李炳軍,王天慧

(河南農(nóng)業(yè)大學，河南鄭州 450002)

氣候條件對糧食作物生長發(fā)育起著至關重要的作用。針對氣象與糧食生產(chǎn)的關系，國內(nèi)外不少學者曾進行了大量的研究。David等[1]利用經(jīng)濟模型評估氣候變化對糧食產(chǎn)量的影響;Kaufinann等[2]構建了玉米關鍵生長期的氣候因子和社會經(jīng)濟因素的混合模型，分析了氣候變化對美國玉米產(chǎn)量的影響。Gbetibouo等[3]選取南非的300個地區(qū)為樣本，運用Ricardain模型研究溫度和降水對糧食作物產(chǎn)量的影響，結果表明，糧食作物產(chǎn)量對溫度的變化敏感。中國關于氣象與糧食生產(chǎn)關系的闡述可以追溯到北魏時期的《齊民要術》。近代我國科學家王馥堂[4]分析了近50年的糧食產(chǎn)量變化及其影響因素，認為氣溫和降水對糧食生產(chǎn)的影響較為顯著。丑潔明等[5-6]利用傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)構建經(jīng)濟-氣候模型，并評價了氣候變化對糧食作物產(chǎn)量的影響，得出3月和6月的降水量對全年糧食作物產(chǎn)量有著重要影響。崔 靜等[7]通過運用1975-2008年全國主要糧食生產(chǎn)省份的氣候因素與勞動和資本的投入要素組成的面板數(shù)據(jù)，構建生產(chǎn)函數(shù)模型，也認為氣候因素對各種糧食作物的產(chǎn)量均有顯著影響。綜合來看，前人主要是用統(tǒng)計學原理和模糊數(shù)學的方法研究糧食作物生育期氣象因素的變化對產(chǎn)量的影響[8]，但結合物候變化來研究氣象因素對糧食作物不同生長階段影響程度的報道較少，不能很好地揭示其各個生長階段的影響機制。

小麥是我國主要的糧食作物之一。河南是我國的產(chǎn)糧大省，冬小麥種植面積在500多萬hm2，占夏收糧食種植面積的99%以上[9]。在冬小麥整個生長發(fā)育過程中，溫度、光照、降雨等氣象因素都是影響其正常生長的重要環(huán)境因素[10]。為探究氣象因素對冬小麥各個生長階段的影響程度，本研究根據(jù)黃淮海冬小麥生長物候圖將河南省冬小麥生長期劃分為9個生長階段[11]，采用灰色關聯(lián)分析方法對河南省冬小麥不同生長階段與氣象影響因素進行雙重量化分析[12]，以期為河南省冬小麥生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究材料

河南省冬小麥2005-2015年產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于河南省統(tǒng)計局，氣象資料和冬小麥農(nóng)業(yè)氣象觀測資料來源于河南省氣象局和中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，其中，氣象資料包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、平均風速和光照時長；根據(jù)黃淮海冬小麥生長物候圖將冬小麥的生育期劃分為播種、出苗、分蘗、越冬、返青、拔節(jié)、抽穗、灌漿、成熟9個生長階段[13]，如表1所示。

表1冬小麥生育期物候圖

Table1Phenologicalmapofwinterwheatgrowthperiod

時間Time10月Oct．STDTTD11月Nov．FTDSTDTTD12月Dec．FTDSTDTTD1月Jan．FTDSTDTTD2月Feb．FTDSTDTTD3月Mar．FTDSTDTTD4月Apr．FTDSTDTTD5月May．FTDSTDTTD6月Jun．FTD生育期Growthstage播種期Sowing出苗期Seedling分蘗期Tillering越冬期Overwintering返青期Reviving拔節(jié)期Jointing抽穗期Heading灌漿期Grouting成熟期Maturing

FTD,STD和TTD分別指每月的上、中、下旬。

FTD, STD and TTD refer to the first, second and third ten days per month, respectively.

1.2 研究方法

1.2.1 氣象產(chǎn)量計算

小麥產(chǎn)量(Y)可以分解為趨勢產(chǎn)量(Yt)、氣象產(chǎn)量(Yw)和隨機誤差(e)三個部分：Y=Yt+Yw+e。其中，趨勢產(chǎn)量表征社會經(jīng)濟條件和生產(chǎn)力技術水平對糧食產(chǎn)量的貢獻；氣象產(chǎn)量表征氣候波動對實際產(chǎn)量的貢獻；隨機誤差是一些隨機因素影響的產(chǎn)量分量，所占比例很小，在實際計算中常忽略不計。

根據(jù)冬小麥產(chǎn)量的時間數(shù)列變化趨勢，本研究選用一次指數(shù)平滑法擬合各年的趨勢產(chǎn)量，即Yt=αY+(1-α)Yt-1，Y為t時期的實際產(chǎn)量，α為平滑常數(shù)，這里取值為0.4。然后利用Yw=Y-Yt計算各年的氣象產(chǎn)量，如表2所示。

表2河南省2005-2015年冬小麥實際產(chǎn)量(Y)、趨勢產(chǎn)量(Yt)和氣象產(chǎn)量(Yw)

Table2Actualyield(Y),trendyield(Yt)andmeteorologicalyield(Yw)ofwinterwheatinHenanprovinceduring2005-2015kg·hm-2

年份 YearYYtYw20055194．04954．0240．020065638．05098．0540．020075717．05422．0295．020085800．05599．0201．020095806．05719．686．420105838．05771．466．620115867．05811．455．620125950．05844．8105．220136012．05907．9104．120146157．05970．4186．620156453．06082．3370．7

1.2.2 灰色關聯(lián)分析

本研究選取鄧氏灰色關聯(lián)分析模型，分析氣象因素與氣象產(chǎn)量間的相關關系。

設系統(tǒng)特征行為序列為：X0=[x0(1),x0(2),…，x0(n)] ；

系統(tǒng)的相關因素序列為：

Xi=[xi(1),xi(2),…，xi(n)]i=1,2,…,m

對于∈(0,1)，令

ξ0i(k)=minimink|x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)||x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)|

γ(X0,X1)=1n∑nk=1ξ0i(k)

其中ξ稱為分辨系數(shù)，一般取0.5，ξ0i(k)為關聯(lián)系數(shù)，γ(X0,Xi)為X0與Xi的鄧氏關聯(lián)度[14-15]。

2 結果與分析

2.1 氣象因素對河南省冬小麥不同生長階段影響的量化分析

以河南省2005-2015年冬小麥趨勢產(chǎn)量為特征序列，以2005-2015年氣象因素數(shù)據(jù)為行為序列，運用GMS6.0軟件進行數(shù)據(jù)處理，得到冬小麥不同生長階段氣象因素與冬小麥趨勢產(chǎn)量的灰色關聯(lián)度(表3)。從表3可以看出，在播種期，對冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對濕度，其次是平均氣溫，影響最小的是平均風速；出苗期對冬小麥氣象產(chǎn)量影響較大的氣象因素主要為平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫，可見出苗期溫度對冬小麥氣象產(chǎn)量影響較大；分蘗期對冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對濕度，影響最小的是光照時長；越冬期對冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對濕度，影響最小的是平均氣溫；返青期主要氣象影響因素為平均風速、平均相對濕度和光照時長，影響最小的是日最低氣溫；拔節(jié)期對冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均風速，影響最小的是平均相對濕度；抽穗期主要氣象影響因素為光照時長、平均風速和日最高氣溫；灌漿期影響最大的氣象因素是平均相對濕度，其次是日最低氣溫，影響最小的氣象因素是光照時長；成熟期主要影響因素為平均風速、平均相對濕度和日最高氣溫。

表3冬小麥氣象產(chǎn)量與不同生長階段氣象因素的灰色關聯(lián)度和關聯(lián)排序

Table3Greyrelationaldegreeandrelationalrankingofwinterwheatmeteorologicalyieldandmeteorologicalfactorsatdifferentgrowthstages

生育期Growthstageγ1γ2γ3γ4γ5γ6灰色關聯(lián)序Greyrelationalorder播種期Sowing0．6150．6090．5980．6650．5710．579γ4>γ1>γ2>γ3>γ6>γ5出苗期Seedling0．6980．6940．6760．6470．6560．600γ1>γ2>γ3>γ5>γ4>γ6分蘗期Tillering0．6680．6500．6860．7020．6760．627γ4>γ3>γ5>γ1>γ2>γ6越冬期Overwintering0．6040．8170．8940．9190．9040．827γ4>γ5>γ3>γ6>γ2>γ1返青期Reviving0．7270．7770．4770．8160．8240．811γ5>γ4>γ6>γ2>γ1>γ3拔節(jié)期Jointing0．6340．6400．6170．5900．6730．640γ5>γ6>γ2>γ1>γ3>γ4抽穗期Heading0．6570．6630．6470．6260．6680．689γ6>γ5>γ2>γ1>γ3>γ4灌漿期Grainfilling0．6110．6100．6140．6650．5760．554γ4>γ3>γ1>γ2>γ5>γ6成熟期Maturing0．6360．6430．6360．6670．6720．595γ5>γ4>γ2>γ1>γ3>γ6

γ1：平均氣溫；γ2：:日最高氣溫；γ3：日最低氣溫；γ4：平均相對濕度；γ5：:平均風速；γ6：光照時長。

γ1:Average temperature; γ2:Daily maximum temperature; γ3:Daily minimum temperature; γ4:Average relative humidity; γ5:Mean wind speed; γ6:Duration of illumination.

2.2 氣象因素對河南省冬小麥不同生長階段影響的雙重量化分析

由于冬小麥每個生長階段對氣象產(chǎn)量的氣象影響因素及其影響程度均有差異，其中平均相對濕度、平均風速和日最高氣溫在大多數(shù)生長階段的關聯(lián)度排名均靠前。為探究這些氣象因素在整個冬小麥生長期對冬小麥生長的影響程度以及哪些生長階段的氣象因素對冬小麥的氣象產(chǎn)量影響較大，選取表3中冬小麥每個生長階段關聯(lián)度排名前兩位的氣象因素構建整個生育期的氣象影響因素集，再次運用灰色關聯(lián)分析模型，依舊選取2005-2015年的數(shù)據(jù)，對河南省冬小麥生育期氣象因素進行雙重量化分析，得到關聯(lián)系數(shù)矩陣和關聯(lián)度(表4)。從表4可以看出，在冬小麥整個生育期對其氣象產(chǎn)量影響排名靠前的氣象因素中，出苗期的平均氣溫影響最大；分蘗期的平均相對濕度影響排名第二；排名第三的是出苗期的日最高氣溫；其后依次是越冬期的平均相對濕度、拔節(jié)期的平均風速、分蘗期的日最低氣溫、播種期的平均相對濕度、抽穗期的光照時長、灌漿期的平均相對濕度和成熟期的平均風速等。

表4冬小麥氣象產(chǎn)量與不同生長階段主要氣象因素的灰色關聯(lián)結果

Table4Greyrelationaldegreeandrelationalrankingofwinterwheatmeteorologicalyieldandthemainmeteorologicalfactorsatdifferentgrowthstages

生長階段Growthstage氣象因素Meteorologicalfactor關聯(lián)度Degreeofgreyrelational灰色關聯(lián)序Greyrelationalorder播種期Sowing平均氣溫Averagetemperature0．64717平均相對濕度Averagerelativehumidity0．6947出苗期Seedling平均氣溫Averagetemperature0．7141日最高氣溫Dailymaximumtemperature0．7103分蘗期Tillering日最低氣溫Dailyminimumtemperature0．6956平均相對濕度Averagerelativehumidity0．7112越冬期Overwintering平均相對濕度Averagerelativehumidity0．7034平均風速Meanwindspeed0．66216返青期Reviving平均相對濕度Averagerelativehumidity0．67413平均風速Meanwindspeed0．67911拔節(jié)期Jointing平均風速Meanwindspeed0．6965光照時長Durationofillumination0．66515抽穗期Heading平均風速Meanwindspeed0．66814光照時長Durationofillumination0．6898灌漿期Grouting日最低氣溫Dailyminimumtemperature0．63718平均相對濕度Averagerelativehumidity0．6869成熟期Maturing平均相對濕度Averagerelativehumidity0．67612平均風速Meanwindspeed0．68010

3 討 論

本研究選取河南省2005-2015年冬小麥的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和氣象觀測數(shù)據(jù)，建立了影響冬小麥產(chǎn)量的氣象因素集，并構建了氣象因素對冬小麥不同生長階段的灰色關聯(lián)分析模型，基于此進行氣象因素對冬小麥不同生長階段影響的雙重量化分析。首先單重量化分析了冬小麥不同生長階段的氣象因素對其氣象產(chǎn)量的影響程度，基于此進一步雙重量化分析了整個生育期的主要氣象因素對冬小麥氣象產(chǎn)量的影響。

由單重量化分析可知，在冬小麥生長的各個階段水分(平均相對濕度)、平均風速和溫度(平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫)對冬小麥氣象產(chǎn)量影響關聯(lián)度排名均靠前，這與史本林等[16]和張明捷等[17]的分析結果相一致，說明影響氣候產(chǎn)量的關鍵是冬小麥生育期內(nèi)光溫水的合理搭配。上述方法是采用數(shù)理統(tǒng)計中的主成分分析，要求有大量數(shù)據(jù)，樣本需要服從某個典型的概率分布，計算量大，可能出現(xiàn)量化結果與定性分析結果不符等數(shù)理統(tǒng)計的缺憾，但是本研究采用的灰色關聯(lián)分析對樣本量的多少和樣本數(shù)據(jù)有無規(guī)律都同樣適用，而且計算量小，十分方便，更不會出現(xiàn)量化結果與定性分析結果不符的情況。在播種期和出苗期濕度和溫度對冬小麥氣象產(chǎn)量的影響較大[18]，冬小麥在播種出苗過程中需要一定的溫度和水分才能夠從一粒種子發(fā)芽破土為苗，這與鄭 娜等[19]的研究結果相似；在分蘗期和越冬期平均相對濕度和日最低氣溫對冬小麥的氣象產(chǎn)量影響較大，分蘗期需要足夠的水分才能使冬小麥茁壯成長，日最低氣溫會抑制冬小麥的分蘗，越冬期日最低氣溫會造成低溫凍害不利于冬小麥越冬，這與史本林等[16]的研究結果相一致，可見相對于常見的數(shù)理統(tǒng)計研究結果，本研究的方法選擇是合理的；張明捷等[17]和鄭 娜等[19]均研究得出，冬小麥從返青期到抽穗期，日照延長對生長有利，充足的光照和較大的溫度日較差條件會更顯著地增加冬小麥的實際產(chǎn)量。這與本研究得出的拔節(jié)期和抽穗期所需的氣象條件很相似，都是光照時長、日最高氣溫和平均風速，這期間冬小麥生長需要足夠的光照進行光合作用，風速能夠調(diào)節(jié)氣溫和相對濕度，為抽穗期提供良好的生長條件。這進一步說明本研究分析方法相對于傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法對研究結果無影響，而且灰色方法計算更為簡便，也更適用于復雜的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，同時得出的結果精確又詳細具體；灌漿期需要有足夠的水分，這樣麥粒才能飽滿，所以平均相對濕度是灌漿期的最主要的氣象影響因素[20]，這與史印山等[21]和鄭 娜等[19]得出的研究結果基本一致，不同的是本研究結果表明溫度也是影響灌漿期的重要氣象因素，灌漿期溫度過高或者溫度過低都會影響冬小麥的氣象產(chǎn)量，說明本研究得出的結果更細化全面；成熟期需要適宜的風速、濕度和溫度，因為冬小麥這時候基本已經(jīng)成熟，麥穗已經(jīng)飽滿，有一定的重量，如果此時刮大風下大雨，很容易造成收割前的倒伏災害，再者成熟期的氣溫過高，暴曬容易讓麥粒自然脫殼落地，也會造成冬小麥減產(chǎn)，這與史印山等[21]利用統(tǒng)計方法分析河北省氣候變化特征對冬小麥氣候產(chǎn)量的影響所得出的結果一致。但是本文的結果更為精確具體到氣象因素對冬小麥產(chǎn)量影響的某一生長期。

由雙重量化分析可知，在冬小麥的整個生育期，對其氣象產(chǎn)量影響較大的氣象因素為出苗期的平均氣溫和日最高氣溫、分蘗期和越冬期的平均相對濕度、拔節(jié)期的平均風速，這與余衛(wèi)東等[22]采用25年的大樣本數(shù)據(jù)得出的研究結果相似，不同的是本研究的灰色關聯(lián)分析方法可以用更少的數(shù)據(jù)，計算簡單，可操性強。從氣象因素關聯(lián)度排名可以看出，在分蘗期、越冬期、播種期和灌漿期這四個時期的平均相對濕度排名均在前十名之列，說明水分在冬小麥整個生育期對其產(chǎn)量有較大的影響，這與朱自璽等[23]在華北地區(qū)冬小麥干旱評估指標研究中得出的結果一樣；在拔節(jié)期和成熟期這兩個時期的平均風速排名均在前十位，說明平均風速在冬小麥的整個生育期也有較大的影響。

總體來看，本研究結果與前人的研究結果大體一致，但是前人研究大多都是選取冬小麥生長階段中的某一階段或者其中的某些時間段來研究氣象因素對冬小麥氣象產(chǎn)量的影響程度，且大多是數(shù)理統(tǒng)計中的大樣本數(shù)據(jù)，計算量大而繁瑣，而本研究采用雙重量化分析，從橫向和縱向雙重的層面建立影響冬小麥產(chǎn)量的氣象因素集，更加全面具體地分析了冬小麥整個生長階段不同的氣象因素對氣象產(chǎn)量的影響程度，方法簡潔，結果更為精確詳細具體。本研究通過對糧食產(chǎn)量受氣候變化影響分析，得出的結果對河南省農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展及提高河南省經(jīng)濟實力有重要意義。

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