雙遼市玉米產量與氣象因素的相關性分析

金宇艦 韓月 趙翠婷

摘要：為深入研究玉米產量與氣象條件的相關性關系，縮小實際產量與預期產量的差距，本文通過數據分析建立玉米產量與氣象要素之間的相關關系，找到影響玉米產量的關鍵氣象因素，為科學合理地指導本地農業生產、提高玉米產量提供依據。

關鍵詞：玉米單產;氣象因素;最小二乘法;相關性

雙遼市位于吉林省西南部，地處吉林省西部的東、西遼河匯流區，松遼平原與科爾沁草原接壤帶，是吉林、內蒙古、遼寧三省的交界處。地處于中溫帶亞濕潤大區第二氣候區，屬大陸季風性氣候，全年熱量充足，光照充沛，四季氣候分明，雨熱同步，能夠滿足一年一熟作物生長發育的需要，具有發展種植業的良好條件，境內耕地面積達260萬畝，其中玉米種植面積高達77% 以上。本文通過建立玉米單產氣象模型，精確評估玉米產量受氣象因素的影響，預測玉米產量。

1資料來源

本文以1990 ～ 2019 年近30年數據為分析對象，氣象因素原始數據來源于雙遼國家基本氣象站，同期玉米產量數據來源于雙遼市統計局。氣象因素包含4 ～ 9月月平均氣溫（℃）、月降水量（毫米）、日照時數（小時）、地表溫度（℃）、5厘米地溫（℃）、10厘米地溫（℃） 6個維度的數據，產量數據為玉米單產。

2數據處理

通過分析，地表溫度、5厘米地溫、10厘米地溫與月均溫度呈現共線性，所以在變量特征的選擇上，溫度只需要選擇其中一個即可，這里我們選擇月平均氣溫進行相關性分析。將玉米單產資料采用三年滑動平均法方式擬出趨勢產量，在通過“實際單產-趨勢產量”獲得氣象單產數據。為了讓不同維度之間的數據有一定的比較性，對月平均氣溫、日照總時長、累計降水量三維數據進行歸一化處理。

3數據分析

本文選用最小二乘法對數據進行建模，以對玉米產量有影響的幾個氣象要素作為特征變量輸入，構建多元線性回歸模型，根據數據熱力圖的顯示以及數據之間相關性的分析，5月、7月、9月的降水量對玉米產量的影響為正效應，7月、9月的月均溫度為正效應，4月、5月、9月的日照為正效應，其余氣象因素的影響均為負效應。

3.1降雨量對玉米產量的影響

通過大量數據分析可知，雙遼市玉米產量與各降水量之間的關聯度按由大到小的順序排列依次為：5月降水量> 9月降水量> 7月降水量，且降水量對玉米產量的影響均為正效應，可知在玉米生長過程中，降水量是制約產量的關鍵性因素。在播種到出苗期，玉米產量受降水量的影響較大，隨著降水的增多，產量的增加較迅速。在成熟期，水分是否滿足玉米需求，對最終產量的形成也具有重要影響，即隨著降水量的增多，產量將會繼續增加。拔節期、抽雄期是玉米對水量需求較高的兩個時期，特別是孕穗期耗水強度較大，對缺水的敏感程度較強，而這兩個生長關鍵期均出現在7月份，倘若此期間降雨量沒有滿足玉米的生長需求，將會幼穗發育，更嚴重的還導致了雄穗抽不出、雌穗吐絲遲等問題，最終影響玉米產量。

3.2溫度對玉米產量的影響

經大量調研數據分析可知，除7月、9月溫度外溫度要素對玉米產量的影響多為負效應，即由此可知在過去的30多年間，雙遼市玉米產量隨溫度的增加會減少，即5月、6月、8月本地平均氣溫未達到玉米生長發育的最適溫度。

3.3日照對玉米產量的影響

4月、5月、9月，雙遼市玉米產量隨日照時長的增加而增加，其中9月增加的幅度最大，4月增加幅度最小，且與降水量相比，日照對玉米產量的影響不顯著。

玉米作為雙遼市的主要糧食作物，種植方法和技術已經較為成熟，未來通過先進技術篩選出適宜本地氣象條件的優良作物品種、通過人工增雨或人工灌溉手段增加作物發育期的降水量，是提高雙遼市糧食產量的主要發展方向。