鄧吉良， 李茂芬， 李玉萍， 劉恩平， 郭澎濤

(1.海南大學(xué)熱帶農(nóng)林學(xué)院，海南?？?570228； 2.中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所，海南儋州 571737；3.中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院橡膠研究所，海南儋州 571737)

水稻為原產(chǎn)于熱帶地區(qū)的禾本科草本植物，喜高溫多濕，是熱帶地區(qū)最重要的糧食作物之一。我國作為人口大國和農(nóng)業(yè)大國，近幾十年來，隨著全球氣候的變化，越來越多的學(xué)者關(guān)注氣候變化對水稻產(chǎn)量影響的問題[1-8]。海南省是位于我國最南端的農(nóng)業(yè)大省，屬于熱帶島嶼季風(fēng)氣候區(qū)，受熱帶氣旋、冷空氣、西南低壓槽、南海低壓槽、副熱帶高壓等多種天氣系統(tǒng)影響。近年來，大量的學(xué)者開展了海南島氣候變化分析，以及各地氣象因子對早稻產(chǎn)量影響的研究[9-20]，如陳小麗等對海南島各季氣候變化特征進(jìn)行分析，認(rèn)為海南氣候變暖趨勢明顯，南部地區(qū)各季降水量呈明顯上升趨勢[10]。孫瑞等研究認(rèn)為，近幾十年來海南島相對濕度、風(fēng)速和日照時數(shù)都有下降趨勢[11]。查光天等研究發(fā)現(xiàn)，杭州市早稻產(chǎn)量由氣溫、日照時數(shù)、降水量等多種氣象因子決定[12]。羅麗華等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，湖南省水稻分蘗期的較高相對濕度會影響早稻總苗數(shù)，后期較高的氣溫有利于早稻增產(chǎn)[13]。杜堯東等利用CERES作物生長模型研究表明，氣溫的升高會導(dǎo)致廣東地區(qū)水稻生育期縮短，產(chǎn)量減少且品質(zhì)降低[19]。姚鳳梅等通過DSSAT模型研究認(rèn)為，隨著近年來氣溫的增加，?？谒井a(chǎn)量有較大幅度的下降[20]。以上學(xué)者主要在全年或每季的時間尺度上研究了海南島整體氣候變化趨勢，以及各地氣象因子對早稻的影響。但具體針對海南各個市(縣)早稻生育期內(nèi)氣象因子變化趨勢的研究較少，海南省早稻生育期氣象因子對早稻產(chǎn)量的影響還未見研究報道。海南省作為我國為數(shù)不多的擁有熱帶資源的地區(qū)，探究在當(dāng)前復(fù)雜氣候背景下氣象因子對海南省早稻的影響十分必要。

由于地區(qū)氣候的差異性，不同地區(qū)早稻產(chǎn)量受到的氣象影響不盡相同。本研究為揭示海南省早稻生育期內(nèi)氣象的變化趨勢以及氣象因子對早稻產(chǎn)量的影響，選取1998—2013年海南省?？凇①僦?、瓊中、陵水這4個站點(diǎn)的降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度和日照時數(shù)為氣象要素，首次嘗試結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析、相關(guān)性分析和多元逐步回歸分析探究海南省早稻生育期氣象因子對早稻產(chǎn)量的影響，以期找到影響海南省早稻產(chǎn)量的氣象因子，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高早稻產(chǎn)量。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

以海南省4個代表性較好、分布較為均勻的站點(diǎn)——海口、儋州、瓊中和陵水為研究區(qū)域，具體分布如圖1所示。海口市地處海南島北部，毗鄰瓊中海峽；儋州市位于海南島西部，西臨北部灣；瓊中縣地處海南島中部；陵水縣位于海南島的東南部，東瀕南海。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本研究于2015年10月在中國熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所進(jìn)行。?？?、儋州、瓊中、陵水這4個站點(diǎn)1998—2013年的逐日氣象數(shù)據(jù)(降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度和日照時數(shù))由國家氣象中心/中國氣象局氣象數(shù)據(jù)中心提供。為了確保氣象資料的可靠性，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下質(zhì)量控制：(1)將原始數(shù)據(jù)中有缺失值的整條氣象記錄剔除；(2)日最高氣溫小于日最低氣溫的氣象記錄整條剔除。(3)剔除平均風(fēng)速大于最大風(fēng)速的整條氣象記錄；(4)最小相對濕度大于平均相對濕度的氣象記錄整條剔除(5)剔除日照時數(shù)實(shí)際觀測值大于理論值的整條氣象記錄。

早稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于《海南統(tǒng)計年鑒》，海口、儋州、瓊中、陵水4個站點(diǎn)的早稻生育期分別為2—6月、2—6月、1—6月、1—5月。近年來，海南省的水稻種植面積存在波動，因此選擇單產(chǎn)為研究對象，以消除種植面積變化所產(chǎn)生的影響[21]。

1.3 分析方法

由于影響水稻產(chǎn)量的因素除了氣象以外還包括品種創(chuàng)新、政策影響、技術(shù)改良等，為了準(zhǔn)確地探討氣象因子對水稻產(chǎn)量的影響，將相對氣象產(chǎn)量作為早稻產(chǎn)量研究對象。本研究根據(jù)房世波的方法[22]分離出趨勢產(chǎn)量Yt和氣象產(chǎn)量Yw，具體方法如下：

Y=Yt+Yw+e；

(1)

Rm=Yw/Yt×100%。

(2)

式中：Y為實(shí)際產(chǎn)量；e為隨機(jī)誤差，忽略不計；Yt可由3年滑動平均值求得，代入式(1)計算得到Y(jié)w后再代入式(2)，即可計算出相對氣象產(chǎn)量Rm。

灰色關(guān)聯(lián)分析法精確度較高、使用簡便、適用范圍廣，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[23]。本研究以1998—2013年?？?、儋州、瓊中、陵水4個站點(diǎn)早稻相對氣象產(chǎn)量為比較序列，將早稻生育期降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、最小相對濕度和日照時數(shù)作為參考序列，根據(jù)于萍等的方法[24]，計算早稻生育期與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)并對關(guān)聯(lián)度排序。

最后采用Excel和SPSS軟件進(jìn)行線性趨勢分析、Pearson相關(guān)性分析和多元逐步回歸建模。

2 結(jié)果與分析

2.1 早稻單產(chǎn)變化趨勢

1998—2013年以來，在生產(chǎn)技術(shù)、氣候因素、品種改良等多重影響下，海口、儋州、瓊中和陵水4個站點(diǎn)早稻單產(chǎn)產(chǎn)生了明顯變化，其中?？诤唾僦菰绲締萎a(chǎn)呈下降趨勢，瓊中和陵水2站點(diǎn)早稻單產(chǎn)均呈波動上升趨勢。

由表1和圖2可知，除儋州站點(diǎn)的早稻平均單產(chǎn)高于全國早稻平均單產(chǎn)水平(5.46 t/ hm2)外，其余3個站點(diǎn)均低于全國水平(data.stats.gov.cn)。海口早稻實(shí)際單產(chǎn)平均值為5.05 t/hm2，1998—2013年單產(chǎn)下降幅度高達(dá)13.09%，其中2000年單產(chǎn)最高，達(dá)5.99 t/hm2，隨后開始下降。儋州早稻的平均實(shí)際單產(chǎn)為5.86t/hm2， 在這16年中小幅波動下降，下降幅度為9.97%。1998至2013年，瓊中和陵水早稻實(shí)際單產(chǎn)增長率分別為43.34%和17.07%。瓊中早稻單產(chǎn)平均值為4.89 t/hm2，在2013年達(dá)到峰值，為5.92 t/hm2。陵水早稻的平均單產(chǎn)為4.67 t/hm2，2011年單產(chǎn)最高，達(dá) 5.37 t/hm2。瓊中和陵水2站點(diǎn)的早稻單產(chǎn)在2005年均有明顯下降，自2006年開始又出現(xiàn)波動型回升。

表1 1998—2013年海南早稻產(chǎn)量基本統(tǒng)計情況

從圖3可以看出，4個站點(diǎn)的氣象單產(chǎn)呈波動型變化?？傮w上看，海口和儋州2站點(diǎn)的早稻氣象單產(chǎn)呈下降趨勢，瓊中和陵水氣象單產(chǎn)呈上升趨勢。在2005年前后，4個站點(diǎn)的早稻氣象單產(chǎn)均占有較大比例，且在2010年前后氣象單產(chǎn)有逐漸上升的趨勢。以上結(jié)果表明，氣象條件對近年來海南省早稻產(chǎn)量依然有較大影響。

2.2 氣象因子變化趨勢

各個站點(diǎn)的氣候因子年際變化趨勢如圖4所示。1998—2013年4個站點(diǎn)早稻生育期的年均降水量波動較大，但均無明顯的變化趨勢?？傮w上看，陵水早稻生育期的降水量少于其他3個站點(diǎn)，且在2013年達(dá)到最低值，降水量僅 130.2 mm。

由圖4可知，?？谠绲旧谄骄L(fēng)速和最大風(fēng)速的線性氣候傾向率分別為1.35 m/(s·10年)和2.31 m/(s·10年)，在2006—2007年，平均風(fēng)速和最大風(fēng)速急劇上升，增幅分別達(dá)139.70%和118.82%。而儋州和瓊中早稻生育期內(nèi)的平均風(fēng)速和最大風(fēng)速呈明顯的下降趨勢，線性氣候傾向率分別為-0.51、-0.59 m/(s·10年)和 -0.56、-0.75 m/(s·10年)。

1998—2013年，海口、儋州2站點(diǎn)早稻生育期內(nèi)的平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫整體呈緩慢下降趨勢。瓊中早稻生育期內(nèi)日最低氣溫具有小幅上升趨勢。從圖4可以看出，在這16年間，瓊中早稻生育期內(nèi)平均氣溫和日最低氣溫均明顯低于其他3個站點(diǎn)。陵水早稻生育期的平均氣溫、日最高氣溫均呈下降趨勢，而日最低氣溫則出現(xiàn)緩慢上升。

在早稻生育期相對濕度這一氣象因子中，除儋州外，其他站點(diǎn)平均相對濕度均呈下降趨勢；4個站點(diǎn)的最小相對濕度都為下降趨勢。但僅?？谶@一站點(diǎn)的最小相對濕度在這16年里有明顯的變化趨勢，線性傾向率為-3.43%/10年。?？谠绲旧谧钚∠鄬穸仍?000—2002年下降最為明顯，降幅達(dá)10.69%。

1998—2013年，4個站點(diǎn)的日照時數(shù)均無明顯變化趨勢。其中，瓊中早稻生育期日照時數(shù)呈上升趨勢，且整體大于其他3個站點(diǎn)。

2.3 早稻產(chǎn)量與生長季氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)分析

氣象因子對水稻產(chǎn)量的影響是一個持續(xù)的過程，因此在整個生育期的時間尺度上采用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析海口、儋州、瓊中、陵水早稻生育期中氣象因子對早稻產(chǎn)量的影響，探討在早稻生育期中影響早稻產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子。分析結(jié)果(表2)表明，?？谠绲旧谡w氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>最大風(fēng)速>日照時數(shù)>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫>平均相對濕度>最小相對濕度>降水量。儋州早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>最大風(fēng)速>日最高氣溫>平均氣溫>日照時數(shù)>日最低氣溫>平均相對濕度>最小相對濕度>降水量。瓊中早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>降水量>最大風(fēng)速>日照時數(shù)>最小相對濕度>平均相對濕度>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫。陵水早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槿照諘r數(shù)>最大風(fēng)速>最小相對濕度>平均相對濕度>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫>平均風(fēng)速>降水量。由此可見，影響海南省早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃訛轱L(fēng)速(海口、儋州、瓊中早稻受到平均風(fēng)速的影響最大，陵水早稻主要受到最大風(fēng)速的影響)，而降水量這一氣象因子僅對瓊中早稻有較大影響，關(guān)聯(lián)度為6.036 4，在其他3個站點(diǎn)中均對早稻產(chǎn)量的影響最小。

表2 早稻相對氣象產(chǎn)量與生育期整體氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)度

2.4 早稻產(chǎn)量與生育期內(nèi)每旬氣象因子的相關(guān)性分析

由于水稻生育期內(nèi)各生長階段需按旬來細(xì)分，因此本研究在每旬的時間尺度上探討了早稻生育期氣象因子對4個站點(diǎn)早稻相對氣象產(chǎn)量的影響，分別進(jìn)行相關(guān)性分析。表3為通過顯著性檢驗(yàn)的早稻氣象因子與相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)性分析表明，影響?？谠绲井a(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃觾H有4月下旬降水量，且為正相關(guān)。4月上旬為水稻進(jìn)入生殖生長的關(guān)鍵時期，需水量較大，充足的水分保證了產(chǎn)量的提高。

影響儋州早稻產(chǎn)量的氣象因子主要有3月上旬平均氣溫、3月上旬日最高氣溫、3月上旬日最低氣溫、4月下旬降水量、5月上旬平均相對濕度、5月中旬平均相對濕度、5月中旬最小相對濕度、5月下旬最小相對濕度、6月上旬平均相對濕度、6月中旬平均相對濕度、6月中旬最小相對濕度、6月下旬最小相對濕度，且與產(chǎn)量均呈正相關(guān)關(guān)系。其中，降水量僅在4月下旬對產(chǎn)量產(chǎn)生影響，平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫僅在3月上旬影響早稻產(chǎn)量。3月上旬日最低氣溫對早稻產(chǎn)量影響最大，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.636。平均濕度和最小相對濕度對產(chǎn)量影響的持續(xù)時間較長，影響較大，從5月上旬一直持續(xù)到6月下旬。

瓊中早稻產(chǎn)量主要受到2月上旬降水量、2月上旬平均風(fēng)速、2月上旬最大風(fēng)速、3月中旬平均相對濕度、5月中旬最大風(fēng)速、5月中旬平均氣溫、6月上旬平均氣溫、6月上旬平均相對濕度、6月上旬日照時數(shù)、6月中旬平均相對濕度、6月下旬平均氣溫、6月下旬日最高氣溫、6月下旬最小相對濕度的影響。4個站點(diǎn)中僅瓊中早稻產(chǎn)量受到平均風(fēng)速、最大風(fēng)速和日照時數(shù)的顯著影響。產(chǎn)量隨風(fēng)速的增大而減少，這是由于較大的風(fēng)速易對水稻產(chǎn)生機(jī)械損傷和倒伏，尤其是在生殖生長時期，水稻更易受害[25]。6月上旬的日照時數(shù)與早稻產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，同時其平均氣溫對早稻有增產(chǎn)作用，雖然較長日照和較高的氣溫利于水稻的光合作用，而此時相對濕度越大越容易產(chǎn)生病蟲害，因此6月上旬的平均相對濕度成為產(chǎn)量的限制因子[26]。

影響陵水早稻產(chǎn)量的氣象因子主要有1月下旬平均氣溫、1月下旬日最高氣溫、1月下旬平均相對濕度、2月上旬平均氣溫、2月上旬日最低氣溫、2月上旬平均相對濕度、2月下旬降水量、2月下旬最小相對濕度、5月上旬平均相對濕度、5月上旬最小相對濕度、5月中旬日最低氣溫，且都與產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在1月下旬和2月上旬，陵水早稻產(chǎn)量隨氣溫和相對濕度的增加而減少，其主要原因在于水稻在高熱高濕的氣象條件下易發(fā)生病蟲害[27]。

2.5 早稻相對氣象產(chǎn)量的逐步回歸分析

多元逐步回歸分析結(jié)果如下：

Rm=-1.09+0.003X1+0.016X2+0.013X3-0.012X4，r2=0.794。

(3)

式(3)為?？谠绲旧跉庀笠蜃訉υ绲鞠鄬庀螽a(chǎn)量的逐步回歸建模結(jié)果。其中，X1為4月下旬降水量，X2為6月上旬平均相對濕度，X3為6月下旬最小相對濕度，X4為2月上旬平均相對濕度。

Rm=-0.47+0.004X1+0.001X2+0.011X3，r2=0.831。

(4)

式(4)為儋州早稻生育期氣象因子對早稻相對氣象產(chǎn)量的回歸方程式。其中，X1為5月中旬最小相對濕度，X2為4月下旬降水量，X3為3月上旬平均氣溫。

Rm=0.358-0.031X1+0.004X2+0.025X3-0.138X4+0.100X5+0.018X6-0.027X7-0.001X8+0.004X9+0.002X10+0.001X11，r2=1。

(5)

式(5)為瓊中早稻生育期氣象因子對早稻相對氣象產(chǎn)量的逐步回歸建模結(jié)果。其中，X1為6月下旬日最高氣溫，X2為2月上旬降水量，X3為3月上旬日最低氣溫，X4為5月上旬平均風(fēng)速，X5為4月中旬平均風(fēng)速，X6為5月上旬最大風(fēng)速，X7為5月中旬平均風(fēng)速，X8為6月中旬日照時數(shù)，X9為1月上旬日最低氣溫，X10為3月中旬平均相對濕度，X11為4月下旬日最低氣溫。

表3 與早稻相對氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子(P<0.05)

注：“—”表示氣象因子與早稻相對氣象產(chǎn)量的相關(guān)性未達(dá)α=0.05的顯著性水平。

Rm=0.595-0.004X1-0.001X2-0.008X3-0.030X4+0.005X5-0.005X6-0.002X7，r2=0.999。

(6)

式(6)為陵水早稻生育期氣象因子對早稻相對氣象產(chǎn)量的回歸方程。其中，X1為1月下旬平均相對濕度，X2為2月下旬降水量，X3為1月上旬日最高氣溫，X4為1月下旬最大風(fēng)速，X5為1月上旬日最高氣溫，X6為2月上旬日最低氣溫，X7為1月中旬日最低氣溫。

經(jīng)過多元逐步回歸分析，4個地區(qū)早稻產(chǎn)量模型均通過α=0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。采用1998—2013年的氣象數(shù)據(jù)對4個地區(qū)的早稻產(chǎn)量模型進(jìn)行回代擬合，由表4可知，?？?013年產(chǎn)量誤差最大，為-11.20%。海口、儋州、瓊中、陵水4個站點(diǎn)絕對誤差的平均值分別為3.25%、2.19%、0.35%、3.50%，絕對誤差≤5%的擬合率分別為75.00%、93.75%、100.00%、87.50%，瓊中早稻產(chǎn)量模型的擬合度最好，儋州早稻產(chǎn)量模型的擬合度次之。表明4個早稻產(chǎn)量模型可以較為準(zhǔn)確地分析氣候因子對早稻產(chǎn)量的影響，并進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報。

3 討論與結(jié)論

在全球氣候變暖的背景下，1998—2013年?？诤唾僦菰绲井a(chǎn)量明顯下降，分別在2003年和2005年以后有緩慢上升趨勢，表明近年來海南省早稻產(chǎn)量有持續(xù)回升的可能。雖然?？诤唾僦菰绲驹?6年里由于政策條件、品種改良和技術(shù)革新等影響氣象單產(chǎn)所占比例有所下降， 但4個站點(diǎn)的氣象單產(chǎn)均在2010年前后比重有所增加，結(jié)果表明，未來一段時間氣象因子依然會對海南省早稻產(chǎn)量產(chǎn)生較大影響。以?？跒榇淼暮Ｄ蠉u北部、以儋州為代表的海南島西部和以瓊中為代表的海南島中部早稻產(chǎn)量主要受到平均風(fēng)速影響，以陵水為代表的海南島東南部主要受到日照時數(shù)影響。

表4 1998—2013年各站點(diǎn)早稻產(chǎn)量實(shí)際值與擬合值

在4個站點(diǎn)的早稻生育期中，?？谄骄L(fēng)速和最大風(fēng)速具有明顯上升趨勢(其中在2006—2007年，平均風(fēng)速和最大風(fēng)速急劇上升，增幅分別達(dá)139.7%和118.82%)，最小相對濕度呈明顯下降趨勢；儋州和瓊中平均風(fēng)速和最大風(fēng)速呈明顯下降趨勢；陵水日最低氣溫呈明顯下降趨勢。4個站點(diǎn)的其他氣象因子在1998—2013年均無明顯變化趨勢。

1998—2013年期間，瓊中日照時數(shù)整體大于?？凇①僦莺土晁?，然而平均氣溫和日最低氣溫明顯小于其他3個站點(diǎn)，瓊中日照時數(shù)、氣溫和降水量等氣象因子之間的關(guān)系還有待進(jìn)一步分析。

從整個生育期的時間尺度來看，灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果表明，影響?？?、儋州和瓊中早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃泳鶠槠骄L(fēng)速，影響陵水早稻產(chǎn)量的氣象因子為日照時數(shù)。在旬的時間尺度上的相關(guān)性分析結(jié)果表明，對?？?、儋州、瓊中和陵水早稻產(chǎn)量影響最大的氣象因子分別為4月下旬降水量、3月上旬日最低氣溫、6月下旬日最高氣溫、1月下旬平均相對濕度。影響海口早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃觾H有4月下旬降水量，且為正相關(guān)；儋州早稻生育期平均濕度和最小相對濕度對產(chǎn)量影響的持續(xù)時間較長，影響較大，呈正相關(guān)關(guān)系，其影響從5月上旬一直持續(xù)到6月下旬；4個站點(diǎn)中僅瓊中早稻產(chǎn)量受到平均風(fēng)速、最大風(fēng)速和日照時數(shù)的影響，早稻產(chǎn)量與2月上旬平均風(fēng)速和最大風(fēng)速、5月中旬最大風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)，而6月上旬日照時數(shù)的增加有利于提升產(chǎn)量；陵水早稻產(chǎn)量則主要受到氣溫和相對濕度的影響，且產(chǎn)量隨氣溫和相對濕度的增加而減少。

經(jīng)過多元逐步回歸分析，4個站點(diǎn)的早稻產(chǎn)量模型能較為準(zhǔn)確地預(yù)報產(chǎn)量并分析氣象因子對產(chǎn)量的影響。

氣象變化對水稻生產(chǎn)的影響有諸多不確定性，在生產(chǎn)上應(yīng)及時關(guān)注天氣動態(tài)，早稻生育期內(nèi)不同時期采取相應(yīng)的措施來增加產(chǎn)量或減少損失。如瓊中的早稻產(chǎn)量與3月中旬平均相對濕度呈正相關(guān)關(guān)系，因此當(dāng)降水量較少、氣溫較高時可以適當(dāng)灌水；而在6月上旬，早稻產(chǎn)量與平均相對濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)降水較多時應(yīng)采取適時、適當(dāng)排水落干的措施，減少病蟲害的發(fā)生及其他不利影響。同時，在不同的水稻物候期應(yīng)注意不同主要?dú)庀笠蜃拥挠绊?。為了提高早稻產(chǎn)量，減少災(zāi)害發(fā)生幾率，可以根據(jù)氣象條件提前或延后水稻種植。因此農(nóng)業(yè)部門應(yīng)做好農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報，完善預(yù)防災(zāi)害措施和災(zāi)后恢復(fù)指導(dǎo)工作。