彭嘉棟　廖玉芳　蔣元華　黃超

摘要：利用2012—2017年湖南省不同縣市多塊油茶（Camellia oleifera）樣地的油酸含量資料和同時(shí)段鄰近氣象站資料構(gòu)建的油茶生長或處理期各階段氣象指標(biāo)，采用主成分分析的方法分析不同階段氣象指標(biāo)對油茶油酸含量的影響，并基于此建立油酸含量預(yù)測模型。結(jié)果表明，采摘當(dāng)年、果實(shí)膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的氣象因子對于油酸含量有重要影響，降水類指標(biāo)特別是降水量和最長連續(xù)降水日數(shù)是影響油茶油酸含量最重要的氣象因子，利用氣象因子構(gòu)建的油茶油酸含量預(yù)測模型精度較高，具有一定的適用性。

關(guān)鍵詞：氣象因子;油茶（Camellia oleifera）;油酸含量;預(yù)測模型

中圖分類號：P468.0+21;S794.4? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2020）02-0040-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.02.009? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Influence analysis of meteorological factors on oleic acid of

Camellia oleifera and model construction

PENG Jia-dong，LIAO Yu-fang，JIANG Yuan-hua，HUANG Chao

（Climate Center of Hunan Province，Changsha 410118，China）

Abstract： Based on the collection and processing of the oleic acid data from multiple Camellia oleifera sample plots in different county of Hunan province during 2012—2017 and the meteorological indices for each stage of growth and treatment of Camellia oleifera which computed by the nearby meteorological observation stations data during the same period， the method of principal component analysis had been used to research the impacts of the meteorological factors in different stages on content of oleic acid for Camellia oleifera， and a forecasting model were constructed based on above meteorological factors. The results showed that the effects of meteorological factors for the whole year of fruit picking， oil transformation and accumulation peak period， fruit enlargement peak period on oleic acid content were more significant than other periods， and the precipitation indexes， especially the precipitation and the longest continuous precipitation days were the key factors which affecting oleic acid. The oleic acid forecasting model constructed base on those factors had a relative high accuracy and had certain applicability.

Key words： meteorological factors; Camellia oleifera; oleic acid; forecasting model

油茶（Camellia oleifera）是中國特有的高檔木本食用油料植物[1]，主要分布在長江流域及其以南的14個(gè)省份，油茶子每年產(chǎn)量為1.8×106 t左右，其中湖南省油茶種植面積、茶油產(chǎn)量和產(chǎn)值均居全國首位。

與所有露天栽培的作物一樣，氣象因子對油茶有重要影響。近年來，國內(nèi)學(xué)者相繼開展了油茶生長與氣象因子關(guān)系的研究，如分析不同地區(qū)油茶種植的氣候條件及主要?dú)庀鬄?zāi)害[2，3]，分析油茶產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)性狀與氣象因子之間的關(guān)聯(lián)[4-6]，開展不同地區(qū)油茶種植氣候適宜性區(qū)劃的相關(guān)研究[7-9]等。油酸是單不飽和脂肪酸，對心腦血管健康有益，因此油酸含量是茶油最重要的品質(zhì)參數(shù)之一，以往研究主要是基于不同外界生態(tài)因子、儲藏條件等開展其與油茶品質(zhì)的關(guān)聯(lián)分析[10-12]，氣象因子與油酸含量的關(guān)聯(lián)研究幾乎是空白。本研究采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，在全國油茶最大產(chǎn)區(qū)湖南省開展不同階段氣象因子對油茶油酸含量的影響分析并構(gòu)建模型，可為油茶生產(chǎn)充分合理利用氣候資源，提升經(jīng)濟(jì)效益提供科技支撐，并為其他油茶產(chǎn)區(qū)相關(guān)研究提供參考。

1? 資料與方法

1.1? 資料來源及處理

油酸含量資料來源于湖南省林業(yè)科學(xué)院提供的2012—2017年湖南省境內(nèi)不同縣市區(qū)多塊油茶樣地的油酸含量數(shù)據(jù)，共計(jì)36個(gè)樣本。氣象資料來源于距離油茶樣地最近的各縣市區(qū)國家地面氣象觀測站同時(shí)段的逐日氣象資料。

將與油酸含量有關(guān)的油茶生長或處理期（統(tǒng)稱為品質(zhì)形成期）分為6個(gè)階段，即果實(shí)第一次膨大期、果實(shí)膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期、果實(shí)成熟期、果實(shí)處理期及采摘當(dāng)年，上述階段涵蓋了油茶主要生長發(fā)育和果實(shí)處理期以及全年的總體狀況，其中前4個(gè)階段均另包含一個(gè)關(guān)鍵時(shí)段，累計(jì)10個(gè)階段的時(shí)間跨度及代碼見表1。將氣象因子按照表1的不同階段統(tǒng)計(jì)成如表2所示的各類氣象指標(biāo)，不同階段的氣象指標(biāo)統(tǒng)一用指標(biāo)名+階段代碼表示，如果實(shí)第一次膨大期關(guān)鍵期的平均最低氣溫用tnmean_3表示。

1.2? 研究方法

采用主成分分析法分析氣象因子與油茶油酸含量的關(guān)系，采用逐步回歸和多元回歸方法建立油茶油酸含量氣象預(yù)測模型，采用SPSS軟件分析[13]。

2? 結(jié)果與分析

2.1? 不同物候期氣象指標(biāo)與油酸含量的主成分分析

將2012—2017年湖南省各縣市共計(jì)36個(gè)樣本油茶油酸含量數(shù)據(jù)與對應(yīng)的油茶品質(zhì)形成期各階段的氣象指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得出第十主成分的油酸含量載荷絕對值最大（載荷值0.427），其次為第七主成分（載荷值0.379），其余主成分的油酸含量載荷絕對值均小于0.3?；谟退岷亢蜌庀笠蜃虞d荷值的量級，選擇上述兩個(gè)油酸含量載荷絕對值≥0.3的主成分，同時(shí)提取這些主成分當(dāng)中載荷絕對值≥0.3的氣象因子，分析油茶品質(zhì)形成期各階段氣象因子的最大（最?。┹d荷值（圖1）及滿足條件的因子數(shù)量（圖2），當(dāng)某一階段有關(guān)鍵期時(shí)，只提取該階段全時(shí)段或關(guān)鍵期中載荷絕對值最大的因子以及滿足條件因子數(shù)量的最大值。從圖1可以看出，各階段中以采摘當(dāng)年的年降水量載荷絕對值最大（載荷值0.764，與油酸含量呈正相關(guān)），其次為果實(shí)膨大高峰期的最長連續(xù)降水日數(shù)（載荷值0.667）以及油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的降水量（載荷值0.554），果實(shí)第一次膨大期、果實(shí)成熟期和處理期的氣象因子最大載荷絕對值均明顯小于上述3個(gè)階段。油脂轉(zhuǎn)換和積累高峰期滿足條件（載荷絕對值≥0.3）的氣象因子最多（12個(gè)），其中降水類指標(biāo)因子有6個(gè)，占比50.0%;其次為果實(shí)膨大高峰期（8個(gè)），其中降水類指標(biāo)5個(gè)，占比62.5%;再次為采摘當(dāng)年（6個(gè)），其中降水類指標(biāo)5個(gè)，占比83.3%;其余階段滿足條件指標(biāo)數(shù)量遠(yuǎn)小于上述3個(gè)階段（圖2）。

油茶品質(zhì)形成期各階段載荷絕對值排名前五的氣象因子見表3，采摘當(dāng)年排名前五的因子中有2個(gè)載荷絕對值≥0.7，1個(gè)在0.5～0.6，排名前五的因子中降水類指標(biāo)有4個(gè)，占比80.0%;果實(shí)膨大高峰期排名前五的指標(biāo)中有1個(gè)載荷絕對值≥0.6，2個(gè)在0.5～0.6，排名前五的因子中降水類指標(biāo)有3個(gè)，占比60.0%;油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期排名前五的指標(biāo)中有1個(gè)在0.5～0.6，排名前五的因子中降水類指標(biāo)有4個(gè)，占比80.0%;果實(shí)第一次膨大期、果實(shí)成熟期和處理期排名前五的指標(biāo)載荷絕對值明顯小于上述3個(gè)階段。

綜上所述，根據(jù)滿足條件因子數(shù)量及其載荷絕對值排位情況可以得出，采摘當(dāng)年、果實(shí)膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的氣象因子對于油酸含量有重要影響，降水類指標(biāo)特別是降水量和最長連續(xù)降水日數(shù)是影響油茶油酸含量最重要的氣象因子。

2.2? 油茶油酸含量模型構(gòu)建

根據(jù)油茶油酸含量數(shù)據(jù)與對應(yīng)的油茶品質(zhì)形成期各階段的氣象指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，選擇油茶品質(zhì)形成期各階段氣象因子載荷絕對值排名前五的氣象因子，共計(jì)23個(gè)，利用逐步回歸的方法建立模型一;選擇各階段氣象因子載荷絕對值第一名的氣象因子（圖1、表3），利用多元回歸的方法建立模型二，擬合結(jié)果見圖3。

逐步回歸進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)為F1=3.84，剔除標(biāo)準(zhǔn)F2=2.71。剔除了15個(gè)因子，8個(gè)入選因子的影響分別為果實(shí)成熟期的累積日照時(shí)數(shù)、果實(shí)第一次膨大期≥10 mm的降水日數(shù)、果實(shí)第一次膨大期關(guān)鍵期≥25 mm的降水日數(shù)、果實(shí)膨大高峰期≥25 mm的降水日數(shù)、果實(shí)第一次膨大期累積降水日數(shù)、果實(shí)膨大高峰期最長連續(xù)降水日數(shù)、果實(shí)膨大高峰期累積降水日數(shù)、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期≥50 mm的降水日數(shù)，逐步回歸方程為：

y=86.693+0.091×suaccu_8+1.364×rda010_2-2.771×rda025_3-1.758×rda025_4-1.06×rdaccu_2+0.692×rdcont_4+0.026×rdaccu_4-1.151×rda050_6 （1）

而多元回歸的方程為：

y=57.025-0.516×rdcont_2+0.43×rdcont_4+0.06×rncont_10+0.01×rraccu_1-0.016×rraccu_6+0.077×suaccu_8? （2）

從擬合效果來看，逐步回歸和多元回歸兩種方法均能較好地模擬出油酸含量的波動狀況，復(fù)相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.840和0.561，平均絕對誤差分別為1.81%和2.97%，平均相對誤差分別為2.3%和3.8%（圖3）?？傮w來看，逐步回歸的擬合結(jié)果要好于多元回歸，模型可用于無油酸含量資料或資料不全地區(qū)歷史序列的擬合構(gòu)建，并可基于該模型開展油茶油酸含量中短期預(yù)報(bào)或結(jié)合氣候趨勢預(yù)測開展下一年油茶油酸含量的預(yù)估。

3? 小結(jié)與討論

1）湖南省油茶油酸含量與氣象因子密切相關(guān)，油茶不同生長階段的不同氣象因子對油茶油酸含量的影響不同。

2）采摘當(dāng)年、果實(shí)膨大高峰期、油脂轉(zhuǎn)化和積累高峰期的氣象因子對于油酸含量有重要影響，降水類指標(biāo)特別是降水量和最長連續(xù)降水日數(shù)是影響油茶油酸含量最重要的氣象因子。

3）利用逐步回歸和多元回歸的方法能夠較好地利用氣象因子模擬出油酸含量的波動狀況，模型具有一定的適用性，逐步回歸的模擬效果要好于多元回歸。

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收稿日期：2019-03-05

基金項(xiàng)目：湖南省科技重大專項(xiàng)（2018NK1030）

作者簡介：彭嘉棟（1984-），男，江西萍鄉(xiāng)人，高級工程師，碩士，主要從事氣候和氣候變化影響評估研究，（電話）15974137104（電子信箱）

14865976@qq.com;通信作者，廖玉芳，（電子信箱）lyf_13975681873@163.com。