基于氣候適宜度的一季稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式研制——以安徽省桐城市為例

孔令帥，江勝國(guó)，張斗勝

(桐城市氣象局，安徽桐城 231410)

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基于氣候適宜度的一季稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式研制
——以安徽省桐城市為例

孔令帥，江勝國(guó)，張斗勝

(桐城市氣象局，安徽桐城 231410)

摘要[目的]針對(duì)不同發(fā)育期時(shí)段建立一季稻產(chǎn)量趨勢(shì)及定量預(yù)報(bào)方程。[方法]依據(jù)1981～2010年桐城市一季稻實(shí)產(chǎn)數(shù)據(jù)及全生育期對(duì)應(yīng)時(shí)段的基本氣象資料，利用直線滑動(dòng)均值和調(diào)和權(quán)重法分離處理氣象產(chǎn)量，引入氣候適宜度模式，采用相關(guān)系數(shù)分析分時(shí)段篩選出桐城一季稻產(chǎn)量的氣象影響因子，結(jié)合逐步回歸方法建立預(yù)報(bào)方程。[結(jié)果]通過(guò)試報(bào)及檢驗(yàn)，得出90%的年份相對(duì)誤差值為-3%～3%，只有3個(gè)年份相對(duì)誤差絕對(duì)值>3%，2011、2012年試報(bào)的相對(duì)誤差分別為-1.1%、3.7%。[結(jié)論]首次將氣候適宜度作為氣象影響因子引入預(yù)報(bào)模式，使得預(yù)報(bào)結(jié)果更加精確，效果令人滿意，完全滿足業(yè)務(wù)化要求，可以業(yè)務(wù)使用，尤其可針對(duì)不同發(fā)育期時(shí)段適時(shí)開展為農(nóng)服務(wù)工作，意義較大。

關(guān)鍵詞一季稻；產(chǎn)量預(yù)報(bào)；模式；桐城

一季稻主要分布在我國(guó)秦嶺、淮河以北，長(zhǎng)江流域北部以及四川盆地和云貴高原，是安徽省的主要糧食作物之一，占水稻種植總面積的70%以上[1]，在農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)中占有很大比重。關(guān)于其產(chǎn)量形成及預(yù)報(bào)研究目前國(guó)內(nèi)已有很多種模式方法[2-5]，如龍繼銳[2]以節(jié)氮高效栽培為目標(biāo)，采用大陽(yáng)試驗(yàn)方式，開展了一系列超級(jí)雜交稻節(jié)氮增效栽培試驗(yàn)研究，主要研究超級(jí)雜交一季稻產(chǎn)量形成和氮肥施用之間的聯(lián)系；鐘楚等[3]則從一季稻不同熟性和品種以及農(nóng)藝措施等方面著手，研究其產(chǎn)量形成與氣象因子之間的聯(lián)系；趙海燕等[4]通過(guò)水稻開花灌漿期氣象要素與結(jié)實(shí)率和粒重的相關(guān)性分析來(lái)尋找產(chǎn)量形成的關(guān)鍵因子；研究最多的是以鄭志廣[6]為代表的從其生長(zhǎng)的光溫條件，結(jié)合不同生育期對(duì)產(chǎn)量形成的貢獻(xiàn)率。但隨著氣象條件的區(qū)域性得到越來(lái)越多的關(guān)注，目前現(xiàn)有的產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式已經(jīng)達(dá)不到精細(xì)化以及業(yè)務(wù)服務(wù)的需求。氣候適宜度的概念由張建軍等[7]提出，得到了比較廣泛的認(rèn)可，那么其與作物產(chǎn)量的形成到底存不存在某種聯(lián)系，能不能通過(guò)不同生育期的氣候適宜度來(lái)預(yù)報(bào)其產(chǎn)量形成，以及基于氣候適宜度的產(chǎn)量預(yù)報(bào)精度能不能滿足實(shí)際的業(yè)務(wù)服務(wù)的需求，針對(duì)這些問(wèn)題，筆者主要研究基于氣候適宜度的一季稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程，以安徽省桐城市為例，通過(guò)不同生育期階段的氣象條件分析，更有針對(duì)性地為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供指導(dǎo)意見，盡量減少或避免不利天氣因子的影響，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民利益的最大化，更好地體現(xiàn)桐城作為氣象為農(nóng)服務(wù)“兩個(gè)體系”試點(diǎn)縣的職能作用。

1 資料與方法

1.1資料來(lái)源1981～2010年桐城市一季稻實(shí)產(chǎn)數(shù)據(jù)，取自桐城市統(tǒng)計(jì)局；一季稻全生育期對(duì)應(yīng)時(shí)段的基本氣象資料，取自桐城市國(guó)家基準(zhǔn)氣候站；模式所涉及技術(shù)指標(biāo)等均來(lái)自《一季稻氣象條件定量評(píng)價(jià)等級(jí)》地方標(biāo)準(zhǔn)[DB34][7]。

1.2分析方法 采用直線滑動(dòng)均值和調(diào)和權(quán)重法分離處理氣象產(chǎn)量，引入氣候適宜度模式，采用相關(guān)系數(shù)分析分時(shí)段篩選出桐城一季稻產(chǎn)量的氣象影響因子，結(jié)合逐步回歸分時(shí)段建立一季稻產(chǎn)量趨勢(shì)及定量預(yù)報(bào)方程，依據(jù)作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式Y(jié)=Yt+Ym還原得到定量預(yù)報(bào)值。

圖1　2種方法分離出的氣象產(chǎn)量對(duì)比

1.3氣候適宜度的計(jì)算

1.4因子普查篩選 利用一季稻全生育期時(shí)段桐城市國(guó)家基準(zhǔn)氣候站采集到的基本氣象要素，結(jié)合一季稻氣象條件定量評(píng)價(jià)等級(jí)指標(biāo)，采用相關(guān)系數(shù)分析分時(shí)段篩選出桐城一季稻產(chǎn)量的氣象影響因子。

2結(jié)果與分析

2.1模式研制結(jié)果根據(jù)分時(shí)段篩選出的桐城市一季稻產(chǎn)量的氣象影響因子(表1～2)，采用逐步回歸模型進(jìn)行權(quán)重系數(shù)擬合，可以得出分時(shí)段一季稻產(chǎn)量趨勢(shì)預(yù)報(bào)以及定量預(yù)報(bào)方程。

表1　第一次產(chǎn)量趨勢(shì)預(yù)報(bào)主要?dú)庀笥绊懸蜃?/p>

表2　第二次產(chǎn)量預(yù)報(bào)主要?dú)庀笥绊懸蜃?/p>

2.2結(jié)果檢驗(yàn)

2.2.1 預(yù)報(bào)等級(jí)檢驗(yàn)。 通過(guò)定量預(yù)報(bào)相對(duì)氣象產(chǎn)量，還原當(dāng)年預(yù)測(cè)產(chǎn)量，對(duì)比實(shí)際產(chǎn)量作相對(duì)誤差，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，超過(guò)90%的年份相對(duì)誤差值為-3%～3%，只有3個(gè)年份相對(duì)誤差絕對(duì)值>3%(圖2)，參照《技術(shù)指導(dǎo)手冊(cè)》趨勢(shì)預(yù)報(bào)等級(jí)評(píng)分表，全部年份等級(jí)均在±1級(jí)，絕對(duì)正確率在95%以上，且增減產(chǎn)趨勢(shì)預(yù)報(bào)100%符合，預(yù)報(bào)方程可信度很高，可以運(yùn)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中并為產(chǎn)量預(yù)報(bào)提供參考。

圖2　預(yù)報(bào)相對(duì)誤差等級(jí)檢驗(yàn)

2.2.2 產(chǎn)量實(shí)況檢驗(yàn)。 為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｊ降目尚哦?，通過(guò)預(yù)測(cè)2011、2012年的一季稻產(chǎn)量，并與實(shí)況數(shù)據(jù)做對(duì)比分析。從表3可以看出，趨勢(shì)預(yù)報(bào)歷史回代效果良好，預(yù)報(bào)與實(shí)況誤差不超過(guò)一級(jí)，完全正確率達(dá)70%，2011、2012年試報(bào)也比較令人滿意；表4表明，定量預(yù)報(bào)平均相對(duì)誤差為1.9%，其中90%的年份相對(duì)誤差值為-3%～3%，只有3個(gè)年份相對(duì)誤差絕對(duì)值>3%，2011、2012年試報(bào)的相對(duì)誤差分別為-1.1%、3.7%，效果較好。

3 小結(jié)與討論

(1)新研制的產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式將氣候適宜度作為氣象影響因子引入模式，使預(yù)報(bào)結(jié)果更加的精確，為不同發(fā)育期適時(shí)開展為農(nóng)服務(wù)工作提供更加科學(xué)的參考。

表3　趨勢(shì)預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)

表4　定量預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)

接下表

續(xù)表4

(2)通過(guò)2011、2012年的產(chǎn)量試報(bào)結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是趨勢(shì)預(yù)報(bào)還是定量預(yù)報(bào)，效果令人滿意，完全滿足業(yè)務(wù)化要求，可以業(yè)務(wù)使用。2013年的預(yù)報(bào)結(jié)果待檢驗(yàn)。

(3)有個(gè)設(shè)想，就是采用動(dòng)態(tài)30年數(shù)據(jù)參與模式擬合，這樣每年的模式都是最新的，對(duì)下一年的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度可以保證，缺點(diǎn)就是業(yè)務(wù)人員的工作量比較大，怎么實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的模式研制還需要再一步的探討。

參考文獻(xiàn)

[1] 張建軍,馬曉群,許瑩.安徽省一季稻生長(zhǎng)氣候適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立與試用[J].氣象，2013,39(1):88-93.

[2] 龍繼銳.超級(jí)雜交稻節(jié)氮高效栽培生理生化特性及關(guān)鍵技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2009.

[3] 鐘楚,朱穎墨,朱勇，等.云南不同類型一季稻產(chǎn)量形成及其與氣象因子的關(guān)系[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2013,24(10):2831-2842.

[4] 趙海燕,姚鳳梅,張勇，等.長(zhǎng)江中下游水稻開花灌漿期氣象要素與結(jié)實(shí)率和粒重的相關(guān)性分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2006,39(9):1765-1771.

[5] 楊沈斌,申雙和,趙小燕，等.氣候變化對(duì)長(zhǎng)江中下游稻區(qū)水稻產(chǎn)量的影響[J].作物學(xué)報(bào)，2010,36(9):1519-1528.

[6] 鄭志廣.光溫條件對(duì)水稻結(jié)實(shí)及干物質(zhì)生產(chǎn)的影響[J].北京農(nóng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2003,18(1):13-16.

[7] 張建軍,馬曉群，陳曉藝，等.一季稻氣象條件定量評(píng)價(jià)等級(jí)：DB34/T 1920-2013[S].安徽省質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督局，2013.

Study on the Forecasting Model of Single-season Rice Yield Based on Climatic Suitability——Taking Tongcheng of Anhui Province as An Example

KONG Ling-shuai,JIANG Sheng-guo,ZHANG Dou-sheng(Tongcheng Meteorological Bureau, Tongcheng,Anhui 231410)

Abstract[Objective] The research aimed to establish the single-season rice production trends and quantitative prediction equations for the different developmental stages.[Method]According to single-season rice yield and the meteorological data of the corresponding period of the whole growth period in Tongcheng from 1981 to 2010,the meteorological output was separated by using linear sliding mean and harmonic weight.The introduction of climate suitability model,single-season rice yield meteorological factor was screened in different time periods by correlation analysis,the prediction equations was established by stepwise regression method.[Result]Through trial and test report,the relative error of 90% years was -3% to 3%, only 3 years was >3%.And the relative errors of the 2011 and 2012 years was -1.1%, 3.7% respectively.[Conclusion]For the first time, the climate suitability was introduced into the forecast model, which made the forecasting results more precise and satisfactory. It can meet the requirements of the business and can be used in the business.

Key wordsSingle-season rice;Yield forecasting;Model;Tongcheng

收稿日期2015-11-25

作者簡(jiǎn)介孔令帥(1989-)，男，江蘇連云港人，工程師，從事農(nóng)業(yè)氣象等綜合氣象服務(wù)相關(guān)研究。

基金項(xiàng)目安慶市課題項(xiàng)目“桐城市一季稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模式研制”。

中圖分類號(hào)S 165

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611(2015)36-286-03