翁牛特旗水稻與氣候因子的相關(guān)性分析

張建輝

摘 要：本文從翁牛特旗農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒中收集了2007-2016年翁牛特旗地區(qū)水稻單產(chǎn)數(shù)據(jù)。根據(jù)翁牛特旗國家基本氣象站觀測的氣象數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析了2007-2016年翁牛特旗水稻生長季節(jié)的氣候因子，分析了氣候因子對歷年水稻單產(chǎn)的影響，通過逐步回歸模擬的方式，得出對產(chǎn)量影響最大的氣候因子，并建立回歸模型。

關(guān)鍵詞：水稻種植；氣候因子；回歸分析

水稻是翁旗東部的支柱產(chǎn)業(yè)，也是扶貧開發(fā)重點支持產(chǎn)業(yè)，是翁旗稻區(qū)農(nóng)戶脫貧致富達(dá)小康的首選產(chǎn)業(yè)。根據(jù)水稻生理學(xué)特性及當(dāng)?shù)貧夂蛱攸c，篩選出影響其生長發(fā)育及產(chǎn)量形成的主要氣象因子及主要氣象災(zāi)害，趨利避害，把氣象服務(wù)指導(dǎo)規(guī)避自然災(zāi)害融入水稻生產(chǎn)技術(shù)體系，實施信息、技術(shù)集約化，整體提高翁旗水稻生產(chǎn)水平。

一、材料與方法

作物產(chǎn)量是在各種自然和非自然因素綜合影響下形成的。在影響作物產(chǎn)量的外界因素中，氣象因素不僅經(jīng)常起作用，而且變化比較明顯。它對作物產(chǎn)量的影響在時間序列上是一個頗不穩(wěn)定的隨機過程，往往能使相鄰兩年間的產(chǎn)量發(fā)生大幅度的增減。因此，在具體模擬中，通常把經(jīng)過趨勢模擬后的產(chǎn)量序列剩余項視為受氣象因素影響的產(chǎn)量分量，統(tǒng)稱為氣象產(chǎn)量。用公式表示為：

Y （kg/hm2）表示水稻的實際產(chǎn)量，分離為趨勢產(chǎn)量Yt （kg/hm2）和氣象產(chǎn)量Yw （kg/hm2），以及一部分隨機因素造成的產(chǎn)量波動（或稱為隨機誤差）。因為各地影響增、減產(chǎn)的偶然因素并不經(jīng)常發(fā)生，而且局部性的偶然因素的影響也不大。因此，在實際產(chǎn)量的分解計算中隨機誤差項可不考慮。

本文通過趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的分解與擬合，分析了氣象產(chǎn)量的周期波動，求出氣象產(chǎn)量的擬合值。根據(jù)這一基本結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)整理過程如下：

對作物產(chǎn)量的時間序列Yt，作滑動平均處理，以消除一部分季節(jié)性隨機因子的干擾，處理后的序列用Mt表示。用Mt對時間t擬合得到趨勢回歸方程：

其曲線與原始產(chǎn)量數(shù)據(jù)曲線比較，在原序列Yt中減去趨勢項Tt，得到新序列：Yt-Tt，即氣象原始產(chǎn)量Yw ；

實際上，在天氣一產(chǎn)量模擬中，氣象產(chǎn)量還包括那些偶然起作用的和時間演變不很穩(wěn)定且變幅較大的其他自然與非自然因素對產(chǎn)量的貢獻(xiàn)，即氣象產(chǎn)量是產(chǎn)量曲線中的高頻周期波動的統(tǒng)稱。實踐表明，用氣候因子模擬氣象產(chǎn)量是比較適宜的，在大多數(shù)情況下均可獲得較好的模擬效果。

二、結(jié)果與分析

1.水稻的氣象產(chǎn)量計算

由表1可知：翁牛特旗水稻單位面積氣象產(chǎn)量波動很大。翁牛特旗水稻氣象產(chǎn)量具有較明顯的年際變化，也有一定的階段性。2009-2011年、2013年氣象產(chǎn)量較低，而2007-2008年、2012年、2014-2016年氣象產(chǎn)量相對較高。翁牛特旗氣象豐產(chǎn)年多集中在2012年以后，而氣象減產(chǎn)年多在2011年之前，這可能與天氣氣候及氣象災(zāi)害有關(guān)。假若氣象產(chǎn)量基本上反映了氣候因子變化的影響，上述統(tǒng)計值說明氣候因素的影響顯著。

2.水稻全生育期氣候因子變化特征分析

在作回歸分析之前，首先對水稻全生育期中主要氣候因子做了簡單的變化特征分析，這有利于對回歸結(jié)果進(jìn)行更準(zhǔn)確的分析。

從圖1可以看出，近10年翁牛特旗水稻生育期的降水量變化幅度比較大，介于133.2 mm （2009年）-380.6mm （2016年）間，整體呈上升趨勢。2012-2016年5年降雨量明顯超于2007-2011年。

從圖2中可以看出，近10年來翁牛特旗整個水稻生育期的日平均氣溫變化幅度不大，介于16.9（2012年）-18.3℃（2013年）之間。

從圖3中可以看出，整個水稻生育期的日照時數(shù)整體呈下降趨勢，介于1384

（2015年）一1612.1 h（2009年）之間。2015年翁牛特旗出現(xiàn)陰天天氣較多，年降雨量也偏多，但水稻全生育期內(nèi)降水量正常，日照時數(shù)明顯減少，屬正常氣候。

翁牛特旗氣候特征為大陸性明顯，四季分明。春季（3-5月）太陽高度角增大，白晝時間加長，輻射增強，氣溫回升較快，晝夜溫差大，空氣干燥，降水量較少，總量40毫米左右，僅占全年的10-12%，極易發(fā)生春旱。夏季（6-8月）炎熱多雨。平均氣溫21℃，7月份最高，達(dá)22-23℃。降水量高度集中，總量達(dá)270毫米，占全年的75%左右，7、8月份最為集中，達(dá)到220-230毫米，約占全年的62%。西部山區(qū)易發(fā)生暴雨和山洪，山地和丘陵地區(qū)易發(fā)生冰雹等災(zāi)害性天氣。秋季（9-11月）隨著太陽高度角降低，白晝漸短，氣溫下降較快，霜凍來臨較早，易發(fā)生寒潮。降水銳減，平均為50-55毫米，占全年的14%左右，易發(fā)生秋旱。年降水量總體呈上升趨勢，有明顯增多趨勢；從季節(jié)來看，春秋兩季有所上升，冬夏兩季有所下降。年日照時數(shù)80年代初開始減少至今；從各季節(jié)來看，春、夏、冬等季節(jié)日照時數(shù)明顯減少，秋季基本持平微有增加。

翁牛特旗初夏氣溫回升快但不穩(wěn)定，此時水稻正處于苗期，溫度越高生長越快，因此有必要采取措施提高溫度。采用溫室、薄膜旱育秧等先進(jìn)技術(shù)，不但可提早育秧時間，保證水稻能安全抽穗揚花，而且秧苗素質(zhì)較高；移栽后，在本田增施草木灰、磷、鉀肥對提高水溫及泥溫也有一定效果。另外，為避免過早偏重的伏旱和盛夏出現(xiàn)洪澇時溫度過低對水稻生產(chǎn)的危害，要采取早栽、增蓄伏前水、適時曬田等措施；選育分粟力強、抗病、抗倒伏的品種進(jìn)行推廣。

3.水稻全生育期氣候因子對水稻氣象產(chǎn)量影響回歸分析

利用多元線性回歸分析方法理清水稻氣象產(chǎn)量與氣侯因子的關(guān)系，得出各因子對水稻產(chǎn)量的影響是正向影響或負(fù)向影響及其影響的顯著程度，并且根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的可比性可以得出各因子對水稻產(chǎn)量影響的重要程度。依據(jù)研究內(nèi)容和需要，將運用SPSS15.0分析軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

利用逐步回歸法建立水稻氣象產(chǎn)量與氣候因子的回歸方程。由分析結(jié)果可以看出，調(diào)整后的判定系數(shù)=0.998，說明擬合度很好，相伴概率P=0.000<0.001，且回歸系數(shù)與0有顯著差別，說明回歸方程有意義，且達(dá)到顯著水平。線性回歸方程表達(dá)式如下：

式中，Yc為水稻氣象產(chǎn)量（kg/hm2），x1為10月上旬日較差（℃），x2為7月下旬日照（h），x3為6月下旬日較差（℃），x4為9月中旬日照（h），x5為7月下旬最低氣溫（℃），x6為6月下旬降水量（mm），x7為7月下旬蒸發(fā)量（mm），x8為7月上旬蒸發(fā)量（mm）。

由表2以及回歸方程式可知，在氣候因子對水稻氣象產(chǎn)量影響中，6月下旬日較差、7月下旬最低氣溫，7月下旬蒸發(fā)量與水稻氣象產(chǎn)量呈正相關(guān)，10月上旬日較差、7月下旬日照、9月中旬日照、6月下旬降水量、7月上旬蒸發(fā)量與水稻氣象產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)。7月下旬日照、9月中旬日照與水稻氣象產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)這一結(jié)果與前人研究有別，有待進(jìn)一步研究。

三、結(jié)語

翁牛特旗雖然農(nóng)業(yè)氣候資源豐富，四季分明，是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要優(yōu)勢，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占主導(dǎo)地位，但災(zāi)害性天氣多，氣候波動年際變化大。因此，要根據(jù)不同地區(qū)氣候特征不同，對作物栽培做出相應(yīng)的指導(dǎo)，盡量避免在作物生長發(fā)育過程中帶來負(fù)面影響，以合理利用氣候資源。

雖然氣候變化對我國農(nóng)業(yè)影響的研究近年來取得了較快的進(jìn)展，但與國外研究狀況相比，仍有不小的差距。今后在此領(lǐng)域的研究應(yīng)大力改進(jìn)大氣環(huán)流模式，繼續(xù)發(fā)展和改進(jìn)各類專業(yè)模型，建立適合我國的綜合模型，提高其分辨率，減少其不確定性。氣候變化對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)整體研究較少，這方面尚需進(jìn)一步加強。

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