谭 文，杨世琼，左 晋，刘宇鹏，于 飞

(贵州省山地气候环境研究所/贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

0 引言

【研究意义】辣椒是我国重要的蔬菜和调味品，其播种面积占全国蔬菜总播种面积的8%～10%，产值约2 500 亿元，目前，辣椒的播种面积和产值均居全国蔬菜的首位[1-2]。贵州是辣椒种植大省，辣椒产业是贵州农业重要的支柱产业和农民增收致富的重要途径，拥有全国唯一的国家级辣椒市场，发展辣椒产业基础良好，势头强劲[3-4]。及时、准确、动态地提前预报辣椒产量对保障重要农产品有效供给以及开展市场营销具有较强的指导意义。【前人研究进展】当前国内外针对玉米、水稻、小麦等粮食作物的产量预报已开展多年研究[5-7]，预报方法趋于成熟。随着社会经济快速发展，人民物质生活水平不断提高，经济作物的种植面积逐年增加，已有学者开展烤烟、橡胶、荔枝、茶叶等经济作物产量预报研究[8-11]。杨艳超[8]等运用多元线性回归方法，建立了基于代表县综合气候适宜度的陕西省烤烟单产预报模型。黄珍珠等[9]和彭晓丹等[10]基于关键气象因子，分别建立了广东省橡胶产量预报模型和增城荔枝产量预报模型。马于茗等[11]基于AquaCrop 模型，建立了安吉县和松阳县茶叶产量预报模型。【研究切入点】气候环境对辣椒产量的影响较大，目前基于气象因子预测辣椒产量方面的研究鲜见报道。【拟解决的关键问题】选择贵州省辣椒主要种植区2010—2019年辣椒单产与气象数据，结合辣椒气候适宜度模型，建立辣椒相对气候适宜度指数；以月为步长，建立辣椒从播种到开花期至成熟期逐月的产量动态预报模型，实现辣椒产量及时、准确、动态的预报与评估。

1 资料与方法

1.1 资料及处理

2010—2019年贵州省88个县(市、区)的辣椒种植面积和产量数据由贵州省统计局提供；84个气象站辣椒生长季(3月中旬至8月下旬)逐日平均温度、降水量和日照时数由贵州省气象局提供。

为达到预测贵州地区辣椒产量前景的目的，按照辣椒采收方式，将贵州省分为北部加工型辣椒产业带和南部鲜食辣椒产业带[4]。分别在2个产业带2019年辣椒种植面积排名前5的县(市、区)中各选取3个进行产量动态预报模型构建，北部产业带选择湄潭县、绥阳县和凤冈县，南部产业带选择盘州市、瓮安县和西秀区。一定区域内，相邻2年作物单产的变化主要是由相邻2年气象条件的差异引起[12]。为此，对辣椒单产作如下处理：

△Yi=(Yi-Yi-1)/Yi-1×100%

式中，i为第i年；i-1为第i年的上一年；△Yi为第i年与第i-1年辣椒平均单产的丰歉值，即相对产量；Yi和Yi-1分别为第i年和第i-1年辣椒的平均单产。

1.2 气候适宜度模型的建立

为达到定量评价光、温、水气象因子对农作物产量形成适宜度的目的，利用模糊数学理论，把气象因子的数量变化通过模糊数学的隶属函数方法转化成对作物生长发育、产量形成的适宜程度。农作物生育期内的温度、降水、日照为不同的模糊集，通过建立模糊集如温度(T)、降水(R)、日照(S)的适宜度函数f(t)、f(r)、f(s)，计算作物生育期内逐旬的温度(t)、降水(r)、日照(s)对农作物生长发育的适宜程度。

1.2.1 温度适宜度模型 为定量分析贵州省热量资源对辣椒生长发育的满足程度，引入辣椒对温度的反应函数：

f(T)=

α=(Tmax-Ts)/(Ts-Tmin)

式中，f(T)为温度适宜度，T为实况温度，Tmin为辣椒生长发育下限温度，Tmax为生长发育上限温度，a为温度对辣椒生长发育的影响系数，Ts为辣椒生长发育最适温度。参考前人研究成果[13-14]确定Tmax、Tmin、Ts的取值。

1.2.2 降水适宜度模型

式中，f(R)为降水适宜度，R为实时降水量(mm)，E0为农田蒸散(农田基本耗水量)，f(R)∈[0，1]；E0可通过彭曼公式和作物系数估算，参考原苏联谢良尼诺夫经验公式的原理推算[13-14]。

E0=Kc×∑T

式中，Kc为作物系数[经验值，或称水热系数，mm/(℃·d)]；∑T为逐日温度累积值。

1.2.3 日照适宜度模型

式中，f(s)为日照适宜度，S为实时日照时数，S0为光合作用达到作物潜在光合能力的日照时数[13-14]。

1.2.4 辣椒各生育期综合气象适宜指数模型

Fi=[fi(T)+fi(R)+fi(S)]/3

式中，Fi为第j旬辣椒气象适宜度，Fj(T)、Fj(R)、Fj(S)分别为第j旬温度、降水、日照适宜度。

1.3 相对气候适宜度指数的建立

相对气候适宜度为相邻2年作物气候适宜度的差值，可以体现相邻2年作物生育期内气象条件的差异，公式：

△Fij=Fij-F(i-1)j

式中，i为第i年；i-1为第i年的上一年；j为第j旬；△Fij为第i年第j旬辣椒相对气候适宜度，Fij和F(i-1)j分别为第i年和第i-1年第j旬辣椒相对气候适宜度。

相对气候适宜度指数是由辣椒播种开始至某一时段的逐旬相对气候适宜度加权集成构成。其中，各旬权重系数的大小是通过计算辣椒相对产量与各旬相对气候适宜度之间的相关系数大小确定，各旬的权重系数Kj如下[15]：

式中，n为辣椒从播种至某一时段的旬数，Rj为辣椒相对气象产量与各旬相对气候适宜度的相关系数。

相对气候适宜度指数：

式中，△FIj为第j旬的相对气候适宜度指数，Kj为第j旬的权重系数，Fj为第j旬的相对气候适宜度。

1.4 模型的检验

利用建立的产量预报模型对2010—2017年贵州省不同产业带辣椒单产进行回代检验，并对2018—2019年贵州省不同产业带辣椒单产进行预报检验。预报准确率计算方法如下：

式中，Y预报为某年的辣椒单产预报值，Y实际为当年辣椒单产实际产量值。

1.4.1 回代检验 利用得出的预报模型，对6个代表县(市、区)2011—2017年辣椒平均单产进行动态预报，通过预报模型得出Y预报，并结合上述公式进行回代检验，计算准确率。

1.4.2 预报检验 利用得出的预报模型，对6个代表县(市、区)2018—2019年辣椒平均单产进行动态预报，通过预报模型得出Y预报，并结合上述公式进行预报检验，计算准确率。

2 结果与分析

2.1 相对气候适宜度指数与辣椒单产丰歉值的相关性

从表1看出，5月下旬至8月下旬的累积相对气候适宜度指数与辣椒单产丰歉值均呈正相关，其相关性均通过0.05水平的显著性检验，即气候条件越适宜，辣椒单产丰歉值越高。说明，建立的辣椒相对气候适宜度指数能够客观反映贵州省北部、南部两大辣椒产业带的气候适宜度与单产丰歉值的变化情况。

表1 北部和南部辣椒产业带相对气候适宜度指数与单产丰歉值的相关性Table 1 Correlation between relative climatic suitability index and pepper yield per unit area in northern and southern pepper growing areas

2.2 辣椒产量动态预报模型

由表2看出，利用2010—2017年辣椒生育期内逐旬气温、降水、日照和各县辣椒逐年平均单产数据资料构建的贵州省辣椒不同时段的预报模型均通过0.05水平显著性检验。说明，建立的模型可以客观反映辣椒生长期内气象要素变化对单产增减的影响。

表2 北部和南部辣椒产业带基于相对气候适宜度指数的不同时段产量预报模型Table 2 Forecast models of pepper yield at different growth stages based on relative climatic suitability index in northern and southern pepper growing areas

2.3 辣椒产量动态预报模型的检验

2.3.1 回代检验 从表3可知，全省预报的平均准确率可达88.35%，北部辣椒产业带产量预报模型准确率高于南部辣椒产业带，绥阳、凤冈高于90.00%，湄潭、盘州、瓮安、西秀为80.00%～90.00%。由此表明，建立的辣椒产量动态预报模型预测结果较可信，可满足省级产量预报的业务需求。

2.3.2 预报检验 从表4可知，全省平均预报准确率可达84.34%，随着时间延后预报准确率从79.28%升至87.59%。南部辣椒产业带产量预报模型准确率均在80%以上，高于北部辣椒产业带。北部辣椒产业带6月1日的预报准确率低于80.00%，随着预报时间延后，8月1日、9月1日的预报准确率升至80.00%以上。

表3 2011—2017年辣椒产量动态预报回代检验平均准确率Table 3 Average accuracy of pepper yield predicted by dynamic forecast return test from 2011 to 2017 %

表4 2018—2019年辣椒产量动态预报预报检验准确率Table 4 Accuracy of pepper yield predicted by dynamic forecast test from 2018 to 2019 %

3 讨论

刘维等[16]研究发现，小区域尤其是县级尺度集成模型预报结果总体优于地市级集成和省级尺度预报模型，这主要是由于县级尺度预报模型使用了针对性更强的产量序列和气象数据。研究分区域分别选择种植面积较大的3个县(市、区)进行辣椒产量动态预报模型构建，可更好地反映当地气象条件对辣椒生长发育的影响。

基于相对气候适宜度指数建立了分区域产量动态预报模型，构建的产量动态预报模型均通过0.05水平显著性检验。从回代检验和预报检验看，全省回代检验的预报准确率可达88.35%，全省预报检验的预报准确率可达84.34%，基本满足省级产量预报的业务需求，为贵州省辣椒产量预报提供重要的参考信息。由于模型仅使用平均气温、降水量、日照时数等较容易获取的要素，未考虑农业气象灾害以及政策、种植管理方法等社会因素，这也是造成预报准确率波动的重要因素。因此，需考虑农业气象灾害以及政策、品种更换等因素的实际发生情况对预报结果进行订正，提高预报准确率。

4 结论

辣椒单产丰歉值与不同时段相对气候适宜度指数间存在较高的相关性，说明建立的辣椒相对气候适宜度指数能够客观反映贵州省北部、南部两大产业带的气候适宜度与单产丰歉值的变化情况，基于相对气候适宜度指数的预报方法适用于贵州省不同辣椒产业带的单产预报。