简析我国玉米种植区分布的气候适宜性

郭贵青

摘 要：不同种类的农作物都有其独特的地域性和气候适应性等这些显著的属性特征，气候因素对于农作物的生长起着不可替代的作用。而我国幅员辽阔占地面积甚广，所以南北方地区在地域性和气候性方面等存在较大差异。鉴于我国不同的地域不同的气候特征，要充分利用好各区域的气候特征来发展当地农作物的生产，来实现区域化的农业生产，对于有效解决我国“三农”问题有着积极的推动作用。而玉米作为我国最主要的粮食品种之一，对我国玉米种植区分布的气候适应性做深入研究对于提高我国玉米生产总量有着重要的意义。

关键词：玉米种植；气候适应性；主导因子

文章编号：1004-7026（2018）09-0083-02 中国图书分类号：S513 文献标志码：A

据统计，玉米不仅仅在我国在世界各地也是种植最广泛的农作物之一，而玉米同水稻和小麦属于胆大谷物，虽然玉米的种植面积居于水稻和小麦之后，但产量却位于三者之首，鉴于玉米的单位产量较高者以特点，玉米已成为各种食品、饲料等化工产品的重要原料，对于全球食品安全和国民经济的发展有着重要的意义。因为，气候因素是玉米产量的重要因素，本文将围绕气候对我国玉米种植区的分布影响来进行分析研究。

1 数据来源及研究方法

本文的分析的理论依据就是基于一系列数据调查的基础上，而这些数据一部分来自于国家气象信息中心的农作物生长发育状况资料数据集中有关御魔种植区地理分布的数据，以及来自于国家气象中心的气候数据[1]。另外就是对潜在气候因子的选取，潜在因子具体包括某地区年平均气温、积温、无霜期、最冷月平均温度，最热月平均温度等，这些因子具有明确的生物学意义并可能对玉米种植区分布产生影响；第三就是最大熵模型，它是在众多被运用研究物种潜在分布模型中具有最佳预测能力和精度的一种模型。

2 最大熵模型的适用性分析

最大熵模型的研究原理是从一系列符合条件的分布中筛选出熵最大的分布并将其作为最优分布[2]。首先确定五中的分布空间，然后在特定空间内在寻找制约物种分布的环境变量等因素，最后将两者之间的相互联系建立起一种最大熵模型结构。那么最大熵模型对于我国玉米种植分布区的研究是否同样适用，首先要根据训练子集来获取模型的一系列参考数据，构建具有针对性的最大熵模型。然后通过两种数据来支持模型的具体运行[3]。然后根据受试者工作特征曲线（ROC曲线）下的面积（AUC）指来作为衡量模型精确性的指标，AUC值在0.5-1范围之内，值越大说明所构建的模型预测性越准，而经研究得出我国玉米种植区分布的最大熵模型其AUC值可达0.82，这一数值充分说明最大熵模型适用于我国玉米种植区分布的研究。

3 影响我国玉米种植区分布的主导气候因子分析

现有的关于影响玉米种植区分布的潜在气候因子的研究成果在覆盖范围和跨越的年尺度范围上存在一定的局限性，所以对于我国最到熵模型的构建在精确度会造成一定的误差[4]。

4 我国玉米潜在种植区分布的气候适应性划分

根据最大熵模型可以预测出玉米作物将在某一区域存在的概率（P），根据P在0～1范围的不同值，可以对待测区域的气候适宜性划分等级，根据评估结果来预测待测区域对我国种植玉米的适宜性做出评估，具体划分标准为：当P<0.05时，为不适宜区。因为根据统计学原理分析，将P<0.05的事件定义为小概率事件，那么对于我国玉米种植区分布来说，将此类区域定义为无法种植玉米区；当P介于0.05～0.33之间时被划分为次适宜区；当P介于0.33～0.66之间时被划分为适宜区；当P≧0.66时被定义为最适宜区。由此可看出，P越大说明种植玉米的适宜性越高[5]。

由于玉米作物对气候和地域等因素的适应性较强，因此，在我国的种植范围分布较广，但主要集中在图中黄色和红色区域，分布区域呈現出从东北到西南部的狭长带状特点，由于气候条件限制，我国玉米种植区域重要集中在黑龙江、吉林、河北、河南、山西、山东云南等省区。主要因为这些地区属于中温带和寒温带，气候湿润度以及热量条件等都适宜于玉米作物的生长[6]。玉米种植次适宜区的甘肃、新疆等这些地区，虽然在具备充足的光照条件，且存在较大昼夜温差，但是这些地区地处干旱地带，缺乏雨水的灌溉，一定程度上限制了玉米的产量。那么，江浙一带虽然降水较多，但是热害情况比较严重，所以这类地区比较适合水稻的种植。玉米种植的气候不适宜区主要包括青海、西藏等地区，这些地区由于地势较高，气温低寒，且灌溉条件缺乏，并利于玉米的大面积种植[7]。总体来说，我国玉米种子去分布划分中气候最适宜区的地区约占全国陆地面积的4%、使其与约占全国陆地面积的25%、而次适宜区和不适宜区所占比例分别为40%和31%[8]。

该表来源于中国农林作物气候区划分协作组所编著的中国玉米气候区划可见，表1在玉米种植区去气候适宜等级划分范围上整体一致，但是最适宜区的主体呈现向南方向便宜的趋势，最适宜区在河南和山东两省的大部分地区扩延，而原本隶属于最适宜区的西北内陆则降低为适宜区更或者是次适宜区，造成这种变化的主要原因是基于西北内陆地区由于气候变暖，且降水量在近十年内呈现明显下降的趋势，造成西北内陆地区变成了玉米种植分布气候的适宜区和次适宜区，而内蒙西部地区由于整体气候变暖气候条件逐步由原来的气候不适宜区变成气候适宜区或者是次适宜区[9]。

该划分结果与我国实际的玉米种植分布区域基本符合，因此可将上述这些分析结果运用于我国未来玉米的生产布局中，同时根据这些研究结果可以更好的制定应对气候变化对玉米种植分布影响的对策。

气候条件和土壤是农作物赖以生存的必要条件，不同的农作物对于气候和土壤均有着不同的需求，由于我幅员辽阔各地区在气候等其他因素存在较大差异，因此，不同的气候条件影响着不同农作物的区域分布。基于上文中所涉及到的关于最大熵模型对我国玉米种植区分布研究的适用性分析以及影响我国玉米种植区的十个主导潜在气候因子所得出的玉米种植区分布的适宜性等级的分布可得出以下结论：基于研究成果我国玉米种植区分布的最大熵模型其AUC值可达0.82，这一数值充分说明最大熵模型适用于我国玉米种植区分布的研究，同样也适用于研究我国玉米种植区分布的气候适宜性的等级划分。

另外需要注意的是，玉米的种植区一方面主要取决于地区的气候条件，另一方面社会经济结构、生产技术水平等其他社会因素也是影响玉米种植区分布的重要因素。以及地区土壤的属性特征、地理位置、当地的人文环境等一会不同程度的影响玉米种植区的分布情况。

结束语

在有关于玉米的实际生产种植活动中，对于影响玉米产量的因素以及当地的经济因素应作为考量指标的重中之重。最后，本文关于玉米种植区的气候分布的适宜性方面的研究还不够全面，比如文中对于所选种植玉米的品种、农业气象灾害等对玉米种植分布气候适宜性所产生的影响等还未提及，需在未来的研究中进行更进一步的深入探讨。

参考文献：

[1]何奇瑾，周广胜.我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].科学通报，2012，5704：267-275.

[2]邢荣平.我国玉米种植区分布的气候适宜性分析[J].中国农业信息，2017，07：48-49.

[3]于海涛.基于我国玉米种植区分布的气候适宜性探究[J].北京农业，2014，36：35-36.

[4]邢荣平.浅析我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].中国农业信息，2016，19：74+79.

[5]武海丽，智建奇，邢荣平，焦建伟.我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].南方农业，2015，927：33+35.

[6]顾春莹.我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].农民致富之友，2017，05：181.

[7]王丽竹.我国玉米种植区分布的气候适宜性探析[J].吉林农业，2014，14：30.

[8]邢荣平.浅析我国玉米种植区分布的气候适宜性[J].中国农业信息，2016，19：.

[9]何奇瑾. 我国玉米种植分布与气候关系研究[D].南京信息工程大学，2012.