高寒地区大豆产量动态预报研究

2023-08-01 15:34高梦竹李新华
农学学报 2023年6期
关键词:单产时段气候

陈 雪,高梦竹,赵 晶,李新华,乔 梁

(1黑龙江省气象服务中心,哈尔滨 150036;2黑龙江省气象台,哈尔滨 150030;3内蒙古兴安盟气象局,内蒙古乌兰浩特 137400;4黑龙江省气象数据中心,哈尔滨 150030)

0 引言

黑龙江省作为中国农业大省,是国家重要的商品粮生产基地和粮食战略储备基地。据统计,2017—2019年中国粮食作物播种面积年均11703万hm2,粮食产量年均66111.4 万t,黑龙江省两者占比高达12.2%和11.3%,为粮食播种面积和产量最高的省份,其中大豆种植面积约占总作物播种面积27.1%,年均产量709.3万t左右[1],因高产量、高质量被授予“中国绿色大豆之都”、“国家高油高蛋白大豆种植标准化示范区”等标志,黑河嫩江市更有“中国大豆之乡”、“北国粮仓”的美誉,产业的健康发展在稳定中国大豆生产中占有举足轻重的地位。气候变化是作物产量不稳定的主要因素之一,定量评估气象条件对大豆生产影响,提供准确的发育期预测、产量预报、气象年景预测信息,对合理调整大豆生产布局、科学制定应对气候变化的对策具有重要意义。

气象部门自20世纪80年代以来,针对农业气象产量预报已形成一套较为成熟的体系,如统计模型预报法[2]、关键气象因子影响指数法[3-4]、产量历史丰歉气象影响指数法等[5-6]。基于温度、降水、日照等气象条件构建的气候适宜度理论,成为近年来分析气候变化对作物生长发育定量化影响的重要途径[7],被国内相关领域学者广泛应用于作物气候适宜度评价[8-9]、农业生态气候分区[10]及产量预报[11]等方面,通过建立水稻[12]、玉米[13]、小麦[14]、大豆[15]等作物的气候适宜度模型,揭示不同生育期气候条件适宜程度的变化规律。但已有的研究成果多集中于河南[16-17]、河北[18]、江苏[19]、浙江[20-21]、内蒙古[22-23]、辽宁[24]、吉林[25]等省份,以“中华粮仓”为名的黑龙江省却少有涉及,此外气候适宜度的评价指标和模型由于地理、气候等条件的差异具有很大的区域适用性,因此探索黑龙江省本地基于气候适宜度指数的作物产量动态预报技术,进一步提高农业气象产量预报信息及时性、准确性,是目前气象为农服务的一项重要研究内容。

本研究在前人研究的基础上,选取黑龙江省和大豆种植基地嫩江市作为研究区,利用大豆各生长时段内气象要素,从生长发育的生理生态特征出发,分析各时段温度、降水、日照及综合气候适宜度,建立基于气候适宜度指数的大豆产量预报模型,实现逐旬省级和市级的产量预报,以期通过作物生长的气象条件,更好满足当地政府等有关部门的需求,保证农业气象产量预报工作顺利开展。

1 资料与方法

1.1 资料处理

气象资料来源于黑龙江省气象数据中心,采用1995—2019 年研究区内85 个气象观测站记录的大豆生长季(5—9 月)逐日最低气温(℃)、平均气温(℃)、最高气温(℃)、降水量(mm)及日照时数(h)数据。产量数据来源于各农业气象观测站和黑龙江省统计年鉴,为对应年份研究区内各地方大豆单产(kg/hm2)及生长状况观测数据。

为分析气象条件变化对产量的影响,将大豆单产做如下处理,如式(1)所示。

式(1)中,i为第i年,i-1代表第i年的前一年,Yi、Yi-1分别为第i年、第i-1 年大豆单产,ΔYi为第i年相对于第i-1年大豆单产的丰歉值,即相对气象产量。

1.2 模型建立

1.2.1 温度适宜度模型 为定量评价黑龙江省热量资源对大豆生长发育的满足程度,根据马树庆[26]的研究,建立温度适宜度模型,如式(2)~(3)所示。

式中,F(t)是由实际气温与三基点温度决定的温度适宜度。t为某站点某日的平均气温,tl、th、to分别为大豆所需的最低温度、最高温度和最适温度,各生育期tl、th、to值的确定参考文献[15]。当t≤tl或t≥th时,F(t)=0;当tl

1.2.2 降水适宜度模型 在大豆生长发育过程中水分条件同样重要,选取降水量数据建立降水适宜度模型,如式(4)所示。

式中,F(p)为降水适宜度。p为全省某旬的降水量(mm),pa为相应旬多年(1995—2015 年)降水量平均值。

1.2.3 日照适宜度模型 定量评价大豆生长光照条件,建立日照适宜度模型,如式(5)所示。

式中,F(s)为日照适宜度。s为全省某旬的日照时数(h),H是相应旬多年(1995—2015年)日照时数平均值(h)。

1.2.4 气候适宜度指数 气候适宜度综合分析了温度、降水、日照三个要素,反映气象条件对大豆适宜度的影响,建立气候适宜度模型如式(6)所示。

式中,F(c)为某旬综合气候适宜度。F(t)、F(p)、F(s)分别为温度适宜度、降水适宜度和日照适宜度。气候适宜度指数是自大豆播种开始至某一时段的逐旬气候适宜度加权集成构成,其中,各旬权重系数的大小是通过计算大豆相对气象产量与各旬气候适宜度之间的相关系数大小来确定,各旬权重系数如式(7)所示。

式中,n为大豆从播种至某一发育阶段期间的旬数,Ri为大豆气象产量与各旬的气候适宜度的相关系数。气候适宜度指数的表达式如式(8)所示。

式中,FI(ci)是气候适宜度指数。Ki是第i旬的权重系数,F(ci)是第i旬的气候适宜度。

1.2.5 产量动态预报模型 通过回归统计方法建立大豆各生育时段气候适宜度指数与相对气象产量的关系方程,即大豆产量动态预报模型,如式(9)所示。

式中,ΔY为相对气象产量,FI为播种到某时段的气候适宜度指数,a、b为拟合系数。

2 结果与分析

2.1 大豆产量分布特征

对1995—2019 年黑龙江省各市县大豆产量空间分布特征进行分析。如图1 所示,大豆年均单产空间上从南至北呈逐级递减趋势,其中哈尔滨市西南部、绥化市南部和大庆市东南部大豆产量最高,年均单产值超过了2.3 t/hm2,包含双城、肇州、五常等12 个市县在内;其次为绥化市中东部、伊春市南部、哈尔滨东北部和七台河市,年均单产在2.1~2.3 t/hm2之间,包括肇东、庆安、通河等地;全省大部地区单产约为1.8~2.1 t/hm2,主要分布在齐齐哈尔市、黑河市、伊春市、鹤岗市、双鸭山市、鸡西市和牡丹江市,包含市县站点数量的百分比达34.8%;而加格达奇、塔河、抚远等地大豆种植面积较少且产量不高,年均单产仅在1.5 t/hm2左右,集中分布在大兴安岭地区、黑河市北部和佳木斯市东北部。

图1 黑龙江省大豆年均单产空间分布

图2为1995—2019年黑龙江省大豆单产时间变化趋势,整体波动较大。1995—2004 年呈上下起伏状,1997、1999、2002 年增产显著,均超过了2 t/hm2,其中1997 年单产值达2.41 t/hm2,为25 年内产量最高的年份;2004—2007 年单产持续下降,尤其2007 年仅有1.14 t/hm2,相对于2006年下降0.52 t/hm2,为25年内大豆单产值最低的年份;2007—2012 年持续上升,后2012—2019 年呈相对平缓趋势,全省大豆平均单产1.81 t/hm2。各市县年均总产量存在显著差距,46.5%的地区总产值在5 万t 以上,其中仅有16 个市县超过10万t,黑河嫩江市大豆产量最高,达46.68万t,其次为齐齐哈尔讷河市年均30.79万t,克山县年均23.56万t。

图2 黑龙江省大豆历年单产时间分布

2.2 气候适宜度指数检验

选取全省和总产最高的嫩江市为研究区,对1995—2015 年大豆相对气象产量和大豆从播种至任意生长时段的气候适宜度指数进行相关性分析,结果显示两者显著相关,7月上旬—8月下旬各生长时段均通过了0.01 水平的显著检验,相关系数分别为0.804、0.834、0.838、0.859、0.886和0.864,即气候条件越适宜,相对气象产量越高。绘制播种至各生长时段气候适宜度指数与大豆相对气象产量的年际变化可知,两者增减趋势具较高的一致性,如1997、1999、2002、2004、2008年全省大豆相对气象产量显著增加,1998、2000、2003、2007 年显著下降(图3a),嫩江市1996、1999、2004、2008、2014 年大幅上升,1998、2003、2007、2009、2013年大幅下降(图3b),其年份的气候适宜度指数也出现相应的趋势,说明本研究建立的气候适宜度模型能够客观地反映黑龙江省气候适宜度与大豆单产丰歉值的变化,可以综合评价气象要素对大豆生长发育的适宜程度。

图3 大豆播种至各生长时段气候适宜度指数与相对气象产量的年际变化(a全省;b嫩江市)

2.3 产量动态预报模型检验

黑龙江省大豆的播种时间约在5月上中旬,9月中下旬陆续成熟,根据为农服务中产量预报业务的时间节点,建立黑龙江省7月上旬—8月下旬产量动态预报模型,对全省和嫩江市逐旬进行大豆产量预报。如表1所见,不同时段的预报模型均通过了0.01水平的有效检验。说明建立的产量动态预报模型可以客观反映大豆产量变化情况,其中大豆单产预报值如式(10)所示。

表1 基于气候适宜度指数的各生长时段产量预报模型

式中各指标含义见公式(1)。

2.3.1 回代检验 将1995—2015 年全省和嫩江市历史资料代入建立的产量动态预报模型,对大豆单产进行回代检验。历史拟合相对气象产量与实际相对气象产量的年际变化基本相一致,8 月中旬的拟合趋势与实际变化趋势最相符(图4a、b),相关分析的相关系数分别为0.829、0.858、0.855、0.894 和0.873,均在0.8 以上,且都通过了0.01水平的显著性检验。预报准确率由式(11)所示。

图4 各生长时段产量预报模型拟合与实际相对气象产量的年际变化(a全省;b嫩江市)

计算可得,各生长时段平均准确率为多年准确率的平均值,如表2 所示,1995—2015 年共21 年中各旬单产预报趋势准确的年份均在12年以上,7月中旬—8月中旬数值相对较高;全省预报产量在实际产量20%区间内(90%~110%)的年数均超过15 年,各旬数值相差不大,平均占总年数百分率76.2%,各时段平均准确率均大于90%,其中8月上旬、8月中旬、8月下旬准确率分别达93.3%、93.8%和93.1%;嫩江市20%区间的年数在14 年左右,各时段平均准确率约86.3%,其中7 月下旬、8 月上旬、8 月中旬准确率分别达87.1%、87.6%和87%。上述说明拟合检验结果较好,模型的模拟性能总体上较准确。

表2 各生长时段产量预报模型历史回代检验

2.3.2 预报检验 利用建立的产量预报模型对2017—2019年大豆进行产量外推预报,进一步验证模型的适用性和准确性。如表3所示,全省2017年7月上旬—8月下旬各预报时段的准确率均在85%以上,分别为86.97%、86.71%、88.09%、87.58%、88.72%和90.41%,嫩江市相对较高,平均值约93.09%,8 月中旬达94.73%;2018 年全省各预报时段的准确率均超过90%,8 月中旬预报单产1.93 t/hm2,准确率高达95.58%,其次为8 月下旬准确率为94.34%;2019 年全省各预报时段准确率均在90%左右,预测单产分别为2.01、1.99、1.97、1.97、1.95、1.96 t/hm2,8 月中旬准确率达92.97%,其次为8 月下旬92.81%,嫩江市在70%左右。

表3 2016—2018年各生育期产量动态预报检验结果

3 结论

黑龙江省大豆年均单产空间上从南至北呈逐级递减趋势,其中哈尔滨市西南部、绥化市南部和大庆市东南部大豆产量最高;时间上呈年代际变化,近年来呈相对平缓趋势;各市县年均总产量存在显著差距,其中嫩江市大豆产量最高;1995—2015年全省和嫩江市气候适宜度指数与其对应的大豆相对气象产量相关系数均通过了0.01水平的显著性检验,说明构建的气候适宜度模型可以客观反映出大豆各生长时段内气象条件变化情况;建立的产量预报模型回代检验平均准确率在80%以上,通过了0.01水平有效检验;1995—2015年各旬单产预报趋势准确的年份在12年以上;预报产量在实际产量20%区间内(90%~110%)的年数百分比达76.2%;2017—2019 年全省大豆产量外推预报准确性均超过了85%,嫩江市2017 年平均值达93.09%,8 月中旬高达95.58%,但2018 年和2019 年准确率仅70%左右,趋势预报不稳定。

4 讨论

近几年基于气候适宜度指数的产量预报方法在产量预报业务服务中应用广泛,但在黑龙江省农业气象服务中还未见开展该方法的应用研究。本研究初步尝试利用气候适宜度指数方法构建大豆产量预报模型,结果显示该方法适用于黑龙江省大豆产量预报服务中。但由于模型是基于统计方法建立的,仅考虑常规气象要素变化,对极端低温、洪涝等气象灾害和病虫害影响并未分析,可能造成模型预报结果不稳定。因此,在后续研究中,将综合考虑各种影响因素,进一步提高预报的准确性。

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