南雄市水稻產(chǎn)量關鍵影響氣象因子識別與氣候影響估算

廖學強，鄭應彬，楊疆愉，馬麗云

（1.南雄市氣象局，廣東 南雄 512400；2.始興縣氣象局，廣東 南雄 512400）

南雄市位于廣東省北部，地勢平坦，地處南亞熱帶季風氣候區(qū)，氣候溫和。南雄市夏季日照充足，全年降水充沛，氣候因子優(yōu)越，為水稻提供了充足的養(yǎng)分和水分。據(jù)統(tǒng)計，2023年南雄市水稻種植面積約為3.1 萬hm2，其中早稻面積約為1.2 萬hm2，晚稻面積約為1.8 萬hm2，晚稻以絲苗米為主栽品種，如美香占2 號、南晶香等，計劃種植面積占晚稻種植面積的80%以上。分析南雄市氣象因子對早晚稻產(chǎn)量、抗風險系數(shù)的影響，可以為人工干涉早稻和晚稻種植、提高產(chǎn)量和質量提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 資料來源

氣象數(shù)據(jù)來源于南雄市氣象局2003—2021年水稻生育期間每日的最高氣溫、積溫、平均氣溫、降水量、日照時數(shù)統(tǒng)計。水稻單產(chǎn)數(shù)據(jù)源于《南雄市統(tǒng)計年鑒》2003—2021年水稻、早稻和晚稻的總產(chǎn)量、種植面積，計算了水稻單位面積內的產(chǎn)量。

1.2 數(shù)據(jù)處理

根據(jù)《農業(yè)氣象觀測規(guī)范》規(guī)定，將水稻生長發(fā)育期分為播種及出苗期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗揚花期、灌漿期這5 個階段［1］，對水稻不同生長發(fā)育階段的平均氣溫、降水量和日照時長與同期產(chǎn)量進行相關分析。

1.3 計算模型

1.3.1 基礎生產(chǎn)函數(shù)模型

在經(jīng)典Cobb-Douglas 生產(chǎn)函數(shù)的基礎上，引入氣候變化因子，建立水稻產(chǎn)量影響因素統(tǒng)計模型，這是分析水稻產(chǎn)量與氣候變化因子基礎。該模型如式（1）。

式中：Y為水稻總產(chǎn)量，A為全要素生產(chǎn)率，L為勞動力投入，D為土地播種面積，X為各項農業(yè)要素投入量，i為年數(shù)，α、β、γ為各項投入要素的產(chǎn)出彈性。

依據(jù)式（1）把水稻總面積變成單產(chǎn)總面積，由式（1）可變成式（2）。

式中：y為水稻單產(chǎn)，a為單產(chǎn)全要素生產(chǎn)率，L為單產(chǎn)勞動力投入，X為各項農業(yè)單產(chǎn)要素投入量。

對式（2）兩邊取對數(shù)可得式（3）。

1.3.2 氣象因子影響模型

趨勢產(chǎn)量可以反映地理環(huán)境、水肥、品種、生產(chǎn)力等要素對產(chǎn)量的影響。氣候產(chǎn)量反映氣象因子影響下的產(chǎn)量波動。應用3年直線滑動均值法模擬產(chǎn)量，這是一種把線性回歸與滑動平均相結合的分析方法，能計算出水稻產(chǎn)量的時間序列在某個階段內的變化，然后以線性函數(shù)的方法呈現(xiàn)。隨著階段的連續(xù)滑動，直線不斷變換位置，從后延滑動的結果可以看到水稻產(chǎn)量歷史演變趨勢變化。這種計算方法可以在不損失樣本信息量的基礎上，只要給定滑動步產(chǎn)，就能應用最小二乘法建立各滑動時段的線性方法。

1.3.3 多重線性回歸分析

把影響函數(shù)因子作為自變量，引入式（5），采用多重線性回歸分析，應用SPSS 22.0 軟件可以得出與氣候產(chǎn)量有較好的相關性，即P＜0.05 的氣象因子為關鍵氣象因子。

2 結果與分析

在式（5）基礎上，應用多重線性回歸分析對水稻氣象產(chǎn)量的影響，分析結果如表1所示。從表1的數(shù)據(jù)可以看出，氣象因子對水稻產(chǎn)量產(chǎn)生了極為重要的影響，在不同的生育期，氣象因子對產(chǎn)量帶來的影響不同。一般認為，如果Tolerance＜0.2或VIF＞10 則提示要考慮自變量之間存在多重共線性的問題。文中各自變量的Tolerance＞0.2，代表不存在共線性。

表1 關鍵氣象因子識別對水稻生長影響的多重線性回歸分析系數(shù)

播種及苗期平均氣溫（B=399.850 0，β=10.249，P＜0.05）、降水量（B=0.139 0，β=0.220，P＜0.05）、日照時長（B=0.301 0，β=0.471，P＜0.05）、積溫（B=-0.550 4，β=-1.843，P＜0.05）均會影響播種及苗期水稻生長。其中，積溫為負向預測水稻播種及苗期生長，而平均氣溫對水稻播種及苗期生長的影響最大，在播種及苗期需要著重關注平均氣溫，合理控制積溫。

分蘗期平均氣溫（B=48.042 0，β=2.196，P＜0.05）、降水量（B=0.316 0，β=0.684，P＜0.05）、日照時長（B=-1.945 0，β=-1.852，P＜0.05）、積溫（B=0.352 0，β=0.619，P＜0.05）均會影響分蘗期水稻生長。其中，日照時長為負向預測水稻分蘗期生長，而降水量、平均氣溫、積溫正向預測水稻分蘗期生長。平均氣溫對水稻分蘗期生長的影響最大，在分蘗期需要著重關注平均氣溫，合理控制日照時長。

拔節(jié)孕穗期平均氣溫（B=584.271 0，β=20.220，P＜0.05）、日照時長（B=1.744 0，β=1.348，P＜0.05）、降水量（B=0.315 0，β=0.612，P＜0.05）、積溫（B=-34.486 0，β=-21.515，P＜0.05）均會影響拔節(jié)孕穗期水稻生長。其中，積溫為負向預測水稻拔節(jié)孕穗期生長，而平均氣溫、日照時長、降水量正向預測水稻拔節(jié)孕穗期生長。平均氣溫對水稻拔節(jié)孕穗期生長的影響最大，在拔節(jié)孕穗期需要著重關注平均氣溫，合理控制積溫。

抽穗揚花期平均氣溫（B=478.230 0，β=19.203，P＜0.05）、降水量（B=0.302 0，β=0.607，P＜0.05）、日照時長（B=0.955 0，β=0.879，P＜0.05）、積溫（B=-13.905 0，β=-19.023，P＜0.05）均會影響抽穗揚花期水稻生長。其中，積溫為負向預測水稻拔節(jié)孕穗期生長，而平均氣溫、日照時長、降水量正向預測水稻抽穗揚花期生長。平均氣溫對水稻抽穗揚花期的影響最大，在抽穗揚花期需要著重關注平均氣溫，合理控制積溫［2］。

灌漿成熟期平均氣溫（B=-4.841 0，β=-0.340，P＜0.05）、降水量（B=0.502 0，β=0.394，P＜0.05）、日照時長（B=0.356 0，β=0.912，P＜0.05）、積溫（B=-12.493 0，β=-18.203，P＜0.05）均會影響抽穗揚花期水稻生長。其中，平均氣溫、積溫為負向預測水稻拔節(jié)孕穗期生長，而日照時長、降水量正向預測水稻灌漿成熟期生長。積溫對水稻灌漿成熟期生長的影響最大，在灌漿成熟期需要著重關注積溫［3］。

3 結論

3.1 基于氣象因子做好生產(chǎn)管理

由氣象因子對水稻產(chǎn)量的影響分析可知，南雄市氣象因子非常有利于水稻生產(chǎn)。2003—2021年，南雄市水稻單產(chǎn)呈年年上升的趨勢，其中生產(chǎn)管理對水稻單產(chǎn)的影響較大，但是即使去除了生產(chǎn)管理的要素，依然可以看到水稻單產(chǎn)年年上升。由此可以看出，做好生產(chǎn)管理，能對當?shù)厮井a(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助益。在確保生產(chǎn)管理到位以及氣象因子正面影響的前提下，應選擇適合南雄市生產(chǎn)、能夠高產(chǎn)和優(yōu)產(chǎn)的水稻品種［4］。

3.2 加強關鍵氣象因子對不同生長發(fā)育期水稻的正面影響

分析可知，降水量、日照時間長、平均氣溫這3 個關鍵氣象因子能夠對水稻不同生長發(fā)育期產(chǎn)生很大影響，這種影響可能是正面的，也可能是負面的。如果要提高水稻單產(chǎn)，就要控制好這3 項關鍵因子。結合水稻不同生長發(fā)育期對日照時長、平均氣溫、降水量的需求，讓氣象因子對水稻產(chǎn)生正面影響，促進水稻產(chǎn)量提高。

3.3 積溫對水稻產(chǎn)生不同程度的影響

除了降水量、日照時長、平均氣溫這3 個關鍵氣象因子指標以外，還有積溫會對水稻的全生命周期造成影響。積溫是指在一定時間范圍內累積溫度的總和，是影響水稻生長和發(fā)育的重要氣象因素之一。在農業(yè)生產(chǎn)中，根據(jù)水稻不同生育期對溫度的需求，合理選擇種植時間、采取調控溫度措施等，可以最大限度地利用積溫提高水稻產(chǎn)量。

3.4 結合不同生長發(fā)育期水稻的需求做好氣象災害防御工作

南雄市降水量已經(jīng)基本能夠滿足水稻生長發(fā)育的需求，然而強降水天氣會讓水稻需求飽和，有時會帶來不良的影響。做好控水是當?shù)卮龠M水稻生產(chǎn)的關鍵。水稻對光照要求較高，如果積溫不足，那么水稻產(chǎn)量會受到負面影響。應用各種生產(chǎn)管理技術讓水稻生產(chǎn)的溫度、濕度、日照時長得到有效的控制，是水稻種植戶需要關注的問題。在開展生產(chǎn)管理時，要做好氣象災害防御工作，從氣象因子對不同發(fā)育期水稻的影響可以看出，在抽穗揚花期至灌漿成熟期需要做好氣象災害防御工作，提高水稻產(chǎn)量。