馮峰　王孟楨　陳東煜等

關(guān)鍵詞：引黃灌區(qū);作物需水量;通徑分析;決定程度;敏感性分析;三義寨灌區(qū)

中圖分類號(hào)：TV213.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A doi：10.3969/ j.issn.1000-1379.2022.03.029

引用格式：馮峰，王孟楨，陳東煜，等.氣象因子對(duì)引黃灌區(qū)作物需水量影響的通徑分析[J].人民黃河，2022，44（3）：149-154，159.

黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展重大國(guó)家戰(zhàn)略中明確提出要推進(jìn)水資源節(jié)約集約利用[1] 。引黃灌區(qū)以農(nóng)業(yè)用水為主，進(jìn)行水資源節(jié)約集約利用的重要前提條件是將灌區(qū)內(nèi)作物需水量及主要影響因素分析清楚，在此基礎(chǔ)上才能在灌區(qū)實(shí)施精準(zhǔn)用水和智慧灌溉，從而實(shí)現(xiàn)真正節(jié)約黃河水資源、提高引黃水量用水效率的目標(biāo)[2] 。1921 年，S. Wright 首次提出通徑系數(shù)（Path Coefficient） 計(jì)算和分析方法。通徑分析（PathAnalysis）是研究變量之間的相互關(guān)系、自變量對(duì)因變量作用方式及程度的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。通過(guò)通徑分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)自變量對(duì)因變量影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，確定因自變量間相關(guān)性很強(qiáng)而引起多重共線性的自變量，還可以通過(guò)指標(biāo)敏感性分析去掉不必要的自變量，從而建立最佳而簡(jiǎn)便的回歸方程[3-6] 。20 世紀(jì)50 年代，通徑分析開始應(yīng)用在遺傳育種和作物栽培領(lǐng)域的研究工作中。明道緒[3-6] 通過(guò)案例詳細(xì)介紹了通徑分析原理及計(jì)算方法、數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程、性狀間相關(guān)性分析及檢驗(yàn)等;崔黨群等[7] 提出了通徑分析的矩陣算法，并以紅薯為案例進(jìn)行通徑分析和顯著性檢驗(yàn);蔡甲冰等[8] 基于通徑分析原理對(duì)冬小麥的缺水診斷指標(biāo)進(jìn)行了敏感性分析，找到了灌溉決策指標(biāo)要注意的主要因素;魏清順等[9] 對(duì)導(dǎo)流器幾何參數(shù)進(jìn)行了通徑分析，從而確定了對(duì)潛水泵性能影響的主次要因素。目前針對(duì)通徑分析的應(yīng)用和研究較多，學(xué)者們從不同的案例和應(yīng)用角度出發(fā)進(jìn)行了多種嘗試，但涉及引黃灌區(qū)作物需水量計(jì)算的成果較少。本文根據(jù)惠北水利科學(xué)試驗(yàn)站1999—2019 年逐旬氣象資料計(jì)算三義寨引黃灌區(qū)冬小麥生育期的作物需水量，通過(guò)通徑分析和指標(biāo)敏感性分析，確定對(duì)作物需水量直接效應(yīng)、間接效應(yīng)最大的氣象因子以及最敏感的因子，找到這些因子之間的相互關(guān)系，從而為引黃灌區(qū)的水資源節(jié)約集約利用和高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

1數(shù)據(jù)來(lái)源及分析方法

1.1區(qū)域概況

河南省三義寨引黃灌區(qū)的取水口位于開封市蘭考縣境內(nèi)，灌區(qū)的總土地面積為4344.2 km，總耕地面積為27 萬(wàn)hm[10] 。目前灌區(qū)引水能力約為150 m / s，有效灌溉區(qū)域?yàn)殚_封市的開封縣、蘭考縣、杞縣，商丘市的民權(quán)縣、寧陵縣、睢陽(yáng)區(qū)、梁園區(qū)、睢縣、虞城縣等，共涉及9 個(gè)縣（區(qū)）[11] 。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究采用的氣象等數(shù)據(jù)均來(lái)自河南省豫東水利工程管理局惠北科學(xué)試驗(yàn)站（ 地理位置為東經(jīng)114°31′、北緯34°46′），代表區(qū)域?yàn)楹幽鲜￠_封市三義寨引黃灌區(qū)。選取該站1999—2019 年逐日、逐旬地面氣象觀測(cè)資料，包括降水量、水面蒸發(fā)量、平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、空氣相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速等數(shù)據(jù)。

1.3計(jì)算及分析方法

1.3.1作物需水量計(jì)算

作物需水量計(jì)算采用參考作物法，以三義寨引黃灌區(qū)內(nèi)惠北試驗(yàn)站觀測(cè)的氣象資料為基礎(chǔ)，采用以聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO） 推薦的彭曼-蒙特斯（Penman?Monteith）公式為基礎(chǔ)的修正式，計(jì)算參考作物蒸發(fā)蒸騰量ET0[12-13] 。作物全生育期的需水量計(jì)算公式為

1.3.2通徑分析方法

通徑系數(shù)是表示相關(guān)變量間影響關(guān)系的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，是變量標(biāo)準(zhǔn)化、沒(méi)有單位的偏回歸系數(shù)，即自變量與因變量之間帶有方向的相關(guān)系數(shù)。通徑系數(shù)所表示的影響關(guān)系具有回歸系數(shù)的性質(zhì)，沒(méi)有單位的相對(duì)數(shù)具有相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)，所以通徑系數(shù)是介于回歸系數(shù)與相關(guān)系數(shù)之間的一個(gè)特殊統(tǒng)計(jì)量。通徑系數(shù)是變量標(biāo)準(zhǔn)化后的偏回歸系數(shù)，其數(shù)學(xué)模型是偏回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后的多元線性回歸模型[14] 。本文采用的通徑分析計(jì)算方法和思路參考了有關(guān)矩陣算法案例[6] 和數(shù)學(xué)模型[7] 。

通徑分析可用于分析多個(gè)自變量和因變量之間的線性關(guān)系，將自變量與因變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)加以分解，分解為自變量對(duì)因變量的直接作用效應(yīng)和通過(guò)其他變量對(duì)因變量的間接作用效應(yīng)。對(duì)于一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)，若n 個(gè)自變量x（i =1，2，…，n）和因變量y 之間存在線性關(guān)系，則其回歸方程為

2計(jì)算結(jié)果與通徑分析

河南省三義寨引黃灌區(qū)的冬小麥全生育期是10月中旬至次年5 月下旬[15] ，以1999—2019 年21 a 的旬平均氣象因子數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以旬為計(jì)算單元時(shí)長(zhǎng)，共選取23 個(gè)樣本。在計(jì)算作物需水量時(shí)，用到了旬降水量、旬水面蒸發(fā)量、旬平均氣溫、旬最高氣溫、旬最低氣溫、旬空氣相對(duì)濕度、旬日照時(shí)數(shù)、實(shí)際每天日照時(shí)數(shù)、天最大日照時(shí)數(shù)、日均水面蒸發(fā)量、旬凈輻射量、旬平均風(fēng)速、旬有效降水量等氣象因子?？紤]到氣象因子之間的重復(fù)性和分析計(jì)算工作量，選擇以下9 個(gè)氣象因子進(jìn)行通徑分析：降水量（mm）、水面蒸發(fā)量（mm）、平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、空氣相對(duì)濕度（%）、日照時(shí)數(shù)（h）、天最大日照時(shí)數(shù)（h/ d）、平均風(fēng)速（m/ s）。經(jīng)過(guò)對(duì)冬小麥生育期作物需水量的計(jì)算和篩選，用到的分析指標(biāo)有各氣象因子與作物需水量的相關(guān)系數(shù)r 、通徑系數(shù)p 、決定系數(shù)d和對(duì)回歸方程可靠程度R的總貢獻(xiàn)等。

2.1冬小麥生育期逐旬作物需水量計(jì)算結(jié)果

以1999—2019 年21 a 共計(jì)756 組逐旬氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，每組氣象數(shù)據(jù)包含旬降水量、旬水面蒸發(fā)量、旬平均氣溫、旬最高氣溫、旬最低氣溫、旬空氣相對(duì)濕度等氣象因子，將9 個(gè)氣象因子按照冬小麥全生育期（10 月中旬至次年5 月下旬）計(jì)算多年平均值。冬小麥的平均旬水面蒸發(fā)量冬季為低谷期，1 月中旬為最低值，5 月下旬為最高值，如圖1 所示。旬平均氣溫呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化趨勢(shì)，如圖2 所示。旬平均降水量在3 月、4 月、5 月、10 月呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)變化，如圖3 所示。

根據(jù)已計(jì)算的9 個(gè)氣象因子的旬平均值，采用式（1）計(jì)算三義寨引黃灌區(qū)的冬小麥1999—2019 年全生育期多年平均旬需水量，結(jié)果見(jiàn)表1。

2.2氣象因子對(duì)作物需水量的通徑分析

在三義寨引黃灌區(qū)的冬小麥作物需水量的通徑分析中，選取9 個(gè)氣象因子：降水量（x ）、水面蒸發(fā)量（x）、平均氣溫（x）、最高氣溫（x ）、最低氣溫（x）、空氣相對(duì)濕度（x ）、日照時(shí)數(shù)（x ）、天最大日照時(shí)數(shù)（x）、平均風(fēng)速（x ），因變量為作物需水量y，依據(jù)通徑系數(shù)和相關(guān)系數(shù)（見(jiàn)表2），得到冬小麥作物需水量及9 個(gè)氣象因子和誤差項(xiàng)的通徑圖。9 個(gè)氣象因子的相關(guān)系數(shù)太多，在此僅標(biāo)出部分相關(guān)系數(shù)，如圖4所示。

根據(jù)式（3）轉(zhuǎn)換為正規(guī)矩陣方程后，求解9 個(gè)氣象因子x對(duì)y 的關(guān)于通徑系數(shù)p的正規(guī)方程組，并計(jì)算每個(gè)氣象因子對(duì)于作物需水量的直接作用和間接作用（通徑系數(shù)），結(jié)果見(jiàn)表3。計(jì)算各氣象因子之間的決定系數(shù)并按照絕對(duì)值大小排序，分析9 個(gè)自變量對(duì)回歸方程估測(cè)可靠程度R的總貢獻(xiàn)，即計(jì)算r p。將最大的前6 個(gè)和誤差項(xiàng)決定系數(shù)排序，對(duì)R2總貢獻(xiàn)的前7 個(gè)氣象因子排序見(jiàn)表4。

3氣象因子敏感性分析

3.1敏感性分析

【責(zé)任編輯 許立新】