基于气象因子的油用向日葵产量模型构建

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2025-0637

中国农学通报 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (14): 84-89.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2025-0637

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

基于气象因子的油用向日葵产量模型构建

孙向伟¹^,²(), 刘佳¹^,², 王敏¹^,², 洪瑞琦¹^,², 陈晓平¹^,², 高飞翔³()

¹ 内蒙古巴彦淖尔市气象局，内蒙古巴彦淖尔 015000
² 中国气象局乌梁素海湿地生态气象野外科学试验基地，内蒙古巴彦淖尔 014405
³ 乌拉特前旗气象局，内蒙古巴彦淖尔 014400

收稿日期:2025-07-26 修回日期:2026-03-31 出版日期:2026-07-25 发布日期:2026-07-24
通讯作者:
高飞翔，男，1984年出生，内蒙古丰镇人，工程师，硕士研究生，主要从事应用气象与气象服务方面的工作。通信地址：014400 内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗气象局，Tel：0478-6643118，E-mail：565900150@qq.com。
作者简介:
孙向伟，女，1983年出生，内蒙古赤峰人，高级工程师，硕士研究生，主要从事农业气象与气象服务方面的工作。通信地址：015000 内蒙古巴彦淖尔市气象局，E-mail：252047246@qq.com。
基金资助:
内蒙古自治区自然科学基金“未来气候情景下河套灌区春小麦需水规律及灌溉制度优化研究”(2025MS04054); 巴彦淖尔市科技计划项目“河套灌区小麦/玉米水资源利用预报技术及农业气候资源区划”(k202510); 内蒙古自治区气象局引导性创新基金“基于遥感的向日葵长势监测及估产模型研究”(nmqxydcx202220)

Construction of Oil Sunflower Yield Model Based on Meteorological Factors

SUN Xiangwei¹^,²(), LIU Jia¹^,², WANG Min¹^,², HONG Ruiqi¹^,², CHEN Xiaoping¹^,², GAO Feixiang³()

¹ Inner Mongolia Bayannur Meteorological Bureau, Bayannur, Inner Mongolia 015000
² Wuliangsuhai Wetland Eco-meteorological Field Scientific Experiment Base of China Meteorological Administration, Bayannur, Inner Mongolia 014405
³ Wulateqianqi Meteorological Bureau, Bayannur, Inner Mongolia 015000

Received:2025-07-26 Revised:2026-03-31 Published:2026-07-25 Online:2026-07-24

摘要/Abstract

摘要：

气候变化加剧了作物产量变化的不确定性，通过分析找出影响内蒙古河套地区油用向日葵生产受气象条件影响的关键时段和关键气象因子，为保证内蒙古河套地区油用向日葵高产稳产提供数据支撑。本文选用内蒙古河套地区巴彦淖尔市农业气象试验站2005—2024年的油葵产量、生育期以及气象资料，利用线性回归方法从实际产量中分离出气象产量，并与油葵全生育期内各时段气象因子进行相关分析，得出内蒙古河套地区油葵生产受气象条件影响的关键时段和关键气象因子。结果表明，6月上旬（播种—出苗期），日照时数与油葵产量呈正相关；7月上旬（花序形成期），日照是影响油葵产量的主要影响因子；8月（花期和灌浆期），降水和日照是关键因子；9月上旬（成熟期），气温是关键因素。因此根据油用向日葵农业生产实际，提出气象服务重点工作建议，为河套地区油用向日葵高产、稳产提供科学依据。

关键词: 河套地区, 气象因子, 向日葵, 产量模型, 预报服务

Abstract:

Climate change exacerbates the uncertainty of crop yield changes. The study aims to find out the key periods and key meteorological factors affecting the production of oil sunflower, providing data support for ensuring high and stable yield of oil sunflower in Hetao area of Inner Mongolia. In this paper, the oil sunflower yield, growth period and meteorological data from 2005 to 2024 of Bayannaoer Agricultural Meteorological Experimental Station were selected. The linear regression method was used to separate the meteorological yield from the actual yield, and the correlation analysis was carried out with the meteorological factors in each period of the whole growth period of oil sunflower. The key period and key meteorological factors of oil sunflower production affected by meteorological conditions in Hetao area of Inner Mongolia were obtained. The results showed that there was a positive correlation between sunshine hours and oil sunflower yield in early June (sowing-emergence stage); in early July (inflorescence formation period), sunshine was the main factor affecting the yield of oil sunflower; in August (flowering and filling stages), precipitation and sunshine were the key factors; in early September (mature period), temperature was the key factor. Therefore, based on the agricultural production practice of oil sunflower, key suggestions for meteorological services are proposed to provide a scientific basis for high and stable yields of oil sunflower in the Hetao region.

Key words: Hetao Area, meteorological factors, sunflower, yield model, forecast service

中图分类号:

S162.5

孙向伟, 刘佳, 王敏, 洪瑞琦, 陈晓平, 高飞翔. 基于气象因子的油用向日葵产量模型构建[J]. 中国农学通报, 2026, 42(14): 84-89.

SUN Xiangwei, LIU Jia, WANG Min, HONG Ruiqi, CHEN Xiaoping, GAO Feixiang. Construction of Oil Sunflower Yield Model Based on Meteorological Factors[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2026, 42(14): 84-89.

图/表 8

参考文献 26

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年份	实际产量	趋势产量	气象产量
2005	2832.0	2795.7	36.3
2006	2784.0	2820.4	-36.4
2007	2856.0	2845.1	10.9
2008	2844.0	2869.7	-25.7
2009	2928.0	2894.4	33.6
2010	3000.0	2919.1	80.9
2011	2988.0	2943.8	44.2
2012	2832.0	2968.5	-136.5
2013	2940.0	2993.2	-53.2
2014	3072.8	3017.9	54.9
2015	3145.5	3042.6	102.9
2016	2970.0	3067.2	-97.2
2017	3060.0	3091.9	-31.9
2018	3045.0	3116.6	-71.6
2019	3225.0	3141.3	83.7
2020	3078.0	3166.0	-88.0
2021	3253.5	3190.7	62.8
2022	3060.0	3215.4	-155.4
2023	3450.0	3240.1	209.9
2024	3240.0	3264.7	-24.7

年份	实际产量	趋势产量	气象产量
2005	2832.0	2795.7	36.3
2006	2784.0	2820.4	-36.4
2007	2856.0	2845.1	10.9
2008	2844.0	2869.7	-25.7
2009	2928.0	2894.4	33.6
2010	3000.0	2919.1	80.9
2011	2988.0	2943.8	44.2
2012	2832.0	2968.5	-136.5
2013	2940.0	2993.2	-53.2
2014	3072.8	3017.9	54.9
2015	3145.5	3042.6	102.9
2016	2970.0	3067.2	-97.2
2017	3060.0	3091.9	-31.9
2018	3045.0	3116.6	-71.6
2019	3225.0	3141.3	83.7
2020	3078.0	3166.0	-88.0
2021	3253.5	3190.7	62.8
2022	3060.0	3215.4	-155.4
2023	3450.0	3240.1	209.9
2024	3240.0	3264.7	-24.7

要素	6月	7月	8月	9月
平均气温	0.191	0.277	-0.044	0.400
平均最高气温	0.092	0.283	0.152	0.159
平均最低气温	0.152	-0.025	-0.369	0.418
降水量	-0.337	-0.130	-0.517^*	-0.069
降水量≥0.1 mm日数	-0.225	-0.238	-0.291	0.127
日照时数	0.339	0.448^*	0.450^*	-0.243

要素	6月	7月	8月	9月
平均气温	0.191	0.277	-0.044	0.400
平均最高气温	0.092	0.283	0.152	0.159
平均最低气温	0.152	-0.025	-0.369	0.418
降水量	-0.337	-0.130	-0.517^*	-0.069
降水量≥0.1 mm日数	-0.225	-0.238	-0.291	0.127
日照时数	0.339	0.448^*	0.450^*	-0.243

要素		6月	7月	8月	9月
上旬	平均气温	0.009	-0.070	-0.157	0.547*
	平均最高气温	-0.085	-0.116	-0.103	0.263
	平均最低气温	-0.183	-0.221	-0.284	0.725**
	降水量	-0.122	-0.434	-0.263	-0.037
	降水量≥0.1 mm日数	0.313	0.268	-0.091	0.233
	日照时数	0.453*	-0.460*	-0.050	-0.275
中旬	平均气温	0.202	0.193	-0.090	0.095
	平均最高气温	0.031	0.234	0.169	-0.025
	均最低气温	0.389	0.012	-0.378	0.141
	降水量	-0.040	0.139	-0.387	0.130
	降水量≥0.1 mm日数	-0.087	0.176	0.041	0.164
	日照时数	0.313	0.385	0.304	-0.194
下旬	平均气温	0.154	0.289	0.159	0.231
	平均最高气温	0.216	0.255	0.206	0.120
	平均最低气温	0.124	0.181	-0.196	0.165
	降水量	-0.366	-0.031	-0.373	-0.167
	降水量≥0.1 mm日数	-0.226	-0.144	0.094	0.117
	日照时数	0.008	0.221	0.436	0.012

基于气象因子的油用向日葵产量模型构建

Construction of Oil Sunflower Yield Model Based on Meteorological Factors

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年份	6月上旬	6月中旬	6月下旬	7月上旬	7月中旬	7月下旬
2005—2014	109.9	104.2	106.1	100.4	99.8	109.5
2015—2024	94.2	95.7	90.8	95.3	92.4	103.4

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	播种	出苗	二对真叶	花序形成	开花	成熟
始期			6.12	7.5	7.25
普遍期	6.1	6.9	6.14	7.9	7.29	9.10

	播种	出苗	二对真叶	花序形成	开花	成熟
始期			6.12	7.5	7.25
普遍期	6.1	6.9	6.14	7.9	7.29	9.10