高靜 劉一鳴 任芝花 陳京華

（國(guó)家氣象信息中心，北京 100081）

0　引言

作物生長(zhǎng)發(fā)育數(shù)據(jù)是根據(jù)作物外部形態(tài)變化，記載的作物從播種到成熟的整個(gè)生長(zhǎng)過(guò)程中各個(gè)發(fā)育期的出現(xiàn)日期、生長(zhǎng)高度、植株密度、生長(zhǎng)狀況等特征性信息。作物的生長(zhǎng)發(fā)育情況直接影響到產(chǎn)量的高低和品質(zhì)的優(yōu)劣。掌握作物的發(fā)育速度和進(jìn)程、分析作物各階段生長(zhǎng)發(fā)育狀況與氣象條件的關(guān)系，為鑒定作物生長(zhǎng)發(fā)育的農(nóng)業(yè)氣象條件提供基礎(chǔ)[1-2]。規(guī)范化、高質(zhì)量的農(nóng)業(yè)氣象類(lèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)品在關(guān)鍵農(nóng)時(shí)農(nóng)事氣象服務(wù)[3]、作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)[4-5]、氣候變化研究[6]等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)應(yīng)用與科學(xué)研究中發(fā)揮著重要作用。

1981—2012年作物生長(zhǎng)發(fā)育等農(nóng)業(yè)資料以紙質(zhì)報(bào)表為記錄載體，服務(wù)形式以報(bào)表抄錄為主。為提高服務(wù)時(shí)效，推進(jìn)農(nóng)業(yè)氣象資料在氣象業(yè)務(wù)和科學(xué)研究中的應(yīng)用，2010—2014年期間國(guó)家氣象信息中心開(kāi)展了農(nóng)業(yè)氣象報(bào)表的數(shù)字化工作。由于數(shù)字化資料屬于人工錄入，存在格式不規(guī)范、質(zhì)量情況不明確、用戶(hù)使用不方便等問(wèn)題，因而難以直接服務(wù)于氣象業(yè)務(wù)和科研。本文選擇1981—2010年小麥、水稻、棉花、花生、大豆五種中國(guó)主要作物的生長(zhǎng)發(fā)育要素，通過(guò)梳理報(bào)表記錄以及數(shù)字化過(guò)程中的不規(guī)范問(wèn)題，結(jié)合《農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)資料質(zhì)量控制》標(biāo)準(zhǔn)以及地面質(zhì)量檢測(cè)[7-8]中相關(guān)方法，制定了針對(duì)該數(shù)字化資料的質(zhì)量控制技術(shù)方法。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性檢查、跨年值檢查、觀(guān)測(cè)時(shí)間檢查、值域檢查、內(nèi)部一致性檢查、人工核查等質(zhì)量控制以及數(shù)據(jù)補(bǔ)錄，建立了一套高質(zhì)量的全國(guó)主要作物生長(zhǎng)發(fā)育數(shù)據(jù)產(chǎn)品，從而保證數(shù)據(jù)產(chǎn)品在業(yè)務(wù)應(yīng)用和研究分析中的可靠性。

1　資料和方法

1.1　資料來(lái)源及時(shí)間分布情況

用于建立數(shù)據(jù)集的資料來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心數(shù)字化的農(nóng)業(yè)氣象紙質(zhì)年報(bào)表，要素包括兩種糧食作物（小麥、水稻）和三種經(jīng)濟(jì)作物（棉花、花生、大豆）共五種主要作物的發(fā)育期始期、普期、末期、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)、有效莖數(shù)。根據(jù)數(shù)字化農(nóng)業(yè)氣象年報(bào)表數(shù)據(jù)文件統(tǒng)計(jì)了歷年農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)臺(tái)站數(shù)量（圖1），可以看出，1981年全國(guó)各省開(kāi)始上報(bào)農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)紙質(zhì)年報(bào)表，只有232個(gè)臺(tái)站。此后開(kāi)始增加，1990年增加至353個(gè)站。這與20世紀(jì)90年代初國(guó)家氣象局對(duì)全國(guó)農(nóng)業(yè)氣象站網(wǎng)進(jìn)行的調(diào)整有關(guān)。調(diào)整后臺(tái)站數(shù)比較穩(wěn)定，多數(shù)在344～356個(gè)。其中，小麥的種植282站，主要分布在華北、華中、西南、新疆等地區(qū)。水稻的種植有214站，主要分布在華南、華中、西南地區(qū)，在東北地區(qū)也有不少分布。棉花的種植有75站，主要分布在新疆、華北、華中地區(qū)?；ㄉN植有31站，主要分布在華南、華北地區(qū)。大豆種植有75站，主要分布在東北、江淮流域，這與中國(guó)作物的地理分布一致[9-11]。圖2是上述作物站點(diǎn)分布圖。

圖1　1981—2010年全國(guó)農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)站數(shù)逐年變化圖Fig. 1 The year-by-year numbers of agro-meteorological observatories for 1981-2010

圖2　全國(guó)五大作物種植分布圖Fig. 2 Map of five main crops planting distribution in China mainland

1.2　數(shù)據(jù)規(guī)范化處理

1）規(guī)范作物品種類(lèi)型和發(fā)育期名稱(chēng)

根據(jù)《農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)規(guī)范》將數(shù)字化中不規(guī)范的作物品種類(lèi)型及發(fā)育期統(tǒng)一化。小麥分為冬小麥、春小麥。通過(guò)判斷資料序列中是否有越冬開(kāi)始、返青、起身期對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分。水稻分為一季稻、雙季早稻、雙季晚稻。大豆分為春大豆、夏大豆?；ㄉ譃榇夯ㄉ⑾幕ㄉ?。依據(jù)同一作物同一年播種期日期差值，若差值大于30 d，結(jié)合當(dāng)?shù)氐姆N植制度判斷是否為不同的品種類(lèi)型。通過(guò)整理發(fā)現(xiàn)，不規(guī)范的發(fā)育期名稱(chēng)占總數(shù)據(jù)的比例為3.4%。

2）數(shù)據(jù)補(bǔ)錄

共補(bǔ)錄數(shù)據(jù)14927個(gè)。農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)規(guī)范要求小麥、水稻乳熟期植株密度觀(guān)測(cè)應(yīng)觀(guān)測(cè)總莖數(shù)和有效莖數(shù)兩個(gè)值，但數(shù)字化工作錄入時(shí)，僅錄了其中一個(gè)值，因此對(duì)乳熟期植株密度進(jìn)行了重新錄入，1981—1993年數(shù)據(jù)量為687個(gè)，1994—2010年數(shù)據(jù)量7274個(gè)；補(bǔ)錄1981—1993年五大作物的播種期數(shù)據(jù)共6966個(gè)。

3）規(guī)范資料序列

篩除重復(fù)值，補(bǔ)錄缺測(cè)值為“999999”，校正存在明顯錯(cuò)誤的錄入值，使得資料序列整齊。

4）規(guī)范跨年特征值

紙質(zhì)報(bào)表中只記錄觀(guān)測(cè)日期，沒(méi)有跨年特征值。在數(shù)字化成果數(shù)據(jù)中，使用了跨年特征值表示該作物跨年。在1981—1993年作物發(fā)育期中，把跨年發(fā)育期中前一年的日期+5000，如冬小麥出苗1018，則記為6018。在1994—2010年的資料中表示發(fā)育期跨年時(shí)，數(shù)字化成果數(shù)據(jù)記錄中存在兩種情況：①把發(fā)育期中前一年的日期+5000，例如冬小麥播種期1018，記為6018；②把發(fā)育期中后一年的日期+2000，例如冬小麥成熟期703，記為2703。兩種特征值的共同存在導(dǎo)致在同一套數(shù)據(jù)出現(xiàn)兩個(gè)參考系，容易引發(fā)誤解。為了直觀(guān)顯示日期對(duì)應(yīng)的年份，本文將跨年特征值去掉，將年份還原成作物發(fā)育期的真實(shí)年份.

5）規(guī)范數(shù)據(jù)單位

在不影響數(shù)據(jù)精度的情況下，統(tǒng)一規(guī)定生長(zhǎng)高度的單位為cm，植株密度的單位為株/m2。

1.3　數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

在評(píng)估數(shù)據(jù)集的報(bào)告中，常用實(shí)有率評(píng)估各要素項(xiàng)的完整性，用正確率、可疑率、錯(cuò)誤率評(píng)估各要素項(xiàng)的質(zhì)量狀況。實(shí)有率、正確率、可疑率、錯(cuò)誤率的計(jì)算方法分別如下：

式中，N為臺(tái)站數(shù)；i表示第i個(gè)站，i=1，2，3，…，N；實(shí)有觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)量i，第i個(gè)站某要素項(xiàng)非缺測(cè)的數(shù)據(jù)量；正確數(shù)據(jù)量i，第i個(gè)站某要素項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控碼為“0”的數(shù)據(jù)量；可疑數(shù)據(jù)量i，第i個(gè)站某要素項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控碼為“1”的數(shù)據(jù)量；錯(cuò)誤數(shù)據(jù)量i，第i個(gè)站某要素項(xiàng)數(shù)據(jù)質(zhì)控碼為“2”的數(shù)據(jù)量；應(yīng)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)總量i，第i站某要素項(xiàng)缺測(cè)數(shù)據(jù)量i與實(shí)有觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)量i之和。

1.4　數(shù)據(jù)集格式

數(shù)據(jù)集文件的命名格式為：AGME_CHN_CROP_GROWTH-QC-*-YYYY.TXT。其中，AGME表示數(shù)據(jù)大類(lèi)為農(nóng)業(yè)氣象和生態(tài)氣象資料，CHN表示中國(guó)區(qū)域，CROP表示作物資料，GROWTH表示生長(zhǎng)發(fā)育狀況，以上均為固定代碼。*表示作物代碼，當(dāng)*為RICE，表示水稻；*為WHEAT，表示小麥；*為COTTON，表示棉花；*為PEANUT表示花生；*為SOYBEAN，表示大豆。YYYY為年。

2　完整性檢查

本文中用實(shí)有率評(píng)估數(shù)據(jù)集各要素項(xiàng)的完整性，對(duì)五大作物逐站逐年的發(fā)育期資料按《農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)規(guī)范》[1]檢查其發(fā)育期是否有值，若無(wú)記錄，記為缺測(cè)“999999”。從表1可以看出，五大作物各要素中除了棉花的總莖數(shù)實(shí)有率較低之外，其他各要素完整性較好，實(shí)有率均73.9%以上，發(fā)育期普期、有效莖數(shù)的實(shí)有率超過(guò)了91.1%。因?yàn)槊藁ǖ目偳o數(shù)在五真葉、吐絮、停止生長(zhǎng)三個(gè)時(shí)期觀(guān)測(cè)，其中停止生長(zhǎng)期記錄時(shí)存在不規(guī)范，觀(guān)測(cè)人員記錄時(shí)用拔桿替代，因此缺測(cè)率較高。

表1　作物生長(zhǎng)發(fā)育各要素項(xiàng)數(shù)據(jù)完整性（實(shí)有率%）狀況Table 1 Data integrity (% real rate) of growth elements for each crop

圖3為從時(shí)間角度分析的五大作物發(fā)育期普期、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)、有效莖數(shù)的實(shí)有率時(shí)序變化圖。發(fā)育期普期、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)在1993年之后呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，這與1993年全國(guó)開(kāi)始使用了新的觀(guān)測(cè)規(guī)范，數(shù)據(jù)記錄更加規(guī)范有關(guān)。生長(zhǎng)高度實(shí)有率在1993年之后均超過(guò)90.0%，有效莖數(shù)的實(shí)有率在1982年之后均在96.0%以上。

圖4是小麥、水稻、棉花、大豆各個(gè)發(fā)育期普期的實(shí)有率圖，對(duì)作物各個(gè)發(fā)育期普期數(shù)據(jù)實(shí)有情況進(jìn)行了分析。小麥的返青期實(shí)有率最低，僅為63.0%，其次是起身、越冬開(kāi)始期，達(dá)65.2%、70.4%，原因是南方冬季日平均氣溫較高，小麥不越冬，因此不記載越冬、返青和起身日期。水稻的拔節(jié)期實(shí)有率最低，達(dá)75.3%，原因是1993年之前報(bào)表記錄的不規(guī)范。其他發(fā)育期實(shí)有率均在98.5%以上。棉花的停止生長(zhǎng)期實(shí)有率最低，僅為66.7%，因?yàn)樵摃r(shí)期為棉花的最后一個(gè)發(fā)育期，很多臺(tái)站記錄時(shí)用拔桿期替代。大豆的鼓粒期和分枝期實(shí)有率較低，分別為63.1%和70.0%。鼓粒期的實(shí)有率較低是因?yàn)樵摪l(fā)育期在舊觀(guān)測(cè)規(guī)范里沒(méi)有規(guī)定記錄，而分枝期實(shí)有率較低的原因是觀(guān)測(cè)員記錄時(shí)把日期數(shù)據(jù)記在始期的位置上。其他發(fā)育期的實(shí)有率都較高，均在95.0%以上。

3　數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估

本數(shù)據(jù)集在制作過(guò)程中，對(duì)五大作物發(fā)育期、生長(zhǎng)狀況、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)、有效莖數(shù)通過(guò)去除重復(fù)值、跨年值檢查、站號(hào)及臺(tái)站信息檢查、觀(guān)測(cè)時(shí)間檢查、值域檢查、內(nèi)部一致性等方法進(jìn)行了質(zhì)量控制，對(duì)未通過(guò)上述檢查的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正與標(biāo)識(shí)。質(zhì)控碼含義：“0”為正確、“1”為可疑、“2”為錯(cuò)誤、“7”為無(wú)觀(guān)測(cè)任務(wù)、“8”為數(shù)據(jù)缺測(cè)、“9”為數(shù)據(jù)未進(jìn)行質(zhì)量控制。

3.1　跨年值檢查

圖3　生長(zhǎng)發(fā)育各要素?cái)?shù)據(jù)實(shí)有率時(shí)序變化圖Fig. 3 Variations of the data integrity rates of growth elements

圖4　四種作物各發(fā)育期實(shí)有率統(tǒng)計(jì)Fig. 4 Real rate (%) in various growth periods for the four major crops

圖5　發(fā)育期跨年檢查錯(cuò)誤率和實(shí)有觀(guān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)時(shí)序變化圖Fig. 5 Variations of the next-year inspection error rate of puberties and of the number of observation sites

判斷作物發(fā)育期播種期和成熟期是否為同一年，若為同一年，去除數(shù)據(jù)中的跨年特征值。圖5給出了通過(guò)跨年值檢查結(jié)果。發(fā)育期普期錯(cuò)誤量2.4萬(wàn)個(gè)，錯(cuò)誤率為13.5%。1994—2010年普期錯(cuò)誤率最高值出現(xiàn)在1995年，錯(cuò)誤率大于1.0%達(dá)13年。

3.2　站號(hào)及臺(tái)站信息檢查

檢查臺(tái)站號(hào)錯(cuò)誤的方法：統(tǒng)計(jì)不同站號(hào)之間的距離，若距離為0，核查對(duì)應(yīng)兩站報(bào)表的經(jīng)緯度信息，找出錯(cuò)誤站號(hào)。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)及核查判斷，發(fā)現(xiàn)35個(gè)臺(tái)站號(hào)錯(cuò)誤，部分結(jié)果見(jiàn)表2。

表2　臺(tái)站號(hào)錯(cuò)誤信息（部分?jǐn)?shù)據(jù)）Table 2 Errors about station message (partial data)

檢查經(jīng)緯度錯(cuò)誤的方法：根據(jù)同一臺(tái)站相鄰兩年的經(jīng)緯度計(jì)算其距離，若距離超過(guò)25 km，輸出疑誤信息，進(jìn)一步核查該站前后年份報(bào)表，找出錯(cuò)誤的經(jīng)緯度信息。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，17個(gè)臺(tái)站緯度錯(cuò)誤，12站臺(tái)站經(jīng)度錯(cuò)誤，部分結(jié)果見(jiàn)表3和4。

表3　緯度錯(cuò)誤的臺(tái)站信息（部分?jǐn)?shù)據(jù)）Table 3 Errors about the station latitudes (partial data)

檢查觀(guān)測(cè)場(chǎng)海拔高度錯(cuò)誤的方法：計(jì)算相鄰兩年海拔相對(duì)差值，對(duì)差值絕對(duì)值大于1的臺(tái)站進(jìn)行核查，找出錯(cuò)誤的海拔高度臺(tái)站。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，海拔高度錯(cuò)

表4　經(jīng)度錯(cuò)誤的臺(tái)站信息（部分?jǐn)?shù)據(jù)）Table 4 Errors about the station longitudes (partial data)

表5　海拔錯(cuò)誤的臺(tái)站信息（部分?jǐn)?shù)據(jù)）Table 5 Errors about the station elevations (partial data)

3.3　觀(guān)測(cè)時(shí)間檢查

檢查作物觀(guān)測(cè)的時(shí)間，規(guī)定不在以下規(guī)定的時(shí)間范圍或時(shí)間點(diǎn)（表6—8）的數(shù)據(jù)為可疑數(shù)據(jù)，其中缺測(cè)的數(shù)據(jù)，記為無(wú)觀(guān)測(cè)任務(wù)“999998”。

表6　發(fā)育期始期觀(guān)測(cè)的時(shí)期Table 6 Observations of the initial period for each developmental phases

表7　生長(zhǎng)高度觀(guān)測(cè)時(shí)期Table 7 Observational period of the growth height

3.4　值域檢查

作物觀(guān)測(cè)要素值應(yīng)進(jìn)行值域范圍檢查，判斷其是否錯(cuò)誤或可疑。大于要素上限值的數(shù)據(jù)為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、大于其最大值的數(shù)據(jù)為可疑數(shù)據(jù)；發(fā)育期日期大于等于“1231”為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，具體域值詳見(jiàn)文獻(xiàn)[8]。

3.5　內(nèi)部一致性

作物觀(guān)測(cè)要素值未通過(guò)以下一致性檢查時(shí)，相應(yīng)數(shù)據(jù)為可疑數(shù)據(jù)。前一發(fā)育期觀(guān)測(cè)日期應(yīng)在后一發(fā)育期觀(guān)測(cè)日期之前。發(fā)育期未跨年時(shí)，后一個(gè)發(fā)育期日期應(yīng)出現(xiàn)在前一個(gè)發(fā)育期之后，若反之，為可疑數(shù)據(jù)。發(fā)育期出現(xiàn)跨年時(shí)，以自然年為界，前一年和后一年的發(fā)育期分別在當(dāng)年判斷。

表8　密度觀(guān)測(cè)時(shí)期及項(xiàng)目Table 8 Observation periods and terms for the density

前一發(fā)育期植株生長(zhǎng)高度應(yīng)小于或等于后一發(fā)育期植株生長(zhǎng)高度，若反之，為可疑數(shù)據(jù)。有效莖數(shù)應(yīng)小于或等于總莖數(shù)，若反之，為可疑數(shù)據(jù)。

通過(guò)對(duì)各要素正確率的統(tǒng)計(jì)，得到各要素總正確率均在99.1%以上，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。圖6給出了作物發(fā)育期普期的正確率，發(fā)育期普期小麥185站正確率為100%，所有站的正確率均在95.3%以上；水稻137站正確率為100%，所有站的正確率均在96.2%以上；棉花72站正確率為100%，所有站的正確率均在97.4%以上；大豆45站正確率為100%，所有站的正確率均在92.4%以上；花生26站正確率為100%，所有站的正確率均在98.2%以上。

圖6　作物發(fā)育期普期正確率分布圖Fig. 6 Map of accuracy of the crop development period

生長(zhǎng)高度小麥224站正確率為100%，所有站的正確率均在87.0%以上；水稻152站正確率為100%，所有站的正確率均在82.3%以上；棉花69站正確率為100%，所有站的正確率均在93.3%以上；大豆70站正確率為100%，所有站的正確率均在96.4%以上；花生29站正確率為100%，所有站的正確率均在85.7%以上。

總莖數(shù)小麥264站正確率為100%，所有站的正確率均在95.3%以上；水稻186站正確率為100%，所有站的正確率均在84.8%以上；棉花70站正確率為100%，所有站的正確率均在89.2%以上；大豆68站正確率為100%，所有站的正確率均在95.3%以上；花生30站正確率為100%，所有站的正確率均在96.3%以上。

有效莖數(shù)小麥272站正確率為100%，所有站的正確率均在92.5%以上；水稻209站正確率為100%，所有站的正確率除了松江站68.7%，其他都在85.7%以上。

從時(shí)間變化上分析（圖7），發(fā)育期普期、生長(zhǎng)高度在1993年之后數(shù)據(jù)正確率相比之前有了明顯提高的趨勢(shì)。發(fā)育期始期小麥、水稻、棉花、花生的準(zhǔn)確率較高，大部分年份在99.5%以上。發(fā)育期普期小麥、水稻、棉花的準(zhǔn)確率較高，也相對(duì)穩(wěn)定，大部分年份在99.0%以上。發(fā)育期末期水稻、棉花、花生的準(zhǔn)確率較高，大部分年份在99.0%以上。生長(zhǎng)高度花生的正確率較穩(wěn)定，大部分年份為100%?？偳o數(shù)水稻、小麥正確率較穩(wěn)定，均在99.0%以上。有效莖數(shù)的正確率變化較大，但均在99.0%以上。

圖7　五大作物正確率時(shí)序變化Fig. 7 Variations of observation accuracy for five crops

4　數(shù)據(jù)集的應(yīng)用

該數(shù)據(jù)產(chǎn)品在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用，提升了氣象為農(nóng)服務(wù)能力，為作物各發(fā)育階段的農(nóng)業(yè)氣象條件評(píng)估和產(chǎn)量預(yù)報(bào)等提供依據(jù)，更好地指導(dǎo)作物生產(chǎn)管理，同時(shí)為其他氣象資料數(shù)字化成果研制積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，為氣象檔案現(xiàn)代化管理建設(shè)提供信息化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[12]。以冬小麥資料為例，利用華北平原65個(gè)冬小麥農(nóng)業(yè)氣象觀(guān)測(cè)站近30年來(lái)的發(fā)育期觀(guān)測(cè)資料及同期逐日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，將發(fā)育期分為播種－越冬、越冬－返青、返青－抽穗和抽穗－成熟四個(gè)階段，采用線(xiàn)性回歸方法計(jì)算各階段發(fā)育期日數(shù)對(duì)溫度變化的相對(duì)敏感性，得到不同發(fā)育階段對(duì)溫度的敏感性差異較大。

由圖8可見(jiàn)，不同發(fā)育階段的日數(shù)對(duì)溫度變化的相對(duì)敏感性各不相同。其中，播種—越冬期相對(duì)敏感性的區(qū)域平均值為－0.040 d?℃-1，即溫度每升高1 ℃，日數(shù)縮短4%。返青—抽穗期是冬小麥營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)的主要階段，各站對(duì)溫度均較為敏感，區(qū)域平均值為－0.074 d?℃-1，即溫度每升高1 ℃，日數(shù)縮短7.4%。抽穗—成熟期為冬小麥的生殖生長(zhǎng)階段，該階段對(duì)溫度較不敏感，溫度每升高1 ℃，日數(shù)縮短4.2%?？傮w上，返青—抽穗期對(duì)溫度最為敏感，其次是抽穗—成熟期。播種—越冬期對(duì)溫度較不敏感。雖然營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期的敏感性仍強(qiáng)于生殖生長(zhǎng)期，但二者之間的差距大為縮小。

圖8　四個(gè)發(fā)育階段的日數(shù)對(duì)溫度相對(duì)敏感性的區(qū)域統(tǒng)計(jì)（：最大值和最小值；：第99和第1分位數(shù)；：上、中、下三橫分別是上四分位數(shù)、中位數(shù)和下四分位數(shù)；：平均值）Fig. 8 The quantile statistics of the relative sensitivity to temperature for four stages

5　小結(jié)

基于1981—2010年農(nóng)業(yè)氣象紙質(zhì)年報(bào)表數(shù)字化成果，通過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)與規(guī)范化處理策略，包括數(shù)據(jù)完整性檢查、跨年值檢查、觀(guān)測(cè)時(shí)間檢查、值域檢查、內(nèi)部一致性檢查、人工核查以及數(shù)據(jù)補(bǔ)錄等過(guò)程，建立高質(zhì)量的全國(guó)主要作物生長(zhǎng)發(fā)育的長(zhǎng)時(shí)間序列。

1）數(shù)字化過(guò)程中存在大量的作物品種類(lèi)型及發(fā)育期不規(guī)范、播種期及植株有效密度缺錄，新舊資料格式不統(tǒng)一，因此，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理是數(shù)據(jù)集形成關(guān)鍵的一步。通過(guò)整理，不規(guī)范發(fā)育期名稱(chēng)占所有數(shù)據(jù)比例為3.4%，補(bǔ)錄數(shù)據(jù)14927個(gè)，其中播種期6966個(gè)，植株總莖數(shù)687個(gè)，有效密度7274個(gè)。

2）通過(guò)跨年值檢查發(fā)現(xiàn)發(fā)育期始期錯(cuò)誤量錯(cuò)誤率為6.8%，普期錯(cuò)誤率為13.5%，末期錯(cuò)誤率為0.5%。發(fā)育期始期、普期、末期錯(cuò)誤率最高值出現(xiàn)在1995年，始期出現(xiàn)在0.5%～0.6%的錯(cuò)誤率達(dá)13年，普期錯(cuò)誤率大于1.0%達(dá)13年。發(fā)育期末期數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率最低，均在0.1%以下。

3）對(duì)臺(tái)站信息的檢查，通過(guò)統(tǒng)計(jì)及核查相鄰年份報(bào)表，對(duì)站號(hào)錯(cuò)誤或觀(guān)測(cè)任務(wù)變遷進(jìn)行區(qū)分，共發(fā)現(xiàn)35個(gè)站號(hào)錯(cuò)誤并進(jìn)行更正。對(duì)于同一個(gè)站，其距離大于25 km以上，核查所有年份的經(jīng)緯度信息，找出錯(cuò)誤的經(jīng)緯度，其中緯度錯(cuò)誤的臺(tái)站為17個(gè)，經(jīng)度錯(cuò)誤12個(gè)。相鄰兩年海拔相對(duì)差值絕對(duì)值大于1的臺(tái)站進(jìn)行核查，找出錯(cuò)誤的臺(tái)站有16個(gè)。

4）從作物各個(gè)生育期的實(shí)有率分析得出：小麥的返青期實(shí)有率最低，達(dá)63.0%，其次是起身、越冬開(kāi)始期，達(dá)65.2%、70.4%，原因是南方冬季日平均氣溫高于0 ℃時(shí)，小麥不越冬，不記載越冬、返青和起身。水稻的拔節(jié)期實(shí)有率最低，達(dá)75.3%，原因是1993年之前的報(bào)表記錄不規(guī)范造成記錄不全。其他發(fā)育期實(shí)有率均在98.5%以上。棉花的停止生長(zhǎng)期實(shí)有率最低，達(dá)66.7%，因?yàn)樵摃r(shí)期為棉花的最后一個(gè)發(fā)育期，很多臺(tái)站記錄時(shí)用拔桿期替代。大豆的鼓粒和分枝實(shí)有率較低，達(dá)63.1%、70.0%，因?yàn)楣牧Ｆ谠?993年之前的觀(guān)測(cè)規(guī)范里沒(méi)有規(guī)定記錄，分枝期的實(shí)有率較低是由于觀(guān)測(cè)員記錄時(shí)把日期數(shù)據(jù)記在始期的位置上，其他發(fā)育期的實(shí)有率都較高，均在95.0%以上。

5）作物發(fā)育期、生長(zhǎng)狀況、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)、有效莖數(shù)的總實(shí)有率均超過(guò)了77.1% 。除了發(fā)育期末期和有效莖數(shù)以外，發(fā)育期始期、普期、生長(zhǎng)高度、總莖數(shù)在1993年之后呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，這與1993年全國(guó)開(kāi)始使用了新的觀(guān)測(cè)規(guī)范，數(shù)據(jù)記錄更加規(guī)范有一定的關(guān)系。生長(zhǎng)高度實(shí)有率在1993年之后均超過(guò)90%，有效莖數(shù)的實(shí)有率在1982年之后均在96%以上。

6）作物生長(zhǎng)發(fā)育各要素正確率均在98.0%以上，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好。發(fā)育期普期、末期、生長(zhǎng)高度在1993年之后數(shù)據(jù)正確率相比之前有了明顯提高的趨勢(shì)。發(fā)育期始期小麥、水稻、棉花、花生準(zhǔn)確率較高，大部分年份在99.5%以上。發(fā)育期普期小麥、水稻、棉花的準(zhǔn)確率較高，也相對(duì)穩(wěn)定，大部分年份在99.0%以上。發(fā)育期末期水稻、棉花、花生的準(zhǔn)確率較高，大部分年份在99.0%以上。生長(zhǎng)高度花生的正確率較穩(wěn)定，大部分年份為100%?？偳o數(shù)水稻、小麥正確率較穩(wěn)定，均在99.0%以上。有效莖數(shù)的正確率變化較大，但均在99.0%以上。

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