主要氣候因子對麥棉兩熟棉花產量的影響

韓迎春，王國平，范正義，李亞兵，馮 璐，毛樹春

(中國農業科學院棉花研究所，棉花生物學國家重點實驗室，安陽 455000)

麥棉兩熟種植是提高植棉整體效益，充分利用自然資源，達到高產多收的一種種植方式。20世紀50年代至80年代從起步走向發展，90年代發展達到高峰［1］，1992年黃河流域棉區兩熟種植面積達218.8萬hm2，占本流域棉田的60.5%。然而麥棉兩熟種植棉花產量年際間波動很大，陸緒華等1987年報道兩熟套種皮棉產量964.5kg/hm2(約相當于籽棉2473.5 kg/hm2)［2］;李紹虞等1987年報道山東省麥棉兩熟籽棉產量3900.0kg/hm2［3］;梁理民等1994年報道陜西省棉麥兩熟棉花籽棉產量2428.5 kg/hm2［4］。中國農業科學院棉花研究所1993—2010年連續18a定點定位試驗結果麥棉套作條件下籽棉產量平均2660.2 kg/hm2，變化范圍在1282.5—3583.5kg/hm2，變異系數達到25.17%(表1)。究其原因，筆者認為棉花生育期間，氣候因子的變化是棉花產量年際間波動的主要控制因子。

有關氣候因子對棉花產量影響的研究有許多報道［5-7］，但其研究方法多采用相關分析方法進行，由于這些方法受信息量不完全及數學模型的制約，難以取得滿意的結果。1982年鄧聚龍教授創建了灰色系統理論［8］，對信息不完全系統(灰色系統)提供了有效的分析手段。近年來，灰色系統理論得到廣泛應用。逐步回歸方法是一種能自動地從大量可供選擇的變量中選擇那些對建立回歸方程比較重要的變量的方法，采用從包含全部變量的回歸方程中逐次剔除不顯著的因子的方法選擇“最優”的回歸方程［7，9-18］。本研究應用灰色關聯分析法和逐步回歸分析方法，就黃淮海棉區安陽試驗區1993—2010年麥棉兩熟種植18年來棉花籽棉產量和相應氣象資料進行關聯度分析，尋求影響兩熟種植棉花籽棉產量的關鍵氣象因子，建立兩熟籽棉產量與關鍵氣象因子的回歸模型，提出相應的技術措施，為麥棉兩熟可持續發展提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 材料與品種

氣象資料由河南省安陽市氣象局提供。以1993—2010年棉花生長季節4—10月份的≥10℃積溫、≥15℃積溫、≥20℃積溫、降水量和日照時數為主要氣候因子，以中國農業科學院棉花研究所試驗地1993—2010年麥棉兩熟種植棉花平均籽棉單產為相關因子，進行灰色關聯分析和多元逐步回歸分析。棉花品種選用該棉區主要推廣品種。麥棉兩熟配置方式為標準4-2式(帶寬1.4m，種4行小麥，2行棉花)和3-2式(帶寬1.4m，種3行小麥，2行棉花)，均采用壟作，地膜覆蓋。

1.2 數據處理

利用Excel對氣象資料和試驗田產量進行整理。按灰色系統理論要求［7-8，14-16］，將1993—2010年籽棉產量、棉花全生育期4—10月≥10℃積溫、≥15℃積溫、≥20℃積溫、降水量和日照時數視為一個整體，構建一個灰色系統。麥棉兩熟籽棉產量為母序列Y(i)，i=1，2，…，18;全生育期4—10月≥10℃積溫(X1i)、≥15℃積溫(X2i)、≥20℃積溫(X3i)、降水量(X4i)、日照時數(X5i)、每月≥20℃積溫(M1i—M7i)、降水量(M8i—M14i)、日照時數(M15i—M21i)等氣候因子為子序列，數據無量綱的標準化變換采用均值化變換。即先分別求出各個序列的平均值，再利用平均值去除對應各序列中的各個原始數據，得出均值化序列，采用“DPS數據處理系統”軟件［13］計算各參數與產量的灰色關聯度。以麥棉兩熟籽棉產量為因變量(表1)，棉花全生育期氣候因子為自變量，采用“DPS數據處理系統”軟件［13］進行逐步回歸分析。

2 結果與分析

2.1 兩熟棉花籽棉產量與氣候因子的灰色關聯分析

2.1.1 棉花全生育期氣候因子與產量的關聯度

由棉花籽棉產量與全生育期氣候因子的關聯序可以看出(表2)，棉花生長季節4—10月積溫是影響棉花產量的主導氣候因子，≥20℃積溫、≥15℃積溫、≥10℃積溫等氣候因子與棉花籽棉產量的關聯系數分別為0.4513、0.4442和0.4309;其次為日照時數，與籽棉產量的關聯系數為0.4099;降水量對籽棉產量的影響最小，關聯系數為0.3060。

1993—2010年中以1996年棉花籽棉產量最低(表1)，僅1282.5kg/hm2，較1993—2010年平均產量減低1377.7 kg/hm2，減幅達到51.8%。該年度4—10月≥10℃積溫、≥15℃積溫、≥20℃積溫和日照時數較18a平均分別減少 119.4℃·d、136.4℃·d、254.9℃·d 和184.9h，而降水量則增加142.8mm。1994 年籽棉產量3583.5 kg/hm2，產量最高，較18年平均產量增幅34.7%。該年度4—10月≥10℃積溫、≥15℃積溫、≥20℃積溫和日照時數較18年平均分別增加112.3℃·d、187.3℃·d、213.6℃·d和 254.0h，而降水量則增加172.4mm。籽棉產量最高和最低的1994、1996年，降水量均較平均值是增加的，氣候因子的區別只在于棉花生長的4—10月份期間，1994年的積溫和日照時數增加，1996年積溫和日照時數減少;其日照時數除6月份與1996年和18年平均值持平外，其余月份均明顯增設。說明決定產量高低的主要氣候因子是日照時數和積溫，而降水量對產量的影響較小;低溫、光照少，降水多的年景產量低，高溫、光照充足的年景，降水多產量也會增高。這和關聯度分析結果一致，表明利用灰色關聯度分析法進行棉花生育期主要氣候因子與年際間產量的關系分析是可行的，得出的結論可靠，和生產實際情況相吻合。

表1 1993—2010年4—10月份主要氣候因子與籽棉產量Table 1 Key climatic factors in the total growing period of cotton from April to October and seed cotton yield of cotton-wheat double cropping system in 1993—2010

表2 1993—2010年棉花生育期(4—10月)氣候因子與兩熟棉花籽棉產量的關聯分析Table2 Analysis on the grey relational grade about climatic elements of cotton growth period(from April to October)and seed cotton yield in 1993—2010

2.1.2 棉花不同生育期氣候因子與產量的關聯度

麥棉兩熟籽棉產量與棉花不同生育期4—10月份每月氣候因子關聯序為M19＞M20＞M5＞M4＞M3＞M16＞M2＞M6＞M15＞M17＞M18＞M21＞M10＞M11＞M1＞M8＞M13＞M9＞M12＞M7＞M14(表3)。在21個因子中，關聯序中前3位為8月、9月日照時數和8月份≥20℃積溫，表明棉花生育期內各月氣候因子以日照時數和積溫對產量影響最大，降水量對棉花產量的影響較小。這和棉花全生育期4—10月各氣候因子與棉花產量的關聯分析結果一致。

棉花不同生育期日照時數與產量的關聯度(表3)。兩熟種植棉花籽棉產量與棉花不同生育期的日照時數關聯度最大。其中以花鈴期8月份的日照時數關聯度最大，其次為9月、第三是5月;4月、6月、7月和10月的日照時數和產量的關聯度也較高。表明棉花盛花結鈴期8月份的日照時數高低是制約產量的最主要因素，苗期(5月份)和吐絮期(9月份)日照時數的高低對產量的作用次之，吐絮后期(10月)的日照時數對產量的影響最弱。因此黃淮海棉區麥棉兩熟套作棉花前期采取重施基肥，促進生長;中期采取重施花鈴肥，科學灌水、化調;后期如遇低溫陰雨，采取推株并壟、去老葉、科學化控，增加透光率是行之有效的增產措施。

表3 棉花不同生育期氣候因子與兩熟棉花籽棉產量的關聯分析(1993—2010年)Table 3 Analysis on the grey relational grade about climatic elements in different cotton growth period and seed cotton yield in 1993—2010

棉花不同生育期≥20℃積溫與產量的關聯度(表3)。積溫是影響兩熟種植棉花產量的重要氣候因子。其中以棉花盛花結鈴期8月份≥20℃積溫與產量的關聯度最大，其次為7月，第三為9月;6月、5月≥20℃積溫與產量的關聯度也較高。表明積溫對產棉花產量的影響最高的時期在開花結鈴的7—8月份;在棉花生長的整個生育期間，5—9月積溫的高低對棉花的產量影響最大。5—9月份是棉花產量形成的關鍵時期，此階段溫度高有利于棉株前期生長、中期蕾、花、鈴的發育和后期的吐絮高產，如果前中期特別是花鈴期的積溫低，就會延緩生育進程，貪青晚熟，造成減產。在栽培措施上前期采取地膜覆蓋增加地溫，中后期科學施肥和化學調控，控制合理株型，構建通風透光適宜的群體是高產的關鍵措施。

棉花不同生育期降水量與產量的關聯度(表3)。降水量對兩熟種植棉花產量影響小于日照時數和積溫，兩熟種植棉花產量和棉花生育期內各月降水量關聯度均較小。其中以6月降水量的關聯度最大，其次為7月，第三為4月、9月和5月。表明降水量主要是通過其對現蕾、開花、結鈴的6—7月份的棉花生長情況的影響來制約棉花產量的提高。6—7月降雨量增加，影響棉花現蕾、開花和結鈴，脫落率提高，導致減產。后期9月棉花吐絮期降水增多，田間濕度增加，不僅影響棉花正常吐絮，而且爛鈴增加，從而導致減產。因此，麥棉兩熟種植在6月上旬麥收后，應及時滅茬，中耕結合施蕾肥，促進棉花早發棵，搭好豐產架子;棉花吐絮期及時摘收吐絮棉鈴，去無效果枝、打老葉以改善棉田通風透光條件，降低田間濕度，可有效防止爛鈴，提高棉花產量。

2.2 主要氣候因子與籽棉產量的多元逐步回歸分析

2.2.1 棉花全生育期氣候因子與產量的多元逐步回歸分析

以麥棉兩熟籽棉產量為因變量(表1)，全生育期積溫選用與籽棉產量關聯度最高的≥20℃積溫(X3)，以及降水量(X4)和日照時數(X5)等3個氣候因子，共54個自變量，進行逐步回歸分析。在3個氣候影響因子中，篩選出對建立回歸方程比較重要的變量，建立“最優”的回歸方程:

方程的 P=0.005168，R2=0.5867，Durbin-Watson=2.1，表明通過逐步回歸建立的方程可以試用于黃淮棉區兩熟籽棉產量的預測預報。

通徑分析可以有效地評判各種影響因子效應，確定不同因子對結果的影響程度，因此對各氣象關鍵因子與兩熟棉花籽棉產量進行通徑分析(表5)，決定系數R2達0.5867，表明它們是影響兩熟棉花籽棉產量的主要氣象因子，對籽棉產量影響最大的是≥20℃積溫，為正效應;其次是降水量，為負效應;第三是日照時數，為正效應。表明積溫是決定產量的主要因素，且為正效應，這和灰色關聯分析結果一致。

表4 回歸方程的相關參數Table4 The correlative parameter of regressive equation

表5 入選方程各氣象因子的直接通徑系數Table 5 Direct path coefficients of each climatic elements

2.2.2 棉花不同生育期氣候因子與產量的多元逐步回歸分析

麥棉兩熟籽棉產量與棉花生育期4—10月每月≥20℃積溫(M1—M7)及降水量(M8—M14)等252個自變量逐步回歸分析，建立“最優”回歸方程:

Y= －6407.38127+10.779309138M4+8.412503403M9+7.058092973M10－5.458101094M12

表6 回歸方程的相關參數Table 6 The correlative parameter of regressive equation

入選方程的變量為7月≥20℃積溫(M4)，5月、6月和8月降水量(M9、M10和M12)，各因子P值均小于0.03(表6)，建立方程的 P=0.0007598，R2=0.7477，Durbin-Watson=3.0998，方程可以試用于黃淮棉區兩熟籽棉產量的預測預報。

通徑分析決定系數R2達0.7477(表7)，表明入選因子是影響兩熟棉花籽棉產量的主要氣象因子。對籽棉產量影響最大的是M12，即8月份降水量，為負效應，降水越多產量越低;其次為M4，即7月份≥20℃積溫，為正效應，積溫越多產量越高;第三是M9和M10，即5月和6月降水量，為正效應。

表7 入選方程各氣象因子的直接通徑系數Table 7 Direct path coefficients of each climatic elements

3 討論

在灰色關聯分析中，將眾多因子視為灰色系統，各因子的重要性以關聯度排序表示，關聯度大，表示該參考指標重要，克服了以往對因子進行評判的主觀性和粗放性，能夠充分揭示各因子對產量影響的重要性［12］。而逐步回歸方法可以從大量可供選擇的變量中選擇對建立回歸方程比較重要的變量，建立“最優”回歸方程，將各因子對產量的影響進行量化分析［13］。本研究將兩種分析方法相結合，明確和量化了棉花生育期間主要氣候因子對兩熟籽棉產量的影響。

灰色關聯分析結果表明，棉花全生育期間對籽棉產量影響最大的是積溫，且表現為:≥20℃積溫＞≥15℃積溫＞≥10℃積溫，其關聯度分別為0.4513、0.4442和0.4309;但積溫對產量的影響主要表現在前中期的8月、7月、6月和5月，吐絮期積溫對產量的影響作用弱于日照時數;棉花盛花結鈴期的8月份≥20℃積溫對產量影響最大，這和王保民等［18］的研究結論一致。影響兩熟棉花籽棉產量的另一主要氣候因子是日照時數，關聯度0.4099;在棉花的不同生育時期以棉花盛花結鈴期8月和吐絮期9月的日照時數對產量影響最大，這和陳金湘等［5］、張旺峰等［19］的研究結論一致。降水量與產量的關聯度最小，而陳金湘等［5］研究表明，降雨日對湖南棉花皮棉單產影響較大，這可能是由于黃淮海棉區雖然降水多集中在7—8月份，但持續時間不長，不同于長江流域棉區的梅雨季節，因而對棉花產量的影響較小造成的。

逐步回歸分析結果同樣表明，影響兩熟棉花籽棉產量的主要氣候因子是積溫，且為正效應，即棉花生長期間，積溫越高產量越高;棉花全生育期間降水總量對產量的影響是負效應，即降水量越大，產量越低;日照時數對產量的影響也為正效應。進一步利用4—10月逐月降水量與產量進行逐步回歸分析結果表明，8月份降水量為負效應，其值越大產量越低，而5月、6月降水量為正效應，其值越大產量越高。推測其原因，8月份棉花處于盛花結鈴期，是黃淮地區降水量集中時期，也是黃萎病發病旺盛時期，相關研究表明［20］，8月上旬的空氣相對濕度、降水量是影響黃萎病指的主成分，降水量較大、空氣相對濕度超過82%可導致黃萎病的嚴重發生，從而影響產量。而5月和6月份屬于黃淮地區干旱少雨時期，1993—2010年18a間5月平均降水量為35.7mm，6月份平均降水量60.8mm，兩個月合計降水量占4—10月棉花全生育期降水量的20.6%，而此時正是棉花營養生長旺盛時期，缺水易導致棉株營養生長不良，不利于搭建豐產株型，因此5月、6月份降水量對產量為正效應。

總之，麥棉兩熟種植棉花在管理上，棉花生長前期可采用育苗移栽、地膜覆蓋等促進早發的栽培措施，5月、6月重視田間灌溉補水，充分利用光熱資源，促進搭建豐產株型;中后期采取去空枝、打老葉，防止田間蔭蔽，降低空氣濕度等措施，對促進棉花早發、早熟、提高產量十分有利。

［1］ Mao S C.Studies on the Sustainable Development of Cotton in China.Beijing:Chinese Agricultural Press，1999.

［2］ Lu X H.Summarize on cotton wheat double cropping system in Huanghuaihai Plain.China Cotton，1987，14(3):2-3.

［3］ Li S Y，Liu B Z，Xu F Z.Development status quo and direction on cotton-wheat double cropping.China Cotton，1990，17(5):30-30.

［4］ Liang L M，Wang Z X，Zhao J Y.Compare on economic benefit in different planting pattern of cotton-wheat double cropping.China Cotton，1994，21(7):21-21.

［5］ Chen J X，Li M R，Liu H H，Li W X.Grey relational analysis of climatic element effects on cotton yield and fiber grade.Acta Gossypii Sinica，1996，8(2):88-91.

［6］ Han H J.Effects of climatic-ecologic factors on cotton yield and Fibre quality.Scientia Agricultura Sinica，1991，24(5):23-29.

［7］ Liu S F，Shi K Q.Collection of Science Thesis on Grey System.Kaifeng:Henan University Press，1993:155-372.

［8］ Deng J L.A Course in Grey System Theory.Wuhan Huazhong Science and Engineering University Press，1990:33-84.

［9］ Bi S D，Zou Y D，Chen G C，Meng Q L，Wang G M.Grey system analysis on dominant natural enemies influencing Aphis gosspyii population.Chinese Journal of Applied Ecology，2000，11(3):417-420.

［10］ Wang T X，Li W M.Grey relational analysis of key factor on cotton yield of Xinjiang.Journal of Anhui Agricultural Sciences，2008，36(2):4807-4809.

［11］ Liu Y H，Shi J A，Jia Z K.Grey connection analysis of alfalfa yield and climate factors.Pratacultural Science，2009，26(8):101-106.

［12］ Wang Z H，Wu X S，Chang X P，Li R Z，Jing X L.Chlorophyll content and chlorophyll fluorescence kinetics parameters of flag leaf and their gray relational grade with yield in wheat.Acta Agronomica Sinica，2010，36(2):217-227.

［13］ Tang Q Y.DPS Data Processing System.Beijing:Science Press，2010:665-673，1060-1084.

［14］ Zhang B Y，Xu X X，Liu W Z，Du F.Grey relational analysis of soil moisture under different land uses in the Loess Hilly region.Acta Ecologica Sinica，2008，28(1):361-366.

［15］ Yang Y H，Chen Y N，Li W H.Soil properties and their impacts on changes in species diversity in the lower reaches of Tarim River，Xinjiang，Chain.Acta Ecologica Sinica，2008，28(2):602-610.

［16］ Ji T H，Zhang C J，Xie H M，Yang Z，Guo J W，Meng L M，Ma W.A comparative study on yield index of wheat varieties drought resistance.Chinese Agricultural Science Bulletin，2006，22(1):103-106.

［17］ Wang S Q，Hu Y G，She K J，Zhou L L，Meng F L.Gray relational grade analysis of agronomical and physic-biochemical traits related to drought tolerance in wheat.Scientia Agricultura Sinica，2007，40(11):2452-2459.

［18］ Wang B M，He Z P，Xu Y J，Liu S P，Gan J J，Shi S P，Dai K P，Duan Y T.Relational grade analysis of grey system for agronomic traits and climatic factors to the total lint yield of cotton(G.hirsutum L.).Acta Gossypii Sinica，1997，9(3):163-167.

［19］ Zhang W F，Gou L，Wang Z L，Li S K，Yu S L，Cao L P，Li W M.Changes of cotton single boll weight at different eco-region and correlation with meterological factor.Scientia Agricultura Sinica，2002，35(7):872-877.

［20］ Qi J S，Ma C，Li H M，Yao S R.Analyses on correlation between meteorological factors and cotton Verticillium Wilt in Mid-South of Hebei Province.Acta Gossypii Sinica，1998，10(5):263-267.

參考文獻:

［1］ 毛樹春.中國棉花可持續發展研究.北京:中國農業出版社，1999.

［2］ 陸緒華.黃淮海平原麥棉兩熟制概述.中國棉花，1987，14(3):2-3.

［3］ 李紹虞，劉寶站，胥豐召.麥棉兩熟的現狀及發展趨向.中國棉花，1990，17(5):30-30.

［4］ 梁理民，王增信，趙景耀.麥棉兩熟種植方式經濟效益比較.中國棉花，1994，21(7):21-21.

［5］ 陳金湘，李曼瑞，劉海荷，李萬新.氣象因子對棉花產量和品級影響的灰色關聯分析.棉花學報，1996，8(2):88-91.

［6］ 韓慧君.氣候生態因素對棉花產量與纖維品質的影響.中國農業科學，1991，24(5):23-29.

［7］ 劉思峰，史開泉.灰色系統學術論文集.開封:河南大學出版社，1993:155-372.

［8］ 鄧聚龍.灰色系統理論教程.武漢:華中理工大學出版社，1990:33-84.

［9］ 畢守東，鄒運鼎，陳高潮，孟慶雷，王公明.影響棉蚜種群數量的優勢種天敵的灰色系統分析.應用生態學報，2000，11(3):417-420.

［10］ 王太祥，李萬明.影響新疆兵團棉花生產主要因素的灰色關聯動態分析.安徽農業科學，2008，36(2):4807-4809.

［11］ 劉玉華，史紀安，賈志寬.氣候因子與苜蓿草產量的灰色關聯度分析.草業科學，2009，26(8):101-106.

［12］ 王正航，王仙山，昌小平，李潤植，景蕊蓮.小麥旗葉葉綠素含量及熒光動力學參數與產量的灰色關聯度分析.作物學報，2010，36(2):217-227.

［13］ 唐啟義.DPS數據處理系統.北京:科學出版社，2010:665-673，1060-1084.

［14］ 張北贏，徐學選，劉文兆，杜峰.黃土丘陵區不同土地利用的土壤水分灰色關聯度.生態學報，2008，28(1):361-366.

［15］ 楊玉海，陳亞寧，李衛紅.新疆塔里木河下游土壤特性及其對物種多樣性的影響.生態學報，2008，28(2):602-610.

［16］ 冀天會，張燦軍，謝惠民，楊子光，郭軍偉，孟麗梅，馬雯.小麥品種抗旱性鑒定產量指標的比較研究.中國農學通報，2006，22(1):103-106.

［17］ 王仕強，胡銀崗，佘奎軍，周琳璾，孟凡磊.小麥抗旱相關農藝性狀和生理生化性狀的灰色關聯度分析.中國農業科學，2007，40(11):2452-2459.

［18］ 王保民，何鐘佩，徐原嘉，劉生平，甘建軍，史少甫，代開平，段銀庭.影響棉花產量因素的灰色關聯分析.棉花學報，1997，9(3):163-167.

［19］ 張旺峰，勾玲，王振林，李少昆，余松烈，曹連莆，李偉明.不同生態棉區棉花單鈴重的變化及與氣象因子關系的研究.中國農業科學，2002，35(7):872-877.

［20］ 齊俊生，馬存，李紅梅，姚樹然.冀中南棉區棉花黃萎病發生與氣象因子關系分析.棉花學報，1998，10(5):263-267.