2種模式下2001—2016年郯城主要糧食作物氣象適宜度對比分析

馮慧慧 蔣紅霞 丁圓月 徐靜靜 朱迅 高飛 陳滔 王成超

摘要[目的]構建簡單適用的糧食作物氣象適宜度計算模型。[方法]利用2001—2016年山東省郯城縣逐日氣象資料和主要糧食作物（水稻、小麥、玉米）發育期及單產資料，采用近年研究中主流氣象適宜度模型和該研究自稱的主推模型2種模式，分別計算了2001—2016年郯城境內3種主要糧食作物的氣象條件適宜度，并對比分析了2種模式下氣象條件適宜度與氣象產量的相關性。[結果]主流模型較主推模型計算出的氣象適宜度普遍偏低；水稻生長發育氣象適宜度計算中，主推模型表現較好；小麥生長發育氣象適宜度計算中，2種模式均表現欠佳；玉米生長發育氣象適宜度計算中，主流模型表現較好。[結論]該研究可為相關研究提供借鑒參考。

關鍵詞主流模型；主推模型；主要糧食作物；氣象條件適宜度；對比分析；郯城

中圖分類號S162文獻標識碼A文章編號0517-6611（2018）05-0162-04

Abstract[Objective] The research aimed to build a simple applicable grain crop meteorological suitability calculation model. [Method]Based on the daily meteorological data and the developmental periods and yield data of major grain crops （rice， wheat and corn） in Tancheng County of Shandong Province from 2001 to 2016，using the two models of the mainstream meteorological suitability model in recent years and the model recommended by this study， the suitability of meteorological conditions for three major grain crops in Tancheng prefecture during 2001-2016 was respectively calculated，and the correlation between meteorological conditions suitability and meteorological yield under two modes was analyzed and compared.[Result]The meteorological suitability in the main model was generally smaller compared with the model recommended by this study； In the calculation of rice growth and development meteorological suitability， the model recommended by this study was better；In the calculation model of wheat growth and development meteorological suitability，both models performed poorly； In the calculation model of corn growth and development meteorological suitability， the main model was better.[Conclusion]This study can provide reference for relevant research.

Key wordsThe main models；The model recommended by this study；Main grain crops；Meteorological suitability；Comparison and analysis；Tancheng

糧食是國家的戰略物資，是人民生活的必需品，糧食生產的重要性毋庸置疑。糧食生產過程中產量和品質在很大程度上受氣象條件的影響和制約。因而，研究簡單適用的糧食作物氣象適宜度計算模型以定量計算出糧食作物的氣象適宜程度很有實際意義。目前，農作物氣象適宜度評價已逐步從定性化走向定量化[1-3]。很多學者開展了農作物氣象適宜度模型研究（其中含有溫度、降水、日照適宜度模型）[1，4-9]。這些主流模型的優點是體現了作物的生理生態特征，缺點是模型中參數數據缺乏，因而，模型很難在業務上推廣應用[10]。由于當地缺乏相應的參數數據，有些研究中采用這些模型時不得不從文獻中引用相關參數數據。就具體的研究區域而言，若從文獻引入相關參數數據，則參數數據針對性不強，氣象適宜度計算結果與當地實際有可能偏差較大。理論上而言，一地的主要糧食作物是與當地的多年平均氣候條件相適應的。基于這一點，對主流模型中的降水、日照適宜度模型進行了改進，試圖構建簡單適用的糧食作物氣象適宜度計算模型，即主推模型。主推模型的優點是降水、日照模型參數容易獲得，因而模型易于推廣應用。筆者以山東省郯城縣為試驗縣，采用主流模型和主推模型分別計算了其境內主要糧食作物（水稻、小麥、玉米）2001—2016年的氣象適宜度，對比分析了2種計算模式下氣象適宜度與氣象產量的相關性，以期為相關研究提供借鑒參考，也可為政府部門、糧食作物生產者了解郯城糧食作物氣象適宜度提供定量化的依據。

1資料與方法

1.1資料來源

所用的數據包括2001—2016年郯城縣逐日氣象資料（氣溫、降水、日照時數）和主要糧食作物（小麥、水稻、玉米）各發育期日期及單產資料。氣象資料來源于郯城縣氣象局；作物各發育期日期來源于郯城縣農業局；單產資料來源于郯城縣統計局。

1.2模型和參數

1.2.1主流作物氣象（氣溫、降水、日照）適宜度計算模型。

1.2.1.1氣溫適宜度模型[1，4-6，8-10]。用S（T）代表氣溫適宜度，T代表某發育期內日平均氣溫，氣溫適宜度計算公式如下：

S（T）=（T-T1）（T2-T）B（T0-T1）（T2-T0）B（1）

B=T2-T0T0-T1（2）

式中，T1、T2、T0分別為作物某發育期的三基點溫度，即生長發育所需的最低溫度、最高溫度、最適溫度。當T=T0時，S（T）=1；當T>T2或T

1.2.1.2小麥、水稻降水適宜度模型[4-5，8]。用S（R）代表降水適宜度，R代表某發育期天然降水量，R0代表該發育期作物生理需水量，降水適宜度計算公式如下：

S（R）=R/R0R

R0/RR≥R0（3）

當R略大于R0，且完全可被土壤貯存接納時，可認為S（R）≈1。

1.2.1.3玉米降水適宜度模型[9，11]。夏玉米生育期內，降水量/需水量<70%時為輕旱，降水量/需水量>150%時為輕澇，降水適宜度計算公式為：

S（R）=R/R0R<0.7R0

10.7R0≤R<1.5R0

R0/RR≥1.5R0（4）

式中，S（R）為降水適宜度，R為某發育期天然降水量，R0為夏玉米該發育期生理需水量。

1.2.1.4日照適宜度模型[1，4-8]。

以日照百分率70%為臨界點，≥70%時為日照條件達到適宜狀態，日照適宜度計算公式如下：

S（s）=e-[（s-s0）/b]2s

1s≥s0（5）

式中，S（s）為日照適宜度，s為某發育期日照時數，s0為假設該發育期日照百分率為70%時的日照時數，b為常數。

1.2.2主推作物氣象（氣溫、降水、日照）適宜度計算模型。

1.2.2.1氣溫適宜度模型。其計算公式同“1.2.1.1”。

1.2.2.2降水適宜度模型。用S（R）代表降水適宜度，R代表某發育期天然降水量，R0代表該發育期歷年平均降水量，降水適宜度計算公式如下：

S（R）=R/R0R

R0/RR≥R0（6）

1.2.2.3日照適宜度模型。

當發育期內實際日照時數達到或超過歷年平均日照時數時，認為日照條件達到適宜狀態，日照適宜度計算公式如下：

S（s）=s/s0s

1s≥s0（7）

式中，S（s）為日照適宜度，s為某發育期日照時數，s0為該發育期內歷年平均日照時數。

1.2.3氣象適宜度模型[1，4-6，9-10]。

氣象適宜度綜合反映氣溫、降水、日照3種氣象要素對作物的適宜程度，其計算公式為：

Fij=3Sij（T）×Sij（R）×Sij（s）、Fj=ni=1biFij （8）

式中，Fij為某作物第j年第i個發育期的氣象適宜度；Sij（T）、Sij（R）、Sij（s）分別為該作物第j年第i個發育期的氣溫、降水、日照適宜度；Fj為該作物第j年全生育期氣象適宜度；bi為該作物不同發育階段的影響系數，根據發育階段的劃分，該研究中水稻、小麥、玉米各發育階段分別取0.20、0.20、025。

1.2.4模型中用到的參數。

主流和主推模型中郯城縣水稻、小麥、玉米各發育階段的三基點溫度及主流模型中R0和b的取值如表1～5。

2結果與分析

2.12種計算模式下2001—2016年郯城水稻的氣象適宜度及與氣象產量的相關性

2.1.1

主流模型。從表6可看出，主流模型較主推方法計算出的氣象適宜度普遍偏低；氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為-0.249；氣象適宜度與氣象產量之間的相關性不明顯，即便是剔除部分特殊年份后亦不明顯。

2.1.2主推模型。氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為0.143；除去2006、2015年2個特殊年份后，剩余14個年份氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為0.681，為在 0.01 水平上顯著相關。2個特殊年份的可能原因：①該研究計算的氣象適宜度僅考慮了氣溫、降水、日照時數3個氣象要素，而影響作物生長發育和產量形成的氣象要素不止這3種。比如風，大風會有礙受精結實，導致作物大面積倒伏，造成減產。2015年8月29日郯城出現大風天氣，極大風速165 m/s，而正是這一天郯城水稻普遍進入抽穗開花期。大風極大地影響了水稻正常的授粉。因此，雖然計算出的2015年氣象適宜度較高，氣象產量卻最低。②2006年氣象適宜度最低（主要由降水適宜度較低導致），而氣象產量卻較高。這可能與水稻不定時灌溉（導致降水適宜度低的年份實際水分條件并不差）有關，2006年水稻幼苗期、分蘗期、孕穗期、抽穗開花期、灌漿成熟期的降水適宜度分別為0.849 5、0.137 5、0.207 0、0.369 2、0.156 7，除幼苗期外，其余發育階段均較低。

2.22種計算模式下2001—2016年郯城小麥的氣象適宜度及與氣象產量的相關性

由表7可看出，主流模型較主推方法計算出的氣象適宜度普遍偏低；氣象適宜度與氣象產量的相關系數為-0.233。主推模型的氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為-0.144。2種計算模式得出的氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數均為負值且相關性不明顯。可能原因：小麥不定時灌溉導致實際水分供應量與模型計算中用到的降水量懸殊較大，因而計算出的降水適宜度與實際相比誤差較大。

2.32種計算模式下2001—2016年郯城玉米的氣象適宜度及與氣象產量的相關性

從表8可看出，主流模型較主推方法計算出的氣象適宜度普遍偏低；氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為0.515，在0.05水平上顯著相關。主推模型的氣象適宜度與氣象產量之間的相關系數為0.136，相關性不明顯。

3結論與討論

利用作物氣象適宜度模型計算氣象適宜度很有實際意義，但計算出的氣象適宜度并不是完全精確的。就氣象適宜度模型自身而言：①主流模型和主推模型都僅考慮了氣溫、降水、日照時數3個氣象要素，而影響作物生長發育和產量

形成的氣象要素不止這3種。比如風，大風會有礙受精結實，導致作物大面積倒伏造成減產；日照方面，僅考慮了日照

時數沒有考慮輻射強度的影響，很多氣象臺站也沒有這方面的觀測數據。②模型中用到的參數值與實際有偏差。③作物不定時灌溉導致實際水分供應量與模型計算中用到的降水量懸殊較大，因而計算出的降水適宜度與實際相比誤差較大。就檢驗指標而言，統計單產值與實際可能有偏差，導致氣象產量出現誤差。

該研究采用主流模型和主推模型分別計算了郯城縣主要糧食作物（水稻、小麥、玉米）2001—2016年的氣象適宜度，并對比分析了2種計算模式下的氣象適宜度與氣象產量的相關性，結果表明，主流模型較主推模型計算出的氣象適宜度普遍偏低；水稻氣象適宜度計算中，主推模型表現較好；小麥氣象適宜度計算中，2種計算模式均表現欠佳；玉米氣象適宜度計算中，主流模型表現較好。

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