基于大气环流特征量和海温的水稻产量结构因素预报模型研究——以江苏省为例

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.08.005

湖北农业科学 ›› 2023, Vol. 62 ›› Issue (8): 27-36.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.08.005

基于大气环流特征量和海温的水稻产量结构因素预报模型研究——以江苏省为例

郝玲¹, 杨莹², 张佩³, 邱航¹, 钱沈旸¹

1.连云港市气象局,江苏连云港 222006;
2.徐州市气象局,江苏徐州 221002;
3.江苏省气象局,南京 210008

收稿日期:2022-06-28 出版日期:2023-08-25 发布日期:2023-09-22
通讯作者: 张佩,正研级高级工程师,主要从事农业气象研究,（电子信箱）78073954@qq.com。
作者简介:郝玲（1983-）,女,天津人,高级工程师,主要从事农业气象研究,（电话）18761308722（电子信箱）702381568@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划课题（2018YFD1000900）; 2019年国内外作物产量气象预报专项

Research on the prediction model of rice yield component factors based on atmospheric circulation characteristics and sea temperature：Taking Jiangsu Province as an example

HAO Ling¹, YANG Ying², ZHANG Pei³, QIU Hang¹, QIAN Shen-yang¹

1. Lianyungang Meteorological Bureau, Lianyungang 222006, Jiangsu, China;
2. Xuzhou Meteorological Bureau, Xuzhou 221002, Jiangsu,China;
3. Jiangsu Meteorological Bureau, Nanjing 210008, China

Received:2022-06-28 Online:2023-08-25 Published:2023-09-22

摘要/Abstract

摘要： 根据500 hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性及海气相互作用原理,利用线性及单调曲线相关和最优化因子相关2种技术对环流和海温因子进行普查和对比分析。挑选一批与江苏省水稻（Oryza sativa L.）产量结构因素（有效穗数、每穗粒数和千粒重）相关极显著的大气环流特征量及海温因子;然后依次采用滑动相关检验法对普查得到的因子进行稳定性检验,采用主成分识别法对普查得到的因子进行独立性检验,确定与水稻产量结构因素相关显著、稳定并且相对独立的大气环流特征量及海温因子作为预报因子;最后基于最小二乘法建立了江苏省水稻产量结构因素动态预报的环流及海温模型,模型拟合效果好,可以投入业务使用。

关键词: 水稻（Oryza sativa L.）, 大气环流特征量, 海温, 产量结构因素, 动态预报, 江苏省

Abstract: Based on the characteristic of the 500 hPa atmospheric circulation characteristic that could characterize the weather situation and control the weather conditions, and the principle of air-sea interaction, the two techniques of linear and monotonic curve correlation and optimization factor correlation were used to conduct census and comparative analysis on circulation and sea temperature factors. A batch of factors of atmospheric circulation characteristics and sea temperature that were extremely significantly related to the yield component factors （effective panicle number, grain number per panicle and thousand-grain weight） of rice （Oryza sativa L.） in Jiangsu Province were selected. Then, the stability of the factors obtained from the general survey was tested by the sliding correlation test, and the independence of the factors obtained from the general survey was tested by the principal component identification method. The factors of atmospheric circulation characteristics and sea temperature that were stable, independent and significantly related to the rice yield component factors were determined as the forecasting factors. Finally, based on the least squares method, circulation and sea temperature models for dynamic prediction of rice yield component factors in Jiangsu Province were established, the fitting effects of these models were good and could be put into business use.

Key words: rice（Oryza sativa L.）, atmospheric circulation characteristic, sea temperature, yield component factor, dynamic forecast, Jiangsu Province

中图分类号:

S162.5
S511

郝玲, 杨莹, 张佩, 邱航, 钱沈旸. 基于大气环流特征量和海温的水稻产量结构因素预报模型研究——以江苏省为例[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(8): 27-36.

HAO Ling, YANG Ying, ZHANG Pei, QIU Hang, QIAN Shen-yang. Research on the prediction model of rice yield component factors based on atmospheric circulation characteristics and sea temperature：Taking Jiangsu Province as an example[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2023, 62(8): 27-36.

参考文献

[1] 吴元中. 产量预报中资料处理方法的探讨[J].中国农业气象,1982(2):61-64.
[2] 宛公展,王宝成,蓝鸿第.华北地区冬小麦产量预报模式的初步研究[J]. 气象学报,1984,42(3):356-363.
[3] 汤志成,邹永林.江苏省双季早稻产量预报的累加型模式[J].江苏农业学报,1986,2(3):12-19.
[4] 王春乙,潘亚茹.用带周期分量的逐步回归模型预测冬小麦产量的试验[J].气象,1989,15(8):22-25.
[5] 汤志成,孙涵.产量预报的加权多重回归模型[J].中国农业气象,1992,13(4):24-28.
[6] 王培娟,张佳华,谢东辉,等.A2和B2情景下冀鲁豫冬小麦气象产量估算[J].应用气象学报,2011,22(5):549-557.
[7] 王媛,方修琦,徐锬,等.气候变化背景下“气候产量”计算方法的探讨[J].自然资源学报,2004,19(4):531-536.
[8] 张佩,陈郑盟,刘春伟,等.冬小麦产量结构要素预报方法[J].农业工程学报,2020,36(8):78-87.
[9] 章基嘉,葛玲.中长期天气预报基础[M].北京:气象出版社,1983.108-174.
[10] 梁必骐. 天气学[M].北京:气象出版社,1980.281-323.
[11] MA X, WU S H, LI Y E, et al.Rice re-cultivation in southern China: An option for enhanced climate change resilience in rice production[J]. Journal of geographical sciences, 2013, 23(1): 67-84.
[12] 赖纯佳,千怀遂,段海来,等.淮河流域小麦-水稻种植制度的气候适宜性[J].中国农业科学,2011,44(14):2868-2875.
[13] 李建,江晓东,杨沈斌,等.长江中下游地区水稻生长季节内农业气候资源变化[J].江苏农业学报,2020,36(1):99-107.
[14] 王晓煜,杨晓光,吕硕,等.全球气候变暖对中国种植制度可能影响Ⅻ.气候变暖对黑龙江寒地水稻安全种植区域和冷害风险的影响[J]. 中国农业科学,2016,49(10):1859-1871.
[15] 宋艳玲,刘波,钟海玲.气候变暖对我国南方水稻可种植区的影响[J].气候变化研究进展,2011,7(4):259-264.
[16] 李鸣钰,高西宁,潘婕,等.未来升温1.5 ℃与2.0 ℃背景下中国水稻产量可能变化趋势[J].自然资源学报,2021,36(3): 567-581.
[17] 刘梅,高苹,王静苒,等.江苏夏季逐月高温日数与西太平洋海温场相关分析及预测模型建立[J].气象,2011, 37(12):1553-1559.
[18] 汪靖,吕江津.天津地区雨季降水异常年大气环流特征分析[J].气象,2011,37(8):950-955.
[19] 邓伟涛,孙照渤,曾刚,等.中国东部夏季降水型的年代际变化及其与北太平洋海温的关系[J].大气科学,2009,33(4): 835-846.
[20] 钱维宏,朱江,王永光,等.江淮梅雨和赤道太平洋区域海温变化的关系[J].科学通报,2009, 54(1): 79-84.
[21] 汤志成,高苹.作物产量预报系统[J].中国农业气象,1996,17(2): 49-52.
[22] 贾小龙,陈丽娟,龚振淞,等.2010年海洋和大气环流异常及对中国气候的影响[J].气象,2011, 37(4):446-453.
[23] 陆佳岚,王净,马成,等.长江流域中稻产量和品质性状差异与其生育期气象因子的相关性[J].江苏农业学报,2020, 36(6):1361-1372.
[24] ZHANG S, TAO F.Modeling the response of rice phenology to climate change and variability in different climatic zones: Comparisons of five models[J]. European journal of agronomy, 2013, 45: 165-176.
[25] 杨军,章毅之,贺浩华,等.水稻高温热害的研究现状与进展[J].应用生态学报, 2020, 31(8): 2817-2830.
[26] 马熙达,任传友,王艳华,等.孕穗开花期持续低温对不同熟期水稻气孔导度的影响[J].中国农业气象,2016,37(6):682-690.
[27] 郭翔,赵金鹏,王茹琳,等.四川盆区直播和移栽水稻的连阴雨灾害危险性[J].应用生态学报, 2021, 32(9): 3213-3222.
[28] 胡雅杰, 余恩唯, 丛舒敏, 等.结实期动态温度对软米粳稻产量和品质的影响[J].作物学报,2022,48(12):3155-3165.

基于大气环流特征量和海温的水稻产量结构因素预报模型研究——以江苏省为例

Research on the prediction model of rice yield component factors based on atmospheric circulation characteristics and sea temperature：Taking Jiangsu Province as an example

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	肖婉钰, 孙艺嘉, 周贤玉, 任海龙, 张晶, 黄江华, 许东林. 水稻发芽率测定中污染性微生物的鉴定及多样性[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(7): 51-56.
[2]	李兴华, 陈展鹏, 蔡正军, 邹彩琼, 张中南, 张文超, 丁凤菊. 稻田套养不同密度黑斑蛙对水稻产量和土壤肥力的影响初探[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(5): 5-7.
[3]	陈佳辉. 碳中和目标下水环境污染与生态经济的关系研究——以江苏省为例[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(2): 1-5.
[4]	王超, 支晓娟. “趋粮化”还是“非粮化”：基于县域单元的江苏省农业种植结构时空分析[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(1): 64-70.
[5]	刘晓敏, 王煜. 江苏省农业现代化与农业保险耦合协调性研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(8): 174-178.
[6]	杨晓龙, 汪本福, 李阳, 张枝盛, 张作林, 潘高峰, 王彪, 杨蓝天, 程建平. 不同直播方式对水稻品种虾稻1号产量的影响[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(24): 15-18.
[7]	叶浩, 黄必善, 丁伟, 肖斌, 赵圣帅, 张萍. 蓄雨后稻田氮、磷特征及对水稻生长的影响[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(24): 45-48.
[8]	杜雪树, 李进波, 夏明元, 戚华雄, 杨大兵, 胡亮, 万丙良. 功能稻米研究进展[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(23): 11-14.
[9]	孟秋彤. 江苏省农业产业价值链困境及优化策略[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(21): 223-227.
[10]	杨大兵, 夏明元, 戚华雄. 水稻光温敏核不育系的育种研究现状与发展策略[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(20): 5-8.
[11]	袁真真, 李浩昇. 江苏省特色小镇建设的实践阐释及可持续发展路径分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(2): 136-142.
[12]	张宇, 赵姚阳. 江苏省农村居民点时空变化特征及分区驱动差异[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(1): 67-73.
[13]	巩师恩, 毛昕桐. 人口老龄化与江苏省农村居民收入[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(1): 182-187.
[14]	彭成林, 袁家富, 马朝红, 杨小红, 佀国涵, 李金华, 刘威, 谢媛园. 湖北省稻虾共作典型区域水稻施肥现状评价[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(7): 30-33.
[15]	王艳艳. 江苏省战略性新兴产业空间格局分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(6): 135-138.