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user: 4. “充国香桃”产量预测研究 4.1. 研究说明 因香桃生长过程中环境条件资料记录较少，本研究生通过调查问卷的方式，收集整理分析出影响香桃产量的主要因子，以此建立香桃产量预测动态模型，然后采用多元回归分析，以确定关联变量间的作用大小，从而建立香桃单产气象预报方程。 4.2. “充国香桃”产量预测模型研究 基于上述研究方法，本文采用多元回归法对香桃产量进行分析和预测 [ 10 ] ，构建的产量预测模型如下： (1) 以上公式中，C代表产量，X n 代表阳光、土壤、空气、水分、环境、温度等因子影响。其中阳光用研究区间内的平均日照时间表示，土壤用土壤质量指数表示，空气用PM2.5表示，水分用平均湿度表示，环境用研究区间内的平均环境质量表示，温度用研究区间内的平均温度表示。 根据统计数据结果，本研究选取了6个权重较大的主要影响因子，以此建立的“充国香桃”产量预测动态模型，如表2所示： 通过表2可以看出，在西充县香桃产量预报动态模型中，香桃产量与阳光、土壤、空气、水分、环境和温度有关。本研究将利用多元回归分析法，建立香桃气象产量预报方程： (2) Table 2 The yield prediction model of “Chongguo Peach 项目分类 1 2 3 4 5 总和 加权分数 极重要 极重要(%) 重要 重要(%) 普通 普通(%) 不重要 不重要(%) 极不重要 极不重要(%) 1. 阳光 39 0.105 82 0.155 12 0.083 3 0.068 2 0.125 138 1.657 2. 土壤 41 0.111 78 0.147 13 0.090 4 0.091 2 0.125 138 1.720 3. 空气 61 0.165 62 0.117 11 0.076 3 0.068 1 0.063 138 1.720 4. 水分 58 0.157 64 0.121 12 0.083 3 0.068 1 0.063 138 1.716 5. 环境 42 0.114 71 0.134 19 0.132 4 0.091 2 0.125 138 1.806 6. 温度 31 0.084 35 0.066 47 0.326 20 0.455 5 0.313 138 2.884 表2. “充国香桃”产量预测模型 上述方程式中，Y表示香桃单产预报量，x 1 、x 2 、x 3 、x 4 ，x 5 、x 6 分别代表预报因子阳光、土壤、空气、水分、环境和温度，b 0 、b 1 、b 2 、b 3 、b 4 、b 5 、b 6 为各预报因子相应的回归系数，e为残差误差。 根据气象观测资料和香桃单产数据，采用Excel数据分析工具进行回归分析，得出回归系数和相关参数(如图7)。 图7. 输出的回归系数和相关参数 图7中，相关系数R = 0.9108，表明香桃单产预报量与预报因子之间的关系为高度正相关。经F检验，该线性预报方程回归效果显著，据此可得出估算的香桃单产量气象预报方程： (3) 根据预报方程，将香桃单纯预报值与实际观测值对比(如图8)可以看出香桃单产量气象预报方程拟合预测效果较好。 4.3. “充国香桃”产量与气象条件相关性研究 根据西充县1961~2010年气象数据(如表3)和“充国香桃”1995~2010年产量资料，得出 信度系数(如表4)。 图8. 香桃单产预报量的观测值和预报值 Table 3 The meteorological data of Xichong county from 1961 to 201 日期 气象要素 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年均值 平均气温 (℃) 6 8.2 12.1 17.2 21.7 24.3 26.7 26.4 22.3 17.2 12.4 7.3 16.8 平均降水量 (mm) 14.6 16.6 29.1 64.2 99.6 144.3 184.9 173.1 1230 65.7 28.2 15.9 959.2 平均日照数 (h) 54 57 98.3 129.9 149.9 138 180.5 185 113.6 80.5 70.1 45.7 1303 表3. 西充县1961~2010年累年气象数据 Table 4 The reliability analysis of questionnaire variable 变量 X 1 X 2 X 3 X 4 测量项 7 10 2 4 alpha系数 0.778 0.845 0.825 0.792 表4. 问卷变量的信度分析 从表4可以看出，产量X 1 、品质X 2 、土壤水分X 3 、综合气象条件X 4 ， 信度系数均大于0.7，且变量X 2 和X 3 超过0.8，表示信息高可以接受。 为进一步检验气象条件与香桃产量显著性水平，本研究采用敏感性高的LSD方法，对研究区气象条件对香桃产量程度进行检验。结果表明(如表5)气象条件分别与“充国香桃”产量和品质显著性水平小于0.05，通过检验。 通过以上研究得出，气象条件与香桃产量呈线性关系，为进一步研究其相关程度，下面对气象条件与香桃产量进行相关分析和检验，结果如表6和表7所示： 气象条件与香桃产量皮尔森相关系数为0.56，显著水平小于0.05，呈正向相关关系，气象条件对香桃产量具有积极的正面影响。 Table 5 The LSD analysis of the influence of meteorological conditions on the yield of peac (I) (J) 均值差(I−J) 标准误 显著性 95%置信区间 下限 上限 1 2 −0.051 0.091 0.574 −0.23 0.13 3 −1.246 * 0.161 0.000 −1.56 −0.93 2 1 0.051 0.091 0.574 −0.13 0.23 3 −1.195 * 0.170 0.000 −1.53 −0.86 3 1 1.246 * 0.161 0.000 0.93 1.56 2 1.195 * 0.170 0.000 0.86 1.53 表5. 气象条件对香桃产量影响程度的LSD分析 注： * 均值差的显著性水平小于0.05。 Table 6 Pearson correlation coefficient analysis result 变数 气象条件 香桃产量 气象条件 1.00 香桃产量 0.56 1.00 表6. 皮尔森相关系数分析结果 Table 7 Table of the effect coefficient of meteorological conditions on the yield of peac 因变数 未标准化系数 标准化系数β t 显著性P B 标准误差 7.605 0.915 8.312 0.000 *** 0.279 0.055 0.405 5.008 0.000 *** R = 0.405；R 2 = 0.165；调整后的R 2 = 0.159；F = 26.075 显著性 = 0.000 表7. 气象条件对香桃产量作用系数表 4.4. “充国香桃”产量与气象灾害相关性研究 采用上述相同方法对气象灾害与“充国香桃”产量之间进行相关性分析。结果显示：气象灾害与“充国香桃”产量呈现反比的关系，关系系数为−0.61，表明气象灾害对“充国香桃”产量影响较大。从皮尔森相关系数分项分析结果中看出(如表8)，气象灾害与“充国香桃”产量均呈现反比关系，其中关联系数最大的是暴雨洪涝，其中关联系数最小的是高温热害，因此应该致力于预防各种气象灾害。