沧州市梨花期低温冻害风险预报研究

2021-11-22 11:28彭洁文梅凤玉
农业灾害研究 2021年7期
关键词:线性回归

彭洁文 梅凤玉

摘要 根据沧州市梨树种植区域内近年来3月15日—4月15日国家站、区域站最低气温观测资料,采用线性回归分析,建立最低气温订正模型,并通过历史回带进行可行性检验。

关键词 梨花期;低温冻害;线性回归;风险预报

中图分类号:S426 文献标识码:B 文章编号:2095–3305(2021)07–0035–02

梨树经济价值较高,且在沧州市内种植面积较大,梨花期的生长状况可直接影响梨的产量。资料显示,2018年多个梨树种植县遭遇梨花期冻害,梨产量较正常年份大幅减产,给当地果农带来巨大经济损失,梨树减产也导致梨价格上涨。因此,做好沧州市梨树种植区的梨花期冻害风险预报工作,能够有效预测和评估梨花期气象灾害的危险性,能够较大程度上降低农业经济损失[1-5]。

关于低温冻害方面的研究有很多,杨爱萍等[6]在确定江西省柑橘冻害指标时指出,果树冻害发生和灾害程度不仅由低温决定,冰冻、干旱等异常气候与低温并发使果树的耐冻性下降,灾害程度加重,由此结合温度、降水及异常气候发现,多个气象因素冻害指标与实际冻害情况吻合,根据异常天气持续时间提出了柑橘的多个气象因素冻害指标,并利用单一气象因素指标进行验证。夏丽花等[7]利用逐步回归分析,建立了福建省福州、廈门和邵武3个探空站的最低气温短期预报方程,结合各地果树抗低温冻害指标,构成了福建省冬季果树冻(寒)害低温预报预警模式,对果树低温冻害进行短期预报。然而,目前还没有对沧州市梨花期冻害风险预报的研究。本研究深入探讨沧州市梨花期低温冻害风险预报,以期为加强梨花期冻害防灾减灾工作、梨树增产增收提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 资料来源

沧州市2015—2020年国家站及区域站数据。

1.2 研究方法

以国家站的日最低气温为自变量x,以对应区域自动站的日最低气温为因变量y,建立一元一次回归方程y=a+bx。利用种植区域近年来3月15日—4月15日国家站、区域站的最低气温资料分析相关性。

2 梨花期低温冻害

2.1 构建最低气温订正模型

设x为国家站的日最低气温,y为对应区域自动站的日最低气温(图1),建立回归方程(表1)。

由表1可知,梨树种植区内国家站与区域站最低气温的相关性较好,拟合度较高。

2.2 历史回带检验

根据2021年3月15日—4月15日梨

树种植区国家站与区域站最低气温资料,带入最低气温订正模型,进行检验。结果表明:模拟值与实际值绝对误差(ae)在1℃以内的基本在60%以上,能够满足应用需求(表2)。

2.3 梨花期低温冻害风险等级预报

根据智能网格格点实况和预报数据,结合最低气温订正模型,预报梨树种植区域附近区域站的最低气温,采用河北省梨树花期冻(冷)害气象指标(表3),计算梨树种植区梨花期的低温冻害气象风险等级,绘制落区预报图(图2),开发梨花期低温冻害风险等级预报业务产品,并人工订正结果。

3 结论

(1)低温冻害是影响梨的质量和产量的主导因素,通过相关性分析,建立梨树种植区国家站与区域站回归方程,构建最低气温订正模型。

(2)通过历史回带检验,最低气温订正模型预报模拟值与实际值绝对误差(ae)在1℃以内的基本在60%以上。

(3)根据智能网格格点实况和预报数据,结合最低气温订正模型,采用河北省梨树花期冻(冷)害气象指标,开发梨花期低温冻害风险等级预报业务产品。

参考文献

[1] 贺红梅,高蓉,包振贤.白银市大棚蔬菜低温冻害预报指标研究[J].陕西农业科学,2018,64(6):58-61,78.

[2] 戴明晶.日光温室冬季气温特点及低温预报模型研究[J].北方农业学报,2019, 47(6):84-89.

[3] 师静雅.气象条件与苹果坐果率的关系[J].河北果树,2017(4):13,15.

[4] 王海青,卞正奎,郭一飞,等.泰州市冬季低温冻害预报及对策[J].安徽农业科学, 2010,38(35):20256,20263.

[5] 蔡文华,陈家金,陈惠.福建省2004/2005冬季低温评价和果树冻害成因分析[J].亚热带农业研究,2005(3):35-39.

[6] 杨爱萍,杜筱玲,王保生,等.江西省多气象要素的柑橘冻害指标[J]. 应用气象学报,2013,24(2):248-256.

[7] 夏丽花,张立多,林河富,等.福建省冬季果树冻(寒)害低温预报预警[J]. 中国农业气象,2007(2):221-225.

责任编辑:黄艳飞

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

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