尹貞鈐，雪 婷，辛 博，馬耀絨

(渭南市氣象局，陜西渭南 714000)

陜西省白水縣位于陜西省東北部，屬渭北黃土高原溝壑丘陵區(qū)，具有晝夜溫差大，空氣濕度小，光照充足等氣候特點，是蘋果優(yōu)生區(qū)。據(jù)渭南市果業(yè)局數(shù)據(jù)，截止2015年，白水蘋果種植面積37 000 hm2，產(chǎn)量5.8×108kg，年產(chǎn)值20多億元，蘋果已成為白水經(jīng)濟主導產(chǎn)業(yè)。近年來，受氣候變暖影響，白水蘋果始花期提前，花期遭受凍害概率增大，嚴重影響縣域經(jīng)濟，花期凍害已成為白水蘋果生產(chǎn)中主要氣象災害。因此，提前、準確進行蘋果始花期預測，可為凍害防御提供依據(jù)，有利減輕凍害損失。

物候現(xiàn)象是生物節(jié)律與環(huán)境條件的綜合反映。從氣象條件來說，它不僅反映了當時的天氣條件，而且反映了過去一段時間氣象條件影響的積累情況[1]?；ㄆ谑枪麡湮锖颥F(xiàn)象之一，花期與氣象條件關(guān)系前人做了大量研究。張艷艷等[2]采用偏最小二乘回歸分析法建立了隴東塬區(qū)紅富士蘋果始花期預測模型。李美榮等[3]應用統(tǒng)計學方法建立了基于氣象因子的陜西蘋果始花期預測模型。張倩等[4]建立了基于逐步回歸的庫爾勒香梨始花期預測模型。董海濤等[5]采用逐步回歸方法，建立了桃樹花期預測模型。丁錫強[6]等建立了基于氣象因子的煙臺紅富士蘋果始花期預測模型。在前人研究基礎上，利用白水蘋果物候和氣象資料，采用數(shù)理統(tǒng)計方法建立蘋果始花期預測模型，并依據(jù)精細化預報結(jié)果，對始花期預測值進行訂正，使訂正后的預測值準確率更高。

1 資料

1.1 資料來源

2001—2018年物候數(shù)據(jù)為白水晚熟紅富士蘋果數(shù)據(jù)。2001—2005年白水蘋果物候資料來自陜西省經(jīng)濟作物臺，2006—2018年白水蘋果物候資料來源于白水縣氣象局蘋果固定觀測地段觀測數(shù)據(jù)。2001—2018年白水氣象站氣象資料包含有效積溫，旬月溫度、降水量、日照時數(shù)，需冷量(需冷量是指落葉果樹解除自然休眠所需的有效低溫時數(shù)稱為果樹的需冷量, 又稱為低溫需求量或需冷積溫[7])，均來自渭南市氣象局資料室。

1.2 資料處理

將蘋果始花日期轉(zhuǎn)換為日序數(shù)，3月1日記為1，3月2日記為2，依次類推，得到18 a蘋果始花期時間序列。2001—2015年物候和氣象數(shù)據(jù)用于建模，2016—2018年數(shù)據(jù)用于模型預測與驗證。

2 結(jié)果分析

2.1 始花期資料特征

始花期是指觀測樹上有一朵或同時幾朵花的花蕾開始完全開放，即為開花始期[1]。近18 a白水蘋果平均始花期4月7日，最早出現(xiàn)時間3月26日，最晚出現(xiàn)時間4月17日(見表1)，最早、最晚日

期相差22 d。始花期出現(xiàn)在3月下旬的年份占16.7%，4月上旬占55.6%，4月中旬占27.7%。

表1 2001—2018年白水蘋果始花期統(tǒng)計

2.2 因子選取與相關(guān)分析

依據(jù)前人研究成果[3-6]，結(jié)合白水本地氣候特點，選取白水氣象站2001—2015年溫度、積溫、降水、日照、需冷量等5類氣象數(shù)據(jù)，具體包含上年12月—當年3月各月月平均氣溫、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫、月降水量、月日照時數(shù)；上年12月—當年4月上旬各旬旬平均氣溫、旬平均最高氣溫、旬平均最低氣溫、旬降水量、旬日照時數(shù)；1月—始花期≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫；日平均氣溫穩(wěn)定通過0 ℃、3 ℃、5 ℃開始日—始花期≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫；花前5 、10、20、30、40、50 d≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫；3月≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫及果樹停止生長期需冷量。

分別對各類氣象數(shù)據(jù)與始花期數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析，結(jié)果顯示：降水、日照時數(shù)、需冷量與始花期相關(guān)性未通過α=0.05顯著性水平檢驗。溫度、積溫相關(guān)性較高，通過α=0.01顯著性水平檢驗的有5項(見表2)：x25為3月≥3 ℃有效積溫、x26為3月≥5 ℃有效積溫、x33為3月平均氣溫、x34為3月平均最高氣溫，x35為3月平均最低氣溫。

表2 白水蘋果始花期與氣象因子相關(guān)系數(shù)

2.3 模型建立

利用SPSS20.0軟件進行回歸分析。設置始花期日序為因變量y，x25、x26、x33、x34、x35為自變量，入選變量F值標準α=0.05，剔除標準α=0.1，進行逐步回歸,得到預測模型。方程R2=0.828，F(xiàn)=8.671，顯著性P=0.003，F(xiàn)>Fα=0.01(5,9)=6.06,回歸方程顯著。

Y=66.364-10.714x33+4.603x34+
5.662x35-0.046x25+0.044x26。

(1)

2.4 模型檢驗與預測

2.4.1 檢驗 根據(jù)預測模型，利用歷史數(shù)據(jù)對2001—2015年白水蘋果始花期進行回代檢驗，結(jié)果顯示：預測值(預測始花期)與實際值(實際始花期)絕對誤差≤2 d概率為66.7%，≤3 d概率為86.7%，>3 d概率為13.3%(見表3)。

表3 2001—2015年白水蘋果始花期模型回代與實況誤差

2.4.2 訂正與預測 依據(jù)模型回代結(jié)果，對始花前一周天氣實況進行逐年普查，發(fā)現(xiàn)造成誤差原因有二個方面：一是始花前有強冷空氣入侵(強冷空氣標準依據(jù)冷空氣等級劃分表[7])或有陰雨天氣出現(xiàn)，造成始花期推遲。如2006年始花前有強冷空氣入侵，并出現(xiàn)小雨天氣，花期推遲；二是始花前氣溫異常偏高，始花期提前。如2002、2005、2013年花前升溫明顯，始花期提前。根據(jù)歷史普查情況對模型預報結(jié)果進行訂正，訂正后預測值與實際值絕對誤差≤2 d概率為86.7%，較訂正前提高20%。具體訂正方法：①始花前1周(包含始花期當天，始花期是指始花期預測值)有強冷空氣入侵或有陰雨天氣發(fā)生(陰雨天日照時數(shù)<3 h)，始花期推遲，推遲日數(shù)為冷空氣持續(xù)日數(shù)或陰雨日數(shù)，若強冷空氣與陰雨日期重疊，不再重復計算；②始花前1周氣溫明顯偏高，始花期提前，提前日數(shù)為2～3 d。

本研究可于每年3月21日、3月26日、4月1日進行白水晚熟紅富士蘋果始花期預測與訂正(模型中所需3月21—31日、26—31日最高、最低溫度及天氣狀況等來自精細化格點預報結(jié)果，平均氣溫、積溫數(shù)據(jù)通過精細化格點預報結(jié)果求算)，預測結(jié)果提前7～15 d，給生產(chǎn)安排和氣象災害防御等預留了充足時間。

根據(jù)始花期預測模型計算，結(jié)合花前一周精細化預報對預測值進行訂正，結(jié)果顯示：2016—2018年白水蘋果始花期訂正值與實際值絕對誤差均≤2 d(見表4)。

表4 2016—2018年白水蘋果始花期預測與實況誤差

3 結(jié)論

(1)通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，白水蘋果始花期早晚與溫度、積溫相關(guān)性較高，降水、日照、需冷量等雖有一定相關(guān)性，但對花期早晚影響較小。

(2)采用逐步回歸得到的預測模型，回歸效果顯著，能較好預測蘋果始花期。但受始花前冷空氣活動、陰雨、劇烈升溫等天氣影響，個別年份預測值與實際花期絕對誤差較大。因此，采用模型計算+預測值訂正方法，可使預報準確率得到提升，近3年業(yè)務應用效果較好。

(3)將精細化預報結(jié)果合理應用在始花期模型計算和預測值訂正中，提前7～15 d預測始花期，給災害防御和合理安排生產(chǎn)預留了充足時間，使精細化預報在為農(nóng)服務中發(fā)揮重要作用。但是，精細化預報的準確性會對始花期預測結(jié)果、訂正形成一定制約。