江西省油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型研究

楊愛萍 汪建軍 張坤 郭水連

摘要：【目的】明確江西省油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子和關(guān)系模型，為江西省油茶品質(zhì)氣候評(píng)價(jià)及油茶品質(zhì)氣候區(qū)劃等提供技術(shù)參考?！痉椒ā坷?份油茶油酸含量檢測(cè)數(shù)據(jù)（2018—2019年江西九江市柴桑區(qū)、豐城市和萬安縣油茶油酸含量檢測(cè)數(shù)據(jù)）和同期氣象數(shù)據(jù)（2018—2019年逐日平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、降水量、平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)等），采用相關(guān)分析和線性回歸方法，研究影響江西油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子，建立江西省油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型，再利用10組油茶油酸含量檢測(cè)數(shù)據(jù)（2018—2019年江西省10家油茶基地油茶油酸含量檢測(cè)數(shù)據(jù)）和同期氣象數(shù)據(jù)對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行檢驗(yàn)?！窘Y(jié)果】影響江西省油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子有10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）、3月極端最高氣溫（X6）、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）和10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)（X12），其中10月下旬—11月下旬降水日數(shù)對(duì)油茶油酸含量影響最大。研究建立的油酸含量（Y）氣象評(píng)價(jià)模型為Y=0.1777X2+0.1078X6+0.2320X9?0.0152X12+75.5950，模型決定系數(shù)R2=0.9871。模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，油茶油酸含量評(píng)價(jià)值與實(shí)測(cè)值之差在±5%以內(nèi)，模型對(duì)油酸含量等級(jí)的評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確率為70%?！窘Y(jié)論】依據(jù)關(guān)鍵氣象因子建立的江西省油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確率較高，能較好地反映氣象條件對(duì)油茶油酸含量的影響程度，可應(yīng)用于江西省油茶氣候品質(zhì)評(píng)價(jià)，同時(shí)可為油茶品質(zhì)氣候區(qū)劃提供參考。

關(guān)鍵詞： 油茶; 油酸; 關(guān)鍵氣象因子; 評(píng)價(jià); 江西省

Abstract：【Objective】In order to provide technical reference for climate evaluation of Camellia oleifera Abel. quality and climate zoning of C. oleifera quality in Jiangxi， the key meteorological factors and relationship model of oleic acid content of C. oleifera in Jiangxi were clarified. 【Method】By using correlation analysis and linear regression， the key me-teorological factors affecting the oleic acid content of C. oleifera in Jiangxi were studied by using 6 groups of the detection data of oleic acid content in C. oleifera （test data of oleic acid content of C. oleifera in Chaisang District， Fengcheng City and Wanan County in Jiangxi from 2018 to 2019） and the meteorological data of the same period（daily average temperature， minimum temperature， maximum temperature， precipitation， average relative humidity and sunshine hours from 2018 to 2019）， and using 10 groups of C. oleifera oleic acid content detection data（detection data of oleic acid content of C. oleifera in 10 C. oleifera bases in Jiangxi） and meteorological data of the same period to test the evaluation model. 【Result】The rainfall days from late October to late November（X2）， extreme maximum temperature in March（X6）， daily temperature range from late August to late September（X9） and sunshine duration from late October to late November（X12） were the key meteorological factors affecting oleic acid content of C. oleifera. The number of precipitation days from late October to late November had the greatest impact on the content of oleic acid in C. oleifera. The meteorological evaluation model of oleic acid content （Y） established was Y=0.1777X2+0.1078X6+0.2320X9?0.0152X12+75.5950. Determination coefficient of model R2=0.9871. The model test results showed that， the difference between the evaluated value of oleic acid content and the measured value was within ± 5%. The accuracy of oleic acid content grade was 70%. 【Conclusion】The established meteorological evaluation model? of oleic acid content of C. oleifera based on key meteorological factors in Jiangxi has high accuracy， it can reflect the influence of meteorological conditions on oleic acid content of C. oleifera accurately， that can be applied to the evaluation service of C. oleifera climate quality in Jiangxi， and provide reference for the climatic division of C. oleifera quality.

Key words： Camellia oleifera Abel.; oleic acid; key meteorological factors; evaluation; Jiangxi

0 引言

【研究意義】油茶（Camellia oleifera Abel.）是我國乃至世界四大木本油料作物之一（程離等，2020），在我國主要分布于長江流域及以南地區(qū)（余優(yōu)森等，1999），是南方丘陵崗地重要的經(jīng)濟(jì)林樹種（奚如春和鄧小梅，2005）。其種子油主要由油酸、亞油酸等不飽和脂肪酸組成，在食用、醫(yī)藥和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等方面均具有較高的利用價(jià)值（黎先勝，2005;龔洪恩等，2018）。油茶茶油中油酸含量在80%左右，是茶油中含量最高的不飽和脂肪酸（王湘南等，2008;原姣姣等，2012）。油酸含量直接影響茶油的品質(zhì)，是評(píng)價(jià)茶油品質(zhì)的最重要參數(shù)之一（廖書娟等，2005）。油茶是一種喜溫暖濕潤的作物，對(duì)溫度和水分等氣象條件較敏感（宋英強(qiáng)等，2015）。江西省位于亞熱帶地區(qū)，雨熱同期，為中亞熱帶溫暖濕潤季風(fēng)氣候，自然條件較適宜油茶生長，油茶林面積和油茶籽產(chǎn)量均居全國第二位（王小軍等，2020a）。隨著《全國油茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2009—2020年）》的頒布實(shí)施，油茶產(chǎn)業(yè)作為江西省精準(zhǔn)扶貧產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)攻堅(jiān)產(chǎn)業(yè)和富民產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速（李彥等，2020）。因此，分析影響江西省油茶生長的關(guān)鍵氣象因子，并建立氣象評(píng)價(jià)模型，可為科學(xué)評(píng)價(jià)油茶產(chǎn)地的氣象條件，合理利用氣候資源安排和規(guī)劃油茶種植等提供科學(xué)依據(jù)。【前人研究進(jìn)展】自20世紀(jì)90年代以來，國內(nèi)不少學(xué)者針對(duì)氣象條件對(duì)油茶生長的影響開展了大量研究工作（張志祥，1995;賴英度等，2009;余會(huì)康，2014）。在氣候和立地條件影響研究方面，代勁松等（2014）利用降尺度歷史溫度資料（1960—2009）和未來溫度資料（2010—2099）對(duì)油茶溫度適宜性及其時(shí)空差異進(jìn)行計(jì)算，認(rèn)為適宜油茶生長區(qū)域有較明顯的向北偏移趨勢(shì)。周松秀等（2015）采用基于熵權(quán)的TOPSIS方法對(duì)南方紅壤丘陵區(qū)油茶種植的氣候適宜性特征進(jìn)行分析，提出溫暖的氣候是油茶種植氣候適應(yīng)性的主要驅(qū)動(dòng)因子。近年來，隨著油茶產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，關(guān)于氣象條件對(duì)油茶生產(chǎn)的影響研究更加細(xì)致深入。黃超等（2019）采用決策樹算法對(duì)2009—2017年湖南省41個(gè)油茶樣地的油茶種子含油率與氣象因子進(jìn)行診斷，結(jié)果顯示，油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期20 ℃以上活動(dòng)積溫為最重要的決策因子;采后處理期、果實(shí)第一次膨大期、果實(shí)膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、果實(shí)成熟期的最關(guān)鍵氣象因子分別為降水日數(shù)、15 ℃以上活動(dòng)積溫、極端最高氣溫、20 ℃以上活動(dòng)積溫、最長連續(xù)無降水日數(shù)。蔣元華等（2019b）采用逐步回歸和相關(guān)分析方法分析湖南省油茶生長各階段氣候因子與鮮果含油率的關(guān)聯(lián)性，結(jié)果表明，與鮮果含油率相關(guān)系數(shù)最高的氣候因子分別是全年極端最高氣溫、果實(shí)膨大高峰期日最高氣溫≥37 ℃日數(shù)、采后處理期的日降水量≥1 mm日數(shù)、果實(shí)成熟期的最長連續(xù)無雨日數(shù)、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的極端最高氣溫及果實(shí)第一次膨大期的平均最小相對(duì)濕度;油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期是影響油茶鮮果含油率的關(guān)鍵物候期，極端最高氣溫、日平均氣溫≥20 ℃的積溫和最長連續(xù)無日照天數(shù)是影響鮮果含油率的關(guān)鍵氣候因子。廖玉芳等（2019）、彭嘉棟等（2020）以湖南省為研究區(qū)域，選取不同油茶樣地收集油茶鮮果含油率和油酸含量等品質(zhì)數(shù)據(jù)，研究湖南氣候指標(biāo)對(duì)油茶鮮果含油率及油酸含量等的影響。王彥花等（2019）以9個(gè)立地的低溫壓榨油茶籽油為樣本，分析坡向、坡位因子對(duì)油茶籽出油率及油茶籽油品質(zhì)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不飽和脂肪酸含量表現(xiàn)為西坡>南坡>東坡?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】現(xiàn)有的研究多側(cè)重于氣象條件和立地條件對(duì)油茶籽產(chǎn)量、出油率等的影響，而氣象條件對(duì)油茶油酸含量的影響研究主要集中在湖南省，針對(duì)江西省油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子和氣象評(píng)價(jià)模型的研究鮮見報(bào)道?！緮M解決的關(guān)鍵問題】以江西省為研究區(qū)域，從江西省油茶主產(chǎn)地選取油茶樣地，收集油茶油酸含量檢測(cè)數(shù)據(jù)及同期氣象資料，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法研究影響油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子，建立江西省油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型，以期為江西省油茶品質(zhì)氣候評(píng)價(jià)及油茶品質(zhì)氣候區(qū)劃等提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1. 1 研究區(qū)域概況

江西省位于亞熱帶地區(qū)，地形以低山丘陵為主;氣候?yàn)橹衼啛釒嘏瘽駶櫦撅L(fēng)氣候，年均氣溫16.3～19.5 ℃，年均降水量1341～1943 mm（王小軍等，2020b）;土壤以酸性紅壤和黃壤為主。

1. 2 數(shù)據(jù)來源

油茶油酸含量數(shù)據(jù)主要來源于實(shí)地采樣檢測(cè)報(bào)告。2018—2019年先后在九江市柴桑區(qū)、豐城市和萬安縣等地各選取0.33 ha油茶園作為取樣小區(qū)，測(cè)量小區(qū)內(nèi)油茶樹平均樹高和平均冠幅，按照平均值選取5株油茶樹，從每株油茶樹上采集5 kg油茶鮮果，集中脫粒得到油茶干籽后，寄送至江西省食品檢驗(yàn)檢測(cè)研究院，委托其依據(jù)GB/T 11765—2003《油茶籽油》檢測(cè)油酸含量，得到油茶油酸含量檢測(cè)資料6份，作為建模樣本集。2018—2019年在新余市渝水區(qū)、樟樹市、德興市、永豐縣、玉山縣、遂川縣、鄱陽縣、奉新縣、永修縣和袁州區(qū)等10家油茶基地，收集基地提供的油茶油酸含量檢測(cè)資料10份，作為檢驗(yàn)樣本集。

氣象數(shù)據(jù)來源于江西省國家氣象觀測(cè)站，為油茶基地所在市（縣）2018—2019年逐日平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、降水量、平均相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)資料。資料按中國氣象局制定的業(yè)務(wù)規(guī)范進(jìn)行質(zhì)量控制。

1. 3 研究方法

根據(jù)文獻(xiàn)得到影響油茶油酸含量的氣象要素，并結(jié)合江西省油茶品種特性、物候期特點(diǎn)和氣候特點(diǎn)等，得出可能影響江西省油茶油酸含量的氣象要素（表1），其中，X1～X5為降水類氣象要素，X6～X12為溫光類氣象要素。

以建模樣本集的油茶生長期為分析時(shí)段，按照表1計(jì)算各樣本油茶生長期間12個(gè)氣象要素與油茶油酸含量的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)的氣象要素為影響油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子。以關(guān)鍵氣象因子為自變量，油茶油酸含量為因變量，通過線性回歸方法建立油茶油酸含量的氣象評(píng)價(jià)模型，并參照不同等級(jí)油茶中油酸含量的一般范圍和氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QX/T 486?2019《農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)認(rèn)證技術(shù)規(guī)范》對(duì)油茶油酸含量進(jìn)行等級(jí)劃分，其中，油酸含量≥82%為特優(yōu)等級(jí)，77%≤油酸含量<82%為優(yōu)等級(jí)，72%≤油酸含量<77%為良等級(jí)，油酸含量<72%為一般等級(jí)。最后，利用檢驗(yàn)樣本集對(duì)油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2. 1 油茶關(guān)鍵生育期內(nèi)各氣象要素的變化特征

依據(jù)表1計(jì)算建模樣本集的氣象要素值，結(jié)果如表2所示。從降水類氣象要素來看，雖然2018年樣本的2月下旬—4月中旬≥10 mm雨日（X1）均值為7.7 d，較2019年樣本的均值（11.7 d）少，但2018年樣本的年降水量（X4）均值為1534.4 mm，較2019年樣本的均值（1512.6 mm）偏高，且2018年樣本的7—9月有效降水量（X3）均值為262.6 mm，較2019年樣本的均值（229.8 mm）偏高;同時(shí)，2018年樣本的10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）均值為18.3 d，較2019年樣本的均值（8.0 d）明顯偏多。可見，2018年樣本的總降水量、有效降水量、果實(shí)成熟期（10月下旬—11月下旬）雨日等降水量氣象要素均較2019年樣本偏高，說明2018年降水條件對(duì)油茶油酸形成和積累較有利。而2019年油茶果實(shí)第1次膨大期間（2月下旬—4月中旬）雖然雨日數(shù)較多，但伏秋季為罕見的持續(xù)高溫干旱時(shí)期，有效降水量少、果實(shí)成熟期雨日數(shù)少，對(duì)油茶油酸積累產(chǎn)生明顯的不利影響。從溫光類氣象要素來看，2018年8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）為8.4 ℃，較2019年低1.3 ℃;同時(shí)，10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)（X12）較2019年低61.9 h?？梢?，2018年樣本的溫光條件較2019年略差。從2018和2019年油茶油酸含量檢測(cè)結(jié)果來看，豐城、柴桑和萬安3地2019年油茶油酸含量平均值為79.5%，低于2018年（81.8%）。綜合降水類和溫光類氣象要素情況，以及2018和2019年油茶油酸含量檢測(cè)結(jié)果分析，雖然2018年溫光類氣象要素條件不如2019年，但降水類氣象要素條件明顯偏好，導(dǎo)致2018年油茶油酸含量較2019年偏高。綜上所述，影響油茶油酸含量的主要?dú)庀笠厥墙邓悮庀笠亍?/p>

2. 2 影響油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子

根據(jù)表2計(jì)算12個(gè)氣象要素與油酸含量的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果見表3。由表3可知，10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）與油酸含量呈極顯著負(fù)相關(guān)（P<0.01，下同），該相關(guān)系數(shù)是12個(gè)氣象要素中最大值，說明油茶果實(shí)成熟期的雨日數(shù)越多，對(duì)油酸含量的提高越不利。油酸含量與3月極端最高氣溫（X6）、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）呈顯著的正相關(guān)（P<0.05），與10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)（X12）呈極顯著正相關(guān)，說明油茶果實(shí)第1次膨大期（3月）溫度越高、油脂轉(zhuǎn)化和積累期（8月下旬—9月下旬）氣溫日較差偏大、果實(shí)成熟期（10月下旬—11月下旬）日照時(shí)數(shù)越多，對(duì)油茶油酸含量提高越有利。綜上所述，10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）、3月極端最高氣溫（X6）、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）和10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)（X12）是影響油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子。

2. 3 模型構(gòu)建

以10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）、3月極端最高氣溫（X6）、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）、10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)（X12）等關(guān)鍵氣象因子為自變量，以油酸含量（Y）為因變量，采用線性回歸方法建立油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型：Y=0.1777X2+0.1078X6+0.2320X9?0.0152X12+75.5950。模型的決定系數(shù)R2為0.9871，說明4個(gè)氣象要素指標(biāo)對(duì)油茶油酸含量的解釋度較高，模型模擬的油茶油酸含量與實(shí)際油酸含量間具有較顯著的線性關(guān)系。

根據(jù)GB/T 11765—2018《油茶籽油》中規(guī)定，油酸（C18∶1）物理參數(shù)指標(biāo)為68.0%～87.0%，并參照不同等級(jí)油茶中油酸含量的一般范圍和氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)QX/T 486—2019《農(nóng)產(chǎn)品氣候品質(zhì)認(rèn)證技術(shù)規(guī)范》，將油茶油酸含量劃分為特優(yōu)、優(yōu)、良和一般4個(gè)等級(jí)，即按照油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型，利用X2、X6、X9和X12計(jì)算得到油酸含量估測(cè)值，按照各等級(jí)閾值，對(duì)氣象條件影響油茶油酸含量的優(yōu)劣程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2. 4 模型檢驗(yàn)

10個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)樣本包含2018—2019年共10個(gè)不同地區(qū)油茶油酸含量樣本資料，具體的油酸含量實(shí)測(cè)值、模擬值及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)見表4。由表4可知，2019年油茶油酸含量普遍低于2018年，其主要原因是2019年的10月下旬—11月中旬降水日數(shù)（X2）明顯偏少，油茶油酸含量的實(shí)測(cè)值與評(píng)價(jià)值均較2018年偏低。表4顯示，根據(jù)模型計(jì)算得到的油酸含量評(píng)價(jià)值與實(shí)測(cè)值之差在±5%之內(nèi)，模型評(píng)價(jià)值與實(shí)測(cè)值基本接近;同時(shí)，10個(gè)樣本的模型評(píng)價(jià)等級(jí)中，7個(gè)樣本的評(píng)價(jià)等級(jí)與實(shí)際等級(jí)一致，準(zhǔn)確率為70%，基本能滿足油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)服務(wù)需求。在評(píng)價(jià)等級(jí)與實(shí)際等級(jí)不符的樣本中，2018年渝水樣本比實(shí)際等級(jí)低1個(gè)等級(jí)，2018年德興和2019年奉新樣本比實(shí)際等級(jí)高1個(gè)等級(jí)，究其原因可能是模型關(guān)于3月極端最高氣溫（X6）和8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）對(duì)油茶油酸含量的影響評(píng)價(jià)存在一定誤差所致。在2018年渝水樣本中，模型認(rèn)為受3月極端最高氣溫（X6）偏低、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）偏小影響，油酸含量可能減少;在2018年德興和2019年奉新樣本中，模型則過高評(píng)價(jià)了3月極端最高氣溫（X6）、8月下旬—9月下旬氣溫日較差（X9）對(duì)油酸含量的促進(jìn)作用。

3 討論

油茶是喜光好溫忌寒作物。蔣元華等（2019a）以湖南省為研究區(qū)域，分析認(rèn)為果實(shí)第1次膨大期和果實(shí)膨大高峰期是影響油茶油酸的關(guān)鍵物候期。據(jù)調(diào)查，江西省油茶果實(shí)第1次膨大期和果實(shí)膨大高峰期一般在3和11月，而8—10月為油脂轉(zhuǎn)化和積累期。本研究通過顯著性檢驗(yàn)的4個(gè)氣象因子（X2、X6、X9和X12）出現(xiàn)的時(shí)段正好反映了影響油茶油酸含量的關(guān)鍵物候期，且本研究得到的關(guān)鍵物候期與蔣元華等（2019a）的研究結(jié)果基本一致。在通過顯著性檢驗(yàn)的4個(gè)氣象因子中，降水類氣象因子10月下旬—11月下旬降水日數(shù)（X2）是相關(guān)系數(shù)最大的氣象因子，反映了水分條件對(duì)油茶產(chǎn)量和品質(zhì)形成具有密切的影響，表明若10月下旬—11月下旬雨量充沛，則果實(shí)長勢(shì)較好，油脂轉(zhuǎn)化較充分，與余優(yōu)森等（1999）、董斌等（2020）、彭嘉棟等（2020）的研究結(jié)果一致。此外，油茶果實(shí)第1次膨大期溫度越高、油脂轉(zhuǎn)化和積累期（8月下旬—9月下旬）氣溫日較差偏大、果實(shí)成熟期（10月下旬—11月下旬）日照時(shí)數(shù)越多，對(duì)油茶油酸含量提高越有利，與彭嘉棟等（2020）研究結(jié)果一致，也與油茶油酸形成和積累的生理特性基本相符。由此可見，氣象條件相似的地區(qū)（湖南與江西），影響油茶油酸含量的關(guān)鍵物候期和關(guān)鍵氣象因子相似。

本研究根據(jù)模型得到的油茶評(píng)價(jià)等級(jí)與樣本實(shí)際等級(jí)基本一致，準(zhǔn)確率達(dá)70%。據(jù)調(diào)查，2019年伏秋季江西遭遇了罕見的持續(xù)高溫干旱天氣，不利于油茶油酸含量提高，導(dǎo)致2019年江西各地的油茶油酸含量明顯低于2018年。評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建過程及檢驗(yàn)結(jié)果比較明確揭示了2019年不利氣象條件，尤其是降水條件對(duì)油茶油酸含量的不利影響。

本研究建立的油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型具有一定的科學(xué)性和合理性，模型評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確率較高。但本研究僅從油酸含量這一油茶品質(zhì)指標(biāo)開展氣象評(píng)價(jià)模型研究，未涉及油茶產(chǎn)量、果實(shí)經(jīng)濟(jì)性狀及茶油的相對(duì)密度、折光指數(shù)、碘值和皂化值等其他品質(zhì)指標(biāo)（左繼林等，2008;聶根新等，2020），且采用的油茶油酸含量樣本年份較短，加之樣本主要來源于贛北和贛中地區(qū)，對(duì)模型適用性存在一定影響。此外，油茶生產(chǎn)管理措施對(duì)油茶油酸含量也有一定影響。近年來，江西各地正大力推廣 “五統(tǒng)一分”模式發(fā)展油茶生產(chǎn)（陳凱和闕明明，2019），較高的油茶種植管理水平在氣象防災(zāi)減災(zāi)方面將發(fā)揮越來越重要的作用。因此，僅依據(jù)氣象因子建立的油茶油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型，不能反映防災(zāi)減災(zāi)生產(chǎn)管理技術(shù)對(duì)不利氣象條件的減輕作用。

4 結(jié)論

影響江西省油茶油酸含量的關(guān)鍵氣象因子是10月下旬—11月下旬降水日數(shù)、3月極端最高氣溫、8月下旬—9月下旬氣溫日較差和10月下旬—11月下旬日照時(shí)數(shù)。依據(jù)關(guān)鍵氣象因子建立的油酸含量氣象評(píng)價(jià)模型準(zhǔn)確率較高，能較好地反映氣象因子對(duì)油茶油酸含量的影響程度，可應(yīng)用于江西省油茶品質(zhì)氣候評(píng)價(jià)，同時(shí)可為油茶品質(zhì)氣候區(qū)劃提供參考。

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（責(zé)任編輯 麻小燕）