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    氣溫、降水日照對章丘大蔥產(chǎn)量影響的積分回歸分析

    2021-10-31 02:49劉奕辰
    農(nóng)業(yè)災害研究 2021年6期
    關鍵詞:氣象條件

    劉奕辰

    摘要 根據(jù)2009—2019年的氣溫、降水、日照資料,對“青蔥莊園”大蔥生產(chǎn)基地提供的2010—2019年的產(chǎn)量資料進行積分回歸分析,發(fā)現(xiàn)章丘大蔥不同生育期對光、溫、水的需求差異較大,其中氣溫對章丘大蔥產(chǎn)量的影響最為明顯。

    關鍵詞 大蔥;氣象條件;積分回歸

    中圖分類號:S162.5 文獻標識碼:B 文章編號:2095–3305(2021)06–0015–02

    1 積分回歸分析

    1.1 研究方法

    本實驗采用5年直線滑動平均法處理作物實際產(chǎn)量,分離氣象產(chǎn)量與趨勢產(chǎn)量。根據(jù)積分回歸原理,建立氣溫、降水、日照的時間分布對大蔥最終形成產(chǎn)量的影響效應模型,將氣溫、降水、日照對產(chǎn)量的影響轉化為具體的數(shù)值[1]。

    1.2 氣候模型建立

    章丘大蔥生育期主要是9月下旬到次年11月上旬,將整個生長時段劃分為41個時段,根據(jù)積分回歸原理可以得出:

    其中,正交系數(shù)Φ5(t)查n=41的正交多項式表,可得到:

    為了提高方程精確度,把ρj (X)寫成序列{ρ0,ρ1,ρ2,ρ3,ρ4,ρ5},以這6個因子與{Yc}作多元回歸運算,得出氣溫、降水、日照的時間分布對作物產(chǎn)量的影響效果(表1)。

    其中,ρ0表示各旬氣溫、降水、日照的積累對作物產(chǎn)量的作用,ρ1、ρ2、ρ3、ρ4、ρ5表示氣溫、降水、日照的時間分布狀況對產(chǎn)量的作用。根據(jù)表1可計算出氣溫、降水、日照對產(chǎn)量的影響變率a(t)值(圖1)。

    1.3 氣象因子對產(chǎn)量影響的分析

    分析圖1,可以得出氣溫、降水、日照不同時間段對大蔥產(chǎn)量影響的具體數(shù)值。

    1.3.1 氣溫對大蔥產(chǎn)量影響的分析 大蔥具有耐寒、喜涼、抗熱的生物學特性,因此,溫度是影響大蔥產(chǎn)量的主要因素之一,貫穿生育期。9月下旬至12月中旬的氣溫對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,此時大蔥經(jīng)歷發(fā)芽期-幼苗期,氣溫每增加1℃,產(chǎn)量增加1.523~62.469 kg/hm2,大蔥的生長峰值出現(xiàn)在10月中旬,此時氣溫適當升高有利于加快大蔥出芽并提高大蔥的出苗率。12月下旬至次年2月上旬,氣溫對大蔥產(chǎn)量的影響為負效應,此時為休眠期。氣溫偏高會擾亂大蔥正常的“生物鐘”,不能安然冬眠,如遇寒流襲擊,對大蔥生命可造成毀滅性災難。氣溫每增加1℃,產(chǎn)量下降2.523~10.167 kg/hm2。2月中旬至3月下旬,氣溫對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,此時大蔥仍處于幼苗期,溫暖的環(huán)境有利于幼苗快速生長,氣溫每增加1℃,產(chǎn)量增加3.124~11.067 kg/hm2。4月上旬至11月上旬,大蔥經(jīng)歷幼苗期-生長期-收刨期,氣溫對大蔥產(chǎn)量的影響為負效應。期間,多有高溫天氣,當氣溫高于25℃時,葉面蒸騰加劇,植株生理機能失調(diào),抗性下降,葉片發(fā)黃;當氣溫高于35℃時,植株出現(xiàn)半休眠狀態(tài),部分外葉開始枯萎。氣溫每增加1℃,產(chǎn)量下降7.827~82.187 kg/hm2,峰值出現(xiàn)在10月下旬,此時正值蔥白形成的關鍵期,需要冷涼的溫度環(huán)境,氣溫偏高,嚴重影響假莖生長,增重減緩。立冬后大蔥植株總重開始遞減,導致產(chǎn)量下降。

    1.3.2 降水對大蔥產(chǎn)量影響的分析 大蔥具有耐旱怕澇的生物學特性,因此旱澇時間分布對大蔥生長至關重要。9月下旬至10月中旬,降水對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,并且影響逐漸減弱,降水每增加1 mm,產(chǎn)量增加0.406~12.42 kg/hm2,此時大蔥基本處于萌發(fā)期,土壤濕度低會影響發(fā)芽率,進而影響產(chǎn)量。10月下旬至11月上旬,降水對產(chǎn)量的影響為負效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量減少1.35~1.476 kg/hm2,降水多,大蔥易徒長,不能形成壯苗。11月中旬至次年4月上旬,降水對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量增加0.295~22.131 kg/hm2,降水多,有利于大蔥越冬生長,特別是在有積雪覆蓋的情況下,更加有利于大蔥生長。4月中旬,降水對大蔥產(chǎn)量的影響為負效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量減少3.23 kg/hm2,降水多,地溫低,植株生長緩慢,且易生病害。4月下旬至5月上旬,降水對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量增加3.346~9.247 kg/hm2,苗期需水關鍵期,降水多,有利于形成壯苗。5月中旬至8月上旬,降水對大蔥產(chǎn)量的影響為負效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量減少0.713~9.299 kg/hm2,此時若雨水過多,則易使蔥根部缺氧,蔥白基部壞死腐爛而減產(chǎn)。8月中旬至11月上旬,降水對產(chǎn)量的影響為正效應,降水每增加1 mm,產(chǎn)量增加0.412~14.311 kg/hm2,此時大蔥處于葉鞘增重期,由于葉片和植株重量迅速增加,需水量也急劇增加,尤其進入10月需水量更大,若水分不足,則影響大蔥生長,使植株矮小、纖維增多、蔥白松軟,產(chǎn)量和品質(zhì)都會下降;若水分充足,則大蔥不僅產(chǎn)量高,而且質(zhì)量好。

    1.3.3 日照對大蔥產(chǎn)量影響的分析 大蔥對光照需求適中,在一般情況下均能滿足。大蔥只有在由營養(yǎng)生長向生殖生長過渡期間才需要長時間的日照。9月下旬至10月上旬,日照對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量增加1.347~13.508 kg/hm2,此時光照充足有利于提高大蔥的出芽率。10月中旬至12月下旬,日照對大蔥產(chǎn)量的影響為負效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量減少0.985~13.78 kg/hm2。次年1月上旬至4月中旬,日照對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量增加3.243~16.173 kg/hm2。4月下旬至8月上旬,日照對產(chǎn)量的影響為負效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量減少1.827~18.985 kg/hm2。8月中旬至10月中旬,日照對大蔥產(chǎn)量的影響為正效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量增加2.344~10.968 kg/hm2,此時大蔥處于葉鞘增重期,充足的光照有利于促進大蔥的葉面增長,提高光合產(chǎn)量,加快同化養(yǎng)分的運轉積累和優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的形成,反之則不利。10月下旬至11月上旬,日照對產(chǎn)量的影響為負效應,日照每增加1 h,產(chǎn)量減少4.159~16.32 kg/hm2。

    2 結論

    (1)氣溫對大蔥生長的影響最明顯的是在發(fā)芽-幼苗期間的10月中旬以及增重期的10月下旬。幼苗期氣溫適當升高有利于加快大蔥出芽并提高大蔥的出苗率;增重期則需要冷涼的溫度環(huán)境,氣溫偏高會嚴重影響假莖生長,減緩增重。

    (2)降水對大蔥生長的影響最明顯的是在2月、9月下旬至10月上旬。2月降水多,有利于大蔥越冬生長,特別是在有積雪覆蓋的情況下,更加有利于大蔥生長;9—10月上旬大蔥處于葉鞘增重期,由于葉片和植株重量迅速增加,需水量也急劇增加,10月需水量更大,充足的水分有利于大蔥高產(chǎn),同時提高大蔥質(zhì)量。

    (3)章丘常年日照條件基本可以滿足大蔥生長發(fā)育的需求。

    參考文獻

    [1] 胡定東,孫軍德,賈再強.章丘大蔥高產(chǎn)氣象條件分析[J]. 山東氣象, 2001(4): 21-23.

    責任編輯:黃艷飛

    Abstract Using the temperature, preci-pitation, and sunshine data from 2009 to 2019, an integral regression analysis was performed on the output data from 2010 to 2019 provided by the "Green Onion Manor" green onion production base, and it was found that the different growth periods of Zhangqiu green onions have an effect on light, temperature, and water. The demand for green onions varies greatly, among which temperature has the most obvious impact on the yield of Zhangqiu green onions.

    Key words Green onions; Meteorological conditions; Integral regression

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