云南省大麥種植氣候類型區劃研究

魯永新 ，鄒 萍，張中平，武 勇

（1.楚雄州氣象臺，云南 楚雄 675000；2.楚雄州農業技術推廣研究所，云南 楚雄 675000）

隨著人們對大麥生物學特性及加工特性的逐步認識，結合云南省作物種植結構調整的需要，上世紀80年代以來，云南大麥種植開始向規模化、專用化、產業化和現代化方向快速發展。云南種植的大麥主要用于釀造啤酒、畜禽飼料或啤飼兼用。2011年全省實際種植大麥超過20萬hm2，已成為全國第一大種植區[1]。

隨著城鎮化進程的加快，云南省的耕地逐漸向山區、半山區坡地轉移[2]。因受云南的地理、氣候、經濟等因素的影響，絕大部分山區、半山區坡地的水利基礎設施建設滯后，不能滿足干旱季節農業生產用水的基本需求。尤其是大麥，主要依靠自然氣候條件生長。云南氣候類型多樣，廣大山區、半山區大麥產業發展潛力大，氣候因素對大麥生產的影響很大。筆者對云南省大麥全生育期內的降雨量、氣溫、日照等氣候因子進行統計，研究其與大麥種植的相關性，以期為云南省的大麥種植提供客觀、科學的理論依據。

1 研究方法

1.1 資料收集

收集了1981~2010年云南省125個縣各旬、月的平均降雨量、氣溫和日照時數等氣候資料。

1.2 氣候因子的選擇

因受季風氣候的影響，云南省絕大多數大麥種植區在10月中旬~11月上旬播種，10月下旬~11月上中旬出苗，11月下旬~次年1月上旬麥苗分蘗，1~2月拔節孕穗，3月抽穗開花，4~5月上旬灌漿成熟，5月中旬前收獲，全生育期145~180 d左右[3]。

大麥生育期間的降雨量、氣溫、積溫和日照時數的時間、空間分布是影響云南大麥生長發育的關鍵，是大麥增減產的決定性因子[4-6]。參考相關文獻，選取了與云南大麥生長適應性關系較強的33個氣候因子作為區劃研究指標（表1）。

表1 影響大麥生長的氣候因子

其中，播種出苗期~分蘗期的降雨量決定了大麥的出苗數和分蘗率，是大麥產量形成的初始影響因子；拔節期~灌漿期的降雨量決定了大麥從營養生長到生殖生長再到營養生長的水分供給，是大麥有效穗數和產量形成的主要影響因子；全生育期的積溫及分布為大麥生長發育的熱量條件，是大麥產量和質量形成的重要影響因子之一；2~4月的日照時數為大麥生長發育的必要條件，也是大麥產量和質量形成的重要因子之一。

1.3 區劃研究原理

利用多元統計學的主成分分析方法建立評價模型，根據評價模型得出的綜合評價值來判斷動態氣候條件影響下的大麥產量。主成分分析原理是利用降維的思想，把眾多變量轉化為少數幾個綜合指標，這幾個綜合指標為原來的線性組合；綜合指標保留了原始變量的主要信息，彼此之間又不相關，能使復雜的問題簡單化，使原因子的信息集中到幾個主要因子上進行分析[7-12]。主成分分析方法的步驟：第一步對原始數據進行標準化處理，以消除量綱不同的影響；第二步求無量綱后數據的相關矩陣R；第三步求R的特征值、特征向量及貢獻率；第四步根據貢獻率確定主成分的個數；第五步以線性組合中權重較大的幾個影響因子作綜合意義解釋；最后對組全因子進行逐步聚類分析。

1.3.1 R型主成分與逐步聚類分析 R型主成分分析是對變量的內在關系進行研究，以云南省大麥種植氣候生態類型為研究對象，將33個區劃研究指標因子組合成一個p＝33、n＝125的矩陣Xpn；前m個主成分組成的矩陣Ymn反映了“集中”原矩陣Xpn中的因子信息。根據主成分分析回歸合成因子利用K－M逐步聚類法對矩陣Ymn作聚類分析，對n個站點進行氣候類型的分類劃分。

1.3.2 數據處理結果及解釋 利用SPSS軟件，對矩陣Y33×125進行主成分分析。用方差最大法進行正交旋轉，使成分負載向0和1兩極分化，采用回歸法計算主成分分值。

2 結果與分析

2.1 主成分分析

在主成分分析時，荷載率絕對值的大小表明各因子與主成分的相關程度，荷載率絕對值越大的因子，與其主成分的相關性越好，越能顯現出該主成分的影響效應。一般當 荷載率 ≥0.6時，認為該要素與主成分的相關程度足夠大[13-14]。在主成分Y33×125中的前4個向量的累積方差已達94.651%（見表2），所以，只需計算4個主成分。

表2 Xpn協方差陣矩的特征值及方差和累積方差的貢獻率

從表3中可知，第1主成分中荷載率較大的變量 依 次 是 X11、X12、X13、X9、X14、X10，X7、X8、X16、X15、X17，這11個因子反映了大麥生長發育中后期的水分條件及其分布狀況。其中，X7、X8、X9、X10 代表大麥從拔節期到孕穗期的旬降雨量；X11、X12、X13、X14代表大麥從抽穗到開花期的降雨量及分布；X15、X16、X17代表大麥灌漿期的降雨量及分布。這幾個因子分別反映了大麥幾個關鍵生育期對應的降雨量及分布，是云南大麥產量和質量形成的主要影響因子。因子荷載率為正，說明了云南冬季降雨量的多少及時間分布是決定大麥的豐歉的第一影響因素，與云南大麥種植實踐吻合。

第2個主成分中荷載率較大的變量依次是X29、X27、X28、X30、X25、X20、X21、X26、X22、X24、X23， 這 11個因子反映了大麥從播種至成熟各個時期的熱量條件及分布，是云南大麥關鍵生育期對應的積溫或平均氣溫。這些因子既表征了大麥各個關鍵生育期的熱量條件，也表征了大麥在溫度敏感時段是否遇上低溫危害。因子荷載率為正，與云南大麥種植實踐相吻合。

表3 Vmp矩陣的特征向量

第3個主成分中荷載率較大的變量依次是X2、X3、X4、X1、X7、X5、X6，這 7 個因子主要反映了云南大麥生長前期的降雨量及其分布。其中，X2、X3是大麥出苗期的降雨量，X1是播種期的降雨量，X4、X5、X6是大麥分蘗期的降雨量及分布。因子荷載率為正，說明這幾個時段的降雨量對大麥前期生長呈正效應。

第4個主成分中荷載率較大的變量依次是X31，X32，X33，這3個因子反映了大麥生長發育中后期的光日照條件，分別代表了2月、3月和4月的日照時數。因子荷載率為正，說明大麥生長中后期光照充足，能提高大麥生長的光合效率，直接影響大麥產量和質量的形成，與生產實際相吻合。

2.2 動態逐步聚類分析

根據主成分分析回歸合成因子，利用K-M動態逐步聚類法對云南省125個縣進行氣候生態類型的分類劃分，最終劃分為4個類型的大麥種植區（如圖 1）。

2.2.1 第一類大麥種植區（中北部半干旱麥區）該區主要位于滇中及以北的部分地帶，包括德欽、香格里拉、維西、寧蒗、魯甸、昭通、蘭坪、劍川、洱源、麗江、永勝、鶴慶、華坪、永仁、巧家、會澤、東川、宣威、云龍、漾濞、永平、保山、大理、賓川、彌渡、祥云、巍山、大姚、元謀、姚安、牟定、南華、楚雄、富民、武定、祿勸、祿豐、昆明、尋甸、馬龍、曲靖、嵩明、沾益、陸良、富源、施甸、昌寧、南澗、雙柏、安寧、易門、晉寧、太華山、澄江、玉溪、江川、通海、華寧、宜良、呈貢、師宗、彌勒、瀘西共63個縣市。該區域的主要特點是：為高海拔、或中高海拔的盆地，平均海拔約1 800~3 600 m；土壤有黃壤、泥沙、水稻土、紫色和暗棕壤等[15]；冬春季冷空氣易堆積，大麥生育期（冬春季）氣溫低，霜期長，極易遭受低溫侵襲；降雨較少、分布不均，干旱發生頻率高；陰天日數多，日照時數偏少。該區農作物多為一年兩熟，局部區域一年一熟，是云南大麥主產區，也是大麥種植的最適宜區和優先發展種植區。

2.2.2 第二類大麥種植區（中南部富熱濕潤麥區）該區位于云南中部以南地帶，是云南糧食、經濟作物主產區，包括騰沖、隴川、盈江、瑞麗、鎮康、梁河、龍陵、潞西、鳳慶、永德、云縣、景東、鎮沅、新平、石林、丘北、羅平、峨山、滄源、耿馬、西盟、孟連、雙江、臨滄、景谷、瀾滄、勐海、景洪、寧洱、墨江、普洱、元江、勐臘、石屏、建水、紅河、江城、綠春、開遠、個舊、蒙自、屏邊、金平、硯山、文山、馬關46個縣市。該區域的主要特點是：地形切割深，多為盆地或山丘，平均海拔800~1 500 m左右；土壤有水稻土、棕壤、紅壤、紅泥沙、燥紅壤等；大麥生育期內（冬春季）氣候溫暖、熱量豐富、光照充足，降雨量稍多，降雨量分布相對均勻，霜區短，不易受干旱危害，低溫冷害性頻率較低。該區大部可發展種植山地大麥或大麥與經濟作物間套種，發展潛力大。

2.3 第三類大麥種植區（東部半濕潤麥區）該區位于云南東和西北部的部分區域，是云南糧食、經濟作物主產區之一，包括綏江、永善、鹽津、大關、彝良、鎮雄、威信、六庫、元陽、河口、西疇、麻栗坡、廣南、富寧14個縣市。該區域地形構造多，有丘陵、盆地、或河谷地帶，海拔高度相差大，范圍在800~2 000 m之間；土壤有紫色、黃壤、紅壤、泥沙等；大麥生育期（冬春）氣候暖和，熱量適中，光照條件稍差，降雨量適中，霜期差異大，易受冷空氣侵襲。該區大麥全生育期約145~165 d，發展大麥種植潛力較大。

2.4 第四類大麥種植區（西北部溫暖濕潤麥區）該區位于云南西北部，冬春季以種植經濟作物為主、大麥種植面積很少，包括貢山、福貢2個縣市。該區域地形差異大，有高山也有低谷，海拔高度差達4 390 m；土壤類型豐富，有高山草甸土、棕色針葉土、暗棕壤、棕壤、黃棕壤、黃壤、紅壤、紫色土、石灰土、水稻土等；為立體氣候，一年之中有4月和9月兩個相對多雨的時段，大麥生育期（冬春季）熱量豐富，降雨量充沛，光照條件差。該區主要以糧食、經濟作物為主，因春季降雨多、晴天日數較少，僅有部分區域較適宜大麥種植，或適宜發展大麥、糧食和經濟作物的間套種植。

3 結 論

以大麥各個生育期內的降雨量、氣溫、積溫、日照時數為原始數據，用主成分分析法和K-M動態逐步聚類分析法，根據氣候類型研究了云南省125個縣市適宜大麥種植的程度。最終按氣候影響因子將125個縣市劃分為中北部半干旱、中南部富熱濕潤、東部半濕潤和西北部溫暖濕潤4個大麥可種植區，劃分結果與多年生產實踐基本相符。區劃研究采用主成分分析和K-M逐步動態聚類方法對云南大麥種植區域類型的區劃，試驗結果基本排除了人為因素的干擾，避免了通常只考慮較少影響因子（指標）進行種植區劃而造成區劃研究結果過于片面的情況[16-19]。同時，研究結果在GIS平臺上實現了圖形輸出，結論直觀，可操作性強。

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