉米全生育期及播種—抽穗期、抽穗—乳熟期、乳熟—成熟期高溫脅迫的時空分布, 前人研究多針對個別玉米產(chǎn)區(qū)或某一生育階段[19,21,23-25], 而針對全國玉米產(chǎn)區(qū)和各生育階段高溫脅迫時空特征的系統(tǒng)研究存在不足。與前人研究相比, 本研究覆蓋了全國所有玉米生產(chǎn)區(qū), 不局限于單一地區(qū)或省份, 有利于對比不同區(qū)域的玉米高溫脅迫差異, 結(jié)論適用范圍更廣; 結(jié)合玉米的關(guān)鍵生育期, 分生育階段探索高溫脅迫的時空變化特征, 有利于分析不同區(qū)域玉米高溫脅迫的發(fā)生特點, 并提出針對性的預防方案。根據(jù)本研究對于玉米不同生育期內(nèi)高溫脅迫時空變化特征的分析, 在全球變暖的持續(xù)影響下, 特別是隨著20世紀90年代以后氣溫變化的加劇, 玉米各生育期內(nèi)的高溫脅迫增加, 因此, 要充分重視預防玉米生育期高溫脅迫導致的氣象災害, 并在生產(chǎn)中采取相關(guān)措施。本研究發(fā)現(xiàn)北方玉米區(qū)在生育前期HDD較高且增加幅度較大, 例如西北農(nóng)牧區(qū)、北部中低高原農(nóng)牧區(qū)和黃淮海平原農(nóng)作區(qū)播種–抽穗期HDD及其增幅都超過其他農(nóng)作區(qū), 這可能導致苗期高溫干旱, 從而影響出苗和保苗, 不利于形成壯苗和齊苗, 這與王麗君和徐延紅等的研究結(jié)論一致[18-19]; 而南方玉米區(qū)在生育后期HDD較高且增幅較大, 例如四川盆地農(nóng)作區(qū)、華南農(nóng)林漁區(qū)和江南丘陵農(nóng)林區(qū)的玉米乳熟–成熟期HDD顯著增加, 分別增加了5.31、4.36和2.11℃ d (10a)–1, 可能會導致玉米關(guān)鍵期遭受高溫災害, 因此要加強上述區(qū)域生育后期極端高溫災害的預警和防范。為降低高溫脅迫對玉米生產(chǎn)的不利影響, 可選擇具有耐熱基因型的耐高溫玉米品種, 以增加玉米對高溫的適應(yīng)能力[35], 也可以采用調(diào)整玉米播期來避開極端高溫[23], 或調(diào)控水肥、噴施外源激素等田間管理措施[37]。

本研究采用高溫度日(HDD)和界限溫度(32℃)對全國各農(nóng)作區(qū)玉米不同生育階段的高溫脅迫及其時間變化特征進行全面和多維度的分析。高溫度日是廣泛使用的分析高溫脅迫的指標之一[9,17-19,24], 但不同學者采用的界限溫度略有不同, 氣象學中將35℃作為極端高溫的界限溫度[38-39], 但已有研究表明, 當氣溫大于32度時就會導致玉米花絲枯萎、散粉受阻、花粉失活和不能授粉, 最終使結(jié)實率大大下降, 玉米產(chǎn)量受到明顯影響[40], 因此大部分研究采用32℃作為高溫閾值溫度[18-19,31,41-43]。由于缺乏各個氣象站點的產(chǎn)量數(shù)據(jù)等, 本文未對HDD與玉米產(chǎn)量損失的定量關(guān)系開展研究, 且不同玉米種植區(qū)的玉米品種不同, 其耐高溫能力也存在差異, 這也使得高溫熱害災損的定量評估變得更為復雜, 相關(guān)研究工作有待進一步深入。

4 結(jié)論

隨著氣候變暖, 我國玉米各個產(chǎn)區(qū)全生育期及各生育階段的HDD整體呈升高趨勢, 玉米生產(chǎn)遭受高溫脅迫的風險增加。玉米不同生育階段HDD和變化趨勢呈現(xiàn)明顯南北差異, 北方農(nóng)作區(qū)在玉米生育前期HDD較高且增幅較大, 而南方農(nóng)作區(qū)在玉米生育后期HDD較高且增幅較大。播種—抽穗期, 北方玉米區(qū)中HDD高值區(qū)位于黃淮海平原農(nóng)作區(qū)(53.8℃ d)和西北農(nóng)牧區(qū)(42.5℃ d), 近60年HDD增速較高的農(nóng)作區(qū)是西北農(nóng)牧區(qū)和北部中低高原農(nóng)牧區(qū), HDD分別顯著增加2.67℃ d (10a)–1和2.00℃ d (10a)–1。抽穗—乳熟期, HDD高值區(qū)主要位于南方春玉米區(qū)和西北農(nóng)牧區(qū), 近60年HDD增速較高的區(qū)域為華南農(nóng)林漁區(qū)、四川盆地農(nóng)作區(qū)和西北農(nóng)牧區(qū)。乳熟—成熟期, 南方春玉米區(qū)HDD增幅(0.88～5.31℃ d (10a)–1)也大幅超過北方玉米區(qū)(–0.01～0.59℃ d (10a)–1)。因此, 北方玉米產(chǎn)區(qū)應(yīng)重點關(guān)注播種—乳熟期高溫對玉米生產(chǎn)的影響, 南方玉米產(chǎn)區(qū)應(yīng)重點關(guān)注抽穗后高溫對玉米生產(chǎn)的影響, 可采取調(diào)整播期、選用耐高溫品種和增強田間管理等措施。

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Spatiotemporal variation of high temperature stress in different regions of China under climate change

SHANG Meng-Fei, SHI Xiao-Yu, ZHAO Jiong-Chao, LI Shuo, and CHU Qing-Quan*

College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University, Beijing 100193, China

Analysing the spatial-temporal distribution and the change of high temperature damage during crop growth period is of great significance for developing management techniques of crop cultivation under climate change. Based on the daily data of 558 meteorological stations and maize phenology period in China, we explored the spatiotemporal variation of heat degree days (HDD) and its trend of different maize growth periods from 1961 to 2020. The results showed that the HDD exhibited a general increased trend during the whole growth period and every growth stage of maize in China from 1961 to 2020, with HDD increased 1.19–9.27℃ d (10a)–1of different farming regions. The HDD increase range was higher in Sichuan Basin farming region, south China farming region and northwest farming region, and it increased significantly by 8.79, 9.27, and 5.81℃ d (10a)–1, respectively. The change trend of HDD at different growth stages had obvious variation in different regions. HDD increased greatly in the early growth period of northern farming regions, while HDD increased greatly in late growth period of southern farming regions. During maize sowing–tassel period, the HDD increased significantly by 2.67 and 2.00℃ d (10a)–1in northwest farming region and north China farming region, respectively, and it increased by 1.41℃ d (10a)–1in Huang-Huai-Hai farming region, both of them were higher than that in other farming regions. During tassel-milk period, the HDD of southern farming regions increased greatly, which increased significantly by 3.68 and 2.11℃ d (10a)–1in south China farming region and Sichuan Basin farming region, respectively. During milk–maturity period, the HDD of southern farming regions increased higher by 0.88–5.31℃ d (10a)–1than –0.01–0.59℃ d (10a)–1in northern farming regions. In conclusion, to cope with the increasing risk of high temperature stress of maize, northern farming regions should focus on the impact of high temperature during maize sowing–milk period, and southern farming regions should focus on the impact of high temperature after maize tasseled.

maize; growth stages; high temperature stress; temporal and spatial variation; farming region

10.3724/SP.J.1006.2023.23007

本研究由國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300201)資助。

This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFD0300201).

通信作者(Corresponding author):褚慶全, E-mail: cauchu@cau.edu.cn

E-mail: caushang@cau.edu.cn

2022-01-15;

2022-06-07;

2022-07-06.

URL: https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1809.S.20220705.1916.006.html

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