滄州市梨花期低溫凍害風險預報研究

彭潔文 梅鳳玉

摘要 根據滄州市梨樹種植區域內近年來3月15日—4月15日國家站、區域站最低氣溫觀測資料，采用線性回歸分析，建立最低氣溫訂正模型，并通過歷史回帶進行可行性檢驗。

關鍵詞 梨花期;低溫凍害;線性回歸;風險預報

中圖分類號：S426 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）07–0035–02

梨樹經濟價值較高，且在滄州市內種植面積較大，梨花期的生長狀況可直接影響梨的產量。資料顯示，2018年多個梨樹種植縣遭遇梨花期凍害，梨產量較正常年份大幅減產，給當地果農帶來巨大經濟損失，梨樹減產也導致梨價格上漲。因此，做好滄州市梨樹種植區的梨花期凍害風險預報工作，能夠有效預測和評估梨花期氣象災害的危險性，能夠較大程度上降低農業經濟損失[1-5]。

關于低溫凍害方面的研究有很多，楊愛萍等[6]在確定江西省柑橘凍害指標時指出，果樹凍害發生和災害程度不僅由低溫決定，冰凍、干旱等異常氣候與低溫并發使果樹的耐凍性下降，災害程度加重，由此結合溫度、降水及異常氣候發現，多個氣象因素凍害指標與實際凍害情況吻合，根據異常天氣持續時間提出了柑橘的多個氣象因素凍害指標，并利用單一氣象因素指標進行驗證。夏麗花等[7]利用逐步回歸分析，建立了福建省福州、廈門和邵武3個探空站的最低氣溫短期預報方程，結合各地果樹抗低溫凍害指標，構成了福建省冬季果樹凍（寒）害低溫預報預警模式，對果樹低溫凍害進行短期預報。然而，目前還沒有對滄州市梨花期凍害風險預報的研究。本研究深入探討滄州市梨花期低溫凍害風險預報，以期為加強梨花期凍害防災減災工作、梨樹增產增收提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

滄州市2015—2020年國家站及區域站數據。

1.2 研究方法

以國家站的日最低氣溫為自變量x，以對應區域自動站的日最低氣溫為因變量y，建立一元一次回歸方程y=a+bx。利用種植區域近年來3月15日—4月15日國家站、區域站的最低氣溫資料分析相關性。

2 梨花期低溫凍害

2.1 構建最低氣溫訂正模型

設x為國家站的日最低氣溫，y為對應區域自動站的日最低氣溫（圖1），建立回歸方程（表1）。

由表1可知，梨樹種植區內國家站與區域站最低氣溫的相關性較好，擬合度較高。

2.2 歷史回帶檢驗

根據2021年3月15日—4月15日梨

樹種植區國家站與區域站最低氣溫資料，帶入最低氣溫訂正模型，進行檢驗。結果表明：模擬值與實際值絕對誤差（ae）在1℃以內的基本在60%以上，能夠滿足應用需求（表2）。

2.3 梨花期低溫凍害風險等級預報

根據智能網格格點實況和預報數據，結合最低氣溫訂正模型，預報梨樹種植區域附近區域站的最低氣溫，采用河北省梨樹花期凍（冷）害氣象指標（表3），計算梨樹種植區梨花期的低溫凍害氣象風險等級，繪制落區預報圖（圖2），開發梨花期低溫凍害風險等級預報業務產品，并人工訂正結果。

3 結論

（1）低溫凍害是影響梨的質量和產量的主導因素，通過相關性分析，建立梨樹種植區國家站與區域站回歸方程，構建最低氣溫訂正模型。

（2）通過歷史回帶檢驗，最低氣溫訂正模型預報模擬值與實際值絕對誤差（ae）在1℃以內的基本在60%以上。

（3）根據智能網格格點實況和預報數據，結合最低氣溫訂正模型，采用河北省梨樹花期凍（冷）害氣象指標，開發梨花期低溫凍害風險等級預報業務產品。

參考文獻

[1] 賀紅梅，高蓉，包振賢.白銀市大棚蔬菜低溫凍害預報指標研究[J].陜西農業科學，2018，64（6）：58-61，78.

[2] 戴明晶.日光溫室冬季氣溫特點及低溫預報模型研究[J].北方農業學報，2019， 47（6）：84-89.

[3] 師靜雅.氣象條件與蘋果坐果率的關系[J].河北果樹，2017（4）：13，15.

[4] 王海青，卞正奎，郭一飛，等.泰州市冬季低溫凍害預報及對策[J].安徽農業科學， 2010，38（35）：20256，20263.

[5] 蔡文華，陳家金，陳惠.福建省2004/2005冬季低溫評價和果樹凍害成因分析[J].亞熱帶農業研究，2005（3）：35-39.

[6] 楊愛萍，杜筱玲，王保生，等.江西省多氣象要素的柑橘凍害指標[J]. 應用氣象學報，2013，24（2）：248-256.

[7] 夏麗花，張立多，林河富，等.福建省冬季果樹凍（寒）害低溫預報預警[J]. 中國農業氣象，2007（2）：221-225.

責任編輯：黃艷飛

Study on Risk Prediction of Low Temperature Freezing Injury in Pear Flowering Period in Cangzhou

PENG Jie-wen et al（Cangzhou meteor-ological bureau， Cangzhou， Hebei 061001）

Abstract Based on the observation data of the minimum temperature of national and regional stations in Cangzhou pear tree planting area from March 15 to April 15 in recent years， a revised model of minimum temperature was established by linear regression analysis， and the feasibility test was carried out through historical regression.

Key words Pear flower period; Low tem-perature freezing injury; Linear regression; Risk forecast