增城香蕉产量的气象预报模型

2022-06-24陆杰英孙丽颖吴健达梁秀兰钟志概

广东气象 2022年3期

陆杰英，孙丽颖，吴健达，梁秀兰，钟志概

（1.广州市增城区气象局，广东广州 511300；2.广州市气候与农业气象中心，广东广州 511430）

增城区位于广州市东部，气候特点是气温高、雨量充沛、霜日少、光照充足，全年都可栽培农作物。特色农作物有香蕉、丝苗米、迟菜心、龙眼、荔枝等。作为广州市典型的农业大区，增城区对气象灾害影响十分敏感，常有气象灾害发生，而香蕉是最容易遭受气象灾害影响的农作物之一，气象条件对香蕉的影响至关重要。21世纪在全球气候变暖的大背景下，各种极端天气气候事件增多，导致香蕉种植面临的风险更加突出。近年来有较多学者对香蕉的气候条件进行了分析，如翟志宏等［1］研究广东不同种植周期香蕉风害风险对比；薛丽芳等［2］研究基于GIS的广东香蕉种植气候适宜性区划；杜尧东等［3］分析广东省香蕉寒害综合指数的时空分布特征。大部分学者都是从气候特征分析香蕉种植风险评估，而从气象特征分析产量趋势以及做产量预报的研究比较少，本研究将从增城香蕉单产趋势结合当地的气象特征做对比分析，选择相关系数较大的气象影响因子，对增城香蕉产量建立预报模型，为日常农业气象服务及乡村振兴气象保障服务提供科学决策依据。

1 资料与方法

香蕉产量和种植面积数据来源于广州市统计局；气象数据来源于广州市增城区国家基准气候站，气象要素包括气温、降水量、日照时数、相对湿度和最大风速等。资料时间序列为1992—2021年。本研究中所有产量指单产（kg／hm2）；香蕉单产数据由香蕉产量除以种植面积计算得出。

1.1 香蕉产量计算

影响香蕉产量的主要因素可分为自然因素和社会因素两大类。按照这两大类的影响将香蕉产量（Y）分解为趋势产量（Yt）、气象产量（Yw）和随机产量（E）。其中，在作物产量增加的过程中，农业技术措施类形成的相应产量分量称为趋势产量Yt（kg／hm2）；由于气象条件的差异造成作物产量分量称为气象产量Yw（kg／hm2），在随机“噪声”类相应的产量分量称为随机产量Ei。但由于E较小，一般可忽略不计，则香蕉产量公式为

1.2 趋势产量计算

利用增城区1992—2021年香蕉种植面积和产量数据资料，以香蕉单产为因变量，以年代为自变量，采用线性拟合得出趋势产量Yt方程为

其中，t为年序，可通过各年趋势产量以及线性拟合产量方程得出相应的气象产量Yw。

1.3 产量波动计算

高亮之［4］在研究农业产量系统分析法中，提出了产量气象波动指数Yf计算公式：

其中，Yw为气象产量为实际产量的平均产量；n为样本数。

实际产量变异系数CVn公式为

由式（3）得出增城香蕉产量气象波动指数Yf为0.278 4，实际产量变异系数CVn为0.283 2，其中气象波动指数占实际产量变异系数的98.32%，由此表明，气象因素是影响增城香蕉产量波动的最主要因子。为此将气象产量占趋势产量的比率作为评定气象丰年、气象平年、气象歉年的指标，并将YWR＞10%的年份定义为气象丰年，YWR＜-10%的年份定义为气象歉年；-10%≤YWR≤10%定义为气象平年。相对气象产量YWR计算公式为

2 相对气象产量

由图1可见，1992—2021年增城香蕉气象丰年有8年，分别是1992、1993、1994、1995、1996、2007、2020、2021年；气象平年有7年，分别是1997、1998、1999、2000、2005、2018、2019年；气象歉年有15年，分别是2001、2002、2003、2004、

图1 1992—2021年增城香蕉相对气象产量分布

2006、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017，且2008—2017有长达10年是维持气象歉年现象，这与对应的10年内增城区的气候变化有着极其重要的相关性。

其中，气象丰年产量年际波动较大，丰年由前期的增产20%到后期的翻倍增长；而歉年则相对稳定，减产幅度一般在20%～40%。

3 增城香蕉产量与气象因子关系

香蕉原产热带地区，适应于热带和亚热带的气候条件，对热量条件要求较高，表现为喜湿热怕寒害和霜冻［5］。日平均气温24～30℃为生长最适宜温度，温度高生长快，温度低生长缓慢甚至停止生长；适当的低温对香蕉生长和提高果实风味有利［6］。增城年平均气温22.2℃，≥10℃年积温为8 010.31℃·d热量条件充足；极端最低气温和1月份平均最低气温分别在3.7和10.3℃；同时日最低气温≤5℃的天数为4.8 d，且全年无冬；增城完全符合薛丽芳等［2］研究的基于GIS香蕉种植气候的最适宜区域。

由于增城全年无冬，越冬期低温寒害较轻对香蕉生长不会产生较大影响。为深入研究影响增城香蕉产量的气象因子，将1992—2016年日照时数、平均气温、最高气温、最低气温、积温、低温日数、降雨量、最大风速及其日数、极大风速及其日数的旬、月气象数据与趋势产量进行相关性分析，并从结构中选取呈显著性相关并有明显生物学意义的关键因子有8个，均达到0.05显著性水平，结果如表1所示。

表1 香蕉产量与气象因子相关性

在增城，香蕉一年四季均可种植，不同大小的蕉苗种植时间也有差异，但以春植和秋植居多，春植营养生长期为5—10月、抽蕾-收获期是11月—次年4月；秋植营养生长期为9月—次年3月、抽蕾至收获期是4—8月。由表1可见，日照时数、相对湿度、降雨量、平均气温以及最大风速是影响增城地区香蕉产量最关键的气象因子。其中1月下旬的日照时数与香蕉产量为正相关，表明这段时间的光照充足，则香蕉生长较为适宜；6月下旬降雨量与香蕉产量为负相关，雨水充沛会导致香蕉减产，反之香蕉增产。值得注意的是，气象部门一般将每年5月21日至6月20日称为龙舟水时期，这一期间暖湿气流活跃，常出现持续性大范围的强降水；而6月下旬正值汛期且为龙舟水后的时期，出现持续性强降水几率较大，农户种植香蕉时应避免在这敏感时期种植香蕉。

另外，7月下旬平均温度与香蕉产量呈正相关，若该时期高温天气持续，香蕉产量增加，反之则减产；8月中旬的平均温度与香蕉产量呈负相关，若该时段高温天气持续，会导致香蕉减产。增城地区7月平均气温是一年中最高的，8月开始缓慢回落，近年受全球气候变暖影响，增城8月中旬偶有出现气温异常偏高的现象，则会影响香蕉产量异常。9和10月下旬的最大风速也是影响香蕉产量的一个关键因素，9月最大风速大，则会引起香蕉减产；而10月下旬最大风速与香蕉产量呈正相关，因此10月下旬最大风速大，会引起香蕉增产。

4 气象产量预报模型

将1992—2016年共25年香蕉产量与表1中的气象因子做逐步回归，得到由时间趋势产量和气象产量拟合的预报方程为

其中，X1为11月平均温度（℃）；X2为8月中旬温度（℃）；X3为7月下旬温度（℃）；X4为6月中旬相对湿度（%）；X5为1月下旬日照时数（h）；X6为6月下旬降雨量（mm）；X7为9月最大风速（m／s）；X8为10月下旬最大风速（m／s）。该方程拟合度为0.91，相关系数为0.984 9，达到极致显著水平，表明模式拟合的香蕉预报产量与实际产量有较好的吻合度。由产量预报模型与实际产量之间的模型误差（表2）可见，模型平均误差为8%，该预报方程误差小、精度高，可应用到香蕉农业气象服务业务工作中。