王曉喆,延軍平,張立偉
(陜西師范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710062)
氣候變化通過改變作物生產(chǎn)中的光、熱、水等影響農(nóng)業(yè)的氣候生產(chǎn)力,農(nóng)業(yè)受氣候條件的制約,農(nóng)作物的分布、產(chǎn)量與土地類型和氣候等要素有關(guān)。IPCC(聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì))發(fā)表的第三次氣候變化評(píng)估報(bào)告指出:從1860年以來(lái)全球平均氣溫升高0.6±0.2℃。20世紀(jì)90年代是最暖的十年,1998年是最暖年份。20世紀(jì)北半球溫度的增幅,可能是過去1000年中最高的。IPCC報(bào)告認(rèn)為:全球氣候變化將對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生重大影響。國(guó)內(nèi)外針對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量影響的研究頗多[1-5]。氣候生產(chǎn)力指某一地區(qū)作物在土壤、肥力等其他條件滿足其生長(zhǎng)發(fā)育的情況下,假設(shè)人為可控制的因子如土壤、品種、栽培技術(shù)等處于最佳狀況,溫度和水分所決定的單位土地面積上農(nóng)作物的最大產(chǎn)量,因此溫度和水分對(duì)氣候生產(chǎn)力有重要影響。
河南省為農(nóng)業(yè)大省,也是我國(guó)糧食生產(chǎn)的重要基地,因此研究作物氣候生產(chǎn)力對(duì)調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、栽培模式、挖掘作物生產(chǎn)潛力具有重要作用。氣候生產(chǎn)力是在理想條件下單位面積下的作物最大產(chǎn)量,把理想條件下的氣候生產(chǎn)力與現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力結(jié)合起來(lái)使提高單位面積上的糧食產(chǎn)量更具有針對(duì)性。其中郭文軒等[6]針對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃中,對(duì)河南生產(chǎn)力布局進(jìn)行了初探,河南王學(xué)強(qiáng)等[7]研究的河南小麥生產(chǎn)潛力及發(fā)展戰(zhàn)略研究,以FAO的生態(tài)區(qū)域法為基礎(chǔ)對(duì)河南小麥生產(chǎn)潛力進(jìn)行研究,丁詠梅等[8]的組合預(yù)測(cè)在糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用中對(duì)河南1985~2001年的糧食產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。南都國(guó)等[9]利用灰色馬爾柯夫鏈預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量。根據(jù)作物產(chǎn)量形成的特點(diǎn),人們根據(jù)不同的理論和方法建立了不同的預(yù)測(cè)模型,各種模型都有特定的針對(duì)性和適用性,但因影響作物產(chǎn)量因素的復(fù)雜性,它們都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。在系統(tǒng)數(shù)據(jù)較少且存在灰色信息的情況下,該模型較為適用。另外,從理論上講,灰色模型可以從初始值一直延伸到未來(lái)任意時(shí)刻,可以對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)的糧食產(chǎn)量提供規(guī)劃性依據(jù),在事物內(nèi)部規(guī)律不易確定的情況下,該方法為一種比較好的預(yù)測(cè)方法。本文從地理學(xué)角度,分析了在氣候變化背景下河南省氣候生產(chǎn)力的時(shí)空分布,作物的生產(chǎn)潛力,利用GM(2,1)模型對(duì)河南未來(lái)12a的糧食總產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè),經(jīng)檢驗(yàn)效果很好,說(shuō)明GM(2,1)模型具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
根據(jù)河南省的地理特點(diǎn),本文選用均勻分布的7個(gè)站點(diǎn)1951-2009年的氣象資料,13個(gè)站點(diǎn)的氣候生產(chǎn)力資料[7],其中項(xiàng)城和盧氏選取了1957年以來(lái)的氣象資料,主要包括逐年平均氣溫、年降水量、年平均蒸發(fā)量等,資料來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)和河南省1990-2009年統(tǒng)計(jì)年鑒。
1.2.1 ThornthwaiteMemoriai模型 計(jì)算作物氣候生產(chǎn)力的方法很多,如邁阿密模型、筑后模型。考慮到所用資料既易于獲取同時(shí)又能清楚說(shuō)明氣候變化的影響,本文選用了Lieth方法即著名ThornthwaiteMemoriai模型[10]:
PV=30000[1-e-0.000956(V-20)] (1)
式中,pv—作物的氣候生產(chǎn)力[kg/(hm2·a)],v—年平均蒸散量(mm),計(jì)算公式如下:
式中,R—年降水量(mm),L—平均蒸發(fā)量(mm),計(jì)算公式如下:
L=300+25t+0.05t3(3)
式中,t是年平均氣溫(℃)。應(yīng)用Lieth方法計(jì)算出各代表站點(diǎn)逐年的pv值即可分析其時(shí)空分布特征。
1.2.2變異系數(shù) 變異系數(shù)[11]用來(lái)衡量一組數(shù)據(jù)的分散程度,變異系數(shù)也稱為離散系數(shù),常用倍數(shù)式百分?jǐn)?shù)表示,標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)差與其算術(shù)平均數(shù)的比值的百分?jǐn)?shù),記為C·V:
C·V越小,說(shuō)明分散程度越小,氣候生產(chǎn)力的年際波動(dòng)性也越小,作物產(chǎn)量的穩(wěn)定性也越強(qiáng)。
1.2.3普通Kriging插值 克里格法,又稱空間局部估計(jì)或空間局部插值法,建立在變異函數(shù)理論及結(jié)構(gòu)分析基礎(chǔ)之上,主要利用區(qū)域化變量的原始數(shù)據(jù)和變異函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)未采樣的區(qū)域化變量取值進(jìn)行線性無(wú)偏,最優(yōu)估計(jì)。普通Kriging法的原理如下[12-14]:
在克里格插值中,一個(gè)待估點(diǎn)變量的估計(jì)值,就是其周圍影響范圍內(nèi)n個(gè)已知變量值的線性組合,可以定義為:
Z(Xo)=,其中 Z(Xi)中 i=1,2…n,表示觀測(cè)值,它們分別位于區(qū)域內(nèi)Xi位置,XO是一個(gè)未采樣點(diǎn),要避免系統(tǒng)誤差,選取λi,使Z v(x)的估計(jì)無(wú)偏,就必須使根據(jù)無(wú)偏和最優(yōu)條件(估計(jì)方差最小),用拉格朗日乘數(shù)法得到普通克里格方程組:
式(5)中的μ是極小化處理時(shí)的拉格朗日乘數(shù),γ(Xi,Xj)是隨機(jī)變量Z在采樣點(diǎn)Xi和Xj之間的半方差 (semiovari ance);γ(Xi,X0)是Z在采樣點(diǎn)Xi和未知點(diǎn)X0之間的半方差。這些量都是從變異函數(shù)(variogram)得到的,它是對(duì)試驗(yàn)變異函數(shù)的最優(yōu)擬合。由克里格插值法得到未采樣的區(qū)域的氣候生產(chǎn)力值,從而對(duì)未測(cè)區(qū)域的整體進(jìn)行趨勢(shì)分析。
1.2.4 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)理論 灰色系統(tǒng)理論是由我國(guó)學(xué)者鄧聚龍于20世紀(jì)80年代前期提出,用于控制和預(yù)測(cè)的新理論與技術(shù),其研究對(duì)象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”的不確定系統(tǒng)[15],而地理系統(tǒng)是一類典型的灰色系統(tǒng),因此本文從地理學(xué)的角度利用灰色預(yù)測(cè)方法對(duì)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。灰色模型,常用的有GM(1,1)、GM(2,1)、GM(0,N)等。GM(1,1)模型適用于具有較強(qiáng)指數(shù)規(guī)律的序列,只能描述單調(diào)的變化過程。對(duì)于非單調(diào)的擺動(dòng)發(fā)展序列,就要建立 GM(2,1)模型[16-18]。
定義1.2.4.1設(shè)原始序列x(0),
x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…x(0)(n)),
其1-AGO序列x(1)和1-IAGO序列α(1)x(0)分別為
x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n))
α(1)x(0)(k)=x(0)(k)-x(0)(k-1), k=2,3,…,n
記 x(1)的緊鄰均值生成序列為 Z(1)=(Z(1)(1),Z(1)(2),…Z(1)(n)),
則稱 α(1)x(0)(k)+α1x(0)+α2Z(1)=b (6)
為GM(2,1)模型。
為GM(2,1)模型的白化方程。
定理 1.2.4.1 設(shè) x(0),x(1),z(1),α(1)x(0)如定義 1.2.4.1 所述且
則 GM(2,1)參數(shù)列α^=[α1,α2,b]T的最小二乘估計(jì)為
由高等數(shù)學(xué)求解微分方程的方法得出關(guān)于GM(2,1)模型,然后求出原始數(shù)據(jù)的還原值與實(shí)際觀測(cè)值之間的殘差和相對(duì)誤差,最后進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)。
河南省從整體來(lái)講,59a年來(lái)氣候生產(chǎn)力是呈上升趨勢(shì)的,從1952年來(lái)氣候生產(chǎn)力開始增長(zhǎng)(圖1,圖2),由圖2 M-K檢驗(yàn)法得到1955年為氣候生產(chǎn)力的突變年份,其中1958-1969,1973-1977,1983-1987,2007-2009 年氣候生產(chǎn)力明顯的增加。從年代上講,60年代和80年代的氣候生產(chǎn)力有顯著性增長(zhǎng)。經(jīng)計(jì)算得:50年代負(fù)距平占66.7%,60年代正距平占60%,80年代正距平占80%,21世紀(jì)正距平占90%。通過計(jì)算變異系數(shù),信陽(yáng)最小占7.13%,盧氏占8.86%,項(xiàng)城占9.86%,安陽(yáng)的最大占12%。
安陽(yáng)與信陽(yáng)、盧氏與項(xiàng)城的擬合方程分別為:
Y安陽(yáng)=-11.50x+10769,Y信陽(yáng)=10.211x+13799,
Y盧氏=-0.0694x+10759,Y項(xiàng)城=9.0515x+12266
安陽(yáng)以11.50 kg/hm2·a的速度呈遞減趨勢(shì),信陽(yáng)以10.211 kg/hm2·a的速度呈增加的趨勢(shì),盧氏以 0.0694 kg/hm2·a的速度呈減少趨勢(shì),項(xiàng)城以9.0515 kg/hm2·a的速度呈增加趨勢(shì)。信陽(yáng)的上升速度最快,其次是項(xiàng)城,安陽(yáng)的下降速度最明顯,其次是盧氏(圖3、圖4)。
圖1 河南省1951-2009年氣候生產(chǎn)力變化
圖2 河南省氣候生產(chǎn)力的M-K法計(jì)算圖
圖3 1951-2009年安陽(yáng)、信陽(yáng)氣候生產(chǎn)力變化
圖4 1957-2009年盧氏、項(xiàng)城氣候生產(chǎn)力變化
通過河南省四個(gè)典型站點(diǎn)的比較,河南省的氣候生產(chǎn)力雖在部分年有波動(dòng)下降,但從長(zhǎng)期來(lái)看還是上升的。通過圖2,圖3比較,豫南>豫東>豫西>豫北,豫南的氣候生產(chǎn)力增速最快,其次是豫東的,豫北的下降速度最明顯。由變異系數(shù)比較59a來(lái)氣候生產(chǎn)力的波動(dòng)性,豫南的穩(wěn)定性最大,豫南>豫西>豫東>豫北。
根據(jù)河南省20個(gè)站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù),部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自文獻(xiàn)[7],在ArcGIS 9.3軟件中運(yùn)用kriging插值法,得到河南省59a平均氣候生產(chǎn)力空間分布圖。河南省氣候,北部為中溫帶,南部為暖溫,河南地形復(fù)雜,地勢(shì)西高東低。
從整體來(lái)講(圖5):氣候生產(chǎn)力的空間分布南北差異、東西差異明顯。從豫東南到豫西北逐漸減少,低值出現(xiàn)在豫北的安陽(yáng)、鶴壁等地;從豫東向豫西氣候生產(chǎn)力逐漸減少,低值出現(xiàn)在豫西的三門峽等地。氣候生產(chǎn)力的最大值在豫南的信陽(yáng)(>13454.4488kg/hm2·a),最小值在鶴壁(<8646.84kg/hm2·a),河南省氣候生產(chǎn)力的空間分布與降水量的空間分布特征基本一致,因此降水量是影響河南省氣候生產(chǎn)力的重要因子。
圖5 河南省氣候生產(chǎn)力空間分布圖
氣候生產(chǎn)力是在理想化的條件下,假設(shè)人為可控制的因子土壤、品種、栽培技術(shù)等處于最有利狀況,那么氣候決定一個(gè)地區(qū)的農(nóng)作物最高產(chǎn)量,而氣候包括氣溫和降水。河南省整體上屬于中溫帶和暖溫帶,溫度適中,則降水量成為河南氣候生產(chǎn)力高低的關(guān)鍵因子。從90年代以來(lái)河南省糧食總產(chǎn)量、氣候生產(chǎn)力及糧食潛力分析結(jié)果可知(表1),90年代以來(lái),現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力所占的比例逐漸升高,河南省平均糧食生產(chǎn)仍有40%-45%的生產(chǎn)潛力。
表1 90年代以來(lái)河南省糧食總產(chǎn)量、氣候生產(chǎn)力及糧食潛力
根據(jù)1991-2008年河南統(tǒng)計(jì)年鑒中的糧食總產(chǎn)量為原始數(shù)據(jù),建立GM(2,1)預(yù)測(cè)模型,計(jì)算得到預(yù)測(cè)公式:
上式進(jìn)一步進(jìn)行精度檢驗(yàn),檢驗(yàn)值為:C=0.4289(好),p=1.0000(很好)。
根據(jù)上述模型計(jì)算得到2009-2020年河南糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值見表2。
表2 河南省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值
(1)59年來(lái)河南省氣候生產(chǎn)力呈上升趨勢(shì),1955年為氣候生產(chǎn)力突變點(diǎn),并且通過了α=0.01的顯著性檢驗(yàn),其中60年代和80年代的氣候生產(chǎn)力有顯著性增長(zhǎng)。
(2)河南省氣候生產(chǎn)力的增速和穩(wěn)定性情況為,豫南的氣候生產(chǎn)力增速最快,穩(wěn)定性最大;增速情況為,豫南>豫東>豫西>豫北;從穩(wěn)定性來(lái)講,豫南>豫西>豫東>豫北。
(3)降水量是影響河南省氣候生產(chǎn)力的重要因子,氣候生產(chǎn)力的空間分布南北差異、東西差異明顯,從豫東南到豫西北逐漸減少,從豫東向豫西氣候生產(chǎn)力逐漸減少,氣候生產(chǎn)力的最大值在豫南的信陽(yáng),最小值在鶴壁(<8646.84kg/hm2·a)。
(4)90年代以來(lái),河南省作物現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力所占的比例逐漸升高,氣候變暖對(duì)于河南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是有利的,從氣候生產(chǎn)力來(lái)講,河南省平均糧食生產(chǎn)仍有40%-45%的生產(chǎn)潛力。
(5)由灰色預(yù)測(cè)模型可知,河南省未來(lái)12a糧食潛力很大,糧食產(chǎn)量呈增長(zhǎng)的趨勢(shì),到2020年糧食總產(chǎn)量達(dá)到8740.8082×104t。
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