基于Meta-analysis的新疆棉花灌水增产模型研究

Extended application of Meta-analysis for data without control and model of cotton yield-increasing under irrigation in Xinjiang.There is a lack of effective methods for comprehensive analysis of the large amounts of data without control. In order to explore the reuse values of the large amounts of data, this study was to develop data transformation ideas that could extend application of Meta-analysis originally only used for pairs of data to big data without control so as to reveal the rules behind the data. A case study on cotton production under irrigation conditions in Xinjiang in 1991-2016 was followed. Data of field-experiment, remote sensing, and investigation were collected for data transformation using the developed idea and then for quantitative analysis of yield-increasing rate by irrigation and establishment of yield-increasing model on a large scale by using Meta-analysis method. The model was evaluated and validated to quantitatively determine main factors influencing cotton yield. Rules that could not be found in field experiments were concluded from a large scale. The results can be used for building cotton yield potential models, optimizing water resource relocation, analyzing cotton yield potential, providing valuable information for yield predication, management, and regional regionalization. It is meaningful for making scientific plans. In addition, it will provide an effective method for totally quantitative analysis of the other datasets without control using Meta-analysis on a large scale. Finally, the detailed implementation plans were proposed, and research background of the applicant was described, and the feasibility of the program was discussed.

针对大量非对照数据的综合分析缺乏有效分析方法，为了挖掘已有大量数据再组合利用价值，确立数据转换思路，使原本仅用于有对照数据分析的Meta-analysis拓展到非对照大数据应用，以定量揭示宏观规律。拟选择新疆棉花灌水生产为案例，搜集1991-2016年新疆棉花灌水产量的田间、遥感及调研数据，对无对照数据整理转换，应用Meta-analysis方法定量优化灌水增产率并构建自治区域大尺度增产模型，并对模型进行科学评估、验证，拟首次定量分析棉花增产主要影响因素，发现单个田间试验无法发现的大尺度区域生产规律。可用于建立棉花产量潜力估算模型，优化水资源配置，分析棉花产量潜力，提供生产预测、管理及区划参考，对科学决策具有重要意义。也可为其他无对照数据的大尺度Meta-analysis全定量分析提供有效方法。提出研究实施方案并对主持人研究基础、方案可行性进行了分析。

该项目研究的总体目标是建立Meta分析非对照数据转换思路并建立基于Meta-analysis的新疆棉花灌水增产模型。针对总体目标，开展了以下研究：1）非对照数据转换思路研究；2）将确立的非对照数据转换思路应用于新疆棉花灌水产量非对照数据，获得有对照数据，应用Meta-analysis研究棉花灌水增产率及适宜灌水量，并定量研究其影响因素；3）基于棉花产量主要影响因素，建立大尺度区域棉花产量模型并验证。结果表明：1）通过深入分析Meta-analysis基本原理及新疆灌水产量类试验中非对照数据的特点，建立了以传统灌水为对照和以最高产量为对照的2种非对照数据转换思路。 2）采用以上2种方法均可将非对照数据转换为有对照数据，虽然选取的对照组不同，但获得的推荐灌水量范围基本一致，大致在300~390 mm之间：对于水分相对丰富的地方，推荐灌水量约360 mm，而对于水资源较缺乏的地方，推荐灌水量约320 mm。3）新疆大区域尺度上，温差、水氮耦合及品种差异可以解释89%的产量差异，为棉花产量的主要影响因素。4）综合考虑温差、品种、水氮耦合对产量的影响及数据可获得性，构建了新疆大尺度区域棉花产量模型，模型的归一化均方根误差为8.3%~21%，处于合理到优秀范围，一致性指数值为0.86~0.95，R2为0.57~0.84，表明本研究建立的模型可靠，可用于棉花产量估算。采用模型对2015年新疆6个区域的棉花单产及总产进行估算，与统计年鉴值相比较，单产实测值与估算值线性拟合的决定系数为0.67，斜率接近1，归一化均方根误差为9%，总产实测值与估算值线性拟合的决定系数为0.99，斜率为1.11，归一化均方根误差为7%。采用模型估算2019年新疆生产建设兵团第二师5个团棉花单产及总产，与遥感监测结果进行比较，相对偏差小于14%。验证结果表明采用该文构建的模型估算棉花单产及总产的精度均较高。发表相关论文3篇，应邀在国际学术会议做报告1次。该研究成果拓展了Meta-analysis应用范围，可为挖掘已有大量数据再组合利用价值、定量揭示宏观规律提供参考，也可为新疆水资源规划和利用提供依据。