基于气象因子的水稻产量预报模型

刘洪英，鲜铁军，李 睿，刘 科

(南充市气象局，四川南充 637000)

南充市位于四川省东北部丘陵地区，水稻常年种植面积14.7万hm2，稻谷产量119万t，均位居全省前列[1]。大量研究表明，作物产量与气象条件关系密切，每个生育时期都要求有相应的气象条件配合，才能正常完成各个生育过程并达到一定的生长率水平。当气象条件不能满足时，就会阻碍生育进程，引起减产[2-5]。基于气象因子建立作物产量统计模型，及时预报产量可以有效预防气象灾害对农业生产的影响[6-7]。本研究统计了南充市1989—2018年5—8月旬平均气温、降水量和日照时数，分析了各气象因子与水稻产量的相关性，建立了基于气象因子的水稻产量统计预报模型，并进行了回代和预报检验。该研究对于充分合理利用气象资源、防御气象灾害和预报粮食产量具有重要意义。

1 资料与方法

1.1 数据来源

气象数据主要包括1989—2018年5—8月旬平均气温、降水量和日照时数。产量数据包括1989—2018年观测统计水稻单产，所有数据均来自南充市高坪国家基本气象站。

1.2 研究方法

将1989—2018年水稻实际单产数据按照时间顺序排列，采用最小二乘法估算趋势产量，利用实际产量减去趋势产量，分离出气象产量[8-9]。分析气象产量和气象因子的相关性，筛选与水稻气象产量显著相关的关键因子。基于气象因子采用多元线性回归方法，建立水稻气象产量预报模型。

2 结果与分析

2.1 水稻气象产量

首先使用最小二乘法，估算1989—2018年南充市水稻的趋势产量(图1)。趋势产量表现出显著的正趋势，也就是趋势产量逐年显著上升。如果以年份为自变量，估算的趋势产量满足以下关系

Y1=35.828X-64 313。

(1)

其中，X为年份，Y1为由最小二乘法估算的趋势产量。

从实际产量分离出了趋势产量，得到气象产量(图1)。结果表明，气象产量与实际产量的变化趋势基本一致，呈先降低后逐年升高的趋势。其中，2000年至2004年期间，水稻产量呈显著下降趋势，相较于2000年以前减产10%以上，这是由于这期间降水较多，无高温天气等促使稻飞虱大量繁殖。之后随着大量新品种、新技术的推广，南充水稻产量开始呈波动上升趋势，但受气象因素影响，实际产量在总体上涨的同时在某些年份会出现波动性增减产。

图1 1989—2018年南充水稻产量动态变化

2.2 水稻生育期

对南充水稻生育期进行统计(表1)，结果表明，一般南充水稻播种时间为3月底，5月上旬移栽，8月下旬成熟。从人工栽插播种期至抽穗期需要82 d，从抽穗期至成熟期需要51 d，全生育期为153 d。

2.3 影响水稻产量的气象因子

由于南充水稻一般在5月上旬开始移栽，选取5月上旬—8月下旬的旬平均气温、降水量和日照时数，以旬为单位分析气象产量和每旬的气象因子的相关性[10-11]，筛选影响气象产量的旬气象因子。结果表明(表2)，5月下旬降水量、6月中旬平均气温、7月下旬日照时数，8月中旬降水量、日照时数与水稻气象产量相关性较高且通过显著性检验。由此可见，水稻返青期主要受降水量的影响，降水多，雨热条件有利于水稻返青分蘖。水稻拔节及孕穗期主要平均气温影响，水稻开花期主要受日照时数和降水量影响。

表1 南充水稻生育期关键节点

表2 气象产量与气象因子的相关性

2.4 年水稻产量统计模型

选取影响水稻产量的气象因子，即6月中旬平均温度(X1)、5月下旬平均降水量(X2)、8月中旬平均降水量(X3)、7月下旬日照时数(X4)、8月中旬日照时数(X5)作为自变量，水稻气象产量(Y2)作为因变量，采用线性回归分析方法，建立气象产量统计预报模型

Y2=-1 545.93+53.98X1-5.61X2-1.01X3+2.71X4+5.11X5。

(2)

将气象产量统计模型(公式(2))与估算的趋势产量(公式(1))叠加，即可得到水稻实际产量预报模型

Y=-65 858.934+35.828X+53.98X1-5.61X2-1.01X3+2.71X4+5.11X5。

(3)

其中Y为模型估算的水稻总产量，X为选定年份，Xi(i=1，2，…，5)为影响水稻产量的5个气象因子。

将模式模拟的产量与实际产量对比进行回代检验，得到平均准确度为95.4%。同理将2019年度的相关数据代入模型，通过计算得出2019年水稻预报产量，与实际产量对比预报准确度为91.2%。由此可见，构建的水稻产量预报模型具有较高的准确度，在气象为农服务中具有一定实用价值。

3 结论与讨论

(1)通过对南充水稻气象产量与生育期气象因子进行相关分析，筛选确定5月下旬降水量、6月中旬平均温度、7月中旬日照时数、8月中旬日照时数和8月中旬降水量5个影响水稻产量的气象因子，真实反映了水稻在生长发育阶段对光、温、水的需求。5月是水稻移栽期，雨热条件多有利于水稻正常生长。6—7月是水稻分蘖和拔节孕穗前期，充足的日照及水分有利于提高穗粒数和结实率。7月中旬—8月中旬正值水稻抽穗和扬花—灌浆期，是水稻产量形成的关键阶段，长日照使花粉活力增强，有利于授粉结实增加穗粒数，从而提高稻谷产量。

(2)基于影响水稻产量的5个气象因子，建立水稻产量预测模型，产量模拟准确度高，回代检验准确度平均达95.4%，预报准确度为91.2%，基本上可以满足业务服务的需要。水稻具体产量还与不同品种特性、栽培措施等其他因素密切相关，预测模型实际运用时还应该结合其他预报方法，对结果进行适当调整。