廣東增城荔枝產(chǎn)量預報方法研究

彭曉丹，歐善國

(廣州市氣候與農(nóng)業(yè)氣象中心，廣東 廣州 511430)

0 引言

荔枝(LitchichinensisSonn.)屬常綠喬木，中國是全球荔枝第一產(chǎn)業(yè)大國，已有2 000多年的種植記載歷史。廣東省荔枝分布范圍居全國首位，而廣州市增城區(qū)又是最著名的產(chǎn)區(qū)之一，其荔枝以品種多、品質(zhì)優(yōu)、口感佳和歷史悠久而馳名中外，是中國國家地理標志產(chǎn)品。作為典型的亞熱帶常綠果樹，荔枝的生長和產(chǎn)量易受氣象條件影響。齊文娥等[1]研究表明，荔枝產(chǎn)量、生長期與花期降雨時間呈顯著負相關，與抽穗期最低溫及花期最高溫呈顯著正相關。林國沖等[2]研究廣東省高州市2011年荔枝中、遲熟品種出現(xiàn)座果率低的原因主要是花期天氣干燥。吳志祥等[3]研究海南荔枝發(fā)現(xiàn)，對花芽分化影響最大的氣象因素是最低氣溫。林文城[4]研究發(fā)現(xiàn)，隨著荔枝生產(chǎn)管理技術的不斷提高，全球氣候變化導致的極端天氣事件不斷增加，使得荔枝產(chǎn)量受氣候條件的影響更為突出?，F(xiàn)有研究多以分析影響荔枝生產(chǎn)的氣象條件為主，對于荔枝產(chǎn)量預報的研究較為少見[5-7]。本研究以典型的荔枝產(chǎn)區(qū)廣州市增城區(qū)為例，分析影響荔枝產(chǎn)量的關鍵氣象因子，并初步建立荔枝產(chǎn)量預報模型，研究成果可為政府部門實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、促進戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)集群培養(yǎng)和推進荔枝品牌產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

荔枝產(chǎn)量和種植面積數(shù)據(jù)來源于廣州市統(tǒng)計局網(wǎng)站，氣象數(shù)據(jù)來源于廣州市氣象局，包括氣溫、降水量、降水日數(shù)、日照時數(shù)和相對濕度等氣象要素，資料時間序列為1999—2018年。所用荔枝單產(chǎn)數(shù)據(jù)由荔枝產(chǎn)量和種植面積換算得到，單位為kg/hm2。

1.2 分析方法

作物產(chǎn)量一般可分解為趨勢產(chǎn)量、氣象產(chǎn)量和隨機產(chǎn)量，而荔枝前1年的樹勢營養(yǎng)會影響第2年的荔枝產(chǎn)量，即樹勢營養(yǎng)決定生理產(chǎn)量[8]。荔枝實際產(chǎn)量可按式(1)計算。

Yi=Yt+YM+Yb+δ

(1)

式中Yi——實際產(chǎn)量

Yt——趨勢產(chǎn)量

YM——氣象產(chǎn)量

Yb——生理產(chǎn)量

δ——隨機噪聲

其中，趨勢產(chǎn)量由社會經(jīng)濟因素決定，氣象產(chǎn)量由氣象條件決定，生理產(chǎn)量由樹勢營養(yǎng)決定，隨機噪聲通常忽略不計。本文將氣象產(chǎn)量和生理產(chǎn)量合為一項，即氣象生理產(chǎn)量[9-10]。于是式(1)可轉(zhuǎn)變?yōu)槭?2)。

Yi=Yt+YMb

(2)

式中YMb——氣象生理產(chǎn)量

趨勢產(chǎn)量分離后，可得氣象生理產(chǎn)量如式(3)所示。趨勢產(chǎn)量的分離采用直線滑動平均模擬法。

YMb=Yi-Yt

(3)

2 結(jié)果與分析

2.1 影響荔枝產(chǎn)量的關鍵氣象因子

根據(jù)荔枝的生長特征，荔枝物候期通常分為生長期、抽穗期、花期和成熟期4個主要生長過程。生長期包括花芽分化和露白點階段，花期指初花到謝花階段，成熟期包括第1、2次生理落果、果實著色及果實成熟，時間跨度大致在12月到翌年7月，期間氣象條件是決定果實數(shù)量和質(zhì)量的重要原因之一。8—11月荔枝處于控梢生長期，同樣受氣象條件的影響，會決定花芽分化的數(shù)量和質(zhì)量。綜合來看，當年荔枝產(chǎn)量主要受上一年8月至當年7月氣象條件的影響，在此基礎上研究采用旬氣象數(shù)據(jù)。廣州市增城區(qū)歷年荔枝產(chǎn)量如圖1所示。

圖1 增城歷年荔枝產(chǎn)量Fig.1 Yield of Litchi in Zengcheng in 1999—2018

2.1.1氣象生理產(chǎn)量與氣象因子相關性

因資料時間序列較短，滑動步長以3年為宜，分離出趨勢產(chǎn)量后，根據(jù)式(3)可得荔枝氣象生理產(chǎn)量，分析其與同期氣象數(shù)據(jù)相關性。從結(jié)果中選取呈顯著性相關、具有明顯生物學意義的關鍵氣象因子共11個，其中6月中旬降水日數(shù)、6月中旬平均氣溫、上年8月上旬日照時數(shù)和上年9月上旬最高氣溫等9個氣象因子，達0.05顯著水平，上年10月下旬日照時數(shù)和10月下旬降水日數(shù)，達0.01顯著水平，具體結(jié)果如表1所示。

表1 荔枝氣象生理產(chǎn)量與氣象因子相關性Tab.1 Correlation between Litchi meteorological physiological yield and meteorological factors

2.1.2花芽分化關鍵期

荔枝雖喜高溫高濕，喜光向陽，但其遺傳性特性又要求花芽分化期有相對低溫，最低氣溫-4～-2 ℃又會遭受凍害，即氣溫過低或過高都會抑制荔枝的花芽分化[11]。據(jù)研究報道，2007年深圳冬季氣溫偏高導致部分荔枝出冬梢，抑制了荔枝的花芽分化，在全球氣候變化的大背景下，暖冬是荔枝減產(chǎn)的重要原因之一[12]。2017年增城荔枝產(chǎn)量僅為736.05 kg/hm2，屬于典型的荔枝“小年”。2016年12月中旬到2017年1月上旬，增城平均氣溫17.5 ℃，比常年高3.2 ℃，最低氣溫6.5 ℃，冬季高溫是導致當年荔枝減產(chǎn)的主要原因之一。增城荔枝的花芽分化期從12月中旬到第2年1月中旬，要求冬季低溫、少雨，日照充足[13]。由表1可以看出，在增城荔枝花芽分化關鍵期，荔枝產(chǎn)量與平均氣溫、降水日數(shù)呈顯著負相關，而與日照時數(shù)呈顯著正相關[14-15]。

2.1.3果實生長發(fā)育期

荔枝果實發(fā)育期宜天氣晴暖、干濕適宜，忌連綿陰雨、暴雨和高溫干旱，低于15 ℃的氣溫會引起嚴重落果[11]。由表1可以看出，荔枝產(chǎn)量與果實發(fā)育期氣溫呈顯著正相關，即荔枝果實發(fā)育需要一定的溫度。荔枝果實發(fā)育時正處于華南地區(qū)的“龍舟水”時期，即降水高峰期，根據(jù)陸杰英等[13]研究，2002年荔枝果實發(fā)育期增城降水適宜、陽光充足是當年豐產(chǎn)的重要原因之一。這與本文研究發(fā)現(xiàn)，荔枝產(chǎn)量與6月中旬降水日數(shù)成負相關、與日照時數(shù)呈正相關的結(jié)論一致(表1)。降水過多、濕度過大還會導致荔枝病蟲害偏重發(fā)生，影響荔枝最終產(chǎn)量[14-15]。

2.1.4控梢生長期

荔枝秋梢生長時如遇秋旱會導致秋梢不能按時抽生，但也有研究表明，秋旱有利于荔枝秋梢營養(yǎng)積累[16-17]。本研究表明，增城荔枝產(chǎn)量與10月下旬降水日數(shù)呈顯著負相關，即降水過多對荔枝的秋梢生長不利。根據(jù)表1中荔枝產(chǎn)量與9月上旬最高氣溫、10月下旬日照時數(shù)的相關性分析，秋梢生長時還需充足陽光，且溫度不宜過高?？囟視r如遇高溫高濕則會發(fā)生徒長現(xiàn)象，消耗樹體營養(yǎng)[16]。

2.2 氣象生理產(chǎn)量預報模型

將產(chǎn)量與表1中的氣象因子做逐步回歸，得到擬合預報方程如式(4)所示。

YMB=3.179X1+0.535X2+0.238X3-119.005

(4)

式中YMB——擬合的氣象生理產(chǎn)量

X1——6月中旬平均氣溫

X2——10月下旬日照時數(shù)

X3——12月下旬日照時數(shù)

其中擬合的氣象生理產(chǎn)量YMB可根據(jù)式(3)計算得到。該方程R=0.884，F(xiàn)=19.062，方程通過0.01顯著性檢驗。

2.3 荔枝產(chǎn)量預報

利用調(diào)和權(quán)重法對歷年荔枝趨勢產(chǎn)量進行外推預測[10]。根據(jù)式(4)計算得出氣象生理產(chǎn)量，二者的產(chǎn)量之和為模擬的增城荔枝單產(chǎn)，具體結(jié)果如表2所示。得出模擬產(chǎn)量后，與實際產(chǎn)量進行對比，并進行模型預報準確率檢驗，模型準確率按式(5)計算。

(5)

由表2中模擬氣象生理產(chǎn)量可以看出，產(chǎn)量預報準確率最低為64.77%(2001年)，最高為99.91%(2017年)，有16個年份的預報準確率在85%以上，平均預報準確率達90.52%。分析結(jié)果表明，基于關鍵氣象因子的荔枝產(chǎn)量預報方法，對于增城荔枝產(chǎn)量的預報效果良好，可以投入業(yè)務應用。

表2 1999—2018年增城荔枝產(chǎn)量預報結(jié)果及精度Tab.2 Prediction results and precision of Litchi yield in Zengcheng from 1999 to 2018

3 結(jié)論

(1)根據(jù)果樹生理生育特征，本研究將荔枝產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量和氣象生理產(chǎn)量。趨勢產(chǎn)量采用平均模擬滑動法求出，對氣象生理產(chǎn)量與氣象因子做相關性分析，確定影響荔枝生長發(fā)育的關鍵氣象因子。在荔枝花芽分化期，需要適當?shù)牡蜏睾鸵欢ǖ墓庹諚l件；冬季高溫會導致荔枝出冬梢，抑制荔枝花芽分化。果實生長發(fā)育期，適當?shù)臏囟瓤梢源龠M果實膨大，而降水過多、濕度過大除了影響果實發(fā)育，還會導致荔枝病蟲害偏重發(fā)生。秋梢生長時，降水過多、高溫天氣對生長不利，需充足陽光。

(2)利用調(diào)和權(quán)重法對趨勢產(chǎn)量做外推預測，基于關鍵氣象因子建立氣象生理產(chǎn)量預報模型，模擬得出的增城荔枝單產(chǎn)精度較高，符合荔枝生產(chǎn)實際，該方法也易于業(yè)務使用。

(3)氣象因子對荔枝產(chǎn)量的影響會因荔枝品種不同而存在差異，由于資料來源的局限性，研究無法將荔枝的產(chǎn)量數(shù)據(jù)基于不同品種進行區(qū)分，包括荔枝的不同生育期階段，導致氣象因子對荔枝關鍵生育期影響的分析不夠全面。研究未將氣象產(chǎn)量和生理產(chǎn)量進行進一步拆分，綜上導致預報產(chǎn)量和實際產(chǎn)量之間會存在一定的誤差。