基于調和權重法的水稻產量趨勢分析

本文在平衡處理和太陽因素對氣象產量的影響之間找到了太陽因素與太陽因素之間的關系，建立了報告模式，并對水稻在關鍵階段受到主要氣候變化和病蟲害的影響進行了調整，并報告了水稻產量，給黨、政府和有關部門帶來了決策參考。1產量報告的具體做法1.1趨勢值的計算本文采用調和權重法,將產量作分段平滑和線性模擬。滑動線性方程為:yi(t)=ai+bit(1)(i=1,2,…,n-k+1)其中:i=1時,t=1,2,…,k(本文k=5,n為樣本量)i=2時,t=2,3,…,k+1…i=n-k+1時,t=n-k+1,n-k+2,…n根據直線回歸方法求得n-4條回歸方程。當t為一確定時間時,可從gi條方程中算出其值,然后進行平均,趨勢產量的值(或平滑值):y∧i=1gi∑j=1giyi(t)(2)y∧i=1gi∑j=1giyi(t)(2)(j=1,2,3,…,gi)用調和權重法求平滑增長量,然后用前一段時刻的趨勢值加平均增長量求得趨勢的預報值。求歷年的增長量Wt+1=y∧t+1?y∧t(3)Wt+1=y∧t+1-y∧t(3)求平均增長量Wˉˉˉˉ=∑t=1n?1Cnt+1?Wt+1(4)Wˉ=∑t=1n-1Ct+1n?Wt+1(4)其中:Cnt+1=mt+1n?1Ct+1n=mt+1n-1(調和權重)而權重序列為:mt+1=mt+1n?tm1=0mt+1=mt+1n-tm1=0求出預報值y∧t+1=y∧t+wˉˉˉ(5)y∧t+1=y∧t+wˉ(5)1.2發揮氣象因子作用把歷年的實際產量與趨勢產量作一定的處理,使氣象產量不受主觀影響,突出氣象因子的作用。本文采用yy∧t×100yy∧t×100進行處理。y為實際產量,y∧ty∧t為計算出的趨勢產量。1.3標準變量的回歸系數法對氣象產量與氣象因子用逐步回歸通過“引入因子”和“剔除因子”來進行。先計算相關系數的增廣矩陣,接著檢驗引入因子(用回歸平方和的增量ΔUk=[Rky]2/Rkk作檢驗)檢驗通過則將因子引入轉換矩陣。當引入方程內因子大于兩個時,找出方差貢獻最小的一個變量,如果它通不過顯著性檢驗,便轉入剔除。重復“引入”和“剔除”步驟直至既不能引入因子,也不能剔除因子為止。逐步回歸結束后,增廣矩陣最后一列元素值便是標準化變量的回歸系數。將此回歸系數轉換為原值系數,這樣便可建立預報模式。1.4報告年的氣象產量通過上述預報模式,輸入預報年的氣象因子,便可得年的預報產量,將預報年產量還原為氣象產量。1.5預報年產量調查考慮到水稻在整個生育期內,因受熱帶氣旋、關鍵期長降水,暴雨或大面積病蟲害等因素的影響,對產量應作一定的訂正。采用潮汕地區(原汕頭市)農業委員會逐月和災后的《農情調查》和三防辦公室的《三防簡訊》中的數據作訂正,訂正后的產量為預報年的產量。產量預報全過程在微機上完成,運行過程見圖1。2預報案結果及分析根據《農業氣象》(氣象出版社,1986)介紹,光、溫、水、氣、風是農作物生長發育和產量形成極為重要的物質基礎,水稻是一種喜光、喜溫、喜濕的作物。通過對1970～1990年的實際產量資料(見表1)和汕頭(代表潮汕地區沿海部分)、揭陽(代表內陸部分)、揭西(代表山區部分)中旬/2～下旬/6和下旬/6～中旬/10三站的旬平均氣溫,旬日照時數和旬降雨量在微機上運行,預報1990和1991年早、晚造的公頃產量,效果較好。此法預報1991年晚造的趨勢產量為6810公斤/公頃。氣象產量的方程式為:y=16.3+2.65T下/9+0.14S下/9+0.13S上/10(6)y——為氣象產量;T——為旬平均氣溫;S——為旬日照時數。代入1991年氣象因子,預報年的公頃產量為6450公斤/公頃。潮汕地區下旬/9～上旬/10期間水稻大部分處于幼穗發育期,是水稻生長的關鍵期,對產量形成起關鍵作用。此時段對氣象條件的要求為:平均氣溫在23℃以上,光照充足,水份充足。從入選因子對方程的正貢獻反映出此時段的平均氣溫和日照時數對晚造產量有影響,但又可看出日照對其影響較小,降雨量對其影響更小,故降雨量因子沒入選。將1970～1990年晚造產量作趨勢分析,并回代各年氣象因子到方程(6),可得各年的公頃產量(表略)。回代后的趨勢產量有上升的趨勢,符合水稻品種改良和耕作制度發展的實際情況。從氣象產量分析,21年中有16年與實際產量相符,預報產量與實際產量的相關系數為0.96。其關系式為:y=1.08x-25.3y為實際產量;x為預報產量。