固原市冬小麥產量預報與氣象條件分析

路智淵，顧 娟，龔小麗，王桂芳，常耀軍

(中國氣象局旱區特色農業氣象災害監測預警與風險管理重點實驗室，寧夏 銀川750002；寧夏氣象防災減災重點實驗室，寧夏 銀川750002；固原市氣象局，寧夏 固原756000)

固原位于寧夏南部山區，地處黃土高原半干旱氣候區，是典型的大陸性氣候，形成冬季漫長寒冷、春季氣溫多變、夏季短暫涼爽、秋季降溫迅速，晝夜溫差大，春季和夏初雨量偏少、日照充足。特殊的氣候環境直接制約著當地糧食作物的產量，氣候因子對冬小麥產量影響較大。因此，進行冬小麥產量預報與氣象條件分析對合理布局，調整農業產業結構具有重要意義[1-4]。

1 冬小麥產量預報與氣象條件分析

冬小麥實際產量數據、歷年冬小麥生育期數據與氣候資料分別由固原國家一級農業試驗站與固原國家基準氣候站提供。

作物產量的高低是與作物的品種特性、耕作制度、土壤肥力、管理措施和氣象條件等因素共同決定的。一般情況下冬小麥實際產量可分解為趨勢產量、氣象產量和隨機產量三部分[2]，實際計算時隨機產量可以忽略不計，表示為：Y=Yt+Yw

式中，Y為實際產量，Yt為趨勢產量，Yw為氣象產量。

1.1 趨勢產量模擬

趨勢產量是由地理環境、水肥、品種和生產力水平等因素決定，其產量呈逐年增高趨勢，有相對的穩定性。在實際產量比較低的情況下，年際間延續產量逼近某斜直線上升趨勢。趨勢產量有多種模擬方法，其中，直線滑動平均模擬不損失樣本序列數，也不必主觀假定產量歷史演變曲線類型；調和權重法是以不同權重方法確定各序列樣本對趨勢產量的影響。本文結合直線滑動平均與調和權重法對趨勢產量進行模擬和預報。假設某階段的線性趨勢方程[1]。

式中，a，b為回歸系數，t為滑動時間變量，p為滑動步長。在樣本選取上采用p年滑動，n年資料有np+1個直線回歸方程，即回歸方程樣本分別取1～p年，2～p+1年，…n-p+1～n年，亦即得到n-p+1個回歸方程：

設通過t點的回歸方程有qt個，因而回歸方程在該點的擬合值y(t)也有qt個，則該年的趨勢產量y(t)為這些擬合值的平均，即：

連接各點的y(t)即可表示產量的變化趨勢。計算趨勢產量的關鍵是滑動步長，p值越大，趨勢產量越平滑，p值越小，趨勢產量波動就越大。

本文利用2000～2020年冬小麥觀測地段實際產量數據，取滑動步長為14年，求得8個線性方程，按照上述直線滑動平均得到趨勢產量Yt，分離出氣象產量Yw。產量分離完成后，按照調和權重計算方法[1]，依次計算趨勢產量年增長量。（調和權重預測是一種對趨勢產量進行外延的算法）具體步驟如下：

（1）確定歷史趨勢產量的增量

式中，Yt為第t年的趨勢產量，Y(t+1)為后一年的趨勢產量；wt+1為趨勢產量的年增長量。

（2）確定歷史趨勢產量增量的調和平均值：

式中，Ct+1為調和權重系數，Ct+1按以下公式計算：

顯然，調和權重滿足：ct+1＞0;∑ct+1=1

（3）趨勢產量預測值

調和權重法考慮了農作物產量歷史增長的規律，使得離預測年較近的年份的增量有較大的權重，與等權處理相比，符合農業生產的實際情況。

于是得出2021年趨勢產量Y=382.384+15.262=397.646（g/m2）

1.2 氣象因子選取

由于作物產量與氣象因子等氣候資源關系密切，不同生育期氣象條件對產量的影響不同。以固原一級農業試驗站冬小麥歷年平均生育期為代表，來確定當地冬小麥主要生育期的出現時間及對應時段。

根據表1中所列冬小麥生育期，以旬為單位，統計各旬平均氣溫、旬降水量、旬日照時數數據作為模型備選氣象因子，分析氣象產量與各因子之間的相關性[5-8]，通過顯著性檢驗的因子作為影響冬小麥產量的關鍵氣象因子。分析結果顯示，氣象產量與R42（4月中旬降水）、R43（4月下旬降水）、S33（3月下旬日照）、S51（5月上旬日照）、T51（5月上旬氣溫）在0.05水平上顯著相關，與R42（4月中旬降水）、S33（3月下旬日照）在0.01水平上顯著相關。因此。將這5個因子作為冬小麥氣象產量預報建立模型的關鍵因子。

表1 固原一級農業試驗站冬小麥歷年平均生育期普遍期

表2 冬小麥氣象產量與關鍵發育期氣象因子的相關性

2 建立預報模型

選取與氣象產量顯著相關的5個因子做自變量，以氣象產量做因變量，進行多元線性逐步回歸分析，可以得出擬合最好的回歸方程：

方程中選取的3個關鍵性氣象因子分別為：R42（4月中旬降水）、S33（3月下旬日照）、S51（5月上旬日照），復相關系數為0.926，調整后的R2為0.833，入選的3個因子不存在序列相關和共線性，方差分析顯示回歸方程的概率為0，小于顯著性水平0.05或0.01，可以認為回歸方程成立，至此氣象產量的預測模型已初步建立。

3 模型檢驗

根據氣象產量預報模型，計算2021年氣象產量為YW=70.9062（g/m2），結合趨勢產量預測結果，2021冬小麥產量預測結果為Y=397.646+70.9062=468.5522（g/m2）。

預測結果與2021年觀測地段冬小麥實際產量524.97相比，定量誤差值為56.4178，預報準確率為89.26%。

4 結論

本文運用直線滑動平均，結合調和權重法對固原市冬小麥產量進行模擬預報取得了成功，可以認為此方法為當地其他農作物產量定量預測提供參考。

根據冬小麥生育普遍期的出現時間，以旬為單位選取氣象因子，進行相關分析和逐步回歸，得出的模擬方程擬合度較高，預測結果準確率也較高。

雖然該文建立的預測模型方法簡單，參數少，易于使用。但也存在一些不足，如分析單個氣象條件對產量的影響具有一定的片面性；未對作物生長自救和人工管理的影響進行考慮，即作物受輕微危害后可以通過自身恢復生長，也可通過管理人員的農技措施加以緩解。