李艷鴿，李棟浩，劉世騰，陳 漂，陳 靜，鄧夢(mèng)灑

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，鄭州 450002）

0 引 言

雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)是指單純依靠天然降水為水源的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。由于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代“雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)”的內(nèi)涵有所發(fā)展，也包括人為利用天然或人工集雨面進(jìn)行集雨，結(jié)合相應(yīng)的儲(chǔ)水供水設(shè)施實(shí)行補(bǔ)償灌溉的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類(lèi)型[1]。第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，2019年末，我國(guó)耕地面積12 786.19 萬(wàn)hm2，耕地灌溉面積6 867.9 萬(wàn)hm2，灌溉面積占比53.7%，雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)占比46.3%。豫南地區(qū)2010-2019年間雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)占比約為82.6%，說(shuō)明豫南地區(qū)絕大部分為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)。陳曉清等[2]研究表明1997-2018年我國(guó)農(nóng)業(yè)用水量占總用水量的比重最大，占比達(dá)到60%以上，高效利用農(nóng)業(yè)水資源是緩解水資源短缺地區(qū)用水矛盾的重要途徑，節(jié)約高效利用農(nóng)業(yè)水資源有利于作物產(chǎn)量的增加和作物水分生產(chǎn)力的提高。

胡廣錄等[3]以綠洲灌區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)為例，對(duì)農(nóng)作物水分生產(chǎn)力影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明可控的管理因素對(duì)農(nóng)作物水分生產(chǎn)力的影響大于不可控的氣象因素；LI等[4]以河西走廊為研究區(qū)，分析驅(qū)動(dòng)因素對(duì)灌溉用水生產(chǎn)力的影響，結(jié)果表明，灌溉用水生產(chǎn)力與農(nóng)藝措施、作物生育期日平均溫度和太陽(yáng)輻射顯著相關(guān)，且農(nóng)藝措施的影響遠(yuǎn)大于氣象因素。楊建瑩等[5]利用MODIS 和SEBAL 模型對(duì)黃淮海平原冬小麥水分生產(chǎn)力進(jìn)行估算，結(jié)果表明產(chǎn)量增加對(duì)冬小麥水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)大于實(shí)際蒸散量，且氣象要素、作物品種、人為管理等因素都是影響研究區(qū)冬小麥水分生產(chǎn)力的重要因素；李威等[6]運(yùn)用農(nóng)業(yè)版本Agri-CEVSA 模型模擬了北方旱作春玉米水分生產(chǎn)力，結(jié)果表明北方旱作春玉米農(nóng)田水分生產(chǎn)力空間分布與溫度和降雨呈正相關(guān)，隨著農(nóng)田管理措施的改進(jìn)，氣候?qū)Ξa(chǎn)量造成的波動(dòng)正在減弱。

對(duì)于河南等華北缺水地區(qū)，從工程技術(shù)措施方面提高農(nóng)業(yè)用水效率的潛力已達(dá)到或接近極限，因此考慮從生物農(nóng)藝措施方面提高農(nóng)業(yè)用水效率[7]。國(guó)內(nèi)外有關(guān)氣象、農(nóng)藝對(duì)水分生產(chǎn)力影響的研究，大部分都是基于灌溉農(nóng)業(yè)，針對(duì)雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)的研究較少，缺乏雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)各影響因素對(duì)水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率的研究。針對(duì)以上不足，本文以河南省豫南地區(qū)為研究區(qū)域，深入了解作物水分生產(chǎn)力的現(xiàn)狀，正確評(píng)價(jià)豫南地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源利用效用狀態(tài)，明確河南省水分生產(chǎn)力的制約因素與其影響因素的定量關(guān)系，以期為提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率提供幫助。

1 材料與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

豫南地區(qū)主要包括信陽(yáng)、南陽(yáng)、駐馬店3個(gè)地級(jí)市以及鄧州、固始和新蔡3 個(gè)省直管縣（市）。豫南位于北緯33°線兩側(cè)，地處淮河上游與大別山北麓之間，地形地貌由東北向西南呈階梯狀分布，依次為平原洼地、丘陵崗地、豫南山地，地勢(shì)南高北低。位于亞熱帶濕潤(rùn)性季風(fēng)氣候向暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候的過(guò)渡地帶，年平均溫度15.9 ℃，降水較多，年降水量800 mm 以上。降雨在時(shí)間和空間上表現(xiàn)出明顯的不均勻性，時(shí)間上，夏季和秋季多雨，春季和冬季少雨；空間上，干旱發(fā)生強(qiáng)度呈現(xiàn)出自東部地區(qū)向中西部地區(qū)遞減的趨勢(shì)。豫南地區(qū)四季分明，光、熱、水資源豐富，糧食作物以小麥、玉米、稻谷為主。

1.2 數(shù)據(jù)收集及主要因素的選取

農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》，從《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》中收集南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店3 市2010-2019年相關(guān)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，包括主要糧食作物（小麥、玉米、稻谷）的產(chǎn)量、氮磷鉀肥施用折純量、農(nóng)藥施用量，這部分?jǐn)?shù)據(jù)用于作物水分生產(chǎn)力的計(jì)算和管理因素對(duì)作物水分生產(chǎn)力的影響和貢獻(xiàn)率分析。從國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心獲取南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店3 市2010-2019年相關(guān)氣象數(shù)據(jù)，相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包括經(jīng)緯度、高程、降水量、平均氣壓、風(fēng)速、平均氣溫、平均水氣壓、平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、日最低溫度、日最高溫度等，這部分?jǐn)?shù)據(jù)用于參考作物蒸發(fā)蒸騰量的計(jì)算和氣象因素對(duì)作物水分生產(chǎn)力的影響和貢獻(xiàn)率分析。

根據(jù)豫南地區(qū)實(shí)際情況，通過(guò)綜合分析與篩選，選取平均氣溫、冠層表面凈輻射、平均相對(duì)濕度以及平均風(fēng)速4個(gè)重要的氣象因素，結(jié)合水肥資源節(jié)約集約利用和水肥優(yōu)化管理的理念，選取純氮、純磷、純鉀及農(nóng)藥施用量作為管理措施因素，利用這8個(gè)因素進(jìn)行作物水分生產(chǎn)力變化原因分析和貢獻(xiàn)率分析。

1.3 研究方法

1.3.1 作物水分生產(chǎn)力

在農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)用水效率被定義為每消耗1單位水資源而產(chǎn)生的糧食數(shù)量，水分生產(chǎn)力是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平和農(nóng)業(yè)用水科學(xué)性與合理性的綜合指標(biāo)，因此以水分生產(chǎn)力來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)用水的效率。水分生產(chǎn)力的計(jì)算公式為[8]：

式中：WPc為作物水分生產(chǎn)力，kg/m3；Y為作物產(chǎn)量，kg/hm2；ET為作物蒸發(fā)蒸騰量，m3/hm2。

使用作物系數(shù)法計(jì)算作物在某一時(shí)段的需水量[9]，計(jì)算公式為[10]：

式中：ETc為計(jì)算時(shí)段內(nèi)的作物需水量，mm；ET0為相應(yīng)時(shí)段的參考作物蒸發(fā)蒸騰量，mm；Kc為相應(yīng)時(shí)段主要糧食作物的作物系數(shù)，不同作物Kc的取值見(jiàn)表1[11]。

表1 作物系數(shù)取值Tab.1 Values of crop coefficients

參考作物蒸發(fā)蒸騰量( reference crop evaportranspiration，ET0)可以用來(lái)指導(dǎo)區(qū)域水資源規(guī)劃和水資源科學(xué)管理。本文對(duì)豫南地區(qū)10 a 逐日氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行整理匯總，運(yùn)用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的基于能量平衡和空氣動(dòng)力學(xué)原理的Penman-Monteith模型[12]計(jì)算ET0。

1.3.2 共線性分析

在分析因變量與自變量的關(guān)系時(shí)，如果自變量因素之間存在共線性問(wèn)題，則會(huì)掩蓋因變量與自變量真實(shí)的關(guān)系，難以區(qū)分每一個(gè)自變量對(duì)因變量的單獨(dú)影響[13]。為判斷選取的因素間是否存在共線性，利用SPSS 軟件進(jìn)行共線性診斷。通過(guò)共線性診斷結(jié)果可以判斷變量間是否存在共線性，其判讀常用到以下統(tǒng)計(jì)量：容忍度、方差膨脹因子（VIF，容忍度的倒數(shù)）、特征值、條件指數(shù)和方差比例等[14]。當(dāng)自變量容忍度小于0.1，或VIF大于10 時(shí)，表明自變量間存在嚴(yán)重的多重共線性[15]；若條件指數(shù)值為10～30為弱相關(guān)，則認(rèn)為可能存在共線性，條件指數(shù)為30～100 為中等相關(guān)，則可能性進(jìn)一步加大，條件指數(shù)大于100 表示有強(qiáng)相關(guān)；若最大條件指數(shù)≥10，且2個(gè)或多個(gè)的估計(jì)回歸系數(shù)有較大的方差分解比，一般方差分解比大于0.5 時(shí)，可認(rèn)為自變量間存在共線性。

1.3.3 偏最小二乘回歸分析

偏最小二乘回歸方法（PLS） 最早是由S. Wold 和C.Albano 等人于1983年提出，PLS 方法能提取出對(duì)因變量解釋能力最強(qiáng)的相互獨(dú)立的綜合變量，從而克服自變量間因嚴(yán)重多重相關(guān)性給系統(tǒng)建模帶來(lái)的不良影響。PLS具有主成分分析和線性回歸分析等方法的特點(diǎn)，在保證消除多重共線性的同時(shí)，模型精度及穩(wěn)健性也有很大提高[16,17]。

如果所有變量的VIP值均為1，則表示他們對(duì)水分生產(chǎn)力的作用（重要性、影響）相同；若VIP大于1，則表示其作用更加重要；當(dāng)VIP值小于0.8 時(shí)，表明各因素指標(biāo)對(duì)水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)較小[18]。

2 結(jié)果與分析

2.1 主要糧食作物水分生產(chǎn)力計(jì)算結(jié)果

由圖1可知，信陽(yáng)市的主要糧食作物水分生產(chǎn)力最高，駐馬店市次之，南陽(yáng)市最低，且3市主要糧食作物水分生產(chǎn)力變化趨勢(shì)大致相同，10 a間，信陽(yáng)市和南陽(yáng)市主要作物水分生產(chǎn)力呈降低趨勢(shì)，駐馬店市則是呈增加趨勢(shì)。

圖1 豫南3市2010-2019年水分生產(chǎn)力Fig.1 Water productivity of three cities in southern Henan from 2010 to 2019

由表2可知，2010-2019年南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店3 市水分生產(chǎn)力最大值變化范圍為1.08～1.24 kg/m3，最小值變化范圍為0.87～1.01 kg/m3，CV值變化范圍為8.30%～12.84%，表明南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店3市主要農(nóng)作物水分生產(chǎn)力具有較弱或者中等程度的差異。平均值變化范圍為1.01～1.11 kg/m3，豫南地區(qū)水分生產(chǎn)力在2011年取得最大值，為1.11 kg/m3，在2018年取得最小值，為1.01 kg/m3，由平均值可以看出豫南地區(qū)主要糧食作物水分生產(chǎn)力在2103年大幅降低，2014年、2015年回升后開(kāi)始緩慢降低。2010-2019年，豫南地區(qū)主要農(nóng)作物水分生產(chǎn)力有衰減趨勢(shì)，這與顧世祥[19]、劉濤[20]等人的研究結(jié)果一致。

表2 2010-2019年水分生產(chǎn)力分析Tab.2 Analysis of water productivity from 2010 to 2019

2.2 水分生產(chǎn)力變化原因分析

由圖1不難看出，南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店市主要糧食作物水分生產(chǎn)力大致呈現(xiàn)相似的變化趨勢(shì)，為探究引起此變化的主要原因，將選取的4 個(gè)氣象因素和4 個(gè)管理因素與各市作物水分生產(chǎn)力做Pearson相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 氣象因素和管理因素與作物水分生產(chǎn)力的Pearson相關(guān)系數(shù)Tab.3 Pearson correlation coefficients of meteorological and management factors with crop water productivity

所選因素與作物水分生產(chǎn)力的相關(guān)程度在3 市中不盡相同，但極為明確的一點(diǎn)是，冠層表面凈輻射都與作物水分生產(chǎn)力在0.01 級(jí)別上表現(xiàn)出極強(qiáng)相關(guān)。在南陽(yáng)市，作物水分生產(chǎn)力與平均風(fēng)速、純氮施用折純量、農(nóng)藥施用量在0.05 級(jí)別上表現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)；在信陽(yáng)市，作物水分生產(chǎn)力還與平均溫度在0.01 級(jí)別上表現(xiàn)出極強(qiáng)相關(guān)，與純氮施用折純量、純磷施用折純量、農(nóng)藥施用量在0.05 級(jí)別上表現(xiàn)出強(qiáng)相關(guān)；在駐馬店市，作物水分生產(chǎn)力還與平均溫度在0.01 級(jí)別上表現(xiàn)出極強(qiáng)相關(guān)。

總的來(lái)說(shuō)，作物水分生產(chǎn)力與冠層表面凈輻射之間存在著密切關(guān)系，2013年3 市主要糧食作物水分生產(chǎn)力顯著減少，且南陽(yáng)、信陽(yáng)、駐馬店3市冠層表面凈輻射均明顯增大，同比增長(zhǎng)分別為5%、7%、9%。2014年3 市主要糧食作物水分生產(chǎn)力顯著增大的同時(shí)，冠層表面凈輻射均明顯減小。2015年之后，3市主要糧食作物水分生產(chǎn)力大致呈減小趨勢(shì)，冠層表面凈輻射也基本呈增加趨勢(shì)。此外，作物水分生產(chǎn)力與平均風(fēng)速、平均溫度、純氮施用量和農(nóng)藥施用量之間也存在著很大關(guān)聯(lián)。

2.3 影響因素貢獻(xiàn)率分析

2.3.1 共線性診斷分析

由表4和表5可知，平均風(fēng)速、平均相對(duì)濕度、純氮施用量、純磷施用量和純鉀施用量的VIF 值分別為22.71、27.95、256.74、193.19、74.25，均大于10；最大條件指數(shù)為1 023.81，遠(yuǎn)大于100；冠層表面凈輻射、平均溫度、平均相對(duì)濕度、純氮施用量、純磷施用量和純鉀施用量的最大方差比例分別為0.66、0.59、0.71、0.89、0.84、0.79，均大于0.5。表明選取的8個(gè)因素之間存在著嚴(yán)重的共線性，為了解決自變量之間的共線性問(wèn)題，在農(nóng)作物水分生產(chǎn)力有效因素分析中，可以采用偏最小二乘回歸的分析方法。以水分生產(chǎn)力為因變量，各氣象因素和管理因素為自變量，運(yùn)用XLSTAT軟件進(jìn)行偏最小二乘回歸分析。

表4 影響因素的特征值、條件指數(shù)和方差分解比例Tab.4 Eigenvalue,conditional index and variance decomposition ratio of influencing factors

表5 影響因素的方差膨脹因子Tab.5 Variance inflation factors of influencing factors

2.3.2 偏最小二乘回歸分析

在對(duì)豫南地區(qū)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，又分別對(duì)3個(gè)市進(jìn)行進(jìn)一步分析，以探究市域間水分生產(chǎn)力主要驅(qū)動(dòng)因子的差別，結(jié)果見(jiàn)圖2。3個(gè)地市水分生產(chǎn)力的主要驅(qū)動(dòng)因子（VIP值大于1）略有差別，信陽(yáng)市水分生產(chǎn)力的主要驅(qū)動(dòng)因子VIP排序?yàn)椋恨r(nóng)藥施用量>純氮施用量>純磷施用量>冠層表面凈輻射，南陽(yáng)市為：冠層表面凈輻射>平均風(fēng)速>純氮施用量>農(nóng)藥施用量，駐馬店市為：平均風(fēng)速>冠層表面凈輻射>純氮施用量，豫南地區(qū)為：冠層表面凈輻射>平均溫度>純氮施用量。綜合分析可知，豫南地區(qū)對(duì)作物水分生產(chǎn)力影響最大的因素為冠層表面凈輻射和純氮施用量。

圖2 各影響因素對(duì)水分生產(chǎn)力的變量投影重要性VIPFig.2 Projection importance of variables of influencing factors to water productivity(VIP)

由PLS 分析可知，豫南地區(qū)氣象因素貢獻(xiàn)率為43.96%，管理因素為41.95%，其他未考慮的因素（作物因素、土壤因素）貢獻(xiàn)率為14.09%（見(jiàn)圖3）。其中對(duì)作物水分生產(chǎn)力貢獻(xiàn)較大的因素是冠層表面凈輻射、平均氣溫、純氮施用量、純鉀施用量、純磷施用量，貢獻(xiàn)率分別為17.80%、15.79%、11.83%、10.89%、10.86%，其次農(nóng)藥、平均風(fēng)速和平均相對(duì)濕度的貢獻(xiàn)率分別為8.37%、7.38%、2.99%。

圖3 各因素對(duì)水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率Fig.3 Contribution rate of each factor to water productivity

3 討 論

對(duì)豫南地區(qū)主要糧食作物水分生產(chǎn)力貢獻(xiàn)率最大的是冠層表面凈輻射和平均氣溫，但是在研究區(qū)，冠層表面凈輻射和平均氣溫與作物水分生產(chǎn)力呈負(fù)相關(guān)。觀察數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，冠層表面凈輻射與平均氣溫增大的同時(shí)，作物蒸發(fā)蒸騰量增大，糧食產(chǎn)量減少，由作物水分生產(chǎn)力計(jì)算公式可知，冠層表面凈輻射和平均氣溫的增大必然導(dǎo)致作物水分生產(chǎn)力的減小，這也是本文冠層表面凈輻射和平均氣溫貢獻(xiàn)率如此之大的原因。一方面，太陽(yáng)輻射充足有利于光合產(chǎn)物的積累、作物增產(chǎn)，另一方面，很多研究表明太陽(yáng)輻射是引起ET0變化的最主要的氣象因素[21-23]，且2 者為正相關(guān)。輻射促進(jìn)作物產(chǎn)量增加的速率小于影響ET0增大的速率，會(huì)導(dǎo)致輻射與作物水分生產(chǎn)力呈負(fù)相關(guān)。氣溫升高，增加了光熱資源，有利于作物生長(zhǎng)發(fā)育，但可能會(huì)加劇光熱敏感作物的吸收作用，降低作物干物質(zhì)的積累，最終導(dǎo)致作物產(chǎn)量降低[24]，從而引起作物水分生產(chǎn)力的降低。WANG[25]的研究結(jié)果表明氣溫變暖不利于雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)，但有利于灌溉農(nóng)業(yè)。氮、磷、鉀的施用量貢獻(xiàn)率大的原因是，氮、磷、鉀肥按照一定的比例配施可以促進(jìn)作物對(duì)氮、磷、鉀養(yǎng)分的吸收，同時(shí)提高作物產(chǎn)量，提高水分生產(chǎn)力，改善水分吸收利用[26]。氮肥的施用可以促進(jìn)鮮食玉米生育前期植株和根系生長(zhǎng)、干物質(zhì)累積和養(yǎng)分吸收[27]，影響作物產(chǎn)量，進(jìn)而影響作物的水分生產(chǎn)力。理論上認(rèn)為土壤中磷的有效性與土壤水分條件密切相關(guān)，磷具有保水、保持地力、保持土壤結(jié)構(gòu)的作用，從而影響作物的水分生產(chǎn)力。李亞龍等[28]發(fā)現(xiàn)低磷水平下水稻水分生產(chǎn)力低于中磷和高磷水平，證明磷與作物水分生產(chǎn)力存在著緊密聯(lián)系。

研究結(jié)果表明，純氮磷鉀施用量對(duì)作物水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率共為33.58%，占很大比重，這與胡廣錄[29]的研究結(jié)果相似，胡廣錄對(duì)綠洲灌區(qū)農(nóng)作物水分生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行了主成分分析，在選取的7個(gè)因素中，化肥施用量的載荷量排第2，說(shuō)明無(wú)論在灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)還是雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，化肥施用量對(duì)作物水分生產(chǎn)力都是很重要的影響因素。豫南地區(qū)作為典型的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，所選取的氣象因素對(duì)作物水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率略大于管理因素，這與一些灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)的研究有一定區(qū)別，李棟浩[30]以土壤因素和管理措施指標(biāo)為因變量，對(duì)黑河綠洲農(nóng)田玉米的灌溉水生產(chǎn)力進(jìn)行PLS分析，結(jié)果表明，在灌區(qū)尺度上，管理措施對(duì)灌溉水生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率為52.6%，其他因素(作物品種、氣候條件以及未涉及的土壤因子)對(duì)灌溉水生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率為14.8%，即在灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)灌區(qū)尺度上，管理因素對(duì)水分生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)率大于氣象因素。在忽略管理因素和氣象因素選取指標(biāo)不同的情況下，可以認(rèn)為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)不同于灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，氣象因素是限制作物水分生產(chǎn)力提高的主要因素。

4 結(jié) 論

（1）2010-2019年，豫南地區(qū)主要糧食作物水分生產(chǎn)力變化范圍為1.01～1.11 kg/m3，均值為1.06 kg/m3。2013年呈較大幅度降低，2014、2015年回歸到與2012年持平的水平，之后開(kāi)始緩慢降低。

（2）引起主要糧食作物水分生產(chǎn)力變化最主要的因素是冠層表面凈輻射，豫南地區(qū)主要糧食作物水分生產(chǎn)力與冠層表面凈輻射的Pearson 相關(guān)系數(shù)平均值為-0.879，表現(xiàn)為極強(qiáng)相關(guān)。

（3）雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)（豫南），作物水分生產(chǎn)力的主要驅(qū)動(dòng)因子為冠層表面凈輻射，其貢獻(xiàn)率高達(dá)17.80%；純氮、純鉀、純磷施用量作為化肥施用量，貢獻(xiàn)率共為33.58%。

（4）在雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)，氣象因素貢獻(xiàn)率為43.96%，管理因素為41.95%，其他未考慮的因素貢獻(xiàn)率為14.09%，氣象因素對(duì)作物水分生產(chǎn)力的影響略大于化肥和農(nóng)藥的施用。