鄒芷瀟，程昌秀※，沈 石

（1.北京師范大學(xué)環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3.北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875）

0 引言

糧食安全是一個(gè)國際性的難題。中國作為農(nóng)業(yè)和人口大國，隨著人口增長，糧食安全問題日益凸顯。在我國四大主糧中，水稻是主要“口糧”，水稻種植占有重要地位，從事水稻生產(chǎn)的農(nóng)戶接近農(nóng)戶總數(shù)的50%，近70%的地區(qū)水稻產(chǎn)量在增加[1]。東北地區(qū)一直是我國最大的商品糧基地，由于氣候變化等因素，我國水稻種植和產(chǎn)量的重心都在向東北方向移動(dòng)，而近20年來東北地區(qū)的水稻種植生產(chǎn)發(fā)生了明顯的變化，尤其是三江平原。2005年以來水稻逐漸代替大豆成為該地區(qū)最主要作物種植類型[2，3]。因此，深入分析三江平原水稻產(chǎn)量的影響因素，有助于制定該區(qū)域水稻生產(chǎn)和耕地保護(hù)政策，對保障我國未來糧食安全有著重要意義。

目前，三江平原水稻產(chǎn)量影響因素研究基本集中在2009年以前。方修琦等估算了20世紀(jì)70—90年代黑龍江省氣候變暖對水稻產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率[4]；王媛等利用1986—2000年黑龍江的氣象和水稻數(shù)據(jù)得到黑龍江水稻總產(chǎn)量增產(chǎn)中29%～57%是由氣候變暖引起的[5]。藺濤等分析了1986—2000年黑龍江省氣候變化對糧食生產(chǎn)的影響[6]；Zhou等采用相關(guān)分析探究了1960—2009年氣象因素變化對黑龍江水稻產(chǎn)量變化的關(guān)系[7]。在東北地區(qū)氣候變暖的增幅加劇和“黑土耕地保護(hù)三年行動(dòng)計(jì)劃”的背景下，三江平原的社會經(jīng)濟(jì)及氣象條件發(fā)生了變化，近年來三江平原水稻產(chǎn)量影響因素的研究值得探討，目前系統(tǒng)、定量的相關(guān)研究相對較少。

水稻產(chǎn)量受氣象因素和社會經(jīng)濟(jì)因素共同影響，然而已有研究未能定量刻畫氣象因素和社會經(jīng)濟(jì)因素對三江平原水稻產(chǎn)量的影響[5，7]。目前已有研究分析氣象因子和三江平原水稻產(chǎn)量的關(guān)系，同時(shí)不少學(xué)者也從全國、地區(qū)、省域等不同尺度揭示了社會經(jīng)濟(jì)對于水稻產(chǎn)量的影響不同[8-10]:藺濤等發(fā)現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)因素對黑龍江省糧食生產(chǎn)有影響[6]，但綜合考慮氣象和社會經(jīng)濟(jì)因素對三江平原水稻產(chǎn)量影響影響的研究鮮有。因此需要系統(tǒng)深入分析三江平原氣象因素和社會經(jīng)濟(jì)因素對水稻產(chǎn)量的綜合影響非常重要。

目前，綜合分析氣象和社會經(jīng)濟(jì)因素對糧食產(chǎn)量影響的前提是:將糧食產(chǎn)量分解為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機(jī)誤差[11]，大多將經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量看做是隨時(shí)間變化的函數(shù)，被認(rèn)為是有時(shí)間變量決定的產(chǎn)量變化趨勢，少有學(xué)者使用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對水稻產(chǎn)量進(jìn)行分離。不少學(xué)者用一元線性回歸[12]，二次函數(shù)[13]、多年滑動(dòng)平均[14]、指數(shù)滑動(dòng)平均[15]、Logistics函數(shù)[16，17]、Gompertz曲線[18]或HP濾波法[19]等來擬合經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量，但是傳統(tǒng)回歸擬合得到的函數(shù)無法解釋其中經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量得到的機(jī)理[4，6，20]。采用具有較高的可解釋性經(jīng)濟(jì)學(xué)模型——柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)來計(jì)算經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量，并得到不同社會經(jīng)濟(jì)因素對于產(chǎn)量的影響。在總產(chǎn)量剝離出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量后，則得到圍繞該趨勢的上下波動(dòng)產(chǎn)量，其被認(rèn)為是由不可控的自然因素（主要是氣象因素）影響的氣象產(chǎn)量[21]，并利用Lasso回歸模型分析各市氣象因素對于水稻產(chǎn)量的影響。

文章利用1988—2018年三江平原各市的水稻作物產(chǎn)量、氣象數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[22，23]，從定量分析的角度分析氣象因素和社會經(jīng)濟(jì)因素對三江平原水稻產(chǎn)量影響，為預(yù)測未來氣候變化對水稻產(chǎn)量的影響提供支撐，對指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及減少未來糧食安全風(fēng)險(xiǎn)具有現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

三江平原位于黑龍江省的東北部，三江平原是由黑龍江、烏蘇里江和松花江三江沖積而成的沃土，總面積為108.9萬km2，包括佳木斯市、鶴崗市、雙鴨山市、七臺河市、雞西市所屬的21個(gè)縣（市）和牡丹江市所屬的穆棱市、哈爾濱市所屬的依蘭縣。該研究主要研究的是佳木斯市、鶴崗市、雙鴨山市和雞西市（圖1），占整個(gè)三江平原的絕大部分面積。三江平原屬于溫帶濕潤、半濕潤大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，生長季平均日均氣溫17～20℃，10℃以上活動(dòng)積溫2 500～3 000℃，生長季平均總降水量400～600mm，降水主要集中在夏秋兩季。其夏季雨熱同期的特點(diǎn)和土壤肥力較高的特點(diǎn)均利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

圖1 三江平原研究區(qū)

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)來自于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/），獲取了1988—2018年三江平原內(nèi)鶴崗、佳木斯、雙鴨山、七臺河和雞西5個(gè)地市的日尺度的氣象觀測數(shù)據(jù)，氣象指標(biāo)5類10個(gè)指標(biāo)，包括生長季（5—9月）的總降水量、平均日最高氣溫、平均日最低氣溫、日平均氣溫、平均日照時(shí)數(shù)、平均日相對濕度、日平均相對濕度小于等于70%的天數(shù)，1988—2018年各個(gè)市10℃以上活動(dòng)積溫通過五日滑動(dòng)平均法計(jì)算得到。

從各市的統(tǒng)計(jì)年鑒獲取了1988—2019年三江平原內(nèi)鶴崗、佳木斯、雙鴨山、七臺河和雞西的單位面積勞動(dòng)力投入（人/hm2），農(nóng)村用電量（kW·h/hm2），單位面積化肥施用量（折為純量，t/hm2），單位面積農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入（元/hm2）。水稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自于各市的統(tǒng)計(jì)年鑒，為1988—2018年各市市級單產(chǎn)數(shù)據(jù)。水稻生長季通常為每年5—9月。

2 研究方法

水稻生產(chǎn)過程是社會經(jīng)濟(jì)因素和自然因素相互作用的結(jié)果。因此，水稻產(chǎn)量（Y）通常被視為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量（Yt）、氣候產(chǎn)量（Yc）和隨機(jī)誤差（e），如式（1）所示。若要研究氣象變化對水稻產(chǎn)量的影響，首先要分離出來水稻的經(jīng)濟(jì)（趨勢）產(chǎn)量，獲得由自然因素決定的氣象產(chǎn)量，由于其受氣象波動(dòng)影響，也稱為波動(dòng)產(chǎn)量。

式（1）中，Y為水稻總產(chǎn)量（t/hm2），Yt為經(jīng)濟(jì)（趨勢）產(chǎn)量（t/hm2），Yc為氣象（波動(dòng)）產(chǎn)量（t/hm2）。

2.1 柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

該文采用了具有較高的可解釋性經(jīng)濟(jì)學(xué)模型——柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，來計(jì)算經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量，并得到不同社會經(jīng)濟(jì)因素對于產(chǎn)量的影響，公式為:

式（2）中，l為單位面積勞動(dòng)力投入（人/hm2），k為單位面積農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入（元），a為農(nóng)村用電量（kW·h/hm2），b為單位面積化肥施用量（t/hm2）。

當(dāng)計(jì)算出Yt以后，就能通過式（1）計(jì)算得到氣象產(chǎn)量Yc。

2.2 Lasso回歸

該文采用Lasso回歸模型，其本質(zhì)是是以縮小變量集（降階）為思想的壓縮估計(jì)方法。它通過構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)，可以將某些不重要變量的系數(shù)進(jìn)行壓縮并使某些回歸系數(shù)變?yōu)?，保留重要的解釋變量，進(jìn)而達(dá)到變量選擇和參數(shù)估計(jì)的目的。該方法也有利于解決多重共線性的問題。假設(shè)因變量氣候產(chǎn)量Yc=(yc1，yc2，…，ycn)'，n=1，2，…，31，β=(β1，β2，…，βj)'，j=1，2，…，5，考慮線性模型為：

Lasso回歸的參數(shù)估計(jì)通過式（3）得到，λ為正則化參數(shù)。式（5）的求解可以轉(zhuǎn)化為帶有懲罰項(xiàng)的優(yōu)化問題。公式為:

Lasso影響系數(shù)βj表示氣象因素對于水稻產(chǎn)量的影響大小，而標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)βsd，j則可以用來比較不同氣象因素對于水稻產(chǎn)量的相對重要性的大小。兩個(gè)指標(biāo)相互轉(zhuǎn)換的公式為:

式（6）中，sdyc表示氣候產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)差，sdj表示氣象因素的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.3 工作流程

該文利用了經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識，以三江平原水稻產(chǎn)量為研究對象，采用了柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和Lasso回歸模型，分析了社會經(jīng)濟(jì)和氣象因素對于水稻產(chǎn)量的影響?；谝陨涎芯績?nèi)容，工作流程如圖2所示。

圖2 工作流程

3 結(jié)果與分析

3.1 社會經(jīng)濟(jì)因素對水稻產(chǎn)量的影響

通過柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)式（2）擬合水稻產(chǎn)量和社會經(jīng)濟(jì)因素的關(guān)系，得到三江平原地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)因素對水稻產(chǎn)量的影響，公式為:

擬合后得到的調(diào)整后的R2為0.625 6，且所有參數(shù)均通過置信水平為95%的顯著性檢驗(yàn)。式（7）表明：①單位面積農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入和農(nóng)村用電量的單位面積增產(chǎn)效應(yīng)比較明顯。農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入的彈性系數(shù)為0.357 4，表示農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入增加10%，水稻產(chǎn)量將增長3.574%。農(nóng)村用電量的彈性系數(shù)為0.484 1，表示如果農(nóng)村用電量增加10%，水稻產(chǎn)量將增長4.841%。②單位面積勞動(dòng)力投入和化肥使用量對水稻產(chǎn)量的負(fù)向影響。勞動(dòng)力投入的彈性系數(shù)為-1.593 7，表示如果勞動(dòng)力投入減少10%，水稻產(chǎn)量將增加15.937%?；适┯昧咳氲膹椥韵禂?shù)為-0.483 6，表示化肥施用量增加10%，水稻產(chǎn)量將減少4.836%。單位面積勞動(dòng)力投入減少，反而產(chǎn)量增加，原因可能是與規(guī)模化生產(chǎn)和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移相關(guān)[24，25]。單位面積化肥施用量對于水稻單產(chǎn)的負(fù)向影響可能是我國在東北地區(qū)實(shí)行“黑土耕地保護(hù)三年行動(dòng)計(jì)劃”，積極推行化肥減量，增加有機(jī)肥施用導(dǎo)致的[26]。

單位面積農(nóng)村用電量和農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入對于水稻產(chǎn)量有效應(yīng)。這可能是由于機(jī)械化程度的加大導(dǎo)致農(nóng)村用電量增加，農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)的大量投入推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步，最終提升了產(chǎn)量。因此，提高機(jī)械化水平、加大科研投入和技術(shù)創(chuàng)新是提高水稻產(chǎn)量的有效途徑。

農(nóng)用化肥施用量和勞動(dòng)力投入對水稻產(chǎn)量具有負(fù)效應(yīng)。對于農(nóng)業(yè)化肥的負(fù)效應(yīng)，麻坤等也提出了類似的發(fā)現(xiàn):繼續(xù)增加化肥用量可能無法實(shí)現(xiàn)糧食的增產(chǎn)[27]，樓宇濤等通過試驗(yàn)揭示了化肥的負(fù)效應(yīng)，即雖然減少了化肥的用量，但增加有機(jī)肥的用量，導(dǎo)致水稻增產(chǎn)[26]。此外，造成勞動(dòng)力投入負(fù)效應(yīng)的原因可能是:一方面，規(guī)?；a(chǎn)和集約化經(jīng)營會解放一部分勞動(dòng)力，導(dǎo)致勞動(dòng)力投入的減少，但是由于機(jī)械化水平提升水稻產(chǎn)量增加；另一方面，農(nóng)村勞動(dòng)力向非農(nóng)部門轉(zhuǎn)移，使得非農(nóng)收入增加，則被用于生產(chǎn)的支出增加，即通過購買更加優(yōu)良的水稻品種或雇用機(jī)械來從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，從而有助于水稻產(chǎn)量的增加[25，28]。建議合理施肥提升水稻產(chǎn)量。

3.2 氣象因素對水稻氣象產(chǎn)量的影響

利用Lasso回歸分析建立了生長季（5—9月）的總降水量、平均日最低氣溫、平均日照時(shí)數(shù)、平均日相對濕度均與水稻產(chǎn)量的關(guān)系，得到各因素的標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)，如圖3所示，不同氣象因素對水稻產(chǎn)量有著不同的影響:生長季平均日照時(shí)數(shù)和生長季平均日最低氣溫的標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)主要集中在正值部分，生長季平均日相對濕度和生長季總降水量的標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)主要集中在負(fù)值部分。

圖3 不同氣象因素的Lasso影響系數(shù)的小提琴圖

根據(jù)圖3可知，生長季平均日照時(shí)數(shù)對水稻產(chǎn)量有正向影響，生長季平均日照時(shí)數(shù)的增加會使得水稻光合生產(chǎn)能力升高[29]，從而影響結(jié)實(shí)率和千粒重，有利于提高水稻產(chǎn)量。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的關(guān)系式（6），將標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)轉(zhuǎn)換為Lasso影響系數(shù)，得到三江平原各市Lasso影響系數(shù)，雞西受生長季平均日照時(shí)數(shù)的影響最大，生長季平均日照時(shí)數(shù)每增加1h，雞西市水稻年產(chǎn)量增加9.226萬t，有可能因?yàn)殡u西有較好的水熱條件，生長季日照時(shí)長的增加更有利于水稻的生長。

根據(jù)圖3可知，大部分地區(qū)的生長季平均日最低氣溫標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)均處于正值，說明生長季平均日最低氣溫對水稻產(chǎn)量有正向影響，是因?yàn)橐归g增溫可以明顯提高水稻地上總生物量和水稻籽粒產(chǎn)量[30]，從而增加水稻產(chǎn)量。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的關(guān)系式（6）得到，鶴崗受最低氣溫影響最大，平均日最低氣溫每升高1℃，鶴崗市水稻年產(chǎn)量增加26.099萬t?？赡苁且?yàn)辁Q崗處于低溫冷害的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)[31]，生長季的低溫易導(dǎo)致冷害的發(fā)生，因此提高最低氣溫，減少低溫冷害的發(fā)生率，更有利于鶴崗水稻增產(chǎn)。

根據(jù)圖3可知，大部分地區(qū)的生長季平均日相對濕度標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)均處于負(fù)值，生長季平均日相對濕度對水稻產(chǎn)量有負(fù)向影響。一方面，較高的大氣濕度會增加水稻的空粒數(shù)，降低水稻的實(shí)粒率[32，33]，從而影響水稻產(chǎn)量的提高，且濕度與溫度之間是相互影響的，濕度高通常會使溫度降低，而溫度降低也會影響水稻產(chǎn)量的提高[34]。另一方面，群體濕度降低可能對抑制水稻病蟲害有一定的作用[35]。

根據(jù)圖3可知，大部分地區(qū)的生長季總降水量標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)均處于負(fù)值，生長季總降水量對于三江平原大部分地區(qū)水稻產(chǎn)量具有負(fù)向影響，可能是因?yàn)樗鹃_花期降水與水稻空殼率和秕谷率呈顯著正相關(guān)[36]，降水過多，特別是水稻處于開花授粉階段時(shí)，如遇暴雨沖刷，水稻在生長季內(nèi)的授粉結(jié)實(shí)階段會受到很大影響[29]。同時(shí)，根據(jù)圖3所示，總體來說，對比其他氣象因素，生長季總降水量對于水稻產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)化Lasso影響系數(shù)最小，說明生長季總降水量對于三江平原水稻產(chǎn)量的影響較小。

綜上所述，建議可以適當(dāng)?shù)厝斯ぴ黾由L季的光照時(shí)間和加強(qiáng)冷害防治對提高水稻產(chǎn)量有重要意義，同時(shí)，可以在空氣濕度相對較高的地區(qū)減少水分灌溉，以提高水分利用率，并且做好強(qiáng)降雨的應(yīng)對措施對提高水稻產(chǎn)量也具有非常重要意義。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

該文基于1988—2018年中三江平原各市氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和水稻數(shù)據(jù)，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型——柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)分析社會經(jīng)濟(jì)因素水稻產(chǎn)量的影響，并建立各市Lasso回歸模型分析氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響，得到的結(jié)論如下。

（1）單位面積農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入和農(nóng)村用電量的單位面積增產(chǎn)效應(yīng)比較明顯。農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入表征技術(shù)進(jìn)步，農(nóng)村用電量表征的是機(jī)械化程度。因此政府部門應(yīng)該要提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，加大農(nóng)業(yè)科研投入和技術(shù)創(chuàng)新，加速農(nóng)業(yè)科技發(fā)展與推廣。

（2）單位面積勞動(dòng)力投入和單位面積化肥使用量對水稻產(chǎn)量的負(fù)向影響，這是與前人研究有所不同的。單位面積勞動(dòng)力投入減少，反而水稻產(chǎn)量增加，有可能與規(guī)?；a(chǎn)和農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移有關(guān)?；适┯昧繉τ谒締萎a(chǎn)的負(fù)向影響可能是我國在東北地區(qū)實(shí)行“黑土耕地保護(hù)三年行動(dòng)計(jì)劃”，積極推行化肥減量，增加有機(jī)肥施用導(dǎo)致的。建議可以通過合理施肥提升水稻產(chǎn)量。

（3）生長季平均日照時(shí)數(shù)對水稻產(chǎn)量有正向影響。生長季平均日照時(shí)數(shù)增加會提高水稻光合生產(chǎn)能力，從而影響結(jié)實(shí)率和千粒重，利于水稻產(chǎn)量的形成。建議可以適當(dāng)?shù)厝斯ぴ黾庸庹諘r(shí)間。

（4）生長季平均日最低氣溫對水稻產(chǎn)量有正向影響。由于夜間增溫明顯提高水稻地上總生物量和水稻籽粒產(chǎn)量，從而增加水稻產(chǎn)量。因此，加強(qiáng)冷害防治對提高水稻產(chǎn)量具有非常重要意義。

4.2 討論

（1）在社會經(jīng)濟(jì)因素的選擇上，盡管該文考慮了單位面積勞動(dòng)力投入、單位面積農(nóng)業(yè)科研經(jīng)費(fèi)投入等社會經(jīng)濟(jì)因素的影響，但由于政策變化因素難以進(jìn)行量化，未能考慮到政策變化對于水稻產(chǎn)量的影響。為此，未來可以根據(jù)不同時(shí)間的政策變化來研究不同政策變化對水稻產(chǎn)量的影響。

（2）在氣象指標(biāo)的選取上，該文雖然采用了水稻生長季內(nèi)的日平均氣象數(shù)據(jù)（如日平均氣溫等）或者日總氣象數(shù)據(jù)（如:日總降水量），但是仍然忽略了水稻生長季的不同生育階段（如開花期、抽穗期）會對水稻產(chǎn)量的影響是不一樣的，同時(shí)還未考慮一些異常值（生長季內(nèi)的極端高溫、極端低溫）對水稻產(chǎn)量的影響。因此，未來可以研究水稻不同生育階段氣象因素對水稻產(chǎn)量的影響，還可以通過構(gòu)建干旱或者高溫冷害指標(biāo)來考慮一些極端氣候?qū)λ井a(chǎn)量的影響。

（3）在水稻品種的數(shù)據(jù)上，受到數(shù)據(jù)收集的限制，并沒有將水稻細(xì)分為早、中、晚和粳稻來展開研究，實(shí)際上社會經(jīng)濟(jì)和氣象因素可能會對不同水稻品種產(chǎn)量有著不同的影響。若在今后的研究中，在數(shù)據(jù)可獲取的條件下，可以針對不同水稻品種來研究其影響因素，有助于更加全面了解水稻生產(chǎn)的影響因素。