基于積分回歸的花生產量氣候影響因子研究

彭麗英 麥宗鑒 王華 武君 黎堅 李英

（1 茂名市氣象局，茂名 525000；2 廣東省氣候中心，廣州 510080；3 化州市氣象局，化州 525100）

0 前言

茂名市位于我國大陸南端，地處北熱帶和南亞熱帶過渡區；天氣復雜，災害頻發，也是氣候變化的敏感區和農業生態脆弱區。花生是我國主要的油料經濟作物之一，也是茂名市當地重要的油料來源和經濟作物。目前國內有很多對于農作物氣候條件分析的研究，主要集中在水稻、小麥、棉花等主要的糧食以及經濟作物方面；對于花生的研究也有一些。關于產量預報的常用方法有多元線性模擬預報方程、通徑分析方法、作物豐歉指數、氣候適宜指數，以及基于積分回歸來研究作物產量氣候影響因子等。本文利用茂名化州市國家氣象站1982—2012年氣象資料和化州市氣象局春花生農氣觀測資料，運用積分回歸方法研究茂名化州市春花生產量的氣候影響因子。

1 春花生產量的正交多項式分析

不同產量模擬的方法，可能得出的氣象產量差別很大。本文采用三次曲線擬合和5點滑動平均得到花生產量趨勢，再對比2013年和2014年的模擬結果，得到兩個模型的模擬結果差別不大；但在分離花生氣象產量的方法中，三次曲線擬合法分析得到的趨勢產量更符合花生產值規律。利用正交多項式法對茂名化州市1982—2012年共29年（1984、1985年為缺測）的春花生產量資料進行處理，得出春花生產量擬合方程（三階多項式），如圖1所示。由模擬結果可以看出，春花生產量變化趨勢是隨著時間的增加，趨勢產量增加得越來越慢。

圖1 春花生產量的模擬曲線和實際曲線（單位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 1 The analog curve and actual curve of spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)

從歷年的實際產量中分離出趨勢產量后，按照Y=YT+YW+YS，進行分解。式中：Y為實際產量，YT為趨勢產量，YS為隨機產量，可忽略不計，故即可求出氣象產量YW。

氣象產量受氣候條件的影響，波動大。利用計算出的春花生的氣象產量可以得到花生氣象產量的波動范圍和最大正負波動量，即極大值為95.62 kg·（666.7 m），極小值為－108.66 kg·(666.7 m)，極差達204.28 kg·(666.7 m)。該結果表明：化州地區春花生極差超過200 kg·(666.7 m)，產量的風險較大，即春花生的生產受自然災害的影響比較顯著。

2 氣候因子對花生產量的影響評估

由于在花生生長發育的過程中，水分、溫度和日照條件是重要因素；積分回歸法生物學意義明確，預報效果較好，已成為一種新的作物產量動態預報方法。

2.1 基本原理和方法

由積分回歸原理可知，假設作物產量為因變量

Y

，影響因素如溫度、降水量、日照時數等氣象要素為自變量。將作物整個生育期間分為若干個時段，把某一時段、某一氣象要素值作為一個自變量。則可得多元線性回歸方程的積分回歸形式：

本研究利用茂名化州市1982—2012年春花生產量觀測數據和積分回歸分析方法，分析花生全生育期平均溫度、日照時數和降水量的時間分布對其產量的影響。由于社會經濟和農業生產技術的逐漸提高和改善，花生產量趨于逐年上升，因此需要將實際產量資料處理成產量的趨勢離差（即氣象產量）。分別計算春花生氣象產量與平均氣溫、日照時數、降水量的回歸系數，得出歷年

ρ

值。計算（1）式中春花生氣象產量與平均氣溫、日照時數和降水量回歸系數

α

，

α

，

α

，

α

，

α

，

α

值如表1。

表1 春花生氣象產量與平均氣溫、日照時數和降水量回歸系數 Table 1 The regression coefficient of spring peanut meteorological yield and average temperature, sunshine hours and precipitation

2.2 計算積分回歸的α(t)

將計算的

α

，

α

，

α

，

α

，

α

，

α

代入下式中，即可得到春花生生育期從2月下旬—7月上旬（共14旬）的平均氣溫、日照時數和降水量的各

α

(

t

)值。

其中：

α

(

t

)表示旬平均氣溫（或日照時數或降水量）升降1 ℃（1 h或1 mm）使春花生產量變化升值。由此可見，

α

(

t

)是平均氣溫（或日照時數或降水量）的時間分布對春花生產量的效應，它在各時段不同。（1）平均氣溫的積分回歸

α

(

t

)從各時段

α

(

t

)值點繪圖（圖2）可見，平均氣溫對春花生正效應有兩個時期：播種前期（2月上旬）和莢果成熟期（5月下旬—6月下旬），尤其是在6月正效應顯著。平均氣溫在幼苗期（3月中旬前后）、開花結莢期（4月中旬—下旬）對春花生產量成負效應。

圖2 平均氣溫和日照時數對春花生產量的效應 （單位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 2 The effect of average temperature and sunshine hours on spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)

（2）日照時數的積分回歸

α

(

t

)

由圖2可見，日照時數在播種前期（2月上旬）、莢果成熟期（5月上旬—6月下旬）對春花生產量成正效應，特別是在2月上旬正效應很明顯。日照時數在幼苗期（3月上旬—4月上旬）、開花結莢期前期（4月中旬—下旬）對春花生產量成負效應。

（3）降水量的積分回歸

α

(

t

)

由圖3可見，降水量在播種前期（2月上旬）、分枝期（4月上旬—中旬）、莢果成熟期（6月中旬—下旬）對春花生產量成正效應。降水量在播種后期到幼苗期（3月上旬—下旬）、開花結莢期后期（5月上旬—6月上旬）對春花生產量成負效應。

（4）積分回歸結果的合理性分析

在成熟期（6月）平均氣溫增多，熱量條件充足，花生產量增產明顯。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照時數負效應較明顯，3月化州每日平均日照時數為2.3 h/d，遠小于每日適宜日照時數（8 h/d），不利于幼苗生長，對花生產量有抑制作用。3月化州平均降水量為72 mm，恰逢降水量較多期，會形成爛苗等，故對花生生長有抑制作用。因此，如果出現低溫陰雨天氣，需要推遲播種，例如2008年出現低溫陰雨天氣，推遲到3月19日才播種；或者播種后容易引起種子霉爛，造成出苗率低，從而引起花生產量下降，例如1990年出現低溫陰雨天氣，播種期是2月8日，但出苗期是3月2日，播種期至出苗期長達22 d。在開花結莢期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪澇發生，土壤積水，造成花生莢果成熟慢、秕果多，已成熟的莢果容易掉莢發芽，且常引起銹病大發生，導致產量下降。這和春花生的生長特點及其與氣候條件關系相符合。

另外，本文運用了直線回歸法、3點滑動和5點滑動平均法來求出趨勢產量，再分離出氣象產量來做積分回歸。其中，直線回歸法得出的結果與上述基本一致；3點滑動和5點滑動平均法得出的平均氣溫和日照時數對花生產量的積分回歸基本一致，但是得出的降水量對花生產量的積分回歸（圖3）差別較大。由圖3可見，在3月降水量對春花生產量有明顯正效應，這與春花生的生長特性不相符。因此，運用積分回歸法來研究春花生產量的氣候影響因子時，在分離花生氣象產量的方法中，我們運用三次曲線擬合法和直線回歸法得出的結論都是可靠的。

圖3 降水量對三次曲線擬合和5點滑動平均的春花生產量的效應（單位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 3 The effect of precipitation on cubic curve fitting and five-point moving average spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)

3 結論

1）春花生產量變化趨勢是隨著時間的增加，趨勢產量增加得越來越慢。春花生極差超過200 kg·(666.7 m)，化州地區種植春花生的風險較大，化州春花生的生產受自然災害影響較為顯著。

2）分析平均氣溫、日照時數和降水量對化州春花生產量的影響評估。平均氣溫在播種前期、莢果成熟期對春花生產量成正效應，尤其是在6月正效應顯著；平均溫度在幼苗期、開花結莢期對春花生產量成負效應。日照時數在播種前期、莢果成熟期對春花生產量成正效應，特別是在2月上旬正效應顯著；日照時數在幼苗期、開花結莢期前期對春花生產量成負效應。降水量在開花結莢期后期對春花生產量成負效應。

3）在成熟期（6月）平均氣溫增多，熱量條件充足，花生產量增產明顯。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照時數負效應較明顯，3月化州每日平均日照時數遠小于每日適宜日照時數，不利于幼苗生長，對花生產量有抑制作用。3月份化州恰逢降水量較多期，會形成爛苗等，故對花生生長有抑制作用。因此，如果出現低溫陰雨天氣，需要推遲播種，或者播種后容易引起種子霉爛，造成出苗率低，從而引起花生產量下降；在開花結莢期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪澇發生，土壤積水，造成花生莢果成熟慢、秕果多，已成熟的莢果容易掉莢發芽，且常引起銹病大發生，導致產量下降。這和春花生的生長特點及其與氣候條件關系相符合。

4）本文首先運用了直線回歸法、3點滑動和5點滑動平均法計算花生趨勢產量，其次分離氣象產量進行積分回歸。其中，直線回歸法得出的結果與正交多項式法基本一致；3點滑動和5點滑動平均法得出的平均氣溫和日照時數對花生產量的積分回歸基本一致，但是降水量對花生產量的積分回歸差別較大，與花生生長的特性不相符。因此，運用積分回歸法來研究春花生產量的氣候影響因子時，在分離花生氣象產量的方法中，運用三次曲線擬合法和直線回歸法得出的結論均具有較大可信度。