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(湖南省气候中心,湖南 长沙 410008)
油茶为我国特有的木本食用油料植物。发展油茶具有不与粮棉争地,且生态、经济效益显著的优势,对维护国家粮油安全具有重要意义,受到国家的高度重视,国家先后出台了《全国油茶产业发展规划》等扶持政策,油茶发展前景广阔。目前,我国油茶面积约有360多万hm2,主要分布在长江流域及其以南的14个省区,油茶籽年产量180万t左右,年产茶油约45万t。其中,湖南省的油茶种植面积、茶油产量和产值均居全国首位[1]。
油茶从春梢生长到果实成熟的整个生育期历时近2 a的周期,油茶的营养生长和生殖生长互相影响、交错,而每个物候期的气象条件都会影响到油茶的生长发育,进而影响到油茶产量[2]。花芽分化和开花期对油茶产量的影响显著[3-8],花芽分化期最适宜的温度为27~33 ℃[9-11],且要求日平均日照时间在10 h以上[6-7]。花芽分化伴随着果实生长发育,果实的生长发育与抽梢生长密切相关,由于绝大部分花芽是在春梢上分化的,因此春梢的生长会直接影响到当年花芽的分化,同时春梢数量与次年油茶产量呈正相关[8]。油茶开花期长,且花期是影响油茶产量的关键物候期。在油茶开花授粉阶段,如果出现低温雨雪冰冻天气,一方面花粉开裂受到抑制[4],花蕾被冻坏;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,也会造成授粉受精不能正常进行,进而造成油茶大量减产[12-15]。油脂转化和积累高峰期若遇上高温干旱缺水天气,也会影响到油茶果实的生长和油脂的转化,对其优质丰产十分不利[16-21]。因此,本文在探讨油茶生长发育各物候期与油茶产量的关系的基础上构建了产量模型,并详细分析了入选模型中的能影响油茶产量的各物候期及气象因子,以期为油茶生产与油茶产量预评估提供科学依据。
油茶产量数据来源于如下两部分资料:一是来源于湖南省林业历史统计资料,即77县(区)1969—1979年的产油量;二是湖南省林业科学院提供的2006年以来湖南省境内不同地区24个测产点样地的油茶鲜果亩产数据。对油茶产量的资料作如下处理:(1)针对湖南省逐年产油量的统计资料,通过产量趋势分析、突变检验及与临近县的产量变化趋势的比较,结合油茶发展沿革、空间一致性分析及专家甄别,选定湖南省77县(区)1969—1979年产油量资料作为研究序列;(2)考虑到油茶树在进入丰产期之前其产量会随着树龄的增加而呈增长的趋势,因此本文所用测产数据均为进入丰产期的油茶产量,剔除了树龄对油茶产量的影响;(3)由于单个县(区)油茶产量序列样本数较少,因此选择多个高相关的县(区)组成样本数在30个以上的样本序列;(4)由于测产数据来源于不同品种,同时抚育措施和土壤的差异也会造成不同地区油茶亩产鲜果量出现较大差异[22-23],因此对所有的油茶产量资料进行了标准化处理:
其中yik为某年的油茶产量;为多年平均产量;Sk为标准差,y′ik为某年的标准化产量。
研究所用气象数据来源于距离油茶产区最近的气象台站,其中包括气温、降水、光照、湿度、地温等气象要素和天气现象,并以此构建出第一级气象指标(见表1)。
根据湖南省林业科学院的常年观测数据,油茶生长周期可划分为如表2所示的13类时段,并以此延伸出1 222项气象指标。
采用SPSS 15.0数据处理软件进行统计,利用逐步回归方法构建油茶产量模型。
根据油茶生长发育过程的11个物候期,以当年、周年的所有气象因子作为数据源(代码为“N”),采用逐步回归方法,分别构建了以1969—1979年和2006年以来77县市24个测产点的油茶产量为对象的基于气象条件的拟合产量模型,并用模拟产量与实际产量的相对误差、趋势准确率(即标准化油茶产量正负一致率)、产量偏多(少)3成和5成以上的准确率进行拟合优劣分析,结果分别如图1与2所示。
表1 气象指标名称Table 1 Meteorological indicators
表2 湖南省油茶物候期及对应的时间段Table 2 Phenophase period and corresponding time period of camellia in Hunan Province
分析发现,基于气象条件以油茶生长发育的11个物候期构建的产量模型,建模效果由优到劣的排序为:开花期、果实成熟期、果实第1次膨大期、油脂转化和积累高峰期、花芽成熟期。历史产量数据(1969—1979年)和测产数据都以开花期和果实成熟期的建模效果为最好。历史产量的开花期和果实成熟期建模平均相对误差分别为21.3%与21.6%,测产数据的开花期和果实成熟期的建模平均相对误差分别为42.7%与40.2%。有关研究结果[24]表明,油茶花期气候条件是影响开花授粉和翌年产量的主导因子之一。花期连绵阴雨会造成大量落花而使翌年减产,同时气温是影响花期早迟的关键因子,花期提前有利于提高群体的坐果率,有利于来年丰产。以花期气象因子构建的产量模型其分析效果最好,产量模型能很好地预测来年油茶产量。
图1 湖南省1969—1979年油茶产量模型其分析效果的评估结果Fig.1 Evaluation of the effect of camellia production model in Hunan province from 1969 to 1979
图2 湖南省2006年以来油茶测产产量模型其分析效果的评估结果Fig.2 Evaluation of the effect of camellia production model in Hunan province since 2006
选取11个物候期中表现最优的开花期和果实成熟期产量模型的平均相对误差作为分析对象,探讨其空间拟合效果,结果分别如图3与4所示。由图3与4可见,两种历史产量模型的平均相对误差较小,且均表现为低海拔地区的湘北以及湘中偏南地区的平均相对误差较小,海拔较高的湘西北、湘西南和湘南南部山区的平均相对误差较大。尤其是历史产量模型表现尤为明显,测产数据可能因为测产样本数较少,且为亩产数据,代表的范围较小,因而误差波动较大。
油茶的营养生长和生殖生长相互交错,抽梢、果实生长、花芽分化以及花期等物候期都是紧密联系并相互影响的,各物候期的气候条件都会对油茶产量产生影响,为此,采用11个物候期拟合产量作为因子,利用逐步回归再建立油茶产量模型,进一步分析产量拟合效果,结果见图5~6。
分析发现,历史产量和测产数据产量模型的平均相对误差分别为15.0%、26%,其中1/2样本的相对误差分别小于14.1%、23%;平均趋势准确率分别为90.2%、87.3%,其中1/2样本的平均趋势准确率分别大于90.9%、89%;偏多(少)3成以上的平均准确率分别为76.8%、88.1%,其中1/2样本的准确率分别大于77.5%、89%;偏多(少)5成以上的平均准确率分别为64.1%、77.4%,其中1/2样本的准确率分别大于68.8%、80%。综合分析结果表明,以11个物候期的拟合产量作为因子构建的产量模型较以单个物候期基于气象条件建立的产量模型更优,可适用于构建长序列油茶历史产量序列,进而分析全省、各县市油茶产量的变化规律。
图3 历史产量和测产产量的开花期产量模型的平均相对误差Fig.3 The average relative error of flowering yield model of historical yield (left) and measured production (right)
图4 历史产量和测产数据的果实成熟期产量模型的平均相对误差Fig.4 The average relative error of fruit ripening period yield model of historical yield and measured production
根据以11个物候期的拟合产量构建的产量模型的相对误差分布情况(图7)来看,历史产量模型表现为低海拔地区的湘北、湘中偏南地区以及河谷流域的相对误差均较小,而高海拔的湘西北武陵山区、湘西南雪峰山区以及湘南南岭山区的相对误差均较大。虽然测产数据由于是亩产数据,且样本量相对较少,规律不是十分明显,但也基本能表现出低海拔优于高海拔的特点。
地形地貌对油茶生长发育的影响较大,高海拔地区由于山高风大、气温低、花期多雨雾、昆虫媒介较少、花期易霜冻、易旱,因此相对于低海拔地区而言,高海拔地区的油茶更容易受到气象灾害的影响,其产量波动更为明显,同时高海拔地区的坡向、坡位以及土壤条件等生态环境方面的影响,尤其是所用气象台站的数据多在海拔较低的县城附近,而高山上的气温、光照、空气和土壤湿度等实际的气象条件与所选的气象资料会有一定程度的差别,这也增大了高海拔地区油茶产量模型的误差,因此,建立油茶产区气象自动站对油茶产量模型分析效果的提高和对油茶产量进行预评估均有重要作用。
图5 以物候期拟合产量构建的历史产量模型的相对误差及准确率箱式图Fig.5 Relative error and accuracy of the historical yield model constructed with the fitted yield of phenological period
图6 以物候期拟合产量构建的测产产量模型的相对误差及准确率箱式图Fig.6 Relative error and accuracy of the measured production constructed with the fitted yield of phenological period
根据历史产量和测产数据的11种物候期模拟产量建立的产量模型,统计各物候期入选模型的频次(分别如图8~9所示)后分析发现,开花期、果实成熟期的入选频次均较高,说明开花期对油茶产量的影响最为显著;两者入选频次均较低的物候期分别为花芽现形期、花芽分化前期、夏梢生长期,表明在这几个物候期气候条件对油茶产量模型构建的贡献均较小。
开花期(Ⅰ)(综合历史产量和测产产量模型)入选频次最高的主要气象因子为温度因子(零下4 ℃和0 ℃以下的低温日数、20 ℃以上的积温、最高气温等指标)(表3),油茶产量与开花期的低温日数、冰冻日数均呈反相关,而与光照呈正相关。相关研究结果表明:油茶花期开花授粉时,若遭遇低温雨雪冰冻天气,其花粉开裂会受到抑制,同时由于油茶授粉主要通过昆虫作为媒介进行异花授粉,若温度过低则会影响到昆虫的活动;连绵阴雨天气导致雨水淋洗花柱头液和花粉,不利于授粉,这都会造成次年油茶的大量减产。开花期(Ⅱ)(1969—1979年历史产量模型)的零下4 ℃以下低温日数和冰冻日数入选频次均较高;而开花期(Ⅲ)(2006—2016年测产数据)并没有入选前十,根据气象数据统计发现,低温日数呈下降趋势,表明全球气候变暖导致低温日数和冰冻日数减少,影响花期的关键气象因子由低温和冰冻逐渐向连续日照天数和连续无雨日数等因子倾斜。
图7 历史产量和测产数据的以各物候期拟合产量构建的模型其平均相对误差Fig.7 The average relative error of historical yield (left) and measured data (right) with each phenophase fitting yields for the factor yield model
图8 77县(市、区)各物候期产量指标入选集成模型的频率Fig.8 Frequency of each phenophase yield index selected by integrated model of 77 counties (cities,districts)
图9 24个测产点各物候期产量指标入选集成模型的频率Fig.9 Frequency of each phenophase yield index selected by integrated model of 24 production test sites
果实成熟期(Ⅰ)入选频次最多的气象因子分别为平均最低气温、连续有日照天数、15 ℃以上积温(表3),通过相关性分析发现,油茶产量与果实成熟期的温度呈反相关,而与日照呈正相关,果实成熟期的高温干旱不利于果实增长,而充足的日照是光合作用的必要条件,有利于果实增长和油脂的积累;果实成熟期(Ⅱ)入选频次最多的气象因子多为气温,而果实成熟期(Ⅲ)则为连续有日照天数、连续无雨日数、平均最高气温等,表明果实成熟期受降水和日照的影响越来越大。
油脂转化和积累高峰期(Ⅰ)入选频次最多的气象因子分别为35 ℃以上高温日数、15 ℃以上积温等(表3),而历史产量模型(Ⅱ)和测产数据模型(Ⅲ)入选频次最多的都为气温,尤其是高温日数尤为突出,相关性分析发现,油茶产量与油脂转化和积累高峰期的高温日数呈负相关,表明高温不利于油茶生长。随着高温日数的增加,高温对油茶不利的影响也会增强。
表3 3 个物候期排在前十位的关键气象因子Table 3 The top ten key meteorological factors of the three phenophase
利用湖南省油茶历史产量和测产序列,构建出油茶不同物候期气象条件与油茶产量的关系模型,分析发现,以开花期和果实成熟期气象条件建立的产量模型其拟合效果最好,由于开花期具有较大的时间提前量,因此基于开花期气象条件建立的油茶产量模型,可用于开展油茶产量预估,为规划每年的油料加工规模提供分析依据。
以11个物候期拟合产量作为因子建立的油茶产量模型在相对误差和对增、减产的拟合能力上效果最优;地理条件也是影响产量模型效果的一个重要因素,建模所用气象台站的气象资料与高海拔的种植区的气温、光照、空气和土壤湿度等气象条件有差别,也会在一定程度上导致低海拔种植区产量模型的效果比高海拔地区的好。
研究中发现,花期的低温日数、积温、雨日及冰冻等指标入选模型的频次均较高,低温影响油茶开花、授粉和受精,并损伤花器,花期连绵阴雨、低温冰冻使花粉囊不能正常开裂,花粉不能正常发芽生长,柱头粘液被冲淡,造成授粉受精不良。低温冰冻会使花瓣冻伤呈水渍状软腐,使花柱受冻萎缩,甚至子房受冻脱落。相关研究结果也表明,花期积温与油茶产量呈正相关[15],油茶丰产要求花期适宜的温度为10~20 ℃[5],盛花期日照时数大于100 h,雨日少于13 d[17]。
研究中还发现,花期入选频次较高的气象因子与前人研究结论存有很强的共性,本文的研究结果表明,入选模型频次较高的气象因子如下:首位是气温类(低温冰冻),其次为雨日及日照,关于适宜油茶生长的各物候期关键气象因子的适宜区间以及油茶增减产的气象因子阈值需要进一步研究探讨。入选产量模型频次高的气象因子可为油茶产量气候潜力的挖掘提供参考依据。
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