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        基于氣象因子的吉林市區(qū)3種早春植物花期預測

        2022-07-11 00:54:20韓喜越唐抒圓
        北華大學學報(自然科學版) 2022年3期
        關鍵詞:序數山梨物候

        高 博,韓喜越,唐抒圓

        (北華大學林學院,吉林 吉林 132013)

        早春植物是中國北方地區(qū)春季的主要景觀植物之一,其中,連翹(Forsythiasuspensa)、京桃(Amygdaluspersicaf.rubro-plena)和山梨(Pyrusussuriensismaxim)是吉林市區(qū)栽種較多的景觀類早春植物.連翹,落葉灌木,木樨科連翹屬,是優(yōu)良的早春觀花灌木,花期一般為3—4月[1];京桃,亞喬木,薔薇科桃屬,北方常見觀賞樹種,花期一般為4—5月[2];山梨,喬木,薔薇科梨屬,廣泛分布于東北、華北、西北,花期一般為4—5月,但受氣象因子影響,波動較大[3].早春植物花期較短,且易受氣候條件影響,適時開展花期預報,對于賞花及帶動早春旅游具有重要意義.

        周偉鳴等[4]、譚靜等[5]、徐相明等[6]、岳高峰等[7]研究顯示,基于氣象因子(氣溫、積溫、濕度、光照等)分析預測植物物候期具有較好效果.其中,積溫對植物物候期有顯著影響[8],起決定性和關鍵性作用[9-10],是花期預報的重要指標之一.雖然學者們已經開展了關于花期預測的研究,但由于研究對象所處的地理位置和氣候環(huán)境不同,導致預測模型在不同區(qū)域的通用性較差,而針對吉林市區(qū)早春植物花期預測的研究更是少有報道.因此,本研究以吉林市區(qū)常見的連翹、京桃、山梨3種早春植物為研究對象,依托多年物候期和氣象實地觀測數據,分析氣象因子對物候期的影響,建立花期預測模型.通過本項研究,不僅可以為吉林市區(qū)提供早春賞花期預報,幫助游人合理規(guī)劃賞花路線,還可以為后續(xù)其他植物的花期預報和物候期分析提供研究基礎.

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        1.2 數據來源

        研究利用的數據為北華大學氣象小組2015—2021年吉林市區(qū)常見早春觀花植物(連翹、京桃和山梨)的物候和氣象實地觀測資料.物候資料主要包括花芽期、花絮期和花期(始花期、盛花期、末花期)數據,其中,始花期指觀測植株有1朵或同時幾朵花花瓣開始完全開放的時間;盛花期指觀測植株超過50%花蕾都展開花瓣的時間;末花期指觀測植株花瓣凋謝,只留有極少數(幾朵)花的時間[11].氣象資料主要包括氣溫、濕度、光照和日較差數據[6].

        1.3 數據處理

        多年觀測顯示,連翹、京桃和山梨的花絮期一般在日平均氣溫0 ℃左右出現,對應日期在每年4月1日前后,且其對應的花期均在每年4月1日之后出現.因此,以4月1日為花期日序數起始日,計算對應積溫、光照等氣象數據.利用SPSS 19.0軟件,通過方差分析、Pearson相關性分析和回歸分析等方法統計分析相關數據.2015—2019年數據用于分析物候期對氣象因子的響應及建立花期預測模型,2021年數據用于驗證預測模型的可靠性(受新冠疫情影響,2020年觀測站封閉,未取得相關數據).

        2 結果與分析

        2.1 物候期

        連翹、京桃和山梨花期日序數與花期長度見圖1,各物候期間的關系見表1.

        圖13種早春植物花期日序數與花期長度Fig.1Flowering sequence and flowering period of the three early-spring herbs

        表1 3種早春植物各物候期間的相關關系Tab.1 Correlation between phenological periods of the three early-spring herbs

        由圖1可知:連翹的始花期平均日序數為7.2(4月7日左右),盛花期為10.4(4月10日左右),末花期為21.8(4月22日左右);平均始花期3.2 d,平均盛花期11.4 d,平均末花期8 d,平均花期長度22.6 d.

        京桃的始花期平均日序數為14.2(4月14日左右),盛花期為18.0(4月18日左右),末花期為23.0(4月23日左右);平均始花期3.8 d,平均盛花期4.4 d,平均末花期5.6 d,平均花期長度14.4 d.

        山梨的始花期平均日序數為24.6(4月25日左右),盛花期為27.8(4月28日左右),末花期為35.2(5月5日左右);平均始花期3.2 d,平均盛花期7.2 d,平均末花期5.8 d,平均花期長度16.2 d.

        通過分析各物候期間的關系發(fā)現,3種早春植物的盛花期和花絮期存在顯著負相關關系,2015—2019年,花期長度呈現上升趨勢.

        3種早春植物花期長度與逐年變化差異見表2.均方差分析發(fā)現:連翹和京桃的花期長度較為穩(wěn)定,5 a間花期長度與平均花期長度相差在2~3 d;山梨的花期長度波動較大,最長花期與最短花期相差可達12 d,5 a間花期長度與平均花期長度相差可達 4~5 d.

        表2 3種早春植物花期長度與逐年變化差異Tab.2 Yearly difference and change of the flowering duration of the three early-spring herbs

        2.2 氣象因子對早春植物花期長度的影響

        3種早春植物花期長度與氣象因子相關性見表3.通過Pearson相關性分析發(fā)現:光照時間與花期長度存在極顯著正相關關系,最低平均氣溫均與花期長度存在極顯著負相關關系,但平均氣溫、最高平均氣溫、氣溫平均日較差及平均濕度與花期長度無顯著相關關系.2015—2019年,連翹與京桃花期內光照時間與最低平均氣溫均無顯著差異;山梨花期內光照時間無顯著差異,但最低平均氣溫差異顯著(P<0.05).連翹和京桃花期長度較為平穩(wěn),而山梨的花期長度波動較大.分析結果與觀測數據一致.

        我撕到最后一頁時,聽到有人在樓下跟我媽講話,聽我媽那反應就知道來人不是扒鍋街的人,她平時的嗓門震得門框都會抖三抖,哪像那會,明明想笑卻拼命壓著喉嚨,像只有痰的老母雞。

        表3 3種早春植物花期長度與氣象因子相關性Tab.3 Correlation between the flowering duration and meteorological factors of the three early-spring herbs

        表4 3種早春植物花期日序數與氣象因子相關性Tab.4 Correlation between flowering sequence and meteor-ological factors of the three early-spring herbs

        2.3 花期預測模型

        2.3.1 預測因子選取

        實地觀測發(fā)現,3種早春植物花期集中在4月初至5月初,始花期的平均氣溫在0~5 ℃波動.根據文獻[4,6-7],分析積溫、平均濕度、光照時間與花期日序數的相關關系,見表4.結果表明:0 ℃積溫、3 ℃積溫、5 ℃積溫和光照時間與花期日序數存在極顯著相關關系,可以作為花期的預測因子.

        2.3.2 預測模型建立

        以積溫為自變量,花期日序數為因變量,通過回歸分析,建立花期日序數預測模型,見表5.結果發(fā)現:以0 ℃積溫為自變量的回歸模型的擬合度較高(R2=0.813).

        表5 3種早春植物花期日序數預測模型Tab.5 Flowering sequence prediction models of the three early-spring herbs

        3 結 論

        本文以吉林市區(qū)常見的連翹、京桃和山梨3種早春植物為研究對象,分析了植物物候期對氣象因子的響應,建立了基于氣象因子的花期預測模型,得出的主要結論如下:

        1)2015—2019年,連翹的始花期平均日序數為7.2(4月7日左右);京桃的始花期平均日序數為14.2(4月14日左右);山梨的始花期平均日序數為24.6(4月25日左右).

        2)2015—2019年,3種早春植物的花期長度呈現上升趨勢,但連翹和京桃的花期長度相對較為穩(wěn)定,分別為(22.6 ± 2.19)d和(14.4 ± 2.51)d;山梨的花期長度波動較大,平均花期長度為(16.2 ± 4.76)d.分析發(fā)現,光照時間和最低平均氣溫對花期長度影響顯著,由于不同年份山梨花期內的最低平均氣溫差異明顯,所以山梨花期長度呈現較大波動.關于最低平均氣溫對花期長度的影響,本文結論與譚靜等[5]的研究結論基本一致.

        3)0 ℃積溫、3 ℃積溫、5 ℃積溫和光照時間與花期日序數都存在極顯著相關關系,可以作為花期的預測因子,但以0 ℃積溫為預測因子的曲線模型擬合度最高.

        由于觀測數據有限,且缺乏本地早春植物花期研究的相關基礎,本研究還處于初步探究階段,還需要持續(xù)累積數據,以保證花期預測的準確性.

        致謝:本文由國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目“基于氣象因子的吉林市早春植物花期預測模型”(120719032)資助,感謝北華大學林學院環(huán)境科學系學生潘仔杰、苗樂樂整理分析數據,感謝北華大學氣象小組成員侯立偉等參與觀測.

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