童紹玉，彭海英

(1.云南財經(jīng)大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，云南 昆明 650021；2.云南財經(jīng)大學(xué) 國土資源與持續(xù)發(fā)展研究所，云南 昆明 650021)

0 引言

【研究意義】農(nóng)業(yè)是受全球氣候變化影響最大、最直接的行業(yè)之一，尤其是農(nóng)業(yè)中的作物生產(chǎn)部分和糧食安全對氣候變化更為敏感與脆弱[1]，光、熱、水、氣的變化，都能引起種植業(yè)生產(chǎn)條件和生產(chǎn)水平的改變[2]，從而導(dǎo)致種植業(yè)的結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出的量與質(zhì)的改變[3]。其中，又以作物種植結(jié)構(gòu)對氣候變化響應(yīng)的敏感性最高[4]。目前，氣候變暖已使全球農(nóng)業(yè)受到巨大沖擊，嚴(yán)重威脅糧食安全。因此，氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與糧食安全的影響、農(nóng)業(yè)部門對氣候變化的響應(yīng)與適應(yīng)等問題受到廣泛關(guān)注，成為研究熱點[5-9]。滇中高原地區(qū)1970年以來的氣象觀測數(shù)據(jù)表明，滇中地區(qū)氣候呈顯著變暖、變干趨勢[10]，且該趨勢還將持續(xù)[11]。而滇中高原地區(qū)是云南省耕地最集中的地區(qū)，是云南傳統(tǒng)的糧煙油料基地。氣候的暖干化已使滇中高原核心區(qū)的耕地利用模式和種植結(jié)構(gòu)受到?jīng)_擊，對滇中高原農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生了顯著影響。研究滇中地區(qū)氣候變化對耕地利用及作物種植結(jié)構(gòu)的影響，探尋耕地利用適應(yīng)氣候變化的方法，對滇中地區(qū)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】已有研究表明，全球氣候變暖使得長期形成的耕地種植模式和作物種植的范圍都受到?jīng)_擊[5-6]。氣候變暖有利于喜溫作物(水稻、玉米等)和越冬作物(冬小麥等)氣候產(chǎn)量的提高和種植面積比重上升，但對喜涼作物(春小麥、馬鈴薯等)的氣候產(chǎn)量產(chǎn)生不利影響，促使其種植面積減少；氣候變干對北方雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)的作物氣候產(chǎn)量及作物結(jié)構(gòu)有顯著影響，因為水分條件仍是制約半干旱地區(qū)作物生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的關(guān)鍵因子[7]。隨著氣候變暖，河湟谷地主要糧食作物播種面積比例結(jié)構(gòu)變化顯著，更耐旱的薯類種植面積大范圍增加，需水量相對較大的小麥面積快速下降且其種植范圍在地域空間上向東退縮，耐旱能力強的玉米播種面積顯著增加，并向西部和高海拔地區(qū)擴(kuò)展，河湟谷地主要糧食作物種植結(jié)構(gòu)由小麥-薯類作物型逐漸向玉米-薯類-小麥型一類更多樣化、喜溫作物更多的方向發(fā)展[8]；此外氣候的暖干化使西北旱作區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)從以春小麥為主向以冬小麥、春小麥及馬鈴薯為主和以玉米、谷子及糜子為輔轉(zhuǎn)變[9]。氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的研究，重點在于探明氣候變化影響的事實、過程與機(jī)制、適應(yīng)氣候變化的策略等。其中，通過氣候變化與同一時段內(nèi)耕地格局、耕地利用方式、作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的定性或定量對比，確定二者相關(guān)性的研究方法是目前用于確定氣候變化對種植業(yè)影響實事的重要方法之一?！狙芯壳腥朦c】作物種植結(jié)構(gòu)變化是對氣候變化[12]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策和市場變動[13]、農(nóng)業(yè)勞動力轉(zhuǎn)移[14-15]、勞動力價格變化[16]、農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展與推廣[17]等多因素變化的綜合響應(yīng)，要把氣候變化對作物種植結(jié)構(gòu)變化的貢獻(xiàn)量從復(fù)雜的多因素綜合影響變化中剝離，難度較大，也缺少有效的定量分析方法。研究氣候變化對作物種植結(jié)構(gòu)變化的影響程度，需要大量的觀測數(shù)據(jù)和農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)，也需要更多的案例研究以反映其區(qū)域差異。目前的研究案例還較少[5]，一般是用某種作物播種面積或其所占比重的變化趨勢與某個氣候要素的變化趨勢作定性比較或進(jìn)行簡單相關(guān)分析；但耕地種植結(jié)構(gòu)是由所有作物播種面積的比重組成的一組變量，氣候變化也是由多個氣象觀測因子表征，故單一作物播種面積或其比重與單一氣象素的相關(guān)分析，對氣候變化與耕地種植結(jié)構(gòu)變化之間關(guān)系的分析的完整性不夠，典型相關(guān)分析更能反映其變量之間的關(guān)系。【擬解決的關(guān)鍵問題】以氣候有持續(xù)干暖化趨勢的滇中高原核心地區(qū)——昆明、玉溪和楚雄的行政區(qū)域為研究區(qū)，采用典型相關(guān)分析方法，分析研究區(qū)及3市州主要氣候因子及作物種植結(jié)構(gòu)的變化特征，探尋表征氣候暖干化與作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的相關(guān)關(guān)系，并據(jù)此探討氣候暖干化對研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的影響及適應(yīng)策略，旨在為研究區(qū)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

以滇中高原核心區(qū)域自然地理環(huán)境較接近的昆明、玉溪和楚雄3市州為研究區(qū)(圖1)，總面積643.93萬hm2，占云南省國土面積的16.80%，2019年其耕地面積占全省耕地面積的17.08%[18-21]，作物總播種面積占全省總播種面積的16.49%[22]；屬滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)，是云南省人口、耕地、城市最集中和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平最高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平在云南省最高，也是云南省重要的糧食、烤煙、油料、畜禽養(yǎng)殖和花卉生產(chǎn)基地[23]。該區(qū)域?qū)僭颇细咴鑵^(qū)，地表起伏相對較小，以丘陵狀高原為主，高原面保存相對完好；氣候以亞熱帶高原季風(fēng)氣候為主，氣溫年較差小，四季如春，但干濕季分明[23]，屬云南氣象干旱易發(fā)區(qū)[24]，干季(11月至次年4月)降水量僅為全年降水量的15%左右，缺水嚴(yán)重；自20世紀(jì)70年代以來，氣候有顯著的暖干化趨勢[25]。2019年研究區(qū)種植業(yè)增加值占全省種植業(yè)增加值的24.51%，糧食單產(chǎn)是全省平均水平的1.08倍[22]。

圖1 研究區(qū)在云南省的位置與范圍Fig.1 The location and range of the study area in Yunnan Province

1.2 資料來源

1990-2019年研究區(qū)各站點的逐月氣象數(shù)據(jù)，來源于云南省氣象局和昆明、玉溪和楚雄3市州的統(tǒng)計年鑒；作物播種面積數(shù)據(jù)，來源于1989-2020年的《云南統(tǒng)計年鑒》及3市州的統(tǒng)計年鑒。

1.3 研究方法

1.3.1 研究區(qū)氣候變化特征

1) Kira干濕度指數(shù)(Humidity/aridity inde)。干燥指數(shù)是表征一個地區(qū)干濕程度的指標(biāo)，降水量和Kira干濕度指數(shù)都是常用的反映干燥度的指數(shù)。Kira干濕度指數(shù)通過降水量與氣溫進(jìn)行計算[26]。

2)Mann-Kendall趨勢檢驗。Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法(M-K法)能有效區(qū)分某一自然過程是處于自然波動還是存在確定的變化趨勢，對于非正態(tài)分布的水文氣象數(shù)據(jù)，Mann-Kendall相關(guān)檢驗具有更加突出的適用性，故被世界氣象組織推薦并已廣泛應(yīng)用。M-K法基于標(biāo)準(zhǔn)化的統(tǒng)計檢驗數(shù)Z做趨勢統(tǒng)計顯著性檢驗[27]。假定被分析的數(shù)據(jù)序列無趨勢，通過雙尾檢驗后，當(dāng)∣Z∣Z1-(σ/2)時，則表示拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)序列的變化趨勢顯著。其中，Z為正值時，表示數(shù)據(jù)序列呈上升趨勢；Z為負(fù)值時，表示數(shù)據(jù)序列呈下降趨勢。

K=P/(WI+20)，WI≤100℃

K=P/(WI+140)，WI>100℃

式中，K為Kira干濕度指數(shù)，K值越高表示氣候越濕潤，K值越小則氣候越干旱；P為年降水量，WI為溫暖指數(shù)，tj為月平均氣溫大于5℃的第j個月的月平均溫，m為月平均溫大于5℃的月數(shù)。

由于與植被的對應(yīng)性好，Kira干濕度指數(shù)常被用于定量分析大范圍區(qū)域內(nèi)植被-氣候間的關(guān)系[26]。

1.3.2 作物種植結(jié)構(gòu)的變化 作物種植結(jié)構(gòu)是指一定范圍內(nèi)的各種作物播種面積的比例關(guān)系或組成情況，是各種作物播種面積按一定的比例構(gòu)成的集合。按云南省統(tǒng)計部門和農(nóng)業(yè)部門的統(tǒng)計口徑，種植作物主要有水稻、小麥、玉米、豆類、薯類、其他糧食作物、花生、油菜、煙葉、甘蔗、蔬菜瓜果及其他作物，共12類，因此，云南耕地的作物種植結(jié)構(gòu)就是由此12大類作物面積所占比重組成的集合，此12類作物面積比重的變化即是作物種植結(jié)構(gòu)的變化。作物種植結(jié)構(gòu)受自然和社會經(jīng)濟(jì)條件的綜合影響[28]，其中，自然條件的影響是顯性的，如當(dāng)降水減少、干燥度增加或可利用水資源減少時，需水量大的作物種植面積會被削減，轉(zhuǎn)而種植耐旱作物[29]，即以耕地利用結(jié)構(gòu)的“旱化”來應(yīng)對氣候變化。

1.3.3 氣候因子變化與研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)性 氣溫上升、降水量減少、降水日數(shù)減少，都會促使干燥度上升，會導(dǎo)致作物對灌溉量需求的增加，從而影響作物的生長發(fā)育，并影響農(nóng)戶的作物種植結(jié)構(gòu)選擇[29]。由于氣候變化是由氣溫、降水、干濕度、日照等多個指數(shù)表征；而作物種植結(jié)構(gòu)也是所有作物播種面積比重的集合，故要分析氣候變化對作物種植結(jié)構(gòu)的影響，就需要運用典型相關(guān)分析方法來確定兩組因子之間的相關(guān)性。典型相關(guān)分析(canonical correlation analysis，CCA)，是利用綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系反映2組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性的多元統(tǒng)計分析方法[30]。在2組變量的相關(guān)性分析中，CCA可以起到合理簡化變量的作用，利用所提取的2個綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系反映2組指標(biāo)間的整體相關(guān)性，因此，CCA是研究2組變量之間相關(guān)性的一種統(tǒng)計分析方法，也是一種降維技術(shù)。該研究以研究區(qū)及3市州1990-2019年主要作物播種面積的比重組成變量組X，表征研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的變化情況；以對作物有直接影響的1990-2019年的年均溫、年降水量和Kira干濕度指數(shù)組成變量組Y，表征氣候變化狀態(tài)；基于SPSS進(jìn)行兩組變量的典型相關(guān)分析，據(jù)此分析氣候變化與作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的典型相關(guān)關(guān)系，以確定氣候變化對作物種植結(jié)構(gòu)變化的影響。其中，研究區(qū)的氣候特征為四季如春和干濕季分明，濕季(5-10月)，干季(11月至次年4月)；研究區(qū)的耕作制度是二年三熟制，小春作物為秋末或初冬播種、次年春收獲，小春作物種類的選擇與上一年及當(dāng)年的氣候有關(guān)；而大春作物的播種一般在干季未期，降水十分稀少，其播種及幼苗生長所需水量主要依賴上一年雨季時的工程蓄水和環(huán)境儲水，故每年的作物種植結(jié)構(gòu)受到上一年及當(dāng)年氣候狀態(tài)的影響。因此，在典型相關(guān)分析中用年降水量的2年滑動平均值[31]替代當(dāng)年的年降水量。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)及3市州的氣候變化特征

從圖2可知，研究區(qū)及昆明、玉溪和楚雄3市州30年(1990-2019年)的年均溫、年均降水量及Kira干濕度指數(shù)的變化特征及變化趨勢相近。

圖2 1998-2019年滇中高原地區(qū)年平均氣溫、年降水量與Kria干濕度指數(shù)的變化Fig.2 Change of annual mean temperature,annual precipitation and Kira dry-humidity index in Central Yunnan Plateau from 1998 to 2019

2.1.1 3市州

1) 年均氣溫。昆明、玉溪和楚雄的年均溫均呈上升趨勢，增幅和|Z|分別為0.46℃/10a和4.175，0.42℃/10a和3.854，0.44℃/10a和3.872，3市州的|Z|>2.58，表明年均溫皆呈極顯著上升趨勢。

2) 年均降水量。昆明、玉溪和楚雄的年均降水量降幅和|Z|分別為3.852 mm/10a和1.285，3.796 mm/10a和1.285，7.029 mm/10a和2.212，昆明和玉溪的|Z|<1.64，楚雄的|Z|>1.96，表明2市的年均降水量呈不顯著下降趨勢，而楚雄的年均降水量呈顯著下降趨勢。

3) Kira干濕度指數(shù)。3市州Kira干濕度指數(shù)的降幅分別為0.41/10a、0.36/10a和0.61/10a，|Z|分別為1.891、1.731和2.444，均>1.64，表明3市州Kira干濕度指數(shù)均呈顯著下降趨勢，楚雄的下降趨勢明顯強于昆明與玉溪。

2.1.2 研究區(qū) 年均溫的變幅為0.44℃/10a，|Z|=3.89>2.58，表明年均溫呈極顯著上升趨勢；年降水量和Kira干濕度指數(shù)的變幅分別為-4.98 mm/10a和-0.46/10a，|Z|分別為1.855和2.159，均>1.64，表明二者均呈顯著下降趨勢。結(jié)合年均溫、年均降水量和Kira干濕度指數(shù)的變化看出，研究區(qū)氣候變化近30年呈顯著暖干化趨勢。

2.2 研究區(qū)及3市州的作物種植結(jié)構(gòu)變化

2.2.1 作物播種面積比重的變化 從表1看出，單個作物的播種面積比重除其他糧食作物變化不顯著外，其余作物的變化都較顯著。3市州的水稻、小麥、豆類、花生和烤煙播種面積比重呈顯著下降趨勢，昆明平均降幅分別為6.60百分點/10a、4.24百分點/10a、1.66百分點/10a、0.20百分點/10a和2.34百分點/10a，玉溪分別為6.32百分點/10a、7.88百分點/10a、1.52百分點/10a、0.02百分點/10a和0.69百分點/10a，楚雄分別為5.10百分點/10a、4.75百分點/10a、0.86百分點/10a、0.07百分點/10a和0.83百分點/10a，整個研究區(qū)的平均下降幅度分別為5.97百分點/10a、5.32百分點/10a、1.32百分點/10a、0.04百分點/10a和1.51百分點/10a；3市州的玉米、油菜、蔬菜和其他經(jīng)濟(jì)作物播種面積比重則呈顯著上升趨勢，昆明平均增幅分別為3.09百分點/10a、0百分點/10a、7.49百分點/10a和2.07百分點/10a，玉溪分別為3.36百分點/10a、1.72百分點/10a、10.60百分點/10a和0.96百分點/10a，楚雄分別為1.96百分點/10a、1.58百分點/10a、6.85百分點/10a和1.41百分點/10a，整個研究區(qū)的平均增幅分別為2.75百分點/10a、0.98百分點/10a、8.10百分點/10a、1.64百分點/10a。昆明和玉溪的薯類種植面積比重下降，但楚雄卻大幅增加(增幅為3.30百分點/10a)，研究區(qū)總的薯類面積比重呈顯著增加趨勢，平均增幅為0.85百分點/10a；昆明與玉溪的其他糧食作物呈不顯著增加趨勢，楚雄則呈不顯著下降趨勢，整個研究區(qū)其他糧食作物呈不顯著上升趨勢；研究區(qū)甘蔗種植的比重較小，昆明和楚雄僅在干熱河谷地區(qū)有種植，面積比重持續(xù)下降，昆明的甘蔗播種面積比重在2010年以后已接近0，玉溪的甘蔗比重2003年以前持續(xù)上升，2003年以后持續(xù)下降。

表1 1990-2019年研究區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)Table 1 Crop planting structure in the study area from 1990 to 2019

2.2.2 不同灌溉需水量作物的播種面積比重變化 據(jù)《云南省地方標(biāo)準(zhǔn)用水定額》(DB53/T 168-2013)，滇中高原地區(qū)在平水年各種作物對灌溉水的需求大小排序為水稻>甘蔗>小麥>其他經(jīng)濟(jì)作物>油菜>蠶豆>玉米>烤煙>花生>蔬菜(一茬)>薯類，比較作物灌溉水的需求量與作物播種面積比重的變化發(fā)現(xiàn)，灌溉需水量大的水稻、甘蔗、小麥、豆類(滇中地區(qū)以蠶豆為主)播種面積下降，而對灌溉水需求較少的玉米、薯類、蔬菜的播種面積則持續(xù)增長?？傮w看，研究區(qū)耕地利用趨向于灌溉需水總量更少的作物種植結(jié)構(gòu)，即作物種植結(jié)構(gòu)有“旱化”趨勢。因為作物種植結(jié)構(gòu)對氣候變化十分敏感，故可以推測：作物種植結(jié)構(gòu)的“旱化”趨勢可能與滇中氣候變暖變干的影響有關(guān)。

2.2.3 作物種植結(jié)構(gòu)的變化 昆明、玉溪和楚雄3市州各種作物種植結(jié)構(gòu)的變化趨勢相近，但也各有特點，如表1所示。1990年昆明與楚雄播種面積比重排前6位的作物分別是水稻、小麥、玉米、豆類、其他糧食作物和烤煙，其比重分別為83.11%、89.55%，作物種植結(jié)構(gòu)都是糧-煙結(jié)構(gòu)；玉溪播種面積比重排前6位的作物為水稻、小麥、烤煙、玉米、豆類和其他經(jīng)濟(jì)作物，比重為88.44%，作物種植結(jié)構(gòu)為糧-煙-其他經(jīng)濟(jì)作物結(jié)構(gòu)。而至2019年，3市州的蔬菜種植面積均替代水稻成為播種面積比重最高的作物，昆明與楚雄的作物種植結(jié)構(gòu)變?yōu)榧Z-菜-煙結(jié)構(gòu)，玉溪作物種植結(jié)構(gòu)變?yōu)榧Z-菜-煙-油菜結(jié)構(gòu)。研究區(qū)1990年的作物播種面積中，以水稻、小麥、玉米、豆類、烤煙、其他糧食作物的面積面積最多，6種作物的播種面積占作物總播種面積的86.34%；2019年，播種面積排在前6位的作物變?yōu)槭卟?、玉米、烤煙、水稻、豆類、其他?jīng)濟(jì)作物，占總播種面積比重的78.77%。研究區(qū)的水稻、小麥、豆類、花生、烤煙、甘蔗的播種面積比重有著顯下降趨勢，平均下降幅度分別為5.97百分點/10a、5.32百分點/10a、1.32百分點/10a、0.04百分點/10a、0.19百分點/10a、1.51百分點/10a；玉米、油菜、蔬菜、薯類和其他經(jīng)濟(jì)作物播種面積比重有顯著上升趨勢，平均增幅分別為2.75百分點/10a、0.98百分點/10a、8.10百分點/10a、0.85百分點/10a、1.64百分點/10a?？傮w看，研究區(qū)的耕地作物種植結(jié)構(gòu)已由1990年的糧-煙結(jié)構(gòu)變成2019年的糧-菜-煙-其他經(jīng)濟(jì)作物模式，耗水量大的作物播種面積比重顯著下降。

2.3 氣候因子變化與研究區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)性

2.3.1 簡單相關(guān)性 氣候變化因子Y與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子X之間的簡單相關(guān)系數(shù)大多數(shù)偏小(表2)，故二者之間的關(guān)系有可能是綜合影響。1)年平均氣溫與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)性。昆明年平均氣溫與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.751 9～0.706 4，其中，與蔬菜的相關(guān)性最高，與薯類(0.684 8)和玉米(0.681 5)其次，與水稻的相關(guān)性最低；玉溪的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.642 4～0.612 7，其中，與蔬菜的相關(guān)性最高，與油菜(0.608 4)其次，與水稻的相關(guān)性最低；楚雄的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.740 6～0.711 6，其中，與玉米的相關(guān)性最高，與蔬菜(0.680 8)其次，與水稻的相關(guān)性最低。2)年降水量與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)性。昆明年降水量與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.396 5～0.371 2，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.263 3)其次，與油菜的相關(guān)性最低；玉溪的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.573 5～0.373 9，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.234 5)其次，與油菜的相關(guān)性最低；楚雄的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.538 5～0.602 6，其中，與花生的相關(guān)性最高，與水稻(0.570 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低。3)Kria干濕度指數(shù)與作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)性。昆明的Kria干濕度指數(shù)與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子之間的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.448 0～0.436 1，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.332 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低；玉溪的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.456 1～0.401 9，其中，與小麥的相關(guān)性最高，與水稻(0.309 6)其次，與油菜的相關(guān)性最低；楚雄的簡單相關(guān)系數(shù)為-0.598 7～0.571 5，其中，與花生的相關(guān)性最高，與水稻(0.558 1)其次，與油菜的相關(guān)性最低。

表2 1990-2019年研究區(qū)3市州氣候因子(Y)與作物種植結(jié)構(gòu)因子(X)的簡單相關(guān)系數(shù)Table 2 Simple correlation coefficients between climate factors(Y) and crop planting structure factors(X) in three areas from 1990 to 2019

2.3.2 典型相關(guān)性 從表3可知，典型相關(guān)分析從X、Y兩組數(shù)據(jù)中分別提取的1、2、3共3對典型變量中，只有第1對典型變量U1和V1的顯著性水平<0.01，Sig(顯著性)值分別為0.006、0.004和0.003，而第2對和第3對典型變量的顯著性水平皆>0.1。說明在99%的置信水平下，第1對典型變量U1和V1可分別表征作物種植結(jié)構(gòu)與氣候因子的特征，且U1和V1之間存在極顯著相關(guān)性，但第2對典型變量U2和V2之間、第3對典型變量U3和V3之間的相關(guān)性不顯著。因此，提取的第1對典型變量U1與V1可充分表征作物種植結(jié)構(gòu)因子與氣候變化因子兩組變量的特征；第1對典型變量U1與V1呈極顯著相關(guān)，其中，昆明、玉溪和楚雄的第1對典型變量之間的典型相關(guān)系數(shù)分別為0.887、0.915和0.919，遠(yuǎn)高于兩組變量之間的簡單相關(guān)性，說明作物種植結(jié)構(gòu)因子與氣候變化因子兩組變量之間整體上有極高相關(guān)性，即氣候變化可促使作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

表3 1990-2019年3市州氣候因子變化與作物種植結(jié)構(gòu)因子變化的典型相關(guān)性Table 3 Typical correlation between climate factor variation and crop planting structure factor variation in three areas from 1990 to 2019

2.3.3 標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)性 從表4可知，昆明蔬菜、水稻、小麥、玉米及烤煙的播種面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，玉溪水稻、小麥、玉米、其他糧食作物及甘蔗的面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，楚雄水稻、蔬菜、小麥、玉米及烤煙的面積比重標(biāo)準(zhǔn)值與U1的相關(guān)性較大，其中，水稻、小麥和甘蔗為灌溉需水量大的作物，而烤煙、蔬菜及玉米則為灌溉需水量小的作物，灌溉需水量中等的作物與U1的相關(guān)性較小，可見U1更多地反映作物對灌溉水量的需求情況；對氣候因子而言，昆明與楚雄的降水量標(biāo)準(zhǔn)化值與V1的相關(guān)性較大，玉溪的氣溫和降水量標(biāo)準(zhǔn)化值與V1的相關(guān)性較大，故V1更多地表現(xiàn)降水量情況。所以，U1與V1之間的高相關(guān)性反映了降水情況與作物需水情況之間的高相關(guān)性，即氣候變化，尤其是降水量的變化對作物種植結(jié)構(gòu)有影響，其使灌溉需水量大的作物面積下降，促使灌溉需水量小的作物面積上升。

表4 1990-2019年3市州作物種植結(jié)構(gòu)因子、氣候因子與典型變量的標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)系數(shù)Table 4 Standardized canonical correlation coefficients between crop planting structure factors,climatic factors and their typical variables in three areas from 1990 to 2019

研究區(qū)3市州作物種植結(jié)構(gòu)的第1典型變量U1和氣候因子的第一典型變量V1如下：

Uyx1=1.895X1′-1.867X2′+1.133X3′±0.324X4′-0.289X5′-0.831X6′+0.265X7′-0.336X8′+0.647X9′+0.180X10′+0.312X11′-0.374X12′

式中，Ukm1、Uyx1和Ucx1分別為昆明、玉溪和楚雄作物種植結(jié)構(gòu)的第1典型變量，Xi′為某種作物面積比重的標(biāo)準(zhǔn)化值；Vkm1、Vyx1、Vcx1分別為昆明、玉溪和楚雄氣候因子的第1典型變量，Yi′為氣候因子的標(biāo)準(zhǔn)化值。

3 討論

自20世紀(jì)60年代開始滇中高原地區(qū)氣候有暖干化趨勢[32]，且逐漸顯著。其中，高瑞等[11]研究滇中高原地區(qū)1971—2011年的月降水、氣溫資料和年尺度SPEI的變化特征認(rèn)為，滇中地區(qū)存在旱化趨勢，并經(jīng)歷了從無旱向干旱或向更重一級干旱變化的過程，且未來該變化趨勢還將延續(xù)。曹言等[25]基于1970—2014年的干燥度指數(shù)變化研究發(fā)現(xiàn)，滇中高原地區(qū)的氣候在年尺度上變干趨勢明顯；魯永新等[33]發(fā)現(xiàn)，楚雄在季節(jié)尺度上，夏季變干趨勢更明顯。李軍等[34]分析西南農(nóng)業(yè)區(qū)1962—2012年月氣象資料后認(rèn)為，西南農(nóng)業(yè)區(qū)整體呈干旱化趨勢，2000年以來年四季變干趨勢更加明顯，其中云南高原東部區(qū)(包括滇中高原區(qū))變干趨勢顯著。魏康洪等[35]基于1999—2013年昆明的氣溫與降水量數(shù)據(jù)，通過氣候均值、氣候傾向率、距平、線性趨勢和異常統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，1999—2013年昆明年均氣溫呈上升趨勢，降水呈下降趨勢。研究結(jié)果表明，1990-2019年昆明、玉溪和楚雄3市州的氣溫呈顯著上升趨勢，降水量為不顯著的下降趨勢，氣候有暖干化趨勢，與上述研究結(jié)果基本一致。

研究結(jié)果表明，在滇中高原地區(qū)氣候暖干化趨勢背景下，研究區(qū)總播種面積也在持續(xù)增長，但作物種植結(jié)構(gòu)持續(xù)“旱化”，即減少灌溉需水量大的作物面積而增加灌溉需水量小的作物面積，減少區(qū)域耕地利用的總需水量，說明耕地作物種植結(jié)構(gòu)的變化與氣候變化有極高的相關(guān)性；同時，研究區(qū)氣候變化因子與耕地作物種植結(jié)構(gòu)因子兩組變量的典型相關(guān)表明，99%的置信水平下，氣候變化與耕地作物種植結(jié)構(gòu)變化之間存在顯著的相關(guān)性，說明氣候變化對耕地作物種植結(jié)構(gòu)有顯著影響。李祎君等[6]認(rèn)為，氣候變化使我國的糧食作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，耐旱的玉米種植面積比例持續(xù)增加，小麥種植面積比例對氣候變化最為敏感。李萬希等[36]研究表明，隨著氣候變暖，石羊河流域玉米播種面積持續(xù)增長，春小麥面積減少，喜溫的經(jīng)濟(jì)作物面積增大。馮克鵬等[31]研究發(fā)現(xiàn)，氣候暖干化導(dǎo)致寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉水量增加，未來需要調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)，減少高耗水作物種植面積?？梢姎夂蜃兓瘜ψ魑锓N植結(jié)構(gòu)的影響存在顯著且普遍的影響。本研究結(jié)果與上述研究結(jié)果類似。

通過對楚雄的農(nóng)戶和農(nóng)業(yè)技術(shù)專家、農(nóng)業(yè)氣象專家的訪談，對研究區(qū)種植業(yè)適應(yīng)氣候暖干化提出以下建議：

一是增加需水量小的作物比重和減少需水量大的作物比重，使作物種植結(jié)構(gòu)進(jìn)一步“旱化”。氣候暖干化使農(nóng)業(yè)可用水量受到影響，作物種植結(jié)構(gòu)進(jìn)一步“旱化”可有效減少耕地利用的總需水量。其中，需水量大的甘蔗應(yīng)逐步退出滇中高原地區(qū)，小麥和水稻的播種面積應(yīng)進(jìn)一步減少，但應(yīng)以能基本保證農(nóng)戶口糧為上限；需水量少產(chǎn)量高的玉米、薯類應(yīng)擴(kuò)大種植面積；需水量中等的烤煙以穩(wěn)定為主，不宜再擴(kuò)大種植；冬春季節(jié)滇中高原上種植蔬菜、花卉、葡萄有極大氣候優(yōu)勢，產(chǎn)品特色突出，比同類產(chǎn)品上市早，經(jīng)濟(jì)收益較高，因此可在節(jié)水灌溉技術(shù)支持下增加播種面積。

二是增加需水量小且經(jīng)濟(jì)收益高的作物比重，提高農(nóng)戶收入及促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，增加農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力。充分利用滇中高原四季如春、日照強的氣候特征，增加經(jīng)濟(jì)收益高的作物，如花卉、冬春蔬菜、藥材及烤煙等。提高經(jīng)濟(jì)收益高的作物播種面積，農(nóng)戶才有動力投資水利設(shè)施及使用節(jié)水灌溉技術(shù)，農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力才能提升。

三是提高工程與環(huán)境蓄水能力，增強對研究區(qū)降水時空分布的調(diào)節(jié)能力。工程蓄水能力建設(shè)和環(huán)境蓄水能力建設(shè)可有效改善水資源的時間分布不均，提高利用效率。滇中高原地區(qū)干濕季分明，在長達(dá)半年的干季中，降水稀少，而干季氣溫高，日照強，作物生長快，對灌溉水的需求大，極易發(fā)生農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害；在雨季，集中全年85%左右的降水量，且隨著氣候暖干化的發(fā)展，降水越來越集中，降水日數(shù)在減少。因此，基于滇中耕地分布分散的特點，滇中地區(qū)除要加強大中型水利設(shè)施建設(shè)外，還應(yīng)增加小微型蓄水設(shè)施——小壩塘、水窖及水柜等，以便在雨季攔蓄雨洪，為分散分布的小片耕地旱季灌溉供水。同時，要做好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間與生態(tài)空間的規(guī)劃與設(shè)計，做好農(nóng)村生態(tài)建設(shè)，以提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間及生態(tài)空間的環(huán)境蓄水能力。

四是推廣節(jié)水灌技術(shù)，有效提高水資源的利用效率，并推動設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展。節(jié)水灌溉技術(shù)的使用，是減少農(nóng)業(yè)耗水量、提高水資源利用效率的關(guān)鍵，故應(yīng)通過技術(shù)引進(jìn)與培訓(xùn)、水價調(diào)節(jié)、政府補貼等多種形式鼓勵農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)。設(shè)施農(nóng)業(yè)具有高投入、高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)和高收益的特點，最有條件使用節(jié)水技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，且更能有效應(yīng)對其他氣候災(zāi)害。故應(yīng)在大中城市周邊地區(qū)及其他交通便捷地區(qū)推動設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

4 結(jié)論

1990—2019年，研究區(qū)及其3市州的氣候變化有顯著的暖干化趨勢，且昆明、玉溪和楚雄3市州的氣候變化趨勢近似。其中，研究區(qū)年均溫呈極顯著上升趨勢，而年降水量和Kira干濕度指數(shù)則呈顯著下降趨勢，3個氣象要素的變化幅度分別為0.44℃/10a、-4.98 mm/10a和-0.46/10a。昆明、玉溪及楚雄的3個氣象要素的變化幅度分別為0.46℃/10a、3.852 mm/10a和0.41/10a，0.42℃/10a、3.796 mm/10a和0.36/10a，0.44℃/10a、7.029 mm/10a和0.61/10a。

在氣候暖干化背景下，1990-2019年研究區(qū)的作物種植結(jié)構(gòu)呈顯著“旱化”趨勢。主要表現(xiàn)：在作物播種面積組合中，灌溉需水量相對較小的玉米、薯類、蔬菜及其他經(jīng)濟(jì)作物的播種面積比重大幅上升，分別增長2.75百分點/10a、0.85百分點/10a、8.10百分點/10a、1.64百分點/10a；而灌溉需水量相對較大的水稻和小麥播種面積比重則快速下降，分別下降5.97百分點/10a和5.32百分點/10a。

研究區(qū)氣候的暖干化促使作物種植結(jié)構(gòu)“旱化”，同時作物種植結(jié)構(gòu)“旱化”也是耕地利用對氣候暖干化的主要響應(yīng)方式與適應(yīng)方式。從研究區(qū)及其3市州的兩組變量中提取的第1組變量U1和V1可有效代表兩組變量的特征，U1和V1之間在99%的置信水平下呈極顯著相關(guān)，其中，3市州的第1典型變量之間典型相關(guān)系數(shù)分別為0.887、0.915和0.919。說明作物種植結(jié)構(gòu)變化與氣候變化高度相關(guān)，氣候的變化促使作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

為應(yīng)對研究區(qū)氣候暖干化對種植業(yè)的影響，建議進(jìn)一步調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)，使其“旱化”特征更突出，增加經(jīng)濟(jì)效益高且需水量較小的作物比重，以提升農(nóng)戶與農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力；提升工程蓄水和環(huán)境蓄水能力以調(diào)節(jié)水資源的時間分配，采用節(jié)水灌溉技術(shù)及發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)以提高農(nóng)業(yè)用水的利用效率。