基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比.pdf

第 2 期 余焰文等：基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比 147 中国农业气象（Chinese Journal of Agrometeorology）2024 年doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2024.02.004 余焰文,陈昆,蔡哲,等.基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比J.中国农业气象,2024,45(2):147-158 基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比*余焰文1,2，陈 昆3，蔡 哲4*，李 杉2，孙慧天5（1.南昌农业气象试验站，南昌 330200；2.抚州市气象局，抚州 344000；3.景德镇市气象局，景德镇 333000；4.江西省农业气象中心，南昌 330096；5.无锡学院大气与遥感学院，无锡 214105）摘要：利用江西省 90 个县（区）20122021 年国家气象站和 20172021 年 8 个稻田小气候站数据资料，分析稻田与相应台站气温差异，并对比台站日最高气温35指标 H1（NS）、稻田日最高气温35指标 H1（RS）、台站日最高气温37指标 H2（NS）、稻田日最高气温37指标 H2（RS）的高温热害统计结果，提出适用于江西的早稻高温热害指标，提升高温监测预警和防御能力。结果表明：（1）稻田较台站有降温效应，日最高气温（Tmax）、日平均气温（T）和日最低气温（Tmin）总体偏低 0.6、0.4和 0.3，且降温幅度随早稻生长增大，抽穗成熟期移栽孕穗期播种移栽期。（2）高温期间，晴天条件下稻田降温幅度最大，T、Tmax和Tmin较相应台站平均偏低 0.8、1.0和 0.7，阴天多云和雨天稻田降温幅度总体较为接近。（3）H1（NS）热害下，稻田与相应台站的逐日气温、逐小时气温均差异显著，且夜间稻田降温强度大于白天。稻田气温总体偏低 1.2左右，金溪稻田偏低最多，T、Tmax和 Tmin平均偏低 1.5、1.1和 2.6。（4）不同指标统计近 10a 高温热害县（区）数、平均持续时间、灾害县（区）平均减产率模拟值和全省减产率模拟值，均以 H1（NS）最大、H2（RS）最小。H2（NS）与 H1（RS）统计的平均持续时间、灾害县（区）平均减产率模拟值和全省减产率模拟值差异不显著，但均与 H1（NS）、H2（RS）统计结果差异显著，且 H2（NS）统计的全省减产率模拟值与实际更接近。台站 Tmax37更适合作为江西省早稻高温热害指标。关键词：国家气象站；稻田小气候；降温效应；热害指标 Comparative Analysis of Heat Damage Index for Early Rice by Temperature from Rice Field and National Meteorological Station in Jiangxi Province YU Yan-wen1,2,CHEN Kun3,CAI Zhe4,LI Shan2,SUN Hui-tian5(1.Nanchang Agrometeorological Experimental Station,Nanchang 330200,China;2.Meteorological Bureau of Fuzhou,Fuzhou 344000;3.Meteorological Bureau of Jingdezhen,Jingdezhen 333000;4.Jiangxi Agricultural Meteorological Center,Nanchang 330096;5.School of Atmospheric and Remote Sensing,Wuxi University,Wuxi 214105)Abstract:Data from national meteorological stations in 90 counties of Jiangxi province during 20122021 and 8 microclimate stations in rice fields during 20172021 were used to analyze the differences in temperature between rice fields and stations,and the statistical results based on H1(NS)(daily max temperature of national stations 35),H1(RS)(daily max temperature of rice fields 35),H2(NS)(daily max temperature of national stations 37)and H2(RS)(daily max temperature of rice fields 37 )were compared.Furthermore,proposing high-temperature damage indicators more suitable for early rice in Jiangxi,which would promoting capabilities of high-temperature monitoring and defense.The results showed that:(1)compared with the national stations,the rice *收稿日期：2023-04-25 基金项目：江西省气象重点项目“双季水稻主要气象灾害风险评价技术研究及应用”（2021QXZD106）；南昌市农业气 象重点实验室项目（2022NNZS204）*通讯作者：蔡哲，正研级高级工程师，主要从事农业气象与气候资源利用研究，E-mail： 第一作者联系方式：余焰文，E-mail： 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 148 fields had a cooling effect,and the Tmax(daily maximum temperature),T(daily average temperature),and Tmin(daily minimum temperature)were 0.6,0.4,and 0.3 lower than national stations.Whats more,the cooling effect increased with the growth of early rice,which showed as heading-maturity periodtransplanting-booting periodsowing-transplanting period.(2)The cooling effect was higher in sunny days than in cloudy and rainy days during the high temperature period,and T,Tmax and Tmin of early rice field were 0.7,0.8 and 0.6 lower than that of the national stations.On cloudy and rainy days,the decrease in temperature of rice fields was similar.(3)There were significant differences in daily and hourly air temperature between 6 rice fields and the corresponding national stations during H1(NS)heat damage occurred,and the cooling intensity of the rice field was greater at night than in the daytime.The Tmax,T and Tmin of the 6 fields were generally about 1.2 lower,which was strongest in Jinxi filed with T,Tmax and Tmin was 1.5,1.1 and 2.6 lower.(4)H1(NS)was the largest and H2(RS)was the smallest in terms of the number of counties affected by heat damage,the average duration,the average yield reduction simulation value of affected counties and the simulation value of the whole in recent 10 years based on different heat damage index.There was no significant difference in the result of average duration,the simulated average yield reduction rate of affected counties,and the simulated yield reduction rate of the whole based on H2(NS)and H1(RS),while they were all different with the result based on H1(NS)or H2(RS).And the simulated value of the reduction rate of the whole calculated by H2(NS)was closer to the actual value.Therefore,national stations Tmax37 was more suitable as an index of heat damage for early rice in Jiangxi.Key words:National meteorological station;The micro meteorology of early rice field;Cooling effect;Heat damage index 受气候变化影响，高温热害的发生频次、强度和影响范围持续上升1，高温对水稻生产的影响一直是国内外研究的热点之一23。适宜的温度条件是水稻正常生长发育的基础，不同生育阶段水稻对高温的响应也不同，如环境气温35时，花药开裂、花粉活性降低4；水稻耐热品种生殖生长阶段的临界温度是 36.55，灌浆结实期平均气温26，粳稻垩白粒增加、米质下降6。胡声博7研究认为，随气候变暖，当前大部分水稻品种已适应了 35温度环境，筛选耐热水稻品种的温度阈值应调整为 38更合适。作物群体小气候是其生长发育所处环境的集中表现8。周顺亮等9比较分析不同作物小气候差异表明，稻田与棉田小气候的相对湿度、土温变化趋势总体基本相同，但是内部气温随作物群体高度的变化趋势相反。肖薇等10分析和模拟了玉米小气候不同高度气温、相对湿度、风速和顶部热通量的变化。此外，群体小气候与外界环境的气象要素差异也逐渐受到关注，邓聪等11分析 2017 年逐月、干季和湿季海南橡胶林冠层小气候和环境气温的差异，杨爱萍等1213建立了基于台站观测气温的稻田气温预测模型，林聃等14基于江苏省农业科学院水稻试验基地试验发现，稻田气温低于台站监测气温，高温条件下基于稻田气温数据核算的水稻败育率偏低。此外，灌溉处理、下垫面性质差异等也是导致小气候和环境温湿度差异的重要因素1516。但以上研究仅分析比较了单站数据，研究结论的区域适用性有待验证，或仅比较水稻生长期的气温总体差异，对灾害期间稻田与台站气温差异对比等分析较少。江西省是长江流域重要的粮食生产区，高温天气多发、重发17，在种植品种优化和水稻逐渐适应高温的背景下，有必要再修订江西早稻高温热害指标。鉴于此，基于江西省稻田小气候站和国家气象站气温数据、早稻产量数据，分析早稻田小气候与台站的气温变化特征和差异，验证高温热害指标的准确性，对提高早稻高温监测、预测和防御能力，保障粮食安全和农业稳定发展等具有参考作用。1 数据与方法 1.1 数据来源 气象数据包括江西省 90 个县（区）的国家气象站和其中 8 个县（区）的稻田小气候监测数据，其中国家气象站（以下简称台站，NS）为 2012-2021年逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数以及逐小时气温资料。小气候资料为 8 个第 2 期 余焰文等：基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比 149稻田小气候站（以下简称稻田站，RS）逐分钟气温、降水数据，其中逐小时气温数据为整点气温资料，逐日平均气温为逐日 2：00、8：00、14：00 和 20：00共 4 个时次平均气温的平均值，日最高气温、日最低气温分别为逐日分钟气温中的最大值、最小值，日降水量为 20：00-次日 20：00 逐分钟降水量累加值。各稻田小气候站资料的起止年份、样本数量见表 1。台站和稻田小气候站分布见图 1。以江西省早稻减产率表示全省受高温热害的影响程度，早稻产量数据来自江西省统计局公布的2012-2021 年全省水稻单产数据18；早稻生育期观测数据来自 2012-2021 年全省 14 个农业气象观测站。根据江西早稻种植特点及观测记录，划分早稻生育期（3 月 1 日-7 月 20 日）为 3 个阶段，即播种-移 表 1 江西 8 个稻田小气候站的逐日数据样本量（条）Table 1 Number of daily data of 8 micro meteorological stations in Jiangxi(piece)站点 Stations 资料年份 Period 播种-移栽期 Sowing to transplanting 移栽-孕穗期 Transplanting to booting 抽穗-成熟期 Heading to maturity 样本总数 Total daily data numbers余江 Yujiang(YJ)2017-2021 188 289 200 677 宜丰 Yifeng(YF)2017-2020 135 217 146 498 金溪 Jinxi(JX)2019-2021 105 214 120 392 临川 Linchuan(LC1)2019-2021 91 167 120 378 宜黄 Yihuang(YH)2018-2021 145 228 160 533 黎川 Lichuan(LC2)2019-2021 96 165 120 381 宁都 Ningdu(ND)2017-2021 157 260 132 549 会昌 Huichang(HC)2019-2021 106 167 120 393 注：因宜丰稻田小气候站 2021 年观测数据缺失较多，未纳入研究统计。Note:Due to missing too much observed data at Yifeng micro-meteorological station in 2021,so it was not studied.图 1 研究区内国家气象站、稻田小气候站和农业气象不同级别站点分布 Fig.1 Distribution of national stations,micro meteorological stations in field and agricultural observation stations in the study area 栽期（3 月 1 日-4 月 10 日）、移栽-孕穗期（4 月11 日-6 月 10 日）和抽穗-成熟期（6 月 11 日-7 月20 日）；其中早稻抽穗扬花灌浆成熟期对高温天气较敏感，也是影响早稻产量的关键期19，定义高温热害时段为 6 月 11 日-7 月 20 日。1.2 数据处理 按照气象学定义的不同天气类型，基于 8 个稻田小气候站的逐日降水量和县（区）内相应台站逐 日日照时数，划分雨天、阴天和晴天 3 种天气类型，日降水量5mm 定义为雨天，日降水量5mm 且日日照时数3h 定义为阴天，其它为晴天12（表 2）。根据 6 月 11 日-7 月 20 日高温热害时段，基于台站平均温度和最高温度数据构建不同天气类型下稻田平均温度和最高温度模型（表 3），模型结果决 表 2 基于台站和稻田气象数据的不同天气类型划分方法 Table 2 Meteorological indices of different weather types 天气 Weather 日降水量 Daily precipitation(mm)日照时数 Daily sunshine hours(h)雨天 Rainy 5 阴天 Cloudy 5 3 晴天 Sunny 5 3 中 国 农 业 气 象 第 45 卷 150 表 3 不同天气下稻田气温预测模型 Table 3 Temperature prediction models of early rice field under different weather 天气类型 Weather 预测模型 Prediction models R2 P T1=0.771T2+6 0.643 P0.01 晴天 Sunny Tmax1=0.841Tmax2+4.55 0.632 P0.01 T1=0.803T2+4.84 0.938 P0.01 阴天 Cloudy Tmax1=0.87Tmax2+3.26 0.913 P0.01 T1=0.856T2+3.46 0.929 P0.01 雨天 Rainy Tmax1=0.914Tmax2+1.82 0.946 P0.01 注：T1、T2分别表示稻田和台站日平均气温，Tmax1、Tmax2分别表示稻田和台站日最高气温。Notes:T1,T2 are daily average temperature of rice field and national station,and Tmax1,Tmax2 are daily max temperature of rice field and national station.定系数 R2均0.6，且通过极显著检验（P0.01）。其中阴天和雨天条件下模型结果的 R2均0.9，说明模型模拟结果总体准确可靠。结合江西省双季稻气象灾害指标 DB36/T511-2018 地方标准中2 个高温热害指标的定义20（表 4），分别基于台站和稻田数据统计 2012-2021 年全省高温热害县（区）数、起止时间、持续天数、减产率模拟值等。表 4 江西省高温热害的气象指标（H）Table 4 Meteorological index of high temperature heat damage(H)in Jiangxi province 热害指标 Index of heat damage 持续天数 Duration days(d)日平均气温 Daily average temperature()日最高气温 Daily maximum temperature()H1 3 30 35 H2 3 30 37 注：H1 为稻田站，H2 为气象台站。Note:H1 is for rice field,H2 is for national station.1.3 高温热害灾损评估 参考任义方等2122以高温热害过程的热害积累量、过程持续天数、极端最高气温等要素构建的水稻减产率评估模型，统计江西省 90 个台站 2012-2021 年 6 月 11 日-7 月 20 日高温热害发生情况，参考该模型评估不同高温热害指标对早稻产量的影响。具体模型为 155(H1.1)/19.21H20.31010(H20.3)/12.2 20.3H32.5Y2010(H32.5)/10.6 32.5H43.13010(H43.1)/67.2 43.1H110.340H/110.3 H110.3 （1）cmaxpH(TTTT)（2）2123Y0.19X1.82X0.51X63.86 （3）1maxpXTT（）（4）式中，Y1、Y2分别表示基于全省各县（区）不同数据源构建模型的县（区）早稻减产率模拟结果（%）；H 表示高温过程热害累积量（d），用于计算早稻减产率 Y1；T、Tmax分别表示全省台站的逐日平均气温（）和最高气温（）；Tc、Tp表示高温热害日平均气温、日最高气温阈值，Tc取值为 30，Tp取值为 35或 37；X1、X2和 X3分别表示高温过程的热害积温（d）、过程极端最高气温（）和持续天数（d），用于计算早稻减产率 Y2。nii 11YYN （5）twtyyY100%y （6）式中，Y 表示全省早稻产量减产率模拟结果（%）；N 表示全省县（区）数（个），取值为 90；n表示全省出现热害的县（区）数（个），取值每年不同；iY表示第i个出现热害县（区）的平均减产率（%），以Y1和Y2的平均值表示；Yw表示全省早稻实际减产率（%）；y表示全省早稻年实际产量（kghm2）；yt表示趋势产量（kghm2），参考田俊等22的方法计算。减产率负值表示增产，正值表示减产。1.4 研究方法 数 据 处 理 及 相 关 图 表 绘 制 通 过Microsoft Excel2007软件完成；采用DPS7.05软件对稻田和台站气温差异以及不同指标高温热害的灾害县（区）数量、持续时间、减产率等要素进行方差分析。采用SPSS19.0构建高温时段内，不同天气下稻田日平均气温、最高气温的预测模型。2 结果与分析 2.1 不同生育期内气温对比 2017-2021年早稻生育期内，8个稻田站点平均气温（T）、最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）较相应台站总体均偏低，有一定的“降温效应”（表5）。第2期 余焰文等：基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比 151表 5 8 个稻田与台站早稻不同生育期的气温差对比（）Table 5 Comparison of temperature difference at different growth stages of early rice based on 8 micro meteorological stations and national stations()全生育期 Whole growth period 播种-移栽期 Sowing to transplanting 移栽-孕穗期 Transplanting to booting 抽穗-成熟期 Heading to maturity 站点 Station T Tmax Tmin T Tmax Tmin T Tmax Tmin T Tmax Tmin 余江 YJ 0.2 0.7 0.1 0.1 0.4 0.3 0.2 0.8 0.2 0.3 0.8 0 宜丰 YF 0.4 0.8 0.5 0.4 0.6 0.7 0.4 0.8 0.5 0.4 0.9 0.4 金溪 JX 0.6 0.8 0.6 0.2 0.2 0.2 0.6 1.0 0.4 0.8 1.0 0.8 临川 LC1 0 0.4 0.2 0.2 0 0.2 0.1 0.3 0.4 0.1 0.5 0.2 宜黄 YH 0.3 0 0.4 0.2 0.1 0.2 0.3 0.1 0.3 0.4 0 0.4 黎川 LC2 0.9 1.1 0.6 0.4 0.4 0.2 0.8 1 0.5 1.1 1.3 0.7 宁都 ND 0.1 0.4 0.0 0.1 0.1 0.1 0.0 0.3 0.1 0.5 1.1 0.3 会昌 HC 0.5 0.6 0.6 0.2 0.5 0.4 0.5 0.7 0.6 0.5 0.6 0.7 平均 Average 0.4 0.6 0.3 0.1 0.3 0.1 0.3 0.6 0.2 0.5 0.8 0.4 注：T、Tmax、Tmin分别表示稻田与台站平均气温 T、最高气温 Tmax、最低气温 Tmin的差值（）。下同。Note:T,Tmax,Tmin indicate the temperature difference of average temperature,maximum temperature and minimum temperature between micro meteorological stations in rice field and national stations.The same as below.由表可知，早稻全生育期稻田Tmax较台站平均偏低0.6，其中黎川、宜丰和金溪稻田Tmax总体偏低0.81.1。全生育期稻田T和Tmin总体偏低0.3左右，以黎川稻田降温幅度最大，T、Tmax、Tmin较相应台站分别偏低0.9、1.1和0.6。稻田降温强度总体随早稻生育进程而增强，T、Tmax、Tmin的降温幅度基本符合抽穗-成熟期移栽-孕穗期播种-移栽期，抽穗-成熟期稻田T、Tmax、Tmin偏低0.5、0.8和0.4。不同生育期内，稻田气温均以Tmax降温幅度最大，宁都、黎川、金溪稻田抽穗-成熟期Tmax较相应台站偏低超过1。2.2 不同天气类型下高温时段气温对比 2017-2021年6月11日7月20日不同天气类型下8个稻田站T、Tmax、Tmin与相应台站的差值如图2所示。由图2a可知，晴天天气条件下，8个稻田站的T、Tmax、Tmin较相应台站平均偏低0.8、1.0和0.7，黎川稻田气温偏低幅度最大，T、Tmax、Tmin分别较台站偏低1.9、1.9、1.5。8个稻田T较相应台站偏低幅度基本在0.51.0，黎川、宁都、宜黄、余江稻田的Tmax偏低超过1，黎川、金溪、宜黄稻田的Tmin偏低超过1。阴天天气条件下（图2b），8个稻田站的T、Tmax、Tmin平均偏低0.5、0.7、0.3，黎川稻田气温偏低幅度最大，T、Tmax、Tmin分别较相应台站偏低0.8、1.2、0.5。8个稻田的Tmin较相应台站基本偏低00.5，黎川、会昌、金溪稻田T偏低超过0.5，黎川、会昌、临川、宜丰稻田Tmax偏低超过0.5。雨天天气条件下稻田降温幅度与阴天多云条件下的较为接近（图2c），8个稻田T、Tmax、Tmin平均偏低0.3、0.8、0.2。总体而言，稻田T、Tmax、Tmin的降温强度在晴天大于阴天多云和雨天，这表明光照是影响稻田降温强度的重要气象条件。2.3 典型高温天气的气温对比 江西省2021年7月上中旬出现大范围高温天气23，以410日高温天气过程为例，7个稻田与相应台站（不含宜丰）逐日气温对比如图3所示。由图可知，会昌未达到35高温热害标准（图3g），其余6个台站高温热害过程中T、Tmax和Tmin平均分别为31.1、36.4和26.8，6个稻田的T、Tmax和Tmin平均为29.9、35.1和25.5，较台站偏低1.2。7月410日，会昌稻田与台站T差异不显著，余江稻田与台站Tmax、临川稻田和台站Tmin、宜黄稻田与台站Tmax差异显著（P0.05）（图3a、c、d），其他稻田和台站T、Tmax和Tmin差异极显著（P0.01）（图3b、e、f）。高温热害过程中，不同地区稻田小气候降温强度不同，余江稻田降温总体最弱，T、Tmax、Tmin平均偏低0.6左右，金溪稻田降温幅度最大，T、中 国 农 业 气 象 第45卷 152 图 2 不同天气高温时段 8 个稻田站与台站气温差对比 Fig.2 Comparison of temperature difference between 8 micro meteorological stations and national stations under different weather during high temperature period Tmax、Tmin平均偏低1.5、1.1、2.6，临川、金溪、宜黄、黎川、宁都部分时段内稻田气温偏低幅度2.0。为进一步明确高温热害期间稻田和台站气温差异的日变化规律，以此次高温过程最高气温出现时间7月67日气温进行分析，结果表明，7个稻田与相应台站（不含宜丰）逐小时气温均呈极显著差异（P0.01）（图4），稻田逐小时气温较台站总体平均偏低1，其中金溪稻田气温平均偏低1.9，降幅最大（图4b），会昌稻田气温偏低0.3，降幅最小（图4g）。67日期间，7个稻田和台站气温日变化呈单峰曲线，二者气温变化趋势基本同步，最高气温出现在15：00前后，最低气温出现在6：00前后，其中金溪、临川稻田的逐小时最高气温、最低气温较相应台站偏低1.5左右。稻田和台站温差均呈“昼低夜高”趋势，白天（6：0018：00）日出后，稻田气温迅速回升，且与台站的温差缩小，稻田较台站气温平均偏低0.6，宁都偏低最多为1.0，日落后（19：00次日05：00）稻田气温下降相对较快，夜间稻田气温较台站总体偏低1.6，其中金溪、黎川偏低3左右，夜间稻田和台站温差较白天总体偏大1.0。2.4 不同高温热害指标对比 分别以台站日最高气温35指标H1（NS）、稻田日最高气温35指标H1（RS）、台站日最高气温37指标H2（NS）、稻田日最高气温37指标H2（RS）统计20122021年近10a江西省90个县（区）的高温热害天气（表6）。随指标阈值升高，灾害发生范围和程度呈下降趋势，其中H1（NS）热害每年均有发生，H1（RS）、H2（NS）热害仅2019年未出现，H2（RS）热害仅2015年1个县（区）出现。从热害发生县（区）数来看，以H1（NS）、H1（RS）、H2（NS）和H2（RS）统计的热害县（区）数差异显著（P0.05），以H1（NS）统计近10a江西省平均有62.6个，县（区）数出现热害范围最大，以H1（RS）统计的热害平均县（区）数仅0.1个，为最少，以H1（RS）、H2（NS）、H2（RS）统计的近10a县（区）数较H1（NS）分别减少55.3%、72.2%、99.8%。近10a在高温发生县（区）的热害平均持续天数和平均减产率模拟值，均以H1（NS）最高，为 第2期 余焰文等：基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比 153 图 3 2021 年 7 月 4-10 日 7 个稻田站与台站逐日气温变化对比（宜丰站无数据）Fig.3 Comparison of daily temperature change between 7 micro meteorological stations in rice field and national stations during July 4-10,2021(YF station no data)注：T1、Tmax1和 Tmin1分别表示台站日平均气温、最高气温和最低气温，T2、Tmax2和 Tmin2分别表示稻田日平均气温、最高气温和最低气温。P0.05、P0.01 分别表示结果差异通过 0.05、0.01 显著性检验。下同。Note:T1,Tmax1 and Tmin1 are daily average temperature,maximum temperature and minimum temperature of national stations,while T2,Tmax2 and Tmin2 are that of micro meteorological stations,respectively.P0.05 and P0.01 indicate that the difference between the results passed the significance test of 0.05 and 0.01,respectively.The same as below.中 国 农 业 气 象 第45卷 154 图 4 2021 年 7 月 67 日 7 个稻田站与台站逐小时气温变化对比（宜丰站无数据）Fig.4 Comparison of hourly temperature between 7 micro meteorological stations in rice field and national stations during July 6-7,2021(YF station no data)8.2d、12.48%，H2（RS）最少，仅0.4d、0.66%，H1（RS）热害县（区）平均持续天数略高于H2（NS），而热害县（区）平均减产率模拟值略低于H2（NS），H1（RS）、H2（NS）平均持续天数和平均减产率模拟值差异不显著，但均与H1（NS）、H2（RS）差异显著。不同指标的全省减产率模拟值表现为H1（NS）H1（RS）H2（NS）H2（RS），比实际平均减产率偏高8.41、0.80、0.40、1.24个百分点，H2（NS）结果与实际减产率更一致，H1（RS）、H2（NS）、H2（RS）间差异不显著，但均显著偏低于H1（NS）。第2期 余焰文等：基于稻田与台站气温的江西早稻高温热害指标对比 155表 6 20122021 年基于台站（NS）、稻田（RS）数据的不同指标全省高温热害及早稻减产率 Table 6 Results of heat damage and yield reduction rate of early rice based on different heat index with date of national station(NS)and micro meteorological stations in rice field(RS)in Jiangxi during 2012-2021 年份 Year 指标 Index Nr D iY Y Yw 年份 Year 指标 Index Nr D iY Y Yw H1(NS)81 11.5 17.78 16.00 H1(NS)74 9.1 12.85 10.57 H1(RS)54 8.1 8.47 5.08 H1(RS)38 4.2 5.22 2.20 H2(NS)33 6.4 11.04 4.05 H2(NS)18 4 7.51 1.50 2012 H2(RS)0 0 0 0 0.34 2018 H2(RS)0 0 0 0 0.55 H1(NS)74 13.3 19.32 15.89 H1(NS)15 3.7 6.53 1.09 H1(RS)37 5.8 7.05 2.90 H1(RS)0 0 0 0 H2(NS)38 3.8 8.06 3.40 H2(NS)0 0 0 0 2013 H2(RS)0 0 0 0 2.53 2019 H2(RS)0 0 0 0 1.10 H1(NS)53 5.8 9.79 5.77 H1(NS)49 9.4 12.74 6.94 H1(RS)10 3.2 5.21 0.58 H1(RS)11 3.8 5.69 0.70 H2(NS)6 3.7 6.85 0.46 H2(NS)11 3.1 7.38 0.90 2014 H2(RS)0 0 0 0 1.79 2020 H2(RS)0 0 0 0 8.07 H1(NS)70 6.8 10.75 8.36 H1(NS)78 11.2 17.48 15.15 H1(RS)28 4.6 6.15 1.91 H1(RS)57 6.1 7.32 4.64 H2(NS)12 4.2 8.43 1.12 H2(NS)38 4.5 8.55 3.61 2015 H2(RS)1 4 6.56 0.07 0.99 2