安徽农学通报2023年02期农业休闲·旅游·气象作者简介李俊秀（1976—），女，安徽濉溪人，农艺师。收稿日期2022-04-20基于区域试验的空间序列气象产量分离方法——以丰乐-新世纪联合体黄淮南片小麦区域试验为例李俊秀1周景春2张存岭3（1濉溪县城市管理局，安徽濉溪235100；2濉溪县气象局，安徽濉溪235100；3濉溪县科学技术协会，安徽濉溪235100）摘要产量分离是研究气象因子对作物产量影响的重要步骤。应用区域试验数据分离气象产量，具有原始数据准确可靠、样本容量大、不需要人为划分生育期、便于检验等优势，依空间指数直线回归拟合趋势产量操作简便，结果合理。关键词气象产量；产量分离；区域试验中图分类号S422文献标识码A文章编号1007-7731（2023）02-0168-04由全球气候变化导致极端天气事件发生频率不断上升，极端天气事件造成的气象灾害成为影响农作物年际产量的最主要因素。作物生长发育及最终产量与光、热、水、相对湿度条件之间的关系错综复杂，同时受因子组合的影响。1个因子或几个因子对农作物生长的正效应可能被其他因子加强、减弱或完全抵消。准确获取气象产量是评估气象灾害对作物产量影响的前提[1]，也是明确气象限制因子及影响时期的关键。选取合适的方法，将作物产量序列进行合理、准确的分解，是研究气象因子对作物产量影响的重要步骤[2]。作物产量主要受社会因素以及自然因素影响，同时还存在偶然因素。社会因素的影响表现为科技进步和投入增加所引起的生产力水平提高、作物产量逐步递增，这部分产量称为趋势产量。气象因素是自然因素中最主要的影响因素，自然因素年际间、区域间变化造成的作物产量波动称为气象产量。由一些偶然因素变动引起的作物产量变化称为随机产量。由于随机产量对实际产量影响较小，无法用函数的形式表达出来，不能量化，且多年均值为0，一般忽略不计。趋势产量是一种长期稳定变动的均匀信号，而气象产量、随机产量具有不确定性、无规律性，利用现有数据对趋势产量进行统计拟合比直接测算气象产量、随机产量更合理。在通过显著水平检验的前提下拟合趋势产量，利用实际产量与趋势产量的差求得气象产量，是分离气象产量最有效的方法[3]。目前，用于拟合时间序列作物趋势产量的方法可归为移动平均法（3年、5年、单指数、双指数等）、回归分析法（线性、非线性）、滤波分析法（HP、BP等）3类[1-6]，3类方法各具特点，且对不同地区、不同农作物的趋势产量拟合准确度存在差别，用于拟合空间序列作物趋势产量...
