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摘要 基于运城市13个台站1971～2010年间的冬小麦和秋粮单产、作物生长期间的气温、降水和日照等地面资料以及海温、高度场资料，运用滑动平均、调和权重、逐步回归等方法分析了气象条件与冬小麦和秋粮单产的相关关系，分别建立了冬小麦、秋粮产量各种预报模型，并在此基础上建立了冬小麦、秋粮产量综合预报模型，其拟合效果和试报效果甚佳，可投入业务应用。
关键词 粮食产量；运城市；综合预报模型
中图分类号 S161 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2014）17-05583-04
Abstract Based on data of winter wheat， autumn grain yield per unit area and the air temperature， precipitation and sunshine hours in crops growth period of Yuncheng during 1971-2010， as well as sea surface temperature and height field， using the moving average method， harmonic weighting method， stepwise regression method， the relationship between meteorological conditions and winter wheat and grain yield per unit area was analyzed. The various forecasting model of winter wheat and autumn grain yield were established. On the basis of this， the comprehensive prediction models were constructed， fitting and forecast effect is very good， which can be routinely operated in grain yield forecasting business.
Key words Grain yield； Yuncheng； Integrated prediction model
粮食安全是一个世界性问题，是关系到人类生存与发展的战略性问题[1-2]。粮食产量受品种、土壤条件、气象条件以及管理措施等诸多因素影响，分析影响粮食产量的因素，提前作出较为准确的、有科学依据的预测与预报，是政府制定农业政策和计划的重要依据，对指导农业生产、乃至整个国家安排粮食调运和进出口计划以及防灾减灾具有重要的指导意义[3-5]。
我国农业气象产量预报自20世纪70年代后期开始，经过了全国性的协作研究，在预报理论和预报方法上发展很快[6]，80年代中后期粮食产量预报进入了一个新的发展阶段[7]，逐步实现了产量预报业务化和自动化。到目前为止，许多学者对粮食产量进行了研究[8-12]，结果表明，由于播种期、气候、土壤差异，影响粮食产量的气象因素各不相同[9-12]，除了光、温、水等基本环境气象因素外，大气环流特征的改变会使地面气象因子发生变化，从而影响粮食产量[8]；大气环流和海温是影响产量的间接气象因素，具有空间尺度大、时间尺度长和宏观、综合的特征，因此利用海温和高度场进行粮食产量预测比用其他的气象因子更稳定、更准确[8]。笔者在采用作物生育期内的光照、温度和降水的同时，采用500、700和850 hPa高度场和海温资料，建立粮食产量综合预报模型。
1 资料与方法
1.1 资料来源
1.1.1 地面气象资料和产量。采用运城市1971～2010年间冬小麦、玉米单产资料以及冬小麦、玉米生长季的旬、月平均气温、降水和日照等常规气象资料。气象资料来源于运城市气象局，产量资料来自运城市农业局。
1.1.2 高度场和海温资料。
由于500、700和850 hPa大气环流系统是由超长波、长波和短波系统组成，它表征了大气径向、纬向環流、副高、印缅槽、青藏高原、南方涛动指数及极涡等大形势天气过程活动情况，故它们对一般天气条件的影响存在一定的滞后效应[13-14]；海温为西太平洋网格平面平均温度，也存在一定的滞后效应[15-18]，可作为长期预报因子。NECP高度场资料和NOAA全球海温资料来源于国家气象局气候中心。
1.2 研究方法
1.2.1 气象产量。
影响粮食单产的因素主要有自然因素和非自然因素两大类。农业技术水平的提升等因素引起粮食单产的趋势增长，而气象条件的变化引起粮食单产的年际波动。将粮食单产分解为3部分，即y=yt+yw+ε，式中，y为粮食实际单产，yt为趋势产量；yw为气象产量；ε为随机噪声，由于ε所占比例较小，在此忽略不计。在此利用年滑动平均计算出趋势产量yt，以公式计算可得气象产量yw。用Excel计算气象产量与气温、降水、日照的旬、月资料及关键时段降水和积温的线性相关性和信度检验。
1.2.2 直线滑动平均模拟方法。直线滑动平均模拟方法是将线性回归模型与滑动平均相结合，将小麦产量的时间序列在某个阶段内的变化看作线性函数。随着阶段的连续滑动，直线不断变换位置，后延滑动，从而反映了产量历史演变趋势变化。依次求取各阶段内的直线回归模型，而各时间点上直线滑动回归模拟值的平均，即为其趋势产量。
1.2.5 海温和高度场因子的选取。因为海温和高度场是一个场，首先对海温和高度场进行相关普查，为了预测模型的可靠性，避免单相关的偶然性，根据场相关分析原理，剔除单个或连续2、3个高相关的因子，以存在连续4个以上相关显著格点的海区作为1个预报相关显著区，取区内格点海温和高度场的平均值作为1个预报因子，再将所选因子进行最优化相关处理。 2 结果与分析
2.1 冬小麦预报模型
2.1.1 运城市冬小麦产量及趋势产量。由图1可知，20世纪70年代以来运城市粮食产量随着时间的推移呈现着明显的递增趋势，尤其是80年代以后，90年代中期达高峰，进入21世纪产量有所下降。粮食单产增加的原因主要是农村水利设施工程的建设、品种的改良、病虫害的防治、农机具的大量使用、种植制度的改变以及社会和人为因素的影响等。
2.6.2 系统流程。每年5月中旬依照运城市粮食产量预报模型流程图（图6）对利用地面气象因子（温度、降水、日照）、海温、高度场因子计算得出气象产量加权平均加上趋势产量做出冬小麦预报产量，每年9月上旬依照运城市粮食产量预报模型流程图（图6）对利用地面气象因子（温度、降水、日照）、海温、高度场因子计算得出气象产量加权平均加上趋势产量做出玉米预报产量。
3 总结
（1）模型预报精度较高，回报准确率冬小麦为83%、秋粮为98%，秋粮的准确率相当高，秋粮的综合预报模型比地面、高度场和海温3种单一模式预报准确率更高，冬小麦的综合预报模型较地面和海温2种单一模型预报准确率高，但比高度场的预报准确率低，因此冬小麦的综合预报模型有待在以后的应用中继续修正、补充、更新，以保持预测性能的稳定性和可靠性。希望在可能的情况下考虑社会因素的影响。
（2）笔者运用多种统计方法，对运城市冬小麦和秋粮产量的定量预报进行了探讨，建立了预报模型，具有操作简单、实用性强的特点，可快捷、方便地得到作物产量预报。这些也为合理安排灌溉、小麦生育期评价、人工增雨服务小麦生产提供可靠依据，特别是抓住关键期人工增雨将会取得明显的社会效益和经济效益。
（3）笔者在采用常规气象资料的同时，采用了稳定性更好、时效更长的高度场和海温资料作为预报因子，使得预报模型更趋合理，产量预报准确率得到了提高。
参考文献
[1]张明伟，邓辉，李贵才，等.模型模拟华北地区气候变化对冬小麦产量的影响[J].中国农业资源区划，2011，32（4）：45-49.
[2] 周清波.国内外农情遥感现状与发展趋势[J].中国农业资源与区划，2004，2（5）：9-14.
[3] 庄立伟，王馥棠，王石立.我国粮食产量综合预测系统[J].气象，1998，24（5）：19-22.
[4] 王建林，太华杰.中国粮食总产量结构分析与丰歉评估[J].气象，1998，2（12）：7-12.
[5] 张荣霞，安丽华，汪学峰.聊城市冬小麦产量的气候条件分析[J].山东气象，2004，24（S1）：18-19.
[6] 王馥棠，李郁竹，王石立.农业气象产量模拟与模型引论[M].北京：科学出版社，1990.
[7] 庄立伟，王馥棠，王石立.农业气象产量预测业务系统的研制[J].应用气象学报，1996，7（3）：194-199.
[8] 赵四强.欧亚大气环流和北太平洋海温与我国粮食产量[J]. 农业气象，1983（3）：1-5.
[9] 张利华，张永强，仲维建，等.徐州地区小麦产量预报模型研究[J].安徽农业科学，2010，38（33）：18698-18700.
[10] 张高斌，郭建茂，吴元芝，等.万荣麦田土壤濕度变化及其对产量的影响[J].陕西气象，2011（6）：1-4.
[11] 张高斌，郭建茂，宁建东，等.万荣县冬小麦产量与气象条件的关系研究[J]. 山西农业科学，2013（1）：78-81.
[12] 曲靖.调和权重法在作物产量预报中的应用[J].陕西农业科学，2011（5）：109-110.
[13] 高苹，张佩，谢小萍，等.基于海温和环流特征量的江苏省小麦适播期预测[J].气象，2012，38（12）：1572-1578.
[14] 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.
[15] 刘梅，高苹，王静苒，等.江苏夏季逐月高温日数与西太平洋还文昌相关分析及预测模型建立[J].气象，2011，37（12）：1553-1559.
[16] 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.
[17] 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，2009，3（4）：835-846.
[18] 钱维宏，朱江，王永光，等.江淮梅雨和迟到太平洋区域海温变化的关系[J].科学通报，2009，54（1）：79-84.
关键词 粮食产量；运城市；综合预报模型
中图分类号 S161 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2014）17-05583-04
Abstract Based on data of winter wheat， autumn grain yield per unit area and the air temperature， precipitation and sunshine hours in crops growth period of Yuncheng during 1971-2010， as well as sea surface temperature and height field， using the moving average method， harmonic weighting method， stepwise regression method， the relationship between meteorological conditions and winter wheat and grain yield per unit area was analyzed. The various forecasting model of winter wheat and autumn grain yield were established. On the basis of this， the comprehensive prediction models were constructed， fitting and forecast effect is very good， which can be routinely operated in grain yield forecasting business.
Key words Grain yield； Yuncheng； Integrated prediction model
粮食安全是一个世界性问题，是关系到人类生存与发展的战略性问题[1-2]。粮食产量受品种、土壤条件、气象条件以及管理措施等诸多因素影响，分析影响粮食产量的因素，提前作出较为准确的、有科学依据的预测与预报，是政府制定农业政策和计划的重要依据，对指导农业生产、乃至整个国家安排粮食调运和进出口计划以及防灾减灾具有重要的指导意义[3-5]。
我国农业气象产量预报自20世纪70年代后期开始，经过了全国性的协作研究，在预报理论和预报方法上发展很快[6]，80年代中后期粮食产量预报进入了一个新的发展阶段[7]，逐步实现了产量预报业务化和自动化。到目前为止，许多学者对粮食产量进行了研究[8-12]，结果表明，由于播种期、气候、土壤差异，影响粮食产量的气象因素各不相同[9-12]，除了光、温、水等基本环境气象因素外，大气环流特征的改变会使地面气象因子发生变化，从而影响粮食产量[8]；大气环流和海温是影响产量的间接气象因素，具有空间尺度大、时间尺度长和宏观、综合的特征，因此利用海温和高度场进行粮食产量预测比用其他的气象因子更稳定、更准确[8]。笔者在采用作物生育期内的光照、温度和降水的同时，采用500、700和850 hPa高度场和海温资料，建立粮食产量综合预报模型。
1 资料与方法
1.1 资料来源
1.1.1 地面气象资料和产量。采用运城市1971～2010年间冬小麦、玉米单产资料以及冬小麦、玉米生长季的旬、月平均气温、降水和日照等常规气象资料。气象资料来源于运城市气象局，产量资料来自运城市农业局。
1.1.2 高度场和海温资料。
由于500、700和850 hPa大气环流系统是由超长波、长波和短波系统组成，它表征了大气径向、纬向環流、副高、印缅槽、青藏高原、南方涛动指数及极涡等大形势天气过程活动情况，故它们对一般天气条件的影响存在一定的滞后效应[13-14]；海温为西太平洋网格平面平均温度，也存在一定的滞后效应[15-18]，可作为长期预报因子。NECP高度场资料和NOAA全球海温资料来源于国家气象局气候中心。
1.2 研究方法
1.2.1 气象产量。
影响粮食单产的因素主要有自然因素和非自然因素两大类。农业技术水平的提升等因素引起粮食单产的趋势增长，而气象条件的变化引起粮食单产的年际波动。将粮食单产分解为3部分，即y=yt+yw+ε，式中，y为粮食实际单产，yt为趋势产量；yw为气象产量；ε为随机噪声，由于ε所占比例较小，在此忽略不计。在此利用年滑动平均计算出趋势产量yt，以公式计算可得气象产量yw。用Excel计算气象产量与气温、降水、日照的旬、月资料及关键时段降水和积温的线性相关性和信度检验。
1.2.2 直线滑动平均模拟方法。直线滑动平均模拟方法是将线性回归模型与滑动平均相结合，将小麦产量的时间序列在某个阶段内的变化看作线性函数。随着阶段的连续滑动，直线不断变换位置，后延滑动，从而反映了产量历史演变趋势变化。依次求取各阶段内的直线回归模型，而各时间点上直线滑动回归模拟值的平均，即为其趋势产量。
1.2.5 海温和高度场因子的选取。因为海温和高度场是一个场，首先对海温和高度场进行相关普查，为了预测模型的可靠性，避免单相关的偶然性，根据场相关分析原理，剔除单个或连续2、3个高相关的因子，以存在连续4个以上相关显著格点的海区作为1个预报相关显著区，取区内格点海温和高度场的平均值作为1个预报因子，再将所选因子进行最优化相关处理。 2 结果与分析
2.1 冬小麦预报模型
2.1.1 运城市冬小麦产量及趋势产量。由图1可知，20世纪70年代以来运城市粮食产量随着时间的推移呈现着明显的递增趋势，尤其是80年代以后，90年代中期达高峰，进入21世纪产量有所下降。粮食单产增加的原因主要是农村水利设施工程的建设、品种的改良、病虫害的防治、农机具的大量使用、种植制度的改变以及社会和人为因素的影响等。
2.6.2 系统流程。每年5月中旬依照运城市粮食产量预报模型流程图（图6）对利用地面气象因子（温度、降水、日照）、海温、高度场因子计算得出气象产量加权平均加上趋势产量做出冬小麦预报产量，每年9月上旬依照运城市粮食产量预报模型流程图（图6）对利用地面气象因子（温度、降水、日照）、海温、高度场因子计算得出气象产量加权平均加上趋势产量做出玉米预报产量。
3 总结
（1）模型预报精度较高，回报准确率冬小麦为83%、秋粮为98%，秋粮的准确率相当高，秋粮的综合预报模型比地面、高度场和海温3种单一模式预报准确率更高，冬小麦的综合预报模型较地面和海温2种单一模型预报准确率高，但比高度场的预报准确率低，因此冬小麦的综合预报模型有待在以后的应用中继续修正、补充、更新，以保持预测性能的稳定性和可靠性。希望在可能的情况下考虑社会因素的影响。
（2）笔者运用多种统计方法，对运城市冬小麦和秋粮产量的定量预报进行了探讨，建立了预报模型，具有操作简单、实用性强的特点，可快捷、方便地得到作物产量预报。这些也为合理安排灌溉、小麦生育期评价、人工增雨服务小麦生产提供可靠依据，特别是抓住关键期人工增雨将会取得明显的社会效益和经济效益。
（3）笔者在采用常规气象资料的同时，采用了稳定性更好、时效更长的高度场和海温资料作为预报因子，使得预报模型更趋合理，产量预报准确率得到了提高。
参考文献
[1]张明伟，邓辉，李贵才，等.模型模拟华北地区气候变化对冬小麦产量的影响[J].中国农业资源区划，2011，32（4）：45-49.
[2] 周清波.国内外农情遥感现状与发展趋势[J].中国农业资源与区划，2004，2（5）：9-14.
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[4] 王建林，太华杰.中国粮食总产量结构分析与丰歉评估[J].气象，1998，2（12）：7-12.
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[8] 赵四强.欧亚大气环流和北太平洋海温与我国粮食产量[J]. 农业气象，1983（3）：1-5.
[9] 张利华，张永强，仲维建，等.徐州地区小麦产量预报模型研究[J].安徽农业科学，2010，38（33）：18698-18700.
[10] 张高斌，郭建茂，吴元芝，等.万荣麦田土壤濕度变化及其对产量的影响[J].陕西气象，2011（6）：1-4.
[11] 张高斌，郭建茂，宁建东，等.万荣县冬小麦产量与气象条件的关系研究[J]. 山西农业科学，2013（1）：78-81.
[12] 曲靖.调和权重法在作物产量预报中的应用[J].陕西农业科学，2011（5）：109-110.
[13] 高苹，张佩，谢小萍，等.基于海温和环流特征量的江苏省小麦适播期预测[J].气象，2012，38（12）：1572-1578.
[14] 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.
[15] 刘梅，高苹，王静苒，等.江苏夏季逐月高温日数与西太平洋还文昌相关分析及预测模型建立[J].气象，2011，37（12）：1553-1559.
[16] 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.
[17] 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，2009，3（4）：835-846.
[18] 钱维宏，朱江，王永光，等.江淮梅雨和迟到太平洋区域海温变化的关系[J].科学通报，2009，54（1）：79-84.