齐月，张强*，胡淑娟，蔡迪花，赵福年，陈斐，张凯，王鹤龄，王润元
1.兰州大学大气科学学院，甘肃 兰州 730000；
2.中国气象局兰州干旱气象研究所/甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室/中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室，甘肃 兰州 730020
全球气候变暖已是不争的事实，气温升高普遍存在，并且在北纬度地区升高幅度更大。IPCC第五次评估报告（AR5）指出：1880—2012年全球地表温度平均升高 0.85 ℃，1983—2012年可能是过去1400年中最暖的30年（中国气象局气候变化中心，2021）。受气候变化影响，光、热、水等资源发生了明显变化，对作物生产造成影响。各种农业气候资源的变化使得农业气候生产潜力、农业布局、种植制度等发生改变，最终影响粮食生产。近年来，气候变化对农业生产和粮食安全的影响已经成为社会关注的重大问题（IPCC，2007；
Tubiello et al.，2000）。
近年来，国内外关于气候变化对农作物影响方面开展了众多研究（李三爱等，2005；
王学强等，2008；
杨重一等，2008；
刘勤等，2009；
齐月等，2019）。Wanget al.（2018）对陕西、山西气温降水变化对冬小麦产量影响进行了研究，降水减少、日均最高温度升高均导致冬小麦产量下降，日均最低温度升高使得冬小麦增产。Chenet al.（2018）研究黄淮海平原气候变化对冬小麦的影响发现，气温升高使得冬小麦增产。Song et al.（2018）研究发现，极端气候变化对作物产量造成不利影响。姚玉璧等（2012）分析了气候变化对黄土高原冬小麦的影响，发现播种-越冬前和拔节-开花旬温度升高，冬小麦产量降低，播种期和返青-拔节期旬降水量增加，冬小麦产量增加。Betts et al.（2018）研究发现，气温每升高1 ℃，全球粮食产量约下降10%。农作物生产潜力的研究也有相关的报道（张强等，1995；
王宏等，2010；
孔凡磊等，2015；
安彬等，2020；
周美君等，2020）。黄淮海地区夏玉米光温生产潜力远高于其他产区，产量可达到31150 kg·hm-2（李少昆等，2010）。庞艳梅等（2020）研究气候变化对四川盆地主要粮食作物生产潜力的影响发现，气候变化对冬小麦的气候生产潜力影响最大。许多学者对黄淮海地区、东北地区、西北地区以及西南地区作物生产潜力进行了研究（袁彬等，2012；
尹海霞等，2013；
赖荣生等，2014；
王晓煜等，2015），而针对黄土高原雨养农业区冬小麦的研究较少。
小麦是黄土高原最主要的粮食作物之一，播种面积达430×104hm2，占农作物总播种面积的32%。黄土高原地区小麦产量低而不稳，旱作农田产量更低（李军等，2001）。甘肃省地处黄土高原，该区域主要为旱作农业区。生产力水平较低，属于典型雨养农业，农业生产对光温水资源的依赖性更强，对气候变化响应敏感，至今未能全面摆脱“靠天吃饭”的局面。大多数研究从气候变化对冬小麦发育期、生物量累积和产量构成等方面进行了研究，未对冬小麦生产潜力进行分析。因此，本研究基于联合国粮农组织（FAO）推荐的农业生态区法（AEZ）模型测算，以黄土高原地区典型区域作为研究区，探讨冬小麦生育期内气象要素、光温生产潜力和气候生产潜力的变化特征，分析影响冬小麦生产潜力的主要因素，为探明气候条件与冬小麦潜在产量之间的定量关系，合理利用自然资源和实现作物高产高效提供重要的科学依据。
1.1 数据来源
本研究以黄土高原地区冬小麦为研究对象，选取了甘肃省冬小麦种植区，站点分布如图1所示。气象资料为甘肃省冬小麦种植区9个气象站点1961—2017年全年和冬小麦生育期内的平均气温、日最高气温、日最低气温、降水量、日照时数、降水量、风速和相对湿度等。冬小麦生育期在10月上旬至次年6月下旬，10月上旬和中旬播种，6月下旬陆续进入收获期，到7月上旬基本结束。
图1 黄土高原地区冬小麦种植区站点分布示意图Figure 1 Site distribution diagram of Winter Wheat planting areas in Loess Plateau
1.2 研究方法
1.2.1 气象要素倾向率
式中：
Yi——气象要素变量，用ti表示Yi所对应的时间；
a——回归常数；
b——回归系数；
i——样本量。
式中：
b——气候倾向率，一般以b×10表示某要素气候变化倾向率。
1.2.2 太阳辐射
由于太阳辐射的站点较少，在分析太阳辐射变化趋势时进行了太阳辐射的估算。本研究采用世界粮农组织（FAO）给出的方程估算太阳辐射（Allen et al.，1998）：
式中：
Rs——太阳辐射（MJ·m-2·d）；
n——日照时数（h）；
N——可能的最大日照时数（h）；
as和bs——参数，其中as=0.25，bs=0.5（Allen et al.，1998）。Ra为天文辐射（MJ·m-2·d-1），计算方法：
式中：
Gsc——太阳常数（0.082 MJ·m-2·min）；
dr——日地相对距离的倒数；
ω1和ω2——计算初始和结束时刻的日照时间角；
δ——日倾角（rad）；
φ——地理纬度（rad）。
1.2.3 光温生产潜力
作物生产潜力是指在一定外界环境条件下，一定时期内单位面积可能获得的最高产量。光温生产潜力是指在保持水、肥等相关要素最适宜的状态下，由太阳光能和热量条件共同决定作物产量（陈超等，2011）。采用联合国粮农组织推荐的AEZ模型对冬小麦的光温生产潜力进行计算（赵金忠等，2012）。
当最大干物质总生产率 ym≥20 kg·hm-2·h-1，光温生产潜力计算公式为：
当最大干物质总生产率 ym＜20 kg·hm-2·h-1，光温生产潜力计算公式为：
式中：
YT——冬小麦光温生产潜力，单位为kg·hm-2；
L——作物生长和校正系数，取值0.5；
N——干物质生产校正系数，取值0.6；
H——收获指数校正系数，取值0.45；
G——作物全生育期天数，本研究各站点采用农试验近40 a冬小麦生育期的平均天数；
F——白天中的阴天部分，F=(Rse-0.5Rs)/0.8Rs；
ym——一定气候条件下冬小麦叶片最大干物质总生产率，kg·hm-2·h-1；
y0——冬小麦全阴天中的干物质总生产率，kg·hm-2·h-1；
yc——冬小麦全晴天中的干物质总生产率，kg·hm-2·h-1。
1.2.4 气候生产潜力
气候生产潜力是光温生产潜力受降雨条件限制而衰减后的作物生产潜力，也就是当土壤肥力和农业技术措施等参量处于最适宜条件下，由辐射、气温和降水等气候因素所决定的作物产量（卢燕宇等，2020）。研究中采用下式对气候生产潜力进行计算：
式中：
YT——冬小麦气候生产潜力，kg·hm-2；
YTi——i月冬小麦光温生产潜力，kg·hm-2；
fi(p)——降水水分影响函数。降水水分影响函数公式如下：
式中：
pi——历年10月到第二年6月冬小麦生长期i月降水量；
ti——月平均气温；
ai——月平均相对湿度；
fi(p)——i月降水水分影响函数，若fi(p)＞1，则fi(p)仍取作1。
2.1 黄土高原地区气候变化特征
2.1.1 气温
黄土高原地区 1961年以来平均气温、降水量和太阳辐射变化特征如图2所示。近57 a，研究区气温在9.21—11.86 ℃之间波动，整体呈显著上升趋势，气候倾向率为0.29 ℃·(10 a)-1（P＜0.01）。其中，年平均气温最低出现在1967年，为9.21 ℃，最高值出现在2016年，为11.86 ℃。
1961—2017年研究区平均气温年代际变化如图2a所示，年平均气温距平，20世纪60年代、70年代、80年代、90年代，21世纪10年代、20年代，分别为-0.50、10.12、10.54、0.47、0.53和10.79。可见从20世纪70年代开始气温年代距平呈上升趋势，21世纪 20年代气温距平最大，达 10.79。20世纪 90年代平均气温变幅最大，变异系数为4.94%，21世纪20年代次之。
图2 1961—2017年研究区平均气温、降水量和太阳辐射变化特征Figure 2 Change characteristics of average temperature,precipitation and solar radiation in the studied area from 1961 to 2017
2.1.2 降水量
1961—2017年，研究区年降水量在343.10—716.60 mm之间，其中，1997年年降水量最少，为343.10 mm。1990年降水量最丰富，为716.60 mm。年降水量的年际变化呈波动减少趋势，其气候倾向率为-8.66 mm·(10 a)-1（图 2b）。
从研究区年代际降水距平百分率看，20世纪60年代较平均降水量偏多10.22%，80年代次之，为4.79%，21世纪20年代为3.58%；
20世纪70年代、90年代和21世纪10年代分别偏少-3.64%、-10.96%和-2.90%（表1）。20世纪80年代降水量变幅最大，变异系数为22.22%；
20世纪60年代次之，变异系数为18.50%；
20世纪70年代最小，变异系数为12.61%。
2.1.3 太阳辐射
1961—2017年，研究区太阳辐射在4823.22—5723.85 MJ·m-2之间波动，年太阳辐射最低出现在1989年，为4823.22 MJ·m-2；
最高出现在1965年，为5723.85 MJ·m-2。从变化趋势看，年太阳辐射呈显著下降趋势（P＜0.01），其气候倾向率为-36.00 MJ·m-2·(10 a)-1（图2c）。
从太阳辐射的年代际变化来看，20世纪70年代偏多2.43%，60年代次之，为2.01%；
20世纪80年代之后均偏少（表1）。20世纪60年代太阳辐射变幅最大，变异系数为4.28%；
20世纪80年代次之，变异系数为3.69%；
20世纪90年代最小，变异系数为2.06%。
表1 研究区各年代际降水距平百分率、太阳辐射距平百分率和气温距平Table 1 Interdecadal precipitation anomaly percentage,solar radiation anomaly percentage and temperature anomaly in studied area
2.2 冬小麦生育期气候变化特征
2.2.1 气温和积温
1961—2017年冬小麦生育期平均气温和≥10 ℃积温年际变化如图3所示，1961—2017年冬小麦生育期年平均气温为6.77 ℃，最低出现在1977年，为5.59 ℃；
最高出现在2007年，为8.25 ℃。从年际变化来看，冬小麦生育期的平均气温整体上呈显著的上升趋势（P＜0.01），其气候倾向率为0.3 ℃·(10 a)-1。从气温的年代际变化特征看，生育期平均气温距平 20世纪 60年代、70年代、80年代、90年代、21世纪10年代、21世纪20年代分别为-0.51、-0.42、-0.45、0.10、0.70和10.81。可见，从20世纪90年代开始生育期气温年代距平呈逐渐上升趋势。20世纪90年代生育期平均气温变幅最大，变异系数为8.31%，20世纪60年代次之。
图3 1961—2017年冬小麦生育期平均气温和≥10 ℃积温年际变化Figure 3 Interannual variation of mean temperature and accumulated temperature ≥10 ℃ during winter wheat growth period from 1961 to 2017
近57 a，冬小麦生育期≥10 ℃积温呈显著增加趋势（P＜0.01），其气候倾向率为51.30 ℃·(10 a)-1。1961—1997年冬小麦生育期≥10℃积温呈减少趋势，其气候倾向率为22.49 ℃·(10 a)-1，1998—2017年冬小麦生育期≥10 ℃积温呈显著增加趋势（P＜0.01），其气候倾向率为57.23 ℃·(10 a)-1。1961—2017年平均积温为1491.47 ℃，≥10 ℃积温最高出现在2007年为1803.30 ℃，最低在1982年为1271.10 ℃。从≥10 ℃积温年代际变化来看，21世纪之前≥10 ℃积温距平减少，之后逐渐增加，21世纪 10年代生育期≥10 ℃积温变幅最大，变异系数为9.10%，20世纪80年代次之。气温和≥10 ℃积温的增加可能有利于冬小麦的生长，这与姚玉璧等（2012）的研究结果相一致。
2.2.2 降水量
1961—2017年冬小麦生育期降水量较平稳呈微弱的增加趋势，其气候倾向率为0.30 mm·(10 a)-1（图4）。近57 a，冬小麦生育期平均降水量为201.19 mm，降水最多年份是1967年，为274.60 mm；
降水最少年份是1979年，为135.65 mm。从降水量的年代际变化来看，21世纪20年代冬小麦生育期降水量较平均偏多11.76%，20世纪80年代次之，为5.66%，60年代为3.67%；
20世纪70年代、90年代和21世纪 10年代分别偏少-6.29%、-4.68%和-6.59%（表2）。20世纪80年代冬小麦生育期降水量变幅最大，变异系数为21.24%；
20世纪60年代次之，变异系数为19.83%；
20世纪90年代最小，变异系数为14.45%。从整体来看，冬小麦生育期降水量变幅较小，可能对冬小麦生长发育影响较小。
图4 1961—2017年冬小麦生育期降水量和太阳辐射年际变化Figure 4Interannual variation of precipitation and solar radiation during winter wheat growth period from 1961 to 2017
2.2.3 太阳辐射
1961—2017年，冬小麦生育期太阳辐射整体呈波动下降趋势（P＜0.05），其气候倾向率为-17.34 MJ·m-2·(10 a)-1（图4）。20 世纪 90 年代之前太阳辐射呈下降趋势，90年代之后太阳辐射呈上升趋势。冬小麦生育期太阳辐射最低出现在1989年，为3168.64 MJ·m-2；
1966年为太阳辐射最高的一年，为3771.89 MJ·m-2。
从冬小麦生育期太阳辐射年代变化来看，21世纪20年代较平均太阳辐射偏多48.03%，20世纪60年代次之，为1.77%，90年代为0.67%；
其他年代均偏少（表2）。20世纪80年代冬小麦生育期太阳辐射变幅最大，变异系数为5.89%；
20世纪70年代次之，变异系数为3.21%；
21世纪20年代最小，变异系数为1.77%。
表2 冬小麦生育期各年代际气温、≥10 ℃积温、降水量和太阳辐射距平Table 2 Temperature,accumulated temperature ≥10 ℃ ,precipitation and solar radiation anomaly in each decadal growth period of winter wheat
2.3 气候变化对冬小麦生产潜力的影响
2.3.1 冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力变化趋势
冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力的变化如图5所示，近57 a，黄土高原地区冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力多年平均值分别为85350.43 kg·hm-2和93869.73 kg·hm-2。从 1961—2017年冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力线性变化趋势来看，光温生产潜力和气候生产潜力变化趋势大体一致，均呈显著上升趋势（P＜0.01），其中光温生产潜力在81000—91000 kg·hm-2之间，平均每 10年上升 663.05 kg·hm-2；
最小值出现在2007年，为81922.50 kg·hm-2，1982 年最大，为90014.00 kg·hm-2。气候生产潜力在90000—99000 kg·hm-2之间，平均每10年增加517.57 kg·hm-2；
1996年最小，为90280.00 kg·hm-2，2007 年最大，为98974.70 kg·hm-2。冬小麦光温生产潜力变化趋势与其生育期内气温变化相一致，均呈增加趋势。
图5 1961—2017年黄土高原地区冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力变化趋势Figure 5 Trends of light and temperature productivity potential and climate productivity potential of winter wheat in the Loess Plateau from 1961 to 2017
2.3.2 冬小麦生产潜力和气象要素相关性分析
对冬小麦生育期光温生产潜力和气候生产潜力与气象要素进行相关性分析（表3），冬小麦光温生产潜力与气温和≥10 ℃积温呈显著正相关（P＜0.01）。冬小麦气候生产潜力与气温和≥10 ℃积温呈显著正相关（P＜0.01）。气温、太阳辐射和≥0 ℃积温对冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力是正效应，降水量对冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力是负效应。因此，甘肃省黄土高原地区冬小麦生育期内气温和≥10 ℃积温的升高，有利于冬小麦光合作用，是冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力提高主要因素。
表3 冬小麦生育期光温生产潜力、气候生产潜力与气象要素相关性Table 3 Correlation between light-temperature productivity potential,climatic productivity potential and meteorological factors in winter wheat growth period
气候变化对农业的影响一直是国内外研究的热点问题。中国气候变化与全球变化趋势相一致。但是，气候变化在我国具有明显的区域差异，不同地区气候变化特征不同。因此，气候变化对各区域农作物的影响不同。本研究分析了黄土高原地区 9个站点 1961—2017年气象因子的变化特征，研究了气候变化对黄土高原地区冬小麦生产潜力的影响。结果表明，黄土高原地区气温呈增加趋势，降水量、太阳辐射呈减少趋势，整体表现为暖干化。但在冬小麦生长季内，气温和降水量均呈增加趋势，气温升高能够减小冬小麦冬季冻害的风险，保证冬小麦安全越冬。冬小麦返青后对水分需求最大，降水量增加有利于幼穗分化生长，气温升高影响幼穗分化的时间和分化进程。这与茆长宝等（2010）、姚玉璧等（2012）研究结果相一致。气候变化促进黄土高原地区冬小麦的生长发育，使得生育期缩短，冬小麦产量增加。
作物生产潜力是指在一定时期内单位土地面积上最优管理条件下，作物可能获得的最高产量（刘保花等，2015；
陆魁东等，2016）。作物气候生产潜力是研究粮食综合生产能力的基础，可为农业生产力布局、农业结构调整以及合理利用气候资源提供重要的理论指导。光温生产潜力和气候生产潜力主要受气温、降水量、太阳辐射、光照等条件影响。本研究发现冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力主要受气温和积温的影响，并且由于降水的增加导致日照时数减少、气温降低，使得光温的作用大于降水的作用，从而使冬小麦生长受到影响。
本研究选取了目前世界上应用最广泛的农业生产潜力评估模型，即农业生态区划法（AEZ）模型，研究了黄土高原地区气候变化对冬小麦生产潜力的影响。该模型涉及光、温、水等多个影响作物产量形成的因素和指标，还考虑了不同作物在不同生长环境下产量形成的差异。该模型的基础资料易获取，理论结果简单，其结果能够较好地反映不同区域作物生产潜力状况（王学强等，2008；
赵俊芳等，2011；
钟新科等，2012），但该模型未考虑土壤属性、作物品种、管理措施等因素对作物产量的影响。在实际的农业生产中，由于极端气候影响、土壤水分和养分胁迫、耕作管理措施不同等问题，作物产量会遭受损失，这些因素间相互关系非常复杂。因此，未来对作物生产潜力的计算还需要综合订正。本研究冬小麦生产潜力的计算和分析过程是建立在假设农业生产状况一致的前提下，没有考虑农业生产过程中管理措施（如品种差异、农业管理措施、种植制度调整以及其他农业技术等）的不同，并且气候变化具有周期性，今后将进行深入的分析探讨。
本研究在分析黄土高原地区冬小麦气候变化特征的基础上，基于AEZ模型分析各气象要素对冬小麦生产潜力的影响，结果表明：
（1）近57 a，黄土高原地区年平均气温呈升高趋势，降水量呈减少趋势；
冬小麦生育期气温均表现为稳定的显著升高趋势，降水量为增加趋势，表明黄土高原地区冬小麦非生长季即7—9月降水量是显著减少的，而在冬小麦生育期有明显的暖湿化趋势。
（2）近57 a，黄土高原地区年平均太阳辐射和冬小麦生育期太阳辐射均表现为明显下降趋势，冬小麦生育期≥10 ℃积温呈显著增加趋势，气温和≥10 ℃积温的增加有利于冬小麦生长。
（3）冬小麦生育期内气温升高和降水量的增加使得冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力均表现为显著增加趋势。生育期气温和≥10 ℃积温的增加，对冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力有着显著正效应；
而降水量变化对冬小麦光温生产潜力和气候生产潜力有着负效应。