安徽省稻米气候品质评价方法

岳 伟1,，陈 曦1,，曹 强，占新春，阮新民，徐建鹏1,，郁凌华5

安徽省稻米气候品质评价方法

岳 伟1,2，陈 曦1,2，曹 强3，占新春4，阮新民4※，徐建鹏1,2，郁凌华5

（1. 安徽省农业气象中心，合肥 230031； 2. 安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室，合肥 230031；3. 六安市气象局，六安 237000；4. 安徽省农业科学院水稻研究所，合肥 230031；5. 滁州市气象局，滁州 239000）

为科学评价区域稻米气候品质提供技术支撑，该研究基于2008—2018年安徽省区域性试验稻米品质资料及对应站点气象数据，采用数理统计方法，明确了稻米品质形成关键期和最佳温度，建立了中籼和中粳稻米气候品质评价模型，并利用2018年分期播种试验稻米品质资料对模型进行验证。结果表明：中籼和中粳稻米品质形成关键期分别为齐穗后33 d和36 d，稻米品质形成的适宜温度分别为24.8 ℃和23.0 ℃。将稻米气候品质划分为“特优”“优”“良好”“一般”4个等级，对应中籼稻米气候品质指数（I）范围分别为：I≥3.40、3.09≤I<3.40、2.73≤I<3.09、I<2.73，中粳稻米气候品质指数范围分别为：I≥3.36、3.08≤I<3.36、2.68≤I<3.08、I<2.68。经验证，与实际等级相比，模型计算得到的中籼和中粳稻米气候品质等级准确率均为80%。该研究建立的评价模型可用于中籼和中粳稻米的气候品质评价工作。

农业；作物；水稻；稻米品质；温度；评价模型

0 引 言

水稻是中国种植面积最广、总产最高的粮食作物，在粮食生产和消费中一直处于主导地位[1]。近年来，随着经济的发展和生活水平的提高，人们对稻米的需求由追求数量向追求质量转变。“十三五”期间，中国水稻品种稻米优质率由2015年的27.3%快速增加到2020年的49.2%[2]。品质的优劣已成为决定稻米市场竞争力的重要因素，开展品质第三方评价或认证是提高稻米声誉、增强竞争力的有效手段之一[3]。由农业部推行的“三品一标”认证，在提升农产品品质、打造品牌等方面发挥了重要作用[4]。农产品气候品质评价即综合评定天气气候条件对农产品品质影响的优劣等级[5]，是近年来气象部门开展为农服务工作的一项新举措，对提升农产品的附加值和市场竞争力具有重要意义。

稻米品质除了受栽培条件、遗传特性影响外，环境条件也是影响其重要因素之一[6]。水稻灌浆期温度偏高，会导致灌浆加速，籽粒中不规格淀粉粒增加，淀粉排列结构更加无序，使得垩白粒率和垩白度显著增加，糙米率、整精米率下降[7-8]；昼夜温差大，日照时数充足，有利于降低稻米垩白粒率和垩白度，提高稻米蛋白质含量[9]。因此，利用气象因子开展稻米气候品质评价具有实际意义，建立基于气象条件的客观化、定量化评价模型是开展稻米气候品质评价工作的基础。目前国内众多学者对农产品气候品质评价方法开展了深入研究。金志凤等[5]应用加权指数求和法，建立了浙江省茶叶气候品质评价模型；杨栋等[10]将Monte Carlo法和TS评分法相结合，构建了水蜜桃气候品质评价模型；谢远玉等[11]采用相关普查、逐步回归和主成分回归分析等方法筛选影响脐橙品质的关键气象因子，建立脐橙气候品质指标评价模型；李德等[12]采用主成分分析法、有序样本最优聚类法和逐步回归法等统计方法，建立砀山酥梨气候品质评价模型；陈惠等[13]采用相关分析、加权指数求和法，结合文献查阅、专家调研以及常规农业气象条件定量化等级评价标准，构建青枣气候品质等级评价模型。

安徽省地处长江和淮河中下游地区，是全国水稻的主产省之一，常年种植面积250万hm2左右，总产150亿kg左右[14]，在保障全省乃至全国的粮食安全生产中具有举足轻重的作用。目前，安徽省关于农产品气候品质评价方法的研究多集中在砀山酥梨[12]、茶叶[15]、猕猴桃[16]等，而针对稻米的气候品质评价方法鲜有报道。国内部分省份虽已开展了稻米气候品质评价模型的研究[17-18]，但评价方法以定性描述为主，缺少稻米品质资料作为支撑，模型的科学性略显不足。本研究利用安徽省2008—2018年区域性试验和2018年分期播种试验稻米品质资料及对应站点逐日气象数据，在前人研究的基础上，确定影响稻米气候品质形成的主要气象因子，分别构建了稻米气候品质和气象条件的表征参量，并建立中籼和中粳稻米气候品质评价模型，以期为安徽省稻米气候品质的定量化评价及优质稻米生产气候资源合理利用提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 数据资料

稻米品质数据资料来源于2008—2018年安徽省水稻区域性试验，地点为中籼和中粳典型种植区的合肥市、滁州市和凤台县。中籼和中粳样本数分别为220和165个，主要用于建立气候品质评价模型。2018年在安徽省庐江县进行中籼和中粳分期播种试验，播期分别为5月10日、5月20日、5月30日、6月9日、6月19日，其品质数据用于气候品质评价模型的验证。稻米品质指标包括糙米率、精米率、整精米率、粒长、长宽比、垩白粒率、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉含量、蛋白质共12项。合肥、滁州、凤台、庐江站点对应年份逐日气象资料来自于安徽省气象信息中心，主要包括日平均气温（℃）、最高气温（℃）、最低气温（℃）、辐射（MJ/m2）等要素。

1.2 研究方法

稻米气候品质评价方法研究思路如下：1）参照《食用稻品种品质 NY/T 593-2021》[19]标准，确定稻米品质评价指标及各指标分级标准，计算稻米气候品质指数；2）以温度作为影响稻米气候品质的主要气象要素，通过分析齐穗后不同时段平均温度与稻米气候品质指数的抛物线决定系数，确定稻米品质形成关键期；3）建立稻米气候品质指数与温度的关系函数，同时考虑稻米品质形成关键期辐射和气温日较差的影响，利用计算机数值模拟，形成基于温度、辐射和气温日较差的综合气象条件指数；4）采用回归分析，建立基于综合气象条件指数的稻米气候品质评价模型，再根据农产品气候品质认证技术规范，对稻米气候品质指数进行分级，采用聚类分析确定不同气候品质等级对应的气候品质指数。

1.2.1 稻米气候品质指数

农产品气候品质指由年际间气象条件决定的初级农产品品质[20]，本研究以气候品质指数表征中籼和中粳稻米的气候品质。根据《食用稻品种品质 NY/T 593-2021》[19]，选择整精米率、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉含量6项指标作为中籼和中粳稻米气候品质的评价指标。中籼和中粳稻米气候品质指数计算方法如下：

式中I为中籼和中粳稻米气候品质指数；a为第个中籼和中粳稻米气候品质指标的权重系数；m为第个中籼和中粳稻米气候品质指标对应等级的赋值。

其中，中籼和中粳稻米气候品质指标的权重系数参照《食用稻品种品质NY/T 593-2002》[21]，并结合专家经验得到（表1）；中籼和中粳稻米气候品质指标等级赋值参照食用稻品质分级方法[20]，将各项品质指标划分为4个等级，其中一级至三级对应优质稻米的一等至三等划分标准，四级对应普通稻米划分标准，一级至四级分别赋予4～1的数值。

表1 中籼和中粳稻米气候品质指标权重系数

1.2.2 综合气象条件指数

灌浆结实期是稻米品质形成的关键期，该时段内平均气温是影响稻米品质的主要气象因子，其次为辐射和气温日较差[22-24]。本研究以稻米品质形成关键期的平均气温为主要影响因子，引入辐射系数和气温日较差系数，形成综合气象条件指数，计算方法如下：

Y=·(r)·(d)（2）

式中Y为综合气象条件指数；为稻米品质形成关键期平均气温，℃；(r)为辐射系数；(d)为气温日较差系数。辐射系数和气温日较差系数采用一元线性方程表示，以综合气象条件指数与气候品质指数的决定系数作为判定依据，确定其回归系数和常数项。

1.2.3 稻米气候品质评价方法

基于稻米气候品质指数和综合气象条件指数，采用回归分析，分别建立中籼和中粳稻米气候品质评价模型。根据《农产品气候品质认证技术规范 QX/T593-2019》[19],将中籼和中粳稻米气候品质分为“特优”“优”“良”和“一般”4个等级，采用聚类分析，确定中籼和中粳稻米不同气候品质等级对应的气候品指数。

1.3 数据处理

本研究采用DPS 18.10统计软件对数据进行相关分析、回归分析、聚类分析、正态分布检验，利用Visual Basic程序对水稻品质形成关键期的辐射和气温日较差系数进行循环模拟。

2 结果与分析

2.1 中籼和中粳稻米品质形成关键期确定

为明确中籼和中粳稻米品质形成关键期，利用式（1）计算各样本气候品质指数，再统计稻米齐穗后不同日数的平均气温，其中中籼稻米统计日数为齐穗后11～35 d，中粳稻米为齐穗后11～40 d。程方民等[22]研究表明，水稻灌浆结实期前30 d的气象条件与稻米品质的形成最为密切，假设本研究稻米品质形成关键期也为水稻齐穗至齐穗后（以下简称：齐穗后）30 d。采用线性、指数、对数、抛物线等回归分析方法，分别对中籼和中粳稻米气候品质指数与齐穗后30 d的平均温度进行拟合，发现中籼和中粳稻米品质指数与齐穗后30 d平均温度呈明显的抛物线关系，因此本研究采用抛物线回归方程拟合稻米气候品质指数与温度之间的关系。将中籼和中粳稻米气候品质指数与齐穗后不同日数平均气温进行抛物线回归分析，并计算其决定系数，其中决定系数最大值对应的齐穗后日数即为品质形成关键期。结果表明（图1），中籼和中粳稻米气候品质指数分别与齐穗后33、36 d平均气温决定系数最大，分别为0.364、0.382均达到<0.01显著性水平。采用抛物线回归分析，建立稻米气候品质指数与齐穗后平均气温的回归模型如下：

式中1和2分别为中籼和中粳稻米气候品质指数；1和2分别中籼稻米齐穗后33 d平均气温和中粳稻米齐穗后36 d平均气温。利用配方法求出方程的最大值分别为24.8和23.0，即中籼和中粳稻米品质形成的适宜温度为24.8和23.0 ℃。

图1 中籼和中粳稻米气候品质指数与齐穗后33 d、36 d平均气温的关系

2.2 中籼和中粳稻米气候品质评价模型

2.2.1 综合气象条件指数计算

通过2.1节分析，稻米气候品质指数与齐穗后的平均气温呈显著的抛物线关系，为进一步验证前人[22-24]关于辐射和气温日较差是影响稻米品质的次要因子的结论，进一步分析稻米气候品质指数与品质形成关键期辐射和气温日较差的相关性。结果表明，中籼稻米气候品质指数与齐穗后33 d辐射和气温日较差相关系数分别为0.171、0.389，中粳稻米气候品质指数与齐穗后36 d辐射和气温日较差相关系数分别0.175、0.220均达到<0.05显著性水平，说明关键期辐射和气温日较差对稻米品质存在显著影响。

由于稻米气候品质指数与品质形成关键期平均气温呈抛物线关系，当关键期平均气温小于稻米品质形成的适宜温度时，温度的升高，利于稻米品质的形成；反之，则不利于稻米品质形成。一定范围内随着辐射和气温日较差增加，对稻米品质形成的影响为正效应[22-24]，所以当关键期平均气温低于适宜温度时，辐射和气温日较差不足会降低温度对稻米品质形成的有利效应，设置辐射系数和气温日较差系数介于0～1之间。当关键期平均气温高于适宜温度时，辐射和气温日较差的不足会增加温度对稻米品质形成的不利效应，此时设置辐射系数和气温日较差系数为关键期气温低于适宜温度对应的辐射系数和日较差系数的倒数。

辐射和气温日较差的函数式采用一元线性方程，利用Visual Basic语言作为计算工具，将辐射和气温日较差函数的回归系数设置在0.001～0.1范围内，常数项设置在0.5～1范围内，分别以0.000 001和0.000 1作为步长进行循环，并计算出不同回归系数和常数项对应的综合气象条件指数。以稻米气候品质指数与综合气象条件指数抛物线回归分析的决定系数作为判定标准，其中决定系数最大值对应的回归系数和常数项，即为辐射和气温日较差函数中的回归系数和常数项。得到中籼和中粳稻米气候品质形成关键期的辐射和气温日较差函数如下：

2.2.2 中籼和中粳稻米气候品质评价模型建立

利用式（2）和式（5）～式（8）分别计算出中籼和中粳稻米品质形成关键期综合气象条件指数。以综合气象条件指数为自变量，以稻米气候品质指数为因变量，采用抛物线回归分析，建立基于综合气象条件指数的稻米气候品质评价模型为

中籼和中粳稻米气候品质指数与综合气象条件指数的抛物线决定系数分别为0.517和0.501（图2），均高于气候品质指数与平均气温、辐射和气温日较差的决定系数，说明综合气象条件指数能更好地反映平均气温、辐射和日较差对稻米品质的综合影响。

图2 稻米气候品质指数与综合气象条件指数关系

2.2.3 中籼和中粳稻米气候品质等级划分

由式（1）计算得到不同年份中籼和中粳稻米气候品质指数I，采用均值聚类方法对中籼和中粳稻米气候品质指数进行聚类分析，设定聚类数为4类，计算结果显示（表3），中籼稻米气候品质指数聚类中心值分别为3.55、3.25、2.92和2.54，中粳聚类中心值分别为3.50、3.22、2.94和2.42。以相邻聚类中心的平均值为界限，确定中籼和中粳稻米“特优”“优”“良”和“一般”4个气候品质等级对应的气候品质指数（表4）。

表3 中籼和中粳稻米气候品质指数（IACQ）聚类中心值

表4 中籼和中粳稻米气候品质分级标准

2.3 中籼和中粳稻米气候品质评价模型验证

利用2018年安徽省庐江县中籼和中粳分期播种试验稻米品质资料和气象资料，对建立的中籼和中粳稻米气候品质评价模型进行验证。其中气候品质指数实际值根据稻米品质资料，利用式（1）计算得出；气候品质指数模拟值根据气象资料，利用式（2）～式（10）计算得出。由表5可知，中籼和中粳稻米气候品质指数的实际值与模拟值误差绝对值均值分别为0.128和0.126，中籼和中粳5个样本中稻米气候品质实际等级与模拟等级完全符合的均有4个，其余1个样本均误差1个等级，准确率均为80%。说明利用稻米生长期的气象条件可定量化评价其气候品质等级，本研究建立的评价模型可用于中籼和中粳稻米的气候品质评价工作。

表5 中籼和中粳稻米气候品质模型模拟结果对比

Table 5 Comparison between the simulation results of climatic quality for mid-season indica rice and mid-season japonica rice

3 讨 论

气候品质指数作为气候品质的表征参量，在农产品气候品质评价方法的研究中广泛应用，但指标构建方法不尽相同，一种是基于农产品品质指标，采用加权求和法构建气候品质指数，如砀山酥梨气候品质评价模型[12]；另一种是基于影响农产品品质的关键气象因子，采用加权求和法构建气候品质指数，如茶叶[5]、青枣[13]、陕西红富士苹果[25]等。本研究采用前者方法，根据行业标准《食用稻品种品质 NY/T 593-2021》，综合稻米的整精米率、垩白度、透明度、碱消值、胶稠度、直链淀粉含量6项品质指标，构建了稻米气候品质指数。本研究以综合气象条件指数表征气象条件对稻米品质的影响，较现有气候品质评价模型中气象要素采用分段赋值的方法更加精确。此外，与现有稻米气候品质评价模型[17-18]相比，本研究建立了基于稻米品质指标的气候品质定量化评价模型。

本文在前人研究的基础上，通过分析明确了安徽省中籼和中粳稻米品质形成关键期分别为齐穗至齐穗后33和36 d，该时段主要为水稻灌浆结实期，与龚金龙等[26-27]关于稻米品质形成关键期的结论较一致。程方民等[22]以齐穗后30 d作为中籼和中粳稻米品质形成关键期；唐玮玮等[24]对重庆地区中籼迟熟品种“宜香9303”研究表明，温度和日照时数对稻米品质影响的关键期为齐穗前35 d至齐穗阶段，温度日较差影响的关键时期在齐穗前10 d至齐穗后15 d；抽穗前的气象因子主要通过改变穗粒结构而间接影响稻米品质[28]。不同区域气象条件对稻米品质影响关键期存在差异的原因可能与种植品种、栽培管理措施、气候条件等因素有关。本研究以固定时段作为稻米品质形成关键期，但在实际生产中，水稻的灌浆结实期长短并不是固定值，主要和灌浆结实期的温度有关，通常温度越低灌浆速率越慢、灌浆结实期越长，反之越短，所以模型在实际应用中可能存在一定误差。

灌浆结实期的温度条件是影响稻米品质的主要气象要素，温度过高会引起稻米胚乳淀粉粒排列不紧密，光线的多角度散射，胚乳透明度降低，垩白形成，进而导致垩白度、碱消值增加，整精米率、胶稠度、透明度、直链淀粉含量降低[29-30]；温度偏低会造成灌浆速率慢、籽粒光合产物不足，淀粉及其他有机物质积累少，进而造成稻米品质下降[31]。本研究通过分析确定中籼和中粳稻米品质形成的适宜温度分别为24.8 ℃和23.0 ℃，符合稻米品质形成的适宜温度范围[32-33]。灌浆结实期光照不足会造成直链淀粉含量和胶稠度显著降低，垩白度、蛋白质含量显著增加[34]。本研究在分析气象因子对稻米品质的影响时没有考虑降水因素，其原因为在水稻生产过程中，水分条件受人为影响因素较大，所以实际降水量不能较好地反映水分条件对稻米气候品质形成的影响。

农产品气候品质不等同于实际品质，前者是指由年际间气象条件决定的初级农产品品质，后者是指由农产品的生理生化指标、外观指标等表征的农产品优劣程度[19]。良好的气象环境条件是形成优质稻米的基础，但不是必然条件，遗传[35]、土壤[36]、栽培管理[37]等也是影响稻米品质的重要因素，所以稻米的气候品质与实际品质存在一定差异。水稻品种类型多样，除中籼和中粳外，还有早籼、晚籼、晚粳等，本研究建立的中籼和中粳稻米气候品质评价方法是否在适用于其他类型的水稻，还需进一步验证。

4 结 论

为科学评价区域稻米气候品质，本研究基于安徽省2008—2018年区域性水稻试验稻米品质资料和气象数据，开展了安徽省中籼和中粳稻米气候品质评价方法研究，所得结论如下：

1）安徽省中籼和中粳稻米品质形成关键期分别为齐穗后33和36 d。平均温度是影响稻米品质的主要气象因子，且与品质呈抛物线关系，中籼和中粳稻米品质形成的适宜温度分别为24.8 ℃和23.0 ℃。

2）利用水稻生长期间的平均气温、辐射、气温日较差等气象因子可以评价稻米品质。本研究以综合气象条件指数作为气象条件的表征参量，分析表明综合气象条件指数可以反映气温、辐射和气温日较差对稻米品质的综合影响。

3）利用建立的稻米气候品质评价模型对2018年安徽省庐江县中籼和中粳分期播种试验稻米气候品质进行验证，与实际等级相比，模型计算得到的中籼和中粳稻米气候品质等级准确率均为80%。本研究建立的评价模型可用于中籼和中粳稻米的气候品质评价工作。

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Evaluating the climatic quality of rice in Anhui Province of China

Yue Wei1,2, Chen Xi1,2, Cao Qiang3, Zhan Xinchun4, Ruan Xinmin4※, Xu Jianpeng1,2, Yu Linghua5

(1.,230031,; 2.,230031,; 3.,237000,; 4.,,230031,; 5.,239000,)

Environment conditions have been the most important influencing factors on the rice quality. It is a high demand to determine the positive or negative influences of the climate and weather on the rice quality, in order to effectively improve the added value and market competitiveness of rice. In this study, an evaluation model of rice climatic quality was established to provide the theoretical basis and technical support for the evaluation of the climatic influences on in Anhui Province of China. The key period and optimum temperature were clarified for the formation of rice climatic quality. Then, the rice climatic quality and comprehensive meteorological condition index were constructed using the rice quality data from the regional trials of three sites in the Hefei, Chuzhou, and Fengtai City in Anhui Province of China. Taking the mid-season indica and japonica rice as research objects, the daily meteorological observation data was collected from 2008 to 2018. The weighted summation and computer numerical simulation were carried out to preprocess the rough data. Finally, an evaluation model was established for the climatic quality of rice using regression analysis. The optimal model was then validated using the rice quality data from the sowing experiment by the stages in 2008. The results showed that the six indexes of climatic quality were achieved, including the percentage of head rice, chalkiness, transparency, alkali spreading value, gel consistency, and amylose content. The comprehensive index of meteorological conditions was obtained after the numerical simulation of three elements (average temperature, radiation, and diurnal temperature range). The key periods and optimum temperatures of climatic quality formation were 33 and 36 days after the date of full heading stage, while 24.8℃ and 23.0℃ for the mid-season indica rice and mid-season japonica rice, respectively. Four grades were divided into the “Extra excellent”, “Excellent”, “Good”, and “General” for the climatic quality of the mid-season indica and japonica rice. Therefore, the climatic quality index larger than 3.40 was matched with the “Extra excellent” grade of indica rice. The “Excellent” grade was matched between 3.09 and 3.40, while the “Good” grade was in the range between 2.73 and 3.09. At last, the climatic quality index smaller than 2.73 was matched with the “General” grade of indica rice. Similarly, the climatic quality index for the japonica larger than 3.36 was matched with the “Extra excellent” grade. Specifically, the ranges between 3.08 and 3.36, 2.68 and 3.08, and smaller than 2.68 were matched with the “Excellent”, “Good”, and “General” grades, respectively. The model validation showed that the 80% accuracy of climatic quality was achieved in the mid-season indica and japonica rice. The climatic quality grade was mainly one grade lower than the actual one. The difference between the climatic and the actual quality of rice was attributed to the different evaluation indices and impact factors. Therefore, the climatic quality of rice can be expected to serve as an excellent indicator of the actual quality. In summary, the climatic quality of rice can be evaluated by meteorological factors, such as the average temperature, radiation, and diurnal temperature range during the rice growth period. The improved evaluation model can also be used to evaluate the climatic quality of mid-season indica and japonica rice.

agriculture; crops; paddy; rice quality;temperature; evaluation model

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.19.012

S162.1

A

1002-6819(2022)-19-0102-08

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2022-05-11

2022-09-16

安徽省科技重大专项（2021D06050002）；科技助力经济2020重点专项（KJZLJJ202002）；国家重点研发计划项目（2017YFD0301304）

岳伟，硕士，高级工程师，研究方向为农产品气候品质评价技术。Email：yuewei925@163.com

阮新民，博士，研究员，研究方向为水稻遗传育种。Email：ruan_xm@126.com