季積溫　張梅　陳玉光　楊冰

摘要 選取遼陽市1956—2013年共58年（4—9月）≥10 ℃積溫資料，采用方差分析法，按不同長度周期，計(jì)算F值并檢驗(yàn)。經(jīng)計(jì)算得出10年周期、23年周期和8年周期F值通過0.10水平檢驗(yàn)，將所得3個(gè)周期相疊加，再用外推法對2014年、2015年和2016年積溫進(jìn)行試報(bào)。結(jié)果表明，利用方差分析制作的積溫預(yù)報(bào)，回代值與實(shí)況有著比較一致的變化趨勢，ABSE為84.5 ℃，RMSE為108.2 ℃；試報(bào)2014—2016年ABSE為50.4 ℃，RMSE為51.3 ℃，回代和試報(bào)比較準(zhǔn)確，該方法對預(yù)報(bào)（4—9月）≥10 ℃積溫具有一定的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞 方差分析；周期疊加；積溫預(yù)測；生長季

中圖分類號 P457.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）21-0237-01

在水分條件較為正常的年份，作物的生長發(fā)育不僅需要在一定的溫度條件下進(jìn)行，而且只有當(dāng)熱量累積到一定程度，才能完成其全生育期過程并獲得產(chǎn)量。熱量條件在很大程度上決定了當(dāng)?shù)氐淖匀痪坝^、栽培的作物種類、耕作制度以及各種農(nóng)事活動，而積溫是衡量一個(gè)地區(qū)熱量條件的主要指標(biāo)之一[1]。遼陽市地處遼寧省中部，糧食作物種植面積約1.38萬hm2，豐年糧食產(chǎn)量逾100萬t。4—9月是遼陽地區(qū)玉米、水稻等主要糧食作物的生長季，其間≥10 ℃積溫對作物結(jié)構(gòu)、品種熟型、作物生育期長短具有較大影響。由于積溫年變化較大，必須按當(dāng)年氣溫預(yù)報(bào)作適當(dāng)調(diào)整，因而探索生長季內(nèi)積溫的預(yù)報(bào)方法、開展遼陽地區(qū)作物生長季積溫預(yù)測對科學(xué)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要作用，同時(shí)也有助于提高氣候預(yù)測業(yè)務(wù)水平[2]。

方差分析周期疊加法為統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)實(shí)踐中的一類時(shí)間序列周期方差分析方法，廣泛應(yīng)用于氣象、地質(zhì)、水文、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。目前，已有較多學(xué)者利用方差分析周期疊加法對生長季熱量資源變化特征以及對季節(jié)降水量預(yù)報(bào)進(jìn)行研究，并取得了一定成果[3-4]，但對積溫長期預(yù)報(bào)報(bào)道很少。本文利用方差分析周期疊加外推法對遼陽市2014—2016年生長季（4—9月）≥10 ℃積溫進(jìn)行預(yù)報(bào)，以期為遼陽市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文選取1956—2013年遼陽市地面觀測站生長季（4—9月）≥10 ℃積溫資料，將4—9月≥10 ℃積溫?fù)Q算成距平值，以此距平值作為原序列。

1.2 研究方法

首先根據(jù)樣本數(shù)n，列出可能存在的周期r，r一般為2，3，…，k，k=n/2（當(dāng)n為偶數(shù)時(shí)）或k=（n-1）/2（當(dāng)n為奇數(shù)時(shí)），然后計(jì)算F=組間差異/組內(nèi)差異，當(dāng)組內(nèi)差異越小，組間差異越大時(shí)，周期越明顯。方差比較用F檢驗(yàn)，F(xiàn)值越大，周期越顯著，依次分辨主次周期。如果樣本數(shù)較大，需重復(fù)選取幾個(gè)周期，直至F（0.10水平）檢驗(yàn)不通過。最后將幾個(gè)周期疊加起來求擬合值[5]。

2 周期的確定

2.1 第1周期

2.2 第2周期

從原序列中，消云第1個(gè)主要周期的影響。采取從序列中減去以10年為周期排列的序列，得到一新序列（實(shí)際減的是平均值）。這一新序列消去了10年周期部分，從這一新序列出發(fā)按確定第1周期步驟分析所得的主要周期稱為第2主要周期。經(jīng)查F分布表可知，F(xiàn)23=1.75>F0.10（22，35=1.61），即23年周期顯著，其組內(nèi)平均值為第2周期值。

2.3 其他周期

由于樣本較大，依上述方法再重復(fù)選取第3、4個(gè)主要周期，直至F檢驗(yàn)不通過。經(jīng)計(jì)算F8=1.81≈F0.10（7，50），確定第3周期為8年。第4周期的F值很小，周期已不顯著。

3 疊加分析

3.1 周期疊加

經(jīng)過上述周期分析后，原序列變?yōu)橛?0年周期、23年周期和8年周期疊加而成，預(yù)報(bào)值即為4—9月≥10 ℃積溫歷年平均值加疊加值。

3.2 周期疊加歷史擬合及外推預(yù)報(bào)

利用方差分析周期疊加法制作1956—2013年遼陽市4—9月≥10 ℃積溫回代與實(shí)況有著比較一致的變化趨勢（圖1），擬合效果較好，可用于外推預(yù)報(bào)。

用歷史資料與周期疊加后計(jì)算值進(jìn)行回代檢驗(yàn)，計(jì)算

試報(bào)2014年4—9月≥10 ℃積溫為3 734.9 ℃（實(shí)況值為3 772.2 ℃）；試報(bào)2015年值為3 682.4 ℃（實(shí)況值為3 736.9 ℃）；試報(bào)2016年值為3 565.6 ℃（實(shí)況值為3 625.1 ℃）。2014—2016年ABSE為50.4 ℃，RMSE為51.3 ℃，試報(bào)比較準(zhǔn)確，能夠滿足農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)需求，可以用來預(yù)報(bào)4—9月 ≥10 ℃積溫。

4 結(jié)論

（1）利用方差分析周期疊加法制作4—9月≥10 ℃積溫回代與實(shí)況有著比較一致的變化趨勢，2014年、2015年和2016年試報(bào)效果較好。

（2）應(yīng)用該方法制作積溫預(yù)報(bào)時(shí)若能配合其他預(yù)報(bào)方法使用，效果會更好。

（3）應(yīng)用方差分析來識別周期時(shí)，可以適當(dāng)放寬信度，否則可能不能得出理想的周期個(gè)數(shù)。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 劉子凡，黃潔.作物栽培學(xué)總論[M].北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社，2007.

[2] 馬樹慶，安剛，王琪，等.東北玉米帶熱量資源的變化規(guī)律研究[J].資源科學(xué)，2000，22（5）：41-45.

[3] 王春玲，崔力，王樹文，等.用方差分析法預(yù)測濮陽市冬小麥播種期降水量趨勢[J].氣象與環(huán)境科學(xué)，2007，30（增刊1）：123-124.

[4] 曲靜，王昱.方差分析周期外推法在春季降水量預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào)，2012，24（2）：68-71.

[5] 李樹巖，彭記永，劉榮花，等.基于氣候適宜度的河南夏玉米發(fā)育期預(yù)報(bào)模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2013，34（5）：576-581.endprint