張仕明，顧軍明

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庫(kù)爾勒香梨樹(shù)冬季凍害指數(shù)改進(jìn)與預(yù)測(cè)*

張仕明，顧軍明

（新疆巴州氣象局，庫(kù)爾勒 841000）

利用庫(kù)爾勒氣象站1981?2017年逐日氣象觀測(cè)資料和大氣環(huán)流資料，采用主成分分析方法，將4個(gè)對(duì)梨樹(shù)冬季凍害影響顯著的氣象因子，即冬季極端最低氣溫、日平均氣溫≤?10℃負(fù)積溫、最低氣溫≤?15℃日數(shù)以及積雪深度≥5cm日數(shù)，合成綜合凍害指數(shù)，并以該指數(shù)為預(yù)測(cè)對(duì)象，通過(guò)Pearson相關(guān)分析和逐步回歸方法，篩選出與綜合凍害指數(shù)顯著相關(guān)的大氣環(huán)流因子作為自變量，建立綜合凍害指數(shù)預(yù)測(cè)模型，最后對(duì)模型效果進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，綜合凍害指數(shù)能夠較好地反映歷年庫(kù)爾勒香梨樹(shù)凍害情況，指數(shù)值越小，凍害程度越嚴(yán)重。結(jié)合歷史災(zāi)情記錄，定義綜合凍害指數(shù)＞?0.42為無(wú)凍害，?0.91～?0.42為輕度凍害，?1.8～?0.92為中度凍害，綜合凍害指數(shù)＜?1.8為重度凍害。對(duì)建立的綜合凍害指數(shù)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，1981?2015年回代擬合值與采用主成分分析方法計(jì)算得出的實(shí)際值相比較，正負(fù)同號(hào)率為85.7%；回代擬合值與歷史災(zāi)情相比較，無(wú)凍害等級(jí)正確率為80%，重度凍害正確率為75%，中度凍害誤差1個(gè)等級(jí)，輕度凍害擬合較差；2016、2017年延伸預(yù)報(bào)完全正確。

庫(kù)爾勒香梨；主成分分析；凍害指數(shù)；環(huán)流特征量

庫(kù)爾勒香梨香味濃郁獨(dú)特，皮薄肉細(xì)，汁多味甜，酥脆爽口，是新疆知名度最高的特色林果品牌之一，在國(guó)際市場(chǎng)上被譽(yù)為“梨中珍品”，具有極高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值[1]。2017年，庫(kù)爾勒香梨憑借其獨(dú)有的卓越品質(zhì)入選“2017世界地理標(biāo)志”。庫(kù)爾勒香梨作為地域性極強(qiáng)的名優(yōu)特優(yōu)良品種，不僅是農(nóng)民增收致富的支柱產(chǎn)業(yè)之一，也是推進(jìn)脫貧攻堅(jiān)的特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)。近年，香梨種植規(guī)模不斷擴(kuò)大，種植面積由1981年0.04萬(wàn)hm2，增長(zhǎng)到2015年2.73萬(wàn)hm2。然而，隨著全球氣候和新疆區(qū)域氣候的變暖[2]，庫(kù)爾勒地區(qū)冬季由于階段性低溫引起香梨果樹(shù)凍害的極端氣候事件時(shí)常發(fā)生。據(jù)庫(kù)爾勒市農(nóng)業(yè)部門(mén)調(diào)查統(tǒng)計(jì)[3]，21世紀(jì)以來(lái)，2002/2003年、2007/2008年、2010/2011年、2012/2013年冬季，庫(kù)爾勒地區(qū)頻繁發(fā)生了嚴(yán)重香梨果樹(shù)越冬凍害，導(dǎo)致大幅減產(chǎn)甚至毀園。因此，冬季凍害是庫(kù)爾勒香梨產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸問(wèn)題之一，開(kāi)展香梨果樹(shù)凍害早期預(yù)報(bào)和預(yù)警工作是果農(nóng)的迫切需求，在生產(chǎn)中具有十分重要的意義。

近年，很多學(xué)者對(duì)庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)越冬凍害的氣候成因進(jìn)行了研究[4－6]，提出凍害發(fā)生的主要?dú)夂蛞蜃訛槎镜蜏?、低溫持續(xù)時(shí)間、降雪及積雪等。在研究香梨果樹(shù)凍害指標(biāo)方面，李茂春等[7]分別提出有積雪和無(wú)積雪情況下香梨發(fā)生凍害的指標(biāo)，張仕明等[8]針對(duì)冬季極端最低氣溫、負(fù)積溫以及最低氣溫持續(xù)時(shí)間構(gòu)造了香梨凍害綜合指數(shù)，但未考慮降雪對(duì)梨樹(shù)凍害的影響。要對(duì)梨樹(shù)凍害作出長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，必須尋求引發(fā)凍害的早期背景場(chǎng)因子，而大氣環(huán)流異常變化是造成天氣、氣候異常的直接原因，大氣環(huán)流屬于大尺度天氣系統(tǒng)，對(duì)局地氣候的影響存在滯后性，根據(jù)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)原理，存在可預(yù)報(bào)性[9]。目前基于大氣環(huán)流特征量的農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方面研究較多，得出了水稻年景[10]、稻曲病指數(shù)[11]、冬小麥白粉病[12]、荔枝寒害[13]、香蕉寒害[14]等長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型，并應(yīng)用于業(yè)務(wù)服務(wù)工作中，取得了顯著成效。本研究借鑒前人研究成果，對(duì)文獻(xiàn)[8]提出的綜合凍害指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，增加積雪因子，應(yīng)用主成分分析法，構(gòu)建庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)綜合凍害指數(shù)作為預(yù)報(bào)目標(biāo)，根據(jù)中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)原理，以相關(guān)顯著的前期大氣環(huán)流指數(shù)作為預(yù)測(cè)因子建立預(yù)報(bào)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，以期為氣象服務(wù)于農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

庫(kù)爾勒市位于新疆中部、天山南麓、塔里木盆地東北邊緣，北倚天山支脈，南臨塔克拉瑪干沙漠，地處85°14′10″E-86°34′21″E、41°10′48″N-42°21′36″N，屬溫帶大陸性干旱氣候，年平均氣溫12.0℃，年極端最低氣溫?24.4℃，年均降水量59.2㎜，蒸發(fā)量2669.8mm，相對(duì)濕度46%，無(wú)霜期215d，日照時(shí)數(shù)2802.6h。庫(kù)爾勒市是“庫(kù)爾勒香梨”的主產(chǎn)區(qū)，也因盛產(chǎn)香梨而被稱(chēng)為“梨城”。

1.2 資料來(lái)源

氣象資料來(lái)自庫(kù)爾勒氣象站1981?2017年冬季（12月?翌年2月）地面氣象要素觀測(cè)資料，包括逐日平均氣溫、日最低氣溫、積雪深度等。庫(kù)爾勒國(guó)家基本氣象站于2016年1月1日，由城郊（86°08′E、41°45′N(xiāo)）遷移至新址（85°49′E、41°44′N(xiāo)）。為保持資料連續(xù)，2016年1月1日以后的氣溫資料仍采用庫(kù)爾勒氣象站舊址的自動(dòng)觀測(cè)數(shù)據(jù)，積雪深度資料為搬遷后新站的人工觀測(cè)資料。大氣環(huán)流指數(shù)取國(guó)家氣候中心重新整編計(jì)算的88項(xiàng)大氣環(huán)流指數(shù)（http://cmdp.ncc.cma.gov.cn/Monitoring/cn_index_130.php百項(xiàng)氣候系統(tǒng)指數(shù)集）月平均值，時(shí)間為1981年1月?2017年12月。香梨果樹(shù)越冬凍害資料來(lái)自庫(kù)爾勒市農(nóng)業(yè)部門(mén)1981?2017年災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

1.3 主成分分析

主成分分析是將多個(gè)相關(guān)性顯著的變量，通過(guò)線性變換，組合成少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的能充分反映總體信息的綜合變量。計(jì)算步驟為：（1）進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，以消除指標(biāo)變量的量綱或單位的影響，本研究采用Z標(biāo)準(zhǔn)化，即均值為0，方差為1；（2）求出相關(guān)系數(shù)矩陣R的所有非零特征根；（3）選擇主成分個(gè)數(shù)；（4）求出相應(yīng)于前s個(gè)特征根的特征向量并將特征向量進(jìn)行單位化；（5）計(jì)算主成分變量的值。

采用SPSS24.0統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的主成分分析。

1.4 凍害預(yù)測(cè)模型建立思路

根據(jù)長(zhǎng)期觀測(cè)的歷史資料，將影響庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)凍害的各個(gè)相關(guān)性顯著、信息重疊的單一氣象指標(biāo)，采用主成分方法構(gòu)建一個(gè)綜合的凍害氣候指標(biāo)，定義為綜合凍害指數(shù)。然而，生產(chǎn)實(shí)踐中，為了及時(shí)對(duì)香梨果樹(shù)進(jìn)行凍害防護(hù)，每年11月需要對(duì)果樹(shù)越冬凍害情況進(jìn)行預(yù)報(bào)。因此，根據(jù)區(qū)域氣候變化對(duì)大氣環(huán)流響應(yīng)的滯后性，參考文獻(xiàn)[9]的方法，以綜合凍害指數(shù)為預(yù)報(bào)目標(biāo)，將歷年凍害指數(shù)與對(duì)應(yīng)年份1?10月大氣環(huán)流指數(shù)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，提取相關(guān)顯著的因子建立環(huán)流指數(shù)因子集，并利用逐步回歸分析方法，篩選出關(guān)鍵影響因子，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行歷史回代及試報(bào)檢驗(yàn)。采用SPSS24.0統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)逐步回歸方程建模。

2 結(jié)果與分析

2.1 香梨樹(shù)綜合凍害指數(shù)的改進(jìn)

2.1.1 易造成果樹(shù)凍害的氣象因子分析

基于文獻(xiàn)[8]的研究成果，選取與香梨果樹(shù)凍害有關(guān)的主要?dú)庀笠蜃?，包括冬季極端最低氣溫、日平均氣溫≤?10℃的負(fù)積溫、最低氣溫≤?15℃的低溫日數(shù)。相關(guān)研究表明，梨樹(shù)凍害與降雪有著密切的關(guān)系[4]。為使凍害指數(shù)能夠更準(zhǔn)確反映歷年凍害情況，對(duì)文獻(xiàn)[8]的研究成果進(jìn)行改進(jìn)，增加了積雪因子（地面積雪深度≥5cm的積雪日數(shù)）對(duì)梨樹(shù)凍害的影響研究。極端最低氣溫反映冬季冷暖程度，只有冬季極端最低氣溫低于?20℃香梨果樹(shù)才會(huì)出現(xiàn)凍害，因此，以冬季極端最低氣溫來(lái)反映低溫對(duì)梨樹(shù)凍害的影響，定義為x1；冬季負(fù)積溫反映冬季嚴(yán)寒的累積效應(yīng)，以低于?10℃的日平均氣溫統(tǒng)計(jì)，包含了白天最高氣溫與夜間最低氣溫的信息，因此，以日平均氣溫≤?10℃負(fù)積溫來(lái)反映嚴(yán)寒累積效應(yīng)對(duì)梨樹(shù)凍害的影響，定義為x2；低溫日數(shù)反映梨樹(shù)經(jīng)歷一定限度低溫的累積時(shí)間，樹(shù)體處于較低溫度環(huán)境的時(shí)間越長(zhǎng)越容易受凍，因此，以最低氣溫≤?15℃的低溫日數(shù)來(lái)反映最低氣溫累積時(shí)間對(duì)梨樹(shù)凍害的影響，定義為x3；地表積雪是影響冬季氣溫異常的重要環(huán)境因子之一，雪面白天反射太陽(yáng)熱量，夜間輻射降溫，加之融雪還要吸收熱量，較厚且長(zhǎng)時(shí)間的積雪環(huán)境容易引起氣溫劇烈下降，因此，以積雪深度≥5cm的日數(shù)來(lái)反映積雪對(duì)梨樹(shù)凍害的影響，定義為x4。

由表1可知，極端最低氣溫、負(fù)積溫、低溫日數(shù)這3個(gè)表征冬季低溫的因子之間呈極顯著的相關(guān)關(guān)系（P＜0.01），積雪日數(shù)與極端最低氣溫、負(fù)積溫分別呈顯著和極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與低溫日數(shù)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。表明各因子之間存在很強(qiáng)的共線性，有信息重疊，可以進(jìn)行因子的主成分分析，構(gòu)建成一個(gè)綜合的因子。

表1 1981?2017年冬季4種凍害因子的相關(guān)系數(shù)

注：x1為極端最低溫度，x2為日平均氣溫≤?10℃的負(fù)積溫，x3為最低氣溫≤?15℃的日數(shù)，x4為積雪深度≥5cm的日數(shù)。**表示P＜0.01，*表示P＜0.05。下同。

Note: x1is the extreme minimum temperature in winter, x2is the minus accumulative temperatures≤?10℃ of daily average temperature in winter,x3is the days with minimum temperature ≤?15℃,x4is the days with snow depth ≥5cm.**is P< 0.01，*is P< 0.05. The same as below.

2.1.2 庫(kù)爾勒香梨樹(shù)冬季綜合凍害指數(shù)的計(jì)算

利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件將上述4個(gè)因子進(jìn)行主成分分析。各因子間KMO統(tǒng)計(jì)量值為0.751，說(shuō)明以上4個(gè)凍害因子樣本適合進(jìn)行主成分分析，Bartlett球形檢驗(yàn)Sig值為0.000，小于P=0.05顯著水平，說(shuō)明變量之間存在相關(guān)性，適合進(jìn)行主成分分析。主成分分析結(jié)果見(jiàn)表2。由表可見(jiàn)，前2個(gè)主成分已經(jīng)解釋了總方差的95.6%，故可以選擇前2個(gè)主成分進(jìn)行主成分載荷分析，即主成分個(gè)數(shù)m=2。結(jié)果見(jiàn)表3。

表3中系數(shù)的絕對(duì)值越大說(shuō)明該主成分與指標(biāo)間的聯(lián)系越緊密。從表3可以看出，前3個(gè)表征冬季溫度的因子在第一主成分中的載荷較大，說(shuō)明第一主成分基本反映了溫度指標(biāo)的信息；第4個(gè)因子在第二主成分上有較高的載荷，說(shuō)明第二主成分基本反映了積雪的指標(biāo)信息。所以提取2個(gè)主成分基本反映全部指標(biāo)的信息，可以用2個(gè)新變量來(lái)代替原來(lái)的4個(gè)變量。

表2 冬季4種凍害因子主成分分析結(jié)果

表3 主成分因子載荷矩陣

通過(guò)主成分因子載荷矩陣和相應(yīng)的特征值計(jì)算，得出對(duì)應(yīng)的單位特征向量，將得到的特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的原始因子數(shù)據(jù)相乘，即得出主成分函數(shù)計(jì)算式為

式中，Zi1、Zi2分別為第i年第1和第2主成分得分值，zXi為原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。根據(jù)各主成分所分析的方差百分比計(jì)算出綜合得分函數(shù)，即

式中，Zi為第i年綜合主成分得分，定義為冬季綜合凍害指數(shù)。

2.1.3 冬季綜合凍害指數(shù)的驗(yàn)證

利用主成分分析方法計(jì)算得出1981?2017年冬季綜合凍害指數(shù)，結(jié)合各年凍害調(diào)查資料分析，指數(shù)為正值表示冬季偏暖，無(wú)凍害發(fā)生，負(fù)值表示偏冷，可能發(fā)生凍害。37a中冬季綜合凍害指數(shù)＜0的年份共計(jì)13a，其中7a發(fā)生了凍害，與農(nóng)業(yè)部門(mén)災(zāi)情統(tǒng)計(jì)1981?2017年共計(jì)7次凍害的結(jié)果相一致。將綜合凍害指數(shù)＜0的年份按升序排序并與該年凍害程度比較，從表4可見(jiàn)，中度以上凍害的年份綜合凍害指數(shù)均＜?0.92，凍害指數(shù)越小，凍害程度越重，凍害指數(shù)＞?0.42的年份無(wú)凍害發(fā)生。通過(guò)對(duì)歷史災(zāi)情記錄與綜合凍害指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，定義香梨凍害分級(jí)指標(biāo)，綜合凍害指數(shù)＞?0.42為無(wú)凍害，?0.91～?0.42為輕度凍害，?1.8～?0.92為中度凍害，綜合凍害指數(shù)＜?1.8為重度凍害。按本研究定義的凍害等級(jí)指標(biāo)，將37a綜合凍害指數(shù)分級(jí)，其中無(wú)凍害年份有26a，歷史災(zāi)情記錄顯示均無(wú)災(zāi)情；中度凍害2a、重度凍害4a，與表4中實(shí)際發(fā)生凍害程度一一對(duì)應(yīng)；輕度凍害5a，但災(zāi)情記錄僅顯示2014年發(fā)生了輕度凍害。分級(jí)指標(biāo)對(duì)輕度凍害年份空?qǐng)?bào)較多，主要原因是輕度凍害年份的氣象條件與凍害臨界指標(biāo)差異不大，是否發(fā)生凍害還受果樹(shù)冬前抗寒鍛煉、生產(chǎn)管理水平等因素影響，還可能是由于輕度凍害災(zāi)情不明顯，災(zāi)害損失小，歷史災(zāi)情調(diào)查不全面等。

改進(jìn)后的綜合凍害指數(shù)與文獻(xiàn)[8]的凍害指數(shù)相比，兩者都能反映1984、2007、2002、2010年的明顯凍害，改進(jìn)后的綜合凍害指數(shù)能夠分級(jí)表示歷史記錄的全部?jī)龊Γ墨I(xiàn)[8]未能識(shí)別出1995年的中度凍害，說(shuō)明改進(jìn)后的綜合凍害指數(shù)能夠更好地反映實(shí)際災(zāi)情。

2.2 果樹(shù)綜合凍害指數(shù)預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建

2.2.1 預(yù)報(bào)因子的選取

根據(jù)庫(kù)爾勒香梨氣象服務(wù)工作需求，為便于果農(nóng)在入冬前開(kāi)展香梨果樹(shù)防凍工作，一般在11月提供香梨果樹(shù)越冬凍害預(yù)測(cè)，因此選取預(yù)報(bào)因子的影響時(shí)段可截至10月。計(jì)算1－10月88項(xiàng)逐月環(huán)流指數(shù)與綜合凍害指數(shù)的相關(guān)系數(shù)，為保證選擇因子與因變量間的平穩(wěn)性，選取相關(guān)系數(shù)顯著的因子作為備選因子。經(jīng)篩選后，得到17個(gè)兼具穩(wěn)定性和獨(dú)立性的大氣環(huán)流影響因子，見(jiàn)表5。

表5 與冬季綜合凍害指數(shù)顯著相關(guān)的17個(gè)大氣環(huán)流指數(shù)

注：H后的數(shù)字表示該指數(shù)在88項(xiàng)大氣環(huán)流指數(shù)中的排序，“（）”內(nèi)的數(shù)字表示月份。

Note：The number after “H” is the order of the index in the 88 atmospheric circulation indices. The figure in “（）” is the month.

2.2.2 預(yù)報(bào)模型的建立

設(shè)因變量為庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)冬季綜合凍害指數(shù)（yt），以上述篩選出的17個(gè)顯著相關(guān)因子為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析。將各因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱的影響；然后進(jìn)行逐步回歸，最終入選出的7個(gè)貢獻(xiàn)最大且通過(guò)0.05水平顯著性檢驗(yàn)的因子分別為：4月大西洋歐洲區(qū)極渦面積指數(shù)（x1t）、8月30hPa緯向風(fēng)指數(shù)（x2t）、9月大西洋副高脊線位置指數(shù)（x3t）、4月歐亞緯向環(huán)流指數(shù)（x4t）、6月西太平洋副高西伸脊點(diǎn)指數(shù)（x5t）、10月亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)（x6t）、9月北美副高北界位置指數(shù)（x7t）。以1981?2015年數(shù)據(jù)為樣本（n=35）建立的預(yù)報(bào)模型方程為

yt=?0.109+0.293x1t+0.332x2t+0.456x3t+0.438x4t+

0.43x5t+0.323x6t?0.285x7t（4）

方程擬合優(yōu)度R2＝0.919，說(shuō)明模型效果好，調(diào)整后的R2=0.805，表示自變量可以解釋因變量80%的變化，方程的方差分析F＝21.09，顯著水平P＜0.01，Durbin-Warson統(tǒng)計(jì)量為2.054，說(shuō)明方程的擬合效果較好。

2.2.3 預(yù)報(bào)模型的檢驗(yàn)

依據(jù)預(yù)報(bào)模型方程，得到1981?2015年歷史回代擬合和2016?2017年延伸預(yù)報(bào)的結(jié)果，與主成分分析計(jì)算出的綜合凍害指數(shù)進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖1。由圖中可見(jiàn)，兩者曲線重合度較高，特別是對(duì)明顯凍害年有較好的模擬（1984、2002、2007年）。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，歷史回代模擬值與實(shí)際值正負(fù)同號(hào)率為85.7%，兩組數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.90，t檢驗(yàn)值為0.318，顯著性P值（0.753）≥0.05，說(shuō)明模擬值與實(shí)際值兩組數(shù)據(jù)間無(wú)顯著差異。

按照凍害分級(jí)指標(biāo)，歷史回代擬合有無(wú)凍害的正確率，即擬合值的凍害等級(jí)與實(shí)際災(zāi)情比較完全正確的累計(jì)次數(shù)占總次數(shù)的百分比，為80%，無(wú)漏報(bào)，空?qǐng)?bào)率為20%。重度凍害預(yù)報(bào)正確率為75%；中度凍害誤差為1個(gè)等級(jí)，其中1995、2012年預(yù)報(bào)值為輕度凍害，實(shí)際災(zāi)情為中度凍害，2010年預(yù)報(bào)值為中度凍害，實(shí)際為重度凍害；輕度凍害擬合較差，漏報(bào)、空?qǐng)?bào)較多。2016、2017年延伸預(yù)報(bào)值分別為0.52、?0.31，均定性為無(wú)凍害，2016、2017年實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)越冬無(wú)凍害，預(yù)報(bào)完全正確，說(shuō)明預(yù)報(bào)模型可行。

圖1 綜合凍害指數(shù)的模型回代摸擬值、預(yù)測(cè)值與主成分法計(jì)算的實(shí)際值對(duì)比（1981?2017年）

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）對(duì)文獻(xiàn)[8]基于極端最低氣溫、負(fù)積溫、低溫日數(shù)因子建立的庫(kù)爾勒香梨綜合凍害指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，增加了積雪因子，從而使采用主成分分析方法計(jì)算得到的綜合凍害指數(shù)概括的信息更完善，改進(jìn)后的綜合凍害指數(shù)能夠分級(jí)表示歷史記錄的全部?jī)龊ΓA(yù)報(bào)結(jié)果得到優(yōu)化。

（2）通過(guò)對(duì)計(jì)算得出的歷年綜合凍害指數(shù)與歷史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)分析，定義無(wú)凍害、輕度、中度、重度凍害四級(jí)指標(biāo)的臨界值，將歷年綜合凍害指數(shù)進(jìn)行分級(jí)并用歷史災(zāi)情記錄檢驗(yàn)，重度凍害、中度凍害及無(wú)凍害年份均與歷史災(zāi)情記錄相符，僅輕度凍害空?qǐng)?bào)較多。

（3）以4月大西洋歐洲區(qū)極渦面積指數(shù)、8月30hPa緯向風(fēng)指數(shù)、9月大西洋副高脊線位置指數(shù)、4月歐亞緯向環(huán)流指數(shù)、6月西太平洋副高西伸脊點(diǎn)指數(shù)、10月亞洲區(qū)極渦強(qiáng)度指數(shù)和9月北美副高北界位置指數(shù)為自變量，以綜合年凍害指數(shù)為因變量，建立預(yù)測(cè)模型。歷史回代檢驗(yàn)表明，1981?2015年回代擬合值與采用主成分分析方法計(jì)算得出的實(shí)際值正負(fù)同號(hào)率為85.7%；回代擬合值與歷史災(zāi)情相比較，有或無(wú)凍害的預(yù)報(bào)正確率為80%，重度凍害正確率為75%，中、輕度凍害擬合較差，漏報(bào)、空?qǐng)?bào)較多。2016、2017年延伸預(yù)報(bào)完全正確，說(shuō)明預(yù)報(bào)模型可行，研究成果能夠滿足氣象服務(wù)工作需求。

3.2 討論

庫(kù)爾勒香梨果樹(shù)凍害的氣象原因較為復(fù)雜，相同的綜合凍害指數(shù)在不同的年份梨樹(shù)可能有不一樣的表現(xiàn)，例如，同樣的冬季極端最低溫度或降雪量，出現(xiàn)在前冬或后冬對(duì)梨樹(shù)的影響是不相同的；同樣強(qiáng)度的低溫，是急劇降溫還是逐步降溫其結(jié)果也不相同；另外冬前對(duì)梨樹(shù)采取不同的生產(chǎn)管理措施，樹(shù)體對(duì)凍害的抵抗能力也不同，因此，用研究得出的綜合凍害指數(shù)進(jìn)行凍害分級(jí)與實(shí)際災(zāi)情有差異。雖然本研究建立的凍害預(yù)測(cè)模型對(duì)有或無(wú)凍害的定性預(yù)報(bào)正確率高，但是對(duì)中度、輕度凍害的定量預(yù)報(bào)還有待提高。今后要考慮進(jìn)一步研究綜合凍害指數(shù)的計(jì)算方法，參考前人在積寒等[15]方面研究成果，考慮冬季氣溫變化的劇烈程度、冬前的抗寒性鍛煉等方面因素，使綜合凍害指數(shù)更符合實(shí)際災(zāi)情；在完善預(yù)測(cè)模型方面，可以參考基于海溫[16]進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的方法，采取多種預(yù)測(cè)方法集成技術(shù)，從而提高梨樹(shù)凍害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

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Improvement and Prediction of Cold Freezing Injury Index of Korla Fragrant Pear Trees in Winter

ZHANG Shi-ming，GU Jun-ming

(Bazhou Meteorological Bureau, Korla, Xinjiang 841000,China)

Using the daily weather observation data and atmospheric circulation data from Korla weather station from 1981 to 2017, four meteorological factors（including extreme minimum temperature in winter, negative accumulated temperature of daily average temperature ≤?10℃, the minimum temperature days ≤?15℃, number of days with snow depth ≥5cm）with significant effects on winter freezing injury of pear trees were synthesized into a comprehensive freezing injury index by Principal Component Analysis（PCA）. Then, using the index as the prediction object, the Pearson correlation analysis and stepwise regression method were used to select the atmospheric circulation factor which was significantly correlated with the comprehensive frost damage index as the independent variable, and the comprehensive frost damage index prediction model was established. Finally, the model effect was tested by using data from 1981 to 2017. The results showed that the comprehensive freezing injury index reflected the freezing injury of Korla pear trees over these years, and the smaller the index value, the more serious the degree of freezing injury. Combined with historical disaster records, definition of comprehensive freezing injury index > ?0.42 was no freezing injury, ?0.91 to ?0.42 was slight freezing injury, ?1.8 to ?0.92 was moderate freezing injury, and comprehensive freezing injury index

Korla fragrant pear; Principal component analysis; Freezing injury index; Circulation characteristic quantity

10.3969/j.issn.1000-6362.2019.07.006

2018?12?15

2016年新疆氣象局面上項(xiàng)目（MS201611）

張仕明（1975?），高級(jí)工程師，從事農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作。E-mail：zsm911@163.com

張仕明,顧軍明.庫(kù)爾勒香梨樹(shù)冬季凍害指數(shù)改進(jìn)與預(yù)測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2019,40(7):467-473