祁 倩,字雪明
(1.保山市氣象局,云南保山 678000;2.保山市隆陽區氣象局,云南保山 678000)
油菜花是云南省保山市春季主要自然景觀之一,保山市各縣(市、區)均有千畝規模的油菜花田,騰沖市界頭鎮更是因擁有1 萬hm2連片的油菜花海而被《中國國家地理》評為“云南最美的地方”。自2016年起,騰沖市界頭鎮每年春季都會舉行高黎貢花海節,吸引國內外眾多游客前來欣賞游玩。同時,油菜作為一種經濟作物,遇氣候異常會提前開花,并影響其產量。油菜花期的準確預報,能為農戶授粉提供參考,并指導開展采摘等一系列生產經營活動。因此,油菜的花期預報在旅游、農業生產等方面有較高的實用價值。
油菜生長發育期經歷秋、冬、春三季,受氣象條件影響較大。目前已有學者研究了氣溫對油菜的影響,對于花期的預報,目前有逐步回歸方法、芽生長量測量統計預報法、積溫物候預報法等方法[1-4]。保山市對于氣象條件與油菜花期的相關性研究、花期預報模型的建立等工作開展滯后,筆者采用逐步回歸分析方法,建立保山市油菜始花期的預報模型,以期為今后油菜始花期研究提供參考。
油菜生育期數據來源于保山市農業科學研究所2016—2023 年觀測資料,氣象資料來源于保山市氣象局,采用保山國家氣象監測站(站號56748)2015—2023年多年逐日降水、氣溫和日照資料。
油菜是越冬作物,保山市油菜基本于11 月播種,次年2 月開花,為使預報模型有一定提前量,選擇2015—2020 年11 月上旬至次年1 月下旬逐日氣象資料(即氣象資料年份較生育期資料年份提前1 年,對應2016—2021 年油菜花期),采用SPSS 進行相關性分析和逐步回歸分析,建立基于氣象要素的油菜始花期預報模型,并使用2022年、2023年油菜生育期資料及同期氣象要素資料對預報模型進行檢驗。
有研究指出,當環境溫度在最低和最適宜溫度之間時,生物的發育速度會隨著溫度的升高而加快[5]。統計油菜從抽薹期到始花期的天數(n),以1/n作為發育速率(y)和同期日平均氣溫(x)進行回歸分析,得到生長速率與平均氣溫的散點圖及擬合直線,如圖1 所示。從擬合趨勢線中可以看出,發育速率與氣溫成正比,即在一定溫度范圍內,氣溫越高,生長速率越快。

圖1 油菜發育速率與同時段平均氣溫的相關性
發育速率(y)與同期日平均氣溫(x)的線性回歸方程為y=0.011x-0.053 9,相關系數R2=0.411 2,相關系數通過了顯著性檢驗。當溫度低于下限溫度時,油菜停止發育,即y=0,此時x=4.9 ℃。由此可得出,保山市油菜發育的下限溫度為4.9 ℃。
利用逐日資料對前一年11 月至當年1 月各月、各旬的最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、累計降水量、總日照時間與始花期日序(以播種當天為1)進行相關性分析。如表1 所示,油菜始花期與降水量相關性較小,主要呈正相關;與氣溫相關性較大,主要呈負相關。在各月氣溫中,油菜始花期與12月上旬最高氣溫、12月最高氣溫、12月中旬平均氣溫、12月平均氣溫、12 月下旬日照時間呈顯著負相關,均通過了0.05水平的顯著性檢驗,其中12 月中旬平均氣溫通過了0.01 水平的顯著性檢驗,相關系數具有統計學意義。說明12月氣溫越低、日照時間越短,始花期日序值越大,始花期越晚。

表1 保山市油菜始花期與氣象因子的相關系數
分別選擇前一年11 月至當年1 月各月、各旬的氣溫、降水、日照與始花期日序(y,以播種當天為1)進行逐步回歸分析。由于月平均資料與旬平均資料有很大的共線性,所以月平均資料與旬平均資料分開建模,并檢驗選出最優模型。
1)利用月平均資料得到方程(1)。
式中:y1為始花期日序,d;x1為12月平均最高氣溫,℃。
對擬合的模型方程及系數進行檢驗,模型的R2為0.751,調整后R2為0.689,方程擬合度良好。方程系數顯著性為0.025。因為僅有1 個系數,其共線性不做討論。
2)利用旬平均資料得到方程(2)。
式中:y2為始花期日序,d;x2為12月中旬平均氣溫,℃;x3為12月中旬最低氣溫,℃。
對擬合的模型方程系數進行檢驗,模型r2達到0.996,調整后的r2為0.993,方程擬合程度優。系數顯著性分別為0.002、0.006,均在0.01 以下,共線性檢驗中vif 值為5.876,在10 以下,表明相關系數之間不存在共線性,方程具有統計學意義。
將2021 年、2022 年12 月的月平均資料與旬平均資料分別代入建立的預報模型,計算出2022 年、2023 年花期日序擬合值,并將擬合值與實際觀測值相比較。如表2 所示,2 種預報模型的擬合值與實際觀測值均有誤差,y1在2022 年有1 d 的誤差,在2023年誤差達到6 d;y2在2022 年有2 d 的誤差,在2023年有4 d 的誤差。總體來說,兩種預報模型的誤差均在6 d 以內,方程擬合程度較好,且y2的誤差范圍要小于y1。

表2 油菜始花期日序與氣象因子模型檢驗 單位:d
從統計學角度分析,雖然y1與y2兩種模型的方程擬合程度都比較好,但y2的r2比y1的r2更接近1,說明方程y2擬合程度優于y1。從方程系數上說,x1通過0.05 顯著性水平檢驗,x2、x3通過0.01 顯著性水平檢驗,x2、x3更顯著,利用x2、x3建立的線性方程具有極顯著的統計學意義,因此y2優于y1。從預報的角度分析,y1利用12 月的平均最高氣溫,最快在1 月才能得出結果,但y2僅需12月中旬氣溫即可,預報的時間相較y1提前10 d。同時從模型檢驗結果來看,y2的誤差范圍要小于y1。因此綜合各項指標分析認為,利用旬資料得到的模型優于利用月資料得到的模型。
本文利用2016—2021 年連續6 年的油菜生育期資料及同期氣象資料,對保山市油菜始花期與各氣象要素的相關性進行了分析,建立了油菜始花期預報模型,并利用2022年、2023年油菜生育期資料及同期氣象要素資料對預報模型進行檢驗。主要得出以下3 點結論:1)在一定溫度范圍內,油菜發育速率與氣溫成正比,即氣溫越高,生長速率越快。保山市油菜生長下限溫度為4.9 ℃,當溫度低于此下限溫度時油菜停止發育。2)油菜始花期與主要與氣溫相關,降水相關性較小。在各月氣溫中,油菜始花期與12月的氣溫相關性最顯著,與12月各旬最高氣溫、12月最高氣溫、12月中旬平均氣溫、12月平均氣溫、12月下旬日照時間呈顯著負相關。12 月氣溫越低,日照時間越短,始花期日序值越大,始花期越晚。3)利用月資料與旬資料建立的預報方程在檢驗時與實測值均有6 d以內的誤差,但利用旬資料建立的預報方程擬合程度更好,提前量更高,擬合值誤差范圍更小,具有較高的參考和應用價值。
在分析油菜始花期與氣象因子相關系數時發現,始花期與12月最低氣溫、11月平均氣溫呈正相關,這可能與休眠期需要的冷量累計有關[2]。筆者所采用的數據樣本數較少,所得結論還需進一步驗證。