菏澤牡丹花期預報模型構建方法

陳 辰

(山東省氣候中心，山東 濟南 250031)

引言

牡丹居中國十大傳統名花之首，素有“國色天香”的美譽，深受人們的喜愛。河南、山東、安徽等省份均已成為栽培牡丹的圣地。1992年，菏澤成功舉辦了首屆國際牡丹花會之后，牡丹的觀賞、出口等成為菏澤地區的主要產業之一，目前，菏澤牡丹栽培面積已達8 000 hm2，成為全國面積最大的牡丹觀賞基地[1]。牡丹花期預報已成為大家關注的熱點，張翠英等[2]分析了氣候變暖對菏澤地區牡丹花期的影響，并建立了牡丹花期的中、短期預測模型；魏秀蘭等[3]對牡丹開花期的長期預報進行了研究；陳琪等[4]構建了牡丹花期預測的短期模型。前人大部分模型的構建均有一定的時效限制，為了更加靈活、方便地開展服務，基于前人的研究基礎，利用歷年牡丹開花日期及氣象資料，選取與牡丹花期相關性較好的氣象要素，采用膨化方法對其進行處理，并利用逐步回歸方法，將膨化后的備選因子和牡丹花期建立統計預報模型，構建菏澤牡丹花期動態預報模型。對主要氣象要素進行膨化處理，得到多個連續時段的變量數據，作為備選因子，不僅能夠更加準確地建立氣象因子與牡丹開花期之間的關系，而且較為靈活，可以根據服務需求，在任意時間對牡丹花期進行隨機動態預報，開展跟蹤服務，一定程度上克服了固定模型僅能在固定時間對牡丹花期進行預報的限制性。

1 材料與方法

1.1 數據來源

1964-2015年牡丹始花期數據為早熟品種始花期觀測數據，來自菏澤國家農業氣象基本站觀測資料；氣象數據，主要包括逐日平均氣溫、降水、日照時數、0 cm地溫、5 cm地溫、10 cm地溫和15 cm地溫，來自菏澤國家一般氣象站。

1.2 技術方法

1.2.1 膨化處理 采用線性組合的方法對因子進行膨化處理[5～6]，即將某單一要素的基礎數據組，按一定步長順序，不作間隔和跳躍式的累加或求取平均，假設從平均氣溫穩定通過0℃初日至預報日前一天，共有m組基礎數據，氣象因子定義為X，則基礎氣象因子為Xn(n=1,2,…,m)，膨化后氣象因子為Xij。

根據因子的特性，積溫、日照時數、降水量等要素需進行累加膨化處理，累加膨化過程的表達式為：

平均氣溫、地溫等要素需進行平均膨化處理，平均膨化過程表達式為：

(1)式、(2)式中，Xij為膨化后氣象因子，Xn為礎氣象因子，m為基礎氣象因子個數。

選取的氣象要素中，降水、日照時數、積溫、平均氣溫以旬統計數據作為基礎數據進行膨化處理，地溫由于變化幅度較小，則以月統計數據作為基礎數據進行膨化處理。

由于模型的構建時間是隨機的，為了使用最新的氣象資料，對膨化處理的步長進行適當處理，即當開始和最后一個旬或一個月的日數不足時，應用溫度通過0℃初日到其所在旬的最后一天為第一組數據；預報日前一日所在旬的初日至該日的要素統計數據作為最后一組基礎數據。

1.2.2 逐步回歸 利用SPSS17.0，采用逐步回歸的方法將與牡丹始花期有關的氣候因素作為初選因子和牡丹花期建立統計預報模型。逐步回歸是采用“有進有出”方式篩選變量，從一個自變量開始，視其顯著程度，從大到小依次逐個引入回歸方程，每一步都進行檢驗，得到最優變量子集，構建多元回歸方程，用于未來牡丹花期的預測分析[7]。

1.2.3 預報模型檢驗與誤差分析 采取始花期距離3月1日的天數作為目標值進行預報，利用逐步回歸方法確定預報模型后，采用F檢驗法對模型進行置信度水平檢驗，并對利用模型反演的擬合值與實測值進行精度分析，精度分析時采用平均絕對誤差(ABSE)和均方根誤差(RMSE)進行分析。

(3)

(4)

2 結果與分析

2.1 氣象因素對牡丹花期的影響

自然條件下，牡丹的生長發育主要受氣候條件影響，影響牡丹開花的生態因子包括氣溫、日照時數、降水、地溫等，牡丹生物學起點氣溫穩定在3℃左右，但是有研究表明[8]穩定通過0℃的積溫對于牡丹發育的影響較大。通過分析資料表明，菏澤地區平均氣溫穩定通過0℃初日大概在2月15日前后，牡丹始花期在4月上旬，筆者在前人的研究基礎上[9～20]，初步選取2月15日至3月31平均氣溫≥0℃積溫、平均氣溫、日照時數、降水量、0 cm、5 cm、10 cm、15 cm地溫與牡丹花期資料進行相關分析，其中將始花期距離3月1日的天數作為花期資料，各因子與花期的相關系數見表1。

表1 牡丹花期與主要氣象要素的相關性分析

注：*表示具有較顯著相關性，其顯著水平P<0.05，**表示具有較顯著相關性，其顯著水平P<0.01。

2月15日至3月31 日的降水、日照時數、積溫、地溫等氣象要素與牡丹花期相關分析的結果表明，氣溫和地溫等溫度條件是影響牡丹始花期的主要因素，牡丹始花期與平均氣溫、平均氣溫≥0℃積溫，及0～15 cm各層次地溫呈顯著負相關，即平均氣溫、積溫及0～15 cm各層次地溫越高，花期越早；降水對牡丹花期的影響不顯著，這可能是由于牡丹原產于我國西北干旱地區，根系深而發達，耐旱能力較強，而且牡丹種植區域灌溉條件較好，土壤濕度條件能夠滿足牡丹生長，因此降水條件不是影響其花期的主要因素；日照時數對牡丹花期的影響雖高于降水，但仍不顯著。

2.2 備選因子的選取

作物生長發育是一個連續過程，用某階段的氣象要素值作為備選因子，在時段和作用時間上不夠確切，為了能夠更加準確地建立氣象因子與牡丹開花期之間的關系，對主要氣象要素進行膨化處理，得到多個連續時段的變量數據，作為備選因子。

通過主要生態因子與牡丹花期的相關關系，選取穩定通過0℃初日后的平均氣溫、平均氣溫≥0℃積溫、0 cm、5 cm、10 cm、15 cm地溫作為預報因子，其中積溫、平均氣溫以旬統計數據作為基礎數據進行膨化處理，地溫由于變化幅度較小，則以月統計數據作為基礎數據進行膨化處理，膨化處理后的因子作為備選因子(表2)，與牡丹開花期距3月1日的天數進行回歸，構建動態預報模型。

表2 牡丹花期隨機預報模型構建備選因子類型

2.3 模型構建

為驗證隨機模型構建方法的合理性和準確性，選取1964-2005年的數據構建模型，并利用2006-2015年的數據對模型進行驗證。為驗證不同時間模型的準確性，結合服務需求，隨機選取3月1日、3月23日、4月1日和4月5日分別構建模型并進行驗證。模型構建結果見表3。

表3 動態隨機模型構建結果

注：Y表示牡丹始花期距3月1日天數/d；X1表示平均氣溫穩定通過0℃初日至2月28(或29日)平均氣溫/℃；X2表示平均氣溫穩定通過0℃初日至3月23日平均氣溫≥0℃積溫/℃·d；X3表示平均氣溫穩定通過0℃初日至3月10日平均氣溫/℃；X4表示3月1日至3月31日0cm平均地溫/℃；X5表示平均氣溫穩定通過0℃初日至3月10日平均氣溫≥0℃積溫/℃·d；X6表示平均氣溫穩定通過0℃初日至3月31日平均氣溫/℃；X7表示平均氣溫穩定通過0℃初日至4月5日平均氣溫/℃。

通過相關系數等參數對模型進行驗證，從檢驗參數表(表4)中可以看出，隨機建立的預報模型均通過了0.001水平的顯著性檢驗，各模型選取的因子與牡丹花期存在顯著的線性關系。

表4 模型檢驗參數

2.4 模型精度檢驗

首先利用ABSE和RMSE兩個誤差指標，及誤差天數所占樣本量的百分率對各模型精度進行回代驗證，檢驗結果見表5。

表5 模型精度檢驗參數

結果表明，隨機選取的4個模型精確度均較高，誤差在3d以內的百分率均達到了59%以上，且隨著預報日與始花期的接近，預報結果更加準確。

利用2006-2015年的數據對模型進行驗證，圖1給出了不同時間構建模型模擬值與實測值的線性回歸關系。結果顯示，線性回歸系數(a)分別為0.90、0.95、1.06和1.14，決定系數(R2)分別為0.66、0.79、0.78和0.85，均方根誤差(RMSE)分別為7.12、7.02、2.69和2.28 d。整體上講，模型能夠反映牡丹花期對氣候因子變化的響應，模型模擬值與實測值比較吻合，該方法構建的模型可以用來模擬預測牡丹花期，且隨著預報日接近始花期，預報結果誤差呈減小趨勢，結果越準確，可以利用該模型進行牡丹花期預報服務，并對結果進行訂正。

圖1 不同預報模型構建時間牡丹花期實際值與模擬值線性回歸

3 討論與結論

(1)通過相關分析發現，平均氣溫穩定通過0℃初日后的平均氣溫、平均氣溫≥0℃積溫、0 cm、5 cm、10 cm、15 cm地溫是影響牡丹始花期的主要生態因子，降水和日照對牡丹始花期影響不大，且氣溫及地溫等溫度要素越高，牡丹花期越早。徐丕商[14]等研究表明牡丹開花早晚與春節溫度有較高的線性關系；魏秀蘭[3]等研究表明2-4月中旬的溫度與花期關系密切，且溫度偏低，花期推遲，牡丹花期與此期間光照、雨量無明顯需求；張翠英[2]等指出春季氣溫是影響牡丹花期的主要因子，且3月份氣溫影響最為顯著。筆者的研究結果與前人研究結論一致，且與牡丹種植經驗吻合。

(2)隨機動態模型，即在任意時間，利用已有歷史同期資料構建預報模型，對當年牡丹始花期進行預測，一定程度上克服了固定模型在預報時效上的局限性，增加了預報模型構建的靈活性，方便了農氣服務，通過對隨機建模對模型的檢驗發現，該模型構建方法準確率能夠滿足一般服務需求。預報日越接近始花期，預報結論越準確，在為農服務方面有較大的應用空間。

(3)筆者對牡丹始花期的研究，僅限于氣象要素的影響，但開花是一個復雜的過程，如光周期等因素也是影響其因素之一，若提高預報精度，還需進一步研究和改善預報方法。