鄧吉良， 李茂芬， 李玉萍， 劉恩平， 郭澎濤

(1.海南大學(xué)熱帶農(nóng)林學(xué)院，海南?？?570228； 2.中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所，海南儋州 571737；3.中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院橡膠研究所，海南儋州 571737)

水稻為原產(chǎn)于熱帶地區(qū)的禾本科草本植物，喜高溫多濕，是熱帶地區(qū)最重要的糧食作物之一。我國(guó)作為人口大國(guó)和農(nóng)業(yè)大國(guó)，近幾十年來(lái)，隨著全球氣候的變化，越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注氣候變化對(duì)水稻產(chǎn)量影響的問(wèn)題[1-8]。海南省是位于我國(guó)最南端的農(nóng)業(yè)大省，屬于熱帶島嶼季風(fēng)氣候區(qū)，受熱帶氣旋、冷空氣、西南低壓槽、南海低壓槽、副熱帶高壓等多種天氣系統(tǒng)影響。近年來(lái)，大量的學(xué)者開(kāi)展了海南島氣候變化分析，以及各地氣象因子對(duì)早稻產(chǎn)量影響的研究[9-20]，如陳小麗等對(duì)海南島各季氣候變化特征進(jìn)行分析，認(rèn)為海南氣候變暖趨勢(shì)明顯，南部地區(qū)各季降水量呈明顯上升趨勢(shì)[10]。孫瑞等研究認(rèn)為，近幾十年來(lái)海南島相對(duì)濕度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)都有下降趨勢(shì)[11]。查光天等研究發(fā)現(xiàn)，杭州市早稻產(chǎn)量由氣溫、日照時(shí)數(shù)、降水量等多種氣象因子決定[12]。羅麗華等學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，湖南省水稻分蘗期的較高相對(duì)濕度會(huì)影響早稻總苗數(shù)，后期較高的氣溫有利于早稻增產(chǎn)[13]。杜堯東等利用CERES作物生長(zhǎng)模型研究表明，氣溫的升高會(huì)導(dǎo)致廣東地區(qū)水稻生育期縮短，產(chǎn)量減少且品質(zhì)降低[19]。姚鳳梅等通過(guò)DSSAT模型研究認(rèn)為，隨著近年來(lái)氣溫的增加，海口水稻產(chǎn)量有較大幅度的下降[20]。以上學(xué)者主要在全年或每季的時(shí)間尺度上研究了海南島整體氣候變化趨勢(shì)，以及各地氣象因子對(duì)早稻的影響。但具體針對(duì)海南各個(gè)市(縣)早稻生育期內(nèi)氣象因子變化趨勢(shì)的研究較少，海南省早稻生育期氣象因子對(duì)早稻產(chǎn)量的影響還未見(jiàn)研究報(bào)道。海南省作為我國(guó)為數(shù)不多的擁有熱帶資源的地區(qū)，探究在當(dāng)前復(fù)雜氣候背景下氣象因子對(duì)海南省早稻的影響十分必要。

由于地區(qū)氣候的差異性，不同地區(qū)早稻產(chǎn)量受到的氣象影響不盡相同。本研究為揭示海南省早稻生育期內(nèi)氣象的變化趨勢(shì)以及氣象因子對(duì)早稻產(chǎn)量的影響，選取1998—2013年海南省?？?、儋州、瓊中、陵水這4個(gè)站點(diǎn)的降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)為氣象要素，首次嘗試結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析、相關(guān)性分析和多元逐步回歸分析探究海南省早稻生育期氣象因子對(duì)早稻產(chǎn)量的影響，以期找到影響海南省早稻產(chǎn)量的氣象因子，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高早稻產(chǎn)量。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

以海南省4個(gè)代表性較好、分布較為均勻的站點(diǎn)——?？凇①僦?、瓊中和陵水為研究區(qū)域，具體分布如圖1所示。?？谑械靥幒Ｄ蠉u北部，毗鄰瓊中海峽；儋州市位于海南島西部，西臨北部灣；瓊中縣地處海南島中部；陵水縣位于海南島的東南部，東瀕南海。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本研究于2015年10月在中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技信息研究所進(jìn)行。?？?、儋州、瓊中、陵水這4個(gè)站點(diǎn)1998—2013年的逐日氣象數(shù)據(jù)(降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù))由國(guó)家氣象中心/中國(guó)氣象局氣象數(shù)據(jù)中心提供。為了確保氣象資料的可靠性，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下質(zhì)量控制：(1)將原始數(shù)據(jù)中有缺失值的整條氣象記錄剔除；(2)日最高氣溫小于日最低氣溫的氣象記錄整條剔除。(3)剔除平均風(fēng)速大于最大風(fēng)速的整條氣象記錄；(4)最小相對(duì)濕度大于平均相對(duì)濕度的氣象記錄整條剔除(5)剔除日照時(shí)數(shù)實(shí)際觀測(cè)值大于理論值的整條氣象記錄。

早稻產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)源于《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》，?？?、儋州、瓊中、陵水4個(gè)站點(diǎn)的早稻生育期分別為2—6月、2—6月、1—6月、1—5月。近年來(lái)，海南省的水稻種植面積存在波動(dòng)，因此選擇單產(chǎn)為研究對(duì)象，以消除種植面積變化所產(chǎn)生的影響[21]。

1.3 分析方法

由于影響水稻產(chǎn)量的因素除了氣象以外還包括品種創(chuàng)新、政策影響、技術(shù)改良等，為了準(zhǔn)確地探討氣象因子對(duì)水稻產(chǎn)量的影響，將相對(duì)氣象產(chǎn)量作為早稻產(chǎn)量研究對(duì)象。本研究根據(jù)房世波的方法[22]分離出趨勢(shì)產(chǎn)量Yt和氣象產(chǎn)量Yw，具體方法如下：

Y=Yt+Yw+e；

(1)

Rm=Yw/Yt×100%。

(2)

式中：Y為實(shí)際產(chǎn)量；e為隨機(jī)誤差，忽略不計(jì)；Yt可由3年滑動(dòng)平均值求得，代入式(1)計(jì)算得到Y(jié)w后再代入式(2)，即可計(jì)算出相對(duì)氣象產(chǎn)量Rm。

灰色關(guān)聯(lián)分析法精確度較高、使用簡(jiǎn)便、適用范圍廣，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[23]。本研究以1998—2013年海口、儋州、瓊中、陵水4個(gè)站點(diǎn)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量為比較序列，將早稻生育期降水量、平均風(fēng)速、最大風(fēng)速、平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)作為參考序列，根據(jù)于萍等的方法[24]，計(jì)算早稻生育期與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)并對(duì)關(guān)聯(lián)度排序。

最后采用Excel和SPSS軟件進(jìn)行線性趨勢(shì)分析、Pearson相關(guān)性分析和多元逐步回歸建模。

2 結(jié)果與分析

2.1 早稻單產(chǎn)變化趨勢(shì)

1998—2013年以來(lái)，在生產(chǎn)技術(shù)、氣候因素、品種改良等多重影響下，?？凇①僦?、瓊中和陵水4個(gè)站點(diǎn)早稻單產(chǎn)產(chǎn)生了明顯變化，其中?？诤唾僦菰绲締萎a(chǎn)呈下降趨勢(shì)，瓊中和陵水2站點(diǎn)早稻單產(chǎn)均呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。

由表1和圖2可知，除儋州站點(diǎn)的早稻平均單產(chǎn)高于全國(guó)早稻平均單產(chǎn)水平(5.46 t/ hm2)外，其余3個(gè)站點(diǎn)均低于全國(guó)水平(data.stats.gov.cn)。海口早稻實(shí)際單產(chǎn)平均值為5.05 t/hm2，1998—2013年單產(chǎn)下降幅度高達(dá)13.09%，其中2000年單產(chǎn)最高，達(dá)5.99 t/hm2，隨后開(kāi)始下降。儋州早稻的平均實(shí)際單產(chǎn)為5.86t/hm2， 在這16年中小幅波動(dòng)下降，下降幅度為9.97%。1998至2013年，瓊中和陵水早稻實(shí)際單產(chǎn)增長(zhǎng)率分別為43.34%和17.07%。瓊中早稻單產(chǎn)平均值為4.89 t/hm2，在2013年達(dá)到峰值，為5.92 t/hm2。陵水早稻的平均單產(chǎn)為4.67 t/hm2，2011年單產(chǎn)最高，達(dá) 5.37 t/hm2。瓊中和陵水2站點(diǎn)的早稻單產(chǎn)在2005年均有明顯下降，自2006年開(kāi)始又出現(xiàn)波動(dòng)型回升。

表1 1998—2013年海南早稻產(chǎn)量基本統(tǒng)計(jì)情況

從圖3可以看出，4個(gè)站點(diǎn)的氣象單產(chǎn)呈波動(dòng)型變化?？傮w上看，?？诤唾僦?站點(diǎn)的早稻氣象單產(chǎn)呈下降趨勢(shì)，瓊中和陵水氣象單產(chǎn)呈上升趨勢(shì)。在2005年前后，4個(gè)站點(diǎn)的早稻氣象單產(chǎn)均占有較大比例，且在2010年前后氣象單產(chǎn)有逐漸上升的趨勢(shì)。以上結(jié)果表明，氣象條件對(duì)近年來(lái)海南省早稻產(chǎn)量依然有較大影響。

2.2 氣象因子變化趨勢(shì)

各個(gè)站點(diǎn)的氣候因子年際變化趨勢(shì)如圖4所示。1998—2013年4個(gè)站點(diǎn)早稻生育期的年均降水量波動(dòng)較大，但均無(wú)明顯的變化趨勢(shì)?？傮w上看，陵水早稻生育期的降水量少于其他3個(gè)站點(diǎn)，且在2013年達(dá)到最低值，降水量?jī)H 130.2 mm。

由圖4可知，?？谠绲旧谄骄L(fēng)速和最大風(fēng)速的線性氣候傾向率分別為1.35 m/(s·10年)和2.31 m/(s·10年)，在2006—2007年，平均風(fēng)速和最大風(fēng)速急劇上升，增幅分別達(dá)139.70%和118.82%。而儋州和瓊中早稻生育期內(nèi)的平均風(fēng)速和最大風(fēng)速呈明顯的下降趨勢(shì)，線性氣候傾向率分別為-0.51、-0.59 m/(s·10年)和 -0.56、-0.75 m/(s·10年)。

1998—2013年，海口、儋州2站點(diǎn)早稻生育期內(nèi)的平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫整體呈緩慢下降趨勢(shì)。瓊中早稻生育期內(nèi)日最低氣溫具有小幅上升趨勢(shì)。從圖4可以看出，在這16年間，瓊中早稻生育期內(nèi)平均氣溫和日最低氣溫均明顯低于其他3個(gè)站點(diǎn)。陵水早稻生育期的平均氣溫、日最高氣溫均呈下降趨勢(shì)，而日最低氣溫則出現(xiàn)緩慢上升。

在早稻生育期相對(duì)濕度這一氣象因子中，除儋州外，其他站點(diǎn)平均相對(duì)濕度均呈下降趨勢(shì)；4個(gè)站點(diǎn)的最小相對(duì)濕度都為下降趨勢(shì)。但僅?？谶@一站點(diǎn)的最小相對(duì)濕度在這16年里有明顯的變化趨勢(shì)，線性?xún)A向率為-3.43%/10年。?？谠绲旧谧钚∠鄬?duì)濕度在2000—2002年下降最為明顯，降幅達(dá)10.69%。

1998—2013年，4個(gè)站點(diǎn)的日照時(shí)數(shù)均無(wú)明顯變化趨勢(shì)。其中，瓊中早稻生育期日照時(shí)數(shù)呈上升趨勢(shì)，且整體大于其他3個(gè)站點(diǎn)。

2.3 早稻產(chǎn)量與生長(zhǎng)季氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)分析

氣象因子對(duì)水稻產(chǎn)量的影響是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，因此在整個(gè)生育期的時(shí)間尺度上采用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析?？?、儋州、瓊中、陵水早稻生育期中氣象因子對(duì)早稻產(chǎn)量的影響，探討在早稻生育期中影響早稻產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象因子。分析結(jié)果(表2)表明，?？谠绲旧谡w氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>最大風(fēng)速>日照時(shí)數(shù)>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫>平均相對(duì)濕度>最小相對(duì)濕度>降水量。儋州早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>最大風(fēng)速>日最高氣溫>平均氣溫>日照時(shí)數(shù)>日最低氣溫>平均相對(duì)濕度>最小相對(duì)濕度>降水量。瓊中早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槠骄L(fēng)速>降水量>最大風(fēng)速>日照時(shí)數(shù)>最小相對(duì)濕度>平均相對(duì)濕度>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫。陵水早稻生育期整體氣象因子與早稻產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度大小排序?yàn)槿照諘r(shí)數(shù)>最大風(fēng)速>最小相對(duì)濕度>平均相對(duì)濕度>日最高氣溫>平均氣溫>日最低氣溫>平均風(fēng)速>降水量。由此可見(jiàn)，影響海南省早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃訛轱L(fēng)速(?？?、儋州、瓊中早稻受到平均風(fēng)速的影響最大，陵水早稻主要受到最大風(fēng)速的影響)，而降水量這一氣象因子僅對(duì)瓊中早稻有較大影響，關(guān)聯(lián)度為6.036 4，在其他3個(gè)站點(diǎn)中均對(duì)早稻產(chǎn)量的影響最小。

表2 早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量與生育期整體氣象因子的灰色關(guān)聯(lián)度

2.4 早稻產(chǎn)量與生育期內(nèi)每旬氣象因子的相關(guān)性分析

由于水稻生育期內(nèi)各生長(zhǎng)階段需按旬來(lái)細(xì)分，因此本研究在每旬的時(shí)間尺度上探討了早稻生育期氣象因子對(duì)4個(gè)站點(diǎn)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的影響，分別進(jìn)行相關(guān)性分析。表3為通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的早稻氣象因子與相對(duì)氣象產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)性分析表明，影響海口早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃觾H有4月下旬降水量，且為正相關(guān)。4月上旬為水稻進(jìn)入生殖生長(zhǎng)的關(guān)鍵時(shí)期，需水量較大，充足的水分保證了產(chǎn)量的提高。

影響儋州早稻產(chǎn)量的氣象因子主要有3月上旬平均氣溫、3月上旬日最高氣溫、3月上旬日最低氣溫、4月下旬降水量、5月上旬平均相對(duì)濕度、5月中旬平均相對(duì)濕度、5月中旬最小相對(duì)濕度、5月下旬最小相對(duì)濕度、6月上旬平均相對(duì)濕度、6月中旬平均相對(duì)濕度、6月中旬最小相對(duì)濕度、6月下旬最小相對(duì)濕度，且與產(chǎn)量均呈正相關(guān)關(guān)系。其中，降水量?jī)H在4月下旬對(duì)產(chǎn)量產(chǎn)生影響，平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫僅在3月上旬影響早稻產(chǎn)量。3月上旬日最低氣溫對(duì)早稻產(chǎn)量影響最大，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.636。平均濕度和最小相對(duì)濕度對(duì)產(chǎn)量影響的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，影響較大，從5月上旬一直持續(xù)到6月下旬。

瓊中早稻產(chǎn)量主要受到2月上旬降水量、2月上旬平均風(fēng)速、2月上旬最大風(fēng)速、3月中旬平均相對(duì)濕度、5月中旬最大風(fēng)速、5月中旬平均氣溫、6月上旬平均氣溫、6月上旬平均相對(duì)濕度、6月上旬日照時(shí)數(shù)、6月中旬平均相對(duì)濕度、6月下旬平均氣溫、6月下旬日最高氣溫、6月下旬最小相對(duì)濕度的影響。4個(gè)站點(diǎn)中僅瓊中早稻產(chǎn)量受到平均風(fēng)速、最大風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的顯著影響。產(chǎn)量隨風(fēng)速的增大而減少，這是由于較大的風(fēng)速易對(duì)水稻產(chǎn)生機(jī)械損傷和倒伏，尤其是在生殖生長(zhǎng)時(shí)期，水稻更易受害[25]。6月上旬的日照時(shí)數(shù)與早稻產(chǎn)量呈正相關(guān)關(guān)系，同時(shí)其平均氣溫對(duì)早稻有增產(chǎn)作用，雖然較長(zhǎng)日照和較高的氣溫利于水稻的光合作用，而此時(shí)相對(duì)濕度越大越容易產(chǎn)生病蟲(chóng)害，因此6月上旬的平均相對(duì)濕度成為產(chǎn)量的限制因子[26]。

影響陵水早稻產(chǎn)量的氣象因子主要有1月下旬平均氣溫、1月下旬日最高氣溫、1月下旬平均相對(duì)濕度、2月上旬平均氣溫、2月上旬日最低氣溫、2月上旬平均相對(duì)濕度、2月下旬降水量、2月下旬最小相對(duì)濕度、5月上旬平均相對(duì)濕度、5月上旬最小相對(duì)濕度、5月中旬日最低氣溫，且都與產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在1月下旬和2月上旬，陵水早稻產(chǎn)量隨氣溫和相對(duì)濕度的增加而減少，其主要原因在于水稻在高熱高濕的氣象條件下易發(fā)生病蟲(chóng)害[27]。

2.5 早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的逐步回歸分析

多元逐步回歸分析結(jié)果如下：

Rm=-1.09+0.003X1+0.016X2+0.013X3-0.012X4，r2=0.794。

(3)

式(3)為?？谠绲旧跉庀笠蜃訉?duì)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的逐步回歸建模結(jié)果。其中，X1為4月下旬降水量，X2為6月上旬平均相對(duì)濕度，X3為6月下旬最小相對(duì)濕度，X4為2月上旬平均相對(duì)濕度。

Rm=-0.47+0.004X1+0.001X2+0.011X3，r2=0.831。

(4)

式(4)為儋州早稻生育期氣象因子對(duì)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的回歸方程式。其中，X1為5月中旬最小相對(duì)濕度，X2為4月下旬降水量，X3為3月上旬平均氣溫。

Rm=0.358-0.031X1+0.004X2+0.025X3-0.138X4+0.100X5+0.018X6-0.027X7-0.001X8+0.004X9+0.002X10+0.001X11，r2=1。

(5)

式(5)為瓊中早稻生育期氣象因子對(duì)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的逐步回歸建模結(jié)果。其中，X1為6月下旬日最高氣溫，X2為2月上旬降水量，X3為3月上旬日最低氣溫，X4為5月上旬平均風(fēng)速，X5為4月中旬平均風(fēng)速，X6為5月上旬最大風(fēng)速，X7為5月中旬平均風(fēng)速，X8為6月中旬日照時(shí)數(shù)，X9為1月上旬日最低氣溫，X10為3月中旬平均相對(duì)濕度，X11為4月下旬日最低氣溫。

表3 與早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量顯著相關(guān)的氣象因子(P<0.05)

注：“—”表示氣象因子與早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的相關(guān)性未達(dá)α=0.05的顯著性水平。

Rm=0.595-0.004X1-0.001X2-0.008X3-0.030X4+0.005X5-0.005X6-0.002X7，r2=0.999。

(6)

式(6)為陵水早稻生育期氣象因子對(duì)早稻相對(duì)氣象產(chǎn)量的回歸方程。其中，X1為1月下旬平均相對(duì)濕度，X2為2月下旬降水量，X3為1月上旬日最高氣溫，X4為1月下旬最大風(fēng)速，X5為1月上旬日最高氣溫，X6為2月上旬日最低氣溫，X7為1月中旬日最低氣溫。

經(jīng)過(guò)多元逐步回歸分析，4個(gè)地區(qū)早稻產(chǎn)量模型均通過(guò)α=0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。采用1998—2013年的氣象數(shù)據(jù)對(duì)4個(gè)地區(qū)的早稻產(chǎn)量模型進(jìn)行回代擬合，由表4可知，海口2013年產(chǎn)量誤差最大，為-11.20%。?？?、儋州、瓊中、陵水4個(gè)站點(diǎn)絕對(duì)誤差的平均值分別為3.25%、2.19%、0.35%、3.50%，絕對(duì)誤差≤5%的擬合率分別為75.00%、93.75%、100.00%、87.50%，瓊中早稻產(chǎn)量模型的擬合度最好，儋州早稻產(chǎn)量模型的擬合度次之。表明4個(gè)早稻產(chǎn)量模型可以較為準(zhǔn)確地分析氣候因子對(duì)早稻產(chǎn)量的影響，并進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)報(bào)。

3 討論與結(jié)論

在全球氣候變暖的背景下，1998—2013年?？诤唾僦菰绲井a(chǎn)量明顯下降，分別在2003年和2005年以后有緩慢上升趨勢(shì)，表明近年來(lái)海南省早稻產(chǎn)量有持續(xù)回升的可能。雖然?？诤唾僦菰绲驹?6年里由于政策條件、品種改良和技術(shù)革新等影響氣象單產(chǎn)所占比例有所下降， 但4個(gè)站點(diǎn)的氣象單產(chǎn)均在2010年前后比重有所增加，結(jié)果表明，未來(lái)一段時(shí)間氣象因子依然會(huì)對(duì)海南省早稻產(chǎn)量產(chǎn)生較大影響。以?？跒榇淼暮Ｄ蠉u北部、以儋州為代表的海南島西部和以瓊中為代表的海南島中部早稻產(chǎn)量主要受到平均風(fēng)速影響，以陵水為代表的海南島東南部主要受到日照時(shí)數(shù)影響。

表4 1998—2013年各站點(diǎn)早稻產(chǎn)量實(shí)際值與擬合值

在4個(gè)站點(diǎn)的早稻生育期中，海口平均風(fēng)速和最大風(fēng)速具有明顯上升趨勢(shì)(其中在2006—2007年，平均風(fēng)速和最大風(fēng)速急劇上升，增幅分別達(dá)139.7%和118.82%)，最小相對(duì)濕度呈明顯下降趨勢(shì)；儋州和瓊中平均風(fēng)速和最大風(fēng)速呈明顯下降趨勢(shì)；陵水日最低氣溫呈明顯下降趨勢(shì)。4個(gè)站點(diǎn)的其他氣象因子在1998—2013年均無(wú)明顯變化趨勢(shì)。

1998—2013年期間，瓊中日照時(shí)數(shù)整體大于?？凇①僦莺土晁?，然而平均氣溫和日最低氣溫明顯小于其他3個(gè)站點(diǎn)，瓊中日照時(shí)數(shù)、氣溫和降水量等氣象因子之間的關(guān)系還有待進(jìn)一步分析。

從整個(gè)生育期的時(shí)間尺度來(lái)看，灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果表明，影響?？?、儋州和瓊中早稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃泳鶠槠骄L(fēng)速，影響陵水早稻產(chǎn)量的氣象因子為日照時(shí)數(shù)。在旬的時(shí)間尺度上的相關(guān)性分析結(jié)果表明，對(duì)海口、儋州、瓊中和陵水早稻產(chǎn)量影響最大的氣象因子分別為4月下旬降水量、3月上旬日最低氣溫、6月下旬日最高氣溫、1月下旬平均相對(duì)濕度。影響?？谠绲井a(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃觾H有4月下旬降水量，且為正相關(guān)；儋州早稻生育期平均濕度和最小相對(duì)濕度對(duì)產(chǎn)量影響的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，影響較大，呈正相關(guān)關(guān)系，其影響從5月上旬一直持續(xù)到6月下旬；4個(gè)站點(diǎn)中僅瓊中早稻產(chǎn)量受到平均風(fēng)速、最大風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)的影響，早稻產(chǎn)量與2月上旬平均風(fēng)速和最大風(fēng)速、5月中旬最大風(fēng)速呈負(fù)相關(guān)，而6月上旬日照時(shí)數(shù)的增加有利于提升產(chǎn)量；陵水早稻產(chǎn)量則主要受到氣溫和相對(duì)濕度的影響，且產(chǎn)量隨氣溫和相對(duì)濕度的增加而減少。

經(jīng)過(guò)多元逐步回歸分析，4個(gè)站點(diǎn)的早稻產(chǎn)量模型能較為準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)產(chǎn)量并分析氣象因子對(duì)產(chǎn)量的影響。

氣象變化對(duì)水稻生產(chǎn)的影響有諸多不確定性，在生產(chǎn)上應(yīng)及時(shí)關(guān)注天氣動(dòng)態(tài)，早稻生育期內(nèi)不同時(shí)期采取相應(yīng)的措施來(lái)增加產(chǎn)量或減少損失。如瓊中的早稻產(chǎn)量與3月中旬平均相對(duì)濕度呈正相關(guān)關(guān)系，因此當(dāng)降水量較少、氣溫較高時(shí)可以適當(dāng)灌水；而在6月上旬，早稻產(chǎn)量與平均相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)降水較多時(shí)應(yīng)采取適時(shí)、適當(dāng)排水落干的措施，減少病蟲(chóng)害的發(fā)生及其他不利影響。同時(shí)，在不同的水稻物候期應(yīng)注意不同主要?dú)庀笠蜃拥挠绊憽榱颂岣咴绲井a(chǎn)量，減少災(zāi)害發(fā)生幾率，可以根據(jù)氣象條件提前或延后水稻種植。因此農(nóng)業(yè)部門(mén)應(yīng)做好農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)，完善預(yù)防災(zāi)害措施和災(zāi)后恢復(fù)指導(dǎo)工作。