邱美娟，劉布春**，袁福香，劉 園，張玥瀅，吳昕悅, 3，肖楠舒, 3

?

基于氣候適宜度指數(shù)預(yù)報玉米產(chǎn)量時旬權(quán)重系數(shù)的確定方法

邱美娟1，劉布春1**，袁福香2，劉 園1，張玥瀅1，吳昕悅1, 3，肖楠舒1, 3

（1. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/作物高效用水與抗災(zāi)減損國家工程實驗室/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)環(huán)境重點實驗室，北京 100081；2. 吉林省氣象科學(xué)研究所，長春 130062；3. 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，沈陽 110061)

利用吉林省1980?2016年春玉米作物資料、50個氣象站的逐日氣象資料，構(gòu)建春玉米生長季各旬的氣候適宜度模型。分別采用絕對值法、歸一化法和相關(guān)系數(shù)法確定各旬氣候適宜度權(quán)重系數(shù)，進而計算4月上旬?預(yù)報日前一旬的氣候適宜度指數(shù)，分析不同方法得到的氣候適宜度指數(shù)與春玉米產(chǎn)量氣象影響指數(shù)的相關(guān)性，并進行回歸分析，建立產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，對吉林省春玉米單產(chǎn)進行預(yù)報。結(jié)果表明：三種方法研究的權(quán)重系數(shù)之間存在一定差異，但總體上隨生育期的變化趨勢基本一致。利用1981?2012年資料回歸分析建立的產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型多數(shù)通過0.05水平的有效性檢驗，各預(yù)報模型歷史擬合平均準確率均在85.0%以上，歸一化均方根誤差NRMSE均小于17.0%，豐歉趨勢預(yù)報準確率普遍在60.0%～80.0%，三種方法差異不明顯。利用模型對2013?2016年春玉米單產(chǎn)進行外推預(yù)報，各預(yù)報時間準確率存在波動，但絕對值法、歸一化法和相關(guān)系數(shù)法所有預(yù)報時間的平均準確率分別為93.5%、90.8%、87.2%，預(yù)報結(jié)果準確率的標準差分別為32.6、69.4、116.1。且絕對值法各預(yù)報時間平均準確率均在85.0%以上?？梢娊^對值法預(yù)報結(jié)果的準確率和穩(wěn)定性均較高，可以滿足業(yè)務(wù)服務(wù)需要。

產(chǎn)量預(yù)報；吉林；春玉米；作物產(chǎn)量氣象影響指數(shù)；絕對值法；歸一化法；相關(guān)系數(shù)法

春玉米是吉林省主要糧食作物之一，其播種面積占糧食作物的60%左右，產(chǎn)量占糧豆總產(chǎn)的70%以上[1]。從農(nóng)業(yè)氣象角度出發(fā)，對吉林省春玉米進行準確可靠的農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)測，及時、準確、動態(tài)地開展春玉米產(chǎn)量預(yù)報工作，對保障吉林省乃至全國糧食安全具有重要意義。

國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者在作物產(chǎn)量預(yù)報方面已做過大量深入系統(tǒng)的研究[2?6]。最初的產(chǎn)量預(yù)報是直接統(tǒng)計作物產(chǎn)量與氣象因子之間的關(guān)系，在固定時間對作物產(chǎn)量進行預(yù)報的數(shù)理統(tǒng)計預(yù)報方法[7?9]；現(xiàn)已逐步發(fā)展到綜合考慮作物生理生態(tài)特性的機理性，在作物播種后動態(tài)跟蹤的逐月、逐旬的產(chǎn)量預(yù)報方法[10?13]。而在眾多產(chǎn)量預(yù)報方法中，綜合考慮光照、溫度、降水對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的氣候適宜度指數(shù)的產(chǎn)量預(yù)報方法，近年被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中[14?17]?；跉夂蜻m宜度指數(shù)的產(chǎn)量預(yù)報方法的總體思路，是利用從作物播種至某一生育時段的逐旬氣候適宜度的加權(quán)集成構(gòu)成不同時段的氣候適宜度指數(shù)，然后將播種至不同生育時段的氣候適宜指數(shù)與作物氣象產(chǎn)量建立方程進行產(chǎn)量預(yù)報[18?19]。而加權(quán)集成的權(quán)重系數(shù)的確定方法較多，張佩等[20]運用一元積分回歸法及加權(quán)平均法，確定每一旬氣象因子適宜度的權(quán)重系數(shù)，進而建立江蘇省冬小麥氣候適宜度動態(tài)模型。魏瑞江等[21]采用絕對值法確定各旬的權(quán)重系數(shù)，建立河北省冬小麥氣候適宜度動態(tài)模型。但張建軍等[22]在建立安徽省一季稻生長氣候適宜性評價指標模型的研究時，對絕對值法進行了改進，采用歸一化方法確定各旬的權(quán)重系數(shù)，認為絕對值法人為取消了負號，混淆了適宜程度的正負影響，使計算結(jié)果有較大誤差。而李曼華等[23]則直接采用相關(guān)系數(shù)方法確定各旬的氣候適宜度權(quán)重系數(shù)，建立了基于氣候適宜度指數(shù)的山東地區(qū)冬小麥產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型。不同的氣候適宜度權(quán)重系數(shù)確定方法，在不同地區(qū)不同作物基于氣候適宜度指數(shù)產(chǎn)量預(yù)報中均取得了較好的成果，但是，如何在眾多方法中遴選出最適方法，對此沒有一個系統(tǒng)的比較研究。在吉林省作物產(chǎn)量預(yù)報方法研究中，基于氣候適宜度指數(shù)方法的研究報道尚不多見，對權(quán)重系數(shù)確定方法的比較研究更少。選擇一種準確、適于吉林省基于氣候適宜度指數(shù)產(chǎn)量預(yù)報中權(quán)重系數(shù)的計算方法，對于農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量業(yè)務(wù)服務(wù)及保障吉林省糧食安全均具有十分重要的現(xiàn)實意義。

因此，本研究以吉林省春玉米為例，分別結(jié)合絕對值法、歸一化法和相關(guān)系數(shù)法確定基于氣候適宜度指數(shù)的產(chǎn)量預(yù)報中各旬氣候適宜度的權(quán)重系數(shù)，探討不同方法在吉林省春玉米單產(chǎn)動態(tài)預(yù)報中的應(yīng)用效果。以期尋找一種最佳的權(quán)重系數(shù)確定方法，提高吉林省玉米單產(chǎn)預(yù)報的準確性和穩(wěn)定性，為吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)報工作提供有力支撐。

1 資料與方法

1.1 資料處理

以吉林省主要糧食作物春玉米為研究對象，資料包括吉林省1980?2016年春玉米總產(chǎn)量（kg）、種植面積（hm2）、平均單產(chǎn)（kg·hm?2）以及19個玉米觀測站點（圖1）生育期觀測數(shù)據(jù)。發(fā)育期統(tǒng)一選取19個玉米觀測站點春玉米2005?2010年多年發(fā)育期的平均值，主要用于判斷某日春玉米所處的發(fā)育階段，根據(jù)發(fā)育階段的生理指標計算當日的溫度適宜度。氣象資料為吉林省50個氣象觀測站點（圖1）1981?2016年逐日最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水量（mm）、日照時數(shù)（h）。日平均降水量為全省各站點日平均降水量的平均值，平均日照時數(shù)為全省各站點日照時數(shù)的平均值。

春玉米產(chǎn)量資料來源于吉林省統(tǒng)計局。為分析氣象條件變化對產(chǎn)量的影響，對春玉米單產(chǎn)資料進行處理，即

式中，i代表第i年，i?1代表第i年的前一年。為第i年相對于第i?1年春玉米單產(chǎn)增減率，即作物產(chǎn)量氣象影響指數(shù)[24?25]，正負值分別表示豐和歉。Yi、Yi?1分別為第i年和第i?1年全省春玉米單產(chǎn)。

1.2 研究方法

1.2.1 旬氣候適宜度模型

（1）溫度適宜度

（2）日照適宜度

式中，F(xiàn)(sk)為全省第k旬的日照適宜度。s為第k旬全省平均日照時數(shù)（h），H為全省該旬日照時數(shù)的多年（1981?2010年）平均值（h）。

（3）降水適宜度

式中，F(xiàn)(pk)為全省第k旬降水適宜度，p為該旬全省平均降水量（mm），pa是全省相應(yīng)旬1981?2010年多年降水量平均值（mm）。

（4）氣候適宜度

綜合考慮氣溫、日照、降水適宜度的第k旬春玉米氣候適宜度F(ck)為

1.2.2 旬權(quán)重系數(shù)確定

（1）絕對值法

分別計算逐旬氣候適宜度與春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)，然后取絕對值（消除負號影響）計算每旬的權(quán)重系數(shù)，即

式中，Ki為第i旬的權(quán)重系數(shù)；Ri為第i旬氣候適宜度與產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)；n為春玉米全生育期的旬數(shù)，本研究指4?9月共18旬。

（2）歸一化法

將整個生育期內(nèi)逐旬氣候適宜度與春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)進行歸一化處理，以消除正負號的影響，計算式為

式中，Rsi為相關(guān)系數(shù)的標準化數(shù)值；Ri為相關(guān)系數(shù)序列的當前值；Rmax為相關(guān)系數(shù)序列的最大值；Rmin為相關(guān)系數(shù)序列的最小值。

利用逐旬相關(guān)系數(shù)歸一化數(shù)值與全生育期各旬相關(guān)系數(shù)歸一化數(shù)值之和的比值作為各旬的權(quán)重系數(shù)，即

（3）相關(guān)系數(shù)法

直接利用各旬氣候適宜度與春玉米產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)計算各旬權(quán)重系數(shù)，即

1.2.3 氣候適宜度指數(shù)

按照以上計算的權(quán)重系數(shù)，將春玉米4月上旬?某一生育時段逐旬氣候適宜度加權(quán)平均構(gòu)成不同時段的氣候適宜度指數(shù)，即

式中，CSI為氣候適宜度指數(shù)；F(ci）為第i旬的氣候適宜度。

1.2.4 產(chǎn)量預(yù)報模型建立與檢驗

利用歷年逐年春玉米產(chǎn)量氣象影響指數(shù)與不同生育時段的氣候適宜度指數(shù)建立一元線性回歸方程，建立不同生育時段的玉米產(chǎn)量動態(tài)豐歉預(yù)報模型，即

利用建立的產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型對1981?2012年吉林省春玉米單產(chǎn)趨勢進行回代檢驗，以預(yù)報豐歉趨勢與實際豐歉趨勢一致者為“預(yù)報準確”，并根據(jù)趨勢預(yù)測結(jié)果計算預(yù)報產(chǎn)量，即

式中各變量含義同式（1）。

為評價預(yù)報產(chǎn)量值與實際產(chǎn)量值之間的差距和模型的預(yù)報效果，選擇豐歉趨勢準確率、產(chǎn)量預(yù)報準確率、歸一化均方根誤差進行評價，即

（1）豐歉趨勢準確率[24]

豐歉趨勢準確率為回代檢驗趨勢預(yù)報準確的年數(shù)占總參與檢驗?zāi)陻?shù)的百分比。

（2）產(chǎn)量預(yù)報準確率[15,19,24]

式中，Y1為某年的產(chǎn)量預(yù)報值，Y2為來源于吉林省統(tǒng)計局的此年的實際產(chǎn)量值。將各年準確率平均值作為多年平均準確率。

（3）歸一化均方根誤差[27]

在模型預(yù)報效果均較好的情況下，利用標準差來反應(yīng)產(chǎn)量預(yù)報準確率的穩(wěn)定性，穩(wěn)定性越高，模型越適于業(yè)務(wù)應(yīng)用。標準差是描述樣本中資料與平均值差異的平均狀況的統(tǒng)計量，他衡量資料圍繞平均值的平均變化幅度，計算公式為[28]

2 結(jié)果與分析

2.1 三種方法計算的玉米生育期氣候適宜度指數(shù)比較

吉林省19個玉米觀測站記錄春玉米播種期在4?5月，9月成熟，本研究在玉米播種后即可逐旬進行動態(tài)預(yù)報，由于篇幅限制，將春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報的時間定為6?10月每月的第1天，產(chǎn)量預(yù)報因子為4?9月每旬的氣候適宜度。將各站點1981?2012年4?9月逐旬氣候適宜度與產(chǎn)量氣象影響指數(shù)數(shù)據(jù)系列進行線性回歸，利用其相關(guān)系數(shù)分別以絕對值法、歸一化法和相關(guān)系數(shù)方法確定各旬的權(quán)重系數(shù)，結(jié)果見圖2。由圖可見，不同方法研究的權(quán)重系數(shù)存在一定差異。絕對值法確定的各旬權(quán)重系數(shù)均為正值，在0.013～0.112，說明各旬氣候?qū)φ麄€生育期氣候適宜度指數(shù)的計算均有一定貢獻；歸一化法確定的各旬權(quán)重系數(shù)均≥0，大多數(shù)旬的系數(shù)與絕對值法計算結(jié)果相近，而4月中旬、4月下旬、5月中旬、6月上旬、7月中旬的權(quán)重系數(shù)幾乎接近0，對整個生育期氣候適宜度指數(shù)的計算貢獻很小，甚至為0；而相關(guān)系數(shù)法確定的各旬權(quán)重系數(shù)卻有正有負，相差較大，最大為6月中旬，達到0.240，而4月中旬、4月下旬、5月中旬、6月上旬、7月中旬、8月中旬、9月上旬的權(quán)重系數(shù)為負值，說明其氣候狀況對整個生育期氣候適宜度指數(shù)的計算為負貢獻。但是，三種方法得到的權(quán)重系數(shù)總體上隨生育期的變化趨勢基本一致。

圖2 三種方法計算的春玉米生育期各旬氣候適宜度權(quán)重系數(shù)

Note: E- is the first ten-day of a month；M- is the middle ten-day of a month；L- is the last ten-day of a month. The same as below.

利用三種權(quán)重系數(shù)計算1981?2012年吉林省春玉米4月上旬?動態(tài)預(yù)報日前一旬的氣候適宜度指數(shù)，并進行相關(guān)分析，結(jié)果見表1。由表可見，三種方法得到的氣候適宜度指數(shù)兩兩之間均呈正相關(guān)關(guān)系，除4月上旬?5月下旬絕對值法與相關(guān)系數(shù)法得到的氣候適宜度指數(shù)外，其余均通過0.01水平的顯著性檢驗，為極顯著正相關(guān)。

表1 三種方法計算的氣候適宜度指數(shù)之間的相關(guān)性（1981?2012年）Table 1 Correlation between climate suitability index during different stages calculated by three methods (1981?2012)

注：*、**分別表示通過0.05、0.01水平的顯著性檢驗。下同。

Note:*is P＜0.05，**is P＜0.01.The same as below.

2.2 三種方法所得氣候適宜度指數(shù)與產(chǎn)量氣象影響指數(shù)的關(guān)系

利用三種權(quán)重系數(shù)確定方法分別計算吉林省春玉米氣候適宜度指數(shù)，其與產(chǎn)量氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)見表2。由表可見，1981?2012年，4月上旬?各產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報日前一旬，絕對值法得到的氣候適宜度指數(shù)與產(chǎn)量氣象影響指數(shù)的相關(guān)系數(shù)在5月下旬未通過顯著性檢驗，9月下旬通過0.01水平的極顯著性檢驗，在其它時段均通過0.05水平的顯著性檢驗；歸一化方法下，相關(guān)系數(shù)在5月下旬未通過顯著性檢驗，其它時段均通過了0.01水平的極顯著性檢驗；而相關(guān)系數(shù)方法下，二者的相關(guān)系數(shù)在5月下旬通過0.05水平的顯著性檢驗，其它時段均通過0.01水平的極顯著性檢驗。

總體上，三種方法計算得到的氣候適宜度指數(shù)，在各個時段基本可以客觀動態(tài)地反應(yīng)春玉米生長期內(nèi)的氣象條件變化對生長發(fā)育和產(chǎn)量的影響，但是從相關(guān)性大小上看，相關(guān)系數(shù)法大于歸一化法，歸一化法大于絕對值法。

表2 三種方法計算的氣候適宜度指數(shù)與春玉米產(chǎn)量氣象影響指數(shù)的相關(guān)性（1981?2012年）

2.3 基于三種方法所建產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型的檢驗與應(yīng)用

2.3.1 模型的建立

將4月上旬?預(yù)報日前一旬的春玉米氣候適宜度指數(shù)與產(chǎn)量氣象影響指數(shù)歷年數(shù)據(jù)系列進行一元回歸分析，建立一元線性回歸方程，即得春玉米單產(chǎn)豐歉動態(tài)預(yù)報模型。表3為基于1980?2012年春玉米作物資料、1981?2012年氣象資料建立的三種方法條件下6?10月逐月春玉米單產(chǎn)豐歉動態(tài)預(yù)報模型。由表3可見，絕對值法和歸一化法在6月1日建立的產(chǎn)量預(yù)報模型未通過有效性檢驗，因此無法用來做產(chǎn)量預(yù)報。其它各預(yù)報時段均通過0.05水平的方程有效性檢驗。

表3 基于氣候適宜度指數(shù)（CI）的不同時段春玉米產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型

2.3.2 回代檢驗

將1981?2012年歷年資料代入各產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型，計算得到當年相對于上一年的春玉米產(chǎn)量氣象影響指數(shù)，并根據(jù)公式（12），利用上一年的實際產(chǎn)量推算出當年的預(yù)報產(chǎn)量?；卮Y(jié)果檢驗情況見表4。

由表中可見，除絕對值法和歸一化法在6月1日的產(chǎn)量預(yù)報模型未通過有效性檢驗，無法進行產(chǎn)量預(yù)報，其它各時段的歷史擬合平均準確率均在85.0%以上，且基本表現(xiàn)為相關(guān)系數(shù)法大于歸一化法，歸一化法大于絕對值法，但不同方法之間相差基本在2個百分點以內(nèi)。從歸一化均方根誤差NRMSE上看，各方法均小于17.0%，且表現(xiàn)為相關(guān)系數(shù)法小于歸一化法，歸一化法小于絕對值法，但不同方法之間的差異在3個百分點以內(nèi)，而豐歉趨勢預(yù)報準確率在60.0%～80.0%。從模型歷史擬合統(tǒng)計檢驗的效果上可以看出，三種方法中相關(guān)系數(shù)法相對最優(yōu)，歸一化方法次之，絕對值法相對其它兩種方法稍差一些。

表4 1981?2012年吉林省春玉米產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型（表3中）回代結(jié)果檢驗（%）

注：?表示無法建立預(yù)報模型進行產(chǎn)量預(yù)報。NRMSE是歸一化均方根誤差。下同。

Note: ?is unable to establish forecast model to predict yield. NRMSE is normalized root mean square error. YA is the accuracy of yield prediction. TA is the accuracy of the bumper or poor harvest trend. The same as below.

2.3.3 外推預(yù)報

利用各時段建立的春玉米單產(chǎn)豐歉動態(tài)預(yù)報模型對2013?2016年春玉米單產(chǎn)進行外推預(yù)報，結(jié)果見表5。由表可見，絕對值法確定權(quán)重系數(shù)建立的產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型在2013年各預(yù)報時段的單產(chǎn)預(yù)報準確率普遍較高，在97.4%～99.6%，在2014年、2015年、2016年各時段的預(yù)報準確率分別在82.3%～88.4%、97.3%～98.7%和89.2%～97.2%，各年所有時段平均準確率均在85.0%以上；通過歸一化方法建立的產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型在2013?2016年各時段的預(yù)報準確率分別在93.4%～98.8%、70.0%～83.7%、94.9%～97.6%和88.1%～98.1%，其中2014年各預(yù)報時段平均準確率較低，為77.9%；通過相關(guān)系數(shù)法建立的產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型在2013?2016年各時段的預(yù)報準確率在85.7%～96.2%、61.6%～70.9%、89.8%～97.5%和91.5%～99.2%，其中2014年各預(yù)報時段平均準確率低至69.9%。三種方法在各預(yù)報時間的單產(chǎn)趨勢預(yù)報，4a中基本都只有1～2a趨勢預(yù)報正確（表略）。

表5 2013?2016年吉林省春玉米產(chǎn)量豐歉預(yù)報模型（表3中）的產(chǎn)量預(yù)報準確率（%）

從三種方法得到的產(chǎn)量預(yù)報值的穩(wěn)定性來看，絕對值法、歸一化法和相關(guān)系數(shù)法在2013?2016年所有預(yù)報時段的平均準確率分別為93.5%、90.8%、87.2%，預(yù)報結(jié)果準確率的標準差分別為32.6、69.4、116.1（表略），可見，絕對值法在基于氣候適宜度指數(shù)的吉林省春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報中準確率較高，也相對較穩(wěn)定。

3 結(jié)論與討論

分別以絕對值法、歸一化法、相關(guān)系數(shù)法三種方法確定各旬氣候適宜度的權(quán)重系數(shù)，從而建立不同生育時段的春玉米產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型，對不同方法得到的結(jié)果進行探討。研究表明，三種方法得到的氣候適宜度指數(shù)之間均呈正相關(guān)，且多數(shù)通過0.01水平的極顯著性檢驗。各時段氣候適宜度指數(shù)與產(chǎn)量豐歉氣象影響指數(shù)幾乎均通過0.05水平的相關(guān)性檢驗。

三種方法建立的產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型各個時段歷史回代檢驗平均準確率均在85.0%以上，不同方法之間相差基本小于2.0個百分點，歸一化均方根誤差NRMSE均小于17.0%，趨勢預(yù)報正確率在60%～80%，其中相關(guān)系數(shù)法表現(xiàn)相對較好，但不同方法之間差別不明顯。對2013?2016年產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型的外推預(yù)報結(jié)果顯示，三種方法的趨勢預(yù)報正確率均不穩(wěn)定，還有待提高，對單產(chǎn)的預(yù)報準確率三種方法存在一定差異，從穩(wěn)定性上看，絕對值法平均準確率高，且標準差小，預(yù)報結(jié)果相對穩(wěn)定，可以滿足業(yè)務(wù)需求。

前人對氣候適宜度指數(shù)方法在糧食產(chǎn)量預(yù)報中的研究較多，在氣候適宜度權(quán)重系數(shù)的確定方法上也各不相同，關(guān)于氣候適宜度指數(shù)的計算中權(quán)重系數(shù)的確定方法還有很多[25?27]，本研究僅是對文獻中最常用的三種方法進行探討，嘗試找到其中適合吉林省基于氣候適宜度指數(shù)的玉米產(chǎn)量預(yù)報中權(quán)重系數(shù)的確定方法，以保證在今后的玉米產(chǎn)量預(yù)報中保持較好的準確率。從本研究結(jié)果看，絕對值法適用性更好，雖然其在6月1日的產(chǎn)量預(yù)報模型未通過有效性檢驗，但是從農(nóng)業(yè)氣象日常業(yè)務(wù)上看，主要是在7?9月需要對作物產(chǎn)量進行估算，故絕對值法的結(jié)果可以在業(yè)務(wù)上應(yīng)用。后續(xù)將探索更多提高本省糧食作物產(chǎn)量預(yù)報趨勢正確性和單產(chǎn)準確率的方法。

[1]馬樹慶.吉林省農(nóng)業(yè)氣候研究[M].北京:氣象出版社,1994:33. Ma S Q.Agroclimatic study in Jilin province[M].Beijing:China Meteorological Press,1994:33.(in Chinese)

[2]錢拴,王建林.農(nóng)業(yè)氣象作物產(chǎn)量預(yù)報的特點與思考[J].氣象科技,2003,31(5):257-261.Qian S,Wang J L.Special aspects of agrometeorological crop yields forecast and discussion[J].Meteorological Science and Technology, 2003,31(5):257-261.(in Chinese)

[3]邱美娟,宋迎波,王建林,等.新型統(tǒng)計檢驗聚類方法在精細化農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象, 2014,35(2): 187-194.Qiu M J,Song Y B,Wang J L,et al.Application of newly developed cluster analysis of statistical test in fine agromete orological yield prediction[J].Chinese Journal of Agrometeoro- logy,2014,35(2): 187-194.(in Chinese)

[4]云文麗,侯瓊,李建軍,等.基于作物系數(shù)與水分生產(chǎn)函數(shù)的向日葵產(chǎn)量預(yù)測[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2015,26(6):705-713. Yun W L,Hou Q,Li J J,et al.Yield prediction of sunflower based on crop coefficient and water production function[J]. Journal of Applied Meteorological Science,2015, 6(6):705-713. (inChin ese)

[5]王桂芝,胡慧,陳紀波,等.基于BP濾波的Fourier模型在糧食產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2015,36(4):472-478.Wang G Z,Hu H,Chen J B,et al.Application of Fourier model based on BP filter in crops yield prediction[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(4):472-478.(in Chinese)

[6]秦鵬程,劉敏,萬素琴,等.不完整氣象資料下基于作物模型的產(chǎn)量預(yù)報方法[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2016,27(4):407-416.Qin P C,Liu M,Wan S Q,et al.Methods for yield forecast based on crop model with incomplete weather observations[J].Journal of Applied Meteorological Science,2016,27(4):407-416.(in Chinse)

[7]王石立,王馥堂,李友文,等.春小麥生長簡化模擬模式研究[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,1991,2(3): 294-300.Wang S L,Wang F T,Li Y W,et al.A study on simplified simulation model of the spring wheat growth[J].Journal of Applied Meteorological Science,1991,2(3):294-300.(in Chinese)

[8]矯江,白良明,劉麗艷.黑龍江省玉米產(chǎn)量預(yù)報方法研究[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,1993,14(6):30-33.Jiao J,Bai L M,Liu L Y.Study on the method for predicting maize yield in Heilongjiang province[J].Chinese Journal of Agrome- teorolgy,1993,14(6):30-33.(in Chinese)

[9]王春輝,周生路,吳紹華,等.基于多元線性回歸模型和灰色關(guān)聯(lián)分析的江蘇省糧食產(chǎn)量預(yù)測[J].南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版),2014,37(4):105-109. Wang C H,Zhou S L,Wu S H,et al.Prediction on grain yield in Jiangsu province based on multivariate linear regression model and gray relational analysis[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition), 2014,37(4):105-109.(in Chinese)

[10]帥細強,王石立,馬玉平,等.基于水稻生長模型的氣象影響評價和產(chǎn)量動態(tài)預(yù)測[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2008,19(1):71-81. Shuai X Q,Wang S L,Ma Y P,et al.Assessment of meteorological condition effects and dynamic yield forecasting based on rice growth model[J].Journal of Applied Meteorological Science, 2008,19(1):71-81.(in Chinese)

[11]李樹巖,劉偉昌.基于關(guān)鍵氣象因子的河南省夏玉米產(chǎn)量預(yù)報研究[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2014,32(5):223-227.Li S Y,Liu W C.Research on the yield prediction of summer maize in Henan province based on meteorological key factors[J]. Agricultural Research in the Arid Areas,2014,32(5): 223-227.(in Chinese)

[12]高永剛,王育光,殷世平,等.世界糧食研究模型在黑龍江省作物產(chǎn)量預(yù)報中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2006,27(1): 27-30.Gao Y G,Wang Y G,Yin S P,et al.The application of world food study model(WOFOST)for yield prediction in Heilongjiang province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2006,27(1): 27-30.(in Chinese)

[13]楊霏云,王建林.晚稻單產(chǎn)動態(tài)預(yù)測方法[J].氣象科技,2005,33(5):433-436.Yang F Y,Wang J L.A method for dynamically predicting late rice yields[J].Meteorological Science and Technology,2005, 33(5): 433-436.(in Chinese)

[14]帥細強,陸魁東,黃晚華.不同方法在湖南早稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報中的比較[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2015,26(1):103-111.Shuai X Q,Lu K D,Huang W H.A comparative study on dynamic forecasting of early rice yield by using different meth ods in Hunan province[J].Journal of Applied Meteorological Science,2015, 26(1):103-111.(in Chinese)

[15]邱美娟,宋迎波,王建林,等.山東省冬小麥產(chǎn)量動態(tài)集成預(yù)報方法[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2016,27(2):191-200.Qiu M J,Song Y B,Wang J L,et al.Integrated technology of yield dynamic prediction of winter wheat in Shandong province[J]. Journal of Applied Meteorological Science,2016,27(2): 191-200. (in Chinese)

[16]易雪,王建林,宋迎波.氣候適宜指數(shù)在早稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報上的應(yīng)用[J].氣象,2010,36(6):85-89.Yi X,Wang J L,Song Y B.Application of climatic suitability index to dynamical prediction of early rice yield[J]. Meteorological Monthly,2010,36(6): 85-89.(in Chinese)

[17]代立芹,李春強,康西言,等.基于氣候和土壤水分綜合適宜度指數(shù)的冬小麥產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象, 2012,33(4):519-526.Dai L Q,Li C Q,Kang X Y,et al.Dynamic forecast model of winter wheat yield based on climate and soil moisture suitability [J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2012,33 (4): 519- 526.(in Chines e)

[18]游超,蔡元剛,張玉芳.基于氣象適宜指數(shù)的四川盆地水稻氣象產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報技術(shù)研究[J].高原山地氣象研究,2011, 31(1):51-55.You C,Cai Y G,Zhang Y F.Study on dynamic forecasting technology of meteorological yield of rice in Sichuan basin based on weather appropriate index[J].Plateau and Mountain Meteor ology Research,2011,31(1):51-55.(in Chinese)

[19]邱美娟,宋迎波,王建林,等.耦合土壤墑情的氣候適宜度指數(shù)在山東省冬小麥產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2015,36(2):187-194.Qiu M J,Song Y B,Wang J L,et al.Application of climate suitability index coupling soil moisture in dynamic yield prediction of winter wheat in Shandong province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(2):187-194.(in Chinese)

[20]張佩,田娜,趙會穎,等.江蘇省冬小麥氣候適宜度動態(tài)模型建立及應(yīng)用[J].氣象科學(xué),2015,35(4):468-473.Zhang P,Tian N,Zhao H Y,et al.Establishment and preliminary evaluation of dynamic model of climatic suitability on winter wheat in Jiangsu province[J].Journal of the Meteorological Sciences,2015, 35(4):468-473.(in Chinese)

[21]魏瑞江,張文宗,康西言,等.河北省冬小麥氣候適宜度動態(tài)模型的建立及應(yīng)用[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2007,25(6):5-9.Wei R J,Zhang W Z,Kang X Y,et al.Application and establishment of climatic suitability dynamic model of winter wheat in Hebei province[J].Agricultural Research in the Arid Areas,2007, 25(6):5-9.(in Chinese)

[22]張建軍,馬曉群,許瑩.安徽省一季稻生長氣候適宜性評價指標的建立與試用[J].氣象,2013,39(1):88- 93.Zhang J J,Ma X Q,Xu Y.Establishment and application of growing climatic suitability indicator of single cropping rice in Anhui province[J].Meteorological Monthly,2013,39(1):88- 93. (in Chinese)

[23]李曼華,薛曉萍,李鴻怡.基于氣候適宜度指數(shù)的山東省冬小麥產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報[J].中國農(nóng)學(xué)通報,2012,28(12):291- 295.Li M H,Xue X P,Li H Y.Dynamic prediction method ofr wheat yield based on climatic suitability index in Shandong province[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin,2012,28(12): 291- 295.(in Chinese)

[24]杜春英,李帥,王晾晾,等.基于歷史產(chǎn)量豐歉影響指數(shù)的黑龍江省水稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2010,31 (3): 427-430. Du C Y, Li S, Wang L L, et al. Dynamic prediction method for rice yield based on influence index for bumper or poor harvest from historic yield in Heilongjiang province[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2010,31 (3): 427-430. (in Chinese)

[25]宋迎波,王建林,楊霏云,等.糧食安全氣象服務(wù)[M].北京:氣象出版社,2006:182-196.Song Y B, Wang J L, Yang F Y, et al. Meteorological service for food security[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2006: 182-196. (in Chinese)

[26]侯英雨,張艷紅,王良宇,等.東北地區(qū)春玉米氣候適宜度模型[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2013,24(11):3207-3212.Hou Y Y,Zhang Y Y,Wang L Y,et al.Climatic suitability model for spring maize in Northeast China [J].Chinese Journal of Applied Ecology,2013,24(11):3207-3212.(in Chinese)

[27]莫志鴻,馮利平,鄒海平,等. 水稻模型 ORYZA2000 在湖南雙季稻區(qū)的驗證與適應(yīng)性評價[J]. 生態(tài)學(xué)報,2011,31 (16):4628-4637.Mo Z H, Feng L P, Zou H P, et al. Validation and adaptability evaluation of rice growth model ORYZA2000 in double cropping rice area of Hunan Province[J]. Acta Ecologica Sinica,2011,31(16):4628-4637.

[28]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計 [M].北京:高等教育出版社,2008:121-128.Sheng Z,Xie S Q,Pan C Y.Probability theory and mathematical statistis[M]. Beijing: Higher Education Press,2008:121-128.

[29]宋英男,李穎,任學(xué)慧,等.1956-2010年遼西地區(qū)玉米氣候適宜度時空分布特征[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報,2016, 24(3): 306-315.Song Y N,Li Y,Ren X H,et al. Spatio-temporal distribution characteristics of climatic suitability degree of maize in Western Liaoning province from 1956 to 2010 [J].Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2016,24(3):306-315. (in Chinese)

[30]李樹巖，陳懷亮.河南省夏玉米氣候適宜度評價[J].干旱氣象,2014,32(5):751-759.Li S Y，Chen H L. Evaluation studies on climate suitability of summer maize in Henan province[J].Journal of Arid Meteorology, 2014,32( 5):751-759. (in Chinese)

[31]李樹巖,彭記永,劉榮花.基于氣候適宜度的河南夏玉米發(fā)育期預(yù)報模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2013,34(5):576-581.Li S Y, Peng J Y, Liu R H. Prediction model of summer maize developmental stages based on climatic suitability in Henan province [J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2013,34(5): 576-581. (in Chinese)

Determination Methods of Weight Coefficient in Spring Maize Yield Prediction Based on Climatic Suitability Index

QIU Mei-juan1, LIU Bu-chun1, YUAN Fu-xiang2, LIU Yuan1, ZHANG Yue-ying1, WU Xin-yue1,3, XIAO Nan-shu1,3

（1. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, CAAS/National Engineering Laboratory of Efficient Crop Water Use and Disaster Reduction/Key Laboratory of Agricultural Environment, MOA, Beijing 100081,China; 2. Institute of Meteorological Sciences of Jilin Province, Changchun 130062; 3. College of Agronomy, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110161）

The climatic suitability models of each 10-day in the growth season of spring maize were constructed by using crop data of spring maize from 1980 to 2016 and daily meteorological data of 50 meteorological stations in Jilin province. In order to calculate climatic suitability index in different times (from early April to the 10-day before forecast day), methods of absolute, normalization, and correlation were used respectively to determine the weight coefficient of climatic suitability of each 10-day. Then, the relevance between meteorological influence index for maize yield and climatic suitability index obtained by different methods has been analyzed. A yield dynamic prediction model was established by regression analysis, and was used to forecast the spring maize yield in Jilin province. The results showed that, there were some differences between the three weight coefficient determination methods, but on the whole, the variation trend with the growth period were basically the same. The yield bumper or poor harvest prediction model established by regression analysis using materials from 1981 to 2012 most passed the 0.05 level effective test and the historical fitting average accuracy was all above 85.0%, the normalized root mean square error NRMSE was all less than 17.0%, and the accuracy of the bumper or poor harvest trend was generally in 60.0%?80.0%.The difference between the three methods was not obvious. The results of maize yield extrapolation forecast from 2013 to 2016 showed that, the yield prediction accuracy in each forecast times had fluctuant, but the average accuracy of methods of absolute, normalization, and correlation was 93.5%, 90.8% and 87.2%, respectively，and the standard deviation of the forecast results was 32.6, 69.4 and 116.1, respectively. Moreover, the average accuracy of each prediction time for the method of absolute was above 85.0%. It showed that the accuracy and stability of the prediction result of absolute were all high, which could meet the needs of business services.

Yield prediction; Jilin; Spring maize; Meteorological influence index for crop yield; Absolute; Normalization; Correlation

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.10.005

邱美娟,劉布春,袁福香,等.基于氣候適宜度指數(shù)預(yù)報玉米產(chǎn)量時旬權(quán)重系數(shù)的確定方法[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(10):664?673

2018?03?15

。E-mail：Liubuchun@caas.cn

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程（CAAS-ASTIP-2014-IEDA）；農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源等監(jiān)測統(tǒng)計經(jīng)費（2130111-20147-2018）；國家重點研發(fā)計劃“重大自然災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與防范”重點專項（2017YFC1502804）

邱美娟（1987?），女，博士生，從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害與產(chǎn)量預(yù)測研究。E-mail：qmjcams@163.com