万荣县冬小麦产量与气象条件的关系研究

2013-12-23张高斌郭建茂宁建东樊成岗

山西农业科学 2013年1期

张高斌，郭建茂，宁建东，樊成岗

（1.万荣县气象局，山西万荣044200；2.南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京210044）

为了应对在气候变暖背景下日益严重的干旱可能引起的冬小麦减产，保障粮食的生产安全，分析冬小麦产量与气象条件的关系十分重要。由于降水减少的原因，麦田土壤湿度已有变差的趋势；同时，进入21世纪，小麦产量徘徊不前[1-3]，极大地影响了粮食安全供应。鉴于许多学者对作物产量进行研究[4-6]，笔者利用统计分析方法研究气象条件与小麦产量的关系，找出影响小麦产量的光温水关键因子，得出预报方程，它将为小麦生产精确估产，合理安排灌溉、人工增雨服务提供一定的科学依据。

1 资料概况与研究方法

万荣县位于山西省南部，十年九旱，干旱为主要自然灾害，素有“干万荣”之称，是典型的雨养农业大县。年降水量400～600 mm，但分布极不均匀，小麦生育期间仅200 mm左右。当地土层深厚，蓄水保水性强，夏季休闲期蓄存土壤水分可为小麦播前形成良好的水土环境，为构建麦田冬前壮苗打下良好的基础。图1是万荣县历年冬小麦产量及直线滑动平均产量变化情况。由图1可知，小麦产量20世纪50—70年代末小麦产量增长缓慢，70年代末到90年代增长迅速，90年代中期达高峰，进入21世纪徘徊不前。

万荣县冬小麦一般在9月下旬至10月上旬播种，次年5月底至6月初收获，全生育期251 d（表1）。

表1 万荣县小麦发育期平均日期月-日

1.1 资料来源

1957—2008年气象资料来源于山西省气象信息中心资料室，2009—2011年资料来源于万荣县气象局。小麦生育期资料为1980年恢复农业气象业务后的全部观测资料。1951—2011年全县小麦产量资料来源于万荣县统计局。

1.2 研究方法

粮食单产的因素主要有自然因素和非自然因素2大类。一般来说，农业技术水平的提升等因素引起粮食单产的趋势增长，而气象条件的变化引起粮食单产的年际波动。将粮食单产分解为3部分，即y＝yt＋yw＋ε。式中，y 为粮食实际单产，yt为趋势产量，yw为气象产量，ε 为随机误差。由于ε 所占比例小，忽略不计。本研究利用年滑动平均法计算出趋势产量yt，用实际产量y 减去趋势产量yt可得气象产量yw。

1.2.1 直线滑动平均模拟方法[7-8]将线性回归模型与滑动平均相结合，将小麦产量的时间序列在某个阶段内的变化看作线性函数。随着阶段的连续滑动，直线不断变换位置，后延滑动，反映出产量的历史演变趋势。依次求取各阶段内的直线回归模型。各时间点上各直线滑动回归模拟的平均值，即为其趋势产量。只有当滑动时段足够大的时候，趋势产量才能消除短周期波动的影响。本研究滑动时段值取11 a。

1.2.2 逐步回归方法[9]将全部自变量中按其对y 的作用大小、显著程度大小或者贡献大小，由大到小地逐个引入回归方程，而对那些对y 作用不显著的变量可能始终不被引入回归方程。另外，已被引入回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性，而需要从回归方程中剔除出去。引入一个变量或者从回归方程中剔除一个变量，每一步都要进行F 检验，以保证在引入新变量前回归方程中只含有对y 影响显著的变量。

2 结果与分析

2.1 气象产量与有关气象因子的相关性

本研究利用直线滑动平均模拟方法求得趋势产量和气象产量，也参考了其他方法（多项式，3，5 a滑动），并对气象产量与气象因子进行相关分析（表2）；由于农业生产水平提高，也对1981—2011年的气象产量与气象因子进行相关分析（表3）。由相关分析可知，7月中旬高温少雨对产量形成不利，可能此时正值麦地深翻期，高温少雨可能引起土壤严重失墒；9—10月为小麦备耕播种至出苗期，此时低温阴雨天气有利于出苗，可避免灼苗，也利于积累充足的底墒，对产量有利；11月上旬进入分蘖期，阴雨天气对产量有利，但11月下旬充足阳光和适宜温度有利于形成壮苗，一般日照时数要求大于50 h；刚进入越冬期（12月中旬）温度太高，可能容易引起后期冻害，也不利蹲苗，对产量不利；1月高温对产量不利（1981—2011年资料），2月中下旬（返青期）阴雨天气对产量有利，但3月上旬（返青期后）阴雨天气对产量不利，可能影响地温上升，特别是当雨量大于7.5 mm；5月上旬日照长对产量有利，5月下旬日照长对小麦灌浆有利，6月上中旬降水（特别是当降雨量大于20 mm）可能影响灌浆，引起小麦烂场。综合分析，9—11月降水有利于形成充足的底墒，小麦播种出苗、分蘖始期、返青期遇阴雨天气对形成产量有利，11月下旬和3月上旬却相反。建议生产上在小麦返青期干旱情况下，有条件可以浅灌或喷灌，避免深灌，2月中下旬和11月上旬干旱情况下，可以进行人工增雨，但要避免在3月上旬增雨作业。拔节抽穗期（3—4月）降水量一般可达40 mm，加上当地土层深厚，可以充分利用冬前土壤贮存水，一般对产量影响不大[10-11]。同时分析显示，2月中下旬降水有弱的增多趋势。茎秆质量与春季拔节前和拔节抽穗期的土壤湿度的相关性明显[12]。对特殊年份产量分析可知，1997年达到历史最高产量，主要得益于9—11月降水较多（169.1 mm）、11月上旬降水较多（21.2 mm，历史第5）、11下旬日照时数中等（57 h）、2月中下旬降水21.0 mm（历史第2）、3月上旬无降水、5月下旬日照时数较多（104.8 h，历史第4）、播种至三叶期积温较少的气象条件的综合配合。1987年大减产主要因为当年9—11月降水较少（81.0 mm），11月上旬无降水，11下旬日照时数为18.3 h（历史倒数第3），3月上旬降水量较多（10.7 mm），5月日照时数为161.8 h（历史最少），5月下旬日照时数为46.2 h（历史倒数第2），6月上中旬降水较多（83.7 mm，历史第3），诸多气象条件对产量不利。

表2 1957—2011 年气象产量与有关气象因子相关较好的因子

表3 1981—2011 年气象产量与有关气象因子相关较好的因子

2.2 气象产量与气象因子的回归方程

用SPSS统计软件，利用相关较好的气象因子（表2，3），用逐步回归方法剔除次要因子，建立气象产量与关键因子的多元回归方程[13-15]。1957—2011年气象产量与有关气象因子的回归方程：y＝-685.684＋3.258x1＋22.039x2＋4.858x3－3.152x4－11.522x5。x1为9—11月降水量，x2为2月中下旬降水量，x3为11月下旬的日照时数，x4为6月上中旬降水量，x5为3月上旬的降水量。1981—2011年气象产量与有关气象因子的回归方程：y＝-739.088＋11.742x1－7.194x2＋22.818x3＋1.943x4，其中，x1为11月下旬的日照时数，x2为6月上中旬降水量，x3为11月上旬降水量，x4为9—11月降水量。

2.3 趋势产量的计算和2012 年冬小麦产量的预报

2012年全县小麦平均产量为3 225.0 kg/hm2，为进入21世纪后丰产年。本研究利用调和权重法计算趋势产量。用1957—2011年资料对产量预报，2012年趋势产量2 092.57 kg/hm2，气象产量为677.38 kg/hm2，预报2012年产量2 769.95 kg/hm2，与实际相差455.05 kg/hm2。用1981—2011年资料对产量预报，2012年趋势产量2 092.92 kg/hm2，气象产量为884.49 kg/hm2，预报2012年产量为2 977.41 kg/hm2，与实际产量相差247.59 kg/hm2。说明这2个预报方程对产量预报具有一定准确度，有一定指导意义。

3 结论

万荣县冬小麦趋势产量表明，20世纪70年代末到90年代增长迅速，90年代中期达高峰，进入21世纪产量徘徊不前。利用多种方法分离出气象产量，分析其与1957—2011年的平均气温、降水量和日照时数的月资料和旬资料的线性相关性，同时结合1981—2011年的冬小麦发育期平均值，分析了它们与产量的关系，找出相关性明显的关键气象要素，分析了它们与产量的关系，利用逐步线性回归法分析了关键气象要素与气象产量的关系，结果表明，影响产量的主要因素有上年9—11月、2月中下旬和上年11月上旬的降水量、上年11月下旬的日照时数，并建立回归方程，利用调和权重法计算下年的趋势产量，进行产量预报。这些可为小麦生产的精确估产，合理安排灌溉、小麦生育期评价、人工增雨服务提供可靠依据，特别是抓住关键期人工增雨将会取得明显的社会效益和经济效益。在实际工作中，要结合小麦观测资料以及作物分蘖情况、有效茎数、小穗数、作物长势、土壤湿度、卫星遥感资料进行产量综合预报。

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