中国主栽猕猴桃品种的气候适宜性区划*

屈振江，周广胜



中国主栽猕猴桃品种的气候适宜性区划*

屈振江1，周广胜2**

（1.陕西省经济作物气象服务台，西安 710015；2.中国气象科学研究院, 北京 100081）

为合理规划猕猴桃种植布局，基于中国大陆地区主栽的美味猕猴桃和中华猕猴桃的种植分布信息以及1981-2010年2084个气象台站数据，综合生理存在需求和品质形成选取了影响猕猴桃种植分布的9个潜在影响因子，结合最大熵（MaxEnt）模型和ArcGIS软件，构建了猕猴桃潜在种植分布与气候因子的关系模型，研究了影响猕猴桃种植分布的主导气候因子及适宜范围，并利用存在概率这一综合反映各主导因子作用的指标，对不同的气候适宜区进行了划分。结果表明：影响中国区域猕猴桃种植分布的主导气候因子按照贡献率大小依次为最冷月平均气温、年日照时数、年相对湿度、最热月平均气温、无霜期和降水量，限制性因子是无霜期和最冷月平均气温。猕猴桃的潜在适宜区主要分布在102ºE以东，24-36ºN区域。其中，高气候适宜区主要包括四川中东部、重庆中西部、贵州高原、湘西南和陕西秦岭北麓。湖南、湖北和重庆等省市气候适宜度较高，还有较大的发展空间，而目前种植较为集中的秦岭北麓和川西北种植区应适当控制发展规模，着力提升品质和效益。

猕猴桃；气候适宜性；区划；主导气候因子；最大熵模型

气候条件是决定作物分布和品质形成的重要环境因子[1]，随着气候变化的加剧，影响作物适宜分布的环境也发生了相应的改变，必然导致种植适宜区的变化[2-3]。中国是猕猴桃人工栽培面积和产量最大的国家[4-5]，开展气候变化背景下主栽猕猴桃品种的气候适宜性区划，对于优化和调整产业布局、促进猕猴桃优质高产和科学应对气候变化具有重要的现实意义。

广义猕猴桃的自然分布纵跨了泛北极和古热带植物区，但不同品种的地理分布及其对气候环境的要求差异较大[6]。受人工栽培水平及耐储性等因素的影响，目前商品化种植程度最高的以美味猕猴桃（）和中华猕猴桃（）为主，占全球栽培面积的95%以上[5-6]。围绕猕猴桃种植的气候适宜性划分已有较多研究，如针对新西兰主栽的美味猕猴桃品种‘Hayward’的气候适宜性区划[7]；气候条件对中国野生猕猴桃主要生态类型代表种的分布影响和中华猕猴桃和美味猕猴桃分布区的气候概况总结[8]；长江流域猕猴桃栽培的品种选择与生态区划[9-10]。同时，中国猕猴桃各主产省也相继开展了气候适宜性区划工作，如陕西[11]、贵州[12-13]、湖北[14]、重庆等[15]。这些研究成果在猕猴桃产业布局中发挥了重要作用，但随着气候变化的加剧，已有研究结果已逐渐不能完全适应当前的生产需求。同时，由于研究尺度和资料限制，已有区划的因子选择存在较大差异，如关于‘Hayward’的区划是基于冬季低温、生长季热量累积和年降水量等气候因子，而国内学者则大多从年平均气温、无霜期、≥10℃积温和年降水量等因子中选择2～3个因子进行组合作为区划指标。同时，关于区划因子的阈值范围及权重确定通常采用专家打分方法，也对区划结果带来较大的主观性与不确定性。

在气候变化背景下作物分布与气候因子关系的定量化研究中，物种分布模型作为一项重要工具被广泛应用，其中最大熵模型（MaxEnt）在模拟精度和操作性等方面在实践中证明优于其它模型[16]。Sun等[17-19]基于最大熵模型分别对中国区域的冬小麦和水稻等作物种植分布的气候适宜性进行了划分，取得较好的模拟效果。

本研究以目前主栽的中华猕猴桃和美味猕猴桃为研究对象，利用现有的种植分布信息和气象资料，通过最大熵模型（MaxEnt）和ArcGIS软件，筛选影响中国区域猕猴桃种植分布的主导气候因子及阈值范围，并对猕猴桃种植的气候适宜性进行划分，以期为科学规划种植和应对气候变化提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

中国主栽品种美味猕猴桃和中华猕猴桃的种植分布信息来源于2013年《中国农业统计年鉴》[20]和中国林产品统计数据库，共获取17个省171个县区的产量统计资料。采集各县区区域中心点的经纬度，确定其种植分布的地理分布信息。

气象资料来源于国家气象信息中心。利用ArcGIS9.3和中国区域的DEM数据，分别对气温、日照时数采用多元回归插值，大风日数采用反距离权重法（IDW），降水、相对湿度采用样条函数（Spline）插值的方法[21-22]，将气象要素插值到10km×10km网格作为基础数据。

研究区域、所用气象站点及猕猴桃的地理分布见图1。

1.2 研究方法

最大熵模型是通过已知信息对未知分布进行无偏推断的一种数学方法[23]。模型基于气候相似性原理，利用已有种植分布的地理信息和环境数据产生以生态位为基础的生态需求，探索已知种植分布区的环境特征与研究区域的非随机关系[23-24]。本研究采用的最大熵模型是Phillips等建立的模拟物种分布的MaxEnt模型。模型需要输入现有猕猴桃种植的地理经纬度信息和影响其分布的潜在气候因子格点数据，输出为0～1的“存在概率”格点数据，0表示按照此气候条件猕猴桃不适宜生长，1表示适宜生长。根据分布概率的大小对研究区域作物种植分布的气候适宜性进行划分。具体步骤为：

第一，潜在气候因子筛选。在选取影响猕猴桃种植分布的潜在气候影响因子时，主要考虑两类因子，一类是基于物种分布机理决定植物地理分布的气候因子，主要包括其能够忍受的最低温度、完成正常生长所需的生长季长度和热量条件以及用于维持自身生长的水分供应；另一类是保证其产量和品质形成的气候因子，以及保障猕猴桃安全生产布局的气候因子。将基于10km×10km格点数据计算1981-2010年潜在影响气候因子，作为环境输入变量。

第二，提取主导气候因子。以潜在气候因子的不同组合以及现有种植分布的地理信息作为模型输入项，用模型输出的受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC）下的面积（Area Under Curve，AUC）评价不同组合的模拟结果。AUC的取值范围为[0，1]，其评估标准为0.50～0.60（失败，Fail）、0.60～0.70（较差，Poor）、0.70～0.80（一般，Fair）、0.80～0.90（好，Good）、0.90～1.0（非常好，Excellent）。选择输入因子组中AUC值最大的组合作为潜在气候因子的最佳组合，初步提取出主导气候因子；通过Jackknife模块对该组因子模拟时输出的各潜在气候因子的贡献率、累积贡献率及置换重要性进行综合分析，按照贡献率大小提取影响猕猴桃分布的主导气候因子。其中置换重要性指引入或剔除该影响因子对模拟结果的影响程度，由模型运算输出，当因子的置换重要性较高时，表明该因子包含了对作物分布概率影响较大且其它因子不可替代的信息。

第三，猕猴桃种植的气候适宜区划分。利用上述提取的主导气候因子组合重建最大熵模型，输出中国区域猕猴桃种植分布适宜性的概率。利用ArcGIS软件将分布概率（P）按照分级标准进行分区，并对划分的不同适宜区进行评述。划分的标准参考政府间气候变化专门委员会（IPCC）报告中关于评估可能性的划分标准。在IPCC报告中，基于研究者使用的观测数据、模拟结果和已被验证的理论所得到的集合判断，确定对预估信度的判断性估计标准[2]。因此，按照存在概率划分的气候适宜性等级标准为P＜0.05 为不适宜区，0.05≤P＜0.33为次适宜区，0.33≤P＜0.66为适宜区，P≥0.66 为高适宜区[18-19]。

第四，主导气候因子的适宜范围确定。模型输出的灵敏特性曲线（Response Curves）表示各主导气候因子分别对作物分布概率的影响，按照分布概率随不同气候因子影响的变化曲线以及对应的气候适宜性等级的划分区间，确定主导气候因子在不同适宜等级内的指标范围。

2 结果与分析

2.1 影响猕猴桃种植分布的潜在气候因子筛选

通过对已有猕猴桃主栽品种气候适宜性研究的19篇文献进行总结，结合自然植被区划，筛选出9个具有明确生物学意义的气候因子作为影响猕猴桃种植分布的潜在气候因子，见表1。其中，最冷月平均气温作为表征猕猴桃是否能够完成正常休眠和安全越冬的指标；年平均气温反映年总的热量资源和热量强度状况；≥10℃积温和无霜期表征植物旺盛生长期内的热量累积和持续时间，反映了保证猕猴桃正常成熟所需要的热量条件和生长季长短；年降水量和年平均相对湿度反映了维持猕猴桃自身生长和冠层平衡所需要的水分供应及作为喜湿品种的环境要求；年日照时数反映了猕猴桃喜光耐阴的特性需求；猕猴桃的叶片和果实不耐高温，同时因叶脆而大易遭风害，因此引入最热月平均气温和年大风日数作为保证其正常生长的气象因子。在因子计算中，最冷月平均气温和最热月平均气温分别采用1月和7月的平均气温，≥10℃积温采用5日滑动平均法计算。

表1 影响猕猴桃种植分布的潜在气候因子

2.2 影响猕猴桃种植分布的主导气候因子

为避免气候变量之间存在的自相关在模型中引入冗余信息，在建模前对气候变量分类进行相关分析，发现在反映同类需要的气候因子中，年平均气温、年≥10℃积温和年无霜期之间相关性极显著，因此，将这3个因子分别与其它6个因子构成环境变量层输入模型，得到75%训练子集、25%验证子集的AUC输出结果（表2）。由表2可见，3种组合中无霜期与其它6个因子构成环境变量层输入模型后所得AUC值最大，其训练样本和测试样本的AUC分别为0.958和0.935。因此，以无霜期代替其它两个温度要素，与其它6个因子组合作为潜在因子的最佳组合，构建猕猴桃种植分布与气候因子的关系模型。

7个因子中，大风日数的贡献率极低且置换重要性极小，同时考虑到大风具有较强的局地小气候特征，在全国尺度上对猕猴桃的种植分布影响有限，参考Duan等[18]的研究方法，对大风日数因子进行剔除。利用剩余的6个主导因子重新建模，重建模型的训练样本和测试样本的AUC值达到0.949和0.931，表明其适用性及模拟精度均达到“非常好”的水平。确定影响猕猴桃分布的主导气候因子按照贡献率大小依次为最冷月平均气温、年日照时数、年相对湿度、最热月平均气温、无霜期和年降水量等6个因子（表3）。由表3可见，对分布贡献率最高的因子为最冷月平均气温和年日照时数，累积贡献率达到了82.5%。而无霜期的贡献百分率虽然仅为2.8%，但其置换重要性最高。同时，最冷月平均气温的置换重要性与无霜期接近。总体上，猕猴桃的种植分布受到光热水的综合影响，但相较于水分条件，其对温度和光照的依赖性更高。

表2 不同潜在气候因子组合下MaxEnt模型模拟的AUC值

注：AUC为模型输出的受试者工作特征曲线下面的面积。

Note: AUC is the area under curve of receiver operating characteristic curve.

表3 影响猕猴桃种植分布的气候因子的贡献率(%)

注：置换重要性是指引入或剔除该因子时对模拟结果的影响程度。

Note:Permutation importance is the degree to which the effect of the factor is introduced or rejected on the simulation results.

6个主导因子中有3个与温度条件有关，表明在猕猴桃的种植分布中温度尤以最冷月平均气温起主导作用，其贡献率和置换重要性均较高，对猕猴桃的分布至关重要，冬季低温时间不足难以实现自然休眠，温度过低则影响安全越冬，特别是对于抗冻性较弱的猕猴桃幼树，越冬期低温是影响种植分布的主要限制因子，-10℃以下的低温持续1h就可能导致猕猴桃发生较为严重的冻害。无霜期是已有研究常采用的区划指标之一，其置换重要性最高，表明了猕猴桃种植对热量积累的基本需求，无霜期过短由于早晚霜的存在可能会限制晚熟品种充分生长与结果所需的生育期长度[9-10]。而最热月气温主要影响猕猴桃的品质，温度过高会减缓果实可溶性固形物和VC含量的积累[25]，夏季温度过高或过低都会影响蒸腾和光合作用效率，从而抑制果实正常成熟[4,26]，是影响猕猴桃品质形成的重要因子之一。另一方面，夏季高温高光或高温低湿诱导的水分胁迫还可能引发“日灼”危害，对叶片、果实、枝蔓和主干造成伤害，使果实膨大受阻甚至造成落果[9,26]。

日照时数的贡献率仅次于最冷月平均气温，达到了33.3%，表明猕猴桃对日照的要求较为严格，而已有研究很少采用日照时数作为区划因子。光照条件一般通过光合作用影响果树的营养生长过程，进而影响产量和品质。猕猴桃喜光耐阴，且在个体发育的不同阶段对光照的反应不一致，特别是结果树要求有较长的日照时数，光照不足易造成枝条营养不充实，同时引起果实发育不良品质下降。

主导因子中年降水量的贡献率最小，但其置换重要性仅次于无霜期和最冷月平均气温。猕猴桃耐旱性和抗涝性均较其它果树低，生长季最适土壤相对含水量为65%～75%。一方面猕猴桃的水分利用效率低、蒸腾强度大，水分胁迫会影响果树正常生理需求导致落叶落果，另一方面猕猴桃为肉质根，且根系浅、孔隙率低，水分过多易形成渍涝而影响根系生长[4,9]。同时，降水和空气湿度也是影响猕猴桃品质形成的主要生态因子，干旱和渍涝均会抑制猕猴桃果实体积增长。现有猕猴桃种植区降水都较为充沛，分布在适宜区西北界和渭河河谷的猕猴桃产区虽然年降水较少，但基本都具备灌溉条件，这可能也是导致年降水因子贡献率较低的原因之一。

2.3 主栽猕猴桃品种的气候适宜性区划

2.3.1 区划指标阈值确定

图2是模型输出的灵敏特性曲线（response curves），表示各主导气候因子（即单因子）分别对猕猴桃种植分布概率的影响。按照适宜度对应分布概率的划分标准，气候高适宜区即分布概率P≥0.66的区域，其主导气候因子的对应范围分别为最冷月平均气温在-1～6℃，年日照时数1700～2000h，年相对湿度75%～80%，最热月平均气温26～28℃，无霜期310～330d，降水量1200～1500mm。气候高适宜区一般要求温暖潮湿，冬季气温既能满足果树正常休眠并能保证安全越冬，无霜期长度能够满足猕猴桃正常成熟且霜冻灾害较少，区域内光照充足，降水适宜且分布均匀，相对湿度一般较高。

气候适宜区即分布概率在0.33≤P＜0.66范围的区域，对应的主导气候因子指标阈值分别为最冷月平均气温-2～10℃，年日照时数1500～2300h，年相对湿度70%～85%，最热月平均气温25～29℃，无霜期240～350d，降水量700～1900mm。气候适宜区内热量条件较为充足，冬季气温适宜略偏高且基本无冻害发生，但部分区域夏季气温偏高，时有日灼发生，降水充沛，相对湿度较大，但东南部存在渍涝威胁。

而次适宜区即分布概率在0.05≤P＜0.33的区域，主导气候因子的指标分别为最冷月平均气温-10～13℃，年日照时数1000～2400h，年相对湿度60%～90%，最热月平均气温17～32℃，无霜期200～350d，降水量400～3000mm。在北方和西南高原区的次适宜区，猕猴桃幼树的越冬期冻害和萌芽期冻害均较严重，而次适宜区南部日灼和渍涝危害较重，夏季温度过高加上光照不足导致果实品质较差，栽培经济成本大。

2.3.2 区划结果分析

利用主导气候因子重建的最大熵模型模拟结果，结合气候适宜性等级划分标准，给出中国主栽猕猴桃品种的潜在分布区及气候适宜分区如图3。

气候高适宜区：主栽猕猴桃品种的气候高适宜区分布较分散，约占国土面积122.3×103km2。较为集中的高适宜区分布在四川中东部、重庆中西部、贵州高原、湘西南和陕西秦岭北麓。其它分散的高适宜区有贵州高原、湖北长江流域、川陕交界区、皖南及浙北等区域。主要包括四川中北部的成都、德阳、遂宁、南充、广安、达州，重庆的万州、忠县、梁平、开县、垫江、黔江、酉阳等县区，贵州高原的铜仁和黔东南，湘西南的吉首、怀化、邵阳、娄底及长沙等地，湖北的咸宁、宜昌、恩施、荆州、黄冈和随州等地，河南的濮阳和安阳等地，安徽的六安、巢湖和池州等地，浙江的杭州、宁波、嘉兴、台州、丽水和湖州等地。在全国8个猕猴桃主产省中，高气候适宜区面积大小依次为四川、湖南、湖北、重庆、贵州、浙江、陕西和河南，也是中国目前最主要的优质猕猴桃产区。

气候适宜区：猕猴桃种植的气候适宜区范围较广且较集中，约占国土面积1117.5×103km2。涵盖了湖北、湖南、浙江和江苏的大部分区域，还包括川东北、陕南、关中渭河谷地、渝北、黔东南、豫东、豫西南、鲁西南和闽西北等地。8个主产省中适宜区以上面积依次为湖北、湖南、河南、四川、贵州、浙江、陕西和重庆。该区域基本涵盖了中国目前主要猕猴桃分布区。

气候次适宜区：川东南、云南大部、黔西南、桂北、粤北、闽中、豫北、河北南部、山东中东部和新疆和田等地，约占国土面积975.7×103km2。目前该区域基本以对环境适宜性较广的秦美、狗枣和软枣猕猴桃为主。猕猴桃种植分布的北界位于36ºN左右，从西到东沿甘肃庆阳，陕西铜川、渭南，山西临汾、长治，河北廊坊、沧州一带向北倾斜。南界大致在24-25ºN的热带气候分界线南岭附近，但云贵高原冷凉区域也有部分次适宜区存在。西界大致位于102ºE，从北向南沿甘肃天水、陇南，四川雅安、凉山一线。界限以北和以西区域主要受限于温度条件，特别是冬季气温过低不能保证猕猴桃安全越冬，同时年均气温较低，无霜期太短，不能满足果树正常成熟。而界限以南地区基本属于热带气候区，冬季气温过高，果树不能正常休眠，同时降水过多也是影响猕猴桃正常生长和品质形成的限制因素。

从区划结果看，气候适宜区的面积远大于高适宜区和次适宜面积，特别是高适宜区仅占适宜区面积的10%，一方面表明中国区域适宜主栽猕猴桃品种种植的气候资源较丰富，另一方面表明气候高适宜区对光热水等气候因子的匹配要求很高。从现有猕猴桃主产省和气候适宜区的面积统计分析（表4），湖南、湖北和重庆等省市目前的种植面积与适宜区面积还有较大差距，在种植规划中有进一步扩大发展的可能。而目前较为集中的陕西和四川分布区应该逐步从发展规模转向提高产量和品质。

表4 猕猴桃主产省气候适宜区面积统计（103km2）

3 结论与讨论

3.1 讨论

已有关于猕猴桃气候适宜性的评价和区划重点关注其对水热资源的生理需求[11-12,14-15]，但对于追求效益栽培的猕猴桃，除了生理存在还有对产量和品质的要求，因此，本研究在筛选因子时考虑了日照时数、空气湿度和最热月气温等对产量和品质形成较为关键的气候因子。同时，现有研究大多采用年平均气温、无霜期和≥10℃积温3个因子的组合来构建区划指标，但上述因子之间的相关性极其显著且都表征热量需求，在区划中会引入了过多的冗余信息而导致较大误差。利用最大熵理论构建作物与气候环境因子的关系模型，一方面避免了采用综合区划方法中因子选取和权重确定的人为误差，另外通过模型构建描述了气候因子之间的相互作用，较已有逐步区划的方法更为科学。从给出的主导因子适宜指标的范围来看，与已有研究确定的指标范围较为接近。划分的适宜范围和种植界限与调查的分布区域大致类似[9-10]。其中种植南界变化不太明显，但北界向北移动了约1º纬距左右，应该与气候变化背景下冬季气温升高和无霜期显著增加有关。同时，研究中采用了高分辨率的气候背景资料更能体现气候的区域性特点，也较已有研究更为精细。

虽然气候环境是种植适宜性的关键因子之一，但生产实际中还需考虑土壤、立地条件以及栽培技术和人工营造小气候等环节[27]。降水量较适宜指标偏少的陕西秦岭北麓和渭河河谷是目前中国猕猴桃种植面积最为集中的区域，面积占全国40%左右，表明栽培管理措施和灌溉条件可以克服降水不足对种植分布的限制。同时，美味猕猴桃和中华猕猴桃虽然有很近的亲缘关系，但对野生猕猴桃代表种的调查表明[8，28-29]，美味猕猴桃总体分布上偏西而中华猕猴桃偏东南，目前中国主栽的猕猴桃品种中67%为美味猕猴桃，24%为中华猕猴桃，鉴于目前难以精确获取分品种的分布信息，后期应分类进行研究。而随着气候变化的加剧，高温热害、萌芽期冻害等影响猕猴桃生产的极端天气事件发生频率明显增加，针对猕猴桃种植的主要气象灾害风险进行研究也是应该关注的重点。

3.2 结论

利用潜在影响气候因子与最大熵模型构建的中国主栽猕猴桃品种地理分布与气候因子关系模型的预测准确性达到非常好的水平，可以用于猕猴桃地理分布与气候关系的研究。

根据各潜在气候因子对猕猴桃潜在分布的贡献，筛选出影响猕猴桃种植分布的主导气候因子为最冷月平均气温、年日照时数、年相对湿度、最热月平均气温、无霜期和降水量。各主导气候因子的适宜范围分别为最冷月平均气温-2～10℃，年日照时数1500～2300h，年相对湿度70%～85%，最热月平均气温25～29℃，无霜期240～350d，降水量700～1900mm。

中国主栽猕猴桃品种的潜在种植区主要分布在102ºE以东，24º-36ºN区域。其中高气候适宜区主要包括四川中东部、重庆中西部、贵州高原、湘西南和陕西秦岭北麓。而湖南、湖北和重庆等省市气候适宜度较高，发展还有较大空间，目前种植较为集中的秦岭北麓和川西北区域应适当控制发展规模，提升品质和效益。

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Regionalization of Climatic Suitability for Major Kiwifruit Cultivars in China

QU Zhen-jiang1, ZHOU Guang-sheng2

(1.Shaanxi Meteorological Service Station for Economic Crops, Xi’ an 710015, China; 2.Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081)

Based on the information of geographical plantation for kiwifruits (and) in 171 counties in the Chinese mainland in 2013, and the meteorological data of 2084 stations from 1981 to 2010, 9 factors that might have potential influence on the distribution of the kiwifruit plantation were selected considering the combination of its physiological demand and quality formation. And the relationship between potential distribution of the kiwifruit plantation and climatic factors was established by using the maximum entropy (MaxEnt) model via ArcGIS. Then, the dominant climatic factors and their appropriate ranges that affect the distribution of kiwifruit plantation were investigated. And the region of climatic suitability for the kiwifruit plantation was divided basing on presence probability. The results showed that the dominant climatic factors affecting the distribution of the kiwifruit plantation in China were the coldest monthly mean temperature, annual sunshine hours, annual relative humidity, hottest monthly mean temperature, frost-free duration and precipitation, the frost-free duration, and the coldest average temperature. The suitable region of the kiwifruit was mainly located within east of 102°E and 24-36°N. Among them, the most suitable region included mainly the middle and eastern parts of Sichuan, mid-western parts of Chongqing, Guizhou Plateau, the southwest of Hunan and the north of Qinling Mountains. Hunan, Hubei and Chongqing were the more suitable region that has higher climate adaptability for further development. The north of Qinling Mountain and northwest Sichuan, where were widely cultivated up to data, should be controlled to a proper scale and enhanced the quality and benefit of the kiwifruit plantation.

Kiwifruits (and); Climatic suitability; Regionalization; Dominant climatic factor; Maximum entropy (MaxEnt) model

10.3969/j.issn.1000-6362.2017.04.007

2016-09-30

。E-mail: gszhou@camscma.cn

中国气象局气象关键技术集成与应用项目（CMAGJ2015M60）；中国气象局气候变化专项（CCSF201621）

屈振江（1977-），高级工程师，主要从事农业气象及气候变化研究。E-mail: nju_qzj@126.com