平阴玫瑰始花期与气象因子的相关分析及预报模型

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2024-0639

摘要/Abstract

摘要：

准确预报玫瑰始花期能为游客赏花以及旅游管理工作的时间安排提供科学依据，本文基于1994—2023年平阴玫瑰初花期记录以及同期平阴县国家气象站气象数据，分析始花期变化特征，并进行始花期与气象因子的相关性分析，建立回归预报方程。结果表明，玫瑰平均始花期为4月30日—5月1日，近年来有所提前。始花期日序数与4月平均气温、积温、日照时数呈显著相关性，与积温相关性最显著。用4月平均气温、积温、积温结合日照时数分别建立始花期预报方程，发现积温法预报玫瑰始花期预报准确率更高。

关键词: 玫瑰, 始花期, 变化特征, 积温, 日照时数, 预报

Abstract:

Accurate prediction of the first flowering date of roses can provide scientific basis for flower appreciation and tourism management. This paper based on the records of the first flowering date of roses in Pingyin from 1994 to 2023 and the meteorological data of Pingyin County National Meteorological Observatory in the same period, the variation characteristics of the first flowering date were analyzed, and the correlation analysis between the first flowering date and meteorological factors was carried out to establish the regression prediction equation. The results show that the first flowering date of roses is from April 30 to May 1, which has been advanced in recent years. The ordinal number of days of the first flowering date is significantly correlated with the average temperature of April, accumulated temperature and sunshine duration, among which the correlation with accumulated temperature is the most significant. The prediction equations of the first flowering date are established by using the average temperature of April, accumulated temperature and accumulated temperature combined with sunshine duration, respectively. It is found that the accumulated temperature method is more accurate in predicting the first flowering date of roses.

Key words: rose, first flowering date, variation characteristics, accumulative temperature, sunshine duration, prediction

王金霞, 付晋, 朱学亮. 平阴玫瑰始花期与气象因子的相关分析及预报模型[J]. 中国农学通报, 2025, 41(17): 103-107.

WANG Jinxia, FU Jin, ZHU Xueliang. Correlation Analysis and Forecasting Model Between First-flowering Date of Pingyin Roses and Meteorological Factors[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2025, 41(17): 103-107.

图/表 8

参考文献 24

[1]	竺可桢, 宛敏谓. 物候学[M]. 北京: 科学出版社, 1973:77-79.
[2]	张福春. 气候变化对中国木本植物物候的可能影响[J]. 地理学报, 1995(5):402-410. doi: 10.11821/xb199505003
[3]	彭少麟, 刘强. 森林凋落物动态及其对全球变暖的响应[J]. 生态学报, 2002, 22(9):1534-1544.
[4]	柳晶, 郑有飞, 赵国强, 等. 郑州植物物候对气候变化的响应[J]. 生态学报, 2007, 27(4):1471-1479.
[5]	刘中新, 朱慧丽, 李建平, 等. 龟峰山古杜鹃花期滚动预报方法探讨[J]. 气象科技, 2016, 44(1):130-135.
[6]	赵年武, 郭连云. 贵德县梨树花期冻害特征及冻害年型预测[J]. 中国农学通报, 2013, 29(34):186-191.
[7]	张爱英, 王焕炯, 戴军虎, 等. 物候模型在北京观赏植物开花期预测中的适用性[J]. 应用气象学报, 2014, 25(4):43-492.
[8]	刘佼, 韩照全, 陈曲, 等. 南京市樱花始花期预报方法研究[J]. 江西农业学报, 2022, 34(12):65-71.
[9]	杨艳玲, 潘存良, 陈艳丽, 等. 哈密绿洲杏花始花期变化特征及预报方法研究[J]. 中国农学通报, 2023, 39(14):105-109. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0941
[10]	刘红, 党晓东, 都全胜, 等. 安塞山地苹果初花期预报研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(10)99-103. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18110016
[11]	赵洪杰, 闫景东, 陈广瑞, 等. 积温对比法在鸭梨始花期预报中的应用[J]. 气象科技, 2019, 47(5):872-878.
[12]	刘少荣, 胡勇, 沈茜, 等. 西南冷凉高地苹果始花期预报方法研究[J]. 山地农业生物学报, 2021, 40(4):69-76.
[13]	刘璐, 王景红, 傅玮东, 等. 中国北方主产地苹果始花期与气候要素的关系[J]. 中国农业气象, 2020, 41(1):51-60.
[14]	舒斯, 肖玫, 陈正洪, 等. 樱花始花期预报方法[J]. 生态学报, 2018, 38(2):405-411.
[15]	雷宇, 刘延莉, 张宏利, 等. 小时尺度积温在灞桥樱桃始花期预报中的应用[J]. 乡村科技, 2022, 13(8):70-72.
[16]	任国玉, 郭军, 徐铭志, 等. 近50年中国地面气候变化基本特征[J]. 气象学报, 2005, 63(6):942-956.
[17]	蒋菊芳, 王鹤龄, 魏育国, 等. 河西走廊东部不同类型植物物候对气候变化的响应[J]. 中国农业气象, 2011, 32(4):543-549.
[18]	王建英, 韩相斌, 王超, 等. 豫东北主要农作物对气候变暖的响应[J]. 气象与环境科学, 2009, 32(1):43-46.
[19]	袁沫汐, 文佐时, 何利杰, 等. 中国温带草地物候对气候变化的响应及其对总初级生产力的贡献[J]. 生态学报, 2024, 44(1):354-376.
[20]	邢小艺, 董丽, 范舒欣, 等. 北京园林树木物候的年代际变化—多物候阶段的树种响应[J]. 园林, 2023, 40(8):21-31.
[21]	郝传静, 冯春玲, 高兴昆, 等. 玫瑰花花期预报方法[J]. 现代农业科技, 2017(23):217-220.
[22]	冀弈儒, 张建云, 郝伟明, 等. 基于标本信息探究京津冀药用植物花期对气温变化的响应[J]. 山东农业科学, 2023, 55(7):66-72.
[23]	刘亚辰, 王焕炯, 戴君虎, 等. 物候学方法在历史气候变化重建中的应用[J]. 地理研究, 2014, 33(4):603-613. doi: 10.11821/dlyj201404001
[24]	中国气象局. 农业气象观测规范[M]. 北京: 气象出版社, 1993:140.

积温时段	相关关系
2月1日—4月25日(X₁)	-0.688^**
4月1日—4月25日(X₂)	-0.720^**
2月1日—4月30日(X₃)	-0.716^**
4月1日—4月30日(X₄)	-0.694^**
2月1日—5月5日(X₅)	-0.703^**
4月1日—5月5日(X₆)	-0.645^**
2月1日—5月10日(X₇)	-0.705^**
4月1日—5月10日(X₈)	-0.609^**

积温时段	相关关系
2月1日—4月25日(X₁)	-0.688^**
4月1日—4月25日(X₂)	-0.720^**
2月1日—4月30日(X₃)	-0.716^**
4月1日—4月30日(X₄)	-0.694^**
2月1日—5月5日(X₅)	-0.703^**
4月1日—5月5日(X₆)	-0.645^**
2月1日—5月10日(X₇)	-0.705^**
4月1日—5月10日(X₈)	-0.609^**

日照时段	相关关系
2月1日—4月25日(X₉)	-0.450^**
4月1日—4月25日(X₁₀)	-0.548^**
2月1日—4月30日(X₁₁)	-0.401^**
4月1日—4月30日(X₁₂)	-0.394^**
2月1日—5月5日(X₁₃)	-0.379^**
4月1日—5月5日(X₁₄)	-0.305^**
2月1日—5月10日(X₁₅)	-0.360^**
4月1日—5月10日(X₁₆)	-0.234^**

日照时段	相关关系
2月1日—4月25日(X₉)	-0.450^**
4月1日—4月25日(X₁₀)	-0.548^**
2月1日—4月30日(X₁₁)	-0.401^**
4月1日—4月30日(X₁₂)	-0.394^**
2月1日—5月5日(X₁₃)	-0.379^**
4月1日—5月5日(X₁₄)	-0.305^**
2月1日—5月10日(X₁₅)	-0.360^**
4月1日—5月10日(X₁₆)	-0.234^**

项目	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年	平均绝对误差
式(2)预报结果与实测结果之差	1.46	2.15	5.46	3.11	2.39	2.94
式(3)预报结果与实测结果之差	-1.8	-1.31	2.2	-2.98	-1.32	1.92