基于氣象條件的茉莉花單產(chǎn)預測模型

馮鑫鑫，侯彥林，李金梅，賈書剛，王鑠今，劉書田，潘桂穎，侯顯達*

（1.南寧師范大學廣西地標作物大數(shù)據(jù)工程技術研究中心，廣西南寧 530001；2.南寧師范大學北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點實驗室，廣西南寧 530001；3.南寧師范大學廣西地表過程與智能模擬重點實驗室，廣西南寧 530001；4.南寧師范大學地理科學與規(guī)劃學院，廣西南寧 530001）

茉莉[Jasminum sambac（L.）Ait]屬木犀科素馨屬直立或攀緣灌木，又名茉莉花、茶葉花、葉子花等，原產(chǎn)于印度、巴基斯坦等地，約西漢時期傳入我國，至今有2 000年左右的栽培歷史[1]。茉莉花用途廣泛，深受國人喜愛，在桂、閩、川、粵、瓊等地均有大面積種植。其中，廣西壯族自治區(qū)橫州市茉莉花產(chǎn)量占全球的60%和國內的80%[2]，具有百年以上的栽培歷史，當前栽培面積近0.67萬hm2，茉莉花產(chǎn)業(yè)鏈年產(chǎn)值近200億元。

茉莉花原產(chǎn)于熱帶，溫度是影響茉莉生長發(fā)育的首要環(huán)境因子。春季氣溫達到19℃時茉莉花葉芽開始萌動，25℃以上現(xiàn)蕾，最適開花溫度是35℃～37℃[3-4]。茉莉花在溫度30℃，相對濕度85%～95%條件下開放度較高[5]。溫度25℃～35℃和空氣相對濕度80%左右時，花早開，開花率高[6]。氣溫在10℃以下時，不利于茉莉花生長；日均氣溫在19℃以上萌芽，25℃孕育花蕾，30℃～40℃是花蕾形成和發(fā)育的最佳溫度[7]。在白天溫度28℃～32℃，光照強度為35～50 μmol/（m2·s），光照時間為12～14 h，夜晚溫度18℃～22℃的環(huán)境下，盆栽茉莉花春節(jié)期間正常開花[8]。較高溫度處理（晝溫30℃、夜溫25℃）比較低溫度處理（晝溫20℃、夜溫15℃）提前1周開花，且現(xiàn)蕾量增加25%[9]。7—9月溫州市為高溫雨季，月降水量＞180 mm和月平均氣溫28℃左右時，最適合茉莉花芽分化和花蕾生長[10]。茉莉屬喜光作物，但屬于陽性短日照植物[11]，高溫時節(jié)適當遮陰有效[12-13]。最近研究表明[14]，世界茉莉花高產(chǎn)產(chǎn)地位于低緯度地區(qū)，我國茉莉花的高產(chǎn)產(chǎn)地位于華南和四川盆地；茉莉花產(chǎn)地中產(chǎn)量高的主要原因是花期時間長；適宜茉莉花開花的氣象條件是日均溫度＞19.5℃、月降水量＞278 mm、太陽日輻射總量＞12 MJ/m2。

橫州茉莉花目前栽培技術已經(jīng)非常成熟，但是沒有定量預報茉莉花產(chǎn)量的預報模型。筆者基于氣象條件和近日產(chǎn)量建立橫州茉莉花單產(chǎn)預報模型，為茉莉花實時產(chǎn)量和價格預測提供氣象條件決策依據(jù)，也為田間微氣象條件調控和水肥管理措施的實施提供技術支撐。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取

1.1.1 橫州茉莉花單產(chǎn)數(shù)據(jù)。通過實地調查，獲得一農(nóng)戶2 101.05 m2地塊的2018—2020年連續(xù)3年每日茉莉花采花量數(shù)據(jù)，并計算連續(xù)5日平均單產(chǎn)。2018年采花時間為5月1日到9月30日，2019年采花時間為6月22日到9月30日，2020年采花時間為5月16日到9月30日。在3年461 d測產(chǎn)記錄中，不含未采花日，每日平均單產(chǎn)為5.31kg/667 m2，日最低單產(chǎn)0.40 kg/667 m2，日最高單產(chǎn)15.24 kg/667 m2；4月單產(chǎn)逐漸增加，5—9月單產(chǎn)相對較高，10月單產(chǎn)逐漸減少。

1.1.2 橫州氣象數(shù)據(jù)。橫州氣象數(shù)據(jù)來源于《中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)》（http://cdc.nmic.cn）的橫州逐日氣象數(shù)據(jù)，包括每日最低溫度、平均溫度、最高溫度、平均相對濕度、最小相對濕度、日照時數(shù)、降水量。

1.2 模型建立方法

采用統(tǒng)計分析方法建模，包括一元線性或非線性回歸、多元線性回歸；使用Excel進行數(shù)據(jù)分析和建模。

2 結果與分析

2.1 影響橫州茉莉花單產(chǎn)的氣象因素分析

統(tǒng)計結果表明：①與連續(xù)5日茉莉花的平均單產(chǎn)（Y）具有顯著相關關系的有3個氣象指標，即連續(xù)5日平均溫度的平均（X1）、連續(xù)5日日照時數(shù)的平均（X2）、連續(xù)5日平均相對濕度的平均（X3）。②基于3個氣象指標的回歸方程分別為：Y=0.258e0.1085×X（r=0.520**，n=456）；Y=-0.339×X2+3.721×X-4.044（r=0.430**，n=456）；Y=-0.012×X2+1.781×X-61.176（r=0.380**，n=456）。③如果將連續(xù)5日茉莉花單產(chǎn)＜2.5 kg/667 m2作為低產(chǎn)標準，則≥2.5 kg/667 m2為中產(chǎn)和高產(chǎn)標準；在3年456個連續(xù)5日平均單產(chǎn)中，有296 d同時滿足3個氣象條件，比例為64.90%。④隨著單產(chǎn)的增加，地塊比例下降：單產(chǎn)大于2.5 kg/667 m2的天數(shù)為100.0%，單產(chǎn)大于3.5 kg/667 m2的天數(shù)為90.54%，單產(chǎn)大于4.5 kg/667 m2的天數(shù)為75.00%，單產(chǎn)大于5.5 kg/667 m2的天數(shù)為64.53%，單產(chǎn)大于6.5 kg/667 m2的天數(shù)為43.58%。由于5—9月為橫州多年茉莉花盛花期，因此以上結果說明確定的3個氣象條件是茉莉花中產(chǎn)和高產(chǎn)的關鍵氣象指標。

2.2 橫州茉莉花每日平均單產(chǎn)預測建模

基于“2.1”研究結果和多種算法試算，提出茉莉花單產(chǎn)預測概念模型如下：連續(xù)5日茉莉花平均單產(chǎn)Yi=f（Yi-1；連續(xù)5日平均溫度的平均X1；連續(xù)5日日照時數(shù)的平均X2；連續(xù)5日平均相對濕度的平均X3）。式中，Yi為i、i-1、i-2、i-3、i-4日連續(xù)5日單產(chǎn)的平均，Yi-1為i-1、i-2、i-3、i-4、i-5日連續(xù)5日單產(chǎn)的平均。建模后模型預測的Yi為i、i-1、i-2、i-3、i-4日的單產(chǎn)平均，也為預測的第i日單產(chǎn)的平均預測值，它與單日單產(chǎn)不同，因為每日單產(chǎn)影響因素很多，如昨日單產(chǎn)、昨日降水量和當天降水量等。

2.2.1 單因素平均單產(chǎn)建模。使用2018和2019年數(shù)據(jù)建模前，先制作Yi-1、X1、X2、X3與Yi的散點圖，并配回歸方程，結果分別見圖1～4。

圖1表明Yi-1與Yi呈極顯著相關，回歸方程為Yi=0.545+0.007×Y2i-1+0.859×Yi-1（r=0.941**，n=216）；圖2表明X1與Yi呈極顯著相關，回歸方程為Yi=1.312×e0.049×Z，Z=X1（r=0.140**，n=216）；圖3表明X2與Yi呈極顯著相關，回歸方程為Yi=-4.198 0-0.406×X22+4.039×X2（r=0.212**，n=216）；圖4表明X3與Yi呈極顯著相關，回歸方程為Yi=-0.007×X23+1.049×X3-32.133（r=0.232**，n=216）。

圖1 橫州茉莉花Yi-1與Yi關系

圖2 橫州茉莉花X1與Yi關系

圖3 橫州茉莉花X2與Yi關系

圖4 橫州茉莉花X3與Yi關系

2.2.2 多因素平均單產(chǎn)建模?；诖_定的4個影響因素建立多因素平均單產(chǎn)預測模型，獲得以下回歸模型：Yi=0.410 1+0.935 0×Yi-1+0.043 1×X1+0.021 3×X2-0.016 7×X3（r=0.943**，n=216）。

模型自回歸結果：將預測值與真實值之差的絕對值大于1 kg/667 m2的為預測結果不合格，結果216個樣本中不合格的有18個樣本，合格率為91.67%。

2.3 橫州茉莉花每日平均單產(chǎn)預測模型的驗證

使用2020年氣象數(shù)據(jù)和實測的每日單產(chǎn)數(shù)據(jù)對多因素平均單產(chǎn)模型進行驗證，結果見表1。2020年的驗證樣本137個，預測值與真實值之差的絕對值大于1 kg/667 m2的樣本為23個，預測誤差的絕對值小于1 kg/667 m2的比例為83.21%，表明預測的每日平均單產(chǎn)結果的精度可以接受，并可作為每日平均單產(chǎn)和價格預測的依據(jù)。

表1 多因素平均單產(chǎn)模型驗證

日期年-月-日X1℃X2 h X3%Yi-1 Yi Yi‘kg/667 m2 kg/667 m2 kg/667 m2 Yi‘-Yi kg/667 m2日期年-月-日X1℃X2 h X3%Yi-1 Yi Yi‘kg/667 m2 kg/667 m2 kg/667 m2 Yi‘-Yi kg/667 m2 2020-08-22 2020-08-23 2020-08-24 2020-08-25 2020-08-26 2020-08-27 2020-08-28 2020-08-29 2020-08-30 2020-08-31 2020-09-01 2020-09-02 2020-09-03 2020-09-04 2020-09-05 2020-09-06 2020-09-07 2020-09-08 2020-09-09 2020-09-10 27.43 27.78 28.35 29.00 28.94 28.97 29.01 29.12 29.26 29.75 30.04 30.22 30.14 30.11 30.13 29.99 29.22 28.54 27.94 27.33 4.34 4.53 4.80 5.22 5.00 5.16 5.41 5.63 5.95 6.45 6.38 6.27 6.17 6.04 5.98 5.67 4.71 4.04 3.35 3.05 85.10 83.85 82.71 80.8 81.10 80.24 78.62 76.17 74.94 72.86 72.86 72.76 74.49 75.10 75.07 76.63 81.38 83.84 86.05 88.52 7.63 9.85 9.33 9.39 10.60 10.50 9.49 9.27 8.98 8.70 8.79 8.37 8.10 8.13 8.32 7.96 7.97 7.53 6.51 4.91 9.85 9.33 9.39 10.60 10.50 9.49 9.27 8.98 8.70 8.79 8.37 8.10 8.13 8.32 7.96 7.97 7.53 6.51 4.91 4.29 7.4 9.52 9.08 9.20 10.32 10.25 9.34 9.18 8.95 8.75 8.85 8.45 8.17 8.19 8.36 7.98 7.87 7.37 6.34 4.77-2.45 0.19-0.31-1.39-0.18 0.76 0.07 0.20 0.25-0.05 0.48 0.36 0.04-0.13 0.41 0.01 0.34 0.85 1.43 0.48 2020-09-11 2020-09-12 2020-09-13 2020-09-14 2020-09-15 2020-09-16 2020-09-17 2020-09-18 2020-09-19 2020-09-20 2020-09-21 2020-09-22 2020-09-23 2020-09-24 2020-09-25 2020-09-26 2020-09-27 2020-09-28 2020-09-29 27.04 27.26 27.39 27.55 27.86 28.04 28.10 27.56 27.03 26.46 26.05 25.86 25.85 25.69 25.75 25.27 24.44 24.56 25.26 2.91 3.5 3.66 4.03 4.18 4.27 4.44 4.59 4.27 3.68 3.49 3.07 2.77 3.04 3.48 3.31 3.04 3.04 3.07 89.3 87.87 87.34 86.77 85.49 85.00 83.03 81.95 83.17 85.59 87.45 90.51 91.81 90.17 89.03 88.58 88.11 88.31 88.74 4.29 3.16 2.56 2.07 2.20 1.91 2.19 2.78 2.75 3.05 4.03 4.48 4.77 5.40 4.82 4.19 3.44 2.27 1.76 3.16 2.56 2.07 2.20 1.91 2.19 2.78 2.75 3.05 4.03 4.48 4.77 5.40 4.82 4.19 3.44 2.27 1.76 1.85 4.16 3.15 2.60 2.17 2.33 2.08 2.38 2.93 2.85 3.05 3.92 4.27 4.51 5.13 4.62 4.01 3.28 2.18 1.73 1.00 0.60 0.53-0.03 0.42-0.11-0.40 0.19-0.20-0.98-0.55-0.51-0.89 0.31 0.42 0.57 1.01 0.42-0.12

3 討論

以往的研究雖然對影響茉莉花產(chǎn)量的氣象指標進行過較多報道，并確定了比較符合實際的多個影響因素，為茉莉花產(chǎn)量預測提供了有利的技術支撐，但是尚未見到有關茉莉花單產(chǎn)預測的模型和實際應用。該文基于實測數(shù)據(jù)，計算連續(xù)5日平均單產(chǎn)，分析其與連續(xù)5日氣象條件的定量關系，并引入前1 d連續(xù)5日平均單產(chǎn)變量，建立多因素平均單產(chǎn)預測模型。結果表明：如果預測的平均單產(chǎn)以誤差的絕對值小于1 kg/667 m2為合格標準，模型自回歸合格率為91.67%，模型驗證的合格率為83.21%，表明預測模型達到了實用水平。

4 結論

（1）橫州茉莉花連續(xù)5日平均單產(chǎn)預測概念模型為Yi=f（Yi-1；連續(xù)5日平均溫度的平均X1；連續(xù)5日日照時數(shù)的平均X2；連續(xù)5日平均相對濕度的平均X3）。

（2）使用2018—2019年數(shù)據(jù)建立的模型為Yi=0.410 1+0.935 0×Yi-1+0.043 1×X1+0.021 3×X2-0.016 7×X3（r=0.943**，n=216），模型自回歸合格率為91.67%。

（3）使用2020年數(shù)據(jù)對2018—2019年模型驗證結果為模型合格率83.21%。

以上結果表明，使用單產(chǎn)與氣象條件關系可以建模茉莉花產(chǎn)量預測模型。