最近公司的智能人工氣候生長室非常暢銷，尤其是云南地區，可能與云南氣候變化較大，不適宜進行科研實驗有關，那么近期的氣候都是哪些因素發生了變化？這些變化對農業生產會產生什么影響呢？

氣候變化是當前熱點問題，眾多學者對區域氣候變化進行過深入研究，應用EOF進行降水時空分布研究，效果很好。但現有相關文獻大多是針對單一氣候要素氣溫或降水進行的，而關于光、溫、水三者相結合的農業氣候變化研究報道甚少。地處低緯高原的云南是南亞和東亞季風影響的過渡區，它立體氣候突出，干濕季分明，冬夏半年日照差異大。在全球氣候變化背景下，云南氣候變化特點鮮明。植物生態學研究和生產實踐認為，氣候對植物生長、產量形成和農業的影響包括光、溫、水總量的匹配，氣候要素的時段變化和氣象災害的綜合作用，而非僅僅單一要素的影響。在氣候因子中，最小候平均氣溫反映短時低溫，連續2旬滑動平均日照時數表示寡照陰雨，連續3旬滑動平均雨量最小值和最大值分別指示干旱和洪澇。3月日照充足、5—6月氣溫較高，三者對農作物產量影響很小，不予考慮。云南雨季一般5月中下旬開始，5月下旬降雨普遍陡增量大，選用4月至5月中旬雨量更能反映春旱影響程度。云南夏秋季降水充沛、日照較少，2旬滑動日照和3旬滑動雨量最小值與同期干旱相關性極小；其余月段日照時數、平均氣溫和降水量均代表3個特定時段或作物敏感時段的光、溫、水總量。限于篇幅和研究主題，各初選氣候因子的物理意義不予詳述。數據預處理先統計8站點逐年各因子值，再分別對各因子求8站點逐年平均值，最后應用17個變量、54年的樣本序列。

氣候對農業的影響不是多個氣候因子影響的簡單疊加，而是相同時段多氣候因子匹配的綜合作用和多個時段不同氣候匹配的共同影響，即不同的農業氣候年型具有不同的農業效應。系統聚類法適用于農業氣候的年型劃分，是對多變量(或樣本)按照相似程度(以距離表示)進行客觀分類或歸類的一種成熟統計方法。在此以EOF分析得到的3時段所有主成分因子作為新變量組，經對歷年新變量樣本標準化處理后，針對多個主成分因子歷年值的匹配進行系統聚類和年份歸類。依據劃分的年型種類和各分類的主成分因子多年平均值可確定主要農業氣候匹配年型的標準參照系，而某個農業氣候年型的物理意義可由其主成分因子物理意義和因子值來解釋。按照農業氣候匹配年型劃分經分析，EOF對6—8月時段5個變量可提取84%~95%的原始信息，對另外2變量(3旬滑動平均雨量最大值和最小值)可分別提取77.8%和68.2%的原始信息；提取的3個主成分因子其特征根對原始變量場總方差的貢獻率分別為46. 37%、22.33%和15.89%，三者累計貢獻率為84.58%。

基于氣候變化的農業和生物學意義，針對區域農業氣候特點來劃分研究時段和選定分析要素項，所選17個因子考慮了3時段氣候三因素的總量，主要不利短期氣候和中等時段要素值3個方面。 3個時段都分析了氣候三因素總量，代表了整個農業生長季的光溫水總量；云南各氣候要素全生長季的相對變異比各月段的明顯要小，故在因子選擇上不必單獨考慮全生長季氣候要素總量。另一方面，不但分3個時段提取相互獨立主成分因子，而且從主成分因子的不同匹配上進行了研究。因子選擇和研究方法具有合理性和科學性。)進入1990年代中期后，第5、6類云南農業氣候年型出現概率很高，根據植物生態學原理，此二類氣候年型的農業效應差異大；進入21世紀后，第6類農業氣候年型出現的概率達3/4，其氣候特點不僅是溫度高，而且春旱特輕，夏季雨量典型偏少、秋季陰雨寡照重。說明云南農業主要生長季氣候變化加劇了，或許正進入一個與1950—1980年代時期偏差大的階段。3個時段提取的第1主成分反映的都不是溫度，而是日照或雨量；春、秋季日照對第1主成分的影響大于雨量，即光照和降水的變化比氣溫變化更顯著，很值得關注。關于農業氣候匹配年型的劃分及其變化特點，具有明確的農業和生物學意義，對做好云南氣候影響評價、產量預測和農業年景展望，具有重要指導意義。