安徽省稻米氣候品質評價方法

岳 偉1,，陳 曦1,，曹 強，占新春，阮新民，徐建鵬1,，郁凌華5

安徽省稻米氣候品質評價方法

岳 偉1,2，陳 曦1,2，曹 強3，占新春4，阮新民4※，徐建鵬1,2，郁凌華5

（1. 安徽省農業氣象中心，合肥 230031； 2. 安徽省大氣科學與衛星遙感重點實驗室，合肥 230031；3. 六安市氣象局，六安 237000；4. 安徽省農業科學院水稻研究所，合肥 230031；5. 滁州市氣象局，滁州 239000）

為科學評價區域稻米氣候品質提供技術支撐，該研究基于2008—2018年安徽省區域性試驗稻米品質資料及對應站點氣象數據，采用數理統計方法，明確了稻米品質形成關鍵期和最佳溫度，建立了中秈和中粳稻米氣候品質評價模型，并利用2018年分期播種試驗稻米品質資料對模型進行驗證。結果表明：中秈和中粳稻米品質形成關鍵期分別為齊穗后33 d和36 d，稻米品質形成的適宜溫度分別為24.8 ℃和23.0 ℃。將稻米氣候品質劃分為“特優”“優”“良好”“一般”4個等級，對應中秈稻米氣候品質指數（I）范圍分別為：I≥3.40、3.09≤I<3.40、2.73≤I<3.09、I<2.73，中粳稻米氣候品質指數范圍分別為：I≥3.36、3.08≤I<3.36、2.68≤I<3.08、I<2.68。經驗證，與實際等級相比，模型計算得到的中秈和中粳稻米氣候品質等級準確率均為80%。該研究建立的評價模型可用于中秈和中粳稻米的氣候品質評價工作。

農業；作物；水稻；稻米品質；溫度；評價模型

0 引 言

水稻是中國種植面積最廣、總產最高的糧食作物，在糧食生產和消費中一直處于主導地位[1]。近年來，隨著經濟的發展和生活水平的提高，人們對稻米的需求由追求數量向追求質量轉變。“十三五”期間，中國水稻品種稻米優質率由2015年的27.3%快速增加到2020年的49.2%[2]。品質的優劣已成為決定稻米市場競爭力的重要因素，開展品質第三方評價或認證是提高稻米聲譽、增強競爭力的有效手段之一[3]。由農業部推行的“三品一標”認證，在提升農產品品質、打造品牌等方面發揮了重要作用[4]。農產品氣候品質評價即綜合評定天氣氣候條件對農產品品質影響的優劣等級[5]，是近年來氣象部門開展為農服務工作的一項新舉措，對提升農產品的附加值和市場競爭力具有重要意義。

稻米品質除了受栽培條件、遺傳特性影響外，環境條件也是影響其重要因素之一[6]。水稻灌漿期溫度偏高，會導致灌漿加速，籽粒中不規格淀粉粒增加，淀粉排列結構更加無序，使得堊白粒率和堊白度顯著增加，糙米率、整精米率下降[7-8]；晝夜溫差大，日照時數充足，有利于降低稻米堊白粒率和堊白度，提高稻米蛋白質含量[9]。因此，利用氣象因子開展稻米氣候品質評價具有實際意義，建立基于氣象條件的客觀化、定量化評價模型是開展稻米氣候品質評價工作的基礎。目前國內眾多學者對農產品氣候品質評價方法開展了深入研究。金志鳳等[5]應用加權指數求和法，建立了浙江省茶葉氣候品質評價模型；楊棟等[10]將Monte Carlo法和TS評分法相結合，構建了水蜜桃氣候品質評價模型；謝遠玉等[11]采用相關普查、逐步回歸和主成分回歸分析等方法篩選影響臍橙品質的關鍵氣象因子，建立臍橙氣候品質指標評價模型；李德等[12]采用主成分分析法、有序樣本最優聚類法和逐步回歸法等統計方法，建立碭山酥梨氣候品質評價模型；陳惠等[13]采用相關分析、加權指數求和法，結合文獻查閱、專家調研以及常規農業氣象條件定量化等級評價標準，構建青棗氣候品質等級評價模型。

安徽省地處長江和淮河中下游地區，是全國水稻的主產省之一，常年種植面積250萬hm2左右，總產150億kg左右[14]，在保障全省乃至全國的糧食安全生產中具有舉足輕重的作用。目前，安徽省關于農產品氣候品質評價方法的研究多集中在碭山酥梨[12]、茶葉[15]、獼猴桃[16]等，而針對稻米的氣候品質評價方法鮮有報道。國內部分省份雖已開展了稻米氣候品質評價模型的研究[17-18]，但評價方法以定性描述為主，缺少稻米品質資料作為支撐，模型的科學性略顯不足。本研究利用安徽省2008—2018年區域性試驗和2018年分期播種試驗稻米品質資料及對應站點逐日氣象數據，在前人研究的基礎上，確定影響稻米氣候品質形成的主要氣象因子，分別構建了稻米氣候品質和氣象條件的表征參量，并建立中秈和中粳稻米氣候品質評價模型，以期為安徽省稻米氣候品質的定量化評價及優質稻米生產氣候資源合理利用提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 數據資料

稻米品質數據資料來源于2008—2018年安徽省水稻區域性試驗，地點為中秈和中粳典型種植區的合肥市、滁州市和鳳臺縣。中秈和中粳樣本數分別為220和165個，主要用于建立氣候品質評價模型。2018年在安徽省廬江縣進行中秈和中粳分期播種試驗，播期分別為5月10日、5月20日、5月30日、6月9日、6月19日，其品質數據用于氣候品質評價模型的驗證。稻米品質指標包括糙米率、精米率、整精米率、粒長、長寬比、堊白粒率、堊白度、透明度、堿消值、膠稠度、直鏈淀粉含量、蛋白質共12項。合肥、滁州、鳳臺、廬江站點對應年份逐日氣象資料來自于安徽省氣象信息中心，主要包括日平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、輻射（MJ/m2）等要素。

1.2 研究方法

稻米氣候品質評價方法研究思路如下：1）參照《食用稻品種品質 NY/T 593-2021》[19]標準，確定稻米品質評價指標及各指標分級標準，計算稻米氣候品質指數；2）以溫度作為影響稻米氣候品質的主要氣象要素，通過分析齊穗后不同時段平均溫度與稻米氣候品質指數的拋物線決定系數，確定稻米品質形成關鍵期；3）建立稻米氣候品質指數與溫度的關系函數，同時考慮稻米品質形成關鍵期輻射和氣溫日較差的影響，利用計算機數值模擬，形成基于溫度、輻射和氣溫日較差的綜合氣象條件指數；4）采用回歸分析，建立基于綜合氣象條件指數的稻米氣候品質評價模型，再根據農產品氣候品質認證技術規范，對稻米氣候品質指數進行分級，采用聚類分析確定不同氣候品質等級對應的氣候品質指數。

1.2.1 稻米氣候品質指數

農產品氣候品質指由年際間氣象條件決定的初級農產品品質[20]，本研究以氣候品質指數表征中秈和中粳稻米的氣候品質。根據《食用稻品種品質 NY/T 593-2021》[19]，選擇整精米率、堊白度、透明度、堿消值、膠稠度、直鏈淀粉含量6項指標作為中秈和中粳稻米氣候品質的評價指標。中秈和中粳稻米氣候品質指數計算方法如下：

式中I為中秈和中粳稻米氣候品質指數；a為第個中秈和中粳稻米氣候品質指標的權重系數；m為第個中秈和中粳稻米氣候品質指標對應等級的賦值。

其中，中秈和中粳稻米氣候品質指標的權重系數參照《食用稻品種品質NY/T 593-2002》[21]，并結合專家經驗得到（表1）；中秈和中粳稻米氣候品質指標等級賦值參照食用稻品質分級方法[20]，將各項品質指標劃分為4個等級，其中一級至三級對應優質稻米的一等至三等劃分標準，四級對應普通稻米劃分標準，一級至四級分別賦予4～1的數值。

表1 中秈和中粳稻米氣候品質指標權重系數

1.2.2 綜合氣象條件指數

灌漿結實期是稻米品質形成的關鍵期，該時段內平均氣溫是影響稻米品質的主要氣象因子，其次為輻射和氣溫日較差[22-24]。本研究以稻米品質形成關鍵期的平均氣溫為主要影響因子，引入輻射系數和氣溫日較差系數，形成綜合氣象條件指數，計算方法如下：

Y=·(r)·(d)（2）

式中Y為綜合氣象條件指數；為稻米品質形成關鍵期平均氣溫，℃；(r)為輻射系數；(d)為氣溫日較差系數。輻射系數和氣溫日較差系數采用一元線性方程表示，以綜合氣象條件指數與氣候品質指數的決定系數作為判定依據，確定其回歸系數和常數項。

1.2.3 稻米氣候品質評價方法

基于稻米氣候品質指數和綜合氣象條件指數，采用回歸分析，分別建立中秈和中粳稻米氣候品質評價模型。根據《農產品氣候品質認證技術規范 QX/T593-2019》[19],將中秈和中粳稻米氣候品質分為“特優”“優”“良”和“一般”4個等級，采用聚類分析，確定中秈和中粳稻米不同氣候品質等級對應的氣候品指數。

1.3 數據處理

本研究采用DPS 18.10統計軟件對數據進行相關分析、回歸分析、聚類分析、正態分布檢驗，利用Visual Basic程序對水稻品質形成關鍵期的輻射和氣溫日較差系數進行循環模擬。

2 結果與分析

2.1 中秈和中粳稻米品質形成關鍵期確定

為明確中秈和中粳稻米品質形成關鍵期，利用式（1）計算各樣本氣候品質指數，再統計稻米齊穗后不同日數的平均氣溫，其中中秈稻米統計日數為齊穗后11～35 d，中粳稻米為齊穗后11～40 d。程方民等[22]研究表明，水稻灌漿結實期前30 d的氣象條件與稻米品質的形成最為密切，假設本研究稻米品質形成關鍵期也為水稻齊穗至齊穗后（以下簡稱：齊穗后）30 d。采用線性、指數、對數、拋物線等回歸分析方法，分別對中秈和中粳稻米氣候品質指數與齊穗后30 d的平均溫度進行擬合，發現中秈和中粳稻米品質指數與齊穗后30 d平均溫度呈明顯的拋物線關系，因此本研究采用拋物線回歸方程擬合稻米氣候品質指數與溫度之間的關系。將中秈和中粳稻米氣候品質指數與齊穗后不同日數平均氣溫進行拋物線回歸分析，并計算其決定系數，其中決定系數最大值對應的齊穗后日數即為品質形成關鍵期。結果表明（圖1），中秈和中粳稻米氣候品質指數分別與齊穗后33、36 d平均氣溫決定系數最大，分別為0.364、0.382均達到<0.01顯著性水平。采用拋物線回歸分析，建立稻米氣候品質指數與齊穗后平均氣溫的回歸模型如下：

式中1和2分別為中秈和中粳稻米氣候品質指數；1和2分別中秈稻米齊穗后33 d平均氣溫和中粳稻米齊穗后36 d平均氣溫。利用配方法求出方程的最大值分別為24.8和23.0，即中秈和中粳稻米品質形成的適宜溫度為24.8和23.0 ℃。

圖1 中秈和中粳稻米氣候品質指數與齊穗后33 d、36 d平均氣溫的關系

2.2 中秈和中粳稻米氣候品質評價模型

2.2.1 綜合氣象條件指數計算

通過2.1節分析，稻米氣候品質指數與齊穗后的平均氣溫呈顯著的拋物線關系，為進一步驗證前人[22-24]關于輻射和氣溫日較差是影響稻米品質的次要因子的結論，進一步分析稻米氣候品質指數與品質形成關鍵期輻射和氣溫日較差的相關性。結果表明，中秈稻米氣候品質指數與齊穗后33 d輻射和氣溫日較差相關系數分別為0.171、0.389，中粳稻米氣候品質指數與齊穗后36 d輻射和氣溫日較差相關系數分別0.175、0.220均達到<0.05顯著性水平，說明關鍵期輻射和氣溫日較差對稻米品質存在顯著影響。

由于稻米氣候品質指數與品質形成關鍵期平均氣溫呈拋物線關系，當關鍵期平均氣溫小于稻米品質形成的適宜溫度時，溫度的升高，利于稻米品質的形成；反之，則不利于稻米品質形成。一定范圍內隨著輻射和氣溫日較差增加，對稻米品質形成的影響為正效應[22-24]，所以當關鍵期平均氣溫低于適宜溫度時，輻射和氣溫日較差不足會降低溫度對稻米品質形成的有利效應，設置輻射系數和氣溫日較差系數介于0～1之間。當關鍵期平均氣溫高于適宜溫度時，輻射和氣溫日較差的不足會增加溫度對稻米品質形成的不利效應，此時設置輻射系數和氣溫日較差系數為關鍵期氣溫低于適宜溫度對應的輻射系數和日較差系數的倒數。

輻射和氣溫日較差的函數式采用一元線性方程，利用Visual Basic語言作為計算工具，將輻射和氣溫日較差函數的回歸系數設置在0.001～0.1范圍內，常數項設置在0.5～1范圍內，分別以0.000 001和0.000 1作為步長進行循環，并計算出不同回歸系數和常數項對應的綜合氣象條件指數。以稻米氣候品質指數與綜合氣象條件指數拋物線回歸分析的決定系數作為判定標準，其中決定系數最大值對應的回歸系數和常數項，即為輻射和氣溫日較差函數中的回歸系數和常數項。得到中秈和中粳稻米氣候品質形成關鍵期的輻射和氣溫日較差函數如下：

2.2.2 中秈和中粳稻米氣候品質評價模型建立

利用式（2）和式（5）～式（8）分別計算出中秈和中粳稻米品質形成關鍵期綜合氣象條件指數。以綜合氣象條件指數為自變量，以稻米氣候品質指數為因變量，采用拋物線回歸分析，建立基于綜合氣象條件指數的稻米氣候品質評價模型為

中秈和中粳稻米氣候品質指數與綜合氣象條件指數的拋物線決定系數分別為0.517和0.501（圖2），均高于氣候品質指數與平均氣溫、輻射和氣溫日較差的決定系數，說明綜合氣象條件指數能更好地反映平均氣溫、輻射和日較差對稻米品質的綜合影響。

圖2 稻米氣候品質指數與綜合氣象條件指數關系

2.2.3 中秈和中粳稻米氣候品質等級劃分

由式（1）計算得到不同年份中秈和中粳稻米氣候品質指數I，采用均值聚類方法對中秈和中粳稻米氣候品質指數進行聚類分析，設定聚類數為4類，計算結果顯示（表3），中秈稻米氣候品質指數聚類中心值分別為3.55、3.25、2.92和2.54，中粳聚類中心值分別為3.50、3.22、2.94和2.42。以相鄰聚類中心的平均值為界限，確定中秈和中粳稻米“特優”“優”“良”和“一般”4個氣候品質等級對應的氣候品質指數（表4）。

表3 中秈和中粳稻米氣候品質指數（IACQ）聚類中心值

表4 中秈和中粳稻米氣候品質分級標準

2.3 中秈和中粳稻米氣候品質評價模型驗證

利用2018年安徽省廬江縣中秈和中粳分期播種試驗稻米品質資料和氣象資料，對建立的中秈和中粳稻米氣候品質評價模型進行驗證。其中氣候品質指數實際值根據稻米品質資料，利用式（1）計算得出；氣候品質指數模擬值根據氣象資料，利用式（2）～式（10）計算得出。由表5可知，中秈和中粳稻米氣候品質指數的實際值與模擬值誤差絕對值均值分別為0.128和0.126，中秈和中粳5個樣本中稻米氣候品質實際等級與模擬等級完全符合的均有4個，其余1個樣本均誤差1個等級，準確率均為80%。說明利用稻米生長期的氣象條件可定量化評價其氣候品質等級，本研究建立的評價模型可用于中秈和中粳稻米的氣候品質評價工作。

表5 中秈和中粳稻米氣候品質模型模擬結果對比

Table 5 Comparison between the simulation results of climatic quality for mid-season indica rice and mid-season japonica rice

3 討 論

氣候品質指數作為氣候品質的表征參量，在農產品氣候品質評價方法的研究中廣泛應用，但指標構建方法不盡相同，一種是基于農產品品質指標，采用加權求和法構建氣候品質指數，如碭山酥梨氣候品質評價模型[12]；另一種是基于影響農產品品質的關鍵氣象因子，采用加權求和法構建氣候品質指數，如茶葉[5]、青棗[13]、陜西紅富士蘋果[25]等。本研究采用前者方法，根據行業標準《食用稻品種品質 NY/T 593-2021》，綜合稻米的整精米率、堊白度、透明度、堿消值、膠稠度、直鏈淀粉含量6項品質指標，構建了稻米氣候品質指數。本研究以綜合氣象條件指數表征氣象條件對稻米品質的影響，較現有氣候品質評價模型中氣象要素采用分段賦值的方法更加精確。此外，與現有稻米氣候品質評價模型[17-18]相比，本研究建立了基于稻米品質指標的氣候品質定量化評價模型。

本文在前人研究的基礎上，通過分析明確了安徽省中秈和中粳稻米品質形成關鍵期分別為齊穗至齊穗后33和36 d，該時段主要為水稻灌漿結實期，與龔金龍等[26-27]關于稻米品質形成關鍵期的結論較一致。程方民等[22]以齊穗后30 d作為中秈和中粳稻米品質形成關鍵期；唐瑋瑋等[24]對重慶地區中秈遲熟品種“宜香9303”研究表明，溫度和日照時數對稻米品質影響的關鍵期為齊穗前35 d至齊穗階段，溫度日較差影響的關鍵時期在齊穗前10 d至齊穗后15 d；抽穗前的氣象因子主要通過改變穗粒結構而間接影響稻米品質[28]。不同區域氣象條件對稻米品質影響關鍵期存在差異的原因可能與種植品種、栽培管理措施、氣候條件等因素有關。本研究以固定時段作為稻米品質形成關鍵期，但在實際生產中，水稻的灌漿結實期長短并不是固定值，主要和灌漿結實期的溫度有關，通常溫度越低灌漿速率越慢、灌漿結實期越長，反之越短，所以模型在實際應用中可能存在一定誤差。

灌漿結實期的溫度條件是影響稻米品質的主要氣象要素，溫度過高會引起稻米胚乳淀粉粒排列不緊密，光線的多角度散射，胚乳透明度降低，堊白形成，進而導致堊白度、堿消值增加，整精米率、膠稠度、透明度、直鏈淀粉含量降低[29-30]；溫度偏低會造成灌漿速率慢、籽粒光合產物不足，淀粉及其他有機物質積累少，進而造成稻米品質下降[31]。本研究通過分析確定中秈和中粳稻米品質形成的適宜溫度分別為24.8 ℃和23.0 ℃，符合稻米品質形成的適宜溫度范圍[32-33]。灌漿結實期光照不足會造成直鏈淀粉含量和膠稠度顯著降低，堊白度、蛋白質含量顯著增加[34]。本研究在分析氣象因子對稻米品質的影響時沒有考慮降水因素，其原因為在水稻生產過程中，水分條件受人為影響因素較大，所以實際降水量不能較好地反映水分條件對稻米氣候品質形成的影響。

農產品氣候品質不等同于實際品質，前者是指由年際間氣象條件決定的初級農產品品質，后者是指由農產品的生理生化指標、外觀指標等表征的農產品優劣程度[19]。良好的氣象環境條件是形成優質稻米的基礎，但不是必然條件，遺傳[35]、土壤[36]、栽培管理[37]等也是影響稻米品質的重要因素，所以稻米的氣候品質與實際品質存在一定差異。水稻品種類型多樣，除中秈和中粳外，還有早秈、晚秈、晚粳等，本研究建立的中秈和中粳稻米氣候品質評價方法是否在適用于其他類型的水稻，還需進一步驗證。

4 結 論

為科學評價區域稻米氣候品質，本研究基于安徽省2008—2018年區域性水稻試驗稻米品質資料和氣象數據，開展了安徽省中秈和中粳稻米氣候品質評價方法研究，所得結論如下：

1）安徽省中秈和中粳稻米品質形成關鍵期分別為齊穗后33和36 d。平均溫度是影響稻米品質的主要氣象因子，且與品質呈拋物線關系，中秈和中粳稻米品質形成的適宜溫度分別為24.8 ℃和23.0 ℃。

2）利用水稻生長期間的平均氣溫、輻射、氣溫日較差等氣象因子可以評價稻米品質。本研究以綜合氣象條件指數作為氣象條件的表征參量，分析表明綜合氣象條件指數可以反映氣溫、輻射和氣溫日較差對稻米品質的綜合影響。

3）利用建立的稻米氣候品質評價模型對2018年安徽省廬江縣中秈和中粳分期播種試驗稻米氣候品質進行驗證，與實際等級相比，模型計算得到的中秈和中粳稻米氣候品質等級準確率均為80%。本研究建立的評價模型可用于中秈和中粳稻米的氣候品質評價工作。

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Evaluating the climatic quality of rice in Anhui Province of China

Yue Wei1,2, Chen Xi1,2, Cao Qiang3, Zhan Xinchun4, Ruan Xinmin4※, Xu Jianpeng1,2, Yu Linghua5

(1.,230031,; 2.,230031,; 3.,237000,; 4.,,230031,; 5.,239000,)

Environment conditions have been the most important influencing factors on the rice quality. It is a high demand to determine the positive or negative influences of the climate and weather on the rice quality, in order to effectively improve the added value and market competitiveness of rice. In this study, an evaluation model of rice climatic quality was established to provide the theoretical basis and technical support for the evaluation of the climatic influences on in Anhui Province of China. The key period and optimum temperature were clarified for the formation of rice climatic quality. Then, the rice climatic quality and comprehensive meteorological condition index were constructed using the rice quality data from the regional trials of three sites in the Hefei, Chuzhou, and Fengtai City in Anhui Province of China. Taking the mid-season indica and japonica rice as research objects, the daily meteorological observation data was collected from 2008 to 2018. The weighted summation and computer numerical simulation were carried out to preprocess the rough data. Finally, an evaluation model was established for the climatic quality of rice using regression analysis. The optimal model was then validated using the rice quality data from the sowing experiment by the stages in 2008. The results showed that the six indexes of climatic quality were achieved, including the percentage of head rice, chalkiness, transparency, alkali spreading value, gel consistency, and amylose content. The comprehensive index of meteorological conditions was obtained after the numerical simulation of three elements (average temperature, radiation, and diurnal temperature range). The key periods and optimum temperatures of climatic quality formation were 33 and 36 days after the date of full heading stage, while 24.8℃ and 23.0℃ for the mid-season indica rice and mid-season japonica rice, respectively. Four grades were divided into the “Extra excellent”, “Excellent”, “Good”, and “General” for the climatic quality of the mid-season indica and japonica rice. Therefore, the climatic quality index larger than 3.40 was matched with the “Extra excellent” grade of indica rice. The “Excellent” grade was matched between 3.09 and 3.40, while the “Good” grade was in the range between 2.73 and 3.09. At last, the climatic quality index smaller than 2.73 was matched with the “General” grade of indica rice. Similarly, the climatic quality index for the japonica larger than 3.36 was matched with the “Extra excellent” grade. Specifically, the ranges between 3.08 and 3.36, 2.68 and 3.08, and smaller than 2.68 were matched with the “Excellent”, “Good”, and “General” grades, respectively. The model validation showed that the 80% accuracy of climatic quality was achieved in the mid-season indica and japonica rice. The climatic quality grade was mainly one grade lower than the actual one. The difference between the climatic and the actual quality of rice was attributed to the different evaluation indices and impact factors. Therefore, the climatic quality of rice can be expected to serve as an excellent indicator of the actual quality. In summary, the climatic quality of rice can be evaluated by meteorological factors, such as the average temperature, radiation, and diurnal temperature range during the rice growth period. The improved evaluation model can also be used to evaluate the climatic quality of mid-season indica and japonica rice.

agriculture; crops; paddy; rice quality;temperature; evaluation model

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.19.012

S162.1

A

1002-6819(2022)-19-0102-08

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2022-05-11

2022-09-16

安徽省科技重大專項（2021D06050002）；科技助力經濟2020重點專項（KJZLJJ202002）；國家重點研發計劃項目（2017YFD0301304）

岳偉，碩士，高級工程師，研究方向為農產品氣候品質評價技術。Email：yuewei925@163.com

阮新民，博士，研究員，研究方向為水稻遺傳育種。Email：ruan_xm@126.com