本发明涉及农作物防灾技术，具体为一种水稻空壳率评估方法。
背景技术：
水稻是我国秋粮生产季主要粮食作物，水稻种植在农业经济中占有重要的地位，水稻稳产增产是粮食安全、经济繁荣、民族稳定的根本保障。云南水稻种植面积为1600多万亩，稻谷总产量占粮食总产量的4～5成。云南地处低纬高原，地势北高南低，境内海拔差异大，最高海拔6740米、最低海拔76米，平均海拔高度在1000米以上，94%为山地，特殊的地理环境造就了云南低纬高原季风气候，夏天热量强度低，尤其7月下旬～8月下旬，水稻进入抽穗开花期，对气温比较敏感，低温会抑制或延迟水稻开花，使开花速度减慢，花期拉长，降低开花率，甚至引起颖花不能正常开颖，空壳率倍增，严重影响水稻的高产稳产，因此，基于水稻夏季低温冷害指标，建立水稻空壳率与气温的回归模型，可辅助预测因低温冷害引起的水稻减产率。技术实现要素：本发明提出水稻空壳率评估方法，用于评估低温冷害发生时水稻大减产甚至绝收的风险，并及时采取相应措施。其特征在于该方法通过捕捉各个低温过程，并统计低温过程中相关气象要素，分析低温过程各气象要素与空壳率的相关关系，寻找空壳率形成的关键气象因子，建立空壳率评估模型，具体为：采用取权重后负积温与空壳率建立线性模型，模型主要考虑开花的主要时段即抽穗始期～开花完的低温冷害天气过程：；其中，为空壳率，at为最高气温低于24℃负积温，n为水稻抽穗开花期的3天以上低温过程总天数，为第i天开花百分率，为第i天最高气温。本发明的突出的实质性特点在于以日最高气温24℃为一个较稳定的低温指标，其分析方法如下：以1981-2009年气象台站逐日平均气温、逐日日照时数、逐日最高气温数据和1981年～2009年16个农业气象观测站的水稻生育期数据、空壳率观测数据为基础，采用相关分析法和抽象模拟分析法得出水稻盛夏低温冷害指标。计算时，考虑最高气温、平均气温2个临界值指标，当实时气温低于临界值，即为一个低温过程，以此统计水稻抽穗期内发生的低温过程次数。最高气温临界值从20℃开始，按10℃间隔分别计算。（一）相关分析法统计各站各年抽穗时段内发生的所有低温天气过程的气象要素：过程平均气温、过程平均日照、过程平均最高气温、过程天数、日平均气温最低值、日最高气温最低值、日照最低值、日照<2小时日数、冷积温、日照<2小时的冷积温。计算低温过程各气象要素与空壳率的相关系数。结果如表1。表1空壳率与低温过程气象要素相关系数从空壳率与低温过程的各气象要素相关性来看，冷积温与空壳率的相关系数最高，相关系数平均值为-0.522，最大相关系数-0.553，即最高气温取27℃的冷积温。同时，空壳率与冷积温的相关系数随着最高气温指标的增加呈先增后减的态势，符合实际。因此，冷积温是一个分析水稻抽穗开花期低温冷害较好的指标。进一步分析表1相关系数可知，各等级最高气温冷积温与空壳率相关系数差别微小，因此，仅凭相关系数来判断最高气温指标有一定的局限性，还需考虑其它因素的综合作用。以最高气温低于各等级最高气温临界值为低温过程，低温持续天数对于空壳率有重要影响。由于水稻具有闭花属性，3天以上的低温会对水稻开花结实有影响，一般公认当空壳率达到20%为水稻低温冷害受害标准，因此低温受害指标为：最高气温低于临界值3天以上，且出现20%的空壳率。用低温持续天数与空壳率建立回归方程，依据空壳率计算低温天数，结果见表2。表2空壳率与低温持续天数回归效果表2结果表明，最高气温23℃为水稻低温冷害的最高气温判别指标，其相关系数为0.51，即最高气温低于23.0℃，持续时间3天以上，将出现水稻低温冷害，空壳率可达20%。（二）抽象模拟分析法由于空壳率统计、生育期观测等受人为因素影响较大，为降低观测随机误差，更科学的分析引起空秕率的关键气象因子，发明人通过分析固定地段长期（20年）观测资料，将粳稻抽穗开花低温敏感期确定为15天（统计时段为抽穗始期～开花结束），籼稻抽穗开花低温敏感期定为11天（统计时段为抽穗始期～开花结束）。水稻进入抽穗期后，每天开花数量不同，以水稻抽穗始期为起始日，计算抽穗始期～开花结束低温敏感期每天的开花比例。每天处于低温敏感期的水稻开花数量服从正态分布：式中,σ为均方差，μ为平均值。采用曲线描述粳稻及籼稻开花期低温敏感开花数量随时间的变化，其中，粳稻（a）15天抽穗开花期间，平均值取8，均方差取2。籼稻（b）11天抽穗开花期间，平均值取6，均方差取2。表3为自抽穗始期（10%）起每日水稻抽穗开花百分比。表3抽穗始期（10%）起每日水稻抽穗开花百分比(p)在相同的低温强度下，由于水稻开花的数量不同，最后造成的空壳率差异显著。低温过程中水稻开花的数量越多，受低温影响越严重，造成的空壳率越高。因此，采用每日水稻低温敏感期开花百分率作为权重，对每日的负积温进行处理：为处理后的权重负积温，为某日最高气温，为最高气温指标，取20、21、22……，为该日水稻开花百分率（%）。以水稻低温敏感期开花百分率作为权重，进行水稻抽穗～开花过程模拟后，空壳率与低温过程气象要素的相关分析结果见表4。表4积温取权重后空壳率与低温过程气象要素相关分析从积温取权重后的相关分析来看，仍然是空壳率与冷积温相关性明显偏高，各最高气温指标平均相关系数为-0.50，最大相关系数-0.518为最高气温取25℃及23℃时的冷积温，冷积温相关系数从23～25℃并无大的差别，从空壳率与过程天数的回归效果来看（表5），此3个指标也较符合常理，24℃为最佳指标。表5积温取权重后各最高气温达20%空壳率天数为分析粳稻区与籼稻区低温冷害的差别，对粳稻区与籼稻区分别进行相关分析，结果如表6：表6粳稻积温取权重后空壳率与低温所有过程气象要素相关分析从粳稻积温取权重后的相关分析来看，空壳率与冷积温相关性明显偏高，各最高气温指标平均相关系数为-0.44，最大相关系数-0.50时最高气温取21℃，从空壳率与过程天数的回归效果来看（表7），24℃最高气温指标较好。表7粳稻区积温取权重后各最高气温指标达20%空壳率天数最高气温指标（℃）212223242526达20%空壳率所需过程天数（天）0.30.51.42.74.36.1籼稻区的分析效果则较差，空壳率与冷积温最大相关系数为0.18，最高气温为30℃，各气象因素与空壳率最大相关系数为0.28，对应气象因素为最高气温低于28℃的过程日照最低值，说明籼稻区有很大一部分区域空壳率受到日照的影响。从权重冷积温相关分析结果来看，日最高气温23～25℃为有效的低温分析指标，其中24℃为水稻抽穗开花期低温冷害分析指标，其3天以上低温过程的冷积温对水稻空壳率具有较好的指示性。水稻花期根据开花百分率赋予权重与不考虑各日开花百分率的相关分析结果并无显著差别。综合2种方法的结论：水稻抽穗开花期低温冷害分析指标为日最高气温低于24℃3天以上，低温持续时间越长、最高气温越低，水稻空壳率越高。该方法对于水稻防灾减灾、产量预测具有重要的指导意义。出现低温冷害前，不同地区可以根据降温幅度、低温持续时间而采用不同的措施抵御水稻低温，减轻损失；低温冷害发生后，可以用该模型来评估水稻空壳率。该方法简单易用、生理学意义明确，预测结果准确度高，预测评估结论可为为政府决策提供依据，或提供给水稻种植户，及时抗御低温。该模型方法对于低纬高原地区水稻生产持续健康发展具有重要的现实意义。具体实施方式实施例1：对日最高气温<24℃的低温过程，用冷积温预测评估空壳率，空壳率与权重冷积温绘制散点图，建立线性方程。；式中，为空壳率，at为最高气温低于24℃的权重冷积温，权重冷积温考虑了开花百分率，n为水稻抽穗开花期经历的3天以上低温过程总天数，为第i天开花百分率，为某日最高气温。模型主要考虑开花的主要时段即抽穗开花始期～开花完的低温冷害天气过程。模型相关系数0.52，通过（0.0001）的显著性检验，模型标准偏差11.9。回代检验效果：表8模型模拟空壳率误差统计空壳率误差%0-56-1011-2021-30>30占样本百分比%433418.43.71.4由表8可见，模型效果能满足业务需求：77%的年份空壳率误差预测在10%以内，43%的年份误差控制在5%以内，误差在20%以上的年份仅占5.1%。为应用方便，对于低温不同持续时间及低温强度与空壳率建立二元线性回归方程，假定水稻处于低温敏感高峰期，即敏感稻株占总体20%的比例，模型如下：对不同低温强度及持续天数导致的空壳率进行模型模拟，结果可得，低温过程日最高气温越低、持续时间越长，空壳率越高。出现日最高气温23℃的低温天气达4天时，空壳率超过20%，达7天时空壳率可达30%；日最高气温20℃的低温天气持续4天，空壳率可达50%左右；日最高气温16.0℃时，4天～5天的低温过程可致空壳率达80%～100%。当前第1页12