Construction and zoning of climatic index system for Camellia abundance: Example of ordinary Camellia in Hunan

Ling-yao GUO, Yuan-hua JIANG, Mao-song LI, Dong-sheng DU, Tian-ying WANG

CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (5) : 1042-1052.

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CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (5) : 1042-1052. DOI: 10.19802/j.issn.1007-9084.2022196

Construction and zoning of climatic index system for Camellia abundance: Example of ordinary Camellia in Hunan

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Abstract

Climatic conditions are one of the most important factors affecting Camellia oleifera yield. A Camellia productive climate index system was established. Based on yield data of ordinary Camellia in Hunan Province, also with the daily meteorological observation data from the nearby meteorological stations (2006-2016), 33 climatic indicators involving 7 phenological periods were filtered from 1128 seared climatic indicators by correlation analysis, principal component analysis, yield trend analysis, numerical simulation, kernel density estimation and frequency integration of importance levels of climatic indicators. Results showed that the most important factors were climatic conditions at flowering, followed by those at the first fruit expansion, at the peak of oil conversion and accumulation, at the fruit ripening, at the spring budding, at the peak fruit expansion, and at the flower bud ripening. The spatial hierarchical structure and spatial correlation analysis among 33 key climate indicators were carried out. The indicators included duration with daily minimum temperature ≤ 0℃ at flowering, duration with precipitation at the first fruit expansion period, daily difference of average temperature at the key period of peak fruit expansion, and duration with high temperature at the peak of oil conversion and accumulation. They were selected to be representative and independent, and coupled with yield to establish the climatic zoning index of Camellia abundance. Based on the 500 m × 500 m meteorological grid data of Hunan Province from 1991-2020, the grid point zoning index was counted to obtain the climatic zoning of Camellia. Results showed that the climatic conditions of 90% Hunan were in favour of Camellia production. The most suitable climatic zones were mainly located in the hilly areas below 800 m in elevation, which was consistent with the spatial distribution of average yield in counties with Camellia area above 666.7 hm2 in Hunan Province from 2017 to 2020. It was found that the main climatic conditions affecting yield in Hunan were not annual scale climatic conditions, but those at key phenological periods, from spring (budding) period of the last year. Each phenological period had its own specific conditions.

Key words

Camellia oleifera Abel. / abundant production / climate / zoning index / division / Hunan

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Ling-yao GUO , Yuan-hua JIANG , Mao-song LI , Dong-sheng DU , Tian-ying WANG. Construction and zoning of climatic index system for Camellia abundance: Example of ordinary Camellia in Hunan[J]. CHINESE JOURNAL OF OIL CROP SCIENCES, 2023, 45(5): 1042-1052 https://doi.org/10.19802/j.issn.1007-9084.2022196
油茶(Camellia oleifera Abel.)是我国特有的木本油料作物,主产区[1]主要分布在湖南、江西、广西、浙江、福建、广东、湖北、贵州、安徽、云南、重庆、河南、四川和陕西14个省(区、市)的642个县(市、区)。油茶集生态效益、经济效益和社会效益于一身,对推进南方丘陵山区综合开发、保护粮食耕地、维护国家粮油安全、促进脱贫成果的巩固与乡村振兴的有效衔接、改善人民健康状况、加快生态文明建设都具有十分重要的作用。
国家出台相关政策[1,2]大力支持发展油茶产业,油茶种植气候适宜性研究成为了众多学者的研究内容。黄志伟等[3]采用主成分分析和聚类分析方法,在全国油茶适宜发展的14个省区选取38个油茶主栽区县和12个国家油茶良种基地进行气候条件分析,得出油茶引种的主要气候限制因子是年平均气温、10-11月平均气温、无霜期、最冷月平均气温、≥ 10℃积温和极端最低气温;并用同样的方法分析出影响重庆市油茶栽培的最重要气候因子[4]为年平均气温、11-12月平均气温、无霜期、最冷月平均气温、≥10℃有效积温和极端最低温,其次为日照时数、年降水量、最热月平均气温。王莹等[5]在研究广西河池市气候条件与油茶生长发育关系的基础上,筛选出年平均气温、最冷月平均气温、最热月平均气温、盛花期平均气温、日平均气温≥10℃的积温及8-9月降雨量6个气候因子,作为油茶种植气候适宜度区划因子。付瑞滢等[6]根据西南区油茶的生物学特性,在进行不同海拔油茶气候适宜性分析的基础上,选取多年平均气温、≥10℃的活动积温、花芽分化期平均气温、盛花期平均气温、最冷月平均气温、年降水量、果实生长关键期降水量、盛花期降水量、盛花期雨日、年平均相对湿度、年日照时数等11个气象因子,根据油茶适生气候指标开展隶属度分析,遴选出年平均气温、最冷月平均气温、年降水量作为油茶气候适宜性区划指标。马帅兵等[7] 选用年平均气温、≥10℃年积温、年降水量、海拔、坡度等指标开展贵州省油茶生态适宜性评价及种植区划。黎丽[8]通过分析遂川县油茶生长的利弊气候条件,确定油茶生长气候分区指标为:5-6月旬平均气温、旬降水量、旬日照时数,5月上、中旬旬平均气温、旬降水量、旬日照时数,7月上旬至9月上旬日最高气温≥ 35℃日数,7-9月总雨量,9月下旬至10月中旬旬平均气温、气温日较差,11月上、中旬旬平均气温和总日照时数、总降水量。邬定荣等[9]采用年平均气温、1月和7月平均气温、年降水量和日照时数为关键气候因子开展中国普通油茶种植气候适宜性区划。计桂平等[10]采用≥10℃的积温、1月份平均气温作为油茶区划指标开展景德镇油茶种植气候区划。赖晓玲等[11]采用日平均气温≥10℃年积温、1月平均气温两项指标开展龙南县油茶种植气候区划。李贵琼等[12]采用年平均气温、10月平均气温、年降水量、年日照时数指标开展六盘水市红花油茶种植气候精细化区划。杨益等[13]采用年平均气温、年降水量、7-9月平均气温、7-9月降水量、9月平均气温、9月降水量等指标开展贵州省黎平县油茶气候适宜性区划。
油茶种植气候适宜性研究多采用气候条件统计分析方法,取得的大量研究成果表明,影响油茶的主要气候适生条件是年平均气温、年降水量、年日照时数、最冷月平均气温、最热月平均气温、≥ 10℃的活动积温、花期气温等,且不同区域气候影响因素有所不同。随着我国油茶产业的快速发展(2013-2018年间全国油茶种植面积增加60多万公顷、油茶行业规模以上企业数量增加176家[14]),油茶丰产丰收将成为油茶高质量发展的重要因素,亟需油茶丰产气候研究做支撑。湖南油茶种植面积、总产量、产值均位居全国第一,品种以普通油茶为主,以湖南为研究区域,研究建立普通油茶丰产气候指标体系,构建油茶区划指数开展精细化油茶丰产气候区划,不仅可为湖南油茶丰产栽培科学管理和科学布局提供客观依据,也可为全国不同种类油茶丰产栽培气候关键指标的构建及丰产气候区划提供可借鉴的思路、方法。

1 资料与来源

1961-2020年97个地面气象观测站逐日平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速、天气现象等观测数据来源于湖南省气象信息中心,1961-2020年逐日500 m × 500 m气象观测数据的小网格推算数据来源于湖南省气候中心。
2006-2016年油茶鲜果产量数据来源于湖南省林业科学院31个油茶测产点(油茶基本进入挂果稳定期)测产数据,过滤掉测产年份小于5年的测产点数据,24个油茶测产点分布在湖南西部、西北部、东北部、中部及南部等地(具有区域代表性),测产样本数据共176个。2017-2020年油茶鲜果产量数据为湖南省油茶林面积在666.7 hm2以上的县(市、区)产量测定数据,来源于湖南省林业局。

2 油茶丰产气候指标体系构建

2.1 研究指标

将逐日气象要素按表1统计时段加工成不同意义(表2)的气候指标,构建全方位的可供油茶丰产气候研究的指标系列,共1128项。分别对研究指标和2006-2016年油茶测产点数据进行标准化处理。
Table 1 Camellia phenological periods /(m/d)

表1 油茶物候期时间段

物候期名称

Phenological period name

起止时间

Start and end time

关键期

Critical period

年周期 Annual cycle 上年2.19-当年11.23 Last Feb. 19 - this Nov. 23rd
当年 This year 1.1-11.23
春梢萌动期 Spring sprout period 2.19-3.12 2.19-3.6
果实第一次膨大期 First expansion 2.19-4.21 2.28-3.31
春梢生长期 Spring shoot growth period 3.12-5.25 3.12-5.25
花芽分化前期 Early stage of flower bud differentiation 4.20-5.22 4.20-5.22
花芽现形期 Flower bud emergence period 5.21-6.22 5.21-6.22
夏梢生长期 Summer shoot growth period 5.21-7.20 6.1-8.10
果实膨大高峰期 Peak of fruit enlargement 6.5-8.8 6.5-7.8
油脂转化和积累高峰期 Peak of fat conversion and accumulation 8.7-10.23 9.15-10.23
花芽成熟期 Flower bud maturity 9.15-10.23 9.15-10.15
果实成熟期 Fruit ripening 10.8-11.23 10.8-10.25
开花期 Flowering period 10.8-翌年1.10 Oct. 8th - next Jan. 10th 10.28-12.20
Table 2 Name of climate indicators

表2 气候指标名称

气候指标名称

Climate indicator name

气候指标名称

Climate indicator name

平均气温

Average temperature

20 cm地温

20 cm earth temperature

平均最高气温

Average maximum temperature

降水量

Precipitation

平均最低气温

Average minimum temperature

降水日数

Precipitation days

极端最高气温

Extreme maximum temperature

日降水量≥ 1 mm日数

Days of daily precipitation above 1 mm

极端最低气温

Extreme minimum temperature

日降水量≥ 10 mm日数

Days of daily precipitation above 10 mm

气温日较差

Diurnal temperature range

日降水量≥ 25 mm日数

Days of daily precipitation above 25 mm

日平均气温≥ 0℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 0℃

日降水量≥ 50 mm日数

Days of daily precipitation above 50 mm

日平均气温≥ 5℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 5℃

最长连续降水日数

Longest continuous precipitation days

日平均气温≥ 10℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 10℃

最长连续无降水日数

Longest continuous no precipitation days

日平均气温≥ 15℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 15℃

日照时数

Sunshine hours

日平均气温≥ 20℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 20℃

有日照日数

Sunshine days

日最高温气温≥ 35℃日数

Days of daily maximum temperature more than 35℃

无日照日数

Days without sunshine

日最高温气温≥ 37℃日数

Days of daily maximum temperature more than 37℃

最长连续有日照日数

Longest continuous sunshine days

日最高温气温≥ 39℃日数

Days of daily maximum temperature more than 39℃

最长连续无日照日数

Longest continuous without sunshine days

日最高温气温≥ 40℃日数

Days of daily maximum temperature more than 40℃

平均相对湿度

Average relative humidity

日最低气温≤ 0℃日数

Days of daily minimum temperature below 0℃

最小相对湿度

Minimum relative humidity

日最低气温≤ -4℃日数

Days of daily minimum temperature below -4℃

蒸发量

Evaporation

日最低气温≤ -7℃日数

Days of daily minimum temperature below -7℃

无霜日数

Frost-free days

日最低气温≤ -9℃日数

Days of daily minimum temperature below -9℃

降雪日数

Snowfall days

日最低气温≤ -11℃日数

Days of daily minimum temperature below -11℃

冰冻日数

Frozen days

0 cm地温

0 cm earth temperature

平均风速

Average wind speed

5 cm地温

5 cm earth temperature

日平均风速≤ 3.3 m/s日数

Days of daily average wind speed below 3.3 m/s

10 cm地温

10 cm earth temperature

日平均风速>3.3 m/s日数

Days of daily average wind speed above 3.3 m/s

15 cm地温

15 cm earth temperature

2.2 油茶丰产关键气候指标的海选与筛选

基于油茶鲜果产量标准化数据序列及测产点所在县市气候指标数据序列,按图1流程进行油茶产量形成关键指标的海选与筛选。
Fig. 1 Flow chart of construction of key climate indicators for Camellia production

图1 油茶产量形成关键气候指标构建流程图

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2.2.1 相关分析

采用皮尔逊相关系数[15]计算油茶标准化产量序列与1128项气候指标数据序列的相关系数,提取通过0.05信度相关性检验的气候指标,按表1各时段依据相关系数绝对值从大到小将气候指标划分为A、B、C、D、E等多级。

2.2.2 主成分分析

运用主成分分析方法[16]将油茶标准化产量序列与所有气候指标数据序列进行主成分分析,在提取的多个主成分中选择产量载荷值绝对值大于0.3的主成分,同时提取这些主成分当中载荷值绝对值也大于0.3的气候因子,同相关分析对气候指标划分等级。

2.2.3 丰欠趋势分析

将油茶产量距平≥ 0.9倍标准差的年份定义为油茶丰产年(占总样本数的20%左右),≤ -0.9倍标准差的年份定义为欠年(占总样本数的20%左右),定义趋势指数( Tr)分析油茶丰欠气候条件。
a.分别计算丰、欠年每项标准化气候指标的平均值及为正的样本数占总样本数的百分比
yk¯=i=1nx(i,k)'/n k=1,2,…,m;i=1,2,…n
(1)
其中 y¯k为第k项气候指标n个丰年或欠年标准化值的平均值, x(i,k)'为标准化气候指标,m为指标个数。
Pk=100n×i=1n1x'ik>0
(2)
式中 Pk为第k项气候指标n个丰年或欠年中标准化值为正的样本数占总样本数的百分比。
b.设定若第k项指标丰年的 Pk值≥70%(≤30%)或欠年的 Pk值≤30%(≥70%)且对应的 y¯k值反号,则认为该项指标对油茶产量的影响是显著的,即主趋势明显。
c.约定 Pk≥60%、70%、80%、90%时, Tr分别为+1、+2、+3、+4,表示该项指标变化趋势与产量趋势一致,趋势指数越大对应关系越密切;当 Pk≤40%、30%、20%、10%时, Tr分别定义为-1、-2、-3、-4,表示该项指标变化趋势与产量趋势相反,趋势指数越小对应关系越密切。
d.基于趋势指数绝对值大小进行气候指标等级划分(方法同上)。

2.2.4 数值模拟

采用逐步回归[16]、分类与回归树(CART)和卡方自动交叉检验(CHAID)[17~22]等方法开展基于油茶气候研究指标与油茶标准化产量的数值模拟,对通过逐步回归建立的拟合数学模型,分别按入选指标顺序划分A、B、C、D、E等多级;对通过CART、CHAID算法建立的油茶数学拟合模型,依据入选指标的叶节点顺序划分为A、B、C、D、E等多级。

2.2.5 指标集成

统计各时段各气候指标出现于同一等级的频率,然后对同一气候指标从A开始向后依次累加各等级(B、C、D……)的频率,以累积频率第1次≥60%的等级(A、B、C……)确定为该指标的重要性级别。由此海选出影响油茶产量的气候指标,表3按物候期及指标的重要性从左至右、从上到下进行了排序。
Table 3 Key climate indicators for each phenological period

表3 各物候期候关键气候指标

序号

Serial number

开花期

Flowering period

果实第一次

膨大期

First expansion

油脂转化和积累高峰期

Peak of fat conversion and accumulation

果实成熟期

Fruit ripening

春梢萌动期

Spring sprout

period

果实膨大高峰期

Peak of fruit

enlargement

花芽成熟期

Flower bud

maturity

1

平均最高气温

Average maximum temperature

气温日较差

Diurnal temperature range

平均最低气温

Average minimum

temperature

平均最低气温

Average minimum temperature

最长连续降水日数

Longest continuous precipitation days

平均最高气温

Average maximum temperature

日平均气温≥0℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 0℃

2

平均地面温度

Average earth's surface temperature

平均最高气温

Average maximum temperature

日平均气温≥15℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 15℃

最长连续无日照日数

Longest continuous without sunshine days

日最低气温低于0℃日数

Days of daily minimum temperature below 0℃

日平均气温≥0℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 0℃

平均地面温度

Average earth's surface temperature

3 有日照日数Sunshine days

日降水量≥ 1 mm的日数

Days of daily precipitation above 1 mm

日最高温气温≥35℃日数

Days of daily maximum temperature more than 35℃

气温日较差

Diurnal temperature range

平均最高气温

Average maximum temperature

平均地面温度

Average earth's surface temperature

平均最高气温

Average maximum temperature

4

日最低气温低于0℃日数

Days of daily minimum temperature below 0℃

日平均气温≥ 15℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 15℃

累计降水量

Total precipitation

日最高温气温≥35℃日数

Days of daily maximum temperature

more than 35℃

5

气温日较差

Diurnal temperature range

累计日照时数

Cumulative sunshine hours

无日照日数

Days without sunshine

气温日较差

Diurnal temperature range

6

冰冻日数

Frozen days

降水日数

Precipitation days

平均相对湿度

Average relative humidity

7

降水日数

Precipitation days

2.2.6 指标甄别

基于核密度分布甄别关键气候指标对油茶产量丰、减的指示意义。核密度估计在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。
对于给定数据 x1,x2xn,核密度估计的公式为:
pn(xi)^=1n×hnj=1nK(xi-xjhn)
(3)
常用的 K()为核函数,常用的核函数有高斯核函数、均匀核函数和三角核函数等。取高斯核函数做密度估计:
K(u)=12πe-u22
(4)
则此时的核密度估计公式为:
pn(x)^=12πnhnj=1ne-(x-xj)22hn2
(5)
首先求出2006-2016年油茶产量距平≥0.9、≤-0.9倍标准差各关键气象指标的核密函数,同时计算出核密度最大值对应的区间指标的平均值 p
设判别式Y=Pzi -Pfi,式中Pzi 代表 i指标基于油茶测产产量距平≥0.9倍标准差样本计算出的核密度最大值对应的区间指标平均值,Pfi 代表 i指标基于油茶测产产量距平≤-0.9倍标准差样本计算出的核密度最大值对应的区间指标平均值。若Y>0,可以看到丰、减核密度最大值区间明显分离(图2A,红色为丰产状态、蓝色为减产状况,数值代表与之对应的指标值和累计概率,下同),说明该指标对丰、减产有指示意义;在Y=0的状况下,丰、减核密度最大值区间基本重合(图2B),该指标无意义。
Fig. 2 Average maximum temperature kernel density estimation curve (A) and daily temperature difference kernel density estimation curve (B)

图2 平均最高气温核密度估计曲线(A)及气温日较差核密度估计曲线(B)

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选择对丰、减产有指示意义的指标进行指标量化。当Y>0时,若产量与指标是正相关,则确定≥Pzi 为丰产条件、≤Pfi 为减产条件;若产量与指标为反相关,则确定≤Pzi 为丰产条件、≥Pfi 为减产条件。最后确定的关键气候指标及丰、减产气象条件,从表4可以看出,影响油茶丰产的气候条件分布在7个关键物候期,其中开花期气候条件对油茶丰产的影响排位第一,包括与昆虫活动环境条件密切关联的最高气温、日照时长、降水日数等因素,和与花蕾冻害有关的日最低气温≤0℃日数、冰冻日数;果实生长至成熟期的不同阶段气候影响因素不同,如果实第一次膨大期的影响因素有气温日较差、平均最高气温及降水日数,果实膨大高峰期为≥0℃积温、高温日数、气温日较差和相对湿度,油脂转化积累高峰期为高温日数,果实成熟期为平均最低气温、日照时数和气温日较差,其中气温日较差的影响基本涵盖果实生长阶段;春梢萌动期的主要影响因子是降水日数、降水量和无日照天数,花芽成熟期的主要影响因子是积温、最高气温。
Table 4 Key meteorological indicators affecting Camellia yield

表4 影响油茶产量的关键气象指标

关键物候期

Key phenological period

关键气象指标

Key meteorological indicators

约定代码

code

物候期时段

Phenological period

物候期关键时段

Key period of phenology

减产条件

Production reduction conditions

丰产条件

High yield conditions

减产条件

Production reduction conditions

丰产条件

High yield conditions

开花期

Flowering period

平均最高气温 Average maximum temperature /℃ Ph9_1,ph9_1_key ≤ 15.2 ≥ 17.2 ≤ 14.9 ≥ 18
有日照日数 Sunshine days /d Ph9_2,ph9_2_key <42 >57 <26 >36
日最低气温≤ 0℃日数 Days of daily minimum temperature below 0 /(℃·d) Ph9_3 ≥ 5 ≤ 2
冰冻日数 Frozen days /d Ph9_4 ≥ 4 ≤ 0
降水日数 Precipitation days /d Ph9_5,ph9_5_key ≥ 41 ≤ 27 ≥ 34 ≤ 14

果实第一次膨大期

First expansion

气温日较差 Diurnal Temperature range /℃ Ph10_1 ≥ 8.3 ≤ 6.2
平均最高气温 Average maximum temperature /℃ Ph10_2_key ≥ 18.3 ≤ 15.1
降水日数 Precipitation days /d Ph10_3 ≤ 34 ≥ 40

油脂转化和积累高峰期

Peak of fat conversion and accumulation

平均最低气温 Average minimum temperature /℃ Ph12_1_key ≥ 19.1 ≤ 16.2

日平均气温≥ 15℃积温 /(℃·d)

Active accumulated temperature of daily average temperature above 15℃

Ph12_2 ≥ 1951.9 ≤ 1835.2
日最高气温≥ 35℃日数 Days of daily maximum temperature more than 35 /(℃·d) Ph12_3 ≥ 13 ≤ 6

果实成熟期

Fruit ripening

平均最低气温 Average minimum temperature /℃ Ph13_1_key ≥ 16.9 ≤ 14
最长连续无日照日数 Longest continuous without sunshine days /d Ph13_2,ph13_2_key >6 <5 ≥ 6 ≤ 2
气温日较差 Diurnal Temperature range /℃ Ph13_3_key ≤ 6.1 ≥ 10.2

春梢萌动期

Spring sprout period

最长连续降水日数 Longest continuous precipitation days /d ph3_1 ≥ 10 ≤ 4
累计降水量 Total precipitation /mm ph3_2,ph3_2_key ≥ 124 ≤ 43.3 ≥ 114.3 ≤ 28.2
无日照日数 Days without sunshine /d ph3_3_key ≥ 14 ≤ 9

果实膨大高峰期

Peak of fruit enlargement

平均最高气温 Average maximum temperature /℃ Ph11_1,ph11_1_key ≤ 31.8 ≥ 33.5 ≤ 29.7 ≥ 32.4

日平均气温≥ 0℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 0 /(℃·d)

Ph11_2_key ≤ 860 ≥ 926.1
日最高气温≥ 35℃日数 Days of daily maximum temperature more than 35 /(℃·d) Ph11_3,ph11_3_key ≥ 24 ≤ 19 ≥ 7 ≤ 2
气温日较差 Diurnal Temperature range /℃ Ph11_4,ph11_4_key ≤ 7.9 ≥ 8.5 ≤ 7.1 ≥ 7.9
平均相对湿度 Average relative humidity /% Ph11_5_key ≥ 78.4 ≤ 71.9

花芽成熟期

Flower bud maturity

日平均气温≥0℃积温

Active accumulated temperature of daily average temperature above 0 /(℃·d)

ph8_1,ph8_1_key ≥ 865.5 ≤ 796.2 ≥ 738.3 ≤ 711.4
平均最高气温 Average maximum temperature /℃ ph8_2,ph8_2_key ≥ 27.9 ≤ 25.6 ≥ 29 ≤ 25.9

3 油茶丰产气候区划

3.1 油茶丰产气候区划指数

统计表4所列各气候指标满足丰产条件的频率,计算各物候期内各指标频率的空间相关系数,从每个物候期中选取独立性好、空间层次大的指标作为组合指标,共选出15项:ph3_2_key、ph3_3_key、ph8_2_key、ph9_1、ph9_3、ph9_5、ph10_1、ph10_2_key、ph10_3、ph11_2_key、ph11_4_key、ph11_5、ph12_3、ph13_1_key、ph13_2,指标间的空间相关系数见图3。在此基础上进行组合指标再筛选。
Fig. 3 Spatial correlation map of 15 climate indicators

图3 15项气候指标的空间相关图

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ph12 _3、ph11_3_key、ph13_1_key、ph10_2_key、ph8_1为第一组高空间相关指标,均为气温类,其中ph12 _3空间分布层次分明,入选组合指标。ph9 _3、ph11_2_key、ph9_1和ph9_5为第二组高空间相关指标,ph9 _3层次更分明,纳入组合指标。ph3_3_key和ph13_2为第三组高空间相关指标,两者空间分布层次差异较小,不纳入组合指标。ph11_5和ph10_3为第四组高空间相关指标,均呈南高北低分布,ph10_3空间分布层次明显,纳入组合指标。ph3_2_key和ph11_4_key与其他指标空间相关系数没有达到0.4,分别呈南北高中部低、东西高中部低的分布特征,但ph3_2_key的层次分布不明显,将ph11_4_key纳入组合指标。最后厘定出代表性好、独立性强的气候指标及最适宜条件见表5
Table 5 Optimal climatic combination index and optimum conditions for abundant production of Camellia

表5 油茶丰产最佳气候组合指标及最适宜条件

指标名称 Index 丰产稳产条件 Optimum condition

开花期日最低气温≤0℃日数

Duration with minimum temperature ≤0℃ during flowering period

≤2 d

果实第一次膨大期降水日数

The number of precipitation days in the first fruit expansion period

≥40 d

果实膨大高峰期关键时段平均气温日较差

The daily range of average temperature during the key period of fruit expansion peak

≥7.9℃

油脂转化和积累高峰期日最高气温≥35℃日数

Duration with daily maximum temperature≥35°C during the peak period of oil conversion and accumulation

≤6 d
定义油茶丰产气候区划指数:
PR=(∑Ri×Pi) /∑Ri
i=1、2、3、4,为油茶丰产因子序号,Pi为4种气候因子满足丰产稳产条件的发生频率,Ri分别为P1-P4的权重系数,代表各气候指标与油茶产量的相关程度(相关系数)。
依据PR值的大小将油茶丰产气候区划划分为不适宜、较适宜、适宜、最适宜四个等级,见表6
Table 6 Classification table of abundant production climatic suitability areas for Camellia

表6 油茶丰产气候适宜性区划分级表

不适宜

Unsuitable

较适宜

Sub-suitable

适宜

Suitable

最适宜

Most suitable

丰产稳产气候适宜性指数 PR

High and stable yield climate suitability index

≤0.2 0.2~0.3 0.3~0.4 ≥0.4

3.2 油茶丰产气候区划

基于1991-2020年湖南省500 m × 500 m气象要素指标小网格数据,分别统计各网格点Pi及PR,根据PR和表6,绘制500 m × 500 m湖南油茶丰产气候区划图(图4A)。从图4可以看出,1991-2020年湖南油茶丰产气候最适宜区主要位于山丘区(雪峰周边区域、湘中偏南区域、湖南西部和东部边缘带),占湖南省国土面积的44.9%;适宜区位于湘西大部、洞庭湖区部分区域、长沙东部和南部、娄底东部、邵阳东部、衡阳中部和北部、株洲北部等地区,占湖南省国土面积的38.1%;较适宜区位于常德中东部地区、长沙中部地区、高海拔区边缘区,占湖南省国土面积的13.5%;不适宜区位于海拔800 m以上高山区,占湖南省国土面积的3.5%。
Fig. 4 The abundant production climatic zoning of oil-tea Camellia in Hunan Province from 1991 to 2020 (A) and the topographic elevation map of Hunan (B)

图4 1991-2020年湖南省油茶丰产气候区划(A)和湖南地形高程图(B)

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基于湖南省油茶林面积在666.7 hm2以上各县(市、区)2017-2020年的产量测定数据(鲜果产量)统计4年平均值,空间分布图见图5。对比图4A,单产3000 kg/hm2以上的区域与油茶丰产气候适宜区基本一致,单产1500 kg/hm2以下的区域与较适宜区基本对应。
Fig. 5 Distribution map of the average output of (kg/hm2) Camellia in Hunan Province from 2017 to 2020

图5 湖南省2017-2020年油茶平均产量(kg/hm2)分布图

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4 结论

基于油茶产量和包含年尺度及油茶各物候期时段的1128项气候研究指标,采用相关分析、主成分分析、丰欠趋势分析、数值模拟、等级划分法等线性、非线性方法,海选油茶丰产关联气候指标,通过核密度法筛选、甄别,筛选出油茶丰产关键气候指标33项,涉及7个物候期,其中花期、果期均为气候条件影响关键期,春梢萌动期气候条件对次年产量有影响。该指标体系明晰了油茶丰产不同物候期气候条件预报着眼点,也明示了油茶丰产气候科学培管方向。
对关键气候指标开展空间层次分析及指标间的空间相关性分析,挑选出适宜于湖南油茶丰产气候区划的指标为:开花期日最低气温≤ 0℃日数、果实第一次膨大期降水日数、果实膨大高峰期关键时段平均气温日较差、油脂转化和积累高峰期日最高气温≥ 35℃日数。采用区划指标与产量的相关系数进行指标间的耦合,建立油茶丰产气候区划指数,基于500 m × 500 m气象小网格数据进行油茶丰产气候区划,区划结果与2017-2020年湖南油茶平均产量空间分布基本一致。
湖南油茶丰产气候区划结果表明:油茶丰产气候最适宜区主要位于山丘区,占湖南省国土面积的44.9%;适宜区主要位于盆地及河谷地带,占湖南省国土面积的38.1%;不适宜区位于800 m以上高山区,占湖南省国土面积的3.5%;较适宜区位于湖区及高海拔区边缘(不适宜区的周边区域),占湖南省国土面积的13.5%。说明在山丘区发展油茶比平原河谷地带更具丰产气候潜力,同时不与粮食争地。
本研究建立的油茶丰产关键气候指标筛选方法和油茶丰产气候区划方法可适宜于任何农作物产量、品质的气候影响研究,能有效提升指标的可靠性、有效性和区划结果的精准性。

5 讨论

选择包括年尺度和油茶各物候期的气候指标作为油茶丰产气候研究指标,改变了用自然月、年统计气候指标的方法;选择既有气温、降水、日照等气象要素,又有基于气象要素的加工产品(积温、高温日数、降水日数等)作为研究指标,实现了气象影响因素的广覆盖。研究建立的油茶丰产关键气候指标筛选方法系统、客观,可全面有效挖掘油茶气候影响因素。
研究获取的最适宜湖南普通油茶丰产气候区划的因子是开花期的低温、果实第一次膨大期降水日数、果实膨大高峰期的气温日较差及油脂转化和积累高峰期的高温,与油茶种植气候适宜性区划研究指标[3~13]对照,在气候影响因子方面,相同点是有气温、降水,不同点是没有光照;从影响时段来看,相同点为花期,不同点是本研究结果以物候期时段为主,年尺度气候指标未入选,指标更加精细。丰产气候区划指数以气候指标与产量的相关性进行关联,可直接反映区划指标对油茶产量影响的重要性。
湖南油茶丰产气候区划与近4年产量分布趋势基本一致,但也存在差异,可能原因为:一是测产年份短,还存在测产样不固定的情况,因而影响产量分布趋势的稳定性;二是区划分辨率较供检验数据的空间分辨率高,也会造成一定的差异;三是高山区未种植油茶,产量分布显现不出与图4A对应的不适宜区。有待随着测产数据的积累开展进一步的效果检验。
本研究建立的油茶丰产关键气候指标进一步说明了不同地区主要气候影响因素不同,如7-9月降水量在有的油茶产区是关键气候指标,但在湖南则不是,一是湖南降水基本能满足油茶生长需求;二是湖南少雨季节(7-9月)与高温季节同步,温高不仅明示雨少,还会造成干旱加剧,因而高温成为了该季节的关键指标。因此,各地可根据本方法开展当地的油茶丰产气候研究,支撑油茶产业的发展。

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