ENSO背景下山西忻州7-8月极端降水对玉米产量的影响.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(07):113120ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.07.017ENSO背景下山西忻州78月极端降水对玉米产量的影响马子平1,郝纹进2*,郭 婕3,秦小康1,郑秀文1,刘丽英1(1.山西省忻州市气象局,山西 忻州 034000;2.山西省忻州市科技情报与战略研究中心,山西 忻州 034000;3.山西省安泽县气象局,山西 安泽 042500)摘 要:利用忻州各县(市、区)42 a 78月的降水数据和23 a的玉米产量数据,分析了极端降水对玉米气候产量的影响。结果表明:在19812022年期间,忻
2、州及其各县(市、区)78月的极端降水指数均呈上升的变化趋势,上升速率由西部向东部逐渐增加;玉米实际单产及趋势产量均呈显著的上升趋势;玉米气候产量与极端降水指数呈正相关,两者间的相关系数在海拔较高地区明显大于平川地区;正极端降水事件发生在拉尼娜结束年的概率明显高于开始年,负极端降水事件发生在厄尔尼诺开始年(或持续年)的概率明显高于结束年;正、负极端降水事件一般与玉米气候产量的丰、歉相对应;因ENSO而发生的极端降水事件使得忻州的玉米气候产量平均下降了15.3 kg/hm2,下降幅度近7%。关键词:极端降水;ENSO;玉米产量;忻州;影响 中图分类号:S513.07 文献标志码:A 文章编号:10
3、01-8581(2023)07-0113-08Impact of Extreme Precipitation from July to August on Corn Yield in Xinzhou City,Shanxi Province under ENSO Background MAZi-ping1,HAOWen-jin2*,GUOJie3,QINXiao-kang1,ZHENGXiu-wen1,LIULi-ying1 (1.XinzhouMeteorologicalBureauofShanxiProvince,Xinzhou034000,China;2.ScienceandTechno
4、logyInformationandStrategicResearchCenterofXinzhouCity,ShanxiProvince,Xinzhou034000,China;3.AnzeMeteorologicalBureauofShanxiProvince,Anze042500,China)Abstract:BasedonprecipitationdatafromJulytoAugustinvariouscounties(cities,districts)ofXinzhouCityin42yearsandmaizeyielddatafrom23yearsago,theimpactofe
5、xtremeprecipitationonmaizeclimaticyieldwasanalyzed.Theresultsshowthatduring19812022,theextremeprecipitationindexinvariouscounties(cities,districts)ofXinzhoufromJulytoAugusthasshownanupwardtrendovertime,andtherisingrategraduallyincreasesfromthewesttotheeast.Theactualyieldandtrendyieldofcornshowasigni
6、ficantupwardtrendovertime.Theclimateyieldofcornispositivelycorrelatedwiththeextremeprecipitationindex,andthecorrelationcoefficientinareaswithhigherelevationsissignificantlyhigherthanthatinareaswithflatrivers.TheprobabilityofpositiveextremeprecipitationeventsoccurringintheendyearoftheLaNinaissignific
7、antlyhigherthanthatinthebeginningyear,whiletheprobabilityofnegativeextremeprecipitationeventsoccurringinthebeginningyear(durationyear)oftheElNinoissignificantlyhigherthanthatintheendyear.Positiveandnegativeextremeprecipitationeventsgenerallycorrespondtothehighandlowyieldyearsofcornclimate.Theextreme
8、precipitationeventsaffectedbyENSOresultedinanaveragedecreaseof15.3kg/hm2inmaizeclimateyieldinXinzhou,withadecreaseofnearly7%.Key words:Extremeprecipitation;ENSO;Cornyield;Xinzhou;Impact世界气象组织(WMO)在 2021年气候状况:极端事件和主要影响 中指出,全球20152021年是有气温记录以来最热的7a1。受全球气候变暖的影响,我国气候也逐渐变暖,2021全国平均气温为1951年以来最高2。近年来,全国各地极
9、端气候事件多发强发,由极端降水事件引发的干旱、洪涝、山洪、泥石流等自然灾害对人类社会和经济的发展造成了严重的影响,构成了较大的威胁3。2021年7月20日,河南郑州1h降水量最高达201.9mm,创我国小时降水量的观测记录4。洪水在河南省造收稿日期:2023-05-06作者简介:马子平(1964),女,高级工程师,主要从事气候与气候变化研究。*通信作者:郝纹进。江 西 农 业 学 报35 卷114成了177亿美元的经济损失5。PCC在 气候变化与土地特别报告 中指出,气候变化已经影响粮食安全,并且未来的影响将越来越大。目前极端气候成因、极端气候的时空变化特征及其对粮食安全生产的影响已成为气候变
10、化相关研究中的热点问题。近年来,国内许多学者就不同地域和不同时期的极端气候及其对粮食产量的影响进行了研究,部分学者对山西的极端气候特征进行了研究。前人的研究结果显示,山西省西南地区整体呈干旱化趋势,西北地区的极端降水事件趋于增加6,具有明显的局地性特征,发生大范围极端降水事件的概率较低7。山西省部分地区植被稀少,水土流失严重,生态环境脆弱8,对极端气候事件较为敏感。山西省的降水强度(SDII)和持续干旱指数(CDD)有所增加 9。山西极端降水日数有微弱减少趋势10。趋于减少的极端强降水事件存在年际振荡现象11。汛期极端降水的特征有所增强,次数有所增加12。玉米是山西省忻州市的主要粮食作物,其种
11、植面积约占耕地总面积的2/3。7月和8月是玉米生长的关键期,极端降水事件对玉米产量有着不可逆的影响13。目前,有关极端气候对山西忻州粮食产量尤其是对玉米产量影响的研究极少,因此探究区域极端降水事件对玉米产量的影响及其响应机制尤为必要。1 研究区域概况与研究方法1.1 研究区域概况忻州市位于山西省中北部,地处黄土高原东端,年平均气温为5.610.0,年平均降水量为404.9528.3mm,有62.3%的降水集中在夏季。以吕梁山脉为界大致分为西部8县和东部6县。西部地区有黄河沿岸和高寒山区,其中黄河沿岸包括河曲县、保德县和偏关县,高寒山区包括宁武县、神池县、五寨县、岢岚县和静乐县;东部地区有忻定原
12、盆地和繁代谷地,其中忻定原盆地包括忻府区、原平市和定襄县,繁代谷地包括繁峙县、代县和五台县。1.2 数据来源及说明本研究所用的气象数据来源于忻州14个县(市、区)气象观测站。所用的玉米产量数据来源于中国知网的经济与社会发展统计数据中心(https:/ 1950年以来已确定的ENSO事件表 和国家气候中心网。鉴于各县(市、区)气象观测站建站时间和玉米种植年份不同,根据资料连续性、完整性和最长时间段等原则,最终选取了14个县(市、区)19812022年78月的降水数据和20002022年的玉米单产数据。78月降水量累年平均值采用19912020年30a的降水量平均值。1.3 判断极端降水事件的方法
13、世界气象组织规定:当与相应的30a平均值之差超过标准差的2倍时,定义为极端天气。本研究采用极端降水指数和降水距平百分比综合判断极端降水事件的发生与否。1.3.1 极端降水指数 极端降水指数的计算公式为:L=s/S (1)式(1)中:L为极端降水指数;S为标准差;s为平均差(Si-S)。标准差S的计算公式为:S=ni=1(Si-S)2n (2)式(2)中:Si为i测站当年78月的降水量;S为i测站累年78月的平均降水量。1.3.2 降水距平百分比 降水距平百分比的计算公式为:P(%)=Si-SS100%(3)式(3)中:P为78月的降水距平百分比;Si和S的含义同上。1.3.3 判断本地极端降水
14、事件发生的标准 根据式(1)计算出19812022年78月忻州全市及各县(市、区)极端降水指数(L)的平均值。分析发现,在42a间,研究区域内有9a的|L|2,在这9a中共有23站次达此标准,其中2022年达标站次最多,达7站次。全市的平均L值只在2022年大于2,说明极端降水是一种局地性强、危害性极大的小概率事件。张润英等14的研究结果表明:忻州夏季发生干旱的概率为45.7%,发生洪涝的概率为25.7%。基于此,先根据式(3)计算出各县(市、区)19812022年78月的降水距平百分比,再反向计算当|P|=64.8%时各县(市、区)的L值。计算结果(表1)显示,五台和宁武县的|L|1.5,其
15、他县(市、区)的|L|1.5。因此笔者将判断极端降水事件发生的标准修正为|L|1.5,且当L1.5时为正极端降水事件,当L-1.5时为负极端降水事件。7 期马子平等:ENSO背景下山西忻州78月极端降水对玉米产量的影响115表1 当|P|64.8%时忻州市各县(市、区)的 极端降水指数(L)绝对值县(市、区)|L|值县(市、区)|L|值忻府1.78神池1.67定襄1.60五寨1.70原平1.54岢岚1.51代县1.66静乐1.67繁峙1.97河曲1.55五台0.98保德1.51宁武1.33偏关1.651.4 玉米产量的计算方法1.4.1 趋势产量、气候产量的计算方法 影响农作物产量形成的因素有
16、自然和非自然因素两种,因此人们常把农作物的产量分解为趋势产量、气候产量和随机产量3个部分,其中趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量15,一般按影响的性质和时间尺度对粮食单产时间序列进行分解16;由气象因素造成产量变化的部分为气候产量17;随机产量是由随机因素决定的产量。作物产量的计算公式18为:Y=Yt+Yw+(4)式(4)中:Y代表作物的实际产量;Yt代表趋势产量;Yw代表气候产量;代表随机产量。由于随机产量在作物产量中所占的比例很小,常忽略不计,因此,本研究将玉米产量分解为趋势产量和气候产量2个部分,式(4)可以简化为:Y=Yt+Yw (5)本研究采用5a滑动平均法18对玉
17、米的实际产量数据进行连续滑动处理,求得玉米的趋势产量。玉米的气候产量是从原始实际产量中扣除趋势产量得到,其计算公式为:Yw=Y-Yt (6)若气候产量Yw0,则表示当年为气候丰产年;若Yw0,则表示当年为气候歉产年;若Yw=0,则表示当年为气候平产年。1.4.2 判断产量丰歉的方法 由式(6)计算出的玉米气候产量不能定量描述气候波动对玉米产量的影响程度,而玉米相对气候产量能更好地解释这一问题19-21。其计算公式为:Yr(%)=Yw/Yt100%(7)式(7)中:Yr为相对气候产量(%);Yw为气候产量(kg/hm2);Yt为趋势产量(kg/hm2)。当Yr10%时,为气候丰年,表征当年的气候
18、要素有利于玉米的生长发育;当Yr-10%时,为气候歉年,表征当年的气候要素不利于玉米的生长发育22;当0Yr10%时,为气候偏丰年,表征当年的气候要素较有利于玉米的生长发育;当-10%Yr0时,为气候偏歉年,表征当年的气候要素较不利于玉米的生长发育;当Yr=0时为气候正常年。2 极端降水事件的时空分布特征2.1 极端降水的时空分布特征由图1可以看出:在19812022年期间,忻州全市78月的极端降水指数以0.173/10a的速率呈增加趋势;各区域的极端降水指数随时间变化均呈增加趋势,增长速率在0.0430.213/10a之间,除黄河沿岸外,其余区域的增加趋势较明显。在此期间全市发生了8次大范围
19、的极端降水事件(表2),正、负极端降水事件各有4次,概率均为9.5%。在20世纪80年代和90年代,极端降水事件呈“-+-+”型,间隔时间为25a,其中忻定原盆地、繁代谷地和高寒山区发生极端降水事件比较频繁。在21世纪10年代至20年代极端降水事件呈“-+”型,各区域发生极端降水事件的概率明显低于前一时期,间隔时间也延长到7a左右。在21世纪10年代的前4a极端降水事件基本上处在平稳期,全市基本上没有发生极端降水事件,表明在此期间78月份降水比较稳定;在21世纪10年代的后6a以及20年代的前2a,发生了3次极端降水事件,间隔时间为34a。在78月份,忻州市在42a间有13a发生了极端降水事件
20、,发生正、负极端降水事件的年份数分别为8a和5a,极端降水事件发生的区域性、时间离散性较强。在高寒山区、忻定原盆地、繁代谷地和黄河沿岸发生极端降水事件的年份数在68a之间(表2),发生概率在14.2%19.0%之间,以高寒山区发生次数最多;在所有发生极端降水事件的年份中,只有2022年在4个区域都发生了极端降水事件,当年有7站的L值大于2.0,全市的平均L值也达到了2.74,是发生极端降水事件最强的一年。4个区域发生正极端降水事件的年份数相同,均为4a;而发生负极端降水事件的年份数在24a之间。繁代谷地发生正极端降水事件的概率高于其他区域;高寒山区发生负极端降水事件的概率高于其他区域;黄河沿岸
21、在20世纪90年代后期和近几年极端降水事件发生较频繁,其中2015、2016和2017年连续3a发生了极端降水事件。近几年4江 西 农 业 学 报35 卷116个区域极端降水事件的发生概率也呈增加趋势,其中2018、2022年发生了大范围、高强度的正极端降水事件,表明近年来忻州市7月和8月的降水明显增多,发生正极端降水事件的频率增大、强度增强,发生洪涝灾害的风险加大,特别是繁代谷地发生洪涝灾害的潜在风险高于其他区域。图1 19812022年78月忻州全市平均极端降水指数的变化趋势表2 19812022年78月忻州各区域极端降水事件统计结果事件类型项目忻定原盆地繁代谷地高寒山区黄河沿岸全市正极端
22、降水次数44444年份1988、1995、1996、20221988、1994、2018、20221988、1996、2018、20221995、2016、2017、20221988、1996、2018、2022概率/%9.511.99.59.59.5负极端降水次数32424年份1986、1991、20151991、20021986、1991、2002、20151999、20151986、1991、2002、2015概率/%7.14.79.54.89.5合计次数76868概率/%16.714.219.014.219.02.2 ENSO与极端降水事件的关系分析ENSO与极端降水事件的关系发现:1
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