大豆種質(zhì)資源空間分布特征與氣候因素的數(shù)據(jù)分析

張 婧 劉 玄 丁遠鑫 韓旭霏 王洋洋

（河南大學環(huán)境與規(guī)劃學院，河南開封 475004）

0 引言

目前，我國對大豆的研究取得了一定的成果，潘鐵夫[1-2]等曾對全國的大豆栽培區(qū)采用不同的劃分方法，將大豆產(chǎn)區(qū)總體上劃分為春大豆區(qū)、黃淮流域夏大豆區(qū)、長江流域夏大豆區(qū)、秋大豆區(qū)和四季大豆區(qū)。四季大豆栽培面積很少，僅占全國的2%。此外，研究氣候?qū)Υ蠖巩a(chǎn)量、大豆的生產(chǎn)潛力等的影響較多，涉及區(qū)域也多是河南、東北等局部性地區(qū)。李彤霄[3]對選取的大豆生育期觀測資料和同期氣象觀測資料進行分析，研究了河南省氣候變化對大豆生長發(fā)育的影響；王倩[4]采用克里金插值法等對黑龍江地區(qū)氣候?qū)Υ蠖股a(chǎn)潛力的影響進行了研究；姜麗霞、李帥[5]對1980—2008 年的黑龍江地區(qū)的數(shù)據(jù)采用數(shù)理統(tǒng)計方法，研究了氣候變化對大豆發(fā)育和產(chǎn)量的影響。但學者們對大豆在氣候因素影響的研究范圍特別是對空間分布影響的研究較少。本文則對大豆種質(zhì)資源在全國的空間分布特征與氣候的關(guān)系進行初步探討。

1 材料與方法

1.1 資料來源

（1）大豆資料來自于“共享杯”大學生科技資源共享服務(wù)創(chuàng)新大賽官網(wǎng)，數(shù)據(jù)提供平臺為農(nóng)業(yè)科學數(shù)據(jù)共享中心。主要為23587條大豆資源經(jīng)緯度信息、種植區(qū)域、品種、季節(jié)，及其生長株高、百粒重、生育日數(shù)等。

（2）氣象數(shù)據(jù)資料主要來自于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺，摘取年代為1981—2010年，選取全國2118個氣象站數(shù)據(jù)，主要包括累年平均氣溫、累年氣溫年較差、累年平均相對濕度、累年（08-08）時年均降水量。

1.2 數(shù)據(jù)處理

大豆原始數(shù)據(jù)均為每個省份各區(qū)縣的大豆資源收集地點。由于收集點過于零散繁雜，不便于數(shù)據(jù)處理，因此將每個點的生育日數(shù)、株高、百粒重歸納到其所在的地級市，并求取平均數(shù)作為地級市數(shù)據(jù)。再將地級市歸納到其所在省份，并取3個指標的平均數(shù)作為省級數(shù)據(jù)。一共總結(jié)全國省份分季節(jié)大豆數(shù)據(jù)56條。將每個省級行政單元按不同種植季節(jié)分為春、夏、秋三季，春季種植省份為30個，夏季種植省份為20個，秋季種植省份為6個。

氣象原始數(shù)據(jù)為全國氣象站點的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，共計2118組氣象數(shù)據(jù)，為匹配大豆種植地級市單元，將每個站點歸納至其所在的地級市，并將累年年均溫、累年氣溫年較差、累年平均相對濕度、累年08-08時年均降水量取平均值作為該市的氣象數(shù)據(jù)。對于缺失數(shù)據(jù)的地級市，主要采用相鄰地級市的氣象數(shù)據(jù)平均值或相關(guān)文獻的氣象數(shù)據(jù)來填補。

1.3 研究方法

1.3.1 對比分析法

對比分析法也叫做比較分析法，它通過把兩個相互聯(lián)系的指標數(shù)據(jù)進行比較，在數(shù)量上顯示和說明研究對象水平的高低、各種關(guān)系是否協(xié)調(diào)等，從而能夠?qū)κ挛锏谋举|(zhì)和規(guī)律有正確的認識并且做出正確的評價。對比分析法有一定的標準，包括時間標準、空間標準等?？臻g標準是通過選用不同的空間指標數(shù)據(jù)進行比較，可以與相似的空間比較、與先進空間比較、與擴大的空間標準比較。對比分析總體上需要遵循可比性原則，具體來說，即：指標的內(nèi)涵和外延可比、指標的時間范圍可比、指標的計算方法可比、總體性質(zhì)可比。

1.3.2 相關(guān)性分析法

相關(guān)性分析是指對兩個或多個具備相關(guān)性的變量元素進行分析，從而衡量兩個變量因素的相關(guān)密切程度。對于兩個不同的要素x與y，如果，分別用xi與yi表示它們的樣本值，它們之間的相關(guān)系數(shù)被定義為：

該兩要素之間的相關(guān)程度由相關(guān)系數(shù)rxy來表示，它的值是在[-1，1]之間。相關(guān)系數(shù)rxy>0，表示正相關(guān)，即兩要素同向相關(guān)；rxy<0，表示負相關(guān)，即兩要素異向相關(guān)。當兩要素之間的相關(guān)系數(shù)rxy求出后，還需要對其進行檢驗。一般是在給定的置信水平下進行檢驗，并通過查相關(guān)系數(shù)檢驗的臨界值表來完成的[6]。

1.3.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）

空間權(quán)重矩陣是探索性空間分析技術(shù)的前提和基礎(chǔ)。采用鄰近規(guī)則定義省市之間的空間關(guān)系，通過定義一個二元對稱空間權(quán)重矩陣w，來表達n個位置的空間鄰近關(guān)系，形式如下：

確定空間權(quán)重的規(guī)則常用的兩種如下，若區(qū)域i與區(qū)域j鄰近時可用1表示，反之則用0表示。

簡單的二進制鄰接矩陣

Moran的I指數(shù)和Geary的C指數(shù)在進行空間自相關(guān)的全局評估時忽略了空間過程的潛在不穩(wěn)定性。如果深入考慮觀測值的高值或低值是否有局部空間聚集，對于全局空間自相關(guān)的貢獻程度的區(qū)域等區(qū)域性問題時，就必須進行局部空間自相關(guān)分析。局部空間自相關(guān)分析方法包括：LISA（空間聯(lián)系的局部指標）、G統(tǒng)計、Moran散點圖。本文主要運用LISA 和Moran散點圖[6]。

LISA 局部Moran指數(shù)Ii定義為：

根據(jù)公式：

計算出檢驗統(tǒng)計量，可以對有意義的局部空間關(guān)聯(lián)進行顯著性檢驗。

以（wz，z）為坐標點的Moran的散點圖，常用來研究局部的空間不穩(wěn)定性。將Moran散點圖與LISA顯著性水平相結(jié)合，可以得到Moran顯著性水平圖，圖中可以顯示出顯著的LISA區(qū)域，并分別標識出對應(yīng)于Moran散點圖中不同象限的相應(yīng)區(qū)域。在給定的置信區(qū)間內(nèi)，若Ii顯著>0且zi>0，則區(qū)域i位于H-H象限（右上象限）；若Ii顯著>0且zi<0，則區(qū)域i位于L-L象限（左下象限）；若Ii顯著<0且zi<0，則區(qū)域i位于H-L象限（左上象限）；若Ii顯著<0且zi>0，則區(qū)域i位于L-H象限（右下象限）。

1.3.4 反距離加權(quán)插值（IDW）

距離倒數(shù)權(quán)重插值是一種精確的差值方法，它假設(shè)未知值的點受近距離已知點的影響比遠距離已知點的影響更大。其通用方程式為：

式中，z0是點0的估計值；zi是已知點i的z值；di是已知點i與點0間的距離，s是在估算中用到的已知點數(shù)目，k是確定的冪。冪k控制了局部影響的程度。指數(shù)冪等于1.0意味著點之間的數(shù)值變化率未封頂不變（線性插值）。指數(shù)冪大于等于2.0意味著越靠近已知點，數(shù)值的變化率越大；遠離已知點時，則趨于平穩(wěn)[7]。IDW插值的一個重要特征是所有預(yù)測值都介于已知的最大值和最小值之間，其優(yōu)點在于具有普適性，當樣本數(shù)據(jù)的密度足夠大時能達到滿意的精度，其產(chǎn)生的趨勢面變化較平緩。

2 省級空間分布與局域空間自相關(guān)

運用ArcGIS將大豆數(shù)據(jù)按不同省份季節(jié)資源分布進行分類，分為春季、夏季、秋季，分別制作相應(yīng)季節(jié)的大豆的省份分布圖（圖1）。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，部分地區(qū)有適宜多個季節(jié)播種的大豆資源，運用ArcGIS將大豆適宜播種季節(jié)數(shù)按0~3顯示在圖中，并與3個季節(jié)大豆分布區(qū)圖進行對照分析。按省級單位，春大豆除西藏、青海、云南、河南和山東外均存在資源分布；夏大豆除西北、東北及北方部分省份外均存在資源分布；秋大豆資源僅分布于西藏和華南地區(qū)多數(shù)省份；按市級單位中適宜多個播種季節(jié)數(shù)分布對照可知新疆僅在準格爾、吐魯番盆地附近有春大豆資源分布，西藏僅在其東南部有秋大豆資源分布，內(nèi)蒙古地區(qū)春大豆多分布在其南部，其他省份大部分地級市春大豆都有分布，尤其中原、華北、南方地區(qū)資源分布密集。按季節(jié)性對照，長江中下游及其以南地區(qū)、西南地區(qū)、南部沿海和京津冀大部分地區(qū)大豆適宜播種在春、夏兩季，其中湖南、江西、福建、浙江大部分地級市大豆適宜播種三季；中原地區(qū)、黃土高原、東北地區(qū)、云貴高原大部分地區(qū)和新疆、西藏小部分地區(qū)大豆適宜播種一季，西藏東南部為秋季，東北地區(qū)多為春季，中原地區(qū)多為夏季。

圖1 全國大豆不同季節(jié)分布及適宜播種季節(jié)數(shù)對比圖

運用Geo-Da軟件中的Univariate Local Moran’s I方法分析大豆的生育日數(shù)、株高、百粒重的LISA值，并在Z檢驗的基礎(chǔ)上（p≤0.05）繪制LISA集聚分布圖，同時生成Moran散點圖（圖2）[8]。生育日數(shù)、株高、百粒重的Moran’s I指數(shù)分別為 0.593435、0.617214、0.545989（表1），存在顯著的空間自相關(guān)。

如圖3所示，從生育日數(shù)看出，顯著L-L區(qū)數(shù)量最多，主要分布在山東的大部分地區(qū)、河南的中東部、安徽的北部、湖南江西的中部、福建廣東廣西的大部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的生育日數(shù)短，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著H-H區(qū)數(shù)量次之，主要分布在新疆東部、甘肅、寧夏、陜西、山西、遼寧和云南地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種植資源的生育日數(shù)長，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；顯著H-L區(qū)主要分在湖北的武漢、廣東的肇慶、河源和茂名地區(qū)，表明該地區(qū)的大豆種質(zhì)資源生育日數(shù)顯著高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)了極化效應(yīng)；顯著L-H區(qū)數(shù)量最少，主要分布在新疆的伊犁地區(qū)，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源生育日數(shù)明顯低于周圍地區(qū)，是顯著的沉降區(qū)。

表1 大豆生長指標的各象限值及Moran’s I值

圖2 全國大豆不同生長指標Moran散點圖

圖3 生育日數(shù)LISA集聚圖

圖4 株高LISA集聚圖

如圖4所示，從株高看出，顯著H-H區(qū)數(shù)量和顯著L-L區(qū)數(shù)量同為最多，其中H-H區(qū)主要分布在新疆的東部、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古的中南部、山西河北的絕大部、山東的西部和東北三省的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高高，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；L-L區(qū)主要分布在安徽南部、浙江西部、江西福建廣東的絕大部、廣西的東南部和中西部的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高低，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著L-H區(qū)主要分布在陜西的榆林和延安地區(qū)，表明該地區(qū)大豆種質(zhì)資源的株高明顯低于周邊區(qū)域，是顯著的沉降區(qū)；顯著H-L區(qū)數(shù)量最少，主要分布在廣東的茂名地區(qū)，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的株高明顯高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)了極化效應(yīng)。

如圖5所示，從百粒重看出，顯著H-H區(qū)數(shù)量最多，主要分布在東三省、江蘇中南部、上海、浙江全部、安徽江西和福建的少部分地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的百粒重大，并且集中分布，呈現(xiàn)出髙值集聚現(xiàn)象；顯著L-L區(qū)數(shù)量次之，主要分布在新疆的中北部、呼和浩特市的周邊地區(qū)、陜西山西的大部分地區(qū)、山東的中部地區(qū)、重慶市、貴州的大部分地區(qū)、湖北的大部分地區(qū)和湖南的北部地區(qū)，表明這些地區(qū)大豆種質(zhì)資源的百粒重小，并且集中分布，呈現(xiàn)出低值關(guān)聯(lián)效應(yīng)；顯著H-L區(qū)主要分布在甘肅的酒泉、陜西的商洛、山東的德州、四川的自貢、廣西的南寧和欽州，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的百粒重顯著高于周邊區(qū)域，出現(xiàn)極化效應(yīng)；顯著L-H區(qū)數(shù)量最少，主要分布在安徽的阜陽和銅陵，表明這些地區(qū)的大豆種質(zhì)資源的百粒重顯著低于周邊區(qū)域，是顯著的沉降區(qū)[9]。

圖5 百粒重LISA集聚圖

表2 大豆生長指標與各氣象要素線性相關(guān)系數(shù)

3 大豆生長指標與氣象因素的相關(guān)性

運用SPSS將所有大豆地級市級別數(shù)據(jù)及其每個市所對應(yīng)的氣候氣象數(shù)據(jù)進行雙變量相關(guān)性分析（表2）[10-11]。大豆百粒重只與氣溫年較差在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其他均未通過相關(guān)性檢驗；株高與年均氣溫、氣溫年較差、相對濕度、（08-08）年均降水量均在0.01水平上呈顯著相關(guān)，除氣溫年較差為正相關(guān)，其余均為負相關(guān)，其中與年均降水量相關(guān)系數(shù)大于0.6，最為顯著，其他相關(guān)系數(shù)也均處于0.5附近，氣溫年較差略低；生育日數(shù)與氣溫年較差在0.05水平上呈正相關(guān)，與其他3個氣象因子均在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其中與年均氣溫相關(guān)系數(shù)最大，年均降水量次之，相對濕度最?。贿m宜播種季節(jié)個數(shù)除與氣溫年較差存在負相關(guān)，其余均在0.01水平上呈顯著正相關(guān)，其中與年均降水量相關(guān)性最好，年均氣溫和相對濕度次之，氣溫年較差相關(guān)性最差。

4 氣候?qū)ι諗?shù)、株高與百粒重的影響

運用ArcGIS中插值分析中距離倒數(shù)權(quán)重插值方法[12-13]，將2118個氣象站點的累年平均氣溫、累年氣溫年較差、累年平均相對濕度、累年08-08時年均降水量生成等值分布圖。同時，將地級市大豆生長指標生育日數(shù)、株高和百粒重生成等值分布圖。對生育日數(shù)、株高和百粒重的空間分布差異和氣象因子進行對比[14]。

累年年均降水量整體上呈現(xiàn)出由東南沿海向西北內(nèi)陸遞減的趨勢，大于1800毫米的髙值區(qū)集中在閩南三角洲、珠江三角洲、海南島以及浙江福建江西安徽的交界地帶，低于200毫米的低值區(qū)分布在我國西北邊疆地區(qū)，如圖6所示。累年年均氣溫雖整體上呈現(xiàn)由南向北遞減的趨勢，符合熱量隨緯度升高而遞減的規(guī)律，但是受地形和大陸性氣候的影響，云貴高原和青藏高原地區(qū)的年平均溫低于我國同緯度的地區(qū)、塔里木盆地的年平均溫則高于同緯度地區(qū)如圖7所示。累年相對濕度整體上呈現(xiàn)由東南沿海向西北內(nèi)陸遞減的趨勢，髙值區(qū)集中在四川盆地和長江中下游地區(qū)，由于西北內(nèi)陸降水少，加之全年蒸發(fā)量大，使其成為低值中心，如圖8所示。累年氣溫年較差與年平均溫則呈現(xiàn)出相反的遞變趨勢，由北向南氣溫年較差逐漸縮??；高值區(qū)主要在我國西北和東北地區(qū)，低值區(qū)分布在我國南部沿海地區(qū)和云南地區(qū)如圖9所示。

如圖10所示，生育日數(shù)的髙值區(qū)主要集中在青藏高原、黃土高原、西北和東北地區(qū)，低值區(qū)主要集中在華南和華北平原地區(qū)。通過與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對濕度圖和氣溫年較差圖的對比發(fā)現(xiàn)，生育日數(shù)與氣溫年較差無明顯的空間上的相關(guān)性；而年均降水量、年均氣溫和相對濕度都呈現(xiàn)出由東南向西北遞減的趨勢，與生育日數(shù)在空間上存在一定程度的負相關(guān)。

如圖11所示，株高在空間存在明顯差異，髙值區(qū)主要分布在我國北方地區(qū)和西南地區(qū)，低值區(qū)主要分布在我國南方地區(qū)；通過與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對濕度圖和氣溫年較差圖的對比發(fā)現(xiàn)，氣溫年較差大體呈現(xiàn)從北向南遞減的特征與株高的等級分布存在一定的相關(guān)性；而年均降水量、年均氣溫和相對濕度的遞變趨勢與株高存在較高的負相關(guān)。

圖6 累年年均降水量

圖7 累年年均氣溫

圖8 累年年均相對濕度

圖9 累年氣溫年較差

如圖12所示，百粒重的空間差異顯著，高值區(qū)分布不均，主要集中在東北、黃淮海和西藏地區(qū)；低值區(qū)的空間差異不明顯，主要集中在我國中西部地區(qū)。通過與年均降水量圖、年均氣溫圖、相對濕度圖和氣溫年較差圖的對比發(fā)現(xiàn)，百粒重的空間分布特征與年均降水量、年均氣溫、氣溫年較差和相對濕度均無明顯的相關(guān)性。

圖10 生育日數(shù)等級分布圖

圖11 株高等級分布圖

圖12 百粒重等級分布圖

5 結(jié)論

本文選取各省和大豆種質(zhì)資源的經(jīng)緯度、季節(jié)、株高、百粒重、生育日數(shù)等數(shù)據(jù)及1981—2010年全國2118家氣象站的氣象數(shù)據(jù)，運用ArcGIS、Geo-Da、SPSS軟件進行對比分析，揭示了全國大豆種質(zhì)資源空間分布特征與氣候因素的關(guān)系。

（1）大豆種質(zhì)資源在全國具有廣泛的分布，82.4%的地級市都有分布，趨勢由東南向西北大豆種質(zhì)資源密度逐漸遞減，并且適宜播種季節(jié)個數(shù)逐漸減少至無。

（2）湖南、江西和浙江一年中適宜播種時間最長，適宜播種三季；四川、重慶、貴州、福建、上海和京津冀地區(qū)適宜播種兩季；東北三省、華中與華北地區(qū)、新疆中東部地區(qū)和西藏南部適宜播種一季。大豆生育日數(shù)、株高和百粒重這3項農(nóng)藝性狀均存在顯著的空間自相關(guān)。生育日數(shù)和百粒重的H-H區(qū)主要分布在中西部，L-L區(qū)主要分布在東部；株高H-H區(qū)主要分布在北方，L-L區(qū)主要分布在南方。

（3）氣候條件對大豆種質(zhì)資源的分布地區(qū)和生長指標均有較顯著的影響，其中百粒重與4項氣候氣象指標并無明顯關(guān)聯(lián)；株高、生育日數(shù)與年均溫、相對濕度、年均降水量均有較明顯的負相關(guān)，與氣溫年較差有一定的正相關(guān)；復(fù)種季節(jié)數(shù)與氣溫年較差有一定的負相關(guān)，與其他3項指標均有較明顯的正相關(guān)。

致謝

感謝農(nóng)業(yè)科學數(shù)據(jù)共享中心、中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺提供資料數(shù)據(jù)。