油棕产量起伏的周期性因素

前言

油棕产量的起伏现象已司空见惯。各方的有关见解离不开气候、早前高产等因素。一些园丘以过往月份的油棕产量及雨量数据并进行油棕田间黑果串统计来预测未来半年甚至一年的产量。唯预测成绩和实绩相差50%的现象时常发生。这也促使了研究人员扩大研究范围，再续探寻油棕产量起伏的其它影响因素。

这方面的研究显示雨量并非是直接造成周期性或季节性的影响因素，反而是内源性周期或其它气候因素带来更显着的影响。在一项对季节性收成差异的特别研究里，所得结果是产量起伏主要是因花序流产 (inflorenscence abortion) 周期及性别周期 (sex cycle) 这两大因素而造成。

花序流产周期是由之前产量及一年期间的气候因素引起，而性别周期则归源于两年前的气候变化因素。花序流产期会于鲜果成熟的8 – 11个月前发生而性别周朝 (意指性别分辨期) 则和鲜果成熟期相隔20 – 30个月。

一向来，园丘里湿度不菅是来自雨水或地下水，皆被认为是油棕产量的重要影响因素。这是不争的事实。虽是如此，在一项使用了灌溉系统的实验里，发现到适当的灌溉也没减少产量起伏或差异的现象，这或显示着内源性因素-或至少并非湿度的直接影响-所带来的影响。

其它研究则说明有充足湿度和没湿度的园丘有介于5-25%的雌花串数量的差别，意指水源不足而引起的湿度压迫感 (moisture stress) 会降低了雌花串数量20%。而在花序流产环节上，雨量足会带来20%高于平时产量水平，反之则取得30%低于平时产量水平。定性可用水源可提高产量，唯改变不了高及低产量周期这形态。水源因素看来和花序流产周期 (6 – 9个月后) 及性别分辨周期 (2年后) 有影响作用。

为了更深一步了解产量起伏现象和肥料的关连，两项相关实验因此就在两段有高地下水位的土地进行了，以确保油棕获得充足的水源及不产生这方面的问题。其中一段施放不同肥料剂量的实验地展显偏离成果，或显示了养分摄取因素对产量起伏有某程度的影响。言中含意或说明养分可能具有缩小起伏程度或减低起伏现象的作用，并可解释成是果串相竞养分因素而带来的效应。

产量记录的普遍观察发现到高产期后的6个月将是一个低产期的日子，两期间的关系被当成是养份竞争及其它因素所造成。拥有均衡雨量分布的成龄油棕地区，在取得1.4吨/英亩/月的高量鲜果串的6个月后，将面临产量下降30%的局面。但在双雨量分布状况的同等园丘，当月取得的1.1吨/英亩产量同样在6个月后只能获得低了30%的产量。

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6个月前和6个月后的一高一低鲜果串产量走势会轮流运转，自动延续，其逻辑在于前产期的油棕树甚至于同时候孕育着7 – 8串的果串，压迫感因而形成导致花序流产情况发生，使到6个月后的果串数量减少。之后，当这压迫感逐渐消失后，花序成长恢复正常，并形成果串，再把产量扶起。这般循环也解释了现今产量和一年前产量的重要关系。

 季节性气候也直接影响着雌雄花串成形阶段，既是说，什么气侯将产生雌或雄花序或有个内定性，因此它和干燥气候没自动延续的契合。在果串成熟前的3个月，也是果串形成期最蓬勃时期，理想的湿度显现了它的影响力。

 
在 Porim (现称 MPOB) 的一项涵盖12地段不同地区及地质以探讨周期性产量问题的研究里，其7 – 8年的收集数据显示了鲜果串产量和数量的起伏现象。表一显示了12段中的11段地区皆在第三季 (7 – 9月) 获得最高产量，并在第四季 (10 – 12月) 开始降低。第一季 (1 – 3月) 的产量也是全年里最低者，并在第二季 (4 – 6月) 开始回升，之后在第三季再达产量高峰的规律形态。

 
表二则显示周期性的果串数量波动，走势和表一相同，这也显示了鲜果串产量的提高是因为果串数量增加的关系。这般有节律的走势可能是由于年尾雨量多，减少花序流产率，使有9个月后的第三季成为果串丰满的季节，而年初干燥气候则使到花序转为雄花轨道，造成两年后的年初间雄花多，果串少的局面，产量也因此而下跌。唯该文作者(H.L.Foster)的这般推理性见解并没能在试验地段的成果中印证下来，从而引发有必要深加研究油棕生理成长情况以找出其所以然的主因。

而表三则显示了这些周期性产量对比全部地段及雨量的平均率，从中可看到平均每季果串数量是449串/公顷，并以第三季的果串数量比平均率高出超过20%，而首季则比平均率低了11% (也是全年最低者)。每果串平均重量是11.4公斤，第三季的每果串重量则比平均率高了5%，同样地，首季的平均果重量和平均率相比之下是低了7%。从表三所看到的每季平均鲜果串产量是5.8吨/公顷，其第三季产量比平均高出超过26%，首季则是比平均率少了18%。在雨量分布方面，第四季比平均每季之428mm雨量多了40%，首季则比每季平均率少了23%，每季雨量不同的情况若用来看待产量起伏现象，应可看出其规律般的周期性关连。

因此看来，油棕产量的起伏是由两个周期因素引起，即延续性的花序年流产周期及由两年前气候因素定下来的年性别分辨周期。一些区域性的产量预测因没把这两个周期性因素纳入考量作业中而产生了失准的预测结果。

資料來源：

Proceedings of A briefing on Oil Palm Yield Prediction For The MPOGC, 1985.