大豆(Glycine max)是与国计民生息息相关的粮油作物之一。由于我国经济水平的快速发展, 居民食物消费结构发生巨大变化, 对肉蛋奶及植物油需求增加, 从而导致了我国大豆消费量的剧增^[1-2]。2020年中国大豆产量为1960.18万t, 但从国外进口10 031.45万t ^[3]。由于国内大豆种植效益低, 农民种植积极性不高, 大豆种植面积逐年下降, 为了改变这一趋势, 2018年中央一号文件明确提出鼓励种植大豆的要求, 2019年农业农村部发布“大豆振兴计划实施方案”^[4], 2022年中央一号文件也明确提出“大力实施大豆和油料产能提升工程”^[5]。大豆的科学扩种离不开气候条件支撑, 在全球变暖和极端气候事件频发的背景下, 气候变化引起光温水等农业气候资源和农业气象灾害变化, 从而导致作物生长适宜性改变。因此, 从气候角度为大豆扩种提供相关科学建议也尤为重要。

中国大豆主产区主要分布在东北地区、黄淮海等地, 其中黑龙江、内蒙古两省占国内总产的50%以上。相关学者研究指出东北平原区的松嫩平原和三江平原是大豆增产潜力最大的区域^[6-7]。伴随着气候变化, 东北地区气象要素、农业气候资源、农业气象灾害等发生了显著的变化。《中国气候变化蓝皮书(2021)》结果显示, 1961—2020年东北地区大部平均气温变化速率0.2~0.4 ℃∙(10a)⁻¹, 大部地区降水增多, 但南部地区呈减少趋势^[8]。其次, 气候要素变化也导致了气候资源变化。相关学者利用截止到2007年的气象资料分析东北地区气候资源变化认为, 生长季内≥10 ℃积温呈上升趋势, 且积温带逐渐北移; 生长期内降水量和日照时数均下降, 黑龙江省和吉林省大部地区的参考作物蒸散呈增加趋势, 辽宁省呈减少趋势^[9-10]。再次, 气候变化也导致了农业气象灾害频率发生改变。解文娟等^[11]利用1961—2010年数据分析显示, 大豆全生育期的干旱时间呈现年代际变化, 即20世纪80年代干旱程度最小, 2000年后大豆中旱和重旱范围增加, 干旱程度变重。梁宏等^[12]利用1960—2011年数据分析显示, 东北地区大部初霜冻日期明显延后, 无霜期以3~5 d∙(10a)⁻¹速度显著增加。农业气候资源变化会对大豆生长产生影响。从目前研究结果看, 气温升高对高纬度大豆生产可能有利, 一方面可以使大豆种植北界北移, 另一方面使播种期提前、生长季延长, 可以采用生育期较长的中晚熟品种, 提高大豆产量^[13]。综上所述, 在全球变暖的背景下, 东北地区农业气候资源、农业气象灾害发生了显著变化, 这种变化究竟对东北大豆气候适宜度的影响有多大? 此外, 在经历了20世纪末全球快速变暖后, 21世纪初期增暖趋势放缓, 这种现象被称为全球增暖停滞或减缓^[14]。从上述引用的文献也发现, 之前研究利用的数据都在2010年之前, 在最新的气候背景下, 这种全球变化对东北地区农业气候资源、农业气象灾害以及大豆种植适宜性有多大影响? 温度资源增加必定会使大豆种植适宜度提升吗? 不同气候因子对大豆气候适宜度相对贡献有多大? 分析和回答这些问题对当前东北地区科学种植和扩种大豆有一定的指导意义。

世界气象组织规定, 气象要素的气候平均值一般是指最近3个整年代的平均值或统计值, 每10年进行一次更新^[15]。2022年起中国气象局正式启用1991—2020年的新气候平均值(气预函[2021]21号, 2021), 鉴于此, 作者尝试利用最新气候态与前一个气候态(1981—2010年)进行对比, 分析最新气候态背景下东北地区大豆区农业气候资源、农业气象灾害和大豆种植气候适宜度变化的时空变化格局及其原因, 最后为大豆扩种提出相关科学建议。

1.   材料与方法

1.1   研究区域与数据来源

东北地区大豆主产区主要包含黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东部4盟市, 总产量占我国大豆总产量的63.4%^[3]。本研究采用了该地区260个气象站1981—2020年的日气象数据资料, 包含气温(℃)、相对湿度(%)、风速(m∙s⁻¹)、日照时数(h)等资料(图1), 所有数据资料来自中国气象局“天擎”气象大数据云平台, 站点数包含了该地区所有国家级长时间观测的站点。

图  1  研究区域与气象站点

Figure  1.  Study region and meteorological stations

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1.2   农业气候资源计算方法

主要计算80%气候保证率≥10 ℃活动积温(本文中后续积温无特别说明均为活动积温)、累计降水和日照时数。先计算稳定通过10 ℃的初终日, 采用5日滑动平均法确定日平均气温稳定通过10 ℃的初日与终日。5日滑动平均法为在一年中, 先按照日序依次计算出每连续5日的平均气温, 从中选出第一个5日平均气温大于或等于(小于或等于) 10 ℃的连续5日, 并在其后不再出现5日平均温度低于(大于或等于) 10 ℃连续5日, 那么再在这连续的5日的时段中, 挑出第一个(最后一个)日平均气温≥10 ℃的日期, 此日期为气温稳定通过10 ℃初日(终日)^[9-10,16]。确定好稳定通过≥10 ℃初终日后, 对≥10 ℃初日和终日(包括初终日)之间的逐日平均温度求和为≥10 ℃积温。采用经验频率法求算出在80%保证率下的≥10 ℃积温数据, 保证率计算公式如下:

式中: n 为序列号数; m 为序列中的序号, m 由1到n; p为保证率。

定义≥10 ℃初日和终日(包括初终日)之间为生长季, 采用同积温一样的方法, 计算生长季80%保证率下的累计降水和日照时数。

1.3   农业气象灾害计算方法

对东北地区大豆影响较大的农业气象灾害主要是农业干旱和霜冻害, 计算生长季的干旱日数和霜冻害日数。农业干旱日数采用国标《GBT 32136—2015农业干旱等级》^[17]中规定的作物水分亏缺距平指数来识别。水分亏缺距平指数(CWDI_a)计算公式如下:

式中: CWDI_a为某时段作物水分亏缺指数距平(%), CWDI为某时段作物水分亏缺指数(%), $ \overline {\mathrm{C}\mathrm{W}\mathrm{D}\mathrm{I}} $为所计算时段同期作物水分亏缺指数平均值(%)。根据国标《GBT 32136—2015农业干旱等级》, CWDI_a大于阈值0.4则发生干旱, 标记为农业干旱日数, 其他详细的计算见参考文献[16-18]。霜冻害日数为计算每年生长季最低气温≤2 ℃的日数。

1.4   大豆气候适宜度计算方法

大豆气候适宜度综合模型考虑温度、降水和日照3个方面。本研究大豆气候适宜度模型主要采用之前相关学者的气候适宜度模型^[19–21]。温度适宜度由下式计算:

式中: $ {S(T}_{i}) $为大豆发育期i的温度适宜度, $ {T}_{i} $为大豆发育期i阶段的日平均气温, $ {T}_{i1} $、$ {T}_{i2}\mathrm{、}{T}_{i0} $分别为大豆发育期i的下限、上限和最适温度。

降水适宜度由下式计算:

式中: $ {S(P}_{i}) $为大豆发育期i的降水适宜度, $ {P}_{i} $为大豆发育期i的降水量, $ {P}_{i\mathrm{l}} $、$ {P}_{i\mathrm{h}} $分别为大豆发育期i的下限、上限需水量。在上下限需水量之间, 大豆生长是适宜的, 超过上限需水量, 就偏涝; 低于下限需水量, 就偏旱。

日照适宜度由下式计算:

式中: $ {S(S}_{i}) $为大豆发育期i的日照适宜度, $ {S}_{i} $为大豆发育期i的日照时数, $ {S}_{i0} $为大豆发育期i的最适日照时数, $ {b}_{i} $为发育期i的常数。

综合适宜度由下式计算:

式中: $ {S}_{\mathrm{c}} $为大豆总气候适宜度; $ {S}_{ti} $为大豆发育期i的气候因子(温度、降水和辐射)适宜度; $ {a}_{ti} $为大豆发育期i的气候因子适宜度的权重, 此权重确定方式为利用适宜度与产量相关关系确定, 具体权重见参考文献[19]。大豆生长季共划分为5个发育期, 不同发育期的参数见表1或参考文献[22]。

表  1  大豆不同发育期适宜度模型中的参数设置

Table  1.  Parameters of suitability model in different phenological stages of soybean

发育期 Phenological stage	参数 Parameter
	$ {T}_{i1} $	$ {T}_{i2} $	$ {T}_{i0} $	${P}_{i\mathrm{l}}$	${P}_{i\mathrm{h}}$	$ {S}_{i0} $	$ {b}_{i} $
播种—出苗 Sowing−emergence	7.5	26.0	18.5	16.7	22.3	9.37	5.05
出苗—分枝 Emergence−branching	10.5	30.0	23.5	20.7	24.7	9.03	4.87
分枝—开花 Branching−anthesis	17.5	32.0	27.0	154.1	195.3	8.75	4.72
开花—鼓粒 Anthesis−pod filling	13.0	30.5	25.0	102.4	132.5	8.31	4.48
鼓粒—成熟 Pod filling−maturity	14.0	30.0	24.5	34.1	56.6	7.75	4.18
$ {T}_{i1} $为发育期i的下限温度, $ {T}_{i2} $为发育期i的上限温度, $ {T}_{i0} $为发育期i的最适温度, ${P}_{i\mathrm{l}}$为发育期i的下限需水量, ${P}_{i\mathrm{h}}$为发育期i的上限需水量, $ {S}_{i0} $为发育期i的最适日照时数, $ {b}_{i} $为发育期i的日照适宜度常数。$ {T}_{i1} $, $ {T}_{i2} $ and $ {T}_{i0} $ are the lower limit, upper limit and optimal temperature of phenology i, respectively. ${P}_{i\mathrm{l}}$ and ${P}_{i\mathrm{h}}$ are the lower and upper limit requirement water of phenology i. $ {S}_{i0} $ is the optimal sunshine hour of phenology i. $ {b}_{i} $ is the sunshine suitability constant of phenology i.

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1.5   时空变化计算方法

时间上检验1981—2020年时间趋势以及1991—2020年与1981—2010年两个时间段的差值。时间趋势采用非参数检验法Sen’s斜率估计法和Mann-Kendall检验方法^[23-25], 检测1981—2020年农业气候资源、农业气象灾害和大豆气候适宜度时间趋势。Sen’s斜率估计时间序列的斜率为β, 当斜率大于0表示呈上升趋势, 小于0表示呈下降趋势, 等于0时为趋势不明显。

1.6   气象因子对大豆气候适宜度变化贡献率

气象因子对大豆气候适宜度变化贡献率计算方法参考我们先前的研究成果^[26], 流程简介如下:

先计算每个站点的大豆气候适宜度、生育期积温、降水和日照的时间变化趋势:

式中: $ {O}_{\mathrm{s}i} $分别为每个站点i的大豆气候适宜度、生育期积温、降水和日照, t为时间, ${{T}}_{\mathrm{s}i}$为每个站点i的大豆气候适宜度、生育期积温、降水和日照的时间变化趋势, $ {\beta }_{\mathrm{s}i} $为截距。气象因子与大豆气候适宜度的敏感性由下式计算:

式中: $ \Delta U $为每个站点大豆气候适宜度的一阶差分, $ \Delta T\mathrm{、}\Delta P $和$ \Delta S $分别为生育期内积温、降水和日照的一阶差分, ${S}_{{\rm{t}}}、{S}_{{\rm{p}}}$和$ {S}_{{\rm{s}}} $分别为生育期积温、降水和日照对大豆气候适宜度的敏感性系数, intercept为截距。其中每个站点生长季积温、降水和日照对大豆气候适宜度的贡献率由下式计算:

式中: $ {C}_{{\rm{t}}} $为生长季积温对大豆气候适宜度变化的贡献率, $ {T}_{{\rm{t}}}、{T}_{{\rm{p}}} $和$ {T}_{{\rm{s}}} $分别为生长季积温、降水和日照的时间趋势, 由公式(8)计算。根据公式(10)可以计算得到生长季降水和日照对大豆气候适宜度变化的贡献率。

2.   结果与分析

2.1   农业气候资源变化

对比1991—2020年与1981—2010年两段时间≥10 ℃积温可以看出(图2a), 东北地区大部积温增加, 其中, 内蒙古东部、黑龙江西南部和东北部、吉林中西部等地增加26~65 ℃∙d, 局部地区增加66~182 ℃∙d, 仅内蒙古东南部和辽宁西北局地下降。从1981—2020年80%保证率活动积温的时间趋势来看(图2b), 整个东北大豆的种植区大部都有上升的趋势, 54%的区域通过了a=0.05的显著性检验, 仅内蒙古东南部局地和辽宁西北局地呈下降趋势, 都未通过a=0.05的显著性检验。

图  2  1991—2020年与1981—2010年80%保证率活动积温差值(a)和1981—2020年80%保证率活动积温时间趋势(b)

Figure  2.  Difference of accumulated temperature in the rate of 80% climatic guarantee between 1991−2020 and 1981−2010 (a) and its temporal trend from 1981 to 2020 (b)

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对比1991—2020年与1981—2010年两段时间生育期降水可以看出(图3a), 内蒙古东部、黑龙江东北部和西南部、吉林西部等地生长季降水增加1~11 mm, 部分地区增加12~64 mm, 黑龙江东南部、吉林东南部、辽宁大部地区降水减少7~19 mm。从1981—2020年80%保证率活动生育期降水时间趋势来看(图3b), 黑龙江、吉林、内蒙古东北部有上升的趋势, 但仅5%的区域通过了a=0.05的显著性检验, 内蒙古东南部和辽宁呈下降趋势, 但都未通过a=0.05的显著性检验。

图  3  1991—2020年与1981—2010年80%保证率生育期降水差值(a)和1981—2020年80%保证率生育期降水时间趋势(b)

Figure  3.  Difference of growing season precipitation in the rate of 80% climatic guarantee between 1991−2020 and 1981−2010 (a) and its temporal trend from 1981 to 2020 (b)

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对比1991—2020年与1981—2010年两段时间生育期日照时数可以看出(图4a), 生长季日照时数东北地区大部增加25~60 h, 黑龙江中北部、内蒙古东南部、辽宁西北部略减少。从1981—2020年80%保证率活动生育期日照时数时间趋势来看(图4b), 东北地区大部有上升的趋势, 32%的区域通过了a=0.05的显著性检验, 内蒙古东南部和辽宁西北部和东南部呈下降趋势, 19%的区域通过了a=0.05的显著性检验。

图  4  1991—2020年与1981—2010年80%保证率生育期日照时数(a) 和1981—2020年80%保证率生育期日照时数时间趋势(b)

Figure  4.  The difference of growing season sunshine hours in the rate of 80% climatic guarantee between 1991−2020 and 1981−2010 (a) and its temporal trend from 1981 to 2020 (b)

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2.2   农业气象灾害变化

通过1991—2020年、1981—2010年两个时段生长季主要农业气象灾害(干旱、霜冻)日数对比分析表明(图5), 黑龙江大部、吉林西北部等地最近30年平均干旱天数减少1~4 d, 吉林和辽宁大部增加1~6 d, 局部地区增加7~12 d; 内蒙古东部、黑龙江、吉林大部最近30年生长季平均霜冻日数减少1~3 d, 局地减少4~6 d, 辽宁等地变化不大。

图  5  1991—2020年与1981—2010年干旱日数差值(a)和霜冻日数差值(b)

Figure  5.  Difference of drought days (a) and frost days (b) between 1991−2020 and 1981−2010

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2.3   大豆气候适宜度变化

根据大豆种植气候适宜度综合模型测算, 对比1991—2020年与1981—2010年两段时间内大豆种植气候适宜度(图6), 结果表明, 内蒙古的呼伦贝尔、兴安盟、通辽和赤峰, 黑龙江的齐齐哈尔、大庆, 吉林白城、松原, 和辽宁西部和东部地区大豆种植气候适宜度提高; 但黑龙江中部和东部的地区市如鹤岗、佳木斯、双鸭山、七台河、牡丹江、哈尔滨、绥化, 吉林中部和东北部的地区市如延边、吉林市和长春等地的大豆种植气候适宜度相对降低。

图  6  1991—2020年与1981—2010年大豆种植气候适宜度变化

Figure  6.  Change of soybean climatic suitability between 1991−2020 and 1981−2010

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2.4   气候因子对大豆气候适宜度变化的相对贡献

生长季积温、降水和日照对大豆气候适宜度变化贡献率空间分布如图7所示, 图中正值说明其贡献率为正, 负值其贡献率为负, 即气候因子的增加促使大豆气候适宜度增加, 反之亦然。从生长季积温大豆气候适宜度变化看, 黑龙江西北部、吉林西部和辽宁大部以正贡献为主, 尤其是黑龙江西北部, 说明生长季积温的增加对这些区域大豆气候适宜度是正效应。也有一些区域, 例如黑龙江东部、吉林中部等地生长季积温对大豆气候适宜度是负效应。从生长季降水看, 大部分区域是以接近0的黄色色调为主(图7b), 说明生长季降水对大豆气候适宜度的贡献率不高。生长季的日照(图7c)深红色程度和范围比积温和降水要多, 这说明生长季日照对大豆气候适宜度的相对贡献比积温和降水要大; 而且大部分区域都是正效应, 说明生长季日照的增加, 有利于提高大豆气候适宜度。统计整个东北地区生长季积温、降水和日照对大豆气候适宜度的平均贡献率分别为−37.9%、1.3%和60.8%, 生长季的日照为贡献率最大的因子, 降水对大豆气候适宜度变化贡献不明显。

图  7  生长季积温(a)、降水(b)、日照(c)对大豆适宜度变化的贡献率

Figure  7.  Contribution rates of accumulated temperature (a), precipitation (b) and sunshine hours (c) in the growing season to the soybean climatic suitability

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3.   讨论

农业气候资源变化中最明显是积温增加, 从目前结果来看, 最新气候态(1991—2020年)相比旧气候态(1981—2010年), 整个东北地区大部积温都增加, 这与该地区整体的升温趋势有关。相比之前用截至2007年的数据研究结果^[9-10], 生长季内≥10 ℃积温均呈上升趋势。但从增温的量级看, 两个时段相比, 生长季积温增值最大未超过200 ℃∙d, 最新的30年相比旧30年, 积温带北移的现象没有之前那样明显。生长季内的降水和辐射的变化趋势没有与积温一样出现空间一致性的增加, 而是呈现出空间变化的差异, 1981—2020年整个时间段, 黑龙江、吉林大部生长季降水和日照呈上升趋势(图3b和图4b), 而辽宁出现了下降趋势; 但两个气候态时段相比, 增加和减少的趋势空间差异性更大(图3a和图4a)。

在增温的趋势下, 最新的气候态(1991—2020年)相比旧气候态(1981—2010年), 东北地区大部霜冻害日数呈现下降趋势, 与之前学者^[12]用截止到2011年的数据相比结论大体一致。霜冻害日数的减少, 整体对东北地区大豆等作物的生长是有利的。用作物水分亏缺距平指数计算的农业干旱日数变化趋势看, 北部区域的干旱日数减少, 中部和南部干旱日数增加(图5a)。与之前到2010年的数据相比^[11], 最新30年干旱在黑龙江减轻, 但吉林中东部和辽宁大部变重, 这对黑龙江大豆主产区是不利的。

大豆适宜度变化受到温度、降水和辐射3个要素在不同时间匹配的影响。从目前的结果看, 黑龙江中东部和吉林东部气候适宜度相对降低, 其他大部地区增加。但是这是一个相对的概念, 并不是适宜度降低了就不适宜种植大豆, 东北地区一直是我国的大豆种植优势黄金地带。东北地区温度升高、积温增加、无霜期增加、霜冻害减少, 这些无疑对大豆种植是有利的。但是大豆气候适宜度, 也在一些地方存在降低的现象。作物气候适宜度不仅仅受温度的影响, 还受降水和日照的影响。从不同气候因子对大豆气候适宜度的贡献率看, 在东北地区日照因子对大豆气候适宜度贡献率最大, 其次是积温。

在气候变化背景下, 东北地区一方面要充分利用热量资源, 适当调整播期和品种。在积温增加背景下, 可在同一积温带适当采用生育期相对长的品种, 以充分利用气候资源, 提高产量。但是, 在黑龙江中北部和东南部、吉林东部积温增加幅度不大, 不要盲目跨区种植。其次, 需要优化大豆适宜种植区域, 合理调整作物布局。根据大豆种植气候适宜度变化情况, 在内蒙古的呼伦贝尔、兴安盟、通辽和赤峰, 黑龙江的齐齐哈尔、大庆, 吉林白城、松原、四平和辽宁西部和东部等大豆种植气候适宜度变好的地区要大力扩种大豆。黑龙江中部和东部的地区市如鹤岗、佳木斯、双鸭山、七台河、牡丹江、哈尔滨、绥化, 吉林中部和东北部的地区市如延边、吉林市和长春等大豆种植气候适宜度变差的地方则需谨慎扩种大豆。

4.   结论

本研究利用新旧(1991—2020年、1981—2010年)两个气候态的数据, 分析了东北大豆种植区生长季的积温、降水、日照、干旱和霜冻害的变化趋势, 探究了大豆种植气候适宜度变化及其原因。发现: 内蒙古东部和东北地区大部积温增加, 霜冻害日数减少; 黑龙江大部和吉林西北部作物生长季干旱天数减少, 吉林和辽宁大部干旱天数增加; 内蒙古东部、黑龙江西部、吉林西部、辽宁西部和东部大豆种植气候适宜度有所提高, 黑龙江中部和东部、吉林中部和东北部气候适宜度下降; 日照变化是大豆气候适宜度变化的主要因素。东北地区可以充分利用热量资源, 适当调整播期和品种, 但从积温上升幅度看, 不宜采取过激的跨积温带盲目种植。