陳思捷 陳洋麟 肖秀珠 江帆

摘要 利用1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析的地面氣溫、雨量、相對(duì)濕度等氣象要素資料，開展基于積溫預(yù)報(bào)方法、600度法則方法的檢驗(yàn)修訂，應(yīng)用地面自動(dòng)站點(diǎn)2012—2021年實(shí)測(cè)資料建立櫻花始花期預(yù)報(bào)模型，對(duì)比分析3種櫻花始花期的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。研究結(jié)果表明：（1）使用積溫預(yù)報(bào)方法得出的預(yù)報(bào)指標(biāo)為每年1月1日以后日平均氣溫≥0 ℃、活動(dòng)積溫達(dá)334 ℃·d即為開花日，600度法則方法以前一年12月25日為起始日，日最高氣溫累積達(dá)

600 ℃·d即為開花日，使用2種指標(biāo)進(jìn)行歷年回測(cè)，除去異常年份，始花期平均誤差天數(shù)分別為3.2 d，通過方差分析得出600度法則效果較好；（2）將櫻花花期與各個(gè)階段氣溫、最高溫度進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)其與12月中旬平均氣溫呈負(fù)相關(guān)，采用逐步回歸分析方法得到櫻花始花期預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行歷年回測(cè)，除去異常年份誤差，始花期平均誤差天數(shù)為2.3 d。

關(guān)鍵詞 櫻花始花期；預(yù)報(bào)模型；600度法則；積溫預(yù)報(bào)；日本櫻花

中圖分類號(hào)：S685.99 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）02–0004-03

福建省漳平市永福鎮(zhèn)是對(duì)臺(tái)交流合作先行區(qū)，因其山地氣候與臺(tái)灣旅游景區(qū)阿里山相近，被臺(tái)商譽(yù)為“大陸阿里山”，已成為福建省乃至大陸對(duì)臺(tái)交流合作的重要區(qū)域之一。永福鎮(zhèn)臺(tái)創(chuàng)園創(chuàng)新思維，率先在茶園種植了近萬株櫻花，經(jīng)過多年的培育，永福鎮(zhèn)成為全國(guó)規(guī)模最大的櫻花基地——中國(guó)最美櫻花圣地。永福臺(tái)品櫻花園櫻花品種約42種，主要有中國(guó)紅、緋寒櫻、云南櫻、染井吉野櫻、牡丹櫻等?；ㄆ诖蠹s在每年1月下旬至3月中旬，每個(gè)品種的櫻花開放時(shí)間只有半個(gè)月左右，不同品種的櫻花次第開放。第一波櫻花盛開的主要是紅色的緋寒櫻、中國(guó)紅、八重櫻、霧色櫻；第二波盛開的主要是粉色的云南櫻和白色的染井吉野櫻；第三波盛開的是粉色的松月櫻、關(guān)山櫻、普賢象櫻等。目前民眾及旅游管理部門對(duì)櫻花賞花期氣象服務(wù)需求迫切，精準(zhǔn)的氣象服務(wù)可指導(dǎo)相關(guān)部門提前安排櫻花賞花期旅游工作、賞花期游客服務(wù)，同時(shí)精準(zhǔn)的花期預(yù)報(bào)可指導(dǎo)游客提前安排賞花時(shí)間。

謝玉華等[1]通過漳平國(guó)家基本站與永福上林水庫自動(dòng)站2008—2015年的自動(dòng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，得出永福鎮(zhèn)上林水庫1980—2015年的氣象信息，并通過積溫預(yù)報(bào)方法和600度法則對(duì)櫻花始花期進(jìn)行預(yù)報(bào)，得到2個(gè)預(yù)報(bào)指標(biāo)，但其使用的35年永福鎮(zhèn)氣象資料為通過漳平與永福相關(guān)性得出永福鎮(zhèn)的氣象資料，且其預(yù)報(bào)指標(biāo)在近幾年始花期預(yù)報(bào)中，效果較差。楊濤等[2]對(duì)清鎮(zhèn)市櫻花始花期進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，櫻花花期與各階段氣溫、最高氣溫、日照時(shí)數(shù)緊密相關(guān)，尤其與2月下旬最高氣溫存在極顯著負(fù)相關(guān)，采用積溫分析法得出始花期預(yù)測(cè)指標(biāo)為1月15日起，日最高溫度累積值≥611.8 ℃·d時(shí)，即為櫻花開花日。饒紅欣等[3]對(duì)湖南省森林植物園內(nèi)的日本櫻花進(jìn)行連續(xù)7年的物候觀測(cè)并進(jìn)行相關(guān)分析和線性回歸發(fā)現(xiàn)，始花日與3月的平均最高氣溫和1—2月的平均最高氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)，與1—3月的平均最高氣溫呈極顯著負(fù)相關(guān)，但該研究樣本數(shù)較少，使用該方法發(fā)現(xiàn)每年的月平均氣溫偏差不大，與始花日分析相關(guān)性較小。舒斯等[4]研究表明，積溫與始花期相關(guān)性顯著。

本文主要研究?jī)?nèi)容為對(duì)臺(tái)品櫻花園紅色早櫻的始花期預(yù)測(cè)。在謝玉華等[1]的研究基礎(chǔ)上新累積了2016—2021年的花期資料，對(duì)積溫預(yù)報(bào)方法、600度法則進(jìn)行檢驗(yàn)修訂，并使用統(tǒng)計(jì)相關(guān)方法建立始花期預(yù)報(bào)方程。

1 材料與方法

1.1 資料

櫻花園櫻花移植于2011年，于2012年開始開花，永福鎮(zhèn)政府自2012年起舉辦櫻花節(jié)，至今有11年花期系列，始花期標(biāo)準(zhǔn)為第一次觀測(cè)到開花植株數(shù)占總株數(shù)達(dá)10%。將2012—2020年始花期轉(zhuǎn)換成日序數(shù)，得到多年平均實(shí)際始花期為2月1日。氣象資料使用1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析地面氣象要素資料，以及永福鎮(zhèn)上林水庫區(qū)域站2012—2022年的實(shí)況資料。

1.2 研究方法

1.2.1 積溫預(yù)報(bào)、600度法則方法 櫻花花期的相關(guān)研究均表明櫻花的生長(zhǎng)過程需要一定的總熱量，主要與氣溫有關(guān)。除使用平均氣溫來表示，還多使用日最高氣溫累積值來分析櫻花花期的影響指標(biāo)。積溫預(yù)報(bào)方法統(tǒng)計(jì)逐年1月1日到始花日≥0 ℃的活動(dòng)積溫作為指標(biāo)。600度法則通過統(tǒng)計(jì)多年始花日之前的日最高氣溫累加值達(dá)600度找出一個(gè)起始日期作為指標(biāo)進(jìn)行預(yù)報(bào)。

2.2.2 統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析 使用SPSS 22軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用相關(guān)分析法分析櫻花始花期與不同階段的平均氣溫、最高氣溫之間的相關(guān)性，利用逐步回歸分析法找出關(guān)鍵因子并建立預(yù)報(bào)模型。使用2012—2021年數(shù)據(jù)用于建立模型，并2022年資料進(jìn)行檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 永福鎮(zhèn)氣候概況分析

使用2010—2020年ERA5 0.25×0.25再分析資料數(shù)據(jù)與永福鎮(zhèn)上林水庫實(shí)況資料進(jìn)行對(duì)比分析，匹配效果較好。對(duì)再分析地面氣象要素資料進(jìn)行氣候分析，得出永福鎮(zhèn)臺(tái)品櫻花園氣溫適宜、降水充沛、光照充足，年平均氣溫18.5 ℃，最高月平均氣溫26.5 ℃，最低月平均氣溫為9.6 ℃，年平均相對(duì)濕度為79%，年平均總降水量2052.8 mm。從圖1可以明顯看出，近50年氣候變化呈變暖趨勢(shì)。

2.2 積溫預(yù)報(bào)

永福櫻花多于每年立春（2月4日）前后開花，因此將2月4日、2月1日作為基點(diǎn)，使用1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析地面氣溫資料，統(tǒng)計(jì)逐年1月1日—2月4日、2月1日≥0 ℃的活動(dòng)積溫分別為334.12、304.98 ℃·d。利用2012—2022年上林水庫區(qū)域站實(shí)況資料對(duì)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。

從表1可以看出，積溫預(yù)報(bào)方法主要在2013—2019年預(yù)報(bào)效果較好，在2021—2022年誤差天數(shù)達(dá)到了10 d左右，2月4日、2月1日預(yù)報(bào)的平均誤差天數(shù)分別為4.5、4.9 d，除去誤差天數(shù)≥10 d的年份，平均誤差天數(shù)分別為（3.2±2.48）、（4.3±3.1） d。從以上來看，利用2月4日為基點(diǎn)的預(yù)報(bào)效果較好。

2.3 600度法則預(yù)報(bào)

使用永福鎮(zhèn)1971—2020年ERA5 0.25×0.25再分析日最高氣溫資料，同積溫預(yù)報(bào)方法，分別將2月4日、2月1日作為600度法則的結(jié)束日期，統(tǒng)計(jì)過去49年從2月4日、2月1日往前累積日最高氣溫相加達(dá)600 ℃的平均日期分別為12月25日、12月22日。利用實(shí)況檢驗(yàn)2個(gè)起始日期的預(yù)報(bào)情況。

由表2可知，2018年與2022年的預(yù)報(bào)誤差達(dá)到了13～14 d，12月22日起報(bào)的2018年預(yù)報(bào)誤差達(dá)到了17 d，2022年誤差也達(dá)到了9 d。除去誤差天數(shù)較大的年份為2018、2022年，12月25日起始日預(yù)報(bào)的平均差天數(shù)為（3.2±2.0）d，12月22日起始預(yù)報(bào)的平均誤差天數(shù)為（4.0±2.8）d。與表1進(jìn)行對(duì)比得出，使用600度法則，12月25日起始預(yù)報(bào)效果較好。

2.4 相關(guān)性分析預(yù)報(bào)

將永福鎮(zhèn)區(qū)域站實(shí)況資料2011—2021年12月—1月的日平均氣溫、最高氣溫進(jìn)行統(tǒng)計(jì)成旬資料，與永福鎮(zhèn)櫻花始花期日序數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出各個(gè)階段氣溫與始花期序列的相關(guān)系數(shù)。

從表3可以看出，始花期日序與氣溫大部分呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與12月上旬的平均氣溫、最高氣溫相關(guān)性較差，該階段氣溫對(duì)櫻花花期影響較小。主要影響階段處在12月中旬—1月上旬，其中12月中旬、12月下旬、12月平均氣溫，12月中旬、1月上旬最高氣溫與櫻花始花期呈較顯著負(fù)相關(guān)，尤其與12月中旬的平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)，且與櫻花花期的相關(guān)性達(dá)顯著水平（P＜0.05），表明12月中旬的平均氣溫對(duì)永福鎮(zhèn)櫻花花期的影響最大，即12月平均氣溫越高，花期越早。

通過相關(guān)性分析，12月中旬平均氣溫與始花期日序數(shù)最相關(guān)。利用SPSS 22軟件對(duì)日序數(shù)與相關(guān)因子做逐步回歸分析，得到永福鎮(zhèn)櫻花始花期的預(yù)報(bào)模型：

Y=-2.751X+56.644（1）

式（1）中，Y為始花期日序數(shù)，X為12月中旬平均氣溫，方程顯示12月中旬平均氣溫每升高1 ℃，花期提前2.75 d。方程通過0.05顯著性檢驗(yàn)，即回歸方程有效。

利用2012—2021年的實(shí)況資料對(duì)方程進(jìn)行回測(cè)。結(jié)果表明：2012—2013年、2018年誤差天數(shù)較大，最大達(dá)到13 d，其余年份平均誤差為2.3 d，差異較小。利用該模型將2022年因子代入得實(shí)際日序數(shù)為22，與實(shí)際始花期誤差為3 d。

2.5 預(yù)測(cè)異常年份分析

預(yù)報(bào)效果較好的600度法則和相關(guān)分析方法，在回測(cè)時(shí)都會(huì)出現(xiàn)預(yù)報(bào)誤差較大的情況，誤差較大的年份為2012、2018、2022年。2種方法預(yù)報(bào)的2012年、2018年始花期比實(shí)際較早，2022年預(yù)報(bào)的始花期比實(shí)際偏遲。

通過對(duì)2012、2018、2022年氣象實(shí)況進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)2012、2018年均為上一年12月—翌年2月上旬受多次冷空氣影響，多次冷空氣導(dǎo)致日平均氣溫在10 ℃以下，強(qiáng)冷空氣影響多日日平均氣溫在5 ℃以下，同時(shí)1月份降水均偏多，冷空氣及陰雨天氣導(dǎo)致2次始花期偏遲均為多次冷空氣影響導(dǎo)致；對(duì)2022年氣象資料進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)2021年12月份平均最高氣溫比氣候平均值偏高0.7 ℃，2021年12月降水日數(shù)僅為4 d，比往年降水平均日數(shù)偏少54%，同時(shí)2022年1月份上半月雨日僅為3 d，降水少，光照充足，導(dǎo)致2022年櫻花始花期明顯提前；2021年12月初也受冷空氣影響，但在相關(guān)性分析中可知12月份上旬的平均氣溫、最高氣溫對(duì)櫻花花期基本無影響，因此在12月中旬前的冷空氣不會(huì)造成櫻花花期推遲。

3 小結(jié)與討論

永福鎮(zhèn)氣候條件有利于櫻花樹的種植，近50年氣候變化呈變暖趨勢(shì)，2012—2022年櫻花始花期受氣溫變暖影響，始花期明顯提前。

3種預(yù)報(bào)方法中，600度法則及相關(guān)性分析建立預(yù)報(bào)方程的方法預(yù)報(bào)效果較好，除去異常年份，預(yù)報(bào)誤差天數(shù)分別為3.2、2.3 d。在多陰雨天氣及多冷空氣影響的年份，櫻花始花期會(huì)明顯推遲，600度法則及回歸方程的預(yù)報(bào)效果明顯降低，誤差約為10 d。

通過相關(guān)性分析得出：12月份上旬前的氣溫波動(dòng)對(duì)櫻花花期影響較小，櫻花始花期主要受12月中旬后的氣溫影響。

櫻花始花期受多種因素影響，除氣象因素外，還有生長(zhǎng)環(huán)境、櫻花管理等因素，目前已有的臺(tái)品櫻花園物候觀測(cè)資料不多，需進(jìn)一步觀測(cè)收集相關(guān)資料，繼續(xù)優(yōu)化預(yù)報(bào)模型，提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

參考文獻(xiàn)

[1] 謝玉華，鐘啟平，肖秀珠.漳平市永福櫻花始花期預(yù)報(bào)技術(shù)研究[C]//第32屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)S15提升氣象為農(nóng)服務(wù)能力，保障農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效.[出版地不詳]：[出版者不詳]，2015：59-63.

[2] 楊濤，陳宇，張皓，等.清鎮(zhèn)市櫻花始花期預(yù)測(cè)分析[J].南方農(nóng)業(yè)，2021，15（31）： 183-187.

[3] 饒紅欣，彭信海，王萍，等.日本櫻花花期觀測(cè)與規(guī)律分析[J].經(jīng)濟(jì)林研究， 2014，32（2）：133-135.

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責(zé)任編輯：黃艷飛

Prediction and Analysis of the Initial Flowering Period of Formosa Cherry in Yongfu Town

Chen Si-jie et al（Zhangping Meteorological Bureau， Zhangping， Fujian 364400）

Abstract In this paper， based on the accumulated temperature prediction method and the 600 degree rule method， the surface temperature， rainfall， relative humidity and other meteorological element data reanalyzed by ERA5 0.25 × 0.25 from 1971 to 2020 are used to carry out the inspection and revision， and the forecast model of cherry blossom initial flowering period is established by using the measured data of automatic ground stations from 2012 to 2021 to compare and analyze the prediction accuracy of three cherry blossom initial flowering periods. The research results show that： （1）The prediction index obtained by using the accumulated temperature prediction method is that the daily average temperature ≥0 ℃ after January 1 of each year， and the active accumulated temperature reaches 334 ℃·d， which is the flowering date. The 600 degree rule method uses December 25 of the previous year as the starting date， and the daily maximum temperature reaches 600 ℃·d， which is the flowering date. The two indexes are used for the back measurement over the years， and the average error days of the first flowering period are 3.2 days respectively， excluding the abnormal years， The effect of 600 degree rule through variance analysis is better. （2）The correlation analysis of the cherry blossom period with the air temperature and the highest temperature in each stage shows that it has a negative correlation with the average air temperature in the middle of December. The stepwise regression analysis method is used to obtain the prediction model of the cherry blossom initial flowering period and carry out the backtesting over the years. The average error days of the initial flowering period are 2.3 days after removing the abnormal year error.

Key words Cherry blossom; Forecast model; 600 degree rule; Accumulated temperature forecast; Japanese cherry blossom

作者簡(jiǎn)介 陳思捷（1993—），女，福建漳平人，助理工程師，本科，主要從事氣象綜合業(yè)務(wù)工作。

收稿日期 2022-10-15