基于積分回歸的花生產(chǎn)量氣候影響因子研究
2022-01-08 13:11:38彭麗英麥宗鑒王華武君黎堅(jiān)李英
彭麗英 麥宗鑒 王華 武君 黎堅(jiān) 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(guó)大陸南端，地處北熱帶和南亞熱帶過(guò)渡區(qū)；天氣復(fù)雜，災(zāi)害頻發(fā)，也是氣候變化的敏感區(qū)和農(nóng)業(yè)生態(tài)脆弱區(qū)。花生是我國(guó)主要的油料經(jīng)濟(jì)作物之一，也是茂名市當(dāng)?shù)刂匾挠土蟻?lái)源和經(jīng)濟(jì)作物。目前國(guó)內(nèi)有很多對(duì)于農(nóng)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(jīng)濟(jì)作物方面；對(duì)于花生的研究也有一些。關(guān)于產(chǎn)量預(yù)報(bào)的常用方法有多元線性模擬預(yù)報(bào)方程、通徑分析方法、作物豐歉指數(shù)、氣候適宜指數(shù)，以及基于積分回歸來(lái)研究作物產(chǎn)量氣候影響因子等。本文利用茂名化州市國(guó)家氣象站1982—2012年氣象資料和化州市氣象局春花生農(nóng)氣觀測(cè)資料，運(yùn)用積分回歸方法研究茂名化州市春花生產(chǎn)量的氣候影響因子。
1 春花生產(chǎn)量的正交多項(xiàng)式分析
不同產(chǎn)量模擬的方法，可能得出的氣象產(chǎn)量差別很大。本文采用三次曲線擬合和5點(diǎn)滑動(dòng)平均得到花生產(chǎn)量趨勢(shì)，再對(duì)比2013年和2014年的模擬結(jié)果，得到兩個(gè)模型的模擬結(jié)果差別不大；但在分離花生氣象產(chǎn)量的方法中，三次曲線擬合法分析得到的趨勢(shì)產(chǎn)量更符合花生產(chǎn)值規(guī)律。利用正交多項(xiàng)式法對(duì)茂名化州市1982—2012年共29年（1984、1985年為缺測(cè)）的春花生產(chǎn)量資料進(jìn)行處理，得出春花生產(chǎn)量擬合方程（三階多項(xiàng)式），如圖1所示。由模擬結(jié)果可以看出，春花生產(chǎn)量變化趨勢(shì)是隨著時(shí)間的增加，趨勢(shì)產(chǎn)量增加得越來(lái)越慢。
圖1 春花生產(chǎn)量的模擬曲線和實(shí)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(shí)際產(chǎn)量中分離出趨勢(shì)產(chǎn)量后，按照Y=YT+YW+YS，進(jìn)行分解。式中：Y為實(shí)際產(chǎn)量，YT為趨勢(shì)產(chǎn)量，YS為隨機(jī)產(chǎn)量，可忽略不計(jì)，故即可求出氣象產(chǎn)量YW。
氣象產(chǎn)量受氣候條件的影響，波動(dòng)大。利用計(jì)算出的春花生的氣象產(chǎn)量可以得到花生氣象產(chǎn)量的波動(dòng)范圍和最大正負(fù)波動(dòng)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(dá)204.28 kg·(666.7 m)。該結(jié)果表明：化州地區(qū)春花生極差超過(guò)200 kg·(666.7 m)，產(chǎn)量的風(fēng)險(xiǎn)較大，即春花生的生產(chǎn)受自然災(zāi)害的影響比較顯著。
2 氣候因子對(duì)花生產(chǎn)量的影響評(píng)估
由于在花生生長(zhǎng)發(fā)育的過(guò)程中，水分、溫度和日照條件是重要因素；積分回歸法生物學(xué)意義明確，預(yù)報(bào)效果較好，已成為一種新的作物產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)方法。
2.1 基本原理和方法
由積分回歸原理可知，假設(shè)作物產(chǎn)量為因變量Y
，影響因素如溫度、降水量、日照時(shí)數(shù)等氣象要素為自變量。將作物整個(gè)生育期間分為若干個(gè)時(shí)段，把某一時(shí)段、某一氣象要素值作為一個(gè)自變量。則可得多元線性回歸方程的積分回歸形式：
ρ
值。計(jì)算（1）式中春花生氣象產(chǎn)量與平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和降水量回歸系數(shù)α
，α
，α
，α
，α
，α
值如表1。
表1 春花生氣象產(chǎn)量與平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和降水量回歸系數(shù) Table 1 The regression coefficient of spring peanut meteorological yield and average temperature, sunshine hours and precipitation
2.2 計(jì)算積分回歸的α(t)
將計(jì)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(shí)數(shù)和降水量的各α
(t
)值。
α
(t
)表示旬平均氣溫（或日照時(shí)數(shù)或降水量）升降1 ℃（1 h或1 mm）使春花生產(chǎn)量變化升值。由此可見(jiàn)，α
(t
)是平均氣溫（或日照時(shí)數(shù)或降水量）的時(shí)間分布對(duì)春花生產(chǎn)量的效應(yīng)，它在各時(shí)段不同。（1）平均氣溫的積分回歸α
(t
)從各時(shí)段α
(t
)值點(diǎn)繪圖（圖2）可見(jiàn)，平均氣溫對(duì)春花生正效應(yīng)有兩個(gè)時(shí)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(yīng)顯著。平均氣溫在幼苗期（3月中旬前后）、開(kāi)花結(jié)莢期（4月中旬—下旬）對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。
圖2 平均氣溫和日照時(shí)數(shù)對(duì)春花生產(chǎn)量的效應(yīng) （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(shí)數(shù)的積分回歸α
(t
)由圖2可見(jiàn)，日照時(shí)數(shù)在播種前期（2月上旬）、莢果成熟期（5月上旬—6月下旬）對(duì)春花生產(chǎn)量成正效應(yīng)，特別是在2月上旬正效應(yīng)很明顯。日照時(shí)數(shù)在幼苗期（3月上旬—4月上旬）、開(kāi)花結(jié)莢期前期（4月中旬—下旬）對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。
（3）降水量的積分回歸α
(t
)由圖3可見(jiàn)，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(duì)春花生產(chǎn)量成正效應(yīng)。降水量在播種后期到幼苗期（3月上旬—下旬）、開(kāi)花結(jié)莢期后期（5月上旬—6月上旬）對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。
（4）積分回歸結(jié)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(chǎn)量增產(chǎn)明顯。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照時(shí)數(shù)負(fù)效應(yīng)較明顯，3月化州每日平均日照時(shí)數(shù)為2.3 h/d，遠(yuǎn)小于每日適宜日照時(shí)數(shù)（8 h/d），不利于幼苗生長(zhǎng)，對(duì)花生產(chǎn)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(huì)形成爛苗等，故對(duì)花生生長(zhǎng)有抑制作用。因此，如果出現(xiàn)低溫陰雨天氣，需要推遲播種，例如2008年出現(xiàn)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?fàn)€，造成出苗率低，從而引起花生產(chǎn)量下降，例如1990年出現(xiàn)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(zhǎng)達(dá)22 d。在開(kāi)花結(jié)莢期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪澇發(fā)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(fā)芽，且常引起銹病大發(fā)生，導(dǎo)致產(chǎn)量下降。這和春花生的生長(zhǎng)特點(diǎn)及其與氣候條件關(guān)系相符合。
另外，本文運(yùn)用了直線回歸法、3點(diǎn)滑動(dòng)和5點(diǎn)滑動(dòng)平均法來(lái)求出趨勢(shì)產(chǎn)量，再分離出氣象產(chǎn)量來(lái)做積分回歸。其中，直線回歸法得出的結(jié)果與上述基本一致；3點(diǎn)滑動(dòng)和5點(diǎn)滑動(dòng)平均法得出的平均氣溫和日照時(shí)數(shù)對(duì)花生產(chǎn)量的積分回歸基本一致，但是得出的降水量對(duì)花生產(chǎn)量的積分回歸（圖3）差別較大。由圖3可見(jiàn)，在3月降水量對(duì)春花生產(chǎn)量有明顯正效應(yīng)，這與春花生的生長(zhǎng)特性不相符。因此，運(yùn)用積分回歸法來(lái)研究春花生產(chǎn)量的氣候影響因子時(shí)，在分離花生氣象產(chǎn)量的方法中，我們運(yùn)用三次曲線擬合法和直線回歸法得出的結(jié)論都是可靠的。
圖3 降水量對(duì)三次曲線擬合和5點(diǎn)滑動(dòng)平均的春花生產(chǎn)量的效應(yīng)（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(jié)論
1）春花生產(chǎn)量變化趨勢(shì)是隨著時(shí)間的增加，趨勢(shì)產(chǎn)量增加得越來(lái)越慢。春花生極差超過(guò)200 kg·(666.7 m)，化州地區(qū)種植春花生的風(fēng)險(xiǎn)較大，化州春花生的生產(chǎn)受自然災(zāi)害影響較為顯著。
2）分析平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和降水量對(duì)化州春花生產(chǎn)量的影響評(píng)估。平均氣溫在播種前期、莢果成熟期對(duì)春花生產(chǎn)量成正效應(yīng)，尤其是在6月正效應(yīng)顯著；平均溫度在幼苗期、開(kāi)花結(jié)莢期對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。日照時(shí)數(shù)在播種前期、莢果成熟期對(duì)春花生產(chǎn)量成正效應(yīng)，特別是在2月上旬正效應(yīng)顯著；日照時(shí)數(shù)在幼苗期、開(kāi)花結(jié)莢期前期對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。降水量在開(kāi)花結(jié)莢期后期對(duì)春花生產(chǎn)量成負(fù)效應(yīng)。
3）在成熟期（6月）平均氣溫增多，熱量條件充足，花生產(chǎn)量增產(chǎn)明顯。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照時(shí)數(shù)負(fù)效應(yīng)較明顯，3月化州每日平均日照時(shí)數(shù)遠(yuǎn)小于每日適宜日照時(shí)數(shù)，不利于幼苗生長(zhǎng)，對(duì)花生產(chǎn)量有抑制作用。3月份化州恰逢降水量較多期，會(huì)形成爛苗等，故對(duì)花生生長(zhǎng)有抑制作用。因此，如果出現(xiàn)低溫陰雨天氣，需要推遲播種，或者播種后容易引起種子霉?fàn)€，造成出苗率低，從而引起花生產(chǎn)量下降；在開(kāi)花結(jié)莢期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪澇發(fā)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(fā)芽，且常引起銹病大發(fā)生，導(dǎo)致產(chǎn)量下降。這和春花生的生長(zhǎng)特點(diǎn)及其與氣候條件關(guān)系相符合。
4）本文首先運(yùn)用了直線回歸法、3點(diǎn)滑動(dòng)和5點(diǎn)滑動(dòng)平均法計(jì)算花生趨勢(shì)產(chǎn)量，其次分離氣象產(chǎn)量進(jìn)行積分回歸。其中，直線回歸法得出的結(jié)果與正交多項(xiàng)式法基本一致；3點(diǎn)滑動(dòng)和5點(diǎn)滑動(dòng)平均法得出的平均氣溫和日照時(shí)數(shù)對(duì)花生產(chǎn)量的積分回歸基本一致，但是降水量對(duì)花生產(chǎn)量的積分回歸差別較大，與花生生長(zhǎng)的特性不相符。因此，運(yùn)用積分回歸法來(lái)研究春花生產(chǎn)量的氣候影響因子時(shí)，在分離花生氣象產(chǎn)量的方法中，運(yùn)用三次曲線擬合法和直線回歸法得出的結(jié)論均具有較大可信度。
