最近公司的智能人工气候生长室非常畅销，尤其是云南地区，可能与云南气候变化较大，不适宜进行科研实验有关，那么近期的气候都是哪些因素发生了变化？这些变化对农业生产会产生什么影响呢？

气候变化是当前热点问题，众多学者对区域气候变化进行过深入研究，应用EOF进行降水时空分布研究，效果很好。但现有相关文献大多是针对单一气候要素气温或降水进行的，而关于光、温、水三者相结合的农业气候变化研究报道甚少。地处低纬高原的云南是南亚和东亚季风影响的过渡区，它立体气候突出，干湿季分明，冬夏半年日照差异大。在全球气候变化背景下，云南气候变化特点鲜明。植物生态学研究和生产实践认为，气候对植物生长、产量形成和农业的影响包括光、温、水总量的匹配，气候要素的时段变化和气象灾害的综合作用，而非仅仅单一要素的影响。在气候因子中，最小候平均气温反映短时低温，连续2旬滑动平均日照时数表示寡照阴雨，连续3旬滑动平均雨量最小值和最大值分别指示干旱和洪涝。3月日照充足、5—6月气温较高，三者对农作物产量影响很小，不予考虑。云南雨季一般5月中下旬开始，5月下旬降雨普遍陡增量大，选用4月至5月中旬雨量更能反映春旱影响程度。云南夏秋季降水充沛、日照较少，2旬滑动日照和3旬滑动雨量最小值与同期干旱相关性极小；其余月段日照时数、平均气温和降水量均代表3个特定时段或作物敏感时段的光、温、水总量。限于篇幅和研究主题，各初选气候因子的物理意义不予详述。数据预处理先统计8站点逐年各因子值，再分别对各因子求8站点逐年平均值，最后应用17个变量、54年的样本序列。

气候对农业的影响不是多个气候因子影响的简单叠加，而是相同时段多气候因子匹配的综合作用和多个时段不同气候匹配的共同影响，即不同的农业气候年型具有不同的农业效应。系统聚类法适用于农业气候的年型划分，是对多变量(或样本)按照相似程度(以距离表示)进行客观分类或归类的一种成熟统计方法。在此以EOF分析得到的3时段所有主成分因子作为新变量组，经对历年新变量样本标准化处理后，针对多个主成分因子历年值的匹配进行系统聚类和年份归类。依据划分的年型种类和各分类的主成分因子多年平均值可确定主要农业气候匹配年型的标准参照系，而某个农业气候年型的物理意义可由其主成分因子物理意义和因子值来解释。按照农业气候匹配年型划分经分析，EOF对6—8月时段5个变量可提取84%~95%的原始信息，对另外2变量(3旬滑动平均雨量最大值和最小值)可分别提取77.8%和68.2%的原始信息；提取的3个主成分因子其特征根对原始变量场总方差的贡献率分别为46. 37%、22.33%和15.89%，三者累计贡献率为84.58%。

基于气候变化的农业和生物学意义，针对区域农业气候特点来划分研究时段和选定分析要素项，所选17个因子考虑了3时段气候三因素的总量，主要不利短期气候和中等时段要素值3个方面。 3个时段都分析了气候三因素总量，代表了整个农业生长季的光温水总量；云南各气候要素全生长季的相对变异比各月段的明显要小，故在因子选择上不必单独考虑全生长季气候要素总量。另一方面，不但分3个时段提取相互独立主成分因子，而且从主成分因子的不同匹配上进行了研究。因子选择和研究方法具有合理性和科学性。)进入1990年代中期后，第5、6类云南农业气候年型出现概率很高，根据植物生态学原理，此二类气候年型的农业效应差异大；进入21世纪后，第6类农业气候年型出现的概率达3/4，其气候特点不仅是温度高，而且春旱特轻，夏季雨量典型偏少、秋季阴雨寡照重。说明云南农业主要生长季气候变化加剧了，或许正进入一个与1950—1980年代时期偏差大的阶段。3个时段提取的第1主成分反映的都不是温度，而是日照或雨量；春、秋季日照对第1主成分的影响大于雨量，即光照和降水的变化比气温变化更显著，很值得关注。关于农业气候匹配年型的划分及其变化特点，具有明确的农业和生物学意义，对做好云南气候影响评价、产量预测和农业年景展望，具有重要指导意义。