引言

水稻是江苏省第一大粮食作物，常年种植面积为220万hm²，种植面积和稻谷产量分别占全省粮食面积和总产量的40%和60%，分别约占全国水稻种植面积和水稻总产量的7%和10%，单产稳居全国第一。移栽是水稻种植的关键环节，水稻移栽秧龄长短对移栽后秧苗的生长发育和产量都有较大的影响，以适宜的叶龄移栽，易早生快发，形成有效穗多、产量高。因此，合理地安排水稻移栽日期是保证和提高水稻产量的基础。

影响水稻移栽的气象因子主要有温度、降水和日照，尤以温度的影响最大。联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告指出，全球地表持续升温，1880—2012年，全球平均地表温度升高了0.85℃(变化范围:0.65~1.06℃)，1951—2012年全球地表温度的平均升温速率[0.12 ℃·(10 a)^-1]几乎是1880年以来升温速率的两倍，极端气候事件频率增加(IPCC，2013)。近50年，江苏年平均气温升高了1.38℃(江苏省气象局，2009)。在气候变暖的背景下，热量资源、种植制度和作物生育期等都受到影响(杨晓光等，2010；郭建平，2010；姜丽霞等，2015；曾凯等，2011)，1981—2007年中国喜温作物生长期内≥10℃积温比1961—1980年增加了125.9℃·d(杨晓光等，2011)。有效积温能反映水稻生育期间对热量的要求(薛大伟等，2004)，可用有效积温对水稻生育期进行预测(黄中雄等，1999)，由于水稻生育期间的有效积温年际差异较大(杨海光，2003)，所以若按照传统的水稻移栽期下限进行移栽，可能会造成热量资源的浪费以及秧龄过大，关于水稻适宜移栽期的预报研究鲜见报道。

已有研究表明，海温的变化对气温的影响非常重要，它是影响气候预测的关键因子(汤志成等，1996；贾小龙等，2011)。因此，根据中长期预报方法，本文以江苏为例，利用最优相关技术和空间拓扑分析(吴长彬等，2010)，筛选出对有效积温影响显著的海温预报因子，建立长期预报模型，并通过有效积温与适宜移栽期间的相关性，最终确定水稻适宜移栽的日期。通过研究，将为适龄移栽提供一定的科学理论依据和技术指导。

1 资料与方法 1.1 资料

农业资料来源于江苏7个农业气象观测站有记录以来的水稻移栽期资料(徐州1986—2010年、赣榆1981—2010年、淮安1984—2010年、兴化1980—2010年、镇江1980—2010年、宜兴1980—2010年和昆山1980—2010年)。气象资料来自于江苏省气象局以上7站1980—2013年日平均气温。海温资料来自1980—2013年国家气候中心的太平洋(10°S~50°N、120°E~80°W)海表面温度(Sea Surface Temperature，SST)月平均值，水平分辨率5°×5° (共286个格点，按自西向东、自北向南的顺序标号)。

1.2 方法 1.2.1 有效积温的计算方法

水稻的有效积温是指对其生长发育起有效作用的温度累加值，即日平均气温(t_i)与对水稻生长无效的那部分下限温度(b₀)之差的累加值，计算公式如下：

$ {T}{\rm{ = }}\sum\limits_{i = 1}^n {\left({{t_i} - {b_0}} \right)} \;\;\;\;当{t_i} \le {b_0}, {t_i} - {b_0} = 0 $

(1)

文中统计的是水稻播种至移栽期≥10℃有效积温(以下简称有效积温)，故取b₀=10℃，n为播种至移栽的天数。

1.2.2 水稻适宜移栽期预报模型的建立思路

通过水稻适宜移栽期与有效积温的高相关性建立适宜移栽期的回归方程；然后利用遥相关寻找有效积温的太平洋海温预报因子，由于太平洋海温是一个场，首先对海温场进行相关普查，为了预报模型的可靠性和准确性，避免单相关的偶然性，根据相关分析原理(高苹等，2012)，剔除高相关格点≤3个的海温区，通过空间拓扑原理(吴长彬等，2010)分析筛选出空间相连格点≥4个的海区，计算此海区影响时段的海温平均值作为一个海温预报因子，再将所选因子进行最优化普查(高苹等，2012)，挑选出与有效积温相关最显著的海温因子，并进行稳定性和独立性检验(高苹等，2008；周浩等，2011；贾小龙等，2011；朱盛明等，1988)，剔除相关程度前好后差或波动变化大的因子及共线性因子，筛选出相关显著、稳定且相对独立的因子，建立有效积温的预报方程，最终建立水稻适宜移栽期的预报模型。为了检验预报模型的效果，分别进行拟合检验和试报检验。

2 结果与分析 2.1 水稻适宜移栽期与播栽期有效积温的相关分析

从近30年江苏水稻适宜移栽期和有效积温的时间序列来看(图 1)，两者的年际变化基本同步，两者呈现显著的正相关，均通过了0.001的显著性水平检验，其中东北部、江淮之间、西南部和东南部的相关系数都在0.8以上。北部的移栽期进入21世纪后略有推迟，中部较为平稳，南部的移栽期有所提前，尤其是西南部，在20世纪80和90年代则呈现出显著提前的特征，线性趋势为-3 d·(10 a)^-1(通过了0.01显著性水平检验)，进入21世纪后移栽期较为稳定，基本在第168天前后。由此可见，利用有效积温进行适宜移栽期的预报是可行的，但区域间存在较大差异，因此需要分区建立水稻移栽期的预报模型。

2.2 水稻播栽期有效积温与太平洋海温的相关分析

由于海洋对我国气候的影响不仅存在同期效应，还存在后延效应，有时这种后延效应还相当关键(陈烈庭，1983；Horel et al，1981；董婕等，2000)，因此，分别计算了水稻有效积温与上年1—12月和当年1—5月太平洋海温的相关系数，受篇幅限制，文中以西北部、江淮之间和西南部的高相关系数图为例(图 2)，详细分析这三个地区水稻播栽期有效积温与太平洋海温的相关性。西北部水稻有效积温与上年12月和当年1—5月太平洋海温均存在高相关区(指相关系数≥0.35或≤-0.35，通过0.05显著性水平检验)，上年12月至当年2月，在西太平洋20°N以南(以北)存在显著正(负)相关，高相关中心均在0.45以上，当年3月(图 2a)至当年4月，西太平洋的正相关区消失，但负相关区依旧存在，当年5月(图 2b)，由于是同期相关，所以高相关区域明显增大、相关性增强，显著相关区域集中在三个海区，分别为(10°~15°N、130°~160°E)、(30°~35°N、140°~160°E)和(5°~10°S、80°~160°W)，经过最优相关技术和独立性及稳定性检验，当年1月和当年3—5月的高相关海区可作为西北部有效积温的预报因子，其中当年3月的权重最大。对于江淮之间，上年2月(图 2c)有效积温和海温的高相关区域位于(10°~20°N、160°E~170°W)，相关系数最高值达0.53，上年4—8月，此高相关区域逐步向西移、相关性逐步减弱，从当年2月起，在西太平洋地区开始出现负相关区，当年3—4月该负相关区逐步扩大、相关性增强，其中4月(图 2d)的高相关中心达到-0.42，经过筛选，上年2、4、7、11月与当年4月的高相关海温区可作为江淮之间有效积温的预报因子，其中上年2月和当年4月的权重较大。对于西南部，上年1月至当年5月，相关系数空间分布较为一致，基本上都呈现“西负东正”的特征(西太平洋存在负相关区、东太平洋存在正相关区)，其中上年3月(图 2e)和当年4月(图 2f)的负相关中心分别达到-0.56和-0.73，正相关中心分别达到0.47和0.63，经过筛选，上年3和8月、当年2和4月的高相关海温区可作为西南部有效积温的预报因子。由此可见，对于不同的水稻种植区，其海温影响关键区和影响时段均存在差异。

2.3 基于太平洋海温的水稻适宜移栽期预报模型的建立

首先，通过水稻适宜移栽期与有效积温的高相关性建立一元回归方程(表 1)，由于区域间存在差异，所以分区建立了7个预报模型；然后利用太平洋海温因子分别建立各区的有效积温预报模型(表 2)，受篇幅限制，以西北部为例，将海温进行线性和非线性化处理，具体计算说明见表 3。

2.4 水稻适宜移栽期和有效积温预报模型的效果检验

利用表 2中的预报模型可由前期海温预报出当年的播栽期有效积温，然后利用表 1的预报模型通过播栽期有效积温预报出当年的适宜移栽期。为了检验表 1和表 2中预报模型的拟合效果，将实际值和模拟值进行了对比(图 3)，以西北部、江淮之间和西南部为例，可以看出无论是有效积温还是适宜移栽期，模拟值都非常接近实际值，西北部、江淮之间和西南部适宜移栽期的平均相对误差分别是1.84%、1.86%和1.37%，有效积温的平均相对误差分别是1.91%、5.01%和5.59%，移栽期的模拟偏差主要是在3 d以内，所有模型都通过了0.01的显著性水平检验，拟合效果好。

利用2011—2013年资料进行试报检验，从表 4可以看出，2011—2013年各地有效积温预报值与实际值的误差基本上在10℃以内，误差基本上在3%以内，其中2012年的预报效果最好，误差已经达到2%以内(东南部除外)。表 5给出的是移栽期的试报检验结果，绝大部分地区的误差是在1~2 d，其中2013年西北部预报误差偏大，这可能与当年播种期异常偏迟一周有关。

3 结论与讨论

(1) 江苏水稻适宜移栽期与≥10℃有效积温(播种—移栽)的关系研究表明，两者间关系为极显著的线性正相关，可利用有效积温建立适宜移栽期的预报模型，考虑到江苏南部跨度大，农业气候存在差异，并且近30年不同地区适宜移栽期的变化特征不同，因此分区建立了各地的预报模型。

(2) 根据中长期天气预报原理，海温是非常重要的预报因子，通过≥10℃有效积温与太平洋海温的遥相关分析，发现有效积温与关键海区存在显著的超前相关或同期相关，因此，利用海温预报有效积温是切实可行的。基于最优化相关技术，建立了两者间的非线性关系，提高了相关性，最终建立了基于大尺度海温因子的有效积温预报模型。

(3) 预报模型历史拟合效果好，3年试报结果理想，适宜移栽期的预报误差基本上在1~2 d，至少可提前半个月预测出播种至移栽的有效积温，从而预报出水稻适宜移栽的日期。预报模型可在业务中进行使用，预报结果对水稻种植具有重要的指导意义，可提升农业气象的专业服务能力。

虽然水稻的适宜移栽期除了受气温的直接影响外，还受降水和日照的影响，但在建立预测模型时选择的直接影响因子是温度、间接影响因子是海温，这主要是为了提高预报模型的稳定性和可靠性。然而，水稻的适宜移栽期除了受天气条件影响外，还与品种、水利设施和土壤特性等有关，若能综合考虑这些因素，将能进一步提升预报模型的准确性。因此，对水稻适宜移栽期的预报还需深入研究。