雷笋产量与雷竹林小气候气象因子相关性分析

王 涛，李绍进，孙小平，张霏燕

（浙江省临安市气象局，临安311300）

临安现有竹林面积6.58万hm2，其中雷竹、高节竹等菜竹4890hm2，已开发且经济价值高的有雷竹、高节竹、毛竹等。全市共培育高效菜竹基地2.3333万hm2，丰产笋干竹基地6667hm2，临安已成为江南最大的菜竹园基地。临安的雷笋作为菜竹，味道鲜美，给农户带来了可观的经济效益，雷笋也成为临安农业的支柱经济作物。

从20世纪90年代就涌现出很多对临安雷竹林的研究成果，胡超宗等人得出雷竹出土生长、秆形生长、枝叶生长、竹鞭生长的规律及其与气象因子的相关关系；胡超宗等人根据雷竹生物学特性，相应提出雷竹的培育管理措施；俞樟福得出出笋的气象条件；何钧潮、方伟等研究出雷竹地下鞭侧芽存在三大分布规律，但系统地研究气候因子对雷竹生长的影响尚未开展，也没有相应的服务于雷竹生长和提高雷笋产量的气象服务，这就使得当前迫切需要进行雷竹生长与气象因子的相关分析，建立气象要素对雷笋产量影响程度的数学模型，为更好地经营竹林和提高竹笋产量提供依据。

1 资料和方法

1.1 资料

1.1.1 气象资料

选取雷竹林小气候观测站资料2012年1月至2015年6月资料，逐日竹林内1.5m，气温、湿度、水汽压，无覆盖物和有覆盖物0～50cm地温和土壤水分含量。

1.1.2 雷笋产量资料

通过走访临安雷笋的主产区高虹镇和太湖源镇雷笋种植大户，选取有一定管理经验的高虹镇笋农蒋长富和太湖源镇笋农张志贤两家2010～2015年逐日雷笋的产量，每年竹林面积几乎不变，每家对竹林的管理方法相当，所以雷笋产量有较好的可比性。

1.2 方法

1.2.1 气象影响因子的挑选

通过走访调研和林地观测分析，并结合相关专家的研究成果，挑选出雷竹林内小气候观测站的气温、不同层次的地温、不同层次的土壤水分和降水量共26个气象要素逐日数据进行整理分析，共挑选出对雷笋产量可能有影响的出笋前10日的平均气温，0～50cm不同层次的地温，10～50cm不同层次的土壤水分含量。出笋前10日日平均气温，0～50cm不同层次的地温大于等于6℃和8℃的日数，出笋前10日累计降水量等共27个气象因子进行模拟分析。

1.2.2 数据分析方法

对挑选出的27个气象因子与雷笋产量进行相关性分析，筛选出相关性高的气象因子，最后得出产量和相关气象因子之间的关系式，根据统计资料得出多元回归模型，研究出影响雷笋产量的气象条件。利用MATLAB统计软件进行数据统计分析。

2 雷笋产量分析

2.1 月总产量分析

统计分析2010～2014年太湖源镇张志贤家和高虹镇蒋长富家最近5年雷笋产量 （图1、图2），发现覆盖林地雷笋一般在12月份开始出笋，3月上旬结束，而自然笋的出笋时间一般在3月上旬到4月上旬。覆盖竹林出笋结束后自然笋开始出笋，整个出笋期一般为12月到次年4月份，出笋量主要集中在3月份。利用覆盖丰产技术的出笋量集中在2月份，主要集中在春节前夕，这主要是市场的需求和丰产技术相结合的结果。

图22010 ～2014年蒋长富家2.87hm2雷笋产量

2.2 年平均667m2产量分析

图32010 ～2015年张志贤与蒋长富家雷笋年平均667m2产量

统计分析2010～2015年太湖源镇张志贤家和高虹镇蒋长富家最近6年雷笋的年平均产量 （图3），发现张志贤林地平均667m2产量最近4年成增加趋势，蒋长富林地667m2产量最近4年成波动增加趋势，其中2011年、2013年产量略低，较高667m2产量出现在2010年、2015年。从图3看出，蒋长富林地产量波动不大，呈现高—低—高—低—高的规律，就是临安人民常说的大小年。而张志贤林地产量波动很大，基本呈线性增加趋势，与大小年的说法存在大的差异，这与他的林地管理方法有很大关系。

3 雷竹林管理方法的分析

3.1 老竹处理方法分析

太湖源镇张志贤、张炳海家每年4月份出笋结束后，对林地5年以上老竹竹竿砍掉，并对林地进行翻土，但是老竹鞭仍然留在地下，让其自然腐烂，这种处理方法会对地下竹鞭的生长有一定的影响；而高虹镇蒋长富家则是将5年以上的老竹或长势不好的竹连同竹鞭一起除掉，每年对竹林地下鞭进行整理、更新，这种管理方法对竹鞭的地下生长提供有利条件。

3.2 覆盖方法分析

太湖源镇张志贤覆盖前1个月，增加新土、施肥并撒上鸡粪，覆盖15～20cm厚的砻糠作为覆盖物，雷笋覆盖工作一般1个月内分批覆盖结束，这样可以控制雷笋的出笋量和出笋的连续性，达到劳动资源的合理分配；高虹镇蒋长富家覆盖方法有所不同，覆盖前1个月做准备，主要除掉杂草、小竹和平地等工作，覆盖前进行一次施肥和浇水，然后覆盖20cm左右的竹叶子作为覆盖物，一般也是1个月内分批进行竹林覆盖。

在调研中发现太湖源镇和高虹镇两个种植大户，覆盖技术有些差别，为了找出覆盖技术与出笋的关系，2013年11月至2015年4月对这两户进行了跟踪观测，主要记录林地的覆盖时间、覆盖物、出笋时间、出笋量，观测记录如表1所示。

4 雷竹林小气候分析

4.1 雷竹林不同层次温度的月变化

统计雷竹林2012年到2015年4月竹林中1.5m处的平均气温与不同深度的地温逐月资料可知，地面平均温度的月变化与竹林里平均气温变化趋势基本一致，浅层地温(0、10cm、20cm)变化趋势一致，深层地温(30～50cm)变化趋势一致，而且随着深度的增加变化幅度减小。竹林里的气温变化较地温变化大，浅层地温较深层地温变化大，随着深度的增加地温的变化幅度越来越小。竹林里1.5m的平均最低温度出现在12月份，为2.3℃，平均最高温度出现在7月份，为27.1℃，而地面平均最低温度出现在1月份，为4.9℃，地面平均最高温度出现在8月份，为25.0℃，4～8月平均气温高于地面及地下平均温度，9月平均气温接近浅层而低于深层，是全年中各层温度最接近的1个月份；1～3月和10～12月的竹林里平均气温低于地面及地下温度，其中12月是各层温度相差最大的月份，其次是1月份。

表1 采用覆盖技术雷竹林地相关参数

4.2 雷竹林不同深度的土壤水分分布情况

土壤水分是指土壤水分含水率，是以土壤中所含水质量与烘干土质量的比值，用百分比表示。统计雷竹林2012年到2015年4月竹林中不同深度土壤水分含量的逐月资料，绘制逐月变化图 （图4），观测表明，1～6月土壤水分含水率较多，月平均土壤水分均在27.9℃以上，其中深度40cm最大，均在36℃以上，有利于竹笋的生长。7～12月相对较小，月平均最少为16.5℃，出现在10月份的10cm深度，这主要是7月上旬出梅后临安进入一段晴热高温少雨的时期，特别是10～11月份秋高气爽，降水很少，可见竹林不同深度的土壤水分主要来自于降水和灌溉。从地面到地下50cm深度，越往下土壤水分含水率越高，50cm反而变少。

5 影响雷笋产量的气象因子相关性分析

根据观测分析，该文利用管理方法科学的蒋长富家，3月中旬至4月上旬的雷笋日产量来建立数据模型。为了减少日产量之间的跳变误差，该文将逐3日雷笋产量作为因变量，将挑选出的27个气象因子作为因变量进行模拟分析。为了筛选出相关性好的因子，运用逐步回归分析中 “有进有出”逐步回归分析，得出 “最优”的回归方程，对2012～2015年数据进行整理分析，共用109个雷笋产量数据。首先以雷笋逐3日产量(Y)作为为因变量矩阵，27个气象影响因子为自变量矩阵，对所有数据在matlab中编码进行多元逐步回归分析计算 （数据集是以excel文件存放的，该文采用了matlab与excel文件的交互。），计算结果表2，相关性显著的因子只有4个，分别为出笋前10日的平均气温 （因子1）、出笋前10日平均气温大于等于8℃的日数 （因子2）、出笋前10日的平均20cm土壤水分 （因子3）和出笋前10日的平均50cm土壤水分 （因子4），这4个气象因子系数t检验中的ph值均小于0.01，说明回归系数是显著的，模型的相关系数为0.9136，F检验的ph值小于0.001，说明模型是成立的。最后得出四元线性回归模型方程式为：

y=-320.4608+10.7555x1+6.01765x2-3.86371x3+11.4572x4(p=0.0000)

图42012 ～2015年各月竹林里土壤不同深度温度变化

根据建立起来的回归模拟方程计算出预测值，运用命令plot做出预测值和真实值对比图，其中 “红色+”为真实值，蓝色折线为模拟值，真实值与模拟值的线型走势一致，均呈波浪形，拟合度高达91.4%。

表2 雷笋产量逐步回归计算结果