阜阳市气象要素与小麦千粒重的关系分析及预测

王晓玲 张庆奎 张桂芳

摘要：利用2006—2015年小麦（Triticum aestivum L.）抽穗至成熟期间千粒重和同期气象数据，采用SPSS统计分析工具分析了二者之间的关系。结果表明，该时段日最低气温对小麦千粒重的影响最为明显，其次是日照时间和总日照时间。并建立了以气象主要影响因子与千粒重的多元线性回归预测模型作为预测小麦千粒重的依据，2016—2017年独立预测检验精度在67%，说明该模型具有较高的应用价值。

关键词：小麦（Triticum aestivum L.）；SPSS；气象要素；千粒重

中图分类号：S512.1 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）03-0042-03

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.03.011 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： Based on the thousand kernel weight and the meteorological data between heading period and mature period of wheat （Triticum aestivum L.） during 2006 to 2015， the relationship between the two was analyzed by using SPSS statistical analysis tool. The results showed that the daily minimum temperature had the most significant effect on the thousand kernel weight， followed by sunshine hours and total sunshine hours. The multivariate linear regression prediction model based on the correlation between the main influencing factors and thousand kernel weight was established as a basis for predicting the thousand grain weight of wheat. The independent forecasts inspection accuracy during 2016 to 2017 was about 67%， showed that the model has good application value.

Key words： wheat（Triticum aestivum L.）； SPSS； meteorological elements； thousand grain weight

千粒重是構成小麦（Triticum aestivum L.）产量的要素之一，随着小麦良种培育技术的成熟，农业科技人员不断培育出优质高产的小麦品种[1，2]。近几年，安徽省阜阳市小麦千粒重呈增长趋势，但受气候条件的影响，不同品种不同年份的小麦千粒重会有波动[3-5]。阜阳市是一个农业大市，小麦种植面积占作物面积的80%，也是皖西北主要的粮食生产基地，是享誉盛名的百亿江淮粮仓[6]。关于气候条件对小麦产量的影响研究较多[7-13]，但目前阜阳市关于小麦千粒重与气象要素之间的关系还没有具体的研究成果。本研究为了探究阜阳市气候条件下，影响小麦生育后期的主要气象因子，建立了小麦千粒重的预测模型，以期提高气象为农服务水平，为农业及气象部门预测小麦千粒重提供参考依据。关于气候因子与千粒重关系研究的方法有非线性拟合[14]、分位数回归[15]等，本研究利用SPSS统计分析软件作多元线性回归分析，其优点是能够筛选出对因变量贡献率较大的气象因子，优化模拟方程。

1 材料与方法

1.1 资料的选取

小麦千粒重资料来源于阜阳市农业科学院半冬性小麦品种的试验数据，并选取综合品质评估位居前三位的千粒重记录资料；气象资料来源于阜阳市气象局地面观测数据资料库，以上资料时段均为2006—2017年。

1.2 资料的处理

气象数据的选取时段为该小麦品种抽穗至成熟期的日平均资料，活动积温、累计降水量、日照时间，作5 d滑动平均处理。千粒重资料为原始观测数据，时间为小麦开始抽穗至成熟的天数。

1.3 方法

利用SPSS统计分析软件对小麦千粒重和气象要素相关性进行定量分析，建立以千粒重为因变量，气象主要影响因子为自变量的预测模型。并利用2016—2017年两年的千粒重进行模型预测独立检验。

2 结果与分析

2.1 阜阳市半冬性小麦生育期气象因子的时空分布

阜阳市地处南北气候过渡带，属大陆性半湿润季风气候，四季分明，雨量适中（年均降水830～950 mm），气候温和（年均气温14.5～15.2 ℃，无霜期200～220 d），光照充足。阜阳市半冬性小麦种植期一般在10月15日左右，成熟期在次年的5月23日至6月3日，全生育期214～220 d。期间温度变化从高到低再到高，与半冬性小麦生长对温度条件的需求基本吻合。4—5月是小麦千粒重形成的关键时期，温、光、水的综合作用影响小麦子粒的形成和品质。从2006—2015年4—5月的日照时间、月平均温度和月降水量变化曲线图来看，10年间，阜阳市日照时间总体呈减少趋势，其中5月日照时间减少趋势较为明显（图1a），5月平均温度2009年以后上升趋势明显，4月平均温度在2010年出现最低点（13.1 ℃），2011年出现最高点（17.1 ℃）（图1b）。4月和5月降水量都有减少的趋势（图略）。

2.2 小麦千粒重变化趋势

小麦从抽穗到成熟期是小麦子粒形成的关键时期，从图2可以看出，阜阳市10年间小麦千粒重变化分为两个阶段，2006—2010年总体呈增加趋势，2011、2012年出现低点，2012年后又呈上升趋势。从气象观测资料看，2011年4月温度出现异常，最低只有0.5 ℃，最高达36.1 ℃，并且 5月中旬还出现了干热风天气，加速了小麦灌浆，缩短了灌浆期，导致千粒重减少。2012年小麦扬花期出现了连阴雨天气，且雨后有7～8级大风，造成小麦不同程度的倒伏和赤霉病的发生，5月又出现干旱，导致灌浆期缩短，后期出现了不同程度的早衰现象，对子粒的形成产生了很大的影响。

2.3 利用SPSS作多元线性回归分析

首先建立一个由千粒重和气象因子组成的数据文件，以千粒重为因变量，该数据文件中所有气象因子为自变量，利用SPSS对该数据文件进行多元线性回归分析，并选择向后回归的方法，将自变量一次纳入回归，然后根据标准删除一个最不显著的自变量，对保留因子再作一次回归判断其余自变量的取舍，直到保留的自变量都达到要求。该回归排除的因子依次为风速、日平均温度、日降水量、日最高温度、总降水量、活动积温和小麦抽穗至成熟所需时间。然后对符合标准的变量再次作逐步回归，排除不显著的因子并删除，得到表1和表2。从表1可以看出，随着逐步回归的进行，相关系数（R）、判定系数（R2）和调整判定系数（调整R2）逐渐增大，预测值的估计标准误差却逐渐减小，说明回归方程的拟合优度逐步提高。通过逐步回归得到模型3，模型3的R为0.761，R2和调整R2分别为0.579和0.530，表示方程预测精度在50%以上；预测值的估计标准误差为3.424 7；DW为2.097，说明残差独立。

从表2可以看出，进入方程的3个变量中，最低温度对千粒重的影响最大，其次是日照时间和总日照时间，各自变量的独立检验结果P值都小于0.05，按照给定的显著性水平0.05的情形下，均有显著性意义。VIF值都小于2，不存在自变量之间共线性的问题。

图3a为标准化残差的直方图，表明了数据的正态性，图3b为标准化残差的标准P-P图，各观测的散点基本呈直线趋势，说明该方程有意义。从分析结果看，阜阳市4—5月的平均最低温度和平均日照时间有利于小麦灌浆期子粒的增重。

2.4 检验预测

由以上分析结果利用多元回归方程对2016和2017年小麦千粒重进行独立性检验预测，结果如表3所示。从表3可以看出，2016和2017年都有一个品种误差值大于标准误差3.424 7 g。2016年该误差值较大的品种的千粒重观测值与同年其他品种千粒重相比高6 g左右，其综合品性的排名位居第二；2017年该误差值较大的品种的千粒重相比同年其他品种少了3～4 g，其综合品性的排名位居第三，说明培育优良品种能够提高应对气候条件的适应性。

3 小结与讨论

本研究前期对小麦抽穗到成熟期千粒重与气象因子的相关性分析结果显示，风速对千粒重的影响最小，日平均温度、日降水量、日最高温度和该时段总的降水量、积温、时间对千粒重的影响依次增大。2006—2015年气候正常的年份，阜阳市4—5月平均最低温度和平均日照时间有利于小麦千粒重的增加，以日平均最低温度影响最大，其次是日照时间和总日照时间。由于小麦千粒重資料有限，延长样本容量，小麦抽穗到成熟期的时间进入模拟方程，并且，预测能力明显提高。由于影响千粒重的因素不仅有气象的原因，还有土壤条件、管理技术等，还需要对模型进一步优化，以期得到更理想的结果。

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