彭嘉棟 廖玉芳 蔣元華 黃超

摘要：利用2009—2017年湖南省不同縣市多塊油茶（Camellia oleifera Abel.）樣地的鮮果含油率資料和同時段鄰近氣象站資料構(gòu)建的油茶生長或處理期各階段氣象指標(biāo)，利用主成分分析方法分析不同階段氣象指標(biāo)對油茶鮮果含油率的影響，并基于此建立含油率預(yù)測模型。結(jié)果表明，果實成熟期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、采摘當(dāng)年和果實膨大高峰期氣象因子對含油率的影響較其他階段更為顯著，溫度類指標(biāo)特別是極端最高氣溫為影響含油率的主導(dǎo)因子，利用氣象因子構(gòu)建的油茶含油率預(yù)測模型具有一定的適用性。

關(guān)鍵詞：氣象因子;油茶（Camellia oleifera Abel.）;鮮果含油率

中圖分類號：P468.0+21;S794.4? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）20-0101-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.20.023? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Influence analysis of meteorological factors on oil rate of fresh fruit for

Camellia oleifera Abel. and construction of forecasting model

PENG Jia-dong，LIAO Yu-fang，JIANG Yuan-hua，HUANG Chao

（Climate Center of Hunan Province，Changsha 410118，China）

Abstract： Based on the collection and processing of the oil rate data of fresh fruit from multiple Camellia oleifera Abel. sample plots in different county of Hunan province during 2009—2017 and the meteorological indices for each stage of growth and treatment of Camellia oleifera Abel. which computed by the nearby meteorological observation stations data during the same period， the method of principal component analysis had been used to research the impacts of the meteorological factors in different stages on Camellia oleifera Abel.s fresh fruit oil rate and a forecasting model were constructed based on above meteorological factors. The results show that the effects of meteorological factors for fruit maturity period，oil transformation and accumulation peak period， the whole year of fruit picking and fruit enlargement peak period on oil content are more significant than other periods and the temperature indices，especially the extreme maximum temperature is the key factor which affecting oil content. The oil content forecasting model constructed base on those factors has a relative high accuracy and can be applied in operation.

Key words： meteorological factors; Camellia oleifera Abel.; oil rate of fresh fruit

油茶（Camellia oleifera Abel.）是中國特有的高檔木本食用油料植物[1]，主要分布在長江流域及其以南的14個省，油茶子年產(chǎn)量為1.8×106 t左右，其中湖南省油茶種植面積、茶油產(chǎn)量和產(chǎn)值均居全國首位。與所有露天栽培的作物一樣，氣象因子對油茶有重要影響。近年來，國內(nèi)許多學(xué)者相繼開展了油茶生長與氣象因子關(guān)系的研究，比如分析不同地區(qū)油茶種植的氣候條件及主要氣象災(zāi)害[2，3]，分析油茶產(chǎn)量和經(jīng)濟性狀與氣象因子之間的關(guān)聯(lián)[4-6]，開展不同地區(qū)油茶種植氣候適宜性區(qū)劃的相關(guān)研究[7-9]等。油茶鮮果含油率是其最重要的經(jīng)濟性狀之一，以往研究大都基于少數(shù)油茶樣地開展氣象因子與油茶含油率之間的關(guān)聯(lián)分析[10-12]，由于缺乏成規(guī)模的多個樣地的含油率數(shù)據(jù)，深入的定量研究鮮見報道。本研究采用數(shù)理統(tǒng)計方法，在全國油茶最大產(chǎn)區(qū)湖南省開展不同階段氣溫、光照和水分等氣象指標(biāo)對油茶鮮果含油率的影響分析并構(gòu)建模型，可為油茶生產(chǎn)充分合理利用氣候資源，提升經(jīng)濟效益提供科技支撐，并為其他油茶產(chǎn)區(qū)相關(guān)研究提供參考。

1? 材料與方法

1.1? 資料來源及處理

油茶含油率資料來源于湖南省林業(yè)科學(xué)院提供的2009—2017年湖南省不同市（縣）多塊油茶樣地的鮮果含油率數(shù)據(jù)，共計123個樣本。氣象資料來源于距離油茶樣地最近的各市（縣）國家地面氣象觀測站同時段的逐日氣象資料。

將與鮮果含油率有關(guān)的油茶生長或處理期（統(tǒng)稱為品質(zhì)形成期）分為6個階段，即果實第一次膨大期、果實膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、果實成熟期、果實處理期及采摘當(dāng)年，上述階段涵蓋了油茶主要生長發(fā)育和果實處理期以及全年的總體狀況，其中前4個階段均另包含一個關(guān)鍵時段，累計10個階段的時間跨度及代碼見表1。將氣象因子按照表1的不同階段統(tǒng)計成如表2所示的各類氣象指標(biāo)，不同階段的氣象指標(biāo)統(tǒng)一用指標(biāo)名稱+階段代碼表示，如果實第一次膨大期關(guān)鍵期的平均最低氣溫用tnmean_3表示。

1.2? 研究方法

采用主成分分析法分析氣象因子與油茶鮮果含油率的關(guān)系，采用逐步回歸和多元回歸方法建立油茶鮮果含油率氣象預(yù)測模型，采用SPSS軟件進行分析[13]。

2? 結(jié)果與分析

2.1? 不同物候期氣象指標(biāo)與鮮果含油率的主成分分析

將2009—2017年湖南省各市（縣）共計123個樣本的油茶含油率數(shù)據(jù)與對應(yīng)的油茶品質(zhì)形成期各階段的氣象指標(biāo)進行主成分分析，得出第三主成分的含油率載荷絕對值最大（載荷值-0.350），其次為第五主成分（載荷值0.323），其余主成分的含油率載荷絕對值均小于0.300?；诤吐瘦d荷值的量級，選擇上述2個含油率載荷絕對值≥0.300的主成分，同時提取這些主成分當(dāng)中載荷絕對值≥0.300和0.400的氣象因子，分析油茶品質(zhì)形成期各階段氣象因子的最大（最小）載荷值（圖1）及滿足條件的因子數(shù)量（圖2和圖3），當(dāng)某一階段有關(guān)鍵期時，只取該階段全時段或關(guān)鍵期中載荷絕對值最大的因子以及滿足條件因子數(shù)量的最大值。為方便起見，當(dāng)某一主成分含油率載荷值與氣象指標(biāo)載荷值同號時，將指標(biāo)載荷值設(shè)定為正值，代表與含油率呈正相關(guān);反之設(shè)定為負值，代表與含油率呈負相關(guān)。

從圖1可以看出，各階段中以果實成熟期的無日照天數(shù)載荷絕對值最大（載荷值-0.801，與含油率呈負相關(guān)），其次為采摘當(dāng)年的極端最高氣溫（載荷值-0.777）、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的極端最高氣溫（載荷值-0.775），然后是果實膨大高峰期極端最高氣溫（載荷值-0.743），果實第一次膨大期日照時數(shù)和處理期日照時數(shù)的氣象因子最大載荷絕對值遠小于上述4個階段。氣象因子取載荷絕對值≥0.300時，各階段滿足條件氣象因子數(shù)量差別不大（圖2）。取載荷絕對值≥0.400時，果實成熟期滿足條件因子最多（22個），其中氣溫類指標(biāo)9個，占比40.9%;其次為果實處理期（17個），其中氣溫類指標(biāo)10個，占比58.8%;其余階段滿足條件指標(biāo)數(shù)量遠小于上述2個階段（圖3）。油茶品質(zhì)形成期各階段載荷絕對值排名前五的氣象因子見表3，果實成熟期排名前五的因子載荷絕對值均≥0.700，其中氣溫類指標(biāo)2個，占比40.0%;油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期排名前五的因子載荷絕對值均≥0.600，其中氣溫類指標(biāo)3個，占比60.0%;采摘當(dāng)年和果實膨大高峰期排名前五的指標(biāo)中分別有3、2個載荷絕對值≥0.600，排名前五的指標(biāo)當(dāng)中氣溫類指標(biāo)分別有4、5個，占比分別為80%和100%;果實第一次膨大期和處理期排名前五的指標(biāo)載荷絕對值明顯小于上述4個階段。

綜上所述，根據(jù)滿足條件因子數(shù)量及其載荷絕對值排位情況可以得出，果實成熟期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、采摘當(dāng)年和果實膨大高峰期氣象因子對油茶含油率的影響更為顯著，且溫度特別是極端最高氣溫為影響含油率的主導(dǎo)因子。

2.2? 油茶鮮果含油率模型構(gòu)建

根據(jù)油茶含油率數(shù)據(jù)與對應(yīng)的油茶品質(zhì)形成期各階段的氣象指標(biāo)進行主成分分析，選擇油茶品質(zhì)形成期各階段氣象因子載荷絕對值前五名氣象因子（共計30個，見表3），利用逐步回歸的方法建立模型一;選擇各階段氣象因子載荷絕對值第一名氣象因子，利用多元回歸的方法建立模型二，擬合結(jié)果見圖4。

逐步回歸進入標(biāo)準(zhǔn)為F1=3.84，剔除標(biāo)準(zhǔn)F2=2.71。剔除了27個因子，3個入選因子的影響分別為果實膨大高峰期關(guān)鍵期的日最高氣溫≥37 ℃日數(shù)、果實第一次膨大期關(guān)鍵期≥25 mm的降水日數(shù)、果實成熟期的最大連續(xù)無日照天數(shù)，其中果實第一次膨大期關(guān)鍵期≥25 mm的降水日數(shù)與油茶鮮果含油率呈正相關(guān)，果實膨大高峰期關(guān)鍵期的日最高氣溫≥37 ℃日數(shù)和果實成熟期的最大連續(xù)無日照天數(shù)與含油率呈負相關(guān)，回歸方程為：

y=6.937-0.109×tmad37_4+0.194×rda025_2-0.143×sncont_7? （1）

多元回歸的方程為：

y=23.725+0.017×suaccu_2-1.317×TMAxim_1+0.798×TMAxim_4+0.001×TMAxim_6-0.005×suaccu_10+0.061×sunday_9? （2）

從擬合效果來看，2種方法均能較好地模擬出鮮果含油率的波動狀況，復(fù)相關(guān)系數(shù)分別達到0.504和0.481，平均絕對誤差分別為1.28和1.30，平均相對誤差分別為22.1%和22.4%（圖4）?？傮w來看，2種方法擬合效果差異不大，可用于無含油率資料或資料不全地區(qū)歷史油茶含油率序列的擬合構(gòu)建，并可基于該模型開展油茶含油率中短期預(yù)報或結(jié)合氣候趨勢預(yù)測開展下一年含油率的預(yù)估。但模型對于鮮果含油率的極端偏大或偏小值模擬效果均不佳。

3? 小結(jié)

油茶鮮果含油率與氣象因子密切相關(guān)，不同生長或處理階段的不同氣象因子對油茶含油率的影響不同。

果實成熟期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、采摘當(dāng)年和果實膨大高峰期氣象因子對含油率的影響更為顯著，且溫度特別是極端最高氣溫為影響含油率的主導(dǎo)因子。利用逐步回歸和多元回歸的方法能夠較好地利用氣象因子模擬出鮮果含油率的波動狀況，模型具有一定的適用性，但對于鮮果含油率的極端偏大或偏小值模擬效果有待進一步提升。

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