王華清

摘要 隨著時代的發(fā)展，人們對于不同種類花期的研究逐漸深入，如何利用花期服務(wù)社會值得思考。分析了德州市氣象局1981—1988年、1992—2018年共35年的氣象觀測資料與刺槐的物候期觀測資料，利用SPSS軟件挑選與刺槐始花期相關(guān)性強的氣象因子，并進(jìn)行逐步回歸分析，得到預(yù)報方程，對預(yù)報方程進(jìn)行擬合性檢驗，采用擬合性較好的預(yù)報方程，結(jié)合未來天氣預(yù)報，試報臨邑縣紅壇寺森林公園刺槐始花期，希望可以有效輔助刺槐始花期的預(yù)報方法進(jìn)行改進(jìn)。

關(guān)鍵詞 刺槐;始花期;預(yù)報方程

中圖分類號：S897.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）06–0011–02

植物物候?qū)W的目的是認(rèn)識自然季節(jié)現(xiàn)象變化的規(guī)律，以服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究[1-2]。刺槐屬豆科，屬植物，落葉喬木，在我國暖溫帶地區(qū)，刺槐是初夏的主要蜜源植物之一，栽種面積大，分布區(qū)域廣，泌蜜豐富，蜜質(zhì)優(yōu)良，花豐味香，又為上等香料。始花期是刺槐重要的物候期，準(zhǔn)確預(yù)報始花期，對組織放蜂采蜜、提高蜂蜜產(chǎn)量、預(yù)防霜凍和病蟲害十分重要[3]。臨邑縣紅壇寺森林公園位于魯北平原，德州地區(qū)中部，臨邑縣林子鎮(zhèn)境內(nèi)，林區(qū)內(nèi)有70余種植物，其中多年生刺槐占80%，一年一度的槐花節(jié)已成為臨邑提升形象的重要載體和對外宣傳的亮麗名片，刺槐花期預(yù)報對引導(dǎo)觀光旅游，促進(jìn)當(dāng)?shù)靥厣糜萎a(chǎn)業(yè)具有重要意義。

1990年楊國棟等[4]利用物候因子對華北地區(qū)刺槐花期進(jìn)行物候測報，利用榆樹、杏樹和紫丁香的始花期推算刺槐的始花期，并取得了不錯的預(yù)報效果。植物的生理活動是一系列的生化反應(yīng)，溫度升高，可促進(jìn)酶的活性，加快植物發(fā)育進(jìn)程，反之亦然。因此，植物物候與溫度息息相關(guān)，氣象因子尤其是溫度是影響刺槐始花期的重要因子[5]。徐琳等[6]指出中國東部暖溫帶多年平均刺槐開花日期的空間序列與最佳期間日均溫的空間序列呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。利用顯著相關(guān)的氣象因子建立回歸方程是經(jīng)常使用的研究方法，張倩[7]利用影響香梨盛花期的關(guān)鍵氣象指標(biāo)，采用多元線性逐步回歸法，建立庫爾勒香梨盛花期預(yù)報模型。利用積溫制作花期預(yù)報的理論也有很多學(xué)者研究，趙洪杰等[8]篩選出鴨梨花芽萌發(fā)到始花、開綻到始花、露蕾到始花3個時段的日平均氣溫≥0℃活動積溫和≥3℃有效積溫，作為制作鴨梨始花期預(yù)報的積溫指標(biāo)，計算鴨梨開花日期，得到積溫對比預(yù)報法。

創(chuàng)新花期預(yù)報方法、利用花期預(yù)報方程并結(jié)合未來天氣預(yù)報和EC溫度預(yù)報，動態(tài)調(diào)整預(yù)報方程的結(jié)果，在生物學(xué)意義上參考積溫方法，保證了預(yù)報的時效性與準(zhǔn)確性。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取德州市氣象局1981—1988年、1992—2018年共35年的氣象觀測資料與刺槐的物候期觀測資料，通過CIMSS平臺選取氣象資料，物候資料由德州市氣象局氣象臺提供。

1.2 研究方法

利用SPSS軟件挑選與刺槐始花期相關(guān)性強的氣象因子，采用降水因子（1月降水、2月降水、3月降水、4月上旬降水、1—2月降水、1月下旬降水、3月下旬降水、3月下旬至4月上旬降水），溫度因子（1月平均氣溫、2月平均氣溫、3月平均氣溫、3月下旬至4月上旬平均氣溫、3月最低氣溫、4月上旬最低氣溫）、日照因子（3月平均日照）、物候因子（展葉始期、展葉盛期），共17個氣象因子，利用SPSS進(jìn)行相關(guān)性檢驗，選擇相關(guān)性較強的因子。

根據(jù)相關(guān)性強的氣象因子，利用SPSS軟件進(jìn)行逐步回歸分析，得到預(yù)報方程模型，對預(yù)報方程進(jìn)行擬合性檢驗，采用擬合性較好的預(yù)報方程，結(jié)合未來天氣預(yù)報，預(yù)報始花期。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 預(yù)報因子的顯著性檢驗

使用SPSS軟件挑選與始花期顯著相關(guān)的氣象因子，通過顯著性檢驗的氣象因子如表1所示：

2.2 預(yù)報方程的建立與檢驗

利用表1中相關(guān)性強的氣象因子，利用SPSS軟件進(jìn)行逐步回歸分析，得到預(yù)報方程模型，對預(yù)報方程進(jìn)行擬合性檢驗（表2）。

由此可見，方程3：Y=86.571-2.222 X2+0.478X3（X3為展葉盛期時序，X2為3月至4月上旬平均溫度）擬合性較好。

2.3 有效積溫與生物學(xué)下限溫度

設(shè)生長速率為y，從某一物候期或某一個時間點到始花期的天數(shù)為N，則y=1/N，此期間的平均溫度為x，利用回歸分析求得y=ax+b中系數(shù)值，令y=0，求出x為生物學(xué)下限溫度，利用生物學(xué)下限溫度求出此期間的活動積溫。

通過回歸分析，得出3月1日至始花期之間的平均溫度與生長速率顯著相關(guān)，回歸方程在0.01水平上顯著。

y=0.06x-0.057，y=0時，x=9.5，生物學(xué)下限溫度為9.5℃，取有效積溫的平均值為157.14℃·d。

截止4月12日，高于9.5℃的利用生物學(xué)下限溫度求得此期間的有效積溫為80.6℃·d，結(jié)合EC溫度預(yù)報，截止4月22日，有效積溫預(yù)計達(dá)到131.5℃·d，與始花期需要的活動積溫相差25.64℃·d。

實際有效積溫在4月26日達(dá)到155.1℃·d，接近始花期所需的效積溫157.14℃·d，4月26日也接近實際觀測到的始花期4月24日，積溫方法可以作為花期預(yù)報的重要參考。

2.4 刺槐始花期預(yù)報試報

將預(yù)報方程1、方程2作為參考，取方程3的預(yù)報結(jié)論，配合天氣旬報和EC中的溫度預(yù)報，將距離預(yù)報花期最近、對花期影響最大的4月中旬氣溫作為預(yù)報因子，構(gòu)建始花期與3月至4月中旬平均氣溫及展葉盛期預(yù)報方程Y=102.856-2.834X5-0.411X3（X5為3月至4月中旬平均氣溫，X3為展葉盛期時序），結(jié)合EC預(yù)報溫度數(shù)值，選取4月24日作為刺槐始花期的預(yù)報時間。

在臨近預(yù)報花期，及時用新的觀測資料代替EC預(yù)報數(shù)值，結(jié)合未來天氣情況，進(jìn)行花期預(yù)報，適時調(diào)整預(yù)報結(jié)論，這樣得到的預(yù)報結(jié)果較為準(zhǔn)確。如本次始花期預(yù)報在4月21日，根據(jù)3月至4月中旬的平均氣溫和展葉盛期構(gòu)建的預(yù)報方程調(diào)整預(yù)報結(jié)論，調(diào)整后，刺槐的始花期預(yù)計為4月25日，與4月13日的預(yù)報結(jié)論相差不大。

3 效果分析與討論

刺槐始花期的預(yù)報時間與實際觀測時間基本一致，預(yù)報效果較好，時效性強。4月13日制作的始花期預(yù)報比實際始花期4月24日提前了11 d。

由物候因子（展葉盛期）和氣象因子（3月至4月中旬平均氣溫）構(gòu)建的花期預(yù)報方程3，擬合性較好。

利用預(yù)報方程1～方程3預(yù)報刺槐花期，將預(yù)報方程1～方程2及積溫法作為參考，取方程3的預(yù)報結(jié)論，配合天氣旬報及EC中的溫度預(yù)報，將距離預(yù)報花期最近、對花期影響最大的4月中旬氣溫作為預(yù)報因子，構(gòu)建預(yù)報方程4（將方程3中3月至4月上旬平均氣溫更換為3月至4月中旬平均氣溫），得出的預(yù)報結(jié)論與實際花期一致，較為準(zhǔn)確。

在臨近預(yù)報花期，及時用新的觀測資料代替EC預(yù)報數(shù)值，結(jié)合未來天氣情況，進(jìn)行花期預(yù)報，適時調(diào)整預(yù)報結(jié)論，可以得到較為準(zhǔn)確的預(yù)報結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

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[8] 趙洪杰，閆景東，陳廣瑞，等.積溫對比法在鴨梨始花期預(yù)報中的應(yīng)用[J].氣象科技， 2019， 47（5）： 872-878.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Abstract With the development of the times， people have gradually deepened the research on different types of flowering. It is worth thinking about how to use flow-ering to serve the society. In this paper， the meteorological observation data and the phenological period observation data of Robinia pseudoacacia of Dezhou Meteoro-logical Bureau from 1981 to 1988 and 1992 to 2018 are analyzed. The meteorological factors with strong correlation with the initial flowering period of Robinia pseudoacacia are selected by SPSS software， and the stepwise regression analysis is carried out to obtain the prediction equation， the goodness of fit of the prediction equation is tested， and the prediction equation with good goodness of fit is used in combination with the future weather forecast. This paper reports the initial flowering period of Robinia pseudoacacia in hongtansi Forest Park of Linyi County， hoping to effectively assist in the improvement of the prediction method of the initial flowering period of Robinia pseudoacacia.

Key words Robinia pseudoacacia; Initial flowering stage; Prediction equation