黃珍珠 李寅 陳慧華 沈平

摘 要 氣象條件是橡膠產量波動的重要影響因素，為了開展橡膠氣象服務及產量預報，利用1992～2014年廣東省橡膠產量資料和氣象資料，通過相關分析及考慮生物學意義，確定了影響廣東橡膠產量的關鍵氣象因子是1～2月最低氣溫平均、5月下旬至6月中旬雨量、5～9月最大風速最大值區(qū)域平均，在此基礎上用多元線性回歸方法建立了廣東省橡膠產量預報模型，對橡膠產量進行中期預估預報和后期最終預報。模型歷史回代檢驗平均準確率90%；對2014年橡膠單產進行試預報檢驗，預估預報和最終預報準確率≥94%，預報準確率較高，表明此方法建立的模型可在業(yè)務和服務上應用。

關鍵詞 廣東 ；關鍵氣象因子 ；產量預報 ；橡膠

中圖分類號 S162.5+4 文獻標志碼 A Doi：10.12008/j.issn.1009-2196.2018.02.021

Abstract Meteorological conditions are important factors affecting the fluctuation of rubber production. In order to carry out the rubber meteorological service and rubber production forecast for rubber plantations， the rubber production data and meteorological data of Guangdong Province in 1992-2004 were analyzed with correlation analysis to determine the key meteorological factors affecting the rubber production in consideration of biological significance. The results showed that the key meteorological factors were the mean minimum temperature in January to February， precipitation in late May to mid June， and mean zonal maximum wind speed in May to September. These key factors were used to establish a rubber yield forecasting model for rubber plantations in Guangdong by using multiple linear regression method to generate mid-term preliminary and final forecasts of rubber production in rubber plantations. The average forecasting accuracy of this model fitting the historical data was 90%. The rubber production in 2014 were forecast by using this model， and the preliminary forecasting and final forecasting accuracies were 94% or higher. This high forecasting accuracy indicates the model established can be used for forecasting of rubber production in Guangdong Province.

Keywords Guangdong Province ； key meteorological factors ； production forecast ； rubber

橡膠樹（Hevea brasiliensis）屬多年生喬木，原產于南美洲15° N～10° S 的亞馬遜河流域[1]，喜高溫、高濕、靜風和肥沃土壤[2-3]。近50年來，我國突破了國際傳統(tǒng)植膠禁區(qū)，在位于18° N～24° N區(qū)域內大面積成功種植了橡膠，并建成了海南、云南、廣東三大天然橡膠種植生產基地等膠園[4]。由于橡膠樹是典型的熱帶雨林樹種，對氣象條件要求嚴格，生長和產膠對氣象條件的變化敏感。近年來，國內很多學者對橡膠氣象進行了大量的研究，且取得豐碩的成果。2013年陳瑤等[5]開展橡膠樹寒害等級的研究，將橡膠樹寒害分為輕度、中度、重度和特重四個等級；2014年程儒雄等[6]對廣東廣西植膠區(qū)寒害進行了分析并對橡膠樹的抗寒種植提出了建議；2013年陳小敏等[7]對2008 年初海南橡膠寒害遙感監(jiān)測進行了探索；廣東對2008年橡膠寒害方面也進行了一些研究[8-9]；2015年劉少軍等[10]分析了1961～2010年中國橡膠寒害的時空分布特征。除寒害研究外，對橡膠林風害影響[11]、橡膠樹產膠量影響因素[12]、橡膠產量預報及年景預報也進行了一些研究[13-15]。這些研究為中國防御橡膠氣象災害、引種擴種及提高橡膠產量等提供了有力的科技支撐。

由于每種作物對氣象條件的要求有一定的共性，但也有其區(qū)域性，廣東為非傳統(tǒng)植膠區(qū)，也是臺風、暴雨的高發(fā)區(qū)，寒害、風害和暴雨災害等氣象因子對橡膠產量的影響情況怎樣，目前的研究還較少[16]。因此，本文應用數理統(tǒng)計方法，找出影響廣東橡膠產量的關鍵氣象因子，分析各氣象因子與橡膠產量的關系并建立橡膠氣象產量預報模型，為進一步探討橡膠產量預測技術提供借鑒，同時也為有關部門指導橡膠生產或制定橡膠種植計劃提供依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文橡膠（干膠）產量資料來源于《廣東省農村統(tǒng)計年鑒》，產量資料包括全省及各市（縣） 干膠總產量、單產及橡膠開割面積，資料年代為1992～2014年。氣象資料來源于廣東省氣象局，主要包括平均氣溫、最低氣溫、降水量、日照時數、風速資料等要素，資料序列為1992～2014年，其中建立模型時用1993～2013年資料，2014年資料用做預測檢驗。

1.2 資料處理方法

1.2.1 產量資料提取

作物實際產量可分解為社會經濟因素決定的趨勢產量、氣象因素決定的氣象產量和偶然因素造成的隨機產量[17]，即

y=yb+yw+δ（1）

式中，y為實際產量，yb為趨勢產量，yw為氣象產量，δ為隨機產量，δ通常可以忽略不計。

趨勢產量反映了耕作技術的改進、市場因素等造成的緩慢變化，所以分離趨勢產量用的方法很重要，必須考慮趨勢產量模擬曲線要符合社會技術各發(fā)展階段的實際[18]。中國天然橡膠產業(yè)發(fā)展自1990～2006年是改革創(chuàng)新時期，政府重視，2007年以后，政企分離和社企分離[19]。2008年受低溫影響廣東省橡膠產量明顯偏低，所以此研究分離趨勢產量選擇灰色模型平滑分兩段模擬對實際單產資料序列（y）進行處理，分段點為2008年。氣象產量則反映了每年氣象條件的不同造成的波動。通過趨勢產量，從而求得氣象產量，即

yw=y-yt（2）

由于灰色模型平滑模擬第一年（1992年）的數據與原始數據一樣，即氣象產量為0，與實際情況不符，為了預測的準確性，所以在進行相關分析及建模時不考慮序號為1的1992年。

1.2.2 氣象資料處理

選取廣東省橡膠主要種植區(qū)湛江、茂名、陽江各市（縣）所在氣象臺站氣溫、降水量、日照時數、風速等氣象要素進行膨化處理，氣象資料處理中時間尺度組合從當年1月至12月依次按照旬、月進行時段膨化組合。由于不同市橡膠種植面積差異較大，為了準確地反映各地氣象要素對廣東橡膠產量的影響，所以要對膨化組合后的各氣象要素引入面積權重：

式中，k為氣象站數，k=1、2、3…j，i、j 分別為年編號和氣象站編號，Aij、Ai分別為氣象站所對應市（縣）的第i年橡膠開割面積和廣東省橡膠當年平均開割總面積，Wij為各氣象站按照旬、月進行時段膨化組合后的氣象要素，Xi為第i年引入面積權重后的氣象要素。

2 結果與分析

2.1 影響橡膠產量的關鍵氣象因子

廣東橡膠種植主要是在粵西的湛江、茂名、陽江和粵東的揭陽，1992～2014年粵西橡膠總產量占全省橡膠總產量的99%，近10年粵西湛江、茂名和陽江橡膠總產量占全省橡膠總產量約100%。廣東全省及粵西各市橡膠總產量及單產歷年變化見圖1。

根據面積權重處理后的以旬和月為單位的溫度、降水、日照、風速等因子或因子組合與氣象產量求相關，從中選取通過α≤0.05信度顯著性檢驗、生物學意義明顯的關鍵氣象因子是1～2月平均氣溫、1～2月最低氣溫平均、5月下旬至6月中旬累計雨量、5～9月最大風速最大值區(qū)域平均（表1）。

2.1.1 熱量條件

溫度是影響橡膠樹生長、發(fā)育和產膠及其地理分布的主要因子之一。橡膠樹生長發(fā)育的最適溫度為25～27℃，最低溫度為16℃，最高溫度為39℃[4]。當氣溫降至5℃，橡膠樹開始受寒害，當溫度<0℃時，橡膠樹嚴重寒害致死；10天以上的連續(xù)低溫陰雨天氣期內平均氣溫<10℃，橡膠樹亦出現嚴重寒害致死[4]。廣東橡膠粵西主產區(qū)湛江、茂名和陽江最冷月1月份歷年月平均氣溫為15.1～16.1℃，熱量條件略顯不足，尤其是冬季寒潮冷空氣強烈時，廣東橡膠就出現寒害。如2008年廣東受罕見寒冷災害天氣影響[20]，1月25日至2月3日，湛江、茂名、陽江日平均氣溫<10℃連續(xù)10天，廣東橡膠遭受嚴重的寒害[8-9]，導致2008年廣東橡膠產量很低（見圖1）。從表1和圖2也可以看出，1～2月平均氣溫、1～2月最低氣溫平均與橡膠產量有明顯的正相關，相關系數通過α=0.01顯著性水平檢驗，進一步說明，冬季溫度條件對橡膠生長的重要性。

2.1.2 雨量條件

根據橡膠樹生長和產膠狀況，年降雨量1 500～2 000 mm的地方，適宜生長[4]。湛江、茂名和陽江歷年平均年降雨量約1 750～2 390 mm，雨量能滿足橡膠生長發(fā)育，但是廣東降水時間分布不均，前汛期中降水最集中、雨量最大的過程主要發(fā)生在5月下旬至6月中旬，這是華南地區(qū)的降水高峰期，江河迅速上漲，俗稱“龍舟水”[21-22]。從表1可以看出，6月中旬、5月下旬至6月中旬累計雨量與橡膠產量有明顯的負相關，說明“龍舟水”降雨多對橡膠產量形成不利。此外，正常年份廣東橡膠開割是4月底到5月初，5月下旬至6月中旬是橡膠高產期，降雨太多對割膠也不利。

2.1.3 風速條件

橡膠樹性喜微風，懼怕強風。微風促使空氣流動交換，增加橡膠樹樹冠層附近的二氧化碳溶度，有利于光合作用效率的提高。但當風速超過一定的限度時，就會吹皺葉片，加劇蒸騰，造成植物體內水分失調，致使橡膠樹不能正常生長和產膠[4]。強風還會吹斷橡膠樹，造成嚴重損害。當風速>17.2 m/s（8級、熱帶風暴級別）時，不抗風的品種樹就出現斷干折枝；當風速>24.5 m/s（10級、強熱帶風暴級別）時，橡膠樹普遍出現折枝、斷干、倒伏等風害[4]。5～9月是廣東熱帶氣旋多發(fā)季節(jié)，據黃珍珠等[23]研究，1983～2010年登陸廣東的熱帶氣旋共93個，平均每年3.3個，其中登陸廣東粵西地區(qū)的熱帶氣旋占66%，說明粵西風災還是比較嚴重。表1中5～9月最大風速最大值區(qū)域平均與橡膠產量相關系數達到顯著性檢驗，也說明大風對廣東橡膠產量的影響明顯。

2.1.4 日照條件

橡膠樹在幼苗期可以忍受一定的隱蔽，即使在50%～80%的隱蔽度下也能正常生長，但在全光照下生長良好，隨著樹齡的增大，要求更多的光照[4] 。湛江、茂名和陽江歷年年日照時數平均為1 857 h，平均每天日照時數達5 h，能滿足橡膠生長發(fā)育、產膠所需要。廣東橡膠產量與日照時數相關性并不突出，沒有達到相關信度0.05檢驗要求。

2.2 橡膠產量預報

2.2.1 預報模型的建立

因為1～2月平均氣溫與1～2月最低氣溫平均、6月中旬雨量與5月下旬至6月中旬雨量有較強的相關性，通過逐步回歸篩選因子及生物學意義等綜合考慮，選取表1中相關系數較高的1～2月最低氣溫平均，5月下旬至6月中旬雨量，5～9月最大風速最大值區(qū)域平均作為自變量，氣象產量作為因變量，分別于6月21日和10月1日采用多元線性回歸的方法，建立氣象產量預報模型。

式中，yw表示氣象產量，Xi表示第i個關鍵氣象因子，b0為常數，bi為系數。 6月21日預估產量模型為：

yw=-531.79+45.94X1-0.29X2（5）

式中，X1為1～2月最低氣溫平均，X2為5月下旬至6月中旬雨量；回歸方程的復相關系數R=0.682，回歸平方和U=104 323.29，殘差平方和Q=119 726.37，m=2，n=21，F=7.842，模型通過0.01檢驗。

與上同理，10月1日建立產量預報模型為：

yw=-382.39+41.82X1-0.23X2-8.71X3（6）

式中，X3為5～9月最大風速最大值區(qū)域平均，回歸方程的復相關系數R=0.715，回歸平方和U=114 447.9，殘差平方和Q=109 601.73，m=3，n=21，F=5.917，模型通過0.01檢驗。

2.2.2 模型回代檢驗

將1993～2013年氣象資料分別帶入到預報方程（5）和預報方程（6），分別計算每年氣象產量，再加上趨勢產量，得到模擬產量，最后與實際產量相比較，用準確率進行模型預報效果檢驗。

準確率=[1-|（模擬產量-實際產量）|/實際產量]×100%（7）

模型（5）和（6）回代準確率大部分年份都在85%以上，21年平均預報準確率，模型（5）為89%，模型（6）為90%。模型（6）模擬的產量與實際產量比較見圖3，從圖3可以看出，除2008年模擬產量誤差比較大外，其它年份模擬產量與實際產量比較接近。

2.2.3 模型應用檢驗

每年6月下旬前期，按照當年湛江、茂名、陽江等各地橡膠開割面積和廣東省橡膠當年平均開割總面積，算出各地面積權重（假如統(tǒng)計局還沒有當年橡膠開割面積數，可以用各市近5年面積權重平均值來代替當年面積權重），再算出根據權重處理后的各氣象要素。如：2014年根據面積權重處理后的1～2月最低氣溫平均X1為11. 7℃，5月下旬至6月中旬雨量X2為273. 5 mm，代入方程（5），得氣象產量yw=-74，為了方便、簡單，2014年趨勢產量用上五年滑動平均，趨勢產量yb=615，代入方程（1），得2014年橡膠單產為：y=yb+yw=615-74=541，以實際產量506誤差6%，即準確率94%。由于2014年7月18日超強臺風“威馬遜”在徐聞登陸，對湛江、茂名的橡膠產量影響較大[24]，所以6月下旬預估產量偏高是合理的。

同理，每年10月初，再算出根據面積權重處理后的5～9月最大風速最大值區(qū)域平均，如：2014年5～9月最大風速最大值區(qū)域平均X3為17. 0 m/s，把X1、X2和X3代入方程（6），得氣象產量yw=-104，2014年橡膠單產為：y=yb+yw =615-104=511，以實際產量506誤差1. 0%，相當于準確率99%，說明此方法建立的模型可投入業(yè)務應用。

3 結論與討論

（1）本文通過相關分析確定了影響廣東橡膠產量的關鍵氣象因子是冬季寒害、“龍舟水”和臺風，對各因子的生物學意義進行分析，闡明了影響因子的合理性，并以此為據于“龍舟水”結束后和10月初臺風結束后（廣東平均終臺是9月28日）分別建立了廣東橡膠產量預測模型，對橡膠產量進行中期預估預報和后期最終預報。經過模擬檢驗和試用，利用該方法建立的模型預報橡膠單產準確率較高，基本能夠滿足業(yè)務和服務需要。

（2）在氣象產量預報中，數據更新到最新的資料很重要，所以為了預報結果更加準確，每年做產量預報時首先要把上年的實際產量資料及根據面積權重處理后的氣象資料錄入數據庫，重新計算模型的各個系數再做預報。

（3）基于關鍵氣象因子建立的氣象產量預報模型方法簡單、參數少，易于使用。但在建模原理上存在一定的局限性，因為沒有考慮到土壤營養(yǎng)成分、病蟲害、割膠制度和技術、品種和膠園管理等方面綜合的影響，因此造成預報產量與實際產量結果存在一些誤差。

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