
摘 要:利用烏海市及三區(qū)1998—2022年玉米產(chǎn)量和同期氣象資料,對(duì)烏海市及三區(qū)玉米產(chǎn)量進(jìn)行趨勢(shì)產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的分離。對(duì)玉米氣象產(chǎn)量與生育期各類氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析,篩選出相關(guān)性較高氣象因子,采用線性回歸方法,與氣象產(chǎn)量建立預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)模型回代、結(jié)果顯示,預(yù)報(bào)效果良好。
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量分離;相關(guān)分析;預(yù)測(cè)模型;回代檢驗(yàn)
中圖分類號(hào):S513 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2024)05–0-03
玉米是烏海市主要糧食作物。當(dāng)前,關(guān)于玉米產(chǎn)量與氣象因子之間關(guān)系的研究較多,但對(duì)烏海氣象因子變化對(duì)玉米氣象產(chǎn)量影響的研究相對(duì)較少。探討氣象條件與玉米氣象產(chǎn)量的關(guān)系,找出影響玉米產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃雍蜌庀鬄?zāi)害,建立玉米氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型,對(duì)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)能力建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。
1 烏海氣候特點(diǎn)及耕地基本情況
烏海市屬溫帶大陸性氣候,降水量少,日照充足,蒸發(fā)量大,無(wú)霜期較長(zhǎng)。年平均降水量是158.6 mm,降水主要集中在6—9月,年平均氣溫9.8 ℃,年平均大風(fēng)日數(shù)19.4 d,年平均日照時(shí)數(shù)3 097.3 h。烏海市實(shí)際耕地面積90 273 hm2,耕地沿黃河分布,均為水澆地。海南區(qū)、海勃灣區(qū)占全市耕地的85.46%。
2 研究現(xiàn)狀
國(guó)內(nèi)學(xué)者在糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)方面做了不少研究,陳華喜[1]根據(jù)1995—2010年份淮南市糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)基本具有單調(diào)遞增性的特點(diǎn),采用灰色GM(1,1)模型對(duì)其2011—2014年度的糧食產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)具有較好的效果;王春遠(yuǎn)[2]利用莊河市2004—2009年氣象與產(chǎn)量資料,通過(guò)正交多項(xiàng)式回歸方法對(duì)莊河市玉米生育期進(jìn)行氣象條件分析,結(jié)果表明:夏季降水量是影響莊河市夏玉米產(chǎn)量的主要限制因素;運(yùn)用逐步回歸方法對(duì)氣象因子進(jìn)行篩選,建立產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程,其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)89.3%。
3 資料來(lái)源和方法
烏海市及三區(qū)氣象數(shù)據(jù)資料選用烏海國(guó)家一般站數(shù)據(jù)。1998—2022年玉米播種面積、總產(chǎn)量和單產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于烏海市統(tǒng)計(jì)局和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局烏海調(diào)查隊(duì)。氣象資料為相應(yīng)年份玉米生育期4—9月的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均地面溫度、最高地面溫度、最低地面溫度、日照時(shí)數(shù)、平均氣溫日較差、平均2 min風(fēng)速10個(gè)主要?dú)庀笠亍?/p>
糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)模型可以分為三大類:時(shí)間序列模型、回歸模型及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。回歸模型中運(yùn)用比較廣泛的是線性回歸模型[3]。在對(duì)烏海市及三區(qū)1998—2022年玉米播種—成熟期氣候變化特征和玉米播種面積、總產(chǎn)量和玉米單產(chǎn)變化趨勢(shì)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,對(duì)氣象產(chǎn)量進(jìn)行分析,利用線性回歸方法模擬產(chǎn)量的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng),通過(guò)相關(guān)分析,獲取與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)性最高的氣象因素,用逐步回歸方法建立氣象產(chǎn)量方程,最后建立回歸模型并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),再計(jì)算玉米歷年產(chǎn)量預(yù)測(cè)值,與玉米歷年實(shí)際產(chǎn)量進(jìn)行比較,以此檢驗(yàn)?zāi)M公式的精確度。
4 玉米播種—成熟期的氣候變化特征
4.1 玉米生育期的生長(zhǎng)特性
玉米屬喜溫而懼高溫的作物,玉米生育期間的最適宜的生育溫度為25~30 ℃。需水量為350~400 mm,玉米為短日性作物,生育期間要求一定時(shí)間的短日照,才能正常抽穗、開(kāi)花。一般在生育初期需要的日照時(shí)間為8~12 h/d或更少,15~30 d才能通過(guò)光照階段,完成生育階段。根據(jù)玉米整個(gè)生育期的生長(zhǎng)特性,將玉米的整個(gè)生長(zhǎng)過(guò)程分為播種期(4月下旬—5月上旬)、出苗期(5月中旬—6月上旬)、拔節(jié)抽穗期(月中旬—8月中旬)和成熟期(8月下旬—9月中旬)4個(gè)階段[4]。
4.2 1998—2022年玉米播種—成熟期的氣候變化特征
1998—2022年玉米播種—成熟期內(nèi)平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢(shì),氣候傾向率分別為-0.3、-1.07、-1.3、-0.17 ℃/10年,平均最高氣溫和最高氣溫呈略微增長(zhǎng)趨勢(shì),平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長(zhǎng)趨勢(shì),氣候傾向率為1.37、2.5、0.6 ℃/10年,降水量變化趨勢(shì)不明顯。日照時(shí)數(shù)呈明顯下降趨勢(shì),氣候傾向率為-13.5 h/10年。
4.3 1998—2022 年玉米各生育期的氣候變化特征
播種期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、平均2 min風(fēng)速均呈不同程度下降趨勢(shì),最低氣溫下降明顯,氣候傾向率為-1.18 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度、溫度氣溫日較差呈不明顯遞增趨勢(shì),最高地面溫度增長(zhǎng)明顯,氣候傾向率為3.04 ℃/10年,日照時(shí)數(shù)變化不大。
出苗期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、日照時(shí)數(shù)、平均2 min風(fēng)速呈下降趨勢(shì),最低氣溫下降趨勢(shì)最為明顯,氣候傾向率為-1.6 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度呈增長(zhǎng)趨勢(shì),溫度氣溫日較差、最高地面溫度增長(zhǎng)明顯,氣候傾向率為2.13、3.6 ℃/10年。
拔節(jié)抽穗期最高氣溫、平均地面溫度呈不明顯上升,最高地面溫度、氣溫日較差增長(zhǎng)明顯,氣候傾向率為2.67、1.13 ℃/10年,平均氣溫、最低氣溫、最低地面溫度、降水量、日照時(shí)數(shù),平均2 min風(fēng)速呈減少趨勢(shì)。
成熟期平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫都呈下降趨勢(shì),最低氣溫下降顯著,氣候傾向率為-1.23 ℃/10年,平均地面溫度、最低地面溫度、日照時(shí)數(shù)、平均2 min風(fēng)速呈下降趨勢(shì),降水量、最高地面溫度、氣溫日較差為不明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)。
5 烏海市及三區(qū)玉米播種面積、總產(chǎn)量及單產(chǎn)的變化趨勢(shì)
5.1 烏海市玉米播種面積、總產(chǎn)量的變化趨勢(shì)
玉米是烏海市主要糧食作物,烏海市玉米總產(chǎn)量和播種面積的增幅基本一致,總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì),多年的平均產(chǎn)量為27 474 t,玉米單產(chǎn)在2016年前基本呈上升趨勢(shì),2016年達(dá)到峰值為37 643 t,是2000年最低值12 972 t的2.9倍,2016年后呈下降趨勢(shì)后趨于平穩(wěn),2017年冬、春季和夏季氣溫顯著偏高,平均降水量偏少也對(duì)作物產(chǎn)量有一定影響。查閱資料,客觀原因?yàn)?008年起我國(guó)玉米生產(chǎn)持續(xù)超常規(guī)增長(zhǎng),玉米庫(kù)存積壓嚴(yán)重,同時(shí),玉米消費(fèi)持續(xù)低迷。2016年進(jìn)行了玉米收儲(chǔ)制度改革,實(shí)現(xiàn)了玉米價(jià)格形成機(jī)制的重大轉(zhuǎn)變,推動(dòng)了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化,促進(jìn)了玉米產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力增強(qiáng)。同時(shí),烏海市優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局積極推進(jìn)葡萄全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展造成玉米播種面積和產(chǎn)量呈一定的下降趨勢(shì)。
5.2 三區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量的變化趨勢(shì)
由三區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量變化趨勢(shì)可以得出,播種面積和總產(chǎn)量的增幅基本一致,海南區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量最高,海勃灣區(qū)次之,烏達(dá)區(qū)最少。海南區(qū)播種面積和產(chǎn)量呈平緩上升趨勢(shì),在2016年有低值,海勃灣區(qū)播種面積和產(chǎn)量同樣在2016年起呈下降趨勢(shì),在2019年為低值。
5.3 烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)的變化趨勢(shì)
由烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)變化趨勢(shì)可以看出,烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì),在2016年后呈顯著下降,2021—2022年,海勃灣區(qū)和烏達(dá)區(qū)玉米單產(chǎn)達(dá)到歷史新高(圖1)。烏海全力保障糧食播種面積。推進(jìn)烏達(dá)區(qū)千畝優(yōu)質(zhì)、高效增糧示范片建設(shè),經(jīng)過(guò)測(cè)算,示范區(qū)玉米畝產(chǎn)同比增加30%。
6 玉米產(chǎn)量的氣象影響因子分析及預(yù)測(cè)模型的建立
6.1 分離趨勢(shì)產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量
玉米產(chǎn)量受社會(huì)因素和自然因素的共同影響。為了減輕農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件非氣象因素對(duì)玉米單產(chǎn)的影響,更好地分析單產(chǎn)和氣象因子之間的相關(guān)性,一般將作物的產(chǎn)量分成3個(gè)部分:趨勢(shì)產(chǎn)量yt(指作物在正常氣候條件下,氣候變化外的所有自然和非自然因素所影響的產(chǎn)量)、氣象產(chǎn)量yw(指由氣象因素的波動(dòng)所影響的產(chǎn)量)、隨機(jī)噪聲e(由其他沒(méi)考慮的因素所導(dǎo)致的誤差,一般可忽略)。除去噪聲后的作物產(chǎn)量、趨勢(shì)產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的關(guān)系式為:
y=yt+yw(1)
式(1)中,y為實(shí)際單產(chǎn),yt為趨勢(shì)單產(chǎn),yw為氣象單產(chǎn)[5]。選擇單產(chǎn)進(jìn)行分析可充分消除播種面積變化造成的影響,由于趨勢(shì)產(chǎn)量擬合的準(zhǔn)確性會(huì)進(jìn)一步影響氣象產(chǎn)量分離的準(zhǔn)確性,因此,趨勢(shì)產(chǎn)量的準(zhǔn)確擬合尤為重要。
用于擬合農(nóng)作物趨勢(shì)產(chǎn)量的方法可歸為移動(dòng)平均法(3年、5年、單指數(shù)、雙指數(shù)等)、回歸分析法(線性、非線性)、濾波分析法(HP、BP等)三類,三類方法各具不同的擬合特點(diǎn),且對(duì)不同地區(qū)不同農(nóng)作物的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確度存在差別。
為明確不同類型方法分離烏海及三區(qū)玉米氣象產(chǎn)量的準(zhǔn)確程度。選取指數(shù)滑動(dòng)平均法、直線回歸分析法和5年移動(dòng)平均方法3種方法對(duì)烏海市及三區(qū)玉米趨勢(shì)產(chǎn)量進(jìn)行擬合分析比較,在通過(guò)顯著性檢驗(yàn)后用以分離出氣象產(chǎn)量,3種方法均呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性,不同地區(qū)按照顯著性程度最高的方法進(jìn)行氣象產(chǎn)量分離,烏海市和烏達(dá)區(qū)用指數(shù)平滑方法,海勃灣區(qū)、用5年移動(dòng)平均方法,海南區(qū)采用直線回歸方法,按照式(1)得到氣象產(chǎn)量。
6.2 用線性回歸法模擬產(chǎn)量的時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)序列
將年份作為自變量,玉米單產(chǎn)作為因變量進(jìn)行線性回歸分析,得到以下直線回歸方程。
烏海市趨勢(shì)產(chǎn)量模擬方程=-222 383.949+114.603
×年份
海勃灣區(qū)趨勢(shì)產(chǎn)量模擬方程=-256 762.692+131.766
×年份
烏達(dá)區(qū)趨勢(shì)產(chǎn)量模擬方程=-233 251.938+119.882
×年份
海南區(qū)趨勢(shì)產(chǎn)量模擬方程=-220 207.823+113.573
×年份
將年份分別代入公式中,即得到時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)序列。
6.3 烏海市及三區(qū)氣象產(chǎn)量與氣象因子的相關(guān)分析
烏海市及三區(qū)玉米歷年全生育期氣象因子與產(chǎn)量相關(guān)性,分析表明:與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)通過(guò)信度0.05(0.01)顯著性檢驗(yàn)的氣象因子多為溫度相關(guān)因子,說(shuō)明溫度對(duì)烏海玉米氣象產(chǎn)量的影響明顯。
烏海市氣象產(chǎn)量和出苗期最高氣溫、平均地面溫度、氣溫日較差之間有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)分別為-0.477、-0.443、-0.427。氣象產(chǎn)量和拔節(jié)抽穗期日照時(shí)數(shù)之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.436。
海勃灣區(qū)氣象產(chǎn)量和出苗期日照時(shí)數(shù)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.465。氣象產(chǎn)量和成熟期氣溫日較差有顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.482。
烏達(dá)區(qū)氣象產(chǎn)量與出苗期平均氣溫、拔節(jié)抽穗期平均氣溫、最高氣溫、最低地面溫度之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.463,0.465、0.437、0.483,與出苗期日照時(shí)數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為-0.471。
海南區(qū)氣象產(chǎn)量與出苗期、拔節(jié)抽穗期、成熟期日照時(shí)數(shù)、播種期最高地面溫度之間均顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.56、0.481、0.493、0.439。
6.4 用逐步回歸分析方法建立氣象產(chǎn)量回歸方程
以氣象產(chǎn)量為因變量,氣象因子為自變量,利用逐步回歸分析方法,對(duì)因子貢獻(xiàn)的大小進(jìn)行篩選,確定氣象因子對(duì)玉米氣象產(chǎn)量所產(chǎn)生的綜合影響,得到以下回歸方程:
烏海市氣象產(chǎn)量模擬方程=3102.294-111.660*出苗期平均地面溫度
海勃灣區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-4254.271+344.432
×成熟期日較差
烏達(dá)區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-8101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192×出苗期日照時(shí)數(shù)+ 241.823
×拔節(jié)抽穗期最低地面溫度
海南區(qū)氣象產(chǎn)量模擬方程=-14298.952+133.124
×播種期最高地面溫度+841.662×拔節(jié)抽穗期日照時(shí)數(shù)
將相關(guān)的氣象因子各自分別代入以上方程,可得到烏海市及三區(qū)模擬的玉米氣象產(chǎn)量序列(表略)由以上得到可得到烏海市及三區(qū)的玉米產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型:
烏海市玉米產(chǎn)量模擬方程=-222383.949+114.603
×年份+3102.294-111.660×出苗期平均地面溫度
海勃灣區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-256 762.692+131.766
×年份-4 254.271+344.432×成熟期日較差
烏達(dá)區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-233 251.938+119.882
×年份-8 101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192
×出苗期日照時(shí)數(shù)+241.823×拔節(jié)抽穗期最低地面溫度
海南區(qū)玉米產(chǎn)量模擬方程=-220 207.823+113.573
×年份-14 298.952+133.124×播種期最高地面溫度+841.662×拔節(jié)抽穗期日照時(shí)數(shù)
6.5 歷史產(chǎn)量模擬及方程檢驗(yàn)
將年份、氣象因子分別代入上述預(yù)測(cè)模型,可得到模擬的玉米產(chǎn)量,并與實(shí)際單產(chǎn)進(jìn)行比較。計(jì)算結(jié)果表明,玉米產(chǎn)量歷史擬合率較高,預(yù)測(cè)精度最低為82%,說(shuō)明方程可作為玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)的工具,可為玉米產(chǎn)量氣象服務(wù)提供方法和思路決策依據(jù)。
7 結(jié)論
(1)玉米播種—成熟期內(nèi)的平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢(shì),平均最高氣溫、最高氣溫、平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長(zhǎng)趨勢(shì),日照時(shí)數(shù)呈明顯下降趨勢(shì)。
(2)烏海市玉米總產(chǎn)量和播種面積的增幅基本一致,總體呈波動(dòng)上升趨勢(shì),2016年峰值之后呈下降趨勢(shì)后趨于平穩(wěn)。海南區(qū)玉米種植面積和總產(chǎn)量最高,海勃灣區(qū)次之,烏達(dá)區(qū)最少。烏海市及三區(qū)玉米單產(chǎn)呈波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)。
(3)與玉米氣象產(chǎn)量相關(guān)的氣象因子多為溫度相關(guān)因子,溫度對(duì)烏海玉米氣象產(chǎn)量的影響明顯。利用逐步回歸分析方法,建立了氣象產(chǎn)量回歸方程。
(4)得到可得到烏海市及三區(qū)的玉米產(chǎn)量預(yù)報(bào)模型。對(duì)方程進(jìn)行回代,預(yù)測(cè)精度最低為82%,說(shuō)明方程可作為玉米產(chǎn)量預(yù)測(cè)的工具,可為玉米產(chǎn)量氣象服務(wù)提供方法和思路決策依據(jù)。
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作者簡(jiǎn)介:白鑫(1994—),女,內(nèi)蒙古鄂爾多斯人,工程師,研究方向?yàn)闅庀蠓?wù)。