西南地區甘藍型冬油菜苗期漬害危險性分布特征研究

胡 珂，何 鵬，高文波

（1四川省農業科學院農業信息與農村經濟研究所，成都 610066； 2成都理工大學旅游與城鄉規劃學院，成都 610059；3四川省儀隴中學校，四川儀隴 637600；4四川省農業科學院大數據中心，成都 610066）

0 引言

長江流域是中國最重要的油菜產區，冬油菜常年種植面積和產量均占全國的80%以上[1]。然而受季風氣候影響，中國長江流域油菜產區秋、冬生長季節階段性持續降水偏多，連陰雨出現概率高、持續時間長[2]，極易發生漬害，嚴重影響油菜的生長發育和產量品質。漬害是指土壤含水量達到飽和或者過飽和，導致植株根系的生長環境缺少氧氣，影響植株正常的生理代謝，最終引起農作物產量明顯下降甚至絕收的一種農業氣象災害[3]。油菜耐漬能力較差，萌發期和幼苗期漬水后，會降低出苗率和成苗質量[4]，削弱油菜群體效應[5]；蕾薹期遭受漬害后會抑制油菜一次分枝的形成，開花期、角果期的漬害將影響有效角果數、千粒質量[6]，最終都將影響油菜正常的生長發育，導致減產。近年來，油菜漬害已逐漸引起國內外學者的關注，并從油菜漬害的生理響應[7-8]、漬害對油菜產量的影響[9-10]以及耐濕性品種篩選[11-12]等方面做了大量研究。作為一種區域性頻發的農業氣象災害，不少學者也開展了油菜濕漬害氣象指標以及氣候變化對油菜漬害影響等方面的研究?；糁螄萚13-14]選取了降水量、降水日數以及日照時數等氣象因子，構建了油菜澇漬指數計算模型，形成了適用于中國南方地區油菜澇漬澇漬等級行業標準。在此基礎上，劉瑞娜等[15]利用逐旬氣象要素資料，參照行業標準中生育期的劃分，對安徽省油菜不同生育期澇漬災害的特征和時空變化特征進行了系統研究；鞠英芹等[16]構建了油菜全生育期的綜合澇漬指數，利用了經驗正交函數分解和小波分析，研究了江淮地區油菜漬害的時空分布特征；郭翔等[17]分析了四川省盆地區1981—2020 年4 個年代際油菜播種期澇漬指數、輕/中度澇漬害發生頻率、澇漬害危險性的時空變化特征。

受華西秋雨影響，位于長江上游的西南地區冬油菜種植地區苗期的漬害出現概率大，且造成的后果尤為嚴重[18]。在氣候變化背景下開展西南地區冬油菜關鍵生育期氣象災害分布特征的研究，對于優化區域冬油菜生產布局、提升防災減災、保障油料供給安全有重要意義。然而，要準確分析跨地區的作物關鍵生育期災害危險性的分布特征，必須考慮不同地理環境（經緯度和海拔）條件下作物關鍵生育期起止時間的差異。迄今為止，結合區域油菜苗期分布特征，系統開展西南地區油菜苗期漬害危險性分布特征的研究鮮有報道。本研究以西南地區四川、重慶、貴州、云南四?。ㄊ校檠芯繀^域，利用區域內農業氣象站點數據系統分析了研究區域內甘藍型冬油菜出苗期的時空分布特征，結合行業標準QX/T107—2009《冬小麥、油菜澇漬等級》中油菜漬害指標的定義與計算方法，開展了西南地區冬油菜苗期漬害危險性的時空分布特征研究，以期為西南地區油菜種植布局優化和防災減災工作提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域

本研究主要的研究對象為甘藍型冬油菜，為了保證數據的一致性，通過統計年鑒及文獻資料查閱，結合前人對中國油菜種植區劃的研究[19-20]，排除部分以春油菜為主的種植區域，最終篩選出有冬油菜種植的397個縣級行政單位所在范圍作為研究區域，即研究區域包括云南省、貴州省、重慶市和四川省除西北高原以外的地區，具體見圖1。

圖1 研究區域及站點分布圖

1.2 資料來源

氣象數據來自中國氣象數據網(http://data.cma.cn/)，選取符合條件的87 個國家氣象站點1971—2020年9月—翌年3月的逐日數據，包括降雨量和日照時數等指標。氣象站點篩選條件和處理方式如下：（1）剔除缺失率大于1%的站點，對缺測序列小于1%的站點利用多年均值替代法進行插補；（2）考慮站點遷移造成的非均一性影響，排除遷移信息不明確站點，運用多元回歸模型插值方法對遷移站點數據進行校正[21]。冬油菜生育期資料來源于以及中國氣象數據網中國農作物生長發育狀況資料數據集和前人研究論文[22-27]，整理選取西南地區四川、云南、貴州、重慶四個省市內50個農業氣象觀測點的油菜生育觀測資料，其中包括油菜發育期名稱、發育日期、發育程度、發育期距平等數據。地理空間數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/search)，獲取了研究區域90 m×90 m 數字高程模型數字高程模型。研究區域、氣象站點和農業氣象站點分布和數字高程模型見圖1。

1.3 研究方法

1.3.1 漬害指數計算 根據國家規范的氣象行業標準QX/T107—2009《冬小麥、油菜澇漬等級》建立油菜苗期的澇漬指標[14]，油菜的澇漬指標公式為：

其中，Qw為澇漬指數；R為旬降水量(mm)；Rmax為近3個年代的旬最大降水量(mm)；DR為旬降水日數（天）；D為旬天數（天）；S為旬日照時數(h)；Smax為旬可能日照時數(h)；b1為降水量；b2為降水日數；b3為日照時數對澇漬影響所占權重，本研究結合以往研究[28]和專家意見，對3個系數分別取值為b1=0.75，b2=0.75，b3=0.6。

1.3.2 漬害等級指標 按照行業標準QX/T107—2009《冬小麥、油菜澇漬等級》逐旬計算87個站點歷年苗期澇漬指數Qw，計算2旬澇漬指數均值Qw’，將油菜苗期澇漬害分輕、中、重3個等級（表1）[28]。

表1 油菜苗期澇漬等級指標

1.3.3 油菜苗期漬害危險性評估模型的建立 參考前人相關研究[17,21]，致災因子危險性同時取決于致災因子強度和致災因子發生的概率，如式(2)所示。

式中，R為致災因子危險性，F表示致災因子發生的強度，P表示致災因子發生的概率，以某站點多年發生災害的頻率表示。

研究區域苗期漬害的強度是受一次災害發生的致災因子范圍和程度共同作用的結果，如式(3)所示。

式中，F為冬油菜苗期漬害強度。A表示漬害影響范圍，不同的漬害等級影響范圍以研究時間段內發生過輕、中、重澇漬災害的站點數量占總站數的百分比表示。I為漬害影響程度，結合以往研究[29]和專家意見，以數值1、2、3表征輕、中、重3種等級漬害影響程度。

漬害發生概率可用站點發生漬害年份數占總樣本年份數量之比來表示，如式(4)所示。

式中，P為冬油菜苗期漬害發生概率。n表示冬油菜苗期發生過漬害（即澇漬指數Qw≥0.8）的年數，N表示總年數。

考慮到漬害指數Qw計算中旬降水量和旬降水日數的年際變化較大，本研究引入降水量變異系數CV來表征漬害致災因子的變異程度。變異系數CV(Coefficient of Variation)是標準差與平均值之比，表示了樣本降水量的變化幅度，其值表征了實際數據偏離平均值的程度。計算公式如式(5)所示。

當前國內質量控制工具的利用尚不成熟,仍處于學習階段。而在美國的筆譯項目中,術語管理貫穿整個項目,質量控制更是一個動態過程,并緊密結合各類計算機軟件技術。

綜上，本研究構建了冬油菜苗期澇漬災害致災因子危險性模型，如式(6)所示。

式中，Ri表示各個子區域冬油菜苗期漬害的危險性指數，Fa表示輕度漬害的強度，Fb表示中度漬害的強度，Fc表示重度漬害的強度，Pa表示輕度漬害的頻率，Pb表示中度漬害的頻率，Pc表示重度漬害的頻率。

1.3.4 空間特征分析方法 對于不同的地理因子，為了保證高精度，采取的插值方法各有不同。本研究根據研究對象的不同特征，分別采用了多元回歸殘差反距離訂正法[30]和反距離權重插值法進行空間分析與制圖表達。

2 結果與分析

2.1 冬油菜苗期空間分布特征

研究區域跨度范圍大，不同區域冬油菜苗期有差異。為準確分析研究區域苗期漬害危險性特點，需對研究區域苗期分布特征進行研究。本研究以研究區域內農業氣象站點穩定出苗期的日序數(Day Of Year,DOY)為因變量y，以農業氣象站點的緯度、經度和海拔高程為自變量x1、x2、x3，分別考慮高程(x3)、緯度+高程(x1，x3)、緯度+經度(x1，x2)、經度+高程(x2，x3)、緯度+經度+高程(x1，x2，x3)等5 種方式構建出苗期日序數(y)的多元回歸方程，比較油菜出苗期日序數與不同方式組合的相關程度，結果見表2。

表2 多元回歸5種模型對比

由表2可知，高程x3、經度x2+高程x3、緯度x1+經度x2+高程x3與出苗期日序數構建的多元回歸方程的P值均小于0.01，表明出苗期日序數與以上三種回歸方程模式呈極顯著相關的特征。其中，以（經度x2+高程x3）為自變量與油菜出苗期日序數y構建的多元回歸方程的決定系數R2、F值、P值最優。因此，本研究以經度為x2、海拔為x3，苗期開始的日期的日序數(DOY)為y值，常數項b，x2系數a2，x3系數a3構建出苗期與經度、海拔的多元回歸方程，如式(7)所示。

式(7)即為多元回歸殘差反距離訂正法中所應用的多元回歸方程。

在ArcGIS 軟件中利用多元回歸殘差反距離訂正法分析了研究區域苗期的空間分布特征，得出的研究區域冬油菜分布特征圖結果見圖2a。

圖2 研究區域甘藍型冬油菜出苗期分區圖

由圖2a可知，研究區域東北部的大部分地區苗期開始的日序數在254～279 d 區間，西南部的地區在254～290 d區間，中部地區以291～317 d區間為主，西部地區苗期開始最晚，日序數在303～383 d。根據苗期開始的空間特征，結合研究區域甘藍型冬油菜苗期平均為93 d 這一特征將研究區域劃分為4 個子區域（見圖2b），分別是：Ⅰ區，是研究區域冬油菜最早進入苗期的地區，大部分油菜種植區域9月中下旬進入苗期，主要包括四川盆地和貴州東部，該區域雖然日照較少，但平均海拔較低，四面環山，寒潮不易入侵，熱量條件較好，降水較為適中。Ⅱ區，即大部分油菜種植區域10月上中旬進入苗期，該區域主要是云南的南部，氣候干濕兩季分明，南部區域的降水、熱量條件都較為豐富。Ⅲ區，即大部分油菜種植區域10 月下旬進入苗期，主要包括云南省的東北部、中部和貴州西部地區，該區域海拔較高，熱量和水分相較Ⅱ區要少。Ⅳ區，是研究區域內最晚進入苗期的油菜種植區域，即油菜種植區域11月上中旬進入苗期，主要包括四川省西南山地和云南省北部高山區，區域內平均海拔較高，熱量條件和降水條件較差。

2.2 冬油菜苗期漬害強度結果

圖3 1971—2020年油菜苗期漬害發生臺站數年際統計圖

利用式(3)計算研究區域不同等級漬害強度。根據油菜苗期漬害等級指標（表1）計算結果，梳理出研究區域氣象站點中發生過輕度漬害、中度漬害、重度漬害的站點數量，將發生過漬害的站點數量與總站點數量的比值作為漬害在研究區域的影響范圍，以數值1、2、3表征輕、中、重3種等級的漬害的影響程度，綜合考慮范圍和程度計算油菜苗期漬害強度，結果如表3所示。

表3 漬害強度表

由表2可知，1971—2020年間，研究區域內冬油菜苗期有69%的站點發生輕度漬害，有64%的站點發生過中度漬害，55%的站點發生過重度災害。1971—2020年間，研究區域內冬油菜苗期輕度、中度、重度漬害強度指數分別為0.69、1.28和1.65。

2.3 冬油菜苗期不同漬害等級發生頻率

根據式(3)對研究區域發生漬害的等級頻率進行計算，并將計算結果進行空間可視化，得到不同等級的漬害發生的頻率如圖4。

圖4 不同等級漬害發生概率分布圖

由圖4 可知，研究區域內輕度、中度、重度漬害發生的頻率區間分別為[0，0.33]、[0，0.20]、[0，0.16]，表明區域內發生輕度漬害的概率較高，而中度和重度漬害發生的概率相對較低。從空間分布來看，研究區域冬油菜苗期漬害主要發生在東部地區，四川西南地區和云南省不同等級的苗期漬害發生的頻率均極低。

從不同等級漬害發生頻率和分布特征來看，冬油菜苗期輕度漬害發生的高頻區集中在四川省東部、重慶市和貴州省，其中四川東南部地區、重慶西部和貴州北部的輕度漬害發生概率較高，多年最大頻率值在[0.11，0.33]之間。中度漬害和重度漬害發生的高頻區間面積相對輕度漬害面積均有大幅減小。其中，中度漬害高頻區集中在四川東部的瀘州市、重慶市南部的江津區、綦江區和貴州省的遵義、畢節和貴陽等地區；重度漬害發生的高頻區在四川東南部瀘州敘永，貴州省的畢節、織金安順等地。

2.4 冬油菜苗期漬害危險性分布特征

利用式(5)計算出研究區域各氣象站點1971—2020年甘藍型冬油菜苗期漬害的危險性指數值，并利用ArcGIS 軟件進行空間可視化，根據取值范圍利用GIS中的自然斷點法對危險性指數劃分了澇漬危險性等級，結果如圖5、表4所示。

表4 油菜苗期漬害危險性分級及面積統計

由圖5可知，研究區域冬油菜苗期漬害呈現“東高西低”的分布特征。結合表4和圖5可知，研究區域甘藍型冬油菜苗期漬害危險性較低的區域分布在云南地區、四川西南地區和北部地區，占整個區域面積的近60%；甘藍型冬油菜苗期漬害危險性中等及以上區域集中在四川東部地區、重慶地區和貴州地區，占比40.4%，并呈現出明顯的圈層特點，即由苗期漬害高風險地區向四周風險逐漸降低，冬油菜苗期漬害危險性高的區域集中在四川省、重慶市、和貴州省結合部，占研究區域面積約8%，包括四川省的宜賓、瀘州等地，重慶市的江津區、綦江區、永川區、南川區等地和貴州省的遵義、畢節、貴陽等地。

3 結論

本研究根據西南地區農業氣象站點多年生育期數據，利用GIS 空間分析技術開展了甘藍型冬油菜苗期空間分布特征研究，結果表明西南地區甘藍型冬油菜苗期分布存在明顯的區域特征，因此要準確分析冬油菜苗期漬害，有必要結合不同區域的冬油菜苗期起止時間來計算區域內站點漬害指數。研究結果還發現，西南地區甘藍型冬油菜苗期漬害呈現“東高西低”的分布特征，漬害危險性較高的區域主要集中在四川省中東部、重慶市和貴州省，尤其是四川省宜賓市、瀘州市，重慶市江津區、綦江區、永川區、南川區，貴州省遵義市、畢節市、貴陽市等地冬油菜苗期漬害危險性最高。研究結果與區域連陰雨分布特征情況基本吻合[31-34]，表明秋冬季節連陰雨過程是西南地區甘藍型冬油菜苗期漬害形成的最重要因素，這與相似研究的結果[17,35]以及實際種植經驗相一致。因此建議在上述區域開展諸如冬油菜品種改良和布局優化等措施來減小冬油菜苗期漬害帶來的可能影響。油菜苗期前的降水量以及土壤墑情等因素也會一定程度上也會影響苗期漬害形成和漬害嚴重程度。在今后的研究中，應將結合苗期前的降水、土壤墑情特征和苗期降水量、日照時數等數據，對油菜苗期漬害危險性及其影響做進一步研究。