鄭艷萍, 杜亮亮, 宋曉輝, 王 冠, 石建豐, 郭金海

（1.唐山市氣象局, 河北 唐山 063000；2.邯鄲市氣象局, 河北 邯鄲 056001；3.遷西縣氣象局, 河北 遷西 064300）

隨著全國(guó)各地春季賞花旅游項(xiàng)目的興起, 花期預(yù)測(cè)的重要性日益突顯, 針對(duì)花期的研究逐年增多[1-5］。中國(guó)是世界最大的梨生產(chǎn)國(guó)之一, 梨樹(shù)花期預(yù)測(cè)得到了普遍重視[6-15］。遷西縣位于唐山市北部, 地處燕山南麓, 長(zhǎng)城腳下, 屬暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候, 是國(guó)家級(jí)園林城、國(guó)家級(jí)休閑農(nóng)業(yè)與鄉(xiāng)村旅游示范縣, 遷西 “梨花節(jié)” 是有名的春季賞花旅游項(xiàng)目, 每年吸引數(shù)十萬(wàn)中外游客。準(zhǔn)確的梨花期預(yù)測(cè)和梨花觀賞氣象指數(shù)預(yù)報(bào), 對(duì)園林部門加強(qiáng)管理、提早準(zhǔn)備觀花活動(dòng), 旅游部門開(kāi)發(fā)旅游項(xiàng)目, 公眾適時(shí)安排出游賞花等方面意義重大。

為深入做好旅游氣象服務(wù), 相關(guān)學(xué)者開(kāi)展了相關(guān)氣象指數(shù)的研究[5, 16-19］, 取得了一系列的研究成果。本研究采用相關(guān)分析法選取影響梨花期的關(guān)鍵氣象因子, 利用多元線性回歸方法開(kāi)展梨花期的預(yù)報(bào)研究, 同時(shí)進(jìn)行梨花觀賞氣象指數(shù)預(yù)報(bào)研究, 以期為園林管理、旅游開(kāi)發(fā)和公眾賞花提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

梨樹(shù)花期物候觀測(cè)資料來(lái)自遷西縣花香果巷旅游景區(qū), 按照《農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)規(guī)范》[20］規(guī)定開(kāi)展梨樹(shù)花期物候觀測(cè), 以花朵開(kāi)放多于10%為初花期, 花朵開(kāi)放50%～80%為盛花期, 花朵開(kāi)放多于80%為末花期；氣象資料為遷西縣國(guó)家基本氣象站的觀測(cè)資料, 來(lái)自河北省氣候中心。

1.2 方法

選擇直接或間接影響梨花開(kāi)放、有明確物理意義的氣象因子, 包括遷西縣氣象站2008—2021 年逐月和逐旬平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、0～20 cm地溫、降水量、日照時(shí)數(shù)、積溫等氣象要素。

首先計(jì)算逐年梨始花期日序與開(kāi)花前期85 個(gè)氣象因子的時(shí)間相關(guān)系數(shù)R（x,y）, 選擇通過(guò)α≤0.05顯著性水平檢驗(yàn)的氣象要素作為預(yù)報(bào)因子, 初選出35 個(gè)預(yù)報(bào)因子, 采用多種方法建立梨樹(shù)花期線性統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型；并通過(guò)平均絕對(duì)誤差MAE、平均相對(duì)誤差MRE進(jìn)行預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)。

采用文獻(xiàn)、專家打分、經(jīng)驗(yàn)等方法, 結(jié)合氣象條件和梨樹(shù)花期所處階段, 確定梨花賞花旅游氣象指數(shù)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn), 開(kāi)展梨花賞花氣象指數(shù)預(yù)報(bào)服務(wù)。有關(guān)的計(jì)算公式如下。

2 影響遷西梨樹(shù)始花期的主要?dú)庀笠蜃?/h2>

2008—2021 年遷西花香果巷旅游景區(qū)梨賞花期（始花期到末花期）平均約為15 d, 平均始花期為4 月11 日, 盛花開(kāi)始日期為4 月14 日, 凋謝開(kāi)始日期為4 月26 日；始花期最早出現(xiàn)在2021 年4 月5 日, 最晚出現(xiàn)在2021 年4 月26 日, 最早與最晚日期相差21 d。

選擇2008—2021 年前一年10 月至當(dāng)年4 月（3月上、中、下旬）的月（旬）平均氣溫、平均最高和最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、0～20 cm 平均地溫, 月降水量；前一年12 月至當(dāng)年3 月≥0 ℃（5 ℃）積溫、1—3 月≥5 ℃積溫等85 個(gè)氣象要素作為預(yù)報(bào)因子, 計(jì)算其與梨樹(shù)始花期（日序）的時(shí)間相關(guān)系數(shù), 通過(guò)0.05 顯著性水平檢驗(yàn)的因子見(jiàn)表1。由表1 可見(jiàn), 通過(guò)α≤0.05 顯著性水平檢驗(yàn)的預(yù)報(bào)因子有35 個(gè), 有14 個(gè)通過(guò)了α=0.01 顯著性水平檢驗(yàn), 入選因子以氣溫和地溫居多。梨樹(shù)始花期與前期積溫、月（旬）平均氣溫、月（旬）平均地溫和12 月日照時(shí)數(shù)呈負(fù)相關(guān), 與11 月降水量呈正相關(guān), 其中, 與梨樹(shù)始花期日序相關(guān)性最好的因子為12 月至次年3 月≥0 ℃積溫, 呈顯著負(fù)相關(guān)（R=-0.758）；與3 月平均最低氣溫的相關(guān)系數(shù)次之（R=-0.752）；之后依次為3 月10、5、15、20 cm 平均地溫, 均呈負(fù)相關(guān), 表明梨樹(shù)開(kāi)花前期積溫、氣溫和地溫越高, 日照時(shí)數(shù)越長(zhǎng), 始花期越早；11 月降水量越大花期越晚。另?yè)?jù)分析發(fā)現(xiàn), 10 月氣象要素與梨樹(shù)始花期日序的線性相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值R≤0.277, 大部分小于等于0.08, 相關(guān)性相對(duì)較差。

表1 梨樹(shù)始花期日序與氣象因子的相關(guān)系數(shù)（α≤0.05）

3 遷西梨樹(shù)始花期預(yù)報(bào)

3.1 預(yù)報(bào)模型

3.1.1 優(yōu)選因子線性預(yù)報(bào)模型（方法1） 在通過(guò)α=0.01 顯著性水平檢驗(yàn)的14 個(gè)相關(guān)性最好的氣象因子中, 剔除同類因子相關(guān)系數(shù)相對(duì)較差的因子, 最終選用12 月至次年3 月≥0 ℃積溫（X11）、3 月平均最低氣溫（X12）、3 月10 cm 平均地溫（X13）、12 月平均最高氣溫（X14）和3 月中旬平均最低氣溫（X15）等因子為預(yù)報(bào)因子, 建立線性預(yù)報(bào)方程如下：

3.1.2 全部因子的逐步回歸預(yù)報(bào)模型（方法2） 利用未經(jīng)初篩的85 個(gè)預(yù)報(bào)因子, 采用逐步回歸方法, 建立如下線性回歸預(yù)報(bào)方程：

其中,X21為1—3 月≥5 ℃積溫,X22為3 月下旬平均最高氣溫,X23為3 月下旬平均氣溫,X24為11 月0 cm 平均地溫。

3.1.3 優(yōu)選因子的逐步回歸預(yù)報(bào)模型（方法3） 在通過(guò)α=0.05 顯著性水平檢驗(yàn)的35 個(gè)因子中, 刪除同類因子中相關(guān)性相對(duì)較差的預(yù)報(bào)因子, 得到24 個(gè)相關(guān)性較好的因子, 采用逐步回歸方法, 建立如下線性回歸預(yù)報(bào)模型：

其中,X31為11 月降水量,X32為12 月至次年3 月≥0 ℃積溫,X33為3 月平均最高氣溫,X34為4 月平均氣溫。

3.2 預(yù)報(bào)結(jié)果分析

3.2.1 平均誤差分析 對(duì)3 種預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行比較, 從表2 可以看出, 方法1 的預(yù)測(cè)值與實(shí)況值的平均絕對(duì)誤差為1.770 150, 平均相對(duì)誤差為0.017 234；方法2 的預(yù)測(cè)值與實(shí)況值平均絕對(duì)誤差為4.268 914, 平均相對(duì)誤差為0.041 426；方法3 的預(yù)測(cè)值與實(shí)況值的平均絕對(duì)誤差為1.288 829, 平均相對(duì)誤差為0.012 632。通過(guò)比較得知, 優(yōu)化預(yù)報(bào)因子后所建立的逐步回歸方程預(yù)報(bào)誤差為1.29 d, 明顯小于其他2 種方法（1.77 d、4.27 d）, 預(yù)報(bào)效果更優(yōu), 可應(yīng)用于遷西梨樹(shù)始花期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)和服務(wù)。

表2 3 種方法的預(yù)報(bào)誤差

3.2.2 逐年誤差分析 圖1 為3 種預(yù)報(bào)方法逐年誤差分析結(jié)果。從圖1 可以看出, 方法1 的絕對(duì)誤差值在0.051 8～5.046 5, 方法2 的絕對(duì)誤差值為0.507 6～13.605 3, 方法3 的絕對(duì)誤差值為0.009 9～3.843 9。3 種方法對(duì)比可見(jiàn), 方法1 的預(yù)報(bào)誤差2015 年最小, 2008 年最大；方法2 的預(yù)報(bào)誤差2016 年最小, 2013年最大；方法3 的預(yù)報(bào)誤差2019 年最小, 2008 年最大；方法2 預(yù)報(bào)效果最差, 方法1 居中, 方法3 預(yù)報(bào)效果最好。

圖1 3 種預(yù)報(bào)方法逐年誤差

4 遷西梨花觀賞旅游氣象指數(shù)的確定

旅游產(chǎn)業(yè)具有綜合性帶動(dòng)作用, 成為引領(lǐng)消費(fèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、引導(dǎo)區(qū)域經(jīng)濟(jì)騰飛的引擎產(chǎn)業(yè), 得到各級(jí)政府的普遍重視, 氣象條件影響到旅游活動(dòng)的舒適性、質(zhì)量和滿意度, 因此利用科學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)的方法開(kāi)展旅游氣象條件的分級(jí)評(píng)價(jià)極為重要。旅游氣象指數(shù)是根據(jù)天氣情況的變化, 綜合考慮熱體感、濕度、雨量、風(fēng)速等多種因素而構(gòu)建, 能夠幫助旅游景區(qū)、旅行社和旅游者評(píng)判旅游的氣象適宜程度, 為旅游活動(dòng)的開(kāi)展提供科學(xué)依據(jù)。

4.1 梨花觀賞氣象因子等級(jí)

根據(jù)遷西縣春季氣候特點(diǎn), 通過(guò)查閱文獻(xiàn)、實(shí)地調(diào)查、走訪專家、經(jīng)驗(yàn)等方法, 結(jié)合出行便利程度、人體舒適度等指標(biāo), 確定影響梨花觀賞的氣象因子, 主要包括氣溫、降水、風(fēng)力、能見(jiàn)度等, 具體見(jiàn)表3。

表3 梨花觀賞氣象因子等級(jí)及標(biāo)準(zhǔn)

4.2 梨花觀賞旅游氣象指數(shù)

綜合考慮梨花花期和春季旅游氣象因子, 采用排列組合的方式確定梨花觀賞旅游氣象指數(shù), 共分為4 個(gè)等級(jí)：一級(jí)適宜、二級(jí)較適宜、三級(jí)不太適宜、四級(jí)不適宜, 同時(shí)確定相應(yīng)的氣象服務(wù)提示語(yǔ), 具體見(jiàn)表4。

表4 遷西梨花觀賞旅游氣象指數(shù)分級(jí)及提示語(yǔ)

5 小結(jié)

梨樹(shù)始花期與35個(gè)氣象因子密切相關(guān)（α=0.05）, 與14 個(gè)氣象因子緊密相關(guān)（α=0.01）；其中, 12 月至次年3 月≥0 ℃積溫的相關(guān)性最好（R=-0.758）、3 月平均最低氣溫次之, 與10 月的氣象要素相關(guān)性較差。梨始花期主要與前期積溫、月（旬）平均氣溫、月（旬）平均地溫和12 月日照時(shí)數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān), 與11 月降水量呈正相關(guān)；表明梨開(kāi)花前期積溫、氣溫和地溫越高, 日照時(shí)數(shù)月長(zhǎng), 始花期越早；11 月降水量越大花期越晚。利用優(yōu)化因子建立的線性預(yù)報(bào)模型和逐步回歸預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)效果好于全部因子逐步回歸預(yù)報(bào)模型；優(yōu)化因子逐步回歸預(yù)報(bào)模型平均絕對(duì)誤差最小, 僅為1.29 d, 預(yù)報(bào)效果最優(yōu), 可應(yīng)用于遷西梨始花期預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)和服務(wù)。一般入春后7～10 d, ≥5 ℃積溫達(dá)150 ℃左右, 可考慮開(kāi)始進(jìn)入始花期。

綜合考慮梨花花期和春季旅游氣象因子, 采用排列組合的方式確定遷西梨花節(jié)賞花旅游氣象指數(shù), 分為適宜、較適宜、不太適宜、不適宜4 級(jí)標(biāo)準(zhǔn), 并給出對(duì)應(yīng)的建議, 可對(duì)相關(guān)部門、社會(huì)公眾旅游賞花提供指導(dǎo)。