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Establishment and Analysis of Prediction Model for Picking Period of Xinyang Maojian Tea
LIJunling, FENGYu, SHAOShuxian, CHENZhiyun, GAOFengguang, HUJintan, JIANGShuangfeng
Chin Agric Sci Bull ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (14) : 100-105.
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Abbreviation (ISO4): Chin Agric Sci Bull
Editor in chief: Yulong YIN
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Establishment and Analysis of Prediction Model for Picking Period of Xinyang Maojian Tea
Accurate prediction of the tea-picking period can scientifically guide spring production, preserve tea quality, standardize the market, reduce market fluctuations, and promote the healthy and sustainable development of the entire tea industry chain. In this study, to identify the key meteorological factors affecting the picking period of Xinyang Maojian tea, Pearson correlation analysis was first applied to calculate the correlation coefficients between historical picking dates and multiple concurrent and antecedent meteorological factors (including mean temperature, precipitation, and soil temperatures at different depths), so as to quantify the strength and direction of the linear relationships between these factors and the picking date. Significant correlated factors were then incorporated into the stepwise regression analysis to establish a prediction model. The results revealed significant correlations between the spring tea-picking date and four key meteorological indicators in mid-January: a significant positive correlation with precipitation (r = 0.939, P< 0.05), and significant negative correlations with mean temperature (r = -0.966, P < 0.1), 0 cm ground temperature (r = -0.949, P < 0.05), and 10 cm ground temperature (r = -0.913, P < 0.05). The prediction model based on stepwise regression analysis of screening variables (R2 = 0.99, P < 0.01) can achieve accurate prediction of 50-60 days in advance, with a mean absolute error of 0.3 days and prediction errors within ±2 days. The application of this model enables the staggered allocation of picking labour force 60 days ahead, effectively avoiding quality degradation of fresh leaves caused by mistimed harvest. Moreover, the phenological predictions generated by the model can provide a quantitative basis for precise pesticide application in biological control, as well as for setting early-warning thresholds for extreme weather events such as frost and drought. This study offers scientific and technological support for the modern agricultural model of “on-demand production”.
Xinyang Maojian tea / picking period / forecast model / meteorological factor / Shihe District, Xinyang City
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为探寻信阳毛尖茶不同产区茶鲜叶品质的差异，对信阳毛尖茶5个产区(浉河区、平桥区、光山县、罗山县和新县)的2批春茶和1批夏茶鲜叶中主要品质成分进行测定和分析。结果表明，5个茶区的3批次茶鲜叶中氨基酸总量、儿茶素和酯型儿茶素的含量均以浉河区最高；茶氨酸含量最高的为浉河区的第1批春茶和夏茶，罗山县的第2批春茶。5个茶区间，3批次茶鲜叶中茶多酚、水浸出物、茶多糖和非酯型儿茶素的平均含量差异不显著，而咖啡碱、氨基酸、茶氨酸、儿茶素和酯型儿茶素的平均含量存在显著或极显著差异。5个茶区的春茶与夏茶鲜叶中咖啡碱、儿茶素的含量差异不显著，而茶多酚、茶多糖、氨基酸、茶氨酸、酯型儿茶素和非酯型儿茶素的含量存在显著或极显著差异。
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利用2007—2022年江苏省溧阳市天目湖白茶开采期资料和同期相关气象资料,运用数理统计方法分析各气象要素对天目湖白茶开采期的影响,构建基于气象要素的远期、临近以及集成春茶开采期预测模型。结果表明,上年12月上旬平均相对湿度、1月上旬日最低气温≤-2 ℃的低温日数、1月上旬日平均气温≤1 ℃的低温日数、3月平均最低气温、3月至开采期前一日≥2 ℃的活动积温是影响开采期的关键气象因子（P<0.01）。3种预测模型均通过0.01水平的显著性检验;远期预测（1月中旬）模型回代以及对2007—2022年预测结果与实际均方差为14.57,临近预测（3月初）模型均方差为0.49,集成预测模型均方差为0.47,表明距离开采期时间越近,临近预测模型及集成预测模型较远期预测模型的预报效果更理想,对实际生产有指导作用。
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利用2013—2021年英山国家气象站的气象数据，以英山茶叶为研究对象，选取长冲茶厂为观测区域，重点分析英山茗茶不同轮次茶生育期及产量因素指标变化特征，运用相关分析及显著性检验探讨不同生育期气象要素与产量的相关性。结果表明，不同轮次茶的生育期持续时间为首轮茶>三轮茶>二轮茶。芽密度、平均百芽重和理论鲜叶产量均是三轮茶>二轮茶>首轮茶，实际鲜叶产量则是二轮茶>三轮茶>首轮茶。英山不同轮次茶关键生育期的平均气温和相对湿度均为三轮茶>二轮茶>首轮茶，降水量为三轮茶>首轮茶>二轮茶，日照时数为二轮茶>首轮茶>三轮茶，雾日日数达到50%，满足茶树生长的适生条件。首轮茶的降水量、相对湿度、气温、日照时数随年际变化均呈下降趋势；二轮茶的降水量、相对湿度、日照时数随年际变化均呈下降趋势，而平均气温呈上升趋势；三轮茶的降水量和气温随年际变化均呈上升趋势，而相对湿度和日照时数均呈下降趋势。通过相关分析发现，气温是影响茶叶生长发育产量和品质的首要气象因子，其次是降水量和相对湿度，而日照则起相反作用。
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茶叶品质与茶树（Camellia sinensis）的生长生态环境密切相关，其中昼夜温差的变化影响茶树代谢产物的合成与积累，进而影响茶叶品质。本研究选取福云六号茶树为研究对象，模拟设置0、5、10、15 ℃ 4个昼夜温差（DIF）处理，通过模拟DIF变化来探究其对茶树光合作用与茶鲜叶挥发性及非挥发性品质成分的影响。研究结果表明：随着DIF增大，茶树净光合速率（P<sub>n</sub>）、气孔导度（G<sub>s</sub>）、蒸腾速率（T<sub>r</sub>）显著增大（P<0.05）。DIF增大显著增加叶绿素a（Chl a）、叶绿素b（Chl b）、叶绿素a+b[Chl (a+b)]、类胡萝卜素（Car）含量，并且在DIF为10 ℃时含量达到最大。DIF变化对茶鲜叶挥发性组分和主要组分的相对含量均有影响，茶鲜叶挥发性成分中醇类和醛类相对含量最大。DIF增大提高醛类物质的相对含量，并且茶鲜叶挥发性成分的种类与主要香气成分的相对含量随DIF变化有所差异，其中正己醛的相对含量随DIF的增大而增加，DIF为15 ℃时其相对含量最高，为39.94%，青叶醇的相对含量则随DIF的增大而降低。DIF的变化显著影响β-葡萄糖苷酶、β-樱草糖苷酶和脂氧合酶活性，其中β-葡萄糖苷酶、β-樱草糖苷酶活性随DIF的增大呈先增后降的趋势，在DIF为5 ℃时达到最大，而脂氧合酶活性则相反。游离氨基酸和咖啡碱含量随DIF的增大显著增加，DIF为15 ℃时其含量分别是DIF为0 ℃时的2.44倍和2.55倍；总黄酮含量与酚氨比则随DIF的增大显著降低（P<0.05），在DIF为15 ℃时均达到最低，分别为2.84%和3.24。茶鲜叶中的游离氨基酸含量与P<sub>n</sub>呈极显著正相关，而酚氨比与P<sub>n</sub>呈极显著负相关（P<0.01）。本研究发现DIF增大可明显影响茶鲜叶的挥发性香气物质，提高茶叶滋味品质，研究结论可为茶园选址和茶树种植提供一定的理论依据。
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