黑龍江西部玉米產量預估模型的建立

薛 瑤 呂東輝 葉倩竹 劉興麗

（1 黑龍江省齊齊哈爾市氣象局，齊齊哈爾161000；2 黑龍江省甘南縣氣象局，甘南162100；3 廣東海洋大學，湛江524000；4 黑龍江氣象數據中心，哈爾濱150000）

全球氣候變暖導致氣候事件呈現多發、頻發、廣發趨勢，對人類生活、經濟社會發展和農業生產等方面造成影響[1]。預計到2100 年，全球平均氣溫將上升1.1～6.4℃[2]，降水分布也將發生很大變化。氣候條件變化對農業生產影響嚴重，對國家糧食安全構成威脅，其中洪澇、干旱等災害對黑龍江省農作物生產造成的影響占所有自然災害對農作物生產造成影響總和的89.4%，其他自然災害導致的農作物產量降低的情況約占5%[3]，農業受氣候變化影響極敏感且直接。近年來，不少國內外學者對氣象因子與產量及構成因子的關聯關系進行研究，其中武紅霞等[4]通過相關性分析和建立線性回歸模型，對太行山區旱坡板栗氣象條件與產量的關系進行了研究，確定了水分是影響產量的制約因素；劉自成等[5]選用2003-2010 年數據資料，分析了試驗區冬小麥生長發育關鍵期氣候變化的特點及其對小麥產生的影響，并對小麥生長發育過程中的氣象因子與小麥產量及影響產量的因素進行了相關性分析；張森等[6]通過灰色關聯度分析的方法對氣象條件與玉米倒伏和產量進行分析，得出了在當地影響產量最關鍵的氣象因子和該區域造成玉米倒伏的主要影響因素。目前，國內外對黑龍江西部氣象因子與玉米產量影響的研究鮮有報道，因此本試驗的研究十分有意義。

黑龍江省是我國重要的商品糧產區，在玉米產量、種植面積、商品化率方面均居全國首位[7]，真正承擔了當好國家糧食安全“壓艙石”的重任。黑龍江西部玉米多是中晚熟品種，產量多受氣象因子影響較大。富裕縣常年玉米種植面積高達10 萬hm2以上，占全省種植面積的1/6，是黑龍江省玉米種植面積最大、產量最高的縣，因此富裕縣又有“世界玉米生產帶”的稱號。實際上富裕縣玉米的主栽品種為吉單66，在富裕縣推廣種植以來，種植面積高達6萬hm2以上，是黑龍江西部種植面積最廣的玉米品種。富裕縣位于松嫩平原西北部，處于第一積溫帶，中溫帶大陸性季風氣候。春季多風少雨，夏季高溫多雨，秋季氣溫變化劇烈，冬季嚴寒干燥。最冷月平均氣溫-19.8℃，最熱月平均氣溫22.6℃，年平均氣溫3.3℃。雨量時段分布不均，年降水量448.3mm，降水以6-8 月最為突出，占全年總降水量的68.2%。年平均相對濕度64.0%，無霜期短，年平均無霜期134d。全年日照時數2595.1h，占可照時數59.0%。黑龍江氣象災害頻發，農作物的生長和發育高度依賴當地的環境條件，氣候變化勢必影響農作物最終產量[8]。因此，全面了解黑龍江西部氣象因子與玉米產量之間的聯系，從而預估其產量，對確保糧食安全、助力經濟社會發展具有深遠的影響。

1 材料與方法

1.1試驗點概況該試驗設在黑龍江省龍安橋鎮農業科技示范園區，試驗地土壤類型為薄層粘底碳酸鹽黑鈣土，土壤有機質含量約1.5%，pH 值7.5 左右，肥力偏低，為該縣主要栽培土壤類型，基本對全縣農業耕作土壤類型具有代表性。

1.2試驗設計參試玉米品種為吉單66，由吉林省農業科學院玉米研究所選育，并于2016 年經吉林省農作物品種審定委員會審定，審定編號為吉審玉2016015，此品種特性為高產、脫水快、抗病。該試驗區面積13000m2左右，不設重復，每個處理10壟，壟距130cm，壟長30m，破壟夾施45%測土配方復合肥40kg/667m2。適時播種，播種采用機械開溝、精量點播，各處理用種量1.2kg/667m2。田間管理與常規管理一致，及時鏟趟、追肥、防治病蟲害。

1.3測定項目對黑龍江省富裕國家基準氣象站觀測數據進行處理，整理出2018-2022 年玉米生育期每月氣象因子數據（主要包括月平均氣溫、月降水量、月日照時數）進行后續分析（表1）。試驗區收獲后進行2018-2022 年每年全區測產和相關產量構成因子的測定，測定項目為有效穗數、穗長、穗粗、穗行數、行粒數、單穗粒數及百粒重。

表1 富裕地區玉米生育期氣象因子變化

1.4數據統計分析用Excel 2010 整理2018-2022年玉米生育期每月氣象數據、吉單66 產量及產量構成因子數據，利用SPSS 23.0 軟件對產量及產量構成因子和氣象因子進行相關性分析，并進行產量預估模型的多元線性回歸分析。

2 結果與分析

2.1富裕地區玉米生育期氣象因子變化通過對表1 中富裕地區玉米生育期氣象因子變化情況進行分析，得出9 月降水量變異系數最大，8 月平均氣溫變異系數最小，且生育期內每月平均氣溫變異系數均小于5%，變異幅度較小，相較其他氣象因子穩定，變化范圍較集中。每月的日照時數相比降水量也較穩定，月降水量變化最大，其中9 月降水量最高時可達212.1mm，最低時僅有14.6mm，差異極大。月降水量的方差較大，其次為月日照時數，月平均氣溫較小，也反映出各月降水量變化大，氣溫較穩定。

2.2吉單66產量及產量構成因子變化對吉單66玉米品種2018-2022 年產量及產量構成因子進行分析（表2），得出每hm2產量的變異系數及方差最大，穗行數的變異系數最小，穗粗的方差最小，說明穗行數及穗粗的穩定性高，適應性較強。其中2022 年產量最高，達到9664.5kg/hm2，2020 年產量最低，僅有5704.5kg/hm2，主要是受2020 年臺風“巴威”“美莎克”和“海神”相繼北上影響，富裕縣出現了區域性暴雨大風天氣，氣溫較低，致使開花至乳熟期生長條件較差，不利于干物質積累，產量降低。

表2 吉單66 產量及產量構成因子變化

通過對吉單66 玉米品種的產量及產量構成因子進行相關性分析（表3），得出監測的7 個產量構成因子均與產量呈正相關，行粒數與產量相關系數最大，為0.992，達到極顯著相關水平，有效穗數、百粒重與產量達到了顯著性相關，相關系數分別為0.987 和0.967，足以看出吉單66 的產量與行粒數、有效穗數和百粒重密切相關，當行粒數、有效穗數、百粒重任意一個變量或多個變量增多時，產量都會相應有所提高。有效穗數也與行粒數、百粒重呈顯著正相關，說明這三者其中一個或者多個發生變化，都會影響其他產量構成因子的變化。

表3 吉單66 產量與產量構成因子相關性分析

2.3氣象因子與產量及產量構成因子的相關性分析對近4 年生長發育期內氣象因子與產量和產量構成因子進行相關性分析（表4）。在月平均氣溫方面，5 月、7 月平均氣溫與產量呈負相關，6 月平均氣溫與產量、有效穗數呈顯著正相關，與百粒重呈極顯著正相關，8 月平均氣溫與穗粗呈極顯著正相關；在月降水量方面，5 月降水量與穗粗呈顯著正相關，8 月降水量與產量呈負相關，9 月降水量與產量、百粒重呈顯著負相關；在月日照時數方面，7 月、9 月日照時數與產量呈負相關，其中9 月負相關系數僅為-0.001，6 月日照時數與產量、行粒數達到顯著性正相關水平，與有效穗數達到極顯著正相關水平，對產量影響較大。由于有效穗數、行粒數和百粒重與產量相關性很強，可以看出產量和各月氣象因子與各月氣象因子和有效穗數、行粒數、百粒重的相關性呈現大致相同的趨勢。由表4 可見，6 月平均氣溫、9 月降水量和6 月日照時數與產量相關性比較大。

表4 氣象因子與產量的相關性分析

2.4產量預估模型產量預估模型建立可以嘗試2種方式，第1 種是生育期內各月氣象因子作為自變量（X），產量作為因變量（Y）建立線性回歸方程，經SPSS 23.0 軟件分析得到全因子產量預估模型如下。

（1）式中，X1為8 月平均氣溫（℃）；X2為6 月日照時數（h）；X3為6 月降水量（mm）。

第2 種方式是顯著因子作為自變量（X），產量作為因變量（Y）建立線性回歸方程，經SPSS 23.0 軟件分析得到顯著因子產量預估模型如下。

（2）式中，X1′為6 月平均氣溫（℃）；X2′為9 月降水量（mm）；X3′為6 月日照時數（h）。

2018 年 吉 單66 實 際 產 量 為8650.73kg/hm2，6月、8 月平均氣溫分別為20.3℃和21.0℃，6 月、9月降水量分別為127.7mm 和69.9mm，6 月日照時數分別為239.9h，將這些氣象因子帶入產量預估模型，得出模擬產量為8512.72kg/hm2和8512.55kg/hm2，誤差均為1.6%，模擬效果都準確，且2 種模型的R2為1.000，試驗效果非常好（表5）。

表5 全因子產量預估模型與顯著因子產量預估模型比較

3 結論與討論

通過氣象因子與產量的相關性分析可以看出，6 月平均氣溫、9 月降水量和6 月日照時數與玉米吉單66 產量相關性較大；從線性回歸分析可以看出，8 月平均氣溫、6 月日照時數和6 月降水量對玉米吉單66 產量影響極大。6 月份正是富裕縣吉單66 品種3 葉期至拔節期，在此期間溫度極其重要，適宜的溫度有利于干物質的積累和培育壯苗，能為玉米后期的生長發育打好基礎，因此6 月氣溫對產量有很大影響。玉米的產量歸功于光照的利用，玉米是C4 型高光效能作物，在水分保證、溫度適宜的情況下，充足的日照能夠提高玉米光能利用率，產生更多的光合作用產物，進而達到高產，同時日照時數的增加能夠使平均氣溫升高，通過2 種產量預估模型可以看出，6 月日照時數的增加最有利于產量的形成。6 月作物需水量占全生育期需水量的30.7%，因此適宜的降水量促使根系向下深扎，增加植株抗倒伏性和對養分的吸收。8 月份為吉單66開花至乳熟期，此期間以生殖生長為主，當氣溫高于30℃時，會導致呼吸消耗增強，功能葉片快速老化，籽粒灌漿不足，當氣溫過低時，則會減緩生長，影響作物成熟和產量，因此8 月氣溫對產量影響較大。9月份是乳熟期至成熟期，此期間作物需水量占總生育期需水量的19.0%～31.5%，足以看出適宜的降水量是作物發育的前提，而降水量的增加同時又影響著氣溫的變化，隨著降水量增加，氣溫有所降低，因此9 月份降水量與產量呈顯著負相關。

本試驗對2018-2022 年富裕國家基準站觀測數據進行整理，得出降水量近5 年分布不均，變化較大，溫度和日照時數相對較穩定；對產量及產量構成因子和氣象因子進行相關性分析，發現行粒數、有效穗數和百粒重顯著影響著吉單66 品種產量的高低，6 月平均氣溫、日照時數、降水量和8 月平均氣溫均與產量聯系密切，9 月降水量與產量呈反比。采用多元線性回歸法建立產量預估模型，2 種產量預估模型經檢驗后結果準確，適用于吉單66 玉米品種及黑龍江西部地區的玉米產量預估，對實際生產具有較高的參考價值。