吳昕悅，喬娜，張晨昕，戴晨，孫翠梅

江蘇省鎮(zhèn)江市氣象局，江蘇 鎮(zhèn)江 212003

鎮(zhèn)江宜茶資源豐富，種茶歷史悠久，有金山翠芽、五峰白茶、長(zhǎng)山劍豪、茅山長(zhǎng)青等10余種名優(yōu)茶品，其中茅山長(zhǎng)青和金山翠芽的品牌價(jià)值均超過12億元。鎮(zhèn)江茶葉內(nèi)含物豐富，酚氨比適中，色、香、形、味俱佳，深受消費(fèi)者的青睞。茶葉開采期是指每年第一批茶樹鮮葉的采摘日期[1]，對(duì)當(dāng)年茶葉的產(chǎn)量和品質(zhì)有很大影響，茶葉開采期受到茶樹品種、氣象因素、地形地貌、土壤條件、生產(chǎn)管理（農(nóng)藝措施）等的影響。對(duì)于某一茶園來講，茶樹的品種相對(duì)穩(wěn)定，地形地貌及土壤條件不變，主要栽培措施基本相同，唯有每年的氣象條件不一樣，氣候要素的年際變化是影響春茶開采期早晚的主要原因。

朱永興等[2]認(rèn)為浙江影響春茶萌發(fā)和生長(zhǎng)的氣象因子主要是上年秋季和當(dāng)年春季的水、熱、光各因子；徐莎莎[3]通過對(duì)2000—2015年春茶采摘期氣象因子和采摘期的相關(guān)性分析，建立春茶采摘期氣象預(yù)報(bào)回歸模型，并對(duì)采摘期與終霜期的時(shí)間變化趨勢(shì)進(jìn)行了相關(guān)分析，為揚(yáng)州地區(qū)優(yōu)化春茶生產(chǎn)布局、增強(qiáng)霜凍災(zāi)害預(yù)測(cè)能力提供了氣象依據(jù)；蒯志敏等[4]采用統(tǒng)計(jì)分析方法，確定了影響碧螺春開采日期、品質(zhì)的主要?dú)庀笠蜃邮菧囟群徒邓?duì)影響碧螺春開采期及品質(zhì)的天氣類型進(jìn)行分析；姜燕敏等[1]用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，分析各氣象要素對(duì)浙南春茶開采期的影響，探討不同品種春茶開采期的臨界溫度與積溫范圍，建立基于氣象要素的春茶開采期預(yù)報(bào)模型。

目前，春茶開采期預(yù)報(bào)方法主要有3 種，為積溫預(yù)報(bào)法、多個(gè)氣象因子逐步回歸方程預(yù)報(bào)法、生育期間隔天數(shù)預(yù)報(bào)法。已有的研究中，茶葉開采期預(yù)報(bào)都是應(yīng)用當(dāng)?shù)氐拈_采期和同期氣象資料進(jìn)行分析，由于各地茶樹品種和氣象條件不一，預(yù)報(bào)模型不能直接應(yīng)用于鎮(zhèn)江。因此，本研究基于近年來春茶開采期和同期氣象條件，建立了鎮(zhèn)江春茶開采期預(yù)報(bào)模型，以期為鎮(zhèn)江名優(yōu)茶葉生產(chǎn)提供精細(xì)精準(zhǔn)氣象服務(wù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

鎮(zhèn)江市地處長(zhǎng)江下游南岸，是長(zhǎng)江與京杭大運(yùn)河的“十字黃金水道”交匯處，名山名水多，屬于北亞熱帶季風(fēng)氣候，四季分明，日照充足，雨量充沛，年平均氣溫15.4 ℃。鎮(zhèn)江市地貌走勢(shì)為西高東低、南高北低，大部分地區(qū)屬寧鎮(zhèn)—茅山低山丘陵，丘陵地區(qū)獨(dú)特的氣候條件對(duì)春茶的生長(zhǎng)十分有利。茶產(chǎn)業(yè)是鎮(zhèn)江市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分，也是最具特色的產(chǎn)業(yè)之一，全市現(xiàn)有茶園5 000 多hm2，年產(chǎn)干茶近2 000 t，產(chǎn)值6億元，從業(yè)茶農(nóng)2萬余人。

1.2 資料來源

春茶開采期資料來源于鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)上黨鎮(zhèn)春沁茶葉專業(yè)合作社里墅茶場(chǎng)，茶樹品種為嘉茗1號(hào)（烏牛早），資料時(shí)間為2012—2021年。該茶場(chǎng)位于丹徒區(qū)以南，是典型的丘陵崗坡地，地理位置優(yōu)越，氣候條件良好，是理想的茶葉種植基地，無性系良種茶園面積達(dá)32 hm2。

同期氣象資料來源于江蘇省鎮(zhèn)江市丹徒區(qū)國(guó)家基本氣象觀測(cè)站，氣象要素為上年12月至當(dāng)年4月的氣溫、相對(duì)濕度、降水量和日照時(shí)數(shù)的逐日數(shù)據(jù)，時(shí)間為2012—2021年。

1.3 研究方法

將開采期處理為以1月1日為起點(diǎn)的天數(shù)序列，即1月1日的日序?yàn)?，1月2日的日序?yàn)?，以此類推。將日序值與氣溫、相對(duì)濕度、降水量和日照時(shí)數(shù)等氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析，通過相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)嘉茗1 號(hào)開采期影響最大的氣象因子進(jìn)行篩選，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立鎮(zhèn)江春茶開采期預(yù)報(bào)模型，并對(duì)模型的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 春茶開采期的變化趨勢(shì)

嘉茗1 號(hào)的開采期除了2021年在3月上旬，其余年份均在3月中下旬。最早為3月5日，最晚為3月24日。開采期在2012—2017年間逐年呈現(xiàn)緩慢提前，在2019—2020年明顯提前（表1）。

表1 2012—2021年鎮(zhèn)江春茶開采期

春茶開采期間，易受低溫霜凍、高溫等的影響，目前鎮(zhèn)江春茶主要以人工采摘，開采期間升溫較快、溫度過高加速芽葉生長(zhǎng)，導(dǎo)致人力不夠，來不及采摘，春茶產(chǎn)量降低。低溫霜凍使茶芽生長(zhǎng)緩慢，春茶開采期推遲，采摘時(shí)間縮短，嚴(yán)重的低溫霜凍致使茶樹受災(zāi)，造成直接經(jīng)濟(jì)損失。因此，掌握春茶開采期氣象要素的變化特征及影響，合理預(yù)報(bào)春茶的采摘期，可為茶農(nóng)安排農(nóng)事活動(dòng)提供參考，趨利避害。

2.2 春茶開采期氣象要素變化趨勢(shì)

茶樹喜溫喜濕，適宜在漫射光中生長(zhǎng)，光照、溫度和水分是與茶樹生長(zhǎng)關(guān)系最為密切的氣象要素。圖1 為鎮(zhèn)江春茶開采前后旬氣象要素值變化情況。從圖中可以看出，平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫均呈現(xiàn)自12月上旬逐漸下降，次年2月上旬左右逐漸上升的趨勢(shì)，平均氣溫在3月中旬穩(wěn)定通過10 ℃；降水量有一定的波動(dòng)，但總體而言，月均降水量逐漸增多；相對(duì)濕度變化不大，在67%～75%之間；日照時(shí)數(shù)在冬季較少，2月下旬開始逐漸增加。

圖1 鎮(zhèn)江春茶開采期氣象要素旬變化趨勢(shì)

2.3 開采期日序與氣象要素的相關(guān)性分析

首先分析春茶開采期與各月氣象要素之間的相關(guān)性，從月平均氣溫、月平均最高氣溫、月平均最低氣溫、月平均相對(duì)濕度、月降水量、月日照時(shí)數(shù)與開采期日序的相關(guān)性表（表2）可以看出，在月份方面，2月氣象要素對(duì)春茶開采期的影響較大，12月氣象要素對(duì)春茶開采期的影響較??；在氣象要素方面，開采期與氣溫的相關(guān)性較好，與月降水量的相關(guān)性較差；鎮(zhèn)江春茶開采期與2月的月平均氣溫、月平均最高氣溫和月平均最低氣溫均達(dá)到極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），說明溫度是影響茶葉萌動(dòng)早晚及新梢生長(zhǎng)速度的主要因素。

根據(jù)表2 的結(jié)果，進(jìn)一步分析春茶開采期與各旬平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫之間的相關(guān)性，由于12月氣象要素對(duì)春茶開采期的影響較小，故不再分析12月。從表3 可以看出，鎮(zhèn)江春茶開采期與1月中旬平均最高氣溫、2月中旬平均氣溫和2月中旬平均最高氣溫均達(dá)到顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.05）；與2月上旬平均氣溫和2月上旬平均最高氣溫均達(dá)到極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），即氣溫越高，鎮(zhèn)江春茶的開采期就越早，同時(shí)，2月上中旬的升溫是影響鎮(zhèn)江春茶開采期的重要因素。

表2 開采期日序與各月氣象要素的相關(guān)性

表3 開采期日序與各旬平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫的相關(guān)性

2.4 春茶開采期預(yù)報(bào)模型

通過對(duì)開采期日序與氣象要素的相關(guān)性分析，篩選一批最適氣象因子，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立鎮(zhèn)江春茶開采期長(zhǎng)期、中期、短期預(yù)報(bào)模型，即分別基于2月11日、2月21日、3月1日為開采期的數(shù)據(jù)建立模型，可達(dá)到分時(shí)段預(yù)測(cè)的效果。

2.4.1 長(zhǎng)期預(yù)報(bào)模型

基于2月11日的數(shù)據(jù)建立鎮(zhèn)江春茶開采期長(zhǎng)期預(yù)報(bào)模型：

y=88.627-0.944x1-1.256x2

其中，y為開采期日序，x1為2月上旬平均最低氣溫，x2為2月上旬平均最高氣溫。經(jīng)F檢驗(yàn)，該模型P值為0.022，小于0.05，為顯著置信水平。

2.4.2 中期預(yù)報(bào)模型

基于2月21日的數(shù)據(jù)建立的鎮(zhèn)江春茶開采期中期預(yù)報(bào)模型：

y= 78.624-2.025x1-2.085x2+0.082x3+0.384x4+2.008x5

其中，y為開采期日序，x1為2月上旬平均氣溫，x2為1月中旬平均最高氣溫，x3為1月中旬日照時(shí)數(shù)，x4為2月中旬降水量，x5為2月中旬平均氣溫。經(jīng)F檢驗(yàn)，該模型P值為0.005，小于0.01，為極顯著置信水平。

2.4.3 短期預(yù)報(bào)模型

基于3月1日的數(shù)據(jù)建立的鎮(zhèn)江春茶開采期短期預(yù)報(bào)模型：

y=112.891-2.726x1+7.608x2-2.86x3-3.73x4

其中，y為開采期日序，x1為2月平均氣溫，x2為2月平均最低氣溫，x3為1月中旬平均最高氣溫，x4為2月上旬平均氣溫。經(jīng)F檢驗(yàn)，該模型P值為0.002，小于0.01，為極顯著置信水平。

2.4.4 預(yù)報(bào)模型檢驗(yàn)

將長(zhǎng)期、中期、短期預(yù)報(bào)模型分別回代檢驗(yàn)，將模型回測(cè)值與實(shí)際開采期日序進(jìn)行對(duì)比，從圖2可見，長(zhǎng)期預(yù)報(bào)模型的誤差在2 d左右，而中期預(yù)報(bào)模型和短期預(yù)報(bào)模型的誤差均不超過1 d，說明越接近開采期，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率越高。中期預(yù)報(bào)模型的誤差在0.68 d，短期預(yù)報(bào)模型的誤差在1 d，略大于中期預(yù)報(bào)模型，表明臨近開采期，春茶極易受到低溫霜凍或連續(xù)陰雨天氣的影響，短期預(yù)報(bào)結(jié)果要根據(jù)天氣合理進(jìn)行人工訂正，使預(yù)報(bào)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

圖2 鎮(zhèn)江春茶開采期預(yù)報(bào)模型

由圖2可知，3種模型的預(yù)報(bào)值均與實(shí)際開采期較相近，分長(zhǎng)期、中期、短期3 個(gè)時(shí)段進(jìn)行預(yù)報(bào)可以提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，并可對(duì)茶農(nóng)合理安排農(nóng)事活動(dòng)、及時(shí)增加人力適時(shí)開采提供依據(jù)。

3 小結(jié)與討論

鎮(zhèn)江春茶主栽品種嘉茗1 號(hào)的開采期主要集中在3月中下旬，開采期在2012—2017年間呈現(xiàn)逐年緩慢提前的趨勢(shì)，在2019—2021年明顯提前。開采期與氣象要素之間有一定的相關(guān)性，特別是與2月平均氣溫、2月平均最高氣溫、2月平均最低氣溫、2月上旬平均氣溫、2月上旬平均最高氣溫均達(dá)到極顯著負(fù)相關(guān)，與1月中旬平均最高氣溫、2月中旬平均氣溫、2月中旬平均最高氣溫均達(dá)到顯著負(fù)相關(guān)。溫度是影響芽葉萌動(dòng)早晚及新梢生長(zhǎng)速度的主要因素，氣溫越高，鎮(zhèn)江春茶的開采期就越早，同時(shí)，2月上中旬的升溫是影響鎮(zhèn)江春茶開采期的重要因素。

基于2月11日的數(shù)據(jù)建立的開采期長(zhǎng)期預(yù)報(bào)模型，以2月上旬平均最低氣溫和2月上旬平均最高氣溫作為預(yù)報(bào)因子，誤差在2 d左右；基于2月21日的數(shù)據(jù)建立的開采期中期預(yù)報(bào)模型，以2月上旬平均氣溫、1月中旬平均最高氣溫、1月中旬日照時(shí)數(shù)、2月中旬降水量和2月中旬平均氣溫作為預(yù)報(bào)因子，誤差在0.68 d；基于3月1日的數(shù)據(jù)建立的開采期短期預(yù)報(bào)模型，以2月平均氣溫、2月平均最低氣溫、1月中旬平均最高氣溫和2月上旬平均氣溫作為預(yù)報(bào)因子，誤差在1 d。3 種模型的預(yù)報(bào)值均與實(shí)際開采期較接近，分3 個(gè)時(shí)段進(jìn)行預(yù)報(bào)可以提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

由于開采期數(shù)據(jù)年限較短，目前只用了回帶法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，分析了回測(cè)值與實(shí)際開采期之間的誤差，后續(xù)需進(jìn)行預(yù)報(bào)試用，進(jìn)一步對(duì)模型加以完善。同時(shí)，臨近開采期，春茶極易受到低溫霜凍或連續(xù)陰雨天氣的影響，短期預(yù)報(bào)結(jié)果要根據(jù)天氣合理進(jìn)行人工訂正，使預(yù)報(bào)結(jié)果更加準(zhǔn)確。