王賀然 李晶 張慧

摘要 基于前人研究的東北地區(qū)春玉米適宜度指標(biāo)，分別構(gòu)建以省、市為空間尺度，以候為時間尺度的春玉米溫度、降水和日照適宜度模型，運用積分回歸法，建立春玉米氣候適宜度指數(shù)，根據(jù)加權(quán)法，建立遼寧省和14個市的春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型。結(jié)果表明，氣候適宜度指數(shù)與單產(chǎn)豐歉值顯著相關(guān)，1992—2013年省級模型回代檢驗準(zhǔn)確率為79.6%，該方法可以動態(tài)預(yù)報遼寧省春玉米單產(chǎn)，滿足遼寧省省級農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)需求。

關(guān)鍵詞 氣候適宜度；產(chǎn)量預(yù)報；春玉米；遼寧省

中圖分類號 S162 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2018）23-0121-05

Abstract On the basis of the research results about the spring maize climatic suitability indexes in Northeast China of predecessors， the suitability models about temperature， precipitation and sunshine of spring maize which took the province and city as the space scale and took the pentad as the time scale were constructed. The spring maize climatic suitability indexes were established by using the integral regression method and the dynamical forecasting models for the province and cities were established by using weighted method. The results showed that there was a significant positive correlation between climate suitability and the abundant and poor harvest of yield of spring maize.The accuracy rate of the provincial model backtesting test from 1992 to 2013 was 79.6%. This method could dynamically predict the yield of spring corn in Liaoning Province to meet the needs of provincial agricultural meteorological business services in Liaoning Province.

Key words Climatic suitability；Yield forecast；Spring maize；Liaoning Province

春玉米是遼寧省第一大糧食作物，多為雨養(yǎng)玉米，所以遼寧省春玉米的產(chǎn)量幾乎完全依靠氣象條件。近年來，隨著資本對農(nóng)產(chǎn)品市場的介入，更多農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、貿(mào)易鏈條上的企業(yè)也開始關(guān)注農(nóng)作物的產(chǎn)量，尤其關(guān)注東北這個商品糧基地的春玉米產(chǎn)量。每年東北地區(qū)秋糧收獲之后統(tǒng)計部門公布的官方數(shù)據(jù)對市場而言就缺少了時效性，所以農(nóng)作物產(chǎn)量信息逐漸具有了市場信息的屬性。

在我國，氣象部門尤其是農(nóng)業(yè)氣象領(lǐng)域，從20世紀(jì)70年代就著手研究作物的產(chǎn)量預(yù)報方法，20世紀(jì)80年代開展業(yè)務(wù)化應(yīng)用[1-2]。產(chǎn)量預(yù)報的手段和方法包括農(nóng)學(xué)方法、統(tǒng)計學(xué)方法、遙感估產(chǎn)、作物生長模型等，產(chǎn)量預(yù)報的準(zhǔn)確度和精細(xì)化程度逐漸提高[1-2]。

近年來氣候適宜度理論逐漸發(fā)展和完善，并應(yīng)用到氣象部門的產(chǎn)量預(yù)報業(yè)務(wù)中[3-7]。易雪等[3]利用氣候適宜度方法建立了湖南省早稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型；李樹巖等[4]利用氣候適宜度方法建立了河南省及其13個市的夏玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型；宋迎波等[6]和代立芹等[7]改進(jìn)水分適宜度模型，考慮土壤水分，分別建立了華北地區(qū)和河北省的冬小麥產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型。

筆者利用前人研究方法，建立遼寧省14個市和全省的基于氣候適宜度的春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，實現(xiàn)逐候開展省級產(chǎn)量預(yù)報，以期通過及時判斷當(dāng)年作物生長的氣象條件，為農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)的重點區(qū)域和方向提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象資料為1992—2016年遼寧省56個氣象站春玉米生長季（5—9月）逐日最高氣溫、最低氣溫、降水量和日照時數(shù)，發(fā)育期資料為對應(yīng)年份全省19個農(nóng)氣站（圖1）的春玉米發(fā)育期資料，以上資料來自遼寧省氣象信息中心；產(chǎn)量資料為對應(yīng)年份遼寧省及14個市的春玉米單產(chǎn)，來自遼寧省統(tǒng)計年鑒。

1.2 資料處理

1.2.1 產(chǎn)量資料處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣候適宜度指數(shù)與春玉米單產(chǎn)豐歉值的相關(guān)性分析

相關(guān)分析結(jié)果（表1）顯示，8月3候—9月6候的累積氣候適宜度與春玉米單產(chǎn)豐歉值顯著相關(guān)。說明該研究建立的春玉米氣候適宜度模型能夠反映遼寧省氣候適宜度與單產(chǎn)豐歉值的趨勢，可以綜合評價氣象條件對春玉米生長發(fā)育的適宜程度。

2.2 春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型的建立

遼寧省春玉米的播種時間從4月上中旬持續(xù)到5月上中旬，9月中旬—下旬春玉米陸續(xù)成熟，根據(jù)省級為農(nóng)服務(wù)中產(chǎn)量趨勢預(yù)報和定量預(yù)報的時間節(jié)點，計算1992—2013年5月第1候到9月第6候的累積氣候適宜度指數(shù)，建立從7月第1候到9月第6候的遼寧省全省和14個市的春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，逐候進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報。預(yù)報方程以7月第3候、8月第5候和9月第4候為例，見表2。

2.3 春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型的檢驗

2.3.1

模型的回代檢驗。應(yīng)用表2中的預(yù)報模型，對遼寧省及14個市1992—2013年春玉米產(chǎn)量進(jìn)行回代檢驗，回代檢驗結(jié)果見表3。從平均準(zhǔn)確率上看，全省預(yù)報準(zhǔn)確率可以達(dá)到79.6%；本溪和營口高于80.0%，沈陽、大連、鞍山、撫順、丹東和鐵嶺為70.0%～80.0%，錦州和遼陽為60.0%～70.0%，阜新、朝陽、盤錦和葫蘆島小于60.0%?？梢姡撗芯拷⒌拇河衩桩a(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型可以滿足省級產(chǎn)量預(yù)報的業(yè)務(wù)需求。從1992—2016年的平均播種面積來看（圖2），沈陽、鐵嶺、錦州和朝陽這4個市的春玉米播種面積占全省的54.8%，其中沈陽、鐵嶺位于遼寧東部，氣象和土壤條件比較利于春玉米生長，而錦州和朝陽位于遼寧西部，熱量和光照條件充足，但降水條件是當(dāng)?shù)卮筇锎河衩咨L的限制性因素。沈陽和鐵嶺的產(chǎn)量預(yù)報模型回代準(zhǔn)確率分別為78.1%和73.4%，而錦州和朝陽的產(chǎn)量預(yù)報模型回代準(zhǔn)確率僅為66.5%和35.7%，另外同屬于遼西地區(qū)的阜新和葫蘆島的產(chǎn)量預(yù)報模型回代準(zhǔn)確率也小于60.0%。所以，全省春玉米產(chǎn)量預(yù)報模型的回代準(zhǔn)確率低于80.0%也主要受到遼西地區(qū)回代準(zhǔn)確率的影響，盤錦的產(chǎn)量預(yù)報模型回代準(zhǔn)確率雖然小于60.0%，但當(dāng)?shù)厥沁|寧省的水稻主產(chǎn)區(qū)，春玉米種植面積的平均比例僅為0.61%，所以該市的回代準(zhǔn)確率對全省影響較小。

2.3.2

模型的預(yù)報檢驗。應(yīng)用表2中的預(yù)報模型，對遼寧省及14個市2014—2016年春玉米產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)報檢驗，結(jié)果見表4，因篇幅限制，僅列出7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率。從這3候的預(yù)報準(zhǔn)確率看，2014年，沈陽、鞍山、本溪、丹東、營口、遼陽和盤錦的預(yù)報準(zhǔn)確率高于60.0%，其中沈陽在8月第5候和9月第4候、丹東在7月第3候、8月第5候和9月第4候、營口在8月第5候和9月第4候、盤錦在7月第3候的預(yù)報準(zhǔn)確率均高于90.0%；大連、撫順、錦州、阜新、鐵嶺、朝陽、葫蘆島和全省在3候的預(yù)報準(zhǔn)確率均低于60.0%，其中葫蘆島出現(xiàn)負(fù)值。2015年，沈陽、鞍山、撫順、丹東、錦州、營口、遼陽、朝陽、盤錦和全省3個起報時間的預(yù)報準(zhǔn)確率均高于80.0%，大連在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率僅高于60.0%，本溪在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率接近70.0%，阜新在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率低于61.0%；鐵嶺在9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率高于70.0%，其他兩候的預(yù)報準(zhǔn)確率高于80.0%；葫蘆島在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率接近60.0%。2016年，沈陽、鞍山、撫順、本溪、丹東、錦州、營口、遼陽、朝陽、盤錦和葫蘆島3個起報時間的預(yù)報準(zhǔn)確率均高于80.0%；大連在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率僅高于60.0%；阜新在8月第5候的預(yù)報準(zhǔn)確率低于73.0%，其他兩候的預(yù)報準(zhǔn)確率高于80.0%，鐵嶺在7月第3候、8月第5候和9月第4候的預(yù)報準(zhǔn)確率分別高于90.0%、低于60.0%和低于80.0%，全省在8月第5候的預(yù)報準(zhǔn)確率低于80.0%，其他兩候的預(yù)報準(zhǔn)確率高于80.0%。

3 結(jié)論與討論

（1）該研究計算了1992—2013年遼寧省春玉米氣候適宜度，從第8月第3候到9月第6候全省春玉米累積氣候適宜度指數(shù)與春玉米單產(chǎn)豐歉值顯著相關(guān)，說明該研究建立的全省春玉米氣候適宜度指數(shù)可以動態(tài)反映遼寧省春玉米生長的氣象條件。

（2）根據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)需求，計算遼寧省14個市和全省的春玉米氣候適宜度指數(shù)，并自7月第3候至9月第6候建立了產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，通過回代檢驗，全省的平均回代檢驗準(zhǔn)確率可以達(dá)到79.6%，所以該研究建立的春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型可以基本滿足省級產(chǎn)量預(yù)報的業(yè)務(wù)需求。對于遼西地區(qū)的產(chǎn)量數(shù)據(jù)可以考慮用試驗數(shù)據(jù)或田間取樣數(shù)據(jù)進(jìn)行替代，提高產(chǎn)量數(shù)據(jù)的真實性以提高產(chǎn)量預(yù)報的準(zhǔn)確性。

（3）基于統(tǒng)計方法建立的產(chǎn)量預(yù)報模型均未考慮氣象災(zāi)害對產(chǎn)量的影響[4-10]。2014年，遼寧省全省春玉米預(yù)報準(zhǔn)確率低于55.0%，撫順的預(yù)報準(zhǔn)確率低于60.0%，大連和朝陽的預(yù)報準(zhǔn)確率低于45.0%，錦州的預(yù)報準(zhǔn)確率低于40.0%，產(chǎn)糧大市鐵嶺的預(yù)報準(zhǔn)確率從超過70.0%到低于40.0%，葫蘆島的預(yù)報準(zhǔn)確率更是為負(fù)數(shù)，2014年遼寧省發(fā)生了63年來罕見的伏旱，遼西和大連北部旱情最為嚴(yán)重，坡耕地作物基本絕收，所以在災(zāi)害年份模型預(yù)報的準(zhǔn)確率較低，需要考慮災(zāi)害的實際情況對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行訂正。

（4）該研究建立的氣候適宜度模型在水分方面僅考慮了降水，植物對水分的吸收主要來自于土壤，所以今后在水分適宜度模型的建立過程中需要考慮土壤水分含量和作物的需水量，進(jìn)一步優(yōu)化模型。

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