云南省大麦种植气候类型区划研究

鲁永新 ，邹 萍，张中平，武 勇

（1.楚雄州气象台，云南 楚雄 675000；2.楚雄州农业技术推广研究所，云南 楚雄 675000）

随着人们对大麦生物学特性及加工特性的逐步认识，结合云南省作物种植结构调整的需要，上世纪80年代以来，云南大麦种植开始向规模化、专用化、产业化和现代化方向快速发展。云南种植的大麦主要用于酿造啤酒、畜禽饲料或啤饲兼用。2011年全省实际种植大麦超过20万hm2，已成为全国第一大种植区[1]。

随着城镇化进程的加快，云南省的耕地逐渐向山区、半山区坡地转移[2]。因受云南的地理、气候、经济等因素的影响，绝大部分山区、半山区坡地的水利基础设施建设滞后，不能满足干旱季节农业生产用水的基本需求。尤其是大麦，主要依靠自然气候条件生长。云南气候类型多样，广大山区、半山区大麦产业发展潜力大，气候因素对大麦生产的影响很大。笔者对云南省大麦全生育期内的降雨量、气温、日照等气候因子进行统计，研究其与大麦种植的相关性，以期为云南省的大麦种植提供客观、科学的理论依据。

1 研究方法

1.1 资料收集

收集了1981~2010年云南省125个县各旬、月的平均降雨量、气温和日照时数等气候资料。

1.2 气候因子的选择

因受季风气候的影响，云南省绝大多数大麦种植区在10月中旬~11月上旬播种，10月下旬~11月上中旬出苗，11月下旬~次年1月上旬麦苗分蘖，1~2月拔节孕穗，3月抽穗开花，4~5月上旬灌浆成熟，5月中旬前收获，全生育期145~180 d左右[3]。

大麦生育期间的降雨量、气温、积温和日照时数的时间、空间分布是影响云南大麦生长发育的关键，是大麦增减产的决定性因子[4-6]。参考相关文献，选取了与云南大麦生长适应性关系较强的33个气候因子作为区划研究指标（表1）。

表1 影响大麦生长的气候因子

其中，播种出苗期~分蘖期的降雨量决定了大麦的出苗数和分蘖率，是大麦产量形成的初始影响因子；拔节期~灌浆期的降雨量决定了大麦从营养生长到生殖生长再到营养生长的水分供给，是大麦有效穗数和产量形成的主要影响因子；全生育期的积温及分布为大麦生长发育的热量条件，是大麦产量和质量形成的重要影响因子之一；2~4月的日照时数为大麦生长发育的必要条件，也是大麦产量和质量形成的重要因子之一。

1.3 区划研究原理

利用多元统计学的主成分分析方法建立评价模型，根据评价模型得出的综合评价值来判断动态气候条件影响下的大麦产量。主成分分析原理是利用降维的思想，把众多变量转化为少数几个综合指标，这几个综合指标为原来的线性组合；综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此之间又不相关，能使复杂的问题简单化，使原因子的信息集中到几个主要因子上进行分析[7-12]。主成分分析方法的步骤：第一步对原始数据进行标准化处理，以消除量纲不同的影响；第二步求无量纲后数据的相关矩阵R；第三步求R的特征值、特征向量及贡献率；第四步根据贡献率确定主成分的个数；第五步以线性组合中权重较大的几个影响因子作综合意义解释；最后对组全因子进行逐步聚类分析。

1.3.1 R型主成分与逐步聚类分析 R型主成分分析是对变量的内在关系进行研究，以云南省大麦种植气候生态类型为研究对象，将33个区划研究指标因子组合成一个p＝33、n＝125的矩阵Xpn；前m个主成分组成的矩阵Ymn反映了“集中”原矩阵Xpn中的因子信息。根据主成分分析回归合成因子利用K－M逐步聚类法对矩阵Ymn作聚类分析，对n个站点进行气候类型的分类划分。

1.3.2 数据处理结果及解释 利用SPSS软件，对矩阵Y33×125进行主成分分析。用方差最大法进行正交旋转，使成分负载向0和1两极分化，采用回归法计算主成分分值。

2 结果与分析

2.1 主成分分析

在主成分分析时，荷载率绝对值的大小表明各因子与主成分的相关程度，荷载率绝对值越大的因子，与其主成分的相关性越好，越能显现出该主成分的影响效应。一般当 荷载率 ≥0.6时，认为该要素与主成分的相关程度足够大[13-14]。在主成分Y33×125中的前4个向量的累积方差已达94.651%（见表2），所以，只需计算4个主成分。

表2 Xpn协方差阵矩的特征值及方差和累积方差的贡献率

从表3中可知，第1主成分中荷载率较大的变量 依 次 是 X11、X12、X13、X9、X14、X10，X7、X8、X16、X15、X17，这11个因子反映了大麦生长发育中后期的水分条件及其分布状况。其中，X7、X8、X9、X10 代表大麦从拔节期到孕穗期的旬降雨量；X11、X12、X13、X14代表大麦从抽穗到开花期的降雨量及分布；X15、X16、X17代表大麦灌浆期的降雨量及分布。这几个因子分别反映了大麦几个关键生育期对应的降雨量及分布，是云南大麦产量和质量形成的主要影响因子。因子荷载率为正，说明了云南冬季降雨量的多少及时间分布是决定大麦的丰歉的第一影响因素，与云南大麦种植实践吻合。

第2个主成分中荷载率较大的变量依次是X29、X27、X28、X30、X25、X20、X21、X26、X22、X24、X23， 这 11个因子反映了大麦从播种至成熟各个时期的热量条件及分布，是云南大麦关键生育期对应的积温或平均气温。这些因子既表征了大麦各个关键生育期的热量条件，也表征了大麦在温度敏感时段是否遇上低温危害。因子荷载率为正，与云南大麦种植实践相吻合。

表3 Vmp矩阵的特征向量

第3个主成分中荷载率较大的变量依次是X2、X3、X4、X1、X7、X5、X6，这 7 个因子主要反映了云南大麦生长前期的降雨量及其分布。其中，X2、X3是大麦出苗期的降雨量，X1是播种期的降雨量，X4、X5、X6是大麦分蘖期的降雨量及分布。因子荷载率为正，说明这几个时段的降雨量对大麦前期生长呈正效应。

第4个主成分中荷载率较大的变量依次是X31，X32，X33，这3个因子反映了大麦生长发育中后期的光日照条件，分别代表了2月、3月和4月的日照时数。因子荷载率为正，说明大麦生长中后期光照充足，能提高大麦生长的光合效率，直接影响大麦产量和质量的形成，与生产实际相吻合。

2.2 动态逐步聚类分析

根据主成分分析回归合成因子，利用K-M动态逐步聚类法对云南省125个县进行气候生态类型的分类划分，最终划分为4个类型的大麦种植区（如图 1）。

2.2.1 第一类大麦种植区（中北部半干旱麦区）该区主要位于滇中及以北的部分地带，包括德钦、香格里拉、维西、宁蒗、鲁甸、昭通、兰坪、剑川、洱源、丽江、永胜、鹤庆、华坪、永仁、巧家、会泽、东川、宣威、云龙、漾濞、永平、保山、大理、宾川、弥渡、祥云、巍山、大姚、元谋、姚安、牟定、南华、楚雄、富民、武定、禄劝、禄丰、昆明、寻甸、马龙、曲靖、嵩明、沾益、陆良、富源、施甸、昌宁、南涧、双柏、安宁、易门、晋宁、太华山、澄江、玉溪、江川、通海、华宁、宜良、呈贡、师宗、弥勒、泸西共63个县市。该区域的主要特点是：为高海拔、或中高海拔的盆地，平均海拔约1 800~3 600 m；土壤有黄壤、泥沙、水稻土、紫色和暗棕壤等[15]；冬春季冷空气易堆积，大麦生育期（冬春季）气温低，霜期长，极易遭受低温侵袭；降雨较少、分布不均，干旱发生频率高；阴天日数多，日照时数偏少。该区农作物多为一年两熟，局部区域一年一熟，是云南大麦主产区，也是大麦种植的最适宜区和优先发展种植区。

2.2.2 第二类大麦种植区（中南部富热湿润麦区）该区位于云南中部以南地带，是云南粮食、经济作物主产区，包括腾冲、陇川、盈江、瑞丽、镇康、梁河、龙陵、潞西、凤庆、永德、云县、景东、镇沅、新平、石林、丘北、罗平、峨山、沧源、耿马、西盟、孟连、双江、临沧、景谷、澜沧、勐海、景洪、宁洱、墨江、普洱、元江、勐腊、石屏、建水、红河、江城、绿春、开远、个旧、蒙自、屏边、金平、砚山、文山、马关46个县市。该区域的主要特点是：地形切割深，多为盆地或山丘，平均海拔800~1 500 m左右；土壤有水稻土、棕壤、红壤、红泥沙、燥红壤等；大麦生育期内（冬春季）气候温暖、热量丰富、光照充足，降雨量稍多，降雨量分布相对均匀，霜区短，不易受干旱危害，低温冷害性频率较低。该区大部可发展种植山地大麦或大麦与经济作物间套种，发展潜力大。

2.3 第三类大麦种植区（东部半湿润麦区）该区位于云南东和西北部的部分区域，是云南粮食、经济作物主产区之一，包括绥江、永善、盐津、大关、彝良、镇雄、威信、六库、元阳、河口、西畴、麻栗坡、广南、富宁14个县市。该区域地形构造多，有丘陵、盆地、或河谷地带，海拔高度相差大，范围在800~2 000 m之间；土壤有紫色、黄壤、红壤、泥沙等；大麦生育期（冬春）气候暖和，热量适中，光照条件稍差，降雨量适中，霜期差异大，易受冷空气侵袭。该区大麦全生育期约145~165 d，发展大麦种植潜力较大。

2.4 第四类大麦种植区（西北部温暖湿润麦区）该区位于云南西北部，冬春季以种植经济作物为主、大麦种植面积很少，包括贡山、福贡2个县市。该区域地形差异大，有高山也有低谷，海拔高度差达4 390 m；土壤类型丰富，有高山草甸土、棕色针叶土、暗棕壤、棕壤、黄棕壤、黄壤、红壤、紫色土、石灰土、水稻土等；为立体气候，一年之中有4月和9月两个相对多雨的时段，大麦生育期（冬春季）热量丰富，降雨量充沛，光照条件差。该区主要以粮食、经济作物为主，因春季降雨多、晴天日数较少，仅有部分区域较适宜大麦种植，或适宜发展大麦、粮食和经济作物的间套种植。

3 结 论

以大麦各个生育期内的降雨量、气温、积温、日照时数为原始数据，用主成分分析法和K-M动态逐步聚类分析法，根据气候类型研究了云南省125个县市适宜大麦种植的程度。最终按气候影响因子将125个县市划分为中北部半干旱、中南部富热湿润、东部半湿润和西北部温暖湿润4个大麦可种植区，划分结果与多年生产实践基本相符。区划研究采用主成分分析和K-M逐步动态聚类方法对云南大麦种植区域类型的区划，试验结果基本排除了人为因素的干扰，避免了通常只考虑较少影响因子（指标）进行种植区划而造成区划研究结果过于片面的情况[16-19]。同时，研究结果在GIS平台上实现了图形输出，结论直观，可操作性强。

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