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基于氣候適宜度的水稻發(fā)育期預(yù)報模型

2019-09-19 08:01孫貴拓楊若翰楊柯王鵬云王輝曾艷胡春偉
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年16期
關(guān)鍵詞:發(fā)育期水稻

孫貴拓 楊若翰 楊柯 王鵬云 王輝 曾艷 胡春偉

摘要?利用昆明1994—2012年水稻發(fā)育期觀測資料和地面氣象觀測資料,計算各發(fā)育階段綜合氣候適宜度,構(gòu)建基于氣候適宜度的水稻發(fā)育期預(yù)報模型。結(jié)果表明,各發(fā)育階段間隔日數(shù)預(yù)報模型預(yù)測值與實測值平均絕對誤差均在3?d以內(nèi),其中拔節(jié)—孕穗期平均絕對誤差為0;其次為三葉—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期平均絕對誤差均為1?d;返青—分蘗、分蘗—拔節(jié)期平均絕對誤差為2~3?d。全生育期預(yù)測值與實測值平均絕對誤差為1?d。預(yù)報模型模擬效果較好,可在水稻發(fā)育期預(yù)報業(yè)務(wù)中推廣應(yīng)用。

關(guān)鍵詞?氣候適宜度;水稻;發(fā)育期;預(yù)報模型

中圖分類號?S162文獻標識碼?A

文章編號?0517-6611(2019)16-0231-04

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2019.16.066

開放科學(xué)(資源服務(wù))標識碼(OSID):

Prediction?Model?of?Rice?Developmental?Phase?Based?on?Climatic?Suitability

SUN?Gui?tuo,YANG?Ruo?han,YANG?Ke?et?al?(Kunming?Agrometeorological?Station?of?Yunnan?Province,Kunming,Yunnan?650228)

Abstract?Based?on?the?observed?data?of?rice?developmental?phase?and?weather?data?from?1994?to?2012?in?Kunming,the?comprehensive?climatic?suitability?at?each?developmental?phase?was?calculated?to?construct?prediction?model?of?rice?developmental?phase.The?average?absolute?error?between?the?predicted?and?measured?values?of?the?prediction?model?of?the?interval?days?of?each?development?phase?was?within?3?days?all.The?average?absolute?error?of?the?joint?booting?stage?was?0,followed?by?the?three?leaves?returning,booting?heading,milking?maturity?mature?stage,the?average?absolute?error?was?1?d,and?the?returning?tillering,tilleringjointing?stage?were?2-3?d?last.The?average?absolute?error?between?the?predicted?and?measured?values?of?the?whole?growth?period?was?1?d.The?prediction?model?had?a?good?predicted?effect?and?can?be?popularized?and?applied?in?the?prediction?business?of?rice?developmental?stages.

Key?words?Climatic?suitability;Rice;Developmental?phase;Prediction?model

水稻是我國播種面積最大、總產(chǎn)量最多、單產(chǎn)量最高的糧食品種,在糧食生產(chǎn)和消費中處于主導(dǎo)地位[1]。云南水稻播種面積約占全省農(nóng)作物播種面積的1/3,水稻是云南主要的糧食作物[2]。

云南地處低緯高原,地形復(fù)雜,形成了獨特的氣候,其在全國雜交水稻種植區(qū)屬最佳種植區(qū)域之列[3],但與同緯度相鄰地區(qū)比較,水稻生長期氣候條件的特點是氣溫偏低、水稻生育期長、播種育秧期常有“倒春寒”、中期高溫不足[4]。昆明位于中國氣候的脆弱帶?,同時受到東亞、西南兩支季風(fēng)進退異常和明顯年際變化的影響,氣候變率極不穩(wěn)定,氣象災(zāi)害頻發(fā)[5]。尤其是在全球變暖的氣候背景下,不同地區(qū)水稻種植的氣候適宜性也發(fā)生了變化,研究氣候變化對水稻生產(chǎn)的影響[6-7]已成為全球氣候變化研究中的一項重要課題,并且水稻發(fā)育期模型研究更是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[8]。加強水稻農(nóng)業(yè)氣象服務(wù),對防御農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害,采用合理的栽培管理措施有十分重要的意義。然而,這些服務(wù)的前提是需要預(yù)知水稻未來所處的發(fā)育狀態(tài),才能因時、因地、有針對性地進行農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警和管理決策服務(wù)。因此,研究水稻發(fā)育期預(yù)報方法、準確提供發(fā)育期預(yù)報十分必要。

作物發(fā)育期的預(yù)報即是對作物從一個發(fā)育期到另一個相鄰發(fā)育期所經(jīng)歷時間間隔天數(shù)的預(yù)報,國內(nèi)外發(fā)展了很多作物發(fā)育期模擬模型,法國人?Reanmar早在1735年就創(chuàng)建基于積溫模擬的作物發(fā)育期模型(growing?degree?days,GDD),積溫模型隨后在國內(nèi)被廣泛應(yīng)用[9-10];高亮之等[11]提出適合于計算機應(yīng)用的動態(tài)模擬模型——水稻鐘模型;戚昌瀚[12]、沈國權(quán)[13]建立了水稻發(fā)育溫度效應(yīng)的非線性模型。近年來,人們認識到采用單一氣象因子的作物發(fā)育期模型已不能完全解釋作物生長發(fā)育進程,隨著作物發(fā)育期模型研究的深入,模型得到不斷改善,眾多學(xué)者提出了以生理發(fā)育時間(physiological?development?time,PDT)[14-15]為尺度,考慮了光、溫因子的作用,建立作物發(fā)育期預(yù)測模型,但模型中同樣沒有考慮水分條件對作物發(fā)育速率的影響。為綜合考慮光、溫、水等氣象條件對水稻生長發(fā)育進程的影響,任玉玉等[16]提出了作物氣候適宜度評價方法;孔令帥等[17]將氣候適宜度應(yīng)用于水稻產(chǎn)量及冬小麥發(fā)育期預(yù)報,取得了很好的效果。但采用氣候適宜度對水稻發(fā)育期模擬的研究尚不多見,筆者采用氣候適宜度對水稻發(fā)育期模型進行模擬預(yù)報,為水稻生產(chǎn)氣象服務(wù)提供科學(xué)依據(jù)。

1?資料與方法

1.1?資料來源?選取昆明國家氣候基準站1994—2014年逐日平均氣溫、日照時數(shù)、降水量資料,以及昆明國家農(nóng)業(yè)氣象試驗站1994—2014年平行觀測的水稻發(fā)育期數(shù)據(jù)。?根據(jù)水稻生長發(fā)育及昆明地區(qū)水稻種植特點,因播種—三葉期水稻為覆膜或搭棚育秧,其生長發(fā)育受膜或棚內(nèi)小氣候條件影響,因此,該研究將水稻全生育期劃分為三葉—返青、返青—分蘗、分蘗—拔節(jié)、拔節(jié)—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—乳熟、乳熟—成熟7個生長發(fā)育階段。

1.2?研究方法

1.2.1?溫度適宜度。

根據(jù)溫度三區(qū)間理論[18],影響作物生長發(fā)育的溫度指標包括下限溫度、適宜溫度和上限溫度,作物各生長發(fā)育階段三基點溫度各不相同。適宜溫度能夠促進作物生長,而極端溫度通過對作物組織的破壞作用影響干物質(zhì)累積,抑制作物生長,溫度適宜度計算公式為:

S(T)=[(T-T?1)(T?h-T)B]/[(T?0-T?1)(T?h-T?0)B](1)

B=(T?h-T?0)/(T?0-T?1)(2)

式中,S(T)為溫度適宜度,T為某日平均氣溫,T?0?、T?1和T?h分別為水稻各發(fā)育期所需的適宜溫度、下限溫度和上限溫度,水稻各生育期T?0、T?1、T?h不同(表1)。當(dāng)T≤T?1或T≥T?h時,S(T)=0;當(dāng)T=T?0?時,S(T)=1;當(dāng)T?1

1.2.2?日照適宜度。日照適宜度計算公式為:

S(S)=e??-[(S-S?0)]/b]2S<S?0

1S≥S?0(3)

式中,S(S)為水稻某發(fā)育階段某日日照適宜度,S為某日日照時數(shù),S?0為臨界日照時數(shù),即日照百分率達70%時的日照時數(shù),b為經(jīng)驗常數(shù),水稻不同發(fā)育階段S?0和b的取值參照表2。當(dāng)實際日照時數(shù)大于臨界日照時數(shù)(最適宜日照時數(shù))?時,S(S)?為?1,此時光照對水稻生長發(fā)育最為適宜,S(S)也是在0~1取值的隸屬函數(shù)。

1.2.3?降水適宜度。降水適宜度計算公式如下:

S(R)=R/R?0R<R?0?R?0/RR≥R?0?(4)

式中,S(R)為降水適宜度,R為水稻某發(fā)育階段降水量,R?0為水稻某發(fā)育階段需水量。因水稻生長期水分來源不僅是自然降水,即使降水不足,也可以通過人工灌溉補充水分,且昆明水稻種植區(qū)灌溉條件較好,在計算光溫水綜合適宜度時,默認水分適宜度?S(R)為0.7[19]。

1.2.4?氣候適宜度。氣候適宜度能反映光、溫、水對水稻生育期的綜合影響,其計算式為:

S=3S(T)×S(R)×S(S)?(5)

式中,S為某日水稻氣候適宜度,S(T)、S(R)、S(S)為分別對應(yīng)的溫度、降水、日照適宜度。

1.2.5?發(fā)育日數(shù)與氣候適宜度。

當(dāng)氣候適宜度(S)計算值為1時,表明該日非常適宜水稻生長,可將這一日確定為1個生長發(fā)育日;當(dāng)氣候適宜度(S)計算值為0~1時,說明該日的氣象條件對水稻生長發(fā)育有影響,可將這一日確定為相應(yīng)數(shù)值的生長發(fā)育日數(shù);當(dāng)氣候適宜度(S)計算值為0時,說明該日不利于水稻生長發(fā)育,水稻停止生長。即某日的氣候適宜度值,就是水稻生長發(fā)育日數(shù),相鄰2個發(fā)育期間的發(fā)育日數(shù)由對應(yīng)時段內(nèi)的逐日氣候適宜度累加求得。

根據(jù)天氣預(yù)報產(chǎn)品,利用(1)~(5)式計算水稻某一發(fā)育階段逐日氣候適宜度,結(jié)合歷年水稻發(fā)育期觀測資料,統(tǒng)計水稻從一個發(fā)育期到進入下一個相鄰發(fā)育期所需的累計氣候適宜度,計算該發(fā)育階段累積氣候適宜度的多年平均值,作為該發(fā)育階段的氣候適宜度生理發(fā)育指標。各發(fā)育階段氣候適宜度生理發(fā)育指標計算公式為:

Ijk=mi=1S?i(6)

I?k=1nnj=1Ijk(7)

式中,Ijk表示第k年第j個發(fā)育階段累計氣候適宜度,m為各發(fā)育階段持續(xù)日數(shù),I?k為各發(fā)育階段生理發(fā)育指標,n為發(fā)育期觀測資料年數(shù)。

2?結(jié)果與分析

2.1?發(fā)育期氣候適宜度預(yù)報模型

利用1994—2012年昆明水稻不同發(fā)育階段的發(fā)育日數(shù)(x)和相鄰2個發(fā)育期實際間隔日數(shù)(y)建立不同發(fā)育階段持續(xù)天數(shù)的預(yù)報模型y=ax+b,各發(fā)育階段模型參數(shù)a、b取值及相關(guān)系數(shù)見表3。結(jié)果顯示,除拔節(jié)—孕穗、乳熟—成熟2個發(fā)育階段模型相關(guān)系數(shù)稍差外,分別為0.753、0.768,其他生長發(fā)育階段模擬模型相關(guān)性較好,均達到了0.800以上,三葉—返青、孕穗—抽穗的相關(guān)系數(shù)達到了0.900以上。

2.2?發(fā)育期動態(tài)預(yù)報

采用1994—2014年水稻發(fā)育期觀測數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù),計算并統(tǒng)計得到三葉—返青、返青—分蘗、分蘗—拔節(jié)、拔節(jié)—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—乳熟、乳熟—成熟各發(fā)育階段氣候適宜度生理發(fā)育指標分別為16.2、9.8、15.1、6.9、4.8、13.8、12.0。當(dāng)某一發(fā)育期的具體日期確定時,根據(jù)最新天氣預(yù)報產(chǎn)品光、溫、水等氣象要素預(yù)測值,計算逐日氣候適宜度并進行累加,當(dāng)累積氣候適宜度達到該發(fā)育階段的氣候適宜度生理發(fā)育指標時,即說明水稻進入下一發(fā)育期,該日即為下一相鄰發(fā)育期的具體預(yù)報日期。

2.3?檢驗

2.3.1?模型檢驗。

采用(1)~(5)式計算各發(fā)育階段逐日氣候適宜度,將各發(fā)育階段逐日氣候適宜度累加即為相應(yīng)發(fā)育階段間隔日數(shù)模擬預(yù)測值,比較各發(fā)育階段間隔日數(shù)實測值與模擬預(yù)測值。結(jié)果顯示(圖1),各發(fā)育階段間隔日數(shù)實測值與模擬預(yù)測值變化趨勢基本一致,實測值與預(yù)測值平均絕對誤差為1~4?d,其中孕穗—抽穗階段平均絕對誤差最小,為1?d;分蘗—拔節(jié)階段平均絕對誤差最大,為4?d;全生育期平均絕對誤差為3?d,模擬效果較好。

2.3.2?預(yù)報檢驗。

利用2013和2014年昆明國家基準氣候站地面觀測氣象數(shù)據(jù)及相應(yīng)時段昆明國家農(nóng)業(yè)氣象試驗站水稻發(fā)育期大田觀測數(shù)據(jù),對各發(fā)育階段發(fā)育期預(yù)報模型進行

預(yù)報檢驗(表4)。各生育期實測值與預(yù)測值平均絕對誤差均在3?d以內(nèi),其中拔節(jié)—孕穗期平均絕對誤差為0,模擬預(yù)報效果最好;其次為三葉—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期,平均絕對誤差均為1?d;返青—分蘗、分蘗—拔節(jié)期預(yù)報效果稍差,平均絕對誤差為2~3?d。全生育期預(yù)測值與實測值平均絕對誤差為1?d,且各發(fā)育階段預(yù)測值與實測值散點圖比較集中(圖2),預(yù)報模型精確,能滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用需求。

3?結(jié)論與討論

溫度、降水、日照等氣象條件對作物的生長發(fā)育速度和產(chǎn)量形成有顯著影響[20]。該研究在考慮溫度、降水、日照因子綜合作用基礎(chǔ)上,基于氣候適宜度方法,建立了水稻三葉—成熟期各發(fā)育階段的發(fā)育期預(yù)報模型,并可鏈接天氣預(yù)報業(yè)務(wù),實現(xiàn)水稻發(fā)育期動態(tài)預(yù)報業(yè)務(wù)化應(yīng)用,相對于單一采用積溫或只考慮光、溫因子影響建立的預(yù)報模型有較大的改進[21-22]。模型檢驗結(jié)果表明,各發(fā)育階段間隔日數(shù)預(yù)測值與實測值一致性較好,平均絕對誤差均在3?d以內(nèi),全生育期預(yù)報值與實測值平均絕對誤差為1?d,拔節(jié)—孕穗期模擬效果最好,平均絕對誤差為0;返青—分蘗、分蘗—拔節(jié)期預(yù)報效果稍差,平均絕對誤差為2~3?d。

由于水稻是一種灌溉作物,土壤水分的遷移和存儲過程十分復(fù)雜,而該研究的降水適宜度只考慮了大氣降水與作物需水的關(guān)系,未對土壤水分遷移和存儲做詳細探討。除此之外,作物的生長發(fā)育進程還與其生物學(xué)特性有關(guān),吳玉潔等[23]利用不同積溫計算方法對作物發(fā)育期模擬效果對比時發(fā)現(xiàn),分品種的模擬效果較不分品種的模擬效果更優(yōu),該研究未對不同年份不同品種的水稻發(fā)育期模擬效果進行分類比較,有關(guān)品種對水稻發(fā)育期預(yù)報模型模擬效果的影響機理有待進一步完善。

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