冬小麥不同生長(zhǎng)階段氣象因素對(duì)產(chǎn)量影響的雙重量化分析

李炳軍,王天慧

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，河南鄭州 450002)

氣候條件對(duì)糧食作物生長(zhǎng)發(fā)育起著至關(guān)重要的作用。針對(duì)氣象與糧食生產(chǎn)的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者曾進(jìn)行了大量的研究。David等[1]利用經(jīng)濟(jì)模型評(píng)估氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響;Kaufinann等[2]構(gòu)建了玉米關(guān)鍵生長(zhǎng)期的氣候因子和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的混合模型，分析了氣候變化對(duì)美國(guó)玉米產(chǎn)量的影響。Gbetibouo等[3]選取南非的300個(gè)地區(qū)為樣本，運(yùn)用Ricardain模型研究溫度和降水對(duì)糧食作物產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，糧食作物產(chǎn)量對(duì)溫度的變化敏感。中國(guó)關(guān)于氣象與糧食生產(chǎn)關(guān)系的闡述可以追溯到北魏時(shí)期的《齊民要術(shù)》。近代我國(guó)科學(xué)家王馥堂[4]分析了近50年的糧食產(chǎn)量變化及其影響因素，認(rèn)為氣溫和降水對(duì)糧食生產(chǎn)的影響較為顯著。丑潔明等[5-6]利用傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)-氣候模型，并評(píng)價(jià)了氣候變化對(duì)糧食作物產(chǎn)量的影響，得出3月和6月的降水量對(duì)全年糧食作物產(chǎn)量有著重要影響。崔 靜等[7]通過運(yùn)用1975-2008年全國(guó)主要糧食生產(chǎn)省份的氣候因素與勞動(dòng)和資本的投入要素組成的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)模型，也認(rèn)為氣候因素對(duì)各種糧食作物的產(chǎn)量均有顯著影響。綜合來看，前人主要是用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和模糊數(shù)學(xué)的方法研究糧食作物生育期氣象因素的變化對(duì)產(chǎn)量的影響[8]，但結(jié)合物候變化來研究氣象因素對(duì)糧食作物不同生長(zhǎng)階段影響程度的報(bào)道較少，不能很好地揭示其各個(gè)生長(zhǎng)階段的影響機(jī)制。

小麥?zhǔn)俏覈?guó)主要的糧食作物之一。河南是我國(guó)的產(chǎn)糧大省，冬小麥種植面積在500多萬hm2，占夏收糧食種植面積的99%以上[9]。在冬小麥整個(gè)生長(zhǎng)發(fā)育過程中，溫度、光照、降雨等氣象因素都是影響其正常生長(zhǎng)的重要環(huán)境因素[10]。為探究氣象因素對(duì)冬小麥各個(gè)生長(zhǎng)階段的影響程度，本研究根據(jù)黃淮海冬小麥生長(zhǎng)物候圖將河南省冬小麥生長(zhǎng)期劃分為9個(gè)生長(zhǎng)階段[11]，采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法對(duì)河南省冬小麥不同生長(zhǎng)階段與氣象影響因素進(jìn)行雙重量化分析[12]，以期為河南省冬小麥生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究材料

河南省冬小麥2005-2015年產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于河南省統(tǒng)計(jì)局，氣象資料和冬小麥農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)資料來源于河南省氣象局和中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，其中，氣象資料包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速和光照時(shí)長(zhǎng)；根據(jù)黃淮海冬小麥生長(zhǎng)物候圖將冬小麥的生育期劃分為播種、出苗、分蘗、越冬、返青、拔節(jié)、抽穗、灌漿、成熟9個(gè)生長(zhǎng)階段[13]，如表1所示。

表1冬小麥生育期物候圖

Table1Phenologicalmapofwinterwheatgrowthperiod

時(shí)間Time10月Oct．STDTTD11月Nov．FTDSTDTTD12月Dec．FTDSTDTTD1月Jan．FTDSTDTTD2月Feb．FTDSTDTTD3月Mar．FTDSTDTTD4月Apr．FTDSTDTTD5月May．FTDSTDTTD6月Jun．FTD生育期Growthstage播種期Sowing出苗期Seedling分蘗期Tillering越冬期Overwintering返青期Reviving拔節(jié)期Jointing抽穗期Heading灌漿期Grouting成熟期Maturing

FTD,STD和TTD分別指每月的上、中、下旬。

FTD, STD and TTD refer to the first, second and third ten days per month, respectively.

1.2 研究方法

1.2.1 氣象產(chǎn)量計(jì)算

小麥產(chǎn)量(Y)可以分解為趨勢(shì)產(chǎn)量(Yt)、氣象產(chǎn)量(Yw)和隨機(jī)誤差(e)三個(gè)部分：Y=Yt+Yw+e。其中，趨勢(shì)產(chǎn)量表征社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和生產(chǎn)力技術(shù)水平對(duì)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)；氣象產(chǎn)量表征氣候波動(dòng)對(duì)實(shí)際產(chǎn)量的貢獻(xiàn)；隨機(jī)誤差是一些隨機(jī)因素影響的產(chǎn)量分量，所占比例很小，在實(shí)際計(jì)算中常忽略不計(jì)。

根據(jù)冬小麥產(chǎn)量的時(shí)間數(shù)列變化趨勢(shì)，本研究選用一次指數(shù)平滑法擬合各年的趨勢(shì)產(chǎn)量，即Yt=αY+(1-α)Yt-1，Y為t時(shí)期的實(shí)際產(chǎn)量，α為平滑常數(shù)，這里取值為0.4。然后利用Yw=Y-Yt計(jì)算各年的氣象產(chǎn)量，如表2所示。

表2河南省2005-2015年冬小麥實(shí)際產(chǎn)量(Y)、趨勢(shì)產(chǎn)量(Yt)和氣象產(chǎn)量(Yw)

Table2Actualyield(Y),trendyield(Yt)andmeteorologicalyield(Yw)ofwinterwheatinHenanprovinceduring2005-2015kg·hm-2

年份 YearYYtYw20055194．04954．0240．020065638．05098．0540．020075717．05422．0295．020085800．05599．0201．020095806．05719．686．420105838．05771．466．620115867．05811．455．620125950．05844．8105．220136012．05907．9104．120146157．05970．4186．620156453．06082．3370．7

1.2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

本研究選取鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析模型，分析氣象因素與氣象產(chǎn)量間的相關(guān)關(guān)系。

設(shè)系統(tǒng)特征行為序列為：X0=[x0(1),x0(2),…，x0(n)] ；

系統(tǒng)的相關(guān)因素序列為：

Xi=[xi(1),xi(2),…，xi(n)]i=1,2,…,m

對(duì)于∈(0,1)，令

ξ0i(k)=minimink|x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)||x0(k)-xi(k)|+ξmaximaxk|x0(k)-xi(k)|

γ(X0,X1)=1n∑nk=1ξ0i(k)

其中ξ稱為分辨系數(shù)，一般取0.5，ξ0i(k)為關(guān)聯(lián)系數(shù)，γ(X0,Xi)為X0與Xi的鄧氏關(guān)聯(lián)度[14-15]。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣象因素對(duì)河南省冬小麥不同生長(zhǎng)階段影響的量化分析

以河南省2005-2015年冬小麥趨勢(shì)產(chǎn)量為特征序列，以2005-2015年氣象因素?cái)?shù)據(jù)為行為序列，運(yùn)用GMS6.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到冬小麥不同生長(zhǎng)階段氣象因素與冬小麥趨勢(shì)產(chǎn)量的灰色關(guān)聯(lián)度(表3)。從表3可以看出，在播種期，對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對(duì)濕度，其次是平均氣溫，影響最小的是平均風(fēng)速；出苗期對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響較大的氣象因素主要為平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫，可見出苗期溫度對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響較大；分蘗期對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對(duì)濕度，影響最小的是光照時(shí)長(zhǎng)；越冬期對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均相對(duì)濕度，影響最小的是平均氣溫；返青期主要?dú)庀笥绊懸蛩貫槠骄L(fēng)速、平均相對(duì)濕度和光照時(shí)長(zhǎng)，影響最小的是日最低氣溫；拔節(jié)期對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響最大的氣象因素是平均風(fēng)速，影響最小的是平均相對(duì)濕度；抽穗期主要?dú)庀笥绊懸蛩貫楣庹諘r(shí)長(zhǎng)、平均風(fēng)速和日最高氣溫；灌漿期影響最大的氣象因素是平均相對(duì)濕度，其次是日最低氣溫，影響最小的氣象因素是光照時(shí)長(zhǎng)；成熟期主要影響因素為平均風(fēng)速、平均相對(duì)濕度和日最高氣溫。

表3冬小麥氣象產(chǎn)量與不同生長(zhǎng)階段氣象因素的灰色關(guān)聯(lián)度和關(guān)聯(lián)排序

Table3Greyrelationaldegreeandrelationalrankingofwinterwheatmeteorologicalyieldandmeteorologicalfactorsatdifferentgrowthstages

生育期Growthstageγ1γ2γ3γ4γ5γ6灰色關(guān)聯(lián)序Greyrelationalorder播種期Sowing0．6150．6090．5980．6650．5710．579γ4>γ1>γ2>γ3>γ6>γ5出苗期Seedling0．6980．6940．6760．6470．6560．600γ1>γ2>γ3>γ5>γ4>γ6分蘗期Tillering0．6680．6500．6860．7020．6760．627γ4>γ3>γ5>γ1>γ2>γ6越冬期Overwintering0．6040．8170．8940．9190．9040．827γ4>γ5>γ3>γ6>γ2>γ1返青期Reviving0．7270．7770．4770．8160．8240．811γ5>γ4>γ6>γ2>γ1>γ3拔節(jié)期Jointing0．6340．6400．6170．5900．6730．640γ5>γ6>γ2>γ1>γ3>γ4抽穗期Heading0．6570．6630．6470．6260．6680．689γ6>γ5>γ2>γ1>γ3>γ4灌漿期Grainfilling0．6110．6100．6140．6650．5760．554γ4>γ3>γ1>γ2>γ5>γ6成熟期Maturing0．6360．6430．6360．6670．6720．595γ5>γ4>γ2>γ1>γ3>γ6

γ1：平均氣溫；γ2：:日最高氣溫；γ3：日最低氣溫；γ4：平均相對(duì)濕度；γ5：:平均風(fēng)速；γ6：光照時(shí)長(zhǎng)。

γ1:Average temperature; γ2:Daily maximum temperature; γ3:Daily minimum temperature; γ4:Average relative humidity; γ5:Mean wind speed; γ6:Duration of illumination.

2.2 氣象因素對(duì)河南省冬小麥不同生長(zhǎng)階段影響的雙重量化分析

由于冬小麥每個(gè)生長(zhǎng)階段對(duì)氣象產(chǎn)量的氣象影響因素及其影響程度均有差異，其中平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速和日最高氣溫在大多數(shù)生長(zhǎng)階段的關(guān)聯(lián)度排名均靠前。為探究這些氣象因素在整個(gè)冬小麥生長(zhǎng)期對(duì)冬小麥生長(zhǎng)的影響程度以及哪些生長(zhǎng)階段的氣象因素對(duì)冬小麥的氣象產(chǎn)量影響較大，選取表3中冬小麥每個(gè)生長(zhǎng)階段關(guān)聯(lián)度排名前兩位的氣象因素構(gòu)建整個(gè)生育期的氣象影響因素集，再次運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析模型，依舊選取2005-2015年的數(shù)據(jù)，對(duì)河南省冬小麥生育期氣象因素進(jìn)行雙重量化分析，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣和關(guān)聯(lián)度(表4)。從表4可以看出，在冬小麥整個(gè)生育期對(duì)其氣象產(chǎn)量影響排名靠前的氣象因素中，出苗期的平均氣溫影響最大；分蘗期的平均相對(duì)濕度影響排名第二；排名第三的是出苗期的日最高氣溫；其后依次是越冬期的平均相對(duì)濕度、拔節(jié)期的平均風(fēng)速、分蘗期的日最低氣溫、播種期的平均相對(duì)濕度、抽穗期的光照時(shí)長(zhǎng)、灌漿期的平均相對(duì)濕度和成熟期的平均風(fēng)速等。

表4冬小麥氣象產(chǎn)量與不同生長(zhǎng)階段主要?dú)庀笠蛩氐幕疑P(guān)聯(lián)結(jié)果

Table4Greyrelationaldegreeandrelationalrankingofwinterwheatmeteorologicalyieldandthemainmeteorologicalfactorsatdifferentgrowthstages

生長(zhǎng)階段Growthstage氣象因素Meteorologicalfactor關(guān)聯(lián)度Degreeofgreyrelational灰色關(guān)聯(lián)序Greyrelationalorder播種期Sowing平均氣溫Averagetemperature0．64717平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．6947出苗期Seedling平均氣溫Averagetemperature0．7141日最高氣溫Dailymaximumtemperature0．7103分蘗期Tillering日最低氣溫Dailyminimumtemperature0．6956平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．7112越冬期Overwintering平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．7034平均風(fēng)速M(fèi)eanwindspeed0．66216返青期Reviving平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．67413平均風(fēng)速M(fèi)eanwindspeed0．67911拔節(jié)期Jointing平均風(fēng)速M(fèi)eanwindspeed0．6965光照時(shí)長(zhǎng)Durationofillumination0．66515抽穗期Heading平均風(fēng)速M(fèi)eanwindspeed0．66814光照時(shí)長(zhǎng)Durationofillumination0．6898灌漿期Grouting日最低氣溫Dailyminimumtemperature0．63718平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．6869成熟期Maturing平均相對(duì)濕度Averagerelativehumidity0．67612平均風(fēng)速M(fèi)eanwindspeed0．68010

3 討 論

本研究選取河南省2005-2015年冬小麥的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立了影響冬小麥產(chǎn)量的氣象因素集，并構(gòu)建了氣象因素對(duì)冬小麥不同生長(zhǎng)階段的灰色關(guān)聯(lián)分析模型，基于此進(jìn)行氣象因素對(duì)冬小麥不同生長(zhǎng)階段影響的雙重量化分析。首先單重量化分析了冬小麥不同生長(zhǎng)階段的氣象因素對(duì)其氣象產(chǎn)量的影響程度，基于此進(jìn)一步雙重量化分析了整個(gè)生育期的主要?dú)庀笠蛩貙?duì)冬小麥氣象產(chǎn)量的影響。

由單重量化分析可知，在冬小麥生長(zhǎng)的各個(gè)階段水分(平均相對(duì)濕度)、平均風(fēng)速和溫度(平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫)對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量影響關(guān)聯(lián)度排名均靠前，這與史本林等[16]和張明捷等[17]的分析結(jié)果相一致，說明影響氣候產(chǎn)量的關(guān)鍵是冬小麥生育期內(nèi)光溫水的合理搭配。上述方法是采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的主成分分析，要求有大量數(shù)據(jù)，樣本需要服從某個(gè)典型的概率分布，計(jì)算量大，可能出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符等數(shù)理統(tǒng)計(jì)的缺憾，但是本研究采用的灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)樣本量的多少和樣本數(shù)據(jù)有無規(guī)律都同樣適用，而且計(jì)算量小，十分方便，更不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況。在播種期和出苗期濕度和溫度對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量的影響較大[18]，冬小麥在播種出苗過程中需要一定的溫度和水分才能夠從一粒種子發(fā)芽破土為苗，這與鄭 娜等[19]的研究結(jié)果相似；在分蘗期和越冬期平均相對(duì)濕度和日最低氣溫對(duì)冬小麥的氣象產(chǎn)量影響較大，分蘗期需要足夠的水分才能使冬小麥茁壯成長(zhǎng)，日最低氣溫會(huì)抑制冬小麥的分蘗，越冬期日最低氣溫會(huì)造成低溫凍害不利于冬小麥越冬，這與史本林等[16]的研究結(jié)果相一致，可見相對(duì)于常見的數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究結(jié)果，本研究的方法選擇是合理的；張明捷等[17]和鄭 娜等[19]均研究得出，冬小麥從返青期到抽穗期，日照延長(zhǎng)對(duì)生長(zhǎng)有利，充足的光照和較大的溫度日較差條件會(huì)更顯著地增加冬小麥的實(shí)際產(chǎn)量。這與本研究得出的拔節(jié)期和抽穗期所需的氣象條件很相似，都是光照時(shí)長(zhǎng)、日最高氣溫和平均風(fēng)速，這期間冬小麥生長(zhǎng)需要足夠的光照進(jìn)行光合作用，風(fēng)速能夠調(diào)節(jié)氣溫和相對(duì)濕度，為抽穗期提供良好的生長(zhǎng)條件。這進(jìn)一步說明本研究分析方法相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)研究結(jié)果無影響，而且灰色方法計(jì)算更為簡(jiǎn)便，也更適用于復(fù)雜的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，同時(shí)得出的結(jié)果精確又詳細(xì)具體；灌漿期需要有足夠的水分，這樣麥粒才能飽滿，所以平均相對(duì)濕度是灌漿期的最主要的氣象影響因素[20]，這與史印山等[21]和鄭 娜等[19]得出的研究結(jié)果基本一致，不同的是本研究結(jié)果表明溫度也是影響灌漿期的重要?dú)庀笠蛩?，灌漿期溫度過高或者溫度過低都會(huì)影響冬小麥的氣象產(chǎn)量，說明本研究得出的結(jié)果更細(xì)化全面；成熟期需要適宜的風(fēng)速、濕度和溫度，因?yàn)槎←溸@時(shí)候基本已經(jīng)成熟，麥穗已經(jīng)飽滿，有一定的重量，如果此時(shí)刮大風(fēng)下大雨，很容易造成收割前的倒伏災(zāi)害，再者成熟期的氣溫過高，暴曬容易讓麥粒自然脫殼落地，也會(huì)造成冬小麥減產(chǎn)，這與史印山等[21]利用統(tǒng)計(jì)方法分析河北省氣候變化特征對(duì)冬小麥氣候產(chǎn)量的影響所得出的結(jié)果一致。但是本文的結(jié)果更為精確具體到氣象因素對(duì)冬小麥產(chǎn)量影響的某一生長(zhǎng)期。

由雙重量化分析可知，在冬小麥的整個(gè)生育期，對(duì)其氣象產(chǎn)量影響較大的氣象因素為出苗期的平均氣溫和日最高氣溫、分蘗期和越冬期的平均相對(duì)濕度、拔節(jié)期的平均風(fēng)速，這與余衛(wèi)東等[22]采用25年的大樣本數(shù)據(jù)得出的研究結(jié)果相似，不同的是本研究的灰色關(guān)聯(lián)分析方法可以用更少的數(shù)據(jù)，計(jì)算簡(jiǎn)單，可操性強(qiáng)。從氣象因素關(guān)聯(lián)度排名可以看出，在分蘗期、越冬期、播種期和灌漿期這四個(gè)時(shí)期的平均相對(duì)濕度排名均在前十名之列，說明水分在冬小麥整個(gè)生育期對(duì)其產(chǎn)量有較大的影響，這與朱自璽等[23]在華北地區(qū)冬小麥干旱評(píng)估指標(biāo)研究中得出的結(jié)果一樣；在拔節(jié)期和成熟期這兩個(gè)時(shí)期的平均風(fēng)速排名均在前十位，說明平均風(fēng)速在冬小麥的整個(gè)生育期也有較大的影響。

總體來看，本研究結(jié)果與前人的研究結(jié)果大體一致，但是前人研究大多都是選取冬小麥生長(zhǎng)階段中的某一階段或者其中的某些時(shí)間段來研究氣象因素對(duì)冬小麥氣象產(chǎn)量的影響程度，且大多是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的大樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算量大而繁瑣，而本研究采用雙重量化分析，從橫向和縱向雙重的層面建立影響冬小麥產(chǎn)量的氣象因素集，更加全面具體地分析了冬小麥整個(gè)生長(zhǎng)階段不同的氣象因素對(duì)氣象產(chǎn)量的影響程度，方法簡(jiǎn)潔，結(jié)果更為精確詳細(xì)具體。本研究通過對(duì)糧食產(chǎn)量受氣候變化影響分析，得出的結(jié)果對(duì)河南省農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展及提高河南省經(jīng)濟(jì)實(shí)力有重要意義。

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