高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量與氣候因子的關(guān)系

蘭措卓瑪（青海省同德縣草原工作站，同德 813200）

LancuoZhuoma（Tongdegrassland Station，Qinghai 813200，China）

草原與牧草

高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量與氣候因子的關(guān)系

蘭措卓瑪
（青海省同德縣草原工作站，同德 813200）

文章以積分回歸方法統(tǒng)計分析了高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量與旬平均氣溫、日照、降水量的關(guān)系，根據(jù)牧草生育期旬平均氣溫、降水、日照對同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的影響，計算出了4—8月各旬平均溫度、降水、日照對同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的影響系數(shù)。結(jié)果表明：高寒地區(qū)對同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的影響旬平均氣溫大于降水量，即熱量條件＞水分條件，光照條件對牧草籽粒產(chǎn)量的影響甚微。

氣候因子；老芒麥；籽粒產(chǎn)量；積分回歸

在牧草作物品種、栽培技術(shù)和管理水平穩(wěn)定的情況下，光照、溫度、降水等氣象條件是影響牧草作物籽粒產(chǎn)量的主要因子。牧草作物籽粒產(chǎn)量可以分解為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量，氣象因子對牧草籽粒產(chǎn)量的影響實際上是對氣象產(chǎn)量的影響。光照、溫度、降水對牧草作物籽粒產(chǎn)量的影響不僅僅體現(xiàn)在降水量、日照、氣溫，還受作物的生育期和發(fā)育狀態(tài)的影響。為分析光照、溫度、降水對同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的定量影響，本文以旬為時間步長，用積分回歸方法計算了光照、溫度、降水對高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的定量影響。

1 材料與方法

1.1 材料

本文選取青海省同德牧草良種繁殖場牧草試驗站15年（2000—2014年）的同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量資料及每年4月上旬至8月各時段的旬平均氣溫、降水量、日照時數(shù)等氣象資料數(shù)據(jù)。

1.2 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于青海省同德縣巴灘地區(qū)，該區(qū)屬典型的高原大陸性氣候，海拔3 300m，氣候溫涼干燥，年均氣溫0.2℃，牧草生長期內(nèi)≥0℃積溫1 523.8℃，年均降水量440.4mm，全年日照時數(shù)2 720～2 760h，年太陽總輻射量107 251.9kW/m2，無絕對無霜期，土壤為栗鈣土。該地區(qū)光照充足，雨熱同季，適宜牧草良種生產(chǎn)發(fā)展。

1.3 方法

根據(jù)牧草籽粒產(chǎn)量影響因子的變化特點，可把牧草籽粒產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量和波動產(chǎn)量，前者的變化主要是由社會經(jīng)濟(jì)因子造成的，后者則主要取決于氣候因子。產(chǎn)量分離的方法很多，本文用正交多項式［1］方法擬合趨勢產(chǎn)量，并由此計算逐年波動產(chǎn)量。氣象產(chǎn)量：y=yt+y^i（1）

其中，y是作物產(chǎn)量，yt是趨勢產(chǎn)量，y^i是氣象產(chǎn)量。yt是隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平而逐漸增加的，可以分段采用擬合函數(shù)（線性、生長曲線或滑動平均等方法）從y中分離出來［2-3］。但會隨著產(chǎn)量樣本數(shù)的變化，以及分段點的選取、擬合函數(shù)的選擇差異等因素等得到差異比較大的氣象產(chǎn)量序列。王建林［4］認(rèn)為相鄰兩年的作物籽粒產(chǎn)量中由于社會投入、技術(shù)水平等決定的趨勢產(chǎn)量差異不大，其產(chǎn)量差異應(yīng)該主要來源于中稻生育階段氣象要素的差異。

采用積分回歸方法，分析牧草生長期中各旬溫度、降水量和日照時數(shù)對牧草籽粒產(chǎn)量的影響，用影響系數(shù)〔第t旬溫度、降水量和日照時數(shù)的影響系數(shù)分別用aT（t）、aR（t）和aS（t）表示〕表示影響方向和強(qiáng)度。

2 積分回歸模型

積分回歸法的基本思想就是利用正交多項式，把原來較多自變量化為較少數(shù)自變量。然后，用一般多元回歸分析法求出新變量回歸模型，最后，再根據(jù)其基本原理求出原自變量的回歸參數(shù)，用于分析自變量與因變量之間相關(guān)性質(zhì)和相關(guān)程度，同時還可運用預(yù)測與分析等。

設(shè)y為某一預(yù)測量（因變量），xit為影響因變量的m個自變量，代表第t時刻第i個自變量，則一般的多元回歸方程為：

式（1）中，m為自變量的個數(shù)，c為常數(shù)項，ait為該自變量的偏回歸系數(shù)。當(dāng)（1）式中的樣本數(shù)n≤m時，待定參數(shù)c、ait將無法用最小二乘法確定。如果把a(bǔ)it、xit分別看成隨時間變化的函數(shù)ai（t）和xi（t），則（1）式的多元回歸方程可以用積分回歸形式表示［5］。

這就成為一般的多元回歸方程，原自變量由xit轉(zhuǎn)換為qij，自變量的個數(shù)由m減少為p，并且滿足n≥p。已知實測值xi（t），根據(jù)時段t查正交多項式表得φj（t），于是求出qij；又已知因變量的值，由最小二乘法求出c和bij，建立多元回歸方程（3）式，并計算出各個時段偏回歸系數(shù)ɑi（t）的值。

偏回歸系數(shù)ɑi（t）對積分回歸方程具有重要的意義，它表示在某一旬，每增加一個氣象單位的增產(chǎn)量或減產(chǎn)量，其單位是kg/hm2。ɑi（t）的絕對值越大，對y的影響越大，根據(jù)ɑi（t）的大小，就可以看出某自變量在某時段對因變量的影響最大。

3 結(jié)果與分析

3.1 影響同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的主要氣候因子

高寒地區(qū)牧草從返青到種子成熟，可分為返青、分蘗（展葉）、拔節(jié)（抽莖）、抽穗（現(xiàn)蕾）、開花、灌漿、籽粒成熟7個時期。牧草返青期主要受溫度和水分條件的制約；日均氣溫在5～10℃時為牧草分蘗期；拔節(jié)期氣溫較高，卻是牧草需水關(guān)鍵期，如果缺水，生長受到嚴(yán)重抑制；日均氣溫在8～15℃時，牧草開始抽穗；開花期處于全年的相對高溫階段，也是全年雨水最多的時期，牧草營養(yǎng)價值高；8月中下旬牧草進(jìn)入成熟期。溫度、水分和光照等氣候因子影響牧草的整個生育期，也影響牧草產(chǎn)量、籽粒產(chǎn)量和品質(zhì)的高低。

高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量與旬平均氣溫、旬日照時數(shù)、旬降水量的關(guān)系，積分回歸分析結(jié)果分別見圖1。圖上的橫座標(biāo)為棉花的生育時段序列，縱座標(biāo)為a（t）值，即氣象要素每變化一個氣象單位，使同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量增加或減少的數(shù)量。

3.2 氣候因子影響同德老芒麥牧草種子產(chǎn)量的關(guān)鍵時期

a（t）絕對值較大的同德老芒麥牧草生育時段，即是氣候因子影響同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的重要時期。

3.2.1 牧草返青-分蘗期 從旬平均氣溫、降水量、日照時數(shù)與同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量關(guān)系的a（t）曲線圖1可見，同德地區(qū)牧草返青期前期4月上旬至4月中旬的旬平均氣溫、降水量與同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量關(guān)系的a（t）值為正值，而與旬日照時數(shù)的a（t）值為負(fù)值，說明牧草返青前期氣溫偏低、降水量偏少，滿足不了牧草返青所需的溫度和水分條件。此階段由于降水少，云量少，相應(yīng)的日照時數(shù)偏多，在一定程度上反映了低溫、干旱是制約牧草返青的氣候條件。表明，該時段牧草經(jīng)過漫長的冬季風(fēng)吹日曬和蒸發(fā)，草地墑情較差，牧草返青生長需較多的水分供應(yīng)。4月下旬至5月上旬牧草返青期間，從圖1可以看到，牧草籽粒產(chǎn)量與旬平均氣溫的a（t）值為正值，與旬降水量、日照時數(shù)的a（t）值均為負(fù)值，說明牧草返青開始，仍需一定的熱量和水分滿足牧草的生長，雖然牧草返青期間降水量較少，也正值我國北方普遍干旱時期，地溫上升，凍土層冰晶水以及其他土壤水分受熱力條件影響不斷地遷移補(bǔ)充給地表面，而且草皮表層因根系發(fā)達(dá)，盤根錯節(jié)，有較強(qiáng)的持水和滯水能力。牧草的分蘗期（5月中旬至下旬），牧草籽粒產(chǎn)量與旬降水量呈正效應(yīng)，而溫度和日照為負(fù)效應(yīng)，該時段牧草對水分地需求逐漸增多，溫度和日照基本滿足牧草的生長發(fā)育需求。

3.2.2 牧草拔節(jié)-開花期 牧草的拔節(jié)期（6月上旬至6月中旬），該時段本地逐漸進(jìn)入雨季，降水逐漸增多，同時溫度增加較快，從圖1可以看出，牧草籽粒產(chǎn)量與旬平均溫度和日照的影響系數(shù)從負(fù)效應(yīng)向正效應(yīng)變化，而降水量的影響系數(shù)為正效應(yīng)，該時段牧草對水分的要求多且敏感，降水每增加1個單位，牧草產(chǎn)量則增加0.4～1.4kg/hm2，6月下旬牧草開始逐漸進(jìn)入抽穗溫度對牧草籽粒產(chǎn)量的正效應(yīng)達(dá)全生育期最大值，為6.2kg/hm2，說明此時常有低溫發(fā)生。在一定的程度上反映了低溫、干旱是制約牧草籽粒產(chǎn)量的主要因子。進(jìn)入牧草抽穗期-開花期（7月上旬至7月下旬），牧草籽粒產(chǎn)量與旬降水量的影響系數(shù)為負(fù)值，降水影響牧草的正常抽穗，但溫度和日照的影響系數(shù)仍呈正效應(yīng)，說明此階段已進(jìn)入雨季，雨熱同期，降水和日照能滿足牧草生長的需求，溫度較低將影響牧草開花授粉，從而影響牧草籽粒產(chǎn)量。

圖1 同德地區(qū)溫度、降水量和日照時數(shù)的旬影響系數(shù)變化曲線

3.2.3 牧草籽粒灌漿期-成熟期 牧草籽粒灌漿期（8月上旬），從圖1可以看到，牧草籽粒產(chǎn)量與旬降水量、溫度和日照的影響系數(shù)均呈負(fù)效應(yīng)，說明熱量條件能滿足牧草籽粒灌漿期生長的需求，但該時期充足的降水對牧草籽粒產(chǎn)量有很大的作用。牧草籽粒成熟期（8月中旬至下旬），從積分回歸的旬平均氣溫、降水量、日照時數(shù)的影響系數(shù)趨勢圖上看，此時牧草籽粒產(chǎn)量與旬降水、溫度和日照對牧草籽粒產(chǎn)量的影響均為負(fù)效應(yīng)，表明光、溫、水分條件基本滿足牧草籽粒成熟的需要，因為此時青藏高原進(jìn)入降水量集中階段，過多降雨而相應(yīng)減少日照時數(shù)，影響牧草籽粒成熟期的光合作用，造成牧草籽粒成熟推遲，高寒地區(qū)季節(jié)也進(jìn)入霜降期，牧草籽粒沒有成熟而牧草提前枯黃，從而影響牧草籽粒產(chǎn)量，降水每增加1個單位，牧草籽粒產(chǎn)量將會減產(chǎn)1.52kg/hm2。

4 小結(jié)與討論

（1）用積分回歸模型能夠較好地反映出溫度、降水和日照對高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的影響程度，模型的結(jié)果表明：4月上中旬、5月中旬至7月上旬的旬降水量，對同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的形成具有正效應(yīng)，是植物對水分需求的關(guān)鍵時期。其中，正效應(yīng)大小排序為：4月上中旬＞6月上旬至中旬＞5月下旬＞6月下旬＞5月中旬，說明降水量對高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量有較大的限制作用。對溫度而言，4月份和6月下旬至7月下旬的旬平均氣溫對高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量具有正效應(yīng)，說明該兩個階段熱量不足的影響，導(dǎo)致牧草籽粒產(chǎn)量下降，4月份氣溫在歷年均值的基礎(chǔ)上，每增加1℃，牧草籽粒產(chǎn)量最大將增加3.5kg/hm2，而6月中旬至7月上旬則會最多增產(chǎn)4.9kg/hm2。日照條件在拔節(jié)-開花期對牧草籽粒產(chǎn)量呈較短的正效應(yīng)，說明這一時期隨著雨季的來臨，云量增多，影響光照，但整個牧草生育期光照能滿足需要。

（3）牧草全生長期內(nèi)，降水出現(xiàn)負(fù)效應(yīng)的時期（4月下旬至5月上旬，7月中旬至8月下旬）影響系數(shù)較小，盡管其他時期旬降水量對牧草籽粒產(chǎn)量表現(xiàn)出正效應(yīng)，但影響系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于4月份和5月中旬至6月下旬的旬平均氣溫對高寒地區(qū)同德老芒麥牧草籽粒產(chǎn)量的影響系數(shù)，因此，對高寒地區(qū)而言，旬平均氣溫對牧草籽粒產(chǎn)量的影響大于旬降水量對牧草籽粒產(chǎn)量的影響，熱量條件是第一位的，水分條件是第二位的，光照條件對牧草籽粒產(chǎn)量的影響甚微。

［1］薛為民.正交多項式回歸及其應(yīng)用［M］.北京：化學(xué)工業(yè)出版社，1989.

［2］朱國慶.隴中地區(qū)春小麥生態(tài)氣候條件分析及氣候資源利用研究［J］.中國農(nóng)業(yè)氣象，2003，24（3）：15-17.

［3］柏建.產(chǎn)量變化的主要成份分析［J］.中國農(nóng)業(yè)氣象，2001，22（1）：51-54.

［4］王建林.中國糧食總產(chǎn)量結(jié)構(gòu)分析與豐歉評估［J］.氣象，1998，24（12）：7-12.

［5］程毛林.經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的積分回歸模型預(yù)測［J］.預(yù)測，2001（5）：73-75.

Effects of Several Climate Factors on thegrain Yield of Elymus sibiricus L in Alpine Region

In order to study the effects of the ten-day average temperature，precipitation and light on thegrain yield of Elymus sibiricus Lin alpine region，the data（2000—2014）were analyzed byintegral regression.The results showed that the influence of ten-dayaverage temperature on the yield was bigger than that ofthe precipitation，and the influence oflight was verylittle.

climate factor；Elymus sibiricus L；grain yield；integral regression

S54

A

2095-3887（2015）05-0039-03

10.3969/j.issn.2095-3887.2015.05.011

LancuoZhuoma
（Tongdegrassland Station，Qinghai 813200，China）

2015-07-01

蘭措卓瑪（1970-），女，藏族，農(nóng)藝師，大專，主要從事草原生態(tài)保護(hù)和建設(shè)工作。