气象因子对火龙果品质影响分析及预测模型研究

张波 张绿萍 陈芳 王宇 方晓彤 于飞

气象因子对火龙果品质影响分析及预测模型研究

张波1,3张绿萍2陈芳1王宇2方晓彤2于飞1

（1. 贵州省山地环境气候研究所 贵州贵阳 550002；2. 贵州省果树科学研究所 贵州贵阳 550025；3. 贵州省山地气候与资源重点实验室 贵州贵阳 550002）

探索影响火龙果品质关键气象因子，为开展火龙果气候品质认证和打造“气候好产品”提供科学依据。基于贵州火龙果主产区2020年3个批次的火龙果品质数据和气象数据，采用相关性分析等研究方法，分析火龙果不同物候期气象因子对品质的影响并构建了品质预测模型。结果表明：同一品质指标同时受多个气象因子影响，影响VC含量、总酸、可溶性固形物、蛋白质、可溶性糖和膳食纤维含量主要气象因子分别为平均气温日较差、开花期≥10℃活动积温、成熟期平均最高气温、成熟期平均气温、现蕾期降雨量和开花期的≥10℃活动积温；各个品质指标预测模型拟合系数在0.47～0.89，对VC、可溶性固形物和可溶性糖含量的预测效果较好。

贵州；火龙果；品质；气象因子

火龙果（Britt），原产于南美洲，为仙人掌科量天尺属多年生肉质多浆热带植物，果实含有大量人体所需的矿物质，产量较高，采摘周期长，具有很高的营养和经济价值[1-3]。贵州省火龙果种植区域主要分布在罗甸、册亨、望谟、镇宁南部和关岭东部等地[4]。随着贵州火龙果产业的发展，产值快速增长，而品质的好坏是直接影响到火龙果产业发展、市场竞争力和经济效益的主要因素。

作物果实品质的差异主要受品种、栽培管理技术[5-7]和生态条件[8-9]等多因素的影响，其中气象条件是影响果实品质的重要因素之一。目前，关于火龙果的研究主要集中在栽培技术[10]、病虫害防治[11]和采后存藏[12-13]等方面，针对气象条件对火龙果品质影响的研究报道相对较少，但对其他作物品质影响的研究较多。按照研究对象可分为粮食作物，主要包括小麦[14]、马铃薯[15]和水稻[16]；粮油作物包括油菜[17]和核桃[18]；对水果的品质影响研究相对较多，主要包括美人柑橘[19]、南疆地区骏枣[20]、富士苹果[21]、葡萄绿叶香气[22]、福建青枣[23]、广丰马家柚[24]、陕西苹果[25]、湖南冰糖橙[26]和蜜脆苹果[27]等。

贵州立体气候特征显著，同一区域相同种植条件下火龙果品质也会存在差异，为探索分析气象条件与火龙果品质之间的关系，以便根据气象条件的变化采取相应栽培措施，研究利用2020年贵州主产区3个批次的火龙果品质数据和气象资料，分析火龙果品质与不同物候期气象因子的关系，确定影响火龙果品质的关键气象因子，构建火龙果品质预测模型，为改善火龙果的栽培措施、开展火龙果果实品质预测、气候品质认证[28]和打造“气候好产品”等提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 材料

选取火龙果主产区气象观测站的日平均气温（℃）、日最高气温（℃）、日最低气温（℃）、日降雨量（mm）等气象要素，统计分析现蕾期、开花期和成熟期的平均气温（℃）、≥10℃活动积温（℃·d）、平均气温日较差（℃）和降雨量（mm）等气象资料，气象资料来自于贵州省气象大数据云平台，火龙果物候期资料参考金吉林等[29]研究结果。

1.2 方法

1.2.1 试验设计 在火龙果主产区选取具有一定规模和管理水平相当的9个火龙果园进行定点取样，每个果园选取不少于15株长势相近的健康火龙果树，分别于2020年7月10日、2020年9月7日和2020年10月13日取果，每次每株取样不少于2个，每次合计取样36个，以12个果实为一重复，采样结束后及时测定相关品质因子，取3次测定结果的平均值。气象站点和品质采用点分布如图1所示。

1.2.2 品质检测 分别测定各样品果实的VC、总酸、可溶性糖、可溶性固形物、膳食纤维和蛋白质等6个品质指标，委托中国农业科学院郑州果树研究所完成品质检测。

VC含量测定采用GB 5009.86—2016《食品中抗坏血酸的测定》二氯靛酚滴定法；总酸含量测定采用GB/T 12456—2008《食品中总酸的测定》酸碱滴定法；可溶性固形物测定采用NY/T 2637— 2014《水果和蔬菜可溶性固形物含量的测定》折射仪法；蛋白质测定采用GB 5009.5—2016《食品中蛋白质的测定》分光光度法；可溶性糖采用斐林试剂滴定法；膳食纤维测定采用NY/T 1594— 2008《水果中总膳食纤维的测定》非酶—重量法。

[审图号：GS（2017）3320号]

1.2.3 数据分析 利用Microsoft SQL Server 2008完成气象数据统计分析，利用统计软件SPSS16.0以及Excel 2010对各个品质指标和气象因子进行相关性分析，建立线性拟合回归方程，挑选出具有统计学意义的关系式，并对所选出的关系式进一步筛选，选出对各个品质指标影响较大的气象因子。

2 结果与分析

2.1 气象因子分析

表1所示为火龙果不同物候期气象因子变化特征，可以看出，不同批次的物候期内平均气温变化在21.4～27.3℃，变异系数在3.4%～4.6%，其中第Ⅰ批次成熟期变异系数最小，第Ⅲ批次成熟期的变异系数最大。≥10℃活动积温平均变化在249.0～1 819.0℃·d，整体上以开花期内的≥10℃活动积温最小，这是由于火龙果花期短。在现蕾期和开花期平均气温和≥10℃活动积温的变异系数均小于4%，表明贵州火龙果主产区热量丰富，且地区间差异不大。平均气温日较差变异系数在5.9%～10.3%，以第Ⅰ批次开花期变异系数最小，第Ⅱ批次现蕾期的变异系数最大，降雨量变异系数在32.6%～57.1%，以第Ⅰ批次开花期变异系数最小，第Ⅰ批次成熟期的变异系数最大；火龙果主产区的平均气温和≥10℃活动积温变异最小，平均气温日较差变异较大，降雨量变异最大。

表1 火龙果物候期气象因子特征

注：BS.现蕾期；FS.开花期；MS.成熟期；Tavg.平均气温（℃）；TA10.≥10℃活动积温（℃·d）；Tmax.平均最高气温（℃）；DTR.平均气温日较差（℃）；PRE.降雨量（mm）。下同。

2.2 品质数据分析

表2所示为火龙果品质数据变化特征。从表中可以看出，不同批次火龙果品质存在一定差异，第Ⅰ批次的VC、总酸（TA）、蛋白质（Pr）和膳食纤维含量（DF）最高，平均分别为9.25 mg/hg、0.002 3、1.47和18.7 g/hg；第Ⅱ批次的可溶性固形物和可溶性糖含量最高，平均值分别为14%、8.78 g/hg；第Ⅲ批次各项指标含量为最低。在变化趋势上，VC含量随批次增加呈现先减后增的趋势，总酸、蛋白质和膳食纤维含量随批次增加呈现递减趋势，可溶性固形物和可溶性糖含量随批次增加呈先增后减趋势。

可溶性固形物含量高低是衡量火龙果果实品质好坏的主要指标，3个批次火龙果平均可溶性固形物含量12.47%～13.75%，根据SB/T 10884—2012《火龙果流通规范》，2020年贵州生产的火龙果为“一级品”。

2.3 气象因子对品质的影响

2.3.1 VC含量 图2所示为火龙果VC含量与气象因子的相关性。从图中可以看出，火龙果VC含量与不同生育期内平均气温日较差相关性较高。在现蕾期，VC含量和平均气温日较差呈正相关性，相关系数为0.58（<0.01），表明现蕾期平均气温日较差越大，火龙果VC含量越高；在成熟期，VC含量与平均气温日较差呈负相关性，相关系数为0.59（<0.01），表明成熟期平均气温日较差越大，火龙果VC含量越少。相关性表明，现蕾期和成熟期平均气温日较差均影响火龙果VC含量，平均气温日较差是影响火龙果VC含量的关键气象因子。

2.3.2 总酸 图3所示为火龙果总酸含量与气象因子的相关性。从图中可以看出，火龙果总酸含量与开花期≥10℃活动积温呈负相关性，与成熟期≥10℃活动积温呈正相关性，相关系数分别为0.64（<0.01）和0.45（<0.05），表明火龙果总酸含量随开花期内≥10℃活动积温升高呈降低趋势，进入成熟期总酸含量随≥10℃活动积温升高而升高的变化趋势。

表2 火龙果品质变化特征

注：VC.维生素C；TA.总酸；TSS.可溶性固形物；Pr.蛋白质；SS.可溶性糖；DF.膳食纤维。下同。

图2 火龙果VC与气象因子的关系

图3 火龙果总酸与气象因子的关系

2.3.3 可溶性固形物 从图4可以看出：可溶性固形物含量与开花期平均气温日较差、成熟期平均气温、成熟期平均最高气温、成熟期平均气温日较差和成熟期≥10℃活动积温均呈正相关性，相关系数分别为0.41（<0.05）、0.65（<0.01）、0.67（<0.01）、0.59（<0.01）和0.43（<0.05）；与开花期≥10℃活动积温呈负相关性，相关系数为–0.39（<0.05）。表明成熟期内的热量条件是影响可溶性固形物含量关键气象因子。通过回归分析，成熟期平均气温在21.7～27.3℃内、平均最高气温在22.5～28.1℃，平均气温和平均最高气温分别提高0.1℃，可溶性固形物含量可分别提高7.5%和7.9%，增加火龙果成熟期内的热量条件，可以提高其可溶性固形物的含量。

图4 火龙果可溶性固形物与气象因子的关系

2.3.4 蛋白质 从图5可以看出，蛋白质含量与成熟期的平均气温、平均最高气温、平均气温日较差和≥10℃活动积温均呈正相关性，相关系数分别为0.64（<0.01）、0.60（<0.01）、0.43（<0.05）和0.54（<0.01）。表明成熟期内的热量条件是影响蛋白质含量关键气象因子，其中以成熟期平均气温的相关性最高。通过回归分析，成熟期平均气温在21.7～27.3℃，平均气温提高0.1℃，蛋白质含量可提高0.009 g/hg。

2.3.5 可溶性糖 从图6中可以看出，可溶性糖含量与现蕾期降雨量（图6-a）和开花期平均最高气温（图6-b）呈正相关性，相关系数分别为0.42（<0.05）和0.41（<0.05）。表明现蕾期水分条件是影响可溶性糖含量的关键气象因子。通过回归分析，现蕾期降雨量在95.6～151.3 mm，降雨量增加1 mm，可溶性糖含量可增加7.6 g/hg。

2.3.6 膳食纤维 从图7可以看出，膳食纤维含量与开花期累计降雨量（图7-a）以及成熟期的平均气温（图7-c）、平均最高气温（图7-d）、平均气温日较差（图7-e）和≥10℃活动积温（图7-f）呈正相关性，相关系数分别为0.38（<0.05）、0.78（<0.01）、0.73（<0.01）、0.50（<0.01）和0.72（<0.01），而与开花期≥10℃活动积温（图7-b）呈负相关性，相关系数为-0.84（<0.01）。表明开花期的水分、热量条件以及成熟期内的热量条件均影响火龙果膳食纤维的含量，其中以成熟期的热量条件为关键气象因子，但开花期的≥10℃活动积温相关系数最高。

图5 火龙果蛋白质与气象因子的关系

图6 火龙果可溶性糖与气象因子的关系

图7 火龙果膳食纤维与气象因子的关系

2.4 预测模型及模型验证

根据不同物候期内的气象因子与火龙果品质含量之间显著线性关系，构建火龙果品质与气象因子影响综合指数的线性回归模型。样本数据为3个批次7个采样点的21组数据和气象数据进行回归模型构建，用其中2个采用点数据进行拟合检验，线性回归预测模型见表3。可以看出，各个品质指标预测模型拟合系数在0.47～0.89，膳食纤维的预测模型拟合效果最好，相关系数为0.89（<0.01）；其次，拟合效果较好的是VC含量和可溶性固形物含量，相关系数均为0.75（<0.01），可溶性糖预测模型拟合系数最低，为0.47。

将采用点罗甸和板庚的气象因子数据分别代入回归方程进行检验，检验结果见表4。结果表明，VC含量拟合平均相对误差在3.64%～6.91%，总酸含量拟合平均相对误差4.73%～36.45%，可溶性固形物含量拟合平均相对误差在1.49%～ 14.74%，蛋白质含量拟合平均相对误差6.15%～ 31.85%，可溶性糖含量拟合平均相对误差在0.48%～10.08%，膳食纤维含量拟合平均相对误差在0.14%～22.65%。VC和可溶性糖相对误差在10%左右，可溶性固形物的相对误差在15%左右，预测效果较好，对总酸和蛋白质含量的预测相对误差较大。

表3 品质指标预测模型

注：1、2、3、4、5、6、7和8分别为现蕾期平均气温日较差、成熟期平均气温日较差、开花期≥10℃活动积温、成熟期≥10℃活动积温、成熟期平均气温、成熟期平均最高气温、现蕾期降雨量和开花期平均最高气温。下同。

表4 预测模型检验结果

3 讨论与结论

3.1 讨论

本研究基于火龙果品质数据和气象数据，分析了影响火龙果品质的关键气象因子，构建了品质预测模型。结果表明，火龙果果实品质的形成与产生地的气象条件密切相关，同一品质指标同时受多个气象因子影响，同一气象因子也影响火龙果的多个品质指标，这与杨素苗等[21]研究结果基本一致，但不同果实之间存在较大的差异性。张磊等[30]发现，影响高酸钙苹果的品质指标的各类影响气象因子中，以降水量和水热系数出现最多，而本研究结果以活动积温出现最多，造成这一差异主要原因是火龙果是热带作物，对热量条件要求较高，且成熟期内的热量条件是影响火龙果可溶性固形物含量的关键气象因子，而平均气温日较差是影响柑橘[19]果实的关键因素。

分析气象因子对火龙果品质指标的影响，筛选关键气象因子，分别建立火龙果不同品质指标预测模型，预测模型拟合系数均通过显著性检验。利用预测模型验证罗甸采用点的火龙果品质指标，回归方程的可靠性较高，通过回代检验，预测模型对火龙果品质指标含量的估算有一定准确性，对VC、可溶性固形物和可溶性糖含量的预测效果好。说明预测模型可以较好地预测火龙果品质指标，从而获取火龙果品质成分信息，对开展火龙果气候品质认证工作具有一定的参考性。由于火龙果品质资料年限只有同年的3个批次的数据，构建模型的样本数据相对较少，可能会影响到品质指标的预测精度。研究中的气象资料均来自与火龙果采用点所在乡镇两要素自动站数据，缺少地温、风向风速和日照时数等要素，气象要素不全，不能完全代表果园实际的气象条件，此外土壤和环境等因素对火龙果品质也会产生一定的影响，研究未能考虑到土壤和环境因子对火龙果品质的影响，因此分析结论将有待进一步完善和验证。

3.2 结论

贵州火龙果主产区热量丰富，同一品质指标同时受多个气象因子影响，影响VC含量、总酸、可溶性固形物、蛋白质、可溶性糖和膳食纤维含量关键气象因子分别为成熟期平均气温日较差、开花期≥10℃活动积温、成熟期平均最高气温、成熟期平均气温、现蕾期降雨量和开花期的≥10℃活动积温。

根据气象因子与火龙果品质含量之间相关性，构建火龙果品质与气象因子预测回归模型，并进行了拟合检验，各个品质指标拟合系数在0.47～0.89，对VC和可溶性固形物含量的相对误差较小，所建预测模型有一定的准确性，能够较好地预测火龙果各个品质指标含量。可根据天气及气候预测开展火龙果品质预报服务，为火龙果品质认证提供技术支撑。

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Effects of Meteorological Factors on Quality and Research on Prediction Model of Pitaya

ZHANG Bo1,3ZHANG Lüping2CHEN Fang1WANG Yu2FANG Xiaotong2YU Fei1

(1. Institute of Mountainous Environment and Climate of Guizhou Province, Guiyang, Guizhou 550002, China; 2. Institute of Pomology Science, Guizhou Academy of Agricultural Sciences, Guiyang, Guizhou 550025 China 3. Key laboratory of Mountainous Climate and Resources of Guizhou Province, Guiyang, Guizhou 550002 China)

In order to explore the key meteorological factors on the quality of pitaya, so as to provide scientific basis for carrying out climate quality certification of Pitaya, based on the quality data and meteorological data of three batches of Pitaya in the main production areas in Guizhou , the effects of meteorological factors in different phenological periods on the quality of Pitaya were analyzed by correlation analysis and other research methods, and the quality prediction model was constructed. The results showed that the same quality index was affected by multiple meteorological factors at the same time. The main meteorological factors affected the content of Vc, TA, TSS, Pr, SS and DF were the daily range of average temperature, active accumulated temperature≥10℃in FS, average maximum temperature in MS, average temperature in MS, precipitation at BS and active accumulated temperature≥10℃at FS; The fitting coefficient of each quality index prediction model was 0.47-0.89. The prediction model had better predictive effect on Vc, TSS and SS.

Guizhou;Britt; Pitaya; quality; meteorological factors

S667.9

A

10.12008/j.issn.1009-2196.2022.09.022

2022-04-15；

2022-05-05

贵州省科技计划项目（No.黔科合支撑[2020]1Y067号）；贵州省科技计划项目（No.黔科合支撑[2020]1Y019号）。

张波（1985—），男，硕士，高级工程师，研究方向为应用气象，E-mail：nj0622@126.com。

于飞（1983—），男，硕士，高级工程师，研究方向为农业气象，E-mail：66435101@qq.com。

（责任编辑 龙娅丽）