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    阿克蘇地區(qū)蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)模型研究

    2022-12-17 04:45:50劉海蓉馮貝貝張振軍
    沙漠與綠洲氣象 2022年4期
    關(guān)鍵詞:有效積溫阿克蘇地區(qū)阿克蘇

    劉海蓉,馮貝貝,張振軍,梅 闖,吳 芳,閆 鵬*

    (1.阿克蘇地區(qū)氣象局,新疆 阿克蘇 843000;2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院園藝作物研究所,新疆 烏魯木齊 830091;3.阿克蘇地區(qū)林業(yè)技術(shù)推廣中心,新疆 阿克蘇 843000)

    阿克蘇地區(qū)地處塔克拉瑪干沙漠邊緣,屬溫帶大陸性干旱氣候,是富士蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū),其中紅旗坡具備獨(dú)特的地域優(yōu)勢(shì)和氣候資源,所產(chǎn)的“冰糖心”蘋(píng)果聞名遐邇。近年來(lái),在全球氣候不斷變暖的背景下,蘋(píng)果花期呈逐年提前趨勢(shì),花期遭遇災(zāi)害天氣的幾率也隨之加大,給蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)發(fā)展增加了更多風(fēng)險(xiǎn)[1]。阿克蘇蘋(píng)果花期常見(jiàn)氣象災(zāi)害有大風(fēng)浮塵、高溫?zé)岷Α⑼硭獌龊Φ?,花期預(yù)報(bào)是指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、防災(zāi)減災(zāi)的重要依據(jù),果農(nóng)可以根據(jù)花期預(yù)報(bào)提前采取果園灌水、噴施激素或樹(shù)干涂白等措施調(diào)整花期,避開(kāi)或減輕不利天氣的影響,確保蘋(píng)果的產(chǎn)量和品質(zhì)[2]。

    目前,對(duì)果樹(shù)花期已有大量的研究成果,主要是桂花[3]、桃花[4]、梨花[5]、檸檬花[6]、杏花[7]等,利用氣象因子[8-10]、花期天氣過(guò)程[11-14]、其他果樹(shù)物候期[15-17]等預(yù)報(bào)花期,對(duì)蘋(píng)果花期預(yù)報(bào)研究均有重要參考價(jià)值。由于地理環(huán)境差異、果樹(shù)生長(zhǎng)特性不同,花期預(yù)報(bào)研究具有一定的區(qū)域性。在氣候變暖大背景下,阿克蘇地區(qū)的蘋(píng)果花期也表現(xiàn)出不同程度的提前,因而花期果園管理也面臨著更大的挑戰(zhàn)。利用2000—2022年阿克蘇蘋(píng)果始花期物候資料和同期氣象數(shù)據(jù),對(duì)蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)進(jìn)行研究,構(gòu)建始花期預(yù)報(bào)模型,旨在更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)阿克蘇蘋(píng)果始花期和花期,為防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

    1 資料與方法

    2000—2022年氣象數(shù)據(jù)來(lái)自阿克蘇地區(qū)氣象局,同期蘋(píng)果始花期資料來(lái)自阿克蘇市一桿旗鄉(xiāng)常規(guī)管理蘋(píng)果園觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)。蘋(píng)果園距離阿克蘇地區(qū)氣象局300 m,采用氣象數(shù)據(jù)分析該果園蘋(píng)果花期具有一定代表性。

    2 數(shù)據(jù)處理

    將始花期轉(zhuǎn)換為日序數(shù)(每年1月1日記為1,1月2日記為2,……以此類(lèi)推),得到每年的始花期序列。

    蘋(píng)果始花期距平為當(dāng)年值與歷年平均值的差值,其中正值為始花期晚于常年,負(fù)值為始花期早于常年。

    采用阿克蘇市2000—2022年氣象資料,包括旬月氣溫(平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫)、相對(duì)濕度、日照和截至3月≥0、3、5、10℃有效積溫等,統(tǒng)計(jì)分析蘋(píng)果花期與氣象要素的相關(guān)性,采用逐步回歸法建立蘋(píng)果始花期預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)。其中2000—2019年數(shù)據(jù)用于始花期模型建立,2020—2022年數(shù)據(jù)用于模型效果檢驗(yàn)。采用SPSS22、Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析及繪圖。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 蘋(píng)果始花期年際變化分析

    2000年以來(lái),2013和2018年蘋(píng)果開(kāi)花最早,出現(xiàn)在4月4日;2011年始花期最晚,為4月18日,最早與最晚相差14 d(圖1)。

    2000—2019年平均始花期為4月11日,基于平均始花期偏早年份有2005—2009、2013—2019年共12 a,偏晚有2000—2004、2010—2012年共8 a。

    2000—2013年始花期日序數(shù)呈減少趨勢(shì),即始花期提前,2013年以后始花期均偏早(圖1),傾向率為每10 a減少4.47 d,共減少8.9 d,即提前約9 d。

    圖1 阿克蘇蘋(píng)果始花期年際變化

    3.2 氣象條件對(duì)始花期的影響分析

    蘋(píng)果始花期與氣溫、相對(duì)濕度、日照、積溫等關(guān)系密切(表1),其中各界限溫度有效積溫因子均達(dá)到顯著水平。

    表1 蘋(píng)果始花期與氣象因子相關(guān)性

    3.2.1 氣溫對(duì)始花期的影響

    始花期與3月各旬和3月的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫有明顯的相關(guān)性(圖2)。1—3月各旬氣溫因子與始花期的相關(guān)系數(shù)變化趨勢(shì)基本一致,始花期與1月上旬和2月上、中旬平均氣溫呈正相關(guān),但不顯著。始花期與3月上、下旬平均氣溫和旬平均最高氣溫及3月下旬平均最低氣溫、3月旬平均氣溫、旬最高氣溫、旬最低氣溫均呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),氣溫越高,開(kāi)花越早。

    圖2 阿克蘇蘋(píng)果始花期與氣溫的相關(guān)性分析

    3.2.2 相對(duì)濕度對(duì)始花期的影響

    由圖3可知,3月上旬、下旬和3月蘋(píng)果始花期與相對(duì)濕度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),相對(duì)濕度越大,花期越延遲。

    圖3 阿克蘇蘋(píng)果始花期與平均相對(duì)濕度的相關(guān)性分析

    3.2.3 日照時(shí)數(shù)對(duì)始花期的影響

    蘋(píng)果始花期與3月下旬和3月日照時(shí)數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),其余時(shí)段差異不顯著(圖4)。主要原因可能是花芽先于葉芽萌發(fā),而植物主要通過(guò)葉片進(jìn)行光合作用,花期前日照影響不大。

    圖4 阿克蘇蘋(píng)果始花期與日照時(shí)數(shù)的相關(guān)性分析

    3.2.4 各界限溫度有效積溫與始花期分析

    ≥0、3、5、10℃有效積溫均與始花期呈極顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),花前積溫越高,開(kāi)花期提前越明顯(圖5)。

    圖5 阿克蘇蘋(píng)果始花期與各界限溫度有效積溫相關(guān)性分析

    3.3 蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)模型的建立

    將表1影響蘋(píng)果花期的氣象因子分為平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、有效積溫等6類(lèi),選取各類(lèi)因子相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值最大的因子建立預(yù)報(bào)模型。分別為3月平均氣溫、3月平均最高氣溫、3月下旬最低氣溫、3月相對(duì)濕度、3月下旬日照時(shí)數(shù)、≥5℃有效積溫。

    由表2可知,各因子之間存在很強(qiáng)的共線(xiàn)性,有信息重疊,可通過(guò)因子的主成分分析[17],構(gòu)建成一個(gè)綜合的因子。利用SPSS22統(tǒng)計(jì)分析軟件,對(duì)選取的6個(gè)因子進(jìn)行主成分分析,聚合成一個(gè)綜合自變量因子,建立回歸模型:

    表2 各氣象因子之間相關(guān)系數(shù)

    式中,Y表示始花期日序數(shù),x為6個(gè)因子通過(guò)主成分分析提取的綜合因子。

    表3為蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)模型的回歸方差分析,其中df為自由度。差異性檢驗(yàn)值Sig為0.000,小于顯著性水平0.01,說(shuō)明因子差異顯著;方程F顯著性統(tǒng)計(jì)量的P值為0,小于顯著性水平0.01,說(shuō)明回歸方程回歸效果顯著,回歸系數(shù)不為0,即方程有效。

    表3 蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)回歸方差

    3.4 花期預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)

    利用花期預(yù)報(bào)模型對(duì)2000—2019年始花期進(jìn)行擬合回代檢驗(yàn)(圖6)。結(jié)果表明,始花期預(yù)報(bào)值與實(shí)際值相差0~2 d的準(zhǔn)確率達(dá)到80%,相差3 d的準(zhǔn)確率為15%,其中2016和2018年的誤差為0 d;絕對(duì)誤差為1 d的有9 a,誤差為2 d的有5 a。

    圖6 2000—2019年蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值差異

    3.5 蘋(píng)果花期試報(bào)檢驗(yàn)

    對(duì)2020—2022年阿克蘇市蘋(píng)果始花期預(yù)報(bào)模型進(jìn)行試報(bào)檢驗(yàn),2020—2022年蘋(píng)果始花期預(yù)測(cè)分別為4月8日、4月10日和4月10日,與實(shí)際相差分別為0、-2、-1 d,預(yù)報(bào)值基本吻合,該模型具有較高的精度。

    4 討論

    蘋(píng)果樹(shù)春季萌芽、開(kāi)花和坐果與早春氣象條件關(guān)系密切。已有研究成果表明,植物的花期會(huì)隨著年平均溫度的上升而提前,每上升3~5℃,花期提前2周[1]。開(kāi)花期是果樹(shù)生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中一個(gè)非常關(guān)鍵的物候期,開(kāi)花早晚、長(zhǎng)短、集中程度都對(duì)果樹(shù)生產(chǎn)有重要影響[19]?;ㄆ谂c春季溫度間存在顯著負(fù)相關(guān)。濕度、降水、日照等因子對(duì)桂花花期都有明顯影響[3]。對(duì)黃桃始花期的影響,溫度因子影響大、日照因子影響次之,降水及其他氣象因子影響較小[4]。影響香梨盛花期的顯著氣象因子是3月平均最高氣溫、4月—始花期日照時(shí)數(shù)等,同樣是溫度、日照因子影響大,降水因子影響??;同時(shí)越冬期溫度高,光照充足,梨樹(shù)始花期偏早,反之始花期偏晚[5,15],使積溫更能體現(xiàn)其與桃花、檸檬花期的內(nèi)在關(guān)系[6,17]。涇川縣蘋(píng)果開(kāi)花提前或推遲與3月—4月上旬≥0℃積溫、3月下旬—4月上旬平均最高氣溫有很大的關(guān)系[20]。運(yùn)用蘋(píng)果梨開(kāi)花期日序數(shù)與1—4月旬均溫、降水、日照時(shí)數(shù)、20和40 cm的地溫?cái)M合出蘋(píng)果梨始花期預(yù)報(bào)模型[21];穩(wěn)定通過(guò)3、10℃日期和積溫比較適合預(yù)報(bào)洛川縣和安塞區(qū)蘋(píng)果花期[22]。

    積溫和氣象因子回歸預(yù)報(bào)法是當(dāng)前用于花期預(yù)報(bào)的主要方法。本研究對(duì)阿克蘇蘋(píng)果花期的預(yù)報(bào)研究表明,始花期前的氣溫、相對(duì)濕度、日照、積溫等對(duì)始花期有明顯影響,與桂花、黃桃、香梨、杏花等大部分研究結(jié)果基本一致;蘋(píng)果花期還可能與冬季氣溫、界限溫度初日、開(kāi)春期等因素有關(guān)。

    除氣象因子外,蘋(píng)果開(kāi)花期還受生長(zhǎng)環(huán)境、栽培管理、地理位置等其他條件的影響。本研究只選擇了氣溫、日照、相對(duì)濕度、積溫等氣象要素,其他因子如冬季氣溫、界限溫度初日、開(kāi)春期等相關(guān)因素的影響,有待于進(jìn)一步研究。

    5 結(jié)論

    (1)通過(guò)阿克蘇地區(qū)2000—2019年氣象資料分析,蘋(píng)果始花期平均為4月11日,最早出現(xiàn)在4月4日,最晚為4月18日,最早和最晚相差14 d;始花期年代際變化趨勢(shì)呈提前趨勢(shì),20 a提前約9 d。

    (2)開(kāi)花前氣溫、相對(duì)濕度、積溫等氣象因子對(duì)蘋(píng)果始花期存在影響。3月、3月各旬的平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫與蘋(píng)果始花期呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),3月、3月各旬的相對(duì)濕度與蘋(píng)果始花期呈顯著正相關(guān)(P<0.05),3月≥0、3、5、10℃有效積溫均與蘋(píng)果始花期呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05),氣溫越高、相對(duì)濕度越低、積溫越高,蘋(píng)果始花期越早。

    (3)選擇關(guān)鍵影響因子建立蘋(píng)果始花期預(yù)測(cè)模型,2000—2019年的回代檢驗(yàn)中始花期預(yù)報(bào)值與實(shí)際值相差0~2 d的準(zhǔn)確率達(dá)到80%,相差3 d的準(zhǔn)確率為15%;2020—2022年試報(bào)檢驗(yàn)預(yù)報(bào)值與實(shí)際值分別相差0、-2和-1 d,模型預(yù)報(bào)效果較好。

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