青花椒氣候品質評估模型的構建與驗證

孫恩虹 張建平 張凱 童建川 蘇家奎 葉坤

摘要：【目的】研究關鍵生育期氣象條件對青花椒品質的影響，并構建青花椒氣候品質評估模型，為青花椒氣候品質評估及區域優勢氣候資源開發利用等提供技術支撐。【方法】以青花椒品種九葉青為試驗材料，于2015—2020年分別在重慶地區11個花椒主產區選擇代表性花椒園3～5個取樣，測定青花椒品質指標;采用相關分析法篩選出影響青花椒揮發油、麻味素和硒含量等品質指標的主要氣象因子，建立氣象因子與青花椒品質指標的回歸模型;利用模型推算出不同花椒品質等級相對應的氣象因子閾值，利用層次分析法構建青花椒氣候品質評估模型;以未參與建模的品質檢測數據驗證模型。【結果】影響青花椒氣候品質優劣的關鍵氣象因子為果實膨大期的日照時數（X1）、累計降水量（X2）、氣溫日較差（X3）、≥85%高濕日數（X4），采收期的日照時數（X5）、累計降水量（X6）、氣溫日較差（X7）和雨日數（X8），采用層次分析法確定評估模型中各氣象因子的權重系數分別為0.19、0.06、0.17、0.13、0.07、0.19、0.06和0.13，青花椒氣候品質評估模型為：ICQ=0.19X1+0.06X2+0.17X3+0.13X4+0.07X5+0.19X6+0.06X7+0.13X8。青花椒氣候品質劃分為特優、優、良和一般4個等級，評估指數（ICQ）相應閾值為ICQ≥0.85、0.75≤ICQ<0.85、0.65≤ICQ<0.75、ICQ<0.65。基于評估模型，對2020年重慶江津幾江地區青花椒氣候品質進行評估分析，評估指數為0.91，判定為特優等級，與花椒園現場取樣檢測結果相符。【結論】研究建立的評估方法和指標能客觀反映青花椒的品質等級，可應用于青花椒生產的氣象條件適宜度服務和花椒采收期預報服務。

關鍵詞： 青花椒;氣候品質;氣象因子;評估模型

中圖分類號： S573;S162.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼： A 文章編號：2095-1191（2021）07-1942-10

Establishment and validation of elevation model of climate quality for Zanthoxylum schinifolium Sieb.et Zucc

SUN En-hong1，2， ZHANG Jian-ping3*， ZHANG Kai1，TONG Jian-chuan4，

SU Jia-kui4， YE Kun1

（1Jiangjin Modern Agrometeorology Experimental Station of Chongqing， Chongqing? 402260， China;

2Jiangjin Meteorological Bureau of Chongqing，? Chongqing? 402260， China; 3Chongqing Institute

of Meteorological Sciences， Chongqing? 401147，? China; 4Jiangjin Agriculture and Rural

Affairs Committee of Chongqing， Chongqing? 402260， China）

Abstract：【Objective】The effects of meteorological conditions during the key growth period on quality of Zanthoxylum schinifolium Sieb.et Zucc were researched and the evaluation model of climate quality for Z. schinifolium was established， in order to provide technical support for climate quality evaluation for Z. schinifolium and exploitation and utilization of regional climate resources. 【Method】Took Jiuyeqing Z. schinifolium as material，samples were collected at major producing districts in Chongqing during 2015-2020. Three to five orchards were selected in each district. Quality indexes were tested for Z. schinifolium. Correlation analysis were used to screen climate factors that influenced volatile oil， amide compounds and selenium of Z. schinifolium. Regression model was established by climate factor and quality index. The threshold of climate factors corresponding to the Z. schinifolium quality and classification criteria for climatic conditions of Z. schinifolium were also determined by regression model. Analytical hierarchy process（AHP） were used to establish the evaluation model. To predict the effects of the evaluation model by using the other samples that were not included in the model development. 【Result】There were eight key climate factors that reflected the climate quality of Z. schinifolium， which were sunshine duration（X1）， cumulative precipitation（X2）， daily temperature range（X3）， ≥85% humidity days du-ring the fruit formation period（X4） and sunshine duration（X5）， cumulative precipitation（X6）， daily temperature range（X7）， rainy days（X8） during picking period. The weight coefficients of climate factors were 0.19， 0.06， 0.17， 0.13， 0.07， 0.19， 0.06，0.13，respectively. The climate quality evaluation model of Z. schinifolium was ICQ=0.19X1+0.06X2+0.17X3+0.13X4+0.07X5+0.19X6+0.06X7+0.13X8. The climate quality of Z. schinifolium were divided into 4 grades： extra excellent， excellent，good and normal. The thresholds of evaluation indexes（ICQ） wereICQ≥0.85，0.75≤ICQ<0.85，0.65≤ICQ<0.75 and ICQ<0.65. Based on the model，the comprehensive index of climate quality of Z. schinifolium picked in Jijiang，Jiangjin District，Chongqing in 2020 was 0.91，which was judged as extra excellent and consistent with actual conditions in sampling sites. 【Conclusion】The established evaluation methods and indicators can objectively reflect the quality grade of Z. schinifolium，they can be applied to serve in climate conditions suitability of Z. schinifolium production and harvest forecast of Z. schinifolium.

Key words： Zanthoxylum schinifolium Sieb.et Zucc; climate quality; climate factor; evaluation model

Foundation item： Innovation and Development Project of China Meterological Administration（CXFZ202 1J68）

0 引言

【研究意義】青花椒（Zanthoxylum schinifolium Sieb. et Zucc）屬蕓香科（Rutaceae）花椒屬（Zanthoxylum L.）落葉植物，因果實成熟后為青色而得名，是著名的香料和油料樹種，廣泛栽培于我國西南地區（姚佳和蒲彪，2010;程敏等，2016）。目前，西南地區主栽的九葉青花椒被全國多個地區引種，已成為鄉村振興的重要支柱產業之一。但花椒品質優劣與氣象條件密不可分，即便是同種花椒品種，由于其生長時的光照時間和降水情況不同，其揮發油和麻味素等品質成分也不相同（韓若梅等，2017）。因此，開展青花椒氣候品質研究對提高區域氣候資源利用，提升農產品經濟效益具有重要作用。【前人研究進展】目前，國內已有大量學者采用多元回歸和層次分析等方法針對葡萄（張曉煜等，2007）、茶葉（金志鳳等，2015）、沙田柚（梁敏妍等，2019）、柑橘（謝遠玉等，2019）和油茶（江滌非等，2021）等特色經濟作物進行了農產品氣候品質評估研究。在花椒品質與氣候關系方面也有學者開展了基礎研究。李智杰等（2006）應用因子分析法對全國10個花椒主產地的環境因子進行分析，發現花椒產地的溫度狀況和降水量等氣象條件對花椒品質的影響較大。孫玉蓮等（2014）采用數理統計方法，利用歷史花椒觀測資料，研究甘肅臨夏地區影響花椒生長的關鍵生育期及主要氣象因子，建立臨夏地區花椒各生育期時空動態氣候預測模型。杜晉城等（2015）調查不同海拔靈山正路椒的物候期、品質及產量變化，發現花椒物候期隨海拔升高而延遲，品質和產量在1800～2600 m內與海拔呈正相關。劉麗等（2017）基于花椒農業氣象平行觀測試驗數據，確定了武都花椒生長關鍵時期和影響其生長的關鍵氣象要素，在確定適宜性區劃指標的基礎上，結合GIS技術建立武都山區花椒氣候適宜性區劃。廖要明和楊文平（2019）對鳳縣花椒生產的氣候條件和主要氣象災害進行系統分析，構建花椒生產的氣候影響評價指標體系，實現對區域花椒生產的氣候生態適應性定量評估。張群等（2020）采用化學分析方法測定獅子頭、美鳳椒和秦安1號花椒葉片的黃酮含量，發現花椒葉總黃酮存在顯著的季節變化和年際變化，同時花椒葉總黃酮含量與日照百分率、降水量和空氣濕度顯著相關，與當月的日照百分率呈負相關，與上月的降水量和當月的空氣濕度呈正相關。可見，建立氣象條件與果實品質指標的量化關系是開展氣候品質評估工作的基礎。【本研究切入點】目前對影響花椒產量和品質的主要氣象條件的響應關系研究雖有涉及，但研究甚少且深度不夠，特別是西南地區針對因年際間氣候條件差異引起的花椒品質優劣的定量評估鮮有報道。【擬解決的關鍵問題】基于重慶青花椒主產區（縣）不同年份的青花椒品質檢測資料和同期氣象資料，利用相關分析法、層次分析法和加權求和法研究青花椒主要品質指標與氣象要素的關系，構建青花椒氣候品質評估模型，以期更好地為青花椒氣候品質評估及區域優勢氣候資源開發利用等提供技術支撐。

1 材料與方法

1. 1 研究資料

1. 1. 1 青花椒品質資料 供試青花椒品種為九葉青，該品種最早發現于重慶市江津區先鋒鎮，是目前我國栽培面積最大的青花椒品種和最重要的花椒資源之一（徐潔，2007）。青花椒品質生化指標主要包括揮發油和麻味素（余曉琴等，2009b;薛小輝和蒲彪，2013）等。其中，揮發油指青花椒果皮中具有芳香氣味、可隨水蒸氣蒸餾出來且與水不相混溶的揮發性油狀物質的總和（唐課文等，2003），是青花椒香氣的主要成分;麻味素由一類不飽和脂肪族酰胺組成，是青花椒麻味的主要來源（劉雄等，2004）;此外，由于江津土壤富硒，所產青花椒果實中還富含對人體健康有益的硒元素，因此將青花椒硒含量作為一項重要的花椒品質指標。

本研究所用青花椒品質數據來自2015—2020年重慶地區11個花椒主產區（縣）（江津、酉陽、豐都、奉節、南川、銅梁、永川、璧山、合川、潼南和涪陵）的檢測資料。每個區（縣）選擇代表性花椒園3～5個，為保證樣本的均一性，同一椒園按東、南、西、北4個方位各選定花椒樹2株，共8株，每株花椒樹上選取不同方位的果穗，每個樣本3個重復。供試九葉青花椒樹樹齡均為5～6年，管理水平中上，平均產量11250～15000 kg/ha，屬當地正常產量水平。青花椒揮發油含量參考《中華人民共和國藥典法》（一部）附錄中揮發油測定法（甲法）測定;麻味素含量參考DB 50/T 321—2009《花椒麻味物質的檢測方法 高效液相色譜法》測定;硒含量參考GB 5009.93—2017《食品安全國家標準 食品中硒的測定》中的原子熒光光譜法測定。此外，青花椒氣候品質等級標準還參考GB/T? 30391—2013《花椒》、GB/T 30385—2013《香辛料和調味品》、LY/T 1652—2005《花椒質量等級》、LY/T? 2042—2012《九葉青花椒豐產栽培技術規程》、QX/T 486—2019《農產品氣候品質認證技術規范》和DBS 50/003—2014《食品安全地方標準 保鮮花椒》等6項標準。

1. 1. 2 氣象資料 氣象資料使用花椒樣本對應的區域氣象站數據，包括2015—2020年花椒關鍵生育期內的氣溫、降水量、空氣濕度、雨日數和日照時數。評估所用氣象資料為江津區2020年區域站氣象觀測資料。由于影響青花椒品質的溫度、水分、光照和濕度等參與建模的氣象要素的量級不同，本研究參照常規農業氣象條件定量化等級評價標準（孫秀邦等，2017），建模前對氣象數據進行無量綱化處理，將各氣象因子統一劃分為4個等級，分別賦予0.4～1.0的數值。4個等級賦值標準如下：

Mi=[1.0? ?Ti01≤Xi≤Ti020.8? ?Ti11≤XiTi22] （1）

式中，Mi為影響青花椒品質的第i個氣候品質指標;Xi為氣象因子的實測值;Ti01和Ti02分別為青花椒氣候品質特優時氣象因子的下限值和上限值;Ti11和Ti12分別為青花椒氣候品質優時氣象因子的下限值和上限值;Ti21和Ti22分別為青花椒氣候品質良時氣象因子的下限值和上限值;如果氣象因子低于Ti21或高于Ti22，則青花椒氣候品質一般。

1. 2 研究方法

1. 2. 1 青花椒氣候品質等級劃分 結合區域氣候特征及青花椒的果實特性（趙志峰，2018;孫恩虹等，2019），參考LY/T 1652—2005《花椒質量等級》中花椒品質分級標準、DBS 50/003—2014《食品安全地方標準 保鮮花椒》、DB 50/T 705—2016《富硒農產品》、相關文獻（余曉琴等，2009b）以及花椒生產相關的氣象和農業專家依據實際生產中氣象因子對花椒生長的影響提出的青花椒分級意見（馬力文等，2018），將青花椒揮發油、麻味素和硒含量分為4個等級（表1）。

1. 2. 2 青花椒氣候品質評估模型的構建方法 每個區（縣）選擇7～8個樣本共78份樣本用于建立模型。首先，運用Pearson簡單相關系數（黃娟等，2018）將青花椒揮發油、麻味素和硒含量等檢測數據分別與青花椒品質形成關鍵生育期即果實膨大期（4月上旬—5月下旬）和采收期（6月上旬—7月中旬）內的日照時數、降水量、氣溫日較差、≥85%高濕日數和降水日數等氣象因子分別進行相關分析，篩選出通過顯著性檢驗的氣象因子。然后，分別研究揮發油、麻味素、硒含量與相關顯著的氣象因子的線性、非線性關系（馬力文等，2018），選擇通過R檢驗且對青花椒品質形成具有生物學意義的氣象因子，建立不同品質指標與氣象因子的關系模型，并利用模型推算出影響青花椒品質各氣象因子的閾值，進而劃分青花椒氣候品質等級標準。基于青花椒果實生長發育過程中各氣象因子對品質的影響程度，利用層次分析法定量計算，確定各相關性顯著氣象因子的權重系數、果實膨大期氣候品質指數（m1）和采收期氣候品質指數（m2），分別由相應關鍵品質因素的加權和構成，即式（2）：

mi=[m1=j=14ajyjm2=j=58bjyj] （2）

式中，aj、bj分別為果實膨大期氣候品質指數和采收期氣候品質指數各關鍵氣象因子的權重系數，由層次分析法（AHP）確定（劉遵春等，2006）。yj為各關鍵氣象因子。

最后，按照QX/T 486—2019《農產品氣候品質認證技術規范》，采用加權指數求和方法，建立青花椒氣候品質評估模型為：

ICQ=[i=1naimi] （3）

式中，ICQ為氣候品質評估指數;n為氣候品質評估指標的數量;αi為氣候品質評估指標的權重。

根據氣候品質指數計算結果，結合青花椒生產實際，將青花椒氣候品質評估標準統一劃分為4個等級，分別為特優（1級）、優（2級）、良（3級）和一般（4級）。

1. 2. 3 青花椒氣候品質評估模型檢驗 為檢驗該評估方法的適應性，在青花椒主產區（縣）各選擇2～3個未參與建模的樣本，共29個樣本用于模型檢驗。對花椒檢測樣本及對應氣象站點的氣象數據進行評估檢驗，將計算的氣候品質評估指數按照分類閾值進行品質等級歸類，并與各年份對應取樣地點的實測值對應的實際等級對比驗證其合理性。

1. 3 統計分析

利用SAS v8對數據進行相關分析和回歸分析，采用yaahp進行層次分析，用SigmaPlot 14.0作圖。

2 結果與分析

2. 1 青花椒品質指標

由圖1可知，青花椒揮發油含量在5.6～7.1 mL/100 g，可見，青花椒揮發油指標高于優等標準;麻味素含量為14.8～18.8 mg/g，高于四川和云南等地的青花椒（余曉琴等，2009b）;依據DB 50/T 705—2016《富硒農產品》硒含量在0.020～1.000 mg/kg有益于人體健康，2015—2020年青花椒果實中硒含量為0.050～0.120 mg/kg，硒含量符合富硒農產品相關標準。青花椒品質數據分析結果表明，青花椒風味和營養俱佳，與實際情況相吻合。但由于年際間氣象條件差別較大，導致青花椒品質年際間存在明顯差異，2020年揮發油含量最高，2018年麻味素含量最高，2017年硒含量最高。

2. 2 影響青花椒品質關鍵氣象因子的選取

利用青花椒揮發油、麻味素、硒含量品質檢測資料和各年份對應站點氣象資料進行相關分析，篩選出相關性通過0.05顯著性檢驗的8個氣象因子，其中青花椒果實膨大期累計降水量對揮發油和硒含量均有顯著（P<0.05，下同）或極顯著（P<0.01，下同）影響。如表2表示，青花椒揮發油含量與果實膨大期的日照時數、累計降水量和氣溫日較差呈極顯著或顯著正相關，即果實膨大期充足的日照、充沛的降水與較大的氣溫日較差均有利于揮發油的積累;揮發油含量與采收期的累計降水量呈極顯著負相關，表明過多的雨水會導致青花椒含水量過高，且降水天氣影響青花椒采收，導致油腺破裂，色澤變暗，嚴重影響花椒品質。青花椒麻味素含量與果實膨大期≥85%高濕日數呈極顯著負相關，高濕日數多會導致青花椒銹病和斑點病等病害發生發展，影響青花椒外觀及麻味素等物質含量，與生產實際相符;此外，麻味素含量與采收期的雨日數呈極顯著負相關，與采收期的日照時數和氣溫日較差呈極顯著正相關，采收前期青花椒未完全成熟，充足的光熱資源可促進麻味素等物質的進一步積累。青花椒硒含量與果實膨大期的累計降水量呈極顯著負相關，即青花椒硒含量積累主要在果實膨大期，降水過多可能影響青花椒對硒的吸收，與潘文杰等（2006）的研究結果一致。植物對礦質元素的需求量與其生物量密切相關，且植物對硒的吸收有一定飽和現象（管文文等，2018），花椒果實膨大期果實快速膨大，營養物質大量積累，所以采收期植物硒的吸收變化不大。因此，關鍵生育期內充足的光照、較大的氣溫日較差、適宜的降水，以及較少的≥85%高濕日數和雨日數對青花椒最終優良品質的形成較有利。

2. 3 青花椒各品質與氣象條件的關系

2. 3. 1 揮發油與氣象條件的關系 將各取樣點揮發油檢測數據與其果實膨大期的日照時數、累計降水量、氣溫日較差以及采收期的累計降水量等通過顯著性檢驗的氣象因子進行回歸分析，結果見表3。根據擬合方程，揮發油含量與果實膨大期的日照時數和氣溫日較差均呈線性關系，日照時數增加50 h，揮發油含量約增加1.20 mL/100 g，日較差提高1 ℃，揮發油含量增加0.97 mL/100 g。揮發油含量與果實膨大期的累計降水量呈對數關系，揮發油含量隨累計降水量的增加而升高，當降水量由200 mm增加到300 mm時，揮發油含量增加1.16 mL/100 g。青花椒揮發油含量與采收期的累計降水量呈負線性關系，降水量增加100 mL，揮發油含量降低1.80 mL/100 g。因此，揮發油的積累需要果實膨大期有充足的溫光水資源，增強青花椒光合作用，提高光合產物凈積累，采收期的降水量不宜過多。

2. 3. 2 麻味素與氣象條件的關系 將各取樣點麻味素檢測數據與其果實膨大期的≥85%高濕日數，采收期日照時數、氣溫日較差和雨日數等通過顯著性檢驗的氣象因子進行回歸分析，結果見表4。由表4可看出，麻味素含量與果實膨大期的≥85%高濕日數呈負線性關系，≥85%高濕日數每增加10 d，麻味素含量約降低3.16 mg/g。青花椒麻味素含量與采收期的日照時數和氣溫日較差均呈線性關系，日照時數增加20 h，麻味素含量約增加1 mg/g;氣溫日較差提高1 ℃，麻味素含量增加2.491 mg/g。青花椒麻味素含量與采收期的雨日數呈負線性關系，雨日數增加2 d，麻味素含量降低1 mg/g。因此，青花椒采收期更需要晴好少雨天氣。

2. 3. 3 硒與氣象條件的關系 選擇與硒含量極顯著相關的果實膨大期累計降水量與硒含量進行回歸分析，結果見表5。由表5可看出，青花椒果實中的硒含量與果實膨大期的累計降水量呈對數關系，當降水量由359.30 mm增加到391.69 mm時，硒含量減少0.015 mg/kg，即果實膨大期雨水過多不利于青花椒硒含量的積累和轉化。

2. 4 青花椒氣候品質等級劃分

2. 4. 1 青花椒氣候品質評估模型中氣象指標的分級賦值 根據青花椒品質等級標準（表1），利用青花椒揮發油、麻味素和硒含量等品質指標與氣象因素的回歸方程（表3～表5），反推出與青花椒品質相對應的氣象因子閾值（表6）。依據表6中氣象指標的等級，分別賦予0.4～1.0的數值，將氣象數據進行歸一化處理。由表6可見，優等級的青花椒一般要求果實膨大期氣溫日較差在7.7 ℃以上為佳，日照時數在147.0 h以上，利于揮發油和麻味素積累，品質更好。此時，葉片光合作用旺盛，葉面水分蒸發量大，需要充足的水分;相反，雨水過多，日照過少，濕度過大，則會導致硒積累量減少，麻味降低，因此該階段高濕日數少于23 d，累計降水量126.90～391.69 mm，更有利于青花椒優良品質形成。青花椒一般在6月初陸續進入采收期，采收前期麻味素含量得到進一步積累，保障青花椒優良品質的采收期氣候條件要求是多晴朗天氣，日照時數大于等于142.0 h，雨日少于30 d，晝夜溫差大于6.7 ℃。

2. 4. 2 氣候品質構成因素權重系數的確定

2. 4. 2. 1 氣候品質綜合指數的權重系數 由相關分析篩選出影響青花椒品質的8個氣象因子，結合生產實踐構造層次結構關系。根據青花椒生長發育特性，即品質指標主要在果實膨大期和采收期形成，再結合專家經驗（張玉榮等，2021），利用yaahp層次分析法，確定花椒果實膨大期和采收期氣象指數的權重分別為0.55和0.45，如式（4）所示。

ci=[0.55、0.45]? ?（4）

2. 4. 2. 2 氣候品質指數構成因素的權重系數 根據關鍵生育期各氣象要素對青花椒揮發油、麻味素和硒含量的影響程度，結合專家知識，對果實膨大期的4個氣象因素構造判斷矩陣。模型判斷矩陣的一致性檢驗結果<0.1，通過一致性檢驗，說明本研究所構造的判斷矩陣中各影響因子的相互關系較一致。經計算，果實膨大期日照時數、累計降水量、氣溫日較差和≥85%高濕日數的權重向量如式（5）。

aj=[0.35、0.11、0.31、0.24]? （5）

同理，構造采收期氣象因素判斷矩陣，模型判斷矩陣的一致性檢驗結果<0.1，通過一致性檢驗。經計算，果實采收期日照時數、累計降水量、氣溫日較差和雨日數的權重向量如式（6）。

bj=[0.16、0.42、0.13、0.29] （6）

綜合式（4）、（5）和（6），得到青花椒氣候品質評估模型為：ICQ=0.19X1+0.06X2+0.17X3+0.13X4+0.07X5+0.19X6+0.06X7+0.13X8? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （7）

式中，X1～X4分別為花椒果實膨大期的日照時數、累計降水量、氣溫日較差和≥85%高濕日數，X5～X8分別為花椒采收期的日照時數、累計降水量、氣溫日較差和雨日數。

2. 5 青花椒氣候品質評估模型的驗證

為檢驗模型的評估效果，選用2015—2020年未參與建模的29份青花椒檢測樣本，按照青花椒品質分類閾值，分別將實測的每項品質要素按照4個等級歸類（表1）。同時，對青花椒樣本對應站點的氣象因子進行分級賦值（表6），將氣象數據進行歸一化處理;再利用模型估算青花椒氣候品質評估指數，并進行氣候品質評估指數等級分類（表7）。結果表明，揮發油、麻味素和硒含量實測結果的等級劃分與氣候品質評估等級變化趨勢基本一致，有2個樣本將2級估算為1級，有1個樣本將1級估算為2級（圖2），評估模型預測的準確率為89.7%。總體來看，該評估方法和指標能客觀反映青花椒的品質等級，對品質等級的評定效果較好。

2. 6 青花椒氣候品質模型的實際應用效果分析

應用構建的青花椒氣候品質評估模型，結合區域站2020年4月6日—7月15日的逐日氣溫（最高、最低氣溫）、日照時數、空氣相對濕度、降水量和雨日數等觀測資料，分析評估2020年青花椒氣候品質評估指數。以花椒種植區位上有代表性的江津幾江地區為例，用江津幾江站2020年氣象觀測資料計算，得到江津幾江地區青花椒氣象條件適宜度評估指標，結果見表8。

將表8各氣候品質指標代入氣候品質評估模型，得到江津幾江地區2020年青花椒氣候品質評估指數（ICQ）為：ICQ=1.0×0.19+1.0×0.06+1.0×0.17+1.0×0.13+0.8×0.07+0.8×0.19+0.8×0.06+0.8×0.13=0.91。? 同理，分別計算江津其他種植區域的青花椒氣候品質評估指數，經計算得到氣候品質評估指數的平均值為0.91，根據青花椒氣候品質評估指數等級劃分標準，得到2020年青花椒氣候品質等級為特優。2020年4月6日—5月31日為青花椒果實膨大期，氣溫日較差為8.7～11.0 ℃，較大的晝夜溫差有利于花椒果實的快速膨大及揮發油、麻味素和硒的積累與轉化;日照時數274.1 h，較充足，對果實的膨大和品質形成較有利;累計降水量171.5～333.1 mm，≥85%高濕日數8 d，雨量充沛但并不過多，雨日數適中，總體有利于花椒果實品質的形成，但不會導致花椒銹病和斑點病等病害發生，從而影響花椒果實外觀及揮發油和麻味素的含量。2020年6月1日—7月15日為采收期，日照時數137.2 h，氣溫日較差6.4～8.8 ℃，對花椒光合產物后期積累無不利影響;累計降水量352.6～635.1 mm，雨日數24～31 d，降水量偏多，對花椒的采收略有影響，但對青花椒果實品質的形成無明顯影響。綜合上述分析結果，結合氣象資料、現場實地調查和企業品質檢查結果，整體認為2020年青花椒生長期間的氣候條件有利于其品質的形成，計算結果與實際情況較一致。

3 討論

花椒果實生長發育過程中，氣溫、日照時數和空氣濕度等氣象要素對其生長發育具有顯著影響（樊惠芳等，2004;張奇等，2018）。分析重慶青花椒主產區連續6年的青花椒品質數據與對應氣象要素的相關性，發現青花椒不同品質指標受氣象要素影響的關鍵時期不同，其中，揮發油在果實膨大期達到顯著影響的氣象因子多于采收期，表明前期氣象條件對揮發油影響更大，溫光資源不足和水分過少會影響花椒揮發油的積累和轉化;麻味素在采收期達到顯著影響的氣象因子多于果實膨大期，特別是日照時數和氣溫日較差對花椒麻味素形成仍有一定影響，與余曉琴等（2009a）研究發現花椒麻味素含量的峰值出現時間晚于揮發油的結論相符，即花椒麻味素在采收期還要完成進一步的積累，后期陰雨寡照等氣象條件會影響麻味素含量;硒含量的關鍵期是果實膨大期，與潘文杰等（2016）研究發現作物硒含量積累主要集中在生長發育中期的結論一致。

不同氣象要素對花椒果實品質影響程度不同，其中青花椒果實膨大期的日照時數和氣溫日較差，采收期累計降水量對青花椒品質影響最大，其權重分別為0.19、0.17和0.19，其次是果實膨大期的高濕日數、采收期的雨日數，其權重系數均為0.13;果實膨大期的累計降水量，采收期的日照時數和氣溫日較差對青花椒品質的影響相對較小，其權重分別為0.06、0.07和0.06。在果實膨大期，不僅光照和氣溫日較差影響花椒品質形成，而且降水的多寡和≥85%高濕日數也會影響花椒營養物質的積累，降水過少不利于花椒光合作用形成揮發油;相反降水過多，影響花椒根系活力且土壤有效硒有一定損失，不利于花椒對硒的吸收和積累（潘文杰等，2016）。

本研究基于花椒氣候品質指標，采取易于獲取資料的氣象要素，利用層次分析法和加權求和法，同時結合專家經驗與花椒生產實際，從而構建青花椒氣候品質評估模型，可反映年際間氣候變化對花椒品質產生的影響，突破了傳統定性描述花椒品質的方法，實現了從氣象學角度對花椒品質等級的量化評估，可為年份花椒評級提供參考依據，有助于提升花椒氣候品質和品牌內涵。青花椒氣候品質評估模型是結合青花椒生長的地理氣候特點和實際農業生產需求而設計，引入了花椒果實硒含量作為花椒品質指標之一，在作物氣候品質評估方面具有一定的創新性，應在實踐中進一步檢驗、修正、補充和完善。

4 結論

氣候品質評估結果將青花椒劃分為特優、優、良好、一般4個等級，符合當地生產實際，對椒農提高青花椒的商品價值具有積極意義。同時，明確了適宜花椒品質形成各氣象指標的適宜度值，研究結果不僅可應用于青花椒氣候品質的評估，還可進一步開展研究訂正指標，運用于青花椒生產的氣象條件適宜度服務和花椒采收期預報服務。

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（責任編輯 麻小燕）