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        白水蘋果始花期預(yù)測模型研究

        2019-04-16 07:06:10尹貞鈐馬耀絨
        陜西氣象 2019年2期
        關(guān)鍵詞:有效積溫白水物候

        尹貞鈐,雪 婷,辛 博,馬耀絨

        (渭南市氣象局,陜西渭南 714000)

        陜西省白水縣位于陜西省東北部,屬渭北黃土高原溝壑丘陵區(qū),具有晝夜溫差大,空氣濕度小,光照充足等氣候特點,是蘋果優(yōu)生區(qū)。據(jù)渭南市果業(yè)局?jǐn)?shù)據(jù),截止2015年,白水蘋果種植面積37 000 hm2,產(chǎn)量5.8×108kg,年產(chǎn)值20多億元,蘋果已成為白水經(jīng)濟主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。近年來,受氣候變暖影響,白水蘋果始花期提前,花期遭受凍害概率增大,嚴(yán)重影響縣域經(jīng)濟,花期凍害已成為白水蘋果生產(chǎn)中主要氣象災(zāi)害。因此,提前、準(zhǔn)確進(jìn)行蘋果始花期預(yù)測,可為凍害防御提供依據(jù),有利減輕凍害損失。

        物候現(xiàn)象是生物節(jié)律與環(huán)境條件的綜合反映。從氣象條件來說,它不僅反映了當(dāng)時的天氣條件,而且反映了過去一段時間氣象條件影響的積累情況[1]?;ㄆ谑枪麡湮锖颥F(xiàn)象之一,花期與氣象條件關(guān)系前人做了大量研究。張艷艷等[2]采用偏最小二乘回歸分析法建立了隴東塬區(qū)紅富士蘋果始花期預(yù)測模型。李美榮等[3]應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法建立了基于氣象因子的陜西蘋果始花期預(yù)測模型。張倩等[4]建立了基于逐步回歸的庫爾勒香梨始花期預(yù)測模型。董海濤等[5]采用逐步回歸方法,建立了桃樹花期預(yù)測模型。丁錫強[6]等建立了基于氣象因子的煙臺紅富士蘋果始花期預(yù)測模型。在前人研究基礎(chǔ)上,利用白水蘋果物候和氣象資料,采用數(shù)理統(tǒng)計方法建立蘋果始花期預(yù)測模型,并依據(jù)精細(xì)化預(yù)報結(jié)果,對始花期預(yù)測值進(jìn)行訂正,使訂正后的預(yù)測值準(zhǔn)確率更高。

        1 資料

        1.1 資料來源

        2001—2018年物候數(shù)據(jù)為白水晚熟紅富士蘋果數(shù)據(jù)。2001—2005年白水蘋果物候資料來自陜西省經(jīng)濟作物臺,2006—2018年白水蘋果物候資料來源于白水縣氣象局蘋果固定觀測地段觀測數(shù)據(jù)。2001—2018年白水氣象站氣象資料包含有效積溫,旬月溫度、降水量、日照時數(shù),需冷量(需冷量是指落葉果樹解除自然休眠所需的有效低溫時數(shù)稱為果樹的需冷量, 又稱為低溫需求量或需冷積溫[7]),均來自渭南市氣象局資料室。

        1.2 資料處理

        將蘋果始花日期轉(zhuǎn)換為日序數(shù),3月1日記為1,3月2日記為2,依次類推,得到18 a蘋果始花期時間序列。2001—2015年物候和氣象數(shù)據(jù)用于建模,2016—2018年數(shù)據(jù)用于模型預(yù)測與驗證。

        2 結(jié)果分析

        2.1 始花期資料特征

        始花期是指觀測樹上有一朵或同時幾朵花的花蕾開始完全開放,即為開花始期[1]。近18 a白水蘋果平均始花期4月7日,最早出現(xiàn)時間3月26日,最晚出現(xiàn)時間4月17日(見表1),最早、最晚日

        期相差22 d。始花期出現(xiàn)在3月下旬的年份占16.7%,4月上旬占55.6%,4月中旬占27.7%。

        表1 2001—2018年白水蘋果始花期統(tǒng)計

        2.2 因子選取與相關(guān)分析

        依據(jù)前人研究成果[3-6],結(jié)合白水本地氣候特點,選取白水氣象站2001—2015年溫度、積溫、降水、日照、需冷量等5類氣象數(shù)據(jù),具體包含上年12月—當(dāng)年3月各月月平均氣溫、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫、月降水量、月日照時數(shù);上年12月—當(dāng)年4月上旬各旬旬平均氣溫、旬平均最高氣溫、旬平均最低氣溫、旬降水量、旬日照時數(shù);1月—始花期≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫;日平均氣溫穩(wěn)定通過0 ℃、3 ℃、5 ℃開始日—始花期≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫;花前5 、10、20、30、40、50 d≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫;3月≥0 ℃、≥3 ℃、≥5 ℃有效積溫及果樹停止生長期需冷量。

        分別對各類氣象數(shù)據(jù)與始花期數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果顯示:降水、日照時數(shù)、需冷量與始花期相關(guān)性未通過α=0.05顯著性水平檢驗。溫度、積溫相關(guān)性較高,通過α=0.01顯著性水平檢驗的有5項(見表2):x25為3月≥3 ℃有效積溫、x26為3月≥5 ℃有效積溫、x33為3月平均氣溫、x34為3月平均最高氣溫,x35為3月平均最低氣溫。

        表2 白水蘋果始花期與氣象因子相關(guān)系數(shù)

        2.3 模型建立

        利用SPSS20.0軟件進(jìn)行回歸分析。設(shè)置始花期日序為因變量y,x25、x26、x33、x34、x35為自變量,入選變量F值標(biāo)準(zhǔn)α=0.05,剔除標(biāo)準(zhǔn)α=0.1,進(jìn)行逐步回歸,得到預(yù)測模型。方程R2=0.828,F(xiàn)=8.671,顯著性P=0.003,F(xiàn)>Fα=0.01(5,9)=6.06,回歸方程顯著。

        Y=66.364-10.714x33+4.603x34+
        5.662x35-0.046x25+0.044x26。

        (1)

        2.4 模型檢驗與預(yù)測

        2.4.1 檢驗 根據(jù)預(yù)測模型,利用歷史數(shù)據(jù)對2001—2015年白水蘋果始花期進(jìn)行回代檢驗,結(jié)果顯示:預(yù)測值(預(yù)測始花期)與實際值(實際始花期)絕對誤差≤2 d概率為66.7%,≤3 d概率為86.7%,>3 d概率為13.3%(見表3)。

        表3 2001—2015年白水蘋果始花期模型回代與實況誤差

        2.4.2 訂正與預(yù)測 依據(jù)模型回代結(jié)果,對始花前一周天氣實況進(jìn)行逐年普查,發(fā)現(xiàn)造成誤差原因有二個方面:一是始花前有強冷空氣入侵(強冷空氣標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)冷空氣等級劃分表[7])或有陰雨天氣出現(xiàn),造成始花期推遲。如2006年始花前有強冷空氣入侵,并出現(xiàn)小雨天氣,花期推遲;二是始花前氣溫異常偏高,始花期提前。如2002、2005、2013年花前升溫明顯,始花期提前。根據(jù)歷史普查情況對模型預(yù)報結(jié)果進(jìn)行訂正,訂正后預(yù)測值與實際值絕對誤差≤2 d概率為86.7%,較訂正前提高20%。具體訂正方法:①始花前1周(包含始花期當(dāng)天,始花期是指始花期預(yù)測值)有強冷空氣入侵或有陰雨天氣發(fā)生(陰雨天日照時數(shù)<3 h),始花期推遲,推遲日數(shù)為冷空氣持續(xù)日數(shù)或陰雨日數(shù),若強冷空氣與陰雨日期重疊,不再重復(fù)計算;②始花前1周氣溫明顯偏高,始花期提前,提前日數(shù)為2~3 d。

        本研究可于每年3月21日、3月26日、4月1日進(jìn)行白水晚熟紅富士蘋果始花期預(yù)測與訂正(模型中所需3月21—31日、26—31日最高、最低溫度及天氣狀況等來自精細(xì)化格點預(yù)報結(jié)果,平均氣溫、積溫數(shù)據(jù)通過精細(xì)化格點預(yù)報結(jié)果求算),預(yù)測結(jié)果提前7~15 d,給生產(chǎn)安排和氣象災(zāi)害防御等預(yù)留了充足時間。

        根據(jù)始花期預(yù)測模型計算,結(jié)合花前一周精細(xì)化預(yù)報對預(yù)測值進(jìn)行訂正,結(jié)果顯示:2016—2018年白水蘋果始花期訂正值與實際值絕對誤差均≤2 d(見表4)。

        表4 2016—2018年白水蘋果始花期預(yù)測與實況誤差

        3 結(jié)論

        (1)通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),白水蘋果始花期早晚與溫度、積溫相關(guān)性較高,降水、日照、需冷量等雖有一定相關(guān)性,但對花期早晚影響較小。

        (2)采用逐步回歸得到的預(yù)測模型,回歸效果顯著,能較好預(yù)測蘋果始花期。但受始花前冷空氣活動、陰雨、劇烈升溫等天氣影響,個別年份預(yù)測值與實際花期絕對誤差較大。因此,采用模型計算+預(yù)測值訂正方法,可使預(yù)報準(zhǔn)確率得到提升,近3年業(yè)務(wù)應(yīng)用效果較好。

        (3)將精細(xì)化預(yù)報結(jié)果合理應(yīng)用在始花期模型計算和預(yù)測值訂正中,提前7~15 d預(yù)測始花期,給災(zāi)害防御和合理安排生產(chǎn)預(yù)留了充足時間,使精細(xì)化預(yù)報在為農(nóng)服務(wù)中發(fā)揮重要作用。但是,精細(xì)化預(yù)報的準(zhǔn)確性會對始花期預(yù)測結(jié)果、訂正形成一定制約。

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