基于积温的蓝花楹开花物候期预测模型构建_丘建煌.pdf
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1、桉树科技 2023,40(2):11-19 EUCALYPT SCIENCE&TECHNOLOGY _ 基金项目:广东省林业科技创新项目全国蓝花楹种质资源测定与保存评价技术研究(2018KJCX024)与蓝花楹定向培育及景观应用价值评价研究与示范(2023KJCX014)作者简介:丘建煌(1995 ),男,硕士,从事园林景观植物研究。E-mail:*通信作者:张国武(1966 ),男,博士,教授级高级工程师,从事园林景观植物研究。E-mail: DOI:10.13987/ki.askj.2023.02.002 基于积温的蓝花楹开花物候期预测模型构建 丘建煌1,2,张国武1*,张沛健1,刘学锋1
2、,黄敏1(1.中国林业科学研究院速生树木研究所,广东 湛江 524022;2.广东海洋大学,广东 湛江 524088)摘要:建立不同地区蓝花楹开花物候期预测模型,为蓝花楹的选择育种、园林景观营造及其产业开发应用提供理论依据。以早期引种栽培在中国的蓝花楹为研究对象,选取 17 个花期物候较为稳定的地区,采用蓝花楹初花期、盛花期和末花期三个物候期的观测数据,结合气象数据对这三个物候期进行时间和空间尺度分析。结果表明:17个观测点的积温年际变化差异显著,蓝花楹花期物候差异均呈显著或极显著;不同地区之间同一积温指数各物候期所需积温相差较大,不同积温指数所需积温呈显著性差异;不同积温指数和不同物候时期都
3、对物候所需积温影响差异极显著,两个因素交互作用影响差异显著;0 积温指数与物候期日序具有高度相关性,可用于蓝花楹花期预测;17 个观测点蓝花楹初花期、盛花期和末花期0 积温的日序与经纬度、海拔呈极显著或显著的多元线性回归关系,各观测地点日序的回归模拟值与观测值单因素方差分析证实该回归模型可用于花期预测;用普通克里金插值法,采用上述预测模型,绘制了中国分布区蓝花楹开花物候期的时空分布图。综合分析得出,基于0 积温指数建立的积温模型可用于蓝花楹花期预测。关键词:蓝花楹;物候模型;花期预测;时空尺度 中图分类号:S685.99 文献标志码:A Construction of a Prediction
4、 Model of Jacaranda mimosifolia Flowering Phenology Based on Cumulative Temperature QIU Jianhuang1,2,ZHANG Guowu1*,ZHANG Peijian1,LIU Xuefeng1,HUANG Min1(1.Research Institute of Fast-growing Trees,Chinese Academy of Forestry,Zhanjiang 524022,Guangdong,China;2.Guangdong Ocean University,Zhanjiang 524
5、088,Guangdong,China)Abstract:The objectives of this study were to establish a floral phenology model of Jacaranda mimosifolia in different regions and to provide a theoretical basis for the breeding and industrial development of J.mimosifolia and landscape creation.Taking early introduced J.mimosifo
6、lia in China as research subjects,17 regions in China with stable floral phe-nology were selected,and the three phenological stages of early,full and late floral stages were analyzed in time and space by combining with meteorological data.The results showed that the inter-annual variation of cumulat
7、ive tempera-ture at the 17 observation sites was significant,and differences of J.mimosifolia flowering associated with weather varia-tion was significant or highly significant.Also,the cumulative temperature required for each weathering period varied significantly among regions with the same cumula
8、tive temperature index,and the cumulative temperature required for different cumulative temperature indices was significantly different;the difference in the cumulative temperature required for different cumulative temperature indices and different weathering periods was highly significant,and the i
9、nteraction of the two factors was significant;the difference in the cumulative temperature required for the weathering period can be used for flowering prediction because of its high correlation with the day sequence of the phenological period.The spatial and temporal distribution of the flowering p
10、henology in the distribution area of J.mimosifolia was mapped using the above prediction model and it was concluded that the cumulative temperature model based on the 0 cumulative tem-perature index can effectively be used to predict the flowering period of J.mimosifolia.Key words:Jacaranda mimosifo
11、lia;phenological model;florescence prediction;time and space scale 12 桉树科技 第 40 卷 植物物候学是一门研究自然界中的植物与环境条件之间相互关系的学科1,表现为植物受温度、降水等气候因子以及其他环境因子的影响而表现出的自然现象2,是植物长期适应环境而形成的生长发育规律3。研究植物生长发育与环境之间的相关关系4不仅能直观展现植物在不同季节的变化,还能体现植物对自然环境变化的适应性3。因此,模拟和预测植物物候期,为了解生态系统对气候变化的响应具有重要意义。植物物候模型是以植物生理过程为基础,量化外部环境要素对植物物候过程的
12、作用,通过统计分析和过程反演等方法,构建基于物候过程的数学方程5,进而对物候响应外界环境因子进行模拟和预测6。物候模型作为对植物物候变化预测的有力工具和参考,已经被广泛用于植物物候期预测7,重建过去的气候变化8-9、模拟树种分布变化趋势10-11、预测未来的气候变化12-13、农业生产和风险评估14-15等领域。蓝花楹(Jacaranda mimosifolia)别名为巴西紫葳、非洲紫葳、西紫葳、金凤花、紫云木16。原产中南美洲,广泛分布于秘鲁、墨西哥、坡利维亚、巴西、阿根廷、南非等国17。由于蓝花楹在木本植物中具有与众不同的蓝紫色花朵,花期为春末至夏季的少花时节,壮观、浪漫、优雅的开花特点别
13、具一格,因此被多国首都选为行道树种植18。蓝花楹花期一般在 46 月,顶生或腋生的圆锥花序,花钟形,极繁多,长 25 35 cm,深蓝色或浅紫色,布满枝头,极为壮观。蓝花楹对地理气候环境的反应十分敏感,处在不同地理气候区的蓝花楹,无论是花期物候时间还是开花效果均表现出了较大差异。建立蓝花楹花期预报模型,对不同地区蓝花楹花期进行精准预测以及对蓝花楹的选择育种、园林景观营造与产业开发利用等具有重要指导意义。文章在广泛开展中国蓝花楹种质资源调查的基础上,以种植在四川成都/内江/宜宾/西昌/攀枝花,重庆北碚,云南昆明/大理/开远/文山/蒙自/弥勒,福建福州/厦门/泉州,广西南宁/融水/凭祥,江西赣州/
14、于都/会昌/寻乌,广东广州/湛江,海南儋州/乐东等26 个地区的蓝花楹为研究对象(其中 80%以上地区的蓝花楹为 20 世纪 80 年代前中国早期引种栽培),依据 20192021 年连续 3 年花期物候的系统观测,剔除花期物候表现规律不太明显、不够稳定、不具有足够代表性或个别观测不甚完善的 9 个地区,选取四川成都/内江/宜宾/西昌,云南昆明/大理/开远/文山/蒙自/弥勒,福建福州/厦门/泉州/,广西南宁/融水,江西赣州/会昌等 17 个地区的蓝花楹花期物候数据,结合 17 个地区的 5 年气象数据以及谢春平等19在当前气候条件下所预测得到的蓝花楹潜在适生区构建开花物候期模型,并对中国蓝花楹
15、分布区的花期进行时空分布预测,以期为相关研究提供参考。1 研究地概况 建立积温预测模型的主要观测分布点如图1所示,包括四川、云南、广西、福建、江西共5省区在内的17个区县(22 30 N、100 119 E)。积温模型建立的分布区基于课题组的前期研究19,均属于亚热带地区,年平均日照时数1 100 2 500 h,年均气温14.9 22.0,年均降水量800 2 100 mm,海拔5 2 000 m。2 研究方法 2.1 物候观测 参照文献20,于20192021年对17个地区进行了系统观测。系统观测采取定人定时定株观测的方法,选取生长状况良好、长势一致,有一定间隔的样株5株(部分观测点株数不
16、足则例外),分别记录花期物候3个阶段各样株的物候变化日期。并将各个物候日期转化成距3月1日的天数(3月1日记0)得到各个地区各个物候的开花日序。2.2 气象数据来源 数据来源于ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present 数 据 集,ERA5(ECMWF Re-Analysis 5)是欧洲中期天气预报中心(ECMWF,The European Centre for Medium-Range Weather Fore-casts)对过去40 70年全球气候和天气数值的第五代再分析资料(选用近5年的气候数据,即20172021年)。第
17、 2 期 丘建煌,等:基于积温的蓝花楹开花物候期预测模型构建 13 2.3 数据处理 生物气候模型代表了气候因子对生物体所产生的现象、过程和反应机制,因此研究影响植物在生长过程中环境因素对其的影响则显得尤为重要。植物在生长过程中所产生的物候变化主要受积温的影响21。积温是气象学中某时期内日均温大于某临界值Ti的合计值,表示为:ATi=(TTi)(1)式中T为日均温,Ti为临界值。根据蓝花楹花期物候时间尺度、空间尺度上的多个地点观测数据,分别采用Ti取0、3、5、7、10 的积温模型。将20172021年3月1日至6月5日0、3、5、7、10 积温做单因素方差分析;将5年的积温取平均值制作17个
18、观测地区积温随日期变化曲线。将观测到的17个地区蓝花楹开花日期进行记录,计算出初花期、盛花期、末花期当日所需0、3、5、7、10 积温,并进行双因素方差分析及多重比较分析。图 1 蓝花楹花期观测点 Fig.1 The flowering observation sites of J.mimosifolia 3 结果与分析 3.1 不同地区蓝花楹物候期对比分析 由表1可知,不同地区蓝花楹花期各阶段出现的时间均有不同程度的差异。云南及四川西昌一带的蓝花楹开始进入各阶段的时间普遍早于其他地区,如云南开远、蒙自每年3月中旬进入初花期,而四川成都5 月上旬才进入初花期。较早进入花期的地区,无论是盛花期的
19、持续时间还是整个花期的持续时间普遍要长于较晚进入花期的地区。花期从第一朵花开时到整个花序结束,持续时间为2个月左右,不同地区持续的时间有所不同,且不同地区盛花期进入的时间也不同,普遍在开花后7 10 d。3.2 观测地年际积温变化差异分析 各观测点的蓝花楹开花期集中在36月初,因此将20172021年3月1日至6月5日0、3、5、7、10 的积温分别计算并作单因素方差分析,发现年际积温差异极显著(表2)。3.3 观测地物候积温差异分析 由表 3 可知,蓝花楹初花期所需0、3、5、审图号:GS(2016)2923 号 14 桉树科技 第 40 卷 7、10 平均积温分别为725.38、592.6
20、7、511.14、421.58、283.02,盛花期为 926.98、762.87、653.45、536.63、379.92;末花期1 451.99、1 214.28、1 055.81、866.48、659.64。将初花期、盛花期、末花期 3个物候时期所需 5 个积温指数作多重比较,发现不同积温指数间皆差异显著。由表4可知,不同地区蓝花楹的开花物候期所需积温有所差异。不同积温指数和不同物候时期均对花期物候所需积温产生极显著影响,两个因素的交互作用影响也差异极显著(表5)。表 1 不同地区蓝花楹楹开花物候期比较1)Table 1 Comparison of flowering phenology
21、 of J.mimosifolia in different regions d 地区 Region 序号 Number 物候期 Phenology 初花期 First blossom period 盛花期 Full blossom period 末花期 Final blossom period 四川成都 Chengdu,Sichuan 1 63.67 8.74a 71.00 4.58a 89.67 5.51a 四川内江 Neijiang,Sichuan 2 56.67 13.80a 70.00 1.73a 86.67 3.51a 四川宜宾 Yibin,Sichuan 3 59.00 6.08
22、a 68.33 2.52a 92.00 1.73a 四川西昌 Xichang,Sichuan 4 30.00 5.00b 42.33 11.59c 68.67 6.66b 云南昆明 Kunming,Yunnan 5 32.33 7.51b 44.33 7.64b 75.67 7.51b 云南大理Dalin,Yunnan 6 39.67 17.04b 56.00 5.00b 87.33 6.66a 云南开远 Kaiyuan,Yunnan 7 18.33 7.64c 28.67 8.33d 59.00 9.54c 云南文山 Wenshan,Yunnan 8 32.00 6.00b 41.67 4.
23、51c 69.33 12.58b 云南蒙自 Mengzi,Yunnan 9 19.67 7.51c 36.00 12.49c 66.67 3.51b 云南弥勒Mile,Yunnan 10 35.00 4.36b 51.33 2.31b 80.33 9.81a 福建福州 Fuzhou,Fujian 11 56.67 6.66a 64.33 5.51a 90.67 2.08a 福建厦门 Xiamen,Fujian 12 47.67 5.77a 57.33 7.23b 74.33 4.16b 福建泉州 Fujian Quanzhou 13 47.67 17.99a 55.67 13.05b 76.6
24、7 4.16b 广西南宁 GuangXinNing 14 41.67 5.03b 50.00 3.61b 77.67 14.98b 广西融水 Guangxi Rongshui 15 57.67 5.86a 64.33 3.51a 86.33 5.51a 江西会昌 Jiangxi Huichang 16 59.33 23.86a 66.67 18.34a 87.00 9.54a 江西赣州 Jiangxi Ganzhou 17 52.67 11.15a 64.00 5.00a 82.33 9.07a 1)同列数据后不同小写字母表示处理间差异显著(P0.05)。Different lowercase
25、 letters in the same column indicate significant dif-ferences among treatments(P0.05)。表 2 不同年份不同积温单因素方差分析 Table 2 One way ANOVA of different accumulated temperatures in different years 积温/Accumulated temperature 自由度df 单因素方差分析 One-way ANOVA 显著性 Significance 组间 Between groups 组内 Within Group 0 4 8 240
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