云南半干旱区小麦种植气候生态因素综合评价研究

鲁永新 ，邹 萍 ，张中平，武 勇

（1.楚雄州气象局，云南 楚雄 675000；2.楚雄州农业技术推广研究所，云南 楚雄 675000）

小麦是云南省的主要冬春粮食作物之一，常年种植46.67万hm2左右，最高年达77.33万hm2，主要种植区分布在云南的红河、曲靖、楚雄、大理、临沧、保山、玉溪、丽江、昆明等地，秋季种植，春季收获，全生育期时段正好与云南季风气候的干季相对应[1-2]。因受云南的地理、气候、经济等因素的影响，绝大部分山区、半山区水利基础设施建设滞后或不能满足干季农业生产用水的基本需求，小麦生长期内基本无水利灌溉条件，主要在自然气候条件下生长。随着城镇化的发展，云南耕地垂直空间还将向山区、半山区坡地转移[3]，也就是说随着时间的推移小麦种植将向广大山区、半山区推移，小麦产业发展潜力巨大，干季气候因素的对小麦生产的影响权重也将会随之增加。因此，气候因素影响将是云南小麦产量和质量的关键性和决定性因子。

楚雄是最具云南季风气候影响区典型的半干旱区的代表区域之一。全区域内多年平均降雨量670～1 100 mm，其中干季（11月至次年4月）降雨80～130mm。气候因素、农业水利基础建设及农业灌溉条件在云南全省的广大山区、半山区具有很好的代表性。以楚雄州小麦种植区为代表进行了气候生态因素年际间的动态变化对小麦种植影响的综合评价试验研究，为综合评价云南半干旱季风气候区小麦收成的年际变化提供依据。

1 材料和方法

1.1 研究试验资料来源

气候资料来源于楚雄州姚安、楚雄、大姚、禄丰、武定、双柏等10个县市1961～2011年50 a间的地面气象观测资料；小麦产量（单产）资料1985年以后来源于楚雄州统计局“楚雄州大小春粮食产量”统计资料，1985年以前来源于楚雄州农业技术推广研究所“国家现代小麦产业技术体系楚雄州综合试验站”历史统计资料。

1.2 小麦种植区气候生态因子选取

云南绝大多数小麦种植区一般在10中旬至11月上旬播种，12月中旬至次年1月上旬分蘖结束，次年1月至2月拔节孕穗，3月抽穗开花，4月至5月上旬灌浆成熟，5月中旬收获前收获结束，全生育期约165～200 d[1]。全生育期间的降雨量、气温、日照时数的时间和空间分布是影响云南地麦生长发育的关键因子[4]。因此，以楚雄州小麦种植区为研究典型对象，选择了6个气象影响因子作为气候指标[1-5]，分别为x1（11月至次年4月总日照时数）；x2（10月降雨量）；x3（12月中旬次年2月时段总降雨量）；x4（3月下旬至4月上旬初时段平均气温）；x5（3月中旬后期至4月上旬末时段平均气温）；x6（3月上旬至4月上旬时段总降雨量）。

1.3 综合评价方法和原理

利用多元统计学的主成分分析方法建立评价模型，根据评价模型得出的综合评价值来判别动态气候生态条件影响下的小麦产量。主成分分析原理是利用降维的思想，把众多变量转化为少数几个综合指标，这几个综合指标为原来的线性组合；综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此之间又不相关，能使复杂的问题简单化，使原因子的信息集中到几个主要因子上进行分析[6-8]。主成分分析方法的步骤是：（1）对原始数据进行标准化处理，以消除量纲不同的影响；（2）求无量纲后数据的相关矩阵R；（3）求R的特征值、特征向量及贡献率；（4）根据贡献率确定主成分的个数；（5）以线性组合中权重较大的几个影响因子作综合意义解释，求主成分值，并计算综合得分值，对研究对象进行评价。

1.4 评价样本的确定

根据小麦种植研究对象区（楚雄）秋播春夏收小麦50年单产变化作为评价体系样本，以小麦生长期内降雨量、气温、日照资源的时段内分布及年际间的动态变化，考察变量影响的内在关系，将小麦种植代表地区1961～2011年连续50个小麦种植年的6个气候影响指标因子值组成一个P＝6、N＝50的矩阵Xpn；前m个主成分组成的矩阵Ymn反映了“集中”原矩阵Xpn中的因子信息[8]。

1.5 数据处理结果及解释

利用SPSS软件，对矩阵X6×50进行主成分分析。用方差最大法进行正交旋转，使成分负载向0和1两极分化。计算主成分分值采用回归法。

2 结果与分析

2.1 试验数据分析

经数据分析选出了3个主成分（m=3），处理结果见表1，样品相关矩阵的特征向量如表2所示。

表1 X pn的协方差阵特征值及方差和累积方差贡献率

表2 样本相关矩阵的特征向量（V矩阵）

2.2 主成分分析结果表达式

主成分分析结果表达式如下：

2.3 主成分的意义及相关解释

表1中的荷载率绝对值的大小表明了各因子与主成分的相关程度，荷载率越大的因子，与其主成分的相关性越好，越能显现出该主成分的影响效应。一般当|荷载率|≥0.6时，认为该要素与主成分的相关程度足够大[9-10]。在主成分Y6×50中的前3个向量的累积方差已达83.094%（见表1），因此只需计算3个主成分。

从表2中的荷载率可看出：第1主成分中，荷载率较大的变量依次是X4，X5，X6，这3个因子反映了小麦生长发育中后期热量与水分。其中X4代表小麦扬花期平均气温，X5代表小麦灌浆乳熟期的平均气温，指地麦生育期热量因素的贡献较大，X6代表小麦抽穗扬花期的降雨量，从变量因子荷载率符号可以看出抽穗扬花至乳熟期低温阴雨也会产生负影响，与实际相符；第2个主成分中的荷载率较大的变量依次是X3，X1，这2个因子反映了小麦分蘖至拔节期降雨量和出苗至乳熟期光照强度，即水热条件，其中，X3的因子荷载率为正，与X1的因子荷载率符号相反，小麦分蘖至拔节期降雨量（地麦的水分敏感期降雨量）呈正影响效应，对小麦后期产量形成至关重要，该时段光照过强可能与高温有关，会存在前期徒长或后期逼熟现象，对小麦生长及产量形成产生负效应，与地麦生产实践十分吻合；第3个主成分中荷载率较大的变量依次是X2和X9，这2个因子主要反映了小麦生长发育期的水分供给及影响，即水分供给状况，其中X2为小麦播种前后的时段降雨量，因子荷载率为正，说明此时段降雨量对小麦出苗产生正效应，X6为小麦抽穗扬花期阴雨天气，因子荷载率为负，说明该时段阴天宜少，降雨量适中为好，若阴天多会在绝大多数山区发生低温，对产量形成产生负效应，与生产实际相吻合。

2.4 建立综合评价模型

以各主成分贡献率为权重（数），构建综合主成分模型，即综合评价模型如下：

图1 1962～2011年楚雄小麦种植区综合评价得分变化

根据综合评价模型计算年际间得分值，评价50 a来小麦年际间产量动态变化。模型计算出的综合评价结论中，几个气候因素影响突出年的综合评价结果与实际非常吻合（图1），1974年，1986年，1989年2004年和2010年是楚雄州历史上罕见的干旱，或干旱低温冷害影响特别突出的几年，这几年的小麦产量减产幅度均大于3成；模型计算结论也验证了气候因素影响突出的几个小麦丰产年，分别是 1983、1987、1993、2001、2002、2006、2007、2008、2011 年。

3 小结

综合评价模型计算得到的楚雄州小麦主要种植区1962～2011年50 a间的综合评价得分值增减变化与50 a间小麦实际产量的动态增减变化具有很好的对应关系，评价结果及气候生态因子对小麦生产的影响效应与多年实践相符。研究试验中采用主成分分析方法以楚雄州气候因素的年际间变化对小麦产量的动态影响作用综合评价结果，排除了人为因素干扰，避免了通常只考虑较少影响因子指标进行评价而造成的评价试验结果片面性。综合评价模型研究结果可操作性强，容易推广应用于工作实践中。

[1] 鲁永新，杨永生.楚雄州农业产业结构调整与气候[M].云南民族出版社，2004.77-79.

[2] 王 宇.云南山地气候[M].昆明：云南科技出版社，2006.281-292.

[3] Tong Shao Yu,Lu Yong Xin.A Study on vertical spatial transfer of cultivated land in Yunnan Province from 1986 to 2008[J].Agricultural science&technology,2011,12（1）:127-132.

[4] 邹 萍，武 勇.气候条件对旱地小麦生产影响及增产措施[C].楚雄州科协论文集[A].2010.10-12.

[5] 冯秀藻，陶炳炎.农业气象学原理[M].北京，气象出版社，1991.311-322.

[6] 袁志发，周静芋.多元统计分析[M].北京：科学出版社，2003.188-206.

[7] 鲁永新，张映翠，王恩超，等.楚雄州烤烟种植的生态区划方法研究[J].中国农业气象，2009，30（S1）：93-96.

[8] 施 能.气象科研与预报中的多元分析方法[M].北京：气象出版社，2001.75-100.

[9] 魏占雄，谢卫东.三江源兴海地区西北针茅产量影响因子的主成分分析[J].安徽农业科学，2011,39（17）：10513-10515.

[10] 吕 新，张 伟，胡昌浩，等.玉米种植区气候生态因素优势综合评价研究[J].干旱区研究，2005，（3）：387-390.