陜西蘋(píng)果主產(chǎn)縣花期凍害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估*

王明昌，劉布春，劉 園，楊曉娟，韓 帥，邱美娟，李 瓊

（1.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/作物高效用水與抗災(zāi)減損國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；2.中國(guó)再保險(xiǎn)集團(tuán)博士后科研工作站，北京 100033；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)再保險(xiǎn)共同體，北京 100033）

春季物候期是植物生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵期和脆弱期，此時(shí)也是冷空氣頻繁侵襲的時(shí)段，因此春季物候期能否成功避開(kāi)凍害決定植物能否適應(yīng)未來(lái)氣候變化。19 世紀(jì)以來(lái)，以變暖為主要特征的全球氣候變化已經(jīng)成為不爭(zhēng)的事實(shí)[1]。在氣候變暖背景下，很多研究報(bào)道了全球普遍性的春季物候和終霜日提前的現(xiàn)象[2-7]。中國(guó)的物候觀測(cè)資料也顯示溫帶地區(qū)植物春季物候和終霜日普遍提前的趨勢(shì)[8-10]。在植物春季物候期和春季終霜日均存在提前的情況下，植物春季凍害風(fēng)險(xiǎn)存在較大的不確定性。因此，只有同步對(duì)比分析春季物候期和凍害終日的變化趨勢(shì)，才能更準(zhǔn)確地判斷春季凍害風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)[11]。

在研究過(guò)程中，對(duì)氣象數(shù)據(jù)的記錄通常較為完善，而植物物候數(shù)據(jù)較為匱乏，而且還存在時(shí)間序列短、缺測(cè)嚴(yán)重等問(wèn)題，難以進(jìn)行植物物候期趨勢(shì)分析。因此，利用物候模型延長(zhǎng)物候時(shí)間序列、插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)，是分析物候變化趨勢(shì)的主要途徑[11]。常見(jiàn)的物候模型主要分為統(tǒng)計(jì)模型和過(guò)程模型。其中過(guò)程模型又稱(chēng)動(dòng)態(tài)模型或機(jī)理模型，這類(lèi)模型著重從機(jī)理上探討物候期發(fā)生條件，能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)氣候?qū)ξ锖蚱诘挠绊懀谘芯课锖驅(qū)夂蜃兓捻憫?yīng)中得到廣泛應(yīng)用[13-14]。目前木本植物物候的過(guò)程模型主要有7 種，分別是順序模型（Sequential model）、平行模型（Parallel model）、深休眠模型（Deepening rest model）、四階段模型（Four phase model）、熱時(shí)模型（Thermal time model）、交互模型（Alternating model）和感光靈敏模型（Photo sensitivity model）[15]。在這些模型中，熱時(shí)模型由于參數(shù)簡(jiǎn)單，并且方差解釋率和準(zhǔn)確率較高，已被廣泛用于重建過(guò)去氣候變化、預(yù)測(cè)樹(shù)種分布范圍變化、預(yù)測(cè)未來(lái)植物的物候變化并進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等多方面[16-18]。熱時(shí)模型在國(guó)內(nèi)的物候研究中也有廣泛的應(yīng)用，仲舒穎等利用熱時(shí)模型重構(gòu)了中國(guó)42 個(gè)物候觀測(cè)站1962-2013年桃、杏、紫荊和紫丁香四種植物的花期物候，發(fā)現(xiàn)這四種植物的花期均顯著提前，提前趨勢(shì)在0.95～1.61d·10a-1[12]；戴君虎等利用熱時(shí)模型重構(gòu)了中國(guó)溫帶季風(fēng)區(qū)12 個(gè)物候觀測(cè)點(diǎn)1963-2009年多種木本植物始花期，同時(shí)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)花期凍害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)研究區(qū)植物花期霜凍風(fēng)險(xiǎn)在降低，且存在顯著的區(qū)域差異[11]。

陜西省地處黃土高原地區(qū)，是優(yōu)質(zhì)蘋(píng)果種植區(qū)和蘋(píng)果主產(chǎn)省。該省的蘋(píng)果產(chǎn)量約占全球產(chǎn)量的1/8，占全國(guó)產(chǎn)量的1/3，蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民脫貧致富做出了重大貢獻(xiàn)。陜西省是蘋(píng)果種植的優(yōu)勢(shì)生態(tài)區(qū)，同時(shí)也是花期凍害的高發(fā)區(qū)，花期凍害成為影響陜西蘋(píng)果產(chǎn)量和品質(zhì)最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一[19]。陜西蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)的花期在3-4月，受大陸性季風(fēng)氣候控制，此時(shí)正是冷空氣過(guò)程最為頻繁的時(shí)段，據(jù)統(tǒng)計(jì)，全年約40%的強(qiáng)降溫天氣發(fā)生在此時(shí)段，由此導(dǎo)致花期凍害風(fēng)險(xiǎn)較高[20]。研究表明，受氣候變暖的影響，陜西省蘋(píng)果花期顯著提前。陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)的物候觀測(cè)和調(diào)查資料顯示，2000年以來(lái)陜西省蘋(píng)果花期普遍比20 世紀(jì)80年代提前5～7d，個(gè)別年份及局部地區(qū)甚至提前7～10d。但是蘋(píng)果花期提前是否增加花期凍害尚無(wú)定論，多數(shù)研究認(rèn)為開(kāi)花期提前使花期凍害的發(fā)生概率增大[21-23]；但也有研究認(rèn)為由于氣候變暖，陜西蘋(píng)果花期適宜度上升，花期凍害呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，凍害風(fēng)險(xiǎn)下降[24]。

目前，國(guó)內(nèi)圍繞蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)展了大量研究，這些研究主要集中在兩個(gè)方面：一是細(xì)化蘋(píng)果花期凍害氣象指標(biāo)并開(kāi)展花期凍害風(fēng)險(xiǎn)空間分析[19-20,25]；二是分析蘋(píng)果始花期與氣象因子的關(guān)系，建立蘋(píng)果始花期的統(tǒng)計(jì)或過(guò)程物候模型，進(jìn)而開(kāi)展蘋(píng)果花期的預(yù)測(cè)研究[14,26-27]。隨著陜西省蘋(píng)果花期物候數(shù)據(jù)的不斷積累，用于修訂模型的數(shù)據(jù)不斷增加，物候模型的準(zhǔn)確度已經(jīng)顯著提高[26-27]，為延長(zhǎng)和插補(bǔ)蘋(píng)果始花期序列并分析蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本研究通過(guò)熱時(shí)模型利用日平均氣溫延長(zhǎng)并插補(bǔ)陜西省禮泉和旬邑兩個(gè)蘋(píng)果基地縣1967-2018年富士蘋(píng)果始花期時(shí)間序列，利用日最低氣溫提取不同等級(jí)凍害終日時(shí)間序列，同步分析蘋(píng)果花期物候和凍害終日時(shí)間序列的變化，以期對(duì)兩地蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的評(píng)估，為未來(lái)氣候變化背景下蘋(píng)果種植過(guò)程中趨利避害、采取合理應(yīng)對(duì)措施提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

禮泉和旬邑均為優(yōu)質(zhì)蘋(píng)果生產(chǎn)基地縣。兩縣蘋(píng)果種植品種以富士系（Fuji）為主，該品種的種植面積占比超過(guò)所有蘋(píng)果種植面積的70%[28]。禮泉縣地處陜西省關(guān)中平原和渭北旱塬交匯地帶，海拔402-1467m，年日照時(shí)數(shù) 2215.8h，年平均氣溫12.9°C，極端最低氣溫-20.8°C，極端最高氣溫41.6°C，無(wú)霜期214d，年平均降水量534mm；旬邑縣地處陜西省渭北黃土高原溝壑區(qū)，海拔850-1885m，年日照時(shí)數(shù)2390h，年平均氣溫9.0°C，極端最低氣溫-28.2°C，極端最高氣溫38.0°C，無(wú)霜期180d，年平均降水量606mm。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

禮泉縣和旬邑縣富士蘋(píng)果始花期物候數(shù)據(jù)來(lái)自?xún)刹糠郑?008-2014年數(shù)據(jù)來(lái)源于陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)的物候觀測(cè)，始花期定義為花蕾露紅10%的日期[29]；2008年之前，禮泉縣蘋(píng)果花期物候數(shù)據(jù)來(lái)自該縣果農(nóng)李忠孝先生的觀測(cè)記錄（1973-1974、1976、

1980、1982-1983、1989、1992、1998、2000-2001、2003-2004 和2007年），旬邑縣蘋(píng)果花期物候數(shù)據(jù)來(lái)自陜西生態(tài)觀測(cè)網(wǎng)（1994-2007年），觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)與陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)的物候觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)一致[27]。禮泉縣和旬邑縣逐日平均氣溫和逐日最低氣溫?cái)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣候中心。兩地氣象站的站點(diǎn)信息見(jiàn)表1。

1.3 方法

1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將每個(gè)物候或氣溫觀測(cè)值對(duì)應(yīng)的時(shí)間轉(zhuǎn)換為年日序（Ordinal day from Jan.1，DOY），即距當(dāng)年1月1日的累計(jì)天數(shù)。同時(shí)，由于兩個(gè)氣象站點(diǎn)的記錄數(shù)據(jù)在1967年之前缺測(cè)較多且數(shù)據(jù)均一性不足，因此氣象數(shù)據(jù)時(shí)間序列長(zhǎng)度統(tǒng)一選取1967-2018年。1967-2018年禮泉和旬邑兩地氣象站缺測(cè)數(shù)據(jù)較少且連續(xù)缺測(cè)日最多為2d（表2），因此，利用缺測(cè)值前后的觀測(cè)值通過(guò)線性?xún)?nèi)插法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)。

表2 1967-2018年日平均氣溫（Tmean）和日最低氣溫（Tmin）缺測(cè)日期表Table 2 Information of missing daily mean temperature(Tmean) and daily minimum temperature(Tmin) from 1967 to 2018

1.3.2 利用熱時(shí)物候模型重構(gòu)蘋(píng)果始花期序列

為解決禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期物候數(shù)據(jù)連續(xù)性不足、時(shí)間序列較短的問(wèn)題，利用兩地逐日平均氣溫通過(guò)熱時(shí)物候模型重構(gòu)兩地蘋(píng)果始花期物候時(shí)間序列。熱時(shí)物候模型包含t0、Tb和G 三個(gè)參數(shù)，計(jì)算式為[30]

式中，G 為植物發(fā)育到指定物候期所需積溫（℃·d）；y 是預(yù)測(cè)的植物物候期（DOY）；xt為第t日的日平均氣溫（℃）；c(xt)為高于臨界溫度（Tb）的積溫（℃·d），代表植物的發(fā)育進(jìn)程；t0是積溫開(kāi)始日期（DOY）；Tb為始花期發(fā)育的臨界溫度（℃）；當(dāng)c(xt)的累加達(dá)到預(yù)先設(shè)定的積溫閾值G 時(shí)，對(duì)應(yīng)的日期即為預(yù)測(cè)始花期y（DOY）。

模型參數(shù)的估計(jì)采用最小二乘法原則，在所有可能取值中選擇使觀測(cè)值和模擬值的均方根誤差最小的一組參數(shù)[12]。最優(yōu)參數(shù)使用差分演化（Differential Evolution）全局優(yōu)化算法在t0為DOY1～120，Tb為0～10℃，G 為0～1000℃·d 的空間域上尋找，該空間域可以覆蓋大部分植物的花期發(fā)育閾值[31-32]。該算法在Python 程序中利用pyPhenology包實(shí)現(xiàn)[33]。

模型檢驗(yàn)通過(guò)內(nèi)部檢驗(yàn)和交叉檢驗(yàn)進(jìn)行。內(nèi)部檢驗(yàn)用全部觀測(cè)年份擬合出的參數(shù)模擬物候序列，得到內(nèi)部檢驗(yàn)序列；交叉檢驗(yàn)采用逐個(gè)剔除法，即將某一年的觀測(cè)值剔除后，利用其它年份的觀測(cè)值擬合參數(shù)，模擬出被剔除年份的物候期，之后將全部觀測(cè)值逐一剔除后得到交叉檢驗(yàn)序列[14，34]。將觀測(cè)序列分別與內(nèi)部檢驗(yàn)序列和交叉檢驗(yàn)序列對(duì)比計(jì)算，得到內(nèi)部檢驗(yàn)和外部檢驗(yàn)的均方根誤差（RMSE）和方差解釋量（R2）；同時(shí)分別計(jì)算模擬序列與觀測(cè)序列相差≤3d 和≤5d 的準(zhǔn)確率（%）。完成檢驗(yàn)后，將原始觀測(cè)序列中的缺測(cè)值用模擬結(jié)果插補(bǔ)，保留有觀測(cè)數(shù)據(jù)的年份，進(jìn)而得到重構(gòu)始花期物候序列，用于后續(xù)分析[11]。

1.3.3 確定蘋(píng)果花期凍害指標(biāo)的溫度閾值

蘋(píng)果花期內(nèi)不同程度的低溫會(huì)對(duì)蘋(píng)果生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生不同的影響。王景紅等根據(jù)蘋(píng)果開(kāi)花期低溫凍害農(nóng)業(yè)氣象指標(biāo)以及歷年蘋(píng)果花期凍害災(zāi)情調(diào)查資料，以日最低氣溫為指數(shù)將蘋(píng)果花期凍害指數(shù)劃分為重度、中度和輕度三級(jí)[35]。三級(jí)凍害指標(biāo)的日最低氣溫閾值及凍害癥狀見(jiàn)表3。利用禮泉和旬邑逐日最低氣溫提取每個(gè)地區(qū)-2℃、0℃和2℃三個(gè)凍害等級(jí)上限閾值在每年春季最后一次出現(xiàn)的DOY，形成不同等級(jí)凍害終日序列。

1.3.4 對(duì)比始花期與各級(jí)凍害溫度對(duì)應(yīng)終日

使用線性?xún)A向法分析禮泉和旬邑兩地始花期重構(gòu)序列和不同等級(jí)凍害終日序列的變化趨勢(shì)[10]。理論上蘋(píng)果始花期越早于凍害終日，受凍害的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)越高；反之，受凍害的風(fēng)險(xiǎn)越低。因此，定義花期凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為凍害終日DOY 與始花期DOY 之差，單位為天（d），差值越大，凍害風(fēng)險(xiǎn)越高，反之越低。

2 結(jié)果與分析

2.1 兩地?zé)釙r(shí)物候模型重構(gòu)的蘋(píng)果始花期及其變化

2.1.1 重構(gòu)蘋(píng)果始花期的檢驗(yàn)

熱時(shí)物候模型重構(gòu)的禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期及檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4 和圖1，表中顯示通過(guò)差分演化算法擬合的兩地?zé)釙r(shí)物候模型的參數(shù)（t0、Tb、G）分別為（43、2.9、415）和（70、2.3、290）。圖1中檢驗(yàn)結(jié)果（表4）顯示，兩個(gè)地區(qū)熱時(shí)模型的模擬結(jié)果均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，模擬誤差≤3d 的準(zhǔn)確率高于75%，≤5d 準(zhǔn)確率高于85%，說(shuō)明熱時(shí)模型可以用于模擬禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期的重構(gòu)。對(duì)比兩地的模擬效果可見(jiàn)，禮泉地區(qū)優(yōu)于旬邑地區(qū)，禮泉地區(qū)模型內(nèi)部和外部檢驗(yàn)的RMSE 均小于旬邑地區(qū)，而方差解釋量均高于旬邑；在準(zhǔn)確率上，禮泉地區(qū)模型模擬誤差≤3d 和≤5d 的準(zhǔn)確率分別為76%和100%，亦高于旬邑地區(qū)的71%和86%。

表3 不同等級(jí)蘋(píng)果花期凍害指標(biāo)閾值及受凍癥狀Table 3 Freezing injury grade and symptoms describe during flowering period of apple

圖1 兩地?zé)釙r(shí)物候模型重構(gòu)蘋(píng)果始花期與實(shí)際始花期的比較Fig.1 Observed first flowering date vs.reconstructed first flowering date using the thermal time model in two main apple- producing counties (Liquan and Xunyi county), Shaanxi province

表4 蘋(píng)果始花期熱時(shí)模型參數(shù)及模型驗(yàn)證Table 4 Thermal time models’ parameters and validations of apple first flowering date

2.1.2 重構(gòu)蘋(píng)果始花期的變化趨勢(shì)

利用兩地逐日平均氣溫通過(guò)熱時(shí)物候模型重構(gòu)兩地蘋(píng)果始花期物候時(shí)間序列，并分析其線性變化趨勢(shì)，結(jié)果見(jiàn)圖2。由圖中可見(jiàn)，1967-2018年禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期均呈現(xiàn)出顯著提前趨勢(shì)。其中禮泉縣蘋(píng)果始花期提前速率約為 2.8d·10a-1（P＜0.01），始花期自20 世紀(jì)70年代的4月17日（DOY107）左右，提前至21 世紀(jì)初的4月5日（DOY95）左右，提前約12d；同一時(shí)期內(nèi)，旬邑縣蘋(píng)果始花期提前趨勢(shì)較禮泉小，提前速率約為0.8d·10a-1（P＜0.05），始花期自20 世紀(jì)70年代的4月20日（DOY 110）左右，提前至21 世紀(jì)初的4月15日（DOY 105）左右，約提前5d。

圖2 1967-2018年重構(gòu)蘋(píng)果始花期的年際變化Fig.2 Interannual variation of the reconstructed first flowering date of apple from 1967 to 2018

2.2 兩地不同等級(jí)致害溫度對(duì)應(yīng)終日及其變化

利用兩地逐日最低氣溫提取-2℃、0℃和2℃重、中、輕三個(gè)凍害等級(jí)上限閾值在每年春季最后一次出現(xiàn)時(shí)的日序值，形成不同等級(jí)凍害終日序列，結(jié)果見(jiàn)圖3。由圖中可見(jiàn)，1967-2018年禮泉和旬邑兩地不同等級(jí)凍害終日相對(duì)穩(wěn)定。禮泉地區(qū)僅重度凍害終日提前趨勢(shì)顯著，由20 世紀(jì)70年代的3月20日（DOY79）左右提前至21 世紀(jì)初的3月3日（DOY62）左右，提前約17d，提前速率約為3.3d·10a-1（P＜0.01），而中度和輕度凍害終日均未表現(xiàn)出顯著的變化趨勢(shì)；旬邑地區(qū)重度、中度和輕度凍害終日均無(wú)顯著變化趨勢(shì)。

圖3 1967-2018年兩地不同等級(jí)凍害上限溫度閾值終日的年際變化Fig.3 Interannual variation of last date of different grades freezing injury with upper critical temperature in two sites from 1967 to 2018

2.3 兩地蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)分析

2.3.1 致害溫度對(duì)應(yīng)終日與蘋(píng)果始花期的對(duì)比

禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期和不同等級(jí)凍害終日情況如表5。由表可見(jiàn)，1967-2018年禮泉地區(qū)平均蘋(píng)果始花期約在4月10日（DOY100），而旬邑地區(qū)由于海拔較高，溫度低，導(dǎo)致平均蘋(píng)果始花期較禮泉地區(qū)晚約7d，約在4月17日（DOY107）。同期禮泉地區(qū)不同等級(jí)凍害平均終日在 3月 11日（DOY70）-4月5日（DOY95），較蘋(píng)果始花期早5～25d，說(shuō)明凍害在花期開(kāi)始前基本結(jié)束，凍害風(fēng)險(xiǎn)較低；而旬邑不同等級(jí)凍害平均終日在4月3-28日（DOY93-DOY118），此時(shí)也正值蘋(píng)果花期，因此花期凍害風(fēng)險(xiǎn)較禮泉高。

2.3.2 凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)分析

本研究?jī)龊︼L(fēng)險(xiǎn)指數(shù)定義為凍害終日DOY與始花期DOY 之差，凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)＜0 表明致害溫度閾值內(nèi)的凍害天氣早于蘋(píng)果花期結(jié)束，蘋(píng)果花期受凍害風(fēng)險(xiǎn)較低；反之，凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 則蘋(píng)果花期開(kāi)始后還會(huì)出現(xiàn)低溫天氣，蘋(píng)果花期受凍害風(fēng)險(xiǎn)較高。在地區(qū)差異上，禮泉蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)明顯低于旬邑地區(qū)。由表6 可見(jiàn)，1967-2018年禮泉地區(qū)重度、中度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的占比分別為0%、13%和29%；旬邑地區(qū)重度、中度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的占比分別為8%、33%和75%，顯示旬邑地區(qū)蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)較禮泉地區(qū)高。

表5 1967-2018年兩地蘋(píng)果始花期與不同等級(jí)凍害終日統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 5 Statistic result of the first apple flowering date and last date of different freezing injury grades in two sites from 1967 to 2018

在時(shí)間變化上，禮泉和旬邑兩地凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的高低并未呈現(xiàn)出顯著變化趨勢(shì)，但是不同等級(jí)凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的次數(shù)出現(xiàn)了較大變化（圖4）。統(tǒng)計(jì)兩地1967-1992年和1993-2018年兩個(gè)時(shí)段內(nèi)凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的次數(shù)（表7），表7 顯示，禮泉中度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的次數(shù)分別由1967-1992年的2 次和4 次上升至1993-2018年的5 次和11 次，說(shuō)明中度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)上升；旬邑重度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的次數(shù)分別由1967-1992年的1 次和16 次上升至1993-2018年的3 次和23 次，而中度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的次數(shù)由1967-1992年的10 次下降至1993-2018年的7 次，說(shuō)明該地區(qū)重度和輕度凍害風(fēng)險(xiǎn)上升，而中度凍害風(fēng)險(xiǎn)降低。

表6 1967-2018年兩地歷年不同等級(jí)凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)＜0、≥0 的頻率分布Table 6 Frequency distribution of different grades freezing injury index that ＜0 and ≥0 in two sites from 1967 to 2018

圖4 1967-2018年兩地不同等級(jí)凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的年際變化Fig.4 Interannual variation of different grades freezing injury index in two sites from 1967 to 2018

表7 1967-1992年和1993-2018年兩地不同等級(jí)凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0 的頻數(shù)（%）Table 7 Frequencies of different grades freezing injury index that equal or greater than 0 in two sites during 1967-1992 and 1993-2018（%）

3 結(jié)論與討論

3.1 討論

3.1.1 模型參數(shù)的合理性

蘋(píng)果花期的準(zhǔn)確模擬是評(píng)估蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。而如何確定花期物候模型中臨界溫度Tb的取值是保證熱時(shí)模型構(gòu)建過(guò)程中準(zhǔn)確和合理的關(guān)鍵步驟。Tb通常通過(guò)生理實(shí)驗(yàn)法和統(tǒng)計(jì)法兩種途徑獲取[36-37]。通過(guò)生理實(shí)驗(yàn)獲取的Tb具有最科學(xué)的解釋?zhuān)依碚撋蠈?duì)于同種植物應(yīng)該具有相似的Tb。但是這種生理試驗(yàn)的方法設(shè)計(jì)非常困難，而且有研究也發(fā)現(xiàn)通過(guò)該法獲取的Tb并不穩(wěn)定，在不同生長(zhǎng)季之間具有較大的波動(dòng)性，因此大多數(shù)研究溫度數(shù)據(jù)和物候觀測(cè)數(shù)據(jù)使用統(tǒng)計(jì)法計(jì)算Tb[36]。該方法的基本原理是使到達(dá)指定物候期時(shí)的積溫變異最小[36]。蘋(píng)果花期的Tb取值范圍通常在0～10℃[32，38-39]。本研究中禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期熱時(shí)模型的取值分別為2.9℃和2.3℃，在常見(jiàn)取值范圍內(nèi)，與兩地t0分別為DOY43 和DOY70 時(shí)的多年平均氣溫基本對(duì)應(yīng)。但值得注意的是，雖然同屬富士系蘋(píng)果，禮泉地區(qū)模型的Tb較旬邑高，而且達(dá)到始花期時(shí)的積溫值也高于旬邑地區(qū)，這可能是蘋(píng)果對(duì)生長(zhǎng)環(huán)境的適應(yīng)[40]。

3.1.2 物候觀測(cè)數(shù)據(jù)的均一性

禮泉地區(qū)的蘋(píng)果始花期物候觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于果農(nóng)和陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)兩部分，有可能存在由于觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)不一致導(dǎo)致的數(shù)據(jù)均一性不足，使用前進(jìn)行了數(shù)據(jù)均一性檢驗(yàn)。由于缺少參考物候序列，檢驗(yàn)時(shí)使用模型預(yù)測(cè)分析法。檢驗(yàn)過(guò)程中首先使用果農(nóng)的觀測(cè)物候建立物候模型，然后利用模型預(yù)測(cè)陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)的觀測(cè)物候，計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)，使用配對(duì)樣本T檢驗(yàn)對(duì)比預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值的差異；之后將陜西省經(jīng)濟(jì)作物氣象服務(wù)臺(tái)的觀測(cè)物候作為建模數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)果農(nóng)的觀測(cè)物候，重復(fù)上述步驟。第一次檢驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r 為0.87（n=7，P＜0.01），預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值無(wú)顯著差異；第二次檢驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r為0.94（n=14，P＜0.001），預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值亦無(wú)顯著差異。因此認(rèn)為禮泉蘋(píng)果始花期物候觀測(cè)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足均一性。

3.1.3 模型不確定性

禮泉地區(qū)模型的R2達(dá)到0.87，模擬效果優(yōu)于旬邑地區(qū)。這種現(xiàn)象在劉璐等建立的中國(guó)北方蘋(píng)果主產(chǎn)地始花期預(yù)測(cè)模型中也有明顯體現(xiàn)[26]。在其研究中，海拔、年平均氣溫均與禮泉接近的萬(wàn)榮站蘋(píng)果始花期預(yù)測(cè)模型R2也達(dá)到0.87（n=20），而海拔、年平均氣溫與旬邑相近的洛川站蘋(píng)果始花期預(yù)測(cè)模型R2為0.54（n=20）。造成這種現(xiàn)象的原因可能有：（1）旬邑和洛川地區(qū)海拔更高，地勢(shì)起伏更大，氣溫的均一性差，氣象站數(shù)據(jù)的空間代表性較禮泉和萬(wàn)榮低；（2）不同地區(qū)蘋(píng)果花期對(duì)溫度的敏感性不同，禮泉蘋(píng)果花期對(duì)溫度的敏感性可能高于旬邑地區(qū)。如果不解決氣象數(shù)據(jù)的代表性以及果樹(shù)發(fā)育機(jī)理問(wèn)題，模型只能是局地適用，模型外推將存在較大誤差。因此在今后的研究和應(yīng)用中可以使用高分辨率的格網(wǎng)氣象數(shù)據(jù)或通過(guò)建立果園小氣候與標(biāo)準(zhǔn)氣象站數(shù)據(jù)間的推算關(guān)系，將標(biāo)準(zhǔn)氣象站數(shù)據(jù)換算至對(duì)應(yīng)的物候觀測(cè)點(diǎn)以提高氣象數(shù)據(jù)的代表性[14]。另外蘋(píng)果花期不僅受溫度影響，還受品種、光周期、降水、土壤等多種因素控制，因此還要加強(qiáng)對(duì)蘋(píng)果生長(zhǎng)發(fā)育機(jī)理的研究，進(jìn)而建立機(jī)理性更強(qiáng)的蘋(píng)果花期模型[26]。除此之外，還要繼續(xù)積累高質(zhì)量的觀測(cè)數(shù)據(jù)，為模型的進(jìn)一步優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。

3.1.4 蘋(píng)果始花期和凍害終日的變化趨勢(shì)

目前國(guó)內(nèi)蘋(píng)果物候觀測(cè)數(shù)據(jù)積累有限，僅在甘肅西峰、陜西洛川等7 個(gè)站點(diǎn)開(kāi)展過(guò)蘋(píng)果始花期物候變化趨勢(shì)研究，且序列長(zhǎng)度最長(zhǎng)僅為25a[26,41-42]。這些研究結(jié)果全部顯示出蘋(píng)果始花期的提前趨勢(shì)，但是受限于序列長(zhǎng)度，只有序列最長(zhǎng)的西峰站提前趨勢(shì)顯著，其余均不顯著。本研究通過(guò)熱時(shí)模型重構(gòu)的禮泉和旬邑蘋(píng)果始花期提前趨勢(shì)分別為2.8d·10a-1和0.8d·10a-1，均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。因此在今后的研究中可以在現(xiàn)有始花期物候序列基礎(chǔ)上通過(guò)延長(zhǎng)數(shù)據(jù)序列，進(jìn)一步分析蘋(píng)果花期的變化趨勢(shì)。

本研究中禮泉和旬邑地區(qū)凍害終日并沒(méi)有表現(xiàn)出顯著的變化趨勢(shì)（禮泉重度凍害終日除外），與中國(guó)北方大部分地區(qū)霜凍終日呈現(xiàn)顯著提前趨勢(shì)不同[10-11]。柏秦鳳等以日最低氣溫≤2℃作為終霜日指標(biāo)對(duì)陜西省1961-2010年無(wú)霜期變化趨勢(shì)進(jìn)行過(guò)研究，其研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)陜西北部寶塔區(qū)站終霜日呈5.7d·10a-1的顯著提前趨勢(shì)，中部咸陽(yáng)站終霜日呈現(xiàn)1.7d·10a-1的略推遲趨勢(shì)，而南部安康站終霜日無(wú)明顯變化趨勢(shì)[25]。禮泉和旬邑位于陜西中部，與咸陽(yáng)的直線距離小于100km，本研究中定義的輕度凍害終日指標(biāo)閾值對(duì)應(yīng)柏秦鳳等定義的終霜日指標(biāo)閾值，但本研究禮泉和旬邑輕度凍害終日均無(wú)顯著變化趨勢(shì)。由于蘋(píng)果花期對(duì)凍害非常敏感，因此對(duì)于凍害指標(biāo)終日的變化趨勢(shì)還需更精細(xì)的研究。

3.1.5 凍害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性

當(dāng)前關(guān)于陜西蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)水平的研究主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)指定花期時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)致害溫度的日次數(shù)或頻率進(jìn)行評(píng)估[20，43]。劉映寧等利用逐日最低氣溫?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了陜西29 個(gè)蘋(píng)果基地縣花期出現(xiàn)最低氣溫低于0℃、-2℃和-4℃的頻率，結(jié)果顯示1970-2005年禮泉蘋(píng)果花期（4月1-20日）和旬邑蘋(píng)果花期（4月10-30日）內(nèi)出現(xiàn)日最低氣溫≤0℃的頻率分別為20%～40%和60%～80%；而同期內(nèi)出現(xiàn)日最低氣溫≤-2℃的頻率分別為0～10%和30%～40%[43]。屈振江等曾利用類(lèi)似方法對(duì)陜西蘋(píng)果種植區(qū)內(nèi)47 個(gè)縣蘋(píng)果花期內(nèi)凍害發(fā)生頻次進(jìn)行過(guò)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示1960-2007年禮泉蘋(píng)果花期（同上）和旬邑蘋(píng)果花期（同上）出現(xiàn)日最低氣溫-2～0℃的年平均次數(shù)分別為0.40 次和2.34 次，出現(xiàn)日最低氣溫小于-2℃的年平均次數(shù)分別為0.13 次和1.52 次[20]。與本研究中1967-2018年禮泉和旬邑蘋(píng)果花期中度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)＞0 的年份占比分別為13%、33%以及重度凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)＞0 的年份占比分別為0、8%一致。這說(shuō)明使用凍害終日與蘋(píng)果始花期之差定義的花期凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)可以作為蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)水平的指標(biāo)。在本研究中，由于數(shù)據(jù)資料有限，未能構(gòu)建蘋(píng)果末花期時(shí)間序列，而花期凍害事件是由始花期和末花期以及花期內(nèi)的環(huán)境條件共同決定的，因此，本研究尚不能對(duì)蘋(píng)果花期內(nèi)的凍害事件發(fā)生次數(shù)及每次凍害的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。在今后研究中，需要進(jìn)一步收集和積累花期物候數(shù)據(jù)，嘗試建立蘋(píng)果末花期物候模型并構(gòu)建蘋(píng)果末花期時(shí)間序列，進(jìn)而更加精確地評(píng)估花期凍害風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，還可以將未來(lái)不同氣候變化情景模式輸入花期物候模型，從而預(yù)測(cè)不同氣候變化情景下蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。

3.2 結(jié)論

（1）1967-2018年，禮泉和旬邑地區(qū)蘋(píng)果始花期呈顯著提前趨勢(shì)。禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果始花期的提前速率分別為2.8d·10a-1和0.8d·10a-1。

（2）1967-2018年，禮泉地區(qū)的重度凍害終日呈顯著提前趨勢(shì)，提前速率為3.3d·10a-1，而中度、輕度凍害終日無(wú)顯著變化；旬邑地區(qū)三個(gè)等級(jí)凍害終日均無(wú)顯著變化。

（3）1967-2018年，禮泉地區(qū)蘋(píng)果平均始花期為DOY100，晚于平均輕度凍害終日DOY95，凍害風(fēng)險(xiǎn)較小；旬邑地區(qū)蘋(píng)果平均始花期為DOY107，晚于重度凍害終日 DOY93，但早于輕度凍害終日DOY118，因此凍害風(fēng)險(xiǎn)較禮泉高。

（4）1967-2018年，禮泉和旬邑兩地蘋(píng)果花期凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)無(wú)顯著變化，但是兩地凍害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)≥0的頻次在增加，說(shuō)明花期凍害風(fēng)險(xiǎn)在上升。