引言

植物物候是植物与外界环境长期共同作用的结果，它的变化可直接促使整个生态系统包括物种分布区域(Chuine，2010)、物种间相互关系(Elzinga et al，2007；Zohner and Renner, 2014)，甚至碳循环(Walther et al，2002；Cleland et al，2007)等发生相应变化。因此，植物物候的研究已受到越来越多的关注。而花期物候对于植物的一生至关重要，进入此阶段植物即由营养生长向生殖生长转变(罗睿和郭建军，2010)。已有大量的研究表明，植物花期物候与气象环境关系密切，它已成为表征气候变化的重要指标之一(张宝成和白艳芬，2015)。温度是花期物候的重要影响因子，花期气温变化对植物的花期物候均有显著影响(French and Schultz, 1982)，温度升高引起植物生长发育速度加快、花期普遍提前(Wang et al，2008；Kalbarczyk，2009；Tao et al，2006；吴荣军等，2009；张学霞等，2005)，以早花植物表现更为明显(Sherry et al，2007)，而最低温度升高，对花期的影响更加显著(Wang et al，2015)，杨永龙等(2012)指出河西走廊高海拔地区春油菜开花期与稳定通过5℃积温显著相关；降水量的变化同样会影响植物的花期物候，Ludwig and Asseng(2010)、Chuine(2010)和Jentsch et al(2009)通过研究均得到气候干旱可导致植物花期物候提前的结论，李美荣(2008)研究指出，花前适量降雨提高了空气湿度，利于苹果树开花，但若雨量过大或连续降雨，反而推迟开花。在因子研究的基础上，构建花期预测模型，主要包括积温模型(车少静等，2004；张增信等，2014)和统计模型(覃文更等，2012)。积温模型是基于植物生理生态过程，计算达到植物开花所需积温的日数以预测花期；统计模型则普遍是单纯的将花期物候与气象因子进行简单统计。

油菜是我国重要的植物油来源作物(吴利红等，2011；汪雷等，2015)，其种植面积位列世界第一(张树杰和王汉中，2012；Zhang et al，2011)，在很多省份均有种植。油菜花期物候主要由开花开始时间及开花持续时间组成(罗睿和郭建军，2010)，开花时间的早晚决定了油菜生殖生长的阶段和发育质量(史卫东，2006)，是否在适宜的时期内开花对于油菜避开不利的气象条件和籽粒顺利充实成熟并保证高品质显得尤为重要(柳海东，2015；黄吉祥等，2016)。另一方面，近年来，由于油菜开花期呈现的独特风景，油菜花海旅游也已成为乡村旅游产业重要的一部分，具有特点鲜明的美学及经济价值，如江苏泰州兴化和溱湖，苏州同里、三山岛，南京高淳已形成自己的油菜旅游品牌，并带动了其他相关行业的积极发展。据统计，2015年以来南京高淳区油菜花旅游节期间收入历年增幅均在20%以上。因此，开展油菜花期物候研究对油菜相关经济发展意义重大。

本文以油菜开花开始时间(即始花期)为研究对象。首先基于观测资料较完整的淮安、镇江、金坛、高淳、昆山5个站的油菜开花期观测资料，统计分析了江苏省油菜播种至始花期的基本特征及其变化趋势。分析历年油菜始花期资料可看出，在品种及相关农业技术水平等相近的情况下，油菜始花期年际波动仍较大，这主要是由气象条件的差异造成的。因此，本文结合油菜自身的生理特性，选择与油菜始花期有密切联系的气象因子，通过分析油菜始花期与各因子的关系，确定油菜开花早晚的主要气象限制因子；采用通径分析法进一步探讨各主要气象限制因子对油菜始花期影响的相对重要性，并评估各因子的敏感性；基于各主要气象限制因子，构建油菜始花期回归预报模型。

1 资料与方法 1.1 资料来源

江苏省油菜农业气象观测普遍从20世纪80年代初至80年代中后期开始。开展观测较早的站点有：淮安、镇江、金坛、高淳、昆山和射阳6个站。由于江苏省油菜种植区域由北向南缩减，油菜的农业气象观测站点也相应进行了调整，2000年起射阳站停止观测，2011年起淮安、镇江和昆山3个站停止观测，并新增了如皋站。目前仅高淳、金坛站的油菜观测一直保留未变更。因此本研究选用观测资料较完整的淮安、镇江、金坛、高淳、昆山5个站的油菜农业气象观测资料进行油菜始花期时空变化特征分析。

油菜农业气象观测站对应的气象观测资料来自江苏省气象局气象观测站的1980—2016年9月中旬至3月上旬逐日观测资料，主要气象因素包括平均气温、最低气温、降水量和日照时数等。

1.2 因子选择

江苏油菜生产选用的普遍为半冬性甘蓝型品种，一般只需日最低温度在5~15℃达20~30 d即可完成春化，而江苏省冬季的气温条件完全满足这一要求，因此无需考虑与春化过程相关的因子。

江苏省油菜一般于2月上旬前后现蕾，生长加快，3月中旬开花，油菜开花时间早晚主要取决于前期气象条件，杨文钰等(2003)的研究表明：当越冬期温度低于0℃，油菜即停止生长；冬油菜一般于初春后气温高于5℃时现蕾，当温度达到10℃以上时迅速抽薹。因此，本文以油菜生长的关键温度0、5和10℃为节点，统计了上年日平均温度稳定通过0℃终日；播种至现蕾前(上年9月中旬至当年1月下旬)的大于0℃积温、总日时数及累积降水量；当年日平均温度稳定通过5℃初日；现蕾至开花期前(2月上旬至3月上旬)的分别大于0、5和10℃的有效积温，日最低气温分别小于0、5和10℃日数，平均最低气温，以及总日照时数及累积降水量。分析这些因子与油菜始花期的相关性。

1.3 资料处理与分析

首先，为了精确地分析油菜始花期的变化趋势，尽量避免由于播期的变化导致开花期具体出现日期发生改变，统计了播种至始花期的长度。采用线性倾向估计法、相关分析法分析油菜播种—始花期长度的变化及油菜始花期与各气象因子的关系。以油菜播种—始花期长度与年序之间线性回归的斜率表征有油菜农业气象观测记录以来始花期的变化趋势。

为研究各因子对油菜始花期影响的相对重要性，对与油菜始花期相关的气象因子进行通径分析。首先，确定各因子是否符合通径分析的数据要求，若符合，则构建油菜始花期与各因子的多元回归方程：

$ f = {b_0} + \sum\limits_{i = 1}^m {{b_i}} {x_i} $

(1)

式中：f为油菜始花期，b₀为常数项，x_i为与油菜始花期相关的因子，b_i为f对因子x_i的偏回归系数，i为因子序号，m为因子总个数。

然后，计算各因子x_i对油菜始花期的直接效应和间接效应，并且通过直接效应可得到因子的决定系数及各因子对多元回归方程可靠程度R²的总贡献率：

$ {D{E_{{f_i}}} = {b_i}\frac{{{S_{xi}}}}{{{S_f}}}} $

(2)

$ {I{E_{{f_{ij}}}} = D{E_{{f_i}}}{r_{ij}}\quad i = 1, 2, \cdots, m, }\\ {j = 1, 2, \cdots, m, i < j} $

(3)

$ {{d_{{f_i}}} = DE_{{f_i}}^2} $

(4)

$ {d{f_{ij}} = 2D{E_{{f_i}}}D{E_{{f_j}}}{r_{ij}}\quad i = 1, 2, \cdots, m, }\\ {j = 1, 2, \cdots, m, \quad i < j} $

(5)

$ {TC{R_i} = {r_{{f_i}}}D{E_{{f_i}}}} $

(6)

式中：DE_fi、DE_fj分别为因子x_i、x_j对油菜始花期的直接效应，IE_fij为因子x_i通过x_j对油菜始花期产生的间接效应，d_fi为因子x_i对油菜始花期的决定系数，df_ij为因子x_i、x_j对油菜始花期的共同决定系数，TCR_i为因子x_i对多元回归方程可靠程度R²的总贡献率，S_xi为x_i的标准差，S_f为油菜始花期的标准差，r_ij为因子x_i、x_j间的相关系数，r_fi为因子x_i、f间的相关系数，j为因子序号。

最后，分别减少某一因子，分析其余因子对油菜始花期直接、间接效应的影响变化，以进行因子的敏感性分析。

基于最小二乘法构建油菜始花期(f)的多元回归预报模型；利用MATLAB百分位法(BoxPlot函数)确定模型预测区间；利用SPSS做配对t检验以检测模型的预测值与始花期实际值是否有显著差异，最终确定模型的预测精度。以预测值占实际值的百分比作为模型预测准确度的表征值。

2 结果与分析 2.1 油菜始花期的基本特征及变化趋势

由表 1可看出，播种—始花期长度总体上自北向南呈缩短趋势，最长(淮安，198 d)与最短(金坛，180 d)相差18 d；从变化趋势来看，各站点播种—始花期的长度均呈缩短趋势，5个站点缩短了2.73~8.07 d·(10 a)^-1(P < 0.01)。

1880—2012年，全球平均地表温度上升(翟盘茂等，2017)，张佩等(2015)也利用M-K法明确了江苏省各站点油菜全生育期积温的突变特征，以确定气候变化的拐点，结果发现，江苏淮北地区冬季积温突变开始年基本在1988—1992年，淮河以南地区则普遍在1990—1994年。本研究统一选取1987—1994年及1995—2010年2个时段对比分析气候变化前后5个农业气象观测站油菜播种—始花期长度，结果发现：气候变暖后，开花明显提前，5个站点播种—始花期长度缩短了3~14 d。

2.2 油菜始花期与可能影响因子的相关性分析

统计油菜始花期与播期的相关关系发现，油菜始花期与播期相关性均未通过显著性水平检验。通过对典型年份普查发现，2013年高淳站油菜播种期为9月17日，始花期为2014年3月20日；2014年油菜播种期为10月5日，始花期为2015年3月18日。虽然2014年油菜播种期较2013年延后18 d，但其始花期却较2013年提前2 d。同样，金坛站2004年和2005年油菜播种期均为9月27日，但对应的始花期分别为4月2日(2005年)、3月26日(2006年)，相差7 d。本文统计5个油菜农业气象观测站的油菜播种期均未出现异常偏早或偏迟年份，普遍处在适宜播栽期内(9月中旬至10月下旬)。这可以初步说明只要油菜在适宜播栽期内顺利播栽，其开花时间早晚与播期关系不大，即播期早晚不是油菜开花时间早晚的限制因子。

由表 2可看出，上年日平均气温稳定通过0℃终日、上年9月中旬至当年1月下旬大于0℃有效积温与油菜始花期均显著负相关，说明上年日平均气温稳定通过0℃终日越晚，前期热量条件越好，当年油菜开花越早出现；当年日平均气温稳定通过5℃初日与油菜始花期显著正相关，2月上旬至3月上旬分别大于0、5和10℃的有效积温与油菜始花期显著负相关，说明当春后日平均气温通过5℃初日越早，当年气温回升后到开花前热量条件越充足，油菜开花也相应提早；2月上旬至3月上旬日最低气温分别小于0、5和10℃日数与油菜始花期普遍呈显著正相关，2月上旬至3月上旬日平均最低气温与油菜始花期显著负相关，说明当年气温回升后到开花前平均最低气温越低，开花期越推迟；上年9月中旬至当年1月下旬、2月上旬至3月上旬两个时段的总日照时数和累计降水量与油菜始花期存在一定的相关，但普遍未通过显著性水平检验。这说明光照和降水对油菜开花影响较小，热量条件才是开花时间早晚的主要限制因子。

综合来看，与油菜始花期相关程度较高的代表热量因子是：2月上旬至3月上旬大于0℃有效积温、2月上旬至3月上旬大于5℃有效积温、2月上旬至3月上旬日最低气温小于5℃日数、2月上旬至3月上旬平均最低气温、2月上旬至3月上旬大于10℃有效积温、当年日平均气温稳定通过5℃初日、上年日平均气温稳定通过0℃终日、2月上旬至3月上旬日最低气温小于0℃日数，其中高淳站与油菜始花期极显著相关因子数为8个，昆山为7个，金坛为7个。因此，选择高淳站作为本研究中的模型构建对象。

2.3 油菜始花期主要气象限制因子的通径分析

通过对主要气象限制因子和油菜始花期之间的相关分解以得到各气象限制因子对油菜始花期影响的相对重要性。选择与油菜始花期极显著相关因子数最多的高淳站为例，对8个主要热量因子：上年日平均气温稳定通过0℃终日(X₁)、当年日平均气温稳定通过5℃初日(X₂)、2月上旬至3月上旬大于0℃有效积温(X₃)、2月上旬至3月上旬大于5℃有效积温(X₄)、2月上旬至3月上旬大于10℃有效积温(X₅)、2月上旬至3月上旬日最低气温小于0℃日数(X₆)、2月上旬至3月上旬日最低气温小于5℃日数(X₇)、2月上旬至3月上旬平均最低气温(X₈)进行通径分析。首先，从表 3的简单数理统计结果来看，供分析的各数据偏度很小，说明它们近似满足正态分布要求，可以进行回归和通径分析。然后，分析各因子对油菜始花期的直接效应和间接效应，结果见表 4。同时，计算各因子对油菜始花期相对的决定程度(即决定系数)，并分析每个因子对建立的多元回归方程可靠程度(R²)的总贡献率(表 5)。

从表 4的通径分析结果可以看出：X₄、X₃、X₇、X₈与油菜始花期相关性最高；在直接效应方面，X₈、X₇、X₄影响较大；而在间接效应方面，X₈、X₃效应最大；综合以上分析可以看出，2月上旬至3月上旬大于0℃有效积温及大于5℃有效积温越多，开花越早；2月上旬至3月上旬日最低气温小于5℃日数越少、平均最低气温越高，开花越早。其中，分效应来看，以2月上旬至3月上旬的平均最低气温为影响油菜始花期的主要因子，在直接、间接效应方面都有最大的影响；而综合影响方面，以2月上旬至3月上旬大于5℃有效积温为最大。

从8个因子对油菜始花期的决定系数来看(表 5)，X₇和X₈的共同作用是影响始花期的主要因素，而X₄与X₈、X₇的共同作用是影响始花期的次主要因素；结合因子对R²的总贡献率可以看出，X₄、X₇、X₈贡献率最高，而X₃贡献率只有-0.1827，综合表 4数据可得，2月上旬至3月上旬大于0℃有效积温包含了大于5℃有效积温和大于10℃有效积温两个区间，而X₃通过X₄的间接效应为-0.6412，说明X₃主要通过X₄实现对始花期的影响。综上所述，2月上旬至3月上旬大于5℃有效积温、2月上旬至3月上旬日最低气温小于5℃日数及2月上旬至3月上旬平均最低气温是构成始花期多元回归方程的主要因子。

2.4 油菜始花期主要气象限制因子敏感性分析

简单地采用一元线性回归模型会造成因变量数量太少，导致信息缺失及模型的识别率降低。通过通径分析及相关分析可以看出，8个因子与油菜始花期普遍呈现显著相关(表 2)，虽然X₄、X₇、X₈及X₃对R²的总贡献率较高，但为提升模型预测的准确性及因子的可靠性，进一步对8个因子的敏感度进行分析。即在分别去除某一因子后，分析其余因子对油菜始花期的直接效应和间接效应的变化(表 6)。

与8个因子的通径分析结果比较，去除X₁导致X₃、X₇、X₈的直接、间接作用发生较大变化；去除X₂导致X₄、X₅和X₇的直接、间接作用发生较大变化；去除X₃导致X₄的直接、间接作用发生较大变化，还引起X₁、X₂、X₆、X₇、X₈的间接作用发生较大变化；去除X₅仅引起X₄的直接、间接作用发生较大变化；

去除X₆导致X₃、X₄、X₈的直接、间接作用发生较大变化。分别去除X₄、X₇、X₈则会引起较多因子的直接、间接作用发生较大变化，其中去除X₄后X₃、X₅、X₇、X₈的直接、间接作用变化大，同时X₁、X₂、X₆的间接作用也发生较大变化；去除X₇引起X₃、X₄、X₅、X₈的直接、间接作用发生较大变化；去除X₈后则X₃、X₄、X₅、X₆、X₇ 5个因子的直接、间接作用均发生较大变化。

结合因子对R²的总贡献率的变化来看(表 7)，去除X₁导致X₃、X₇、X₈对R²的贡献率发生较大变化；去除X₂导致X₄、X₅和X₇对R²的贡献率发生较大变化；分别去除X₃、X₅均仅引起X₄对R²的贡献率发生较大变化；去除X₄导致X₃、X₅、X₇对R²的贡献率发生较大变化；去除X₆导致X₃、X₄、X₈对R²的贡献率发生较大变化；分别去除X₇、X₈对应的也引起较多因子对R²的贡献率发生较大变化，其中去除X₇引起X₃、X₄、X₅、X₈对R²的贡献率发生较大变化，去除X₈引起X₃、X₄、X₅、X₆、X₇ 5个因子对R²的贡献率均发生较大变化。因此，通过因子敏感性分析后可以看出，增减因子都会对模型精度造成较大影响，为保证模型的准确性和可靠性，将8个因子均作为多元回归方程的自变量进行分析。

2.5 油菜始花期预报方程的建立及效果检验

基于X₁~X₈，采用最小二乘法开展油菜始花期(f)的多元回归分析，得到预报模型的方程：

$ f=-0.2092 X_{1}+0.1080 X_{2}+0.0312 X_{3}-\\ 0.1128 X_{4}-0.0288 X_{5}+0.2541 X_{6}+\\ 0.7995 X_{7}+3.6076 X_{8}+119.3803 $

对模型精度进行检验发现，油菜始花期预报回归方程的多元决定系数R²为0.6848，说明这8个因子可解释油菜始花期变化的68.48%。经F检验，F=0.0004 < 0.01，达到极显著水平，说明这8个主要热量因子对油菜始花期(f)的回归显著，可基于它们开展油菜始花期的预报。为进一步验证该模型的预测准确性，利用模型对邻近区域的金坛、昆山站历年的油菜始花期进行模拟预报。

采用百分位数法对模型预测准确度进行分析。从图 1和表 8可以看出，所构建的模型对金坛的预测准确度在98%~106%，而昆山在99%~107%，说明该模型能够较好地预测金坛、昆山两地的油菜始花期；同时，对金坛、昆山两个区域的油菜始花期观测值和预测值进行配对t检验，从表 8可以看出，金坛双尾显著性为0.132>0.05，说明观测值与预测值之间没有显著性差异，基于高淳区域所构建的油菜始花期回归预报模型可以较好地预测金坛地区的油菜始花期；而昆山的t检验结果为0.000，说明观测值和预测值存在显著差异。综合地理区位分析可得到，金坛与高淳的直线距离、纬度差分别为昆山与高淳的39.93%和574.7%，由于在一定的区域范围内存在相对一致的局部小气候，因此，本文建立的模型具有区域适用性，能够较好地模拟以高淳为中心，周边100 km左右半径的平原地带的油菜始花期，而超过一定范围，就应当对参数进行调整。

3 结论与讨论

气候变化背景下江苏省油菜始花期呈提前趋势，这一研究结果与Badeeck et al(2004)和Zheng et al(2006)研究得出的中国春季物候呈提前趋势的观点一致。这可能是由于在气候变化背景下，江苏地区冬前温度偏高(黄毓华等，2000)，越冬期推迟，翌年春季回温时间逐渐提前，且温度回升迅速，使油菜冬季和初春的生长量增加，油菜开花前营养积累的时间缩短，则开花也相应提前。

由于品种特性差异，不同植物的生长发育对气象条件的要求不同，加之不同植物对气候变化的适应程度、能力各异，造成不同植物对同一气象要素变化的响应不同(Wang et al，2015)。因此，本文在研究油菜始花期的影响因子时，结合了油菜自身的生理特性，挑选了与油菜始花期可能相关的因子参与分析，避免了统计模型对植物的生理生态过程较少考虑的情况。参与统计的5个油菜农业气象观测站历年油菜均在适宜播种期内播栽，在此前提下统计播期与始花期的相关性发现，播期早晚对油菜开花时间早晚影响不大。气象因子的光照和降水与油菜始花期相关性也不大，这可能是由于江苏省油菜种植品种多为冬性或半冬性，为弱感光型品种，开花前光照需求较强感光型油菜低，江苏省常年该时段的日照时数均能满足开花需求；同时，该地区春季降水量充足，可满足现蕾前后到开花前油菜不断增大的水分需求。因此，就江苏地区而言，光照和降水不是制约油菜开花早晚的因子。这与一些学者在其他作物花期上的研究结果一致(张学霞等，2005；覃文更等，2012；史纪安等，2009)。

环境温度是开花时间早晚的主要影响因素(Samach and Wigge, 2005；Balasubramanian et al，2006)，且开花前2~3个月的气温对植物始花日期影响最大(Ahas et al，2000；徐雨晴等，2005；祁如英，2006；祁如英和王启兰，2007)。本文研究结果也显示热量才是江苏地区油菜开花早晚的主要限制因素，且现蕾至开花前的各热量因子对开花时间影响较突出，上年日平均气温稳定通过0℃终日、当年日平均气温稳定通过5℃初日、快速生长至开花前(2月上旬至3月上旬)时段内分别大于0、5和10℃的有效积温，最低气温分别小于0和5℃的日数，平均最低气温等8个因子与油菜始花期相关性均达极显著水平。由于油菜始花期与8个主要热量因子的简单相关系数仅表达了某一因子在其余因子都发生变化时其与油菜始花期的关联度，无法准确表达因子间的详细关系，而通径分析作为一种专业因子分析方法，可较准确反映各因子对油菜始花期的直接、间接影响。研究结果表明，2月上旬至3月上旬平均最低气温(X₈)、2月上旬至3月上旬日最低气温小于5℃日数(X₇)、2月上旬至3月上旬大于5℃有效积温(X₄)对油菜始花期的直接影响位列8个因子的前三位，且这3个因子两两共同对油菜始花期的相对决定程度也排在各因子对回归方程R²总贡献率的前三位，加上三者两两之间高相关，易同向或反向达到高值。其余5个因子直接效应普遍小于间接效应，且它们主要通过X₄、X₇、X₈对油菜始花期产生影响，而X₄、X₇、X₈也通过这5个因子产生一定影响。另外，采用分别减少某一因子分析其对因变量的直接、间接效应的影响以进行因子敏感性分析也得到，去掉任何一个因子，都会引起某些因子对油菜始花期的直接、间接作用发生变化，并最终影响模型精度，降低模型的准确性和可靠性。因此，在预报油菜始花期时，需要同时关注这8个热量因子，而基于这8个主要热量因子构建的回归模型也确实解释了68.48%的油菜始花期变化(以高淳为例)，且模型具有较好的区域适用性，可较好地模拟以高淳为中心，周边100 km左右半径的平原地带的油菜始花期，为该地区开展油菜始花期预报服务提供依据。同时，仍有31.52%始花期的变化未得到解释，从通径分析中误差项对油菜始花期的相对决定系数也可看出，虽然其位列所有决定系数的第九位，但它的直接效应达0.5614，这说明一方面可能是由于油菜始花期判断具有主观性，导致观测存在误差，另一方面，可能仍有对油菜始花期影响较大的因子未被考虑到，如江苏地区春季涝渍害频发(吴洪颜等，2017)，对油菜生长产生较大影响，另外，农田的土壤、农业管理措施等其他重要因素也可能影响油菜的开花。

本文确定了油菜始花期出现时间的主要限制影响因子，并在此基础上，构建了油菜始花期回归预报模型，尝试开展油菜开花期预报，可为农业生产者和农业管理决策部门有效地安排油菜花期各项农田肥水管理及病虫害防控管措施提供科学依据，同时，也对油菜花海旅游部门提前安排各项工作及公众合理安排赏花出行具有非常重要的决策意义。另外，本文仅就开花开始时间做了研究，对于花期物候来说，开花持续时间也占有重要地位。因此，将来在进一步探究油菜花期物候变化机制时，需综合考虑开花持续时间等影响因素。