黄大明丁宏大顾见勋郭莉胡飞曹国长*

（1湖北省襄阳市农业科学院，湖北襄阳441057；2湖北省襄阳市气象局，湖北襄阳441020；3湖北省种子管理局，武汉430070；*通讯作者：XFCGC＠163.com）

农业生产与气象条件有着密不可分的关系[1]。水稻单产会受到气侯的影响而在年度间出现起伏和波动[2]。有研究表明，幼穗分化和抽穗开花期的气候条件是导致年度间水稻单产起伏的关键[3－6]。笔者对1990－2015年湖北省中籼稻区域试验及同期气象资料进行了系统分析，以期找出影响水稻产量年度间波动的最主要气象因素和最佳生育时段，为制定杂交中籼稻稳产策略及减灾避灾措施提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 资料来源

1990－2015年气象资料分别由湖北省荆州市气象局、襄阳市气象局和武汉市江夏区气象站提供；1990－2015年湖北省中稻区试汇总资料分别由湖北省种子管理站、湖北省种子集团公司、湖北省农业科学院和华中农业大学提供。

1.2 研究项目

水稻平均单产Y：湖北省中稻区域试验参试品种汇总单产的平均产量；日平均气温X1：7－8月份（中稻幼穗分化至抽穗开花期）日平均气温；日平均地温X2：7－8月份（中稻幼穗分化至抽穗开花期）日平均地温；空气相对湿度X3：7－9月份（中稻幼穗分化至灌浆结实期）日平均空气相对湿度；降雨量X4：8－9月份（中稻抽穗至灌浆结实期）累计降雨量；蒸发量X5：7－8月份（中稻幼穗分化至抽穗开花期）累计蒸发量；昼夜温差X6：7－8月份（中稻幼穗分化至抽穗开花期）日平均昼夜温差。日照时数X7：7－8月份（中稻幼穗分化至抽穗开花期）累计日照时数。

1.3 统计分析方法

应用DPS 6.55软件对数据进行统计分析，计算气象要素间、气象要素与产量间的相关系数、偏相关系数[7]和通径系数[8]，并进行显著性测验，求得回归方程。

2 结果与分析

2.1 气象要素与水稻产量间的直线相关关系

从表1可见，各气象要素与水稻产量都存在一定的直线相关关系，但相关系数最大的是7－8月份日平均昼夜温差X6，相关系数为0.6113；其次是7－8月份累计日照时数X7，相关系数为0.5977。二者与水稻产量均达极显著正相关，说明日平均昼夜温差大加上累计日照时数多有利于水稻高产。7－9月份的日平均空气相对湿度X3与水稻产量达极显著负相关，相关系数为－0.5429，说明空气相对湿度大不利于高产。7－8月份日平均气温X1和日平均地温X2虽与水稻产量存在正相关关系，但均未达到显著水平，7－8月份累计蒸发量X5和8－9月份累计降雨量X4与水稻产量存在负相关关系，但也未达到显著水平。上述结果说明，7－8月份日平均昼夜温差大、累计日照时数多和7－9月份空气相对湿度较低是3个有利于水稻高产的主要气象要素。

表1 气象要素与水稻产量间相关系数显著性测验结果

表2 气象要素与水稻产量间偏相关系数显著性测验结果格

表3 气象要素与水稻产量之间的通径系数

2.2 气象要素与水稻产量间的偏相关关系

从表2可见，气象要素与水稻产量间的偏相关系数最大的是7－8月累计日照时数X7，偏相关系数为0.6870，达到极显著水平，说明7－8月累计日照时数对于水稻增产的直接贡献最大；其次是7－8月份日平均昼夜温差X6，偏相关系数为0.1424，具有正向作用，但未达到显著水平，说明7－8月份日平均昼夜温差大对于水稻增产也有一定的贡献；7－8月份累计蒸发量X5，偏相关系数为－0.6199，达到极显著负相关，说明7－8月份累计蒸发量过大对水稻增产不利。7－9月份日平均空气相对湿度X3偏相关系数为－0.1022、8－9月份累计降雨量X4偏相关系数为－0.3158、7－8月份日平均地温X2偏相关系数为－0.1855、7－8月份日平均气温X1偏相关系数为－0.0709，与产量均为负相关关系，但都没有达到显著水平。

2.3 气象要素与水稻产量间的通径分析

从表3可见，7－8月份累计日照时数X7对产量Y有最大的直接正效应（X7→X7→Y=1.0879），其间接效应主要是通过7－8月份日平均昼夜温差X6（X7→X6→Y=0.1261）、7－8 月份累计蒸发量 X5（X7→X5→Y=－0.4309）和日平均地温X2（X7→X2→Y=－0.2613）共同来实现的，前者为正效应，后二者为负效应；其他气象要素还通过7－8月份累计日照时数X7对产量Y产生较大的间接效应。7－8月份日平均昼夜温差X6对产量Y有一定程度的直接正效应（X6→X6→Y=0.1507），其间接效应是通过7－8月份累计日照时数X7（X6→X7→Y=0.9103）来实现的，具有较大的间接正效应。7－8月份累计蒸发量X5对产量Y有较大的直接负效应（X5→X5→Y=－0.6649），其间接效应主要是通过7－8月份累计日照时数X7（X5→X7→Y=0.7051）来实现的，同样具有较大的间接正效应。7－9月份日平均空气相对湿度X3对产量 Y 有微弱的直接负相应（X3→X3→Y=－0.0879），其间接效应同样是主要通过7－8月份累计日照时数X7（X3→X7→Y=－0.7852）来实现的，具有较大的间接负效应。7－8月份日平均气温X1对产量Y有微弱的直接负效应（X1→X1→Y=－0.0845），说明日平均气温偏高对增产稍有不利影响，其间接效应主要是通过7－8月份累计日照时数X7（X1→X7→Y=0.7246）来实现的，具有较大的间接正效应。7－8月份日平均地温X2对产量Y有一定的直接负效应（X2→X2→Y=－0.3219），说明日平均地温偏高不仅不利于增产反而极易导致减产，其间接效应主要是通过7－8月份累计日照时数X7（X2→X7→Y=0.8833）来实现的，具有较大的间接正效应。8－9月份累计降雨量X4对产量Y有一定的直接负效应（X4→X4→Y=－0.1706），说明累计降雨量过大不仅不利于增产反而极易导致减产，其间接效应主要是通过7－8月份累计日照时数X7（X4→X7→Y=－0.4385）来实现的，具有一定的间接负效应。

上述结果表明，7－8月份累计日照时数无论是对水稻产量的直接效应，还是其他气象要素通过其产生的间接效应都是最大的，说明7－8月份累计日照时数是引起杂交中籼稻年度间产量波动最主要的气象要素；7－8月份日平均昼夜温差对杂交中籼稻年度间产量波动也起到了一定的正向作用。7－8月份累计蒸发量过大对杂交中籼稻年度间产量波动起到了较大的负面作用。日平均地温较高，降雨量过大对杂交中籼稻年度间产量波动起到了一定的负面作用。气温较高、空气相对湿度较大对杂交中籼稻年度间产量波动只有微弱的负面作用，说明适度的高温及较低的空气相对湿度对增产是有利的。

2.4 水稻产量与7个主要气象要素的多元线性回归分析

对水稻产量与7个主要气象要素进行多元线性回归分析得到回归方程为：

在每个自变量取值区间范围内，导致水稻产量波动幅度最大的是7－8月份累计日照时数X7，为27.0%；其次是7－8月份累计蒸发量X5，导致水稻产量波动幅度为16.25%；第三是7－8月份日平均地温X2，导致产量波动幅度为7.45%；8－9月份累计降雨量X4导致水稻产量波动幅度为5.26%；7－8月份日平均昼夜温差X6导致水稻产量波动幅度为4.06%；7－8月份日平均气温X1，波动幅度为2.24%；7－9月份日平均空气相对湿度X3导致水稻产量波动幅度仅为2.12%。这说明7－8月份累计日照时数和累计蒸发量是导致水稻产量波动最重要的气象要素。

3 小结与讨论

各气象要素对杂交中籼稻年度间产量波动都有不同程度的影响[9－11]，但导致水稻年度间产量波动幅度最大的是7－8月份累计日照时数；其次是7－8月份累计蒸发量和7－8月份日平均地温。其他气象要素对水稻产量波动影响较小，波动幅度不大。但也不能轻视这些气象要素的影响，特别是近10多年来杂交中籼稻生育中后期遭受中温湿害、低温冷害、低温阴雨寡照、大气干旱、干热风和狂风暴雨等气象灾害的影响程度越来越重，这些偶然事件、突发事件发生频率越来越高，造成的损失越来越大，这都有待于专业部门的及时预测预报和预警，与此同时农业部门和水稻种植户也要充分利用气候资源及农业措施来降低中籼稻年度间的产量波动，以利于达到防灾减灾和稳产中产的目的。

[1]李健陵，霍治国，吴丽姬，等.孕穗期低温对水稻产量的影响及其生理机制[J].中国水稻科学，2014，28（3）：277－288.

[2]陈淡芳，丁丽佳，陈清辉.潮州市近年来气候变化特征及水稻生产对策[J].广东气象，2001（4）：47－48.

[3]叶昌荣，戴陆园，王建军，等.低温冷害影响水稻结实率的要因分析[J].西南农业大学学报，2000，22（4）：307－309.

[4]吴海宝.气候变化与我国稻谷生产 [J].农业环境保护，1995，14（1）：21－24.

[5]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.

[6]傅信玉，邰庆国.影响临沂市水稻空壳率的农业气象条件分析[J].山东气象，2000，29（2）：37－39.

[7]盖钧镒.试验统计方法 [M].北京：中国农业出版社，2000：203－208.

[8]高之仁.数量遗传学[M].成都：四川大学出版社，1986：198－226.

[9]曹国长，余华强，吴和明，等.气象要素对杂交中籼稻年度间产量波动的影响[J].湖北农业科学，2008，47（11）：1 251－1 253.

[10]曹国长，余华强，董新国，等.杂交中籼稻生殖期间气象要素与结实率的相关性分析 [J].湖北农业科学，2009，48（11）：2 660－2 662.

[11]丁宏大，余华强，彭贤力，等.杂交中籼稻年度间产量与气象要素的相关性分析[J].湖北农业科学，2016，55（9）：2 222－2 226.