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方差分析周期疊加法預測農作物生長論文

時間：2022-07-04 06:21:04 農/林/牧/漁我要投稿

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方差分析周期疊加法預測農作物生長論文

　　摘要選取遼陽市1956—2013年共58年（4—9月）≥10 ℃積溫資料，采用方差分析法，按不同長度周期，計算F值并檢驗。經計算得出10年周期、23年周期和8年周期F值通過0.10水平檢驗，將所得3個周期相疊加，再用外推法對2014年、2015年和2016年積溫進行試報。結果表明，利用方差分析制作的積溫預報，回代值與實況有著比較一致的變化趨勢，ABSE為84.5 ℃，RMSE為108.2 ℃；試報2014—2016年ABSE為50.4 ℃，RMSE為51.3 ℃，回代和試報比較準確，該方法對預報（4—9月）≥10 ℃積溫具有一定的參考價值。

方差分析周期疊加法預測農作物生長論文

　　關鍵詞方差分析；周期疊加；積溫預測；生長季

　　中圖分類號 P457.3 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）21-0237-01

　　在水分條件較為正常的年份，作物的生長發育不僅需要在一定的溫度條件下進行，而且只有當熱量累積到一定程度，才能完成其全生育期過程并獲得產量。熱量條件在很大程度上決定了當地的自然景觀、栽培的作物種類、耕作制度以及各種農事活動，而積溫是衡量一個地區熱量條件的主要指標之一[1]。遼陽市地處遼寧省中部，糧食作物種植面積約1.38萬hm2，豐年糧食產量逾100萬t。4—9月是遼陽地區玉米、水稻等主要糧食作物的生長季，其間≥10 ℃積溫對作物結構、品種熟型、作物生育期長短具有較大影響。由于積溫年變化較大，必須按當年氣溫預報作適當調整，因而探索生長季內積溫的預報方法、開展遼陽地區作物生長季積溫預測對科學指導農業生產具有重要作用，同時也有助于提高氣候預測業務水平[2]。

　　方差分析周期疊加法為統計預報實踐中的一類時間序列周期方差分析方法，廣泛應用于氣象、地質、水文、農業等領域。目前，已有較多學者利用方差分析周期疊加法對生長季熱量資源變化特征以及對季節降水量預報進行研究，并取得了一定成果[3-4]，但對積溫長期預報報道很少。本文利用方差分析周期疊加外推法對遼陽市2014—2016年生長季（4—9月）≥10 ℃積溫進行預報，以期為遼陽市農業生產提供決策依據。

　　1 資料與方法

　　1.1 資料來源

　　本文選取1956—2013年遼陽市地面觀測站生長季（4—9月）≥10 ℃積溫資料，將4—9月≥10 ℃積溫換算成距平值，以此距平值作為原序列。

　　1.2 研究方法

　　首先根據樣本數n，列出可能存在的周期r，r一般為2，3，…，k，k=n/2（當n為偶數時）或k=（n-1）/2（當n為奇數時），然后計算F=組間差異/組內差異，當組內差異越小，組間差異越大時，周期越明顯。方差比較用F檢驗，F值越大，周期越顯著，依次分辨主次周期。如果樣本數較大，需重復選取幾個周期，直至F（0.10水平）檢驗不通過。最后將幾個周期疊加起來求擬合值[5]。

　　2 周期的確定

　　2.1 第1周期

　　2.2 第2周期

　　從原序列中，消云第1個主要周期的影響。采取從序列中減去以10年為周期排列的序列，得到一新序列（實際減的是平均值）。這一新序列消去了10年周期部分，從這一新序列出發按確定第1周期步驟分析所得的主要周期稱為第2主要周期。經查F分布表可知，F23=1.75>F0.10（22，35=1.61），即23年周期顯著，其組內平均值為第2周期值。

　　2.3 其他周期

　　由于樣本較大，依上述方法再重復選取第3、4個主要周期，直至F檢驗不通過。經計算F8=1.81≈F0.10（7，50），確定第3周期為8年。第4周期的F值很小，周期已不顯著。

　　3 疊加分析

　　3.1 周期疊加

　　經過上述周期分析后，原序列變為由10年周期、23年周期和8年周期疊加而成，預報值即為4—9月≥10 ℃積溫歷年平均值加疊加值。

　　3.2 周期疊加歷史擬合及外推預報

　　利用方差分析周期疊加法制作1956—2013年遼陽市4—9月≥10 ℃積溫回代與實況有著比較一致的變化趨勢（圖1），擬合效果較好，可用于外推預報。

　　用歷史資料與周期疊加后計算值進行回代檢驗，計算

　　試報2014年4—9月≥10 ℃積溫為3 734.9 ℃（實況值為3 772.2 ℃）；試報2015年值為3 682.4 ℃（實況值為3 736.9 ℃）；試報2016年值為3 565.6 ℃（實況值為3 625.1 ℃）。2014—2016年ABSE為50.4 ℃，RMSE為51.3 ℃，試報比較準確，能夠滿足農業氣象服務需求，可以用來預報4—9月 ≥10 ℃積溫。

　　4 結論

　　（1）利用方差分析周期疊加法制作4—9月≥10 ℃積溫回代與實況有著比較一致的變化趨勢，2014年、2015年和2016年試報效果較好。

　　（2）應用該方法制作積溫預報時若能配合其他預報方法使用，效果會更好。

　　（3）應用方差分析來識別周期時，可以適當放寬信度，否則可能不能得出理想的周期個數。

　　5 參考文獻

　　[1] 劉子凡，黃潔.作物栽培學總論[M].北京：中國農業科學技術出版社，2007.

　　[2] 馬樹慶，安剛，王琪，等.東北玉米帶熱量資源的變化規律研究[J].資源科學，2000，22（5）：41-45.

　　[3] 王春玲，崔力，王樹文，等.用方差分析法預測濮陽市冬小麥播種期降水量趨勢[J].氣象與環境科學，2007，30（增刊1）：123-124.

　　[4] 曲靜，王昱.方差分析周期外推法在春季降水量預報中的應用[J].甘肅科學學報，2012，24（2）：68-71.

　　[5] 李樹巖，彭記永，劉榮花，等.基于氣候適宜度的河南夏玉米發育期預報模型[J].中國農業氣象，2013，34（5）：576-581.

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