楊小兵　楊晨　任重　楊峻

摘要：為分析氣象因子對(duì)安徽省油菜（Brassica napus L.）產(chǎn)量的影響，構(gòu)建適用于油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，利用1999—2018年安徽省78個(gè)站點(diǎn)的地面氣象觀測(cè)資料及2000—2018年78個(gè)縣（市、區(qū)）的油菜單位面積產(chǎn)量數(shù)據(jù)，采用決策樹(shù)算法對(duì)影響油菜產(chǎn)量的氣象因子進(jìn)行分析，篩選因子基于支持向量機(jī)建立油菜產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，影響油菜產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃邮浅墒炱跐駶?rùn)指數(shù)、蕾薹期平均氣溫、苗期濕潤(rùn)指數(shù)、開(kāi)花期濕潤(rùn)指數(shù)，預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均方根誤差為402 kg/hm2，擬合指數(shù)為0.72。

關(guān)鍵詞：油菜（Brassica napus L.）;氣象;決策樹(shù);支持向量機(jī);預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：S565.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2020） 16-0158-03

D0I：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.16.036

油菜（Brassica napus L.）是安徽省種植面積最大的油料作物，2017年總產(chǎn)量占全國(guó)油菜總產(chǎn)的6%以上，位居全國(guó)第五位[1]。安徽省油菜的生育期約220 d，一般10月上中旬開(kāi)始播種，翌年5月中旬收獲。在油菜生長(zhǎng)發(fā)育的進(jìn)程中，受氣象因子影響較大，連陰雨天氣、低溫凍害對(duì)其產(chǎn)量的影響尤為顯著，且氣溫與光照在其不同生育期的影響作用存在差異[2-16]。油菜預(yù)測(cè)模型的研究已取得一定的成果，現(xiàn)有的機(jī)理性或半機(jī)理性模型有APSIM、EPIC、DSSAT、CROPGRO等，還有學(xué)者基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)構(gòu)建了油菜單產(chǎn)預(yù)測(cè)模型[17-20]。機(jī)理性模型使用時(shí)，需要輸入的參數(shù)較多，數(shù)據(jù)獲取不便，并且需對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行本地化調(diào)整，而當(dāng)前構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)類(lèi)模型，因不同地域?qū)τ筒藛萎a(chǎn)造成影響的關(guān)鍵生育期及氣象因子存在差異而無(wú)法直接使用[21，22]，因此，對(duì)安徽省油菜不同生育期的氣候條件對(duì)產(chǎn)量的影響深入研究，以便構(gòu)建適用于預(yù)測(cè)模型，為探討油菜經(jīng)濟(jì)效益、應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考。

1資料與方法

1.1資料來(lái)源

油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)，來(lái)源于安徽省各市統(tǒng)計(jì)局，包含2000-2018年安徽78個(gè)縣（市、區(qū)）的單位面積產(chǎn)量;氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于全國(guó)綜合氣象信息共享平臺(tái)（CIMISS），包含1999-2018年安徽省78個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站的逐日平均氣壓、平均氣溫、平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、降水量、最高氣溫、最低氣溫、經(jīng)緯度等數(shù)據(jù)。

1.2 計(jì)算方法

將油菜產(chǎn)量分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量。趨勢(shì)產(chǎn)量由農(nóng)業(yè)技術(shù)水平?jīng)Q定，與時(shí)間相關(guān)，氣象產(chǎn)量與各生育期的氣溫、日照、干旱、濕漬害、凍害相關(guān)。凍害指標(biāo)選取參照秦鵬程等[23]研究選取冷積溫，其計(jì)算公式如式（1）、式（2）。干旱、濕漬害指標(biāo)的選取參照徐羽等[24]研究選取濕潤(rùn)指數(shù)，其計(jì)算公式見(jiàn)式⑶、式（4）。

為便于分析將油菜生育期劃分為4個(gè)階段，每個(gè)階段對(duì)應(yīng)日期見(jiàn)表1，將產(chǎn)量劃分為5個(gè)量級(jí)見(jiàn)表2。采用決策樹(shù)算法對(duì)油菜量級(jí)與4個(gè)生育期冷積溫平均氣溫（TEM）、平均日照時(shí)數(shù)（SSH）、冷積溫（CDD）、濕潤(rùn)指數(shù)（W）進(jìn)行劃分，得出影響油菜產(chǎn)量的關(guān)鍵因子，將其作為自變量帶入支持向量機(jī)算法，進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。COD = ∑Ni DDi （1）DD={ O，Tmin≥Tthr Tthr-Tmin，Tmin

式中，Tmin為日最低氣溫，Tthr為該生育期凍害指標(biāo)，N表示該生育期持續(xù)日數(shù);P為該生育期降水量，ET為日參考作物蒸散量，△表示飽和水汽壓曲線斜率，R為參考作物表層凈輻射，γ為干濕表常數(shù)，T為平均氣溫，u為2 m高度處風(fēng)速，es為飽和水汽壓，ea為實(shí)際水汽壓。

2結(jié)果與分析

2.1決策樹(shù)分類(lèi)提取因子

決策樹(shù)是解決分類(lèi)問(wèn)題的一種常用方法，是一種樹(shù)形結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表一個(gè)測(cè)試輸出，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類(lèi)別。采用C5.0決策樹(shù)算法分析油菜產(chǎn)量與年份及各生育期氣象因子之間的關(guān)系（總樣本593個(gè)），結(jié)果如圖1所示。根結(jié)點(diǎn)以年份≤2011為判定條件，在2011年之前產(chǎn)量較低，集中在I、II、III量級(jí)，延伸細(xì)分顯示，產(chǎn)量隨年份變化還存在2003年、2006年兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，2003年之前產(chǎn)量以量級(jí)I為主，占50%以上（47個(gè)樣本），2004-2006年有所提高，量級(jí)I占20%左右（53個(gè)樣本），2007-2011年以量級(jí)III為主，占比接近60% （130個(gè)樣本）;在2011年后成熟期濕漬害、蕾薹期氣溫、開(kāi)花期的濕漬害、苗期的干濕條件對(duì)產(chǎn)量影響較大，當(dāng)成熟期濕潤(rùn)指數(shù)>2.53時(shí)產(chǎn)量偏低，且當(dāng)開(kāi)花期濕潤(rùn)指數(shù)>2.09時(shí)產(chǎn)量進(jìn)一步降低，其量級(jí)I、II占比接近60%（50個(gè)樣本），產(chǎn)量最高出現(xiàn)在成熟期濕潤(rùn)指數(shù)≤2.53、蕾薹期平均氣溫>4.89℃、苗期濕潤(rùn)指數(shù)>0.99，其量級(jí)IV、V占比接近70%（186個(gè)樣本）。

2.2 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型

支持向量機(jī)方法是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折中，以獲得最好的推廣能力[25-27]。模型構(gòu)建時(shí)將年份Year、成熟期濕潤(rùn)指數(shù)W4、蕾薹期平均氣溫TEM2、開(kāi)花期濕潤(rùn)指數(shù)W3、苗期濕潤(rùn)指數(shù)W1作為輸入因子，對(duì)油菜單位面積產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用K值交叉驗(yàn)證，將所有數(shù)據(jù)分割成10個(gè)子樣本，不重復(fù)地選取其中一個(gè)子樣本作為測(cè)試集，其他9個(gè)樣本用來(lái)訓(xùn)練，模型評(píng)價(jià)指標(biāo)采用均方根誤差以及擬合指數(shù)IA，共重復(fù)10次，使每個(gè)子樣本都參與訓(xùn)練且被測(cè)試，降低泛化誤差。由圖2可以看出，模型得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均方根誤差為402kg/hm2，擬合指數(shù)為0.72，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

3小結(jié)與討論

利用1999-2018年安徽省78個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站的地面氣象觀測(cè)資料及相應(yīng)的油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)，基于決策樹(shù)C5.0算法對(duì)影響油菜產(chǎn)量的氣象因子進(jìn)行分析，篩選出關(guān)鍵因子，并采用支持向量機(jī)算法構(gòu)建安徽省油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。

1）安徽地區(qū)油菜單位面積產(chǎn)量在時(shí)間尺度上存在3個(gè)增加節(jié)點(diǎn)，即2003年、2006年、2011年;

2） 成熟期濕漬害、蕾薹期氣溫、開(kāi)花期的濕漬害、苗期的干濕條件對(duì)單位面積產(chǎn)量影響較大，當(dāng)成熟期濕潤(rùn)指數(shù)≤2.53、蕾薹期平均氣溫>4.89、苗期濕潤(rùn)指數(shù)> 0.99，單位面積產(chǎn)量最高;

3） 所建立的油菜單位面積產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的均方根誤差為402 kg/hm2，擬合指數(shù)為0.72，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

本研究所用的油菜產(chǎn)量數(shù)據(jù)受抽樣調(diào)查等統(tǒng)計(jì)方法的影響，存在一定偏差，數(shù)據(jù)時(shí)空跨度較大，但未考慮油菜品種對(duì)其的影響，模型構(gòu)建所需數(shù)據(jù)樣本不足，有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

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收稿日期：2019-12 -10

基金項(xiàng)目：安徽省氣象局碩博士工作啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（RC201620）

作者簡(jiǎn)介：楊小兵（1990-），男，江蘇興化人，工程師，碩士，主要從事應(yīng)用氣象、數(shù)據(jù)分析與建模研究，（電話）15256941260（電子信箱）yangxb1990@163.com;通信作者，楊峻（1992-），男，江蘇興化人，碩士，主要從事計(jì)算機(jī)控制與優(yōu)化研究，（電子信箱）seahiscuityj@163.com。