丁錫強(qiáng)，王 冰，姜茹茵，伯 玥，張瑜潔

(1.招遠(yuǎn)市氣象局，山東招遠(yuǎn) 265400；2.煙臺(tái)市氣象局，山東煙臺(tái) 264003；3.煙臺(tái)開(kāi)發(fā)區(qū)氣象局，山東煙臺(tái) 265501)

煙臺(tái)蘋果是山東名優(yōu)特產(chǎn)，以風(fēng)味香甜、酥脆多汁享譽(yù)海內(nèi)外。2016年，煙臺(tái)地區(qū)紅富士蘋果栽培面積達(dá)到1.88×105hm2，產(chǎn)量4 637 kt。在蘋果生產(chǎn)中，霜凍是危害蘋果生長(zhǎng)發(fā)育和果實(shí)品質(zhì)的重要?dú)庀鬄?zāi)害之一。煙臺(tái)地區(qū)蘋果花期遭遇晚霜凍的頻率較高，歷史記錄上出現(xiàn)最晚的春季霜凍在5月14日[1]。2002、2004年，在蘋果開(kāi)花期和座果期出現(xiàn)嚴(yán)重的霜凍，導(dǎo)致煙臺(tái)果農(nóng)損失超過(guò)十億元。因此，減少霜凍危害成為保障果品生產(chǎn)的重要工作。如果能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)始花期，則可結(jié)合中長(zhǎng)期天氣預(yù)報(bào)，作好始花期前后一段時(shí)間的低溫霜凍防范工作。在預(yù)測(cè)有強(qiáng)降溫或霜凍天氣出現(xiàn)時(shí)，提前利用物理或化學(xué)方法采取防御和調(diào)控措施，減輕低溫霜凍危害，對(duì)保障蘋果生產(chǎn)具有積極的意義[2]。

物候現(xiàn)象是生物節(jié)律與環(huán)境條件的綜合反映。從氣象條件來(lái)說(shuō)，他不僅反映了當(dāng)時(shí)的天氣條件，而且反映了過(guò)去一段時(shí)間氣象條件影響的積累情況[3]。始花期預(yù)測(cè)，正是基于這一理論而開(kāi)展的研究。始花期的早晚便是過(guò)去一段時(shí)間的綜合氣象條件累積對(duì)果樹(shù)產(chǎn)生的影響。在花期預(yù)報(bào)模型建立方面，有許多成功的經(jīng)驗(yàn)。李美榮等利用多元線性回歸方法建立了陜西果區(qū)蘋果始花期預(yù)測(cè)模型，研究指出蘋果花期與前期溫度、光照條件均密切相關(guān)[2]。柏秦鳳等用以溫度類為主的氣象因子對(duì)蘋果花期進(jìn)行回歸分析并建立預(yù)測(cè)模型[4]。蒲金涌研究了氣候變暖對(duì)蘋果物候期及生長(zhǎng)的影響[5]。顧品強(qiáng)等利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，建立了黃桃始花期和成熟期統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型[6]。張菲等利用地溫構(gòu)建菏澤牡丹花期預(yù)測(cè)模型[7]。張倩利用逐步回歸方法建立了庫(kù)爾勒香梨始花期預(yù)測(cè)模型，表明香梨始花期日序數(shù)與地溫呈負(fù)相關(guān)，即地溫高，開(kāi)花早，地溫低，則開(kāi)花遲[8]。而煙臺(tái)作為蘋果種植大市，蘋果始花期模型研究方面尚處于空白。

1 資料來(lái)源和方法

1.1 資料來(lái)源

福山國(guó)家基本氣象觀測(cè)站從1994年起，對(duì)蘋果生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)行物候觀測(cè)，物候觀測(cè)資料和氣象觀測(cè)資料均來(lái)自該觀測(cè)站。

1.2 資料的選取

始花期預(yù)測(cè)模型的建立，一般從始花期前的旬、月氣象資料中選出與始花期相關(guān)的數(shù)據(jù)，通過(guò)逐步回歸等計(jì)算方法建立模型。在資料的選取上，選用了常用的旬、月等基本氣象資料，蘋果各發(fā)育期的氣象資料，地溫資料等。通過(guò)試驗(yàn)，使用了極端最高(低)氣溫穩(wěn)定通過(guò)某界限溫度的初日作為因子，建模效果較好。

1.2.1 基本氣象資料 包括上年度開(kāi)花后到本年度開(kāi)花前各月和各旬的平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、氣溫日較差、平均最高氣溫、平均最低氣溫、降水日數(shù)、平均相對(duì)濕度等；從上年5月起各月到當(dāng)年3月的平均氣溫。為便于表述，因旬、月數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間是固定不變的，將這種因子簡(jiǎn)稱為固定時(shí)間段因子。

1.2.2 各發(fā)育期期間的氣象資料 包括果樹(shù)各主要發(fā)育期的平均氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)；越冬期間的負(fù)積溫；當(dāng)年1—3月平均氣溫穩(wěn)定通過(guò)0、5、7 ℃的初日；1月1日到3月中旬(3月下旬、4月上旬)≥5 ℃的積溫、活動(dòng)積溫、有效積溫；1月1日到穩(wěn)定通過(guò)7 ℃期間的≥5 ℃的積溫等。為便于表述，將資料的統(tǒng)計(jì)時(shí)間隨氣象因子的變化而變化，每年時(shí)間段不固定的因子，簡(jiǎn)稱為動(dòng)態(tài)因子。

1.2.3 地溫?cái)?shù)據(jù) 參考其他始花期預(yù)報(bào)研究[7-9]，加入了10 cm、15 cm和20 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)3～10 ℃的初日；1—3月各月10 cm和20 cm平均地溫等。

1.2.4 試驗(yàn)數(shù)據(jù) 極端最高氣溫穩(wěn)定通過(guò)5～10 ℃的初日；極端最低氣溫穩(wěn)定通過(guò)0～5 ℃的初日。統(tǒng)計(jì)方法參照了日平均氣溫穩(wěn)定通過(guò)某界限溫度初日的算法[10]。

1.3 模型建立方法

利用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，找出與始花期具有相關(guān)性的氣象因子進(jìn)行多元線性回歸，得到回歸方程。統(tǒng)計(jì)中，設(shè)定置信區(qū)間為95%，F(xiàn)=0.05的因子引入，F(xiàn)=0.10的因子剔除。

為便于模型的建立，始花期和資料中的時(shí)間因子，均轉(zhuǎn)換為距離1月1日的實(shí)際日數(shù)[11]。為保證預(yù)報(bào)提前量，固定時(shí)間段因子選取距離始花期超過(guò)1旬的時(shí)間，動(dòng)態(tài)因子選用距離各年度始花期均有一定時(shí)間間隔的因子。

2 模型的建立和檢驗(yàn)

使用1994—2016年物候觀測(cè)資料和氣象觀測(cè)資料作為基本資料，找出與始花期具有相關(guān)性的氣象因子，利用多元線性回歸方法建立方程，作為始花期預(yù)報(bào)模型，并用1994—2016年的資料進(jìn)行回代和2017年資料進(jìn)行預(yù)報(bào)來(lái)檢驗(yàn)方程的可用性，用計(jì)算值與實(shí)際值的差值的絕對(duì)值來(lái)檢驗(yàn)預(yù)報(bào)結(jié)果是否正確，絕對(duì)值≤2 d為正確；3 d≤絕對(duì)值≤4 d為基本正確；絕對(duì)值≥5 d為不正確。

對(duì)1994—2016年共23 a的始花期資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，始花期的平均日期為4月22日，最早為4月3日(2002年)，最晚為5月5日(2010年)，相差32 d。開(kāi)花時(shí)間大多集中在4月中旬和下旬，達(dá)21 a，占總數(shù)的91.3%。除個(gè)別年份外，絕大部分始花期集中在4月14—30日的近半個(gè)月時(shí)間內(nèi)。

2.1 模型1

由于始花期最早出現(xiàn)在4月3日，因此固定時(shí)間段因子的截止時(shí)間定為3月中旬。建立模型過(guò)程中，選取R2較大的方程作為最終結(jié)果。建模中發(fā)現(xiàn)，軟件默認(rèn)以相關(guān)性最高的因子為首選因子建立模型，而這樣建立的模型的R2并不一定為最大，因此需要嘗試剔除某些因子，以求得較大的R2值。經(jīng)過(guò)計(jì)算，得出模型1，模型校正后的R2為0.922。

Y=63.607+0.451X11+0.344X12-
1.251X13+4.175X14-1.293X15-1.615X16。

(1)

Y為以日序數(shù)表示的始花期；X11為10 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日；X12為氣溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日；X13為2月上旬平均最高氣溫；X14為12—2月平均氣溫；X15為2月中旬平均最低氣溫；X16為上年5月中旬旬氣溫日較差。

利用1994—2016年的資料，回代入模型1，計(jì)算結(jié)果與實(shí)況符合程度較好。計(jì)算值與實(shí)際值相差≤2 d的有17 a，占73.9%；相差3～4 d的有6 a，占26.1%；沒(méi)有超過(guò)5 d的情況。利用2017年數(shù)據(jù)代入模型1，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差2 d。

模型1中涉及到10 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日、氣溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日。將這兩個(gè)因子與始花期相比，X11提前量達(dá)到27 d以上，X12提前量除了1 年為9 d，其余年份均超過(guò)14 d以上，符合預(yù)報(bào)要求。

2.2 模型2

除2002年外，其他年份的始花期均出現(xiàn)在4月中旬及以后，模型1為保證預(yù)報(bào)提前量，固定時(shí)間段資料沒(méi)有使用3月下旬的數(shù)據(jù)。而越接近真實(shí)花期，積溫等氣象因子與始花期的相關(guān)性越高。因此，在預(yù)測(cè)4月上旬初期不開(kāi)花的情況下，引入3月下旬的資料重新建立模型，將其作為訂正模型具有實(shí)際意義。

模型建立中發(fā)現(xiàn)，由于氣象資料中旬?dāng)?shù)據(jù)的年際變化較大，導(dǎo)致始花期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)不穩(wěn)定。分析原因，是因?yàn)楣麡?shù)每年的發(fā)育期出現(xiàn)時(shí)間不同且年際差別較大，較短的同一時(shí)間段并不一定對(duì)應(yīng)相同的發(fā)育期，也就是說(shuō)，對(duì)同一發(fā)育期產(chǎn)生明顯影響的氣象因子，并不會(huì)固定地出現(xiàn)在較短的同一時(shí)期內(nèi)。因此，在建立模型2時(shí)，人工剔除旬?dāng)?shù)據(jù)因子，減少方程的不穩(wěn)定性。經(jīng)過(guò)計(jì)算，得出模型2，模型校正后的R2為0.945。

Y=41.190-0.087X21-4.049X22+
0.596X23+0.506X24+5.293X25+
0.333X26-0.239X27。

(2)

X21為1月1日到3月下旬≥5 ℃的有效積溫；X22為2—3月平均氣溫；X23為3月平均相對(duì)濕度；X24為極端最低氣溫穩(wěn)定通過(guò)3 ℃的初日；X25為3月平均最低氣溫；X26為極端最低氣溫穩(wěn)定通過(guò)0 ℃的初日；X27為20 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)10 ℃的初日。

利用1994—2016年的資料回代入模型2，計(jì)算結(jié)果與實(shí)況符合程度較好。計(jì)算值與實(shí)際值相差≤2 d的有22 a，占95.7%；相差3～4 d的有1 a，占4.3%；沒(méi)有超過(guò)5 d的差值。用2017年數(shù)據(jù)代入模型2，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相同。

模型2中，分別將X24、X26、X27三個(gè)因子與始花期進(jìn)行比較，除了2015年的X24和2002年的X27與始花期相差9 d外，其余年份均超過(guò)11 d，時(shí)間提前量符合預(yù)報(bào)要求。

與模型1相比較，模型2的因子時(shí)間更接近始花期，其校正后的R2比模型1的大，數(shù)據(jù)回代和預(yù)測(cè)結(jié)果也好于模型1。這也說(shuō)明了距離始花期越近的氣象因素，對(duì)始花期的影響越大。

2.3 模型3

在分析資料與始花期的相關(guān)性時(shí)發(fā)現(xiàn)，蘋果的葉芽開(kāi)放期與始花期顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.908。引入葉芽開(kāi)放期，在模型2的基礎(chǔ)上重新建立模型，可以適用于有蘋果物候觀測(cè)的臺(tái)站，該模型校正后的R2為0.977。具體模型為

Y=-13.055+0.707X31+0.414X32+
0.201X33+0.256X34-0.193X35+1.347X36。

(3)

其中，X31為葉芽開(kāi)放期；X32為15 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日；X33為極端最低氣溫穩(wěn)定通過(guò)3 ℃的初日；X34為3月平均相對(duì)濕度；X35為20 cm地溫穩(wěn)定通過(guò)7 ℃的初日；X36為上年度9月到當(dāng)年3月月平均氣溫的平均值。

利用1994—2016年的資料回代入模型3，計(jì)算結(jié)果與實(shí)況符合程度較高，計(jì)算值與實(shí)際始花期差值全部少于2 d。用2017年數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差2 d。

模型3中，X31、X32、X33、X35這4 個(gè)因子與始花期進(jìn)行比較，提前時(shí)間分別為：12～21 d、26～45 d、9～30 d、25～48 d，時(shí)間提前量符合要求。

3 結(jié)論和討論

(1)對(duì)模型驗(yàn)證時(shí)發(fā)現(xiàn)，使用較短的固定時(shí)間段因子建立的模型，預(yù)測(cè)效果偏差。分析認(rèn)為，導(dǎo)致這一問(wèn)題的原因是較短的固定時(shí)間段與物候期對(duì)應(yīng)性偏差。因此，在建立模型時(shí)，建議選取較長(zhǎng)時(shí)間段的因子或動(dòng)態(tài)因子，模擬結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性。

(2)模型2和模型3均使用了極端最低氣溫穩(wěn)定通過(guò)某界限溫度的初日。該因子與始花期顯著相關(guān)，但不屬于常規(guī)的氣象資料統(tǒng)計(jì)范疇，首次應(yīng)用到始花期模型的建立，其有效性需進(jìn)一步驗(yàn)證。

(3)建立模型2和模型3時(shí)，人工剔除了旬?dāng)?shù)據(jù)，這一作法的合理性需進(jìn)一步探討。

(4)葉芽開(kāi)放期與始花期存在高度相關(guān)性，且提前量超過(guò)12 d，大部分提前時(shí)間在14～21 d之間，用葉芽開(kāi)放期作為因子建立的模型，回代檢驗(yàn)擬合程度最高，開(kāi)展果樹(shù)物候觀測(cè)的臺(tái)站可優(yōu)先選用模型3。

(5)不僅氣象因素會(huì)影響物候期，田間管理等人為因素也會(huì)對(duì)物候期產(chǎn)生影響，如花前灌溉，會(huì)降低地溫，造成始花期延遲。因此，需根據(jù)實(shí)際情況對(duì)模型預(yù)測(cè)值進(jìn)行人工訂正。

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