于 成, 費永成, 孫 磊, 陳 樂, 亢 強
(1.成都市氣象局,四川成都 610071;2.成都市農(nóng)業(yè)氣象試驗站,四川溫江 611130;3.雙流縣氣象局,四川雙流 610200)
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水稻灌漿期動態(tài)預(yù)測氣象模型研究
于 成1, 費永成2, 孫 磊1, 陳 樂2, 亢 強3
(1.成都市氣象局,四川成都 610071;2.成都市農(nóng)業(yè)氣象試驗站,四川溫江 611130;3.雙流縣氣象局,四川雙流 610200)
摘要利用成都市農(nóng)業(yè)氣象試驗站的水稻發(fā)育期和氣象資料,在研究水稻灌漿期天數(shù)與水稻前期氣象因子關(guān)系的基礎(chǔ)上,建立了水稻灌漿期動態(tài)預(yù)測模型。結(jié)果表明,模型的回代和試報結(jié)果均與實際觀測值相接近,可在水稻進(jìn)入抽穗期后實現(xiàn)對灌漿期天數(shù)的動態(tài)預(yù)測。
關(guān)鍵詞水稻;灌漿期;動態(tài)預(yù)測;氣象模型
成都市的水稻自抽穗期后一般須經(jīng)過近1個月左右的灌漿期才能進(jìn)入成熟期,水稻成熟后能否順利收曬關(guān)系到全市糧食安全生產(chǎn)是否得到實現(xiàn)。成都市的水稻產(chǎn)量不僅與種植制度、植保措施等農(nóng)業(yè)技術(shù)相關(guān),也受制于氣候因素,其中,秋季陰雨是影響水稻產(chǎn)量的主要氣象因子。通過準(zhǔn)確地預(yù)測水稻灌漿期天數(shù),從而推測出水稻成熟時期,對于提前做好收割準(zhǔn)備工作、合理安排機械收割作業(yè)進(jìn)度、確保全市糧食優(yōu)質(zhì)增產(chǎn)均具有十分顯著的社會經(jīng)濟效益。國內(nèi)許多學(xué)者對水稻生育期預(yù)報方法開展了研究,如沈國權(quán)的非線性溫度模型[1]、高亮之等的“水稻鐘”模型[2]、甘維廉等的水稻品種模糊相似聚類法[3]、鄭新峰等的物候相關(guān)法[4],也有許多水稻生長模擬模型,如ORYZA2000、CERES-Rice模型[5]。筆者利用常規(guī)的農(nóng)業(yè)氣象資料,建立一種簡便的動態(tài)預(yù)測方法,可用于業(yè)務(wù)預(yù)報服務(wù)。
1資料與方法
1.1資料來源水稻發(fā)育期資料取自溫江區(qū)的成都農(nóng)業(yè)氣象試驗站1980~2014年作物觀測資料,觀測方法遵循《農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范》。由于溫江地區(qū)水稻常年播種期在清明節(jié)前后,成熟期在8月下旬~9月上旬,故依照平行觀測原理,選取溫江區(qū)1980~2014年4月上旬~8月下旬逐旬平均氣溫、降雨量和日照時數(shù)作為氣象分析數(shù)據(jù)。
1.2研究方法水稻發(fā)育期數(shù)據(jù)為日期序列,水稻灌漿期須經(jīng)過Df=Dm-Dh處理,式中,Df為水稻從抽穗揚花普遍期到成熟之間的灌漿期天數(shù),Dm為水稻成熟日期,Dh為水稻抽穗揚花普遍期。成都的水稻常年抽穗揚花期一般在7月下旬~8月上旬,因此在8月中旬初~9月上旬初以各旬的第1天作為動態(tài)預(yù)報時間。在對各旬氣象因子與灌漿期天數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析基礎(chǔ)上,對水稻前期各旬氣象因子進(jìn)行如公式(1)的加權(quán)處理,得到水稻前期各綜合氣象因子;再與灌漿期天數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。利用統(tǒng)計軟件SPSS對水稻前期生長期間各氣象因子進(jìn)行逐步回歸分析,以氣象因子為自變量、灌漿期天數(shù)為因變量,建立相應(yīng)動態(tài)預(yù)報模型。
(1)
式中,WXi為水稻前期綜合氣象因子值(如綜合氣溫因子、綜合雨量因子、綜合日照因子),xij為第j旬的氣象因子值(如旬平均氣溫、旬降雨量、旬日照時數(shù)),rij為第j旬該氣象因子與灌漿期天數(shù)的相關(guān)系數(shù),k表示預(yù)報時間的前一旬,分別取13、14和15來代表8月上旬、8月中旬和8月下旬,j=1、2、…、k分別表示4月上旬、4月中旬、…、預(yù)報時間的前一旬。
2結(jié)果與分析
2.1氣象因子對灌漿期的影響分析選取各旬平均氣溫、降雨量、日照時數(shù)與水稻灌漿期天數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析,從表1可以看出,8月上旬和8月中旬的旬平均氣溫及8月中旬的旬日照時數(shù)與水稻灌漿期天數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)(顯著水平α=0.05),說明在灌漿期間,氣溫越高、日照充足,水稻灌漿期就越短。
作物生長是一個連續(xù)的過程,前期氣象因子未通過顯著檢驗并不表明對作物生長不會產(chǎn)生影響。為進(jìn)一步研究水稻前期氣象因子是否對灌漿期天數(shù)產(chǎn)生影響,將前期各旬氣象因子按公式(1)進(jìn)行加權(quán)處理得到的水稻前期綜合氣象因子,再與灌漿期天數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析。結(jié)果表明(表2),各綜合氣象因子與水稻灌漿期天數(shù)的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到極顯著水平,說明水稻前期的平均氣溫、降雨量、日照條件均會對水稻后期灌漿期長短產(chǎn)生重要影響。
表1 水稻灌漿期天數(shù)與氣象因子相關(guān)分析
注:*為通過α=0.05檢驗。
表2 綜合氣象因子與灌漿期天數(shù)相關(guān)性分析
注:*為通過α=0.05檢驗,**為通過α=0.01檢驗。
2.2動態(tài)預(yù)報模型建立8月中旬~9月上旬以每一旬的第1天為預(yù)報時間,以前期綜合氣象因子為自變量,灌漿期天數(shù)為因變量,依據(jù)逐步回歸原理,建立的預(yù)報模型分別為:Df82=58.803+1.003WT81+0.037WR81+0.115WS81(r=0.719)、Df83=33.985+0.044WR82+0.086WS82(r=0.693)、Df91=34.178+0.045WR83+0.086WS83(r=0.697),這3個預(yù)報模型均通過α=0.05顯著性檢驗,其中Df82、Df83、Df91分別表示在8月11日、8月21日和9月1日對水稻灌漿期天數(shù)的預(yù)測值;WT81表示4月上旬~8月上旬所計算出的綜合氣溫;WR81、WR82、WR83分別為4月上旬~8月上旬、4月上旬~8月中旬和4月上旬~8月下旬所計算出的綜合雨量;WS81、WS82、WS83分別為4月上旬~8月上旬、4月上旬~8月中旬和4月上旬~8月下旬所計算出的綜合日照。
2.3模型檢驗?zāi)P蜋z驗結(jié)果表明(表3),從平均絕對誤差和均方根誤差RMSE來看,8月11日、8月21日和9月1日3次對水稻灌漿期天數(shù)做出的預(yù)測結(jié)果沒有很大區(qū)別,誤差結(jié)果均未超過3 d。通過模型逐年回代檢驗發(fā)現(xiàn),8月21日預(yù)測的絕對誤差超過8月11日預(yù)測的絕對誤差的年份數(shù)僅為31%,9月1日預(yù)測的絕對誤差超過8月21日預(yù)測的絕對誤差的年份數(shù)僅為43%。利用動態(tài)預(yù)報模型對2015年的水稻灌漿期天數(shù)進(jìn)行試預(yù)報,預(yù)測的絕對誤差最多相差3 d。因此,建立的模型對灌漿期天數(shù)的模擬有較高的精度,可滿足農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)服務(wù)需求。
表3 動態(tài)預(yù)測模型回代檢驗分析結(jié)果
3結(jié)論與討論
利用成都市農(nóng)業(yè)氣象試驗站的水稻發(fā)育期和氣象資料,將水稻前期各旬氣象因子進(jìn)行加權(quán)處理得到的水稻前期綜合氣象因子(綜合氣溫、綜合雨量和綜合日照),再與水稻灌漿期天數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析,建立水稻灌漿期動態(tài)預(yù)測模型,結(jié)果表明,各綜合氣象因子與灌漿期天數(shù)均呈顯著的正相關(guān),模型回代檢驗和試預(yù)報結(jié)果與實際觀測情況比較吻合。說明以綜合氣象因子為自變量建立的動態(tài)預(yù)測模型能客觀反映水稻灌漿期天數(shù)的變化,可在水稻進(jìn)入抽穗期后實現(xiàn)對灌漿期天數(shù)的動態(tài)預(yù)測。
在業(yè)務(wù)服務(wù)中,各旬氣象數(shù)據(jù)及水稻觀測數(shù)據(jù)均易獲取,綜合氣象因子可通過編程自動計算,使得利用模型進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測具有可操作性,有極強的應(yīng)用價值。
參考文獻(xiàn)
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Study on Dynamic Meteorological Prediction Model of Rice Grain Filling Stage
YU Cheng1, FEI Yong-cheng2, SUN Lei1et al(1. Chengdu Meteorology Bureau, Chengdu, Sichuan 610071; 2. Chengdu Experimantal Station of Agricultural Meteorology, Wenjiang, Sichuan 611130)
AbstractBased on the study of the relationship between the filling stage of days and the meteorological factors of early growth in rice, the dynamic forecasting model of rice grain filling stage was established by using rice growing period and meteorological data of Chengdu agro- meteorological station. The results showed that the results of the model are close to the actual observation, and the model can be used to predict the filling stage of days after heading stage.
Key wordsRice; Filling stage; Dynamic prediction; Meteorological models
收稿日期2015-11-26
作者簡介于成(1975- ),男,四川成都人,工程師,碩士,從事農(nóng)業(yè)氣象、農(nóng)業(yè)氣候資源研究和服務(wù)工作。
基金項目成都市氣象局2014年度業(yè)務(wù)技術(shù)研究課題“成都市農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)集研究”。
中圖分類號S 165
文獻(xiàn)標(biāo)識碼A
文章編號0517-6611(2015)36-270-02