陳紅梅 劉洪良

摘要 利用合川區(qū)2004～2013年枇杷產(chǎn)量和同期氣象資料，用線性回歸方法對枇杷產(chǎn)量進行趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量的分離，氣象產(chǎn)量與各生育期43個氣象要素進行相關分析，利用逐步回歸方法，找出影響枇杷生產(chǎn)的關鍵氣象因子為3月最低氣溫、10月降水量、1月上旬平均氣溫、1月中旬平均氣溫，建立合川區(qū)枇杷單產(chǎn)的預測模型，通過對歷史回代、2014年預測試驗，預測效果較好。

關鍵詞 枇杷；產(chǎn)量；農(nóng)業(yè)氣象預報；合川區(qū)

中圖分類號 S161 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）26-09076-02

枇杷為薔薇科枇杷屬植物，果實外形美觀，質地柔軟多汁，味道鮮美，富含人體所需的多種營養(yǎng)元素，其花、葉、樹皮、根均具有極高的藥用價值。合川地處亞熱帶季風氣候區(qū)，冬暖夏熱，氣候溫和、雨量充沛、日照充足、無霜期長、土地酸堿度適宜，是枇杷生長的最適宜區(qū)之一。近年來枇杷產(chǎn)業(yè)在合川區(qū)發(fā)展較快，已成為效益較好的農(nóng)業(yè)支柱產(chǎn)業(yè)之一，每年經(jīng)濟效益超過2億元。但枇杷的產(chǎn)量直接受氣象條件的影響較大，因此開展枇杷產(chǎn)量的農(nóng)業(yè)氣象預報研究，能進一步提高枇杷生產(chǎn)的氣象服務水平，為枇杷的生產(chǎn)、儲運、銷售、加工和外貿提供及時、準確的服務信息，對進一步促進合川枇杷產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。筆者利用合川區(qū)2004～2013年枇杷產(chǎn)量和同期氣象資料，對氣象產(chǎn)量與各生育期氣象要素進行相關分析，采用逐步回歸方法，建立合川區(qū)枇杷氣象產(chǎn)量預報模型，并通過歷史回代和預測試驗進行檢驗。

1 資料與方法

1.1 資料來源

2004～2014年氣象資料及枇杷生育期觀測資料由重慶市合川區(qū)氣象局提供。2004～2014年合川區(qū)枇杷每年的實際種植面積、實際總產(chǎn)量等資料由重慶市合川區(qū)統(tǒng)計局、合川區(qū)農(nóng)委提供。

1.2 氣象產(chǎn)量的分離方法

枇杷產(chǎn)量受品種、土壤、肥力、病蟲害、管理措施和氣象條件等因素的綜合制約，隨著社會的發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平的提高，從總的趨勢來說枇杷產(chǎn)量隨年代增加呈現(xiàn)上升趨勢，但會因溫度、降水、光照等氣象條件的影響出現(xiàn)較大幅度波動。故把枇杷的實際產(chǎn)量（Y）分解為趨勢產(chǎn)量（Yt）、氣象產(chǎn)量（Yw）和隨機噪聲（Ye）3部分，用式子表示為：

Y=Yt+Yw+Ye（1）

其中，趨勢產(chǎn)量Yt是反映歷史時期生產(chǎn)力發(fā)展水平的長周期產(chǎn)量分量，也被稱為技術產(chǎn)量；氣象產(chǎn)量Yw是受氣候要素為主的短周期變化因子（農(nóng)業(yè)氣象災害為主）影響的波動產(chǎn)量分量；隨機噪聲Ye則對產(chǎn)量影響不大，為小量，一般可以忽略不計^[1-2]。

由于合川枇杷產(chǎn)量資料的年限較短，趨勢產(chǎn)量處理采取線性回歸方程，然后利用下式（2）從實際產(chǎn)量中分離出氣象產(chǎn)量：

Yw=Y-Yt（2）

1.3 枇杷產(chǎn)量預測模型的建立方法

利用分離的氣象產(chǎn)量與各生育期氣象因子進行相關分析，利用逐步回歸方法，找出影響枇杷生產(chǎn)的關鍵氣象因子，建立氣象產(chǎn)量預測模型。

2 枇杷產(chǎn)量預測模型的建立

2.1 趨勢產(chǎn)量預測模型

利用SPSS軟件建立合川區(qū)枇杷的趨勢產(chǎn)量線性回歸方程：

Yt=37.4T-74 738.151（3）

式中，Yt為趨勢產(chǎn)量，T為年份。此方程的相關系數(shù)R=0.994，通過0.05的顯著檢驗。

2.2 氣象產(chǎn)量預測方程的建立

2.2.1 預報因子的選擇

枇杷的氣象產(chǎn)量不僅與單個的氣象因子有關，且是多個氣象因子共同影響的結果，根據(jù)枇杷的生物學特性，通過分析枇杷生長發(fā)育對光、溫、水等主要農(nóng)業(yè)氣象條件的要求，結合合川區(qū)枇杷各關鍵生育期的氣候條件，對氣象產(chǎn)量的豐歉年進行了農(nóng)業(yè)氣象條件對比分析，篩選出與各關鍵生育期關系密切的各月或各旬的降水、日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、無霜期等43個相關氣象因子，作為預報氣象產(chǎn)量的自變量因子（表1）。

2.2.2 預測方程的建立。

利用SPSS 17.0數(shù)據(jù)統(tǒng)計軟件進行逐步回歸分析，對相關氣象因子進行篩選，建立多元線性回歸分析模型。

通過相關分析（圖1），氣象產(chǎn)量Yw和3月最低氣溫、10月降水量、1月上旬平均氣溫、1月中旬平均氣溫、年降水量、4月降水量和7月降水量等7個因子相關性達到顯著或極顯著，通過逐步回歸分析，建立氣象產(chǎn)量預測模型：

Yw=78.859+51.229X₁-1.586X₂-18.273X₃-6.878X₄

2.2.4 合川區(qū)2014年枇杷單產(chǎn)預測檢驗。

將2014年枇杷生育期相關氣象資料帶入式（3）、式（4）中，得出2014年枇杷單產(chǎn)為7 452.75 kg/hm2，2014年實際產(chǎn)量為7 200.00 kg/hm2，相對誤差為4%，效果較好。

3 結論

利用氣象產(chǎn)量與枇杷生育期間的相關顯著的氣象因子，通過逐步回歸，建立合川區(qū)枇杷氣象產(chǎn)量預報模型，通過2004～2013年歷史回代檢驗、2014年預測試驗，表明應用該預報模型對合川區(qū)枇杷單產(chǎn)進行預測是可行。

由于資料年代有限，該預報模型可能存在一定缺陷，隨著資料的不斷積累，應逐步得到完善。

參考文獻

[1] 楊霏云，王建林.晚稻單產(chǎn)動態(tài)預測方法研究[J].氣象科技，2005，33（5）：433-436.

[2] 宋迎波，王建林，陳暉，等.中國油菜產(chǎn)量動態(tài)預報方法研究[J].氣象，2008（3）：93-99.