合水縣太白鎮(zhèn)水稻單產(chǎn)與氣象條件關(guān)系研究

摘 要：利用合水縣太白鎮(zhèn)水稻種植基地2014—2023年水稻種植面積、產(chǎn)量相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合同時(shí)期太白鎮(zhèn)國(guó)家氣象觀(guān)測(cè)站資料，通過(guò)Spearman相關(guān)性分析和回歸分析方法，研究水稻關(guān)鍵發(fā)育期氣象因子（氣溫、日照、降水等）與水稻氣象產(chǎn)量之間的關(guān)系，分析氣象因子對(duì)水稻產(chǎn)量的影響程度。結(jié)果表明：平均氣溫、最高氣溫和日照是影響水稻產(chǎn)量變化的關(guān)鍵因素，降水量、最低氣溫與水稻單產(chǎn)之間的相關(guān)關(guān)系較弱。水稻單產(chǎn)與7月日照有極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與9月日照時(shí)數(shù)有顯著的正相關(guān)關(guān)系。平均溫度和最高溫度對(duì)單產(chǎn)的影響在各個(gè)月中比較一致，即除7月外，4—9月最高氣溫、平均氣溫與單產(chǎn)呈正相關(guān)，7月最高氣溫、平均氣溫與單產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)。

關(guān)鍵詞：水稻單產(chǎn)；氣象條件；相關(guān)性分析；顯著性檢驗(yàn)

中圖分類(lèi)號(hào)：S511 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2024）09–00-04

水稻是我國(guó)最重要的糧食作物之一，其單產(chǎn)和總產(chǎn)均位于糧食作物的前列，總產(chǎn)占糧食作物的45%。水稻產(chǎn)量關(guān)系到我國(guó)的糧食安全問(wèn)題[1]。除水稻品種自身遺傳因素和經(jīng)濟(jì)技術(shù)水平外，溫度、日照、降水等氣象要素均會(huì)對(duì)水稻生長(zhǎng)和產(chǎn)量產(chǎn)生重要影響[2]。合水縣太白鎮(zhèn)是慶陽(yáng)市唯一種植水稻的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，該地區(qū)年降水量550～660 mm，光照充足，土壤肥沃，苗村河與葫蘆河流經(jīng)農(nóng)田村落，自然條件優(yōu)越。太白鎮(zhèn)出產(chǎn)的稻米顆粒晶瑩，氣味清香，被周?chē)傩辗Q(chēng)為“慶陽(yáng)香米”，因此水稻種植是太白鎮(zhèn)比較具有優(yōu)勢(shì)的地方特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。相較于種植其他農(nóng)作物，水稻種植具有成本低、收益高的特點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)效益更大，能夠充分利用當(dāng)?shù)氐耐恋刭Y源、氣候資源和地表水資源。通過(guò)研究太白鎮(zhèn)水稻產(chǎn)量與氣象條件之間的關(guān)系，對(duì)指導(dǎo)當(dāng)?shù)厮井a(chǎn)業(yè)發(fā)展意義重大。

1 研究理論概述

作為傳統(tǒng)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，水稻種植在太白鎮(zhèn)已有多年的歷史。2014年以來(lái)，在各級(jí)政府的扶持下，太白鎮(zhèn)分別在安子坪、牛車(chē)坡、蓮花寺、太白4個(gè)村建成生態(tài)水稻種植基地1處，種植水稻466 900 m2，發(fā)展勢(shì)頭良好。水稻種植對(duì)氣候條件具有很強(qiáng)的依賴(lài)性，研究水稻單產(chǎn)與氣象因子之間的關(guān)系、全面分析農(nóng)業(yè)氣候資源對(duì)水稻生長(zhǎng)的有利和不利影響，對(duì)合理調(diào)整水稻的種植制度、生產(chǎn)布局以及充分利用熱量、日照、降水等農(nóng)業(yè)氣候資源具有重要意義。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為研究氣象條件對(duì)水稻生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量的影響對(duì)水稻生產(chǎn)適應(yīng)氣候變化具有重要的實(shí)際意義。張宇等[3]、熊偉等[4]用數(shù)值模擬方法研究氣候變化對(duì)我國(guó)水稻生產(chǎn)可能產(chǎn)生的影響，認(rèn)為在未來(lái)氣候條件下，我國(guó)水稻產(chǎn)量將會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降；石春林等[5]根據(jù)水稻開(kāi)花期、穎花概率密度分布、日結(jié)實(shí)率變化特征、穎花開(kāi)花日分布規(guī)律、氣溫日變化規(guī)律以及高溫對(duì)穎花結(jié)實(shí)影響因子，構(gòu)建了高溫導(dǎo)致水稻穎花敗育的機(jī)理模型；王萍等[6]利用黑龍江省水稻主產(chǎn)區(qū)1971—2005年水稻產(chǎn)量及同期氣象數(shù)據(jù)，研究了氣候變暖對(duì)該區(qū)粳稻發(fā)育期和產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明影響該區(qū)粳稻產(chǎn)量豐歉的主要因子是氣溫。夏季溫度過(guò)高，花藥的開(kāi)裂度降低，會(huì)造成花粉散出量減少，導(dǎo)致不育花的數(shù)量增加[7-11]；高溫脅迫對(duì)水稻的礦質(zhì)營(yíng)養(yǎng)、光合性狀、稻米品質(zhì)、外觀(guān)品質(zhì)、食用品質(zhì)等方面都會(huì)造成影響[12-19]。這些研究氣象要素變化對(duì)水稻產(chǎn)量影響的結(jié)論不盡相同，其主要原因在于氣候變化的區(qū)域特征和水稻生產(chǎn)的區(qū)域性存在差異，即影響水稻產(chǎn)量的主導(dǎo)氣象因子因地而異[20]。因此，了解當(dāng)?shù)貧庀髼l件對(duì)水稻生產(chǎn)的影響，對(duì)指導(dǎo)和服務(wù)水稻生產(chǎn)更具針對(duì)性[21]。

2 資料與方法

2.1 研究區(qū)概況

合水縣位于甘肅省東部，屬黃河中游黃土高原溝壑區(qū)，地形包括高原溝壑、山地丘陵、河谷川臺(tái)，地勢(shì)東北高、西南低，海拔979～1 682 m，高差703 m。縣內(nèi)子午嶺山脈呈南北向橫穿全境，將該縣分為東、西兩大部分，形成了東水東流、西水西去的自然地貌。太白鎮(zhèn)地處合水縣最東部，以山地為主，屬子午嶺林區(qū)，習(xí)稱(chēng)“山后”，年降水量為550～660 mm，光照充足，雨熱同季，土壤肥沃，為種植優(yōu)質(zhì)稻米提供了良好的自然生態(tài)條件。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

2014—2023年水稻相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自合水縣統(tǒng)計(jì)局，同期的氣象資料均來(lái)源于甘肅省合水縣氣象局。降水量、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫資料為合水太白國(guó)家氣象觀(guān)測(cè)站數(shù)據(jù)。由于太白國(guó)家氣象觀(guān)測(cè)站無(wú)日照傳感器，日照資料用合水國(guó)家基本站資料代替，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法及缺測(cè)數(shù)據(jù)處理方法依據(jù)《地面氣象資料實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)處理業(yè)務(wù)規(guī)定（2017版）》處理。

合水縣太白鎮(zhèn)水稻生育期為4—9月，故研究選取時(shí)間范圍為4—9月。

2.3 數(shù)據(jù)分析方法

利用SPSS 19.0軟件，采用Spearman相關(guān)性分析法和多元逐步回歸法，研究氣象條件與太白鎮(zhèn)水稻單產(chǎn)之間的關(guān)系。

2.3.1 相關(guān)性分析

式（1）主要用于研究2個(gè)變量之間的相關(guān)性程度和方向，表征要素之間的相關(guān)密切程度。變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)，則相關(guān)性數(shù)值的絕對(duì)值越大，當(dāng)相關(guān)性系數(shù)r＞0時(shí)，表明2個(gè)變量呈正相關(guān)關(guān)系；當(dāng)r＜0時(shí)，表明2個(gè)變量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；|r|≤1，且|r|越接近于1，相關(guān)程度越大；|r|越接近于0，相關(guān)程度越小。該方法主要應(yīng)用于研究氣象條件與水稻生育期、品質(zhì)、產(chǎn)量之間的關(guān)系。

（1）

2.3.2 歸一化處理

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法之一是將有量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)映射至[0，1]區(qū)間。建模前要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，公式如下：

x=（2）

2.3.3 逐步回歸模型

逐步回歸是一種多元線(xiàn)性回歸方法，采用SPSS軟件進(jìn)行逐步回歸建模，挑選出對(duì)因變量具有顯著影響的自變量，構(gòu)建最優(yōu)的回歸方程。將變量逐個(gè)引入，每引入一個(gè)變量時(shí)，要對(duì)已選入的變量進(jìn)行逐個(gè)檢驗(yàn)。當(dāng)原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時(shí)，將其剔除。反復(fù)此流程，直到既無(wú)顯著的變量選入方程，又無(wú)不顯著的自變量從回歸方程中剔除為止。

3 結(jié)果與分析

3.1 水稻種植面積和單產(chǎn)的年際變化

2014—2023年，合水縣太白鎮(zhèn)水稻種植總面積呈逐年上升趨勢(shì)，水稻種植面積共增加了213 440 m2。變化趨勢(shì)如圖1所示，2014—2016年水稻種植總面積逐年增加，2016年達(dá)到遞增的峰值270 802 m2；2016—2017年水稻總播種面積保持平穩(wěn)，2018—2021年持續(xù)增長(zhǎng)，2022年種植面積保持不變，2023年水稻種植面積急速擴(kuò)大?？傮w來(lái)看，2015—2016、2019—2021、2022—2023年是水稻種植面積增長(zhǎng)較為明顯的3個(gè)階段，2021—2022年種植面積持平，2016—2017年種植面積略有下降。

水稻種植面積的變化與經(jīng)濟(jì)效益、技術(shù)引進(jìn)和政府扶持息息相關(guān)。2014—2023年，政府支持農(nóng)業(yè)綜合開(kāi)發(fā)，先后投入資金900多萬(wàn)元，通過(guò)綜合治理灘、水、田、路、林，建成調(diào)蓄水庫(kù)、攔河壩，修建渠道、田間道路等基礎(chǔ)設(shè)施，為擴(kuò)大水稻種植面積、提高水稻品質(zhì)和產(chǎn)量創(chuàng)造了條件。2023年，太白鎮(zhèn)按照“村社合一”模式成立水稻種植合作社，太白鎮(zhèn)水稻種植面積有了進(jìn)一步擴(kuò)大。

圖2為太白鎮(zhèn)2014—2023年水稻單產(chǎn)量的變化曲線(xiàn)，從圖中數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)可以看出，太白鎮(zhèn)水稻單產(chǎn)量總體呈上升趨勢(shì)。近年來(lái)，水稻單產(chǎn)以平均每年35.0 kg的速率增加，表明隨著氣候變化和農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展，太白鎮(zhèn)水稻單產(chǎn)量不斷提高。水稻單產(chǎn)的年際變化中主要出現(xiàn)一個(gè)峰值2020年，產(chǎn)量為716.05 kg/667 m2。2022年水稻單產(chǎn)量急劇降低，主要原因是5月下旬至6月中旬出現(xiàn)春末初夏旱，7—8月高溫天氣持續(xù)，導(dǎo)致水稻單產(chǎn)減少。

3.2 氣象因子對(duì)水稻單產(chǎn)的影響

對(duì)水稻生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生影響的氣象因子主要包括氣溫、降水、日照3個(gè)方面，采用SPearman相關(guān)性分析方法對(duì)水稻主要生育期各個(gè)階段的氣溫、降水、日照進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表1所示。

（1）降水。從表中可以看出，4—6月，水稻單產(chǎn)與降水量呈正相關(guān)關(guān)系；7—9月，水稻單產(chǎn)與降水量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明降水在水稻生長(zhǎng)初期有利于單產(chǎn)增加，在水稻生長(zhǎng)發(fā)育后期不利于水稻生長(zhǎng)。但月降水量與單產(chǎn)相關(guān)關(guān)系未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明降水量與單產(chǎn)的相關(guān)關(guān)系較弱，其主要原因在于水稻生長(zhǎng)過(guò)程中，種植人員會(huì)根據(jù)需水狀況進(jìn)行灌溉，不完全依賴(lài)天然降水。

（2）日照。4—6月、9—10月的日照時(shí)數(shù)與單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，7—8月呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明日照時(shí)數(shù)越長(zhǎng)，水稻單產(chǎn)越高，但夏季因天氣炎熱，其日照時(shí)數(shù)變長(zhǎng)反而會(huì)導(dǎo)致水稻單產(chǎn)減少。其中，水稻單產(chǎn)與7月日照時(shí)數(shù)有極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（r=-0.773，P＜0.01），與9月的日照時(shí)數(shù)有顯著的正相關(guān)關(guān)系（分別為r=0.637，P＜0.05），水稻產(chǎn)量隨7月日照時(shí)長(zhǎng)的增加而減少，隨9月的日照時(shí)長(zhǎng)增加而增加。

（3）平均氣溫。除7月外，4—9月平均氣溫與單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，表明發(fā)育期平均氣溫升高有助于水稻單產(chǎn)的增加。但7月炎熱天氣平均氣溫增加反而會(huì)導(dǎo)致水稻單產(chǎn)減少。其中，水稻單產(chǎn)與8月、9月平均氣溫有顯著的正相關(guān)關(guān)系（r=0.702，P＜0.05；r=0.682，P＜0.05），表明在水稻灌漿成熟階段需要持續(xù)積累熱量。

（4）最高氣溫。最高氣溫與平均氣溫對(duì)水稻單產(chǎn)的影響基本一致，除7月外，4—9月最高氣溫與水稻單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。這表明除7月外，最高氣溫升高有助于水稻單產(chǎn)增加，7月天氣炎熱，最高氣溫升高反而會(huì)導(dǎo)致水稻單產(chǎn)減少。其中，水稻單產(chǎn)與5月、6月、9月最高氣溫明顯的正相關(guān)關(guān)系（r=0.634，P＜0.05；r=0.755，P＜0.05；r=0.649，P＜0.05），表明在地處西北地區(qū)的太白鎮(zhèn)，熱量條件是影響水稻生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵因素。

最低氣溫：除7月、8月外，4—9月最低氣溫與水稻單產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明最低氣溫降低有助于水稻單產(chǎn)增加；7月、8月最低氣溫升高有助于水稻單產(chǎn)增加。但最低氣溫與單產(chǎn)相關(guān)系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，最低氣溫與水稻單產(chǎn)的相關(guān)性較弱。

3.3 氣象條件與水稻單產(chǎn)的多元線(xiàn)性回歸分析

采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件，逐步回歸分析2014—2023年水稻單產(chǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)水稻單產(chǎn)影響極為顯著和顯著的7月、9月日照，5月、6月、9月最高氣溫，8月、9月平均氣溫等共計(jì)80個(gè)數(shù)據(jù)。由于各因素的參數(shù)單位不一致，在回歸建模前，先對(duì)各參數(shù)進(jìn)行歸一化處理。為了避免方程變量之間存在多重共線(xiàn)性，分別將以上自變量分為2組：7月、9月日照，5月、6月、9月最高氣溫與7月、9月日照，8月、9月平均氣溫。對(duì)其分別進(jìn)行回歸分析，建立水稻單產(chǎn)與各氣象因子的線(xiàn)性回歸方程，分別得出以下2個(gè)線(xiàn)性方程：

Y1=566.2-414.6X1+197.2X2+162.6X3-309.1X4 +94.8X5（3）

其中，Y1為水稻單產(chǎn)，X1～X5分別為7月日照、9月日照、5月最高氣溫、6月最高氣溫、9月最高氣溫。通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，該回歸方程的F檢驗(yàn)P值為0.014 4（P＜0.05），擬合度R2=0.805，擬合結(jié)果較好。各回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)P值分別為0.006 2、0.032 6、0.090 1、0.078 5及0.088 9，只有7月日照、9月日照的P值小于0.05，其余變量P值較大，可認(rèn)為其余變量與因變量的關(guān)系不緊密，需要將其刪除。

Y2=566.2-402.9X1+189X2+77.5X3-126.8X4（4）

Y2為水稻單產(chǎn)，X1～X4分別為7月日照、9月日照、8月平均氣溫、9月平均氣溫。通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，該回歸方程的F檢驗(yàn)P值為0.003 6（P＜0.001），擬合度R2=0.900 1，各回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)P值分別為0.005 7、0.028 2、0.009 1及0.033 5，均小于0.05的顯著性水平。擬合結(jié)果較式（3）有較大的提升。

4 結(jié)論

第一，2015—2016、2019—2021、2022—2023年是太白鎮(zhèn)水稻種植面積增長(zhǎng)較為明顯的3個(gè)階段，2021—2022年種植面積持平，2016—2017年種植面積略有下降。太白鎮(zhèn)水稻單產(chǎn)總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，平均每年以35.0 kg的速率增加。

第二，氣象因子與水稻單產(chǎn)之間有較為緊密的關(guān)系。降水量在4—6月與水稻單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，在7—9月呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。日照時(shí)數(shù)在4—6月、9月與水稻單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，7—8月呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，水稻單產(chǎn)與7月日照有極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與9月日照時(shí)數(shù)有顯著的正相關(guān)關(guān)系。水稻單產(chǎn)與4—9月的平均溫度和最高溫度的相關(guān)性基本一致，但與最低溫度有明顯的差異。除7月外，4—9月的最高氣溫、平均氣溫與水稻單產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，除7月、8月外，4—9月的最低氣溫與水稻單產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。但最高氣溫、平均氣溫的相關(guān)性比最低氣溫相關(guān)性高，8月、9月平均氣溫，5月、6月、9月最高氣溫與水稻的相關(guān)關(guān)系通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，最低氣溫與水稻單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

第三，這水稻單產(chǎn)與氣象條件的多元回歸分析中，水稻單產(chǎn)與同時(shí)期的氣象要素通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，建立了2個(gè)回歸方程，水稻單產(chǎn)與日照、平均氣溫的擬合程度優(yōu)于水稻單產(chǎn)與日照、最高氣溫的擬合度，這表明日照和平均氣溫是影響水稻產(chǎn)量變化的關(guān)鍵因素。同時(shí)，在多元回歸方程的分析中，氣象條件是影響水稻產(chǎn)量變化的關(guān)鍵因素，但不是唯一因素，建立更精準(zhǔn)的產(chǎn)量方程仍需要考慮其他條件的影響，如不同地區(qū)土壤肥力情況、農(nóng)作物病蟲(chóng)害、肥料、農(nóng)藥、灌溉方式、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式、改良后的水稻品種以及人類(lèi)采取適應(yīng)氣候變化的措施等因素。由于生產(chǎn)研究技術(shù)的限制，上述影響水稻生長(zhǎng)的非氣象因子暫未進(jìn)行討論分析。

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收稿日期：2024-05-12

基金項(xiàng)目：慶陽(yáng)市氣象局科技項(xiàng)目“合水縣太白鎮(zhèn)水稻產(chǎn)量與氣象條件關(guān)系研究”（QY2023-21）；甘肅省慶陽(yáng)市自然科學(xué)基金農(nóng)業(yè)重大科研項(xiàng)目“氣象因子對(duì)隴東蘋(píng)果病蟲(chóng)害發(fā)生的影響及預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究”（QY-STK-2023A-S082）；甘肅省氣象局科研項(xiàng)目“隴東果園春季晚霜凍防治技術(shù)措施研究”（ZcMs2024-G-27）。

作者簡(jiǎn)介：張雪姣（1990—），女，寧夏隆德人，工程師，研究方向?yàn)榭h級(jí)綜合氣象觀(guān)測(cè)業(yè)務(wù)。