基于气候适宜度的辽宁省春玉米产量动态预报研究

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摘要 基于前人研究的东北地区春玉米适宜度指标，分别构建以省、市为空间尺度，以候为时间尺度的春玉米温度、降水和日照适宜度模型，运用积分回归法，建立春玉米气候适宜度指数，根据加权法，建立辽宁省和14个市的春玉米产量动态预报模型。结果表明，气候适宜度指数与单产丰歉值显著相关，1992—2013年省级模型回代检验准确率为79.6%，该方法可以动态预报辽宁省春玉米单产，满足辽宁省省级农业气象业务服务需求。

关键词 气候适宜度；产量预报；春玉米；辽宁省

中图分类号 S162 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2018）23-0121-05

Abstract On the basis of the research results about the spring maize climatic suitability indexes in Northeast China of predecessors， the suitability models about temperature， precipitation and sunshine of spring maize which took the province and city as the space scale and took the pentad as the time scale were constructed. The spring maize climatic suitability indexes were established by using the integral regression method and the dynamical forecasting models for the province and cities were established by using weighted method. The results showed that there was a significant positive correlation between climate suitability and the abundant and poor harvest of yield of spring maize.The accuracy rate of the provincial model backtesting test from 1992 to 2013 was 79.6%. This method could dynamically predict the yield of spring corn in Liaoning Province to meet the needs of provincial agricultural meteorological business services in Liaoning Province.

Key words Climatic suitability；Yield forecast；Spring maize；Liaoning Province

春玉米是辽宁省第一大粮食作物，多为雨养玉米，所以辽宁省春玉米的产量几乎完全依靠气象条件。近年来，随着资本对农产品市场的介入，更多农产品生产、加工、贸易链条上的企业也开始关注农作物的产量，尤其关注东北这个商品粮基地的春玉米产量。每年东北地区秋粮收获之后统计部门公布的官方数据对市场而言就缺少了时效性，所以农作物产量信息逐渐具有了市场信息的属性。

在我国，气象部门尤其是农业气象领域，从20世纪70年代就着手研究作物的产量预报方法，20世纪80年代开展业务化应用[1-2]。产量预报的手段和方法包括农学方法、统计学方法、遥感估产、作物生长模型等，产量预报的准确度和精细化程度逐渐提高[1-2]。

近年来气候适宜度理论逐渐发展和完善，并应用到气象部门的产量预报业务中[3-7]。易雪等[3]利用气候适宜度方法建立了湖南省早稻產量动态预报模型；李树岩等[4]利用气候适宜度方法建立了河南省及其13个市的夏玉米产量动态预报模型；宋迎波等[6]和代立芹等[7]改进水分适宜度模型，考虑土壤水分，分别建立了华北地区和河北省的冬小麦产量动态预报模型。

笔者利用前人研究方法，建立辽宁省14个市和全省的基于气候适宜度的春玉米产量动态预报模型，实现逐候开展省级产量预报，以期通过及时判断当年作物生长的气象条件，为农业气象服务的重点区域和方向提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

气象资料为1992—2016年辽宁省56个气象站春玉米生长季（5—9月）逐日最高气温、最低气温、降水量和日照时数，发育期资料为对应年份全省19个农气站（图1）的春玉米发育期资料，以上资料来自辽宁省气象信息中心；产量资料为对应年份辽宁省及14个市的春玉米单产，来自辽宁省统计年鉴。

1.2 资料处理

1.2.1 产量资料处理。

2 结果与分析

2.1 气候适宜度指数与春玉米单产丰歉值的相关性分析

相关分析结果（表1）显示，8月3候—9月6候的累积气候适宜度与春玉米单产丰歉值显著相关。说明该研究建立的春玉米气候适宜度模型能够反映辽宁省气候适宜度与单产丰歉值的趋势，可以综合评价气象条件对春玉米生长发育的适宜程度。

2.2 春玉米产量动态预报模型的建立

辽宁省春玉米的播种时间从4月上中旬持续到5月上中旬，9月中旬—下旬春玉米陆续成熟，根据省级为农服务中产量趋势预报和定量预报的时间节点，计算1992—2013年5月第1候到9月第6候的累积气候适宜度指数，建立从7月第1候到9月第6候的辽宁省全省和14个市的春玉米产量动态预报模型，逐候进行产量预报。预报方程以7月第3候、8月第5候和9月第4候为例，见表2。

2.3 春玉米产量动态预报模型的检验

2.3.1

模型的回代检验。应用表2中的预报模型，对辽宁省及14个市1992—2013年春玉米产量进行回代检验，回代检验结果见表3。从平均准确率上看，全省预报准确率可以达到79.6%；本溪和营口高于80.0%，沈阳、大连、鞍山、抚顺、丹东和铁岭为70.0%～80.0%，锦州和辽阳为60.0%～70.0%，阜新、朝阳、盘锦和葫芦岛小于60.0%。可见，该研究建立的春玉米产量动态预报模型可以满足省级产量预报的业务需求。从1992—2016年的平均播种面积来看（图2），沈阳、铁岭、锦州和朝阳这4个市的春玉米播种面积占全省的54.8%，其中沈阳、铁岭位于辽宁东部，气象和土壤条件比较利于春玉米生长，而锦州和朝阳位于辽宁西部，热量和光照条件充足，但降水条件是当地大田春玉米生长的限制性因素。沈阳和铁岭的产量预报模型回代准确率分别为78.1%和73.4%，而锦州和朝阳的产量预报模型回代准确率仅为66.5%和35.7%，另外同属于辽西地区的阜新和葫芦岛的产量预报模型回代准确率也小于60.0%。所以，全省春玉米产量预报模型的回代准确率低于80.0%也主要受到辽西地区回代准确率的影响，盘锦的产量预报模型回代准确率虽然小于60.0%，但当地是辽宁省的水稻主产区，春玉米种植面积的平均比例仅为0.61%，所以该市的回代准确率对全省影响较小。

2.3.2

模型的预报检验。应用表2中的预报模型，对辽宁省及14个市2014—2016年春玉米产量进行预报检验，结果见表4，因篇幅限制，仅列出7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率。从这3候的预报准确率看，2014年，沈阳、鞍山、本溪、丹东、营口、辽阳和盘锦的预报准确率高于60.0%，其中沈阳在8月第5候和9月第4候、丹东在7月第3候、8月第5候和9月第4候、营口在8月第5候和9月第4候、盘锦在7月第3候的预报准确率均高于90.0%；大连、抚顺、锦州、阜新、铁岭、朝阳、葫芦岛和全省在3候的预报准确率均低于60.0%，其中葫芦岛出现负值。2015年，沈阳、鞍山、抚顺、丹东、锦州、营口、辽阳、朝阳、盘锦和全省3个起报时间的预报准确率均高于80.0%，大连在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率仅高于60.0%，本溪在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率接近70.0%，阜新在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率低于61.0%；铁岭在9月第4候的预报准确率高于70.0%，其他两候的预报准确率高于80.0%；葫芦岛在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率接近60.0%。2016年，沈阳、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、辽阳、朝阳、盘锦和葫芦岛3个起报时间的预报准确率均高于80.0%；大连在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率仅高于60.0%；阜新在8月第5候的预报准确率低于73.0%，其他两候的预报准确率高于80.0%，铁岭在7月第3候、8月第5候和9月第4候的预报准确率分别高于90.0%、低于60.0%和低于80.0%，全省在8月第5候的预报准确率低于80.0%，其他两候的预报准确率高于80.0%。

3 结论与讨论

（1）该研究计算了1992—2013年辽宁省春玉米气候适宜度，从第8月第3候到9月第6候全省春玉米累积气候适宜度指数与春玉米单产丰歉值显著相关，说明该研究建立的全省春玉米气候适宜度指数可以动态反映辽宁省春玉米生长的气象条件。

（2）根据业务服务需求，计算辽宁省14个市和全省的春玉米气候适宜度指数，并自7月第3候至9月第6候建立了产量动态预报模型，通过回代检验，全省的平均回代检验准确率可以达到79.6%，所以该研究建立的春玉米产量动态预报模型可以基本满足省级产量预报的业务需求。对于辽西地区的产量数据可以考虑用试验数据或田间取样数据进行替代，提高产量数据的真实性以提高产量预报的准确性。

（3）基于统计方法建立的产量预报模型均未考虑气象灾害对产量的影响[4-10]。2014年，辽宁省全省春玉米预报准确率低于55.0%，抚顺的预报准确率低于60.0%，大连和朝阳的预报准确率低于45.0%，锦州的预报准确率低于40.0%，产粮大市铁岭的预报准确率从超过70.0%到低于40.0%，葫芦岛的预报准确率更是为负数，2014年辽宁省發生了63年来罕见的伏旱，辽西和大连北部旱情最为严重，坡耕地作物基本绝收，所以在灾害年份模型预报的准确率较低，需要考虑灾害的实际情况对预报结果进行订正。

（4）该研究建立的气候适宜度模型在水分方面仅考虑了降水，植物对水分的吸收主要来自于土壤，所以今后在水分适宜度模型的建立过程中需要考虑土壤水分含量和作物的需水量，进一步优化模型。

参考文献

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[3] 易雪，王建林，宋迎波.气候适宜指数在早稻产量动态预报上的应用[J].气象，2010，36（6）：85-89.

[4] 李树岩，余卫东.基于气候适宜度的河南省夏玉米产量预报研究[J].河南农业大学学报，2015，49（1）：27-34.

[5] 魏瑞江，宋迎波，王鑫.基于气候适宜度的玉米产量动态预报方法[J].应用气象学报，2009，20（5）：622-627.

[6] 宋迎波，王建林，李昊宇，等.冬小麦气候适宜诊断指标确定方法探讨[J].气象，2013，39（6）：768-773.

[7] 代立芹，李春强，康西言，等.基于气候和土壤水分综合适宜度指数的冬小麦产量动态预报模型[J].中国农业气象，2012，33（4）：519- 526.

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