高俊杰，袁業(yè)溶，梁應(yīng)

（1.肇慶市氣象局，廣東肇慶 526060；2.肇慶市高要區(qū)氣象局，廣東肇慶 526100）

氣候條件在很大程度上能夠影響農(nóng)業(yè)的豐歉，其中熱量、水分和光照是最重要的氣候要素［1-2］。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)技對水稻生產(chǎn)的影響趨于穩(wěn)定，而在全球氣候變暖的大背景下，氣候變化對糧食生產(chǎn)的影響越來越受到關(guān)注［3-6］，這方面的研究對保障糧食安全、保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義。

近年來有許多學(xué)者對水稻產(chǎn)量與氣候要素進(jìn)行研究，為更好應(yīng)對氣候變化給水稻生產(chǎn)帶來的不利影響。董京銘等［7］通過主成分分析方法，認(rèn)為抽穗及成熟期的熱力條件對連云港水稻氣象產(chǎn)量影響最大；尹春梅等［8］認(rèn)為湖南省早稻氣象產(chǎn)量與抽穗-成熟期＞10℃有效積溫有著正相關(guān)關(guān)系；邱新法等［9］對大量水稻產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)因子進(jìn)行聚類分析后，認(rèn)為拔節(jié)到抽穗期的降雨量是影響廣東省早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蛩兀簧蜿惾A等［10］、朱曉莉等［11］在對江蘇省水稻產(chǎn)量與氣候的研究中均認(rèn)為分蘗期的日照對江蘇省水稻產(chǎn)量有顯著的正向影響。由于不同地區(qū)的水稻種植品種、氣候條件等存在差異，因此分析影響本地水稻產(chǎn)量的氣象因素、建立適合本地的水稻產(chǎn)量預(yù)測模型尤為重要。

高要區(qū)位于廣東省肇慶市南部，水稻種植面積超3.253萬hm2［12］，本研究利用SPSS對高要區(qū)1982—2020年早稻產(chǎn)量和氣象因素進(jìn)行分析并建立早稻產(chǎn)量預(yù)測模型，以期為高要區(qū)合理利用氣候資源、優(yōu)化早稻種植布局及提高早稻生產(chǎn)質(zhì)量提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

早稻產(chǎn)量來源于1982—2020年高要區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站；氣象要素選取1982—2020年高要區(qū)國家基本氣象觀測站逐日的日平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和降雨量。將早稻生育期劃分為秧苗期、分蘗期、拔節(jié)期、孕穗期、抽穗期和乳熟成熟期。利用1982—2012年早稻產(chǎn)量和氣象要素建立氣象產(chǎn)量模型，利用2013—2020年早稻產(chǎn)量作為產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)分析?；顒臃e溫是影響水稻生長的重要熱量指標(biāo)［13］，將水稻生育期內(nèi)≥10℃日平均氣溫的累計(jì)值稱為≥10℃活動積溫［14-15］，標(biāo)記為At10。

將實(shí)際產(chǎn)量分為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機(jī)誤差，即水稻產(chǎn)量方程為［16-18］

其中，Y為實(shí)際單產(chǎn)（kg/hm2）；Yt為趨勢產(chǎn)量（kg/hm2）；Yw為氣象產(chǎn)量（kg/hm2）；E為隨機(jī)誤差。因隨機(jī)誤差E具有不確定性，故其可忽略不計(jì)。因此式（1）可簡化為

2 結(jié)果與分析

2.1 早稻氣象產(chǎn)量

趨勢產(chǎn)量主要取決于社會生產(chǎn)力及經(jīng)濟(jì)水平，對于趨勢產(chǎn)量的模擬方法有直線法、多項(xiàng)式法、指數(shù) 法、滑動平均法等［16，19］。本研究將1982—2012年早稻實(shí)際單產(chǎn)5年滑動平均后，進(jìn)行線性回歸，建立趨勢產(chǎn)量方程：

根據(jù)式（2）、式（3）可得到早稻氣象產(chǎn)量（Yw），當(dāng)氣象產(chǎn)量為負(fù)時(shí)，表示當(dāng)年氣象條件對早稻生產(chǎn)不利，引起水稻減產(chǎn)；反之，則表示氣象條件有利于水稻增產(chǎn)。如圖1所示，1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量整體呈下降趨勢，但下降趨勢不顯著。早稻氣象產(chǎn)量年際變化較大，近30年早稻平均氣象產(chǎn)量為1.67 kg/hm2，最低為1989年的-16.65 kg/hm2。據(jù)高要區(qū)農(nóng)業(yè)氣象觀測站記錄，1989年早稻生育期內(nèi)累計(jì)降雨量為1 291.8 mm，其中5月20至22日3 d累計(jì)降雨量達(dá)319.8 mm，日最大降雨量突破歷史記錄［20］，使正值孕穗期的早稻禾苗被淹，造成當(dāng)年早稻嚴(yán)重減產(chǎn)。

圖1 1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量

2.2 早稻氣象產(chǎn)量預(yù)測模型

利用早稻氣象產(chǎn)量與氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明，氣象產(chǎn)量與孕穗期At10、孕穗期日照時(shí)數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系；與抽穗期降雨量、拔節(jié)期At10、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（表1）。這表明早稻孕穗期的熱量及光照條件越好，越有利于早稻高產(chǎn)；而早稻拔節(jié)期的晴熱天氣及抽穗期降雨偏多的天氣條件不利于增產(chǎn)。

表1 1982—2012年早稻氣象產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)性

選取以上5個(gè)與氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子與早稻氣象產(chǎn)量進(jìn)行逐步線性回歸分析［21］，建立了氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào)方程（4），擬合方程的R2為0.467，通過顯著性檢驗(yàn)。

其中，x1、x2、x3分別為孕穗期日照時(shí)數(shù)（h）、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)（h）、抽穗期降雨量（mm）。

2.3 早稻產(chǎn)量預(yù)測模型

根據(jù)式（2）、（3）、（4）可得早稻產(chǎn)量預(yù)測模型：

其中，t、x1、x2、x3分別為年份、孕穗期日照時(shí)數(shù)（h）、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)（h）、抽穗期降雨量（mm）。

將2013—2020年氣象因子x1、x2、x3代入式（5），得到早稻模擬產(chǎn)量，根據(jù)式（6）對模擬產(chǎn)量進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

如圖2所示，該模型平均模擬準(zhǔn)確率為80.23%，準(zhǔn)確率相對較高，除2013年準(zhǔn)確率為64.90%外，其余年份的模擬準(zhǔn)確率均在70%以上，其中2020年模擬準(zhǔn)確率高達(dá)93.20%。

圖2 2013—2020年高要區(qū)早稻實(shí)際產(chǎn)量、模擬產(chǎn)量和模型準(zhǔn)確率

3 結(jié)論

1）1982—2012年高要區(qū)早稻實(shí)際單產(chǎn)呈增長趨勢；早稻氣象產(chǎn)量呈波動下降趨勢，但下降趨勢不明顯。

2）早稻的氣象產(chǎn)量與孕穗期At10、孕穗期日照時(shí)數(shù)呈顯著正相關(guān)關(guān)系；與拔節(jié)期At10、拔節(jié)期日照時(shí)數(shù)、抽穗期降雨量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。由此推斷，當(dāng)早稻處于孕穗期時(shí)，充足的光照和熱量有助于早稻光合作用進(jìn)而加強(qiáng)營養(yǎng)物質(zhì)的積累，因此對早稻增產(chǎn)有利；而在拔節(jié)期，白天強(qiáng)烈的太陽光照可能會導(dǎo)致地面氣溫過高，稻苗夜間的呼吸作用加強(qiáng)，對稻苗的生長不利［19］。同時(shí)抽穗期降雨偏多的天氣條件也不利于增產(chǎn)，這與黃珍珠等［22］的研究結(jié)果一致，早稻抽穗期普遍處于“龍舟水”降水集中期，降雨偏多的天氣會導(dǎo)致早稻出現(xiàn)“雨打禾花”的現(xiàn)象，不利于增產(chǎn)。

3）對1982—2012年高要區(qū)早稻氣象產(chǎn)量與顯著相關(guān)的氣象因子進(jìn)行逐步線性回歸，得到早稻氣象產(chǎn)量預(yù)測模型，并與趨勢產(chǎn)量方程結(jié)合，建立早稻產(chǎn)量預(yù)測模型。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型的模擬效果較好，平均模擬準(zhǔn)確率高達(dá)80.23%。

本研究僅利用影響早稻氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子建立了預(yù)報(bào)模型，存在一定的局限性，模型預(yù)報(bào)效果仍有待在接下來的實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中進(jìn)一步完善。