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Construction and Grading Evaluation of Climate Quality Model for Huyou
DINGLihua, TONGJianping, WUQun, WANGTongliang, GUZhenhai
Chin Agric Sci Bull ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (6) : 127-132.
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Abbreviation (ISO4): Chin Agric Sci Bull
Editor in chief: Yulong YIN
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Construction and Grading Evaluation of Climate Quality Model for Huyou
The study is conducted to quantitatively evaluate the impact of meteorological conditions on the quality of Changshan Huyou. Based on Huyou quality data and corresponding meteorological data from 2018 to 2023, correlation analysis and stepwise regression methods were employed to identify meteorological factors affecting Huyou quality. A climate quality evaluation model for Huyou was established using the weighted index method and expert empirical method. By applying this model, K-means clustering analysis was conducted on climate quality evaluation indices spanning the period from 1971 to 2023, enabling the classification of Huyou quality grades. The model was further utilized to evaluate and validate the climate quality of Huyou in Changshan County over the past six years. The results revealed that the key meteorological factors affecting the climate quality of Huyou include: the number of rainy days from late October to mid-November, sunshine duration during the same period, daily temperature range from late October to mid-November, precipitation from July to August, and the maximum consecutive high-temperature days from late May to mid-October. The clustering results based on the Climatic Quality Index (IACQ) classify the climatic quality of Huyou into three grades: Premium (IACQ≥2.48), First Grade (1.64≤IACQ<2.48), and Second Grade or below (IACQ<1.64). Over the past 6 years, the climate quality evaluation index of Huyou in Changshan County ranged between 1.7 and 2.7, with the majority classified as "Special Grade" or "First Grade". Spatially, Special Grade pomelos were predominantly distributed in eastern townships of Changshan County, including Qingshi Town, Dong’an Township, Daqiaotou Township, and Zhaoxian Town—the key cultivation areas. This study reveals that the response mechanisms of the five key meteorological factors for Changshanhuyou differ significantly from those of Satsuma mandarin during the critical phases of fruit quality development. Consequently, climate quality evaluation for citrus should adhere to the principle of varietal specificity. The established evaluation indicators and model demonstrated practical applicability and reliability, laying the foundation for climate quality certification of Huyou.
Huyou / climate quality / evaluation model / grade / spatial distribution
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谭宗琨, 罗增桂, 王璟. 广西'沃柑'果实品质等级气候适宜性种植区划研究[J]. 中国农学通报, 2021, 37(5):65-74.
为编制广西‘沃柑’果实品质等级种植气候适宜性区划图,为优化柑橘产业布局提供科学依据。本研究基于“3S”技术和柑橘果实品质形成关键期气候要素适宜度指标,评估广西优质‘沃柑’果实品质等级气候要素适宜度。结果表明:广西‘沃柑’花蕾至盛花期、生理落果期气候适宜度地域差异不明显,大部地区为最优或优质等级;果实膨大期至成熟采收期的气候要素适宜度则具有明显的地域性,其中果实着色期、成熟期的气候适宜度等级呈现随纬度增加而递减趋势,这与冬季气温随纬度递减而无法满足‘沃柑’果实着色、成熟所需热量条件相一致。广西特优‘沃柑’果实品质等级种植最适宜气候区主要分布在北回线临近及右江河谷、桂西南等地。
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江涤非, 黎跃勇, 董子舟, 等. 气象因子对黔阳冰糖橙品质的影响[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(5):77-82.
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金志凤, 王治海, 姚益平, 等. 浙江省茶叶气候品质等级评价[J]. 生态学杂志, 2015, 34(5):1456-1463.
茶叶品质形成与气象条件密切相关,因此开展茶叶气候品质研究具有重要意义。本文基于浙江省2013年基本气象站和区域自动站的逐日气象资料,结合田间试验获取的茶叶品质数据和茶叶生产实际,提出了影响茶叶品质的3个气象指标。应用加权指数求和法,建立了茶叶气候品质评价模型。结果表明:2013年浙江省茶叶生长季茶叶气候品质表现为单峰型变化,气候品质指数在春季3—4月处于相对平缓高值区,指数2.2~2.8,等级1级;5月起开始逐渐下降,最小值出现在盛夏7月—8月中旬,指数0~0.4,等级4级;8月下旬开始逐渐上升,秋季指数0.8~1.6,等级2~3级;2013年浙江省茶叶气候品质空间分布具有区域性,春茶除少数高山地区外,大部地区指数2.2~3.0,等级1级;夏茶大部分地区指数0~0.8,等级3~4级;秋茶,品质指数0.6~1.8,等级2~3级;无论是时间上,还是空间上,茶叶气候品质等级评价与茶叶生产实际基本一致,表现为春茶1级,茶叶品质最优;秋茶其次,品质较优;夏茶品质最差。研究成果可为优化特色农业生产布局提供科学依据。
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杨栋, 金志凤, 丁烨毅, 等. 水蜜桃气候品质评价方法与应用[J]. 生态学杂志, 2018, 37(8):9.
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姚俊英, 于宏敏, 阚粼婧, 等. 大豆气候品质评价技术模型[J]. 中国农学通报, 2019, 35(31):134-138.
开展大豆气候品质评价技术方法研究既是开展农产品气候品质认证服务工作的必然要求,也是黑龙江省种植结构调整的现实需求。本文采用呼玛县1981-2018年大豆生育期、产量、气象灾情以及气温、降水、日照等气象资料,研究确定了大豆气候品质评价技术指标,并建立了评价模型。确定了大豆气候品质评价6个关键影响因子(年≥10℃积温、开花期低温、开花期日照、开花期降水、结荚鼓粒期降水、初霜冻)和分级指标。通过对专家打分法、相关系数法和通径系数法进行对比分析,最终采用相关系数法确定权重系数建立了大豆气候品质评价模型,历史拟合正确率达到了88%,说明该方法具有较高的实用性。
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于亮亮, 孔德胤, 高培德, 等. 华莱士瓜含糖率农业气象指标与气候品质评价[J]. 中国农学通报, 2022, 38(34):102-106.
华莱士瓜含糖率农业气象指标体系,是定量评价其品质优劣的基础,更是华莱士瓜农业气象业务服务的基础。在解释华莱士瓜农业气象指标内涵的基础上,参照华莱士瓜农业气象指标体系构建的通则,综合农业气象指标研究方法的优缺点,确定关键生育期温度、水分、湿度、蒸发等农业气象指标。20个通过0.01显著水平检验的因子,6个通过0.05显著水平检验的因子。所选因子生物学意义与农业气象学意义明显,符合生产实际。将所有指标划分为最适宜、次适宜、不适宜。便于农业气象服务工作开展。评估模型通过0.01的显著性检验,拟合率达94.4%,拟合效果较好,可用于华莱士瓜品质评估。
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利用1991—2022年岳普湖国家一般气象站的逐日平均气温、极端最高气温、极端最低气温、降水量、日照时数等地面观测数据,采用气候倾向率和累积距平气候统计方法,提出喀什地区岳普湖县无花果气候品质认证的方法,初步分析总结气象条件对其物候期的影响和气象因素、灾害气象条件对其品质的影响。2022年样点果园中喀什地区岳普湖县岳普湖乡无花果园无花果气候品质评价结果为特优。研究结论可为岳普湖无花果实品质的提高和未来合理化区域管理提供依据。
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