青海省高海拔地區(qū)作物產量預測方法解析

曹國成

摘 要：文章運用植物凈生產力3種經驗模型（邁阿密模型、改進的水熱生產力模型、Thornthwaite Memorial模型）、灰色系統(tǒng)和數(shù)理統(tǒng)計分析方法預測作物產量，并應用SPSS分析相關性，使農業(yè)技術人員掌握基本的分析方法，有助于統(tǒng)籌預測作物的未來產量。

關鍵詞：高海拔地區(qū)；產量預測方法；作物產量；青稞

文章編號：1005-2690（2023）15-0019-03 ? ? ? 中國圖書分類號：S2；S5 ? ? ? 文獻標志碼：B

為了研究青海省高海拔地區(qū)作物產量，選擇海南藏族自治州臺地農牧交錯地帶為研究區(qū)域。該區(qū)域為耕地與天然草原互相交錯，平均海拔3 000 m以上，具有高原大陸性氣候特征。該地區(qū)主要種植青稞（裸大麥）、白菜型油菜、燕麥等作物，是當?shù)剞r場和小農戶的主要收入來源。對于農業(yè)技術人員來講，運用經驗模型預測未來作物產量是一項十分重要的工作，對于耕作、施肥等田間管理具有一定的指導意義。

1 研究方法選用

為了更好地了解和掌握年平均氣溫、年平均降水量對高海拔地區(qū)植物凈生產力、作物產量的影響，以青稞為研究對象，分別采用邁阿密（Miami）模型[1]、Thornthwaite Memorial模型[2]和改進的水熱生產力模型[3]進行估算。

1）H.Lieth根據(jù)世界五大洲的氣候資料提出的邁阿密模型（Miami）適用范圍廣范，在明確年平均氣溫和年平均降水量的數(shù)據(jù)基礎上，用最小二乘法建立植物凈生產力模型，按照限制因子定律，取二者較低者作為最大植物凈生產力。邁阿密（Miami）模型計算公式如下。

NPP`T ?＝3 000/[1＋EXP（1.315－0.119`T ）]

（1）

NPP`P ?＝3000（1－EXP（1－0.000664`P ） （2）

式中：NPP`T ? 、NPP`P ?分別表示一定氣溫或降水量條件下的植物凈生產力（kg/hm2），`T、`P分別表示平均氣溫（℃）和平均降水量（mm）。

2）Thornthwaite和Rosenweig基于蒸騰蒸發(fā)量與氣溫、降水與植被的關系，建立了Thornthwaite Memorial模型計算最大植物凈生產力（NPP，kg/hm2），計算公式如下。

NPP＝3 000×[1－EXP（－0.000 969 5（V－20）]

（3）

V＝1.05R/SQRT[1＋（1＋1.05R/L）2] （4）

L＝3 000＋25T＋0.05T 3 （5）

式中：V表示實際蒸散量（mm），L表示平均蒸散量（mm），T表示年平均氣溫（℃），R表示年平均降水量（mm）。

3）羅天祥等（1998）提出改進的水熱生產力模型，水熱生產力（QZNPP，kg/hm2）計算公式如下。

QZNPP＝20/[1＋EXP（1.577 16－0.000 302 6TR）]

（6）

式中：T表示年平均氣溫（℃），R表示年平均降水量（mm）。

2 按照3種模型統(tǒng)計分析

試驗區(qū)域的年平均氣溫、年降水量、作物（青稞）產量實測值以及植物最大凈生產力見表1。

通過研究最大植物凈生產力、NPP、QZNPP與作物（青稞）實測值之間的關系，建立修正系數(shù)。因為1983年、2001年、2002年、2004年、2005年、2006年、2007年青稞單產數(shù)據(jù)缺失，將其從統(tǒng)計數(shù)據(jù)中剔除后，得出預測值修正系數(shù)分別為29.80％、49.22％、48.66％，應用SPSS分析法分析植物最大凈生產力、NPP、QZNPP與青稞實測值之間的關系，其中，水熱生產力與其他預測值（實測值）在0.01級別（雙尾）存在相關顯著性，具有代表性。

采用灰色系統(tǒng)預測未來時間段的氣溫和降水量。鄧聚龍?zhí)岢龅幕疑A測法，是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預測的方法，鑒于灰色系統(tǒng)內的一部分信息已知、另一部分信息未知時，系統(tǒng)內各因素間具有不確定的關系。已知2006年、2007年、2008年、2009年、2010年的氣溫、降水量數(shù)據(jù)，通過DPS系統(tǒng)GM（1，1）模型分析，經過3次殘差分析建模，得出氣溫模型參數(shù)方程，見表2。降水量模型參數(shù)方程見表3。

2011年、2012年、2013年、2014年、2015年的年平均氣溫預測值分別是2.4、2.83、3.36、3.99、4.74 ℃，年降水量預測值分別是373.73、374.77、379.33、388.15、402.16 mm。

3 結論

利用3種經驗模型和SPSS分析可知，植物最大凈生產力、NPP、水熱生產力之間在0.01級別（雙尾）存在十分顯著的相關性。2011年、2012年、2013年、2014年、2015年植物最大凈生產力分別是6 592.87、6 609.03、6 679.75、6 815.92、7 030.59 kg/hm2；NPP分別是4 047.91、4 109.88、4 207.30、4 346.23、

4 536.81 kg/hm2；水熱生產力分別是4 264.00、

4 432.50、4 659.88、4 962.95、5 377.52 kg/hm2。

除了東北地區(qū)北部、東部和青藏高原東部等少數(shù)地區(qū)是由熱量條件對生物生產量起主導作用外，我國大部分地區(qū)的生物生產量受天然降水量制約[4]。由于作物產量除了受到作物的溫度、降水影響之外，還受到光照、霜期、CO2濃度等外界環(huán)境因素的影響，而且與作物的品種、土壤、田間管理措施等有直接的關系。因此，通過模型計算的作物產量預測值的精度受限，僅作為農業(yè)技術人員考慮生產實際作業(yè)的參照值。

于智媛和梁書民（2017）[5]指出，通過調整作物種植結構，減少水分生產力較低作物的種植面積，對于生態(tài)環(huán)境脆弱的西北干旱半干旱地區(qū)來說至關重要。

實踐中，在影響青稞產量的外部因素中，由于對降水、溫度采用人工干預措施的效果不明顯，應從土壤入手，采取科學施肥、機械耕作、增強地力、調整結構措施[6]；在影響青稞產量的內部因子中，應將基因技術、育種技術作為提高青稞產量的主要手段。

參考文獻：

[1]劉洪杰.Miami模型的生態(tài)學應用[J].生態(tài)科學，1997，16（1）：52-55.

[2]楊海寬，安沙舟.應用Miami和Montreal模型評價昭蘇馬場草地資源生產潛力[J].新疆農業(yè)科學，2013，50（8）：1519-1527.

[3]羅天祥，李文華，冷允法，等.青藏高原自然植被總生物量的估算與凈初級生產量的潛在分布[J].地理研究，1998，17（4）：337-343.

[4]陳南國.用邁阿密模型測算我國生物生產量的初步嘗試[J].自然資源學報，1987，2（3）：270-277.

[5]于智媛，梁書民.基于Miami模型的西北干旱半干旱地區(qū)灌溉用水效果評價[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2017，31（9）：49-55.

[6]董云.冀西北壩上半干旱區(qū)作物倒茬的土壤水分與作物養(yǎng)分積累效應[D].保定：河北農業(yè)大學，2017.