0 引 言

在全球气候变化的背景下，极端气象事件频发。干旱作为其中最复杂也是最具破坏性的自然现象之一，因其分布广泛、发生频率高、持续时间长的特性，对生态、农业和社会经济都会造成严重影响[1]。研究表明，在全球范围内，未来干旱事件发生的风险将进一步增加[2]。目前，中国是全球气象灾害风险最高的国家之一[3]，因气候条件复杂，人口众多，生态系统脆弱，经济发展迅速，更易受到气候变化和干旱灾害的影响[4]。一些研究对未来中国干旱情形的发展进行了预测工作，Yao 等[5]基于国际耦合模式比较计划第五阶段（Phase 5 of Coupled Model Inter-Comparison Project，CMIP5）中28 个GCM 模式采用标准化蒸散指数（ Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）对中国未来干旱的时空变化进行预测，结果显示未来中国大部分地区的干旱将更加频繁和严重；Liang 等[6]、莫兴国等[7]分别采用帕尔默干旱指数（Palmer Drought Severity Index，PDSI）评估了21 世纪中国干旱事件发生的时空变化特征，结果表明未来中国干旱化趋势将会更加广泛，干旱频率、持续时间和强度都将显著上升。

农业生产直接受到温度、降水等气候变量的影响。干旱作为一种极端天气现象，是影响作物产量的主要气候制约因素之一[8-10]。在干旱条件下，水分亏缺对作物生长产生负面影响，作物关闭气孔以限制水分蒸发，造成用于光合作用的碳吸收量减少，最终导致产量下降[11]。另有Kocsis 等[12]的研究表明，干旱对土壤肥力也会造成影响。

研究表明，至21 世纪50 年代，全球粮食需求预计将扩大约一倍[13-14]。为了满足未来人口增长背景下日益增长的粮食需求，了解气候变化背景下干旱对作物生产的影响至关重要。Leng 等[11]采用标准化降水指数（Standardized Precipitation Index，SPI）构建概率模型，对全球10 个最大粮食生产国小麦、玉米、水稻和大豆在不同干旱条件下的产量损失风险进行估算，结果表明作物产量损失风险随干旱程度增加呈非线性增长；Ray 等[15]的研究证明干旱对雨养和灌溉作物均会造成明显减产；Lai 等[4]利用CASA 模型分析了中国1982—2015 年陆地初级净生产力（Net Primary Production，NPP）的时空特征并探讨了干旱对NPP 的影响，结果发现中国大部分地区的NPP 与SPEI 在空间上呈显著正相关；Guo 等[3]通过构建复合气象干旱指数来描述干旱特征，建立平面回归模型对当前和未来气候条件下干旱对中国东北地区玉米产量损失的影响进行评估。此外，大量相关研究也证实了干旱对作物生产存在潜在的不利影响[16-21]。

干旱是由降水、温度、风速、太阳辐射等气象因子间的复杂相互作用共同驱动的，因此评估干旱对农业生产的影响具有一定挑战性[22]。本研究基于CMIP5 中多个气候模式提供的未来气候预测数据，采用AquaCrop 作物生长模型，分别模拟了21 世纪中期及末期中国5 个主要玉米种植区在3 种不同浓度路径（rcp2.6、rcp4.5、rcp8.5）下的干旱水平以及分别在雨养、灌溉条件下的玉米产量，进而通过建立回归模型评估干旱水平对玉米产量的影响。

1 研究区概况

玉米是中国三大主要粮食作物之一，种植范围遍布全国，主要集中在东北、华北和西南地区，大致形成一个从东北到西南的斜长形玉米栽培带。根据气候、地形、土壤等自然资源条件及耕作制度等因素，中国玉米种植通常被划分为6 个主要产区[23]：北方春播玉米区、黄淮海夏播玉米区、西南山地丘陵玉米区、南方丘陵玉米区、西北灌溉玉米区和青藏高原玉米区。本研究基于EarthStat 提供的全球作物产量分布数据，在中国五大玉米主产区中共选取241个地级行政单元作为研究区（图1），其中北方春播玉米区73 个，黄淮海夏播玉米区66 个，西南山地丘陵玉米区52个，南方丘陵玉米区34 个，西北灌溉玉米区16 个；青藏高原玉米区玉米产量不足全国1%，故不在本研究考虑范围。

图1 中国玉米种植区划Fig.1 Regionalization of maize planting areas in China

2 数据与方法

2.1 AquaCrop 作物生长模型简介

AquaCrop 作物生长模型是由联合国粮农组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）于2009 年发布的一款水分驱动模型，能够有效揭示作物对水分的响应机制，与其他模型相比更适用于产量和水的响应机制研究[24]。

根据FAO 灌溉与排水第33 号文件[25]，作物产量和水分响应之间的转换关系如式（1）所示

式中Yx和0分别表示作物潜在产量和实际产量，kg/m2；ET0和ETx分别表示作物参考蒸散量和实际蒸散量，mm；ky表示产量对水分响应的系数。