摘要：根據1951-2010年中國824個氣象站點逐日觀測數據選取與農作物生長密切相關的農業氣候指標，按照年代將各指標站點數據空間化，求取前后期數據變化差值，分析中國農業水熱氣候條件的時空變化；進而對農業水熱氣候條件進行線性擬合，分析農業氣候變化傾向。研究發現：60年來全國年平均氣溫、0°C積溫和最冷月平均氣溫等值線均在不同程度上向北遷移，三者在全國大部分區域表現為顯著增加趨勢；全國最熱月平均氣溫分成明顯的下降和上升區，顯著上升區集中在東北地區、內蒙古高原與東南沿海，黃河與長江中下游地區成為下降區；全國年降水量的增加趨勢并沒有通過顯著檢驗。雖然對中國農業分布格局至關重要的400mm等降水量線南段和800mm等降水量線在整體上相對穩定，但是黃河與長江中下游地區最熱月平均氣溫的下降趨勢和最冷月平均氣溫等值線尤其是0°C等值線逐漸從秦嶺—淮河一帶北移到黃河一線，這對中國作物的分布、耕作制度等會產生重要影響。因此，高溫、低溫與農作物生長期熱量供應以及水分的復雜變化對農業的影響將因區域差異與作物種類而變化，后續的研究可以考慮更多因素來分析農作物的適宜種植范圍及區域農業對氣候變化的適應。

　　關鍵詞：溫度；降水；農業水熱氣候條件；時空變化；中國

　　1引言

　　以溫度增加和降水變動為特征的全球氣候變化使得自然系統、生物系統、人類健康等多方面發生振蕩，嚴重依賴自然資源的領域如農業生產在氣候變化下表現出明顯的脆弱性和易損性[1-4]。這源于氣候決定著農作物的生產潛力和產量，溫度上升將提高全球大部分區域和大多數作物的熱脅迫，加之降水變動下水脅迫的不穩定將對農作物生產構成威脅[5]。Edmar等模擬發現在A1B排放情景下受熱脅迫變化的影響，2071-2100年全球作物適生區面積均會發生變動，其中玉米和小麥的適生區面積變動會遠大于水稻與大豆[6]，但是綜合水熱脅迫威脅后，未來水稻種植將面臨更高風險[5]。在具體區域上，未來40°N~60°N的大陸地區農業種植面臨更多風險，高緯度地區農業生產也會受益，如氣候變化使北歐作物適生區面積擴大和生長期延長[7-8]，2040-2069年加拿大西部春小麥和冬小麥分別增產37%和70%，東部玉米增產70%[9]。

　　2數據與方法

　　2.1指標介紹

　　本研究考慮與農作物生長密切相關的溫度和降水指標分析中國大陸地區農業水熱氣候條件的時空變化：以年平均氣溫反映總的溫度變化趨勢，最熱月平均氣溫和最冷月平均氣溫反映溫度的極端變化。同時最熱月平均氣溫也表征農業生產對高溫的需求，0°C積溫象征著大田農事活動持續期間熱量資源變化，二者共同決定了農作物的生長期和生長期熱量供應。最冷月平均氣溫反映農作物越冬條件的變化，年降水量代表氣候變化下降水的變動及農作物生長所需水分根本來源。

　　2.2數據與處理

　　本研究根據中國氣象科學數據共享服務網提供的1951-2010年中國國家824個氣象站逐日觀測資料，根據該數據集的說明文檔，使用SQL語言剔除日平均氣溫、20-20時降水缺測值，將冰雪霧等轉換成降水量后，計算出月平均氣溫與月降水量，進而求得年平均氣溫、最熱月平均氣溫、最冷月平均氣溫與年降水量。最后依據日平均氣溫連續5日≥0°C確定0°C積溫起止時間獲得年0°C積溫值。

　　3結果與分析

　　3.1點數據空間化精度評估

　　根據已有研究對半變異函數模型特點的比較以及對數據進行探索性分析后[28]，采用球狀模型對農業水熱氣候條件進行空間插值，選取預測誤差均值（meanerror）和標準均方根預測誤差（root-mean-squareerror）對插值精度進行全交叉檢驗。在進行交叉檢驗時，如果預測誤差均值和標準均方根預測誤差分別接近0和1，說明模型較優，插值效果較好[31]。相對于其它時期，1950s農業水熱氣候條件的插值精度基本上是最差的（表1），這源于1950s中國的氣象觀測站較少，站點分布較為稀疏。隨著時間的推移，氣象觀測站快速增加，站點分布密度增大，帶來插值精度的提高。從指標間精度的差異看，最冷月平均氣溫六期數據的預測誤差均值和標準均方根預測誤差均值最接近0和1，插值精度最高。雖然0°C積溫和年降水量的標準均方根預測誤差與1比較接近，然而二者的預測誤差均值卻偏離0較多。這一部分源于0°C積溫和年降水量值遠大于氣溫值，帶來預測誤差均值的增大；另外在于積溫和降水的空間變化受到地形、植被、坡向等下墊面的影響，積溫和降水較氣溫隨位置的空間變化更為復雜。

　　3.2農業水熱氣候條件時間變化

　　比較農業水熱氣候條件各年代值與60年平均值的差值發現（圖1），年平均氣溫、最冷月平均氣溫和0°C積溫在1950s-1970s均低于平均值，1980s最冷月平均氣溫開始高于平均值，1990s三者均大于平均值，最近20年0°C積溫增加的速度最快。最熱月平均氣溫呈現兩端高、中間低的特征，即1950s先高于平均值，然后逐漸下降并在1970s下降到最低，隨之開始上升并再次高于平均值。年降水量則表現出明顯的隨時間圍繞平均值上下波動的趨勢。繼而分析農業水熱氣候條件的變動幅度（表3），氣溫指標中最熱月平均氣溫的標準差和變異系數絕對值最小，年平均氣溫次之，最冷月平均氣溫的標準差和變異系數絕對值最大。最熱月平均氣溫與最冷月平均氣溫標準差的差異源于中國夏季最熱月南北溫差遠小于冬季最冷月平均氣溫的南北溫差，二者變異系數的區別表明最熱月平均氣溫隨時間的波動幅度要遠小于最冷月平均氣溫。因0°C積溫和年降水量的數值較大及二者分布的區域性特征顯著，致使二者的標準差較大，不過0°C積溫各年代的變異系數穩定在0.4，年降水量各年代的變異系數也基本穩定在0.6~0.7，表明全國0°C積溫和年降水量隨年代波動的頻率是比較穩定的。

　　4討論

　　綜觀60年來農業水熱氣候條件的時空差異，除最熱月平均氣溫外，全國農業氣候熱量資源基本是顯著增加態勢，農業氣候降水資源則是不顯著增加特征。農業水熱氣候條件的變化對農業生產的影響會因地理位置、作物特性出現差異：東北地區4個溫度指標的顯著上升增加了該區域的熱量資源，縮小了其低溫區范圍，使作物生長期內溫度適宜程度偏向好轉，利于生育期長作物品種的推廣種植[32]；除天山西側迎風坡外，西北地區4個溫度指標的上升基本通過顯著檢驗，但是60年來整個西北地區降水增加趨勢并不顯著，無法驗證西部暖濕化、東部暖干化或整個西北地區暖干化的論斷[16,33-34]。雖然西北地區增加的光熱資源利于部分綠洲地區部分作物的生長[22]，但是該區域位于降水偏少的大陸內部，增加的熱量也會加速植物生長過程中的蒸騰作用；60年來華北地區最冷月平均氣溫的顯著上升減少了低溫對越冬作物的危害，利于該區域主要作物—冬小麥的順利越冬與生長，這與胡實等發現冬季升溫增加了該區域冬小麥的產量相一致[21]。華北中南部地區最熱月平均氣溫的下降減少了對夏季喜溫作物熱量資源的供應，不利于滿足部分作物對高溫的需求，使得該區域夏玉米氣候適宜度下降[26]；除最熱月平均氣溫在長江中下游呈下降趨勢外，南方其他區域的溫度指標基本呈顯著增加態勢，南方地區光熱資源更加豐富，利于降低冬季低溫對農作物的破壞、擴大部分喜溫作物的適宜種植面積。但是增加的熱量也會縮短作物生長期、減少作物累積營養物質的時間等，從而影響部分農產品的質量，給未來農業生產帶來風險[35]；在青藏高原熱量資源也多是顯著上升態勢，尤其是河谷地區最熱月平均氣溫和0°C積溫的上升更利于喜涼作物的穩定成熟，這與Zhang等認為增溫提高了雅魯藏布江河谷地區種植密度增加、使得種植海拔上界提高從而擴大了種植面積相一致[36]。

　　參考文獻(References)

　　[1]BurtonI,HuqS,LimBetal.Fromimpactsassessmenttoadaptationpriorities:Theshapingofadaptationpolicy.ClimatePolicy,2002,2:145-159.

　　[2]RagabR,PrudhommeC.Climatechangeandwaterresourcesmanagementinaridandsemi-aridregions:Prospectiveandchallengesforthe21stcentury.BiosystemsEngineering,2002,81(1):3-34.

　　[3]FernandaMS,MariaLF.Climatechangeanditsmarginalizingeffectonagriculture.EcologicalEconomics,2009,68:896-904。

　　作者寧曉菊，秦耀辰，崔耀平，李旭，陳友民

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