王 冰,宮國欽,陳立春
(1.山東省煙臺市氣象局,山東 煙臺 264003;2.山東省萊陽市氣象局,山東 煙臺 265200)
小麥產量序列存在明顯的波動,與品種、土壤、天氣氣候條件、栽培技術等要素關系密切,可用定量的函數關系表示[1]。其中天氣氣候條件是影響小麥產量的重要原因,其對作物的生長發育和產量形成的影響有滯后性;在一定范圍內作物生長具有準同步性;大量的社會產量資料序列,隱含有大氣氣候條件對其影響的信息。我國自上世紀80年代就開始對主要作物進行產量的分析與研究,并制作主要作物的產量預報[2]。我們通過煙臺當地的氣象因子對冬小麥產量的影響分析,建立趨勢產量方程,分離出小麥趨勢產量和氣候產量,再用氣候產量對應年份的氣候因子建立氣候產量的預報方程,最終預報全市小麥產量,為政府和有關部門提供決策服務。
本文冬小麥總產、單產、種植面積等資料來源于煙臺市統計局,小麥發育期間的降水、氣溫等地面觀測資料來源于煙臺市11個氣象站的氣象觀測記錄,并對其進行處理,將11個氣象站的資料轉化為一個平均資料,記錄時間為1971—2010年。
保證預報時效的基礎上,對若干因子與預報對象進行逐步回歸后[3],選取了相關性最好的因子,包括:當年1-3月降水日數、當年1月平均氣溫、當年4月降水量、上年9-11月降水量、上年11月平均氣溫、上年12月-當年2月0℃以上積溫度數統計和上年12月-當年2月降水量。
影響小麥產量的因素很多,從對小麥產量影響時間演變特征來看,一般可以分為兩類:一是 時間作為自變量所推導出來的產量演變趨勢,一定程度上可近似反映出那些演變緩慢的自然產量的貢獻即趨勢產量;二是將實際產量減趨勢產量,便能顯示出自然因子(主要是氣象因子)對產量的影響,稱為氣象產量。趨勢產量有穩定性和漸增性的特點,但小麥實際單產年際波動大,因此在處理產量資料時分離趨勢、氣象產量所選用的方法非常重要。
確定的趨勢產量預報模式如下:

(復相關系數R=0.9471,方差 =0.3034,樣本數n=40)
式中:a為當年1-3月降水日數;b為當年1月平均氣溫;c為當年4月降水量;d為上年9-11月降水量;e為上年11月平均氣溫;f上年12月-當年2月0℃以上積溫度數統計;g為上年12月-當年2月降水量。
對上述因子進行回代檢驗,結果是:趨勢預報準確率為92.5%,有7.5%的年份回代檢驗誤差在2個等級以上。這些誤差較大的年份主要是4月中旬以后的氣象條件與常年狀況發生了明顯的差異。定量預報預測的產量與實產的相關系數r=0.9471,平均相對誤差為7.7%。
結合煙臺市統計局資料及上述煙臺冬小麥產量預報模型,得出如下結論:2012年全市小麥種植面積為170 600 hm2,較2011年的面積減少1 067 hm2。初步分析小麥產量定量預報為5 580 kg/hm2,較2011年單產增108 kg;與前5 a平均單產持平;總產為951 948 t,較2011年總產減9 748 t;較前5 a平均總產增28 973 t。
2012年對所建立的預報模式進行業務試用檢驗,據煙臺市統計部門數據,全市2012年小麥單產386 kg,比去年增加21.3 kg。小麥單產與我們通過該模型計算加權后結果 5 580 kg/hm2,相差 -3.62%,通過了檢驗。其產量趨勢預報結果與實際有一定的偏差,分析原因,可能由于預報需在5月上旬發布,而5月中旬以后的氣象條件對煙臺市冬小麥產量又有較大影響,如2012年前期的氣候條件對麥苗的生長發育非常有利,苗情普遍偏好,但從5月中旬起至6月底,全市出現了歷時一個多月的干旱,降水較常年平均偏少近9成,影響了小麥產量。因此,不僅要依據前期天氣氣候條件作出預報,還應結合未來天氣預報預測來訂正產量趨勢。總體來說,模型應用效果好,誤差較小,可滿足業務需要。
[1]郝立生,等.氣候變化對衡水小麥產量的影響[A].中國農學會農業氣象分會2006年學術年會論文集[C].2006.
[2]李淑霞,等.小麥產量預報方法初探[J].中國管理科學,1985,6.
[3]王春乙,等.用帶周期分量的逐步回歸模型預測冬小麥產量的試驗[J]. 氣象,1989,8.