王 濤,李紹進,孫小平,張霏燕
(浙江省臨安市氣象局,臨安311300)
臨安現(xiàn)有竹林面積6.58萬hm2,其中雷竹、高節(jié)竹等菜竹4890hm2,已開發(fā)且經(jīng)濟價值高的有雷竹、高節(jié)竹、毛竹等。全市共培育高效菜竹基地2.3333萬hm2,豐產(chǎn)筍干竹基地6667hm2,臨安已成為江南最大的菜竹園基地。臨安的雷筍作為菜竹,味道鮮美,給農(nóng)戶帶來了可觀的經(jīng)濟效益,雷筍也成為臨安農(nóng)業(yè)的支柱經(jīng)濟作物。
從20世紀(jì)90年代就涌現(xiàn)出很多對臨安雷竹林的研究成果,胡超宗等人得出雷竹出土生長、稈形生長、枝葉生長、竹鞭生長的規(guī)律及其與氣象因子的相關(guān)關(guān)系;胡超宗等人根據(jù)雷竹生物學(xué)特性,相應(yīng)提出雷竹的培育管理措施;俞樟福得出出筍的氣象條件;何鈞潮、方偉等研究出雷竹地下鞭側(cè)芽存在三大分布規(guī)律,但系統(tǒng)地研究氣候因子對雷竹生長的影響尚未開展,也沒有相應(yīng)的服務(wù)于雷竹生長和提高雷筍產(chǎn)量的氣象服務(wù),這就使得當(dāng)前迫切需要進行雷竹生長與氣象因子的相關(guān)分析,建立氣象要素對雷筍產(chǎn)量影響程度的數(shù)學(xué)模型,為更好地經(jīng)營竹林和提高竹筍產(chǎn)量提供依據(jù)。
1.1.1 氣象資料
選取雷竹林小氣候觀測站資料2012年1月至2015年6月資料,逐日竹林內(nèi)1.5m,氣溫、濕度、水汽壓,無覆蓋物和有覆蓋物0~50cm地溫和土壤水分含量。
1.1.2 雷筍產(chǎn)量資料
通過走訪臨安雷筍的主產(chǎn)區(qū)高虹鎮(zhèn)和太湖源鎮(zhèn)雷筍種植大戶,選取有一定管理經(jīng)驗的高虹鎮(zhèn)筍農(nóng)蔣長富和太湖源鎮(zhèn)筍農(nóng)張志賢兩家2010~2015年逐日雷筍的產(chǎn)量,每年竹林面積幾乎不變,每家對竹林的管理方法相當(dāng),所以雷筍產(chǎn)量有較好的可比性。
1.2.1 氣象影響因子的挑選
通過走訪調(diào)研和林地觀測分析,并結(jié)合相關(guān)專家的研究成果,挑選出雷竹林內(nèi)小氣候觀測站的氣溫、不同層次的地溫、不同層次的土壤水分和降水量共26個氣象要素逐日數(shù)據(jù)進行整理分析,共挑選出對雷筍產(chǎn)量可能有影響的出筍前10日的平均氣溫,0~50cm不同層次的地溫,10~50cm不同層次的土壤水分含量。出筍前10日日平均氣溫,0~50cm不同層次的地溫大于等于6℃和8℃的日數(shù),出筍前10日累計降水量等共27個氣象因子進行模擬分析。
1.2.2 數(shù)據(jù)分析方法
對挑選出的27個氣象因子與雷筍產(chǎn)量進行相關(guān)性分析,篩選出相關(guān)性高的氣象因子,最后得出產(chǎn)量和相關(guān)氣象因子之間的關(guān)系式,根據(jù)統(tǒng)計資料得出多元回歸模型,研究出影響雷筍產(chǎn)量的氣象條件。利用MATLAB統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。
統(tǒng)計分析2010~2014年太湖源鎮(zhèn)張志賢家和高虹鎮(zhèn)蔣長富家最近5年雷筍產(chǎn)量 (圖1、圖2),發(fā)現(xiàn)覆蓋林地雷筍一般在12月份開始出筍,3月上旬結(jié)束,而自然筍的出筍時間一般在3月上旬到4月上旬。覆蓋竹林出筍結(jié)束后自然筍開始出筍,整個出筍期一般為12月到次年4月份,出筍量主要集中在3月份。利用覆蓋豐產(chǎn)技術(shù)的出筍量集中在2月份,主要集中在春節(jié)前夕,這主要是市場的需求和豐產(chǎn)技術(shù)相結(jié)合的結(jié)果。
圖22010 ~2014年蔣長富家2.87hm2雷筍產(chǎn)量
圖32010 ~2015年張志賢與蔣長富家雷筍年平均667m2產(chǎn)量
統(tǒng)計分析2010~2015年太湖源鎮(zhèn)張志賢家和高虹鎮(zhèn)蔣長富家最近6年雷筍的年平均產(chǎn)量 (圖3),發(fā)現(xiàn)張志賢林地平均667m2產(chǎn)量最近4年成增加趨勢,蔣長富林地667m2產(chǎn)量最近4年成波動增加趨勢,其中2011年、2013年產(chǎn)量略低,較高667m2產(chǎn)量出現(xiàn)在2010年、2015年。從圖3看出,蔣長富林地產(chǎn)量波動不大,呈現(xiàn)高—低—高—低—高的規(guī)律,就是臨安人民常說的大小年。而張志賢林地產(chǎn)量波動很大,基本呈線性增加趨勢,與大小年的說法存在大的差異,這與他的林地管理方法有很大關(guān)系。
太湖源鎮(zhèn)張志賢、張炳海家每年4月份出筍結(jié)束后,對林地5年以上老竹竹竿砍掉,并對林地進行翻土,但是老竹鞭仍然留在地下,讓其自然腐爛,這種處理方法會對地下竹鞭的生長有一定的影響;而高虹鎮(zhèn)蔣長富家則是將5年以上的老竹或長勢不好的竹連同竹鞭一起除掉,每年對竹林地下鞭進行整理、更新,這種管理方法對竹鞭的地下生長提供有利條件。
太湖源鎮(zhèn)張志賢覆蓋前1個月,增加新土、施肥并撒上雞糞,覆蓋15~20cm厚的礱糠作為覆蓋物,雷筍覆蓋工作一般1個月內(nèi)分批覆蓋結(jié)束,這樣可以控制雷筍的出筍量和出筍的連續(xù)性,達到勞動資源的合理分配;高虹鎮(zhèn)蔣長富家覆蓋方法有所不同,覆蓋前1個月做準(zhǔn)備,主要除掉雜草、小竹和平地等工作,覆蓋前進行一次施肥和澆水,然后覆蓋20cm左右的竹葉子作為覆蓋物,一般也是1個月內(nèi)分批進行竹林覆蓋。
在調(diào)研中發(fā)現(xiàn)太湖源鎮(zhèn)和高虹鎮(zhèn)兩個種植大戶,覆蓋技術(shù)有些差別,為了找出覆蓋技術(shù)與出筍的關(guān)系,2013年11月至2015年4月對這兩戶進行了跟蹤觀測,主要記錄林地的覆蓋時間、覆蓋物、出筍時間、出筍量,觀測記錄如表1所示。
統(tǒng)計雷竹林2012年到2015年4月竹林中1.5m處的平均氣溫與不同深度的地溫逐月資料可知,地面平均溫度的月變化與竹林里平均氣溫變化趨勢基本一致,淺層地溫(0、10cm、20cm)變化趨勢一致,深層地溫(30~50cm)變化趨勢一致,而且隨著深度的增加變化幅度減小。竹林里的氣溫變化較地溫變化大,淺層地溫較深層地溫變化大,隨著深度的增加地溫的變化幅度越來越小。竹林里1.5m的平均最低溫度出現(xiàn)在12月份,為2.3℃,平均最高溫度出現(xiàn)在7月份,為27.1℃,而地面平均最低溫度出現(xiàn)在1月份,為4.9℃,地面平均最高溫度出現(xiàn)在8月份,為25.0℃,4~8月平均氣溫高于地面及地下平均溫度,9月平均氣溫接近淺層而低于深層,是全年中各層溫度最接近的1個月份;1~3月和10~12月的竹林里平均氣溫低于地面及地下溫度,其中12月是各層溫度相差最大的月份,其次是1月份。
表1 采用覆蓋技術(shù)雷竹林地相關(guān)參數(shù)
土壤水分是指土壤水分含水率,是以土壤中所含水質(zhì)量與烘干土質(zhì)量的比值,用百分比表示。統(tǒng)計雷竹林2012年到2015年4月竹林中不同深度土壤水分含量的逐月資料,繪制逐月變化圖 (圖4),觀測表明,1~6月土壤水分含水率較多,月平均土壤水分均在27.9℃以上,其中深度40cm最大,均在36℃以上,有利于竹筍的生長。7~12月相對較小,月平均最少為16.5℃,出現(xiàn)在10月份的10cm深度,這主要是7月上旬出梅后臨安進入一段晴熱高溫少雨的時期,特別是10~11月份秋高氣爽,降水很少,可見竹林不同深度的土壤水分主要來自于降水和灌溉。從地面到地下50cm深度,越往下土壤水分含水率越高,50cm反而變少。
根據(jù)觀測分析,該文利用管理方法科學(xué)的蔣長富家,3月中旬至4月上旬的雷筍日產(chǎn)量來建立數(shù)據(jù)模型。為了減少日產(chǎn)量之間的跳變誤差,該文將逐3日雷筍產(chǎn)量作為因變量,將挑選出的27個氣象因子作為因變量進行模擬分析。為了篩選出相關(guān)性好的因子,運用逐步回歸分析中 “有進有出”逐步回歸分析,得出 “最優(yōu)”的回歸方程,對2012~2015年數(shù)據(jù)進行整理分析,共用109個雷筍產(chǎn)量數(shù)據(jù)。首先以雷筍逐3日產(chǎn)量(Y)作為為因變量矩陣,27個氣象影響因子為自變量矩陣,對所有數(shù)據(jù)在matlab中編碼進行多元逐步回歸分析計算 (數(shù)據(jù)集是以excel文件存放的,該文采用了matlab與excel文件的交互。),計算結(jié)果表2,相關(guān)性顯著的因子只有4個,分別為出筍前10日的平均氣溫 (因子1)、出筍前10日平均氣溫大于等于8℃的日數(shù) (因子2)、出筍前10日的平均20cm土壤水分 (因子3)和出筍前10日的平均50cm土壤水分 (因子4),這4個氣象因子系數(shù)t檢驗中的ph值均小于0.01,說明回歸系數(shù)是顯著的,模型的相關(guān)系數(shù)為0.9136,F(xiàn)檢驗的ph值小于0.001,說明模型是成立的。最后得出四元線性回歸模型方程式為:
y=-320.4608+10.7555x1+6.01765x2-3.86371x3+11.4572x4(p=0.0000)
圖42012 ~2015年各月竹林里土壤不同深度溫度變化
根據(jù)建立起來的回歸模擬方程計算出預(yù)測值,運用命令plot做出預(yù)測值和真實值對比圖,其中 “紅色+”為真實值,藍色折線為模擬值,真實值與模擬值的線型走勢一致,均呈波浪形,擬合度高達91.4%。
表2 雷筍產(chǎn)量逐步回歸計算結(jié)果