2种模式下2001—2016年郯城主要粮食作物气象适宜度对比分析

冯慧慧 蒋红霞 丁圆月 徐静静 朱迅 高飞 陈滔 王成超

摘要[目的]构建简单适用的粮食作物气象适宜度计算模型。[方法]利用2001—2016年山东省郯城县逐日气象资料和主要粮食作物（水稻、小麦、玉米）发育期及单产资料，采用近年研究中主流气象适宜度模型和该研究自称的主推模型2种模式，分别计算了2001—2016年郯城境内3种主要粮食作物的气象条件适宜度，并对比分析了2种模式下气象条件适宜度与气象产量的相关性。[结果]主流模型较主推模型计算出的气象适宜度普遍偏低；水稻生长发育气象适宜度计算中，主推模型表现较好；小麦生长发育气象适宜度计算中，2种模式均表现欠佳；玉米生长发育气象适宜度计算中，主流模型表现较好。[结论]该研究可为相关研究提供借鉴参考。

关键词主流模型；主推模型；主要粮食作物；气象条件适宜度；对比分析；郯城

中图分类号S162文献标识码A文章编号0517-6611（2018）05-0162-04

Abstract[Objective] The research aimed to build a simple applicable grain crop meteorological suitability calculation model. [Method]Based on the daily meteorological data and the developmental periods and yield data of major grain crops （rice， wheat and corn） in Tancheng County of Shandong Province from 2001 to 2016，using the two models of the mainstream meteorological suitability model in recent years and the model recommended by this study， the suitability of meteorological conditions for three major grain crops in Tancheng prefecture during 2001-2016 was respectively calculated，and the correlation between meteorological conditions suitability and meteorological yield under two modes was analyzed and compared.[Result]The meteorological suitability in the main model was generally smaller compared with the model recommended by this study； In the calculation of rice growth and development meteorological suitability， the model recommended by this study was better；In the calculation model of wheat growth and development meteorological suitability，both models performed poorly； In the calculation model of corn growth and development meteorological suitability， the main model was better.[Conclusion]This study can provide reference for relevant research.

Key wordsThe main models；The model recommended by this study；Main grain crops；Meteorological suitability；Comparison and analysis；Tancheng

粮食是国家的战略物资，是人民生活的必需品，粮食生产的重要性毋庸置疑。粮食生产过程中产量和品质在很大程度上受气象条件的影响和制约。因而，研究简单适用的粮食作物气象适宜度计算模型以定量计算出粮食作物的气象适宜程度很有实际意义。目前，农作物气象适宜度评价已逐步从定性化走向定量化[1-3]。很多学者开展了农作物气象适宜度模型研究（其中含有温度、降水、日照适宜度模型）[1，4-9]。这些主流模型的优点是体现了作物的生理生态特征，缺点是模型中参数数据缺乏，因而，模型很难在业务上推广应用[10]。由于当地缺乏相应的参数数据，有些研究中采用这些模型时不得不从文献中引用相关参数数据。就具体的研究区域而言，若从文献引入相关参数数据，则参数数据针对性不强，气象适宜度计算结果与当地实际有可能偏差較大。理论上而言，一地的主要粮食作物是与当地的多年平均气候条件相适应的。基于这一点，对主流模型中的降水、日照适宜度模型进行了改进，试图构建简单适用的粮食作物气象适宜度计算模型，即主推模型。主推模型的优点是降水、日照模型参数容易获得，因而模型易于推广应用。笔者以山东省郯城县为试验县，采用主流模型和主推模型分别计算了其境内主要粮食作物（水稻、小麦、玉米）2001—2016年的气象适宜度，对比分析了2种计算模式下气象适宜度与气象产量的相关性，以期为相关研究提供借鉴参考，也可为政府部门、粮食作物生产者了解郯城粮食作物气象适宜度提供定量化的依据。

1资料与方法

1.1资料来源

所用的数据包括2001—2016年郯城县逐日气象资料（气温、降水、日照时数）和主要粮食作物（小麦、水稻、玉米）各发育期日期及单产资料。气象资料来源于郯城县气象局；作物各发育期日期来源于郯城县农业局；单产资料来源于郯城县统计局。

1.2模型和参数

1.2.1主流作物气象（气温、降水、日照）适宜度计算模型。

1.2.1.1气温适宜度模型[1，4-6，8-10]。用S（T）代表气温适宜度，T代表某发育期内日平均气温，气温适宜度计算公式如下：

S（T）=（T-T1）（T2-T）B（T0-T1）（T2-T0）B（1）

B=T2-T0T0-T1（2）

式中，T1、T2、T0分别为作物某发育期的三基点温度，即生长发育所需的最低温度、最高温度、最适温度。当T=T0时，S（T）=1；当T>T2或T

1.2.1.2小麦、水稻降水适宜度模型[4-5，8]。用S（R）代表降水适宜度，R代表某发育期天然降水量，R0代表该发育期作物生理需水量，降水适宜度计算公式如下：

S（R）=R/R0R

R0/RR≥R0（3）

当R略大于R0，且完全可被土壤贮存接纳时，可认为S（R）≈1。

1.2.1.3玉米降水适宜度模型[9，11]。夏玉米生育期内，降水量/需水量<70%时为轻旱，降水量/需水量>150%时为轻涝，降水适宜度计算公式为：

S（R）=R/R0R<0.7R0

10.7R0≤R<1.5R0

R0/RR≥1.5R0（4）

式中，S（R）为降水适宜度，R为某发育期天然降水量，R0为夏玉米该发育期生理需水量。

1.2.1.4日照适宜度模型[1，4-8]。

以日照百分率70%为临界点，≥70%时为日照条件达到适宜状态，日照适宜度计算公式如下：

S（s）=e-[（s-s0）/b]2s

1s≥s0（5）

式中，S（s）为日照适宜度，s为某发育期日照时数，s0为假设该发育期日照百分率为70%时的日照时数，b为常数。

1.2.2主推作物气象（气温、降水、日照）适宜度计算模型。

1.2.2.1气温适宜度模型。其计算公式同“1.2.1.1”。

1.2.2.2降水适宜度模型。用S（R）代表降水适宜度，R代表某发育期天然降水量，R0代表该发育期历年平均降水量，降水适宜度计算公式如下：

S（R）=R/R0R

R0/RR≥R0（6）

1.2.2.3日照适宜度模型。

当发育期内实际日照时数达到或超过历年平均日照时数时，认为日照条件达到适宜状态，日照适宜度计算公式如下：

S（s）=s/s0s

1s≥s0（7）

式中，S（s）为日照适宜度，s为某发育期日照时数，s0为该发育期内历年平均日照时数。

1.2.3气象适宜度模型[1，4-6，9-10]。

气象适宜度综合反映气温、降水、日照3种气象要素对作物的适宜程度，其计算公式为：

Fij=3Sij（T）×Sij（R）×Sij（s）、Fj=ni=1biFij （8）

式中，Fij为某作物第j年第i个发育期的气象适宜度；Sij（T）、Sij（R）、Sij（s）分别为该作物第j年第i个发育期的气温、降水、日照适宜度；Fj为该作物第j年全生育期气象适宜度；bi为该作物不同发育阶段的影响系数，根据发育阶段的划分，该研究中水稻、小麦、玉米各发育阶段分别取0.20、0.20、025。

1.2.4模型中用到的参数。

主流和主推模型中郯城县水稻、小麦、玉米各发育阶段的三基点温度及主流模型中R0和b的取值如表1～5。

2结果与分析

2.12种计算模式下2001—2016年郯城水稻的气象适宜度及与气象产量的相关性

2.1.1

主流模型。从表6可看出，主流模型较主推方法计算出的气象适宜度普遍偏低；气象适宜度与气象产量之间的相关系数为-0.249；气象适宜度与气象产量之间的相关性不明显，即便是剔除部分特殊年份后亦不明显。

2.1.2主推模型。气象适宜度与气象产量之间的相关系数为0.143；除去2006、2015年2个特殊年份后，剩余14个年份气象适宜度与气象产量之间的相关系数为0.681，为在 0.01 水平上显著相关。2个特殊年份的可能原因：①该研究计算的气象适宜度仅考虑了气温、降水、日照时数3个气象要素，而影响作物生长发育和产量形成的气象要素不止这3种。比如风，大风会有碍受精结实，导致作物大面积倒伏，造成减产。2015年8月29日郯城出现大风天气，极大风速165 m/s，而正是这一天郯城水稻普遍进入抽穗开花期。大风极大地影响了水稻正常的授粉。因此，虽然计算出的2015年气象适宜度较高，氣象产量却最低。②2006年气象适宜度最低（主要由降水适宜度较低导致），而气象产量却较高。这可能与水稻不定时灌溉（导致降水适宜度低的年份实际水分条件并不差）有关，2006年水稻幼苗期、分蘖期、孕穗期、抽穗开花期、灌浆成熟期的降水适宜度分别为0.849 5、0.137 5、0.207 0、0.369 2、0.156 7，除幼苗期外，其余发育阶段均较低。

2.22种计算模式下2001—2016年郯城小麦的气象适宜度及与气象产量的相关性

由表7可看出，主流模型较主推方法计算出的气象适宜度普遍偏低；气象适宜度与气象产量的相关系数为-0.233。主推模型的气象适宜度与气象产量之间的相关系数为-0.144。2种计算模式得出的气象适宜度与气象产量之间的相关系数均为负值且相关性不明显。可能原因：小麦不定时灌溉导致实际水分供应量与模型计算中用到的降水量悬殊较大，因而计算出的降水适宜度与实际相比误差较大。

2.32种计算模式下2001—2016年郯城玉米的气象适宜度及与气象产量的相关性

从表8可看出，主流模型较主推方法计算出的气象适宜度普遍偏低；气象适宜度与气象产量之间的相关系数为0.515，在0.05水平上显著相关。主推模型的气象适宜度与气象产量之间的相关系数为0.136，相关性不明显。

3结论与讨论

利用作物气象适宜度模型计算气象适宜度很有实际意义，但计算出的气象适宜度并不是完全精确的。就气象适宜度模型自身而言：①主流模型和主推模型都仅考虑了气温、降水、日照时数3个气象要素，而影响作物生长发育和产量

形成的气象要素不止这3种。比如风，大风会有碍受精结实，导致作物大面积倒伏造成减产；日照方面，仅考虑了日照

时数没有考虑辐射强度的影响，很多气象台站也没有这方面的观测数据。②模型中用到的参数值与实际有偏差。③作物不定时灌溉导致实际水分供应量与模型计算中用到的降水量悬殊较大，因而计算出的降水适宜度与实际相比误差较大。就检验指标而言，统计单产值与实际可能有偏差，导致气象产量出现误差。

该研究采用主流模型和主推模型分别计算了郯城县主要粮食作物（水稻、小麦、玉米）2001—2016年的气象适宜度，并对比分析了2种计算模式下的气象适宜度与气象产量的相关性，结果表明，主流模型较主推模型计算出的气象适宜度普遍偏低；水稻气象适宜度计算中，主推模型表现较好；小麦气象适宜度计算中，2种计算模式均表现欠佳；玉米气象适宜度计算中，主流模型表现较好。

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