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    GIS支持下的臨汾市冬小麥動態(tài)估產(chǎn)模型研究

    2012-10-22 07:26:14馬雅麗李偉偉
    山西農(nóng)業(yè)科學(xué) 2012年5期
    關(guān)鍵詞:估產(chǎn)臨汾市冬小麥

    欒 青 ,馬雅麗 ,李偉偉 ,相 棟

    (1.山西省氣候中心,山西太原030002;2.侯馬市氣象局,山西侯馬043010)

    冬小麥是我國主要糧食作物之一,其播種面積占糧食播種面積的1/5。在北方,其地位更加重要,播種面積和總產(chǎn)量占全部糧食播種面積和總產(chǎn)量的1/2[1]。在當今氣候變暖的背景下,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定性、產(chǎn)量波動增大等一系列問題顯得尤為突出[2-5]。

    臨汾市是山西省冬小麥的種植主產(chǎn)區(qū),據(jù)近5 a(2004—2009年)播種面積統(tǒng)計,臨汾市冬小麥種植面積占山西省冬小麥種植面積的33.8%。因此,準確地估計冬小麥的產(chǎn)量,對于政府部門及時、準確地掌握糧食生產(chǎn)狀況,進行糧食宏觀調(diào)控具有至關(guān)重要的作用[6]。

    本研究從冬小麥產(chǎn)量預(yù)報實際業(yè)務(wù)出發(fā),在ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件下提取臨汾市冬小麥種植區(qū)不同時期的氣溫、降水和日照作為因子,建立了臨汾市冬小麥動態(tài)氣象估產(chǎn)模型,經(jīng)驗證模型估產(chǎn)誤差較小,穩(wěn)定度較高。

    1 資料和方法

    本研究選用的資料為臨汾市各縣(市)1981—2008年的氣象站地面觀測資料和冬小麥產(chǎn)量資料。1982—2007年數(shù)據(jù)用于建模,2008年的數(shù)據(jù)用來驗證估產(chǎn)模型的準確性。

    氣象觀測資料包括旬降水量(mm)、旬平均氣溫(℃)、旬日照時數(shù)(h);產(chǎn)量資料來自臨汾市各縣(市)冬小麥單產(chǎn)(kg/hm2);地理信息數(shù)據(jù)來自臨汾市各縣(市)邊界矢量文件及冬小麥種植區(qū)矢量圖層(矢量圖層通過解譯MODIS衛(wèi)星資料,綜合了區(qū)域的DEM、坡度、坡向等資料得到[7])。

    數(shù)據(jù)處理過程包括[8]:(1)將研究區(qū)內(nèi)氣象站點的各氣象因子以旬為單位進行空間內(nèi)插(插值方法選用克里格法(KRIGING)[9],內(nèi)插空間分辨率為250 m),得到研究區(qū)內(nèi)1981—2008年每年各旬的氣溫、降水和日照3個氣象因子的空間數(shù)據(jù)。(2)在ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件下,利用Grid模塊提取研究區(qū)內(nèi)耕地部分1981—2008年各旬氣象數(shù)據(jù)。并利用縣界Coverage進行分縣統(tǒng)計耕地上的氣象因素均值,最后將各縣氣象要素均值作為建模所用的氣象要素數(shù)據(jù)。

    2 模型建立

    2.1 估產(chǎn)模型因子的選取

    氣象條件對作物產(chǎn)量的形成起著重要的作用。考慮到氣象因素對作物產(chǎn)量的影響具有貯存性,且對作物生長具有一定的滯后性。因此,本研究建模時采用的氣象因子為一段時間內(nèi)的累積值。同時,從產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)需求出發(fā),本研究從冬小麥返青至成熟期,以旬為單位共模擬7次,建立7個時期的估產(chǎn)模型,分別為3月下旬、4月上旬、4月中旬、4月下旬、5月上旬、5月中旬和5月下旬。

    臨汾市冬小麥生長期一般為:9月上旬播種,10月上旬出苗生長,12月至第2年2月為越冬期,3月份開始返青生長,一直到6月上旬收獲,全生育期有240~250 d。氣溫、降水和日照時數(shù)以及各因子的累積作用對冬小麥產(chǎn)量影響較大[10],因此,本研究建模時選用的氣象因子為:9月1日至11月30日的降水量(R9-11),12月1日至第2年2月28日降水量(R12-2),第2年3月降水量(R3);10月1日至11月30日平均氣溫(T10-11),12月1日至第2年2月28日的平均氣溫(T12-2),第 2年 3月平均氣溫(T3);第 2年3月日照時數(shù)(S3)。當模擬4月上旬時,R3/T3/S3分別改為R3-4f/T3-4f/S3-4f表示3月上旬持續(xù)到4月上旬的各因子狀況……,以此類推。

    2.2 產(chǎn)量數(shù)據(jù)處理

    2.2.1 產(chǎn)量分解 農(nóng)作物的最終產(chǎn)量是在各種自然因素和非自然因素的綜合影響下形成的。到目前為止,國內(nèi)外研究者大都將這些因素按影響的性質(zhì)和時間尺度劃分為農(nóng)業(yè)技術(shù)措施、氣象條件和隨機“噪聲”3大類。

    因此,可將作物產(chǎn)量Yt分解為3個部分:(1)由技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)政策、物質(zhì)投入的增長而引起的作物產(chǎn)量的增長,它反映了一定歷史時期的社會經(jīng)濟技術(shù)發(fā)展水平,稱為時間技術(shù)趨勢產(chǎn)量,簡稱趨勢產(chǎn)量(Yit);(2)由氣象條件類差異造成作物產(chǎn)量的波動,相應(yīng)的產(chǎn)量分量稱為氣象產(chǎn)量(Yiw),它反映氣象波動對產(chǎn)量的影響;(3)由隨機因子影響的隨機誤差項產(chǎn)量(ei)(為不可控制因素,一般可忽略不計)。即:

    氣象模型建立的關(guān)鍵步驟是將農(nóng)作物產(chǎn)量分解成趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。然后再分別模擬趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。

    氣象產(chǎn)量=農(nóng)作物產(chǎn)量-趨勢產(chǎn)量,即:

    2.2.2 趨勢產(chǎn)量的預(yù)測 趨勢產(chǎn)量預(yù)測的方法有直線回歸、指數(shù)函數(shù)、正交多項式回歸、冪函數(shù)、滑動平均法等,進行趨勢產(chǎn)量預(yù)報建模時可根據(jù)實地產(chǎn)量狀況選擇其中的1種方法進行計算。趨勢產(chǎn)量的形式一般符合“S”型曲線或直線形式。本研究采用3點滑動平均法來計算趨勢產(chǎn)量。

    2.3 建模方法

    按照2.2產(chǎn)量分解方法及趨勢產(chǎn)量的預(yù)測方法,將1981—2008年山西省臨汾市冬小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)分解成趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。在ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件下,首先以旬為單位,將氣溫、降水和日照數(shù)據(jù)插值,然后提取臨汾市冬小麥種植區(qū)的氣象要素。將分解得到的氣象產(chǎn)量作為因變量,提取的旬氣象要素作為自變量,在SPSS 11.5統(tǒng)計軟件中進行多元回歸,建立冬小麥估產(chǎn)模型,共建立7個時期的預(yù)報模型。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 建模結(jié)果

    本研究成果目標是要在實際業(yè)務(wù)中進行運用,因此,大致按照冬小麥生育期以旬為單位,從3月下旬開始到5月下旬,共建立7個時期的冬小麥產(chǎn)量預(yù)報模型。

    以3月下旬為例,建立的冬小麥氣象產(chǎn)量預(yù)報模型為:Y=0.99×R9-11+1.96×R12-2-0.61×R3+8.30×T10-11-55.56×T12-2+76.09×T3-2.72×S3-339.607。

    以此類推建立4月上旬、4月中旬、4月下旬、5月上旬、5月中旬和5月下旬的臨汾市冬小麥的氣象產(chǎn)量預(yù)報模型,各模型參數(shù)如表1所示。

    表1 臨汾市冬小麥估產(chǎn)模型參數(shù)

    3.2 模型驗證

    將2008年的氣象數(shù)據(jù)分別代入表1中不同時期的氣象估產(chǎn)模型中,計算2008年臨汾市的氣象產(chǎn)量,然后再加上趨勢產(chǎn)量,得到2008年不同時期冬小麥的預(yù)測產(chǎn)量。將預(yù)測值與實際統(tǒng)計值進行比較,對模型進行驗證。驗證結(jié)果如表2所示。

    表2 臨汾市冬小麥動態(tài)估產(chǎn)模型驗證結(jié)果

    從表2的驗證結(jié)果可以看出,2008年3月下旬至5月下旬,利用臨汾市冬小麥動態(tài)估產(chǎn)模型模擬結(jié)果的相對誤差在-0.36%~5.87%之間,變幅最大為6.2%,相對誤差絕對值在0.33%~5.87%之間,其平均相對誤差絕對值為3.54%。

    4 結(jié)論與討論

    (1)本研究在ArcGIS系統(tǒng)支持下,首先將離散的氣象站點觀測數(shù)據(jù)利用空間內(nèi)插的方法進行插值,然后再提取冬小麥種植區(qū)的氣象要素,將提取的氣溫、降水和日照數(shù)據(jù)與冬小麥產(chǎn)量建立多元回歸模型。相比單純利用氣象站點的觀測數(shù)據(jù),建模具有更強的科學(xué)性。

    (2)本研究在建立冬小麥估產(chǎn)模型時,選取了氣溫、降水、日照3個主要氣象因子,且考慮了氣象因子對作物產(chǎn)量的貯存性和滯后性。通過驗證,本研究建立的冬小麥動態(tài)估產(chǎn)模型的誤差較小,波動性變化較小,穩(wěn)定度高,適合于實際業(yè)務(wù)運行。模型結(jié)果及因子選取方法對山西省冬小麥估產(chǎn)工作具有一定的指導(dǎo)意義。

    (3)本研究估產(chǎn)模型還存在一定的弊端,一是需要大量的氣象資料,二是極端天氣氣候事件可能導(dǎo)致較高的估產(chǎn)誤差。因此,使用該估產(chǎn)模型時再結(jié)合遙感估產(chǎn),能提供精度更高的估產(chǎn)結(jié)果。

    (4)大量學(xué)者對冬小麥估產(chǎn)都進行過研究,但數(shù)據(jù)大都基于氣象站觀測數(shù)據(jù)、抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)或是統(tǒng)計數(shù)據(jù),存在一定的片面性。本研究首先提取冬小麥種植區(qū)的氣象要素,然后再建模,相比單純利用氣象站點的觀測數(shù)據(jù)建模,具有更強的科學(xué)性。

    (5)本研究提取1981—2008年氣象因子時使用了同一個冬小麥種植區(qū)矢量圖層,且受到MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)空間分辨率(250 m)的限制,提取的冬小麥種植面積存在一定的誤差。如果使用更高分辨率的衛(wèi)星數(shù)據(jù)解譯,種植面積將更加準確,估產(chǎn)的誤差也將進一步減小。

    [1]任建強,陳仲新,唐華俊.基于MODIS-NDVI的區(qū)域冬小麥遙感估產(chǎn):以山東省濟寧市為例[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2006,17(12):2371-2375.

    [2]車少靜,智利輝.氣候變暖對石家莊冬小麥主要生育期的影響及對策[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2005,26(3):180-183.

    [3]余衛(wèi)東,趙國強,陳懷亮.氣候變化對河南省主要農(nóng)作物生育期的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2007,28(1):9-12.

    [4]汪青春,張國勝,李林,等.柴達木盆地近40 a氣候變化及其對農(nóng)業(yè)影響的研究[J].干旱氣象,2004,22(4):32.

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    [6]王培娟,謝東輝,張佳華,等.BEPS模型在華北平原冬小麥估產(chǎn)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2009,25(10):148-153.

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    [10]朱蒙芬,李紅艷,孟春香,等.呼倫貝爾市2006年氣候條件對農(nóng)業(yè)影響分析[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)科技,2009(5):77-78.

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