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    基于氣候適宜度指數(shù)的春玉米產(chǎn)量預(yù)報模型

    2022-12-07 09:42:58崔宇慧劉園園
    農(nóng)村科學(xué)實驗 2022年24期
    關(guān)鍵詞:氣候氣象降水

    崔宇慧 白 茹 劉園園

    (1.河北省灤平縣氣象局,河北 灤平 068250;2.河北省承德縣氣象局,河北 承德 067400;3.河北省承德市氣象局,河北 承德 067000)

    氣象條件是大田作物生長發(fā)育和產(chǎn)量積累的重要影響因子,在土壤特性、農(nóng)田作物管理技術(shù)一致的條件下,對作物豐歉收、品質(zhì)高低具有重要影響。研究發(fā)現(xiàn),干旱和低溫冷害因子限制了產(chǎn)量氣候適宜度。采用模擬氣候模擬,發(fā)現(xiàn)全球變暖加劇水分脅迫,給農(nóng)業(yè)帶來風(fēng)險。近年來,國內(nèi)外對基于影響的氣象預(yù)報及服務(wù)的研究逐漸增加。各地氣象部門根據(jù)氣象服務(wù)需求利用氣象數(shù)據(jù)與作物生育期及產(chǎn)量建立預(yù)報模型,并將其應(yīng)用到服務(wù)中。預(yù)報模型的建立有許多種方法。預(yù)報模型大多建立在氣候適宜度、產(chǎn)量歷史豐歉氣象影響指數(shù)上?;跉夂蜻m宜度的預(yù)測方法準確率高且簡便,在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)中有廣泛的應(yīng)用。目前,很多學(xué)者采用該方法對不同種類作物的生育期預(yù)報、產(chǎn)量預(yù)報進行了大量研究。例如,王麗偉等建立基于氣候適宜度的吉林省春玉米單產(chǎn)預(yù)報模型,平均預(yù)報準確率大于88.9%,但外推預(yù)報結(jié)果不穩(wěn)定。曹永強等對遼寧省春玉米全生育期氣候適宜度及年景進行了研究發(fā)現(xiàn),各氣象因素的適宜度波動性較大,降水適宜度最低。邱美娟等吉林省玉米全生育期降水適宜度最低。劉維等以各主產(chǎn)地市、縣種植面積百分比加權(quán)得到省級產(chǎn)量,建立江蘇省不同空間尺度一季稻產(chǎn)量預(yù)報模型,主產(chǎn)地縣模型平均預(yù)報準確率低于省級尺度,且年際波動較大。魯鎮(zhèn)勝等人研究的氣候適宜度中,出苗至拔節(jié)期降水適宜度波動較強。李樹巖等建立基于氣候適宜度的河南夏玉米發(fā)育期預(yù)報模型,能準確地預(yù)測各發(fā)育期周期;越昆等對內(nèi)蒙古春玉米氣候適宜度變化特征及評價指標進行了研究,指標劃分與實際單產(chǎn)擬合較好。

    春玉米作為主要糧食作物,播種面積占全縣糧食作物種植面積的71%,氣象條件成為影響產(chǎn)量的首要因素。因此,綜合考慮氣溫、降水、日照等氣候資源建立產(chǎn)量預(yù)報模型對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。

    1.資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    資料選用2000~2020年逐日日平均氣溫、日累計降水量和日照時數(shù)及日最高氣溫和日最低氣溫。農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)包括生發(fā)育期觀測資料及春玉米單產(chǎn),分別來源于縣農(nóng)氣觀測站、縣統(tǒng)計局。

    1.2 研究方法

    根據(jù)農(nóng)作物生長發(fā)育對氣候資源的需求和生理特點,本文選取20年來逐年5月上旬至9月下旬氣象數(shù)據(jù),對農(nóng)作物氣候適宜度及氣候資源有效性進行量化。

    1.2.1 溫度適宜度模型式中,S(T)、T、T0、T1、T2分別為日平均氣溫、最適氣溫、最低氣溫、最高溫度(表1)。

    表1 灤平縣春玉米各生育期的三基點溫度(單位:℃)

    1.2.2 降水適宜度模型 式中,S(P)、P1、P2分別為春玉米的降水適宜度、旬內(nèi)實際降水量、該旬的多年降水量平均值。

    1.2.3 日照適宜度模型式中,S(S)為日照時數(shù)適宜度,S為該旬實際日照時數(shù),S0為該旬多年日照時數(shù)平均值。

    1.2.4 氣候適宜度模型

    采用幾何平均法構(gòu)建綜合氣候適宜度S(C)模型,計算公:

    1.2.5 歸一化法確定旬權(quán)重系數(shù)

    為了分析春玉米產(chǎn)量與氣象條件變化的關(guān)系,將各生育期內(nèi)旬氣候適宜度與春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)性系數(shù)進行歸一化處理,計算如下:

    其中,k表示第k年,k-1表示第k年的前一年。表示作物春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù),正負值分別表示產(chǎn)量豐收、歉收。i表示第i旬,表示當(dāng)前所選的第i旬氣候適宜度與春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù),表示相關(guān)系數(shù)序列的最小相關(guān)系數(shù),表示相關(guān)系數(shù)序列的最大相關(guān)系數(shù),表示第i旬的相關(guān)系數(shù)的標準化值,即每旬氣候適宜度的系數(shù)(表1)。

    1.2.6 氣候適宜度指數(shù)模型

    結(jié)合以上計算的旬權(quán)重系數(shù),采用加權(quán)平均方法確定春玉米全生育期的氣候適宜度指數(shù)模型,式中,C為氣候適宜度指數(shù),為第i旬的氣候適宜度。

    1.2.7 產(chǎn)量預(yù)報模型及檢驗

    2.結(jié)果與分析

    2.1 氣候適宜度指數(shù)模型及分析

    參考李樹巖等的研究,結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際,確定各生育期的三基點溫度,即表2。根據(jù)氣溫、降水、日照與氣候適宜度模型,別計算適宜度,并繪制隨年際變化的曲線見圖1。

    圖1 適宜度年際變化曲線

    在2000~2020年中,灤平縣溫度適宜度介于0.84~0.98,日照適宜度介于0.79~0.97,不同年份間波動較??;降水適宜度介于0.23~0.69,氣候適宜度介于0.47~0.82,年份間存在差異。從整體平均值上看,溫度適宜度為0.94,降水適宜度為0.50,日照適宜度為0.90,氣候適宜度為0.68,溫度與日照較適宜,降水適宜度不高,氣候適宜度的限制因子是降水適宜度。從整體變化趨勢上看,氣候適宜度存在下降趨勢。

    2.2 春玉米產(chǎn)量預(yù)報模型的建立與檢驗

    根據(jù)2000~2020年的春玉米產(chǎn)量氣象影響指數(shù)與氣候適宜度指數(shù)建立的線性回歸模型,即春玉米產(chǎn)量預(yù)報模型。其中,a=3.183,b=-2.071,通過0.05顯著性有效檢驗。因此,通過此基于氣候適宜度的產(chǎn)量預(yù)報模型,可以定量評估春玉米豐歉收,進行產(chǎn)量預(yù)報。

    將歷年春玉米產(chǎn)量及氣象資料依次代入產(chǎn)量氣象影響指數(shù)預(yù)報模型、產(chǎn)量預(yù)報模型,通過產(chǎn)量預(yù)報準確率評價產(chǎn)量預(yù)報模型的預(yù)報效果,檢驗預(yù)報產(chǎn)量與實際產(chǎn)量之間的差值。產(chǎn)量預(yù)報準確率見圖2。

    圖2 春玉米產(chǎn)量預(yù)報及準確率變化曲線

    圖中可以看出,產(chǎn)量實際變化趨勢與預(yù)報產(chǎn)量的變化趨勢一致。預(yù)報的產(chǎn)量準確率在2001年、2005~2006年、2010~2020年超過90%,2007~2009年準確率在70%~80%水平,由于2002年、2003年春玉米單產(chǎn)較多年平均水平分別偏少78%,54%,致使產(chǎn)量預(yù)報產(chǎn)生噪點。說明此產(chǎn)量預(yù)報模型能利用氣象數(shù)據(jù)客觀反映春玉米產(chǎn)量豐歉收情況及定量計算產(chǎn)量。實際產(chǎn)量氣象影響指數(shù)在-0.21~1.95,預(yù)報氣象影響指數(shù)在-0.83~1.95,豐歉收趨勢一致。

    3.討論

    該研究以縣級為研究單位,具有較強針對性,但模型適用范圍有限。針對玉米氣候適宜度變化特征、氣象產(chǎn)量預(yù)報及年景評價的研究多以省為例開展,例如越昆以內(nèi)蒙古為例、李樹巖以河南為例。

    在地市級范圍內(nèi),高操以滄州地區(qū)夏玉米為例開展氣候適宜度評價分析,該方法采用了區(qū)劃研究,細化了不同種植區(qū)內(nèi)的氣候適宜度。本文以灤平縣這一區(qū)域進行氣候適宜度及年景研究,為氣候適宜度評估及年景分析向縣級發(fā)展提供了參考。

    由于該模型僅考慮2000~2020年氣候適宜度與產(chǎn)量的變化,需要更多的氣象與產(chǎn)量數(shù)據(jù)對模型進行進一步檢驗。春玉米產(chǎn)量的形成受暴雨、洪澇、冰雹、干旱等農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生的影響,且權(quán)重不同,如在玉米大喇叭口期,累計降水量超過200毫米,就會影響玉米正常開花授粉,造成果穗空殼,產(chǎn)量降低。因此,預(yù)報模型和年景評估模型中應(yīng)該考慮農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害,在模型中充分體現(xiàn)氣象影響因子和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響因子。

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