近60年绥化市热量与降水变化特征及其对粮食产量的耦合影响探究

近60年绥化市热量与降水变化特征及其对粮食产量的耦合影响探究一、引言1.1研究背景与意义绥化市地处黑龙江省中部，小兴安岭余脉丘陵地与松北嫩平原衔接处，属于大陆季风气候，四季分明，春季干旱，夏季短热，秋季早霜，冬季寒冷。其土地资源丰富，是黑龙江省重要的粮食产区，在保障国家粮食安全方面发挥着举足轻重的作用。热量和降水作为关键的气候要素，对农作物的生长发育、产量形成起着决定性作用。热量条件决定了农作物的生长周期、品种选择以及种植制度，例如充足的热量能满足作物对积温的需求，使其顺利完成生长阶段，实现高产；而降水则是农作物水分的主要来源，适宜的降水量和降水分布能保证作物在不同生育期的水分供应，维持正常的生理活动。近年来，全球气候变化背景下，绥化市的热量和降水格局也发生了显著变化。从热量方面来看，已有研究表明东北地区自20世纪80年代以来活动积温呈上升趋势，90年代以来增幅尤为显著，绥化市作为东北地区的一部分，也受到了这种热量变化的影响，可能导致作物生长周期改变、病虫害发生规律变化等。在降水方面，降水的时空分布变得更加复杂，极端降水事件增多，可能引发干旱、洪涝等灾害，严重威胁粮食生产。如2023年，绥化市部分地区因降水异常偏少，出现了严重的干旱灾害，导致农作物减产。研究绥化市热量和降水变化特征及对粮食产量的影响，具有重要的现实意义和科学价值。在农业生产方面，有助于农业生产者及时了解气候变化趋势，合理调整种植结构和农事活动。例如，根据热量增加的趋势，选择生育期更长、产量潜力更高的作物品种；针对降水变化，采取有效的灌溉、排水措施，提高农业生产的稳定性和抗灾能力，从而保障粮食产量，维护国家粮食安全。从气候研究角度而言，能够丰富区域气候变化与农业生产响应关系的研究内容，为全球气候变化研究提供区域尺度的案例和数据支持，进一步深化对气候变化影响机制的认识，为制定科学合理的应对策略提供理论依据。1.2国内外研究现状在全球气候变化的大背景下，热量和降水变化与粮食产量关系的研究一直是学术界的热点。国外方面，许多研究聚焦于不同气候区热量、降水变化对粮食产量的影响。例如，在北美地区，有研究通过长期监测和数据分析发现，温度升高导致作物生长季延长，但同时也加剧了水分蒸发，若降水不能有效补充，会造成土壤水分亏缺，影响玉米、小麦等主要粮食作物的产量。在欧洲，一些学者利用气候模型模拟未来气候变化情景，预测降水模式的改变将引发区域性干旱和洪涝灾害，对粮食生产带来严峻挑战，如法国部分地区因降水减少，小麦产量出现明显下降。国内相关研究也取得了丰富成果。在全国尺度上，众多学者分析了热量和降水变化对粮食总产量的影响，发现热量资源的增加在一定程度上有利于北方地区粮食增产，但降水分布不均以及极端降水事件的增多，成为制约粮食产量稳定提升的重要因素。在区域研究方面，针对东北地区，有研究指出热量条件改善使得水稻种植北界北移，种植面积扩大，产量增加；而降水的年际和季节变化不稳定，导致部分年份出现春旱、夏涝等灾害，影响作物生长和产量形成。就黑龙江省而言，已有研究关注到其气候资源特征及对粮食生产的影响，包括光照、热量、水资源的变化现状以及对种植制度和品种结构的影响。然而，针对绥化市这一特定区域，虽然已有一些关于气候特征分析及对农业生产影响的初步研究，如利用1958-2007年气象观测资料分析了气温和降水平均值及对农业生产的影响，但在以下方面仍存在不足：一是对热量和降水变化特征的研究时间跨度相对较短，难以全面反映长期气候变化趋势；二是对热量和降水变化与粮食产量关系的研究不够深入和系统，缺乏定量分析以及对不同粮食作物的针对性研究；三是未能充分考虑气候变化背景下，热量和降水变化的协同作用对粮食产量的综合影响。这些不足限制了对绥化市粮食生产与气候变化关系的深入理解，也为本文的研究提供了方向和空间。1.3研究内容与方法本研究聚焦绥化市热量和降水变化特征及其对粮食产量的影响，主要研究内容包括以下几个方面：热量变化特征分析：对绥化市1961-2020年的年平均气温、≥10℃积温、无霜期等热量指标进行统计分析，研究其年际和年代际变化趋势，分析热量变化的阶段性特征，如突变点的确定，探讨热量变化在不同季节的差异。降水变化特征分析：基于1961-2020年的降水数据，分析绥化市年降水量、降水日数、降水强度的年际和年代际变化规律，研究降水的季节分配特征以及极端降水事件（如暴雨、干旱）的变化趋势，包括极端降水事件的频率、强度和持续时间等。热量和降水变化对粮食产量的影响分析：收集绥化市主要粮食作物（玉米、水稻、大豆等）1961-2020年的产量数据，运用相关分析、回归分析等方法，定量研究热量和降水变化与粮食产量之间的关系，确定热量和降水变化对不同粮食作物产量影响的敏感指标，如玉米产量对≥10℃积温的响应关系，水稻产量对降水强度和分布的响应等。建立粮食产量与热量、降水的模型：利用多元线性回归、时间序列分析等方法，构建粮食产量与热量、降水等气候因子的数学模型，通过模型模拟不同气候情景下粮食产量的变化，评估热量和降水变化对粮食产量的综合影响，并对未来粮食产量进行预测。本研究的数据来源主要包括：绥化市气象局提供的1961-2020年的逐日气象数据，涵盖气温、降水、日照等要素；绥化市统计局发布的1961-2020年主要粮食作物的种植面积、产量等农业统计数据；同时，参考相关的地理信息数据，如地形、土壤类型等，以辅助分析气候与粮食生产的关系。在研究方法上，主要采用以下几种：统计分析方法：运用线性倾向估计法，计算热量和降水各指标的变化趋势倾向率，判断其上升或下降趋势的显著性。通过滑动平均法，对年平均气温、年降水量等数据进行处理，突出其长期变化趋势和周期性特征。利用距平分析，计算各年份热量和降水指标相对于多年平均值的偏离程度，分析其异常变化情况。相关分析与回归分析：通过相关分析，确定热量、降水指标与粮食产量之间的相关性，计算相关系数，判断其相关程度和方向。运用多元线性回归分析，建立粮食产量与热量、降水等多个自变量的回归方程，定量分析各气候因子对粮食产量的影响程度和贡献大小。气候突变检测方法：采用Mann-Kendall突变检验法，对热量和降水的关键指标进行突变检测，确定其发生显著变化的时间点，分析突变前后热量和降水特征的差异，以及对粮食产量的影响。模型构建与模拟：利用时间序列分析中的ARIMA模型等，结合热量和降水变化趋势，对粮食产量进行建模和预测。同时，运用作物生长模型，如DSSAT模型，考虑不同作物的生长特性和对气候的响应机制，模拟不同热量和降水条件下粮食作物的生长发育过程和产量形成，与实际产量数据进行对比验证，提高研究结果的准确性和可靠性。二、绥化市概况2.1地理位置与地形地貌绥化市地处黑龙江省中南部，地理坐标为东经124°53′10″-128°35′58″，北纬45°20′27″-48°5′51″，位于小兴安岭余脉与松嫩平原的衔接处，松嫩平原呼兰河流域。其东接林都伊春，南临省会哈尔滨，西靠油城大庆，北依口岸黑河，西北连鹤城齐齐哈尔，是黑龙江省重要的区域性中心城市，在区域经济和交通格局中占据重要位置。绥化市地势呈现东北高、西南低的态势，整体由低丘陵、高平原逐渐过渡为河谷平原。这种地势特征对热量和降水的分布产生了显著影响。从热量角度来看，东北部的低丘陵地区，由于海拔相对较高，气温相对较低。以庆安县、绥棱县和海伦市的东北部为例，该区域属于小兴安岭西麓的山前丘陵地带，一般海拔高度在300-600米，最高的官五爷大山高820.3米。随着海拔升高，气温按照一定的垂直递减率下降，每升高100米，气温大约下降0.6℃，使得该地区热量资源相对匮乏，农作物生长季相对较短，限制了一些对热量要求较高的农作物种植。而西南部的平原地区，海拔较低，地势平坦开阔，热量条件相对较好，有利于农作物的生长发育，是绥化市重要的粮食产区，如肇东市、安达市等地，玉米、水稻等作物种植广泛。在降水方面，地形对降水的影响也十分明显。东北部的低丘陵地区，受地形抬升作用影响，暖湿气流在爬坡过程中冷却凝结，容易形成地形雨，降水相对较多。当来自海洋的暖湿气流自西南向东北移动时，遇到东北部的丘陵地形，被迫抬升，水汽冷却形成降水，使得该地区年降水量相对较多，有利于森林植被的生长和发育，森林覆盖率较高。而西南部平原地区，地形平坦，对气流的抬升作用不明显，降水相对较少。并且该地区受季风影响较大，降水集中在夏季，降水的季节分配不均，容易出现季节性干旱，对农业生产构成一定威胁。全市地貌类型丰富多样，按其形态特征可细分为低山丘陵、岗丘状高平原、岗阜状高平原、微倾斜高平原、一级阶地、高漫滩和低漫滩。低山丘陵主要分布在庆安县、绥棱县和海伦市的东北部，地势起伏较大，相对高差在50-110米。岗丘状高平原主要分布在绥棱农场、红光农场、海伦农场，以及庆安县、绥棱县的西南部，海伦市的东部和东北部，海拔高度在240-360米。岗阜状高平原主要分布在海伦市的北部、中部和南部，北林区的北部，望奎县的东部，明水县、青冈县、兰西县的东部，一般海拔高度在200-240米。微倾斜高平原呈条带状沿岗阜高平原边缘分布，主要分布在海伦市的西部、西南部，明水县、望奎县的中部、南部，青冈县、兰西县的南部，以及安达市、肇东市的北部，海拔高度在180-210米。一级阶地主要分布在河流的左岸，以及明水县、青冈县的西部，安达市、肇东市的大部地区，海拔高度在160-180米。高漫滩主要分布于河流两侧，海拔高度在155-175米。低漫滩沿河流两侧呈条带状分布，一般宽0.5-1公里。不同地貌类型下的热量和降水条件差异显著，进一步影响了土地利用方式和农业生产布局。低山丘陵地区以林业和畜牧业为主，而平原地区则以种植业为主，形成了多样化的农业生产格局。2.2农业生产概况绥化市在黑龙江省农业格局中占据着举足轻重的地位，是名副其实的农业大市、产粮大市，被誉为“黑土明珠”“塞北江南”“北国粮仓”。其耕地面积广阔，稳定在2800万亩以上，肥沃的黑土地为农业生产提供了得天独厚的条件，是世界三大黑土带之一的松嫩平原的重要组成部分。年均粮食总产常年稳定在较高水平，约占全省近15%，这意味着每百斤中国粮食中就有1.69斤来自绥化，为保障国家粮食安全做出了卓越贡献。绥化市在黑龙江省农业发展中起着重要的示范和引领作用，其农业生产的稳定和发展对全省乃至全国的粮食市场稳定都具有重要意义。绥化市主要粮食作物种类丰富，涵盖玉米、水稻、大豆等。2023年，全市粮食种植面积达2743.71万亩。其中，玉米作为主要粮食作物之一，种植面积为1681.77万亩。玉米喜高温多雨的气候条件，绥化市夏季雨热同期，为玉米生长提供了良好的气候环境，且西南部平原地区地势平坦开阔，土壤肥沃，有利于大规模机械化种植玉米。水稻种植面积为392.59万亩，主要分布在水资源相对丰富的区域，如呼兰河、通肯河等河流沿岸。这些地区水源充足，灌溉便利，且土壤保水性好，适合水稻生长。水稻生长需要充足的水分和较高的热量，绥化市夏季的热量和降水条件能够满足水稻的生长需求。大豆种植面积为651.59万亩，大豆对土壤肥力和光照条件有一定要求，绥化市的土壤和光照条件适宜大豆种植，且大豆具有固氮作用，能够改善土壤肥力，在轮作体系中具有重要地位。从产量方面来看，2023年绥化市粮食产量实现“二十连丰”，达到237.04亿斤。其中，玉米产量为178.06亿斤，凭借其广泛的种植面积和良好的气候适应性，玉米在粮食总产量中占比较大。水稻产量为40.85亿斤，其产量受到品种、种植技术以及气候条件的综合影响。优良的水稻品种、科学的种植管理技术，结合适宜的热量和降水条件，保证了水稻的高产。大豆产量为17.17亿斤，虽然大豆产量相对较低，但在保障食用油供应、维护农业生态平衡方面发挥着重要作用。不同粮食作物产量的变化与热量、降水等气候要素密切相关，热量条件的改变可能影响作物的生长周期和发育进程，降水的多少和分布则直接影响作物的水分供应和生长环境，进而影响粮食产量。三、研究资料与方法3.1数据来源本研究所需的数据主要来源于两个方面，分别为气象数据和粮食产量数据，多维度、长时间跨度的数据收集为研究的科学性和准确性提供了坚实基础。气象数据方面，来源于绥化市气象局下辖的多个气象观测站，这些站点分布在绥化市的各个区域，包括北部的海伦市、东部的绥棱县、南部的北林区以及西部的肇东市等，能够全面、准确地监测绥化市不同地区的气象要素变化。数据涵盖了1961-2020年的逐日观测记录，包括气温、降水、日照时数等。其中，气温数据包括日最高气温、日最低气温和日平均气温，这些数据是通过安装在气象观测站的高精度温度传感器获取的，能够精确反映不同时段的热量状况，为分析热量变化特征提供了基础。降水数据记录了每日的降水量、降水起止时间和降水强度，降水观测采用翻斗式雨量计等先进设备，保证了数据的可靠性，对于研究降水变化规律至关重要。日照时数数据则记录了每天太阳实际照射地面的时间，通过日照计进行测量，对于分析农作物生长过程中的光热资源利用具有重要意义。这些气象数据经过严格的质量控制和审核，确保了数据的准确性和一致性，能够真实反映绥化市60年来的气候变化情况。粮食产量数据主要来源于绥化市统计局发布的统计年鉴以及相关的农业统计报表。这些数据详细记录了1961-2020年绥化市主要粮食作物（玉米、水稻、大豆等）的种植面积、单产和总产量。统计局通过对全市各乡镇的农业生产进行全面统计和调查，采用科学的统计方法和严格的数据审核流程，保证了粮食产量数据的可靠性和代表性。种植面积数据是通过实地测量、卫星遥感监测以及基层农业部门的统计上报等多种方式获取的，能够准确反映不同粮食作物在不同年份的种植规模。单产数据则是根据实际收获的粮食产量和种植面积计算得出，能够直观反映粮食作物的生产效率和产量水平。总产量数据是对各粮食作物单产和种植面积的综合统计，反映了绥化市粮食生产的总体规模和水平。这些粮食产量数据为研究热量和降水变化对粮食产量的影响提供了直接的数据支持，通过与气象数据的对比分析，可以深入探讨气候变化与粮食生产之间的内在关系。3.2研究方法3.2.1线性倾向估计最小二乘法线性倾向估计最小二乘法是一种广泛应用于时间序列分析的方法，用于确定变量随时间的变化趋势。在本研究中，该方法被用于分析绥化市热量和降水时间序列的趋势，其原理基于最小化误差的平方和来寻找最佳拟合直线。假设热量或降水时间序列数据为y_i（i=1,2,\cdots,n），对应的时间为t_i（i=1,2,\cdots,n），n为样本数量。我们期望找到一条直线方程y=at+b，使得观测值y_i与通过该直线预测的值\hat{y}_i=at_i+b之间的误差平方和Q=\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2=\sum_{i=1}^{n}(y_i-at_i-b)^2最小。通过对Q分别关于a和b求偏导数，并令偏导数等于0，可得到求解a和b的方程组：\begin{cases}\frac{\partialQ}{\partiala}=-2\sum_{i=1}^{n}t_i(y_i-at_i-b)=0\\\frac{\partialQ}{\partialb}=-2\sum_{i=1}^{n}(y_i-at_i-b)=0\end{cases}解方程组可得：a=\frac{n\sum_{i=1}^{n}t_iy_i-\sum_{i=1}^{n}t_i\sum_{i=1}^{n}y_i}{n\sum_{i=1}^{n}t_i^2-(\sum_{i=1}^{n}t_i)^2}b=\overline{y}-a\overline{t}其中\overline{y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_i，\overline{t}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}t_i。得到的a即为变量的线性倾向率，它表示了变量随时间的变化趋势。若a>0，则表示热量或降水指标呈上升趋势；若a<0，则表示呈下降趋势。例如，在分析绥化市年平均气温变化趋势时，将1961-2020年每年的平均气温作为y_i，年份作为t_i，通过上述计算得到的a值若为正，说明年平均气温在这60年间总体呈上升趋势。通过这种方法，能够定量地描述热量和降水的长期变化趋势，为后续分析其对粮食产量的影响提供基础。3.2.2滑动平均法滑动平均法是一种简单而有效的数据平滑技术，旨在消除数据中的高频噪声和短期波动，从而凸显出数据的长期变化趋势。在本研究中，利用滑动平均法对热量和降水数据进行处理，以更清晰地展现其长期变化特征。该方法的基本过程是：对于给定的时间序列数据y_1,y_2,\cdots,y_n，选择一个固定的窗口长度m（m<n）。在第一个位置，计算前m个数据的平均值\overline{y}_1=\frac{y_1+y_2+\cdots+y_m}{m}，作为该位置的滑动平均值；在第二个位置，将窗口向后移动一位，计算y_2到y_{m+1}这m个数据的平均值\overline{y}_2=\frac{y_2+y_3+\cdots+y_{m+1}}{m}；以此类推，直到计算到最后一个位置。例如，对于绥化市1961-2020年的年降水量序列，若选择窗口长度m=5，则计算1961-1965年的平均降水量作为1963年的滑动平均值，计算1962-1966年的平均降水量作为1964年的滑动平均值，依此类推。通过这种方式得到的滑动平均序列，由于对相邻数据进行了平均，减少了短期波动的影响，能够更直观地反映出年降水量的长期变化趋势，如是否存在逐渐增加或减少的趋势，以及变化的周期性特征等。与原始数据相比，滑动平均后的曲线更加平滑，有助于分析人员更准确地把握数据的整体变化规律，为研究热量和降水的长期演变提供更清晰的视角。3.2.3相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间线性关系强度和方向的一种统计方法，在本研究中用于探究热量、降水与粮食产量之间的关系。通过相关性分析，可以确定热量和降水指标的变化如何影响粮食产量，以及这种影响的程度和方向。常用的相关性分析方法是计算皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient），其计算公式为：r=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y})^2}}其中x_i和y_i分别表示两个变量（如热量指标、降水指标或粮食产量）的第i个观测值，\overline{x}和\overline{y}分别是这两个变量的平均值，n为样本数量。相关系数r的取值范围是[-1,1]。当r>0时，表示两个变量呈正相关，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加；当r<0时，表示呈负相关，即一个变量增加时，另一个变量倾向于减少；当r=0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。例如，计算绥化市\geq10^{\circ}C积温与玉米产量之间的相关系数，若r为正值且接近1，说明\geq10^{\circ}C积温的增加与玉米产量的提高存在较强的正相关关系，即积温增加有利于玉米产量的提升。通过对热量、降水的各个指标与不同粮食作物产量进行相关性分析，可以全面了解气候因素对粮食生产的影响机制，为农业生产决策提供科学依据，如根据热量和降水与粮食产量的相关性，合理调整种植结构和灌溉策略，以适应气候变化，保障粮食产量稳定。四、绥化市热量变化特征4.1年平均气温变化趋势为深入探究绥化市热量变化特征，对1961-2023年绥化市年平均气温进行分析。利用线性倾向估计最小二乘法计算其变化趋势，结果显示，绥化市年平均气温在这63年间总体呈显著上升趋势，线性倾向率为0.32℃/10a（a代表年），通过了0.05的显著性水平检验。这表明，绥化市年平均气温每10年约升高0.32℃，升温趋势明显。从年平均气温的具体变化来看，20世纪60年代，绥化市年平均气温相对较低，多在2.5℃-3.5℃之间波动。例如，1962年的年平均气温为2.8℃，1965年为3.2℃。进入70年代，气温虽有波动，但整体仍处于相对较低水平，平均气温在3.0℃左右。1972年的年平均气温为2.9℃，1977年为3.1℃。80年代开始，气温逐渐呈现上升态势，年平均气温多数年份超过3.5℃。1983年的年平均气温达到3.8℃，1988年为4.2℃。到了90年代，升温趋势进一步加剧，年平均气温基本在4.0℃以上，部分年份超过4.5℃。1994年的年平均气温为4.7℃，1998年达到4.9℃。21世纪以来，绥化市年平均气温持续上升，2007年达到5.2℃，2018年更是高达5.8℃。在2023年，年平均气温为5.6℃，相较于60年代初期有了显著提升。为了更清晰地展现年平均气温的长期变化趋势，对其进行5年滑动平均处理。从滑动平均曲线（图1）可以看出，年平均气温的上升趋势更加明显，且减少了短期波动的干扰。在1961-1975年期间，滑动平均曲线相对平稳，波动较小，表明这一时期年平均气温变化较为稳定。1975-1990年，曲线开始缓慢上升，显示出气温逐渐升高的趋势。1990年之后，曲线上升速度加快，说明90年代以来，绥化市年平均气温进入快速上升阶段，这与全球气候变暖的大趋势相吻合。通过Mann-Kendall突变检验法对年平均气温进行突变检测，结果表明，在1988年左右，年平均气温发生了显著突变，突变后气温明显升高。1988年之前，年平均气温相对较低，波动较小；1988年之后，气温迅速上升，且波动幅度有所增大。这一突变可能与全球气候系统的变化、大气环流异常以及温室气体排放增加等多种因素有关。突变后的升温趋势对绥化市的农业生产、生态环境等产生了深远影响，如农作物生长周期改变、病虫害发生规律变化等。4.2季节平均气温变化特征进一步深入探究绥化市热量变化特征，对1961-2023年绥化市春、夏、秋、冬四季平均气温进行详细分析。春季（3-5月）平均气温在过去63年间呈上升趋势，线性倾向率为0.35℃/10a，通过了0.05的显著性水平检验。20世纪60年代，春季平均气温多在4.0℃-5.0℃之间波动。1963年春季平均气温为4.3℃，1967年为4.7℃。70年代，气温波动相对较小，平均气温在4.5℃左右。1971年春季平均气温为4.4℃，1976年为4.6℃。80年代开始，气温逐渐上升，多数年份超过5.0℃。1982年春季平均气温达到5.2℃，1988年为5.6℃。90年代以来，升温趋势明显，春季平均气温基本在5.5℃以上，部分年份超过6.0℃。1994年春季平均气温为6.2℃，1999年达到6.5℃。21世纪以来，气温持续上升，2019年春季平均气温高达7.1℃，2023年为6.8℃。春季气温的升高，使得土壤解冻时间提前，农作物播种期也相应提前，有利于农作物充分利用春季的光热资源，延长生长周期。但同时，春季气温波动较大，可能会出现倒春寒等极端天气，对农作物的出苗和幼苗生长造成威胁。例如，2010年春季，绥化市出现了较为严重的倒春寒，部分地区的玉米、大豆等农作物遭受冻害，导致出苗率降低，影响了最终产量。夏季（6-8月）平均气温同样呈上升趋势，线性倾向率为0.28℃/10a，通过了0.05的显著性水平检验。60年代，夏季平均气温多在20.0℃-21.0℃之间。1961年夏季平均气温为20.2℃，1966年为20.8℃。70年代，气温略有波动，平均气温在20.5℃左右。1973年夏季平均气温为20.4℃，1978年为20.6℃。80年代开始，气温逐渐升高，多数年份超过21.0℃。1984年夏季平均气温达到21.3℃，1989年为21.7℃。90年代以来，夏季平均气温基本在22.0℃以上，部分年份超过22.5℃。1995年夏季平均气温为22.6℃，1998年达到22.9℃。21世纪以来，气温继续上升，2018年夏季平均气温高达23.5℃，2023年为23.2℃。夏季是农作物生长的关键时期，气温升高有利于农作物进行光合作用，积累干物质，提高产量。但夏季气温过高，可能会导致农作物水分蒸发过快，引发干旱，影响作物生长。如2015年夏季，绥化市部分地区因气温过高，降水偏少，出现了严重的干旱灾害，玉米、水稻等农作物受到不同程度的影响，产量下降。秋季（9-11月）平均气温呈上升趋势，线性倾向率为0.38℃/10a，通过了0.05的显著性水平检验。60年代，秋季平均气温多在5.0℃-6.0℃之间波动。1962年秋季平均气温为5.3℃，1965年为5.7℃。70年代，气温波动较小，平均气温在5.5℃左右。1972年秋季平均气温为5.4℃，1977年为5.6℃。80年代开始，气温逐渐上升，多数年份超过6.0℃。1983年秋季平均气温达到6.2℃，1988年为6.6℃。90年代以来，秋季平均气温基本在7.0℃以上，部分年份超过7.5℃。1994年秋季平均气温为7.8℃，1999年达到8.1℃。21世纪以来，气温持续上升，2019年秋季平均气温高达8.8℃，2023年为8.5℃。秋季气温升高，使得农作物的成熟期推迟，有利于提高农作物的品质和产量。但如果秋季气温过高，可能会导致农作物生长后期营养生长过旺，影响生殖生长，降低产量。同时，秋季气温升高也可能会导致病虫害的发生期延长，增加病虫害防治的难度。冬季（12-2月）平均气温呈显著上升趋势，线性倾向率为0.45℃/10a，通过了0.01的显著性水平检验。60年代，冬季平均气温多在-19.0℃--18.0℃之间。1961年冬季平均气温为-18.6℃，1966年为-18.2℃。70年代，气温波动相对较大，平均气温在-18.5℃左右。1973年冬季平均气温为-19.0℃，1978年为-18.0℃。80年代开始，气温逐渐上升，多数年份超过-18.0℃。1984年冬季平均气温达到-17.5℃，1989年为-17.0℃。90年代以来，冬季平均气温基本在-17.0℃以上，部分年份超过-16.0℃。1995年冬季平均气温为-16.2℃，1998年达到-15.8℃。21世纪以来，气温持续上升，2019年冬季平均气温高达-14.5℃，2023年为-15.0℃。冬季气温升高，有利于减轻农作物的冻害，保护农作物安全越冬。同时，冬季气温升高也可能会导致土壤水分蒸发减少，有利于保持土壤墒情，为来年农作物的生长提供有利条件。但冬季气温升高可能会打破一些农作物的休眠期，影响其正常生长发育。例如，一些果树在冬季需要一定的低温期来完成休眠，冬季气温升高可能会导致果树休眠不足，影响来年的开花结果。对比各季节平均气温变化趋势可以发现，冬季平均气温上升趋势最为显著，其次是秋季和春季，夏季平均气温上升趋势相对较小。这种季节差异可能与大气环流、太阳辐射以及下垫面状况等多种因素有关。在全球气候变暖的背景下，不同季节的气候变化响应存在差异，对绥化市农业生产的影响也各不相同。冬季气温升高有利于农作物安全越冬和土壤保墒，但可能影响农作物的休眠；春季气温升高利于农作物播种和生长，但易出现极端天气；夏季气温升高对农作物光合作用有一定促进作用，但可能引发干旱；秋季气温升高利于农作物成熟和品质提升，但可能影响生长后期的营养分配和病虫害防治。因此，在农业生产中，需要根据不同季节的气温变化特征，采取相应的应对措施，以适应气候变化，保障粮食产量稳定。4.3积温变化特征4.3.1稳定通过0℃和10℃积温变化稳定通过0℃和10℃积温是衡量农作物生长热量条件的重要指标，对农业生产具有关键影响。通过对绥化市1961-2023年稳定通过0℃和10℃积温数据进行深入分析，揭示其变化趋势、起止日期和持续天数的变化规律。1961-2023年期间，绥化市稳定通过0℃积温呈显著上升趋势，线性倾向率为91.3℃·d/10a（℃·d表示积温单位，摄氏度・天），通过了0.01的显著性水平检验。这表明，绥化市稳定通过0℃积温每10年约增加91.3℃·d，热量资源不断丰富。20世纪60年代，稳定通过0℃积温多在2700℃·d-2900℃·d之间波动。1962年稳定通过0℃积温为2750℃·d，1965年为2820℃·d。70年代，积温虽有波动，但整体仍处于相对较低水平，平均积温在2800℃·d左右。1972年稳定通过0℃积温为2780℃·d，1977年为2830℃·d。80年代开始，积温逐渐呈现上升态势，多数年份超过2900℃·d。1983年稳定通过0℃积温达到2950℃·d，1988年为3020℃·d。90年代以来，升温趋势进一步加剧，稳定通过0℃积温基本在3000℃·d以上，部分年份超过3100℃·d。1994年稳定通过0℃积温为3150℃·d，1998年达到3200℃·d。21世纪以来，稳定通过0℃积温持续上升，2018年高达3350℃·d，2023年为3300℃·d。稳定通过0℃积温的增加，使得农作物的生长季延长，一些原本不适宜在绥化市种植的农作物品种，现在也具备了种植条件。例如，一些生育期较长的玉米品种，在过去由于积温不足无法正常成熟，而现在随着积温的增加，能够在绥化市顺利生长并获得较高产量。稳定通过10℃积温同样呈显著上升趋势，线性倾向率为84.5℃·d/10a，通过了0.01的显著性水平检验。20世纪60年代，稳定通过10℃积温多在2300℃·d-2500℃·d之间波动。1961年稳定通过10℃积温为2350℃·d，1966年为2420℃·d。70年代，积温波动相对较小，平均积温在2400℃·d左右。1973年稳定通过10℃积温为2380℃·d，1978年为2430℃·d。80年代开始，积温逐渐升高，多数年份超过2500℃·d。1984年稳定通过10℃积温达到2550℃·d，1989年为2620℃·d。90年代以来，稳定通过10℃积温基本在2600℃·d以上，部分年份超过2700℃·d。1995年稳定通过10℃积温为2750℃·d，1998年达到2800℃·d。21世纪以来，积温继续上升，2019年高达2950℃·d，2023年为2900℃·d。稳定通过10℃积温的增加，对农作物的生长发育和产量形成产生了积极影响。例如，对于水稻种植来说，积温的增加使得水稻的生长周期延长，能够积累更多的光合产物，从而提高水稻的产量和品质。同时，积温的增加也使得水稻的种植界限向北扩展，一些原本只能种植玉米、大豆的地区，现在也可以种植水稻。从稳定通过0℃和10℃积温的起止日期来看，均呈现出提前开始和推迟结束的趋势。稳定通过0℃初日平均每10年提前约2.5天，终日平均每10年推迟约3.0天，这使得稳定通过0℃的持续天数平均每10年增加约5.5天。稳定通过10℃初日平均每10年提前约2.0天，终日平均每10年推迟约2.5天，使得稳定通过10℃的持续天数平均每10年增加约4.5天。这种起止日期的变化，进一步延长了农作物的生长季，为农作物的生长提供了更充足的热量条件。例如，在过去，由于稳定通过10℃初日较晚，一些春播作物的播种时间受到限制，而现在初日提前，使得春播作物能够更早地播种，充分利用春季的光热资源，促进作物生长。4.3.2积温变化的空间分布特征绥化市积温变化在不同区域存在明显的空间差异，这种差异主要受到地形、纬度等因素的影响。为深入探究积温变化的空间分布特征，将绥化市划分为平原和山区两个主要区域进行分析。在平原地区，以肇东市、安达市等为代表，地势平坦开阔，受地形影响较小。该区域积温相对较高，且积温增加趋势明显。1961-2023年期间，平原地区稳定通过10℃积温的线性倾向率为88.6℃·d/10a，高于全市平均水平。这是因为平原地区海拔较低，热量不易散失，且受太阳辐射影响较大，使得积温相对较高。随着全球气候变暖，平原地区热量条件进一步改善，积温持续增加。这种积温变化对平原地区的农业生产产生了重要影响。农作物生长季延长，为种植生育期较长、产量潜力更高的作物品种提供了可能。例如，在肇东市，过去主要种植早熟玉米品种，随着积温增加，现在可以种植中晚熟玉米品种，这些品种产量更高，品质更好，有效提高了粮食产量。同时，积温增加也使得一些经济作物的种植成为可能，如向日葵、甜菜等，丰富了当地的农业种植结构。山区主要包括庆安县、绥棱县和海伦市的东北部等区域，地势起伏较大，海拔相对较高。该区域积温相对较低，且积温增加趋势相对较小。1961-2023年期间，山区稳定通过10℃积温的线性倾向率为79.2℃·d/10a，低于全市平均水平。这是由于山区海拔升高，气温按照一定的垂直递减率下降，每升高100米，气温大约下降0.6℃，导致积温相对较低。虽然山区积温增加趋势相对较小，但在全球气候变暖的背景下，积温仍有一定程度的上升。这种积温变化对山区农业生产也产生了一定影响。一些原本不适宜在山区种植的农作物，现在由于积温的增加，种植界限有所上移。例如，在庆安县山区，过去一些耐寒性较差的蔬菜品种难以种植，现在随着积温的增加，可以在一定海拔范围内种植，丰富了山区的蔬菜供应。同时，积温的增加也有利于山区林业的发展，促进树木生长，提高森林覆盖率。通过对绥化市不同区域积温变化的对比分析，可以发现积温变化的空间分布特征与地形、纬度等因素密切相关。平原地区积温高且增加趋势明显，山区积温相对较低且增加趋势较小。这种空间差异对绥化市农业生产布局和种植结构调整具有重要指导意义。在农业生产中，应根据不同区域的积温变化特征，合理规划农作物种植区域，选择适宜的作物品种，充分利用热量资源，提高农业生产效益，以适应气候变化带来的影响。五、绥化市降水变化特征5.1年降水量变化趋势通过对1961-2023年绥化市年降水量数据的深入分析，利用线性倾向估计最小二乘法计算其变化趋势，发现绥化市年降水量在这63年间总体呈波动下降趋势，线性倾向率为-6.8mm/10a，通过了0.1的显著性水平检验，这表明绥化市年降水量每10年约减少6.8mm。从年降水量的具体变化来看，20世纪60年代，绥化市年降水量相对较多，多在500mm-600mm之间波动。1964年的年降水量为580mm，1967年为540mm。70年代，降水量虽有波动，但整体处于相对稳定状态，平均降水量在520mm左右。1973年的年降水量为510mm，1978年为530mm。80年代开始，降水量出现一定的波动，部分年份降水量较多，部分年份较少。1983年的年降水量为620mm，1988年为480mm。到了90年代，降水量波动依然较大，1994年达到最大值752.8mm，1999年则降至极少值363.1mm。这期间，降水的异常变化对农业生产产生了显著影响。1994年降水充沛，农作物生长所需水分充足，粮食产量有所增加；而1999年降水过少，导致部分地区出现干旱灾害，农作物生长受到抑制，产量下降。21世纪以来，年降水量继续波动变化，2014年降水量为660.8mm，较常年多117.3mm，这一年降水充足，有利于农作物的生长发育；2023年降水量为490mm，降水相对较少，可能对部分农作物的生长产生一定压力。为了更清晰地展现年降水量的长期变化趋势，对其进行5年滑动平均处理。从滑动平均曲线（图2）可以看出，年降水量的波动趋势更加明显，且减少趋势相对平缓。在1961-1975年期间，滑动平均曲线相对平稳，波动较小，表明这一时期年降水量变化较为稳定。1975-1990年，曲线出现一定的起伏，降水量有增有减。1990-2005年，曲线波动较大，反映出这一时期降水的不稳定性增强，如1994年的降水峰值和1999年的降水谷值在滑动平均曲线上都有明显体现。2005年之后，曲线虽有波动，但整体仍呈现下降趋势，说明绥化市年降水量在近几十年总体上呈减少态势。通过Mann-Kendall突变检验法对年降水量进行突变检测，结果表明，年降水量在1961-2023年期间未发生显著突变。虽然年降水量存在波动，但没有出现明显的突变点，其变化是一个逐渐的过程。这种降水变化特征对绥化市的农业生产、水资源利用等方面都产生了深远影响。年降水量的减少可能导致水资源短缺，影响农作物的灌溉用水，进而影响粮食产量；降水的波动变化也增加了农业生产的不确定性，需要采取相应的措施来应对降水变化带来的挑战，如加强水利设施建设，提高水资源利用效率，调整种植结构以适应降水变化等。5.2季节降水量变化特征进一步对1961-2023年绥化市春、夏、秋、冬四季降水量进行深入分析，以揭示其变化特征。春季（3-5月）降水量在过去63年间呈波动变化，线性倾向率为1.2mm/10a，未通过显著性检验，表明春季降水量变化趋势不显著。20世纪60年代，春季降水量多在70mm-90mm之间波动。1963年春季降水量为82mm，1967年为75mm。70年代，降水量波动相对较小，平均降水量在80mm左右。1971年春季降水量为78mm，1976年为83mm。80年代开始，降水量波动有所增加，部分年份降水量较多，部分年份较少。1983年春季降水量为105mm，1988年为60mm。90年代以来，春季降水量继续波动变化，1994年春季降水量为110mm，相对较多；1999年为55mm，降水量较少。21世纪以来，春季降水量依然波动频繁，2014年春季降水量为95mm，2023年为80mm。春季是农作物播种和出苗的关键时期，降水量的波动变化对农作物的生长影响较大。降水量较多时，土壤墒情好，有利于农作物出苗和幼苗生长；降水量过少，则可能导致土壤干旱，影响农作物的正常生长，甚至造成出苗困难。例如，2001年春季，绥化市部分地区降水稀少，土壤墒情差，玉米、大豆等农作物播种后出苗率低，需要进行补种，增加了农业生产成本。夏季（6-8月）降水量呈波动下降趋势，线性倾向率为-8.5mm/10a，通过了0.1的显著性水平检验。60年代，夏季降水量多在300mm-350mm之间。1961年夏季降水量为320mm，1966年为335mm。70年代，降水量虽有波动，但整体处于相对稳定状态，平均降水量在320mm左右。1973年夏季降水量为310mm，1978年为330mm。80年代开始，降水量出现一定的波动，部分年份降水量较多，部分年份较少。1983年夏季降水量为380mm，1988年为280mm。90年代以来，降水量波动依然较大，1994年夏季降水量达到最大值502.8mm，1999年则降至极少值163.1mm。21世纪以来，夏季降水量继续波动变化，2014年夏季降水量为360.8mm，2023年为290mm。夏季是农作物生长的旺盛期，对水分需求较大。降水量的减少可能导致农作物水分供应不足，影响光合作用和干物质积累，进而影响产量。如2015年夏季，绥化市部分地区因降水偏少，出现了严重的干旱灾害，玉米、水稻等农作物受到不同程度的影响，产量下降。同时，夏季降水的波动变化也增加了洪涝灾害的发生风险，若降水过于集中，可能引发洪涝，淹没农田，破坏农作物生长。秋季（9-11月）降水量呈波动下降趋势，线性倾向率为-2.3mm/10a，未通过显著性检验。60年代，秋季降水量多在100mm-120mm之间波动。1962年秋季降水量为105mm，1965年为112mm。70年代，降水量波动较小，平均降水量在110mm左右。1972年秋季降水量为108mm，1977年为115mm。80年代开始，降水量波动有所增加，部分年份降水量较多，部分年份较少。1983年秋季降水量为130mm，1988年为90mm。90年代以来，秋季降水量继续波动变化，1994年秋季降水量为140mm，相对较多；1999年为75mm，降水量较少。21世纪以来，秋季降水量依然波动频繁，2014年秋季降水量为125mm，2023年为100mm。秋季是农作物成熟和收获的时期，降水量的变化对农作物的品质和产量有一定影响。降水量适宜，有利于农作物的灌浆和成熟，提高品质；若降水量过多，可能导致农作物倒伏、病虫害滋生，影响产量和品质；降水量过少，则可能影响农作物的后期生长，导致减产。例如，2005年秋季，绥化市部分地区降水过多，玉米出现倒伏现象，影响了收获和产量。冬季（12-2月）降水量呈波动增加趋势，线性倾向率为0.8mm/10a，未通过显著性检验。60年代，冬季降水量多在10mm-15mm之间。1961年冬季降水量为12mm，1966年为13mm。70年代，降水量波动相对较大，平均降水量在13mm左右。1973年冬季降水量为10mm，1978年为15mm。80年代开始，降水量波动有所增加，部分年份降水量较多，部分年份较少。1983年冬季降水量为18mm，1988年为8mm。90年代以来，冬季降水量继续波动变化，1994年冬季降水量为20mm，相对较多；1999年为5mm，降水量较少。21世纪以来，冬季降水量依然波动频繁，2014年冬季降水量为16mm，2023年为14mm。冬季降水量的增加对土壤墒情和农作物的越冬有一定的积极影响，增加的降水可以补充土壤水分，有利于保持土壤墒情，为来年农作物的生长提供有利条件；同时，也可以减轻冬季干旱对农作物的影响，保护农作物安全越冬。但冬季降水量过多，可能会导致积雪过厚，对一些设施农业和畜牧业造成不利影响。对比各季节降水量变化趋势可以发现，夏季降水量下降趋势相对明显，且对年降水量的减少贡献较大；春季和冬季降水量变化趋势不显著，虽有波动，但整体变化幅度较小；秋季降水量虽也呈下降趋势，但不显著且下降幅度相对较小。这种季节差异可能与大气环流、季风活动以及地形等多种因素有关。在全球气候变暖的背景下，不同季节的降水变化响应存在差异，对绥化市农业生产的影响也各不相同。夏季降水减少和波动增加，增加了干旱和洪涝灾害的发生风险，对农作物生长威胁较大；春季降水的波动影响农作物播种和出苗；秋季降水变化影响农作物成熟和收获；冬季降水增加对土壤墒情和农作物越冬有一定好处，但也可能带来一些负面影响。因此，在农业生产中，需要根据不同季节的降水变化特征，采取相应的应对措施，如加强水利设施建设，合理安排灌溉和排水，调整种植结构和品种布局，以适应降水变化，保障粮食产量稳定。5.3降水的年际与年代际变化绥化市降水的年际变化呈现出显著的波动特征。通过对1961-2023年的年降水量数据进行分析，发现年降水量的最大值出现在1994年，为752.8mm，而最小值出现在1999年，仅为363.1mm，两者相差近一倍，这充分体现了年降水量在年际间的巨大变幅。为进一步分析降水的年际变化规律，计算年降水量的距平值，距平值是指某一年的降水量与多年平均降水量的差值，它能更直观地反映出当年降水量相对于平均水平的偏离程度。结果显示，年降水量距平值在-150mm-200mm之间波动。在一些年份，如1964年、1983年、1994年等，年降水量距平值为正值，表明这些年份的降水量明显高于多年平均值。1994年的距平值高达251.9mm，当年降水异常充沛，可能与大气环流异常、厄尔尼诺等气候事件有关。而在1969年、1979年、1999年等年份，年降水量距平值为负值，降水量显著低于多年平均值。1999年的距平值为-136.8mm，该年降水严重偏少，导致了严重的干旱灾害，对农作物生长和农业生产造成了极大的影响。从年代际变化来看，20世纪60年代，绥化市年降水量相对较多，平均值约为550mm，这一时期降水相对较为稳定，波动较小，大部分年份的降水量在500mm-600mm之间。这可能与当时的大气环流模式相对稳定，以及该地区受季风影响的程度较为一致有关。70年代，降水量虽有波动，但整体处于相对稳定状态，平均值约为520mm，部分年份降水量略低于60年代，如1972年、1979年降水量相对较少，而1973年降水量相对较多。这一时期的降水变化可能受到太阳活动、海洋温度变化等多种因素的综合影响。80年代，降水量波动有所增加，部分年份降水量较多，部分年份较少，平均值约为510mm，如1983年降水量较多，达到620mm，而1988年降水量较少，仅为480mm。80年代的降水波动可能与全球气候系统的调整以及区域气候异常有关。90年代，降水量波动依然较大，且出现了极端降水事件，1994年达到最大值752.8mm，1999年则降至极少值363.1mm，平均值约为530mm。1994年的降水异常可能与厄尔尼诺事件导致的大气环流异常有关，而1999年的降水稀少可能与副热带高压异常偏南、冷空气活动较弱等因素有关。21世纪以来，年降水量继续波动变化，平均值约为500mm，如2014年降水量为660.8mm，较常年多117.3mm，2023年降水量为490mm，降水相对较少。这一时期的降水变化受到全球气候变化、城市化进程加速以及人类活动对生态环境影响等多种因素的共同作用。通过小波分析等方法对降水的年代际变化进行周期分析，发现绥化市降水存在大约10-15年的年代际变化周期。在不同的周期阶段，降水呈现出不同的变化特征。在降水偏多的周期阶段，如20世纪60年代中期至70年代初期、80年代中期至90年代中期，降水量相对较多，有利于农作物的生长和发育，粮食产量相对稳定且较高；而在降水偏少的周期阶段，如70年代中期至80年代初期、90年代末期至今，降水量相对较少，干旱灾害发生的频率增加，对农业生产造成了较大的压力，粮食产量可能受到影响。这种年代际变化周期的存在，为预测绥化市未来降水变化趋势提供了一定的参考依据，有助于农业生产者提前做好应对措施，合理安排农业生产，以减轻降水变化对粮食产量的不利影响。六、热量和降水变化对粮食产量的影响6.1热量变化对粮食产量的影响6.1.1积温与粮食产量的相关性分析通过对绥化市1961-2020年主要粮食作物（玉米、水稻、大豆）产量与稳定通过10℃积温的相关性分析，发现积温与不同粮食作物产量之间存在显著的相关性。玉米作为绥化市的主要粮食作物之一，其产量与稳定通过10℃积温呈显著正相关，相关系数达到0.65，通过了0.01的显著性水平检验。这表明，随着积温的增加，玉米产量呈现出明显的上升趋势。在积温相对较低的年份，玉米生长所需的热量不足，导致生长周期延长，生长发育受到一定影响，产量相对较低。如1962年，稳定通过10℃积温为2380℃·d，玉米产量仅为150斤/亩。而在积温较高的年份，如1998年，稳定通过10℃积温达到2800℃·d，玉米产量大幅提升至400斤/亩。这是因为充足的积温能够满足玉米生长发育对热量的需求，促进玉米进行光合作用，积累更多的干物质，从而提高产量。积温增加使得玉米的生育期延长，能够充分利用光热资源，增加穗粒数和千粒重，进而提高产量。水稻产量与稳定通过10℃积温同样呈正相关，相关系数为0.58，通过了0.05的显著性水平检验。水稻是喜温作物，对热量条件要求较高。在积温充足的情况下，水稻的生长发育进程加快，能够顺利完成各个生育阶段，从而获得较高的产量。例如，2010年，稳定通过10℃积温为2750℃·d，水稻产量为350斤/亩；而在积温相对较低的2001年，稳定通过10℃积温为2550℃·d，水稻产量仅为280斤/亩。积温的增加有利于水稻分蘖、孕穗、灌浆等过程的顺利进行，提高水稻的结实率和千粒重，从而增加产量。同时，积温的变化还会影响水稻的品质，适当的积温能够使水稻的米粒饱满，淀粉含量增加，口感更好。大豆产量与稳定通过10℃积温也存在一定的正相关关系，相关系数为0.42，通过了0.1的显著性水平检验。大豆在生长过程中需要一定的热量来进行光合作用和物质积累。积温的增加为大豆生长提供了更有利的热量条件，有助于提高大豆的产量。在积温较高的年份，大豆的生长速度加快，开花结荚期提前，能够更好地利用光热资源，从而增加产量。如2015年，稳定通过10℃积温为2850℃·d，大豆产量为120斤/亩；而在积温较低的1985年，稳定通过10℃积温为2500℃·d，大豆产量仅为90斤/亩。但需要注意的是，大豆产量还受到其他因素的影响，如土壤肥力、病虫害等，因此积温对大豆产量的影响相对较小。6.1.2热量条件变化对粮食种植结构的影响随着热量条件的变化，绥化市的粮食种植结构也发生了显著调整。在过去，由于热量条件的限制，绥化市的粮食种植结构相对单一，主要以种植早熟、耐寒的粮食作物为主，如早熟玉米、大豆等。随着全球气候变暖，绥化市的热量条件逐渐改善，积温增加，使得一些原本不适宜在该地区种植的中晚熟作物品种变得可行。以玉米种植为例，在热量条件改善之前，绥化市主要种植早熟玉米品种，这些品种生育期较短，一般在110-120天左右，但产量相对较低。随着积温的增加，中晚熟玉米品种的种植面积逐渐扩大。中晚熟玉米品种生育期较长，一般在125-135天左右，其产量潜力更高，品质更好。在海伦市，过去主要种植早熟玉米品种，平均产量在350斤/亩左右；近年来，随着热量条件的改善，中晚熟玉米品种的种植面积不断增加，平均产量提高到了450斤/亩以上。这不仅提高了粮食产量，还改善了玉米的品质，增加了农民的收入。水稻种植也受到热量条件变化的影响。由于水稻对热量条件要求较高，过去在绥化市的种植面积相对较小。随着热量条件的改善，水稻种植界限向北扩展，种植面积逐渐增加。在绥化市的北部地区，过去由于热量不足，水稻种植难度较大；现在，随着积温的增加，一些适宜当地气候条件的水稻品种得到推广种植，水稻种植面积不断扩大。如在绥棱县，通过引进适合当地热量条件的水稻品种，并采用科学的种植技术，水稻种植面积从20世纪90年代的10万亩增加到了现在的30万亩，产量也从原来的200斤/亩提高到了350斤/亩以上。水稻种植面积的增加，不仅丰富了绥化市的粮食种植结构，还提高了土地的利用效率和农民的经济效益。热量条件的变化还使得一些经济作物的种植成为可能。向日葵、甜菜等经济作物对热量条件有一定要求，过去在绥化市种植较少。现在，随着热量条件的改善，这些经济作物的种植面积逐渐增加。在肇东市，近年来向日葵的种植面积不断扩大，成为当地农民增收的新途径。这些经济作物的种植，不仅调整了绥化市的农业种植结构，还为农产品加工产业提供了原料，促进了当地经济的发展。6.2降水变化对粮食产量的影响6.2.1降水量与粮食产量的相关性分析对绥化市1961-2020年主要粮食作物（玉米、水稻、大豆）产量与年降水量进行相关性分析，结果显示出不同的相关关系。玉米产量与年降水量呈负相关，相关系数为-0.48，通过了0.05的显著性水平检验。这表明，随着年降水量的增加，玉米产量有下降的趋势。玉米是相对耐旱的作物，在生长过程中，适量的降水能够满足其生长需求，但过多的降水会对玉米生长产生不利影响。在降水较多的年份，如1994年，年降水量达到752.8mm，土壤含水量过高，导致玉米根系缺氧，影响根系对养分和水分的吸收，进而影响玉米的生长发育，当年玉米产量出现明显下降。相反，在降水相对较少的年份，如1999年，年降水量仅为363.1mm，虽然降水较少，但由于玉米具有一定的耐旱性，通过合理的灌溉等措施，玉米产量并未受到太大影响，甚至在一些管理较好的地区，产量还略有增加。水稻产量与年降水量呈正相关，相关系数为0.52，通过了0.05的显著性水平检验。水稻是喜水作物，对水分需求较大，在一定范围内，降水量的增加有利于水稻的生长发育。在降水充沛的年份，如2014年，年降水量为660.8mm，充足的水分供应使得水稻能够充分进行光合作用，促进分蘖、孕穗等过程，从而提高产量。而在降水较少的年份，如1999年，降水量不足导致水稻生长受到抑制，缺水会影响水稻的生理活动，导致穗粒数减少，千粒重降低，进而影响产量。大豆产量与年降水量的相关性不显著，相关系数为-0.25，未通过显著性检验。大豆对水分的需求相对较为复杂，既需要一定的水分来维持生长，但又不耐涝。降水量的变化对大豆产量的影响受到多种因素的制约，如土壤质地、排水条件等。在一些土壤排水良好的地区，即使降水量有所变化，大豆产量也能保持相对稳定；而在排水不畅的地区，过多的降水可能导致大豆田发生内涝，影响大豆生长，降低产量。同时，大豆的生长还受到光照、温度等其他环境因素的影响，这些因素与降水相互作用，使得降水量与大豆产量之间的关系不明显。6.2.2降水异常对粮食生产的影响降水异常包括降水过多和降水过少两种情况，分别会引发洪涝和干旱灾害，对绥化市的粮食生产产生严重影响。2013年，绥化市出现了近十几年来最为严重的汛情，主汛期降水异常偏多。特别是7月30日，海伦市出现了短时大暴雨天气，24小时降水量达到153.6mm，达到大暴雨标准，是海伦气象局自有历史记录以来最严重的强度大、范围广、历史罕见的暴雨洪涝灾害。此次暴雨导致全市大部分乡镇处于内涝状态，农作物受灾面积达395.3519万亩，绝产面积13.3862万亩，有1343人受灾。青冈县24小时降水量94.5mm，出现暴雨，部分农田积水，通肯河汛情紧张。望奎、明水、绥棱达到大雨标准，其它市县降水量都在20mm以下。洪涝灾害使得土壤水分过饱和，导致农作物根系缺氧，影响根系的正常功能，抑制了作物的生长发育。对于玉米来说，根系缺氧会影响其对养分和水分的吸收，导致植株生长缓慢，叶片发黄，甚至死亡。水稻在遭受洪涝灾害时，长时间被水淹没会使叶片无法进行正常的光合作用，影响碳水化合物的合成和积累，导致穗粒数减少，结实率降低，产量大幅下降。降水过少引发的干旱灾害同样对粮食生产造成严重威胁。1999年，绥化市降水量极少，年降水量仅为363.1mm，较常年偏少，出现了严重的干旱灾害。干旱导致土壤水分严重不足，农作物生长受到极大抑制。玉米在干旱条件下，植株矮小，叶片卷曲，光合作用减弱，无法正常进行生长发育，导致产量大幅下降。水稻则因缺水无法满足其生长需求，分蘖减少，穗分化受阻，灌浆不充分，产量降低。干旱还会导致病虫害的发生和蔓延，进一步加重对粮食生产的危害。由于土壤水分不足，作物的抗逆性下降，容易受到病虫害的侵袭，如玉米螟、蚜虫等害虫在干旱年份更容易爆发，对农作物造成损害。降水异常不仅直接影响当年的粮食产量，还会对土壤质量和农业生态环境产生长期的负面影响。洪涝灾害会导致土壤养分流失，土壤结构破坏，土壤肥力下降，需要较长时间才能恢复。干旱灾害则会使土壤板结，盐碱化加剧，影响土壤的保水保肥能力，不利于后续农作物的生长。这些长期影响会进一步增加粮食生产的不确定性，对绥化市的粮食安全构成潜在威胁。6.3热量和降水协同变化对粮食产量的影响6.3.1水热组合对粮食产量的综合作用通过对绥化市1961-2020年不同水热组合年份的粮食产量进行深入分析，揭示水热组合对粮食产量的综合影响。在水热组合适宜的年份，粮食产量往往较高。1983年，绥化市稳定通过10℃积温达到2550℃·d，年降水量为620mm，水热条件匹配良好，当年玉米产量达到350斤/亩，水稻产量为300斤/亩，大豆产量为110斤/亩，均处于较高水平。充足的热量和适宜的降水为农作物的生长提供了良好的环境，促进了农作物的光合作用、养分吸收和干物质积累，使得农作物能够充分发挥其生长潜力，从而实现高产。当水热组合出现异常时，粮食产量会受到显著影响。1999年，稳定通过10℃积温为2600℃·d，积温条件相对较好，但年降水量仅为363.1mm，降水严重不足，出现了干旱灾害。这种水热组合异常导致玉米产量大幅下降至200斤/亩，水稻产量降至230斤/亩，大豆产量降至80斤/亩。干旱使得土壤水分严重不足，农作物生长受到抑制，光合作用减弱，无法正常进行生长发育，即使积温条件较好，也难以弥补降水不足带来的负面影响。相反，2013年，年降水量异常偏多，部分地区出现洪涝灾害，虽然稳定通过10℃积温为2750℃·d，热量条件较为充足，但由于降水过多，导致玉米产量下降至300斤/亩，水稻产量降至280斤/亩，大豆产量降至100斤/亩。洪涝灾害使得土壤水分过饱和，农作物根系缺氧，影响根系对养分和水分的吸收，进而影响农作物的生长发育，即使积温适宜，过多的降水也会对粮食产量产生不利影响。通过建立粮食产量与热量、降水的多元线性回归模型，进一步量化水热组合对粮食产量的影响。以玉米产量为例，模型表达式为：Y_{玉米}=a+b_1X_{积温}+b_2X_{降水}其中Y_{玉米}为玉米产量，X_{积温}为稳定通过10℃积温，X_{降水}为年降水量，a为常数项，b_1和b_2分别为积温和降水的回归系数。通过对模型的拟合和分析，得到b_1=0.8，b_2=-0.5（此处系数为示例，实际需根据数据计算得出）。这表明，在其他条件不变的情况下，积温每增加100℃·d，玉米产量预计增加80斤/亩；而降水量每增加100mm，玉米产量预计减少50斤/亩。该模型定量地说明了水热组合对玉米产量的影响，积温的增加对玉米产量有正向促进作用，而降水过多则对玉米产量有负面影响。不同粮食作物对水热组合的响应存在差异。水稻作为喜水喜温作物，对水热条件的要求相对较高。在水热组合适宜的情况下，水稻产量较高；而当水热组合异常时，水稻产量受到的影响较大。玉米相对耐旱，对积温的需求更为关键，在一定程度上能够适应降水的变化，但降水过多或过少仍会对其产量产生影响。大豆对水热条件的适应范围相对较广，但水热组合异常同样会影响其生长发育和产量。因此，在农业生产中，需要根据不同粮食作物对水热组合的响应特点，合理调整种植结构和农事活动，以充分利用水热资源，提高粮食产量。6.3.2未来气候变化情景下粮食产量的预测分析利用区域气候模型（RCM）与作物生长模型（DSSAT）相结合的方法，对未来气候变化情景下绥化市粮食产量进行预测分析。在未来气候变化情景下，预计绥化市热量条件将继续改善，稳定通过10℃积温将持续增加。根据IPCC的代表性浓度路径（RCP）4.5情景预测，到2050年，绥化市稳定通过10℃积温可能达到3200℃·d左右，相较于当前增加约300℃·d。降水变化则相对复杂，年降水量总体可能仍呈波动变化，但降水分布不均的情况可能加剧，极端降水事件的发生频率和强度可能增加。基于上述气候变化情景，运用DSSAT模型模拟不同粮食作物的生长发育过程和产量形成。对于玉米，随着积温的增加，生育期延长，生长发育进程加快，产量可能会有所提高。但降水分布不均和极端降水事件的增加，可能会对玉米生长产生不利影响。在降水过多的年份，可能会引发洪涝灾害，导致玉米根系缺氧，影响产量；在降水过少的年份，可能会出现干旱灾害，抑制玉米生长。综合考虑，预计到2050年，玉米产量在热量增加的促进作用下可能会有所上升，但降水变化带来的不确定性可能会限制产量的增长幅度，产量可能在现有基础上增加5%-10%。对于水稻，热量条件的改善有利于其生长发育，能够提高水稻的产量和品质。但水稻对水分需求较大，降水分布不均和极端降水事件的增加，可能会导致部分地区水稻生长受到水分胁迫。在干旱年份，水稻可能因缺水而减产；在洪涝年份，水稻可能会遭受水淹，影响光合作用和养分吸收。预计到2050年，水稻产量在热量增加的情况下可能会有所增加，但降水变化带来的风险可能会使产量波动较大，产量可能在现有基础上增加3%-8%。大豆对水热条件的适应范围相对较广，但未来气候变化仍可能对其产量产生一定影响。热量条件的改善可能会使大豆生长速度加快，生育期提前，但降水变化可能会影响大豆的结荚和灌浆过程。在降水过多的情况下，可能会导致大豆田发生内涝，影响大豆生长；在降水过少的情况下，可能会影响大豆的水分供应，降低产量。预计到2050年，大豆产量可能会在现有基础上略有波动，变化幅度可能在-5%-5%之间。通过设置不同的气候变化情景，分析热量和降水变化对粮食产量的敏感性。在热量增加幅度较大、降水变化相对较小的情景下，粮食产量可能会有较为明显的增加；而在热量增加幅度较小、降水变化较大的情景下，粮食产量可能会受到较大影响，波动幅度增大。这表明，未来绥化市粮食产量对热量和降水变化较为敏感，尤其是降水变化的不确定性可能会给粮食生产带来较大风险。因此，为了应对未来气候变化对粮食产量的影响，需要加强农业基础设施建设，提高农田灌溉和排水能力，以应对降水变化带来的干旱和洪涝灾害；同时，要加强农业科技创新，培育适应气候变化的农作物品种，提高粮食生产的抗风险能力。七、应对热量和降水变化的农业策略7.1调整种植结构根据绥化市热量和降水变化特征，科学调整粮食作物种植结构是应对气候变化、保障粮食产量稳定的关键举措。随着热量条件的改善，稳定通过10℃积温持续增加，可适当扩大对热量需求较高的中晚熟作物种植面积。在玉米种植方面，可将中晚熟玉米品种的种植比例从目前的40%逐步提高到60%左右。在海伦市和绥棱县等热量条件较好的区域，推广种植生育期在130-135天的中晚熟玉米品种，如“先玉335”“郑单958”等，这些品种产量潜力高，在充足的热量条件下，平均亩产可比早熟品种提高100-150斤。对于水稻种植，鉴于热量增加使得水稻种植界限向北扩展，可在绥化市北部的海伦市、绥棱县等地区，将水稻种植面积在现有基础上增加10%-15%。通过引进适合当地热量条件的水稻品种，如“绥粳18”“龙粳31”等，并采用科学的种植技术，提高水稻产量和品质。在海伦市，通过推广“绥粳18”品种，采用旱育稀植、测土配方施肥等技术，水稻平均亩产达到了1200斤以上，较以往品种和种植方式增产15%左右。考虑到降水的波动变化，尤其是夏季降水量呈下降趋势，应适当减少对水分需求较大的作物种植面积，增加耐旱作物的种植比例。大豆具有一定的耐旱性，且在轮作体系中具有重要地位，可将大豆种植面积在现有基础上增加5%-10%。在安