蘇皖鄂地區(qū)一季稻氣候適宜度模型的構(gòu)建

黃 維， 楊沈斌， 陳 德， 王萌萌， 高 蘋， 于庚康

(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210044；2.江蘇省氣象局，江蘇南京 210008)

蘇皖鄂地區(qū)一季稻氣候適宜度模型的構(gòu)建

黃 維1， 楊沈斌1， 陳 德1， 王萌萌1， 高 蘋2， 于庚康2

(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210044；2.江蘇省氣象局，江蘇南京 210008)

結(jié)合蘇皖鄂3省23個農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站1981—2006年一季稻田間試驗(yàn)資料和氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建適用于研究區(qū)一季稻的氣候適宜度模型。該模型從4個水稻生育期階段出發(fā)，采用統(tǒng)計(jì)方法分別確立各階段光、溫作用權(quán)重系數(shù)和溫度適宜度模塊中的溫度參數(shù)，還采用SCE-UA優(yōu)化算法標(biāo)定水稻的溫度特征系數(shù)，最后對氣候適宜度模型進(jìn)行檢驗(yàn)，并繪制研究區(qū)的水稻光、溫適宜度和氣候適宜度的空間分布圖。結(jié)果顯示：研究區(qū)稻田水分控制主要通過人工灌溉，因此，構(gòu)建的氣候適宜度模型僅考慮了光、溫2個要素的作用；確立了一套適用于研究區(qū)一季稻的氣候適宜度模型參數(shù)，計(jì)算的氣候適宜度較好地反映了研究區(qū)各地的產(chǎn)量水平，兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.65，且通過了0.01顯著性水平檢驗(yàn)；從獲取的氣候適宜度空間分布看，鄂中、皖西和蘇南地區(qū)是一季稻種植的最適宜區(qū)域。上述研究結(jié)果可為研究區(qū)優(yōu)化一季稻種植布局提供參考。

蘇皖鄂；氣候適宜度；權(quán)重系數(shù)；參數(shù)；SCE-UA優(yōu)化算法

作物氣候適宜度模型在作物產(chǎn)量趨勢分析、作物種植布局優(yōu)化和氣候變化影響評估[1-10]等方面發(fā)揮著重要作用?，F(xiàn)有的作物氣候適宜度模型主要為乘性模型，即將作物生長期內(nèi)光、溫、水3個氣象要素對作物生產(chǎn)的影響相乘計(jì)算適宜度指數(shù)[11-12]。通常該指數(shù)值越大，表明氣候越適合作物的生長。作物氣候適宜度模型通常包含3個子模塊，分別為溫度適宜度模塊、光照適宜度模塊和降水適宜度模塊。溫度適宜度模塊一般采用Beta函數(shù)，參數(shù)主要為作物生長的三基點(diǎn)溫度(即上下限溫度和最適溫度)；光照適宜度模塊一般為e指數(shù)形式，參數(shù)主要有臨界日照時數(shù)。當(dāng)光照條件低于該臨界條件時，作物生長受到一定的光脅迫；降水適宜度模塊則主要采用雙曲線與線性組合的分段函數(shù)形式，參數(shù)有作物各生育階段的需水量。

從已有報(bào)道看，氣候適宜度模型的方程形式固定，對于特定的作物，光溫參數(shù)值也大體一致[1，12]。但也有部分學(xué)者對模型提出了調(diào)整和修訂。候英雨等將模型中參數(shù)時間尺度都縮放到日尺度上，構(gòu)建東北春玉米連續(xù)動態(tài)的日時間尺度氣候適宜度模型[13]；張建軍等采用歸一化法代替絕對值法計(jì)算各旬或生育階段的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建適用于安徽一季稻的歸一化法氣候適宜度模型[14]；馬樹慶根據(jù)高產(chǎn)年份溫度條件提取了適用于東北水稻的溫度適宜度模塊中的三基點(diǎn)溫度參數(shù)[15]；黃淑娥等根據(jù)江西雙季稻生育期內(nèi)實(shí)際日照時數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，將臨界日照時數(shù)參數(shù)本地化[16]。從上述研究可以看出，氣候適宜度模型和參數(shù)的本地化處理有利于提高分析結(jié)果的精度和可靠性。

本研究結(jié)合蘇皖鄂地區(qū)1981—2006年一季稻的田間試驗(yàn)資料，對氣候適宜度模型進(jìn)行本地化，建立適用于蘇皖鄂地區(qū)一季稻的氣候適宜度模型。因此，首先確定一季稻主要生育階段氣候適宜度的權(quán)重系數(shù)，然后對各模塊參數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整，并確立適用于研究區(qū)的氣候適宜度控制方程，最后，應(yīng)用該氣候適宜度模型評估蘇皖鄂地區(qū)一季稻的氣候適宜性。

1 氣候適宜模型通式[11-12]

氣候適宜度模型假設(shè)作物的生長狀況僅受到光溫水的影響，其計(jì)算通式為：

(1)

式中：S(T)、S(S)、S(R)分別代表溫度適宜度、光照適宜度和降水適宜度。

為了客觀反映不同生育階段光溫水配置對水稻生長的利弊，嘗試將全生育階段氣候適宜度分解到主要生育階段，并采用線性方程將各階段光溫水配置對作物生長的影響進(jìn)行加權(quán)求和。假設(shè)作物生長期劃分為m個階段，ai、bi和ci分別為第i階段溫度、光照和降水適宜度的權(quán)重系數(shù)，溫度、光照和降水的適宜度分別由式(2)至(4)計(jì)算得到。

(2)

(3)

(4)

式中：S(T)i、S(S)i、S(R)i分別代表上述3個要素第i階段的適宜度。

對于S(T)i的計(jì)算，主要采用Beta函數(shù)形式[17]，如式(5)所示：

(5)

式中：Tb、To和Tm分別為某一生育階段下限溫度、最適溫度和上限溫度；T為該生育階段逐日平均溫度；B和k均為模型參數(shù)，其中B是溫度參數(shù)的函數(shù)，k默認(rèn)取1。從式(5)可以看出，S(T)i值域?yàn)閇0，1]，當(dāng)溫度高于或低于上下限溫度時，S(T)i=0；當(dāng)溫度等于最適溫度時，S(T)i=1。

S(S)i主要采用分段函數(shù)形式，如式(6)所示：

(6)

式中：S(S)i值域?yàn)?0，1]，s為第i階段逐日或逐時日照時數(shù)，so為該生育階段最適日照時數(shù)，當(dāng)實(shí)際日照時數(shù)超過該值后，光照適宜度為1，表明光照條件已經(jīng)滿足作物生長的需要，否則光照適宜度隨日照時數(shù)的增加呈e指數(shù)增加。

S(R)i同樣采用分段函數(shù)形式，如式(7)所示：

(7)

式中：S(R)i為某一生育階段的降水適宜度，值域[0，1]；R為該生育階段的總降水量；Ro為該生育階段的旬需水總量；n為該生育階段擁有旬?dāng)?shù)，若不滿整數(shù)旬，則以小數(shù)記錄。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究區(qū)

以地處長江中下游單雙季稻種植區(qū)的江蘇、安徽和湖北3省為研究區(qū)(圖1)。選取1981—2006年分布在研究區(qū)內(nèi)23個農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站的一季稻產(chǎn)量和生育期資料作為數(shù)據(jù)源，并從中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http：//cdc.cma.gov.cn)獲取1981—2006年各站逐日氣象觀測資料，包括最高和最低氣溫、日照時數(shù)和降水量等。根據(jù)調(diào)查和統(tǒng)計(jì)，江蘇自1995年后不再種植早稻，雙季晚稻自1990年后種植面積不超過300 km2，現(xiàn)江蘇全境種植一季稻。安徽和湖北一季稻種植面積逐漸擴(kuò)大，截至2008年，安徽和湖北一季稻種植面積分別占水稻種植面積的75.3%和62%[18]。

2.2 數(shù)據(jù)處理

將整個水稻生長期劃分為4個生育階段，分別為播種到移栽(S-T)、移栽到幼穗分化(T-P)、幼穗分化到抽穗開花(P-F)、抽穗開花到生理成熟(F-M)。然后，結(jié)合各站點(diǎn)的

多年生育期資料，確定各站水稻4個生育階段的平均日期。

考慮到站點(diǎn)產(chǎn)量資料的年變化和區(qū)域差異明顯，因此，組建高產(chǎn)組和低產(chǎn)組，對比分析高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下各生育階段光溫水條件的配置差異。由于研究區(qū)范圍跨度大，各站的平均產(chǎn)量水平存在較大差異，若對各站作時間序列上的趨勢產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量分離，將各站氣候產(chǎn)量大于0的年份劃入高產(chǎn)組，則會出現(xiàn)將自身是豐年但就整個研究區(qū)域來看產(chǎn)量水平較低的年份劃入高產(chǎn)組，且不同趨勢產(chǎn)量模擬方法分離的氣候產(chǎn)量的結(jié)果可能不同，甚至截然相反[19]。因此，為了避免以上問題帶來的不確定性，同期比較各站的產(chǎn)量水平，從每一年里挑選出高于該年全區(qū)平均產(chǎn)量水平的農(nóng)氣站，放入到高產(chǎn)組中，將低于全區(qū)平均產(chǎn)量水平的農(nóng)氣站放入低產(chǎn)組中，并分別統(tǒng)計(jì)2組上述4個生育階段內(nèi)的平均溫度、平均日照時數(shù)和旬降水量。

2.3 權(quán)重系數(shù)與參數(shù)的獲取

2.3.1 權(quán)重系數(shù) 利用統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)結(jié)果確定式(2)至式(4)中的權(quán)重系數(shù)。以溫度適宜度各生育階段權(quán)重系數(shù)ai為例，分析高產(chǎn)組和低產(chǎn)組平均溫度條件在4個生育階段的差異水平，若2組的平均溫度在某個生育階段差異水平較大，則說明該階段的溫度條件差異對最終產(chǎn)量高低起著重要作用，賦給該階段較大的權(quán)重系數(shù)，本研究利用差異性檢驗(yàn)結(jié)果得出的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量作為工具，將各生育階段檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量結(jié)果所占比例賦值給ai，如式(8)所示：

(8)

式中：TSi為第i生育階段的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，bi和ci都以此方法確定。統(tǒng)計(jì)分析均使用SPSS 22.0軟件完成。

2.3.2 參數(shù)的確定 受觀測數(shù)據(jù)的限制，僅對溫度適宜度模塊中的最適溫度參數(shù)和k進(jìn)行標(biāo)定和優(yōu)化，其他模塊參數(shù)值從相關(guān)文獻(xiàn)[15，20-21]中摘取。溫度適宜度模塊包含Tb、To、Tm、B、k共5個參數(shù)，其中B由Tb、To、Tm計(jì)算而得。本研究通過對高產(chǎn)組各生育階段溫度的分布情況進(jìn)行分析，嘗試提取適用于各階段的最適溫度值。

在作物發(fā)育速率與溫度關(guān)系研究中，Beta函數(shù)中的參數(shù)k被認(rèn)為是作物感溫性的特征系數(shù)，k值越大，增溫對發(fā)育速度的促進(jìn)作用越大，反之則越小[22-23]。圖2顯示，k值越大，S(T)>0的區(qū)間越小，表明適宜作物生長的溫度環(huán)境越有限，在相同適宜溫度區(qū)間內(nèi)，k值越大，單位溫度變化導(dǎo)致S(T)的變化越劇烈。本研究根據(jù)4個生育階段權(quán)重系數(shù)的比例關(guān)系設(shè)置k值，為了找出最適k值來反映溫度在各生育階段對水稻的動態(tài)影響，采用SCE-UA參數(shù)優(yōu)化法[24]對k進(jìn)行優(yōu)化。SCE-UA為全局優(yōu)化算法，使用種群競爭演變算法，將取樣樣本分為若干個種群分區(qū)，每一分區(qū)取樣相互無關(guān)并各自搜索最優(yōu)點(diǎn)，但是種群之間可以相互傳遞搜索得到的信息來更新搜索的分區(qū)樣本，使得所有的參數(shù)同時達(dá)到最優(yōu)[25]。采用的目標(biāo)函數(shù)F為：

(9)

3 結(jié)果與分析

3.1 高產(chǎn)組和低產(chǎn)組光溫水配置的差異

采用單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)法對高產(chǎn)組和低產(chǎn)組各生育階段光、溫、水要素的正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，高產(chǎn)組和低產(chǎn)組的光照條件在4個生育階段都符合正態(tài)分布，而溫度條件僅有高產(chǎn)組在S-T、F-M階段符合正態(tài)分布，2組降水情況在各生育階段都不符合正態(tài)分布。針對上述情況，對2組光照條件差異性檢驗(yàn)采用t參數(shù)檢驗(yàn)法，對2組溫度和降水條件采用雙樣本K-S非參數(shù)檢驗(yàn)法，結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，2組4個生育階段的溫度條件差異都通過了0.01顯著性水平檢驗(yàn)；2組光照條件差異除了S-T階段外，在其余3個階段都達(dá)到了0.05顯著水平，在T-P階段和P-F階段還通過了0.01顯著性水平；2組降水情況差異除T-P階段外，在其余3個生育階段達(dá)到0.05顯著水平。填充柱形通過了0.05顯著性水平的正態(tài)性檢驗(yàn)。

表1 差異顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

注：**通過0.01顯著性水平檢驗(yàn)，*通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)，高產(chǎn)組n=267，低產(chǎn)組n=295，TS(T)、TS(S)、TS(R)分別為平均溫度、平均日照時數(shù)、旬降水量檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

3.2 溫度適宜度

根據(jù)權(quán)重系數(shù)確定方法，參照表1中結(jié)果，并應(yīng)用式(8)計(jì)算出a1、a2、a3、a4分別為0.299、0.304、0.284、0.113。另外，為了確定溫度適宜度模塊中的最適溫度值，分析高產(chǎn)組4個生育階段平均溫度的概率累積分布，結(jié)果如圖4所示。圖4進(jìn)一步確認(rèn)了S-T階段和P-F階段平均溫度的統(tǒng)計(jì)分布為非正態(tài)分布，因此用以下公式[26]估算最適溫度參數(shù)值：

(10)

式中：T1和T3分別為平均溫度累積概率分布的上下四分位數(shù)；T2為中位數(shù)；To為三均值，由T1、T2和T3加權(quán)求和而得，作為最適溫度值。上下限溫度的設(shè)置則參考韓湘玲的研究結(jié)果[20]。因此，溫度適宜度模塊中的溫度參數(shù)設(shè)定在表2中列出。

表2 單季稻各生育階段三基點(diǎn)溫度

根據(jù)a1、a2、a3、a4的比例關(guān)系設(shè)置S-T階段、T-P階段、P-F階段、F-M階段溫度適宜度模塊方程系數(shù)k分別為2.65a、2.69a、2.51a、a，其中a為待定系數(shù)，a>0，且初始值為1。使用SCE-UA算法優(yōu)化后得到a為2.54，則各生育階段的k見表3所示。為了驗(yàn)證參數(shù)優(yōu)化后的結(jié)果，逐年比較優(yōu)化前(方案1)、后(方案2)溫度適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見圖5所示。從圖5-a可以看出，方案1有8個年份溫度適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)未通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)，分別為1988、1996、1997、2000、2001、2003、2005、2006年，方案2有5個年份溫度適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)未通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)，且為方案1未通過年份的最后5年；從圖5-b可以看出，與方案1對比，方案2在大部分年份的溫度適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)得到了顯著提升，1981、1994、1999年對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)提升均在0.1以上，有7個年份經(jīng)過方案2后相關(guān)系數(shù)下降，但其中的6個年份下降不超過0.03，僅1991年下降較大，為0.072。由此可以看出，采用優(yōu)化方法獲取k特征系數(shù)明顯提高了溫度適宜度評價的精度或可靠性。

表3 不同生育階段k值

對參數(shù)化后的溫度適宜度模塊進(jìn)行初步的檢驗(yàn)，計(jì)算整個研究區(qū)多年平均的溫度適宜度空間分布圖，結(jié)果如圖6所示。從圖6可以看出，大部分地區(qū)溫度適宜度在0.8以上，湖北的荊州、當(dāng)陽、鐘祥、英山和江蘇興化、鎮(zhèn)江的溫度適宜度較高，其值均在0.9以上。湖北西部的高海拔地區(qū)是整個研究區(qū)溫度適宜度的低值區(qū)，其值都在0.6以下，其中溫度適宜度最低出現(xiàn)在利川，約為0.12。在江蘇有2個較小的低值區(qū)域，分別位于淮安和南京高淳，其溫度適宜度在0.7左右。

名詞作為用戶發(fā)布的消息的一部分含有豐富的語義，通常會帶有一些隱私敏感信息[14]。所以，我們的系統(tǒng)中標(biāo)注模塊自動的從發(fā)布的內(nèi)容中找出名詞，并對這些名詞進(jìn)行標(biāo)注，然后將這些名詞與它們的概念聯(lián)系起來。因?yàn)橐粋€名詞可能會有不同的意思，例如，蘋果可能指的是我們平常吃的水果，也可能指的是蘋果公司的產(chǎn)品，所以在處理一個名詞的時候要根據(jù)發(fā)布的信息中真實(shí)的語義來消除歧義，選擇最合適的詞義。標(biāo)注模塊的工作流程如圖2所示。

3.3 光照適宜度

根據(jù)本研究權(quán)重系數(shù)確定方法，以表1為基礎(chǔ)，采用式(8)計(jì)算b1、b2、b3、b4分別等于0.144、0.228、0.444、 0.184。另外，根據(jù)黃璜等研究，當(dāng)實(shí)際日照時數(shù)達(dá)到可照時數(shù)的70%以上時，能夠滿足水稻生長對光照條件的需求[21]，因此，設(shè)定光照適宜度模塊中的參數(shù)如表4所示。

同樣，對參數(shù)化后的光照適宜度模塊進(jìn)行初步的檢驗(yàn)，計(jì)

表4 單季稻各生育階段光照臨界值及參數(shù)

算多年平均的光照適宜度空間分布圖，結(jié)果如圖7所示。從圖7可以看出，大部分地區(qū)光照適宜度在0.74以上，江蘇東部的大部分地區(qū)和湖北洪湖光照適宜度最高，其值在0.8以上。湖北的利川、來鳳、谷城和安徽滁州地區(qū)為研究區(qū)域的低值區(qū)域，其值都在0.68以下，其中光照適宜度最低出現(xiàn)在利川，約為0.45。

3.4 降水適宜度

降水適宜度模塊主要依據(jù)降水量是否滿足作物需水量來計(jì)算適宜度指數(shù)，因此，水稻需水量是決定降水適宜度的重要因素。根據(jù)文獻(xiàn)[27]，水稻需水量可由如下平衡方程計(jì)算：

ETc=IR+Pe-L。

(11)

式中：ETc為水稻需水量，mm；IR為水稻的灌溉水量，mm；Pe為有效降水量，mm；L為稻田滲漏量，mm。由式(11)可知，IR和Pe共同補(bǔ)給水稻水分，僅從降水量不足以說明水稻水分虧缺情況。長江中下游地區(qū)地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，降水豐富且集中，河網(wǎng)稠密，湖泊眾多，用于稻田灌溉的儲水量豐富。當(dāng)某段時間內(nèi)Pe較少時，可通過增加IR滿足水稻需水量；在不考慮極端降水事件造成洪澇災(zāi)害前提下，當(dāng)某段時間Pe過剩時，可通過開溝引渠人工調(diào)節(jié)農(nóng)田水分。因而水稻水分條件適宜，而伴有降水的連陰雨寡照天和少雨的高溫天卻會對水稻的抽穗開花、灌漿結(jié)實(shí)進(jìn)程造成不利影響[28-34]。

另外，對高產(chǎn)組和低產(chǎn)組4個生育階段平均日照時數(shù)和旬降水量的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，結(jié)果見表5。從表5可以看出，4個生育階段平均日照時數(shù)和旬降水量的相關(guān)系數(shù)均通過了0.01顯著性水平檢驗(yàn)，且以P-F階段的相關(guān)系數(shù)絕對值最大，降水與日照時數(shù)有極強(qiáng)的相關(guān)性，因此，須結(jié)合光照及溫度條件考慮降水對水稻的影響。

表5 平均日照時數(shù)與降水相關(guān)系數(shù)

注：**表示通過0.01顯著性水平檢驗(yàn)；高產(chǎn)組n=267，低產(chǎn)組n=295。

3.5 氣候適宜度

考慮到研究區(qū)水分條件的特殊性，舍去降水適宜度模塊，采用如下控制方程計(jì)算研究區(qū)的水稻氣候適宜度：

(12)

式中：S(T)和S(S)的計(jì)算公式同式(2)和式(3)。權(quán)重系數(shù)和參數(shù)值的設(shè)定則匯總在表6中。

表6 氣候適宜度模型參數(shù)

注：ai表示溫度適宜度權(quán)重系數(shù)；bi表示光照適宜度權(quán)重系數(shù)；k表示溫度適宜度特征系數(shù)；Tb、To、Tm分別表示下限溫度、最適溫度和上限溫度，℃；so表示最適日照時數(shù)，h；b表示光照適宜度參數(shù)。

從圖8-a可以看出，78%年份相關(guān)系數(shù)通過了0.05顯著性水平檢驗(yàn)，但仍存在1996、2000、2001、2003、2005和2006共6個年份相關(guān)系數(shù)偏低，且相關(guān)系數(shù)隨著年代呈現(xiàn)e指數(shù)下降的趨勢，這說明該模型的評價效果在逐年降低，引起這一現(xiàn)象有以下2種可能：(1)水稻生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步降低了不利氣候要素對水稻產(chǎn)量的影響；(2)水稻品種不斷更新和發(fā)展，使得模型中部分光溫水特性參數(shù)的代表性不足。最后，利用下式計(jì)算第i年溫度適宜度和光照適宜度對氣候適宜度與產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)(ri)貢獻(xiàn)率：

(13)

式中：Cti和Csi分別為第i年溫度貢獻(xiàn)率和光照貢獻(xiàn)率；rti為第i年各站溫度適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)；rsi為第i年各站光照適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)。去掉ri未通過0.05顯著性水平檢驗(yàn)的年份，繪制剩余各年溫光貢獻(xiàn)率，結(jié)果見圖8-b。從圖8-b中可以看出，大部分年份Ct高于平均水平，表明溫度為主要貢獻(xiàn)因子，且呈現(xiàn)出隨e指數(shù)增加的趨勢。

圖9為多年平均的氣候適宜度空間分布圖，圖中還疊加了各站的多年平均產(chǎn)量。從圖9可以看出，大部分地區(qū)氣候適宜度在0.7以上，以湖北當(dāng)陽為界往東延伸至安徽西部大部分地區(qū)氣候適宜度最高，其值在0.8以上。湖北西部的高海拔地區(qū)是整個研究區(qū)氣候適宜度的低值區(qū)，其值都在0.6以下，其中氣候適宜度最低出現(xiàn)在利川，約為0.23。在江蘇有一個較小的低值區(qū)域，位于淮安地區(qū)，其氣候適宜度在 0.63 左右。平均氣候適宜度大小與各站平均產(chǎn)量高低呈現(xiàn)相同步調(diào)，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.65，且達(dá)到0.01顯著性水平。

4 討論

本研究主要對氣候適宜度模型中的溫度適宜度模塊參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。采用統(tǒng)計(jì)方法，從實(shí)際高產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取出的最適溫度參數(shù)，比采用生理最適溫度更符合大田的實(shí)際情況。大多報(bào)道采用Beta函數(shù)描述各生育階段的溫度作用，其中k值默認(rèn)為1[1-14，16]。然而，水稻生長發(fā)育對溫度的響應(yīng)隨生育階段的不同而變化，因此，在不同生育階段采用不同的k值，能夠更好地反映溫度對水稻生長發(fā)育的動態(tài)影響。

氣候適宜度模型控制方程舍去了降水適宜度模塊，表明降水條件并不是限定研究區(qū)水稻生產(chǎn)的主要因素。與溫度和光照相比，稻田水分條件受自然降水的影響有限，人工灌溉是水稻生長期保障水分條件的重要途徑。因此，根據(jù)降水量與水稻需水量的關(guān)系確定適宜度，不符合研究區(qū)水稻生產(chǎn)的實(shí)際情況，而且降水對水稻的影響須結(jié)合光照和溫度條件進(jìn)一步研究。

本研究認(rèn)為，湖北西部高海拔地區(qū)是研究區(qū)氣候適宜度的低值區(qū)，這與段居琦等的研究結(jié)果[35]不同，這主要是段居琦等選擇年降水量、濕潤指數(shù)和穩(wěn)定通過18 ℃日數(shù)作為單季稻的主要影響因子[35]。另外，盡管多年平均氣候適宜度與平均產(chǎn)量相關(guān)性較好，但通過逐年驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，少部分年份的站點(diǎn)氣候適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)偏低，氣候適宜度模型評價效果逐年下降，光照適宜度模塊對氣候適宜度模型貢獻(xiàn)率逐年降低，因此，光照適宜度模塊還須要結(jié)合研究區(qū)一季稻生長季的光照特征進(jìn)一步優(yōu)化。

5 結(jié)論

本研究根據(jù)田間數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，確定氣候適宜度模型中的權(quán)重系數(shù)和參數(shù)，建立適用于蘇皖鄂地區(qū)一季稻的由溫度適宜度模塊和光照適宜度模塊控制的氣候適宜度模型。氣候適宜度與產(chǎn)量的相關(guān)性顯著，研究區(qū)內(nèi)氣候適宜度能較好地反映一季稻光溫氣候特征，因此建立的氣候適宜度模型可為優(yōu)化研究區(qū)一季稻種植布局提供參考。然而，逐年分析氣候適宜度模型評價效果和子模塊貢獻(xiàn)作用，發(fā)現(xiàn)光照適宜度模塊在模型中貢獻(xiàn)率逐年偏低，影響氣候適宜度模型評價效果，光照適宜度模塊將是今后氣候適宜度模型改進(jìn)的重點(diǎn)方向。

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2015-11-16

國家公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(編號：GYHY201306035、GYHY201306036、GYHY201206020)；國家科技支撐計(jì)劃(編號：2011BAD32B01)；江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(編號：PAPD)。

黃 維(1991—)，男，廣西桂林人，碩士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)氣象研究。E-mail：827643506@qq.com。

楊沈斌，博士，副教授，主要從事應(yīng)用氣象研究。E-mail：jaasyang@163.com。

S162.5+3

A

1002-1302(2017)02-0232-07

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