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南雄市水稻產量關鍵影響氣象因子識別與氣候影響估算

2024-01-17 05:46:30廖學強鄭應彬楊疆愉馬麗云
種子科技 2023年24期
關鍵詞:水稻產量生長

廖學強,鄭應彬,楊疆愉,馬麗云

(1.南雄市氣象局,廣東 南雄 512400;2.始興縣氣象局,廣東 南雄 512400)

南雄市位于廣東省北部,地勢平坦,地處南亞熱帶季風氣候區,氣候溫和。南雄市夏季日照充足,全年降水充沛,氣候因子優越,為水稻提供了充足的養分和水分。據統計,2023年南雄市水稻種植面積約為3.1 萬hm2,其中早稻面積約為1.2 萬hm2,晚稻面積約為1.8 萬hm2,晚稻以絲苗米為主栽品種,如美香占2 號、南晶香等,計劃種植面積占晚稻種植面積的80%以上。分析南雄市氣象因子對早晚稻產量、抗風險系數的影響,可以為人工干涉早稻和晚稻種植、提高產量和質量提供數據依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 資料來源

氣象數據來源于南雄市氣象局2003—2021年水稻生育期間每日的最高氣溫、積溫、平均氣溫、降水量、日照時數統計。水稻單產數據源于《南雄市統計年鑒》2003—2021年水稻、早稻和晚稻的總產量、種植面積,計算了水稻單位面積內的產量。

1.2 數據處理

根據《農業氣象觀測規范》規定,將水稻生長發育期分為播種及出苗期、分蘗期、拔節孕穗期、抽穗揚花期、灌漿期這5 個階段[1],對水稻不同生長發育階段的平均氣溫、降水量和日照時長與同期產量進行相關分析。

1.3 計算模型

1.3.1 基礎生產函數模型

在經典Cobb-Douglas 生產函數的基礎上,引入氣候變化因子,建立水稻產量影響因素統計模型,這是分析水稻產量與氣候變化因子基礎。該模型如式(1)。

式中:Y為水稻總產量,A為全要素生產率,L為勞動力投入,D為土地播種面積,X為各項農業要素投入量,i為年數,α、β、γ為各項投入要素的產出彈性。

依據式(1)把水稻總面積變成單產總面積,由式(1)可變成式(2)。

式中:y為水稻單產,a為單產全要素生產率,L為單產勞動力投入,X為各項農業單產要素投入量。

對式(2)兩邊取對數可得式(3)。

1.3.2 氣象因子影響模型

趨勢產量可以反映地理環境、水肥、品種、生產力等要素對產量的影響。氣候產量反映氣象因子影響下的產量波動。應用3年直線滑動均值法模擬產量,這是一種把線性回歸與滑動平均相結合的分析方法,能計算出水稻產量的時間序列在某個階段內的變化,然后以線性函數的方法呈現。隨著階段的連續滑動,直線不斷變換位置,從后延滑動的結果可以看到水稻產量歷史演變趨勢變化。這種計算方法可以在不損失樣本信息量的基礎上,只要給定滑動步產,就能應用最小二乘法建立各滑動時段的線性方法。

1.3.3 多重線性回歸分析

把影響函數因子作為自變量,引入式(5),采用多重線性回歸分析,應用SPSS 22.0 軟件可以得出與氣候產量有較好的相關性,即P<0.05 的氣象因子為關鍵氣象因子。

2 結果與分析

在式(5)基礎上,應用多重線性回歸分析對水稻氣象產量的影響,分析結果如表1所示。從表1的數據可以看出,氣象因子對水稻產量產生了極為重要的影響,在不同的生育期,氣象因子對產量帶來的影響不同。一般認為,如果Tolerance<0.2或VIF>10 則提示要考慮自變量之間存在多重共線性的問題。文中各自變量的Tolerance>0.2,代表不存在共線性。

表1 關鍵氣象因子識別對水稻生長影響的多重線性回歸分析系數

播種及苗期平均氣溫(B=399.850 0,β=10.249,P<0.05)、降水量(B=0.139 0,β=0.220,P<0.05)、日照時長(B=0.301 0,β=0.471,P<0.05)、積溫(B=-0.550 4,β=-1.843,P<0.05)均會影響播種及苗期水稻生長。其中,積溫為負向預測水稻播種及苗期生長,而平均氣溫對水稻播種及苗期生長的影響最大,在播種及苗期需要著重關注平均氣溫,合理控制積溫。

分蘗期平均氣溫(B=48.042 0,β=2.196,P<0.05)、降水量(B=0.316 0,β=0.684,P<0.05)、日照時長(B=-1.945 0,β=-1.852,P<0.05)、積溫(B=0.352 0,β=0.619,P<0.05)均會影響分蘗期水稻生長。其中,日照時長為負向預測水稻分蘗期生長,而降水量、平均氣溫、積溫正向預測水稻分蘗期生長。平均氣溫對水稻分蘗期生長的影響最大,在分蘗期需要著重關注平均氣溫,合理控制日照時長。

拔節孕穗期平均氣溫(B=584.271 0,β=20.220,P<0.05)、日照時長(B=1.744 0,β=1.348,P<0.05)、降水量(B=0.315 0,β=0.612,P<0.05)、積溫(B=-34.486 0,β=-21.515,P<0.05)均會影響拔節孕穗期水稻生長。其中,積溫為負向預測水稻拔節孕穗期生長,而平均氣溫、日照時長、降水量正向預測水稻拔節孕穗期生長。平均氣溫對水稻拔節孕穗期生長的影響最大,在拔節孕穗期需要著重關注平均氣溫,合理控制積溫。

抽穗揚花期平均氣溫(B=478.230 0,β=19.203,P<0.05)、降水量(B=0.302 0,β=0.607,P<0.05)、日照時長(B=0.955 0,β=0.879,P<0.05)、積溫(B=-13.905 0,β=-19.023,P<0.05)均會影響抽穗揚花期水稻生長。其中,積溫為負向預測水稻拔節孕穗期生長,而平均氣溫、日照時長、降水量正向預測水稻抽穗揚花期生長。平均氣溫對水稻抽穗揚花期的影響最大,在抽穗揚花期需要著重關注平均氣溫,合理控制積溫[2]。

灌漿成熟期平均氣溫(B=-4.841 0,β=-0.340,P<0.05)、降水量(B=0.502 0,β=0.394,P<0.05)、日照時長(B=0.356 0,β=0.912,P<0.05)、積溫(B=-12.493 0,β=-18.203,P<0.05)均會影響抽穗揚花期水稻生長。其中,平均氣溫、積溫為負向預測水稻拔節孕穗期生長,而日照時長、降水量正向預測水稻灌漿成熟期生長。積溫對水稻灌漿成熟期生長的影響最大,在灌漿成熟期需要著重關注積溫[3]。

3 結論

3.1 基于氣象因子做好生產管理

由氣象因子對水稻產量的影響分析可知,南雄市氣象因子非常有利于水稻生產。2003—2021年,南雄市水稻單產呈年年上升的趨勢,其中生產管理對水稻單產的影響較大,但是即使去除了生產管理的要素,依然可以看到水稻單產年年上升。由此可以看出,做好生產管理,能對當地水稻產業發展帶來助益。在確保生產管理到位以及氣象因子正面影響的前提下,應選擇適合南雄市生產、能夠高產和優產的水稻品種[4]。

3.2 加強關鍵氣象因子對不同生長發育期水稻的正面影響

分析可知,降水量、日照時間長、平均氣溫這3 個關鍵氣象因子能夠對水稻不同生長發育期產生很大影響,這種影響可能是正面的,也可能是負面的。如果要提高水稻單產,就要控制好這3 項關鍵因子。結合水稻不同生長發育期對日照時長、平均氣溫、降水量的需求,讓氣象因子對水稻產生正面影響,促進水稻產量提高。

3.3 積溫對水稻產生不同程度的影響

除了降水量、日照時長、平均氣溫這3 個關鍵氣象因子指標以外,還有積溫會對水稻的全生命周期造成影響。積溫是指在一定時間范圍內累積溫度的總和,是影響水稻生長和發育的重要氣象因素之一。在農業生產中,根據水稻不同生育期對溫度的需求,合理選擇種植時間、采取調控溫度措施等,可以最大限度地利用積溫提高水稻產量。

3.4 結合不同生長發育期水稻的需求做好氣象災害防御工作

南雄市降水量已經基本能夠滿足水稻生長發育的需求,然而強降水天氣會讓水稻需求飽和,有時會帶來不良的影響。做好控水是當地促進水稻生產的關鍵。水稻對光照要求較高,如果積溫不足,那么水稻產量會受到負面影響。應用各種生產管理技術讓水稻生產的溫度、濕度、日照時長得到有效的控制,是水稻種植戶需要關注的問題。在開展生產管理時,要做好氣象災害防御工作,從氣象因子對不同發育期水稻的影響可以看出,在抽穗揚花期至灌漿成熟期需要做好氣象災害防御工作,提高水稻產量。

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