一种沿淮地区小麦产量影响因子筛选方法

摘要

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种沿淮地区小麦产量影响因子筛选方法，针对沿淮地区获取相应年份的降水量因子、温度因子、日照因子以及小麦产量数据，从而得到相应年份小麦产量与降水量因子、温度因子、日照因子的相关系数，根据相关性分析结果，筛选出相关系数最高的影响因子，这种沿淮地区小麦产量影响因子筛选方法，解决了如何对沿淮地区小麦产量的气候影响因子进行筛选，科学利用气候资源，合理布局农业生产的的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及农业技术领域，具体涉及一种沿淮地区小麦产量影响因子筛选方法。

背景技术

近年来，气候变暖已经成为全球科学家和公众密切关注的重要问题。我国气候变暖特征表现为冬春季增温显著高于夏秋季，夜间增温高于白天。近50年中国地表平均气温上升了1.1℃，高于全球同期平均增温幅度，并预计到2050年再升温1.2～2.0℃，至2100年增幅将达到2.2～4.2℃。小麦是世界第二大作物和近一半人口的主食,在我国粮食安全中发挥着重要作用，温度是影响小麦产量和品质的重要影响因子之一。为了解气候变暖对小麦生产的影响，人们做出了很多努力。Easterling和Miglietta的研究表明，气候变暖会降低我国主要农作物的产量，气温上升超过1℃时，小麦产量开始下降，上升超过3℃时，产量约下降20％。邓振镛的研究表明，气候变暖改变了我国农作物的生育进程，使冬小麦等越冬作物的生育期缩短，喜温作物的生育期延长，全球变暖对资源、农业生产和环境影响显著，在其中农业生产对气候变化的反应极为敏感，气候变化会使得农耕期、作物发育期、农作物种植结构等发生变化，因此研究气候变化对粮食产量的影响将具有极其重要的意义。

安徽省位于我国东西部地区，处于暖温带和亚热带的过渡地区，小麦产量对气候变化非常敏感，气候对小麦产量影响很明显。安徽省沿淮地区温光资源丰富，是安徽省重要的粮食生产基地，以稻麦两熟为主，对保证我国粮食生产起着至关重要的作用，全球气候变暖会使得气候稳定减弱，降低农业适应变化的能力，使得极端天气对小麦生长和收获的威胁日益增大，甚至严重影响小麦的安全生产，在全球气候变暖的背景下，研究安徽省气候变化特征和小麦产量的相关性，对小麦产量的影响因子进行筛选，对科学利用安徽省气候资源，合理布局农业生产有重要意义。

鉴于上述缺陷，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。

发明内容

本发明的目的在于解决如何对沿淮地区小麦产量的气候影响因子进行筛选，科学利用气候资源，合理布局农业生产的的问题，提供了一种沿淮地区小麦产量的气候影响因子筛选方法。

为了实现上述目的，本发明公开了一种沿淮地区小麦产量的气候影响因子筛选方法，包括以下步骤：

S1：针对沿淮地区获取相应年份的降水量因子；

S2：针对沿淮地区获取相应年份的温度因子；

S3：针对沿淮地区获取相应年份的日照因子；

S4：针对沿淮地区获取相应年份的小麦产量数据；

S5：得到相应年份小麦产量与降水量因子、温度因子、日照因子的相关系数；

S6：根据步骤S5中得到的相关性分析结果，筛选出相关系数最高的影响因子。

所述步骤S1中降水量因子包括年降水量、休闲期降水量、小麦生育期降水量、越冬期降水量、越冬后降水量。

所述步骤S2中温度因子包括日均温、冬前积温、越冬期≥0℃积温、越冬期积温、越冬后均温。

所述步骤S3中日照因子包括年日照时数、冬前日照时数、越冬期日照时数、越冬后日照时数、灌浆期日照时数。

所述步骤S1、S2、S3、S4中相应年份为1997～2017年。

所述步骤S1、S2、S3、S4中沿淮地区包括凤台县、阜南县、固镇县、怀远县、颍上县、寿县。

所述步骤S5中得到相关系数的方法为采用SPSS软件里面进行双变量相关分析。

与现有技术比较本发明的有益效果在于：本发明利用安徽省沿淮地区1998～2017年降水量、气温、日照时数气象资料，对该区气候变化趋势、小麦关键生育期气候变化特征及其对小麦产量的影响进行了分析研究，从而对沿淮地区小麦产量的气候影响因子进项筛选，有利于沿淮地区科学合理应对气候变化，减少气象灾害对沿淮小麦的影响，为该地区小麦稳产高产栽培提供理论依据。

附图说明

图1为安徽省沿淮地区1997～2017逐年年降水量；

图2为安徽省沿淮地区1997～2017小麦生育期降水量；

图3为安徽省沿淮地区1997～2017小麦休闲期降水量；

图4为安徽省沿淮地区1997～2017日均温；

图5为安徽省沿淮地区1997～2017年日均最高气温；

图6为安徽省沿淮地区1997～2017年日均最低气温；

图7为安徽省沿淮地区1997～2017冬前积温；

图8为安徽省沿淮地区1997～2017生长发育旺盛期积温；

图9为安徽省沿淮地区1997～2017生长发育期日均温；

图10为安徽省沿淮地区1997～2017全年日照时数；

图11为安徽省沿淮地区1997～2017冬前日照时数；

图12为安徽省沿淮地区1997～2017越冬期日照时数；

图13为安徽省沿淮地区1997～2017越冬后日照时数；

图14为安徽省沿淮地区小麦年产量平均值。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。

气象数据来源于安徽省气象局，包括安徽省沿淮地区凤台县、阜南县、固镇县、怀远县、颍上县、寿县6地1998年至2017年逐日降水量、平均气温、最低气温、最高气温和日照时数资料。根据这些资料计算安徽省沿淮地区小麦休闲期(6月1日～9月30日)、生育期(10月1日～次年5月31日)和全年(6月1日～次年5月31日)降水量、年日均气温和年日照时数，越冬前(播种到日均气温5d稳定在0℃日期)积温和日照时数，越冬期日均温、日照时数和≥0℃积温，计算越冬前积温≥600℃、≥650℃、≥750℃的年份几率，按5年一个阶段将1998～2017年划分为1998～2002年、2003～2007年、2008～2012年和2013～2017年共4个阶段，计算不同阶段降水、气温和日照时数。产量数据来自安徽省农委。

采用国内较常用的降水年型划分标准划分降水年型。

丰水年：Pi＞P+0.33δ

枯水年：Pi＜P－0.33δ

式中，Pi为当年降水量(mm)；P为多年平均降水量(mm)；δ为多年降水量的均方差(mm)。

一、年降水量、降水年型及小麦生育期降水量的变化

1、年际间降水量的变化

沿淮地区逐年年降水量、生育期降水量和休闲期降水量如图1～3所示，由图可知，徽沿淮地区近20年来降水量年际间波动较大，且从2010年开始，年降水量总体呈上升趋势。其中，年平均降水量为966.6mm，最高年降水量1396.1mm(2017年度)，最低年降水量662.5mm(1999年度)；小麦休闲期(6～9月)降水量平均为595.1mm，最高降水量978.0mm(2003年度)，最低降水量225.2mm(2001年度)；小麦生育期(10～5月)降水量平均为370.6mm，最高降水量658.2mm(2017年度)，最低降水量149.9mm(2010年度)。年际间年降水量、小麦休闲期和生育期降水量变异系数分别为23.0％、31.4％和30.0％，说明小麦休闲期降水量波动较大。

2、不同时间段降水量的变化

将安徽省沿淮地区一年分为5个主要时间段：6～7月，休闲前期；8～9月，休闲后期；10月1日～12月10日，冬前期；12月10日～3月1日，越冬期；3月1日～5月20日，生长发育旺盛期。

表1小麦生育期和休闲期降水量(mm)

由表1分析得知，从1998至2017年，全年降水主要集中在休闲期6～9月，占年降水量的57.7％～68.3％。总体来看，休闲期和全年每5年平均降水量呈先增后减再增的趋势，其中2003～2007年间降水量最高；越冬期和生长发育旺盛期的年均降水量变化较小；冬前期平均降水量在2008～2012年前呈下降趋势，在这个时间段后呈上升趋势。因此，近十年间休闲后期和冬前期平均降水量的增加可能是导致全年平均降水量增加的主要原因。

二、年均气温及小麦生育期气温的变化

1、年日均温、年日均最高温和最低气温的变化

安徽省沿淮地区日均温、年日均最高和最低气温如图4～6所示，由图可知，安徽沿淮地区在1998～2017年间年日均温、年日均最高和最低气温变化范围分别为15.09～16.45、19.59～21.43、11.41～12.60℃，最高值较最低值分别高出9.01％、9.39％和10.43％，三个指标的最高值分别出现在2007、2004和2007年，最低值分别出现在2005、2003和2003年，且分别以每年0.0071、0.0063和0.0108℃的速率逐年升高。年际间日均温、年日均最高和最低气温变异系数分别为2.07％、1.89％和2.47％，因此年际间日均最低气温变化幅度最大，年日均气温变化幅度居中，年日均温逐年增加的主要原因是年日均最低气温逐年增加。

2、冬前积温、生长发育旺盛期积温和日均温的变化

安徽省沿淮地区冬前积温生长发育旺盛期积温和生长发育旺盛期日均温如图7～9所示，由图可知，安徽沿淮地区1997～2017年度，冬前积温、生长发育旺盛期积温和日均温变化范围分别为525.3～759.3、1063.1～1316.1和13.1～16.3℃，三个指标的最高值分别出现在1998、2017和2017年，最低值都出现在2009年，且分别以每年1.18、3.15和0.04℃的速率升高。

安徽省沿淮地区冬前积温、生长发育旺盛期积温和生长发育旺盛期日均温如表2所示：

表2不同时间段小麦的气温及生育期天数

由表2分析可知，日均温在1998～2007年间差异较小，在2008～2017年间从15.77℃增至15.96℃，冬前积温≥600℃年份几率从1998～2012年间的60％增至80％，而冬前积温≥650℃年份几率从1998～2002年间的20％增至2013～2017年间的60％。越冬期日均温分为三个阶段，1998～2002年间越冬期日均温最高为2.313℃，2003～2012年间日均温有所下降，而在2013～2017年间有所上升。越冬期天数呈现先升高后降低的趋势，越冬期持续时间最长的在2003～2007年间，为53.2天，之后迅速下降，可见越冬期天数在近十年来开始明显缩短。生长旺盛期日均温和积温均呈先升后降再上升的趋势，最高值均出现在2013～2017年间，分别为15.48℃和1250.51℃。

三、日照时数的变化

1、逐年日照时数的变化

安徽省沿淮地区日照时数及小麦生育期日照时数如图10～13所示，由图可知，近20年来安徽沿淮地区日照时数在1588.9～2141.4h，平均为1900.5h，最高值出现在2013年，最低值在1998年，以每年5.9h的速率呈上升趋势，小麦生育期日照时数为974.1～1467.6h，呈逐年下降趋势，平均值为1157.8h。小麦冬前、越冬期和越冬后日照时数变化范围分别为216.1～473.8h、53.7～305.4h和486.4～740.8h，其中冬前日照时数以每年0.08h的速率缓慢上升，越冬期日照时数以每年3.01h的速率逐年降低，可能是小麦越冬期雾霾天气逐年增加和越冬期变短所致，而冬后日照时数以每年1.59h的速率上升，对年日照时数上升影响较大。

2、不同时间段日照时数的变化

安徽省沿淮地区不同时间段小麦日照时数的变化如表3所示：

表3不同时间段小麦日照时数的变化

三、小麦产量与气候条件的相关性

2008-2017年间沿淮地区小麦年产量平均值如图14所示，由图可知，黄淮地区小麦年产量平均值总体表现为逐年递增趋势，在2009-2011三年间出现了下降，在2012-2017年间逐步上升，且在2013-2017年产量水平较为平稳。

小麦产量与气候条件的相关系数如表4所示：

表4小麦产量与气候条件的相关系数

r

由表4分析可知，降水量与小麦产量间相关性最高，其中小麦生育期降水量与产量间相关系数达显著水平；气温与小麦产量间呈正相关，但均未达显著水平，日照时数与小麦产量间呈负相关，其中越冬期日照时数与小麦产量间相关系数达显著水平。因此，近20年间安徽沿淮地区降水对小麦籽粒产量的影响较为显著，小麦生育期降水量为小麦产量的关键影响因子。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，对本发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在本发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。