基于气候适宜度的水稻发育期预报模型

孙贵拓　杨若翰　杨柯　王鹏云　王辉　曾艳　胡春伟

摘要 利用昆明1994—2012年水稻发育期观测资料和地面气象观测资料，计算各发育阶段综合气候适宜度，构建基于气候适宜度的水稻发育期预报模型。结果表明，各发育阶段间隔日数预报模型预测值与实测值平均绝对误差均在3 d以内，其中拔节—孕穗期平均绝对误差为0;其次为三叶—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期平均绝对误差均为1 d;返青—分蘖、分蘖—拔节期平均绝对误差为2～3 d。全生育期预测值与实测值平均绝对误差为1 d。预报模型模拟效果较好，可在水稻发育期预报业务中推广应用。

关键词 气候适宜度;水稻;发育期;预报模型

中图分类号 S162文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2019）16-0231-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.16.066

開放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Prediction Model of Rice Developmental Phase Based on Climatic Suitability

SUN Gui tuo，YANG Ruo han，YANG Ke et al （Kunming Agrometeorological Station of Yunnan Province，Kunming，Yunnan 650228）

Abstract Based on the observed data of rice developmental phase and weather data from 1994 to 2012 in Kunming，the comprehensive climatic suitability at each developmental phase was calculated to construct prediction model of rice developmental phase.The average absolute error between the predicted and measured values of the prediction model of the interval days of each development phase was within 3 days all.The average absolute error of the joint booting stage was 0，followed by the three leaves returning，booting heading，milking maturity mature stage，the average absolute error was 1 d，and the returning tillering，tilleringjointing stage were 2-3 d last.The average absolute error between the predicted and measured values of the whole growth period was 1 d.The prediction model had a good predicted effect and can be popularized and applied in the prediction business of rice developmental stages.

Key words Climatic suitability;Rice;Developmental phase;Prediction model

水稻是我国播种面积最大、总产量最多、单产量最高的粮食品种，在粮食生产和消费中处于主导地位[1]。云南水稻播种面积约占全省农作物播种面积的1/3，水稻是云南主要的粮食作物[2]。

云南地处低纬高原，地形复杂，形成了独特的气候，其在全国杂交水稻种植区属最佳种植区域之列[3]，但与同纬度相邻地区比较，水稻生长期气候条件的特点是气温偏低、水稻生育期长、播种育秧期常有“倒春寒”、中期高温不足[4]。昆明位于中国气候的脆弱带 ，同时受到东亚、西南两支季风进退异常和明显年际变化的影响，气候变率极不稳定，气象灾害频发[5]。尤其是在全球变暖的气候背景下，不同地区水稻种植的气候适宜性也发生了变化，研究气候变化对水稻生产的影响[6-7]已成为全球气候变化研究中的一项重要课题，并且水稻发育期模型研究更是其中的关键环节[8]。加强水稻农业气象服务，对防御农业气象灾害，采用合理的栽培管理措施有十分重要的意义。然而，这些服务的前提是需要预知水稻未来所处的发育状态，才能因时、因地、有针对性地进行农业气象灾害预警和管理决策服务。因此，研究水稻发育期预报方法、准确提供发育期预报十分必要。

作物发育期的预报即是对作物从一个发育期到另一个相邻发育期所经历时间间隔天数的预报，国内外发展了很多作物发育期模拟模型，法国人 Reanmar早在1735年就创建基于积温模拟的作物发育期模型（growing degree days，GDD），积温模型随后在国内被广泛应用[9-10];高亮之等[11]提出适合于计算机应用的动态模拟模型——水稻钟模型;戚昌瀚[12]、沈国权[13]建立了水稻发育温度效应的非线性模型。近年来，人们认识到采用单一气象因子的作物发育期模型已不能完全解释作物生长发育进程，随着作物发育期模型研究的深入，模型得到不断改善，众多学者提出了以生理发育时间（physiological development time，PDT）[14-15]为尺度，考虑了光、温因子的作用，建立作物发育期预测模型，但模型中同样没有考虑水分条件对作物发育速率的影响。为综合考虑光、温、水等气象条件对水稻生长发育进程的影响，任玉玉等[16]提出了作物气候适宜度评价方法;孔令帅等[17]将气候适宜度应用于水稻产量及冬小麦发育期预报，取得了很好的效果。但采用气候适宜度对水稻发育期模拟的研究尚不多见，笔者采用气候适宜度对水稻发育期模型进行模拟预报，为水稻生产气象服务提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源 选取昆明国家气候基准站1994—2014年逐日平均气温、日照时数、降水量资料，以及昆明国家农业气象试验站1994—2014年平行观测的水稻发育期数据。 根据水稻生长发育及昆明地区水稻种植特点，因播种—三叶期水稻为覆膜或搭棚育秧，其生长发育受膜或棚内小气候条件影响，因此，该研究将水稻全生育期划分为三叶—返青、返青—分蘖、分蘖—拔节、拔节—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—乳熟、乳熟—成熟7个生长发育阶段。

1.2 研究方法

1.2.1 温度适宜度。

根据温度三区间理论[18]，影响作物生长发育的温度指标包括下限溫度、适宜温度和上限温度，作物各生长发育阶段三基点温度各不相同。适宜温度能够促进作物生长，而极端温度通过对作物组织的破坏作用影响干物质累积，抑制作物生长，温度适宜度计算公式为：

S（T）=[（T-T 1）（T h-T）B]/[（T 0-T 1）（T h-T 0）B]（1）

B=（T h-T 0）/（T 0-T 1）（2）

式中，S（T）为温度适宜度，T为某日平均气温，T 0 、T 1和T h分别为水稻各发育期所需的适宜温度、下限温度和上限温度，水稻各生育期T 0、T 1、T h不同（表1）。当T≤T 1或T≥T h时，S（T）=0;当T=T 0 时，S（T）=1;当T 1

1.2.2 日照适宜度。日照适宜度计算公式为：

S（S）=e  -[（S-S 0）]/b]2S<S 0

1S≥S 0（3）

式中，S（S）为水稻某发育阶段某日日照适宜度，S为某日日照时数，S 0为临界日照时数，即日照百分率达70%时的日照时数，b为经验常数，水稻不同发育阶段S 0和b的取值参照表2。当实际日照时数大于临界日照时数（最适宜日照时数） 时，S（S） 为 1，此时光照对水稻生长发育最为适宜，S（S）也是在0～1取值的隶属函数。

1.2.3 降水适宜度。降水适宜度计算公式如下：

S（R）=R/R 0R<R 0 R 0/RR≥R 0 （4）

式中，S（R）为降水适宜度，R为水稻某发育阶段降水量，R 0为水稻某发育阶段需水量。因水稻生长期水分来源不仅是自然降水，即使降水不足，也可以通过人工灌溉补充水分，且昆明水稻种植区灌溉条件较好，在计算光温水综合适宜度时，默认水分适宜度 S（R）为0.7[19]。

1.2.4 气候适宜度。气候适宜度能反映光、温、水对水稻生育期的综合影响，其计算式为：

S=3S（T）×S（R）×S（S） （5）

式中，S为某日水稻气候适宜度，S（T）、S（R）、S（S）为分别对应的温度、降水、日照适宜度。

1.2.5 发育日数与气候适宜度。

当气候适宜度（S）计算值为1时，表明该日非常适宜水稻生长，可将这一日确定为1个生长发育日;当气候适宜度（S）计算值为0～1时，说明该日的气象条件对水稻生长发育有影响，可将这一日确定为相应数值的生长发育日数;当气候适宜度（S）计算值为0时，说明该日不利于水稻生长发育，水稻停止生长。即某日的气候适宜度值，就是水稻生长发育日数，相邻2个发育期间的发育日数由对应时段内的逐日气候适宜度累加求得。

根据天气预报产品，利用（1）～（5）式计算水稻某一发育阶段逐日气候适宜度，结合历年水稻发育期观测资料，统计水稻从一个发育期到进入下一个相邻发育期所需的累计气候适宜度，计算该发育阶段累积气候适宜度的多年平均值，作为该发育阶段的气候适宜度生理发育指标。各发育阶段气候适宜度生理发育指标计算公式为：

Ijk=mi=1S i（6）

I k=1nnj=1Ijk（7）

式中，Ijk表示第k年第j个发育阶段累计气候适宜度，m为各发育阶段持续日数，I k为各发育阶段生理发育指标，n为发育期观测资料年数。

2 结果与分析

2.1 发育期气候适宜度预报模型

利用1994—2012年昆明水稻不同发育阶段的发育日数（x）和相邻2个发育期实际间隔日数（y）建立不同发育阶段持续天数的预报模型y=ax+b，各发育阶段模型参数a、b取值及相关系数见表3。结果显示，除拔节—孕穗、乳熟—成熟2个发育阶段模型相关系数稍差外，分别为0.753、0.768，其他生长发育阶段模拟模型相关性较好，均达到了0.800以上，三叶—返青、孕穗—抽穗的相关系数达到了0.900以上。

2.2 发育期动态预报

采用1994—2014年水稻发育期观测数据及气象数据，计算并统计得到三叶—返青、返青—分蘖、分蘖—拔节、拔节—孕穗、孕穗—抽穗、抽穗—乳熟、乳熟—成熟各发育阶段气候适宜度生理发育指标分别为16.2、9.8、15.1、6.9、4.8、13.8、12.0。当某一发育期的具体日期确定时，根据最新天气预报产品光、温、水等气象要素预测值，计算逐日气候适宜度并进行累加，当累积气候适宜度达到该发育阶段的气候适宜度生理发育指标时，即说明水稻进入下一发育期，该日即为下一相邻发育期的具体预报日期。

2.3 检验

2.3.1 模型检验。

采用（1）～（5）式计算各发育阶段逐日气候适宜度，将各发育阶段逐日气候适宜度累加即为相应发育阶段间隔日数模拟预测值，比较各发育阶段间隔日数实测值与模拟预测值。结果显示（图1），各发育阶段间隔日数实测值与模拟预测值变化趋势基本一致，实测值与预测值平均绝对误差为1～4 d，其中孕穗—抽穗阶段平均绝对误差最小，为1 d;分蘖—拔节阶段平均绝对误差最大，为4 d;全生育期平均绝对误差为3 d，模拟效果较好。

2.3.2 預报检验。

利用2013和2014年昆明国家基准气候站地面观测气象数据及相应时段昆明国家农业气象试验站水稻发育期大田观测数据，对各发育阶段发育期预报模型进行

预报检验（表4）。各生育期实测值与预测值平均绝对误差均在3 d以内，其中拔节—孕穗期平均绝对误差为0，模拟预报效果最好;其次为三叶—返青、孕穗—抽穗、乳熟—成熟期，平均绝对误差均为1 d;返青—分蘖、分蘖—拔节期预报效果稍差，平均绝对误差为2～3 d。全生育期预测值与实测值平均绝对误差为1 d，且各发育阶段预测值与实测值散点图比较集中（图2），预报模型精确，能满足业务应用需求。

3 结论与讨论

温度、降水、日照等气象条件对作物的生长发育速度和产量形成有显著影响[20]。该研究在考虑温度、降水、日照因子综合作用基础上，基于气候适宜度方法，建立了水稻三叶—成熟期各发育阶段的发育期预报模型，并可链接天气预报业务，实现水稻发育期动态预报业务化应用，相对于单一采用积温或只考虑光、温因子影响建立的预报模型有较大的改进[21-22]。模型检验结果表明，各发育阶段间隔日数预测值与实测值一致性较好，平均绝对误差均在3 d以内，全生育期预报值与实测值平均绝对误差为1 d，拔节—孕穗期模拟效果最好，平均绝对误差为0;返青—分蘖、分蘖—拔节期预报效果稍差，平均绝对误差为2～3 d。

由于水稻是一种灌溉作物，土壤水分的迁移和存储过程十分复杂，而该研究的降水适宜度只考虑了大气降水与作物需水的关系，未对土壤水分迁移和存储做详细探讨。除此之外，作物的生长发育进程还与其生物学特性有关，吴玉洁等[23]利用不同积温计算方法对作物发育期模拟效果对比时发现，分品种的模拟效果较不分品种的模拟效果更优，该研究未对不同年份不同品种的水稻发育期模拟效果进行分类比较，有关品种对水稻发育期预报模型模拟效果的影响机理有待进一步完善。

参考文献

[1] 段居琦.我国水稻种植分布及其对气候变化的响应[D].北京：中国气象科学研究院，2012.

[2] 周以鸿.云南不同地区水稻产量与气候因素关系的探讨[J].云南农业大学学报，1990，5（1）：7-10.

[3] 朱勇.云南杂交水稻种植的气候条件及区划[J].云南农业大学学报，2000，15（1）：34-37.

[4] 邹丽云，严华生.云南水稻气候敏感性和栽培适应性[J].南京气象学院学报，1994，17（2）：249-254.

[5] 秦剑.气候变化与昆明粮食生产的研究[J].南京气象学院学报，1999，22（4）：671-679.

[6] OSATO T.The assessment of the rice growing stage shift under climate change in northern part of Iwate，and important matters to obtain for stable and higher rice yields[J].Tohoku journal of crop science，2013，56：43-44.

[7] MISHRA A，SINGH R，RAGHUWANSHI N S，et al.Spatial variability of climate change impacts on yield of rice and wheat in the Indian Ganga Basin[J].The science of the total environment，2013，468-469：132-138.

[8] 张帅，陶福禄.水稻发育期模型研究进展[J].地理科学进展，2012，31（11）：1485-1491.

[9] 钱拴，陈晖，王良宇.全国棉花发育期业务预报方法研究[J].应用气象学报，2007，18（4）：539-547.

[10] 张玉芳，王明田，游超.四川盆地小麦生育期预报方法研究与应用[J].生物灾害科学，2013，36（4）：438-442.

[11] 高亮之，金之庆，黄耀，等.水稻计算机模拟模型及其应用之一水稻钟模型——水稻发育动态的计算机模型[J].中国农业气象，1989，10（3）：3-10.

[12] 戚昌瀚.水稻生長日历模拟模型研究综合报告[J].江西农业大学学报，1992，14（3）：218-223.

[13] 沈国权.影响作物发育速度的非线性温度模式[J].气象，1980（6）：9-11.

[14] 张立祯，曹卫星，张思平，等.基于生理发育时间的棉花生育期模拟模型[J].棉花学报，2003，15（2）：97-103.

[15] 王冀川，马富裕，冯胜利，等.基于生理发育时间的加工番茄生育期模拟模型[J].应用生态学报，2008，19（7）：1544-1550.

[16] 任玉玉，千怀遂.河南省棉花气候适宜度变化趋势分析[J].应用气象学报，2006，17（1）：87-92.

[17] 孔令帅，江胜国，张斗胜.基于气候适宜度的一季稻产量预报模式研制：以安徽省桐城市为例[J].安徽农业科学，2015，43（36）：286-288，291.

[18] 魏星，王品，张朝，等.温度三区间理论评价气候变化对作物产量影响[J].自然资源学报，2015，30（3）：470-479.

[19] 王辉，王鹏云，曾艳，等.昆明水稻生育期气候因子定量评价[J].安徽农业科学，2014，42（26）：9081-9082，9189.

[20] 王彦平，侯琼，宋卫士，等.气候适宜度在内蒙古东北部马铃薯发育期预报中的应用[J].中国农学通报，2015，31（3）：216-220.

[21] 赵峰，千怀遂，焦士兴.农作物气候适宜度模型研究：以河南省冬小麦为例[J].资源科学，2003，25（6）：77-82.

[22] 李昊宇，王建林，郑昌玲，等.气候适宜度在华北冬小麦发育期预报中的应用[J].气象，2012，38（12）：1554-155.

[23] 吴玉洁，叶彩华，姜会飞，等.不同积温计算方法作物发育期模拟效果比较[J].中国农业大学学报，2016，21（10）：117-126.