荔枝（Litchi chinensis Sonn.）作为重要的热带和亚热带经济水果作物，在全球种植面积约8.0×105 hm2，产量高达4.0×106t，种植区域主要分布在南北纬17°～32°[1]。中国是世界上最大的荔枝产销国，荔枝种植面积和产量分别占全球总量的62.8%和77.4%，产值高达290.2亿元[2]。当前，荔枝品种数量超过300个，且新品种仍在加快培育，但真正实现商业化规模种植的仅有10余种，包括妃子笑、紫娘喜、白糖罂和桂味等。华南作为中国最核心的荔枝产区，广东、广西和海南的荔枝种植面积分别达到了2.7×105、1.9×105和2.3×104 hm2，总和超过全国种植总面积的92%，紧随其后的是四川、福建和云南等[3]。中国已逐步形成多个荔枝优势产区，包括海南特早熟产区、粤西早中熟产区、珠三角中晚熟产区、桂东南中熟产区以及四川特晚熟产区等，产期从3 月一直延伸到8 月。低温是荔枝成花诱导的关键气候因子，尽管部分研究认为干旱对荔枝花芽诱导有利，但低温仍是诱导成花的必要条件，成花诱导期充足的低温冷量积累可有效诱导花序出现，显著提高成花率[4-6]。在全球气候变暖背景下，暖冬气候对荔枝的成花稳定性构成了重大挑战，造成华南沿海地区频繁出现控梢难和成花难的问题，并逐渐成为制约荔枝产业高质量发展的重要气候因素。《中国气候变化蓝皮书（2024）》显示，2015—2023 年是自1850 年有气象观测记录以来最暖的9 个年份，2023年中国地表平均气温为1901 年以来的最高[7]。同时，世界气象组织统计显示，从2023 年6 月到2024年6月，全球月平均气温已连续13个月刷新最高纪录。2023—2024年冬季低温冷量积累不足，造成成花诱导不充分，对荔枝成花率和产量影响甚大，尤其造成桂味、糯米糍等中晚熟荔枝成花率不足30%，产量相比2023年减少45%以上[3]。
第六次国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，CMIP6）由世界气候研究计划（World Climate Research Program，WCRP）发起，是当前模式最多、数据最丰富的气候模式比较计划，并已成为IPCC第6次评估报告编写的重要参考[8]，相比较CMIP5 而言，CMIP6 具备更高分辨率、更小不确定性和更精准的模拟结果，是国内外学者广泛研究的重点，为理解气候变化机制、极端气候事件及中长期气候变化预测等方面提供了关键支撑。目前，国内外开展了较多有关荔枝成花诱导方面的研究，陈厚彬[9]开展了多年荔枝物候期观测和温控试验，认为10 ℃以下低温对糯米糍和桂味成花诱导的效应最显著；Chen等[10]深入研究了气温对荔枝开花生理的影响，建立了花序诱导模型、开花模型和花序长度模型；苏钻贤等[11]基于2009—2021 年对荔枝物候期、成花情况和坐果量的跟踪调查，筛选出提高成花率和产量的最适末次秋稍成熟期和现“白点”期；Menzel 等[12]通过温控试验研究了温度对不同荔枝品种开花的影响，认为相较于较低的昼夜温度（15/10 ℃），温和的温度（20/15 ℃）促进了荔枝营养生长，减少了开花，在更高的温度（25/20 ℃、30/25 ℃）下未见开花，且高活力品种通常比低活力品种开花少，证实了在低温冷量不足的环境中选择低活力品种的重要性；O’hare等[13]研究认为，荔枝成花率受根温和枝梢温度的共同影响，根温直接影响枝梢的休眠期长短，较低的枝梢温度是成花的必要条件；Lal 等[14]研究认为，冬季寒冷和水分胁迫是诱发荔枝休眠和促进开花的触发因素。现有的研究多是基于试验的气象条件分析，而针对未来不同时期不同情景的气候变化对荔枝成花诱导效应的预估研究非常有限，气候变暖背景下荔枝商业化种植界限迁移问题也缺乏系统性分析。因此，为更好地理解气候变化对荔枝种植界限迁移和成花诱导效应的影响，笔者基于CMIP6全球气候模式开展未来气候情景下华南荔枝主产区成花诱导风险评估，以期为应对气候变化、加快气候适宜性品种选育及调整种植布局提供科学依据。
1 材料和方法
1.1 研究区概况
笔者开展了连续5 a（年）（2019—2023 年）的荔枝成花率观测试验，试验地遍布了海南岛6个市、县（表1），覆盖了较丰富的气候多样性，旨在深入分析影响荔枝成花率的关键气候因子。海南岛（18°10′-20°10′N，108°37′-111°03′E）位于热带季风海洋性气候带，是我国光、热、水资源丰富且唯一的热带岛屿，全岛旱季（11月至翌年4月）和雨季（5—10月）分明，年平均气温24.7 ℃，年降水量940.8～2388.2 mm，年日照1 827.6～2 558.2 h。近年来，随着育种技术的发展，海南荔枝品种逐渐丰富，但妃子笑仍占主导地位，种植面积比例超80%。此外，无核荔枝、紫娘喜等中晚熟荔枝品种也占据了一定的市场份额[15]。中国荔枝产区主要分布在热带和南亚热带区域，降水充沛和光热资源充足的优越气候条件为荔枝商业化种植提供了理想环境，气候和地形的多样性促使中国荔枝布局呈现出多样化的发展趋势。结合中国现有荔枝分布和气候特征，笔者将西南地区的云南省、四川省、重庆市、贵州省，华中地区的湖南省以及华东地区的福建省和江西省一并纳入研究范围，以期深入探讨未来气候情景下荔枝种植的可能性。
表1 试验基地基本情况
Table 1 Basic information of the experimental base
市、县City and county海口Haikou澄迈Chengmai儋州Danzhou白沙Baisha琼海Qionghai陵水Lingshui观测品种Observation variety妃子笑、紫娘喜Feizixiao,Ziniangxi妃子笑、紫娘喜、无核荔枝Feizixiao,Ziniangxi,Seedless litchi妃子笑Feizixiao妃子笑Feizixiao妃子笑Feizixiao妃子笑Feizixiao种植面积Cultivated area/hm2 6.7 16.7 5.3 3.3 6.7 8.0经纬度Longitude and latitude 110°28′5″E，19°53′48″N 109°55′9″E，19°55′51″N 109°33′22″E，19°29′10″N 109°26′32″E，19°18′27″N 110°32′13″E，19°18′41″N 109°58′18″E，18°30′5″N
1.2 研究方法
笔者选取海南早熟品种妃子笑、中晚熟品种无核荔枝和紫娘喜为试验对象，深入分析近5 a（2019—2023 年）成花诱导关键期低温和高温对荔枝成花率的影响。华南荔枝核心产区的成花诱导期为12月至翌年1月中旬，最迟不宜晚于2月，因为2月的高温不利于荔枝花穗生长，易形成短花穗或弱花穗，且开花期易与清明节前后的阴雨天气相遇[11]。为此，笔者选定12月至翌年1月作为成花诱导关键期。笔者将试验地块划分为3 个观测区，观测区内不同荔枝品种各选取20 株长势健壮的果树标识并定株开展观测，每株果树选取东、南、西、北4个方位进行观测，每个方位观测3 个枝梢。试验区妃子笑树龄为15～18 a，株行距为5 m×6 m；紫娘喜树龄为19～20 a，株行距同样为5 m×6 m；无核荔枝树龄为20 a，株行距为4 m×5 m。观测区历史气象数据来源于邻近气象台站，由海南省气象信息中心提供。成花率是指荔枝开花枝数占总枝梢数的百分率，在花穗生长期进行统计；诱导积寒（CA）定义为逐日最低气温低于设定低温阈值的有效积累，有害积热（HA）定义为逐日最高气温高于设定高温阈值的有效积累。结合海南岛气候特征，笔者选取的低温阈值包括10、12、15、18、20 ℃，高温阈值包括25、28、30 ℃。积寒和积热的统计时段均为12月至翌年1月。
国内有关荔枝成花诱导的研究成果表明，0～10 ℃的低温对中晚熟品种如糯米糍、桂味等成花诱导有利，而25 ℃以上高温不利于成花[6,16-17]，鉴于此，结合研究区气候特征，笔者将华南地区高需冷量的中晚熟荔枝品种成花诱导的低温阈值设为10 ℃，高温阈值设为25 ℃。此外，研究表明，荔枝在极端低温低于0 ℃时开始遭受霜冻害，在-4 ℃时，则会被冻死[18]。为此，充分考虑到荔枝生物学特性，将冬季最冷1月极端低温多年均值高于0 ℃作为荔枝商业化种植的温度界限。
1.3 数据来源及处理
笔者基于周嘉月等[19]提供的1979—2100 年中国区域CMIP6降尺度温度数据集，该数据集覆盖了中国区域0.25°分辨率网格的逐日最高温度和逐日最低温度等驱动数据，以中国区域地表气象要素驱动数据集（CMDF）格点温度实测数据为参考，通过双线性插值方法将模式数据插值至0.25°网格，并采用等距离累积分布函数法对模式的日最高温度和日最低温度进行降尺度偏差校正。数据涵盖了1979—2014 年（历史期）以及2015—2100 年（未来期）的SSP_245（中等辐射强迫）和SSP_585（高辐射强迫）两种情景。统计降尺度后模式最高温度和最低温度的平均绝对误差大幅度下降，与实测值相关性接近于1。考虑到研究区域的尺度特性，笔者选取CanESM5、FGOALS-g3、GFDL-CM4、IPSL-CM6ALR等4个全球气候模式的SSP_245（中等辐射强迫）和SSP_585（高辐射强迫）两种情景开展研究，并统计这4种模式的算术平均值来表征多模式集合平均结果。其中，极端气温是1月极端气温的多年平均，低温是1 月最低气温均值的多年平均。此外，中国荔枝种植面积数据通过各省、自治区和直辖市统计年鉴和查阅相关文献获取。笔者以基准期（1979—2014 年）为基础，对2015—2040 年（近期）、2041—2060年（中期）、2061—2080年（远期）和2081—2100年（长远期）气温变化趋势和荔枝成花气候指数开展预估。气候模式数据的筛选、分析、插值、合并、计算等操作均在Windows系统下通过Ubuntu的Linux子系统，利用cdo（Climate Data Operators）工具实现，数据可视化借助ArcGIS Pro软件实现。
2 结果与分析
2.1 影响海南荔枝成花率的主要气候因子
根据近5年荔枝物候期观测数据分析（表2），妃子笑成花率普遍较高（＞80%），与20 ℃以下积寒有较强的正相关关系，而与25 ℃和28 ℃以上积热呈极显著负相关，且25 ℃以上积热负相关系数最大，表明妃子笑成花诱导对低温需求小，属低需冷量品种，20 ℃以下气温可满足成花所需的低温条件，而大于25 ℃的高温对成花诱导效应有抵消作用。相比之下，中晚熟荔枝品种紫娘喜和无核荔枝成花率与15 ℃以下积寒呈显著正相关，与25 ℃以上积热呈显著负相关，表明紫娘喜和无核荔枝对低温需求大，属高需冷量品种，15 ℃以下低温对成花诱导有利，25 ℃以上高温不利于成花诱导。
表2 不同熟制荔枝成花率与积寒量和积热量的相关性
Table 2 Correlation of flowering rate with chill and heat accumulation in litchis of different ripening seasons
注：CA 为最低气温小于相应低温阈值的积寒量，HA 为最高气温大于相应高温阈值的积热量。*表示显著相关（P＜0.05）；**表示极显著相关（P＜0.01）。
Note：CA is the chill accumulation when the minimum temperature is less than the corresponding low temperature threshold,and HA is the heat accumulation when the maximum temperature is greater than the corresponding high temperature threshold. *indicates significant correlation (P＜0.05);**indicates extremely significant correlation(P＜0.01).
HA30-0.372-0.376熟制Multiple cropping早熟Early-maturing中晚熟Medium-late maturing CA10 0.242 0.189 CA12 0.287 0.412 CA15 0.145 0.605*CA20 0.369 0.301 HA25-0.698**-0.538*HA28-0.580**-0.409
为此，笔者以20 ℃以下积寒和15 ℃以下积寒作为荔枝成花诱导的有效积寒，25 ℃以上积热作为不利于成花诱导的有害积热，分别构建了早熟妃子笑、中晚熟紫娘喜和无核荔枝的成花气候指数（FCI）。为准确构建指数模型，并考虑到气候因素与荔枝成花率的非线性关系，笔者以诱导积寒（LC）和高温积热（HC）作为核心变量，尝试用比值函数、差值函数及对数函数等多种形式建模。通过对不同模型在历史数据上的拟合效果进行对比，认为对数模型更能准确反映荔枝不同成花类型之间的气候敏感性差异。同时，通过对数模型参数的反复调试筛选，笔者确定了最优参数，以确保FCI与成花率之间的相关性达到最佳水平，从而增强模型的预测准确性和可靠性。结果表明，不同熟制的荔枝品种成花率与FCI呈现出较强的相关性（图1），由对数模型可知，低温积寒量越多，高温积热量越少，FCI 值就越大，荔枝的成花率也就越高。
图1 海南不同熟制荔枝成花气候指数与成花率线性分析
Fig.1 Linear analysis of flower climate index and flowering rate of litchi in Hainan
式中，FCI 为成花气候指数，LC 为诱导积寒（℃·d-1），HC为高温积热（℃·d-1）。
2.2 基准期气温空间分布特征
基准期华南研究区低温和高温空间分布格局类似，南部沿海地区最高，西北部高海拔地区最低，以华南区域25°N为分界线可以看出南部与北部的气温存在明显差异，四川盆地在同纬度地区的低温和高温均相对较高（图2）。海南岛沿海地区1 月极端低温、低温和极端高温均最高，分别为10～15 ℃、15～17 ℃和25～27 ℃，而广东、广西沿海陆地的相应气温为6～10 ℃、10～14 ℃和22～24 ℃。值得关注的是，基准期极端低温≥0 ℃分界线大致沿着云南中部、广西和广东北部、福建中部一带走向，四川盆地也存在较大范围≥0 ℃的区域，这构成了中国荔枝商业化种植的气候边界，在此区域范围内种植荔枝能够在一定程度上避免或减轻遭受霜冻危害的风险，是当前荔枝推广种植的潜在范围。此外，处于川西北高原的甘孜州和阿坝州，横断山脉的凉山州、怒江州和迪庆州等地的极端低温最低，该区域海拔普遍在1500 m以上，极端低温普遍在-4 ℃以下，部分区域甚至低于-28 ℃。
图2 基准期（1979—2014 年）1 月极端低温均值（a）、低温均值（b）和极端高温均值（c）空间分布
Fig.2 The spatial distribution of average extreme low temperatures(a),low temperatures(b)and extreme high temperatures(c)in January during the baseline period(1979—2014)
地理底图来源于国家地理信息公共服务平台，审图号：GS(2024)0650 号。底图无修改。下同。
The map base of China is sourced from the National Geospatial Information Public Service Platform, approval number GS (2024) 0650.The map boundary has not been modified.The same below.
2.3 未来气候情景下气温时空演变趋势
在SSP_245 情境下，随着年份的推移，≥0 ℃分界线逐渐向北迁移，并呈现出碎片化和缩小的趋势，到2100 年除了西北部高海拔地区因低温限制仍不宜种植荔枝外，研究区的大部分地区即将转变为荔枝种植的可能潜在区域。相较之下，在SSP_585 情境下，≥0 ℃分界线的北移速度更快，碎片化程度和缩小趋势更明显，到2060 年除高海拔区域外，研究区的大范围区域可种植荔枝，甚至到2100年，≥0°分界线已完全迁移至西北高海拔区域，此时期的研究区极端低温上升幅度非常明显（图3）。
图3 SSP_245 气候情景和SSP_585 气候情景下1 月极端低温均值变化趋势
Fig.3 Trends in the average extreme low temperature in January under the SSP_245 climate scenario and the SSP_585 climate scenario
a、c、e、g 分别为2040、2060、2080 和2100 年的SSP_245 气候情景；b、d、f、h 分别为2040、2060、2080 和2100 年的SSP_585 气候情景。下同。
a,c,e,g represent the SSP_245 climate scenario for years 2040,2060,2080,and 2100,respectively;b,d,f,h represent the SSP_585 climate scenario for years 2040,2060,2080,and 2100,respectively.The same below.
与极端低温时空变化趋势一致，研究区低温在空间尺度上随着纬度增加而逐渐降低，在时间尺度上随着年份的推移呈现出逐渐上升的趋势，且纬度越高的地区增温幅度越明显。SSP_585情景下增温趋势明显大于SSP_245 情景，尤其是在2080 年和2100 年的升温幅度表现更明显。在SSP_585 情境下，2100年广东、广西沿海区域低温普遍＞15 ℃，而同时期的海南岛沿海地区低温则＞19 ℃（图4）。
图4 SSP_245 气候情景和SSP_585 气候情景下1 月低温均值变化趋势
Fig.4 Trends in the average low temperature in January under the SSP_245 climate scenario and the SSP_585 climate scenario
从极端高温的变化趋势来看（图5），高温分布呈现出明显的纬向分布特征，华南沿海地区的极端高温最高，西北部高海拔地区的高温最低，随着纬度的增加高温也随之降低。在两种气候情景下，未来时期的极端高温呈现出明显的上升趋势，SSP_585情景增温幅度明显高于SSP_245情景。在2080年的SSP_585 情景下，华南沿海区域极端高温普遍＞27 ℃，海南岛西北部和南部沿海甚至逼近30 ℃。
图5 SSP_245 气候情景和SSP_585 气候情景下1 月极端高温均值变化趋势
Fig.5 Trends in the average extreme high temperature in January under the SSP_245 climate scenario and the SSP_585 climate scenario
2.4 未来气候情景下荔枝成花诱导时空演变趋势
笔者将≤10 ℃积寒和≥25 ℃积热作为华南研究区中晚熟荔枝的成花诱导有效积寒和有害积热，基于成花气候指数模型深入开展华南区域荔枝成花诱导效应预估。结合ArcGIS Pro自然断点法和生产实际，将FCI值划分为3个等级，0～3为成花不稳定区，成花难度大；3～7 为成花相对稳定区，成花难度适中；7～10 为成花稳定区，成花相对容易。根据基准期成花气候指数分析可知（图6），FCI介于0～3的区域主要集中在海南岛东部、南部和西部沿海环状地带，这表明在此区域种植中晚熟荔枝成花难度大，成花率低，低温冷量不足和极端高温是重要的制约因素。相比之下，FCI 在3～7 的区域集中在海南岛北部和中部、雷州半岛以及云南南部的小范围地区，此区域因低温积累适中，高温影响有限，因此荔枝成花难度适中，这也是当前中国中晚熟高需冷量荔枝种植的最南端界限。
图6 基准期（1979—2014 年）荔枝成花气候指数分布
Fig.6 Distribution of litchi flowering climate index in the baseline period(1979—2014)
在SSP_245 气候情景下，随着时间的推移，FCI在0～3 和3～7 的区域逐渐北移，2040 年在云南西双版纳南部出现了0～3的分布；到2060年其分布范围已延伸至雷州半岛南部的徐闻；到2080年则覆盖了整个海南岛和雷州半岛，此时期珠江三角洲也有分布；到2100年其覆盖范围达到最大。此外，FCI介于3～7区域北扩最明显的时期是在2080年，到2100年则北扩到覆盖广西的整个南半部（图7）。
图7 SSP_245 气候情景和SSP_585 气候情景荔枝成花气候指数变化趋势
Fig.7 Variation trend of litchi florescence climate index under the SSP_245 climate scenario and the SSP_585 climate scenario
在SSP_585气候情景下，FCI介于0～3区域北移速率明显加快，到2060 年就可覆盖海南岛、雷州半岛及珠江三角洲区域，到2080 年更是得到极速扩张，0～3的区域几乎覆盖广东和广西的整个南半部，到2100 年覆盖区域继续北扩，逼近北纬25°N 界限（图7）。
3 讨 论
海南作为全国荔枝最早熟的优势产区，现已分化形成多个优势小产区，如北部澄迈、海口等中晚熟无核荔枝和紫娘喜产区，南部乐东、陵水等特早熟桂花香产区等。笔者基于连续5 a 的物候观测和气象数据分析，认为≤20 ℃和≤15 ℃的低温冷量积累可分别有效促进早熟妃子笑、中晚熟紫娘喜和无核荔枝的成花诱导，而≥25 ℃的高温积热会抵消诱导效应，这与多数学者的研究结论相似[6，16]。胡福初等[20]研究认为，近年来受暖冬气候影响，海南紫娘喜和无核荔枝成花率不高，而早熟和特早熟荔枝成花稳定，已在南部大面积推广。
低温是限制荔枝商业化种植的主要气象因素[21]，在全球变暖趋势下果树种植区北移已成为不争的事实[22-23]。多数学者普遍认为，≤0 ℃的霜冻害造成植物细胞间隙结冰而引发不同程度的损害，此时荔枝树停止生长，枝梢叶片即受霜冻害影响[24-25]。笔者在本研究发现，基准期极端低温≥0 ℃以上的区域集中在云南南部、广西和广东中南部、福建南部、海南全岛以及四川盆地等，此区域纬度较低，荔枝遭受霜冻害的风险小，是荔枝商业化种植的潜在区域，这与白慧卿等[21]绘制的中国栽培荔枝分布格局图一致，分布在北纬18.5°N～32.43°N，并以云南南部、广西和广东中南部、福建南部栽培最密集。随着年份的推移，0 ℃分界线逐渐向北扩张，且SSP_585情境下北扩速度更快，≤0 ℃范围的碎片化程度和缩小趋势更明显，到2060年，除西北高海拔地区外，其余大部分地区逐渐成为荔枝商业化种植的潜在区域。同时，未来气候情景下极端高温升幅明显，进一步增大了荔枝成花逆转的风险。
在全球气候变暖趋势下，低温冷量积累不足和异常高温造成的华南沿海地区荔枝成花诱导不充分、成花不稳定是学者和果农重点关注的热点。梁立峰[26]研究指出，影响荔枝成花的诸多气候因素中，气温是最重要的因素，以寒潮侵袭为基础探讨气温对成花的制约作用是可行的。苏钻贤[27]利用随机森林（RF）和线性判别分析（LDA）算法构建了荔枝成花诱导质量的分类模型，认为对分类模型贡献较大的重要特征变量包括低于13 ℃、10 ℃等低温阈值的累积冷量和高于21 ℃、25 ℃等高温阈值的累积热量。本研究认为，基准期FCI在0～3和3～7的分布区域基本上与荔枝实际生产情况和产业布局一致，海南岛北部受冷空气直接侵袭，而中部是高海拔山区，冬季成花诱导低温冷量积累相对适中，故此区域是海南中晚熟荔枝种植的唯一可选区域，而南部、东部和西部沿海地区因冬季温和的低温和充足的光照造就了早熟、特早熟荔枝优势产区，此区域的特早熟荔枝在全国成熟上市也最早。
在未来气候情境下，FCI 介于0～3 的区域呈现出由低纬度向较高纬度扩张的趋势，SSP_585 情景相比SSP_245情景的扩张速度更快，范围也更广，在SSP_245 情景下2080 年将扩张至雷州半岛和珠江三角洲，在SSP_585情景下2080年甚至覆盖广东和广西的整个南部区域。可以预估，未来在2060年内气候变暖对现有的荔枝产区分布格局影响相对有限，而华南沿海地区高需冷量的中晚熟荔枝成花不稳定的风险将逐渐升高，到了2080 年后，剧烈的气候变暖可能对整个荔枝产区的布局产生显著影响。当然，影响程度取决于未来气候情景。华南沿海地区的中晚熟荔枝种植界限将被迫北移，取而代之的可能是低需冷量的早熟和特早熟荔枝的广泛种植。值得关注的是，全球气候变暖还可能引发极端低温事件，高需冷量荔枝种植界限北移后遭受霜冻害和寒害的风险也可能进一步增大。
4 结 论
华南从中国乃至世界来看，都是最核心的荔枝集中优势产区，从低纬度到较高纬度依次分布种植了特早熟—早熟—中晚熟—特晚熟荔枝，在全球气候变暖背景下，华南区域冬季气温分布格局将发生重大改变，随着年份的推移，0 ℃分界线持续北移，低纬度地区成花诱导积寒逐渐减少，有害积热逐渐增加，这在一定程度上说明了现有华南中晚熟荔枝产区在未来时期成花不稳定的问题会越来越严重，中晚熟荔枝种植界限极有可能向较高纬度地区迁移，而华南沿海区域将可能是未来中国最大的特早熟和早熟荔枝产区。为此，加快选育低需冷量特早熟荔枝品种和科学合理布局高需冷量中晚熟荔枝是未来几十年内众多学者和果农需要重点考虑的问题。
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