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        氣象因子對(duì)新昌小京生花生產(chǎn)量影響分析

        2020-12-21 11:25:18楊鳴袁丹丹朱濤
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2020年9期
        關(guān)鍵詞:模型

        楊鳴 袁丹丹 朱濤

        關(guān)鍵詞小京生花生;氣象產(chǎn)量;模型

        新昌小京生,俗稱小紅毛花生、落花生,主產(chǎn)地為新昌縣大市聚、紅旗、孟家塘、西郊等一帶,于清朝末年從北京引進(jìn),民國初期就馳名于國內(nèi)外;特點(diǎn)是殼薄光澤,香而帶甜,油而不膩,松脆爽口,色香味俱佳。經(jīng)測定,小京生果仁含蛋白質(zhì)27%、脂肪48%、糖分5.9%、淀粉7.2%,營養(yǎng)價(jià)值比雞蛋、牛奶還高,在1984年全國花生食味評(píng)比中榮獲第1名。

        氣象條件對(duì)小京生花生的品質(zhì)和產(chǎn)量有很大的影響。氣象因子變化常常引起小京生花生產(chǎn)量波動(dòng)。因此,研究氣象條件對(duì)小京生花生產(chǎn)量的影響對(duì)農(nóng)業(yè)部門指導(dǎo)新昌小京生花生生產(chǎn)種植具有重要意義。

        1資料與方法

        1.1資料

        選用2000-2017年新昌縣小京生花生年產(chǎn)量資料,數(shù)據(jù)來源于新昌縣統(tǒng)計(jì)局:同時(shí)段相關(guān)氣象資料來源于新昌縣氣象局。小京生花生整個(gè)生育期大約為150d,一般5月上中旬開始播種,到9月進(jìn)入成熟收獲期。根據(jù)新昌縣小京生花生生育期的植物生長特點(diǎn),選取新昌縣氣象觀測站2000-2017年逐年5-9月的逐月和逐句平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)等共計(jì)60個(gè)氣象因子觀測資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理。

        1.2小京生花生產(chǎn)量分析方法

        2000-2017年,新昌小京生花生產(chǎn)量是逐年變化的,要研究氣象因子與小京生花生產(chǎn)量之間的關(guān)系,必須剔除其他影響花生實(shí)際產(chǎn)量的因素,剩下由氣象條件影響的這部分產(chǎn)量與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析,才能得到準(zhǔn)確、科學(xué)的結(jié)論。作物產(chǎn)量分解公式為:

        式中,Y為小京生花生實(shí)際單產(chǎn);YT為小京生花生趨勢產(chǎn)量,Yw為花生氣象單產(chǎn);Y為隨機(jī)波動(dòng)產(chǎn)量,可忽略不計(jì)。因此,式(1)可以簡寫為:

        式(2)中趨勢產(chǎn)量(Y)由生產(chǎn)力水平?jīng)Q定,隨生產(chǎn)力變化而變化,與時(shí)間有明顯的函數(shù)關(guān)系,可以看作年份XT的函數(shù);Yw表示由氣象因素引起實(shí)際產(chǎn)量與長期變化趨勢項(xiàng)的偏差。

        當(dāng)前國內(nèi)外研究中有很多種處理趨勢產(chǎn)量的方法,比較常用的有直線滑動(dòng)平均法、線性模擬法、非線性模擬法、分段模擬法、Loglstic函數(shù)模擬法、正交多項(xiàng)式法等。李偉英利用正交多項(xiàng)式法,對(duì)山東菏澤地區(qū)花生的產(chǎn)量與氣象條件進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn),在花生播種期,溫度越高,越有利于花生出苗,后期多雨對(duì)花生生產(chǎn)有不利影響。萬永建等基于SPSS建立了普寧早稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型,并對(duì)模型效果和精確度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明模型預(yù)報(bào)結(jié)果準(zhǔn)確率較高,能滿足業(yè)務(wù)需求,可作為普寧市早稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)的有效依據(jù)之一。

        采用直線滑動(dòng)平均法對(duì)小京生花生的實(shí)際單產(chǎn)進(jìn)行了處理,以5年作為滑動(dòng)步長,對(duì)新昌縣2000-2017年連續(xù)17年的花生趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量進(jìn)行分離。2000-2017年新昌縣小京生花生實(shí)際產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量變化(見圖1、表1)。采用相關(guān)分析和回歸分析等統(tǒng)計(jì)方法,分析小京生花生氣象單產(chǎn)與各氣象因子的關(guān)系,并建立了花生產(chǎn)量預(yù)測模型。

        2小京生花生產(chǎn)量氣象條件分析

        選取5-9月的逐月逐句的平均氣溫、降水量和日照時(shí)數(shù),資料長度為18,一共60個(gè)氣象因子。利用SPSS將小京生花生氣象單產(chǎn)分別與上述氣象因子求相關(guān),篩選出與花生氣象單產(chǎn)相關(guān)顯著(信度為0.05)的氣象因子共5個(gè)(表2)。

        新昌小京生花生氣象單產(chǎn)與9月份平均氣溫、9月份日照時(shí)數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān),與9月份降水呈顯著正相關(guān),表明9月份高溫干旱是影響新昌小京生花生氣象單產(chǎn)的主要原因。

        3建立小京生花生產(chǎn)量預(yù)測模型

        3.1利用三階回歸分析建立小京生花生趨勢產(chǎn)量預(yù)測方程

        以5年作為滑動(dòng)步長直線滑動(dòng)平均法,得到的18年小京生花生趨勢產(chǎn)量Y作為因變量,將X(設(shè)置2000年為1,以此類推,2017年為18)作為自變量,在SPSS中采用立方估計(jì)回歸分析,得到新昌縣小京生花生趨勢產(chǎn)量與時(shí)間關(guān)系的回歸方程如下:

        該回歸方程的相關(guān)系數(shù)R為0.926,判定系數(shù)R2為0.858,調(diào)整后的判定系數(shù)為0.828,估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為46.482,F(xiàn)值為28.190,通過a<0.001的顯著性檢驗(yàn),說明該回歸方程效果極為顯著。

        3.2利用逐步回歸建立小京生花生氣象單產(chǎn)預(yù)測方程

        由于小京生花生氣象單產(chǎn)與多個(gè)氣象因子有關(guān),必須建立多個(gè)氣象因子的多元線性回歸方程。在選擇氣象因子時(shí),盡可能選擇與小京生花生氣象單產(chǎn)相關(guān)性顯著的氣象因子建立方程。在SPSS中將Yw作為因變量,相關(guān)氣象因子作為自變量,采用逐步回歸分析,最終得到新昌縣小京生花生氣象單產(chǎn)與氣象因子的回歸方程:

        式中x1為9月平均氣溫,x為9月上旬降水,x為9月日照時(shí)數(shù),該方程相關(guān)系數(shù)R為0.792,判定系數(shù)R2為0.627,調(diào)整后的判定系數(shù)為0.548,估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差為62.32446,F(xiàn)值為7.860,通過a

        3.3小京生花生產(chǎn)量預(yù)測模型及效果檢驗(yàn)

        由小京生花生趨勢產(chǎn)量預(yù)測方程式(3)、氣象單產(chǎn)預(yù)測方程式(4)及式(2),得到新昌縣小京生花生產(chǎn)量預(yù)測方程:

        分別將年份數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的氣象因子數(shù)據(jù)代入式(5),計(jì)算新昌縣2000~2017年的小京生花生模擬單產(chǎn),并與18年的小京生花生實(shí)際單產(chǎn)進(jìn)行比較,檢驗(yàn)該模型的精度,結(jié)果證明該模型預(yù)測新昌縣小京生花生單產(chǎn)最高精度達(dá)100%,最低精度為92.2%,平均預(yù)測精度為97.5%,具有較高的預(yù)測精度(表3)。

        4結(jié)論

        根據(jù)新昌縣2000-2017年小京生花生單產(chǎn)和相關(guān)氣象資料,采用滑動(dòng)平均的方法,將花生氣象產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量進(jìn)行分離處理,以回歸分析法模擬趨勢產(chǎn)量,以逐步回歸法模擬氣象產(chǎn)量,在此基礎(chǔ)上建立基于氣象因子的新昌縣小京生花生單產(chǎn)預(yù)測模型。得出以下結(jié)論:

        (1)9月份高溫干旱是影響新昌小京生花生氣象單產(chǎn)的主要原因;

        (2)建立的小京生花生產(chǎn)量預(yù)測模型充分考慮了多個(gè)氣象因子對(duì)小京生花生產(chǎn)量的影響,構(gòu)成模型的氣象因子與花生產(chǎn)量具有較高的相關(guān)性,模型的平均預(yù)測精度達(dá)97.5%。

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