運城市糧食產量綜合預報模型

摘要 基于運城市13個臺站1971～2010年間的冬小麥和秋糧單產、作物生長期間的氣溫、降水和日照等地面資料以及海溫、高度場資料，運用滑動平均、調和權重、逐步回歸等方法分析了氣象條件與冬小麥和秋糧單產的相關關系，分別建立了冬小麥、秋糧產量各種預報模型，并在此基礎上建立了冬小麥、秋糧產量綜合預報模型，其擬合效果和試報效果甚佳，可投入業務應用。

關鍵詞 糧食產量；運城市；綜合預報模型

中圖分類號 S161 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）17-05583-04

Abstract Based on data of winter wheat， autumn grain yield per unit area and the air temperature， precipitation and sunshine hours in crops growth period of Yuncheng during 1971-2010， as well as sea surface temperature and height field， using the moving average method， harmonic weighting method， stepwise regression method， the relationship between meteorological conditions and winter wheat and grain yield per unit area was analyzed. The various forecasting model of winter wheat and autumn grain yield were established. On the basis of this， the comprehensive prediction models were constructed， fitting and forecast effect is very good， which can be routinely operated in grain yield forecasting business.

Key words Grain yield； Yuncheng； Integrated prediction model

糧食安全是一個世界性問題，是關系到人類生存與發展的戰略性問題[1-2]。糧食產量受品種、土壤條件、氣象條件以及管理措施等諸多因素影響，分析影響糧食產量的因素，提前作出較為準確的、有科學依據的預測與預報，是政府制定農業政策和計劃的重要依據，對指導農業生產、乃至整個國家安排糧食調運和進出口計劃以及防災減災具有重要的指導意義[3-5]。

我國農業氣象產量預報自20世紀70年代后期開始，經過了全國性的協作研究，在預報理論和預報方法上發展很快[6]，80年代中后期糧食產量預報進入了一個新的發展階段[7]，逐步實現了產量預報業務化和自動化。到目前為止，許多學者對糧食產量進行了研究[8-12]，結果表明，由于播種期、氣候、土壤差異，影響糧食產量的氣象因素各不相同[9-12]，除了光、溫、水等基本環境氣象因素外，大氣環流特征的改變會使地面氣象因子發生變化，從而影響糧食產量[8]；大氣環流和海溫是影響產量的間接氣象因素，具有空間尺度大、時間尺度長和宏觀、綜合的特征，因此利用海溫和高度場進行糧食產量預測比用其他的氣象因子更穩定、更準確[8]。筆者在采用作物生育期內的光照、溫度和降水的同時，采用500、700和850 hPa高度場和海溫資料，建立糧食產量綜合預報模型。

1 資料與方法

1.1 資料來源

1.1.1 地面氣象資料和產量。采用運城市1971～2010年間冬小麥、玉米單產資料以及冬小麥、玉米生長季的旬、月平均氣溫、降水和日照等常規氣象資料。氣象資料來源于運城市氣象局，產量資料來自運城市農業局。

1.1.2 高度場和海溫資料。

由于500、700和850 hPa大氣環流系統是由超長波、長波和短波系統組成，它表征了大氣徑向、緯向環流、副高、印緬槽、青藏高原、南方濤動指數及極渦等大形勢天氣過程活動情況，故它們對一般天氣條件的影響存在一定的滯后效應[13-14]；海溫為西太平洋網格平面平均溫度，也存在一定的滯后效應[15-18]，可作為長期預報因子。NECP高度場資料和NOAA全球海溫資料來源于國家氣象局氣候中心。

1.2 研究方法

1.2.1 氣象產量。

影響糧食單產的因素主要有自然因素和非自然因素兩大類。農業技術水平的提升等因素引起糧食單產的趨勢增長，而氣象條件的變化引起糧食單產的年際波動。將糧食單產分解為3部分，即y=yt+yw+ε，式中，y為糧食實際單產，yt為趨勢產量；yw為氣象產量；ε為隨機噪聲，由于ε所占比例較小，在此忽略不計。在此利用年滑動平均計算出趨勢產量yt，以公式計算可得氣象產量yw。用Excel計算氣象產量與氣溫、降水、日照的旬、月資料及關鍵時段降水和積溫的線性相關性和信度檢驗。

1.2.2 直線滑動平均模擬方法。直線滑動平均模擬方法是將線性回歸模型與滑動平均相結合，將小麥產量的時間序列在某個階段內的變化看作線性函數。隨著階段的連續滑動，直線不斷變換位置，后延滑動，從而反映了產量歷史演變趨勢變化。依次求取各階段內的直線回歸模型，而各時間點上直線滑動回歸模擬值的平均，即為其趨勢產量。

1.2.5 海溫和高度場因子的選取。因為海溫和高度場是一個場，首先對海溫和高度場進行相關普查，為了預測模型的可靠性，避免單相關的偶然性，根據場相關分析原理，剔除單個或連續2、3個高相關的因子，以存在連續4個以上相關顯著格點的海區作為1個預報相關顯著區，取區內格點海溫和高度場的平均值作為1個預報因子，再將所選因子進行最優化相關處理。

2 結果與分析

2.1 冬小麥預報模型

2.1.1 運城市冬小麥產量及趨勢產量。由圖1可知，20世紀70年代以來運城市糧食產量隨著時間的推移呈現著明顯的遞增趨勢，尤其是80年代以后，90年代中期達高峰，進入21世紀產量有所下降。糧食單產增加的原因主要是農村水利設施工程的建設、品種的改良、病蟲害的防治、農機具的大量使用、種植制度的改變以及社會和人為因素的影響等。

2.6.2 系統流程。每年5月中旬依照運城市糧食產量預報模型流程圖（圖6）對利用地面氣象因子（溫度、降水、日照）、海溫、高度場因子計算得出氣象產量加權平均加上趨勢產量做出冬小麥預報產量，每年9月上旬依照運城市糧食產量預報模型流程圖（圖6）對利用地面氣象因子（溫度、降水、日照）、海溫、高度場因子計算得出氣象產量加權平均加上趨勢產量做出玉米預報產量。

3 總結

（1）模型預報精度較高，回報準確率冬小麥為83%、秋糧為98%，秋糧的準確率相當高，秋糧的綜合預報模型比地面、高度場和海溫3種單一模式預報準確率更高，冬小麥的綜合預報模型較地面和海溫2種單一模型預報準確率高，但比高度場的預報準確率低，因此冬小麥的綜合預報模型有待在以后的應用中繼續修正、補充、更新，以保持預測性能的穩定性和可靠性。希望在可能的情況下考慮社會因素的影響。

（2）筆者運用多種統計方法，對運城市冬小麥和秋糧產量的定量預報進行了探討，建立了預報模型，具有操作簡單、實用性強的特點，可快捷、方便地得到作物產量預報。這些也為合理安排灌溉、小麥生育期評價、人工增雨服務小麥生產提供可靠依據，特別是抓住關鍵期人工增雨將會取得明顯的社會效益和經濟效益。

（3）筆者在采用常規氣象資料的同時，采用了穩定性更好、時效更長的高度場和海溫資料作為預報因子，使得預報模型更趨合理，產量預報準確率得到了提高。

參考文獻

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