贺兰山东麓主栽酿酒葡萄品种土内萌芽预测

徐蕊 郭伟 李娜 尚艳 胡宏远 姜琳琳 张磊

摘 要：【目的】对贺兰山东麓主栽酿酒葡萄品种土内萌芽与温度关系分析，筛选出适合不同品种酿酒葡萄的萌芽率—土壤温度估算模型，为生产上酿酒葡萄出土作业的适宜时间提供参考，也为深入研究酿酒葡萄需热量打下基础。【方法】以主栽品种赤霞珠和黑比诺为材料，利用不同埋土厚度改变枝条处土壤温度，于冬芽土内萌发期间分批次出土，统计萌芽率。参考常用的6 种需热量模型（生长度小时模型、有效积温模型、最大积温模型、温度最大值累计模型、平均温度累计模型、热量模型）和≥ 0 ℃、2 ℃、4 ℃、6 ℃、8 ℃和10 ℃有效积温模型计算出土前葡萄枝条处的土壤温度，普查不同品种酿酒葡萄萌芽率和土壤温度的关系，建立关系模型，筛选最优回归曲线。【结果】结果表明赤霞珠和黑比诺萌芽率和土壤温度均显著相关，其中通过热量模型计算的值相关性最差。土壤温度对赤霞珠土内萌芽率的影响曲线规律表现为一元二次或一元三次方程变化趋势，最优回归曲线方程为Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 为0.845，模型效率系数为0.845；土壤温度对黑比诺土内萌芽率的影响曲线规律表现为S 曲线，最优回归曲线方程为Y=e（6.08287-7585.781/x），R2 为0.932，模型效率系数为0.77。【结论】3 日滑动平均土壤温度≥ 8 ℃的平均温度累计值和小时有效温度累计值分别适用于赤霞珠和黑比诺土内萌芽率预测。

关键词：酿酒葡萄；萌芽；关系分析

中图分类号：S663.1 文献标志码：A 文章编号：1003—8981（2023）03—0263—08

贺兰山东麓是我国最大的葡萄酒地理标志产品保护区，是业界公认的最适合种植酿酒葡萄的黄金地带之一，得天独厚的风土条件造就了高端的酿酒葡萄品质[1]。该产区冬季寒冷，酿酒葡萄需要埋土才能安全越冬，所以冬前埋土、春季出土是贺兰山东麓葡萄生产中最重要的农事活动。春季出土时间对酿酒葡萄生长发育有着重大影响，出土时间过早，枝条容易抽干，晚霜冻风险增加；出土过晚，葡萄冬芽在土内萌发，出现黄芽，极易造成损伤或脱落，即使没有损伤的黄芽，遇到大风或强烈日照也会因失水或灼伤造成干枯，给当年生產带来显著不利影响[2]。在实际生产中，为了避免或减少提早出土发生的抽干危害及晚霜冻风险，一般尽可能将出土时间延迟至土内萌芽前，在土内萌芽之前，越晚出土对葡萄生产越有利。因此，如果能准确预估酿酒葡萄在土内萌芽的时间，对科学合理制定出土起止日期，减少出土损失、保障酿酒葡萄良好生长发育具有重要意义。

关于温度影响葡萄萌芽的研究多集中在需冷量和需热量上，从生产上看，在贺兰山东麓酿酒葡萄产区，埋土层温度能够满足酿酒葡萄的需冷量，在春季回温时会自然解除休眠，累积够一定的热量后就能顺利萌芽展叶[3-7]。在已有研究中，促进葡萄萌芽需热量的估算是从生理休眠结束至50% 的冬芽萌发、展叶所需的有效热量累计。其中生理休眠结束日期通常采用分批次剪取枝条后人工培养至萌芽来确定的[8-9]。在设施环境中，通过有效积温模型计算的鲜食葡萄冬芽萌发进程和需热量在两种不同的设施环境中差异最小，最为稳定[10-11]。酿酒葡萄霞多丽在需冷量满足后萌芽整齐度明显提高，且通过生长度小时模型累计的需热量为8 928 ℃ [12]。然而，由于空气温度和土壤温度的特征差异较大，对葡萄萌芽影响差异也较大，基于已有文献初步分析得出在空气环境中的葡萄萌芽需热量远大于其在土内萌发需要的温度累计，所以无法进行参考。

本试验利用不同埋土厚度使酿酒葡萄枝条处的土壤温度形成梯度，在次年冬芽土内萌发期间分批次出土，统计不同处理下的冬芽萌发情况。初步对酿酒葡萄萌芽率和土壤温度进行分析，得出主栽酿酒葡萄赤霞珠和黑比诺土内萌芽率与土壤温度的最佳关系模型，以期为生产上酿酒葡萄出土作业的适宜时间提供参考，也为后期深入研究酿酒葡萄需热量奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料与处理

试验以贺兰山东麓主栽酿酒葡萄品种赤霞珠和黑比诺为材料，于2019—2020 年在宁夏回族自治区银川市金凤区良田镇酿酒葡萄基地展开，土壤为沙土。

酿酒葡萄埋入土层后大部分枝条处在距离地面20 cm 处，本试验在越冬前埋土作业时形成不同埋土厚度：T1 为距地面50 cm 埋土厚度（园区正常埋土厚度），T2 为40 cm 埋土厚度，T3 为30 cm 埋土厚度，每个处理3 个重复。于次年春季酿酒葡萄土内萌芽时期分批次出土，调查萌芽情况。出土时间和批次为4 月9—27 日，每隔3 d 处理出土1 个批次。利用土壤温度记录仪监测酿酒葡萄枝条处的土壤温度。

2.2 酿酒葡萄土内萌芽预测模型研究

对酿酒葡萄枝条处的土壤温度进行数据质量控制，参考常用的6 种落叶植物萌芽需热量模型（生长度小时模型、有效积温模型、最大积温模型、温度最大值累计模型、平均温度累计模型、热量模型）和农业气象上常用的有效积温模型计算酿酒葡萄枝条处的土壤温度，将酿酒葡萄萌芽率和土壤温度累计值进行相关分析和回归分析。由表1 可知，赤霞珠枝条处的土壤温度通过各个模型计算的累计值与萌芽率均显著相关，其中通过平均温度累计模型、日有效积温模型和小时有效积温模型计算的累计值与萌芽率相关系数均在0.8 以上，通过热量模型计算的值相关性最差，相关系数在0.459 ～ 0.646之间。通过回归分析，土壤温度对赤霞珠土内萌芽率的影响曲线规律一致，萌芽率在50% 以下均表现为一元二次或一元三次方程变化趋势，其中9 个拟合曲线的R2 在0.8 以上，分别为C10 ～ C14、C22 ～ C23、C27 ～ C28，最优回归曲线是C14，方程为Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 为0.845，平均绝对误差较低，为3.94，模型效率系数最佳，为0.845，可以用于赤霞珠土内萌芽率的预测（图2A）。

由表2 可知，黑比诺枝条处土壤温度累计值与萌芽率也均显著相关，相关性较赤霞珠更显著，81.3% 达到0.8 以上，通过热量模型计算的值相关性也最差，相关系数在0.338 ～ 0.824 之间。通过回归分析可知，土壤温度对黑比诺土内萌芽率的影响曲线规律表现为S 曲线，68.8% 归回曲线的R2 在0.8 以上，其中H26、H30 ～ H32 拟合度最好，R2 达到了0.9 以上，最优回归曲线是H31，方程为Y=e（6.08287-7585.781/x），R2 为0.932，平均绝对误差较低，为6.51，模型效率系数较好，为0.77，适用于黑比诺土内萌芽率预测（图2B）。赤霞珠、黑比诺的拟合曲线基本能反映出萌芽率达到50% 的土壤温度变化情况，土内萌芽率太高，黄芽情况严重，出土时容易碰掉导致统计结果准确率降低，所以曲线仅拟合至萌芽率达到50% 左右。

2.3 酿酒葡萄土内萌芽预测模型检验

从3 日滑动平均土壤温度≥ 8 ℃开始，分别采用平均温度累计模型和小时有效积温模型计算赤霞珠和黑比诺枝条处的土壤温度，通过C14和H31 拟合方程计算得到土内萌芽率的预测值，将预测值小于0 的赋值为0，与实际观测相比（图3）。从预测效果看，赤霞珠71% 的预测值误差在±5% 以内，预测精度较好，黑比诺52.4%的预测值误差在±5% 以内，和两个模型的平均绝对误差、模型效率系数检验结果相符。

3 结论与讨论

3.1 结 论

参考已有文献中落叶植物萌芽需热量的常用模型以及农业气象上常用的有效积温模型，计算贺兰山东麓主栽酿酒葡萄品种赤霞珠、黑比诺土内萌芽期间的土壤温度，利用相关分析和回归分析法分别建立萌芽率和土壤温度的关系模型。结果表明，赤霞珠和黑比诺土内萌芽率与土壤温度均呈显著相关关系，其中通过热量模型计算的值相关性最差。通过回归分析，土壤温度对赤霞珠土内萌芽率的影响曲线规律表现为一元二次或一元三次方程变化趋势，最优回归曲线方程为Y=7.3E-04x2-0.3976x+54.006，R2 为0.845，平均绝对误差为3.94，模型效率系数最佳，达到0.845，71% 的预测值误差在±5% 以内，预测精度较好，适用于赤霞珠土内萌芽率预测。土壤温度对黑比诺土内萌芽率的影响曲线规律表现为S 曲线，最优回归曲线方程为y=e（6.08287-7585.781/x），R2 为0.932，平均绝对误差为6.51，模型效率系数为0.77，52.4% 的预测值误差在±5% 以内。

3.2 讨 论

对需要埋土越冬的酿酒葡萄来说，出土期是否适宜是造成产量年际间波动的一个重要因素。在贺兰山东麓产区，对葡萄出土时间的把握还多以经验判断为主，缺乏科学依据，经常出现出土过早或过迟的情况，给生产带来损失[15]。因此，如果能准确预估酿酒葡萄的土内萌芽情况，结合未来气象预测，对科学制定出土作业时间，减少出土损失、保障酿酒葡萄正常生长发育具有重要意义。

酿酒葡萄土內萌芽时间越久，土壤温度越高，冬芽出现黄芽或干死的情况越多，出土时掉落或坏死的越多，导致萌芽统计结果与实际萌发情况有差异，因此本试验做到出土时萌芽率达到50%左右，在保障试验结果准确率的同时也能满足产业需要。此外，试验过程中发生的春季霜冻导致不同埋土厚度的酿酒葡萄冬芽均遭受冻害，且埋土层越薄受霜冻危害越大，这也是影响试验结果的一个因素。

贺兰山东麓酿酒葡萄产区冬季寒冷，葡萄需要埋土越冬[16-22]，从实际生产来看，冬春季的土壤温度能够满足酿酒葡萄顺利萌芽的蓄冷和需热量，然而冬季土壤冻结难以利用分批次取枝条培养来确定休眠结束的时间，无法计算萌芽需热量。根据已有研究结果，促进葡萄冬芽萌发的需热量最佳模型是生长度小时模型，利用生长度小时模型计算本试验中赤霞珠和黑比诺的土壤温度，得到的需热量远远不及已有研究的指标值，所以无法参考已有文献来推算酿酒葡萄萌芽需热量的开始时间以及萌芽率。

本试验采用稳定通过某界限温度开始累计土壤温度，再通过回归分析普查出土壤温度与酿酒葡萄萌芽率的最佳回归曲线，由此来初步计算酿酒葡萄萌芽率。鉴于酿酒葡萄土内萌芽率的预测精度还需进一步提高，利用需冷、需热量的方法来预测酿酒葡萄萌芽率还需继续研究。目前已有学者利用冬季沙藏、冷库等方法进行需冷量的研究，通过春季梯度升温催芽来确定其生物学零度以及需热量指标，以期结合多种模型构建方法逐步提高酿酒葡萄土内萌芽率的预测精度[23-26]。

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[ 本文编校：李义华]