引言

近百年来，全球气候正在发生以变暖为主要特征的显著变化，1880—2012年间全球平均地表温度升高了0.85 ℃ ^[1]。安徽淮北平原地处我国南北气候过渡带，是气候变化敏感区^[2-3]。二十世纪五六十年代以来，淮北平原气候变暖趋势显著，而日照时数和蒸发量均显著减少，降水的季节分配和空间分布也发生显著变化^[3-5]。冬小麦是安徽省主要粮食作物，在全国粮食生产中占有重要位置。淮北平原是冬小麦种植气候适宜区域，受气候过渡地带影响，尤其是随着全球气候变化，冬小麦生长季气候风险增大。

气候变化对农业影响问题是国内外研究的焦点。作物生长发育及产量受自身生物特性及外界条件的影响。对于某一地区来说，如果土壤和技术相对稳定，影响产量的主要因素是气候条件变化。近年来不少学者针对作物生长季气候资源、生态适应性进行了研究，在作物气候适宜度评价、作物产量预报、农业生态气候区划等方面取得了一定的进展^[6-8]。魏瑞江等^[9]基于气候适宜度模型建立了夏玉米产量预报模型；罗怀良等^[10]利用适宜度模型分析了四川洪雅县主要农作物气候适宜度变化原因。以往研究多基于全生育期开展，以静态分析为主，对光、温、水相互作用的响应规律关注不多，并且对适宜度诊断指标研究较少。

本文结合已有成果，运用模糊数学方法，建立淮北平原冬小麦光、温、水隶属函数模型，根据冬小麦三基点温度、生理需水量及日照时数、农业气象指标以及灾害指标确定不同生育期气候要素参数值，构建淮北平原温度、降水及日照等单要素适宜度模型；在此基础上，运用相关分析、积分回归等方法确定权重系数，通过综合加权构建气候适宜度模型，分析气候变暖背景下作物气候适宜度时空演变特征，动态评估冬小麦生育期气候风险，评判农业气候年景，成果可为作物种植科学布局及应对气候变化提供参考。

1 资料与方法 1.1 资料来源

气象资料选取安徽省淮北平原37个气象台站1960—2016年逐日要素，包括平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数等，资料来源于安徽省气象档案馆。气象站点空间分布均匀，且兼顾不同地形状况，具有较好代表性，能满足研究需要。

1961—2014年淮北平原冬小麦分县产量来源于安徽省农业统计年鉴；生育期来源于安徽省气象档案馆及安徽省农业委员会。

1.2 研究方法

运用模糊数学方法，建立冬小麦光、温、水隶属函数模型，根据冬小麦三基点温度、生理需水量及日照时数、农业气象指标以及灾害指标确定不同生育期气候要素参数值，构建淮北平原温度、降水及日照等单要素适宜度模型；在此基础上，运用相关分析、积分回归等方法确定单要素气候适宜度对气候产量的权重贡献率（权重系数)，最后对单要素适宜度综合加权，得到气候适宜度模型。基于气候适宜度模型，分析安徽省淮北平原冬小麦气候适宜度时空演变特征，揭示冬小麦生育期气候风险，评判农业气候年景。

1.2.1 相对气候产量估算

影响作物产量的因素较多，并且各影响因素的变化及其时间尺度不同，包括人为因素、气象因素和随机噪音3个方面，构成3个产量分量：

$ y = y_\rm{t} + y_\rm{w}+ {{y}_{\text{ }\!\!\varepsilon\!\!\text{ }}} $

(1)

式中，y为作物产量；y_t为趋势产量，由历年生产技术水平决定；y_w为气候产量；$y_{\text{ }\!\!\varepsilon\!\!\text{ }}$为随机噪音，一般忽略不计。趋势产量由下式可得^[11-12]：

$ y_\rm{t}=ak+b。$

(2)

式中，a为回归系数，b为常数项，k为年份。

区域单产为区域内各市县冬小麦总产量和总面积之和的比。根据《农业气象产量预报业务质量考核办法(试行)》^①增减百分比算法，结合前人成果建立相对气候产量(Yr)公式^[13]：

① http://www.docin.com/p-1406040674.html。

$ {{Y}_{\rm{r}}}=\frac{{{y}_{\rm{w}}}}{{{y}_{\rm{t}}}}\times 100\%。$

(3)

1.2.2 单要素适宜度模型构建

为定量分析热量资源对冬小麦各生育期生长发育的满足程度，引入温度条件的反映函数，根据马树庆^[14]的研究，建立温度适宜度模型：

$ F({{T}_{ij}})=\frac{({{t}_{ij}}-{{t}_{1}})\times {{({{t}_{2}}-{{t}_{ij}})}^{B}}}{({{t}_{0}}-{{t}_{1}})\times {{({{t}_{2}}-{{t}_{0}})}^{B}}}, $

(4)

$ B=\frac{({{t}_{2}}-{{t}_{0}})}{({{t}_{0}}-{{t}_{1}})}。$

(5)

式中F(T_ij)为第j年第i生育期温度适宜度，B为三基点温度计算的常数，t_ij为第j年第i生育期平均温度，℃；t₁、t₂、t₀分别对应某一发育期作物生长下限温度、上限温度和平均适宜温度，℃(表 1)。

降水是作物水分与土壤水分的主要来源，作物生长的好坏、产量的高低与降水密不可分。为评价其对冬小麦生长的影响，建立降水适宜度模型^[15]：

$ F({{R}_{ij}})=\left\{ \begin{matrix} {{R}_{ij}}/{{R}_{0}}\ \ \ {{R}_{ij}}<{{R}_{0}} \\ {{R}_{0}}/{{R}_{ij}}\ \ \ {{R}_{0}}\ge {{R}_{ij}} \\ \end{matrix} \right.。$

(6)

式中F(R_ij)为第j年第i生育期降水适宜度，R_ij为j年第i生育期降水量，mm；R₀为对应生育期生理需水量，mm(表 1)。安徽淮北平原冬小麦全生育生理需水折合降水量约360 mm，其中播种-三叶期、分蘖期、越冬期、返青-拔节期、孕穗-扬花期及灌浆-乳熟期生理需水量分别占总生理需水量的12%、8%、10%、18%、32%及20%^[16-18]。

土壤10 cm底墒对冬小麦适播期影响较大，而淮北平原土壤墒情观测站点少且资料年限短。土壤底墒大小取决于前期降水的多寡。根据前人研究成果^[19-22]及业务经验，淮北平原秋季前20 d累计降水量与土壤底墒相关性最高，同时考虑20 d土壤水分衰减率为40% ~ 60%。鉴于此，播种-三叶期降水适宜度计算考虑当前生育期降水和播种期20 d 50%的衰减降水量。孕穗-扬花期或灌浆-乳熟期若降水量超过180 mm，或遭遇持续≥ 7 d的连阴雨，常出现渍涝或内涝，气候最不适宜，即F(R_ij)=0。

充足的光照是冬小麦丰产的必要条件。对淮北平原而言，天文日长(可照时数，即日出与日落间的时长)的70%与当地日照时数多年平均值相当^{[18, 23]}。鉴于此，建立日照适宜度模型：

$ F({{S}_{ij}})=\left\{ \begin{matrix} {{\rm{e}}^{-{{[(\frac{{{S}_{ij}}}{n}-{{S}_{0}})/q]}^{2}}}}\ \ \ {{S}_{ij}}<{{S}_{0}} \\ 1\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ {{S}_{ij}}\ge {{S}_{0}} \\ \end{matrix} \right.。$

(7)

式中F(R_ij)为第j年第i生育期降水适宜度，S_ij为第j年第i生育期日照时数，h；n为该生育期日数，d；S₀为第i生育期日平均日照需求的临界值，h；q为系数(表 1)。

1.2.3 权重系数确定

本文运用相关分析^[26-27]、积分回归^[28]等方法，明确各生育期单要素适宜度权重系数。各生育期温度适宜度乘以对应的权重系数，然后求和，得到冬小麦全生育期的温度适宜度。各生育期温度、降水、日照适宜度权重系数见表 2。

由表 2可见，从返青-拔节期开始，各要素适宜度权重系数逐渐增大，尤其是灌浆-乳熟期权重系数最大，表明该生育期各要素适宜度对冬小麦气候产量的形成最为关键。

1.2.4 气候适宜度模型构建

温度、降水及日照因子对冬小麦生长及产量形成的影响不尽相同，某个因子对生长的正效应可能被其他因子加强或削弱，但不会因最小因子限制定律而使综合气候适宜度为0。因此，为了更精确评估三者对气候适宜度的不同贡献，以表达多因子协同效应，将温度、降水和日照适宜度综合加权^[29]，得到冬小麦全生育期气候适宜度：

$ F({{C}_{j}})={{W}_{T}}\cdot F({{T}_{j}})+{{W}_{R}}\cdot F({{R}_{j}})+{{W}_{S}}\cdot F({{S}_{j}})。$

(8)

式中W_T、W_R、W_S分别代表全生育期温度、降水、日照适宜度权重系数。计算历年全生育期平均温度、降水、日照适宜度与相对气候产量相关系数，在此基础上得到单要素适宜度对综合气候适宜度的权重贡献(表 3)。

由表 3可见，降水和日照适宜度对气候适宜度的综合贡献高，是决定冬小麦产量的关键因子；而淮北平原热量资源丰富，满足冬小麦生长需求，故温度适宜度权重系数小。

1.2.5 K-S检验及概率密度分布

K-S检验是用来构建理论累计概率分布函数^[30-31]，检验样本是否服从某一预先假设的特定分布的方法，判定冬小麦气候适宜度序列是否符合正态分布，从而计算其概率密度。

2 结果分析 2.1 气候适宜度时空分布 2.1.1 基本气候态分布

图 1是1981—2010年淮北平原冬小麦各生育期适宜度分布。全生育期内，单要素适宜度温度最高、日照次之、降水最低，表明淮北平原冬小麦生育期热量资源充沛，能满足冬小麦生长需求，降水是主要的限制因子。从不同生育期来看，温度适宜度以播种-三叶期及灌浆-乳熟期最高，而返青-拔节期温度适宜度低，这是由于该生育期常遭遇春霜冻的不利影响；降水适宜度灌浆-乳熟期较高，而分蘖期较低；日照适宜度返青-拔节期较低，由于此时正值初春，连阴雨发生频率较高，日照相对不足。在光、温、水综合作用下，气候适宜度灌浆-乳熟期最高，而分蘖期最低，气候风险相对较高。结合单要素适宜度来看，秋冬干旱、春霜冻及春季连阴雨是淮北平原冬小麦的主要气候风险。

变异系数反映适宜度序列的离散程度。单要素适宜度变异系数温度最小，日照次之，降水最大。从气候适宜度综合来看，分蘖期变异系数最大，主要源于降水和日照的不稳定，易导致产量波动。

图 2是1981—2010年淮北平原冬小麦适宜度空间分布。温度和降水适宜度均呈北低南高分布，而日照适宜度呈北高南低分布。在光、温、水综合影响下，气候适宜度呈现东高西低的分布，淮北中东部光、温、水匹配较好，气候适宜度较高；而淮北西部及沿淮地区光照相对不足，加之淮北西部降水相对较少，冬小麦生育期气候风险较高，应予以重点防范。

2.1.2 时间变化趋势

图 3是1961—2016年冬小麦全生育期适宜度年际变化。从单要素适宜度看，温度适宜度线性增大趋势显著，降水适宜度线性增减趋势不显著，而日照适宜度显著减小(通过0.01的显著性检验)。单要素适宜度年际变化明显，其中降水和日照适宜度波动大，是引起产量不稳定的重要因子；同时，降水和日照适宜度与相对气候产量相关程度均较高，表明降水和日照是决定冬小麦丰产的关键因子。

全生育期气候适宜度线性增减趋势不明显，其年际波动趋势与相对气候产量基本相似，1960年代及2004—2016年气候适宜度总体较大，尤其是1962、1979、2008年光、温、水匹配合理，有利于冬小麦生长；而1970年代、1980年代及1990年代前期适宜度总体偏小，特别是1973、1977、1991、2003年遭遇寒潮冻害、阶段性干旱、渍涝或内涝，对冬小麦生长不利。

就不同生育期而言，分蘖期、孕穗-扬花期气候适宜度线性增大趋势显著(通过0.05的显著性检验)；越冬期气候适宜度显著减小(通过0.05的显著性检验)；播种-三叶期、返青-拔节期以及灌浆-乳熟期气候适宜度线性增减趋势不显著(图略)。

图 4是1961—2016年淮北平原冬小麦全生育期气候适宜度线性变化趋势空间分布，淮北西部及沿淮地区气候适宜度呈线性减小趋势，以淮北西部减小趋势最大，倾向率为-0.010/10a ~ -0.002/10a；其他地区适宜度呈线性增大趋势，其中淮北东部线性增大趋势最大，倾向率达0.002/10a ~ 0.014/10a。

2.1.3 概率密度分布

假定冬小麦气候适宜度序列分布函数符合正态分布，经K-S检验表明：p>0.05，说明样本服从正趋势态分布。计算1961—2016年淮北平原冬小麦全生育期气候适宜度序列概率密度函数，并利用极大似然法估算参数。

概率密度曲线呈不对称分布，偏度系数为-0.465，偏度<0，表示其数据形态与正态分布相比为负偏，气候适宜度极端低值年较多。气候适宜度序列处于中等程度(0.60 ~ 0.70)的概率达62.5%，适宜性偏差(适宜度<0.60)出现概率为21.4%，而适宜性好(适宜度>0.70)出现概率为16.1%，表明淮北平原多数年份气候较适宜，而气候适宜性偏差发生概率高于偏好年份的概率(表 4)。

2.2 冬小麦气候年景评估

利用1981—2014年淮北平原冬小麦平均相对气候产量与对应年份全生育期气候适宜度作散点相关图，定量分析相对气候产量与气候适宜度关系(图 5)。

可见，气候适宜度与相对气候产量呈显著的线性关系(通过0.01的显著性检验)，据此构建冬小麦期气候产量模型：

$ y=187.33x-122.23。$

(9)

式中x为全生育期气候适宜度；y为相对气候产量，%。

业务和科研上，以相对气候产量的±10%界定增(减)产指标，将气候丰欠指数<-10%作为气候偏差年景，>10%作为气候偏好年景，-10% ~ 10%为正常气候年景^[32-33]。利用气候产量模型即可推算1961—2014年冬小麦气候丰欠指数，并依据气候丰欠程度划分气候年景等级。与相对气候产量对比，近54年冬小麦气候年景完全准确的有40年，准确率达74.1%；年景评估偏轻的有8年，偏重的有6年，累计仅占25.9%；无与评估结论相反的结果。

此外，冬小麦气候年景评估偏差和偏好的极端年份与《安徽省灾害大典》^[34]以及《安徽省志·气气候适宜度·象志》^[35]气象灾害实况描述相一致，表明气候年景评估模型较为科学合理，能够较好地反映农业气候年景状况。

3 结论与讨论

在全球气候变化背景下，安徽淮北平原冬小麦气候风险发生相应的变化。气候波动是造成冬小麦产量不稳定的重要因素。依据冬小麦生育期对光、温、水的需求，分析气候适宜度时空演变，揭示冬小麦生育期的气候风险，评判农业气候年景，得到以下结论。

(1) 冬小麦全生育期温度适宜度最大，日照次之，降水最小，表明冬小麦生育期光热资源充沛，能满足冬小麦生长需求，而降水是主要的限制因子。综合气候适宜度播种-三叶期、越冬期及灌浆-乳熟期较高，而分蘖期、返青-拔节期和孕穗-扬花期图 5较低。结合单要素适宜度来看，秋冬干旱、春霜冻及春季连阴雨是淮北平原冬小麦的主要气候风险。

(2) 淮北平原气候适宜性分布空间差异显著，温度和降水适宜度均呈北低南高分布，日照适宜度呈北高南低分布。综合而言，气候适宜度呈现东高西低的分布，淮北中东部适宜度较高；淮北西部及沿淮地区较低，气候风险较高，应予以重点防范。

(3) 1961—2016年，冬麦区平均气候适宜度无线性变化趋势，但存在空间差异，淮北东部略有增大，淮北西部及沿淮气候适宜度呈减小趋势，表明该区域气候风险增加。此外，适宜度年际差异显著，尤其是降水和日照适宜度的年际波动是引起产量不稳定的重要因子。上述结论与黄淮海平原其他地区研究成果^[36-37]基本一致。

(4) 基于气候适宜度的年景评估表明，冬小麦年景评估完全准确的有40年，准确率达74.1%，无与评估结论相反的结果。可见，冬小麦年景评估模型较为科学合理。

本文构建的冬小麦气候适宜度模型能综合反映气候条件与小麦生长发育及产量形成的内在关系，有效地刻画淮北平原冬小麦气候适宜度优劣动态变化过程。制定的冬小麦气候年景评估方法为农业气候年景定量化评估提供技术支持。然而作物生长不仅与气候要素间存在相互影响、相互作用的复杂关系，还与环境、社会等要素密切相关，本文开展冬小麦气候年景评估过程，重点考虑温度、日照、降水等气候要素的影响，然而产量的形成除了气候条件外，还与作物品种、水肥管理等其他因子息息相关。为了进一步提高年景评估精度，今后的工作中要深入研究，以提高评估的科学性和准确率。