摘要:基于靈山縣1957—2022年早稻產(chǎn)量資料及氣象資料,本文應(yīng)用主成分回歸方法建立顯著相關(guān)氣象因子與早稻相對氣象產(chǎn)量的預(yù)報模型,分析氣象因子對靈山縣早稻產(chǎn)量的影響,并對模型進行檢驗。結(jié)果表明:在靈山縣早稻發(fā)育期內(nèi),減數(shù)分裂期前顯著相關(guān)的氣象因子與早稻相對氣象產(chǎn)量呈正相關(guān),減數(shù)分裂期起至灌漿成熟后期呈負相關(guān);其中降水是最重要的氣象因子,為負相關(guān)。早稻相對氣象產(chǎn)量預(yù)報模型通過1%顯著性檢驗,平均預(yù)測準(zhǔn)確度大于95%,回歸模型可信度高。
關(guān)鍵詞:早稻;相對氣象產(chǎn)量;氣象因子;主成分
回歸
在全球氣候變暖的背景下,氣象災(zāi)害發(fā)生概率逐漸升高,對水稻產(chǎn)量的影響越來越大,許多學(xué)者在氣象因子對早稻產(chǎn)量影響方面做了大量的研究。陳斐等通過主成分回歸方法研究發(fā)現(xiàn)長江中下游雙季早稻相對氣象產(chǎn)量最大的影響因子為降水,呈負相關(guān)[1]。李涵茂等研究發(fā)現(xiàn)5 月上旬平均氣溫、6 月中旬降水量和 7 月中旬日照時數(shù)與湘北早稻產(chǎn)量相關(guān)性最好[2]??镉碌劝l(fā)現(xiàn)平均溫度上升與湘南早稻產(chǎn)量呈負相關(guān)[3]。吳麗姬等認為降水主要對華南早稻的結(jié)實期有不利影響[4]。前人大多數(shù)是研究較大的地理區(qū)域,針對局部小區(qū)域的多個氣象因子對早稻產(chǎn)量影響的研究較少。但是,不同區(qū)域氣候存在較大差異,以較大的地理區(qū)域研究得出的結(jié)果并不一定適用于局部小區(qū)域的生產(chǎn)實際。因此,本文以靈山縣為例,通過主成分回歸方法研究氣象因子對靈山縣早稻產(chǎn)量的影響,建立相對氣象產(chǎn)量的預(yù)報模型,為靈山縣早稻產(chǎn)量預(yù)報以及水稻生產(chǎn)防災(zāi)減災(zāi)提供科
學(xué)依據(jù)。
1 資料與方法
1.1 研究材料
靈山縣基準(zhǔn)氣候站1957—2022年逐旬平均氣溫、總?cè)照諘r數(shù)、總降水量、平均相對濕度等氣象數(shù)據(jù)和1994—2022年觀測得到的早稻發(fā)育期資料;靈山縣早稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自于欽州市統(tǒng)計局(1957~2019年)和國家統(tǒng)計局欽州調(diào)查隊(2020~2022年)。
1.2 研究方法
1.2.1 產(chǎn)量分解及相對氣象產(chǎn)量
將水稻產(chǎn)量Y分解為反映種植技術(shù)進步、品種優(yōu)化等非自然因素影響的趨勢產(chǎn)量Yt,生長環(huán)境中氣象條件變化等自然因素影響的氣象產(chǎn)量Yw,其他隨機因素造成的隨機產(chǎn)量ε,ε一般很小,在研究中通??梢院雎?,則有:
本文采用五步直線滑動平均法分解趨勢產(chǎn)量,將氣象產(chǎn)量與趨勢產(chǎn)量的比值定義為相對氣象產(chǎn)量Yr,以消除不同時期生產(chǎn)力水平的影響,使氣象產(chǎn)量在時間和區(qū)域上具有可比性[1],即:
1.2.2 建模方法
以旬為時間尺度,通過SPSS26軟件對早稻相對氣象產(chǎn)量和早稻發(fā)育期內(nèi)各旬氣象因子進行相關(guān)性分析得到與早稻相對氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣息因子,運用主成分回歸方法建立顯著相關(guān)氣象因子與早稻相對氣象產(chǎn)量的回歸預(yù)報模型,并對模型進行檢驗[5]。
2 結(jié)果與分析
2.1 相關(guān)性分析
以旬為時間尺度,通過SPSS26軟件對早稻相對氣象產(chǎn)量和早稻發(fā)育期內(nèi)各旬氣象因子進行相關(guān)性分析。結(jié)果詳見表1。
由表1可以看出,在靈山縣早稻發(fā)育期內(nèi)相對氣象產(chǎn)量與平均氣溫、平均最高氣溫、最高氣溫、有效積溫和日照時數(shù)等氣象因子呈顯著正相關(guān)到顯著負相關(guān)轉(zhuǎn)變,與氣溫日較差和降水量呈顯著負相關(guān),相對濕度對早稻的影響不顯著。
2.2 靈山縣早稻平均發(fā)育期
利用1994~2022年靈山縣早稻發(fā)育期觀測資料將靈山縣早稻發(fā)育期劃分為幼苗期(3月下旬—4月中旬)、分蘗期(4月下旬—5月中旬)、拔節(jié)孕穗期
(5月下旬—6月中旬)、抽穗揚花期(6月中下旬)和灌漿成熟期(7月)。
2.3 主成分分析
靈山縣早稻3月下旬(最高氣溫)—7月下旬降水量等顯著相關(guān)氣象因子的主成分分析,結(jié)果詳見表2。
從表2可以看出,前6個主成分累計貢獻率大于80%,可以解釋早稻相對氣象產(chǎn)量的主要變化[6]。結(jié)合表1、2以及靈山縣早稻發(fā)育期時間可知,主成分P1中因子X9~X14所占的比重較高,對應(yīng)6月中旬平均氣溫、平均最高氣溫、最高氣溫、氣溫日較差、有效積溫和日照時數(shù),反映了靈山縣孕穗后期-抽穗初期的氣象條件,可以稱為“孕穗后期-抽穗初期氣象因子”。類似地,主成分P2由分蘗后期(5月中旬)的因子X3~X6主導(dǎo),稱為“分蘗后期氣象因子”;主成分P3由減數(shù)分裂期(6月上旬)的因子X7和X8主導(dǎo),稱為“減數(shù)分裂期氣象因子”;主成分P4由灌漿成熟后期(6月下旬)的因子X16 主導(dǎo),稱為“灌漿成熟后期降水因子”;主成分P5由抽穗揚花后期(7月下旬)的因子X15 主導(dǎo),稱為“抽穗揚花后期降水因子”;主成分P6由幼苗中后期(3月下旬及4月上旬)的因子X1和X2主導(dǎo),稱為“幼苗中后期最高氣溫因子”。
2.4 相對氣象產(chǎn)量預(yù)報模型及評估檢驗
以主成分P1-P6為自變量,通過多元線性回歸構(gòu)建靈山縣早稻相對氣象產(chǎn)量的回歸方程:
將主成分各分量除以對應(yīng)特征根的平方根后帶入式(3),得到靈山縣早稻相對氣象產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)化回歸預(yù)報模型:
由式(4)可知,在靈山縣早稻發(fā)育期內(nèi),顯著相關(guān)氣象因子對早稻相對氣象產(chǎn)量的影響從幼苗中期最高氣溫的正相關(guān)到減數(shù)分裂期氣溫日較差起向負相關(guān)轉(zhuǎn)變,其中,最重要的為抽穗揚花期降水量,其次為灌漿成熟期降水量,均為負相關(guān);早稻相對氣象產(chǎn)量預(yù)報模型通過1%顯著性檢驗(同注1)。為檢驗建立的相對氣象產(chǎn)量模型準(zhǔn)確性,引入準(zhǔn)確率,準(zhǔn)確率=(1-|模擬產(chǎn)量-實際產(chǎn)量|/實際產(chǎn)量)×100%[2]。檢驗結(jié)果表明,靈山縣早稻模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為79.0%~99.9%,其中最小準(zhǔn)確率出現(xiàn)在1988年,平均預(yù)報準(zhǔn)確率大于95%,模型模擬可信度高。
3 結(jié)論與討論
本文通過主成分回歸方法研究了顯著相關(guān)氣象因子對靈山縣早稻相對氣象產(chǎn)量的影響,得出以下結(jié)論:
(1)在靈山縣早稻發(fā)育期內(nèi),減數(shù)分裂期前顯著相關(guān)的氣象因子與早稻相對氣象產(chǎn)量呈正相關(guān),減數(shù)分裂期起至灌漿成熟后期呈負相關(guān);其中降水是最重要的氣象因子,為負面影響。在大多數(shù)年份,靈山縣早稻幼苗中后期和分蘗后期易出現(xiàn)低溫陰雨天氣,此時較高的溫度和較多日照時數(shù)有利于早稻培育壯秧及移栽后分蘗生長,提高早稻產(chǎn)量;在減數(shù)分裂期和孕穗后期-抽穗初期,靈山縣溫度逐漸升高,日照時數(shù)增加,此時過高的溫度和過多日照時數(shù)對早稻幼穗分化有不利影響,容易導(dǎo)致穗粒數(shù)減少,空粒增多,最終造成早稻產(chǎn)量下降。在早稻抽穗揚花后期、灌漿成熟期后期降水量偏多,不利于早稻灌漿結(jié)實,持續(xù)的降雨還會造成谷粒穗上發(fā)芽,導(dǎo)致產(chǎn)量減少,與吳麗姬等研究結(jié)果一致[4]。
(2)本文基于顯著相關(guān)的氣象因子建立的早稻相對氣象產(chǎn)量模型通過1%顯著性檢驗,平均預(yù)報準(zhǔn)確率大于95%,模型模擬可信度高,為早稻產(chǎn)量預(yù)報提供可靠的依據(jù)。
參考文獻
[1] 陳斐,楊沈斌,申雙和,等.基于主成分回歸法的長江中下游雙季早稻相對氣象產(chǎn)量模擬模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2014,35(5):522-528.
[2] 李涵茂,帥細強,戴平,等.基于關(guān)鍵氣象因子的湘北早稻產(chǎn)量動態(tài)預(yù)報[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué),2015(1):114-116+119.
[3] 匡勇,鄭華斌,黃璜.溫度變化對湖南水稻產(chǎn)量的影響[J].作物研究,2011,25(6):538-543.
[4] 吳麗姬,胡飛.華南地區(qū)早晚稻生育期降水特征分析[J]. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2019,40(1):1-7.
[5] 董京銘,劉瑞翔,馬晨晨,等.利用主成分回歸方法預(yù)估連云港地區(qū)水稻氣象產(chǎn)量[J].江蘇農(nóng)業(yè)學(xué)報,2021,37(3):606-612.
[6] 司守奎,孫璽菁,孫兆亮,等.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M].第3版.北京:國防工業(yè)出版社,2021:276-277.