金塔地区春小麦不同生育期热量指数的验证与预测

刘惠云 于永波 王胜

摘 要：该文利用1964-2014年逐月气温资料构建了金塔地区春小麦不同生育期的热量指数，对不同生育期热量指数和小麦产量资料进行验证预测，通过验证分析小麦发育期间的热量状况与发育情况进行检验对比，结果可以看出，所有生育期热量模型与小麦的生长发育情况相关性均较高，且稳定性较好。

关键词：春小麦；热量指数；预测模型

中图分类号 S512.1 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）14-37-03

金塔地区气候具有升温快，热效率高，光资源丰富，日较差大，降水少，空气干燥等特点。春小麦是金塔县主要的粮食作物之一，其生态过程、发育节律、品质优劣与产地气候息息相关，特别是自20世纪80年代后期以来，黑河流域气候发生了明显变化，对作物的生长环境产生了明显扰动，小麦生产的不稳定因素随之增加。国内不少学者在气候变化对作物生育方面影响开展了大量研究，结果表明，温室气体增加引起的全球气候变暖对植物的碳氮比、光合作用、发育速度、干物质积累等均产生了直接和间接影响。因对水、土地、气候等资源的不合理利用，引发绿洲萎缩、土地沙漠化等一系列问题，周广胜与张新时用区域热量指数（RTI）和区域湿润指数（RMI）对中国气候植被分类进行了初步的定量研究，预测了未来气候变暖条件下中国植被的变化趋势。为此，笔者拟通过系统的定位观测试验，研究小麦生理生态过程特点及其与气候之间的内在相互关系，对于合理利用金塔地区气候、土地、水资源，科学规划小麦生产、促进小麦的增产、规划使用土地方面具有积极意义。

1 资料与研究方法

1.1 供试材料 试验设在金塔县农机中心试验场，试验挑选了甘春11号、甘春20号品系作为本次试验的试验材料。前茬种植小麦，麦收后机翻灭茬，泡足冬水，试验地肥力中等。为保证试验结果的准确性，小麦在整个生育期未喷洒丁酯、矮壮素等农药，在小麦成熟后统计多年单收单打计产。

1.2 资料来源 研究所需的资料主要有气象资料和小麦生长及产量资料。气象资料主要包括最高气温、最低气温、平均温度，时间序列为1984-2014年；作物资料主要包括小麦品种及熟性、发育期观测资料、产量因素；时间序列也是1984-2014年；气象灾害及病虫害调查资料主要包括灾害调查日期、灾害名称、受害期、受害程度及对产量影响情况、灾害综合评定，时间序列是1984-2014年。

1.3 研究方法 主要采用了线性气候倾向估计法[1-2]、小波分析法和Mann-Kendall法进行突变检测[3-4]。为了得到一个能避免其它非热量因素的干扰，真正反映地区热量条件对作物影响的指标，就必须充分结合作物的生长发育特性，提出有明确生物学意义的新模型[5]。为此，通过查阅相关资料对计算小麦生产潜力公式中的热量订正系数公式进行改进后，获得了如下计算小麦热量指数的公式：

式中：T为各个生育期的逐月平均气温；T1、T2、T0分别为该时段内小麦生长发育所需的下限温度、上限温度和适宜温度。

2 结果与分析

通过查阅资料结合金塔县小麦生长发育多年观测的对比，金塔县小麦各个生育期生长发育所需的下限温度、上限温度和适宜温度如表1。根据各发育期的最高、最低和适宜温度计算各发育期逐日热量指数，并用各个发育期内的平均温度计算出各个发育阶段的热量指数，之后建立4个发育阶段热量指数，其大小可以直接反映不同发育阶段热量条件对作物生长发育的影响。

表1

2.1 各个生育期热量指数年际变化特征 图1给出了各个生育热量指数距平曲线，由图1可以看出，各个生育期热量指数基本在1984-1999年出现负距平，并在1997年左右各个发育期热量指数明显低于多年平均值，而2000年以后大都以正距平为主，在缓慢上升。

图1 各个生育热量指数距平曲线

2.2 各个发育阶段热量指数与小麦产量的检验

2.2.1 各个生育期热量指数与小麦产量的相关系数 冬季积温与小麦各生育期始期相关分析结果如表2。由表2可知，金塔春小麦热量指数其多年产量对比为正相关，都通过了a=0.01的显著性检验，其中分叶-拔节期热量指数相关性最高为0.812，说明拔节-抽穗期热量的积累对春

小麦起着至关重要的影响。

表2 各个生育期热量指数与小麦多年产量相关系数

2.2.2 各个生育期热量指数与多年小麦产量的突变分析 本文运用Mann-Kendall法对小麦各个生育期热量指数与多年小麦产量进行突变分析，利用Mann-Kendall法对小麦平平均产量进行了突变性检测，见图2。由图2所给的突变检验结果可以看到：UB与UF曲线相交于2001年附近之后，UF线逐渐呈现出明显的上升趋势直至2014年，超过了显著性水平（u0.1=1.96），这段时期产量表现为增加；说明产量在2001年之后出现了显著的突变。

图2 小麦平平均产量M-K突变曲线

2.2.3 各个生育期热量指数的小波分析 本文运用小波分析对小麦各个生育期热量指数与多年小麦产量进行突变分析。图3显示了小麦平均产量Morlet小波变换特征。由图3可以看出，产量变化存在多时间尺度结构。特别是在大尺度8～16a周期震荡非常明显，在此尺度上产量经历了“偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多”6个循环交替，1990年以前、1997-1999年、2004-2010年產量较少，1991-1996年、2000-2003年、2014年产量较多。4a以下的尺度，产量呈现出的变化波动较大，周期变化不明显，因此不再进行分析。

图3 小麦平平均产量小波分析

2.3 小麦各个发育阶段热量指数与产量的检验 利用1984-2004年各个生育期热量指数与小麦产量进行逐步回归分析，建立预测小麦生长季热量指数的统计预测模型。在假定用30a样本建立的相关统计关系稳定的前提下，前20a资料用于模型建立和回代检验，后10a资料作为独立样本用于试报检验。其线性方程为：

表3 小麦产量实际值与预测值对比（kg/667m2）

图4 小麦预测值与实际值

用前20a热量指数用于模型建立的回归方程回代检验，通过散点图发现真实值与预测值拟合度较高，其R2=0.641（图4）。

3 结论

通过验证分析小麦发育期间的热量状况与发育情况进行检验对比，结果表明，金塔地区小麦热量指数模型预测的平均相对误差都在7%以下，说明各模型都具有较好的预测能力。其中，成熟期的相对误差最小，平均在2%以下，预测效果最好，出苗期的平均误差最大，也都在4.5%～7%。通过本文模型研究小麦生理生态过程特点及其与气候之间的内在相互关系，对于合理利用金塔地区气候、土地、水资源，科学规划小麦生产、促进小麦增产、合理规划使用土地方面都具有积极意义。

参考文献

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[5]郭建平，庄立伟，陈玥煃.东北玉米热量指数预测方法研究[J].灾害学，2009，04：6-10. （责编：张宏民）