基于气候适宜度的水稻产量动态预报模型.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(08):17ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.08.001基于气候适宜度的水稻产量动态预报模型郝 玲1,任曙霞1,张 佩2*,董京铭1,朱云凤1,何 玲1,张亚东1(1.江苏省连云港市气象局,江苏 连云港 222006;2.江苏省气象局,江苏 南京 210008)摘 要:利用19812016年江苏省13个市气象观测站的地面气象观测资料和同期的水稻产量资料,结合江苏地区的气候特点和水稻生理特性,构建了适用于江苏地区水稻的温度、日照、降水适宜度模型;根据气候适宜度与水稻气象产量的相关关系,确定了气候适
2、宜指数,进而建立了基于气候适宜指数的江苏各市及全省的水稻产量动态预报模型;对所构建的模型进行历史拟合检验和预报检验,拟合准确率平均为95.05%,预报准确率平均为96.15%,达到了业务工作中准确率95%以上的预报标准。关键词:水稻;产量;气候适宜度;气候适宜指数;动态预报 中图分类号:S511.059 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)08-0001-07Dynamic Forecasting Model for Rice Yield Based on Climatic Suitability HAOLing1,RENShu-xia1,ZHANGPei2*,DONGJi
3、ng-ming1,ZHUYun-feng1,HELing1,ZHANGYa-dong1(1.LianyungangMeteorologicalBureau,Lianyungang222006,China;2.JiangsuMeteorologicalBureau,Nanjing210008,China)Abstract:Basedontheobservationdataof13meteorologicalobservationstationsinJiangsufrom1981to2016andthericeyieldofthesameperiod,combinedwiththeclimatic
4、characteristicsandphysiologicalcharacteristicsofriceinJiangsuProvince,asuitabilitymodelsoftemperature,sunshineandprecipitationforriceinJiangsuProvincewasconstructed.Accordingtothecorrelationbetweenclimatesuitabilityandmeteorologicaloutput,theclimatesuitabilityindexwasdetermined,andthedynamicforecast
5、ingmodelsofriceyieldinJiangsuwereestablishedbasedontheclimatesuitabilityindex.Thehistoricalfittingtestandforecasttestwereconductedfortheconstructedmodels.Theaveragefittingaccuracywas95.05%,andtheaverageforecastingaccuracywas96.15%,whichreachedtheforecaststandardofmorethan95%accuracyinbusinesswork.Ke
6、y words:Rice;Yield;Climaticsuitability;Climaticsuitabilityindex;Dynamicforecast0 引言水稻是我国重要的粮食作物之一,气候条件的适宜程度及变化情况会直接影响水稻的生长发育及产量形成1-5,因此跟踪气候条件的变化,掌握气候适宜程度对晚稻生长发育和产量形成的影响,能够为农业生产者及时合理地开展田间管理工作提供理论支撑和科学依据,是现代农业气象为农服务的重要组成部分6-10。作物产量预报在我国已经进行了较长时间的研究和应用,预报的基本方法也很多,这些方法为作物气象产量预报奠定了基础。但是这些方法多在固定时间对作物产量进行预
7、报,在动态跟踪预报方面的应用则较少。近年来,许多学者开展了作物产量动态预报研究11-16。郑昌玲等17利用作物产量历史丰歉气象影响指数对早稻产量进行了动态预测,预测效果较好,但是这种方法没有考虑气象因子量值的变化,从而影响了预报的稳定性。帅细强等18利用水稻生长模型对江南双季稻的产量进行了动态预测,但是作物模拟模型所需的部分实时数据在实际中难以获得,参数调整也较为困难,大范围应用的效果不够理想。易雪等19利用气候适宜指数对湖南的早稻产量进行了动态预报,但未考虑生产措施和重大气象灾害特别是成熟收获阶段气象灾害对早稻产量的影响。上述动态预报方法的预报结果都存在一定的不稳定性,且它们的预报时段仍然较
8、长(一般在1个月以上),未做到真正的精准动态预报。因此,随着我国现代农业生产的发展,原有的预报方法在预报时间等方面已经不能满足收稿日期:2023-06-19基金项目:国家重点研发计划课题(2018YFD1000900);2019年国内外作物产量气象预报专项;江苏省气象局科技项目(KM201404)。作者简介:郝玲(1983),女,高级工程师,硕士,主要从事气候及应用气象研究。*通信作者:张佩。江 西 农 业 学 报35 卷2国家粮食安全预警和指导农业生产的需要。本文在已有的水稻气候适宜度研究的基础上,根据江苏地区的气候特点和水稻生长发育特性,构建了适用于江苏地区的水稻降水、温度及日照适宜度模型
9、,并在此基础上建立水稻气候适宜指数,构建了基于气候适宜指数的水稻产量的动态(逐生育期、逐月、逐旬)预报方法。1 材料与方法1.1 研究区概况江苏地处长江经济带,属东亚季风气候区,处在亚热带和暖温带的气候过渡地带,其农业生产条件得天独厚。江苏的粮食单产在我国维持着较高水平,粮食总产量在全国各省(市)中始终位居前列,在平衡国内粮食供应、保障我国粮食安全方面作出了重要贡献。水稻是江苏省粮食的主体,也是江苏农业的支柱产业之一,其产量形成是一个与气象条件密切相关的动态过程20。1.2 数据来源本研究所用气象资料包括江苏省13个气象观测站的日最高温度、日最低温度、日平均温度,以及逐日的日照时数和日降水量等
10、地面气象观测资料;资料年份为19812016年。其中,19812014年气象资料用于模型建立与模型的回代检验,20152016年气象资料用于模型预报检验。各市水稻产量资料和气象资料均来自江苏省气象信息中心。1.3 江苏省水稻气候适宜度模型的建立1.3.1 温度适宜度 首先计算各站点的日温度适宜度S(ti),公式为:S(ti)=(ti-t1)(t2-ti)B/(t0-t1)(t2-t0)B (1)B=(t2-t0)(t0-t1)(2)式(1)式(2)中:S(ti)为气象站点i的日温度适宜度;ti表示站点i的日平均温度,t1、t2、t0分别是水稻各生长发育阶段生长发育的三基点温度,即最低温度、最高
11、温度和最适温度,如表1所示。然后计算所有站点的日温度适宜度的平均值,得到各市的日温度适宜度。同样,计算所有市的日温度适宜度的平均值,得到全省的日温度适宜度,计算公式为:S(t)=1nni=1S(ti)(3)式(3)中:S(t)为各市或全省的日温度适宜度;n代表所属区域内站点数量。最后由日温度适宜度算出旬温度适宜度,计算公式为:S(t旬)=1mmi=1S(t)(4)式(4)中:S(t旬)为各市或全省的旬温度适宜度;m代表计算旬内的天数。1.3.2 日照适宜度 其计算公式为:S(si)=1 s1sis0e-(si-s0)/b2sis0e-(s1-si)/b2sis1(5)式(5)中:S(si)为气
12、象站点i的逐日日照适宜度;si为站点i的逐日日照时数;s0为站点逐日日照百分率为70%时的日照时数;s1为站点逐日日照百分率为30%时的日照时数;b为常数。各市及全省的逐日日照适宜度S(s)及旬日照适宜度S(s旬)的计算公式与式(3)式(4)类似。1.3.3 降水适宜度 其计算公式为:S(p旬)=1 区域旬降水距平百分率30%p/R区域旬降水距平百分率30%(孕穗抽穗期)(6)S(p旬)=1(孕穗抽穗期外其他发育期)(7)降水距平百分率(%)=(p-R)/R100%(8)式(6)式(8)中:S(p旬)为站点的旬降水适宜度;p为站点的旬降水量;R为站点的多年(19812010年)旬平均降水量。各
13、市及全省的旬降水适宜度S(p旬)的计算公式与公式(4)类似。表1 江苏省水稻气候适宜度动态模型的参数值模型参数水稻生育期播种出苗移栽返青分蘖孕穗抽穗乳熟成熟最高温度t2/404035353340373535最适温度t0/202025263026322828最低温度t1/101215181717201515b值5.135.455.655.725.725.485.214.794.561.3.4 气候适宜度模型 为了综合反映温度、降水、日照这3个因素对作物生长发育和产量形成的影响,本文建立了作物气候适宜度模型。F(c旬)=3S(t旬)S(p旬)S(s旬)(9)8 期郝玲等:基于气候适宜度的水稻产量动
14、态预报模型3式(9)中:F(c旬)为各市或全省的旬气候适宜度;S(t旬)、S(p旬)、S(s旬)分别为各市或全省的旬温度适宜度、旬降水适宜度、旬日照适宜度。1.4 基于气候适宜指数建立产量动态预报模型1.4.1 趋势产量的处理方法 作物产量的影响因素有很多,目前一般分为气象因素、农技措施因素和随机“噪声”三大类。其中农技措施因素反映一定历史时期社会生产的发展水平,主要包括耕作水平、施肥、病虫害控制、品种特性及增产措施等,其相应的产量分量称为趋势产量。模拟和预测趋势产量的常用方法有:线性回归、非线性回归(正交多项式)、分段回归、滑动平均(包括直线滑动平均)、指数平滑、调和权重等。采用不同方法模拟
15、趋势产量,所分离的气象产量结果并不相同,甚至截然相反。一般来说,采用非线性模拟方法可以取得较好的效果;但是在线性趋势明显时,采用各种方法的效果差异不大,而线性模拟计算最简便。本研究分别采用线性分离、二次曲线、滑动平均(3a、5a)及差值百分率等5种方法对趋势产量进行处理。1.4.2 建立气候适宜指数 由于作物在各个生育阶段的生理、生态特征不同,因此其对周围环境条件的需求也不同;同时,各个时段的环境因子对作物生长发育及产量形成的满足程度亦有差异。因此,为了客观地反映不同时期环境因子对作物的影响程度,有必要建立作物从播种至某一生育阶段的气候适宜指数。本研究采用加权集成的方法,构建江苏省水稻生育期内
16、从播种至任意时段的气候适宜指数计算模型。F(C)=ni=1Ki Fi(c旬)(10)式(10)中:F(C)为作物从播种至某一生育阶段的气候适宜指数;Fi(c旬)为区域内的旬气候适宜度;n为旬数;Ki为各旬气候适宜度对产量的影响系数(即权重)。目前,确定指标权重的方法有专家咨询法、因子分析法和相关系数法等。本研究采用相关系数法来确定水稻生育期内各旬气候适宜度的权重。具体计算方法:首先计算水稻生育期内每一旬气候适宜度与水稻气象产量的相关系数;然后计算每一旬相关系数占水稻生育期内所有旬相关系数总和的比值,以此作为该旬的权重系数,即影响系数Ki由下式求得。Ki=Rini=1Ri (11)式(11)中:
17、Ki为各旬气候适宜度对产量的影响系数,其值位于-1,1;Ri为区域内某旬气候适宜度与气象产量间的相关系数。1.4.3 建立作物产量动态预报模型1.4.3.1 一元一次模型的建立 首先构建作物气象产量与气候适宜指数的线性模型,即:Yj=a0+a1Fj(C)(12)式(12)中:Yj为第j年的作物气象产量;Fj(C)为第j年的作物气候适宜指数;a0、a1为系数。用式(12)计算出作物气象产量的预测值Yj后,再用下式计算气象产量的预测值Yj与实际值Yj间的相关系数r:r=1-(Yj-Yj)2(Yj-Yj)2(13)最后用下式计算出作物的预报产量:Y预报=Yt(1+Yj/100)(14)式(14)中:
18、Y预报为作物的预报产量;Yt为从作物产量分离的农业技术产量;Yj为作物的气象产量。模型对作物产量的预报准确率用下式计算:准确率=100-|(Y预报-Y实际)/Y实际100|(15)1.4.3.2 一元二次模型的建立 作物气象产量Yj与气候适宜指数Fj(C)间的一元二次模型(非线性模型)为:Yj=b0+b1Fj(C)+b2Fj(C)2 (16)式(16)中,b0、b1、b2为系数。先用式(16)计算出气象产量的预测值Yj,然后计算作物的预报产量和预报准确率,计算公式同式(14)式(15)。计算全省的作物预报产量时,对13个市的作物预报产量进行加权求和,权重为各参与计算的市水稻种植面积占全省水稻种
19、植面积的比例(表2)。表2 各市水稻种植面积占江苏全省水稻种植面积的比例市名比例市名比例苏州0.0397泰州0.0911无锡0.0285盐城0.1561常州0.0389淮安0.1267镇江0.0412宿迁0.0923南京0.0439徐州0.0826扬州0.0921连云港0.0872南通0.0797江 西 农 业 学 报35 卷42 结果与分析2.1 5种处理方法下趋势产量预报模型的预报效果统计和对比分析了线性分离、二次曲线、滑动平均(3a、5a)及差值百分率等5种处理方法下趋势产量预报模型的预报效果,结果如表3所示。除了二次曲线法外,在其他4种处理方法下,水稻实际气象产量与模型拟合气象产量间的
20、相关系数均通过了显著性检验,其中,采用5a滑动平均法的相关系数最高,其次是差值百分率法和3a滑动平均法,而采用线性分离法的相关系数最低。表3 不同处理方法下实际气象产量与模型拟合气象产量间的相关系数模型类型预报时间趋势产量处理方法差值百分率线性分离3a滑动平均5a滑动平均二次曲线一元一次模型7月中旬0.48000.41820.44170.55850.26517月下旬0.50120.42170.44960.56520.25368月中旬0.51290.46620.47670.53700.29118月下旬0.54520.45610.52890.58300.24519月中旬0.54060.43540.
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