气象因子对油茶鲜果含油率的影响分析及模型构建

彭嘉栋 廖玉芳 蒋元华 黄超

摘要：利用2009—2017年湖南省不同县市多块油茶（Camellia oleifera Abel.）样地的鲜果含油率资料和同时段邻近气象站资料构建的油茶生长或处理期各阶段气象指标，利用主成分分析方法分析不同阶段气象指标对油茶鲜果含油率的影响，并基于此建立含油率预测模型。结果表明，果实成熟期、油脂转化和积累高峰期、采摘当年和果实膨大高峰期气象因子对含油率的影响较其他阶段更为显著，温度类指标特别是极端最高气温为影响含油率的主导因子，利用气象因子构建的油茶含油率预测模型具有一定的适用性。

关键词：气象因子;油茶（Camellia oleifera Abel.）;鲜果含油率

中图分类号：P468.0+21;S794.4         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）20-0101-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.20.023           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Influence analysis of meteorological factors on oil rate of fresh fruit for

Camellia oleifera Abel. and construction of forecasting model

PENG Jia-dong，LIAO Yu-fang，JIANG Yuan-hua，HUANG Chao

（Climate Center of Hunan Province，Changsha 410118，China）

Abstract： Based on the collection and processing of the oil rate data of fresh fruit from multiple Camellia oleifera Abel. sample plots in different county of Hunan province during 2009—2017 and the meteorological indices for each stage of growth and treatment of Camellia oleifera Abel. which computed by the nearby meteorological observation stations data during the same period， the method of principal component analysis had been used to research the impacts of the meteorological factors in different stages on Camellia oleifera Abel.s fresh fruit oil rate and a forecasting model were constructed based on above meteorological factors. The results show that the effects of meteorological factors for fruit maturity period，oil transformation and accumulation peak period， the whole year of fruit picking and fruit enlargement peak period on oil content are more significant than other periods and the temperature indices，especially the extreme maximum temperature is the key factor which affecting oil content. The oil content forecasting model constructed base on those factors has a relative high accuracy and can be applied in operation.

Key words： meteorological factors; Camellia oleifera Abel.; oil rate of fresh fruit

油茶（Camellia oleifera Abel.）是中國特有的高档木本食用油料植物[1]，主要分布在长江流域及其以南的14个省，油茶子年产量为1.8×106 t左右，其中湖南省油茶种植面积、茶油产量和产值均居全国首位。与所有露天栽培的作物一样，气象因子对油茶有重要影响。近年来，国内许多学者相继开展了油茶生长与气象因子关系的研究，比如分析不同地区油茶种植的气候条件及主要气象灾害[2，3]，分析油茶产量和经济性状与气象因子之间的关联[4-6]，开展不同地区油茶种植气候适宜性区划的相关研究[7-9]等。油茶鲜果含油率是其最重要的经济性状之一，以往研究大都基于少数油茶样地开展气象因子与油茶含油率之间的关联分析[10-12]，由于缺乏成规模的多个样地的含油率数据，深入的定量研究鲜见报道。本研究采用数理统计方法，在全国油茶最大产区湖南省开展不同阶段气温、光照和水分等气象指标对油茶鲜果含油率的影响分析并构建模型，可为油茶生产充分合理利用气候资源，提升经济效益提供科技支撑，并为其他油茶产区相关研究提供参考。

1  材料与方法

1.1  资料来源及处理

油茶含油率资料来源于湖南省林业科学院提供的2009—2017年湖南省不同市（县）多块油茶样地的鲜果含油率数据，共计123个样本。气象资料来源于距离油茶样地最近的各市（县）国家地面气象观测站同时段的逐日气象资料。

将与鲜果含油率有关的油茶生长或处理期（统称为品质形成期）分为6个阶段，即果实第一次膨大期、果实膨大高峰期、油脂转化和积累高峰期、果实成熟期、果实处理期及采摘当年，上述阶段涵盖了油茶主要生长发育和果实处理期以及全年的总体状况，其中前4个阶段均另包含一个关键时段，累计10个阶段的时间跨度及代码见表1。将气象因子按照表1的不同階段统计成如表2所示的各类气象指标，不同阶段的气象指标统一用指标名称+阶段代码表示，如果实第一次膨大期关键期的平均最低气温用tnmean_3表示。

1.2  研究方法

采用主成分分析法分析气象因子与油茶鲜果含油率的关系，采用逐步回归和多元回归方法建立油茶鲜果含油率气象预测模型，采用SPSS软件进行分析[13]。

2  结果与分析

2.1  不同物候期气象指标与鲜果含油率的主成分分析

将2009—2017年湖南省各市（县）共计123个样本的油茶含油率数据与对应的油茶品质形成期各阶段的气象指标进行主成分分析，得出第三主成分的含油率载荷绝对值最大（载荷值-0.350），其次为第五主成分（载荷值0.323），其余主成分的含油率载荷绝对值均小于0.300。基于含油率载荷值的量级，选择上述2个含油率载荷绝对值≥0.300的主成分，同时提取这些主成分当中载荷绝对值≥0.300和0.400的气象因子，分析油茶品质形成期各阶段气象因子的最大（最小）载荷值（图1）及满足条件的因子数量（图2和图3），当某一阶段有关键期时，只取该阶段全时段或关键期中载荷绝对值最大的因子以及满足条件因子数量的最大值。为方便起见，当某一主成分含油率载荷值与气象指标载荷值同号时，将指标载荷值设定为正值，代表与含油率呈正相关;反之设定为负值，代表与含油率呈负相关。

从图1可以看出，各阶段中以果实成熟期的无日照天数载荷绝对值最大（载荷值-0.801，与含油率呈负相关），其次为采摘当年的极端最高气温（载荷值-0.777）、油脂转化和积累高峰期的极端最高气温（载荷值-0.775），然后是果实膨大高峰期极端最高气温（载荷值-0.743），果实第一次膨大期日照时数和处理期日照时数的气象因子最大载荷绝对值远小于上述4个阶段。气象因子取载荷绝对值≥0.300时，各阶段满足条件气象因子数量差别不大（图2）。取载荷绝对值≥0.400时，果实成熟期满足条件因子最多（22个），其中气温类指标9个，占比40.9%;其次为果实处理期（17个），其中气温类指标10个，占比58.8%;其余阶段满足条件指标数量远小于上述2个阶段（图3）。油茶品质形成期各阶段载荷绝对值排名前五的气象因子见表3，果实成熟期排名前五的因子载荷绝对值均≥0.700，其中气温类指标2个，占比40.0%;油脂转化和积累高峰期排名前五的因子载荷绝对值均≥0.600，其中气温类指标3个，占比60.0%;采摘当年和果实膨大高峰期排名前五的指标中分别有3、2个载荷绝对值≥0.600，排名前五的指标当中气温类指标分别有4、5个，占比分别为80%和100%;果实第一次膨大期和处理期排名前五的指标载荷绝对值明显小于上述4个阶段。

综上所述，根据满足条件因子数量及其载荷绝对值排位情况可以得出，果实成熟期、油脂转化和积累高峰期、采摘当年和果实膨大高峰期气象因子对油茶含油率的影响更为显著，且温度特别是极端最高气温为影响含油率的主导因子。

2.2  油茶鲜果含油率模型构建

根据油茶含油率数据与对应的油茶品质形成期各阶段的气象指标进行主成分分析，选择油茶品质形成期各阶段气象因子载荷绝对值前五名气象因子（共计30个，见表3），利用逐步回归的方法建立模型一;选择各阶段气象因子载荷绝对值第一名气象因子，利用多元回归的方法建立模型二，拟合结果见图4。

逐步回归进入标准为F1=3.84，剔除标准F2=2.71。剔除了27个因子，3个入选因子的影响分别为果实膨大高峰期关键期的日最高气温≥37 ℃日数、果实第一次膨大期关键期≥25 mm的降水日数、果实成熟期的最大连续无日照天数，其中果实第一次膨大期关键期≥25 mm的降水日数与油茶鲜果含油率呈正相关，果实膨大高峰期关键期的日最高气温≥37 ℃日数和果实成熟期的最大连续无日照天数与含油率呈负相关，回归方程为：

y=6.937-0.109×tmad37_4+0.194×rda025_2-0.143×sncont_7  （1）

多元回归的方程为：

y=23.725+0.017×suaccu_2-1.317×TMAxim_1+0.798×TMAxim_4+0.001×TMAxim_6-0.005×suaccu_10+0.061×sunday_9  （2）

从拟合效果来看，2种方法均能较好地模拟出鲜果含油率的波动状况，复相关系数分别达到0.504和0.481，平均绝对误差分别为1.28和1.30，平均相对误差分别为22.1%和22.4%（图4）。总体来看，2种方法拟合效果差异不大，可用于无含油率资料或资料不全地区历史油茶含油率序列的拟合构建，并可基于该模型开展油茶含油率中短期预报或结合气候趋势预测开展下一年含油率的预估。但模型对于鲜果含油率的极端偏大或偏小值模拟效果均不佳。

3  小结

油茶鲜果含油率与气象因子密切相关，不同生长或处理阶段的不同气象因子对油茶含油率的影响不同。

果实成熟期、油脂转化和积累高峰期、采摘当年和果实膨大高峰期气象因子对含油率的影响更为显著，且温度特别是极端最高气温为影响含油率的主导因子。利用逐步回归和多元回归的方法能够较好地利用气象因子模拟出鲜果含油率的波动状况，模型具有一定的适用性，但对于鲜果含油率的极端偏大或偏小值模拟效果有待進一步提升。

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