烏海玉米的氣象影響因子及其產(chǎn)量預(yù)測模型分析

摘 要：利用烏海市及三區(qū)1998—2022年玉米產(chǎn)量和同期氣象資料，對烏海市及三區(qū)玉米產(chǎn)量進行趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的分離。對玉米氣象產(chǎn)量與生育期各類氣象因子進行相關(guān)性分析，篩選出相關(guān)性較高氣象因子，采用線性回歸方法，與氣象產(chǎn)量建立預(yù)測模型，預(yù)測模型回代、結(jié)果顯示，預(yù)報效果良好。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)量分離；相關(guān)分析；預(yù)測模型；回代檢驗

中圖分類號：S513 文獻標(biāo)志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）05–0-03

玉米是烏海市主要糧食作物。當(dāng)前，關(guān)于玉米產(chǎn)量與氣象因子之間關(guān)系的研究較多，但對烏海氣象因子變化對玉米氣象產(chǎn)量影響的研究相對較少。探討氣象條件與玉米氣象產(chǎn)量的關(guān)系，找出影響玉米產(chǎn)量的主要氣象因子和氣象災(zāi)害，建立玉米氣象產(chǎn)量預(yù)報模型，對農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)能力建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。

1 烏海氣候特點及耕地基本情況

烏海市屬溫帶大陸性氣候，降水量少，日照充足，蒸發(fā)量大，無霜期較長。年平均降水量是158.6 mm，降水主要集中在6—9月，年平均氣溫9.8 ℃，年平均大風(fēng)日數(shù)19.4 d，年平均日照時數(shù)3 097.3 h。烏海市實際耕地面積90 273 hm2，耕地沿黃河分布，均為水澆地。海南區(qū)、海勃灣區(qū)占全市耕地的85.46%。

2 研究現(xiàn)狀

國內(nèi)學(xué)者在糧食產(chǎn)量預(yù)測方面做了不少研究，陳華喜[1]根據(jù)1995—2010年份淮南市糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)基本具有單調(diào)遞增性的特點，采用灰色GM（1，1）模型對其2011—2014年度的糧食產(chǎn)量進行了預(yù)測，預(yù)測具有較好的效果；王春遠[2]利用莊河市2004—2009年氣象與產(chǎn)量資料，通過正交多項式回歸方法對莊河市玉米生育期進行氣象條件分析，結(jié)果表明：夏季降水量是影響莊河市夏玉米產(chǎn)量的主要限制因素；運用逐步回歸方法對氣象因子進行篩選，建立產(chǎn)量預(yù)測方程，其預(yù)測準(zhǔn)確率達89.3%。

3 資料來源和方法

烏海市及三區(qū)氣象數(shù)據(jù)資料選用烏海國家一般站數(shù)據(jù)。1998—2022年玉米播種面積、總產(chǎn)量和單產(chǎn)數(shù)據(jù)來源于烏海市統(tǒng)計局和國家統(tǒng)計局烏海調(diào)查隊。氣象資料為相應(yīng)年份玉米生育期4—9月的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均地面溫度、最高地面溫度、最低地面溫度、日照時數(shù)、平均氣溫日較差、平均2 min風(fēng)速10個主要氣象要素。

糧食產(chǎn)量的預(yù)測模型可以分為三大類：時間序列模型、回歸模型及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?；貧w模型中運用比較廣泛的是線性回歸模型[3]。在對烏海市及三區(qū)1998—2022年玉米播種—成熟期氣候變化特征和玉米播種面積、總產(chǎn)量和玉米單產(chǎn)變化趨勢進行分析的基礎(chǔ)上，對氣象產(chǎn)量進行分析，利用線性回歸方法模擬產(chǎn)量的時間趨勢項，通過相關(guān)分析，獲取與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)性最高的氣象因素，用逐步回歸方法建立氣象產(chǎn)量方程，最后建立回歸模型并進行顯著性檢驗，再計算玉米歷年產(chǎn)量預(yù)測值，與玉米歷年實際產(chǎn)量進行比較，以此檢驗?zāi)M公式的精確度。

4 玉米播種—成熟期的氣候變化特征

4.1 玉米生育期的生長特性

玉米屬喜溫而懼高溫的作物，玉米生育期間的最適宜的生育溫度為25～30 ℃。需水量為350～400 mm，玉米為短日性作物，生育期間要求一定時間的短日照，才能正常抽穗、開花。一般在生育初期需要的日照時間為8～12 h/d或更少，15～30 d才能通過光照階段，完成生育階段。根據(jù)玉米整個生育期的生長特性，將玉米的整個生長過程分為播種期（4月下旬—5月上旬）、出苗期（5月中旬—6月上旬）、拔節(jié)抽穗期（月中旬—8月中旬）和成熟期（8月下旬—9月中旬）4個階段[4]。

4.2 1998—2022年玉米播種—成熟期的氣候變化特征

1998—2022年玉米播種—成熟期內(nèi)平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢，氣候傾向率分別為-0.3、-1.07、-1.3、-0.17 ℃/10年，平均最高氣溫和最高氣溫呈略微增長趨勢，平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長趨勢，氣候傾向率為1.37、2.5、0.6 ℃/10年，降水量變化趨勢不明顯。日照時數(shù)呈明顯下降趨勢，氣候傾向率為-13.5 h/10年。

4.3 1998—2022 年玉米各生育期的氣候變化特征

播種期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、平均2 min風(fēng)速均呈不同程度下降趨勢，最低氣溫下降明顯，氣候傾向率為-1.18 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度、溫度氣溫日較差呈不明顯遞增趨勢，最高地面溫度增長明顯，氣候傾向率為3.04 ℃/10年，日照時數(shù)變化不大。

出苗期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、日照時數(shù)、平均2 min風(fēng)速呈下降趨勢，最低氣溫下降趨勢最為明顯，氣候傾向率為-1.6 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度呈增長趨勢，溫度氣溫日較差、最高地面溫度增長明顯，氣候傾向率為2.13、3.6 ℃/10年。

拔節(jié)抽穗期最高氣溫、平均地面溫度呈不明顯上升，最高地面溫度、氣溫日較差增長明顯，氣候傾向率為2.67、1.13 ℃/10年，平均氣溫、最低氣溫、最低地面溫度、降水量、日照時數(shù)，平均2 min風(fēng)速呈減少趨勢。

成熟期平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫都呈下降趨勢，最低氣溫下降顯著，氣候傾向率為-1.23 ℃/10年，平均地面溫度、最低地面溫度、日照時數(shù)、平均2 min風(fēng)速呈下降趨勢，降水量、最高地面溫度、氣溫日較差為不明顯增長趨勢。

5 烏海市及三區(qū)玉米播種面積、總產(chǎn)量及單產(chǎn)的變化趨勢

5.1 烏海市玉米播種面積、總產(chǎn)量的變化趨勢

玉米是烏海市主要糧食作物，烏海市玉米總產(chǎn)量和播種面積的增幅基本一致，總體呈波動上升趨勢，多年的平均產(chǎn)量為27 474 t，玉米單產(chǎn)在2016年前基本呈上升趨勢，2016年達到峰值為37 643 t，是2000年最低值12 972 t的2.9倍，2016年后呈下降趨勢后趨于平穩(wěn)，2017年冬、春季和夏季氣溫顯著偏高，平均降水量偏少也對作物產(chǎn)量有一定影響。查閱資料，客觀原因為2008年起我國玉米生產(chǎn)持續(xù)超常規(guī)增長，玉米庫存積壓嚴(yán)重，同時，玉米消費持續(xù)低迷。2016年進行了玉米收儲制度改革，實現(xiàn)了玉米價格形成機制的重大轉(zhuǎn)變，推動了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化，促進了玉米產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展和競爭力增強。同時，烏海市優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局積極推進葡萄全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展造成玉米播種面積和產(chǎn)量呈一定的下降趨勢。

5.2 三區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量的變化趨勢

由三區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量變化趨勢可以得出，播種面積和總產(chǎn)量的增幅基本一致，海南區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量最高，海勃灣區(qū)次之，烏達區(qū)最少。海南區(qū)播種面積和產(chǎn)量呈平緩上升趨勢，在2016年有低值，海勃灣區(qū)播種面積和產(chǎn)量同樣在2016年起呈下降趨勢，在2019年為低值。

5.3 烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)的變化趨勢

由烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)變化趨勢可以看出，烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)呈波動增長趨勢，在2016年后呈顯著下降，2021—2022年，海勃灣區(qū)和烏達區(qū)玉米單產(chǎn)達到歷史新高（圖1）。烏海全力保障糧食播種面積。推進烏達區(qū)千畝優(yōu)質(zhì)、高效增糧示范片建設(shè)，經(jīng)過測算，示范區(qū)玉米畝產(chǎn)同比增加30%。

6 玉米產(chǎn)量的氣象影響因子分析及預(yù)測模型的建立

6.1 分離趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量

玉米產(chǎn)量受社會因素和自然因素的共同影響。為了減輕農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、社會經(jīng)濟條件非氣象因素對玉米單產(chǎn)的影響，更好地分析單產(chǎn)和氣象因子之間的相關(guān)性，一般將作物的產(chǎn)量分成3個部分：趨勢產(chǎn)量yt（指作物在正常氣候條件下，氣候變化外的所有自然和非自然因素所影響的產(chǎn)量）、氣象產(chǎn)量yw（指由氣象因素的波動所影響的產(chǎn)量）、隨機噪聲e（由其他沒考慮的因素所導(dǎo)致的誤差，一般可忽略）。除去噪聲后的作物產(chǎn)量、趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的關(guān)系式為：

y=yt+yw（1）

式（1）中，y為實際單產(chǎn)，yt為趨勢單產(chǎn)，yw為氣象單產(chǎn)[5]。選擇單產(chǎn)進行分析可充分消除播種面積變化造成的影響，由于趨勢產(chǎn)量擬合的準(zhǔn)確性會進一步影響氣象產(chǎn)量分離的準(zhǔn)確性，因此，趨勢產(chǎn)量的準(zhǔn)確擬合尤為重要。

用于擬合農(nóng)作物趨勢產(chǎn)量的方法可歸為移動平均法（3年、5年、單指數(shù)、雙指數(shù)等）、回歸分析法（線性、非線性）、濾波分析法（HP、BP等）三類，三類方法各具不同的擬合特點，且對不同地區(qū)不同農(nóng)作物的統(tǒng)計準(zhǔn)確度存在差別。

為明確不同類型方法分離烏海及三區(qū)玉米氣象產(chǎn)量的準(zhǔn)確程度。選取指數(shù)滑動平均法、直線回歸分析法和5年移動平均方法3種方法對烏海市及三區(qū)玉米趨勢產(chǎn)量進行擬合分析比較，在通過顯著性檢驗后用以分離出氣象產(chǎn)量，3種方法均呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性，不同地區(qū)按照顯著性程度最高的方法進行氣象產(chǎn)量分離，烏海市和烏達區(qū)用指數(shù)平滑方法，海勃灣區(qū)、用5年移動平均方法，海南區(qū)采用直線回歸方法，按照式（1）得到氣象產(chǎn)量。

6.2 用線性回歸法模擬產(chǎn)量的時間趨勢項序列

將年份作為自變量，玉米單產(chǎn)作為因變量進行線性回歸分析，得到以下直線回歸方程。

烏海市趨勢產(chǎn)量模擬方程=-222 383.949+114.603

×年份

海勃灣區(qū)趨勢產(chǎn)量模擬方程=-256 762.692+131.766

×年份

烏達區(qū)趨勢產(chǎn)量模擬方程=-233 251.938+119.882

×年份

海南區(qū)趨勢產(chǎn)量模擬方程=-220 207.823+113.573

×年份

將年份分別代入公式中，即得到時間趨勢項序列。

6.3 烏海市及三區(qū)氣象產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)分析

烏海市及三區(qū)玉米歷年全生育期氣象因子與產(chǎn)量相關(guān)性，分析表明：與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)通過信度0.05（0.01）顯著性檢驗的氣象因子多為溫度相關(guān)因子，說明溫度對烏海玉米氣象產(chǎn)量的影響明顯。

烏海市氣象產(chǎn)量和出苗期最高氣溫、平均地面溫度、氣溫日較差之間有顯著的負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.477、-0.443、-0.427。氣象產(chǎn)量和拔節(jié)抽穗期日照時數(shù)之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.436。

海勃灣區(qū)氣象產(chǎn)量和出苗期日照時數(shù)之間存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.465。氣象產(chǎn)量和成熟期氣溫日較差有顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.482。

烏達區(qū)氣象產(chǎn)量與出苗期平均氣溫、拔節(jié)抽穗期平均氣溫、最高氣溫、最低地面溫度之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.463，0.465、0.437、0.483，與出苗期日照時數(shù)存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.471。

海南區(qū)氣象產(chǎn)量與出苗期、拔節(jié)抽穗期、成熟期日照時數(shù)、播種期最高地面溫度之間均顯著的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.56、0.481、0.493、0.439。

6.4 用逐步回歸分析方法建立氣象產(chǎn)量回歸方程

以氣象產(chǎn)量為因變量，氣象因子為自變量，利用逐步回歸分析方法，對因子貢獻的大小進行篩選，確定氣象因子對玉米氣象產(chǎn)量所產(chǎn)生的綜合影響，得到以下回歸方程：

烏海市氣象產(chǎn)量模擬方程=3102.294-111.660*出苗期平均地面溫度

海勃灣區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-4254.271+344.432

×成熟期日較差

烏達區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-8101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192×出苗期日照時數(shù)+ 241.823

×拔節(jié)抽穗期最低地面溫度

海南區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-14298.952+133.124

×播種期最高地面溫度+841.662×拔節(jié)抽穗期日照時數(shù)

將相關(guān)的氣象因子各自分別代入以上方程，可得到烏海市及三區(qū)模擬的玉米氣象產(chǎn)量序列（表略）由以上得到可得到烏海市及三區(qū)的玉米產(chǎn)量預(yù)報模型：

烏海市玉米產(chǎn)量模擬方程=-222383.949+114.603

×年份+3102.294-111.660×出苗期平均地面溫度

海勃灣區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-256 762.692+131.766

×年份-4 254.271+344.432×成熟期日較差

烏達區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-233 251.938+119.882

×年份-8 101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192

×出苗期日照時數(shù)+241.823×拔節(jié)抽穗期最低地面溫度

海南區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-220 207.823+113.573

×年份-14 298.952+133.124×播種期最高地面溫度+841.662×拔節(jié)抽穗期日照時數(shù)

6.5 歷史產(chǎn)量模擬及方程檢驗

將年份、氣象因子分別代入上述預(yù)測模型，可得到模擬的玉米產(chǎn)量，并與實際單產(chǎn)進行比較。計算結(jié)果表明，玉米產(chǎn)量歷史擬合率較高，預(yù)測精度最低為82%，說明方程可作為玉米產(chǎn)量預(yù)測的工具，可為玉米產(chǎn)量氣象服務(wù)提供方法和思路決策依據(jù)。

7 結(jié)論

（1）玉米播種—成熟期內(nèi)的平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢，平均最高氣溫、最高氣溫、平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長趨勢，日照時數(shù)呈明顯下降趨勢。

（2）烏海市玉米總產(chǎn)量和播種面積的增幅基本一致，總體呈波動上升趨勢，2016年峰值之后呈下降趨勢后趨于平穩(wěn)。海南區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量最高，海勃灣區(qū)次之，烏達區(qū)最少。烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)呈波動增長趨勢。

（3）與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)的氣象因子多為溫度相關(guān)因子，溫度對烏海玉米氣象產(chǎn)量的影響明顯。利用逐步回歸分析方法，建立了氣象產(chǎn)量回歸方程。

（4）得到可得到烏海市及三區(qū)的玉米產(chǎn)量預(yù)報模型。對方程進行回代，預(yù)測精度最低為82%，說明方程可作為玉米產(chǎn)量預(yù)測的工具，可為玉米產(chǎn)量氣象服務(wù)提供方法和思路決策依據(jù)。

參考文獻

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作者簡介：白鑫（1994—），女，內(nèi)蒙古鄂爾多斯人，工程師，研究方向為氣象服務(wù)。