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      氣候條件對黃淮南片小麥產(chǎn)量的影響※

      2023-05-13 12:32:48周景春周素英王蘇瑤張存嶺
      特種經(jīng)濟動植物 2023年5期
      關(guān)鍵詞:高平最低氣溫日照時數(shù)

      ●周景春 周素英 王蘇瑤 劉 璐 張存嶺

      (1.濉溪縣氣象局 安徽 淮北 235100;2.濉溪縣農(nóng)業(yè)科研試驗站 安徽 淮北 235100;3.淮北市氣象局 安徽 淮北 235100)

      全球氣候變化已成為事實,極端天氣事件發(fā)生頻率不斷上升,極端天氣事件造成的氣象災(zāi)害成為影響農(nóng)作物產(chǎn)量年際波動的最主要因素[1]。作物生長發(fā)育及產(chǎn)量與光、熱、水、相對濕度條件之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜,同時受因子組合的影響。一個因子或多個因子對農(nóng)作物生長的正效應(yīng)可能被其他因子加強,也可能被減弱,甚至完全抵消。冬小麥生長周期經(jīng)歷秋、冬、春、夏四季,受氣象條件影響較大。作為小麥最大的主產(chǎn)區(qū),黃淮麥區(qū)種植面積約1100 萬公頃,占全國的44%。黃淮麥區(qū)屬于暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候,光熱資源豐富,較為適宜的氣候條件有利于獲得優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)小麥。

      目前,圍繞氣象因子對冬小麥產(chǎn)量的影響已有一些研究成果。王妍等[2]采用趨勢分析和線性回歸法研究了1960~2019 年我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量與氣象因子間的回歸關(guān)系,結(jié)果表明:氣象因子對產(chǎn)量貢獻(xiàn)率的排序為氣溫日較差>日照時數(shù)>有效降水>冷積溫>平均氣溫>熱積溫。吳冰潔[3]等采用1988~2015 年華北平原冬小麥種植區(qū)46 個市的統(tǒng)計產(chǎn)量和相應(yīng)氣象站點的逐日氣象資料,構(gòu)建氣象產(chǎn)量與生長季主要氣象因子的多元統(tǒng)計關(guān)系,結(jié)果表明:生長季日照時數(shù)、溫度和降水量的年際變化影響了17%~78%的氣象產(chǎn)量變異,氣象因子對產(chǎn)量變異的影響受品種和管理措施等影響呈現(xiàn)較大的空間差異。劉淑云等[4]利用微山縣、肥城市和東明縣1980~2009年的小麥平均產(chǎn)量與氣象數(shù)據(jù),研究魯西南冬小麥產(chǎn)量與各氣象因子之間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果表明:6 月上旬平均風(fēng)速與產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān),3 月上旬最低氣溫、10 月至翌年5 月平均氣溫與產(chǎn)量呈正相關(guān)。胡園春等[5]利用灰色關(guān)聯(lián)度和逐步回歸分析法,對魯南地區(qū)2008~2017 年冬小麥產(chǎn)量和主要氣象因子的關(guān)系進行分析,結(jié)果表明:影響魯南地區(qū)冬小麥產(chǎn)量的主要氣象因子是≥10℃積溫、降水量、≥0℃積溫、冷量、≥20℃積溫和日照時數(shù)。這些都是采用時間系列數(shù)據(jù),集中分析某一地域不同階段高產(chǎn)的敏感因子。不同地區(qū)、不同階段作物生長對氣象因子的敏感性不同。選取豐樂-新世紀(jì)聯(lián)合體黃淮南片區(qū)域試驗和生產(chǎn)試驗資料,利用空間系列數(shù)據(jù)分析氣象條件對冬小麥產(chǎn)量的影響。為應(yīng)對氣候變化,改進栽培管理措施,實現(xiàn)趨利避害提供依據(jù)。

      1 材料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      1.1.1 產(chǎn)量來自2017~2019 年豐樂聯(lián)合體黃淮南片區(qū)域試驗和2019~2020 年新世界聯(lián)合體生產(chǎn)試驗匯總材料,由濉溪縣農(nóng)業(yè)科研試驗站提供。區(qū)域試驗承試點25 個,分別設(shè)在河南?。ㄐ抨枴?nèi)鄉(xiāng)、平頂山、焦作、滎陽、周口、新鄉(xiāng)、濮陽、商丘、延津)、安徽?。ㄙ裰?、阜陽、阜南、渦陽、宿州、濉溪)、江蘇?。ɑ窗病⒏穼?、連云港、宿遷、徐州)、陜西?。盍?、岐山、大荔、三原)。2017~2018 年2 組參試種共22 個,匯總試點23 個(安徽阜南、河南周口試點未匯總);2018~2019 年2 組參試種24 個,匯總試點23 個(陜西楊凌、岐山試點未匯總)。生產(chǎn)試驗22 個試點,分別設(shè)在河南?。Q壁、焦作、平頂山、濮陽、新鄉(xiāng)、滎陽、周口、駐馬店、商丘)、安徽?。ǜ逢枴㈠∠?、渦陽、新馬橋、宿州)、江蘇省(淮安、阜寧、連云港、宿遷、徐州)、陜西?。ㄡ?、華陰、三原),2 組參試種共9 個,匯總試點21 個(岐山試點未匯總)。各試點均按統(tǒng)一方案實施,對照品種均為“周麥18”。共72 點次,其中67 點次參與匯總。2021 年“濉1309”“濉1615”“煙農(nóng)1212”和“榮華116”通過國審,2022 年“新世紀(jì)169”“順麥9 號”“沃麥168”通過國審。

      1.1.2 氣象資料來源于國家級氣象局資源共享網(wǎng)站和安徽省氣象局。

      1.2 分析方法

      1.2.1 氣象數(shù)據(jù)處理將逐日氣象數(shù)據(jù)處理到月尺度,得月均溫、月均日最高氣溫(簡稱高平,)、月均日最低氣溫(簡稱低平,)、月均氣溫日較差(月均溫差,)、最高氣溫(Th)、最低氣溫(Tl)和月均空氣濕度(H)、降水量(P)、日照時數(shù)(S)。

      1.2.2 分析方法2017~2020 年區(qū)域試驗有16個共同匯總點。以此為對象,依空間指數(shù)(R)擬合試點平均和完成試驗程序參試品種(包括對照“周麥18”,共10 個)的趨勢產(chǎn)量(Yt)。

      式中,Y3a表示試點3a 平均產(chǎn)量;K代表平均增長率(依據(jù)區(qū)域內(nèi)統(tǒng)計數(shù)據(jù)或文獻(xiàn)資料取得這里取1?90%)。趨勢產(chǎn)量直線回歸擬合方程,詳見表1。

      表1 趨勢產(chǎn)量直線回歸擬合方程

      以相對氣象產(chǎn)量(Yw)表征產(chǎn)量波動。

      式中Yi表示試點和完成試驗程序參試品種實際產(chǎn)量。

      采用直線相關(guān)法分析逐月氣溫、降水量、日照時數(shù)和空氣濕度與相對氣象產(chǎn)量的關(guān)系,并對相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗(P<0?10 表示弱相關(guān),P<0?05 表示顯著相關(guān),P<0?01 表示極顯著相關(guān))。

      以月為時間段,選取與多數(shù)品種相對氣象產(chǎn)量相關(guān)(P<0?1)的氣溫指標(biāo),逐步回歸建立試點氣象產(chǎn)量與氣溫的多元回歸關(guān)系,用F檢驗法進行顯著性檢驗,判定影響氣象產(chǎn)量的主要氣溫指標(biāo);添加與多數(shù)品種相對氣象產(chǎn)量相關(guān)(P<0?1)的空氣濕度、降水量、日照時數(shù),建立試點氣象產(chǎn)量與氣象因子的多元回歸關(guān)系,判定逐月主要氣象限制因子。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 黃淮南片小麥生長期氣候特征

      黃淮南片小麥生長期氣候條件,見表2。

      表2 黃淮南片2017~2020 年小麥生長期氣候條件

      黃淮南片小麥一般10 月中旬播種,翌年6月上旬收獲。2017~2018 年、2018~2019 年和2019~2020 年3 個生產(chǎn)周期67 點次平均,10 月至 翌 年5 月 平 均 氣 溫1?2~22?2℃,高 平5?4~27?9℃, 低 平-2?1~16?9℃, 月 均 溫 差7?6~11?0℃,最高氣溫13?2~36?0℃,最低氣溫-7?8~10?7℃;空氣濕度61?5%~70?3%,降水量13?8~54?9 mm,日照時數(shù)92?4~203?0 h。最低氣溫、降水量變異系數(shù)(CV)大。6 個氣溫指標(biāo)均以5 月最高(大),1 月最低(?。书_口向上拋物線變化趨勢,冬季變異系數(shù)較大。

      據(jù)豐樂-新世紀(jì)聯(lián)合體黃淮南片小麥區(qū)域試驗總結(jié):

      2017~2018 年,小麥從播種到收獲,經(jīng)歷了遲播、干旱、低溫冷害、陰雨寡照、雨后高溫等災(zāi)害性天氣的考驗,經(jīng)過了白粉病、葉(條)銹病、赤霉病等病害的侵襲,品種優(yōu)劣俱見。產(chǎn)量三要素明顯下降,較常年減產(chǎn)約30%,是近十年來產(chǎn)量最低的一年。2017 年9 月至10 月18 日,一直陰雨,前茬收獲、整地播種較常年推遲15 d。2018 年4 月4 日出現(xiàn)劇烈降溫過程,發(fā)生大面積低溫冷害(試點平均4 月上旬最低氣溫1?3℃),生產(chǎn)上種植的所有品種都受到不同程度凍害,不孕小穗大量增加,有效穗、穗粒數(shù)減少。5 月5 日~25 日持續(xù)20 d 的降雨和低溫寡照,導(dǎo)致灌漿時斷時續(xù)。5 月25 日雨停,28 日氣溫迅速回彈到32?6℃,出現(xiàn)高溫逼熟。

      2018~2019 年氣象因素利于小麥的生長發(fā)育,產(chǎn)量三要素均增加明顯,品種產(chǎn)量潛力得以發(fā)揮,中強筋品種表現(xiàn)尤為明顯,耐旱、耐熱性不足的品種千粒重略降,生產(chǎn)上大面積出現(xiàn)9750 kg/hm2以上的高產(chǎn)典型。

      2019~2020 年小麥生育期間的氣候條件利弊各半。冬季凍害較輕,春季凍害中等發(fā)生,倒伏發(fā)生較輕,條銹病中等偏重發(fā)生,葉銹病和白粉病中度發(fā)生,其他病害輕。產(chǎn)量較去年略減產(chǎn),有效穗數(shù)略增,穗粒數(shù)減少,千粒重與常年持平。3 月及4 月上中旬氣溫反復(fù)無常,4 月上旬最低氣溫試點平均3?2℃,一些抗寒差的品種表現(xiàn)為部分小穗不實或缺粒。開花期溫度較低,部分敏感品種出現(xiàn)開穎現(xiàn)象,花粉敗育,造成缺粒。

      2.2 氣象因子對黃淮南片小麥產(chǎn)量的影響

      2.2.1 氣溫分析表明10 月平均氣溫、高平、月均溫差與相對氣象產(chǎn)量弱至極顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)高平、月均溫差為主導(dǎo)因子。11 月月均溫差、最高氣溫與相對氣象產(chǎn)量極顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)<Th,均為主導(dǎo)因子。12 月平均氣溫、高平、月均溫差、最低氣溫與相對氣象產(chǎn)量負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)高平、最低氣溫為主導(dǎo)因子。1 月平均氣溫、高平、低平、最高氣溫、最低氣溫與相對氣象產(chǎn)量顯著至極顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)最高氣溫、高平是主導(dǎo)因子。相對氣象產(chǎn)量與2 月高平、月均溫差、最高氣溫顯著至極顯著負(fù)相關(guān),與最低氣溫極顯著正相關(guān),最高氣溫、最低氣溫為主導(dǎo)因子。相對氣象產(chǎn)量與3 月低平、最高氣溫負(fù)相關(guān),與最低氣溫正相關(guān),其中最高氣溫相關(guān)性達(dá)極顯著水平,為主導(dǎo)因子。相對氣象產(chǎn)量與4月高平顯著至極顯著負(fù)相關(guān),與最低氣溫極顯著正相關(guān),都是主導(dǎo)因子。5 月最高氣溫、月均溫差與相對氣象產(chǎn)量顯著至極顯著正相關(guān),最高氣溫為主導(dǎo)因子(表3 和表4)。

      表3 氣溫與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)

      表4 試點氣象產(chǎn)量氣溫主導(dǎo)因子

      2.2.2 空氣濕度相關(guān)分析表明,相對氣象產(chǎn)量與10 月、翌年3 月和5 月空氣濕度顯著至極顯著負(fù)相關(guān),與11 月、12 月和翌年2 月空氣濕度弱至極顯著正相關(guān)(表5)。3 月空氣濕度大,易引發(fā)紋枯病侵染;5 月空氣濕度大,易造成銹病、白粉病流行。

      表5 空氣濕度與氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)

      2.2.3 降水量相關(guān)分析表明,相對氣象產(chǎn)量與10 月、3 月和5 月降水量弱至極顯著負(fù)相關(guān),與11 月、12 月降水量極顯著正相關(guān)(表6)。

      表6 降水量與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)

      2.2.4 日照時數(shù)相關(guān)分析表明,相對氣象產(chǎn)量與10 月日照時數(shù)顯著至極顯著正相關(guān),與11 月、12 月和翌年2 月日照時數(shù)極顯著負(fù)相關(guān)(表7)。

      表7 日照時數(shù)與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)

      2.3 不同階段試點產(chǎn)量限制因子

      2.3.1 冬前10 月試點產(chǎn)量限制因子是高平、空氣濕度和降水量,日最高氣溫持續(xù)偏高、空氣干燥和適當(dāng)?shù)慕邓畬φ?、播種、出苗有利。2017 年9 月至10 月18 日陰雨連綿,導(dǎo)致播期推遲15 d 左右。

      11 月限制因子是降水量和日照時數(shù),一定的降水和較少的日照,對保證齊苗和苗期生長有利[6]。12 月限制因子是月均溫差、最低氣溫和日照時數(shù)。最低氣溫低于0℃,有利于抗寒鍛煉,提前完成春化作用。苗后冬前需要較多的降水和較少的日照時數(shù)(表8)。

      表8 試點氣象產(chǎn)量主要限制氣候因子

      2.3.2 越冬期1 月限制因子是高平和最高氣溫,溫度過低不利于小麥的安全越冬,這主要與該區(qū)域的生態(tài)特點和品種選擇有關(guān)。2 月限制因子是最高氣溫、最低氣溫和日照時數(shù)。最高氣溫較低、最低氣溫較高、日照時數(shù)較少,對穗分化延長有利。

      2.3.3 返青—抽穗開花3 月限制因子是最高溫度和空氣濕度,4 月限制因子是高平和最低氣溫。溫度增加對產(chǎn)量形成的影響較為突出,這與該時期小麥的生長發(fā)育特性有關(guān)。4 月上旬黃淮南片小麥正處在雌雄蕊原基分化期至藥隔期,對低溫十分敏感,易發(fā)生低溫冷害。

      2.3.4 灌漿期5 月限制因子是降水量,過多的降水不利于灌漿。若遇伴有大風(fēng)的強對流天氣,還會導(dǎo)致小麥倒伏。

      3 討論與結(jié)論

      極端氣溫是制約小麥生長發(fā)育的關(guān)鍵因素。試點氣象產(chǎn)量氣溫主導(dǎo)因子顯示:5 個月(11 月、翌年1~3 月和5 月)的最高氣溫、3 個月(12 月、翌年2 月和4 月)的最低氣溫、3 個月(10~12 月)的月均溫差和3 個月(10 月、翌年1 月和4 月)的高平共同影響小麥的生長發(fā)育,而均溫、低平對產(chǎn)量的影響較小,日最高氣溫、極端最低氣溫對產(chǎn)量的影響較大。試點氣象產(chǎn)量主要限制因子18個月度指標(biāo)10 個是氣溫,反映了黃淮南片冬小麥產(chǎn)量一定程度上主要受極端氣溫的限制。全球氣候變暖背景下,中國北部冬小麥遭受低溫凍害的影響整體減弱,但由于氣候變化的不穩(wěn)定性增加,小麥越冬期更易遭遇中度至重度凍害。王妍等[2]研究表明,小麥生長發(fā)育全過程受溫差的影響最大,溫差不僅是播種至出苗、拔節(jié)至成熟期影響最大的氣象因子,且對出苗至拔節(jié)期的影響也較大;冬前和越冬期負(fù)積溫是對產(chǎn)量影響最大的氣象因子。吳冰潔等[3]研究表明,華北平原小麥冬前限制因子是氣溫日較差,拔節(jié)至開花階段主要為最低氣溫和氣溫日較差。劉淑云等[4]研究表明,魯西南10 月至翌年5 月平均氣溫和氣象產(chǎn)量正相關(guān)。代立芹等[6]研究表明,河北北部麥區(qū)氣象產(chǎn)量主要受冬前分蘗期、越冬期、起身至拔節(jié)期、開花至成熟期平均氣溫影響。

      水分是制約小麥生長發(fā)育的關(guān)鍵因素之一。降水不僅影響適期適墑播種和壯苗培育,還影響灌漿。王妍等[2]研究表明,返青至拔節(jié)期降水量對氣象產(chǎn)量的影響最大。吳冰潔等[3]研究表明,華北平原冬前對小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因子為降水和氣溫日較差,越冬期對氣象產(chǎn)量影響最主要的因子是降水量。

      冬前和2 月日照時數(shù)較少有利于產(chǎn)量提高。吳冰潔等[3]研究表明,返青至拔節(jié)階段日照時數(shù)每增加1 h,河南西南部、山東濱州、煙臺和河北邯鄲的氣象產(chǎn)量減少108~215 kg/hm2。

      氣象因子對氣象產(chǎn)量影響程度表現(xiàn)為最低氣溫>最高氣溫>高平>日照時數(shù)>降水量>空氣濕度>月均溫差。隨著小麥生育進程推移,影響氣象因子數(shù)逐步減少。10 月、翌年3 月空氣濕度較低有利于產(chǎn)量提高。王妍等[2]研究表明,影響安徽、河北、河南冬小麥氣象產(chǎn)量的關(guān)鍵生育期為播種至分蘗期,播種至分蘗期氣象因子對江蘇小麥氣象產(chǎn)量影響較大。

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