賀蘭山東麓主栽釀酒葡萄品種土內萌芽預測

徐蕊 郭偉 李娜 尚艷 胡宏遠 姜琳琳 張磊

摘 要：【目的】對賀蘭山東麓主栽釀酒葡萄品種土內萌芽與溫度關系分析，篩選出適合不同品種釀酒葡萄的萌芽率—土壤溫度估算模型，為生產上釀酒葡萄出土作業的適宜時間提供參考，也為深入研究釀酒葡萄需熱量打下基礎?！痉椒ā恳灾髟云贩N赤霞珠和黑比諾為材料，利用不同埋土厚度改變枝條處土壤溫度，于冬芽土內萌發期間分批次出土，統計萌芽率。參考常用的6 種需熱量模型（生長度小時模型、有效積溫模型、最大積溫模型、溫度最大值累計模型、平均溫度累計模型、熱量模型）和≥ 0 ℃、2 ℃、4 ℃、6 ℃、8 ℃和10 ℃有效積溫模型計算出土前葡萄枝條處的土壤溫度，普查不同品種釀酒葡萄萌芽率和土壤溫度的關系，建立關系模型，篩選最優回歸曲線?！窘Y果】結果表明赤霞珠和黑比諾萌芽率和土壤溫度均顯著相關，其中通過熱量模型計算的值相關性最差。土壤溫度對赤霞珠土內萌芽率的影響曲線規律表現為一元二次或一元三次方程變化趨勢，最優回歸曲線方程為Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 為0.845，模型效率系數為0.845；土壤溫度對黑比諾土內萌芽率的影響曲線規律表現為S 曲線，最優回歸曲線方程為Y=e（6.08287-7585.781/x），R2 為0.932，模型效率系數為0.77?！窘Y論】3 日滑動平均土壤溫度≥ 8 ℃的平均溫度累計值和小時有效溫度累計值分別適用于赤霞珠和黑比諾土內萌芽率預測。

關鍵詞：釀酒葡萄；萌芽；關系分析

中圖分類號：S663.1 文獻標志碼：A 文章編號：1003—8981（2023）03—0263—08

賀蘭山東麓是我國最大的葡萄酒地理標志產品保護區，是業界公認的最適合種植釀酒葡萄的黃金地帶之一，得天獨厚的風土條件造就了高端的釀酒葡萄品質[1]。該產區冬季寒冷，釀酒葡萄需要埋土才能安全越冬，所以冬前埋土、春季出土是賀蘭山東麓葡萄生產中最重要的農事活動。春季出土時間對釀酒葡萄生長發育有著重大影響，出土時間過早，枝條容易抽干，晚霜凍風險增加；出土過晚，葡萄冬芽在土內萌發，出現黃芽，極易造成損傷或脫落，即使沒有損傷的黃芽，遇到大風或強烈日照也會因失水或灼傷造成干枯，給當年生產帶來顯著不利影響[2]。在實際生產中，為了避免或減少提早出土發生的抽干危害及晚霜凍風險，一般盡可能將出土時間延遲至土內萌芽前，在土內萌芽之前，越晚出土對葡萄生產越有利。因此，如果能準確預估釀酒葡萄在土內萌芽的時間，對科學合理制定出土起止日期，減少出土損失、保障釀酒葡萄良好生長發育具有重要意義。

關于溫度影響葡萄萌芽的研究多集中在需冷量和需熱量上，從生產上看，在賀蘭山東麓釀酒葡萄產區，埋土層溫度能夠滿足釀酒葡萄的需冷量，在春季回溫時會自然解除休眠，累積夠一定的熱量后就能順利萌芽展葉[3-7]。在已有研究中，促進葡萄萌芽需熱量的估算是從生理休眠結束至50% 的冬芽萌發、展葉所需的有效熱量累計。其中生理休眠結束日期通常采用分批次剪取枝條后人工培養至萌芽來確定的[8-9]。在設施環境中，通過有效積溫模型計算的鮮食葡萄冬芽萌發進程和需熱量在兩種不同的設施環境中差異最小，最為穩定[10-11]。釀酒葡萄霞多麗在需冷量滿足后萌芽整齊度明顯提高，且通過生長度小時模型累計的需熱量為8 928 ℃ [12]。然而，由于空氣溫度和土壤溫度的特征差異較大，對葡萄萌芽影響差異也較大，基于已有文獻初步分析得出在空氣環境中的葡萄萌芽需熱量遠大于其在土內萌發需要的溫度累計，所以無法進行參考。

本試驗利用不同埋土厚度使釀酒葡萄枝條處的土壤溫度形成梯度，在次年冬芽土內萌發期間分批次出土，統計不同處理下的冬芽萌發情況。初步對釀酒葡萄萌芽率和土壤溫度進行分析，得出主栽釀酒葡萄赤霞珠和黑比諾土內萌芽率與土壤溫度的最佳關系模型，以期為生產上釀酒葡萄出土作業的適宜時間提供參考，也為后期深入研究釀酒葡萄需熱量奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 材料與處理

試驗以賀蘭山東麓主栽釀酒葡萄品種赤霞珠和黑比諾為材料，于2019—2020 年在寧夏回族自治區銀川市金鳳區良田鎮釀酒葡萄基地展開，土壤為沙土。

釀酒葡萄埋入土層后大部分枝條處在距離地面20 cm 處，本試驗在越冬前埋土作業時形成不同埋土厚度：T1 為距地面50 cm 埋土厚度（園區正常埋土厚度），T2 為40 cm 埋土厚度，T3 為30 cm 埋土厚度，每個處理3 個重復。于次年春季釀酒葡萄土內萌芽時期分批次出土，調查萌芽情況。出土時間和批次為4 月9—27 日，每隔3 d 處理出土1 個批次。利用土壤溫度記錄儀監測釀酒葡萄枝條處的土壤溫度。

2.2 釀酒葡萄土內萌芽預測模型研究

對釀酒葡萄枝條處的土壤溫度進行數據質量控制，參考常用的6 種落葉植物萌芽需熱量模型（生長度小時模型、有效積溫模型、最大積溫模型、溫度最大值累計模型、平均溫度累計模型、熱量模型）和農業氣象上常用的有效積溫模型計算釀酒葡萄枝條處的土壤溫度，將釀酒葡萄萌芽率和土壤溫度累計值進行相關分析和回歸分析。由表1 可知，赤霞珠枝條處的土壤溫度通過各個模型計算的累計值與萌芽率均顯著相關，其中通過平均溫度累計模型、日有效積溫模型和小時有效積溫模型計算的累計值與萌芽率相關系數均在0.8 以上，通過熱量模型計算的值相關性最差，相關系數在0.459 ～ 0.646之間。通過回歸分析，土壤溫度對赤霞珠土內萌芽率的影響曲線規律一致，萌芽率在50% 以下均表現為一元二次或一元三次方程變化趨勢，其中9 個擬合曲線的R2 在0.8 以上，分別為C10 ～ C14、C22 ～ C23、C27 ～ C28，最優回歸曲線是C14，方程為Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 為0.845，平均絕對誤差較低，為3.94，模型效率系數最佳，為0.845，可以用于赤霞珠土內萌芽率的預測（圖2A）。

由表2 可知，黑比諾枝條處土壤溫度累計值與萌芽率也均顯著相關，相關性較赤霞珠更顯著，81.3% 達到0.8 以上，通過熱量模型計算的值相關性也最差，相關系數在0.338 ～ 0.824 之間。通過回歸分析可知，土壤溫度對黑比諾土內萌芽率的影響曲線規律表現為S 曲線，68.8% 歸回曲線的R2 在0.8 以上，其中H26、H30 ～ H32 擬合度最好，R2 達到了0.9 以上，最優回歸曲線是H31，方程為Y=e（6.08287-7585.781/x），R2 為0.932，平均絕對誤差較低，為6.51，模型效率系數較好，為0.77，適用于黑比諾土內萌芽率預測（圖2B）。赤霞珠、黑比諾的擬合曲線基本能反映出萌芽率達到50% 的土壤溫度變化情況，土內萌芽率太高，黃芽情況嚴重，出土時容易碰掉導致統計結果準確率降低，所以曲線僅擬合至萌芽率達到50% 左右。

2.3 釀酒葡萄土內萌芽預測模型檢驗

從3 日滑動平均土壤溫度≥ 8 ℃開始，分別采用平均溫度累計模型和小時有效積溫模型計算赤霞珠和黑比諾枝條處的土壤溫度，通過C14和H31 擬合方程計算得到土內萌芽率的預測值，將預測值小于0 的賦值為0，與實際觀測相比（圖3）。從預測效果看，赤霞珠71% 的預測值誤差在±5% 以內，預測精度較好，黑比諾52.4%的預測值誤差在±5% 以內，和兩個模型的平均絕對誤差、模型效率系數檢驗結果相符。

3 結論與討論

3.1 結 論

參考已有文獻中落葉植物萌芽需熱量的常用模型以及農業氣象上常用的有效積溫模型，計算賀蘭山東麓主栽釀酒葡萄品種赤霞珠、黑比諾土內萌芽期間的土壤溫度，利用相關分析和回歸分析法分別建立萌芽率和土壤溫度的關系模型。結果表明，赤霞珠和黑比諾土內萌芽率與土壤溫度均呈顯著相關關系，其中通過熱量模型計算的值相關性最差。通過回歸分析，土壤溫度對赤霞珠土內萌芽率的影響曲線規律表現為一元二次或一元三次方程變化趨勢，最優回歸曲線方程為Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 為0.845，平均絕對誤差為3.94，模型效率系數最佳，達到0.845，71% 的預測值誤差在±5% 以內，預測精度較好，適用于赤霞珠土內萌芽率預測。土壤溫度對黑比諾土內萌芽率的影響曲線規律表現為S 曲線，最優回歸曲線方程為y=e（6.08287-7585.781/x），R2 為0.932，平均絕對誤差為6.51，模型效率系數為0.77，52.4% 的預測值誤差在±5% 以內。

3.2 討 論

對需要埋土越冬的釀酒葡萄來說，出土期是否適宜是造成產量年際間波動的一個重要因素。在賀蘭山東麓產區，對葡萄出土時間的把握還多以經驗判斷為主，缺乏科學依據，經常出現出土過早或過遲的情況，給生產帶來損失[15]。因此，如果能準確預估釀酒葡萄的土內萌芽情況，結合未來氣象預測，對科學制定出土作業時間，減少出土損失、保障釀酒葡萄正常生長發育具有重要意義。

釀酒葡萄土內萌芽時間越久，土壤溫度越高，冬芽出現黃芽或干死的情況越多，出土時掉落或壞死的越多，導致萌芽統計結果與實際萌發情況有差異，因此本試驗做到出土時萌芽率達到50%左右，在保障試驗結果準確率的同時也能滿足產業需要。此外，試驗過程中發生的春季霜凍導致不同埋土厚度的釀酒葡萄冬芽均遭受凍害，且埋土層越薄受霜凍危害越大，這也是影響試驗結果的一個因素。

賀蘭山東麓釀酒葡萄產區冬季寒冷，葡萄需要埋土越冬[16-22]，從實際生產來看，冬春季的土壤溫度能夠滿足釀酒葡萄順利萌芽的蓄冷和需熱量，然而冬季土壤凍結難以利用分批次取枝條培養來確定休眠結束的時間，無法計算萌芽需熱量。根據已有研究結果，促進葡萄冬芽萌發的需熱量最佳模型是生長度小時模型，利用生長度小時模型計算本試驗中赤霞珠和黑比諾的土壤溫度，得到的需熱量遠遠不及已有研究的指標值，所以無法參考已有文獻來推算釀酒葡萄萌芽需熱量的開始時間以及萌芽率。

本試驗采用穩定通過某界限溫度開始累計土壤溫度，再通過回歸分析普查出土壤溫度與釀酒葡萄萌芽率的最佳回歸曲線，由此來初步計算釀酒葡萄萌芽率。鑒于釀酒葡萄土內萌芽率的預測精度還需進一步提高，利用需冷、需熱量的方法來預測釀酒葡萄萌芽率還需繼續研究。目前已有學者利用冬季沙藏、冷庫等方法進行需冷量的研究，通過春季梯度升溫催芽來確定其生物學零度以及需熱量指標，以期結合多種模型構建方法逐步提高釀酒葡萄土內萌芽率的預測精度[23-26]。

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[ 本文編校：李義華]