华东地区水稻产量与东亚季风的相关分析

摘要：采用连续小波变换和交叉小波变换等方法，分析了1951～2006年华东地区水稻产量和同期东亚季风的时频变化特征，探讨了相对气象产量与东亚季风环流指数之间的相关关系。结果表明，华东地区水稻产量与东亚季风环流的变化均存在年际和年代际尺度的变化周期。气象产量与同期亚洲环流经向指数以正相关为主，14年两者的正相关程度最大，少数频率尺度上呈较弱的负相关，如准2、4、6年以及18年之后。气象产量与同期亚洲环流纬向指数在2～4、6～8、10～12年尺度的共振频率上表现为正相关关系，8～10年以及12年之后的尺度上两者表现为负相关，14年左右两者的负相关程度最大。东亚季风环流的变化导致区域气候变暖，进而引起的气象灾害频发以及区域气候资源的改变，是华东地区水稻产量波动的主要原因。

关键词：水稻相对气象产量；东亚季风环流；交叉小波变换；华东地区

中图分类号：S161.7；S511 文献标识码：A 文章编号：0439—8114（2012）19—4200—05

气候变化越来越受到人们的关注，全球变暖对环境、水资源、农业生产等的影响已成为世界科学界的重要研究课题，也是各国政府决策时所必须考虑的重要问题。根据IPCC研究报告，近百年全球平均温度已经升高（0.6±0.2）℃[1]，这种温度的上升趋势还将持续。气候变化及由此带来的气象灾害造成粮食生产的时空波动加剧，对粮食安全构成了威胁。因此，研究气候变化对农业生产的影响及其战略对策具有重要的理论意义和实用价值。目前，关于气候变化对农业生产影响的研究较多[2—9]，但气候变化本身具有一定的区域特征，再加上气候波动和农业生产的区域性差异使得很有必要开展针对不同区域气候变化对当地农业生产影响的研究。

关于东亚季风对中国气候变化的影响，国内气象学家已作了大量的研究，得出了很多有价值的结果。施能等[10]计算了1873～1995年东亚季风强度指数，指出季风强度指数与中国冬季、夏季天气的年际变化、年代际变化关系密切。赵汉光等[11]统计分析了东亚季风指数强度变化对中国夏季雨带的影响。缪三银等[12]研究了东亚冬季风强度指数变化与青岛区域降水的关系。许多研究都表明东亚季风系统的变化对中国的天气和气候具有明显影响[10—16]。季风环流可以分解为经向环流和纬向环流；亚洲及欧亚地区的经向和纬向环流指数能够反映副热带地区东西向的气压差异和东亚季风的南北分布，其年际和年代际振荡对全国及华东地区的气候变化具有重要作用[17]。因此，华东地区的气候变化与东亚季风环流必然存在一定的联系。

水稻生产在中国国民经济中占有极其重要的地位。华东地区是中国重要的水稻生产基地，但因受气候的影响，水稻生产期间存在洪涝、干旱、夏季高温、台风、秋季低温等气象灾害，影响水稻的产量和品质。姚凤梅等[18]研究发现，温度增加，中国南方水稻产量呈下降趋势。罗琴等[19]认为影响水稻产量最理想的热量指标是有效积温；降水量是影响水稻产量的第二大气候因素。为了解东亚季风环流对中国华东地区水稻相对气象产量变化的影响，本研究采用小波变换方法分析1951～2006年间华东地区水稻相对气象产量和东亚季风环流指数变化的时频特征以及两者之间的相关关系，旨在探讨华东地区水稻产量与季风环流变化的关系以及季风环流变化对水稻产量的影响，为区域作物产量诊断分析和预测研究提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源及处理

1951～2006年华东地区6省1市的水稻产量资料来自国家统计局。同期亚洲环流（60°～150° E）经向指数和纬向指数序列采用国家气候中心气候系统诊断预测室的环流特征量数据。为使资料序列满足平稳随机过程[20]性质，实际计算时对资料序列进行了标准化处理。

1.2 方法

1.2.1 气象产量和相对气象产量的确定 作物产量的时间序列（Y）可以认为是平稳变化项（Yt）和显著波动项（Yw）的合成，即Y=Yt+Yw。对原始作物产量直线滑动平均法模拟得到趋势产量，然后从原始作物产量中扣除趋势产量就得到了气象产量，气象产量与趋势产量之比称为相对气象产量[21]。运用这种方法，计算历年华东地区水稻的气象产量和相对气象产量。

1.2.2 小波变换方法 采用Morlet连续小波变换法分析了1951～2006年中国华东地区水稻产量和同期东亚季风的时频变化特征，并采用交叉小波变化方法探讨了相对气象产量与东亚季风环流之间的相关关系。

2 结果与分析

2.1 水稻产量与环流指数变化特征

2.1.1 水稻产量波动 气象产量的变化与气候条件密切相关，增产年水热条件适宜，减产年由于气象灾害导致水热条件恶劣，产量降低。统计资料表明，56年间华东地区水稻实际产量和生育期间（4～10月）平均气温及降水量的线性相关系数分别为0.476和—0.123，产量和气温的相关性达到了极显著水平（α=0.01）。由于华东地区水资源充足，水稻生长所需的水分条件可由人工控制，因此，制约该地区水稻产量的因子是热量资源。

水稻完成生长发育需要达到一定的温度积累，同时生长季高温和低温灾害都会对产量造成不利的影响[22，23]。图1给出了1951～2006年华东地区水稻平均产量的时间变化曲线。由于农业生产技术的不断提高，实际产量总体呈上升趋势。56年间华东地区水稻气象产量整体波动下降，但下降趋势不明显。个别年份如1961、1980年减产幅度较大，这是因为1961年水稻生育期间（4～10月）平均气温过高（23.2 ℃，56年平均值为22.6 ℃），尤其是7月份达到56年间同期最高温度29.1 ℃；而1980年4～10月的平均温度仅为21.9 ℃，热量资源不足。

2.1.2 东亚季风环流指数变化 1951～2006年间东亚季风环流指数也有明显的年际和年代际变化。图2反映了56年间东亚季风环流指数年距平的变化，环流纬向度的绝对变率为7.89/年，相对变率为6.70%；经向度的绝对变率为2.35/年，相对变率为4.32%。纬向度以0.023 7/年的线性趋势增强，但趋势不明显；经向度以—0.068 6/年的线性趋势减弱，时间相关系数为—0.378，趋势极显著（α=0.01）。

2.1.3 东亚季风环流指数与气温的相关性 东亚季风对华东气候的影响，使得水热条件发生变化[15，16]，进而影响水稻的气象产量[18，19]。由于华东地区水稻相对气象产量的主要影响因子是气温，降水的影响不大，分析季风环流指数与气温的相关性有助于理解季风环流对水稻产量的影响。

相关分析结果表明，1951～2006年间华东地区（4～10月）气温与同期亚洲环流经向度呈极显著负相关（α=0.01），相关系数为—0.454；与纬向度呈显著正相关（α=0.05），相关系数为0.325。说明当亚洲环流经向度减弱、纬向度加强时，使得华东地区气温升高；反之，气温降低。

综合图1、图2及其分析结果可以得出，1951～2006年间，由于亚洲环流经向度的显著减弱、纬向度的轻微增强，使得华东地区的气温显著升高，进而导致该区域的水稻气象产量降低。

2.2 水稻相对气象产量与东亚季风环流指数变化的时频分布

2.2.1 水稻相对气象产量波动的时频分布 图3a给出了华东地区水稻相对气象产量的小波变换系数实部的时频域分布，其中负值（虚线）对应产量偏低，正值（实线）对应产量偏高。产量变化的年际尺度主要表现为2～3年和6年左右的周期性振荡，时域分布不均匀，局部变化特征明显。2～3年尺度周期信号在1953～1958年以及1975～1981年表现明显，6年左右周期信号主要分布在1990年之前。年代际尺度变化主要表现为12年左右尺度的周期振荡，周期信号强，等值线分布密集，且频率尺度在时域中呈减小趋势。所分析的时域对应12年尺度上共经历了10个产量增减突变点，大致分布在1952、1958、1963、1969、1975、1982、1988、1993、1999和2005年。不论年际尺度或是年代际尺度，1985年之前的周期性均明显强于之后的周期性。

图3b为水稻相对气象产量的Morlet小波变换系数模的对数值在时频域中的分布，图中实线（正值）表示模值大于1.0，即通过95%红噪声检验；虚线（负值）表示模值小于等于1.0，未通过检验。本方法小波系数模的大小只表明其所对应时段和时间尺度的周期性是否明显，而并不代表各种周期变化成分能量的大小，这一点与Fourier分析是完全不同的。由图3b可见，2～3年尺度周期的显著性最弱，6年左右尺度周期的相对性较强，特别是在1970年之前；年代际尺度周期的显著性明显大于年际尺度，且在所分析的时域中呈逐渐减弱的趋势；10年左右尺度振荡的周期性在1985年以后、14年和18年左右尺度振荡的周期性在1990年之后均不显著。可以看出华东地区水稻相对气象产量的波动特征主要表现为1985年之前较大幅度的周期性变化。

2.2.2 东亚季风环流指数变化的时频分布 图4为华东地区水稻生育期平均纬向度距平的小波变换系数实部和模的时频分布，表明1951～2006年间亚洲环流纬向度变化具有多时间尺度频率结构。年际变化中，存在3～4年和8年左右尺度的周期振荡，年代际变化主要表现为16年左右尺度的周期信号。时域中，年际和年代际频率均比较平稳。3～4年尺度周期在1985年之前以及1997～2006年较为显著，8年尺度的周期性在1972～2000年间显著，16年尺度的周期性仅在1951～1967年间通过95%红噪声检验。

图5反映了1951～2006年间华东地区水稻生育期平均经向度距平的小波变换系数实部和模的时频分布。由图5可见，经向度存在准2、3～4、6～8、16年左右尺度的周期变化，小尺度高频振荡具有时域局部化特征。准2年周期出现在1967～1980和1984～2003年间；3～4年周期在1955～1990、1999～2006年间显著；6～8年尺度周期出现在1970～1982年间，显著性相对较弱。年代际尺度的周期变化在全时域都不显著。

由图3～5可知，华东地区水稻相对气象产量与区域气候变化的时频结构特征存在相似性，两者之间的振荡周期频率像素、时域分布也有一定的对应关系，年代际尺度上表现尤为明显。可以认为华东地区水稻相对气象产量和同期亚洲季风环流指数变化存在一定程度的时频域相关。

2.3 水稻产量与东亚季风环流指数变化的相关关系

2.3.1 水稻相对气象产量与经向环流指数变化 图6a给出了1951～2006年间华东地区水稻相对气象产量和同期水稻生育期期间亚洲经向环流指数的交叉小波功率谱。由图6a可见，年代际尺度的周期性明显强于年际尺度；两个时间序列在全频域上整体呈正相关，少数频率上呈较弱的负相关，如准2、4、6年以及18年之后；14年左右两者正相关程度最大。

图6b为相对气象产量和经向环流指数间的交叉小波协谱。相对气象产量与环流经向度之间以正相关为主，在局部时域中和个别频率尺度上两者之间也存在负相关关系；两者的负相关振荡主要表现在3～4、4～6年尺度上；3～4年尺度上的负相关出现在1951～1954、1975～1977以及1998～2006年，4～6年尺度的负相关出现在1964～1969和1978～1989年；以14～16年为代表的年代际尺度上两者表现为较强的正相关性。

2.3.2 水稻相对气象产量与纬向环流指数变化 华东地区水稻相对气象产量与生育期亚洲环流纬向度的交叉小波功率谱和协谱的时频分布如图7所示。图7a表明两者之间在2～4、6～8、10～12年上表现为正相关关系；8～10年以及12年之后的尺度上两者为负相关。由图7b可见，年际尺度上，两者之间以正相关为主；年代际尺度上，两者之间存在较强的负相关性；对于4～6年尺度，1951～1966以及1991～1995年两者为负相关；16年尺度上，两者之间在1985年之前表现为较强的负相关。

图6、图7表明，华东地区水稻相对气象产量与生育期亚洲经向、纬向环流指数之间存在不同频率尺度和不同时域的相关关系且相关程度也不同，取决于两者的时频域联合统计特征。

2.3.3 东亚季风环流指数变化对水稻产量的影响 东亚季风的建立与大气环流的变化密切相关，亚洲经向环流的强弱直接影响夏季水汽的南北输送和冬季极地冷空气的南下，纬向环流的强弱和位置变化既影响冬季东亚中高纬度地区的温度梯度又影响夏季雨带位置的南移和北进[24]。当亚洲地区大气环流的经向动量强度增大时，东亚夏季风增强，有利于热带水汽向北输送，从而易使华东地区降水增多；反之，华东地区干旱少雨，而干旱少雨天气自然气温偏高。当亚洲纬向环流动量强度增大时，不利于极地冷空气南下，东亚冬季风减弱，使得华东地区气温偏高；反之，华东地区气温偏低。由此可以认为，亚洲经向环流量减弱以及纬向量增强引起东亚季风环流变化使得华东地区气温升高是引起该区域水稻气象产量下降的原因。大气环流振荡变化使得华东地区气温上升，从而导致该区域水稻产量发生年际和年代际变化。

3 小结与讨论

采用连续小波变换和交叉小波变换等方法，分析了1951～2006年华东地区水稻产量和东亚季风的时频变化特征，探讨了相对气象产量与东亚季风环流之间的相关关系。主要结果如下。

1）1951～2006年间华东地区水稻相对气象产量呈下降趋势，同期亚洲环流经向度呈显著下降趋势，纬向度增势不明显；气候变暖对水稻生产不利，且远大于降水量减少所产生的影响。

2）华东地区水稻相对气象产量与同期亚洲环流指数变化的时频结构特征具有相似性，两者间存在频率尺度相近的周期性变化，时域分布也存在一定的对应关系，年代际尺度上更为明显。

3）华东地区水稻相对气象产量与同期亚洲经向环流指数在全频域上整体呈正相关关系；年代际尺度的周期性明显强于年际尺度，14年尺度左右两者正相关程度最大；少数频率尺度上呈较弱的负相关，如准2、4、6年以及18年之后。

4）华东地区水稻相对气象产量与同期亚洲纬向环流指数在2～4、6～8、10～12年尺度的共振频率上表现为正相关；8～10年以及12年之后的尺度上两者表现为负相关；年代际尺度共振的周期性略强于年际尺度的共振，14年左右两者的负相关程度最大。

东亚季风—区域气候变化—水稻产量，亚洲经向环流减弱导致东亚夏季风强度减弱、热带水汽输送量减少，亚洲纬向环流增强影响极地冷空气南下，两者的共同作用使得华东地区气温显著升高。气候变暖导致的气象灾害频发以及气候资源的变化最终导致该区域水稻减产。

参考文献：

[1] IPCC. Emissions Scenarios： A Special Report of Working Group of the Intergovernmental Panels on Climate Change[R].Cambridge： Cambridge University，2000.

[2] 余卫东，赵国强，陈怀亮.气候变化对河南省主要农作物生育期的影响[J].中国农业气象，2007，28（1）：9—12.

[3] LOBELL D B， ASNER G P. Climate and management contributions to recent trends in U.S. agricultural yields[J]. Science，2003，299（14）：1032—1033.

[4] REILLY J， TUBIEUD F， MCCARL B， et al. U.S. agriculture and climate change： New results [J]. Climatic Change，2003， 57（1）：43—49.

[5] PITTOCK A B，NIX H A. The effect of change climate on Australian bionics production—a preliminary study[J]. Climatic Change，1986，8（3）：243—255.

[6] 张 宇.近40年来我国粮食产量变化特征初步分析[J].中国农业气象，1995，16（3）：1—4.

[7] 张 宇，王馥棠.气候变暖对我国水稻生产可能影响的数值模拟试验研究[J].应用气象学报，1995，6（1）：19—25.

[8] 李长军，刘焕彬.山东省气候变化及其对冬小麦生产潜力的影响[J].气象，2004，30（8）：49—53.

[9] 廉丽姝.山东省气候变化及农业自然灾害对粮食产量的影响[J].气象科技，2005，33（1）：73—76.

[10] 施 能，朱乾根.1873～1995年东亚冬、夏季风强度指数[J].气象科技，2000，28（3）：14—18.

[11] 赵汉光，张先恭.东亚季风和我国夏季雨带的关系[J].气象，1996，22（4）：8—12.

[12] 缪三银，张晓慧，蔡习方，等.东亚季风强度指数变化与青岛区域降水相关分析[J].气象科技，2002，30（2）：87—90.

[13] 郭其蕴.东亚夏季季风强度指数及其变化的分析[J].地理学报，1983，38（3）：207—217.

[14] 施 能，陈禄文，林振敏.全球降水与区域季风降水相关分析[J].气象科技，2002，30（2）：73—79.

[15] 黄荣辉，顾 雷，陈际龙，等.东亚季风系统的时空变化及其对我国气候异常影响的最近研究进展[J].大气科学，2008，32（4）：691—719.

[16] 孙 丹，琚建华，吕俊梅.2003年东亚季风季节内振荡对我国东部地区降水的影响[J].热带气象学报，2008，24（6）：641—648.

[17] 毛 睿，龚道溢，房巧敏.冬季东亚中纬度西风急流对我国气候的影响[J].应用气象学报，2007，18（2）：137—146.

[18] 姚凤梅，张佳华，孙白妮，等.气候变化对中国南方稻区水稻产量影响的模拟和分析[J].气候与环境研究，2007，12（5）：659—666.

[19] 罗 琴，蔡 霞，陈 翼，等.水稻产量构成要素年际波动气象因子相关分析[J].成都信息工程学院学报，2010，25（1）：94—100.

[20] 吴洪宝，吴 蕾.气候变率诊断和预测方法[M].北京：气象出版社，2005.181—192.

[21] 农业气象预报和情报[M].北京：气象出版社，1994.247—288.

[22] 姚凤梅，张佳华.气候变化对中国粮食产量的影响及模拟[M].北京：气象出版社，2008.26—46.

[23] 刘 敏，刘安国，邓爱娟，等.湖北省水稻生长季热量资源变化特征及其对水稻生产的影响[J].华中农业大学学报，2011， 30（6）：746—752.

[24] 孙卫国，程炳岩，郭 渠.东亚季风环流对华北地区降水蒸发差的影响[J].中国农业气象，2009，30（3）：327—334.