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中衛市沙坡頭區玉米產量豐欠氣象指標研究

2020-04-09 04:49:44龐婷婷康文娟毛萬忠
現代農業科技 2020年5期
關鍵詞:產量

龐婷婷 康文娟 毛萬忠

摘要? ? 本文利用中衛市1999—2018年旬平均氣溫、旬降水量、旬日照時數等氣象要素及沙坡頭區玉米單產資料,采用5年滑動平均法、氣候傾向率法、SPSS軟件等,分析影響沙坡頭區玉米產量豐欠的氣象要素,確定能綜合評判玉米產量豐欠的氣象因子,并對氣象因子進行標準化處理和組合,得出影響玉米產量豐欠氣象指標。結果表明,影響玉米產量1旬的氣象因子有4月下旬氣溫、9月上旬氣溫、6月上旬日照;影響玉米產量連續2旬的氣象因子有8月下旬至9月上旬氣溫;影響玉米產量連續3旬的氣象因子有8月中旬至9月上旬氣溫。建立的1級、2級、3級評判玉米產量的氣象指標準確率分別為75%、65%、55%。根據疊加原則,最終研究確定的評判沙坡頭區玉米產量的豐欠指標,在判斷氣象條件對玉米生育利弊方面,其準確率可達80%。

關鍵詞? ? 玉米;氣象因子;豐欠指標;產量;寧夏中衛;沙坡頭區

中圖分類號? ? S513;S162.5? ? ? ? 文獻標識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739(2020)05-0022-02

玉米屬于禾本科玉米屬作物,是一種喜溫、喜光、高光效的C4作物[1]。近年來,灌區玉米種植面積不斷擴大,尤其是沙坡頭區玉米種植面積每年達到1.2萬hm2左右。玉米作為沙坡頭區主要糧食作物之一,其豐欠直接關系到當地國民經濟收入與年景好壞。為此,本文在分析不同氣候條件對玉米產量影響的基礎上,研究能綜合評判玉米產量豐欠的氣象指標,以期為玉米生產趨利避害、創豐收提供氣象依據。

1? ? 資料與方法

1.1? ? 數據來源

本文所用的氣象資料來源于中衛國家基本氣象站1999—2018年的旬平均氣溫、旬降水量、旬日照時數及其2~3旬的組合。所用的產量資料為1999—2018年沙坡頭區玉米單位面積產量,由中衛市統計局提供。

1.2? ? 分析方法

利用5年滑動平均法求得沙坡頭區1999—2018年玉米逐年趨勢產量[2],即:

2? ? 結果與分析

2.1? ? 產量分析

由表1可知,1999年、2001年、2005年、2006年、2013年、2014年、2015年及2016年均為欠產年,20年中出現了8次,占40%;其余的年份均為豐產年,占60%。

2.2? ? 氣象因子篩選

由于玉米的整個生育期在4—9月,在此利用4—9月的平均氣象要素與氣象產量Ym(i)進行相關性分析和檢驗[3],分別篩選出1旬、連續2旬、連續3旬條件下產量相關系數通過0.05顯著性水平檢驗的氣象因子(表2、圖1~5)。可以看出,影響玉米產量1旬的氣象因子有4月下旬氣溫、9月上旬氣溫、6月上旬日照;影響玉米產量連續2旬的氣象因子有8月下旬至9月上旬氣溫;影響玉米產量連續3旬的氣象因子有8月中旬至9月上旬氣溫。

2.3? ? 玉米豐欠氣象指標的確定

利用標準化后的數據進行分析。數據標準化的方法有很多種,這里選用“Z-score標準化”法進行標準化處理[4]。

Aij=(Xij-Xi)/Si? ? ? ? ? ? (3)

式中,Xij為實際變量值,Aij為標注化后的變量值,Xi為各變量的算術平均值,Si為標準差。

標準化處理過程中,將逆指標前的正負號對調。標準化后的變量值圍繞0上下波動,小于0說明低于平均水平,大于0說明高于平均水平。

2.3.1? ? 玉米豐欠1級氣象指標的確定。利用公式(3)對影響沙坡頭區玉米產量的1旬氣象因子進行標準化處理,將處理后的各因子相加得出影響產量豐欠的1級氣象指標為

當Q1(i)>0時,說明氣象條件對玉米生長有利,為豐產年;當Q1(i)=0時,為平年;當Q1(i)<0時,說明氣象條件對玉米生長不利,為欠產年。

利用公式(4)對沙坡頭區1999—2018年的氣象條件進行計算,結果見表3。其中,Ym表示玉米氣象產量,反映玉米產量的豐欠;Q1表示影響玉米產量的1級氣象指標;A1、A2、A3分別表示標準化處理后沙坡頭區4月下旬氣溫、9月上旬氣溫、6月上旬日照。對比Q1與Ym,準確率達75%。

2.3.2? ? 小麥豐欠2級和3級氣象指標的確定。利用同樣的方法,對影響沙坡頭區玉米產量的連續2旬和連續3旬的氣象因子進行標準化處理,分別確定小麥豐欠2級指標Q2和3級指標Q3,計算結果見表4。對比Q2與Ym,準確率為65%;對比Q3與Ym,準確率為55%。

2.3.3? ? 沙坡頭區玉米豐欠指標的確定。在以上建立的1級、2級、3級氣象評判指標的基礎上,根據以下疊加原則,確定沙坡頭區玉米產量豐欠指標Q(表5)。疊加原則:當Q1、Q2、Q3符號不全相同時,Q的符號取其中2項相同的符號;當Q1、Q2、Q3符號均相同,此符號即為Q的符號。

綜合分析可知,對比Q1與Ym,準確率達75%;對比Q2與Ym,準確率為65%;對比Q3與Ym準確率為55%;對比Q與Ym,準確率為80%。

3? ? 結論與討論

分析結果表明,1999—2018年20年來,影響沙坡頭區玉米產量1旬的氣象因子有4月下旬氣溫、9月上旬氣溫、6月上旬日照;影響玉米產量連續2旬的氣象因子有8月下旬至9月上旬氣溫;影響玉米產量連續3旬的氣象因子有8月中旬至9月上旬氣溫。建立的1級、2級、3級評判玉米產量的氣象指標準確率分別為75%、65%、55%。根據疊加原則,最終研究確定的評判沙坡頭區玉米產量的豐欠指標,在判斷氣象條件對玉米生育利弊方面,其準確率可達80%。

利用沙坡頭區20年的旬平均氣溫、旬降水量、旬日照時數等氣象要素,并對氣象要素進行標準化處理再分析,準確率較高,對提高農業氣象預報和情報的業務水平有利[5]。本文的方法只能定性表述氣象條件對玉米產量豐欠的影響,還不能定量表述氣象條件對玉米產量豐欠的影響程度,這有待于今后進一步研究。另外,降水、光照也是影響玉米產量的重要氣象因素[6-9],但文中所用的降水、光照及其2~3旬的組合數據與產量相關系數均未通過0.05顯著性水平檢驗,在今后的研究中,還需對方法進行改進和完善,提高指標準確率[10-12]。

4? ? 參考文獻

[1] 袁海燕,張曉煜,亢艷莉,等.寧夏灌區玉米產量與氣象因子關系初探[J].寧夏農林科技,2007(4):24-27.

[2] 王馥裳,李郁竹,王石立.農業氣象產量模擬與模型引論[M].北京:科學出版社,1990:40-45.

[3] 吳瑞芬,魏學占,王鵬飛,等.呼和浩特市春小麥產量豐欠氣象評判指標研究[J].內蒙古氣象,2006,27(4):27-29.

[4] 姜浩,韓穎娟,楊正興,等.平羅縣春小麥產量豐欠氣象指標研究[J].寧夏農林科技,2017,58(7):18-20.

[5] 馮定原.農業氣象預報和情報方法[M].北京:氣象出版社,1985.

[6] 張兵兵.利用播期研究氣候變化對玉米產量的影響[J].種子科技,2019,37(14):7.

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[8] 李炳軍,朱曉宵.基于區間灰關聯的玉米不同生長階段氣象因素對產量影響的量化分析[J].河南農業大學學報,2019,53(3):459-465.

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[10] 王海梅,侯瓊,楊欽宇,等.基于生理指標確定河套灌區玉米春霜凍的氣象指標[J].干旱地區農業研究,2015,33(6):172-177.

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[12] 劉天增,曹衛東.玉米倒伏的氣象指標與防御技術[J].河南農業,2008(17):17.

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