全 文 ：气候变化背景下东北三省主要粮食作物
产量潜力及资源利用效率比较∗
王晓煜１　 杨晓光１∗∗　 孙　 爽１　 解文娟１，２
（ １中国农业大学资源与环境学院， 北京 １００１９３； ２河北省气象灾害防御中心， 石家庄 ０５００２１）
摘　 要　 以东北地区喜温作物和喜凉作物的潜在种植区为研究区域，基于研究区域内 ６５ 个
气象台站 １９６１—２０１０年地面气象观测数据，结合作物生育期资料，应用作物产量潜力逐级订
正法，分析不同作物各级产量潜力时空分布特征，明确作物各级产量潜力受气候资源限制程
度，比较气候资源利用效率差异．结果表明： １９６１—２０１０ 年，东北三省 ６ 种作物（玉米、水稻、
春小麦、高粱、谷子和大豆）的光温产量潜力呈明显的西高东低的空间分布特征，作物气候产
量潜力除春小麦外其他作物均呈现南高北低的空间分布规律．６ 种作物受温度限制的产量潜
力损失率呈东高西低的空间分布特征，大豆受温度限制引起的产量潜力损失率最高，平均为
５１％，其他作物为 ３３％～４１％；因降水制约引起的潜力损失率分布有明显的区域性差异，在松
嫩平原和长白山区各有一个高值区，春小麦因降水亏缺引起的产量潜力损失率最高，平均为
５０％，其他 ４种雨养作物集中在 ８％～１０％．东北三省各作物生长季内光能利用效率在 ０．９％ ～
２．７％，其中玉米＞高粱＞水稻＞谷子＞春小麦＞大豆；雨养条件下，玉米、高粱、春小麦、谷子和大
豆各作物的降水利用效率在 ８～３５ ｋｇ∙ｈｍ－２∙ｍｍ－１，其中玉米＞高粱＞春小麦＞谷子＞大豆．在
光能利用效率和降水利用效率均较低的长白山区和小兴安岭南部地区，可采取合理密植、选
择适宜品种、适时施肥、蓄水保墒耕作以及优化作物布局等措施提高资源利用效率．
关键词　 东北三省； 作物产量潜力； 产量潜力损失率； 气候资源利用效率
∗国家自然科学基金面上项目（３１４７１４０８）和“十二五”国家科技支撑计划项目 （２０１２ＢＡＤ２０Ｂ０４）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｙａｎｇｘｇ＠ ｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
２０１５⁃０１⁃０８收稿，２０１５⁃０６⁃１０接受．
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）１０－３０９１－１２　 中图分类号　 Ｓ１６２．３　 文献标识码　 Ａ
Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ａｎｄ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｍａｉｎ ｆｏｏｄ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｒｅｅ
ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ ｕｎｄｅｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ． ＷＡＮＧ Ｘｉａｏ⁃ｙｕ１， ＹＡＮＧ Ｘｉａｏ⁃ｇｕａｎｇ１，
ＳＵＮ Ｓｈｕａｎｇ１， ＸＩＥ Ｗｅｎ⁃ｊｕａｎ１，２ （ １Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌ⁃
ｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９３， Ｃｈｉｎａ； ２Ｈｅｂｅｉ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｄｉｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，
Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ ０５００２１， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（１０）： ３０９１－３１０２．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｄａｔａ ｏｆ ６５ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１０ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｒｏｐ
ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ｚｏｎｅｓ ｏｆ ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｉｃ ａｎｄ ｃｈｉｍｏｎｏｐｈｉｌｏｕｓ ｃｒｏｐｓ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ⁃
ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ， ｔｈｅ ｃｒｏｐ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄｓ ｗｅｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｔｅｐ⁃ｂｙ⁃ｓｔｅｐ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔｈｅ
ｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｒｏｐ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌｓ ｗａｓ ａｎａｌｙｚｅｄ． Ａｎｄ ｔｈｅｎ ｗｅ
ｑｕａｎｔｉｆｉｅｄ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｏｎ ｔｈｅ ｃｒｏｐ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄｓ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ
ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｔｈｅｒｍａｌ ｐｏ⁃
ｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄｓ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ （ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｍａｉｚｅ， ｒｉｃｅ， ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ， ｓｏｒｇｈｕｍ， ｍｉｌｌｅｔ ａｎｄ ｓｏｙｂｅａｎ） ｄｕ⁃
ｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｉｏｄ １９６１－２０１０ ｄｅｃｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ｗｅｓｔ ｔｏ ｅａｓｔ． Ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｖｅ ｃｒｏｐｓ
（ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ ｎｏｔ ｉｎｃｌｕｄｅｄ） ｗｅｒｅ ｈｉｇｈｅｒ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ ｔｈａｎ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈ． Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅ
ｄｕｅ ｔｏ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎｄ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ
ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｔ ｔｈａｎ ｉｎ ｔｈｅ ｗｅｓｔ． Ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｓｉｘ ｍａｉｎ ｃｒｏｐｓ， ｔｈｅ ｙｉｅｌｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｌｏｓｓ ｒａｔｅ ｄｕｅ ｔｏ ｔｅｍｐｅｒａ⁃
ｔｕｒｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｙｂｅａｎ ｗａｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ （５１％）， ａｎｄ ｔｈｏｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｃｒｏｐｓ ｆｌｕｃｔｕａｔｅｄ ｗｉｔｈｉｎ
ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ３３％－４１％． Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅ ｄｕｅ ｔｏ ｗａｔｅｒ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｈａｄ ａｎ ｏｂｖｉｏｕｓ ｒｅｇｉｏｎａｌ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ， ａｎｄ ｗａｓ ｈｉｇｈ ｉｎ Ｓｏｎｇｎｅｎ Ｐｌａｉｎ ａｎｄ Ｃｈａｎｇｂａｉ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ． Ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅ ｏｆ
ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ ｗａｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ （５０％）， ａｎｄ ｔｈｏｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｆｏｕｒ ｒａｉｎｆｅｄ ｃｒｏｐｓ ｆｌｕｃｔｕａｔｅｄ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 １０月　 第 ２６卷　 第 １０期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｏｃｔ． ２０１５， ２６（１０）： ３０９１－３１０２
ｒａｎｇｅ ｏｆ ８％－１０％． Ｔｈｅ ｓｏｌａｒ ｅｎｅｒｇｙ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｘ ｍａｉｎ ｃｒｏｐｓ ｒａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ ０．９％ ｔｏ
２．７％， ｉｎ ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｍａｉｚｅ＞ ｓｏｒｇｈｕｍ＞ｒｉｃｅ＞ｍｉｌｌｅｔ＞ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ＞ｓｏｙｂｅａｎ． Ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｕｔｉｌｉｚａ⁃
ｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｚｅ， ｓｏｒｇｈｕｍ， ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ， ｍｉｌｌｅｔ ａｎｄ ｓｏｙｂｅａｎ ｕｎｄｅｒ ｒａｉｎｆｅｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ
ｒａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ ８ ｔｏ ３５ ｋｇ∙ｈｍ－２·ｍｍ－１， ｉｎ ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｍａｉｚｅ＞ｓｏｒｇｈｕｍ＞ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ＞ｍｉｌｌｅｔ＞ｓｏｙ⁃
ｂｅａｎ． Ｉｎ ｔｈｏｓｅ ａｒｅａｓ ｗｉｔｈ ｌｏｗｅｒ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｅｎｅｒｇｙ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ，
ｓｕｃｈ ａｓ Ｃｈａｎｇｂａｉ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ ｏｆ Ｌｅｓｓｅｒ Ｋｈｉｎｇａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ， ｍｅａｓｕｒｅｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｔａｋｅｎ
ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｕｃｈ ａｓ ｒａｔｉｏｎａｌ ｃｌｏｓｅ⁃ｐｌａｎｔｉｎｇ， ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｏｕｇｈｔ⁃
ｒｅｓｉｓｔａｎｔ ｖａｒｉｅｔｉｅｓ， ｐｒｏｐｅｒ ａｎｄ ｔｉｍｅｌｙ ｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ， ｆａｒｍｉｎｇ ｆｏｒ ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ｓｔｏｒａｇｅ， ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ
ｃｒｏｐ ｌａｙｏｕｔ ａｎｄ ｓｏ ｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ； ｃｒｏｐ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ； ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅ； ｃｌｉ⁃
ｍａｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．
　 　 东北地区是我国粮食主产区和商品粮基地，在
我国粮食安全保障体系和农业生产中占有重要地
位，该区域主要粮食作物包括玉米、水稻、大豆、高
粱、春小麦和谷子等［１－５］ ．由于东北地区气候要素空
间变率较大，加之自然资源地理分布差异以及作物
管理水平和技术等方面的限制，使得该区域的农业
发展不平衡，作物产量潜力远没有得到充分发挥，因
此，合理进行作物布局、充分利用当地农业气候资
源，是提高东北地区粮食产量的关键．
作物产量潜力指在一定的气候、土壤、社会经济
及最优的管理水平、无杂草病虫条件下，作物通过自
身生物学特性将太阳辐射能转化为生物化学潜能的
能力［６－１３］ ．作物产量潜力的研究最早可追溯到德国
化学家 Ｌｉｅｂｉｇ 于 １８４０ 年提出的“最小养分律” ［８］；
我国学者任美锷［９］于 １９３８ 年首先提出作物生产力
研究的重要性，标志着我国作物产量潜力研究的开
始；竺可桢［１０］从气候角度和作物生理角度对作物产
量潜力进行探讨；黄秉维［１１］在国内首次提出了光合
潜力的概念，随后很多学者分别考虑光温、光温水、
光温水土等要素进行不同层次的作物产量潜力研
究［１２－１５］，并将 ＧＩＳ技术运用到作物产量潜力的空间
分析研究中［１６－２０］ ．不少学者分别从不同尺度分析和
计算了东北地区作物的产量潜力，如郭建平等［１８］基
于 １９７１—１９９０年的气象资料对东北地区作物产量
潜力进行估算并提出了开发利用对策；马树庆［１９］利
用 １９６１—１９９０年的气象资料计算吉林省主要作物
逐级产量潜力和气候资源利用效率，分析了提高自
然资源利用率的途径；王宗明等［２０］基于 １９６０—２０００
年气象资料从资源利用率的角度评估了松嫩平原的
作物产量潜力．以往的研究多以 ５—９月作为东北作
物生长期计算玉米、水稻和大豆三大作物的产量潜
力．气候变暖背景下东北地区温度明显升高，主要作
物生育期已发生相应改变，基于作物实际生育期，准
确计算不同作物各级产量潜力及资源利用效率可为
生产实际提供科学参考．本文利用东北三省作物实
际生育期数据，计算了玉米、水稻、大豆、高粱、谷子
和春小麦 ６种作物光温产量潜力和气候产量潜力，
比较分析各作物受热量和降水条件限制引起的产量
潜力的降低率以及光能利用效率和降水利用效率，
为评价该地区作物各级产量潜力对气候变化的时空
响应及作物结构合理布局和农业气候资源高效利用
提供科学依据．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区域概况
本文以黑龙江省、吉林省和辽宁省为研究对象，
参考前人对作物种植制度区划的研究成果［２１］，计算
１９６１—２０１０年≥０ ℃积温以及≥１０ ℃积温，以 ８０％
保证率条件下≥０ ℃积温大于 ２６００ ℃·ｄ的地区为
东北三省春小麦可种植区，≥１０ ℃积温大于 ２０００
℃·ｄ 的地区作为东北三省玉米、水稻、大豆、高粱
和谷子的可种植区，由此确定本文研究区域（图 １）．
１􀆰 ２　 数据来源
气象数据来源于中国气象科学数据共享服务
网，选取研究区域内空间代表性好、资料年限长的
６５ 个气象站点 １９６１—２０１０ 年逐日气象观测数据，
气象要素包括平均气温、降水量、平均相对湿度、平
均气压、日照时数和风速等．
作物生育期资料来自中国农业气象观测站及全
国县级农户调查结果，各点生育期分别为 ２００８—
２０１０年生育期平均值．作物系数是根据 ＦＡＯ推荐的
标准作物系数和修正公式，依据气象资料进行修正
计算，得到各作物不同生育阶段的作物系数［２２］ ．
１􀆰 ３　 作物产量潜力
本文采用逐级订正法计算 ６种作物的逐级产量
潜力．逐级订正法又称为机制法，以作物生长动态统
２９０３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 １　 研究区域及气象站点分布
Ｆｉｇ．１　 Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ｒｅｇｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ．
ａ） 喜温作物研究区域 Ｓｔｕｄｙ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｒｍｏｐｈｉｌｉｃ ｃｒｏｐｓ； ｂ） 喜凉作物研究区域 Ｓｔｕｄｙ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｃｈｉｍｏｎｏｐｈｉｌｏｕｓ ｃｒｏｐｓ．
计模型为基础，综合考虑光、温、水等影响作物生长
的自然生态因子，对光合产量潜力逐步进行温度订
正和水分订正来计算作物各级产量潜力．该方法物
理意义清晰，机理以及因果关系明确，是应用比较广
泛的产量潜力研究方法［１８－２０］ ．
１􀆰 ３􀆰 １光合产量潜力 　 光合产量潜力计算公式如
下：
ＹＱ ＝ Ｑｆ（Ｑ） ＝ ＣＳεψ（１ － α）（１ － β）（１ － ρ）（１ －
γ）（１ － ω） ｆ（Ｌ）Ｅ∑Ｑｉ ／ ｑ（１ － η）（１ － ζ）
（１）
式中：Ｃ为单位换算系数；∑Ｑｉ 为作物生长季内太
阳总辐射（ＭＪ·ｍ－２）；Ｓ为作物光合固定 ＣＯ２能力的
比例；ε为光合辐射占总辐射的比例；φ 为光合作用
量子效率；α为植物群体反射率；β 为植物繁茂群体
投射率；ρ为非光合器官截获辐射比例；γ 为超过光
饱和点光的比例；ω为呼吸消耗占光合产物的比例；
ｆ（Ｌ）为作物叶面积动态变化订正值；Ｅ 为作物经济
系数；ｑ 为作物形成单位质量干物质所需的热量
（ＭＪ·ｋｇ－１）；η为成熟谷物含水量；ξ 为植物无机灰
分含量比例．各参数的取值见表 １，春小麦的参数［２３］
及其他作物参数［１３］都来源于文献．太阳总辐射 Ｑｉ
可用日照时数来计算［２３－２５］：
Ｑｉ ＝ ａ＋ｂ
ｎ
Ｎ
æ
è
ç
ö
ø
÷Ｑ′ （２）
式中：Ｑｉ 为太阳短波辐射（ＭＪ·ｍ
－２·ｄ－１）；ｎ 为实
际日照时数（ｈ）；Ｎ 为最大可能日照时数（ｈ）；Ｑ′为
地球外大气上界的太阳短波辐射；ａ 和 ｂ 为经验系
数，随大气状况（湿度、尘埃）和太阳倾角（纬度和月
份）而变化，推荐使用 ａ＝ ０．２５，ｂ＝ ０．５０［２５－２６］ ．
１􀆰 ３􀆰 ２光温产量潜力 　 光温产量潜力计算公式如
下：
ＹＴ＝ＹＱｆ（ ｔ） （３）
式中：ｆ（ ｔ）为温度订正系数，ｆ（ ｔ）的计算公式［２７］如
下：
ｆ（ ｔ）＝
０ ｔ＜ｔｍｉｎ，ｔ＞ｔｍａｘ
ｔ－ｔｍｉｎ
ｔｓ－ｔｍｉｎ
ｔｍｉｎ≤ｔ＜ｔｓ
ｔｍａｘ－ｔ
ｔｍａｘ－ｔｓ
ｔｓ≤ｔ≤ｔｍａｘ
ì
î
í
ï
ï
ï
ï
ï
ï
（４）
式中：ｔ为作物生长某阶段的平均温度（℃）；ｔｍｉｎ为作
物生长的下限温度（℃）；ｔｓ为作物生长的最适温度
（℃）；ｔｍａｘ为作物生长的上限温度（℃），具体数值见
表 ２［６－７］：
１􀆰 ３􀆰 ３气候产量潜力 　 气候产量潜力计算公式如
下：
ＹＷ＝ＹＴｆ（ｗ） （５）
表 １　 作物光合产量潜力各参数意义及取值
Ｔａｂｌｅ １　 Ｍｅａｎｉｎｇ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｅａｃｈ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｆｏｒ ｐｈｏｔｏ⁃
ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｃｒｏｐｓ
参数
Ｐａｒａｍｅｔｅｒ
水稻
Ｒｉｃｅ
玉米
Ｍａｉｚｅ
大豆
Ｓｏｙｂｅａｎ
谷子
Ｍｉｌｌｅｔ
高粱
Ｓｏｒｇｈｕｍ
春小麦
Ｓｐｒｉｎｇ
ｗｈｅａｔ
Ｓ ０．９０ １．００ ０．６０ １．００ １．００ １．００
ε ０．４９ ０．４９ ０．４９ ０．４９ ０．４９ ０．４９
φ ０．２２ ０．２２ ０．２２ ０．２２ ０．２２ ０．２２
α ０．０６ ０．０８ ０．１０ ０．０８ ０．０９ ０．０６
β ０．０８ ０．０６ ０．１０ ０．１０ ０．１０ ０．１０
ρ ０．１０ ０．１０ ０．１０ ０．１０ ０．１０ ０．１０
γ ０．０５ ０．０１ ０．１０ ０．０５ ０．０３ ０．０３
ω ０．３３ ０．３０ ０．３５ ０．３３ ０．３０ ０．３３
ｆ（Ｌ） ０．５６ ０．５８ ０．５０ ０．４４ ０．５２ ０．５６
Ｅ ０．４５ ０．４０ ０．３５ ０．３５ ０．３５ ０．４５
ｑ １６．９０ １７．２０ ２３．１０ ２０．００ １７．８０ １７．８０
η ０．１４ ０．１５ ０．１５ ０．１５ ０．１５ ０．１４
ξ ０．０８ ０．０８ ０．０８ ０．０８ ０．０８ ０．０８
３９０３１０期　 　 　 　 　 　 　 王晓煜等： 气候变化背景下东北三省主要粮食作物产量潜力及资源利用效率比较　 　 　
表 ２　 不同作物三基点温度（℃）
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｔｈｒｅｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｐｏｉｎｔｓ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｃｒｏｐｓ
（℃）
作物
Ｃｒｏｐ
下限温度
ｔｍｉｎ
上限温度
ｔｍａｘ
最适温度
ｔｓ
水稻 Ｒｉｃｅ ９．０ ３３．０ ２５．０
玉米 Ｍａｉｚｅ １１．０ ３４．０ ２４．０
大豆 Ｓｏｙｂｅａｎ １５．０ ３３．０ ２５．０
谷子 Ｍｉｌｌｅｔ ８．０ ３０．０ ２５．０
高粱 Ｓｏｒｇｈｕｍ ７．０ ３５．０ ２４．０
春小麦 Ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ ３．０ ３０．０ ２２．０
式中：ｆ（ｗ）为降水订正系数［２８］，本文采用如下公式
计算：
ｆ（ｗ）＝
Ｐ
ＥＴｃ
０＜Ｐ＜ＥＴｃ
１ Ｐ≥ＥＴｃ
ì
î
í
ïï
ïï
（６）
式中：Ｐ为作物生长季内的降水量（ｍｍ）；ＥＴｃ为作物
需水量（ｍｍ）．旱地作物的计算直接根据这一公式，
实际生产中水稻种植的前提条件是灌溉，一般认为，
目前生产条件下，东北地区水田供水的满足程度为
９２％，因此在公式中水稻的 ｆ（ｗ）＝ ０．９２［１３，１９］ ．
１􀆰 ３􀆰 ４作物产量潜力损失率　 为了说明温度及降水
变化对作物产量潜力的影响，分别计算由于温度不
适宜而引起的作物光温产量潜力相对于光合产量潜
力的产量损失率，以及由降水引起的作物气候产量
潜力偏离光温产量潜力的产量潜力损失率：
ΔＹＴ＝ＹＱ－ＹＴ （７）
ΔＹＷ＝ＹＴ－ＹＷ （８）
ＪＴ＝ΔＹ（Ｔ）
ＹＴ
＝ＹＱ－ＹＴ
ＹＱ
（９）
ＪＷ＝ΔＹ（Ｗ）
Ｙ（Ｗ）
＝ ＹＴ－ＹＷ
ＹＴ
（１０）
式中：ΔＹ（Ｔ）为作物由温度引起的光温产量潜力偏
离光合产量潜力的减少量（ｋｇ·ｈｍ－２）；ΔＹ（Ｗ）为由
降水引起的气候产量潜力偏离光温产量潜力的减少
量（ｋｇ·ｈｍ－２）；ＪＴ为光温产量潜力偏离光合产量潜
力的产量潜力损失率；ＪＷ为气候产量潜力偏离光温
产量潜力的产量潜力损失率．
１􀆰 ４　 各作物气候资源利用效率
在计算东北地区主要作物各级产量潜力基础
上，计算作物光能利用效率以及降水利用效率，计算
公式如下［２９－３１］：
ＲＵＥ ＝ ｑ
× ＹＷ
∑ＱＰＡＲ
× １００％ （１１）
ＷＵＥ ＝ ＹＷ
∑Ｐ
（１２）
式中：ＲＵＥ为作物生长季内光能（光合有效辐射）资
源利用效率； ∑ＱＰＡＲ 为作物生长季内的光合有效
辐射总量（ＭＪ·ｍ－２）；ｑ 为单位质量干物质燃烧时
所放出的热量（Ｊ·ｇ－１），取值见表 １；ＷＵＥ 为降水资
源利用效率（ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１）； ∑Ｐ 为作物生长
季内的降水总量（ｍｍ）．
其中，光合有效辐射（ＱＰＡＲ）由光合有效系数
（η）乘以太阳总辐射（Ｑｉ）得到［ ２４
－２６］ ．
ＱＰＡＲ ＝Ｑｉη （１３）
η＝ ｃ＋ｄ
Ｑｉ
Ｑ′
（１４）
式中：Ｑｉ ／ Ｑ′为晴空指数；ｃ、ｄ 为经验系数，根据文献
［２４］，东北地区的经验系数分别取 ｃ ＝ ０．３５４９，ｄ ＝
－０．０４９１．
１􀆰 ５　 作物各级产量潜力时间变化趋势
本文利用最小二乘法［３２］来说明作物各级产量
潜力时间变化趋势，用 ｘｉ 表示样本量为 ｎ 的产量潜
力变量，用 ｔｉ 表示 ｘｉ 所对应的时间，建立 ｘｉ 与 ｔｉ 的
一元线性回归方程：
ｘｉ ＝ａｔｉ＋ｂ （１５）
式中：ａ 为回归系数；ｂ 为回归常数．以 ａ 的 １０ 倍作
为作物产量潜力的变化，表示产量潜力每 １０年的变
化趋势，其中正值表示增加趋势，负值表示减少
趋势．
１􀆰 ６　 数据处理
利用 ＦＯＲＴＲＡＮ程序和 Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ ２０１０ 进
行数据处理，并采用 ＡｒｃＧＩＳ 软件的 ＩＤＷ（ ｉｎｖｅｒｓｅ
ｄｉｓｔａｎｃｅ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）模块，对研究区域内
数据处理结果进行插值，生成空间栅格数据，得到相
应的空间分布图．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 东北地区作物产量潜力的时空分布特征及
变化
２􀆰 １􀆰 １作物光温产量潜力的时空分布特征　 光温产
量潜力指在水分、土壤、品种以及农业技术措施适宜
的前提下，由当地辐射和温度条件决定的作物产量，
是一个地区的灌溉条件下可以达到作物产量上
限［５，３３］ ．本文分别计算研究区域内各站点 ６ 种作物
１９６１—２０１０年的光合产量潜力，在此基础上进行温
度系数订正得到光温产量潜力．
４９０３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
由图 ２ 可以看出，研究区 ６ 种主要作物的光温
产量潜力均呈现明显的西高东低的空间分布特征，
与作物生长季内积温的分布规律一致［３４］，高值区主
要集中在吉林和辽宁的中西部地区，低值区在研究
区域东部及黑龙江北部一带．由于各作物生长季内
的温度条件不同，光温产量潜力在 ６ 种作物之间存
在差异，总体以玉米最高，平均光温产量潜力为
１８３８４ ｋｇ·ｈｍ－２，高粱、水稻、春小麦次之，平均值分
别为 １６１２９、１６０６６和 １２１１５ ｋｇ·ｈｍ－２，谷子较低，平
均值为 １０４８３ ｋｇ·ｈｍ－２，大豆最低，平均值为 ４３２８
ｋｇ·ｈｍ－２，仅为玉米的 １ ／ ４．其中，玉米、水稻和高粱
５０年平均最高值均出现在辽宁营口，春小麦、大豆
和谷子的最高值均出现在辽宁省西部的叶柏寿；６
种作物除春小麦的最低值出现在吉林省的长白山地
区外，最低值均出现在黑龙江省的绥芬河地区，说明
温度是限制绥芬河地区光温产量潜力的重要因素．
　 　 １９６１—２０１０年，除辽宁和吉林的一些站点，各
种作物光温产量潜力有不同程度的下降外，各种作
物光温产量潜力均呈现明显增加（图 ３），这是由于
生长季稳定通过 １０ ℃的积温和生长季内温度逐渐
增加补偿了太阳总辐射降低造成的．由此可见，研究
期间气候变暖对东北三省大部分地区作物光温产量
潜力产生了积极影响，其中大豆光温产量潜力在研
究区域内各站点均呈增加趋势，仅在辽宁省的沈阳、
本溪、黑山和瓦房店 ４个站点呈减少趋势，高粱和谷
子的光温产量潜力呈增加趋势的站点最少．
２􀆰 １􀆰 ２作物气候产量潜力的时空分布特征　 气候产
量潜力又称光温降水产量潜力，指在品种、土肥以及
农业技术措施适宜的前提下，由当地辐射、温度和降
水条件决定的作物最高产量，是一个地区的雨养农
业可以达到的产量上限［６，３３］ ．东北三省旱地作物以
雨养为主，因此分析气候产量潜力对当地农业生产
实践具有重要的理论及实践意义．本文在计算研究
区域内 ６种作物光温产量潜力的基础上，通过降水
订正系数校正后得到气候产量潜力［１３，２８］ ．
由图 ４可以看出，研究期间，东北玉米、大豆、谷
子和高粱的气候产量潜力呈明显南高北低的空间分
布特征，与作物生长季内的降水量和参考作物蒸散
量的整体分布特征一致［３３］ ．玉米、大豆、谷子和高粱
的高值区均集中在辽宁省中部平原地区，分别为
２２０００、６１００、１２０００和 １８０００ ｋｇ·ｈｍ－２以上；辽宁西
部和东部、吉林东南部、黑龙江南部次之，４种作物
图 ２　 东北三省 ６种作物光温产量潜力的空间分布
Ｆｉｇ．２　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｒｍａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ （ｋｇ·ｈｍ－２）．
ａ） 玉米 Ｍａｉｚｅ； ｂ） 水稻 Ｒｉｃｅ； ｃ） 春小麦 Ｓｐｒｉｎｇ ｗｈｅａｔ； ｄ） 高粱 Ｓｏｒｇｈｕｍ； ｅ） 谷子 Ｍｉｌｌｅｔ； ｆ） 大豆 Ｓｏｙｂｅａｎ．图中阴影部分为非研究区域 Ｔｈｅ
ｓｈａｄｏｗ ｐａｒｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｇｕｒｅ ｍｅａｎｔ ｎｏｎ⁃ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
５９０３１０期　 　 　 　 　 　 　 王晓煜等： 气候变化背景下东北三省主要粮食作物产量潜力及资源利用效率比较　 　 　
图 ３　 １９６１—２０１０年东北三省 ６种作物光温产量潜力时间变化趋势的空间分布
Ｆｉｇ．３　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈａｎｇｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅｒｍａｌ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ，１９６１－２０１０
［ｋｇ·ｈｍ－２·（１０ ａ） －１］．
图 ４　 东北三省 ６种作物气候产量潜力的空间分布
Ｆｉｇ．４　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ （ｋｇ·ｈｍ－２）．
的气候产量潜力的平均值分别为 １６０００、 ３７００、
９５００、１３０００ ｋｇ·ｈｍ－２；黑龙江省北部，吉林东部高
寒山区等地气候产量潜力最低，４ 种作物的气候产
量潜力分别仅为 ９９００、１３００、６７００、１０５００ ｋｇ·ｈｍ－２ ．
６９０３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
春小麦的气候产量潜力的空间分布与其他几种作物
有明显不同，高值区集中在黑龙江省和吉林省的中
部以及辽宁省东部，低值区集中在松辽平原西部，这
是由于春小麦播种期较早，生育期内受水分因素影
响较大，黑龙江省中部、吉林省中部和辽宁省东部降
水较多、蒸散量较少、水分条件较好，因此气候产量
潜力较高，而在松嫩平原西部，春小麦生育期内降水
较少、蒸散量较高，因此其气候产量潜力很低．水稻
的气候产量潜力呈现西高东低的空间分布，这是由
于水稻的水分系数取值 ０．９２，水稻的气候产量潜力
与光温产量潜力在空间分布上趋势相同，仅是数值
上有所衰减．
由于各作物生育期不同，因此各作物生长季内
的降水条件不同，以至于降水对作物需水的满足度
不同，因此气候产量潜力在 ６ 种作物之间也存在差
异，总体以玉米、水稻和高粱最高，平均气候产量潜
力在 １４６７８ ～ １５８８３ ｋｇ·ｈｍ－２，谷子和春小麦次之，
平均值 ９０００ ｋｇ·ｈｍ－２左右，大豆最低，平均值为
３６９１ ｋｇ·ｈｍ－２ ．除辽宁和吉林的一些站点各作物气
候产量潜力均呈不同程度的增加（图 ５）．由此可见，
研究期间气候变化对东北三省大部分地区作物气候
产量潜力产生了积极影响．
２􀆰 ２　 东北地区作物产量潜力损失率
２􀆰 ２􀆰 １温度限制引起的作物产量潜力损失率　 研究
期间，６ 种作物因温度限制引起的光温产量较光合
产量潜力损失率表现为明显的东高西低趋势．６ 种
作物产量潜力损失率相近，平均为 ３３％ ～ ４１％．从产
量潜力损失率的地区差异上看，小兴安岭、长白山区
和三江平原的产量损失率最大，玉米、水稻、高粱、谷
子和春小麦在 ４０％以上，大豆在 ６０％以上；松嫩平
原的产量潜力损失率次之，玉米、水稻、高粱、谷子和
春小麦在 ２４％ ～ ３９％，大豆在 ４０％ ～ ５０％；春小麦受
温度限制引起的产量潜力损失率在松嫩平原东部最
小，而其他几种作物的产量损失率最低值均在辽河
平原（图 ６）．在由于温度限制产量损失率较高的地
区，采用增温措施（早春覆盖地膜）可有效提高光温
产量，且温度限制产量越大的地区，通过增温措施增
产的效果越明显．
２􀆰 ２􀆰 ２降水限制引起的作物产量潜力损失率　 由于
在东北地区水稻生长季内水分来源主要依赖于灌
溉，没有灌溉也就没有水稻，在计算水稻气候产量潜
力时将降水订正系数取为 ０．９２［１３，１９］，因此在这一部
分不讨论水稻受降水制约引起的潜力损失率．由图 ７
可以看出，除水稻外的 ５ 种作物受降水限制引起的
产量潜力损失率空间分布特征基本一致，表现为明
图 ５　 １９６０—２０１０年东北三省 ６种作物气候产量潜力时间变化趋势的空间分布
Ｆｉｇ．５　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈａｎｇｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ， １９６１－２０１０
［ｋｇ·ｈｍ－２·（１０ ａ） －１］．
７９０３１０期　 　 　 　 　 　 　 王晓煜等： 气候变化背景下东北三省主要粮食作物产量潜力及资源利用效率比较　 　 　
图 ６　 东北三省 ６种作物因温度限制引起的产量潜力损失率的空间分布
Ｆｉｇ．６　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅｓ ｌｉｍｉｔｅｄ ｂｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ
（％）．
显的区域性差异，５种作物中，春小麦因降水亏缺引
起的产量潜力损失率最高，平均为 ５０％，这是由于
春小麦播种及收获较其他作物较早，生育期内降水
量亦偏少，降水订正系数小，尤其在春小麦生长季内
降水较少且蒸散量高的松嫩平原西部，气候产量潜
力很低，这也是春小麦受降水制约引起的潜力损失
率的高值区；其他作物产量潜力损失率相近，平均为
８％～ １０％．从地区差异上看，松嫩平原西部、辽宁西
部地区产量潜力损失率最大，玉米、高粱、谷子、大豆
在 ３６％以上，春小麦在 ５６％以上，这些地区作物生
育期内降水量少、蒸散量较高，因此降水订正系数较
小，产量潜力损失率比较高；三江平原、松嫩平原东
部产量潜力损失率次之，玉米、高粱、谷子、大豆在
２６％～３６％，春小麦在 ３６％～５６％；在长白山区、辽东
丘陵地带降水比较充沛，产量潜力损失率最小．由此
可见，东北地区粮食主产区的三大平原，受干旱影响
较大，在实际生产中，可通过作物适水种植优化、抗
旱型品种筛选、抗旱减灾预警等措施，降低因降水引
起的产量损失率．
２􀆰 ３　 东北地区主要作物气候资源利用效率比较
基于作物气候产量以及作物生育期光合有效辐
射总量和降水总量，比较分析研究区域各站点
１９６１—２０１０年主要作物光能利用效率和降水利用
效率的时空分布特征．
２􀆰 ３􀆰 １作物光能利用效率　 作物光能利用效率可表
征一个地区不同作物对光能资源利用状况［３０－３１］ ．从
图 ８可以看出，玉米、水稻、高粱、谷子和大豆的光能
资源利用率的空间分布表现为从西南到东北的减小
趋势，在小兴安岭、松嫩平原北部以及长白山地区出
现了低值带；春小麦的空间分布呈现由松嫩平原北
部和辽河平原西南部向其他地区递减的趋势，松嫩
平原的西南部和辽河平原西部部分地区为低值区．
比较 ６种作物的光能利用效率的差异，可以看出，玉
米和高粱生长季的光能利用效率最高，达到 ２．７％；
水稻和谷子次之，达到 １．９％；春小麦为 １．６％；大豆
为 ０．９％．崔读昌［３０］曾基于作物生育期内的总辐射
和实际产量对我国粮食作物光能利用效率进行研
究，结果表明东北三省喜温作物的光能利用效率为
０􀆰 ２６％～０．３８％，喜凉作物为 ０．１８％ ～ ０．２７％，可见作
物的光能利用效率可提升的空间很大，若通过适宜
的栽培管理措施和减少病虫害影响［６－７］，将光能利
用效率提高到 ３％，则玉米、水稻、春小麦、高粱、谷
子和大豆的产量可分别达到 １７４００、１６７００、１５８００、
１６０００、１５０００ 和 １２０００ ｋｇ·ｈｍ－２，即作物产量可增
８９０３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
加 １～４倍．由此可见，通过各种措施提高作物光能 利用效率从而提高产量潜力的空间是巨大的．
图 ７　 东北三省 ５种作物受降水限制引起的产量潜力损失率的空间分布
Ｆｉｇ．７　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｙｉｅｌｄ ｌｏｓｓ ｒａｔｅｓ ｌｉｍｉｔｅｄ ｂｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｉｖｅ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ
（％）．
图 ８　 东北三省 ６种主要作物的光能利用效率
Ｆｉｇ．８　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｅｎｅｒｇｙ ｕｓｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｓｉｘ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ （％）．
９９０３１０期　 　 　 　 　 　 　 王晓煜等： 气候变化背景下东北三省主要粮食作物产量潜力及资源利用效率比较　 　 　
图 ９　 东北地区 ５种主要作物的降水利用效率
Ｆｉｇ． ９ 　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ （ ｗａｔｅｒ ） ｕｓｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｆｉｖｅ ｃｒｏｐｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ
（ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１）．
２􀆰 ３􀆰 ２作物降水利用效率　 降水是东北地区旱地作
物主要水分来源，比较不同作物降水利用效率可反
映降水对各作物产量的贡献［３０］，对东北地区作物生
产和作物布局有重要意义．如前所述，水稻作物水分
来源主要是灌溉，在此仅比较 ５ 种旱地作物降水利
用效率．从图 ９可看出，玉米、高粱、谷子和大豆降水
利用效率的空间分布表现为由西部向东部的减小趋
势，高值区集中在松辽平原的西部，在大小兴安岭以
及长白山区出现了低值带；春小麦的空间分布呈现
由西北向东南递减的趋势，高值区集中在松嫩平原
的北部，低值区集中在长白山区，这一趋势与东北地
区作物生长季内降水量的空间分布特征一致［３４］ ．比
较 ５种作物降水利用效率可以看出，玉米降水利用
效率最高，为 ３５ ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１；高粱次之，为 ３３
ｋｇ · ｈｍ－２ · ｍｍ－１； 再 次 是 春 小 麦 （ ３３
ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１）、谷子（２１ ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１）和大
豆（８ ｋｇ·ｈｍ－２·ｍｍ－１）．
３　 讨　 　 论
本文依据前人作物种植界限指标，确定了东北
三省喜凉作物和喜温作物的研究区域，利用研究区
域 ６５个气象台站 １９６１—２０１０年的逐日气象数据和
该区域玉米、水稻、大豆、谷子、高粱和春小麦 ６种主
要作物生育期资料，系统比较了东北地区主要作物
各级产量潜力、因温度和降水导致的产量潜力损失
率以及各作物光能利用效率和降水利用效率．结果
表明：１９６１—２０１０ 年，东北三省 ６ 种作物的光温产
量潜力呈现明显的西高东低的空间分布特征，高值
区位于辽宁省和吉林省的西部地区，低值区集中在
黑龙江的北部地区和研究区的东部一带，６ 种作物
气候产量潜力高值区均集中在东部和中部平原，而
低值区集中在 ５０° Ｎ以北的北部地区和长白山天池
一带，该区域温度无法满足作物生长的需要，该结果
与前人的研究结果一致［１９］ ．６ 种作物的光合产量潜
力均呈减少趋势，而光温产量潜力呈增加趋势，说明
气候变暖温度升高补偿了日照时数下降造成的产量
潜力损失；作物气候产量潜力在大部分地区均有不
同程度的增加，说明如果充分利用温度升高带来的
作物生长季延长趋势，气候变暖对东北三省大部分
地区的产量潜力有正面影响．东北三省各作物受温
度限制引起的产量潜力损失率呈明显的东高西低趋
势，因降水不足引起的潜力损失率空间分布较复杂，
００１３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
区域性差异明显．由温度引起的产量潜力损失率在
小兴安岭、长白山区和三江平原最高，其次是松嫩平
原，辽河平原的损失率最低；由降水引起的产量潜力
损失率，松辽平原西部、长白山区较高，三江平原、松
辽平原东部和辽宁西部地区次之，小兴安岭、辽东丘
陵地带最低．不同作物之间的差异也较大，其中，大
豆因温度条件所引起的产量潜力损失率最低，春小
麦因降水亏缺所引起的产量潜力损失率最高．东北
三省各作物光能利用效率由高到低依次为玉米＞高
粱＞水稻＞谷子＞春小麦＞大豆，降水利用效率依次为
玉米＞高粱＞春小麦＞谷子＞大豆，在实际生产中，６
种作物光能利用效率和降水利用效率都很低，其资
源利用效率有很大的提升空间，在光能利用效率较
低的小兴安岭、松嫩平原北部以及长白山区等地区，
可以采取合理密植、选育光能利用率高的品种、合理
间作套种以及加强田间管理等措施；在降水利用效
率较低的地区，可以采取改良土壤、提高地力、增加
农业技术投入、加强蓄水保墒耕作、培育和推广新品
种以及优化作物布局等措施，从而提高作物农业气
候资源的综合利用效率．
本文选取逐级订正法计算作物产量潜力，该方
法在国内应用广泛，基础数据易于获得，参数涉及
光、温、水等影响作物产量形成的因素和指标，计算
结果生物学、物理学意义明确．前人［１８－２０］利用该方
法计算作物产量潜力（光合产量潜力、光温产量潜
力和气候产量潜力）多依据作物的自然生长期（５—
９月），但是由于东北地区地域辽阔，地形、纬度等方
面的差异，东北三省热量条件明显不同，不同地区各
作物生育阶段存在明显差异，实际生育期与自然生
长期会有一定偏差，直接影响作物各级产量潜力计
算．同时气候变暖背景下，作物实际生长季并不完全
在 ５—９月，因此本文基于作物实际生育期，计算 ６
种作物的各级产量潜力，与前人研究相比，在不同地
区得到的产量潜力更可靠．前人［２０，２３］研究东北地区
气候资源利用效率多依据马树庆［１９］的研究结果，用
实际产量与各级产量潜力的比率，该指标将气候产
量潜力作为一个地区可以利用的气候资源，不能单
独针对降水利用效率进行分析，而本文选取的是崔
读昌［３０］的研究结果，计算单位面积上单位光能或降
水资源所能获得的作物产量潜力，分析各作物的光
能利用效率及降水利用效率．逐级订正法计算作物
产量潜力受参数的影响较大，本文选取的参数仅反
映各作物整体的品种特性，而随着栽培和育种技术
的发展，一些优良品种的参数与前人的结果可能会
有明显不同，因此导致近几年玉米的最高记录几乎
接近本文的气候生产潜力［３５］；本文计算水稻的气候
生产潜力时选取了降水订正系数 ０．９２，该参数是前
人于 ２０ 世纪 ９０ 年代依据实地调查和经验、参考东
北的水利设施水平确定的，能够较好地代表整个东
北区域的平均水平，但是，在目前的生产条件下应考
虑对该参数修正，以得到更准确的结论；对作物的气
候资源利用效率进行分析时，我们重点比较了不同
作物光能利用效率和降水资源利用效率，而热量资
源利用效率涉及到作物生育期调整等技术措施，是
我们下一步研究的重点，以上不足有待于进一步改
进完善．
本研究计算作物各级产量潜力的目的在于了解
当地作物在灌溉和雨养条件下能够达到的最高产
量，分析各地作物产量潜力受温度、降水限制的情况
以及各作物的气候资源利用效率，可为当地调整作
物和品种布局、采取相应的作物栽培措施和农田管
理技术、趋利避害、充分利用光热水资源提供科学
依据．
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１０１３１０期　 　 　 　 　 　 　 王晓煜等： 气候变化背景下东北三省主要粮食作物产量潜力及资源利用效率比较　 　 　
［１０］　 Ｚｈｕ Ｋ⁃Ｚ （竺可桢）． Ｓｏｍｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｌｉ⁃
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ｍａｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ／ ／ Ｓｉｖａｋｕｍａｒ ＭＶＫ， ｅｄｓ．
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（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｗａｎｇ Ｚ⁃Ｍ （王宗明）， Ｚｈａｎｇ Ｂ （张　 柏）， Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｑ
（张树清）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｐｏｔｅｎ⁃
ｔｉａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｎａｔｕｒａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｒａｔｉｏ ｉｎ
Ｓｏｎｇｎｅｎ Ｐｌａｉｎ ｏｆ Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ
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［２３］　 Ｓｕｎ Ｙ⁃Ｋ （孙彦坤）， Ｙａｎｇ Ａ⁃Ｍ （杨爱民）， Ｙａｎｇ Ｑ⁃Ｈ
（杨庆华）， Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｃｒｏｐ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｔｉｅｓ ｉｎ
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Ｓｃｉｅｎｃｅ （黑龙江农业科学）， １９９８（２）： １１ － １３ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２４］　 Ｈｅ Ｈ⁃Ｌ （何洪林）， Ｙｕ Ｇ⁃Ｒ （于瑞贵）， Ｌｉｕ Ｘ⁃Ａ （刘
新安）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｓｐａｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｅｒ⁃
ｒｅｓｔｒｉａｌ ｅｃｏ⁃ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ （ ＩＩ） ． Ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ （自然资源学报）， ２００４，
１９（５）： ６７９－６８７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２５］　 Ｙａｎｇ Ｊ⁃Ｍ （杨金明）， Ｆａｎ Ｗ⁃Ｙ （范文义）， Ｚｈａｏ Ｙ⁃Ｈ
（赵颖慧）． Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｄａｉｌｙ ｇｌｏｂａｌ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａ⁃
ｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用
生态学报）， ２０１４， ２５（８）： ２３０４－２３１０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２６］　 Ｚｈｕ ＸＤ， Ｈｅ ＨＬ， Ｌｉｕ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉｏ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａ⁃
ｔｉｏｎ ｏｆ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｉｎ ｒｅ⁃
ｃｅｎｔ ５０ ｙｅａｒｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， ２０１０，
２０： ８０３－８１７
［２７］　 Ｌｉ Ｋ⁃Ｎ （李克南）， Ｙａｎｇ Ｘ⁃Ｇ （杨晓光）， Ｌｉｕ Ｚ⁃Ｊ （刘
志娟）， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｇｌｏ⁃
ｂａｌ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ ｃｒｏｐｐｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ⅲ．
Ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｎｏｒｔｈ⁃
ｅｒｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｎ ｃｒｏｐｐｉｎｇ ｓｙｓ⁃
ｔｅｍｓ． Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａ Ｓｉｎｉｃａ （中国农业科学），
２０１０， ４３（１０）： ２０８８－２０９７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｗａｎｇ Ｗ⁃Ｔ （王位泰）， Ｚｈａｎｇ Ｔ⁃Ｆ （张天锋）， Ｈｕａｎｇ Ｂ
（黄　 斌）， ｅｔ ａｌ． Ｇｒｏｗｔｈ ｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｉａｎ ｏｆ ａｌｆａｌｆａ ｓｏｗｅｄ
ｉｎ ｓｐｒｉｎｇ ａｎｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ
Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ ｏｆ Ｅａｓｔ Ｇａｎｓｕ． Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ｔｈｅ
Ａｒｉｄ Ａｒｅａｓ （干旱地区农业研究）， ２００７， ２５（５）： ２１４－
２１９ （ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｌｖ Ｗ⁃Ｈ （吕文河）， Ｂａｉ Ｙ⁃Ｍ （白雅梅）， Ｓｕｎ Ｙ⁃Ｔ （孙
玉婷）． Ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｏｆ ｃｏｒｎ，
ｓｏｙｂｅａｎ ａｎｄ ｗｈｅａｔ ｉｎ Ｈｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ （东北农学院学报），
１９９３， ２４（４）： ３２２－３２７ （ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｃｕｉ Ｄ⁃Ｙ （崔读昌）． Ｃｌｉｍａｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉ⁃
ｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｃｅｒｅａｌ ｃｒｏｐｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｍｅａ⁃
ｓｕｒｅｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ （中国农业气
象）， ２００１， ２２（２）： ２５－３１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｑｉａｎ Ｊ⁃Ｘ （钱锦霞）， Ｈｕ Ｌ⁃Ｗ （胡良温）． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｃｌｉｍａｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｍａｉｚｅ ｉｎ
Ｓｈａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｉｚｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （玉米科
学）， ２００８（４）： １９２－１９５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３２］　 Ｗｅｉ Ｆ⁃Ｙ （魏凤英）． Ｔｈｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｍｏｄｅｒｎ Ｃｌｉｍａｔｅ
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ Ｆｏｒｅｃａｓｔ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅ⁃
ｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｐｒｅｓｓ， ２００７ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｌｏｏｍｉｓ ＲＳ， Ｗｉｌｌｉａｍｓ ＷＡ． Ｍａｘｉｍｕｍ ｃｒｏｐ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ：
Ａｎ ｅｓｔｉｍａｔｅ． Ｃｒｏｐ Ｓｃｉｅｎｃｅ， １９６３， ３： ６７－７２．
［３４］　 Ｌｉｕ Ｚ⁃Ｊ （刘志娟）， Ｙａｎｇ Ｘ⁃Ｇ （杨晓光）， Ｗａｎｇ Ｗ⁃Ｆ
（王文峰）， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｏｆ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃｌｉｍａｔｅ
ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｏｆ ｇｌｏｂａｌ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｒｅｅ
ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ
Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２００９， ２０（９）： ２１９９－２２０６
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３５］　 Ｌｉ Ｓ⁃Ｋ （李少昆）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｔ （王崇桃）． Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ａｎｄ
Ｗａｙｓ ｔｏ Ｈｉｇｈ Ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｍａｉｚｅ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ，
２０１０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 王晓煜，女，１９９１年生，博士研究生． 主要从事气
候变化对种植制度和作物布局的影响研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｃａｕｗａｎ⁃
ｇｘｉａｏｙｕ＠ ｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
责任编辑　 杨　 弘
２０１３ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷