萬(wàn)盛氣候條件與茶葉產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)性探究

何佳玥 劉俸霞 劉冬

摘 要 根據(jù)萬(wàn)盛經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)2009—2018年氣象資料和2009—2018年茶葉產(chǎn)量資料，基于SPSS軟件對(duì)氣候因子與茶葉產(chǎn)量開(kāi)展了關(guān)聯(lián)性探究，從氣溫、降水等102個(gè)氣候因子中篩選出8個(gè)相關(guān)性較高的因子，建立了多元回歸模型。利用此模型預(yù)測(cè)歷年茶葉產(chǎn)量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，茶葉預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量擬合較好，預(yù)測(cè)精度在91%～100%，平均精度為96%。此模型具有較高的精確度和可用性，可對(duì)茶葉產(chǎn)量進(jìn)行有效預(yù)報(bào)。

關(guān)鍵詞 茶葉產(chǎn)量;氣候條件;預(yù)測(cè)模型

中圖分類(lèi)號(hào)：S571.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2020.33.096

萬(wàn)盛經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)）全年氣候溫和，年平均氣溫18.2 ℃，年平均降雨量1 271.1 mm，日照充足，無(wú)霜期長(zhǎng)，年平均無(wú)霜期為340 d，全區(qū)森林覆蓋率高達(dá)53%，酸性或微酸性土壤占比大于90%，十分適宜茶樹(shù)生長(zhǎng)。萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)是茶葉生產(chǎn)老區(qū)，也是重慶最適宜的茶區(qū)之一，種茶文化歷史悠久，據(jù)史料記載，在明清時(shí)代就有種茶、販茶等茶事活動(dòng)。

自2009年至今，萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)茶葉總產(chǎn)量整體變化不大，最高產(chǎn)量為2009年850.0 kg·hm-2，最低產(chǎn)量為2014年的609.2 kg·hm-2。茶葉產(chǎn)量與氣象條件密切相關(guān)，建立茶葉產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型可建立在研究二者相關(guān)性上。對(duì)氣候條件、茶葉產(chǎn)量相關(guān)性進(jìn)行綜合分析評(píng)估，能夠?yàn)槿f(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)茶葉產(chǎn)業(yè)提供科學(xué)支撐。

1 資料來(lái)源

氣象資料和產(chǎn)量資料分別來(lái)源于萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)氣象局和農(nóng)林局，包括萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)2009—2018年的氣溫、地溫、降水量、相對(duì)濕度、日照時(shí)間、風(fēng)速、歷年茶葉總產(chǎn)量、茶葉采摘面積等。將茶葉單產(chǎn)數(shù)據(jù)與102個(gè)氣候因子進(jìn)行相關(guān)性分析，從而得到對(duì)茶葉產(chǎn)量影響較大的氣候因子，排除影響較小的氣候因子。

2 方法介紹

在長(zhǎng)時(shí)間序列的作物產(chǎn)量與氣候因子關(guān)系的觀(guān)測(cè)統(tǒng)計(jì)研究中，通常把作物產(chǎn)量分解為趨勢(shì)產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機(jī)誤差3部分[1]?？赏ㄟ^(guò)某種數(shù)學(xué)模型將趨勢(shì)產(chǎn)量和氣候產(chǎn)量區(qū)分開(kāi)來(lái)，再進(jìn)一步分析氣候產(chǎn)量與氣候因子的關(guān)系。產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型一般通式為：

式（1）中，Y為茶葉模擬產(chǎn)量，Yt為趨勢(shì)產(chǎn)量，Yw為氣候產(chǎn)量，ε為隨機(jī)誤差，可忽略不計(jì)，因此（1）式簡(jiǎn)化為：

通過(guò)線(xiàn)性回歸分別建立趨勢(shì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程和氣候產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程，疊加得到茶葉產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。

3 建立茶葉產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型

3.1 建立趨勢(shì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程

趨勢(shì)產(chǎn)量的模擬方法較多，其中直線(xiàn)滑動(dòng)平均法是較好的趨勢(shì)模擬方法[2-3]。通過(guò)直線(xiàn)滑動(dòng)平均法將茶葉單產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行5年滑動(dòng)平均處理，可分離趨勢(shì)產(chǎn)量Yt和氣候產(chǎn)量Yw，樣本序列變?yōu)?010—2018年?；赟PSS軟件，將Yt作為因變量，將T作為自變量，進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析[4]，結(jié)果見(jiàn)表1。

查F分布表可得，F(xiàn)?F0.05=4.96，說(shuō)明回歸效果顯著。趨勢(shì)產(chǎn)量回歸方程可表述為：

Yt=-7.98T+16 777.55（3）

3.2 建立氣候產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程

茶葉氣候產(chǎn)量由多種氣候因子的共同作用獲得，因此需要采用多元線(xiàn)性回歸分析模型進(jìn)行表達(dá)。篩選出影響氣候產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞蜃?，分析歷年氣候產(chǎn)量與同期氣象數(shù)據(jù)的相關(guān)性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，氣候產(chǎn)量Yw與2月平均日照時(shí)間和11月平均日照時(shí)間等8個(gè)氣候因子之間存在顯著或極顯著的相關(guān)關(guān)系，見(jiàn)表2。

茶樹(shù)最適合在溫暖的環(huán)境中生長(zhǎng)。茶芽適宜生長(zhǎng)22～23 ℃氣溫且水分和空氣濕度條件相對(duì)適宜的環(huán)境下[5-6]。雖然茶樹(shù)喜溫，但夏季高溫仍顯著影響茶葉品質(zhì)及其產(chǎn)量。當(dāng)溫度>35 ℃時(shí)，茶樹(shù)新梢的生長(zhǎng)率會(huì)驟降，溫度過(guò)高會(huì)削弱光合作用，增強(qiáng)呼吸作用，增加體內(nèi)有機(jī)質(zhì)的消耗，不利于干物質(zhì)的積累。萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)夏季溫度高，光照強(qiáng)度大，茶樹(shù)幼苗由于葉片嫩，容易造成幼葉灼傷。此外，春茶采摘將帶走大量營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)及微量元素，體內(nèi)儲(chǔ)存的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)將減少。由此可見(jiàn)高溫不利于茶樹(shù)積累養(yǎng)分，影響茶葉產(chǎn)量。從表2可看出，6月平均氣溫與茶葉產(chǎn)量表現(xiàn)為高度負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.985，說(shuō)明6月溫度越高則茶葉產(chǎn)量越低，而萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)2009—2018年6月平均氣溫為22.4～27.9 ℃，氣溫適宜，茶芽生長(zhǎng)速度較快。1月平均地面溫度與茶葉產(chǎn)量呈高度負(fù)相關(guān)，這是因?yàn)椴铇?shù)在冬季休眠。地面溫度越高，茶樹(shù)過(guò)早發(fā)芽的概率越高，易出現(xiàn)凍害，造成減產(chǎn)甚至絕收。

茶樹(shù)嫩枝中的水分含量非常高，占其重量的75%～80%。茶樹(shù)作為葉用作物，不斷補(bǔ)充水分能夠有效保障新芽不斷萌發(fā)采收，萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)全年降水分布不均對(duì)茶葉產(chǎn)量影響很大。從表2可以看出，8月和9月平均降水量與茶葉產(chǎn)量呈高度負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.997和-0.998，表明8月和9月平均降水量較多的年份茶葉產(chǎn)量較低。這是因?yàn)榻涤炅窟^(guò)大容易造成水土流失，影響茶葉生長(zhǎng)。

茶樹(shù)是一種耐陰性植物，因?yàn)殚L(zhǎng)期生長(zhǎng)在森林的遮擋下，空氣的相對(duì)濕度比較高，從而形成對(duì)高濕度的偏愛(ài)。實(shí)驗(yàn)表明，在空氣和土壤水分充足的情況下，結(jié)合其他條件，茶葉光合作用強(qiáng)，蒸騰作用大大降低，有利于體內(nèi)水分的平衡和有機(jī)質(zhì)的積累。這樣茶芽變肥，鱗莖葉長(zhǎng)，可以增加產(chǎn)量，提高茶葉品質(zhì)。從表2可以看出，5月平均相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)為0.961，11月平均相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)為0.952，均呈高度正相關(guān)，表明這兩個(gè)月的月平均相對(duì)濕度越高，茶葉產(chǎn)量越高。這是因?yàn)椴铇?shù)適合生長(zhǎng)

在>80%濕度的空氣中，濕度越大，生長(zhǎng)越旺盛，茶葉產(chǎn)量越顯著。干燥的空氣往往影響芽和葉的抽生，葉片容易衰老。茶樹(shù)在長(zhǎng)期濕度不足的情況下，會(huì)產(chǎn)生大量的對(duì)夾葉，不利于品質(zhì)的提高。

茶樹(shù)原本生長(zhǎng)在大森林中，為了適應(yīng)環(huán)境，其形成了耐陰性的特點(diǎn)，在弱光強(qiáng)度條件下鮮葉氨基酸含量高，有利于制成芳香可口的優(yōu)質(zhì)綠茶。在弱光下，茶樹(shù)鮮葉含有大量的葉綠素，能有效利用陽(yáng)光中的藍(lán)紫光和紫外光。藍(lán)紫光能促進(jìn)植物體內(nèi)蛋白質(zhì)和氮含量的合成和積累，紫外線(xiàn)有利于芳香物質(zhì)的增加。在生長(zhǎng)期，日照百分率<45%時(shí)，茶葉品質(zhì)較好;如果<40%，就更好。從表2可以看出，2月和11月的月平均日照時(shí)間與茶葉產(chǎn)量呈高度正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.985和0.997，表明2月和11月的月平均日照時(shí)間越高，茶葉產(chǎn)量越高。這是因?yàn)槎練鉁剌^低，需要更多的日照來(lái)滿(mǎn)足茶樹(shù)的熱量需求。

在確定了影響茶葉產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞蜃雍螅M(jìn)行了線(xiàn)性回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表3。

假設(shè)預(yù)測(cè)對(duì)象Yw與n個(gè)影響因素x1，x2，…，xn之間的線(xiàn)性關(guān)系為[7]：

將表2的系數(shù)b代入，得到預(yù)測(cè)方程：

4.12，表示回歸效果顯著。

3.3 建立茶葉產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程

將（3）、（5）同時(shí)代入（2）中得到茶葉產(chǎn)量預(yù)測(cè)方程：

其中，T為年份，x1～x8分別為6月平均氣溫、1月平均地面溫度、8月平均降水量、9月平均降水量、5月平均相對(duì)濕度、11月平均相對(duì)濕度、2月平均日照時(shí)間和11月平均日照時(shí)間。

4 回歸效果檢驗(yàn)

將T、x1～x8分別代入預(yù)測(cè)方程，可得到模擬的茶葉產(chǎn)量（表4），并于實(shí)際產(chǎn)量進(jìn)行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，茶葉預(yù)測(cè)產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量擬合較好，預(yù)測(cè)精度在91%～100%，平均精度為96%。

5 萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)茶葉生產(chǎn)的不利氣候因素分析

5.1 冬季低溫雨雪災(zāi)害

冬季山區(qū)高海拔茶園常出現(xiàn)-5～0 ℃的低溫天氣，有時(shí)還伴有雨凇、雪淞，容易對(duì)茶樹(shù)造成凍害。有時(shí)冬天積雪會(huì)壓折茶樹(shù)樹(shù)干，影響下一年的產(chǎn)量。2009—2018年，萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)共計(jì)出現(xiàn)4次降雪天氣過(guò)程，其中2011年1月19日下午至20日早晨，萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)普降大雪或雨夾雪，海拔500 m以上地區(qū)出現(xiàn)6 cm以上積雪，900 m以上高海拔地區(qū)積雪在10 cm以上，茶葉受災(zāi)813.3 hm2、成災(zāi)354 hm2，此次低溫雨雪災(zāi)害過(guò)程對(duì)茶葉產(chǎn)量有一定影響。

5.2 干旱

重度干旱嚴(yán)重影響茶葉生產(chǎn)，當(dāng)土壤相對(duì)濕度<30%時(shí)，茶葉生長(zhǎng)活動(dòng)停滯，芽葉枯萎凋零，整株植物死亡，所以當(dāng)早上茶葉上沒(méi)有露水時(shí)說(shuō)明茶園土壤含水量已跌到最低。萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)2009—2018年共出現(xiàn)12次干旱天氣過(guò)程，僅2018年12月27日至2019年2月28日出現(xiàn)一次重度干旱，持續(xù)天數(shù)64 d，過(guò)程雨量?jī)H為2.3 mm，但由于是冬旱故對(duì)茶葉生產(chǎn)影響較小。

5.3 春季低溫

茶樹(shù)在早春氣溫上升后開(kāi)始萌芽，當(dāng)出現(xiàn)霜凍、倒春寒等異常天氣時(shí)，易造成凍害，給春季茶葉產(chǎn)量造成一定損失。萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)2009—2018年春季共計(jì)出現(xiàn)9次特強(qiáng)降溫天氣過(guò)程、7次強(qiáng)降溫天氣過(guò)程，其中最強(qiáng)降溫天氣過(guò)程出現(xiàn)在2010年3月21—25日，過(guò)程降溫達(dá)13.8 ℃，出現(xiàn)春季低溫，給茶葉產(chǎn)量帶來(lái)一定的影響。

5.4 暴雨洪澇

4—10月是萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)暴雨洪澇集中出現(xiàn)期，2009—2018年共計(jì)出現(xiàn)30次區(qū)域性暴雨天氣過(guò)程，最大過(guò)程雨量126.7 mm（2016年6月10日），達(dá)到大暴雨水平，對(duì)當(dāng)?shù)仄降睾蜕絽^(qū)茶葉生產(chǎn)造成很大危害。根部積水使茶樹(shù)新梢枯萎焦黃，葉子干枯脫落，根系變黑腐爛死亡。

5.5 高溫?zé)岷?/p>

當(dāng)溫度>35 ℃時(shí)，葉片蒸騰作用增強(qiáng)，地上部分所消耗水分遠(yuǎn)大于根系吸收部分，茶樹(shù)會(huì)焦斑、焦葉、頂芽、嫩莖萎縮、葉子枯萎，甚至死亡。2009—2018年萬(wàn)盛經(jīng)開(kāi)區(qū)均出現(xiàn)了>35 ℃的高溫天氣，除2015年外，均出現(xiàn)了>40 ℃的高溫天氣。2013年極端高溫達(dá)到42.3 ℃，對(duì)茶葉產(chǎn)量有一定影響。

6 結(jié)論

過(guò)去的研究使用各種模型來(lái)預(yù)測(cè)和分析玉米及其他作物的產(chǎn)量[8-13]。通過(guò)多元線(xiàn)性回歸方法建立的產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型考慮了多種氣候因子對(duì)茶葉產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，該模型能夠比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)茶葉產(chǎn)量，具有較高的準(zhǔn)確性和可用性，能夠有效預(yù)測(cè)茶葉產(chǎn)量。

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（責(zé)任編輯：劉 昀）