烏海玉米的氣象影響因子及其產量預測模型分析

摘 要：利用烏海市及三區1998—2022年玉米產量和同期氣象資料，對烏海市及三區玉米產量進行趨勢產量和氣象產量的分離。對玉米氣象產量與生育期各類氣象因子進行相關性分析，篩選出相關性較高氣象因子，采用線性回歸方法，與氣象產量建立預測模型，預測模型回代、結果顯示，預報效果良好。

關鍵詞：產量分離；相關分析；預測模型；回代檢驗

中圖分類號：S513 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）05–0-03

玉米是烏海市主要糧食作物。當前，關于玉米產量與氣象因子之間關系的研究較多，但對烏海氣象因子變化對玉米氣象產量影響的研究相對較少。探討氣象條件與玉米氣象產量的關系，找出影響玉米產量的主要氣象因子和氣象災害，建立玉米氣象產量預報模型，對農業氣象服務能力建設具有重要的指導意義。

1 烏海氣候特點及耕地基本情況

烏海市屬溫帶大陸性氣候，降水量少，日照充足，蒸發量大，無霜期較長。年平均降水量是158.6 mm，降水主要集中在6—9月，年平均氣溫9.8 ℃，年平均大風日數19.4 d，年平均日照時數3 097.3 h。烏海市實際耕地面積90 273 hm2，耕地沿黃河分布，均為水澆地。海南區、海勃灣區占全市耕地的85.46%。

2 研究現狀

國內學者在糧食產量預測方面做了不少研究，陳華喜[1]根據1995—2010年份淮南市糧食產量的數據基本具有單調遞增性的特點，采用灰色GM（1，1）模型對其2011—2014年度的糧食產量進行了預測，預測具有較好的效果；王春遠[2]利用莊河市2004—2009年氣象與產量資料，通過正交多項式回歸方法對莊河市玉米生育期進行氣象條件分析，結果表明：夏季降水量是影響莊河市夏玉米產量的主要限制因素；運用逐步回歸方法對氣象因子進行篩選，建立產量預測方程，其預測準確率達89.3%。

3 資料來源和方法

烏海市及三區氣象數據資料選用烏海國家一般站數據。1998—2022年玉米播種面積、總產量和單產數據來源于烏海市統計局和國家統計局烏海調查隊。氣象資料為相應年份玉米生育期4—9月的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均地面溫度、最高地面溫度、最低地面溫度、日照時數、平均氣溫日較差、平均2 min風速10個主要氣象要素。

糧食產量的預測模型可以分為三大類：時間序列模型、回歸模型及人工神經網絡模型。回歸模型中運用比較廣泛的是線性回歸模型[3]。在對烏海市及三區1998—2022年玉米播種—成熟期氣候變化特征和玉米播種面積、總產量和玉米單產變化趨勢進行分析的基礎上，對氣象產量進行分析，利用線性回歸方法模擬產量的時間趨勢項，通過相關分析，獲取與玉米氣象產量相關性最高的氣象因素，用逐步回歸方法建立氣象產量方程，最后建立回歸模型并進行顯著性檢驗，再計算玉米歷年產量預測值，與玉米歷年實際產量進行比較，以此檢驗模擬公式的精確度。

4 玉米播種—成熟期的氣候變化特征

4.1 玉米生育期的生長特性

玉米屬喜溫而懼高溫的作物，玉米生育期間的最適宜的生育溫度為25～30 ℃。需水量為350～400 mm，玉米為短日性作物，生育期間要求一定時間的短日照，才能正常抽穗、開花。一般在生育初期需要的日照時間為8～12 h/d或更少，15～30 d才能通過光照階段，完成生育階段。根據玉米整個生育期的生長特性，將玉米的整個生長過程分為播種期（4月下旬—5月上旬）、出苗期（5月中旬—6月上旬）、拔節抽穗期（月中旬—8月中旬）和成熟期（8月下旬—9月中旬）4個階段[4]。

4.2 1998—2022年玉米播種—成熟期的氣候變化特征

1998—2022年玉米播種—成熟期內平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢，氣候傾向率分別為-0.3、-1.07、-1.3、-0.17 ℃/10年，平均最高氣溫和最高氣溫呈略微增長趨勢，平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長趨勢，氣候傾向率為1.37、2.5、0.6 ℃/10年，降水量變化趨勢不明顯。日照時數呈明顯下降趨勢，氣候傾向率為-13.5 h/10年。

4.3 1998—2022 年玉米各生育期的氣候變化特征

播種期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、平均2 min風速均呈不同程度下降趨勢，最低氣溫下降明顯，氣候傾向率為-1.18 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度、溫度氣溫日較差呈不明顯遞增趨勢，最高地面溫度增長明顯，氣候傾向率為3.04 ℃/10年，日照時數變化不大。

出苗期平均氣溫、降水量、最低地面溫度、日照時數、平均2 min風速呈下降趨勢，最低氣溫下降趨勢最為明顯，氣候傾向率為-1.6 ℃/10年。最高氣溫、平均地面溫度呈增長趨勢，溫度氣溫日較差、最高地面溫度增長明顯，氣候傾向率為2.13、3.6 ℃/10年。

拔節抽穗期最高氣溫、平均地面溫度呈不明顯上升，最高地面溫度、氣溫日較差增長明顯，氣候傾向率為2.67、1.13 ℃/10年，平均氣溫、最低氣溫、最低地面溫度、降水量、日照時數，平均2 min風速呈減少趨勢。

成熟期平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫都呈下降趨勢，最低氣溫下降顯著，氣候傾向率為-1.23 ℃/10年，平均地面溫度、最低地面溫度、日照時數、平均2 min風速呈下降趨勢，降水量、最高地面溫度、氣溫日較差為不明顯增長趨勢。

5 烏海市及三區玉米播種面積、總產量及單產的變化趨勢

5.1 烏海市玉米播種面積、總產量的變化趨勢

玉米是烏海市主要糧食作物，烏海市玉米總產量和播種面積的增幅基本一致，總體呈波動上升趨勢，多年的平均產量為27 474 t，玉米單產在2016年前基本呈上升趨勢，2016年達到峰值為37 643 t，是2000年最低值12 972 t的2.9倍，2016年后呈下降趨勢后趨于平穩，2017年冬、春季和夏季氣溫顯著偏高，平均降水量偏少也對作物產量有一定影響。查閱資料，客觀原因為2008年起我國玉米生產持續超常規增長，玉米庫存積壓嚴重，同時，玉米消費持續低迷。2016年進行了玉米收儲制度改革，實現了玉米價格形成機制的重大轉變，推動了農業種植結構調整優化，促進了玉米產業健康發展和競爭力增強。同時，烏海市優化農業產業布局積極推進葡萄全產業鏈發展造成玉米播種面積和產量呈一定的下降趨勢。

5.2 三區玉米種植面積和總產量的變化趨勢

由三區玉米種植面積和總產量變化趨勢可以得出，播種面積和總產量的增幅基本一致，海南區玉米種植面積和總產量最高，海勃灣區次之，烏達區最少。海南區播種面積和產量呈平緩上升趨勢，在2016年有低值，海勃灣區播種面積和產量同樣在2016年起呈下降趨勢，在2019年為低值。

5.3 烏海市及三區玉米單產的變化趨勢

由烏海市及三區玉米單產變化趨勢可以看出，烏海市及三區玉米單產呈波動增長趨勢，在2016年后呈顯著下降，2021—2022年，海勃灣區和烏達區玉米單產達到歷史新高（圖1）。烏海全力保障糧食播種面積。推進烏達區千畝優質、高效增糧示范片建設，經過測算，示范區玉米畝產同比增加30%。

6 玉米產量的氣象影響因子分析及預測模型的建立

6.1 分離趨勢產量和氣象產量

玉米產量受社會因素和自然因素的共同影響。為了減輕農業技術水平、社會經濟條件非氣象因素對玉米單產的影響，更好地分析單產和氣象因子之間的相關性，一般將作物的產量分成3個部分：趨勢產量yt（指作物在正常氣候條件下，氣候變化外的所有自然和非自然因素所影響的產量）、氣象產量yw（指由氣象因素的波動所影響的產量）、隨機噪聲e（由其他沒考慮的因素所導致的誤差，一般可忽略）。除去噪聲后的作物產量、趨勢產量和氣象產量的關系式為：

y=yt+yw（1）

式（1）中，y為實際單產，yt為趨勢單產，yw為氣象單產[5]。選擇單產進行分析可充分消除播種面積變化造成的影響，由于趨勢產量擬合的準確性會進一步影響氣象產量分離的準確性，因此，趨勢產量的準確擬合尤為重要。

用于擬合農作物趨勢產量的方法可歸為移動平均法（3年、5年、單指數、雙指數等）、回歸分析法（線性、非線性）、濾波分析法（HP、BP等）三類，三類方法各具不同的擬合特點，且對不同地區不同農作物的統計準確度存在差別。

為明確不同類型方法分離烏海及三區玉米氣象產量的準確程度。選取指數滑動平均法、直線回歸分析法和5年移動平均方法3種方法對烏海市及三區玉米趨勢產量進行擬合分析比較，在通過顯著性檢驗后用以分離出氣象產量，3種方法均呈現出0.01水平的顯著性，不同地區按照顯著性程度最高的方法進行氣象產量分離，烏海市和烏達區用指數平滑方法，海勃灣區、用5年移動平均方法，海南區采用直線回歸方法，按照式（1）得到氣象產量。

6.2 用線性回歸法模擬產量的時間趨勢項序列

將年份作為自變量，玉米單產作為因變量進行線性回歸分析，得到以下直線回歸方程。

烏海市趨勢產量模擬方程=-222 383.949+114.603

×年份

海勃灣區趨勢產量模擬方程=-256 762.692+131.766

×年份

烏達區趨勢產量模擬方程=-233 251.938+119.882

×年份

海南區趨勢產量模擬方程=-220 207.823+113.573

×年份

將年份分別代入公式中，即得到時間趨勢項序列。

6.3 烏海市及三區氣象產量與氣象因子的相關分析

烏海市及三區玉米歷年全生育期氣象因子與產量相關性，分析表明：與玉米氣象產量相關系數通過信度0.05（0.01）顯著性檢驗的氣象因子多為溫度相關因子，說明溫度對烏海玉米氣象產量的影響明顯。

烏海市氣象產量和出苗期最高氣溫、平均地面溫度、氣溫日較差之間有顯著的負相關關系，相關系數分別為-0.477、-0.443、-0.427。氣象產量和拔節抽穗期日照時數之間有顯著的正相關關系，相關系數為0.436。

海勃灣區氣象產量和出苗期日照時數之間存在顯著的負相關關系，相關系數為-0.465。氣象產量和成熟期氣溫日較差有顯著的正相關關系，相關系數為0.482。

烏達區氣象產量與出苗期平均氣溫、拔節抽穗期平均氣溫、最高氣溫、最低地面溫度之間存在顯著的正相關關系，相關系數為0.463，0.465、0.437、0.483，與出苗期日照時數存在顯著的負相關關系，相關系數為-0.471。

海南區氣象產量與出苗期、拔節抽穗期、成熟期日照時數、播種期最高地面溫度之間均顯著的正相關關系，相關系數為0.56、0.481、0.493、0.439。

6.4 用逐步回歸分析方法建立氣象產量回歸方程

以氣象產量為因變量，氣象因子為自變量，利用逐步回歸分析方法，對因子貢獻的大小進行篩選，確定氣象因子對玉米氣象產量所產生的綜合影響，得到以下回歸方程：

烏海市氣象產量模擬方程=3102.294-111.660*出苗期平均地面溫度

海勃灣區氣象產量模擬方程=-4254.271+344.432

×成熟期日較差

烏達區氣象產量模擬方程=-8101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192×出苗期日照時數+ 241.823

×拔節抽穗期最低地面溫度

海南區氣象產量模擬方程=-14298.952+133.124

×播種期最高地面溫度+841.662×拔節抽穗期日照時數

將相關的氣象因子各自分別代入以上方程，可得到烏海市及三區模擬的玉米氣象產量序列（表略）由以上得到可得到烏海市及三區的玉米產量預報模型：

烏海市玉米產量模擬方程=-222383.949+114.603

×年份+3102.294-111.660×出苗期平均地面溫度

海勃灣區玉米產量模擬方程=-256 762.692+131.766

×年份-4 254.271+344.432×成熟期日較差

烏達區玉米產量模擬方程=-233 251.938+119.882

×年份-8 101.959+285.034×出苗期平均氣溫-144.192

×出苗期日照時數+241.823×拔節抽穗期最低地面溫度

海南區玉米產量模擬方程=-220 207.823+113.573

×年份-14 298.952+133.124×播種期最高地面溫度+841.662×拔節抽穗期日照時數

6.5 歷史產量模擬及方程檢驗

將年份、氣象因子分別代入上述預測模型，可得到模擬的玉米產量，并與實際單產進行比較。計算結果表明，玉米產量歷史擬合率較高，預測精度最低為82%，說明方程可作為玉米產量預測的工具，可為玉米產量氣象服務提供方法和思路決策依據。

7 結論

（1）玉米播種—成熟期內的平均氣溫、平均最低氣溫、最低氣溫、最低地面溫度均呈略微下降趨勢，平均最高氣溫、最高氣溫、平均氣溫日較差、最高地面溫度、平均地面溫度呈增長趨勢，日照時數呈明顯下降趨勢。

（2）烏海市玉米總產量和播種面積的增幅基本一致，總體呈波動上升趨勢，2016年峰值之后呈下降趨勢后趨于平穩。海南區玉米種植面積和總產量最高，海勃灣區次之，烏達區最少。烏海市及三區玉米單產呈波動增長趨勢。

（3）與玉米氣象產量相關的氣象因子多為溫度相關因子，溫度對烏海玉米氣象產量的影響明顯。利用逐步回歸分析方法，建立了氣象產量回歸方程。

（4）得到可得到烏海市及三區的玉米產量預報模型。對方程進行回代，預測精度最低為82%，說明方程可作為玉米產量預測的工具，可為玉米產量氣象服務提供方法和思路決策依據。

參考文獻

[1] 陳華喜.灰色GM（1，1）模型在淮南市糧食產量預測中的應用研究[J].湖南工程學院學報（自然科學版），2018，28（1）：49 -52.

[2] 王春遠.莊河市玉米生育期氣象條件分析及產量預測[J].現代農業科技，2010（9）：304.

[3] 潘霖.基于SPSS的江蘇省糧食產量預測模型的構建[D].舟山：浙江海洋大學，2018.

[4] 白美蘭，劉興漢，馮曉晶，等.內蒙古玉米主產區氣候條件對產量的影響[J].內蒙古氣象，2004（3）：35-37.

[5] 牛浩，陳盛偉.山東省玉米氣象產量分離方法的多重比較分析[J].山東農業科學，2015，47（8）：95-99.

作者簡介：白鑫（1994—），女，內蒙古鄂爾多斯人，工程師，研究方向為氣象服務。