基于多因子分析的水稻種植適宜性研究

李正金， 李衛國， 李 菁， 陸一磊

(1.江蘇省南京市氣象臺，江蘇南京 210019； 2.江蘇省農業科學院農業信息研究所，江蘇南京 210014；3.江蘇省南京市高淳區氣象局，江蘇南京 211300)

2004年以來我國水稻產量實現“13年豐”的壯舉，產量大幅提升，消費者對稻米品質的要求也越來越高，水稻生產由原先的片面追求產量提高逐步向量、質并重的方向發展[1]。江蘇南京作為傳統的“魚米之鄉”，近年來全市大力實施農業“1115工程”，重點突出建設6.67萬hm2高標準糧田的要求，提出“穩定面積，優選品種，提高產量”的糧食生產方針。在全球氣候變暖背景下，如何更好地利用溫光資源，充分發揮水稻品種生產潛力，實現水稻高產、穩產、優質，是新形勢下亟待解決的重要問題。因此，進行優質水稻精細化氣候區劃研究有重要意義，對政府科學決策，農民合理安排水稻生產，實現優質水稻的高效生產，從而實現農業增效和農民增收，推動農業的可持續發展都具有重要意義。

前人關于影響水稻產量和稻米品質的氣候指標研究成果較多，李亞春等根據適宜優質水稻品種安全生育與產量形成的溫光生態特性及其機制，利用“3S”技術進行優質水稻精細化氣候區劃，進而提出優質水稻品種布局優化建議，為水稻品種選擇和生產提供依據[2]；沈陳華根據水稻營養生長和生殖生長期間的日照總時數、降水總量、平均氣溫、平均晝夜溫差、平均日最低氣溫和平均日最高氣溫距平的連續小波分析結果顯示，這些氣候因子存在不同的顯著周期，在開花結實期，日照時數增多有利于水稻產量的增加[3]；朱大偉等通過試驗數據研究發現，水稻生育期內的總積溫、總日照時數、抽穗后積溫和抽穗后日照時數與產量及構成因素呈極顯著相關[4]；任萬軍等通過籽粒灌漿的幾個特征參數的研究，提出弱光影響籽粒灌漿，導致充實不良，堊白米率、堊白度大幅度上升，透明度、光澤、整精米率、膠稠度降低，碾米品質與外觀品質均變劣[5]；董明輝等發現，灌漿期光照度變化對稻米品質形成影響較大，結實期光照度減弱使籽粒碾米品質和外觀品質變差、直鏈淀粉含量降低、崩解值下降、消堿值上升，而粗蛋白質含量增加，食味品質變差(灌漿期不同光照度對水稻不同粒位籽粒品質的影響)[6]。以上均是針對氣候要素對水稻產量或稻米品質方面的影響進行的研究，而有關優質水稻生產的綜合性區劃指標鮮有報道。

本研究在前人研究基礎上，通過系統分析南京市氣候資源現狀，綜合水稻品種安全生育、產量和品質形成的溫光生態特性，基于多因子分析法確定關鍵氣候指標，利用多元回歸法建立水稻種植的適宜性區劃模型，利用“3S”技術制作南京地區水稻種植氣候區劃圖。

1 材料與方法

1.1 數據來源

氣象資料來源于全市29個區域自動站、5個國家基本氣象站2006—2015年地面觀測資料，以及南京國家氣候基準站1951年以來的地面觀測資料(1951—2015年)，共35個氣象站(表1)，包括平均氣溫、降水量、日照時數等數據。氣象資料預先采用標準化處理。其中，區域自動站的主要選擇依據為距離最近的水稻田5公里范圍內(圖1)，能夠更好地代表農田的基本氣候特征。

地理信息資料采用國家基礎地理信息中心提供的、比例尺為1 ∶50 000的南京市基礎地理背景數據。南京市位于長江中下游沖積平原的邊緣，海拔較低，中、北部多低矮起伏的丘陵，沿江圩區和南部兩湖(石臼湖、固城湖)地帶地勢平坦。由于地勢相對平坦，氣象要素垂直變化小，但是緯度跨度較大，南北有較明顯的氣候帶差異，利用常見的數據插值方法能較好解決氣候要素的空間分布問題。

1.2 因子分析法確定水稻種植適宜性區劃指標

因子分析(factor analysis)是一種降維、簡化數據的技術。

表1 區域自動站

從研究指標相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些信息重疊、具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個不相關的綜合因子的一種多元統計分析方法。基本思想是：根據相關性大小把變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，但不同組的變量不相關或相關性較低，每組變量代表1個基本結構——即公共因子。

本研究有關水稻種植的適宜性分析，主要從氣候影響水稻產量、品質和病蟲害等3個方面來評定。前人分別對水稻的產量、品質和病蟲害與氣候因子的關系做了大量的試驗研究，也取得了大量的共識，因此本研究主要依據前人的研究成果，通過多因子分析法，篩選影響南京地區水稻生長的綜合性氣候指標。

1.3 數據標準化處理

本研究涉及到的區劃指標中存在量綱和數量級差異，例如水稻全生育期10 ℃以上的積溫(ET5-10)的數量級是103，而平均氣溫的數量級是102，為了消除各指標的量綱和數量級的差異，須對每一個指標值進行規范化處理。

數據標準化處理主要包括數據同趨化處理和無量綱化處理2個方面。數據同趨化處理主要解決不同性質數據問題，對不同性質指標直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結果，須先考慮改變逆指標數據性質，使所有指標對測評方案的作用力同趨化，再加總才能得出正確結果。數據無量綱化處理主要解決數據的可比性。

本研究中各個指標規范化計算采用Z分數(Z-score)標準化方法，將各個指標進行歸一化處理，其公式：

(1)

式中：X*是指標X的規范化值；X是指標原始值；μ和σ分別是樣本數據的均值和標準差。該標準化方法適用于最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數據的情況。

1.4 多元回歸法建立區劃模型

本研究采用多元回歸法進行水稻種植適宜度區劃建模，并且依據各氣候指標對優質水稻種植區適宜度的貢獻，引入權重系數，突出關鍵影響因子。基于層次分析(AHP)和專家調研(delphi)法確定權重系數，根據農業栽培專家對水稻生長發育關鍵性指標的認知和經驗，按氣候指標的重要性程度對各指標(屬性)進行比較、賦值和計算得出其權重系數。最終的區劃模型計算公式：

(2)

式中：Y為區劃模型的評價指數，即多項氣候指標的綜合評價值之和；Xi為第i項氣候指標的標準化值；Pi為第i項氣候指標的權重系數；n為氣候指標的個數。

1.5 區劃重分類方法

根據全市水稻種植適宜性氣候區劃模型，采用南京市的1 ∶50 000精度的GIS地理信息數據，利用IDW插值法，然后進行重分類[7]。

本研究選取的農業氣候區劃重分類方法是自然斷點分級法[natural breaks (jenks)classification method]，自然斷點分級法用統計公式來確定屬性值的自然聚類。公式的功能就是減少同一級中的差異、增加級間的差異。其公式為：

也可表示為：

(3)

式中：A是一個數組(數組長度為N)，meani-j每個等級中的平均值。該方法可用ArcGIS軟件自帶的功能模塊實現。

2 結果與分析

2.1 水稻適宜性氣候指標確定

根據前人研究成果可知，水稻生長期(5—10月)≥10 ℃的有效積溫ET5-10、水稻揚花至灌漿期(8—9月)的平均氣溫T8-9和日照時數S8-9等氣候要素與水稻產量呈極顯著相關[3-4]；水稻品質主要與灌漿結實期(8—9月)的平均氣溫T8-9和日照時數S8-9等氣候要素密切相關[5-9]；水稻揚花至灌漿期(8—9月)是水稻稻瘟病最易感時期，此期間日照時數S8-9、降水日數Rd8-9和空氣相對濕度Rh8-9等氣候要素與稻瘟病發生流行程度有較強的相關關系[10-13]。

對于水稻生產的主要氣候影響因子主要有以上5個氣候指標，數量多，增加了分析問題的復雜性；指標之間可能存在一定的相關性，因此使用因子分析法，來篩選確定評價模型所需的相對簡化的氣候指標。

將水稻種植的適宜性的各個氣候指標進行相關分析檢驗。由表2可以發現，揚花至灌漿期的S8-9、Rd8-9、Rh8-93個氣候指標之間的相關系數顯著超過0.5，其中S8-9與Rd8-9、Rh8-9之間存在顯著的負相關性，而Rd8-9和Rh8-9之間存在較好的正相關性，因此可以用S8-9作為公共因子，來表征日照時數和濕度等氣候指標。

表2 各氣候指標之間單相關系數

因此最終確定的影響水稻種植適宜性的氣候區劃指標為水稻生長期(5—10月)≥10 ℃的有效積溫ET5-10、水稻揚花至灌漿期(8—9月)的平均氣溫T8-9和日照時數S8-9等氣候指標。經過數據標準化后，3個氣候指標的指數形式分別為XET、XT、XS。

2.2 水稻適宜性氣候指標分析

溫度既是影響水稻生長發育、產量及品質的重要因素，也是確定水稻品種區域布局和稻作熟制的首要條件。1951—2015年南京地區(以南京國家基準氣候站為準)水稻揚花至灌漿期(8—9月)的平均氣溫(圖2)總體呈現振蕩上升的趨勢，這也是和全球氣候變暖的總體趨勢一致，說明南京地區水稻生長的溫度和熱量條件非常適宜。

光照是水稻產量、品質和病蟲害流行程度的重要氣象因子。根據1951—2015年南京地區(以南京國家基準氣候站為準)水稻揚花至灌漿期(8—9月)的日照時數的統計結果(圖3)可知，日照時數總體呈現明顯下降的趨勢，反映出此時段南京地區陰雨日數有增多趨勢。而由前人的研究結論可知，水稻生長關鍵期，特別是揚花灌漿期日照時數對水稻產量、品質形成均呈現密切相關性[4，6]，而此時段日照不足，遭遇寡照陰雨天氣，對病蟲害發生流行也有非常大的影響[11]，因此對于優質水稻生長、日照時數因子的作用也會更加突顯。

根據南京地區水稻種植適宜性區劃氣候指標，對全市35個氣象站2006—2015年地面觀測資料進行統計分析，依托南京市GIS地理信息數據，采用500 m×500 m小網格插值，獲得各區劃指標要素在地理空間上的分布特征。

圖4為2006—2015年南京地區水稻全生育期期間≥10 ℃的有效積溫(ET5-10)平均值分布圖。由圖4可以看出，在水稻生育期內，整體熱量資源豐富，總體范圍在4210～4 500 ℃ 之間，根據水稻的品種參數克制，這樣的熱量資源滿足所有早熟、中熟、晚熟水稻的生育期要求。但是，南北近300 ℃的積溫差異還是非常明顯。其中，六合區中北部地區有效積溫普遍在4 300 ℃以下，而長江以南大部分地區積溫都在4 400 ℃以上。

圖5為2006—2015年，南京地區水稻揚花至灌漿期(8—9月)的平均氣溫(T8-9)分布圖，由圖5可以看出，此時段南京地區平均氣溫為24.5 ℃，基本呈南北向分布，但是與積溫分布還是有明顯區別，其中六合和浦口北部地區基本都在24 ℃以下，而高淳大部分地區都在25 ℃以上，所有地區的氣溫都滿足水稻生長。

圖6為2006—2015年，南京地區水稻揚花至灌漿期(8—9月)的日照時數(S8-9)的平均分布圖，由圖6可見，此時段南京地區平均日照時數為205.1 h，但具有較為明顯的地域差異，日照時數最多的地區主要分布在溧水、江寧東南部地區，而相對比較低的則是江北地區和高淳西南部地區。日照時數對水稻的產量、品質和病蟲害的發生都有較為顯著的影響，其差異為優質水稻品種的布局和優化提供了空間。

2.3 水稻適宜性區劃模型的確立

依據因子分析法篩選的氣候指標并經過數據標準化，通過加權求和得到的總分值來評價某一地區的水稻生長的適宜度，最終的適宜性區劃模型可以表示為：

Y=a·XET+b·XT+c·XS。

(4)

式中：權重系數a、b、c根據農業栽培專家對水稻生長發育關鍵性指標的認知和經驗，按氣候指標的重要性程度對各指標進行比較、賦值和計算得出(表3)。

最終得到水稻種植適宜性區劃模型為：

Y=XET+2·XT+3·XS。

(5)

表3 優質水稻生產各因子的氣候指標貢獻

2.4 水稻適宜性等級區域劃分

根據南京水稻種植適宜性氣候區劃模型獲得的區劃指標值，采用南京市1 ∶50 000精度的GIS地理信息數據，利用IDW插值法然后進行重分類。

據此進行氣候適宜性區劃，給不同區域賦予色差并疊加區、省行政邊界、制作圖例等，完成南京市地區水稻種植適宜性氣候區劃專題(圖7)。

2.4.1 水稻種植適宜區 南京市水稻最適宜種植區主要分布在溧水、江寧區的中東部以及高淳區。該區域熱量資源豐富，絕大部分地區水稻全生育期期間≥10 ℃的有效積溫(ET5-10)都在4 450 ℃以上，揚花至灌漿期日照時數在210 h以上，非常適合高產、優質水稻的種植和生長；而且該區域大多位于河谷平原、濱湖平原和低矮丘陵地帶，平均海拔高度不足30 m，河網密集，水利設施完善，農業基礎好，應該規劃為南京市優質稻米生產的重點區域，以此提高水稻種植的經濟效益。

2.4.2 水稻種植較適宜區 南京市水稻適宜種植區主要分布在浦口區、六合區南部，江寧區西部和環石臼湖地區，區域內平均海拔高度在30 m左右，長江水系發達，灌溉條件優越。該區域的ET5-10大都集中在4 300 ℃～4 450 ℃，日照時數在200 h以上，熱量條件和日照條件略遜于最適宜區，但依然能滿足優質水稻生長發育所需的所有條件，所以依然適宜大規模種植優質水稻品種，提高經濟效益。

2.4.3 水稻種植欠適宜區 南京市水稻欠適宜種植區主要分布在六合區的中北部地區。該區域內多丘陵高崗地，多死火山群、石柱林群，其中冶山海拔231 m，區域內平均海拔超過。熱量資源和日照資源都是全市最少的地區，雖然基本能滿足優質水稻的生長條件，但產量和品質很難達到其他地區的標準，須要防范早霜凍等低溫災害對水稻生產后期的影響，須要種植生育期較短或對熱量、日照等要求略低的品種，來提高優質水稻種植的經濟效益，趨利避害。

3 結論與討論

目前國內有關農作物種植的氣候區劃研究大多針對產量或品質等單一方面，或者主要依據溫度、降水量或日照時數等單一氣象要素開展，已經取得大量的研究成果。本試驗嘗試性地綜合水稻產量、品質和病蟲害等多方面，開展南京地區水稻種植適宜性氣候區劃研究，以期能獲取高產、優質和低病蟲害的最適宜水稻種植區。

本研究基于農業氣候區劃的基本方法，側重于水稻的生產應用，在總結前人研究成果的基礎上，采用多因子分析法降維、簡化氣候因子數量，結合農業專家經驗，篩選影響優質水稻生長發育的重要氣候因子；依據多元回歸法建立適宜性區劃模型，并依據農業栽培專家對水稻生長發育關鍵性指標的認知以及氣候指標的重要性程度賦以對應的權重系數；基于全市35個農田氣象觀測站近10年的氣候數據分析，制作南京市水稻種植適宜性氣候區劃專題圖；根據區劃結論，對當前全市水稻種植結構和品質提出一些針對性的意見和建議。

本研究所采用的適宜性氣候區劃指標篩選方法和區劃模型具有一定的創新性，制作的優質水稻精細化氣候區劃專題圖對水稻品種選擇和農技推廣具體一定的科學指導性。但是，區劃指標的選擇大多是參考前人的研究成果，從綜合區劃結果來看，還有局部地區區劃等級與實際略有差異。因此，區劃指標還須要在實際應用中不斷修正與完善，使農業氣候區劃結果更加合理、實用。