沙河市佛照山景區黃櫨樹紅葉變色氣象預測模型

李瑞蘇

（河北省沙河市氣象局）

植物秋季紅葉是植物周年生長過程中的物候期之一，彩色植物葉片具有自身的組織結構、光合特性、色素組成及其合成過程等特點，而植物秋季紅葉的應季時間與艷麗程度則取決于氣候、水文、土壤、季節等的影響［1-3］。植物花期與紅葉期在旅游業中占有重要地位［4，5］，因此，研究植物秋季紅葉期是成就當地旅游經濟發展的引擎。金秋十月，沙河市柴關鄉的王硇村，萬畝的紅葉林也進入最佳觀賞期，王硇古村落地處太行山東麓，屹立于青山懷抱中，地形隱蔽，佛照山、紅楓山和筆架山紅葉連綿上百里，每年的紅葉應時如約而至，慕名而來的國內外游客給當地旅游業增加了可觀的經濟收入［6，7］。紅葉變色與氣象環境相關密切，開展紅葉觀賞期預報對當地旅游業發展具有重要意義。植物的秋季紅葉是自然物候現象，與自然氣候環境密切相關。物候現象如樹木開花、展葉、結果、果實成熟、葉變色、落葉等反映當地環境條件的積累［8，9］。環境條件中的主要因素是氣候，氣候變化直接影響植物物候期的變化［10］。張增信等［11］研究南京市植物花期年際變化認為，積溫是影響的主要影響因素；顧品強等［12］分析桃樹開花始期及成熟期與日照、氣溫、降水氣象因子相關密切，其生物學意義比較明顯；劉俊等［13］研究桃花盛花期前3 個月溫度升高1℃，盛花期提前6.47 d，物候期對氣候變化高度敏感；王永格等［14］研究不同光照強度對麗紅元寶楓葉影響，秋季紅葉以全光照條件下呈色最佳；張春紅［15］確定了影響楓葉變色的氣象預報因子，建立了楓葉出現的氣象指標；藺銀鼎等［16］分析了氣候因子對元寶楓著色的影響。尹志聰等［17］研究了香山黃櫨樹葉變色的氣象條件，建立了變色日的氣象統計預測模型。值得關注的是，因各地區地勢地理位置的不同，環境氣候對植物物候及秋季樹葉變色的影響不盡一致［18，19］。本研究針對河北沙河市柴關鄉王硇村的佛照山、紅楓山和筆架山的黃櫨樹紅葉變色日期進行氣候診斷分析，找出變色期的主要氣象影響因子，并建立變色日氣候預測預報模型，為適宜時間段觀賞紅葉及旅游開發提供參考。

1 材料與方法

1.1 資料來源

采用的物候資料為沙河佛照山2012—2021 年旅游景區調研資料和林業部門對黃櫨樹葉變色物候觀測數據。設定全山變色率達到10%的日期為紅葉變色日（出紅狀態），斑紅率為20%～60%，變色率在60%以上為滿紅狀態，滿紅狀態至落葉50%視為最佳觀賞期。氣象要素資料選用沙河國家氣象觀測站2012—2021 年逐日觀測資料，氣象要素包括氣溫、降水量、日照時數等。

1.2 分析方法

采用線性相關分析和回歸分析方法［20］，分析黃櫨樹葉變色日期與氣象因子的相關關系，篩選影響黃櫨樹葉變色的主要氣象因子，建立黃櫨樹葉變色日的預測模型。利用Excel 2003 軟件進行運算。

1.2.1 標準化 分析過程中要素單位不一致，可進行標準化處理。標準化計算如式（1）。

1.2.2 線性相關系數 相關系數r是衡量因變量（葉變色日y）與自變量（氣象要素x）之間關系的統計量。相關系數計算如式（2）。

式中-1≤r≤ 1，r＞0 表示正相關，r＜0 表示負相關。r的絕對值越大，表明個變量之間的相關性越高。通過相關系數顯著性檢驗表查算，當P＜0.05為相關顯著，當P＜0.01 相關極顯著，P＞0.05 為相關不顯著。

1.2.3 回歸方程 線性回歸方法是研究因變量與自變量的相關關系，從而建立回歸方程式yj=b0+b1xi。式中y為黃櫨樹葉變色日期，xi為氣象要素，bi為回歸系數［20］。采用回歸方程建立紅葉期預測模型。

2 結果與分析

2.1 黃櫨樹葉變色期分析

表1 所示，佛照山景區2012—2021 年黃櫨樹秋季紅葉期從10 月上旬開始慢慢變紅，可觀賞期（斑紅狀態至落葉期）從10 月中旬持續到11 月上中旬，歷時25～33 d，平均為29 d。最佳觀賞期（滿紅至落葉期）從10 月中旬到11 月上中旬，歷時21～28 d，平均為25 d。

表1 佛照山景區2016—2021 年黃櫨樹秋季葉變色期

2.2 影響黃櫨樹葉變色的主要氣象因子分析

2.2.1 近期氣象要素對黃櫨樹葉變色日期的影響研究認為光照強度與楓樹葉片可溶性糖含量、花色素苷含量和葉片變色質量呈正相關，與胡蘿卜素含量和葉綠素含量呈負相關［14］。溫度是影響秋季植物紅葉變色的主要氣象條件之一，且在較低的溫度下才表現出最佳的紅葉色彩，在低溫的誘導下植物體內合成花色素苷，從而引起秋季植物葉色的變化［21，22］。充沛的降雨量有利于樹葉的生長和葉綠素的生成，不利于花色素苷合成，所以秋季葉片綠色退去所需要的時間相對較長［23］。依據2012—2021 年資料統計分析，近期日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、氣溫日較差和活動積溫是影響黃櫨樹葉變色的主要氣象因子。發現黃櫨樹葉變色初日與前3 d 的溫度變化關系最為密切。即在黃櫨樹葉變色前連續保持3 d 日平均氣溫在18.0 ℃以下、最低氣溫低于8.0℃、氣溫日較差大于12.0 ℃的天氣條件，則第四日為紅葉變色初日。低溫有利于葉綠素的分解，氣溫日較差大有利于花青素的形成和積累［24，25］。當氣溫迅速下降到氣溫指標之下，葉綠素大部分被破壞，有助于花青素的形成，葉子很快變紅，反之則慢。2018 年紅葉之前氣溫下降幅度較快，紅葉期出現得早，而2019 年10 月上旬氣溫下降緩慢，推遲了葉變色的時間。表2所示，黃櫨樹秋季紅葉始期和前10 d日平均氣溫、日最高氣溫、活動積溫相關系數達到極顯著（P＜0.01）水平，與最低氣溫達到顯著（P＜0.05）水平；氣溫日較差、降水量及日照時數與紅葉始期相關不顯著。

表2 黃櫨樹秋季紅葉始期與氣象要素相關分析

2.2.2 前期氣象要素對黃櫨樹葉變色日期的影響針對黃櫨樹葉變色日期與前期（6—9 月）氣象要素進行了相關統計分析（表3）。黃櫨樹葉變色日期與9 月平均氣溫、最高氣溫呈顯著正相關，與8 月降水量呈顯著負相關。由此可見9 月的氣溫越高，黃櫨樹葉變色晚，反之則葉變色期提前，如2017 年9 月平均最高氣溫29.5 ℃，較歷年平均值（27.0 ℃）高2.5 ℃，黃櫨樹葉變色期較晚至10 月13 日。8 月降水量越大黃櫨樹葉變色越晚，降雨量充沛有利于樹葉的生長和葉綠素的生成，降水少則樹木生長不旺盛，葉片綠色退去所需要的時間相對較短，如2014 年8 月降水僅49.0 mm，比平均降水量（119.1mm）少58.9%，黃櫨樹葉變色期提前至10 月7 日，比正常早3 d。

表3 6—9 月氣象要素與紅葉變色日的相關分析

2.3 紅葉變色初始日期預測模型

2.3.1 短期預測模型 通過前10 d 平均氣溫建立紅葉始期（y）回歸預測模型為y=9.3697+0.8442x。x為前 10 d 日平均氣溫；經方差分析（表 4），該紅葉始期（y）預測模型F值為13.534，標準誤差1.295，通過了P＜0.01 顯著檢驗水平，模型回代正確率為89.0%，預測準確率為68.2%。預測擬合見圖1。

表4 紅葉始期短期預測模型方差分析

圖1 短期預測擬合

2.3.2 中長期預測模型 通過紅葉期與氣象要素相關檢驗，篩選9 月平均最高氣溫和8 月降水量與紅葉變色初始日期建立中期預測模型。通過使用2012—2020 年資料建模，2021 年作為預測檢驗，其預報模型為y=-1.1719+0.2178x。式中，y是日序數（設定10 月1 日為1，10 月2 日為2……，以此類推），x=d1+d2，其中，d1為9 月平均最高氣溫的標準化值，d2為8 月降水量標準化值。經方差分析（表5），該紅葉始期（y）預測模型F值為18.671，預測值與實測值相關系數為0.837，標準誤差1.163，通過了P＜0.01顯著檢驗，模型回代正確率為83.3%，預測2021 年y=10.3，實測值10 月9 日。預測擬合見圖2。

表5 紅葉始期中期預測模型方差分析

圖2 中期預測擬合

3 討論

研究結果表明，秋季紅葉始期出現的早晚與前3 d 氣溫關系密切，對10 d 的氣溫變化響應明顯，并且8 月降水和9 月氣溫變化對紅葉始期影響顯著，與王永格等［14］、尹志聰等［17］、吉奇等［26］的研究結果一致。紅葉前期的溫度高、降水多均有可能將紅葉期的時間向后推，表明氣候變化對秋季紅葉日期的影響具有普遍性。葉變色前3 d 氣溫下降幅度是影響黃櫨樹葉變色的主要氣象因子，低溫高光照條件下光合色素合成受阻，從而引起葉色的變化，低溫可以促進花色素苷的合成［27］，氣溫日較差大有利于花青素的形成和積累［24，25］。在植物旺盛生長期高溫干旱，可促使葉變色提前［28，29］；但 8 月充沛的降水量有利于樹葉的生長和葉綠素的生成，葉片綠色退去所需要的時間相對變長；而9 月的高溫氣候可使紅葉期向后推遲。采用2012—2021 年黃櫨樹葉變色期監測與調研資料，結合沙河國家氣象觀測站資料，建立黃櫨樹葉變色期的短、中期預測模型，由于資料年代較短，預測結果準確率相對較低，還需進一步積累資料，完善黃櫨樹葉變色期的氣候預測方法，提高準確率，應用于實際服務。該氣候統計模型對預測沙河市秋季觀賞黃櫨樹紅葉變色期具有一定的指導作用，對當地旅游發展有一定的幫助。

4 結論

1）沙河佛照山秋季紅葉始期在10 月上旬，落葉在11 月上旬，最佳觀賞期在10 月中旬至11 月上旬，平均為25 d。

2）依據2012—2021 年資料分析，天氣條件連續保持3 d 平均氣溫在18.0 ℃以下、最低氣溫低于8.0 ℃、氣溫日較差大于12.0 ℃，第四日為黃櫨樹葉紅葉變色初日。

3）黃櫨樹葉紅葉變色初日前10 d 的平均氣溫、平均最低氣溫、平均最高氣溫、活動積溫與紅葉變色初日呈正相關顯著。

4）9 月平均氣溫，平均最高、最低氣溫，以及8 月降水量與紅葉變色初日呈顯著正相關。