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水稻是我国第一大粮食作物，在粮食生产中举足轻重[1].四川是中国水稻主产区之一，水稻生产在该区域农业生产中占有十分重要的位置.气候变化背景下，农业气象灾害的发生呈频率增加、强度增强、危害加大的趋势[2-4]，且对农业生产的不利影响已经逐渐显现出来[5].在众多的因子中，干旱常被认为是最主要的胁迫因子之一[6-8].科学、准确、及时地评估干旱对水稻产量的影响，对于提高作物抗旱能力和保证粮食安全具有重要意义.
前人针对作物干旱评估方面开展了大量研究，而在干旱评估中指标的选择极其重要.目前干旱监测气象指数分两类，一类是以降水为基础，包括SPI，CI，Z指数，降水距平百分率等指数，另一类基于土壤水分平衡，包括PDSI、湿润指数等.近年来，相对湿润指数在西南地区的应用较多[9-11]，该指标是降水与蒸散量之差与蒸散量的比值，能表现土壤水分的收支平衡[12]，但相对湿润指数并没有与实际作物相结合，同时也没有考虑到作物的实际蒸散量，因此不能反映单一作物的干旱情况.鉴于此，张建平等[13]对相对湿润指数进行了改进，即湿润指数距平率，该指数对于缺少灌溉资料和灌溉条件有限的地区具有一定的参考价值，并利用湿润指数距平率研究了西南地区水稻干旱的时空分布特征；陈超等[14]利用湿润指数距平率分析了四川不同种植区不同生育阶段的干旱时空变化特征及风险分布.同时，前人针对干旱灾损评估方面也取得了一定的成果；谭方颖等[15]基于逐日综合气象干旱指数建立华北冬小麦干旱累积标准指数，构建了冬小麦干旱产量损失评估模型；栾庆祖等[16]基于WOFOST模型开展了北京地区玉米干旱灾害损失评估；刘静等[17]通过土壤水分平衡方程各分量的订正，求算了中国西北旱作小麦生长期间的实际耗水量和水分满足率，并运用期望产量和作物水分生产函数建立了小麦单产的干旱灾损监测与损失评估模型；何永坤等[18]利用作物水分盈亏指数建立干旱指数，构建西南地区玉米干旱产量损失模型.由此可看出，作物灾损评估的方法主要集中于统计分析和作物模型模拟两种，这些方法在不同地区已取得较好的效果，但存在区域适应性问题.此外，针对中国西南地区干旱的研究主要集中于作物干旱时空分布特征及风险评估的研究.因此，本研究利用相对湿润指数距平率研究了四川水稻不同生育期干旱对产量的影响，拟为四川水稻的抗旱减灾提供理论依据.
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根据气候相似性、水稻发育阶段基本相同及农业生产水平相近原则，将四川省水稻种植区划分为6个区，分别为盆西平丘地区、盆南丘陵地区、盆中浅丘地区、盆东平行岭谷地区、盆周边缘山地区和川西南地区.
本研究所用的资料为四川水稻种植区6个代表站点(仁寿、蓬安、荣县、开江、旺苍、甘洛)1961-2015年逐日气象资料(平均气温、最低气温、最高气温、日照时数、降水量、平均风速和相对湿度)和水稻灾情资料，以及1981-2012年水稻生育期和产量资料.其中气象资料、水稻生育期和产量资料由四川省气象探测数据中心提供；实际旱情资料来源于中国气象数据网和《中国气象灾害大典》(四川卷)[19].
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本文研究对象为单季稻，收集分析农业气象观测站的水稻生育期资料，结合大田实际调查数据，得出水稻各种植区内移栽、孕穗、开花、成熟期的时间[14](表 1).
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相对湿润指数可以客观真实地反映作物干旱的发生强度，湿润指数距平率指偏离多年平均相对湿润指数值的变化程度，可表示作物受水分胁迫的程度.本研究以湿润指数距平率来表征水稻农田水分动态变化状况，公式[13]为：
式中：Ma是湿润指数距平率；M是某时段的相对湿润指数；ETC是作物需水量[20-21](mm)；P是降水量(mm)；M是某时段多年平均相对湿润指数.当M≥0或M≥M时，表示该时段降雨量多于平均状态，作物不受干旱的影响.
干旱等级指标：根据陈超等[14]的研究结果，将干旱等级指标划分为4个等级，具体如表 2所示.
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历史统计产量等于气象产量与趋势产量之和[22]，公式为：
式中：Y为历史统计产量(kg/hm2)；Yw为趋势产量(kg/hm2)；Yi为气象产量(kg/hm2)；ε为随机误差，在本研究中可以忽略不计.因而，水稻气象产量为：
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本文建立水稻移栽到孕穗期、孕穗到开花期、开花到成熟期干旱指数与气象产量的统计模型：
式中：Yi为气象产量(kg/hm2)；MA1为标准化后移栽到孕穗期的干旱指数；MA2为标准化后孕穗到开花期的干旱指数；MA3为标准化后开花到成熟期的干旱指数；A，B，C为系数；D为常数.
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发生干旱后的水稻实际产量与未发生干旱的正常预测产量的减产百分比，公式为：
式中：Yd为减产率；Yp为未发生干旱的正常预测产量(公式5中各生育阶段标准化后干旱指数取0)；Y为历史统计产量.
1.1. 研究区域和数据来源
1.2. 水稻各生育期的划分
1.3. 湿润指数距平率和干旱等级指标
1.4. 水稻干旱灾损评估模型
1.4.1. 分离水稻气象产量
1.4.2. 建立水稻不同生育阶段干旱指数与气象产量的统计模型
1.4.3. 建立水稻干旱灾损评估模型
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1961-2015年四川6大水稻种植区内移栽到孕穗期干旱指数的变化趋势如图 1所示，图中点表示为当年的干旱指数，曲线为干旱指数的五日滑动平均值.近55年来，荣县、仁寿干旱指数的平均值远高于其他地区，分别为1.90，1.08；其次为蓬安、甘洛、旺苍、开江，分别为0.45，0.32，0.26，0.21.
仁寿的干旱指数(图 1a)从1960s到1980s呈波动式变化趋势，1981-2008年呈升高的趋势，而后降低.蓬安(图 1b)在1980s到2000s呈显著升高的趋势，年增加率为0.03，一度达到近50年来的最高值，但到了2000s后期略有下降.荣县(图 1c)的干旱指数只表现为年代间的变化趋势.旺苍(图 1e)的干旱指数经历了两次先升后降的过程.在整个时间序列中开江(图 1d)和甘洛(图 1f)的干旱指数无明显变化.
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1961-2015年四川6大水稻种植区内孕穗到开花期干旱指数的变化趋势如图 2所示.近55年来，孕穗到开花期干旱严重的地区主要是甘洛，干旱指数均值为3.89；开江和蓬安次之，分别为2.23，1.61；旺苍、仁寿、荣县最低，分别为0.78，0.57，0.48.
仁寿(图 2a)的干旱指数从1960s至1980s经历了一次先升后降的过程，随后出现升高的趋势，在1990s初期达到最高值，从1990s起干旱指数呈现出明显的下降趋势，年减少率为0.06.蓬安(图 2b)的干旱指数自1980s到1990s中期呈明显的上升趋势，年增加率0.23，随后持续降低到2000年，之后又开始出现升高的趋势.其他4个种植区的干旱指数变化趋势不显著.
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1961-2015年四川6大水稻种植区内开花到成熟期干旱指数的变化趋势如图 3所示.近55年来，开花到成熟期干旱严重的地区主要是开江和蓬安，干旱指数的均值分别为1.09，0.90，其次为荣县、甘洛、仁寿，旺苍最低.
仁寿(图 3a)的干旱指数从1960s至1980s经历了一次先升后降的过程，随后出现明显的升高趋势，年增加率为0.02，一度达到近50年来的最高值.蓬安(图 3b)的干旱指数在19世纪八十年代至九十年代后期呈明显上升趋势，年增加率为0.15，随后呈波动式的降低趋势.开江(图 3d)的干旱指数自19世纪八十年代开始呈现出明显的升高趋势，年升高率为0.05.甘洛(图 3f)的干旱指数在1980s达到最低值，之后呈显著升高的趋势，年升高率为0.04.荣县、旺苍等2个种植区的干旱指数变化趋势不显著.
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建立仁寿、蓬安、荣县、开江、旺苍、甘洛等6个代表站点1981-2012年水稻趋势产量的统计模型.趋势产量是采用正交多项式对实际产量数据进行分离获得，不同水稻种植区内代表站点的水稻趋势产量统计模型如表 3所示.
在干旱年份，分析水稻移栽到孕穗期、孕穗到开花期、开花到成熟期的干旱指数与气象产量的关系，建立的统计模型如表 4所示.
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对比分析代表站点干旱年水稻实测产量与模拟产量的差别，由表 5可知两者之间的相对误差绝对值均小于3.5%，这不仅说明建立的模型能客观地反映不同生育期水稻干旱对产量的影响，也能较好地评估干旱影响下水稻产量的损失.同时依据水稻干旱灾损评估模型，分析了各种植区域内代表站点发生干旱后的实测产量与未受灾后的正常预测产量的减产百分比.由表 6可知，干旱影响下，各代表站点的水稻减产率是1.7%~7.2%，平均值为4.9%.
2.1. 各生育期干旱指数的年代变化
2.1.1. 移栽到孕穗期
2.1.2. 孕穗到开花期
2.1.3. 开花到成熟期
2.2. 代表站点水稻趋势产量和气象产量的统计模型
2.3. 水稻干旱灾损评估
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1) 1961-2015年，不同种植区代表站点水稻生育期干旱的变化趋势不同，移栽到孕穗期干旱的明显变化趋势主要出现在蓬安(盆中浅丘区)，年变化率为0.03；孕穗到开花期干旱指数呈显著变化的主要出现在仁寿(盆西平丘区)、蓬安(盆中浅丘区)，变化率为-0.06，0.2；开花到成熟期的干旱指数的增加趋势主要出现在仁寿(盆西平丘区)、蓬安(盆中浅丘区)、开江(盆东平行岭谷区)，甘洛(川西南山地区)增幅分别为0.02，0.15，0.05，0.04.
2) 建立水稻移栽到孕穗、孕穗到开花、开花到成熟期的干旱指数与气象产量的统计模型，用来评估干旱影响下水稻的减产率.以水稻种植区内代表站点为例，对比了6个站点水稻历史统计产量与模拟产量的差异，其相对误差绝对值均不超过5%，由此可知构建的模型既能客观地反映不同生育阶段干旱对水稻产量的影响，也能较好地评估干旱影响下水稻的产量损失.从评估结果可知，1981-2012年四川水稻种植区代表站点的减产率在1.7%~7.2%之间.
3) 干旱灾害从古至今都是西南地区的主要自然灾害之一[23]，也是限制农业持续稳定发展的主要农业气象灾害之一[24]，对水稻产量的形成影响很大.干旱指标有很多[25-26]，选择哪种指标，直接关系到研究的结果.本研究结合四川稻区的综合考虑作物、大气和土壤等情况，选取了湿润指数距平率，并利用实际灾情资料对干旱指数进行了验证，效果较好[13].在计算湿润指数距平率时，因各元素具有不同量纲，为了消除其对结果的影响，本研究利用标准化的方法进行处理，使得该指数能较好地反映各生育阶段干旱对水稻的影响.
4) 本研究将四川水稻种植区分为6个区域，每个区域选择1个代表站点进行分析，但同一区域内地形地貌复杂，气象因子、作物生育期存在着差异，区域内在进行评估时存在一定的差异；其次，干旱过程中伴随着高温、洪涝、阴雨、病虫害等其他灾害的影响，导致水稻产量损失的原因可能包括其他气象灾害，而如何完全分离出旱灾对作物产量的影响还有待深入研究.另外，获取数据的客观性和准确性也影响研究结果，而如今各地的农业气象观测数据准确性不高，加上数据不足，造成结果存在很大的不确定性，当然，随着观测数据的完善和研究指标的提高，结果会越来越准确.