1961—2020年中國北方向日葵種植區干濕變化特征及其成因分析

王曉晨，馬雪晴，和驊蕓，任思琪，唐書玥，趙金媛，潘志華，王 靖，潘學標，胡 琦

（1.中國農業大學資源與環境學院，北京 100193；2.中國氣象局-中國農業大學農業應對氣候變化聯合實驗室，北京 100193）

引 言

IPCC 第六次評估報告（AR6）［1］指出，氣候變化正在加速水循環，在帶來更多強降雨、洪澇災害的同時也會導致許多地區更加嚴重的干旱。目前觀測和模式輸出結果都表明全球變暖導致大氣中水汽含量增加、海陸熱力差異和大尺度環流結構改變及區域降雨和蒸散強度變化，進而影響氣候干濕變化［2-4］。然而，不同區域干濕狀況變化和影響機理存在差異，且這些變化都將隨著進一步升溫而加?。?-9］，因此，系統研究氣候變化背景下特定區域干濕狀況的時空分布及其成因非常必要。已有許多研究采用濕潤指數［3］、干燥度指數［10］、標準化降水蒸散指數（SPEI）［11］、Palmer 干旱指數［12］、干濕指數（Z指數）［13］等對不同地區的干濕氣候變化特征進行了分析，也有通過定量分析降水量與大氣環流的相關關系［14］和氣候變化對參考作物蒸散量的影響來解釋氣候干濕的變化機制［15］，這些研究對明確氣候變化背景下區域干濕變化趨勢有重要參考意義。

向日葵是我國重要油料作物之一，在農業生產中占有重要地位。研究表明，向日葵生長發育各階段對于水分的需求差別較大，播種至萌芽期需要充足的水分供應，現蕾到始花期水分不足會導致向日葵空殼，開花期水分過多則會影響授粉［16-18］。中國向日葵優勢種植區主要分布在北方干旱和半干旱區，該地生態氣候系統較脆弱，降水年際變率大，年均降水少、地表水分蒸發大，水資源供需矛盾是制約向日葵生產的主要因素。氣候變暖引起的干濕狀況空間分布變化對向日葵種植區水資源分配、作物生產布局等必然產生重大影響，厘清不同區域干濕狀況變化，對采取適當措施積極應對氣候變化，合理利用農業水資源和規劃作物布局具有重要意義。然而，目前針對中國北方向日葵種植區多時間尺度的干濕變化及成因研究仍有欠缺，因此，本文利用中國北方向日葵種植區296個氣象臺站1961—2020年逐日地面觀測數據，基于降水量、作物蒸散量、濕潤指數和SPEI評估不同區域向日葵生長季干濕狀況，并利用敏感性和貢獻率法闡明干濕狀況的變化成因，旨在為區域量水規劃、作物布局及促進特色農業發展提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 研究區與數據

根據國家統計局（http：//www.stats.gov.cn/）數據，中國向日葵主產區主要分布在中西部的干旱、半干旱區和東部半濕潤區，包括蒙、遼、吉、黑、新、甘、寧、晉、陜、京、津、冀等北方的12 個省、市、自治區，種植面積約占全國向日葵總種植面積的96%，總產量占全國向日葵總產量的97.5%以上。選擇中國北方向日葵主產區具有1961—2020年逐日氣象資料完整時間序列的296個臺站（圖1），各站點的溫度、降水量、日照時數、相對濕度、風速等數據來源于中國氣象科學數據共享服務網的中國地面氣候資料日值數據集（http：//data.cma.cn/），數據經過嚴格質量控制并利用R語言編程對缺測的氣象要素資料進行插值處理。文中附圖涉及地圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站下載的審圖號為GS（2019）1822號的標準地圖制作，底圖無修改。

圖1 研究區及296個氣象站點分布Fig.1 Study area and distribution of 296 meteorological stations

1.2 研究方法

1.2.1 作物蒸散量

作物蒸散量是評估氣候干旱程度和水資源供需平衡中水分支出項的指標，計算公式［19］如下：

式中：ETC（mm）為作物蒸散量；ET0（mm）為參考作物蒸散量；KC為作物系數。參考作物蒸散量ET0采用Penman-Monteith方法計算，公式如下：

式中：Δ（kPa·℃-1）為飽和水汽壓-溫度曲線的斜率；Rn（MJ·m-2·d-1）為地表凈輻射；G（MJ·m-2·d-1）為土壤熱通量，在逐日尺度上計算ET0時，土壤熱通量相對較小，可以忽略不計；T（℃）為日平均氣溫；U2（m·s-1）為2 m 風速；es（kPa）為飽和水汽壓；ea（kPa）為實際水汽壓；γ（kPa·℃-1）為干濕表常數。

聯合國糧農組織推薦的向日葵生長初期、快速生長期和成熟期作物系數KC值分別為0.35、1.15、0.35［19］，為線性插值得到逐日作物系數KC，根據文獻［20-23］確定研究區東部（黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古東部、京津冀）、中部（山西、陜西、河北、內蒙古中西部）和西部（新疆、甘肅、寧夏）地區向日葵生長初期時段分別為4—5月、5—6月和5—6月，快速生長期分別為5—7月、6—8月和6—8月，成熟期分別為7—8月、8—9月和8—10月。

1.2.2 濕潤指數

為評估氣候干濕程度，采用表征自然條件下大氣水汽輸入的降水量（P）和輸出的作物蒸散量（ETC）來計算濕潤指數［4］：

式中：K為濕潤指數，反映降水滿足向日葵農田水分需要的程度；P（mm）為降水量。根據1977年聯合國教科文組織給出的地區干旱程度定義并結合文獻［4，24］，參照濕潤指數K的干濕狀況劃分標準進行生長季干濕類型劃分：K≤0.03 為極干旱區；0.03＜K≤0.20 為干旱區；0.20＜K≤0.50 為半干旱區；0.50＜K≤1.00為半濕潤區；K＞1.00為濕潤區。

1.2.3 SPEI

采用SPEI評估向日葵生長季干旱程度，以月降水量與作物蒸散量的差值表示水分盈虧，建立不同時間尺度的累積序列，使用對數Logistic 分布擬合6個月時間尺度的分布概率密度函數和累積概率，然后轉化成標準正態分布進行計算，具體公式參考文獻［25］?；赟PEI 的干旱等級劃分參考國家氣象干旱等級標準（GB/T 20481—2017）：SPEI＞-0.5為無旱；-1＜SPEI≤-0.5 為輕度干旱；-1.5＜SPEI≤-1 為中度干旱；SPEI≤-1.5為重度干旱。

SPEI 具有多時間尺度特征，因向日葵生長季最長可達6 個月，且前期土壤水分對后期作物供水具有一定程度的影響，故本文選取6 個月尺度SPEI（SPEI-6）表征向日葵全生育期干旱程度，研究區東部、中部、西部分別選取7、8、9月的SPEI-6值。

1.2.4 敏感性計算

多種氣象因子綜合作用導致作物蒸散量ETC發生變化，采用偏導數敏感性方法計算ETC對氣象因子（平均溫度、相對濕度、風速、日照時數）的敏感系數［26］：

式中：SVi為相應氣象因子的敏感系數；ETC、ΔETC分別為逐日作物蒸散量及其日變化量；Vi、ΔVi分別為日氣象要素值及其日變化量。敏感系數SVi為正值，即ETC與氣象因子正相關，反之則負相關；SVi絕對值越大，表示ETC對該氣象因子變化的敏感度越高。

1.2.5 貢獻率計算

氣象要素Vi的變化對ETC的貢獻率GVi為其多年相對變化率RVi與敏感系數SVi的乘積［26］：

其中：

式中：Trend（Vi）為氣象要素Vi的氣候傾向率，為氣象要素多年平均值。文中研究時段為1961—2020年，n為研究年限，故n取值為60。若GVi＞0，氣象因子的變化引起作物蒸散量增加，為正貢獻；反之為負貢獻。

1.2.6 M-K突變檢驗

采用Mann-Kendall 趨勢檢驗方法［27］檢驗降水量、蒸散量和SPEI 時間序列的突變情況，該方法是世界氣象組織推薦的用于提取序列變化趨勢和突變的有效工具，目前已廣泛用于氣候參數的突變檢驗。

1.2.7 數據處理

ET0、ETC、氣候傾向率、SPEI、敏感性分析等計算均利用Matlab 2014軟件實現；利用ArcGIS 10.6軟件反距離權重插值法（inverse distance weighted interpolation，IDW）制作空間分布圖；箱式圖采用Origin 2020軟件制作。

2 結果與分析

2.1 干濕狀況時空分布及變化特征

1961—2020年研究區向日葵生長季濕潤指數K平均值為0.78，整體表現為由西北向東南逐漸升高，帶狀分布明顯（圖2）。東北中部狹長地帶、長白山脈附近以及秦嶺以南濕潤指數K＞2.00，其生長季屬于濕潤氣候類型，降水量可以滿足向日葵生長所需；山西、陜西、河北北部以及內蒙古中東部地區的生長季為半濕潤氣候類型（0.50＜K≤1.00）；甘肅西部、內蒙西部以及新疆大部分地區濕潤指數K≤0.20，其生長季屬于干旱氣候類型，降水量遠低于向日葵生長季作物蒸散量。

圖2 1961—2020年中國北方向日葵種植區生長季濕潤指數K空間分布Fig.2 The spatial distribution of humid index K during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020

近60 a中國北方向日葵種植區整體呈略微變干趨勢，濕潤指數每10 a平均減小0.01，但不同區域干濕狀況變化存在較大差異（圖3）。遼寧南部和華北平原北部以及內蒙古赤峰南部濕潤指數氣候傾向率小于-0.02/10 a，暖干化趨勢顯著；新疆、甘肅和內蒙西部等氣候呈變濕趨勢。

圖3 1961—2020年中國北方向日葵種植區生長季K指數氣候傾向率（單位：/10 a）分布Fig.3 The distribution of climatic tendency rate of K index during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020（Unit：/10 a）

基于SPEI的分析表明，1961—2020年研究區向日葵生長季輕旱發生頻率最高（20.34%～42.37%），其中遼寧中部、北疆輕旱頻率均高于40.00%［圖4（a）］；中旱頻率為3.39%～20.34%，呈西高東低的空間分，34.45%的站點（102 站）中旱頻率小于8.00%，大多分布于北疆、陜西中部、內蒙古大部地區；僅有5.41%的站點（16站）中旱發生頻率大于等于16.00%［圖4（b）］；重旱發生頻率較低（1.69%～11.86%），11.82%的站點（35 站）小于5.00%，僅5.74%的站點（17 站）重旱頻率大于10.00%，分布于遼寧南部、北疆地區［圖4（c）］。

圖4 1961—2020年中國北方向日葵種植區生長季不同等級干旱頻率空間分布（單位：%）（a）輕度干旱，（b）中度干旱，（c）重度干旱Fig.4 The spatial distribution of occurrence frequency of drought with different levels during sunflower growth period in planting areas in northern China from 1961 to 2020（Unit：%）（a） light drought，（b） medium drought，（c） serious drought

從向日葵生長季SPEI 序列的M-K 突變檢驗［圖5（a）］可以看出，1961—2020年研究區向日葵生長季SPEI在1980年前后發生突變，并通過顯著性檢驗（P＜0.05）?；谕蛔凕c將時間序列劃分為1961—1980年和1981—2020年2 個時段，進一步分析突變前后輕旱、中旱和重旱的年代際特征。從圖5（b）可見，1981—2020年輕、中、重旱發生頻率分別為29.81%、9.52%、5.61%，較突變前（1961—1980年）相比均有不同程度降低，分別下降5.63%、4.41%、2.49%。

2.2 干濕變化成因

研究區向日葵生長季降水量和作物蒸散量的變化共同影響干濕狀況變化。從圖6可以看出，1961—2020年，向日葵生長季降水量呈東減西增、作物蒸散量呈東增西減的空間分布，降水量和作物蒸散量氣候傾向率平均值分別為-1.94 和-1.93 mm·（10 a）-1，通過顯著性檢驗的站點分別為59.46%（176 站）和46.62%（138 站）（P＜0.05）。其中研究區東部的遼寧、華北平原部分地區降水量呈下降趨勢，新疆、甘肅和內蒙古西部地區降水量呈增加趨勢；作物蒸散量呈下降趨勢的地區主要分布于新疆、內蒙古西部和陜西等地，內蒙古中東部、甘肅和寧夏部分地區作物蒸散量呈增加趨勢。

圖6 1961—2020年中國北方向日葵種植區生長季降水量（a）和作物蒸散量（b）氣候傾向率空間分布［單位：mm·（10 a）-1］Fig.6 The spatial distribution of climatic tendency rate of precipitation（a）and evapotranspiration（b）during the growing period of sunflower in planting areas in northern China from 1961 to 2020 （Unit：mm·（10 a）-1）

新疆地區降水量增加同時作物蒸散量呈減少趨勢，二者共同作用使得該區域濕潤指數增加，氣候變濕，類似的地區還有陜西和內蒙古西部地區；遼寧南部和內蒙古赤峰南部降水量呈下降趨勢的同時作物蒸散量稍有增加，最終表現為氣候呈變干趨勢；華北平原降水量和作物蒸散量均呈減少趨勢，但作物蒸散量下降的幅度小于降水量減少幅度，使得該地區氣候變干。

2.3 作物蒸散量變化成因

圖7為1961—2020年研究區向日葵生長季作物蒸散量對溫度、相對濕度、日照時數和風速的敏感系數空間分布，可以看出，作物蒸散量對溫度的敏感系數為-0.35～0.76，東北大部、河北南部及新疆東部敏感系數較高（大于0.60）；內蒙東北部、甘肅南部、新疆西部敏感系數較低［圖7（a）］。作物蒸散量對相對濕度的敏感系數為-1.30～-0.03，平均值為-0.44，敏感性大致由西向東呈遞增趨勢，東北三省、內蒙古東部和河北大部敏感系數絕對值較高（大于0.40），其中遼寧南部和黑龍江大部敏感系數絕對值大于0.70；新疆南部、甘肅西部和內蒙古西部敏感系數絕對值較低［圖7（b）］。作物蒸散量對日照時數的敏感系數在0.15～0.37 之間，平均值為0.27，大致從北向南遞增，內蒙古中部、新疆和甘肅西部敏感系數小于0.20；河北東部、甘肅南部和新疆西部敏感系數較大（大于0.30）［圖7（c）］。作物蒸散量對風速的敏感系數為0.07～0.39，平均值為0.15，風速敏感系數從西北向東北遞減，內蒙古西部、甘肅西部和新疆大部分地區敏感系數大于0.20；東北三省東部和山西南部等地區敏感系數小于0.10［圖7（d）］。

圖7 1961—2020年中國北方向日葵種植區生長季作物蒸散量對氣象因子的敏感系數空間分布（a）溫度，（b）相對濕度，（c）日照時數，（d）風速Fig.7 Spatial distribution of sensitivity coefficient of ETc to main meteorological factors during growing period of sunflower in planting areas from 1961 to 2020 in northern China（a） temperature，（b） relative humidity，（c） sunlight hour，（d） wind speed

綜合而言，研究區向日葵生長季作物蒸散量與溫度、日照時數、風速呈正相關關系，敏感系數平均值為正值，而與相對濕度呈負相關關系，敏感系數平均值為負值。研究區向日葵生長季作物蒸散量各氣象因子敏感系數平均值的絕對值大小排序為：溫度（0.56）＞相對濕度（0.44）＞日照時數（0.27）＞風速（0.15）。

各氣象因子對向日葵生長季作物蒸散量的貢獻率存在差異，綜合4 個氣象因子的貢獻率基本能解釋作物蒸散量變化的原因。從圖8可以看出，1961—2020年研究區向日葵生長季溫度對作物蒸散量變化的貢獻率為正值，平均值為3.79%，其中新疆、甘肅和內蒙古西部等地區為溫度貢獻率高值區［圖8（a）］。向日葵生長季相對濕度對作物蒸散量變化的貢獻率為-7.12%～10.76%，平均值為0.91%，東三省和內蒙古大部分地區貢獻率為正值，陜西和新疆部分地區相對濕度貢獻率為負值［圖8（b）］。日照時數對作物蒸散量變化的貢獻率為-13.92%～6.48%，平均值為-4.95%，貢獻率絕對值由東到西呈遞減趨勢，東三省、華北大部分地區貢獻率小于-5.00%［圖8（c）］。風速對作物蒸散量變化的貢獻率為-26.31%～5.66%，平均值為-2.32%，其中內蒙古中西部和甘肅西部、新疆大部地區貢獻率小于-9.00%，華北平原北部和甘肅南部等地區貢獻率為正值［圖8（d）］。

圖8 1961—2020年向日葵種植區氣象因子對向日葵生長季蒸散量的貢獻率空間分布（單位：%）（a）溫度，（b）相對濕度，（c）日照時數，（d）風速Fig.8 Spatial distribution of contribution rate to ETC of main meteorological elements during growing period of sunflower in planting regions from 1961 to 2020 in northern China（Unit：%）（a） temperature，（b） relative humidity，（c） sunlight hour，（d） wind speed

總體而言，1961—2020年研究區向日葵生長季溫度和相對濕度對作物蒸散量的平均貢獻率為正值，表明溫度和相對濕度的變化［氣候傾向率分別為0.23 ℃·（10 a）-1和-0.22%·（10 a）-1］增加了向日葵生長季作物蒸散量；日照時數和風速對作物蒸散量的平均貢獻率為負值［氣候傾向率分別為-0.12 h·（10 a）-1和-0.15 m·s-1·（10 a）-1］（圖略），表明二者的變化降低了向日葵生長季的農田作物蒸散量。研究區向日葵生長季各氣象因子對作物蒸散量貢獻率平均值的絕對值大小排序為：日照時數（4.95%）＞溫度（3.79%）＞風速（2.32%）＞相對濕度（0.91%）。

3 討 論

IPCC 第六次報告指出，氣候持續變暖將進一步增加大氣中的水汽含量，由此全球降水強度和分布將發生非均勻變化，許多地區則意味著將會發生更嚴重的干旱。本文研究表明，向日葵生長季不同區域干濕狀況變化存在明顯差異，遼寧南部、京津冀地區氣候變干；新疆、甘肅和內蒙古西部等地區氣候變濕，張煦庭等［28］、李秋月等［29］發現內蒙古地區西部干旱緩解、東部干旱加劇，與本文研究結果相似。

近60 a向日葵種植區生長季降水量和作物蒸散量總體均呈下降趨勢，45%～60%的站點下降趨勢通過顯著性檢驗（P＜0.05），其中向日葵生長季溫度和相對濕度的變化增加了作物蒸散量，而日照時數和風速的變化對作物蒸散量的平均貢獻率為負值，這與胡琦等［30］研究的華北平原年尺度干濕狀況變化的成因一致。近60 a研究區向日葵生長季日照時數和溫度的變化對作物蒸散量變化的貢獻率最大，但全國年蒸散量變化主要受風速和日照時數影響［4］，表明影響生長季尺度和年尺度蒸散量變化的主導氣象因子存在一定差異。值得一提的是，研究區55.39%的站點（149站）溫度升高的同時作物蒸散量下降，造成這一現象的原因在于風速減小、日照時數減少對向日葵生長季作物蒸散量的削減量超過了溫度上升引起的作物蒸散量增加量，最終導致作物蒸散量總體呈下降態勢。

干旱區灌溉農業區和半干旱區雨養種植區氣候變濕對向日葵生產具有一定的積極作用；對于東部地區而言，氣候變干則會導致干旱進一步加劇，從而可能會對向日葵生長發育、產量和品質產生不利影響。需要指出的是，本文僅從氣候角度探究了向日葵生長季的干濕變化及其驅動因素，未考慮向日葵不同生育階段干濕狀況變化對向日葵種植適宜度、產量和品質形成的影響，且向日葵生產還與灌溉措施、地形和土壤條件有關，因此未來應考慮不同種植區的氣候限制因素以及各生長發育階段氣象因子變化的生長發育響應，并耦合田間管理措施系統評估氣候變化對中國北方向日葵生產的影響。

4 結 論

利用中國北方向日葵主要種植區296個氣象站點1961—2020年逐日地面觀測資料，基于降水量和作物蒸散量計算的濕潤指數K和標準化降水蒸散指數SPEI，研究近60 a 中國北方向日葵主要種植區干濕狀況時空變化特征，并利用敏感性和貢獻率法分析氣候變化背景下主要氣象因子變化對作物蒸散量的影響和貢獻率，對干濕狀況變化的成因進行探討。主要結論如下：

（1）中國北方向日葵種植區干旱頻率總體呈西高東低分布，近60 a 向日葵種植區生長季降水量和作物蒸散量均呈下降趨勢，SPEI在1980年前后發生突變，較突變前相比，向日葵生長季輕、中、重旱頻率分別降低5.63%、4.41%和2.49%。不同區域干濕變化存在差異，內蒙古赤峰市、遼寧南部和華北平原等地區氣候變干，內蒙古西部、新疆和甘肅等地區氣候變濕。

（2）近60 a研究區向日葵生長季溫度升高、相對濕度降低的變化導致作物蒸散量增加，日照時數減少、風速減小的變化導致作物蒸散量減少，日照時數和溫度變化對作物蒸散量的貢獻率絕對值較大。研究區中55.39%的站點因向日葵生長季風速減小和日照時數減少對作物蒸散量的削減作用大于溫度上升對作物蒸散量的增加作用，導致作物蒸散量呈減少趨勢。