西南冷涼高地蘋果始花期預報方法研究

劉少榮 胡勇 沈茜 馬濤 曾廳余 孫東漢

摘 要：為有效防御花期低溫冷害，提高蘋果產量，更好地服務地方高原特色農業和經濟社會發展，選擇西南冷涼高地蘋果種植區的云南昭通地區作為研究對象，開展蘋果始花期預報方法研究。選用2010-2020年蘋果始花期資料和同時期氣象資料，對花期前的氣溫、積溫、日照等氣象因子進行相關性分析，利用逐步回歸分析方法，建立單一氣溫、積溫和多因子蘋果始花期預報模型共6個，并對始花期開展預測和檢驗。結果表明：月平均氣溫和旬平均氣溫因子與始花期有很好的相關性，通過95%的顯著性檢驗，且平均氣溫越靠近真實花期，其相關性越顯著。通過計算并找出最小積溫變異系數，可以確定下限溫度（或稱生物學零度）和積溫時段。運用回代和預測兩種方法進行檢驗表明，建立氣溫和積溫的多因子預報模型，預報誤差均小于3 d，而建立氣溫或者積溫的單一因子預報模型，預報誤差均大于3 d，多因子模型預報的蘋果始花期更靠近真實花期。多因子預報模型提前預測時間可達1周左右，在預防蘋果花期低溫冷害和提高蘋果質量方面起到積極作用。

關鍵詞：蘋果;始花期;積溫;變異系數

中圖分類號：S165

文獻標識碼：A

文章編號：1008-0457（2021）04-0069-08

國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2021.04.010

Abstract：In order to effectively prevent low temperature and chilling injury during flowering period，improve apple yield，and better serve local agriculture and economic and social development with plateau characteristic，the Zhaotong area of Yunnan Province，an apple-growing area in the cold highlands of southwestern China，was selected as the research object to carry out the research on the forecasting method of the apple′s first flowering period.Based on the data of early flowering period of apple and the meteorological data of the same period from 2010 to 2020，the correlation analysis of meteorological factors such as temperature，accumulated temperature and sunshine，etc.before the flowering period was carried out.The stepwise regression analysis method was used to establish 6 early flowering period forecast models for apple with a single temperature，accumulated temperature and multi-factor.And this paper also carried out the prediction and inspection of early flowering period.The results showed that monthly average temperature and ten-day average temperature factors had a good correlation with the initial flowering period.The closer the average temperature was to the true flowering period，the more significant the correlation would be.By calculating and finding out the minimum coefficient of variation of accumulated temperature，the lower limit temperature （or biological zero） and accumulated temperature period could be determined.The back-generation and prediction methods showed that the establishment of a multi-factor forecast model for temperature and accumulated temperature had forecast errors less than 3 days，while the establishment of a single-factor forecast model for air temperature or accumulated temperature had forecast errors more than 3 days.Therefore，the multi-factor prediction model was closer to the real flowering period.The prediction time of multi-factor prediction model can predict the time up to about one week in advance，which plays a positive role in the prevention of low temperature and chilling injury and improvement of apple quality.

Keywords：apple;initial flowering period;accumulated temperature;coefficient of variation

西南冷涼高地作為我國蘋果四大主產區之一[1]，蘋果種植主要分布在云、貴、川高原地區，云貴高原北部的昭通蘋果主產地區海拔在1900～2000 m，氣候溫和，冬無嚴寒，夏無酷暑[2]，雨量適中，光、熱、水資源豐富，自改革開放以來，昭通蘋果產業不斷擴張、種植規模不斷擴大，特別是近十年產量和產值得到了迅速發展，截止2018年，昭通市蘋果的種植面積已達3萬hm2，總產量和產值由2012年28萬t，12.96億元，躍升到2018年60萬t，57億元，已成為全市農業增效、農民增收的主要產業。氣候條件[3-4]與蘋果生長、生產密不可分，昭通3月平均氣溫不到10 ℃，且易出現持續低溫和倒春寒等災害性天氣，對蘋果展葉、花期傷害極大，從而造成巨大的經濟損失。諸多氣象因子與植物的生長有密不可分的關系，張利華等[5]對梨樹始花期的研究表明，前期氣溫增高，將導致梨樹開花期提前，受低溫凍傷的風險加劇，蒙秀菲等[6]對水稻成熟期稻米品質的研究表明，適當增加溫度和延長光照時間有利于提高稻米的食味品質。昭通地處低緯高原北部，為西南冷涼蘋果主要產區，易受春季低溫天氣影響，但對于蘋果始花期的預報研究仍處于空白階段。因此，對蘋果始花期的準確預報就顯得尤為重要，既能有效防范蘋果生產風險，又減少經濟損失。

目前，對樹木花期的預報方法主要有三種：（1）楊國棟等[7]利用前期物候現象，通過測量預報對象本身物候數據并建立預測模型的方法，來預報大山櫻花期。（2）運用統計學方法分析果樹花期和花期前期的氣象因子的相關性，并建立回歸預測模型[8-12]，這也是目前比較普遍的研究方法。諸多氣象因子中氣溫是影響木本植物物候的主要因子，陳正洪等[13]通過分析冬季氣溫變化與櫻花花期特征，建立線性或非線性關系模式進行預報;很多學者通過分析樹木花期前期的氣溫、降水、濕度、日照、地溫等因子與花期的相關性來建立預報模型[14-15];舒斯等[16]在研究櫻花始花期預報方法時，將活動積溫作為預報因子改進預報方程后，有效提高了預報準確率;柏秦鳳等[17]利用活動積溫和有效積溫分別計算與始花期相關性，表明有效積溫因子與始花期的相關性好于活動積溫與始花期的相關性。（3）運用植物花期前某段時間內的其他形態物候觀測和花期觀測數據來預測，如呂景華等[18]用樹木物候期做玉米物候期播種期預報。昭通農業氣象工作者自2010年以來，對蘋果開展了近10年的物候監測和蘋果品質氣候適用性等研究，但對蘋果始花期的預報使用經驗預報方法較多，未建立適用本地的蘋果始花期預報模型。本文擬分析昭通蘋果始花期與其前期的光照、氣溫、積溫等氣候因子的相關性，并建立預報模型對始花期進行預測，為昭通蘋果有效防御花期低溫冷害，提高蘋果產量提供技術支持。

1?材料與方法

1.1?氣象資料

（1）氣象資料利用昭通國家基本站2009-2020年的11月1日至2月28日日平均氣溫、旬平均氣溫、旬平均日照時數，資料來源于昭通市氣象資料管理系統。

（2）物候資料使用昭通農業氣象實驗站2010年至2020年的蘋果物候期觀測資料，觀測依據為《農業氣象觀測規范》，觀測地點為昭陽區舊圃鎮，距離昭通國家基本站直線距離8 km。

1.2?研究方法

本文采用始花期標準為每株蘋果樹有3～5朵花開放，得到的觀測日期即為當年的始花期。將始花期轉換為日序數（1月1日記作日序數1，1月2日記作日序2，以此類推，如2月1日日序數為32），得到11年的日序數，2009-2017年資料用于建立預報模型，2018-2020年資料用于預測效果檢驗。

前人對果樹始花期的預報研究表明，果樹的花期與前期氣溫、光照條件及積溫等因素有著顯著的關系，舒斯等[16]、柏秦鳳等[17]的研究指出，引進積溫預報因子，對預報模型有很大的改進，并且不同生物學零度下的活動積溫、有效積溫與蘋果始花期的相關性也不同，有效積溫顯著高于活動積溫。

本文首先分析日序數與始花期前期平均氣溫、日照時數、活動積溫和有效積溫的相關性確定氣溫、日照預報因子，計算積溫變異系數來確定生物學下限溫度（或稱為生物學零度）和積溫時間段，通過變異系數的極小值來確定下限溫度和積溫時間段，然后綜合選取顯著相關預報因子，通過線性回歸的方法用SPSS軟件包建立始花期預報方程，最后通過回代擬合和預測兩種方法對預報模型進行檢驗。

本文重點研究如何確定生物學零度，從而選取最優的活動積溫與有效積溫的下限溫度和積溫周期，車少靜等[19]、肖靜等[20]通過計算積溫變異系數的最小值確定生物學零度，楊秀武[21]使用3種不同的方法求出金冠蘋果的生物學零度，表明不同生物和不同方法算出的生物學零度結果均不同。本文涉及的變異系數又稱為標準離差率，定義為樣本標準差與樣本平均值的比值。作物生長所需一定的積溫，樣本積溫的均方差就能反映樣本積溫的穩定度，但是積溫時間段的選取不同，樣本標準差和樣本平均值均隨之產生變化，使用變異系數正好能衡量樣本積溫的穩定度，并且找出最小變異系數，就能確定下限溫度和積溫時段。

變異系數公式：C.V=（標準偏差SD/平均值Mean）

姚日升等[22]的研究得出，作物某段物候期的積溫相對固定，但積溫的下限溫度均不確定，下限溫度的選擇存在隨意性，對積溫時間段的選擇也不固定，大多數學者選擇1月1日作為積溫時段的起始日序，選擇0～5 ℃作為生物學零度的參考值。本文為分析前一年氣候條件對始花期的影響，故選擇前一年11月1日作為積溫起始日序，并對資料進行詳細的計算和分析，通過變異系數最小的點來確定積溫區間和下限溫度。圖2給出了不同積溫時間段和不同下限溫度下的變異系數，橫坐標為日序數，表示積溫起始日與11月1日的相差日序數，如20表示積溫起始日為11月20日，縱坐標為活動積溫的下限溫度，選擇0～9 ℃不同的下限溫度所獲得的積溫分別計算變異系數。

2?結果與分析

2.1?始花期基本特征

根據觀測記錄，昭通地區蘋果平均始花期日序數為108.9，與之相對應的日期是平年3月18日～19日，閏年3月17日～18日。最早出現的日期為3月5日（2010年），最晚出現的日期是3月28日（2016年和2017年），有5年出現在3月下旬，占總樣本的45.5%。從2010年至2020年蘋果始花期日序逐年變化與線性擬合（圖1）結果來看，近10 a昭通蘋果始花期總體呈推遲趨勢，變化趨勢為14 d/10 a，經計算樣本標準方差為7.661，表明近10 a蘋果始花期的穩定性較好。

2.2?積溫因子的分析

圖2a中的活動積溫變異系數低值區出現在坐標（17，9）的位置，值為0.0436（圖中*號位置），表明11月7日至次年2月28日大于9 ℃的活動積溫相對穩定。圖2b中的有效積溫變異系數低值區出現在坐標（17，9），（18，9），（18，9），（20，9），（21，9）的位置，其中（17，9）坐標最低值為0.0192（圖中*號位置）。從圖2中還可以看出，越靠近真實花期，活動積溫和有效積溫的穩定性越差，積溫下限值越小，活動積溫和有效積溫的穩定性也比較差。如果按照變異系數大于15%說明數據不可信來看，昭通蘋果始花期活動積溫的下限溫度可以確定在7～9 ℃，有效積溫的下限溫度可以確定在5～9 ℃。所以，本文除選取11月17日至次年2月28日大于9 ℃的活動積溫和有效積溫作為預報因子外，還將分別計算大于下限溫度8 ℃的活動積溫，大于下限溫度5 ℃和8 ℃的有效積溫與始花期的相關系數，來最終確定預報模型中的積溫預報因子。

2.3?氣溫、積溫、日照預報因子的相關分析

始花期最早出現在3月上旬，根據業務需要提前一周左右時間進行始花期預測，前期氣象因子的選取時間從前一年的11月至次年2月底為止。計算前期氣溫因子時，通分別選取11月、12月、1月、2月上旬、中旬、下旬平均氣溫以及1月平均氣溫、2月平均氣溫共14個氣象因子，計算出與始花期時序的相關性（表1）。從表1中可以看出，蘋果始花期與前一年的11月各旬平均氣溫呈負相關，與前一年的12月中、下旬平均氣溫與始花期呈正相關，但相關系數均較小，未通過顯著性檢驗;始花期與1月份、2月份平均氣溫呈負相關，但與1月平均氣溫相關性極不明顯，與2月下旬和2月平均氣溫均呈顯著負相關，且通過0.05顯著性檢驗，說明越臨近真實花期，氣溫對花期的影響越明顯。

在分析前期平均氣溫的基礎上，再對始花期前期積溫進行分析，分別計算1月1日-2月28日（閏年2月29日）穩定通過下限溫度8 ℃的活動積溫和穩定通過下限溫度5 ℃、8 ℃有效積溫與始花期時序的相關性（表2）。結果表明，無論是活動積溫還是有效積溫，積溫越高（低），花期越早（晚）（圖3），蘋果始花期與積溫呈負相關，穩定通過界限溫度8 ℃的活動積溫、穩定通過界限溫度5 ℃有效積溫和穩定通過界限溫度8 ℃的有效積溫與始花期時序顯著相關，這與樣本積溫變異系數確定的下限溫度基本吻合。

通過前一年11月至次年2月逐旬累計日照時數與蘋果始花期日序數的相關性分析（表3），結果表明，除11月中旬、1月上中、1月中旬累計日照時數與蘋果始花期呈正相關外，其余時段日照累計時數與始花期呈負相關。相關系數均未通過顯著性檢驗，表明始花期前期需要一定的晴好天氣和光照條件，但日照條件并不是影響本地蘋果始花期的關鍵因子。

2.4?蘋果始花期預報模型的建立

2.2、2.3中的分析結果表明，2月下旬平均氣溫、2月平均氣溫、1月1日-2月28日5 ℃以上有效積溫、8 ℃以上活動積溫、8 ℃以上有效積溫、11月17日-2月28日9 ℃以上活動積溫、9 ℃以上有效積溫與蘋果始花期呈顯著負相關（表4），分別建立前期氣溫預報方程、前期積溫預報方程和多因子預報方程，并通過回代和預測兩種方法進行對比檢驗分析。

2.4.1?前期氣溫預報蘋果始花期

2.3中分析結果表明，2月下旬平均氣溫和2月平均氣溫與蘋果始花期有較好的相關性，分別使用2010-2017年2月平均氣溫和2月下旬平均氣溫建立始花期預報方程。

Y1=-1.655X13+120.729（R2=0.552?sig=0.035）（1）

Y2=-3.741X14+129.717（R2=0.714?sig=0.005）（2）

用2010-2017年2月下旬氣溫和2月平均氣溫分別進行回代檢驗（表5），2月下旬氣溫預報的始花期誤差在4 d左右，2月平均氣溫預報的始花期誤差在3 d左右，表明2月平均氣溫的預報比2月下旬平均氣溫的預報更真實，2014-2017年的預報誤差較小，2011年預報出現異常偏早9 d，2013年預報出現異常偏晚9 d。

2.4.2?積溫預報蘋果始花期

前期積溫與蘋果始花期呈顯著負相關，前期活動積溫和有效積溫越高，始花期出現的時間越早，相反，始花期出現的時間越遲。用2010-2017年1月1日至2月28日≥5 ℃有效積溫、≥8 ℃活動積溫、≥8 ℃有效積溫和2009-2016年11月17日至次年2月28日≥9 ℃活動積溫、≥9 ℃有效積溫建立預報模型。

Y3=116.443+0.322X15-0.167X16-0.376X17?R2=0.819（3）

Y4=123.417-0.083X31R2=0.392?sig=0.097（4）

Y5=121.977-0.325X32R2=0.495?sig=0.05（5）

使用2010-2017年積溫資料進行回代檢驗（表5），結果表明，使用有效積溫建立的預報方程（式3、5）預報誤差比使用活動積溫建立的預報方程（式4）誤差小，預測值更接近真實值，且未出現異常偏早或偏晚現象。

2.4.3?多因子預報蘋果始花期

在前期氣溫預報方程和積溫預報方程中，可以看出用2月平均氣溫（X14）、1月1日至2月28日≥5 ℃有效積溫（X15）、≥8 ℃有效積溫（X16）、≥8 ℃活動積溫（X17）、11月17日至2月28日≥9 ℃有效積溫（X32）建立的預報方程平均絕對誤差相對較小，預報始花期更接近真實花期，將上述5個預報因子加入預報方程，通過非線性多元回歸建立新的蘋果始花期預報方程：

Y6=108.888+0.636X14+0.462X15-0.620X16-0.24X17+0.26X32?R2=0.872（6）

使用2010-2017年資料進行回代檢驗（表5），結果表明，多因子預報模型預報誤差明顯低于單一因子預報模型，平均絕對誤差低于3 d。2013、2016年預測效果最好，誤差小于1 d，2011年誤差最大。

2.4.4?預報檢驗

使用預測檢驗的方法，分別用式（1）至式（6）對2018-2020年始花期進行預測檢驗（表6，圖4），式（6）預測的近3年蘋果花期與真實花期誤差為2 d，預測值與真實值最接近，式（1）、式（2）、式（4）預測的效果不理想，有的年份異常偏早或偏晚。圖4給出了兩種預報檢測結果（回代和預測），可以看出，近11 a預測始花期，6種模型預測值與真實值的平均絕對誤差低于3 d的只出現了三次（2013年、2014年、2019年），而式（6）預測值與真實值的平均絕對誤差低于3 d出現5次，低于2 d出現4次，低于1 d出現3次，預測效果明顯好于其他模型。綜上，最終選擇模型（6）作為昭通蘋果始花期預測模型。

3?結論與討論

通過以上分析得出，昭通蘋果始花期最早出現在3月上旬，最晚出現在3月下旬，近10 a呈推遲趨勢，花期時序穩定性較好;平均氣溫因子與蘋果始花期有很好的相關性，通過95%的顯著性檢驗，且平均氣溫越靠近真實花期，其相關性越顯著;計算活動積溫和有效積溫變異系數的最小值，可以更好地確定生物學零度和積溫時段，11月17日至2月28日≥9 ℃的有效積溫和活動積溫與蘋果始花期呈顯著負相關;加入積溫預報因子后，建立的多因子預報方程，比單一因子預報方程的預報結論吻合性好，預報誤差約為2天，能有效改進預報方程對花期預報的準確性，這與舒適[16]等對武漢櫻花始花期預報的研究結論一致;通過回代和預測兩種方法對近10 a的蘋果始花期進行檢驗，預報誤差為1～3天，最終將方程Y6=108.888+0.636X14+0.462X15-0.620X16-0.24X17+0.26X32確定為昭通蘋果始花期預報模型。

本研究選用紅富士晚熟品種作為研究對象，使用的研究方法與前人[7-11]基本相同，都是通過找出與蘋果始花期相關性最好的氣象因子，通過線性回歸建立預報方程，能較好地預測紅富士品種的蘋果始花期，但其他品種的預報模型還需進行對比分析研究;與柏秦鳳[17]等建立分果區精細化蘋果始花期預報模型不同，本研究建立的預報模型當前只適用于昭通的昭陽區范圍內，而是否適用昭通其他地區，還需做進一步的研究;大多數學者在研究植物花期預報時，使用20 a、30 a或更長時間的資料[5，14-16]，本文僅僅使用了近10 a的資料進行分析，物候觀測資料時序相對較短，這是否是影響前期平均氣溫和日照與始花期的相關性的因素，還值得研究;本研究所建立的預報模型，提前預測時間達到1周左右，雖然能滿足當地蘋果花期的初步預測需求，但對預報精度的提高、預報因子的選取、預報方程的改進還需繼續研究;本文的研究方法，對其他景觀植物花期的預報，具有借鑒意義，但長序列、連續、精準的物候觀測資料和氣象資料是預報工作的前提。

參?考?文?獻：

[1]?劉維，劉天軍，董子銘.我國蘋果生產布局時空演變分析[J].廣東農業科學，2013（8），207-209.

[2]?汪瓊，馬靜，黃先月，等.矮化密檀栽培技術在昭通蘋果產區的應用與思考[J].北方果樹，2019（4）：44-46.

[3]?周曉麗，楊利霞，許偉峰，等.渭北地區蘋果花期推遲氣溫特征分析[J].陜西氣象，2012（3）：35-37.

[4]?張福春.氣候變化對中國木本植物物候的可能影響[J].地理學報，1995，50（5）：402-410.

[5]?張利華，任曙霞，張永強，等.梨樹始花期預報[J].氣象科技，2012，40（3）：485-488.

[6]?蒙秀菲，馮仕喜，曾濤，等.灌漿成熟期氣溫對稻米品質影響[J].山地農業生物學報，2019，38（4）：8-12.

[7]?楊國棟，張明慶，董建華，等.樹木花期的預報方法新探[J].首都示范大學學報（自然科學版），2000，21（1）：66-71.

[8]?廖碧婷，黃俊，李少群.廣州地區梅花開花期與氣象因子的關系[J].廣東氣象，2018，40（5）：62-64.

[9]?吳炫柯，段毅強，李家文，等.桂花盛花期預報方法初探[J].安徽農業科學，2007，35（27）：8482-8484.

[10]?李美榮，杜繼穩，李星敏，等.陜西果區蘋果始花期預測模型[J].中國農業氣象，2009，30（3）：417-420.

[11]?金美玉，趙晶，付強.龍井市蘋果梨始花期預報模型研究[J].安徽農業科學，2017，45（25）：189-191.

[12]?李文靜，黃蔚薇，李倩，等.長江流域油菜花期預報方法研究[J].中國農業資源與區劃，2020，41（2）：101-108.

[13]?陳正洪，肖玫，陳璇.櫻花花期變化特征及其與冬季氣溫變化的關系[J].生態學報，2008，28（11）：5210-5217.

[14]?劉璐，王景紅，傅瑋東.中國北方主產地蘋果始花期與氣候要素的關系[J].中國農業氣象，2020，41（1）：51-60

[15]?張惠霞.桃樹始花期與氣象因子的相關分析及預報模型[J].安徽農業科學，2013，41（10）：4513-4515.

[16]?舒斯，肖玫，陳正洪.櫻花始花期預報方法[J].生態學報，2018，38（2）：405-411.

[17]?柏秦鳳，王景紅，屈振江，等.陜西蘋果花期預測模型研究[J].中國農學通報，2013，29（19）：164-169.

[18]?呂景華，趙翠珍，李海波，等.用樹木物候期做玉米物候期播種期預報[J].內蒙古氣象，2011（3）：37-39.

[19]?車少靜，趙士林，智利輝.迎春始花期預報方法的研究[J].中國農業氣象，2004，25（3）：70-73.

[20]?肖靜，李楠，姜會飛.作物發育期積溫計算方法及其穩定性[J].氣象研究與應用，2010（2）：64-67.

[21]?楊秀武.蘋果生物學零度和花期有效積溫的研究[J].果樹科學，1995，12（2）：98-100.

[22]?姚日升，涂小萍，丁燁毅，等.寧波桃樹花期預報方法[J].氣象科技，2014，42（1）：180-186.