基于积分回归的花生产量气候影响因子研究
时间：2022-11-18 12:35:02 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
彭丽英 麦宗鉴 王华 武君 黎坚 李英
（1 茂名市气象局，茂名 525000；
2 广东省气候中心，广州 510080；
3 化州市气象局，化州 525100）
茂名市位于我国大陆南端，地处北热带和南亚热带过渡区；
天气复杂，灾害频发，也是气候变化的敏感区和农业生态脆弱区。花生是我国主要的油料经济作物之一，也是茂名市当地重要的油料来源和经济作物。目前国内有很多对于农作物气候条件分析的研究，主要集中在水稻、小麦、棉花等主要的粮食以及经济作物方面；
对于花生的研究也有一些。关于产量预报的常用方法有多元线性模拟预报方程、通径分析方法、作物丰歉指数、气候适宜指数，以及基于积分回归来研究作物产量气候影响因子等。本文利用茂名化州市国家气象站1982—2012年气象资料和化州市气象局春花生农气观测资料，运用积分回归方法研究茂名化州市春花生产量的气候影响因子。
不同产量模拟的方法，可能得出的气象产量差别很大。本文采用三次曲线拟合和5点滑动平均得到花生产量趋势，再对比2013年和2014年的模拟结果，得到两个模型的模拟结果差别不大；
但在分离花生气象产量的方法中，三次曲线拟合法分析得到的趋势产量更符合花生产值规律。利用正交多项式法对茂名化州市1982—2012年共29年（1984、1985年为缺测）的春花生产量资料进行处理，得出春花生产量拟合方程（三阶多项式），如图1所示。由模拟结果可以看出，春花生产量变化趋势是随着时间的增加，趋势产量增加得越来越慢。
图1 春花生产量的模拟曲线和实际曲线（单位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 1 The analog curve and actual curve of spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)
从历年的实际产量中分离出趋势产量后，按照Y=YT+YW+YS，进行分解。式中：Y为实际产量，YT为趋势产量，YS为随机产量，可忽略不计，故即可求出气象产量YW。
气象产量受气候条件的影响，波动大。利用计算出的春花生的气象产量可以得到花生气象产量的波动范围和最大正负波动量，即极大值为95.62 kg·（666.7 m），极小值为－108.66 kg·(666.7 m)，极差达204.28 kg·(666.7 m)。该结果表明：化州地区春花生极差超过200 kg·(666.7 m)，产量的风险较大，即春花生的生产受自然灾害的影响比较显著。
由于在花生生长发育的过程中，水分、温度和日照条件是重要因素；
积分回归法生物学意义明确，预报效果较好，已成为一种新的作物产量动态预报方法。
2.1 基本原理和方法
由积分回归原理可知，假设作物产量为因变量Y
，影响因素如温度、降水量、日照时数等气象要素为自变量。将作物整个生育期间分为若干个时段，把某一时段、某一气象要素值作为一个自变量。则可得多元线性回归方程的积分回归形式：
ρ
值。计算（1）式中春花生气象产量与平均气温、日照时数和降水量回归系数α
，α
，α
，α
，α
，α
值如表1。
表1 春花生气象产量与平均气温、日照时数和降水量回归系数 Table 1 The regression coefficient of spring peanut meteorological yield and average temperature, sunshine hours and precipitation
2.2 计算积分回归的α(t)
将计算的α
，α
，α
，α
，α
，α
代入下式中，即可得到春花生生育期从2月下旬—7月上旬（共14旬）的平均气温、日照时数和降水量的各α
(t
)值。
α
(t
)表示旬平均气温（或日照时数或降水量）升降1 ℃（1 h或1 mm）使春花生产量变化升值。由此可见，α
(t
)是平均气温（或日照时数或降水量）的时间分布对春花生产量的效应，它在各时段不同。（1）平均气温的积分回归α
(t
)从各时段α
(t
)值点绘图（图2）可见，平均气温对春花生正效应有两个时期：播种前期（2月上旬）和荚果成熟期（5月下旬—6月下旬），尤其是在6月正效应显著。平均气温在幼苗期（3月中旬前后）、开花结荚期（4月中旬—下旬）对春花生产量成负效应。
图2 平均气温和日照时数对春花生产量的效应 （单位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 2 The effect of average temperature and sunshine hours on spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)
（2）日照时数的积分回归α
(t
)由图2可见，日照时数在播种前期（2月上旬）、荚果成熟期（5月上旬—6月下旬）对春花生产量成正效应，特别是在2月上旬正效应很明显。日照时数在幼苗期（3月上旬—4月上旬）、开花结荚期前期（4月中旬—下旬）对春花生产量成负效应。
（3）降水量的积分回归α
(t
)由图3可见，降水量在播种前期（2月上旬）、分枝期（4月上旬—中旬）、荚果成熟期（6月中旬—下旬）对春花生产量成正效应。降水量在播种后期到幼苗期（3月上旬—下旬）、开花结荚期后期（5月上旬—6月上旬）对春花生产量成负效应。
（4）积分回归结果的合理性分析
在成熟期（6月）平均气温增多，热量条件充足，花生产量增产明显。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照时数负效应较明显，3月化州每日平均日照时数为2.3 h/d，远小于每日适宜日照时数（8 h/d），不利于幼苗生长，对花生产量有抑制作用。3月化州平均降水量为72 mm，恰逢降水量较多期，会形成烂苗等，故对花生生长有抑制作用。因此，如果出现低温阴雨天气，需要推迟播种，例如2008年出现低温阴雨天气，推迟到3月19日才播种；
或者播种后容易引起种子霉烂，造成出苗率低，从而引起花生产量下降，例如1990年出现低温阴雨天气，播种期是2月8日，但出苗期是3月2日，播种期至出苗期长达22 d。在开花结荚期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪涝发生，土壤积水，造成花生荚果成熟慢、秕果多，已成熟的荚果容易掉荚发芽，且常引起锈病大发生，导致产量下降。这和春花生的生长特点及其与气候条件关系相符合。
另外，本文运用了直线回归法、3点滑动和5点滑动平均法来求出趋势产量，再分离出气象产量来做积分回归。其中，直线回归法得出的结果与上述基本一致；
3点滑动和5点滑动平均法得出的平均气温和日照时数对花生产量的积分回归基本一致，但是得出的降水量对花生产量的积分回归（图3）差别较大。由图3可见，在3月降水量对春花生产量有明显正效应，这与春花生的生长特性不相符。因此，运用积分回归法来研究春花生产量的气候影响因子时，在分离花生气象产量的方法中，我们运用三次曲线拟合法和直线回归法得出的结论都是可靠的。
图3 降水量对三次曲线拟合和5点滑动平均的春花生产量的效应（单位：kg·(666.7 m2)-1） Fig. 3 The effect of precipitation on cubic curve fitting and five-point moving average spring peanut yield (unit: kg·(666.7 m2)-1)
1）春花生产量变化趋势是随着时间的增加，趋势产量增加得越来越慢。春花生极差超过200 kg·(666.7 m)，化州地区种植春花生的风险较大，化州春花生的生产受自然灾害影响较为显著。
2）分析平均气温、日照时数和降水量对化州春花生产量的影响评估。平均气温在播种前期、荚果成熟期对春花生产量成正效应，尤其是在6月正效应显著；
平均温度在幼苗期、开花结荚期对春花生产量成负效应。日照时数在播种前期、荚果成熟期对春花生产量成正效应，特别是在2月上旬正效应显著；
日照时数在幼苗期、开花结荚期前期对春花生产量成负效应。降水量在开花结荚期后期对春花生产量成负效应。
3）在成熟期（6月）平均气温增多，热量条件充足，花生产量增产明显。在幼苗期（3月上旬—4月上旬）日照时数负效应较明显，3月化州每日平均日照时数远小于每日适宜日照时数，不利于幼苗生长，对花生产量有抑制作用。3月份化州恰逢降水量较多期，会形成烂苗等，故对花生生长有抑制作用。因此，如果出现低温阴雨天气，需要推迟播种，或者播种后容易引起种子霉烂，造成出苗率低，从而引起花生产量下降；
在开花结荚期后期（5月上旬—6月上旬）降水量增多，洪涝发生，土壤积水，造成花生荚果成熟慢、秕果多，已成熟的荚果容易掉荚发芽，且常引起锈病大发生，导致产量下降。这和春花生的生长特点及其与气候条件关系相符合。
4）本文首先运用了直线回归法、3点滑动和5点滑动平均法计算花生趋势产量，其次分离气象产量进行积分回归。其中，直线回归法得出的结果与正交多项式法基本一致；
3点滑动和5点滑动平均法得出的平均气温和日照时数对花生产量的积分回归基本一致，但是降水量对花生产量的积分回归差别较大，与花生生长的特性不相符。因此，运用积分回归法来研究春花生产量的气候影响因子时，在分离花生气象产量的方法中，运用三次曲线拟合法和直线回归法得出的结论均具有较大可信度。
