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    高要區(qū)早稻產(chǎn)量預(yù)測模型的建立

    2022-04-29 10:48:26高俊杰袁業(yè)溶梁應(yīng)
    廣東氣象 2022年2期
    關(guān)鍵詞:日照時(shí)數(shù)拔節(jié)期早稻

    高俊杰,袁業(yè)溶,梁應(yīng)

    (1.肇慶市氣象局,廣東肇慶 526060;2.肇慶市高要區(qū)氣象局,廣東肇慶 526100)

    氣候條件在很大程度上能夠影響農(nóng)業(yè)的豐歉,其中熱量、水分和光照是最重要的氣候要素[1-2]。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)技對(duì)水稻生產(chǎn)的影響趨于穩(wěn)定,而在全球氣候變暖的大背景下,氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響越來越受到關(guān)注[3-6],這方面的研究對(duì)保障糧食安全、保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義。

    近年來有許多學(xué)者對(duì)水稻產(chǎn)量與氣候要素進(jìn)行研究,為更好應(yīng)對(duì)氣候變化給水稻生產(chǎn)帶來的不利影響。董京銘等[7]通過主成分分析方法,認(rèn)為抽穗及成熟期的熱力條件對(duì)連云港水稻氣象產(chǎn)量影響最大;尹春梅等[8]認(rèn)為湖南省早稻氣象產(chǎn)量與抽穗-成熟期>10℃有效積溫有著正相關(guān)關(guān)系;邱新法等[9]對(duì)大量水稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)因子進(jìn)行聚類分析后,認(rèn)為拔節(jié)到抽穗期的降雨量是影響廣東省早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蛩?;沈陳華等[10]、朱曉莉等[11]在對(duì)江蘇省水稻產(chǎn)量與氣候的研究中均認(rèn)為分蘗期的日照對(duì)江蘇省水稻產(chǎn)量有顯著的正向影響。由于不同地區(qū)的水稻種植品種、氣候條件等存在差異,因此分析影響本地水稻產(chǎn)量的氣象因素、建立適合本地的水稻產(chǎn)量預(yù)測模型尤為重要。

    高要區(qū)位于廣東省肇慶市南部,水稻種植面積超3.253萬hm2[12],本研究利用SPSS對(duì)高要區(qū)1982—2020年早稻產(chǎn)量和氣象因素進(jìn)行分析并建立早稻產(chǎn)量預(yù)測模型,以期為高要區(qū)合理利用氣候資源、優(yōu)化早稻種植布局及提高早稻生產(chǎn)質(zhì)量提供參考。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    早稻產(chǎn)量來源于1982—2020年高要區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站;氣象要素選取1982—2020年高要區(qū)國家基本氣象觀測站逐日的日平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和降雨量。將早稻生育期劃分為秧苗期、分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期和乳熟成熟期。利用1982—2012年早稻產(chǎn)量和氣象要素建立氣象產(chǎn)量模型,利用2013—2020年早稻產(chǎn)量作為產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)分析。活動(dòng)積溫是影響水稻生長的重要熱量指標(biāo)[13],將水稻生育期內(nèi)≥10℃日平均氣溫的累計(jì)值稱為≥10℃活動(dòng)積溫[14-15],標(biāo)記為At10。

    將實(shí)際產(chǎn)量分為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)誤差,即水稻產(chǎn)量方程為[16-18]

    其中,Y為實(shí)際單產(chǎn)(kg/hm2);Yt為趨勢產(chǎn)量(kg/hm2);Yw為氣象產(chǎn)量(kg/hm2);E為隨機(jī)誤差。因隨機(jī)誤差E具有不確定性,故其可忽略不計(jì)。因此式(1)可簡化為

    2 結(jié)果與分析

    2.1 早稻氣象產(chǎn)量

    趨勢產(chǎn)量主要取決于社會(huì)生產(chǎn)力及經(jīng)濟(jì)水平,對(duì)于趨勢產(chǎn)量的模擬方法有直線法、多項(xiàng)式法、指數(shù) 法、滑動(dòng)平均法等[16,19]。本研究將1982—2012年早稻實(shí)際單產(chǎn)5年滑動(dòng)平均后,進(jìn)行線性回歸,建立趨勢產(chǎn)量方程:

    根據(jù)式(2)、式(3)可得到早稻氣象產(chǎn)量(Yw),當(dāng)氣象產(chǎn)量為負(fù)時(shí),表示當(dāng)年氣象條件對(duì)早稻生產(chǎn)不利,引起水稻減產(chǎn);反之,則表示氣象條件有利于水稻增產(chǎn)。如圖1所示,1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量整體呈下降趨勢,但下降趨勢不顯著。早稻氣象產(chǎn)量年際變化較大,近30年早稻平均氣象產(chǎn)量為1.67 kg/hm2,最低為1989年的-16.65 kg/hm2。據(jù)高要區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站記錄,1989年早稻生育期內(nèi)累計(jì)降雨量為1 291.8 mm,其中5月20至22日3 d累計(jì)降雨量達(dá)319.8 mm,日最大降雨量突破歷史記錄[20],使正值孕穗期的早稻禾苗被淹,造成當(dāng)年早稻嚴(yán)重減產(chǎn)。

    圖1 1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量

    2.2 早稻氣象產(chǎn)量預(yù)測模型

    利用早稻氣象產(chǎn)量與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果表明,氣象產(chǎn)量與孕穗期At10、孕穗期日照時(shí)數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系;與抽穗期降雨量、拔節(jié)期At10、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(表1)。這表明早稻孕穗期的熱量及光照條件越好,越有利于早稻高產(chǎn);而早稻拔節(jié)期的晴熱天氣及抽穗期降雨偏多的天氣條件不利于增產(chǎn)。

    表1 1982—2012年早稻氣象產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)性

    選取以上5個(gè)與氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子與早稻氣象產(chǎn)量進(jìn)行逐步線性回歸分析[21],建立了氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程(4),擬合方程的R2為0.467,通過顯著性檢驗(yàn)。

    其中,x1、x2、x3分別為孕穗期日照時(shí)數(shù)(h)、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)(h)、抽穗期降雨量(mm)。

    2.3 早稻產(chǎn)量預(yù)測模型

    根據(jù)式(2)、(3)、(4)可得早稻產(chǎn)量預(yù)測模型:

    其中,t、x1、x2、x3分別為年份、孕穗期日照時(shí)數(shù)(h)、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)(h)、抽穗期降雨量(mm)。

    將2013—2020年氣象因子x1、x2、x3代入式(5),得到早稻模擬產(chǎn)量,根據(jù)式(6)對(duì)模擬產(chǎn)量進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

    如圖2所示,該模型平均模擬準(zhǔn)確率為80.23%,準(zhǔn)確率相對(duì)較高,除2013年準(zhǔn)確率為64.90%外,其余年份的模擬準(zhǔn)確率均在70%以上,其中2020年模擬準(zhǔn)確率高達(dá)93.20%。

    圖2 2013—2020年高要區(qū)早稻實(shí)際產(chǎn)量、模擬產(chǎn)量和模型準(zhǔn)確率

    3 結(jié)論

    1)1982—2012年高要區(qū)早稻實(shí)際單產(chǎn)呈增長趨勢;早稻氣象產(chǎn)量呈波動(dòng)下降趨勢,但下降趨勢不明顯。

    2)早稻的氣象產(chǎn)量與孕穗期At10、孕穗期日照時(shí)數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系;與拔節(jié)期At10、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)、抽穗期降雨量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。由此推斷,當(dāng)早稻處于孕穗期時(shí),充足的光照和熱量有助于早稻光合作用進(jìn)而加強(qiáng)營養(yǎng)物質(zhì)的積累,因此對(duì)早稻增產(chǎn)有利;而在拔節(jié)期,白天強(qiáng)烈的太陽光照可能會(huì)導(dǎo)致地面氣溫過高,稻苗夜間的呼吸作用加強(qiáng),對(duì)稻苗的生長不利[19]。同時(shí)抽穗期降雨偏多的天氣條件也不利于增產(chǎn),這與黃珍珠等[22]的研究結(jié)果一致,早稻抽穗期普遍處于“龍舟水”降水集中期,降雨偏多的天氣會(huì)導(dǎo)致早稻出現(xiàn)“雨打禾花”的現(xiàn)象,不利于增產(chǎn)。

    3)對(duì)1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量與顯著相關(guān)的氣象因子進(jìn)行逐步線性回歸,得到早稻氣象產(chǎn)量預(yù)測模型,并與趨勢產(chǎn)量方程結(jié)合,建立早稻產(chǎn)量預(yù)測模型。經(jīng)檢驗(yàn),該模型的模擬效果較好,平均模擬準(zhǔn)確率高達(dá)80.23%。

    本研究僅利用影響早稻氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子建立了預(yù)報(bào)模型,存在一定的局限性,模型預(yù)報(bào)效果仍有待在接下來的實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中進(jìn)一步完善。

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