甘肃省定西市农业生产与气候的关系

李文博：甘肃省定西市气候因子与小麦产量之间的相关性你分析毕业论文题目：甘肃省定西市气候因子与小麦产量之间的相关性分析学院：地理与环境科学学院专业：地理科学毕业年限：2015年学生姓名：李文博学号：201175010117指导教师：杨东教授TOC\o"1-3"\h\u25162摘要 甘肃省定西市气候因子与小麦产量之间的相关性分析李文博（西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃兰州730070）摘要：气候变化会对农业生产产生巨大的影响。本文以甘肃省定西市的小麦产量为例，来探究气温，日照时数，降水量，相对湿度等气候因子与单位面积小麦产量的相关性及气候因子对小麦产量的影响。本文对1998-2013年甘肃省定西市的气候及粮食产量进行了简单的数据处理，通过制作折线图与相关性分析，得出年平均相对湿度，年降水量，年日照时数，年平均气温相比小麦生长季节的相对湿度，降水量，日照时数及平均气温，相关性系数明显要低。另外，日照时数和相对湿度与小麦单产几乎没有相关性，它们的相关性系数都小于0.1，平均气温与小麦单产具有一定的相关性，相关性系数为0.217，年降水量与小麦单产的相关性最高，相关性系数为0.615，可以认为决定小麦单产的最主要因子是小麦生长季节的降水量，其次是小麦生长季节的平均气温，日照时数与相对湿度对小麦单产几乎没有影响。关键词:气候因子;小麦单产；甘肃定西；相关性分析Correlationanalysisbetween

yieldfactor

and

wheat

climateinDingXicityofGanSuprovinceLIwenbo(collegeofgeographyandenvironmentscience,NorthwestNormalUniversity,GanSuLanZhou730070)Abstract:

Climatechange

willhaveahugeimpact

onagriculturalproduction.

ThispapertakesDingXi

cityofGanSuprovince

wheatproduction

asanexample,

toexplore

thetemperature,sunshineduration,

precipitation,

relative

humidityandtherelationshipbetween

climaticfactors

andclimatefactors

perunitarea

yieldofwheat.

The

climate

andfoodproduction

inDingXicity

ofGanSuprovinceovertheyears1998-2013

forasimpledataprocessing,

throughtheanalysisof

correlationbetween

mapand

production

line,

wecansee

theannualaveragerelative

humidity,

annualprecipitation,

annualsunshineduration,relativehumidity,

precipitation

and

averagetemperatureof

wheat

productionseason,comparedto

theaveragetemperature

ofsunshine

whenthe

numberandthe

wheatproductionseason,

thecorrelationcoefficient

islower.

Inaddition,thesunshinedurationand

relativehumidityand

wheatyield

almost

nocorrelation,

correlationcoefficients

are

lessthan0.1,

theaveragetemperature

andthe

yieldofwheat

hascertaincorrelation,

thecorrelation

coefficientis0.217,

theannualprecipitationand

wheatyield

thehighestcorrelation,

thecorrelation

coefficientis0.615,

sowecanthinkthatthe

mostimportantfactor

determinethe

wheatyield

istherainfall

seasonofwheatgrowth,

followedbythe

wheatgrowthseason

averagetemperature,

sunshinedurationand

relativehumidityon

wheatyield

haslittleeffect.Keywords:

climate

factor;

wheatyield;

GanSuDingXi;

correlationanalysis农业气候资源是农业生产的重要资源之一，主要包括热量，光能，水分等等，这些因子会或多或少的影响小麦产量，另外，自工业革命以来大气中二氧化碳浓度持续升高，全球变暖已经成不争的事实，根据IPCC（政府间气候变化委员会）第五次评估报告指出，从1880年到2012年，全球地面气温大致升高了0.85℃；期间，陆地比海洋增温快，高纬度地区增温比中低纬度地区大，冬半年增温比夏半年明显。1983—2012年是过去1400年来最热的30年。中国气候变暖趋势与全球一致。1913年以来，我国地表平均温度上升了0.91℃.最近60年气温上升尤为明显，平均每10年约升高0.23℃，几乎是全球的两倍。本世纪前十年是近百年来最暖的10年[1]。在中国，农业具有举足轻重的地位，其中10亿多人直接依赖农业生产，气候变化将会使中国农业面临更加严峻的挑战[2]。所以说探究各个气候因子对小麦产量的影响对于预测将来气候变化对于粮食产量的影响将会提供很大的帮助。1.研究区概况1.1地理位置定西是位于甘肃省中部，取“安定西边”之意而得名，通称“陇中”。全市面积19609km²，耕地面积约5100km²，现辖一区六县，119个乡镇，常住人口2.9315×106人。地处34°26’-35°35’N,103°52’-105°13’E,处于黄土高原西部边缘地带和西秦岭末端，北与兰州市，白银市相连，东与平凉，天水市毗邻，南与陇南市接壤，西与甘南州，临夏州交界。定西市地势自西南向东北倾斜，海拔最高处为2577.3m，最低处为1671.3m。全境处祖厉河支流关川河流域，在关川河与渭河流域分水岭之北、关川河与秦祁河、苑川河流域分水岭之东西、巩河与厉河分水岭及祖厉河之西。大地构造属祁连山加里东褶皱带东部、陇西旋卷体的一部分。1.2气候条件定西地区地势南高北低，平均海拔1896m，东南暖湿气流受阻，大陆性气候明显，属于南温带半湿润-中温带半干旱区，年平均气温5.7-7.7℃，年总降水量400-600mm,主要集中在7、8、9三个月，且多以暴雨的形式出现，而蒸发量高达1400mm以上，无霜期100-160天。2.数据来源和研究方法2.1数据及数据来源本文所采用的数据来源于甘肃省气象局信息中心提供的临洮站和岷县站气象局收集地面数据资料，包括月平均气温，月降水量，相对湿度，日照时数等等，在进行相关分析和偏相关分析前对数据进行简单的计算，得出年降水量，生长季降水量，年平均气温，生长季节月平均温度，年平均相对湿度和生长季节相对湿度以及年总日照时数和生长季节总日照时数，然后进行计算分析。小麦播种面积和产量数据来源于《甘肃统计年鉴》和《甘肃统计发展年鉴》；主要收集了其中1998—2013年甘肃省定西市的小麦产量和种植面积，用于计算分析。2.2研究方法通过制作单一气候因子变化与单位面积小麦产量的折线图可以较为直观的观察这些气候因子的变化与小麦单产之间的线性关系及趋势变化，分析哪些气候因子的变化与小麦产量的变化密切相关，相关性系数有多高，究竟哪些气象因子对小麦的产量起着决定性作用，哪些气象因子才是决定小麦产量的主导因素，又有哪些因子对小麦产量的影响较弱，起着辅助作用，我们通过分析研究来探讨它们之间的奥秘。相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关程度，是研究随机变量之间相关关系的一种统计方法。线性相关分析是研究两个变量间线性关系的程度，用相关系数r来描述。如果x,y变化的方向一致，即当r>0时，表示它们之间正相关，；当r<0时，表示它们之间负相关。r的绝对值越接近1，表示它们之间关系越密切。一般地，|r|>0.95存在显著性相关；|r|≥0.8高度相关；0.5≤|r|<0.8中度相关；0.3≤|r|<0.5低度相关；|r|<0.3关系极弱，认为它们之间不相关。公式中R为相关系数，X和Y为变量。偏相关分析是在其它变量影响的条件下进行的线性程度的分析法。在计算偏相关系数时，需要掌握多个变量的数据，一方面需要考虑多个变量之间相互之间可能存在的相互影响，一方面又尽量剔除其它变量的影响，专门考察两个特定变量之间的相关关系。在偏相关中，根据变量的多少，可分为零阶偏相关，即简单相关，一阶偏相关……N阶偏相关[3]。3.数据处理分析在制作折线图与相关分析时，对于同一个气候因子分开运用全年的气象数据和小麦生长季节的气象数据对小麦单产进行相关分析，来探究它们之间的关系。甘肃定西地区的小麦从播种到收割生长季节大概是每年的3-7月，计算出1998-2013年小麦生长季节的气象数据进行处理分析。3.1平均相对湿度与单位面积小麦产量的相关性空气有吸收水分的特征，湿度的概念是空气中含有水蒸气的多少。相对湿度，表示空气中的绝对湿度与同温度下的饱和绝对湿度的比值，得数是一个百分比。(也就是指某湿空气中所含水蒸气的质量与同温度下饱和空气中所含水蒸气的质量之比，这个比值用百分数表示。相对湿度用RH表示。相对湿度的定义是单位体积空气内实际所含的水气密度（用d1表示）和同温度下饱和水气密度（用d2表示）的百分比，即RH（%）=d1/d2x100%；另一种计算方法是：实际的空气水气压强（用p1表示）和同温度下饱和水气压强（用p2表示）的百分比，即RH（%）=p1/p2x100%。3.1.1全年平均相对湿度与单位面积小麦产量的相关性图1甘肃省定西市1998-2013年平均相对湿度与小麦单产的折线图Fig11998-2013yield

and

relativehumidityinDingXicityofGanSuprovince

linechart表1甘肃省定西市年平均相对湿度与小麦单产的相关系数Table1Thecorrelationcoefficientsbetween

annualrelativehumidity

andwheatyieldinDingXiCityofGanSuprovince

相关性产量/面积（t/1000hm²)相对湿度产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性1-.011显著性（双侧）.967N1616相对湿度Pearson相关性-.0111显著性（双侧）.967N16163.1.2小麦生长季节的平均相对湿度与单位面积小麦产量的相关性图2甘肃省定西市1998-2013年小麦生长季节的平均相对湿度与小麦单产的折线图Fig2

The

averagerelativehumidity

andtheyield

ofwheatlinechartinDingXicityofGanSuprovinceonwheat

growingseason表2甘肃省定西市小麦生长季节的平均相对湿度与小麦单产的相关系数Table2Thecorrelationcoefficient

betweenwheatproductionandrelativehumidity

inDingXiCityofGanSuprovince

onwheatgrowingSeason相关性平均相对湿度产量/面积（t/1000hm²)平均相对湿度Pearson相关性1.092显著性（双侧）.736N1616产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性.0921显著性（双侧）.736N16163.2降水量与单位面积小麦产量的相关性年降雨量，是指某地一年降雨量或某地多个观测点测得的降雨量均值。年降水量是衡量某地气候的重要指标，单位用mm表示。3.2.1年降水量与单位面积小麦产量的相关性图3甘肃省定西市1998-2013年降水量与小麦单产的折线图Fig3Thelinegraphovertheyears1998-2013wheatyield

andprecipitationin

DingXi

cityofGanSuprovince表3甘肃省定西市年降水量与小麦单产的相关系数Table3Thecorrelationcoefficient

betweenannualprecipitationandwheatyieldinDingXi

CityofGanSuProvince相关性产量/面积（t/1000hm²)降水量产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性1.341显著性（双侧）.197N1616降水量Pearson相关性.3411显著性（双侧）.197N16163.2.2小麦生长季节的总降水量与单位面积小麦产量的相关性分析图4甘肃省定西市1998-2013年小麦生长季节的降水量与小麦单产的折线图Fig4DingXicityofGanSuprovinceovertheyears1998-2013Precipitationand

yieldofwheatin

thegrowthperiodofwheat

linechart表4甘肃省定西市小麦生长季节的降水量与小麦单产的相关系数Table4Thecorrelationcoefficientbetweenprecipitation

andwheatyieldin

DingXicityofGanSuProvince相关性降水量产量/面积（t/1000hm^2)降水量Pearson相关性1.615*显著性（双侧）.011N1616产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性.615*1显著性（双侧）.011N1616*.在0.05水平（双侧）上显著相关。3.3日照时数与单位面积小麦产量的相关性日照时数是指太阳每天在垂直于其光线的平面上的辐射强度超过或等于120W/㎡的时间长度。3.3.1年日照时数与单位面积小麦产量的的相关性图5甘肃省定西市1998-2013年日照时数与小麦单产的折线图Fig5DingXicityofGanSuprovince

overtheyears1998-2013of

wheatyield

and

sunshinedurationlinechart表5甘肃省定西市年日照时数与小麦单产的相关系数Table5Thecorrelationcoefficient

betweenannualsunshineduration

and

yieldofwheatinDingXicityofGanSuprovince相关性产量/面积（t/1000hm²)日照时数产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性1.039显著性（双侧）.886N1616日照时数Pearson相关性.0391显著性（双侧）.886N16163.3.2小麦生长季节的日照时数与单位面积小麦产量的相关性图6甘肃省定西市1998-2013年小麦生长季节的日照时数与小麦单产的折线图Fig6Thetotal

duration

ofwheatandyieldofwheatinDingXicityofGanSuprovince

overtheyears1998-2013

ofgrowingseason

linechart表6甘肃省定西市小麦生长季节的总日照时数与小麦单产的相关系数Table6Thecorrelationcoefficientbetweentotal

scale

ofwheatproduction

Seasons

Sunshine

andtheyieldofwheatinDingXicityofGanSuprovince相关性日照时数产量/面积（t/1000hm²)日照时数Pearson相关性1-.089显著性（双侧）.744N1616产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性-.0891显著性（双侧）.744N16163.4气温与单位面积小麦产量的相关性3.4.1年平均气温与单位面积小麦产量的相关性图7甘肃省定西市1998-2013年平均气温与小麦单产的折线图Fig7The

yieldofwheat

andannualaveragetemperature

linechartovertheyears1998-2013inDingXicity

ofGanSuprovince

表7甘肃省定西市年平均气温与小麦单产的相关系数Table7TheCorrelationcoefficients

betweenannualmeantemperatureand

yieldofwheatin

DingXicityofGanSuprovince相关性产量/面积（t/1000hm²)平均气温产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性1-.209显著性（双侧）.438N1616平均气温Pearson相关性-.2091显著性（双侧）.438N16163.4.2小麦生长季节的月平均气温与单位面积小麦产量的相关性图8甘肃省定西市1998-2013年小麦生长季节的月平均气温与小麦单产的折线图Fig8The

monthlyaveragetemperature

and

yield

ofwheatlinechartovertheyears1998-2013

onwheat

growingseasoninDingXicityofGanSuprovince表8甘肃省定西市小麦生长季节的平均气温与小麦单产的相关系数Table8Thecorrelationcoefficientbetween

averageairtemperatureand

surface

ofwheatproductioninDingXicityofGanSuprovince相关性平均气温产量/面积（t/1000hm²)平均气温Pearson相关性1.217显著性（双侧）.420N1616产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性.2171显著性（双侧）.420N16163.5总结表9甘肃省定西市小麦生长季节的气候因子与小麦单产的相关性系数Table9ThecoefficientofcorrelationbetweenclimaticfactorsandyieldofwheatproductioninDingXicityGanSuprovinceonwheatgrowingseason相关性降水量平均气温平均相对湿度日照时数产量/面积（t/1000hm²)降水量Pearson相关性1.196.059.082.615*显著性（双侧）.468.828.761.011N1616161616平均气温Pearson相关性.1961.259.190.217显著性（双侧）.468.333.480.420N1616161616平均相对湿度Pearson相关性.059.2591-.371.092显著性（双侧）.828.333.157.736N1616161616日照时数Pearson相关性.082.190-.3711-.089显著性（双侧）.761.480.157.744N1616161616产量/面积（t/1000hm²)Pearson相关性.615*.217.092-.0891显著性（双侧）.011.420.736.744N16161616164.结论与展望及误差分析4.1结论(1)通过SPSS软件的相关性分析，可以看到年平均相对湿度，年降水量，年日照时数，年平均气温与小麦生长季节的相对湿度，降水量，日照时数与小麦生长季节的平均气温相比，相关性系数明显要低，所以决定小麦单产的是小麦生长季节的气象条件。（2）由于全年的气候因子与小麦单产的相关性系数相比小麦生长季节的气候要素与小麦单产的相关性系数较低，引用小麦生长季节的气候要素与小麦单产的相关系数来做结论，相对湿度和日照时数与小麦单产的相关性系数很低，都小于0.1，即它们之间的相关性很小，几乎没有，也就是说相对湿度和日照时数对于小麦的单产几乎没有影响。相比相对湿度和日照时数，降水量和平均气温与小麦单产的相关系数就要大的多，尤其是降水量，与小麦单产的相关系数高达0.615，我们可以简单的得出结论，对小麦单产有显著影响的气候因子主要是小麦生长季节的降水量，小麦生长季节的平均温度也是决定小麦单产的一个重要气候因子。（3）虽然通过SPSS软件的相关性分析可以看出相对湿度和日照时数与小麦单产几乎没有相关性，但不能否认它们对农作物生长有很重要的影响，那么究竟是什么原因导致它们之间的相关性系数如此低呢?通过对比过去十六年中的相对湿度与日照时数的气象数据，可以看出它们虽然每年都有微小的浮动，但它们的微小浮动与小麦单产数据的变化经过SPSS软件的相关性分析发现它们之间的相关性系数很低，这并非是它们之间毫无相关性，由于这两项气象因子的数值基本都在一定的区间内浮动，据我推测它们的数值只要停留在一定的范围内，这种微小的浮动与小麦单产的变化经过相关性分析并不会有很大的相关性，也就是说，它们对小麦的单产具有一定的影响，但只要没有太大的浮动与变化，并不会对小麦的单产有决定性的影响。4.2误差分析(1)本文仅仅收集了1998-2013年16年以来甘肃省定西市小麦的产量及种植面积的数据，结合部分气候数据进行了相关分析，显然由于这个时间序列过短，很难较为准确的分析和计算出它们之间的相关性，加之由于本文仅仅运用了SPSS软件对数据进行了简单的处理分析，处理得到的结论很难较准确的反映出它们之间的相关性，另外在探究气候因子与小麦产量的相关性时，出于能力限制，仅仅提取了其中的四个因子对其进行处理分析，分别是降水量，日照时数，相对湿度与气温。所以我希望有能力和数据的专家学者可以在延长时间序列的同时，可以探究更多的气候因子与粮食产量的相关性，运用更专业的软件和方法对数据进行处理分析，得出更加科学的结果与结论，另外本文只对小麦产量进行了简单的相关分析研究，如果有机会，专家学者们可以对更多的农作物进行气候因子与粮食产量的相关性分析，这对于预测未来的气候变化对于粮食产量的影响一定会有很大的帮助。(2)粮食产量的一个重要决定因子并非气候因子，而是粮食种子的品种，以本文为例，在探究小麦单产与气候因子的相关性时，我们仅仅谈究了气候因子与小麦单产之间的关系，并没有考虑到种子的品种对于小麦产量的影响，很显然这样的处理存在着很大的误差，另外人为因素也是决定小麦产量的一个重要因素，更加科学的种植，除草，收割也会大大的提高单位面积小麦产量，在处理数据时无法剔除掉人为因素对于小麦单产的影响，显然也会造成较大的误差。(3)自工业革命以来大气中二氧化碳浓度持续升高，全球变暖已经成不争的事实，根据IPCC（政府间气候变化委员会）第四次评估报告指出，在未来100年中，全球地面气温大致升高了（0.74±0.18）℃（IPCC,2007）;过去五十年升温率几乎是过去100年的两倍，中国增温尤为显著，北方地区增温比其