石河子棉花生長關(guān)鍵期與產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報研究

蘇朝丞，葛怡成，謝葭穎，許浩翊，王嘯天

（1新疆天山區(qū)氣象局，烏魯木齊 830001；2烏魯木齊市氣象局，烏魯木齊 830000；3石河子氣象局，新疆石河子 832000）

0 引言

棉花是新疆主栽經(jīng)濟(jì)作物之一，2016—2020年新疆棉花種植面積為206.0萬～254.1萬hm2，播種面積平均遞增幅度在5.1%左右。棉花總產(chǎn)4.078～5.161億kg，產(chǎn)量平均遞增6.2%。單位面積產(chǎn)量1970.0～2062.8 kg/hm2，單產(chǎn)波動在-4.0%～4.8%之間[1-2]。氣象條件是產(chǎn)生棉花產(chǎn)量波動的重要因素，在較大程度上決定了棉花產(chǎn)量的豐歉和品質(zhì)的優(yōu)劣[3]。產(chǎn)量預(yù)報一直是各級政府及農(nóng)業(yè)部門重點工作之一，產(chǎn)量預(yù)報已經(jīng)成為合理安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)依據(jù)，對糧食安全預(yù)警和保障具有重要意義。并且氣象產(chǎn)量預(yù)報是為地方服務(wù)的一項基本農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)，可為地方有序安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和商業(yè)服務(wù)的拓展，農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測的方法多年來不斷更新[4-6]。國外對農(nóng)作物產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測的研究較多，在農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)測方面取得了許多成果[7]。多年來，農(nóng)作物產(chǎn)量預(yù)報方法仍處于更新研究階段，婁秀榮等[8]、杜春英等[9]、王賀然等[10]采用歷史產(chǎn)量豐歉年型對應(yīng)的氣象影響因子建立作物產(chǎn)量動態(tài)模型；王建林等[11-12]采用綜合聚類原理建立動態(tài)模型預(yù)測了玉米、棉花等作物的產(chǎn)量；潘學(xué)標(biāo)等[13]采用COTGROW 模型模擬棉花生長發(fā)育預(yù)測干物質(zhì)生產(chǎn)與分配過程；王雪姣等[14]運用COSIM模型建立動態(tài)模型預(yù)測新疆棉花產(chǎn)量。諸多研究為作物產(chǎn)量預(yù)報奠定了基礎(chǔ)，并在糧食產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)和服務(wù)運營中發(fā)揮了重要的作用。自英國遺傳學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家費希爾(FISHER)提出積分回歸分析方法得到廣泛應(yīng)用[15-17]，使產(chǎn)量預(yù)報準(zhǔn)確率達(dá)到了較高的水準(zhǔn)。賈建英等[18]采用積分回歸法建立預(yù)報模型，預(yù)報甘肅省冬小麥產(chǎn)量的平均準(zhǔn)確率達(dá)96%以上；朱海霞等[19]基于積分回歸法建立黑龍江省春玉米、水稻和大豆單產(chǎn)動態(tài)預(yù)報研究模型，預(yù)報準(zhǔn)確率平均為96%、95%和93%。運用積分回歸法建立作物產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型可實現(xiàn)產(chǎn)量預(yù)報的動態(tài)化和精細(xì)化[19]，可以滿足業(yè)務(wù)服務(wù)的需要。鑒于新疆石河子地區(qū)現(xiàn)階段棉花產(chǎn)量預(yù)報服務(wù)項目剛剛起步，篩選產(chǎn)量預(yù)報方法和準(zhǔn)確率達(dá)到相應(yīng)的要求，本研究對1968—2020年新疆石河子棉花產(chǎn)量資料與氣候特征進(jìn)行分析，采用積分回歸方法建立棉花單產(chǎn)動態(tài)預(yù)報模型。開展積分回歸法在石河子棉花產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報的適用性研究，旨在實現(xiàn)石河子地區(qū)棉花的精細(xì)化、動態(tài)化及定量化產(chǎn)量預(yù)報。

1 材料與方法

1.1 資料來源

棉花播種面積、總產(chǎn)量、平均單產(chǎn)資料來源于石河子市統(tǒng)計局，資料年限為1968—2020年；氣象資料來源于石河子市氣象局所轄的石河子、莫索灣、炮臺及烏蘭烏蘇國家氣象基準(zhǔn)站，包括1968—2020年逐日平均氣溫、日照時數(shù)和降水量。用1968—2017年資料建立積分回歸產(chǎn)量預(yù)報模型；用后3年（2018、2019、2020年）驗證產(chǎn)量預(yù)報模型的準(zhǔn)確性。

1.2 研究方法

1.2.1 氣象資料處理按照石河子地區(qū)棉花播種（4月下旬）至停止生長（10上旬）生長期以旬為單位劃分為17 個時段，分別計算各個生育時段的平均氣溫、日照時數(shù)和降水量。在積分回歸法[20-22]分析過程中，首先將棉花各個生育時段的氣溫、日照和降水資料標(biāo)準(zhǔn)化處理統(tǒng)一量綱，轉(zhuǎn)化為新自變量。

1.2.2 產(chǎn)量資料處理棉花產(chǎn)量可視為由自然和非自然因素影響的結(jié)果，因此可將棉花產(chǎn)量y（實際產(chǎn)量）分解為趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量[20-22]，見式(1)。趨勢產(chǎn)量yt（也稱為技術(shù)產(chǎn)量）代表歷史時期社會生產(chǎn)力水平的產(chǎn)量分量，ym氣象產(chǎn)量分量主要由天氣氣候條件決定的短周期變化波動產(chǎn)量。分解實際產(chǎn)量得到的氣象產(chǎn)量為產(chǎn)量預(yù)報的因變量，氣象產(chǎn)量計算如式(2)所示。趨勢產(chǎn)量是假定在氣象條件正常的情況下，起決定因素的是由品種改良、栽培技術(shù)措施的逐漸改善、管理水平的現(xiàn)代化等。一般情況下，趨勢產(chǎn)量通常為時間（年份）的正函數(shù)，在時間序列上變化較平穩(wěn)，特別是在較大的地域范圍時更平穩(wěn)。本研究根據(jù)實際產(chǎn)量采用三次多項式回歸模擬石河子地區(qū)棉花趨勢產(chǎn)量，見式(3)。

式中yt為趨勢產(chǎn)量，x為年份序號。新疆石河子地區(qū)棉花實際產(chǎn)量、趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量見圖1。

圖1 新疆石河子地區(qū)棉花實際單產(chǎn)、趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量

1.2.3 積分回歸法作物氣象產(chǎn)量ym是由作物全生育期內(nèi)氣溫、光照、水份（大氣降水）氣象條件共同影響的結(jié)果。棉花氣象產(chǎn)量ym的積分回歸法[23-24]模型見式(4)。

式中，c為積分常數(shù)；ym為氣象產(chǎn)量，i=1,2,3,…,τ，τ為棉花生育期逐旬時段；t為時間段；αTi為標(biāo)準(zhǔn)化氣溫、αRi為標(biāo)準(zhǔn)化降水、αSi為標(biāo)準(zhǔn)化日照隨時間t演變對產(chǎn)量影響的連續(xù)函數(shù)，表示t至t+Δt時段內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化氣溫Ti(t)、標(biāo)準(zhǔn)化降水量Ri(t)和標(biāo)準(zhǔn)化日照時數(shù)Si(t)變化值對棉花產(chǎn)量形成的影響效應(yīng)，即氣象要素每變化一個標(biāo)準(zhǔn)化單位對棉花氣象產(chǎn)量影響的平均值。

某時段或全生育期的溫光水氣象條件對氣象產(chǎn)量的影響系數(shù)用式(5)計算。

式中，α(m)為棉花播種期至某生育階段或至10月上旬氣象要素對氣象產(chǎn)量的影響系數(shù)；m為棉花播種至某生育階段的旬?dāng)?shù)，αi(t)為第i旬氣象要素對氣象產(chǎn)量的影響系數(shù)，用式(6)計算。

根據(jù)氣象產(chǎn)量與棉花全生育期溫光水氣象要素對氣象產(chǎn)量影響系數(shù)的相關(guān)性，建立各個旬的棉花產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型。利用DPS 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)計算逐旬積分回歸影響系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 溫光水影響系數(shù)及棉花生長關(guān)鍵期

新疆石河子地區(qū)1968—2017年棉花生育期逐旬溫、光、水積分回歸影響系數(shù)與氣象產(chǎn)量的復(fù)相關(guān)系數(shù)為R2=0.9723，F(xiàn)值為7.01，顯著性通過了0.01 水平檢驗。圖2所示，氣溫對石河子棉花氣象產(chǎn)量影響最大，其次是日照時數(shù)對棉花氣象產(chǎn)量的影響相對較小。石河子地區(qū)屬于灌溉農(nóng)業(yè)，因此大氣降水對棉花氣象產(chǎn)量影響不明顯。影響系數(shù)αi(t)＞0氣象要素對氣象產(chǎn)量呈正效應(yīng)，αi(t)＜0氣象要素對氣象產(chǎn)量呈負(fù)效應(yīng)。

圖2 1968—2017年石河子地區(qū)溫光水積分回歸影響系數(shù)時間變化

氣溫對石河子地區(qū)棉花氣象產(chǎn)量的影響系數(shù)呈“兩峰一谷”型，日照影響系數(shù)為“單峰”型，降水影響系數(shù)為“雙峰雙谷”型。

石河子地區(qū)棉花苗期氣溫要素是影響棉花生長的第一關(guān)鍵期，正效應(yīng)波峰出現(xiàn)在5月中旬，標(biāo)準(zhǔn)化氣溫每升高1個單位，對棉花氣象產(chǎn)量的影響系數(shù)為11.6，春季氣溫多變，常出現(xiàn)寒潮和“倒春寒”天氣，氣溫升高有利棉花苗全苗壯。開花期氣溫要素是影響棉花生長的第二關(guān)鍵期，負(fù)效應(yīng)波谷出現(xiàn)在7月上旬，標(biāo)準(zhǔn)化氣溫每升高1個單位，影響系數(shù)為-4.9，7月由于高溫天氣易造成棉花花蕾脫落，有效雷鈴數(shù)減少，從而影響棉花產(chǎn)量。棉花裂鈴始期氣溫要素是影響棉花生長第三關(guān)鍵期，正效應(yīng)波峰出現(xiàn)在9月上旬，標(biāo)準(zhǔn)化氣溫每升高1個單位，影響系數(shù)為9.0，秋季氣溫下降或早霜嚴(yán)重影響棉花產(chǎn)量和質(zhì)量，較高的氣溫有利于延長棉花吐絮期。

石河子地區(qū)光照資源豐富，是中國境內(nèi)高值區(qū)之一[25]。棉花在開花期之前（5月上旬—6月下旬）光照對棉花產(chǎn)量影響系數(shù)趨于0，開花始期（7月上旬）至吐絮始期（8月下旬）光照對棉花氣象產(chǎn)量影響系數(shù)正效應(yīng)較為突出，7月份標(biāo)準(zhǔn)化光照每變化一個單位，影響系數(shù)為4.4。棉花開花期光照不足延遲花粉母細(xì)胞的形成,降低光合產(chǎn)物向棉鈴的輸出，使棉鈴營養(yǎng)不足而脫落，并影響棉纖維的發(fā)育，從而影響產(chǎn)量和質(zhì)量[26]。

石河子地區(qū)降水量較少，4—9月降水量平均為150 mm左右[26]，棉花生長用水主要以灌溉為主，因此，大氣降水對棉花產(chǎn)量的影響也較小，標(biāo)準(zhǔn)化降水對棉花產(chǎn)量的影響系數(shù)在-1.7～1.8之間，僅為溫度影響系數(shù)的1/5。

2.2 建立棉花氣象產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型

根據(jù)產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)的規(guī)定，每年在7月中旬、8月中旬、9月中旬進(jìn)行3 次產(chǎn)量預(yù)報，以此，利用1968—2017年資料分別建立了7月中旬、8月中旬、9月中旬的新疆石河子棉花氣象產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，見表1。模型均通過了0.01水平的顯著性檢驗。模型中ym氣象產(chǎn)量，α(m)為播種至某旬的影響系數(shù)。

2.3 預(yù)報模型檢驗

采用2018—2020年標(biāo)準(zhǔn)化溫、光、水氣象資料，對表1建立的棉花產(chǎn)量預(yù)報模型進(jìn)行試報，見表2。模型試報氣象產(chǎn)量與實際產(chǎn)量對比，7月中旬、8月中旬、9月中旬棉花單產(chǎn)的3年平均預(yù)報準(zhǔn)確率分別為85.1%、91.2%和94.3%。表現(xiàn)出預(yù)報模型越接近棉花吐絮期（作物成熟期）預(yù)報準(zhǔn)確率越高的特點。

表2 石河子地區(qū)2018—2020年棉花產(chǎn)量預(yù)報模型準(zhǔn)確率檢驗

3 討論

（1）通過溫光水三要素對棉花產(chǎn)量影響系數(shù)分析，棉花生長過程中有3 個溫度關(guān)鍵期和1 個光照關(guān)鍵期。5月苗期和9月吐絮始期氣溫對棉花產(chǎn)量的影響系數(shù)為正效應(yīng)，7月上中旬棉花開花期的氣溫升高對棉花產(chǎn)量的影響系數(shù)為負(fù)效應(yīng)，7月開花期的光照對產(chǎn)量的影響系數(shù)為正效應(yīng)，棉花氣候關(guān)鍵期的分析結(jié)果，與王慶材等[26]、徐臘梅等[27]，劉婕等[28]、鄒陳等[29]研究結(jié)果吻合。棉花苗期低溫與春季霜凍、棉花吐絮始期的低溫與秋季早霜凍對產(chǎn)量的影響達(dá)到極顯著水平，開花期的高溫?zé)岷凸颜找自斐擅藁ɡ租徝撀鋄30-31]，從而影響棉花產(chǎn)量。

（2）積分回歸方法是考慮連續(xù)的氣象條件對棉花產(chǎn)量的影響，可以有效克服時間上的間斷對棉花產(chǎn)量預(yù)報準(zhǔn)確率的影響?；跉庀笠蜃拥漠a(chǎn)量預(yù)報方法本質(zhì)仍屬于數(shù)理統(tǒng)計建立的預(yù)報模型，期準(zhǔn)確率依賴于數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，若預(yù)報年發(fā)生極端天氣和重大氣象災(zāi)害，則影響預(yù)報準(zhǔn)確率。預(yù)報模型的建立還應(yīng)考慮作物受災(zāi)后生長機(jī)理自身的修復(fù)能力、人工干預(yù)等因素[32]。因此還應(yīng)結(jié)合實地調(diào)研，建立多重模型，協(xié)同訂正棉花產(chǎn)量預(yù)報準(zhǔn)確率。在棉花產(chǎn)量預(yù)報因子的選擇上，僅考慮溫度、光照、水分氣象因子還不夠，應(yīng)篩選更多的氣象因子參與建模，以此提高產(chǎn)量預(yù)報模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

（3）根據(jù)作物生長過程，分析作物氣候關(guān)鍵期，生物學(xué)意義明確，運用積分回歸原理對作物產(chǎn)量進(jìn)行動態(tài)預(yù)報，預(yù)報效果較好，可作為一種新的作物產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報方法參與產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)中。本研究基于積分回歸法建立的石河子地區(qū)棉花單產(chǎn)動態(tài)預(yù)報模型雖然均通過了顯著性檢驗，經(jīng)預(yù)報模型檢驗發(fā)現(xiàn)，棉花生長前期動態(tài)預(yù)報效果不理想，越趨于成熟期準(zhǔn)確率越高。因此，還需深化研究，在業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中不斷改進(jìn)完善。

4 結(jié)論

（1）氣溫對新疆石河子棉花氣象產(chǎn)量的影響較大，苗期和吐絮始期氣溫為正效應(yīng)關(guān)鍵期，開花期高溫為負(fù)效應(yīng)關(guān)鍵期。開花期光照對棉花產(chǎn)量呈正效應(yīng)關(guān)鍵期。由于石河子地區(qū)屬于灌溉農(nóng)業(yè)自然降水量雖然呈正效應(yīng)，但對氣象產(chǎn)量的影響較小。

（2）建立的棉花氣象產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型對2018、2019、2020年新疆石河子地區(qū)棉花產(chǎn)量試報，7月中旬、8月中旬及9月中旬的平均準(zhǔn)確率分別為85.1%、91.2%和94.3%。說明基于積分回歸原理建立的棉花氣象產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型越接近成熟期準(zhǔn)確率越高。此方法在產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)中可結(jié)合其它產(chǎn)量預(yù)報方法訂正使用。