极端气候变化对福建省水稻产量的影响

刘慧灵1，杨满根1，伍世代2**

（1. 福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007；
2. 福建师范大学 旅游学院, 福州 350007）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0college of Geographical Science, Fujian Normal University,Fuzhou 350007；college of Geographical Science, Fujian Normal University,Fuzhou 350007；college of tourism, Fujian Normal University,Fuzhou 350007福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007;福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007;福建师范大学 旅游学院, 福州 350007350007;;35000713459895230;18650051997;1330501808613459895230;;13305018086福建省福州市仓山区福建师范大学仓山校区邵逸夫楼;;福建省福州市仓山区福建师范大学仓山校区邵逸夫楼386292150@qq.com;49752585@qq.com;20160859@fjnu.edu.cn刘慧灵（1993-）,女,硕士研究生，主要从事土地资源管理方向研究;;伍世代（1962-）,男（汉族）福建南平市人,教授，博士生导师，主要从事城市与区域空间规划方向研究刘慧灵;杨满根;伍世代Liu Huiling;Yang Mangen;WU Shidai伍世代2.0 2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.01*|*专著*|* 中华人民共和国农业部．应对气候变化农业行动[M]． 北京：中国农业出版社， 2009．<CR>2*|*期刊*|*Decker WL． Developments in agricultural meteorology as a guide to its potential for the 21st century [J]． Agric and Forest Meterol， 1 994， 69： 9-25．<CR>3*|*期刊*|* Saseendran SA， Singh KK， Rathore LS， et al． Effects of climate change on rice production in the tropical humid climate of Kerala， India[J]． Climatic Change， 2 000， 44： 495-514．<CR>4*|*期刊*|*Guo J-P． Possible effects of climate change on food yield in the eastern part of China[J]． Geogr Res ， 1 992， 11(1)： 56–62 ．<CR>5*|*期刊*|* Sun B-N， Men Y-Z， Yao F-M． Ad-vancement of study on assessing impacts of climate change on agriculture[J]． Environ Sci Manag ， 2007， 32(6)： 165–168．<CR>6*|*期刊*|*Jin Z-Q， Fang J， Ge D-K， Zheng X-L， Chen H． Prospect to the impacts of climate change on winter wheat Production in China[J]． Acta Agron Sin ， 1 994， 20(2)： 186–197．<CR>7*|*期刊*|*Guo J-P， Gao S-H． The experimental study on impacts of high temperature and high CO2 concentration on crops[J]． Chin J Eco-Agric， 2 002， (1)： 21–24 ．<CR>8*|*期刊*|*Benson， Charlotte．Book of The Political Economy of Large Natural Disasters with Special Reference to Developing Countries，by J．M． Albala-Bertrand [J]．Disasters， 1 994， 18(4)．<CR>9*|*期刊*|*马九杰， 崔卫杰， 朱信凯．农业自然灾害风险对粮食综合生产能力的影响分析[J]．农业经济问题， 2 005，(4)：14-17．<CR>10*|*期刊*|*彭克强．粮食生产与自然灾害的关联及其选择[J]． 改革，2008(8)： 90-94．<CR>11*|*期刊*|*史培军， 王静爱， 谢云， 等．最近15年来中国气候变化、农业自然灾害与粮食生产的初步研究[J]．自然资源学报， 1 997， 12(3)： 197-203．<CR>12*|*期刊*|*唐湘玲, 吕新, 欧阳异能,等. 1978—2014年新疆农作物受极端气候事件影响的灾情变化趋势分析[J]. 中国农学通报, 2017, 33(3):143-148.<CR>13*|*期刊*|*朱赟赟, 王连喜, 李琪,等. 气候因子对宁夏不同区域马铃薯气象产量的影响效应分析[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2011, 39(6):89-95.<CR>14*|*期刊*|*顾治家, 白致威, 段兴武,等. 环境因子对山区粮食气候产量的影响--以云南省为例[J]. 中国农业气象, 2015, 36(4):497-505.<CR>15*|*期刊*|*魏星, 王品, 张朝,等. 温度三区间理论评价气候变化对作物产量影响[J]. 自然资源学报, 2015, 30(3):470-479.<CR>16*|*专著*|*福建省气象局，福建省农业区划委员会办公室编．福建农业气候资源与区划[M]．福州：福建科学技术出版社，1990.<CR>17*|*期刊*|*房世波. 分离趋势产量和气象产量的方法探讨[J]. 自然灾害学报, 2011(6):13-18.<CR>18*|*期刊*|*史印山, 王玉珍, 池俊成,等. 河北平原气候变化对冬小麦产量的影响[J]. 中国生态农业学报, 2008, 16(6):1444-1447<CR>19*|*期刊*|*Zhang X B,Yang F.RClim Dex(1.0)User Manual[R].Climate Research Branch Environment Canada Downsview,Ontario Canada,2004.<CR>20*|*期刊*|*陈昌春,张余庆,王腊春,闫铁柱,宋洁. 基于RClimDex模型的江西省极端降水时空变化研究[J]. 中国农村水利水电,2013,(11):41-45.<CR>21*|*期刊*|*刘楠.农业产业结构调整与农业经济发展的灰色关联度分析——以黑龙江省为例[J].安徽农业科学,2010,38(14):7597-7598+7622.<CR>22*|*期刊*|*顾本文,吉文娟. 灰色关联度分析在云南小春作物产量预报中的应用[J]. 干旱地区农业研究,2006,(03):45-48.<CR>23*|*期刊*|*武开福. 基于灰色关联度与BP神经网络模型的日参考作物腾发量预测[J]. 水土保持研究,2011,(02):237-240.<CR>24*|*期刊*|*云勇, 严小微, 唐清杰,等. 海南台风暴雨对水稻的危害及灾后补救措施[J]. 杂交水稻, 2014, 29(1):000044-45.<CR>25*|*期刊*|*田一君 ，王学华．干旱对水稻的影响及节水栽培技术 [J]．作物研究 ，2008（S1）：397-400，404．<CR>26*|*期刊*|*江敏, 金之庆, 杨慧,等. 福建省水稻生育期气温与降水的时空分布及其对稻作制度的影响[J]. 应用生态学报, 2012, 23(12):3393-3401.<CR>27*|*学位论文*|*张彬．抽穗开花期高温对水稻产量和品质的影响及生态避热技术途径[D]．南京：南京农业大学，2006．<CR>28*|*期刊*|*李奇穗 ，李秀梅．高频率干旱对仁寿县水稻产量的影响[J]．现代农业科技，2010（23）：278-279，281．极端气候变化对福建省水稻产量的影响|The effects of extreme climate change on rice yield in Fujian Province||1|刘慧灵|Liu Huiling|福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007|college of Geographical Science, Fujian Normal University,Fuzhou 350007|刘慧灵（1993-）,女,硕士研究生，主要从事土地资源管理方向研究|福建省福州市仓山区福建师范大学仓山校区邵逸夫楼|350007|386292150@qq.com|13459895230|13459895230<CR>|2|杨满根|Yang Mangen|福建师范大学 地理科学学院, 福州 350007|college of Geographical Science, Fujian Normal University,Fuzhou 350007||||49752585@qq.com||18650051997<CR>*|3|伍世代|WU Shidai|福建师范大学 旅游学院, 福州 350007|college of tourism, Fujian Normal University,Fuzhou 350007|伍世代（1962-）,男（汉族）福建南平市人,教授，博士生导师，主要从事城市与区域空间规划方向研究|福建省福州市仓山区福建师范大学仓山校区邵逸夫楼|350007|20160859@fjnu.edu.cn|13305018086|13305018086

摘要：全球气候变化已给许多国家的粮食生产带来了严重影响,研究极端气候对水稻产量的影响，对中国乃至国际粮食供给安全等具有实践意义。本研究利用5年线性滑动平均方法计算出研究区水稻气象产量，通过RClimDex程序计算出适用于研究区的极端气候指标，最后运用灰色关联度方法分析了极端气候变化对福建省水稻产量的影响。研究结果表明，（1）气候因子对福建省水稻产量的影响以减产为主。（2）平均气候因子、极端气候因子对水对闽西北单季稻区水稻产量的影响大于闽东南双季稻区。（3）平均气候因子中，气温对福建水稻产量的影响最大，降水影响次之，风速影响较小。（4）极端气候因子中，与干旱相关的因子对福建省水稻产量的影响较大。

关键词：气候学；极端气候变化；水稻产量

中图分类号：P476

The effects of extreme climate change on rice yield in Fujian Province

Liu Huiling1, Yang Mangen1, WU Shidai2

(1. college of Geographical Science, Fujian Normal University,Fuzhou 350007;
2. college of tourism, Fujian Normal University,Fuzhou 350007)

Abstract: Global climate change has brought serious impacts on food production in many countries. The study of the impact of extreme weather on rice production has practical significance for China and the international food supply security. In this study, the five-year linear moving average method was used to calculate the meteorological yield of rice in the study area, and the extreme climatic indicators applicable to the study area were calculated through the RClimDex program. Finally, the gray correlation method was used to analyze the impact of extreme climate change on rice yield in Fujian Province. The results of the study show that (1) the impact of climate factors on rice yield in Fujian Province is mainly to reduce the yield. (2) The influence of average and extreme climatic factors on rice yield in single-cropping rice regions in northwestern Fujian is greater than that in double-cropping rice regions in southeast Fujian. (3) Among the average climatic factors, temperature has the greatest impact on rice production in Fujian, followed by precipitation, and wind speed has less impact. (4) Among extreme climate factors, drought-related factors have a greater impact on rice yield in Fujian Province.

Key words: Climatology;Extreme climate change; rice yield

引言

农业是对气候变化响应最为敏感的部门之一，在如今全球洪涝、干旱、霜冻、低温冷害、高温等极端气候事件频频发生的背景下，气候变化已给许多国家的农业生产带来严重影响，引起世界范围内的广泛关注[1-2]。已有研究认为，气候变化将导致中国未来农业出现生产不稳定性增加，产量波动大等负面影响，例如玉米、小麦、水稻三大主要作物均以减产为主，如不采取应对措施，至2030年我国种植业产量可能减少5%～10%[2-3]。我国围绕气候变化对农作物生产影响的研究始于20世纪90年代初[4-6]，早期的研究方法多为以历史气象资料为基础，假定在未来温度会有某种程度的升幅，以此来分析未来气候变暖可能对农作物生产带来的影响[7-10]。水稻是我国主要的粮食作物之一，相关研究[11-13]表明，气候因素是影响水稻产量提升的主导因素，其具有明显的区域特征，水稻生产分布也表现出显著的区域差异性。在当今因全球粮食需求量日益增加，水稻生产条件不断恶化的形势下[14]，针对不同区域开展气候变化对水稻生产影响的研究，了解我国粮食生产的抗风险能力，对中国乃至世界各国的粮食供给安全而言已是重要战略命题[15-17]。

目前的研究中多将水稻产量分为趋势产量和气候产量，进而研究极端气候变化与水稻产量间关系，如分析气候因子变量对水稻气候产量的影响程度等[18]。然而，目前研究通常多关注平均的日照、温度和降水量等影响因子对水稻产生的影响，较少关注气温和降水的极端条件对水稻气候产量的影响[18]，气候变化对水稻产量影响的研究存在一些不足。

福建地处亚欧大陆东南部，属典型的亚热带海洋性季风气候区，水热资源丰富，全省以水稻为主要粮食作物，稻作历史悠久，水稻产量约占粮食总产的80%。但福建省耕地资源紧缺，素有“八山一水一分田”之说，人多地少，粮食生产形势不容乐观，随着经济的发展，人口不断地增长，保障粮食供给越来越重要和紧迫[19]，而有关极端气候变化及对福建省水稻产量影响的研究明显不足。本研究通过计算水稻气象产量和WMO推荐的极端气候指标，用灰色关联度法分析极端气候变化对福建省水稻生产的影响，以期对实现福建省粮食供给决策提供有益参考[18]。

研究区域和数据来源

稻区划分及样点选择

福建省水稻主要产区集中分布于闽江、富屯溪、建溪、沙溪、九龙江、晋江、木兰溪等河流的河谷盆地和下游冲积平原，随着地势的升高，年日照减少，受冷空气的影响也愈大。因此，在稻作制度与品种选用上，各地区之间应有较大的区别。本研究根据福建省农业气候资源分布特征[20]，并参考全国水稻种植区划[25]顾，将福建省划分为2个水稻种植区域，在两个水稻种植区域内选择2个样点研究极端气候变化对福建省水稻生产的影响。各样点基本信息见表1。

表1 福建省稻作类型区划及代表性样点

Tab. 1 Fujian Rice Regional Division and A Representative Sample

稻区（编号）	主要稻作类型	生长季	≥10 ℃积温指标/(℃)	降水量/(um)	样点
闽东南双季稻区（Ⅰ）	早稻 后季稻	3-6月 6-10月	6000 ℃<ΣT≤7700 ℃	800	福州
闽西北单季稻区（Ⅱ）	单季稻为主	4-10月	3800 ℃<ΣT≤5200 ℃	400-800	蒲城

资料来源

样点的逐日气候资料来自于《中国地面气候资料日值数据集》，水稻产量数据来源于各年份的福建省农村统计年鉴，确定的研究时间段为1977-2014年。

研究方法

2.1 气象产量的计算

在长时间序列的作物产量与气候因子相关关系的统计研究中，一般把作物的产量分解为趋势产量、气象产量和随机误差3部分[21]。趋势产量是反映历史时期生产力发展水平的长周期产量分量，也被称为技术产量，气象产量是受气候因素影响为主的短周期变化因子(以受农业气象灾害影响为主)的波动产量分量[22]：

…………………………………………………………（1）

式中,Y是实际粮食产量，Yt是趋势产量，Yw是气象产量。研究气候变化与作物产量关系最关键的在于如何提取趋势产量与气象产量，目前研究多以时间序列拟合为趋势项进行分析，但时间序列均为固定模型，不能较准确地从定量角度反映出真实的趋势产量[23]，因此，本文运用5年线性滑动平均算法（具体计算过程参考文献[23]）来分离趋势产量，用实际产量减去理论趋势产量，得到气象产量。

2.2极端气候指标的定义

世界气象组织的气候变化和气候监测计划联合工作组（WMO-CCL/CLIVAR）提出了27个极端气候指标。该指标体系主要用于极端气候变化评估，从对水稻生产影响的角度考虑，该指标体系极端气候指标偏多，过多的指标会对模型的自由度产生一定程度的限制，从而影响分析结果的精确度，且不同的指标对水稻气象产量的影响强弱程度有所不同[18]。因此，本研究因地制宜地选择了6个关键的极端气候指标，指标定义见表2。

本文运用RClimDex程序来计算极端气候指标。RClimDex是由加拿大气象研究中心基于R语言进行开发与维护的[24]，可用于计算多种类型的极端气候指数，计算结果具有噪声低、显著性强的优点，被WMO推荐用于进行气候变化检测、监测及极端气候指数分析[25]。鉴于极端气候指数的计算对缺测值的敏感性, 因此该模型中假定当一个月中出现3天以上或一年中出现15天以上缺测值时,则不计算该月或该年的极端气候指数,设为缺测值[25]。

表2 极端气候指标定义

Tab. 2 Extreme climate indexs definition

极端气候指标	指标名称	指标定义	单位
CDD	连续干旱日数	日降水量小于1MM的最大连续天数	Days
CWD	连续降水日数	日降水量大于或等于1mm的最大连续天数	Days
SDII	简单降水强度指数	年降水总量除以降水日数（日降水量>=1.0mm）	mm/day
R95P	非常湿日降水量	一年内日降水量大于95百分位的总降水量	mm
CSDI	冷夜持续天数	一年内夜晚温度低于10百分位的连续天数（至少连续6天）	Days
WSDI	暖日持续天数	一年内白天温度高于90百分位的连续天数（至少连续6天）	Days

2.3 灰色关联度分析

灰色关联度分析法是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密的一种多因素统计分析方法[26]。其曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小，灰色关联度分析法的优势在于不需要大量的样本数据与典型分布规律，且计算量较小，其计算得出的结果与定性分析结果比较吻合[27]。顾本文[28]、武开福[29]等人的研究表明灰色关联度分析在探究气象因子对作物产量影响方面有较好的应用。

灰色关联度分析的具体计算步骤如下：

标准化(无量纲化)：以参照数列(取最大数的数列)为基准点，用均值法将各数据标准化成介于0至1之间的数据。

应公式需要值，产生对应差数列表，内容包括：与参考数列值差(绝对值)、最大差、最小差、ρ，ρ为分辨系数，0＜ρ＜1，一般设ρ=0.5。

关联系数γi（k）计算：

………………………………………………（2）

计算比较数列Xi上各点k与参考数列X0参照点的关联系数，最后求各系数的平均值即是Xi与X0的关联度γi。

（4） 比较各关联度大小，值愈大，关联度越高。

结果与分析

3.1气象产量

由图1、图2可知，近37年来，气象产量为正值的年份远少于气象产量为负值的年份。气象产量为正值，表征当年的气候条件适宜水稻生长发育，气象产量正值越大，表示气候因子对水稻生产的增产作用越大[18]；当气象产量为负值时，说明在水稻生产过程中，气象灾害时有发生，导致水稻产量减产[30]。由气象产量计算结果结合上述分析可知，近37年来，气候因素不利于水稻生产的年份较多，即气候因子对福建省水稻产量的影响主要是减产。

图1 福州市1977-2014年水稻气象产量

Fig. 1 FuzhouCity 1977--2014 Meteorological Rice Yield

图2 蒲城县1977-2014年水稻气象产量

Fig. 2 Pucheng County 1977-2014 Meteorological Rice Yield

3.2相关性分析

本研究运用spss软件计算出样点区域1977-2015年的年降水总量，年平均气温、年平均风速，用RClim Dex计算出6个年尺度极端气候指标，运用灰色关联度分析方法计算研究区平均气候因子和极端气候因子与气象产量的关联度（表3、表4），分析极端气候变化对水稻生产的影响。

3.2.1 平均气候变化对水稻产量的影响分析

平均气候因子对水稻产量的影响较大。从表3可知，灰色关联度结果较好，结果都在0.8以上，其中蒲城气象产量与气温的关联度最高，达0.8548，表明气温、降水、风速对福建省水稻产量的影响很大。

平均气候因子对水稻产量影响存在区域差异。比较两个稻区关联度结果发现，蒲城水稻产量与平均气候因子的关联度最高，均在0.85以上，福州的关联度相对较低，在0.8到0.83之间，说明与闽东南双季稻相比，气候因子对闽西北山地气候单季稻产量的影响更大。

不同气候因子对水稻产量造成的影响不同，比较样点区降水、气温、风速与气象产量的关联度，发现福州、蒲城水稻产量与气候因子的关联度均是气温的关联度最高、降水的关联度次之，风速的关联度最低，说明平均气候因子对水稻产量影响力大小为:气温＞降水＞风速。

福建省早稻生育期(2—6月)恰逢春雨及梅雨期，而后季稻生育期(6—10月)是台风雨季，降水均比较丰沛，能够满足水稻生长发育所需水分，且水分需求大多可以通过灌溉满足。但降水过多容易造成洪涝，水稻虽有一定耐涝能力,但被水淹没后,水稻由于缺氧而抑制有氧呼吸,使生长受阻，生育期延长,抗倒伏能力下降,有效穗减少等, 会导致减产[31]。福建夏季气温较高，7-8月份平均气温通常在27℃以上，有利于水稻等喜温作物的生长，但持续高温对灌浆期的早稻和抽穗扬花期的中稻不利，会导致“高温逼熟”现象，进而导致减产[32]。例如，高温持续过长，会缩短水稻生育期，抑制植株的营养生长[33]，在日均温度高于32℃条件下不易抽穗；在日高温持续35℃以上则不利于水稻孕穗，因为过高的温度会降低花粉的活力，导致后期水稻籽粒出现“花而不实”[34]，水稻减产。因此，平均气候因子对水稻产量影响大，影响存在区域差异，且气温对福建水稻产量的影响最大，降水影响次之，风速影响较小。

表3 福州市、蒲城县平均气候因子与气象产量的关联度

Tab. 3 Correlation Between mean Climatic Factors and meteorological output in Fuzhou,Pucheng County

平均气候因子	降水总量	平均气温	平均风速
福州	0.8258	0.8261	0.8050
蒲城	0.8545	0.8548	0.8543

3.2.2 极端气候变化对水稻产量的影响分析

极端气候因子对水稻产量影响大。由表4可知，极端气候因子与水稻产量的灰色关联度结果在0.7以上，略低于平均气候因子与水稻产量的关联度，这表明，与平均气候变化相比较，极端气候变化对福建省水稻产量的影响相对较小。

极端气候因子对水稻产量的影响有着区域差异。蒲城水稻气象产量与与极端气候因子的关联度，基本在0.8以上，福州水稻气象产量与极端气候因子的关联度，在0.74-0.83之间，表明极端气候因子对蒲城的影响更大，即极端气候变化对闽西北单季稻区的影响大于闽东南双季稻区，这与平均气候因子对水稻产量影响的区域差异一致。

不同的极端气候因子对水稻产量的影响各异。蒲城水稻气象产量与暖日持续天数、冷夜持续天数的关联度最低，分别0.8015、0.7167，福州气象产量也是与暖日持续天数、冷夜持续天数的关联度最低，分别0.7955、0.7469，表明温度相关的极值指标（WSDI和CSDI）对水稻产量的影响相对较小。福建省热量条件充足而且稳定，导致这两个指标都不是限制水稻产量的重要因子。蒲城与简单降水强度指数关联度最高，为0.8569，与连续降水日数关联度次之，为0.8387，福州水稻气象产量也是与简单降水强度指数的关联度最高，为0.8213，与连续降水日数关联度次之，为0.8201。简单降水强度指数指标表征水稻生育期干旱现象，连续降水日数指标表征水稻生育期多雨现象。因此，在降水极值指标中，干旱相关的指标对水稻产量的影响大于多雨相关的指标，说明干旱是影响福建水稻产量的限制因子。

从地区分布来看，由于地形影响，闽东南双季稻区降水较闽西北少，在气温最高的7—9月，由于晴天多、雨日少、蒸发大，降水常常来自台风雨[35]，台风、暴雨极易使水稻产生伤口,尤其是禾苗大水漫顶后抗逆能力下降,加重病虫害的发生[36]，影响水稻产量。福建省7-8月份处于副热带高压控制下，雨量锐减，常出现伏旱天气，水稻生育期内有移栽、拔节—孕穗2个需水临界期，如在移栽期受旱则秧苗不能成活[37]，水稻拔节—孕穗期蒸散量较大，对水的需求量占全生育期的25%~30%，受旱会削弱同化物质在体内的运输，降低同化物的积累量[34]。在稻穗形成初期受旱，枝梗与颖花形成受阻，导致每穗粒数减少；稻穗形成中期缺水，则颖花发育不健全，可能产生畸形的颖花而不能正常开花结实[34]；性器官发育期缺水，花粉充实不良，卵细胞发育受阻，导致颖花不孕[34]；抽穗开花期受旱，对受精结实影响最大，空壳率增多[38]；灌浆期受旱，影响籽粒充实，瘪谷粒增多，千粒重下降，产量减少。综上所述，极端气候因子对水稻产量影响大，且存在区域差异，降水相关极值指标对产量的影响大于温度相关极值指标，降水指标中的干旱是限制福建省水稻产量的主要因素。

表4 福州市、蒲城县极端气候因子与气象产量的关联度

Tab 4 Correlation Between extreme Climatic Factors and meteorological output in Fuzhou, Pucheng County

平均气候因子	降水总量	平均气温	平均风速
福州	0.8258	0.8261	0.8050
蒲城	0.8545	0.8548	0.8543

4结论与讨论

本研究计算基于WMO推荐的极端气候指标，应用5年线性滑动平均方法计算福建省1977-2014年水稻气象产量，用灰色关联度分析了极端气候变化对福建省水稻产量的影响。主要研究结论有:

气候变化对福建省水稻产量的影响主要是减产。近37年来，气象产量为负值的年份远远多于正值的年份，即气候因素对水稻生产有不利影响的年份较多。

气候变化对闽西北单季稻区产生的影响大于闽东南双季稻区。平均气候因子、极端气候因子都与水稻的生产关系密切，平均气候因子、极端气候因子对水稻生产影响的区域差异一致，即气候变化对闽西北单季稻区产生的影响大于闽东南双季稻区。

不同平均气候因子对水稻产量造成的影响不同，气温对福建水稻产量的影响最大，降水影响次之，风速影响较小。

不同的极端气候因子对水稻产量的影响各异，极端降水因子对产量的影响大于极端温度因子，且极端降水因子中的干旱是影响福建水稻产量的主要因素。

本研究采用WMO推荐的极端气候指标多应用于极端气候事件的研究，将极端气候指标与水稻产量进行关联度分析的研究较少，该方面研究可能针对性不强，以致研究中平均气候因子对水稻产量的影响大于极端气候因子，在今后的研究中还需寻找针对性更强的指标。

修改说明：本课题研究有了新进展且本文经自查，发现有遗漏参考文献现象，故对文章进行修改，修改内容如下：1.修改了中英文摘要，使之更能凸显研究主题，切合研究内容。2引言部分，修改了语言的逻辑性，凝练语句，引用部分增加了相应的参考文献。3研究方法部分，修改气象产量计算方法与极端气候指标定义语言的逻辑性，4结果与分析部分，添加了对气象产量的分析，修改了叙述的逻辑性，规范学术语言。

修改内容和增加的参考文献已用红色字体标出。因文章需要于2020年12月17日之前在中国科技论文在线上发布改修改稿，万望老师加急审阅本文，感激不尽！

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作者简介：刘慧灵（1993-）,女,硕士研究生，主要从事土地资源管理方向研究

通信联系人：伍世代（1962-）,男（汉族）福建南平市人,教授，博士生导师，主要从事城市与区域空间规划方向研究. E-mail: 20160859@fjnu.edu.cn