劉少榮 胡勇 沈茜 馬濤 曾廳余 孫東漢

摘 要：為有效防御花期低溫冷害，提高蘋果產(chǎn)量，更好地服務(wù)地方高原特色農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟社會發(fā)展，選擇西南冷涼高地蘋果種植區(qū)的云南昭通地區(qū)作為研究對象，開展蘋果始花期預(yù)報方法研究。選用2010-2020年蘋果始花期資料和同時期氣象資料，對花期前的氣溫、積溫、日照等氣象因子進行相關(guān)性分析，利用逐步回歸分析方法，建立單一氣溫、積溫和多因子蘋果始花期預(yù)報模型共6個，并對始花期開展預(yù)測和檢驗。結(jié)果表明：月平均氣溫和旬平均氣溫因子與始花期有很好的相關(guān)性，通過95%的顯著性檢驗，且平均氣溫越靠近真實花期，其相關(guān)性越顯著。通過計算并找出最小積溫變異系數(shù)，可以確定下限溫度（或稱生物學零度）和積溫時段。運用回代和預(yù)測兩種方法進行檢驗表明，建立氣溫和積溫的多因子預(yù)報模型，預(yù)報誤差均小于3 d，而建立氣溫或者積溫的單一因子預(yù)報模型，預(yù)報誤差均大于3 d，多因子模型預(yù)報的蘋果始花期更靠近真實花期。多因子預(yù)報模型提前預(yù)測時間可達1周左右，在預(yù)防蘋果花期低溫冷害和提高蘋果質(zhì)量方面起到積極作用。

關(guān)鍵詞：蘋果;始花期;積溫;變異系數(shù)

中圖分類號：S165

文獻標識碼：A

文章編號：1008-0457（2021）04-0069-08

國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2021.04.010

Abstract：In order to effectively prevent low temperature and chilling injury during flowering period，improve apple yield，and better serve local agriculture and economic and social development with plateau characteristic，the Zhaotong area of Yunnan Province，an apple-growing area in the cold highlands of southwestern China，was selected as the research object to carry out the research on the forecasting method of the apple′s first flowering period.Based on the data of early flowering period of apple and the meteorological data of the same period from 2010 to 2020，the correlation analysis of meteorological factors such as temperature，accumulated temperature and sunshine，etc.before the flowering period was carried out.The stepwise regression analysis method was used to establish 6 early flowering period forecast models for apple with a single temperature，accumulated temperature and multi-factor.And this paper also carried out the prediction and inspection of early flowering period.The results showed that monthly average temperature and ten-day average temperature factors had a good correlation with the initial flowering period.The closer the average temperature was to the true flowering period，the more significant the correlation would be.By calculating and finding out the minimum coefficient of variation of accumulated temperature，the lower limit temperature （or biological zero） and accumulated temperature period could be determined.The back-generation and prediction methods showed that the establishment of a multi-factor forecast model for temperature and accumulated temperature had forecast errors less than 3 days，while the establishment of a single-factor forecast model for air temperature or accumulated temperature had forecast errors more than 3 days.Therefore，the multi-factor prediction model was closer to the real flowering period.The prediction time of multi-factor prediction model can predict the time up to about one week in advance，which plays a positive role in the prevention of low temperature and chilling injury and improvement of apple quality.

Keywords：apple;initial flowering period;accumulated temperature;coefficient of variation

西南冷涼高地作為我國蘋果四大主產(chǎn)區(qū)之一[1]，蘋果種植主要分布在云、貴、川高原地區(qū)，云貴高原北部的昭通蘋果主產(chǎn)地區(qū)海拔在1900～2000 m，氣候溫和，冬無嚴寒，夏無酷暑[2]，雨量適中，光、熱、水資源豐富，自改革開放以來，昭通蘋果產(chǎn)業(yè)不斷擴張、種植規(guī)模不斷擴大，特別是近十年產(chǎn)量和產(chǎn)值得到了迅速發(fā)展，截止2018年，昭通市蘋果的種植面積已達3萬hm2，總產(chǎn)量和產(chǎn)值由2012年28萬t，12.96億元，躍升到2018年60萬t，57億元，已成為全市農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的主要產(chǎn)業(yè)。氣候條件[3-4]與蘋果生長、生產(chǎn)密不可分，昭通3月平均氣溫不到10 ℃，且易出現(xiàn)持續(xù)低溫和倒春寒等災(zāi)害性天氣，對蘋果展葉、花期傷害極大，從而造成巨大的經(jīng)濟損失。諸多氣象因子與植物的生長有密不可分的關(guān)系，張利華等[5]對梨樹始花期的研究表明，前期氣溫增高，將導致梨樹開花期提前，受低溫凍傷的風險加劇，蒙秀菲等[6]對水稻成熟期稻米品質(zhì)的研究表明，適當增加溫度和延長光照時間有利于提高稻米的食味品質(zhì)。昭通地處低緯高原北部，為西南冷涼蘋果主要產(chǎn)區(qū)，易受春季低溫天氣影響，但對于蘋果始花期的預(yù)報研究仍處于空白階段。因此，對蘋果始花期的準確預(yù)報就顯得尤為重要，既能有效防范蘋果生產(chǎn)風險，又減少經(jīng)濟損失。

目前，對樹木花期的預(yù)報方法主要有三種：（1）楊國棟等[7]利用前期物候現(xiàn)象，通過測量預(yù)報對象本身物候數(shù)據(jù)并建立預(yù)測模型的方法，來預(yù)報大山櫻花期。（2）運用統(tǒng)計學方法分析果樹花期和花期前期的氣象因子的相關(guān)性，并建立回歸預(yù)測模型[8-12]，這也是目前比較普遍的研究方法。諸多氣象因子中氣溫是影響木本植物物候的主要因子，陳正洪等[13]通過分析冬季氣溫變化與櫻花花期特征，建立線性或非線性關(guān)系模式進行預(yù)報;很多學者通過分析樹木花期前期的氣溫、降水、濕度、日照、地溫等因子與花期的相關(guān)性來建立預(yù)報模型[14-15];舒斯等[16]在研究櫻花始花期預(yù)報方法時，將活動積溫作為預(yù)報因子改進預(yù)報方程后，有效提高了預(yù)報準確率;柏秦鳳等[17]利用活動積溫和有效積溫分別計算與始花期相關(guān)性，表明有效積溫因子與始花期的相關(guān)性好于活動積溫與始花期的相關(guān)性。（3）運用植物花期前某段時間內(nèi)的其他形態(tài)物候觀測和花期觀測數(shù)據(jù)來預(yù)測，如呂景華等[18]用樹木物候期做玉米物候期播種期預(yù)報。昭通農(nóng)業(yè)氣象工作者自2010年以來，對蘋果開展了近10年的物候監(jiān)測和蘋果品質(zhì)氣候適用性等研究，但對蘋果始花期的預(yù)報使用經(jīng)驗預(yù)報方法較多，未建立適用本地的蘋果始花期預(yù)報模型。本文擬分析昭通蘋果始花期與其前期的光照、氣溫、積溫等氣候因子的相關(guān)性，并建立預(yù)報模型對始花期進行預(yù)測，為昭通蘋果有效防御花期低溫冷害，提高蘋果產(chǎn)量提供技術(shù)支持。

1?材料與方法

1.1?氣象資料

（1）氣象資料利用昭通國家基本站2009-2020年的11月1日至2月28日日平均氣溫、旬平均氣溫、旬平均日照時數(shù)，資料來源于昭通市氣象資料管理系統(tǒng)。

（2）物候資料使用昭通農(nóng)業(yè)氣象實驗站2010年至2020年的蘋果物候期觀測資料，觀測依據(jù)為《農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范》，觀測地點為昭陽區(qū)舊圃鎮(zhèn)，距離昭通國家基本站直線距離8 km。

1.2?研究方法

本文采用始花期標準為每株蘋果樹有3～5朵花開放，得到的觀測日期即為當年的始花期。將始花期轉(zhuǎn)換為日序數(shù)（1月1日記作日序數(shù)1，1月2日記作日序2，以此類推，如2月1日日序數(shù)為32），得到11年的日序數(shù)，2009-2017年資料用于建立預(yù)報模型，2018-2020年資料用于預(yù)測效果檢驗。

前人對果樹始花期的預(yù)報研究表明，果樹的花期與前期氣溫、光照條件及積溫等因素有著顯著的關(guān)系，舒斯等[16]、柏秦鳳等[17]的研究指出，引進積溫預(yù)報因子，對預(yù)報模型有很大的改進，并且不同生物學零度下的活動積溫、有效積溫與蘋果始花期的相關(guān)性也不同，有效積溫顯著高于活動積溫。

本文首先分析日序數(shù)與始花期前期平均氣溫、日照時數(shù)、活動積溫和有效積溫的相關(guān)性確定氣溫、日照預(yù)報因子，計算積溫變異系數(shù)來確定生物學下限溫度（或稱為生物學零度）和積溫時間段，通過變異系數(shù)的極小值來確定下限溫度和積溫時間段，然后綜合選取顯著相關(guān)預(yù)報因子，通過線性回歸的方法用SPSS軟件包建立始花期預(yù)報方程，最后通過回代擬合和預(yù)測兩種方法對預(yù)報模型進行檢驗。

本文重點研究如何確定生物學零度，從而選取最優(yōu)的活動積溫與有效積溫的下限溫度和積溫周期，車少靜等[19]、肖靜等[20]通過計算積溫變異系數(shù)的最小值確定生物學零度，楊秀武[21]使用3種不同的方法求出金冠蘋果的生物學零度，表明不同生物和不同方法算出的生物學零度結(jié)果均不同。本文涉及的變異系數(shù)又稱為標準離差率，定義為樣本標準差與樣本平均值的比值。作物生長所需一定的積溫，樣本積溫的均方差就能反映樣本積溫的穩(wěn)定度，但是積溫時間段的選取不同，樣本標準差和樣本平均值均隨之產(chǎn)生變化，使用變異系數(shù)正好能衡量樣本積溫的穩(wěn)定度，并且找出最小變異系數(shù)，就能確定下限溫度和積溫時段。

變異系數(shù)公式：C.V=（標準偏差SD/平均值Mean）

姚日升等[22]的研究得出，作物某段物候期的積溫相對固定，但積溫的下限溫度均不確定，下限溫度的選擇存在隨意性，對積溫時間段的選擇也不固定，大多數(shù)學者選擇1月1日作為積溫時段的起始日序，選擇0～5 ℃作為生物學零度的參考值。本文為分析前一年氣候條件對始花期的影響，故選擇前一年11月1日作為積溫起始日序，并對資料進行詳細的計算和分析，通過變異系數(shù)最小的點來確定積溫區(qū)間和下限溫度。圖2給出了不同積溫時間段和不同下限溫度下的變異系數(shù)，橫坐標為日序數(shù)，表示積溫起始日與11月1日的相差日序數(shù)，如20表示積溫起始日為11月20日，縱坐標為活動積溫的下限溫度，選擇0～9 ℃不同的下限溫度所獲得的積溫分別計算變異系數(shù)。

2?結(jié)果與分析

2.1?始花期基本特征

根據(jù)觀測記錄，昭通地區(qū)蘋果平均始花期日序數(shù)為108.9，與之相對應(yīng)的日期是平年3月18日～19日，閏年3月17日～18日。最早出現(xiàn)的日期為3月5日（2010年），最晚出現(xiàn)的日期是3月28日（2016年和2017年），有5年出現(xiàn)在3月下旬，占總樣本的45.5%。從2010年至2020年蘋果始花期日序逐年變化與線性擬合（圖1）結(jié)果來看，近10 a昭通蘋果始花期總體呈推遲趨勢，變化趨勢為14 d/10 a，經(jīng)計算樣本標準方差為7.661，表明近10 a蘋果始花期的穩(wěn)定性較好。

2.2?積溫因子的分析

圖2a中的活動積溫變異系數(shù)低值區(qū)出現(xiàn)在坐標（17，9）的位置，值為0.0436（圖中*號位置），表明11月7日至次年2月28日大于9 ℃的活動積溫相對穩(wěn)定。圖2b中的有效積溫變異系數(shù)低值區(qū)出現(xiàn)在坐標（17，9），（18，9），（18，9），（20，9），（21，9）的位置，其中（17，9）坐標最低值為0.0192（圖中*號位置）。從圖2中還可以看出，越靠近真實花期，活動積溫和有效積溫的穩(wěn)定性越差，積溫下限值越小，活動積溫和有效積溫的穩(wěn)定性也比較差。如果按照變異系數(shù)大于15%說明數(shù)據(jù)不可信來看，昭通蘋果始花期活動積溫的下限溫度可以確定在7～9 ℃，有效積溫的下限溫度可以確定在5～9 ℃。所以，本文除選取11月17日至次年2月28日大于9 ℃的活動積溫和有效積溫作為預(yù)報因子外，還將分別計算大于下限溫度8 ℃的活動積溫，大于下限溫度5 ℃和8 ℃的有效積溫與始花期的相關(guān)系數(shù)，來最終確定預(yù)報模型中的積溫預(yù)報因子。

2.3?氣溫、積溫、日照預(yù)報因子的相關(guān)分析

始花期最早出現(xiàn)在3月上旬，根據(jù)業(yè)務(wù)需要提前一周左右時間進行始花期預(yù)測，前期氣象因子的選取時間從前一年的11月至次年2月底為止。計算前期氣溫因子時，通分別選取11月、12月、1月、2月上旬、中旬、下旬平均氣溫以及1月平均氣溫、2月平均氣溫共14個氣象因子，計算出與始花期時序的相關(guān)性（表1）。從表1中可以看出，蘋果始花期與前一年的11月各旬平均氣溫呈負相關(guān)，與前一年的12月中、下旬平均氣溫與始花期呈正相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)均較小，未通過顯著性檢驗;始花期與1月份、2月份平均氣溫呈負相關(guān)，但與1月平均氣溫相關(guān)性極不明顯，與2月下旬和2月平均氣溫均呈顯著負相關(guān)，且通過0.05顯著性檢驗，說明越臨近真實花期，氣溫對花期的影響越明顯。

在分析前期平均氣溫的基礎(chǔ)上，再對始花期前期積溫進行分析，分別計算1月1日-2月28日（閏年2月29日）穩(wěn)定通過下限溫度8 ℃的活動積溫和穩(wěn)定通過下限溫度5 ℃、8 ℃有效積溫與始花期時序的相關(guān)性（表2）。結(jié)果表明，無論是活動積溫還是有效積溫，積溫越高（低），花期越早（晚）（圖3），蘋果始花期與積溫呈負相關(guān)，穩(wěn)定通過界限溫度8 ℃的活動積溫、穩(wěn)定通過界限溫度5 ℃有效積溫和穩(wěn)定通過界限溫度8 ℃的有效積溫與始花期時序顯著相關(guān)，這與樣本積溫變異系數(shù)確定的下限溫度基本吻合。

通過前一年11月至次年2月逐旬累計日照時數(shù)與蘋果始花期日序數(shù)的相關(guān)性分析（表3），結(jié)果表明，除11月中旬、1月上中、1月中旬累計日照時數(shù)與蘋果始花期呈正相關(guān)外，其余時段日照累計時數(shù)與始花期呈負相關(guān)。相關(guān)系數(shù)均未通過顯著性檢驗，表明始花期前期需要一定的晴好天氣和光照條件，但日照條件并不是影響本地蘋果始花期的關(guān)鍵因子。

2.4?蘋果始花期預(yù)報模型的建立

2.2、2.3中的分析結(jié)果表明，2月下旬平均氣溫、2月平均氣溫、1月1日-2月28日5 ℃以上有效積溫、8 ℃以上活動積溫、8 ℃以上有效積溫、11月17日-2月28日9 ℃以上活動積溫、9 ℃以上有效積溫與蘋果始花期呈顯著負相關(guān)（表4），分別建立前期氣溫預(yù)報方程、前期積溫預(yù)報方程和多因子預(yù)報方程，并通過回代和預(yù)測兩種方法進行對比檢驗分析。

2.4.1?前期氣溫預(yù)報蘋果始花期

2.3中分析結(jié)果表明，2月下旬平均氣溫和2月平均氣溫與蘋果始花期有較好的相關(guān)性，分別使用2010-2017年2月平均氣溫和2月下旬平均氣溫建立始花期預(yù)報方程。

Y1=-1.655X13+120.729（R2=0.552?sig=0.035）（1）

Y2=-3.741X14+129.717（R2=0.714?sig=0.005）（2）

用2010-2017年2月下旬氣溫和2月平均氣溫分別進行回代檢驗（表5），2月下旬氣溫預(yù)報的始花期誤差在4 d左右，2月平均氣溫預(yù)報的始花期誤差在3 d左右，表明2月平均氣溫的預(yù)報比2月下旬平均氣溫的預(yù)報更真實，2014-2017年的預(yù)報誤差較小，2011年預(yù)報出現(xiàn)異常偏早9 d，2013年預(yù)報出現(xiàn)異常偏晚9 d。

2.4.2?積溫預(yù)報蘋果始花期

前期積溫與蘋果始花期呈顯著負相關(guān)，前期活動積溫和有效積溫越高，始花期出現(xiàn)的時間越早，相反，始花期出現(xiàn)的時間越遲。用2010-2017年1月1日至2月28日≥5 ℃有效積溫、≥8 ℃活動積溫、≥8 ℃有效積溫和2009-2016年11月17日至次年2月28日≥9 ℃活動積溫、≥9 ℃有效積溫建立預(yù)報模型。

Y3=116.443+0.322X15-0.167X16-0.376X17?R2=0.819（3）

Y4=123.417-0.083X31R2=0.392?sig=0.097（4）

Y5=121.977-0.325X32R2=0.495?sig=0.05（5）

使用2010-2017年積溫資料進行回代檢驗（表5），結(jié)果表明，使用有效積溫建立的預(yù)報方程（式3、5）預(yù)報誤差比使用活動積溫建立的預(yù)報方程（式4）誤差小，預(yù)測值更接近真實值，且未出現(xiàn)異常偏早或偏晚現(xiàn)象。

2.4.3?多因子預(yù)報蘋果始花期

在前期氣溫預(yù)報方程和積溫預(yù)報方程中，可以看出用2月平均氣溫（X14）、1月1日至2月28日≥5 ℃有效積溫（X15）、≥8 ℃有效積溫（X16）、≥8 ℃活動積溫（X17）、11月17日至2月28日≥9 ℃有效積溫（X32）建立的預(yù)報方程平均絕對誤差相對較小，預(yù)報始花期更接近真實花期，將上述5個預(yù)報因子加入預(yù)報方程，通過非線性多元回歸建立新的蘋果始花期預(yù)報方程：

Y6=108.888+0.636X14+0.462X15-0.620X16-0.24X17+0.26X32?R2=0.872（6）

使用2010-2017年資料進行回代檢驗（表5），結(jié)果表明，多因子預(yù)報模型預(yù)報誤差明顯低于單一因子預(yù)報模型，平均絕對誤差低于3 d。2013、2016年預(yù)測效果最好，誤差小于1 d，2011年誤差最大。

2.4.4?預(yù)報檢驗

使用預(yù)測檢驗的方法，分別用式（1）至式（6）對2018-2020年始花期進行預(yù)測檢驗（表6，圖4），式（6）預(yù)測的近3年蘋果花期與真實花期誤差為2 d，預(yù)測值與真實值最接近，式（1）、式（2）、式（4）預(yù)測的效果不理想，有的年份異常偏早或偏晚。圖4給出了兩種預(yù)報檢測結(jié)果（回代和預(yù)測），可以看出，近11 a預(yù)測始花期，6種模型預(yù)測值與真實值的平均絕對誤差低于3 d的只出現(xiàn)了三次（2013年、2014年、2019年），而式（6）預(yù)測值與真實值的平均絕對誤差低于3 d出現(xiàn)5次，低于2 d出現(xiàn)4次，低于1 d出現(xiàn)3次，預(yù)測效果明顯好于其他模型。綜上，最終選擇模型（6）作為昭通蘋果始花期預(yù)測模型。

3?結(jié)論與討論

通過以上分析得出，昭通蘋果始花期最早出現(xiàn)在3月上旬，最晚出現(xiàn)在3月下旬，近10 a呈推遲趨勢，花期時序穩(wěn)定性較好;平均氣溫因子與蘋果始花期有很好的相關(guān)性，通過95%的顯著性檢驗，且平均氣溫越靠近真實花期，其相關(guān)性越顯著;計算活動積溫和有效積溫變異系數(shù)的最小值，可以更好地確定生物學零度和積溫時段，11月17日至2月28日≥9 ℃的有效積溫和活動積溫與蘋果始花期呈顯著負相關(guān);加入積溫預(yù)報因子后，建立的多因子預(yù)報方程，比單一因子預(yù)報方程的預(yù)報結(jié)論吻合性好，預(yù)報誤差約為2天，能有效改進預(yù)報方程對花期預(yù)報的準確性，這與舒適[16]等對武漢櫻花始花期預(yù)報的研究結(jié)論一致;通過回代和預(yù)測兩種方法對近10 a的蘋果始花期進行檢驗，預(yù)報誤差為1～3天，最終將方程Y6=108.888+0.636X14+0.462X15-0.620X16-0.24X17+0.26X32確定為昭通蘋果始花期預(yù)報模型。

本研究選用紅富士晚熟品種作為研究對象，使用的研究方法與前人[7-11]基本相同，都是通過找出與蘋果始花期相關(guān)性最好的氣象因子，通過線性回歸建立預(yù)報方程，能較好地預(yù)測紅富士品種的蘋果始花期，但其他品種的預(yù)報模型還需進行對比分析研究;與柏秦鳳[17]等建立分果區(qū)精細化蘋果始花期預(yù)報模型不同，本研究建立的預(yù)報模型當前只適用于昭通的昭陽區(qū)范圍內(nèi)，而是否適用昭通其他地區(qū)，還需做進一步的研究;大多數(shù)學者在研究植物花期預(yù)報時，使用20 a、30 a或更長時間的資料[5，14-16]，本文僅僅使用了近10 a的資料進行分析，物候觀測資料時序相對較短，這是否是影響前期平均氣溫和日照與始花期的相關(guān)性的因素，還值得研究;本研究所建立的預(yù)報模型，提前預(yù)測時間達到1周左右，雖然能滿足當?shù)靥O果花期的初步預(yù)測需求，但對預(yù)報精度的提高、預(yù)報因子的選取、預(yù)報方程的改進還需繼續(xù)研究;本文的研究方法，對其他景觀植物花期的預(yù)報，具有借鑒意義，但長序列、連續(xù)、精準的物候觀測資料和氣象資料是預(yù)報工作的前提。

參?考?文?獻：

[1]?劉維，劉天軍，董子銘.我國蘋果生產(chǎn)布局時空演變分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學，2013（8），207-209.

[2]?汪瓊，馬靜，黃先月，等.矮化密檀栽培技術(shù)在昭通蘋果產(chǎn)區(qū)的應(yīng)用與思考[J].北方果樹，2019（4）：44-46.

[3]?周曉麗，楊利霞，許偉峰，等.渭北地區(qū)蘋果花期推遲氣溫特征分析[J].陜西氣象，2012（3）：35-37.

[4]?張福春.氣候變化對中國木本植物物候的可能影響[J].地理學報，1995，50（5）：402-410.

[5]?張利華，任曙霞，張永強，等.梨樹始花期預(yù)報[J].氣象科技，2012，40（3）：485-488.

[6]?蒙秀菲，馮仕喜，曾濤，等.灌漿成熟期氣溫對稻米品質(zhì)影響[J].山地農(nóng)業(yè)生物學報，2019，38（4）：8-12.

[7]?楊國棟，張明慶，董建華，等.樹木花期的預(yù)報方法新探[J].首都示范大學學報（自然科學版），2000，21（1）：66-71.

[8]?廖碧婷，黃俊，李少群.廣州地區(qū)梅花開花期與氣象因子的關(guān)系[J].廣東氣象，2018，40（5）：62-64.

[9]?吳炫柯，段毅強，李家文，等.桂花盛花期預(yù)報方法初探[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2007，35（27）：8482-8484.

[10]?李美榮，杜繼穩(wěn)，李星敏，等.陜西果區(qū)蘋果始花期預(yù)測模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2009，30（3）：417-420.

[11]?金美玉，趙晶，付強.龍井市蘋果梨始花期預(yù)報模型研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2017，45（25）：189-191.

[12]?李文靜，黃蔚薇，李倩，等.長江流域油菜花期預(yù)報方法研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41（2）：101-108.

[13]?陳正洪，肖玫，陳璇.櫻花花期變化特征及其與冬季氣溫變化的關(guān)系[J].生態(tài)學報，2008，28（11）：5210-5217.

[14]?劉璐，王景紅，傅瑋東.中國北方主產(chǎn)地蘋果始花期與氣候要素的關(guān)系[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2020，41（1）：51-60

[15]?張惠霞.桃樹始花期與氣象因子的相關(guān)分析及預(yù)報模型[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2013，41（10）：4513-4515.

[16]?舒斯，肖玫，陳正洪.櫻花始花期預(yù)報方法[J].生態(tài)學報，2018，38（2）：405-411.

[17]?柏秦鳳，王景紅，屈振江，等.陜西蘋果花期預(yù)測模型研究[J].中國農(nóng)學通報，2013，29（19）：164-169.

[18]?呂景華，趙翠珍，李海波，等.用樹木物候期做玉米物候期播種期預(yù)報[J].內(nèi)蒙古氣象，2011（3）：37-39.

[19]?車少靜，趙士林，智利輝.迎春始花期預(yù)報方法的研究[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2004，25（3）：70-73.

[20]?肖靜，李楠，姜會飛.作物發(fā)育期積溫計算方法及其穩(wěn)定性[J].氣象研究與應(yīng)用，2010（2）：64-67.

[21]?楊秀武.蘋果生物學零度和花期有效積溫的研究[J].果樹科學，1995，12（2）：98-100.

[22]?姚日升，涂小萍，丁燁毅，等.寧波桃樹花期預(yù)報方法[J].氣象科技，2014，42（1）：180-186.