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镇江春茶开采期气象条件分析及预报模型建立

2022-11-01吴昕悦乔娜张晨昕戴晨孙翠梅

中国茶叶 2022年9期
关键词:气象要素最低气温春茶

吴昕悦,乔娜,张晨昕,戴晨,孙翠梅

江苏省镇江市气象局,江苏 镇江 212003

镇江宜茶资源丰富,种茶历史悠久,有金山翠芽、五峰白茶、长山剑豪、茅山长青等10余种名优茶品,其中茅山长青和金山翠芽的品牌价值均超过12亿元。镇江茶叶内含物丰富,酚氨比适中,色、香、形、味俱佳,深受消费者的青睐。茶叶开采期是指每年第一批茶树鲜叶的采摘日期[1],对当年茶叶的产量和品质有很大影响,茶叶开采期受到茶树品种、气象因素、地形地貌、土壤条件、生产管理(农艺措施)等的影响。对于某一茶园来讲,茶树的品种相对稳定,地形地貌及土壤条件不变,主要栽培措施基本相同,唯有每年的气象条件不一样,气候要素的年际变化是影响春茶开采期早晚的主要原因。

朱永兴等[2]认为浙江影响春茶萌发和生长的气象因子主要是上年秋季和当年春季的水、热、光各因子;徐莎莎[3]通过对2000—2015年春茶采摘期气象因子和采摘期的相关性分析,建立春茶采摘期气象预报回归模型,并对采摘期与终霜期的时间变化趋势进行了相关分析,为扬州地区优化春茶生产布局、增强霜冻灾害预测能力提供了气象依据;蒯志敏等[4]采用统计分析方法,确定了影响碧螺春开采日期、品质的主要气象因子是温度和降水,并对影响碧螺春开采期及品质的天气类型进行分析;姜燕敏等[1]用数理统计方法,分析各气象要素对浙南春茶开采期的影响,探讨不同品种春茶开采期的临界温度与积温范围,建立基于气象要素的春茶开采期预报模型。

目前,春茶开采期预报方法主要有3 种,为积温预报法、多个气象因子逐步回归方程预报法、生育期间隔天数预报法。已有的研究中,茶叶开采期预报都是应用当地的开采期和同期气象资料进行分析,由于各地茶树品种和气象条件不一,预报模型不能直接应用于镇江。因此,本研究基于近年来春茶开采期和同期气象条件,建立了镇江春茶开采期预报模型,以期为镇江名优茶叶生产提供精细精准气象服务。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

镇江市地处长江下游南岸,是长江与京杭大运河的“十字黄金水道”交汇处,名山名水多,属于北亚热带季风气候,四季分明,日照充足,雨量充沛,年平均气温15.4 ℃。镇江市地貌走势为西高东低、南高北低,大部分地区属宁镇—茅山低山丘陵,丘陵地区独特的气候条件对春茶的生长十分有利。茶产业是镇江市现代农业的重要组成部分,也是最具特色的产业之一,全市现有茶园5 000 多hm2,年产干茶近2 000 t,产值6亿元,从业茶农2万余人。

1.2 资料来源

春茶开采期资料来源于镇江市丹徒区上党镇春沁茶叶专业合作社里墅茶场,茶树品种为嘉茗1号(乌牛早),资料时间为2012—2021年。该茶场位于丹徒区以南,是典型的丘陵岗坡地,地理位置优越,气候条件良好,是理想的茶叶种植基地,无性系良种茶园面积达32 hm2。

同期气象资料来源于江苏省镇江市丹徒区国家基本气象观测站,气象要素为上年12月至当年4月的气温、相对湿度、降水量和日照时数的逐日数据,时间为2012—2021年。

1.3 研究方法

将开采期处理为以1月1日为起点的天数序列,即1月1日的日序为1,1月2日的日序为2,以此类推。将日序值与气温、相对湿度、降水量和日照时数等气象因子进行相关性分析,通过相关系数及显著性检验结果对嘉茗1 号开采期影响最大的气象因子进行筛选,应用数理统计方法建立镇江春茶开采期预报模型,并对模型的预报效果进行检验。

2 结果与分析

2.1 春茶开采期的变化趋势

嘉茗1 号的开采期除了2021年在3月上旬,其余年份均在3月中下旬。最早为3月5日,最晚为3月24日。开采期在2012—2017年间逐年呈现缓慢提前,在2019—2020年明显提前(表1)。

表1 2012—2021年镇江春茶开采期

春茶开采期间,易受低温霜冻、高温等的影响,目前镇江春茶主要以人工采摘,开采期间升温较快、温度过高加速芽叶生长,导致人力不够,来不及采摘,春茶产量降低。低温霜冻使茶芽生长缓慢,春茶开采期推迟,采摘时间缩短,严重的低温霜冻致使茶树受灾,造成直接经济损失。因此,掌握春茶开采期气象要素的变化特征及影响,合理预报春茶的采摘期,可为茶农安排农事活动提供参考,趋利避害。

2.2 春茶开采期气象要素变化趋势

茶树喜温喜湿,适宜在漫射光中生长,光照、温度和水分是与茶树生长关系最为密切的气象要素。图1 为镇江春茶开采前后旬气象要素值变化情况。从图中可以看出,平均气温、平均最高气温和平均最低气温均呈现自12月上旬逐渐下降,次年2月上旬左右逐渐上升的趋势,平均气温在3月中旬稳定通过10 ℃;降水量有一定的波动,但总体而言,月均降水量逐渐增多;相对湿度变化不大,在67%~75%之间;日照时数在冬季较少,2月下旬开始逐渐增加。

图1 镇江春茶开采期气象要素旬变化趋势

2.3 开采期日序与气象要素的相关性分析

首先分析春茶开采期与各月气象要素之间的相关性,从月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、月平均相对湿度、月降水量、月日照时数与开采期日序的相关性表(表2)可以看出,在月份方面,2月气象要素对春茶开采期的影响较大,12月气象要素对春茶开采期的影响较小;在气象要素方面,开采期与气温的相关性较好,与月降水量的相关性较差;镇江春茶开采期与2月的月平均气温、月平均最高气温和月平均最低气温均达到极显著负相关(P<0.01),说明温度是影响茶叶萌动早晚及新梢生长速度的主要因素。

根据表2 的结果,进一步分析春茶开采期与各旬平均气温、平均最高气温、平均最低气温之间的相关性,由于12月气象要素对春茶开采期的影响较小,故不再分析12月。从表3 可以看出,镇江春茶开采期与1月中旬平均最高气温、2月中旬平均气温和2月中旬平均最高气温均达到显著负相关(P<0.05);与2月上旬平均气温和2月上旬平均最高气温均达到极显著负相关(P<0.01),即气温越高,镇江春茶的开采期就越早,同时,2月上中旬的升温是影响镇江春茶开采期的重要因素。

表2 开采期日序与各月气象要素的相关性

表3 开采期日序与各旬平均气温、平均最高气温、平均最低气温的相关性

2.4 春茶开采期预报模型

通过对开采期日序与气象要素的相关性分析,筛选一批最适气象因子,应用数理统计方法建立镇江春茶开采期长期、中期、短期预报模型,即分别基于2月11日、2月21日、3月1日为开采期的数据建立模型,可达到分时段预测的效果。

2.4.1 长期预报模型

基于2月11日的数据建立镇江春茶开采期长期预报模型:

y=88.627-0.944x1-1.256x2

其中,y为开采期日序,x1为2月上旬平均最低气温,x2为2月上旬平均最高气温。经F检验,该模型P值为0.022,小于0.05,为显著置信水平。

2.4.2 中期预报模型

基于2月21日的数据建立的镇江春茶开采期中期预报模型:

y= 78.624-2.025x1-2.085x2+0.082x3+0.384x4+2.008x5

其中,y为开采期日序,x1为2月上旬平均气温,x2为1月中旬平均最高气温,x3为1月中旬日照时数,x4为2月中旬降水量,x5为2月中旬平均气温。经F检验,该模型P值为0.005,小于0.01,为极显著置信水平。

2.4.3 短期预报模型

基于3月1日的数据建立的镇江春茶开采期短期预报模型:

y=112.891-2.726x1+7.608x2-2.86x3-3.73x4

其中,y为开采期日序,x1为2月平均气温,x2为2月平均最低气温,x3为1月中旬平均最高气温,x4为2月上旬平均气温。经F检验,该模型P值为0.002,小于0.01,为极显著置信水平。

2.4.4 预报模型检验

将长期、中期、短期预报模型分别回代检验,将模型回测值与实际开采期日序进行对比,从图2可见,长期预报模型的误差在2 d左右,而中期预报模型和短期预报模型的误差均不超过1 d,说明越接近开采期,预报准确率越高。中期预报模型的误差在0.68 d,短期预报模型的误差在1 d,略大于中期预报模型,表明临近开采期,春茶极易受到低温霜冻或连续阴雨天气的影响,短期预报结果要根据天气合理进行人工订正,使预报结果更加准确。

图2 镇江春茶开采期预报模型

由图2可知,3种模型的预报值均与实际开采期较相近,分长期、中期、短期3 个时段进行预报可以提高预报准确率,并可对茶农合理安排农事活动、及时增加人力适时开采提供依据。

3 小结与讨论

镇江春茶主栽品种嘉茗1 号的开采期主要集中在3月中下旬,开采期在2012—2017年间呈现逐年缓慢提前的趋势,在2019—2021年明显提前。开采期与气象要素之间有一定的相关性,特别是与2月平均气温、2月平均最高气温、2月平均最低气温、2月上旬平均气温、2月上旬平均最高气温均达到极显著负相关,与1月中旬平均最高气温、2月中旬平均气温、2月中旬平均最高气温均达到显著负相关。温度是影响芽叶萌动早晚及新梢生长速度的主要因素,气温越高,镇江春茶的开采期就越早,同时,2月上中旬的升温是影响镇江春茶开采期的重要因素。

基于2月11日的数据建立的开采期长期预报模型,以2月上旬平均最低气温和2月上旬平均最高气温作为预报因子,误差在2 d左右;基于2月21日的数据建立的开采期中期预报模型,以2月上旬平均气温、1月中旬平均最高气温、1月中旬日照时数、2月中旬降水量和2月中旬平均气温作为预报因子,误差在0.68 d;基于3月1日的数据建立的开采期短期预报模型,以2月平均气温、2月平均最低气温、1月中旬平均最高气温和2月上旬平均气温作为预报因子,误差在1 d。3 种模型的预报值均与实际开采期较接近,分3 个时段进行预报可以提高预报准确率。

由于开采期数据年限较短,目前只用了回带法对模型进行检验,分析了回测值与实际开采期之间的误差,后续需进行预报试用,进一步对模型加以完善。同时,临近开采期,春茶极易受到低温霜冻或连续阴雨天气的影响,短期预报结果要根据天气合理进行人工订正,使预报结果更加准确。

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