中國主栽獼猴桃品種的氣候適宜性區劃*

屈振江，周廣勝

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中國主栽獼猴桃品種的氣候適宜性區劃*

屈振江1，周廣勝2**

（1.陜西省經濟作物氣象服務臺，西安 710015；2.中國氣象科學研究院, 北京 100081）

為合理規劃獼猴桃種植布局，基于中國大陸地區主栽的美味獼猴桃和中華獼猴桃的種植分布信息以及1981-2010年2084個氣象臺站數據，綜合生理存在需求和品質形成選取了影響獼猴桃種植分布的9個潛在影響因子，結合最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS軟件，構建了獼猴桃潛在種植分布與氣候因子的關系模型，研究了影響獼猴桃種植分布的主導氣候因子及適宜范圍，并利用存在概率這一綜合反映各主導因子作用的指標，對不同的氣候適宜區進行了劃分。結果表明：影響中國區域獼猴桃種植分布的主導氣候因子按照貢獻率大小依次為最冷月平均氣溫、年日照時數、年相對濕度、最熱月平均氣溫、無霜期和降水量，限制性因子是無霜期和最冷月平均氣溫。獼猴桃的潛在適宜區主要分布在102oE以東，24-36oN區域。其中，高氣候適宜區主要包括四川中東部、重慶中西部、貴州高原、湘西南和陜西秦嶺北麓。湖南、湖北和重慶等省市氣候適宜度較高，還有較大的發展空間，而目前種植較為集中的秦嶺北麓和川西北種植區應適當控制發展規模，著力提升品質和效益。

獼猴桃；氣候適宜性；區劃；主導氣候因子；最大熵模型

氣候條件是決定作物分布和品質形成的重要環境因子[1]，隨著氣候變化的加劇，影響作物適宜分布的環境也發生了相應的改變，必然導致種植適宜區的變化[2-3]。中國是獼猴桃人工栽培面積和產量最大的國家[4-5]，開展氣候變化背景下主栽獼猴桃品種的氣候適宜性區劃，對于優化和調整產業布局、促進獼猴桃優質高產和科學應對氣候變化具有重要的現實意義。

廣義獼猴桃的自然分布縱跨了泛北極和古熱帶植物區，但不同品種的地理分布及其對氣候環境的要求差異較大[6]。受人工栽培水平及耐儲性等因素的影響，目前商品化種植程度最高的以美味獼猴桃（）和中華獼猴桃（）為主，占全球栽培面積的95%以上[5-6]。圍繞獼猴桃種植的氣候適宜性劃分已有較多研究，如針對新西蘭主栽的美味獼猴桃品種‘Hayward’的氣候適宜性區劃[7]；氣候條件對中國野生獼猴桃主要生態類型代表種的分布影響和中華獼猴桃和美味獼猴桃分布區的氣候概況總結[8]；長江流域獼猴桃栽培的品種選擇與生態區劃[9-10]。同時，中國獼猴桃各主產省也相繼開展了氣候適宜性區劃工作，如陜西[11]、貴州[12-13]、湖北[14]、重慶等[15]。這些研究成果在獼猴桃產業布局中發揮了重要作用，但隨著氣候變化的加劇，已有研究結果已逐漸不能完全適應當前的生產需求。同時，由于研究尺度和資料限制，已有區劃的因子選擇存在較大差異，如關于‘Hayward’的區劃是基于冬季低溫、生長季熱量累積和年降水量等氣候因子，而國內學者則大多從年平均氣溫、無霜期、≥10℃積溫和年降水量等因子中選擇2～3個因子進行組合作為區劃指標。同時，關于區劃因子的閾值范圍及權重確定通常采用專家打分方法，也對區劃結果帶來較大的主觀性與不確定性。

在氣候變化背景下作物分布與氣候因子關系的定量化研究中，物種分布模型作為一項重要工具被廣泛應用，其中最大熵模型（MaxEnt）在模擬精度和操作性等方面在實踐中證明優于其它模型[16]。Sun等[17-19]基于最大熵模型分別對中國區域的冬小麥和水稻等作物種植分布的氣候適宜性進行了劃分，取得較好的模擬效果。

本研究以目前主栽的中華獼猴桃和美味獼猴桃為研究對象，利用現有的種植分布信息和氣象資料，通過最大熵模型（MaxEnt）和ArcGIS軟件，篩選影響中國區域獼猴桃種植分布的主導氣候因子及閾值范圍，并對獼猴桃種植的氣候適宜性進行劃分，以期為科學規劃種植和應對氣候變化提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

中國主栽品種美味獼猴桃和中華獼猴桃的種植分布信息來源于2013年《中國農業統計年鑒》[20]和中國林產品統計數據庫，共獲取17個省171個縣區的產量統計資料。采集各縣區區域中心點的經緯度，確定其種植分布的地理分布信息。

氣象資料來源于國家氣象信息中心。利用ArcGIS9.3和中國區域的DEM數據，分別對氣溫、日照時數采用多元回歸插值，大風日數采用反距離權重法（IDW），降水、相對濕度采用樣條函數（Spline）插值的方法[21-22]，將氣象要素插值到10km×10km網格作為基礎數據。

研究區域、所用氣象站點及獼猴桃的地理分布見圖1。

1.2 研究方法

最大熵模型是通過已知信息對未知分布進行無偏推斷的一種數學方法[23]。模型基于氣候相似性原理，利用已有種植分布的地理信息和環境數據產生以生態位為基礎的生態需求，探索已知種植分布區的環境特征與研究區域的非隨機關系[23-24]。本研究采用的最大熵模型是Phillips等建立的模擬物種分布的MaxEnt模型。模型需要輸入現有獼猴桃種植的地理經緯度信息和影響其分布的潛在氣候因子格點數據，輸出為0～1的“存在概率”格點數據，0表示按照此氣候條件獼猴桃不適宜生長，1表示適宜生長。根據分布概率的大小對研究區域作物種植分布的氣候適宜性進行劃分。具體步驟為：

第一，潛在氣候因子篩選。在選取影響獼猴桃種植分布的潛在氣候影響因子時，主要考慮兩類因子，一類是基于物種分布機理決定植物地理分布的氣候因子，主要包括其能夠忍受的最低溫度、完成正常生長所需的生長季長度和熱量條件以及用于維持自身生長的水分供應；另一類是保證其產量和品質形成的氣候因子，以及保障獼猴桃安全生產布局的氣候因子。將基于10km×10km格點數據計算1981-2010年潛在影響氣候因子，作為環境輸入變量。

第二，提取主導氣候因子。以潛在氣候因子的不同組合以及現有種植分布的地理信息作為模型輸入項，用模型輸出的受試者工作特征曲線（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）下的面積（Area Under Curve，AUC）評價不同組合的模擬結果。AUC的取值范圍為[0，1]，其評估標準為0.50～0.60（失敗，Fail）、0.60～0.70（較差，Poor）、0.70～0.80（一般，Fair）、0.80～0.90（好，Good）、0.90～1.0（非常好，Excellent）。選擇輸入因子組中AUC值最大的組合作為潛在氣候因子的最佳組合，初步提取出主導氣候因子；通過Jackknife模塊對該組因子模擬時輸出的各潛在氣候因子的貢獻率、累積貢獻率及置換重要性進行綜合分析，按照貢獻率大小提取影響獼猴桃分布的主導氣候因子。其中置換重要性指引入或剔除該影響因子對模擬結果的影響程度，由模型運算輸出，當因子的置換重要性較高時，表明該因子包含了對作物分布概率影響較大且其它因子不可替代的信息。

第三，獼猴桃種植的氣候適宜區劃分。利用上述提取的主導氣候因子組合重建最大熵模型，輸出中國區域獼猴桃種植分布適宜性的概率。利用ArcGIS軟件將分布概率（P）按照分級標準進行分區，并對劃分的不同適宜區進行評述。劃分的標準參考政府間氣候變化專門委員會（IPCC）報告中關于評估可能性的劃分標準。在IPCC報告中，基于研究者使用的觀測數據、模擬結果和已被驗證的理論所得到的集合判斷，確定對預估信度的判斷性估計標準[2]。因此，按照存在概率劃分的氣候適宜性等級標準為P＜0.05 為不適宜區，0.05≤P＜0.33為次適宜區，0.33≤P＜0.66為適宜區，P≥0.66 為高適宜區[18-19]。

第四，主導氣候因子的適宜范圍確定。模型輸出的靈敏特性曲線（Response Curves）表示各主導氣候因子分別對作物分布概率的影響，按照分布概率隨不同氣候因子影響的變化曲線以及對應的氣候適宜性等級的劃分區間，確定主導氣候因子在不同適宜等級內的指標范圍。

2 結果與分析

2.1 影響獼猴桃種植分布的潛在氣候因子篩選

通過對已有獼猴桃主栽品種氣候適宜性研究的19篇文獻進行總結，結合自然植被區劃，篩選出9個具有明確生物學意義的氣候因子作為影響獼猴桃種植分布的潛在氣候因子，見表1。其中，最冷月平均氣溫作為表征獼猴桃是否能夠完成正常休眠和安全越冬的指標；年平均氣溫反映年總的熱量資源和熱量強度狀況；≥10℃積溫和無霜期表征植物旺盛生長期內的熱量累積和持續時間，反映了保證獼猴桃正常成熟所需要的熱量條件和生長季長短；年降水量和年平均相對濕度反映了維持獼猴桃自身生長和冠層平衡所需要的水分供應及作為喜濕品種的環境要求；年日照時數反映了獼猴桃喜光耐陰的特性需求；獼猴桃的葉片和果實不耐高溫，同時因葉脆而大易遭風害，因此引入最熱月平均氣溫和年大風日數作為保證其正常生長的氣象因子。在因子計算中，最冷月平均氣溫和最熱月平均氣溫分別采用1月和7月的平均氣溫，≥10℃積溫采用5日滑動平均法計算。

表1 影響獼猴桃種植分布的潛在氣候因子

2.2 影響獼猴桃種植分布的主導氣候因子

為避免氣候變量之間存在的自相關在模型中引入冗余信息，在建模前對氣候變量分類進行相關分析，發現在反映同類需要的氣候因子中，年平均氣溫、年≥10℃積溫和年無霜期之間相關性極顯著，因此，將這3個因子分別與其它6個因子構成環境變量層輸入模型，得到75%訓練子集、25%驗證子集的AUC輸出結果（表2）。由表2可見，3種組合中無霜期與其它6個因子構成環境變量層輸入模型后所得AUC值最大，其訓練樣本和測試樣本的AUC分別為0.958和0.935。因此，以無霜期代替其它兩個溫度要素，與其它6個因子組合作為潛在因子的最佳組合，構建獼猴桃種植分布與氣候因子的關系模型。

7個因子中，大風日數的貢獻率極低且置換重要性極小，同時考慮到大風具有較強的局地小氣候特征，在全國尺度上對獼猴桃的種植分布影響有限，參考Duan等[18]的研究方法，對大風日數因子進行剔除。利用剩余的6個主導因子重新建模，重建模型的訓練樣本和測試樣本的AUC值達到0.949和0.931，表明其適用性及模擬精度均達到“非常好”的水平。確定影響獼猴桃分布的主導氣候因子按照貢獻率大小依次為最冷月平均氣溫、年日照時數、年相對濕度、最熱月平均氣溫、無霜期和年降水量等6個因子（表3）。由表3可見，對分布貢獻率最高的因子為最冷月平均氣溫和年日照時數，累積貢獻率達到了82.5%。而無霜期的貢獻百分率雖然僅為2.8%，但其置換重要性最高。同時，最冷月平均氣溫的置換重要性與無霜期接近。總體上，獼猴桃的種植分布受到光熱水的綜合影響，但相較于水分條件，其對溫度和光照的依賴性更高。

表2 不同潛在氣候因子組合下MaxEnt模型模擬的AUC值

注：AUC為模型輸出的受試者工作特征曲線下面的面積。

Note: AUC is the area under curve of receiver operating characteristic curve.

表3 影響獼猴桃種植分布的氣候因子的貢獻率(%)

注：置換重要性是指引入或剔除該因子時對模擬結果的影響程度。

Note:Permutation importance is the degree to which the effect of the factor is introduced or rejected on the simulation results.

6個主導因子中有3個與溫度條件有關，表明在獼猴桃的種植分布中溫度尤以最冷月平均氣溫起主導作用，其貢獻率和置換重要性均較高，對獼猴桃的分布至關重要，冬季低溫時間不足難以實現自然休眠，溫度過低則影響安全越冬，特別是對于抗凍性較弱的獼猴桃幼樹，越冬期低溫是影響種植分布的主要限制因子，-10℃以下的低溫持續1h就可能導致獼猴桃發生較為嚴重的凍害。無霜期是已有研究常采用的區劃指標之一，其置換重要性最高，表明了獼猴桃種植對熱量積累的基本需求，無霜期過短由于早晚霜的存在可能會限制晚熟品種充分生長與結果所需的生育期長度[9-10]。而最熱月氣溫主要影響獼猴桃的品質，溫度過高會減緩果實可溶性固形物和VC含量的積累[25]，夏季溫度過高或過低都會影響蒸騰和光合作用效率，從而抑制果實正常成熟[4,26]，是影響獼猴桃品質形成的重要因子之一。另一方面，夏季高溫高光或高溫低濕誘導的水分脅迫還可能引發“日灼”危害，對葉片、果實、枝蔓和主干造成傷害，使果實膨大受阻甚至造成落果[9,26]。

日照時數的貢獻率僅次于最冷月平均氣溫，達到了33.3%，表明獼猴桃對日照的要求較為嚴格，而已有研究很少采用日照時數作為區劃因子。光照條件一般通過光合作用影響果樹的營養生長過程，進而影響產量和品質。獼猴桃喜光耐陰，且在個體發育的不同階段對光照的反應不一致，特別是結果樹要求有較長的日照時數，光照不足易造成枝條營養不充實，同時引起果實發育不良品質下降。

主導因子中年降水量的貢獻率最小，但其置換重要性僅次于無霜期和最冷月平均氣溫。獼猴桃耐旱性和抗澇性均較其它果樹低，生長季最適土壤相對含水量為65%～75%。一方面獼猴桃的水分利用效率低、蒸騰強度大，水分脅迫會影響果樹正常生理需求導致落葉落果，另一方面獼猴桃為肉質根，且根系淺、孔隙率低，水分過多易形成漬澇而影響根系生長[4,9]。同時，降水和空氣濕度也是影響獼猴桃品質形成的主要生態因子，干旱和漬澇均會抑制獼猴桃果實體積增長。現有獼猴桃種植區降水都較為充沛，分布在適宜區西北界和渭河河谷的獼猴桃產區雖然年降水較少，但基本都具備灌溉條件，這可能也是導致年降水因子貢獻率較低的原因之一。

2.3 主栽獼猴桃品種的氣候適宜性區劃

2.3.1 區劃指標閾值確定

圖2是模型輸出的靈敏特性曲線（response curves），表示各主導氣候因子（即單因子）分別對獼猴桃種植分布概率的影響。按照適宜度對應分布概率的劃分標準，氣候高適宜區即分布概率P≥0.66的區域，其主導氣候因子的對應范圍分別為最冷月平均氣溫在-1～6℃，年日照時數1700～2000h，年相對濕度75%～80%，最熱月平均氣溫26～28℃，無霜期310～330d，降水量1200～1500mm。氣候高適宜區一般要求溫暖潮濕，冬季氣溫既能滿足果樹正常休眠并能保證安全越冬，無霜期長度能夠滿足獼猴桃正常成熟且霜凍災害較少，區域內光照充足，降水適宜且分布均勻，相對濕度一般較高。

氣候適宜區即分布概率在0.33≤P＜0.66范圍的區域，對應的主導氣候因子指標閾值分別為最冷月平均氣溫-2～10℃，年日照時數1500～2300h，年相對濕度70%～85%，最熱月平均氣溫25～29℃，無霜期240～350d，降水量700～1900mm。氣候適宜區內熱量條件較為充足，冬季氣溫適宜略偏高且基本無凍害發生，但部分區域夏季氣溫偏高，時有日灼發生，降水充沛，相對濕度較大，但東南部存在漬澇威脅。

而次適宜區即分布概率在0.05≤P＜0.33的區域，主導氣候因子的指標分別為最冷月平均氣溫-10～13℃，年日照時數1000～2400h，年相對濕度60%～90%，最熱月平均氣溫17～32℃，無霜期200～350d，降水量400～3000mm。在北方和西南高原區的次適宜區，獼猴桃幼樹的越冬期凍害和萌芽期凍害均較嚴重，而次適宜區南部日灼和漬澇危害較重，夏季溫度過高加上光照不足導致果實品質較差，栽培經濟成本大。

2.3.2 區劃結果分析

利用主導氣候因子重建的最大熵模型模擬結果，結合氣候適宜性等級劃分標準，給出中國主栽獼猴桃品種的潛在分布區及氣候適宜分區如圖3。

氣候高適宜區：主栽獼猴桃品種的氣候高適宜區分布較分散，約占國土面積122.3×103km2。較為集中的高適宜區分布在四川中東部、重慶中西部、貴州高原、湘西南和陜西秦嶺北麓。其它分散的高適宜區有貴州高原、湖北長江流域、川陜交界區、皖南及浙北等區域。主要包括四川中北部的成都、德陽、遂寧、南充、廣安、達州，重慶的萬州、忠縣、梁平、開縣、墊江、黔江、酉陽等縣區，貴州高原的銅仁和黔東南，湘西南的吉首、懷化、邵陽、婁底及長沙等地，湖北的咸寧、宜昌、恩施、荊州、黃岡和隨州等地，河南的濮陽和安陽等地，安徽的六安、巢湖和池州等地，浙江的杭州、寧波、嘉興、臺州、麗水和湖州等地。在全國8個獼猴桃主產省中，高氣候適宜區面積大小依次為四川、湖南、湖北、重慶、貴州、浙江、陜西和河南，也是中國目前最主要的優質獼猴桃產區。

氣候適宜區：獼猴桃種植的氣候適宜區范圍較廣且較集中，約占國土面積1117.5×103km2。涵蓋了湖北、湖南、浙江和江蘇的大部分區域，還包括川東北、陜南、關中渭河谷地、渝北、黔東南、豫東、豫西南、魯西南和閩西北等地。8個主產省中適宜區以上面積依次為湖北、湖南、河南、四川、貴州、浙江、陜西和重慶。該區域基本涵蓋了中國目前主要獼猴桃分布區。

氣候次適宜區：川東南、云南大部、黔西南、桂北、粵北、閩中、豫北、河北南部、山東中東部和新疆和田等地，約占國土面積975.7×103km2。目前該區域基本以對環境適宜性較廣的秦美、狗棗和軟棗獼猴桃為主。獼猴桃種植分布的北界位于36oN左右，從西到東沿甘肅慶陽，陜西銅川、渭南，山西臨汾、長治，河北廊坊、滄州一帶向北傾斜。南界大致在24-25oN的熱帶氣候分界線南嶺附近，但云貴高原冷涼區域也有部分次適宜區存在。西界大致位于102oE，從北向南沿甘肅天水、隴南，四川雅安、涼山一線。界限以北和以西區域主要受限于溫度條件，特別是冬季氣溫過低不能保證獼猴桃安全越冬，同時年均氣溫較低，無霜期太短，不能滿足果樹正常成熟。而界限以南地區基本屬于熱帶氣候區，冬季氣溫過高，果樹不能正常休眠，同時降水過多也是影響獼猴桃正常生長和品質形成的限制因素。

從區劃結果看，氣候適宜區的面積遠大于高適宜區和次適宜面積，特別是高適宜區僅占適宜區面積的10%，一方面表明中國區域適宜主栽獼猴桃品種種植的氣候資源較豐富，另一方面表明氣候高適宜區對光熱水等氣候因子的匹配要求很高。從現有獼猴桃主產省和氣候適宜區的面積統計分析（表4），湖南、湖北和重慶等省市目前的種植面積與適宜區面積還有較大差距，在種植規劃中有進一步擴大發展的可能。而目前較為集中的陜西和四川分布區應該逐步從發展規模轉向提高產量和品質。

表4 獼猴桃主產省氣候適宜區面積統計（103km2）

3 結論與討論

3.1 討論

已有關于獼猴桃氣候適宜性的評價和區劃重點關注其對水熱資源的生理需求[11-12,14-15]，但對于追求效益栽培的獼猴桃，除了生理存在還有對產量和品質的要求，因此，本研究在篩選因子時考慮了日照時數、空氣濕度和最熱月氣溫等對產量和品質形成較為關鍵的氣候因子。同時，現有研究大多采用年平均氣溫、無霜期和≥10℃積溫3個因子的組合來構建區劃指標，但上述因子之間的相關性極其顯著且都表征熱量需求，在區劃中會引入了過多的冗余信息而導致較大誤差。利用最大熵理論構建作物與氣候環境因子的關系模型，一方面避免了采用綜合區劃方法中因子選取和權重確定的人為誤差，另外通過模型構建描述了氣候因子之間的相互作用，較已有逐步區劃的方法更為科學。從給出的主導因子適宜指標的范圍來看，與已有研究確定的指標范圍較為接近。劃分的適宜范圍和種植界限與調查的分布區域大致類似[9-10]。其中種植南界變化不太明顯，但北界向北移動了約1o緯距左右，應該與氣候變化背景下冬季氣溫升高和無霜期顯著增加有關。同時，研究中采用了高分辨率的氣候背景資料更能體現氣候的區域性特點，也較已有研究更為精細。

雖然氣候環境是種植適宜性的關鍵因子之一，但生產實際中還需考慮土壤、立地條件以及栽培技術和人工營造小氣候等環節[27]。降水量較適宜指標偏少的陜西秦嶺北麓和渭河河谷是目前中國獼猴桃種植面積最為集中的區域，面積占全國40%左右，表明栽培管理措施和灌溉條件可以克服降水不足對種植分布的限制。同時，美味獼猴桃和中華獼猴桃雖然有很近的親緣關系，但對野生獼猴桃代表種的調查表明[8，28-29]，美味獼猴桃總體分布上偏西而中華獼猴桃偏東南，目前中國主栽的獼猴桃品種中67%為美味獼猴桃，24%為中華獼猴桃，鑒于目前難以精確獲取分品種的分布信息，后期應分類進行研究。而隨著氣候變化的加劇，高溫熱害、萌芽期凍害等影響獼猴桃生產的極端天氣事件發生頻率明顯增加，針對獼猴桃種植的主要氣象災害風險進行研究也是應該關注的重點。

3.2 結論

利用潛在影響氣候因子與最大熵模型構建的中國主栽獼猴桃品種地理分布與氣候因子關系模型的預測準確性達到非常好的水平，可以用于獼猴桃地理分布與氣候關系的研究。

根據各潛在氣候因子對獼猴桃潛在分布的貢獻，篩選出影響獼猴桃種植分布的主導氣候因子為最冷月平均氣溫、年日照時數、年相對濕度、最熱月平均氣溫、無霜期和降水量。各主導氣候因子的適宜范圍分別為最冷月平均氣溫-2～10℃，年日照時數1500～2300h，年相對濕度70%～85%，最熱月平均氣溫25～29℃，無霜期240～350d，降水量700～1900mm。

中國主栽獼猴桃品種的潛在種植區主要分布在102oE以東，24o-36oN區域。其中高氣候適宜區主要包括四川中東部、重慶中西部、貴州高原、湘西南和陜西秦嶺北麓。而湖南、湖北和重慶等省市氣候適宜度較高，發展還有較大空間，目前種植較為集中的秦嶺北麓和川西北區域應適當控制發展規模，提升品質和效益。

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Regionalization of Climatic Suitability for Major Kiwifruit Cultivars in China

QU Zhen-jiang1, ZHOU Guang-sheng2

(1.Shaanxi Meteorological Service Station for Economic Crops, Xi’ an 710015, China; 2.Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081)

Based on the information of geographical plantation for kiwifruits (and) in 171 counties in the Chinese mainland in 2013, and the meteorological data of 2084 stations from 1981 to 2010, 9 factors that might have potential influence on the distribution of the kiwifruit plantation were selected considering the combination of its physiological demand and quality formation. And the relationship between potential distribution of the kiwifruit plantation and climatic factors was established by using the maximum entropy (MaxEnt) model via ArcGIS. Then, the dominant climatic factors and their appropriate ranges that affect the distribution of kiwifruit plantation were investigated. And the region of climatic suitability for the kiwifruit plantation was divided basing on presence probability. The results showed that the dominant climatic factors affecting the distribution of the kiwifruit plantation in China were the coldest monthly mean temperature, annual sunshine hours, annual relative humidity, hottest monthly mean temperature, frost-free duration and precipitation, the frost-free duration, and the coldest average temperature. The suitable region of the kiwifruit was mainly located within east of 102°E and 24-36°N. Among them, the most suitable region included mainly the middle and eastern parts of Sichuan, mid-western parts of Chongqing, Guizhou Plateau, the southwest of Hunan and the north of Qinling Mountains. Hunan, Hubei and Chongqing were the more suitable region that has higher climate adaptability for further development. The north of Qinling Mountain and northwest Sichuan, where were widely cultivated up to data, should be controlled to a proper scale and enhanced the quality and benefit of the kiwifruit plantation.

Kiwifruits (and); Climatic suitability; Regionalization; Dominant climatic factor; Maximum entropy (MaxEnt) model

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.04.007

2016-09-30

。E-mail: gszhou@camscma.cn

中國氣象局氣象關鍵技術集成與應用項目（CMAGJ2015M60）；中國氣象局氣候變化專項（CCSF201621）

屈振江（1977-），高級工程師，主要從事農業氣象及氣候變化研究。E-mail: nju_qzj@126.com