胡菊芳，占龍飛，謝遠玉

（1.江西省氣候中心，南昌 330096；2.江西省贛州市氣象局，江西 贛州 341000）

高溫天氣作為極端天氣中的一種，也是社會和公眾廣泛關(guān)注的天氣之一。據(jù)IPCC 第六次評估報告，1970—2020 年是過去 2 000 年以來最暖的 50 年，特別是近 10 年，其升溫速率為 0.19 ℃［1］，氣候變暖與極端氣候事件的頻發(fā)有著密切聯(lián)系，國內(nèi)外研究者從不同角度對極端氣候事件進行了研究［2-6］。江西省是全國高溫熱浪高危險區(qū)之一，盛夏高溫是江西省主要災害性天氣之一，較典型的高溫年主要有1988 年、2003 年和 2013 年，高溫導致農(nóng)業(yè)和生態(tài)干旱的頻率和強度明顯增加，對居民健康造成極大的傷害，也給電力、能源等行業(yè)帶來嚴重的影響。國內(nèi)學者對不同區(qū)域極端高溫變化特征的研究成果較多［7-17］，史軍等［7］分析了華東極端高溫日數(shù)和高溫日平均最高氣溫的時空動態(tài)變化特征及高溫成因；王瓊等［8］選取16 個極端氣溫指標，分析了長江流域極端氣溫的時間變化趨勢和空間分布規(guī)律；居麗麗等［9］分析了華東極端氣候的時空變化特征；朱歆煒等［10］研究了湖南省極端氣溫事件的時空變化特征；武麗梅等［11］研究得出中國大陸年極端高溫整體表現(xiàn)為由西南、東北兩端向中間隨緯度、高度減少而逐漸升高的空間分布特征，年極端高溫整體呈明顯增溫趨勢，年極端高溫變化有顯著的區(qū)域性差異。江西省各地對高溫天氣出現(xiàn)成因也有一些研究［18-22］，尹潔等［18］對江西省2003 年夏季罕見高溫進行了氣候診斷分析，得出副高異常強盛造成2003 年江西省夏季罕見高溫；尹潔等［19］對江西省夏季高溫期間500 hPa 副高特征進行分析，揭示了江西省夏季高溫與副高的關(guān)系。水稻抽穗開花期遭遇35 ℃以上短暫的高溫就能引起穎花高度不育，直接降低結(jié)實率［23］。而目前針對江西省極端高溫長序列資料變化特征及其對水稻影響的研究還不多，因此分析江西省極端高溫變化特征及其對水稻的影響，對氣象防災減災、電力能源科學決策和農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效等都有重要的意義。研究基于江西省80 個國家氣象觀測站點1961—2020 年的逐日最高氣溫觀測資料，采用多種氣候統(tǒng)計分析方法，利用江西省3 個高溫特征指標對近60 年極端高溫的時間和空間變化趨勢進行研究，并結(jié)合前人研究成果討論高溫對水稻的影響，以期為農(nóng)業(yè)防災減災提供科學依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

所用數(shù)據(jù)來自中國氣象局國家氣象信息中心，經(jīng)質(zhì)量控制，剔除海拔800 m 以上的高山站和相應時段內(nèi)缺測、空白及異常率高于1%的站點，最終篩選出80 個國家級地面氣象觀測站點的日最高氣溫作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（圖1）。為保持資料樣本長度一致，便于統(tǒng)計分析，年代選取1961 年1 月至2020 年12月，利用近30 年（1991—2020 年）的平均值作為常年值，距平值為歷年值與常年值的差值。線性趨勢和相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗方法參考文獻［24］的有關(guān)內(nèi)容。

圖1 研究區(qū)所選站點分布

1.2 高溫天氣氣候指標選取

采用中國常用的高溫監(jiān)測指標-絕對溫度閾值指標，選取極端最高氣溫、不同強度高溫閾值（日最高氣溫≥35、38、40 ℃）日數(shù)、日最高氣溫≥35 ℃的初日和終日等3 個特征指標分析江西省1961—2020 年高溫天氣的時空變化特征。

1.3 方法

基于江西省80 個站點1961—2020 年逐日最高氣溫監(jiān)測資料，采用區(qū)域站點算術(shù)平均的方法，生成江西省逐年3 個特征指標序列。在站點和區(qū)域尺度上，利用氣候統(tǒng)計診斷技術(shù)，包括線性趨勢、多項式擬合曲線和移動平均等，分析了江西省不同強度高溫閾值日數(shù)、極端最高氣溫和高溫初終日的年變化、年代際變化和空間變化趨勢，并采用滑動t檢驗判斷極端氣溫變化的顯著性。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同強度高溫閾值日數(shù)變化

2.1.1 年代際變化 圖2 為近60 年江西省日最高氣溫≥35、38 ℃年平均日數(shù)和≥40 ℃年累積站日的年際變化。由圖2 可見，3 個不同強度高溫閾值年日數(shù)（或站日）整體均呈現(xiàn)增多態(tài)勢，其中日最高氣溫≥35 ℃的日數(shù)增加趨勢明顯，增加速率達到1.4 d/10年；日最高氣溫≥38 ℃的日數(shù)增速不顯著，其增速為0.2 d/10 年；日最高氣溫≥40 ℃的累積站日略有增加，其增速為2.4 站日/10 年。從多項式擬合曲線可以看出，3 個不同強度高溫閾值年日數(shù)（或站日）的年代際變化特征非常明顯，日最高氣溫≥35 ℃的日數(shù)年代際存在多-少-多的變化特征；日最高氣溫≥38 ℃的日數(shù)年代際存在多-少-多-少的變化特征；日最高氣溫≥40 ℃的累積站日，20 世紀80 年代為最少，進入21 世紀以后急劇增加，其中21 世紀00 年代最多，為 353 站日，是 20 世紀 80 年代的 7.7 倍。日最高氣溫≥35 ℃日數(shù)以1978 年和2013 年為最多，達到49.9 d；日最高氣溫≥38 ℃的日數(shù)以2003 年為最多，達到15.6 d；日最高氣溫≥40 ℃的累積站日最多279站日，出現(xiàn)在2003 年，次多年2013 年（102 站日）。

圖2 1961—2020 年江西省日最高氣溫≥35、38 ℃日數(shù)和≥40 ℃年累積站日變化

2.1.2 空間變化 從3 個不同強度高溫閾值日數(shù)的分布可以看出（圖3），江西省日最高氣溫≥35 ℃日數(shù)的氣候傾向率在（-1.4）～6.1 d/10 年，大部地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢，其中贛州大部、宜春豐城和樟樹、上饒廣豐和鉛山、瑞昌等地增多最為顯著，通過了顯著性水平0.05 的t檢驗；日最高氣溫≥38 ℃日數(shù)的氣候傾向率（-0.8）～1.1 d/10 年，贛北南部、贛中大部和贛南呈現(xiàn)增多趨勢，北部部分地區(qū)呈現(xiàn)減少趨勢，其中贛州東北和西北部、萍鄉(xiāng)、吉安遂川、宜春樟樹和上饒鉛山等地增多最為顯著，通過了顯著性水平0.05 的t檢驗，其余地方增減不顯著；日最高氣溫≥40 ℃年累積日站的氣候傾向率為（-0.1）～0.2 d/10 年，其中贛北中部和贛南中部略減少，其余地方略有增加，增減均不顯著。

圖3 1961—2020 年江西省年均日最高氣溫≥35 ℃（a）、≥38 ℃（b）和≥40 ℃（c）氣候傾向率分布

2.2 極端最高氣溫變化

2.2.1 時間變化 圖4 是近60 年江西省平均極端最高氣溫的變化趨勢，從圖4 可見，1961—2020 年全省平均極端最高氣溫略有上升，但年際間振幅較大，平均極端最高氣溫最大值為40.5 ℃，出現(xiàn)在2003 年，最小值為35.6 ℃，出現(xiàn)在1997 年；近60 年江西省平均極端最高氣溫呈現(xiàn)明顯年代際變化特征，從5 年滑動平均看，在 20 世紀 60 年代至 70 年代初、80 年代后期至90 年代初和21 世紀以來為高值區(qū)，20 世紀70 年代初至 80 年代中期、90 年代初至 21 世紀初低值區(qū)。

圖4 1961—2020 年江西平均極端最高氣溫變化

2.2.2 空間變化 1961—2020 年江西省極端最高氣溫氣候傾向率為（-0.14）～0.44 ℃/10 年，大部分地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢，其中贛州寧都、石城、瑞金、崇義、安遠、龍南、定南和全南，以及萍鄉(xiāng)和上饒鉛山等地增速最明顯，均通過了顯著性水平0.05 的t檢驗；其余地區(qū)增減速率均不顯著（圖5）。

圖5 1961—2020 年江西省極端最高氣溫氣候傾向率分布

近60 年江西省極端最高氣溫大部分站點出現(xiàn)在21 世紀，且極端最高氣溫出現(xiàn)的年份主要集中在2003 年、2010 年和 2013 年（圖 6）。僅有景德鎮(zhèn)、上饒北部、九江中部和吉安東北部等地的極端最高氣溫出現(xiàn)在20 世紀。

圖6 1961—2020 年江西省極端最高氣溫出現(xiàn)的年份

2.3 高溫的初終日變化

近60 年江西省高溫（≥35 ℃）平均初日為6 月16日，全省大部分站點高溫平均初日出現(xiàn)為6 月上旬至中旬，鄱陽湖周邊、贛州南部和東北部，以及局部山區(qū)出現(xiàn)在6 月下旬，湖口、廬山市、都昌和安遠等少數(shù)站點高溫初日出現(xiàn)在7 月份；高溫平均終日為9月6 日，全省大部分地方高溫平均終日為9 月上旬至中旬，九江中東部和贛州南部等地出現(xiàn)在8 月下旬（圖7）。

圖7 1961—2020 年江西省高溫平均初日和終日分布

從表1 可知，高溫平均初日在2000 年以前變化不明顯，2000 年以后，高溫初日明顯提前，2011—2020 年間，高溫平均初日已提前到了6 月4 日，與20世紀70 年代相比提前了20 d；而高溫平均終日則明顯推遲，由9 月上旬推遲到了9 月中旬，2011—2020年較1981—1990 年均值推遲了11 d；可見高溫平均初日明顯提前、平均終日明顯推后，高溫日數(shù)明顯增多。

表1 1961—2020 年江西省各年代高溫平均初日、終日出現(xiàn)時間及初終間日數(shù)

3 高溫對水稻的影響

江西是農(nóng)業(yè)大省，其中水稻、油茶種植面積和產(chǎn)量均居全國前列。研究表明高溫可直接對農(nóng)作物造成危害［25，26］，郭建平等［27］研究表明，高溫、高 CO2濃度使農(nóng)作物生育進程加快，作物生育期縮短，作物的光合作用速率升高，蒸騰速率下降和氣孔阻力增加；在相同的發(fā)育期使作物葉面積、根、莖、葉生長量不足，生物量下降。

水稻開花期對高溫非常敏感［23］，水稻抽穗開花期遭遇35 ℃以上短暫的高溫就能引起穎花高度不育，直接降低結(jié)實率。譚中和等［23］認為日平均氣溫≥30 ℃和日最高氣溫≥35 ℃可作為自然高溫的致害溫度指標?？灼嫉龋?8］研究表明江西省2000 年以后高溫逼熟呈現(xiàn)增多、增強趨勢，高溫逼熟災害影響將導致雙季早稻單產(chǎn)損失3.9%～18.9%。楊軍等［29］研究發(fā)現(xiàn)2003 年以后高溫熱害的發(fā)生次數(shù)和高溫持續(xù)天數(shù)呈增加趨勢；7 月中旬至8 月上旬的日平均氣溫、最高氣溫和高溫熱害天數(shù)與一季稻結(jié)實率相關(guān)明顯。根據(jù)江西省極端高溫變化特征分析結(jié)果可知，2011—2020 年江西省高溫（≥35 ℃）平均初日出現(xiàn)在6 月4 日，而6 月是江西省雙季早稻抽穗揚花和灌漿乳熟的關(guān)鍵期，高溫不僅對早稻產(chǎn)量造成明顯影響，還不利其品質(zhì)的提高。由表2 可見，江西省雙季早稻和一季稻抽穗揚花和灌漿乳熟期均處于高溫影響集中期，特別是21 世紀以來高溫初日明顯提前，對雙季早稻優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)是非常不利的；而近10 年高溫終日出現(xiàn)在9 月12 日，高溫終日明顯推遲對江西省一季稻抽穗揚花和灌漿結(jié)實的影響將明顯增加。

表2 江西省雙季早稻和一季稻平均生育期概況

4 小結(jié)與討論

近60 年江西省日最高氣溫≥35 ℃的年日數(shù)增速顯著，增速1.4 d/10 年，年代際存在多-少-多的變化特征；日最高氣溫≥38 ℃年日數(shù)增速不顯著，增速率0.2 d/10 年，年代際存在多-少-多-少的變化特征；日最高氣溫≥40 ℃的年累積站日略有增加，但進入21 世紀急劇增多。

3 個不同強度高溫閾值日數(shù)，日最高氣溫≥35 ℃日數(shù)的氣候傾向率在（-1.4）～6.1 d/10 年，大部地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢；日最高氣溫≥38 ℃日數(shù)的氣候傾向率在（-0.8）～1.1 d/10 年，贛北南部、贛中大部和贛南等地增多，北部部分地方減少；日最高氣溫≥40 ℃日站的氣候傾向率在（-0.1）～0.2 d/10 年，增減均不顯著。

近60 年江西省極端最高氣溫的氣候傾向率為（-0.14）～0.44 ℃/10 年，大部分地區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢，其中贛州大部、萍鄉(xiāng)和上饒鉛山等地通過了顯著性水平0.05 的t檢驗，大部分地方最高氣溫歷史極值出現(xiàn)在21 世紀，且主要集中在2003 年。

江西省高溫平均初日在2000 年以前變化不明顯，2000 年以后，高溫初日明顯提前，其中2011—2020 年高溫平均初日為 6 月 4 日，較 20 世紀 70 年代提前了20 d；高溫平均終日則明顯推遲，由9 月上旬推遲到了 9 月中旬，2011—2020 年較 1981—1990 年均值推遲了11 d；高溫平均初日明顯提前、平均終日明顯推后，高溫日數(shù)明顯增多。

江西省雙季早稻和一季稻抽穗揚花和灌漿乳熟期均處于高溫影響集中期。由于高溫初日明顯提前，而高溫終日明顯推后，高溫對江西省雙季早稻和一季稻的影響將更為明顯，生產(chǎn)中要特別關(guān)注雙季早稻和一季稻高溫逼熟的不利影響。

中國常用的高溫監(jiān)測指標有3 類，這里僅選取了一些業(yè)務(wù)中常用的絕對溫度閾值指標，可能會存在一定的局限性，在后期的研究中可考慮相對閾值指標和基于概率統(tǒng)計分布方法計算的氣候概率指標。從幾個高溫特征指標的時間序列和空間分析上可以看到，在2000 年以后，江西高溫天氣呈現(xiàn)明顯的增多、增強趨勢，尤其是南部地區(qū)在3 個高溫特征指標的趨勢變化方面明顯大于江西省其他地方。那么為何會出現(xiàn)這種變化趨勢呢？考慮極端高溫事件的地區(qū)差異是非常有必要的，這也是今后研究的重點。本研究僅分析了高溫對江西省水稻的影響，而高溫對農(nóng)作物的影響還不僅于此，今后還需著重研究高溫對其他作物特別是蔬菜和果樹的影響，為農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化提供科學依據(jù)。