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基于關(guān)鍵氣象因子的茂名市早稻產(chǎn)量預(yù)報模型

2023-02-19 01:06李劍金王潔遠(yuǎn)何澤華陳蔚燁
氣象研究與應(yīng)用 2023年4期
關(guān)鍵詞:茂名市早稻氣象

李劍金,梁 冰,陳 冰,黃 浩,王潔遠(yuǎn),何澤華,陳蔚燁

(1.化州市氣象局,廣東 化州 525100;2.茂名市氣象局,廣東 茂名 525100)

茂名市位于廣東省西南部,屬于熱帶、亞熱帶過渡地帶,氣候高溫多濕,光照充足,雨量充沛,水熱同季,土壤肥力良好,適宜雙季水稻生產(chǎn),是廣東省內(nèi)水稻生產(chǎn)大市。茂名市國土面積1.15×106hm2,在1995—2020 年,全市水稻平均年播種面積約2×105hm2,居全省地市第二,平均年度稻谷總產(chǎn)量1.248 7×109kg,居全省地級市第一,其中茂名早稻平均產(chǎn)量占全年稻谷總產(chǎn)量的51.1%[1]。

大量研究表明,農(nóng)作物的產(chǎn)量與氣象條件關(guān)系密切,水稻不同的生育時期對氣象條件要求不同,當(dāng)氣象條件不能滿足時,會影響水稻正常生長,甚至導(dǎo)致減產(chǎn)。關(guān)鍵氣象因子是在水稻的某個發(fā)育期內(nèi),對產(chǎn)量起到關(guān)鍵作用的氣象要素[2-8]?;陉P(guān)鍵氣象因子建立的水稻產(chǎn)量預(yù)測模型,能根據(jù)水稻生長發(fā)育過程中關(guān)鍵氣候條件的變化對早稻產(chǎn)量形成的影響,為農(nóng)業(yè)部門提供準(zhǔn)確的作物產(chǎn)量預(yù)測信息,為茂名市農(nóng)業(yè)部門科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)、有效應(yīng)對氣候變化、加強(qiáng)氣象為“三農(nóng)”服務(wù),做好農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測預(yù)報預(yù)警和評估技術(shù),完善現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)體系建設(shè),保障糧食安全提供有意義的決策參考依據(jù)。國內(nèi)關(guān)于氣象因子對水稻產(chǎn)量預(yù)報已有很多研究成果,李琳琳[9]和張加云等[10]基于關(guān)鍵氣象因子,分別建立遼寧和云南地區(qū)的水稻產(chǎn)量預(yù)報模型;羅正海[11]和黃中雄[12]基于統(tǒng)計預(yù)報方法,分別對潮汕地區(qū)和南寧市水稻產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)報;徐芳[13]通過SPSS 統(tǒng)計軟件建立梧州市早稻產(chǎn)量的定量預(yù)測模型。目前尚無針對茂名地區(qū)氣象條件對水稻產(chǎn)量影響的研究。本研究以茂名兩個農(nóng)業(yè)氣象試驗站(化州、信宜)的早稻生育期觀測資料、產(chǎn)量資料以及國家基本地面氣象觀測站(化州、信宜)的氣象數(shù)據(jù)為代表,利用SPSS 軟件、Excel 軟件繪圖分析,運用數(shù)理方法統(tǒng)計,分析茂名水稻物候期和生育期的氣候變化特征。統(tǒng)計茂名市1995—2020 年4—7 月各旬的平均氣溫、降水量、日照時數(shù)、相對濕度、最高氣溫、最低氣溫和平均風(fēng)速7 個氣象因子,用SPSS 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析和逐步回歸分析,確定影響茂名市早稻產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子,建立茂名市早稻產(chǎn)量統(tǒng)計預(yù)報模型。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況與資料來源

茂名市地形地貌復(fù)雜多樣,地勢北高南低,背山面海,南北地域種植的作物地理環(huán)境不同,同時受季風(fēng)降水變率的影響較大,南北地域間氣候亦有差異。因此,選取中北部信宜和西南部化州作為早稻研究區(qū)域,兩個城市的種植環(huán)境可以代表全茂名市的水稻生產(chǎn)環(huán)境情況。

文中用到的氣象數(shù)據(jù)資料來自茂名市國家氣象觀測站,通過廣東省氣象農(nóng)業(yè)系統(tǒng)AGROS 軟件下載收集,主要包括平均氣溫、降水量、日照時數(shù)、相對濕度、日平均風(fēng)速、最高氣溫、最低氣溫。水稻生育期觀測資料和產(chǎn)量資料來自化州和信宜兩個開展農(nóng)業(yè)氣象觀測工作的年報表。因為茂名市對農(nóng)業(yè)氣象水稻的統(tǒng)一觀測工作開始于1994 年,所以上述水稻觀測資料選取時段為1995 年至2022 年。根據(jù)兩站點早稻耕種面積分別在茂名市總的早稻耕種面積的權(quán)重占比,進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后得到茂名市早稻產(chǎn)量。因茂名市的早稻耕種面積變化不大,選用近十年化州和信宜早稻播種面積平均值進(jìn)行研究,其中,化州市、信宜市和茂名市的早稻播種面積資料均來源于茂名市年鑒。

1.2 資料說明

化州市和信宜市氣象局開展水稻觀測工作是借用普通農(nóng)戶的耕田,農(nóng)戶收稻后曬干稱重的觀測田產(chǎn)量取值困難,故用取樣觀測相關(guān)要素計算得出的產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。本次研究主要是探討影響茂名地區(qū)早稻的氣象因子,其它非氣象原因如種植技術(shù)、水稻品種等均不作考慮。

1.3 研究方法

利用面積權(quán)重計算茂名市早稻產(chǎn)量數(shù)據(jù),將產(chǎn)量數(shù)據(jù)用Excel 進(jìn)行五年滑動處理后,以時間為自變量,建立回歸方程,求得茂名早稻的趨勢產(chǎn)量方程。通過產(chǎn)量分離得到茂名早稻氣象產(chǎn)量數(shù)據(jù),將氣象產(chǎn)量與早稻各個生長階段的氣象因子通過SPSS 軟件進(jìn)行相關(guān)性分析,確定關(guān)鍵氣象因子,最后通過多元線性回歸的方法建立早稻的氣象產(chǎn)量預(yù)測模型,將趨勢產(chǎn)量方程和氣象產(chǎn)量預(yù)測方程疊加,得到茂名市早稻產(chǎn)量統(tǒng)計預(yù)報模型[14-16]。

1.4 資料處理分析

1.4.1 早稻產(chǎn)量資料處理

根據(jù)產(chǎn)量貢獻(xiàn)公式(2),求得茂名市1995—2020 年歷年的早稻產(chǎn)量。

式中,Y 為茂名市早稻產(chǎn)量,Ki為面積權(quán)重系數(shù),1、2 分別代表化州、信宜,其計算公式為:

式中,Si為某地當(dāng)年早稻實際播種面積,S 為當(dāng)年全茂名市早稻播種面積。

1.4.2 分離氣象產(chǎn)量

水稻產(chǎn)量一般可以分解成實際產(chǎn)量、趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)產(chǎn)量[17]。

式中,Y 為實際產(chǎn)量,ya為趨勢產(chǎn)量,yb為氣象產(chǎn)量,為隨機(jī)產(chǎn)量,其中隨機(jī)產(chǎn)量一般忽略不計。在本研究中,將茂名早稻產(chǎn)量的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行五年滑動平均處理,再以時間為自變量,產(chǎn)量資料為因變量建立線性回歸方程,得出每年茂名早稻的趨勢產(chǎn)量方程:

2 結(jié)果與分析

2.1 早稻產(chǎn)量年際變化特征

圖1 為茂名1995—2020 年早稻產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量變化趨勢圖。由圖1 看出茂名早稻氣象產(chǎn)量趨勢與實際產(chǎn)量趨勢變化基本一致。1998—2010 年氣象產(chǎn)量呈波動下降趨勢,2005 年之前氣象產(chǎn)量為正值,2006 年到2010 年轉(zhuǎn)為負(fù)值,表明2005 年之后的農(nóng)業(yè)氣象條件相對較差,但除2008 年早稻產(chǎn)量明顯偏少外,1998—2007 早稻實際單產(chǎn)大致是比較平穩(wěn),這可能是隨著技術(shù)和水稻品種的改進(jìn)帶來產(chǎn)量提高,對較差情況下,早稻產(chǎn)量還能比較平穩(wěn);而2008 年由于6 月上旬日照嚴(yán)重偏少且降水較多對早稻孕穗灌漿不利,早稻產(chǎn)量較前一年相比有20%左右減產(chǎn)。2011 年以來隨著生產(chǎn)技術(shù)水平和水稻品種的進(jìn)一步改進(jìn)以及氣象條件監(jiān)測手段的發(fā)展和農(nóng)業(yè)服務(wù)精細(xì)化,茂名地區(qū)早稻產(chǎn)量除個別年份有突變外,總體呈振蕩型快速上升趨勢。2016 年氣象條件不太好的情況下,早稻的產(chǎn)量也與氣象條件極有利于增產(chǎn)的1996 年早稻產(chǎn)量相差不大;在2020 年較好的氣象條件下,早稻產(chǎn)量相對較高。

圖1 茂名1995 年至2020 年早稻產(chǎn)量及氣象產(chǎn)量年變化趨勢

2.2 早稻生育期分析

對茂名市早稻生育期進(jìn)行統(tǒng)計(表1),茂名早稻平均播種時間為3 月中旬,4 月中旬移栽,7 月中旬成熟。從人工播種期至抽穗期需要95 d,抽穗到成熟期需要30 d,全生育期約為125 d。

表1 茂名早稻生育期關(guān)鍵節(jié)點

3 模型構(gòu)建

3.1 影響早稻產(chǎn)量的氣象因子

(1)由于茂名早稻從4 月開始移栽,本文氣象因子的選取從4 月開始。對茂名早稻生長發(fā)育期分析,以旬為單位分為11 旬,計算每旬的平均氣溫、降雨量、日照、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、平均風(fēng)速。分析氣象產(chǎn)量和每旬氣象因子的相關(guān)性。結(jié)果表明,4 月中旬相對濕度、5 月上旬日照、5 月上旬相對濕度、5 月中旬雨量、6 月上旬日照、6 月上旬平均氣溫、6 月上旬最低氣溫、6 月下旬相對濕度和6 月下旬最高氣溫共9 個因子與氣象產(chǎn)量相關(guān)性較高且通過顯著性檢驗(見表2)。

表2 氣象產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)性

對于茂名早稻而言,在人工種植的情況下,田間水分管理可以進(jìn)行人工干預(yù),比起降雨和相對穩(wěn)定的溫度這兩個氣象因子,早稻產(chǎn)量受日照、相對濕度影響更大,而平均風(fēng)速則對茂名早稻各階段生長無顯著影響。

3.2 建立早稻氣象產(chǎn)量預(yù)報模型

將相關(guān)性較高的9 個氣象因子,通過SPSS 軟件進(jìn)行逐步回歸分析,得到影響茂名早稻氣象產(chǎn)量的3 個關(guān)鍵氣象因子:5 月中旬雨量、6 月上旬日照和6 月下旬相對濕度,并建立茂名早稻氣象產(chǎn)量預(yù)報模型:

上述式子中,yb是預(yù)報模型估算的茂名早稻氣象產(chǎn)量,X1是6 月下旬相對濕度,X2是6 月上旬日照,X3是5 月中旬雨量。

5 月中旬為早稻拔節(jié)期,一般不能斷水,但還需視降雨情況而定,雨水較多時,應(yīng)擱田降低水稻植株間濕度,減少病蟲害發(fā)生幾率。此階段,稻田需有水層,防脫水受旱,但長時間處于淹水狀態(tài)又會引起土壤氧氣不足,對根的生長不利。因此,5 月中旬雨量與氣象產(chǎn)量關(guān)系為負(fù)相關(guān)。

6 月上旬為孕穗時期,充足的日照使花粉活力增強(qiáng),有利于提高穗粒數(shù)和結(jié)實率。較高的溫度對水稻生長發(fā)育影響顯著,尤其是二次灌漿的水稻品種會因適當(dāng)高溫受益,增加水稻粒重和水稻的結(jié)實率。因此6 月上旬日照時數(shù)為正相關(guān)。

6 月下旬進(jìn)入早稻乳熟時期,是水稻產(chǎn)量形成最重要的時期,該時期對水分尤為敏感。水稻抽穗之后25 d 左右,保持田間較高的濕度,能有效保障水稻具有飽滿的子粒,增加水稻粒重和水稻的結(jié)實率,因此該時期相對濕度為正相關(guān)。

3.3 建立早稻產(chǎn)量預(yù)報模型

將估算趨勢產(chǎn)量(公式(5))與氣象產(chǎn)量統(tǒng)計模型疊加公式(6),即得到茂名早稻產(chǎn)量預(yù)報模型:

其中Y 為預(yù)報模型估算的茂名早稻產(chǎn)量,X 為年份,X1是6 月下旬相對濕度、X2是6 月上旬日照、X3是5 月中旬雨量。

3.4 模型檢驗

將1995—2022 年數(shù)據(jù)回代到擬合預(yù)報模型,得出1995—2022 年茂名市早稻產(chǎn)量的擬合預(yù)報值,并與1995—2022 年茂名市早稻實際產(chǎn)量進(jìn)行對比(圖2),發(fā)現(xiàn)預(yù)報早稻產(chǎn)量曲線與實際早稻產(chǎn)量曲線變化趨勢基本吻合。

圖2 1995—2022 年茂名市早稻產(chǎn)量模擬產(chǎn)量預(yù)報及回代檢驗

本研究的早稻產(chǎn)量預(yù)報準(zhǔn)確率檢驗為:

將模式模擬的產(chǎn)量和實際產(chǎn)量進(jìn)行回代檢驗,得到平均準(zhǔn)確度為92.5%,預(yù)測結(jié)果比較可信。其中準(zhǔn)確率最小值為72%~77%,出現(xiàn)在2008 年、2002年。對于使用統(tǒng)計方法的氣象產(chǎn)量預(yù)報模型來說,當(dāng)氣象要素處于異常狀態(tài)時,預(yù)報的結(jié)果較差。

將2021 和2022 年相關(guān)數(shù)據(jù)代入模型,通過計算得到該年預(yù)報產(chǎn)量,與實際產(chǎn)量進(jìn)行對比,預(yù)報的準(zhǔn)確度分別為95.7%和85.7%。由此可見,構(gòu)建的早稻產(chǎn)量預(yù)報模型具有較高的準(zhǔn)確度,在氣象為農(nóng)服務(wù)中具有一定的實用價值。

4 結(jié)論與討論

(1)比起降雨和氣溫氣象因子,茂名早稻產(chǎn)量受日照、相對濕度影響更大,而平均風(fēng)速則對茂名早稻各階段生長無顯著影響。通過對茂名水稻氣象產(chǎn)量與生育期氣象因子進(jìn)行相關(guān)分析,篩選確定6 月下旬相對濕度、6 月上旬日照和5 月中旬雨量3 個氣象因子作為影響茂名早稻氣象產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子,并建立早稻產(chǎn)量預(yù)測模型。

(2)各關(guān)鍵氣象因子反映水稻在生長發(fā)育不同階段對光、溫、水的需求,5 月中旬為茂名早稻拔節(jié)期,需水量較多,但降雨較多會使稻田長時間處于淹水狀態(tài)而引起土壤氧氣不足,對根的生長不利。6 月上旬為孕穗時期,充足的日照使花粉活力增強(qiáng),有利于提高穗粒數(shù)和結(jié)實率。6 月下旬為乳熟時期,是水稻產(chǎn)量形成最重要時期,對水分尤為敏感。水稻抽穗25 天左右,保持田間較高濕度,能有效保證水稻具有飽滿子粒,增加水稻粒重和水稻的結(jié)實率。

(3)基于影響早稻產(chǎn)量的3 個關(guān)鍵氣象因子,建立茂名早稻產(chǎn)量預(yù)測模型,參數(shù)少、方法簡單,易于使用,產(chǎn)量模擬準(zhǔn)確度高,回代檢驗準(zhǔn)確度平均達(dá)92%,近兩年預(yù)報準(zhǔn)確度分別為95.8%和85.7%,基本上可以滿足農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)的需要。

本模型所選用的氣象預(yù)報因子存在時間限制,不能在水稻生長發(fā)育期內(nèi)任意時間進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報。另外,由于水稻的具體產(chǎn)量還與不同品種特性、栽培措施等其他因素密切相關(guān),利用預(yù)測模型進(jìn)行早稻產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)時,還應(yīng)該結(jié)合其他預(yù)報方法,對結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

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