油茶花期产量模型及关键气象因子分析

蒋元华 廖玉芳 彭嘉栋 黄超

摘要 为了深入分析油茶花期气候条件对油茶产量的影响，基于1954—2010年江西省宜春市袁州区油茶花期47类气象指标和油茶单产数据，利用线性趋势分析、相关分析和逐步回归等方法，构建了基于油茶花期气候条件的产量模型，筛选出关键气象因子，并对其变化趋势进行了分析。结果表明：基于油茶花期构建的产量模型能很好地模拟出油茶实际产量的变化趋势，模型平均相对误差为19%，增减产准确率为75%，利用花期产量模型能很好地预测来年油茶产量，可为油茶防灾减灾提供决策依据。通过相关分析筛选出油茶花期关键气象因子：降水日数、相对湿度、最长连续日照天数、日最低气温低于-4 ℃日数，其中油茶产量与花期降水日数呈显著负相关，与花期相对湿度呈负相关，与花期最长连续日照天数呈显著正相关，与花期日最低气温低于-4 ℃的低温日数呈负相关。花期降水日数偏少，最长连续日照天数偏多，日最低气温低于-4 ℃的天数偏少有利于丰产。花期关键气象因子的年代际变化特征不同：花期降水日数呈显著下降的趋势，倾向率为3.1 d/10 a;相对湿度呈减小趋势，倾向率为0.6%/10 a;最长连续日照天数变化趋势不明显，倾向率为0.3 d/10 a;花期冰冻日数呈显著减少的趋势，倾向率为0.3 d/10 a。

关键词 油茶;气象指标;逐步回归;物候期;产量模型

中图分类号 S718.45文献标识码 A文章编号 0517-6611（2018）34-0141-04

油茶作为我国特有的油料树种，其生长与气象条件密切相关[1]。油茶秋冬开花，花期长达3个月，同所有露天生产的农作物一样，花期气候条件对油茶产量影响很大[2-4]。2015年湖南省花期连阴雨造成第2年油茶产量平均减产近3成（来源于油茶实地测产数据）。目前国内外关于气象条件对油茶产量的影响研究相对较少，而且多基于少量经验、定性气象指标和统计分析等方法来开展诸如气象因子对油茶生长、果实性状等的初步影响分析[5-9]。相关研究表明，花期是影响油茶产量的关键物候期，花期低温阴雨会造成大量落花而使次年减产[10]。油茶开花授粉阶段，如果出现低温雨雪冰冻天气，一方面花粉开裂受到抑制，冻坏花蕾;另一方面会影响到作为异花授粉媒介的昆虫活动，同时降水也会淋洗花柱头液和花粉，造成授粉受精不能正常进行，进而造成油茶大量减产[11-13]。花期提前可以提高着果率而丰产，而气温是影响花期迟早的关键气象因子[14-15]。冬末春初出现冰雪、霜冻天气，尤其是春季出现霜冻，会严重影响油茶树授粉和幼果形成，从而使油茶减产[16]。

统计观测法是近期快速发展的分析农作物产量与气候因子变化之间相互联系的研究方法，根据产量与气象因子，如温度、日照、降水等因子之间的相互关系建立数学评估模型。统计学方法能高效地利用气候因子与农作物产量进行数据分析，并可以预测气候变化对农作物产量的影响，因此，自20世纪90年代以来，运用统计分析方法研究气候条件对农作物产量影响的成果丰硕[17-19]。

以往关于气候条件对油茶产量的影响研究中，多是利用特定的少量气象因子与产量进行分析，并不能从大量的气象要素中挖掘出影响油茶产量的关键气象因子。笔者基于47类气象因子和1954—2010年江西省宜春市袁州区油茶产量，利用逐步回归等统计方法，构建基于油茶花期气象条件的产量模型，并筛选出花期关键气象因子，分析其相关性及关键气象因子变化趋势，旨在为油茶产量预估和防灾减灾提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 油茶产量资料及质量控制

数据为江西省宜春市袁州区油茶局提供的1954—2010年单位面积油茶产量，转化成单位为kg/hm2[20]，并对油茶产量资料进行了标准化处理：

1.2 气象资料来源

气象数据包括气温、降水、光照、湿度、地温等气象要素和天气现象，均由国家气象信息中心发布。将油茶开花期分为常规和关键期两類时间段：常规时段为上一年10月8日至当年1月10日，关键期时段为上一年10月28日至12月20日，并以此构建出各时段的47类气象指标数据，详见表1。

1.3 数据分析方法

采用相关分析、线性趋势分析[21]、逐步回归分析等[22]方法对油茶花期产量模型及关键气象影响因子进行分析。该研究以花期47项气象指标为自变量，以油茶单产数据为因变量，利用SPSS 15.0数据处理软件、C++语言、Excel2007等软件进行统计分析。

2 结果与分析

2.1  基于油茶花期气象条件的产量模型

利用油茶花期47类气象指标和油茶单产标准化数据作为数据源，采用逐步回归方法，构建袁州区基于1954—2010年的气象条件油茶产量模型，具体见公式（2）。

y=-0.57×rdaccu2+0.47×rdcont1+0.25×rhmean1+0.22×sdcont1+0.3×sunday1-0.33×tndf041+0.32×tndf071+0.02（2）

式（2）中，rdaccu2表示降水日数，rdcont1表示最长连续降水日数，rhmean1表示相对湿度，sdcont1表示最长连续日照天数，sunday1表示有日照天数，tndf041表示日最低气温低于-4 ℃的天数，tndf071表示日最低气温低于-7 ℃的天数。

由图1可见，袁州区原始油茶平均单产为46.5 kg/hm 最小值为16.5 kg/hm2（2010年），最大值为75 kg/hm2（1959年），其中27年产油量低于平均值，30年产油量高于平均值，总体呈在均值上下周期振荡，增减趋势不明显。基于油茶产量模型得到袁州区1954—2010年油茶产量序列，分析可见：产量模型平均相对误差为19%，油茶产量增减产准确率达75%，能很好地评估油茶的增减产趋势。模拟产量的平均值为43.5 kg/hm 相对误差为6%。模拟最小值为21 kg/hm2（2010年），次大值为70.5 kg/hm2（1959年），产量模型能很好地模拟出实际油茶产量的峰值和谷值，且与实际产量变化趋势基本一致，说明基于花期气象条件构建的油茶产量模型能很好地模拟出油茶产量的实际变化，因此可以利用花期产量模型预测来年油茶产量，并及时向公众发布花期气象预警，及时防灾减灾。

入选花期油茶产量模型的气象因子分别为花期关键物候期时段的总降水日数，花期常规物候期时段的最长连续降水日数、平均相对湿度、最长连续有日照天数、总日照天数、日最低气温低于-4 ℃日数和日最低气温低于-7 ℃日数。选取同一类气象指标中，与油茶相关系数最大的为关键气象指标。因此，选取花期关键物候期时段的总降水日数，常规物候期时段的平均相对湿度、最长连续日照天数、日最低气温低于-4 ℃日数为花期关键气象因子。

2.2 花期关键气象因子与油茶产量的相关性（图2）

相关分析表明，油茶产量与花期降水日数呈显著负相关，相关系数为-0.41 基于实况数据和回归方程分析，当花期降水日数大于20 d时，减产概率达到71.4%。在油茶开花期，雨日过多会淋洗花柱头液和花粉，使授粉受精不能正常进行，造成油茶减产。油茶产量与花期相对湿度呈负相关，相对湿度越大，越不利于油茶丰产。油茶产量与花期最长连续日照天数呈显著正相关，相关系数为0.333，当花期最长连续日照天数低于16 d时，减产概率为66.0%;油茶产量与花期日最低气温低于-4 ℃的低温日数呈负相关，相关系数为-0.240，当低温日数大于3 d时，减产概率高达83.3%。油茶授粉需要昆虫作为媒介进行异花授粉，若在授粉关键时段日照不足或出现低温阴雨天气，一方面花粉开裂受到抑制，冻伤花蕾;另一方面也会影响到昆虫活动，甚至会冻死虫媒，影响到油茶授粉，造成减产。

根据产量排位前10的高产年统计：花期平均降水日数为19.0 d，较总平均值偏少3.7 d;平均相对湿度为77.5%，较总平均值偏低0.5个百分点;最长连续有日照天数为20.8 d，较总平均值偏多4.8 d;日最低气温低于-4 ℃的天数为0.3 d，较总平均值偏少0.4 d。根据产量排位后10的低产年统计：花期平均降水日数为27.9 d，较总平均值偏多5.2 d;平均相对湿度为78.6%，较总平均值偏高0.6个百分点;最长连续有日照天数为14.6 d，较总平均值偏少1.4 d;日最低气温低于-4 ℃的天数为1.3 d，较总平均值偏多0.6 d。总体而言，花期降水日数偏少，最长连续日照天数偏多，日最低气温低于-4 ℃的天数偏少有利于丰产。

2.3 花期关键气象因子变化趋势

由图3a可见，1954—2010年花期降水日数呈显著下降的趋势，倾向率为3.1 d/10 a，且通过了α=0.01的显著性检验。1954—2010年平均降水日数为22.7 d。其中，1954—1960年平均降水日数为32.1 d，较平均值偏多9.4 d，1961—1970年和1971—1980年平均降水日数分别为28.4、23.6 d，较平均值分别偏多5.7、0.9 d。1981—1990年、1991—2000年、2001—2010年平均降水日数分别为18.2、18.2、18.6 d，较平均值分别偏少4.5、4.5、4.1 d，花期降水日数在20世纪70年代之前明显偏多。

由图3b可见，1954—2010年花期相对湿度呈减小趋势，倾向率为0.6%/10 a，且通过了α=0.05的显著性检验。1954—2010年花期平均相对湿度为78.2%。其中，1954—1970年平均相对湿度为79.9%，较平均值偏高1.7个百分点;1971—2010年花期平均相对湿度为77.5%，较平均值偏低0.7个百分点。

由图3c可见，1954—2010年花期最长连续日照天数变化趋势不明显，倾向率为0.3 d/10 a，1954—2010年花期最长连续日照天数为16.5 d。20世纪70年代后期至80年代初期，最长连续日照天数出现峰值，随后有所減少。

由图3d可见，花期冰冻日数呈显著减少的趋势，倾向率为0.3 d/10 a，且通过了α=0.01的显著性检验。1954—2010年平均低温日数为0.7 d。其中，1954—1960年平均低温日数为1.9 d，较平均值偏多1.2 d;1961—1970年降水日数为1.2 d，较平均值分别偏多0.5 d;1971—1980年降水日数为0.7 d，与平均值持平;1981—1990年、1991—2000年、2001—2010年降水日数分别为0.3、0.4、0.1 d，较平均值分别偏少-0.4、-0.3、-0.6 d。

3 结论与讨论

该研究基于1954—2010年江西省宜春市袁州区油茶花期47类气象指标和油茶单产数据，采用逐步回归方法和相关分析，构建了袁州区基于花期气象条件的油茶产量模型，筛选出油茶花期关键气象因子，并对其进行趋势分析，得到以下结论：

（1）基于油茶花期构建的产量模型平均相对误差为19%，增减差准确率为75%，产量模型能很好地模拟出实际油茶产量的变化趋势，利用花期产量模型能很好地预测来年油茶产量，为油茶防灾减灾提供决策依据。

（2）油茶花期关键气象因子为总降水日数、相对湿度、最长连续日照天数、日最低气温低于-4 ℃日数。油茶产量与花期降水日数呈显著负相关，与花期相对湿度呈负相关，与花期最长连续日照天数呈显著正相关，与花期日最低气温低于-4 ℃的低温日数呈负相关。花期降水日数偏少、最长连续日照天数偏多、日最低气温低于-4 ℃的天数偏少有利于丰产。

（3）花期降水日数呈显著下降的趋势，倾向率为3.1 d/10 a;相对湿度呈减小趋势，倾向率为0.6%/10 a;最长连续日照天数变化趋势不明显，倾向率为0.3 d/10 a;花期冰冻日数呈显著减少的趋势，倾向率为0.3 d/10 a。

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