周孝煌，鄭彥佳，徐 琳，張煦庭，魏 培

?

基于去趨勢分析的中國溫帶旱柳開花始期對氣候變暖的響應*

周孝煌，鄭彥佳，徐 琳**，張煦庭，魏 培

（中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，北京 100193）

為了更準確地揭示植物在物候水平上對氣溫變化的響應與適應機制，在去氣溫和物候時間序列趨勢的基礎(chǔ)上，建立日尺度的氣溫?物候回歸模型，分析中國溫帶地區(qū)40個站點1986?2011年旱柳開花始期對氣溫變化的響應與適應機理。結(jié)果表明：中國溫帶地區(qū)77.5%的站點旱柳開花始期呈提前趨勢，相應的敏感時段春季氣溫則呈上升趨勢（0.8±0.5℃·10a?1）。其中，75%的站點物候期或氣溫時間序列存在顯著變化趨勢。進行去趨勢處理后，17.5%的站點相關(guān)性發(fā)生變化，去趨勢前其相關(guān)性較低，去趨勢后，表現(xiàn)為顯著負相關(guān)；模擬的均方根誤差（RMSE）從去趨勢前的5.5d降至去趨勢后的4.9d，說明去趨勢方法能提高氣溫?物候響應關(guān)系診斷的精確度。基于去時間序列線性趨勢的氣溫－物候回歸模型，得到92.5%的站點旱柳開花期與敏感時段春季氣溫呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即隨著氣溫的升高，旱柳開花期呈提前趨勢，其線性響應速率為?2.5±2.1d·℃?1。

氣候變化；旱柳；開花始期；時間序列；去趨勢分析

在全球氣候持續(xù)增暖背景下，植物物候?qū)Νh(huán)境季節(jié)性變化的速率和方向呈現(xiàn)出多樣的模式[1?2]。在中國溫帶地區(qū)，大多數(shù)植物花期的發(fā)生呈顯著提前，整個花期呈顯著延長的趨勢[3]?；ㄆ诘淖兓环矫鎸⒁鹞锓N間的共存與競爭關(guān)系的變化，從而對全球生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不同程度的影響[4?7]，另一方面，由花粉傳播等帶來的過敏性疾病的發(fā)病率在近年來明顯增加，對人類生命安全的威脅程度也隨之提升，其中，本研究中的旱柳植株，其雄性植株的花粉是重要的過敏源之一，雌性植株易產(chǎn)生飛絮，影響城鄉(xiāng)環(huán)境甚至威脅人類生命安全[8?9]。模擬植物花期與氣候因子的關(guān)系，提高對花期預測的精確程度，對研究生態(tài)系統(tǒng)變化和有效預防花粉過敏等具有重要的科學和實際意義。

氣溫可以單獨或通過與其它氣象因子如光照、降水和土壤物理性質(zhì)等的協(xié)同作用影響植物物候，是引起物候變化的最重要因素之一[4,10?13]。研究物候?qū)鉁仨憫P(guān)系的傳統(tǒng)方法，是計算某一物候平均發(fā)生日期所在月份和此前若干月份的平均氣溫時間序列與該物候發(fā)生日期時間序列之間的簡單相關(guān)系數(shù)[10,14?16]，這類月尺度的氣溫?物候回歸模型可用來估算植物物候?qū)鉁刈兓捻憫俾?，但影響物候變化的敏感時段氣溫往往不是整月的，因此，為提高響應模型的精度，目前已有部分模型是建立在日尺度基礎(chǔ)上的[17?18]，但是，模型在使用物候時間序列和氣候時間序列進行模擬時，因為時間序列整體上呈現(xiàn)某種趨勢性或周期性變化[19]，可能會引起氣溫和物候兩者之間相關(guān)關(guān)系的變化，從而影響診斷物候?qū)夂蝽憫兓木_程度。去除時間序列趨勢影響，僅以物候和氣候數(shù)據(jù)的波動值來判斷響應關(guān)系，可以更精確地模擬二者的響應關(guān)系[20]。本研究基于時間序列去趨勢分析方法，利用Chen等[2]提出的最佳期間氣溫?物候時間模型，從日尺度上分析中國溫帶地區(qū)1986?2011年旱柳的開花始期對氣溫的響應變化機理，以期提高模擬物候?qū)夂蝽憫P(guān)系的精確程度。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域與物種選擇

研究區(qū)域為中國溫帶地區(qū)，包括中國氣候區(qū)劃中的寒溫帶、中溫帶和暖溫帶3個氣候帶[21]，該地區(qū)水熱條件具有顯著的季節(jié)變化，空間差異顯著，植物物候的時空變化明顯，因此，適于進行空間大尺度、連續(xù)時間序列的植物物候?qū)夂蜃兓捻憫芯縖22]。

旱柳（）隸屬楊柳科（）柳屬（），落葉喬木，雌雄異株，葇荑花序，喜光喜濕，耐旱和耐寒，耐水濕，生長能力強，適應于溫暖濕潤的氣候，是中國溫帶地區(qū)分布廣泛的常見樹種和造林樹種[9,18,23]。在中國氣象局農(nóng)業(yè)氣象觀測網(wǎng)的物候觀測記錄中，旱柳的物候觀測站點較多且觀測數(shù)據(jù)較完整，同時陳效逑等[18]也證明了旱柳花期對氣溫在時空上的變化具有較好的響應能力，因此選擇旱柳作為研究對象，揭示中國溫帶植物物候?qū)夂蜃兓臅r間響應能力。

1.2 物候與氣象數(shù)據(jù)

所用旱柳物候數(shù)據(jù)取自中國氣象局農(nóng)業(yè)氣象觀測網(wǎng)的自然物候觀測數(shù)集，該物候觀測網(wǎng)始建于1980年，是中國地面站點最多的物候觀測網(wǎng)絡系統(tǒng)[24]，觀測內(nèi)容包括49種木本植物、10種草本植物和11種動物的物候期以及氣象和水文現(xiàn)象[25]。為了研究旱柳春季物候期生長發(fā)育階段的時序變化特征對氣候變化的響應，并針對溫帶地區(qū)楊柳絮防治問題[8]，選擇開花始期作為指示物候期，開花始期的觀測標準是“觀測樹上有一朵或同時幾朵花的花瓣開始完全開放”[25]。

為保證站點觀測數(shù)據(jù)的準確性和時間序列的完整性，以1986?2010年中國溫帶區(qū)域內(nèi)各站點的物候期時間序列大于或等于20a作為選擇標準，篩選出符合標準的40個旱柳開花始期樣本站點。這些站點覆蓋了中國溫帶地區(qū)大部分區(qū)域，且分布較均勻，具有較好的區(qū)域代表性（圖1）。與物候相對應的氣象數(shù)據(jù)則取自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)（http://data. cma.cn/），包括研究區(qū)域內(nèi)1986?2011年平行氣象站點的逐日平均氣溫數(shù)據(jù)。

圖1 中國溫帶旱柳物候觀測站點分布圖

注：站點右側(cè)數(shù)字為編號，無實際意義。

Note: The numbers on the right side of stations are serial numbers which have no practical meanings.

1.3 分析方法

基于簡單線性去趨勢的方法，應用Chen等[2]的最佳時段氣溫?物候模型，進行開花始期與氣溫間相關(guān)分析。計算方法的基本假設(shè)是該植物物候發(fā)生日期主要受其發(fā)生之前一段時期內(nèi)平均氣溫的影響。

（1）獲取去趨勢數(shù)據(jù)。以1月1日為第1天，將物候發(fā)生日期進行日序轉(zhuǎn)換，得到旱柳開花始期日序。分別對每個站點年物候日序數(shù)據(jù)進行線性回歸分析，判斷物候隨時間變化是否存在顯著趨勢；若存在線性趨勢，則需要在原數(shù)據(jù)系列中去除線性趨勢值，該站物候日序數(shù)據(jù)變?yōu)?/p>

pr=po?ps（1）

式中，po為實際物候值，ps為線性擬合值。否則，若不存在線性趨勢，則該站物候日序數(shù)據(jù)保留原值，不必去趨勢。

（2）尋找最敏感時段。為得到物候?qū)鉁刈兓蠲舾械臅r段，依次尋找每個站點1986?2011年旱柳開花始期的最小和最大日序，將最大與最小日序的差作為基礎(chǔ)時段bLP。設(shè)定滑動時段mLP，變化范圍為0～60d[3]，變化步長為1d。將bLP與mLP的和（bLP + 0d，bLP + 1d，bLP + 2d，…，bLP + 60d）定義為LP，分別計算最大日序之前LP時段內(nèi)的日平均氣溫，計算式為

式中，Ti為第i日的日平均氣溫，Nmax為日序系列中的最大值。

同上，根據(jù)是否存在線性趨勢對日均溫序列進行去趨勢或不去趨勢處理，然后分別計算各站物候與LP時段內(nèi)日均溫的相關(guān)系數(shù)，取相關(guān)系數(shù)最大的LP時段作為物候期對氣候變化最敏感時段。

（3）建立以下3種情形下敏感時段氣溫與物候期間的相關(guān)回歸模型。

情形1（A1）：去趨勢最敏感時段內(nèi)日均溫與去趨勢物候期間；情形2（A2）：與第一種情形同時段內(nèi)不去趨勢日均溫與不去趨勢物候期間；情形3（A3）：不去趨勢最敏感時段內(nèi)不去趨勢物候期與不去趨勢氣溫間。

利用相關(guān)系數(shù)和均方根誤差（RSME）作為檢驗指標，比較3種情形下的模擬物候期的優(yōu)劣程度。RMSE計算式為

式中，prei和obsi為第i個站點的模擬值和觀測值，n為站點數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 旱柳開花始期和氣溫序列的變化趨勢分析

由表1可見，中國溫帶地區(qū)的旱柳開花始期以提前為主，物候年際變化趨勢為?2.1d·10a?1。77.5%（31個）的站點旱柳開花始期有提前趨勢，其中，達到顯著水平的占47.5%。在物候期推遲的9個站點中，4個站點達顯著水平。各站點基于去趨勢的最敏感時段內(nèi)氣溫隨年際變化大都呈升高趨勢，整個區(qū)域變化速率為0.8℃·10a?1，62.5%的站點呈顯著升溫趨勢，7.5%（3個）的站點氣溫的線性變化趨勢不顯著。綜合考慮旱柳始花期和氣溫的年際變化可知，40個統(tǒng)計站點中，45%的站點為二者均存在顯著變化趨勢，即表現(xiàn)為物候期提前且氣溫上升。

2.2 去與不去趨勢旱柳開花始期與氣溫時間序列間相關(guān)對比

對具有明顯時間序列趨勢的站點進行不同情形下去趨勢和不去趨勢的處理，得到氣溫?旱柳開花始期間相關(guān)系數(shù)以及利用此統(tǒng)計關(guān)系模擬得到物候期的均方根誤差（RMSE，表2）。比較3種設(shè)定情形下的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當保持敏感時段相同時（A1和A2情形），相比去趨勢前，去趨勢后12.5%的站點開花始期與氣溫時間序列相關(guān)關(guān)系發(fā)生改變，從無顯著相關(guān)變?yōu)轱@著負相關(guān)，區(qū)域整體平均RMSE從不去趨勢的5.5d減至去趨勢后的4.9d，95%的站點RMSE有所減小，部分站點減小程度較大。當保持所選時段最敏感，即在A1和A3情形下，由最佳敏感氣溫?物候模型所得去趨勢與不去趨勢的敏感時段均不相同。相關(guān)關(guān)系上，17.5%的站點在未去趨勢前，相關(guān)性較低，且出現(xiàn)正相關(guān)站點，去趨勢后，均變?yōu)轱@著負相關(guān)，但也存在5%的站點在去趨勢后，相關(guān)性反而大幅降低，關(guān)系不再顯著。從RMSE上看，整體區(qū)域上，不去趨勢的RMSE平均值為5.5d，去趨勢后RMSE平均值減小，對物候期的模擬效果更好?？梢姡ペ厔莘椒芴岣咴\斷氣溫和物候之間響應關(guān)系的精確度。

表1 各站點旱柳開花始期和敏感時段氣溫的線性趨勢

注：*表示通過0.05水平的顯著性檢驗。下同。

Note:*is P<0.05. The same as below.

表2 不同設(shè)定情景下旱柳開花始期?氣溫統(tǒng)計模型的模擬效果

注：A1：去趨勢最敏感時段內(nèi)日均溫與去趨勢物候期間；A2：與第一種情形同時段內(nèi)不去趨勢日均溫與不去趨勢物候期間；A3：不去趨勢最敏感時段內(nèi)不去趨勢物候期與不去趨勢氣溫間。

Note: A1: established the response of the flowering with detrending to the daily average temperature during the most sensitive period with detrending; A2: established the response of the flowering without detrending to the daily average temperature during the same period as the A1 without detrending; A3: established the response of the flowering without detrending to the daily average temperature during the most sensitive period without detrending.

2.3 去趨勢處理后旱柳開花始期對氣溫的響應關(guān)系

由表3可見，研究區(qū)內(nèi)40站點中有10個站點旱柳開花始期和敏感時段氣溫序列均沒有明顯的變化趨勢，因此，不必進行去趨勢處理；其余30個站點根據(jù)兩序列的趨勢變化特點分別進行了相應的去趨勢或不去趨勢處理后，進行回歸分析。結(jié)果顯示（表3），旱柳開花始期對敏感時段氣溫的響應速率均為負值，回歸系數(shù)的空間變化范圍為?11.7（山東泰安）～?0.2d·℃?1（新疆烏蘭烏蘇），即在氣候變暖的情形下（63%站點氣溫升高），旱柳開花始期有提前趨勢。其中，92.5%的站點通過0.05水平的顯著性檢驗，且春季敏感時段氣溫每升高1℃，區(qū)域旱柳開花始期平均顯著提前2.5d。說明經(jīng)去趨勢方法對旱柳開花始期和氣溫時間序列進行處理后，研究區(qū)域內(nèi)大部分站點旱柳開花始期對氣溫具有明顯的響應關(guān)系。

表3 去趨勢處理后旱柳開花始期與春季最敏感時段氣溫序列間的線性回歸分析

注：“去趨勢方式”欄內(nèi)，“0”為開花始期和氣溫時間序列均無明顯趨勢；“1”為僅開花始期時間序列具備顯著趨勢；“2”為僅氣溫時間序列具有顯著趨勢；“3”為兩者均有顯著趨勢。

Note: In the ‘detrending way’,‘0’indicates that there is no obvious trend in the first flowering and temperature time series; ‘1’ indicates that only the first flowering time series has a significant trend; ‘2’ indicates that only the temperature time series has a significant trend; ‘3’ indicates that the first flowering and temperature time series both have a significant trend.

3 結(jié)論與討論

旱柳開花始期的年際變化與陳效逑等[18]的研究結(jié)果保持一致，即大部分站點呈顯著提前趨勢，呈顯著推遲趨勢的站點則較少。氣溫的年際變化趨勢與韓翠華等[26]的研究結(jié)果一致，即1981?2010年這30a間中國溫帶各區(qū)域年平均氣溫均呈現(xiàn)顯著上升。

對比去趨勢前后旱柳花期與氣溫的相關(guān)系數(shù)和RMSE的變化，發(fā)現(xiàn)去趨勢后模型對旱柳開花始期對于敏感時段氣溫響應關(guān)系診斷的精確程度有所提高，說明在模擬物候?qū)夂虻捻憫獣r，有必要考慮去除時間序列的線性趨勢。但基于去趨勢的物候與氣溫響應模型在部分站點上的顯著性反而發(fā)生了變化，是原本在這些站點上物候?qū)夂驔]有趨勢性還是基于去趨勢的統(tǒng)計模型失效還有待進一步驗證。

基于線性去趨勢方法建立的開花始期與氣溫響應模型顯示二者具有較高的響應關(guān)系，表明氣溫可能是中國溫帶地區(qū)旱柳開花始期的主導因素，這一結(jié)果對于干旱和半干旱地區(qū)，草原以及高緯度地區(qū)的物候模擬具有一定指導意義[20]。研究表明開花始期對氣溫響應速率的快慢變化與氣溫之間關(guān)系不顯著，其原因尚不明確。

相關(guān)系數(shù)的顯著性和響應速率的變化可以用來評價物候的適應能力，雖然目前在這方面的應用還較少，適應性評價大多采用傳統(tǒng)方法即轉(zhuǎn)換倒數(shù)，但去趨勢在驗證適應性方面可以有效篩選品種并輔助傳統(tǒng)方法進行評價[20]。40個統(tǒng)計站點中，有31%站點的響應速率的絕對值呈顯著下降，在未去趨勢前可能高估了植物物候?qū)鉁仨憫拿舾行?，忽略了植物對于環(huán)境的改變具有相對較高的抗逆性和適應能力的逐步性[27]，實際上，隨著氣溫的較快增長，旱柳始花期雖然會發(fā)生提前，但提前速率可能較緩。

另外，本研究僅從單個站點上進行研究，缺少統(tǒng)一的區(qū)域統(tǒng)一模型，在需要分別考慮物候時間序列和氣候時間序列有無明顯線性趨勢的前提下，如何實現(xiàn)區(qū)域上的物候和氣候數(shù)據(jù)平均化，減小對精確程度的影響是首要問題。區(qū)域統(tǒng)一模型是否需要考慮加入其它因子也是另一個重要課題，如光照，雖然光周期可能不受時間序列趨勢性的影響，但由于光照在各地區(qū)分布不均，且對花期的作用尤為重要[28?31]，建立區(qū)域統(tǒng)一模型研究對花期的影響可能不能忽略。如何建立區(qū)域統(tǒng)一模型，驗證物候?qū)夂虻膮^(qū)域響應關(guān)系和適應能力尚需更全面更深入的研究。

[1] 秦大河,Stocker T.IPCC第五次評估報告第一工作組報告的兩點結(jié)論[J].氣候變化研究進展,2014,10(1):1?6.

Qin D H,Stocker T.Highlights of the IPCC working group I fifth assessment report,progressus inquisitions de mutatione climatis[J].2014,10(1):1?6.(in Chinese)

[2] Chen X Q,Wang L X,David I.Delayed response of spring phenology to global warming insubtropics and tropics[J].Agricultural and Forest Meteorology,2017,234(235):222?235.

[3] 陶澤興,仲舒穎,葛全勝.1963?2012年中國主要木本植物花期長度時空變化[J].地理學報,2017,72(1):53?63.

Tao Z X,Zhong S Y,Ge Q S,et al.Spatiotemporal variations in flowering duration of woody plants in China from 1963 to 2012[J].Acta Ecologica Sinica,2017,72(1):53?63.(in Chinese)

[4] Chen X Q,Xu L.Penological responses of(Elm) to climate change in the temperate zone of China[J].Biometeorol,2012, 56:695?706.

[5] Cleland E E,Chuine I,Menzel A,et al.Shifting plant phenology in response to global change[J].Elsevier,2007,22(7):357?365

[6] 陳靜茹.東北50種植物開花期對氣候變化的響應[D].哈爾濱:東北林業(yè)大學,2016.

Chen J R.50 kinds of flowering plants response to climate changes in Northeast China[D].Harbin:Northeast Forestry University,2016.(in Chinese)

[7] 徐琳,陳效逑,杜星.中國東部暖溫帶刺槐花期空間格局的模擬與預測[J].生態(tài)學報,2013,33(12):3584?3593.

Xu L,Chen X Q,Du X.Simulation and prediction of spatial patterns offlowering dates in eastern China's warm temperate zone[J].Acta Ecologica Sinica,2013,33(12):3584?3593.(in Chinese)

[8] 辛嘉楠, 歐陽志云, 鄭華.城市中的花粉致敏植物及其影響因素[J]. 生態(tài)學報,2007,27(9):3820?3827.

Xin J N,Ouyang ZY,Zheng H,et al.Allergenic pollen plants and their influencing factors in urban area[J]. Acta Ecologica Sinica,2007,27(9):3820?3827.(in Chinese)

[9] 張明照.旱柳生殖生物學特性研究[D].北京:中國林業(yè)科學院,2014.

Zhang M Z.The characteristics of reproductive biology ofKoidz[D].Beijing:Chinese Academy of Forestry,2014.(in Chinese)

[10] Gordo O,Sanz J S.Impact of climate change on plant phenology in Mediterranean ecosystems[J].Global Change Biology,2010,16(3):1082?1106.

[11] Forrest J,Miller-Rushing A J.Toward a synthetic understanding of the role of phenology in ecology and evolution[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society(B),2010,365:3101?3112.

[12] Badeck F B,Bondeau A,B?ttcher K,et al.Responses of spring phenology to climate change[J].New Phytologist,2004,162:295?309.

[13] Wolkovich E M,Cook B I,Davies T J.Progress towards an interdisciplinary science of plant phenology:building predictions across space,time and species diversity[J].New Phytologist,2013,201:1156?1162.

[14] Sparks T H,Jeffree E P,Jeffree C E.An examination of the relationship between flowering times and temperature at the national scale using long?term phenological records from the UK[J].Biometeorol,2000,44(2):82?87.

[15] 楊麗慧,吳濱,馬佳嘉.福建省植物物候期對氣候變化的響應[J].中國農(nóng)學通,2016,32(35):139?150.

Yang L H,Wu B,Ma J J.Response of plant phenophase to climate change in Fujian[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2016,32(35):139?150.(in Chinese)

[16] 阿布都克日木·巴司,于艷.1986?2010年巴楚木本植物物候變化特征及其對氣候變化的響應分析[J].沙漠與綠洲氣象,2015,9(3):63?68.

Abudoukerimu B,Yu Y.Woody plants phonological variation characteristics and its responses to climate change during 1986?2010 in Bachu county[J].Desert and Oasis Meteorology,2015,9(3):63?68.(in Chinese)

[17] Matsumoto K,Ohta T,Irasawa M,et al.Climate change and extension of theL.growing season in Japan[J].Global Change Biology,2003,9(11):1634?1642.

[18] 陳效逑,龐程,徐琳.中國溫帶旱柳物候期對氣候變化的時空響應[J].生態(tài)學報,2015,35(11):3625?3635.

Chen X Q,Pang C,Xu L,et.al.Spatiotemporal response ofphenophases to climate change in China's temperate zone[J].Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):3625?3635.(in Chinese)

[19] 史代敏, 謝小燕.應用時間序列分析[M].北京:高等教育出版社,2011:3?5,14?15.

Shi D M,Xie X Y.Applied time series analysis[M].Beijing:Higher Education Press,2011:3?5,14?15.(in Chinese)

[20] Her A M,Inouye D W.Schmidt N M,et al.Detrending phenological time series improves climate-phenology analyses and reveals evidence of plasticity[J]. Ecology,2017,98(3):647?655.

[21] 張家誠.中國氣候總論[M].北京:氣象出版社,1991:259?263.

Zhang J C.A series of climate for China[M].Beijing: China Meteorological Press,1991:259?263.(in Chinese)

[22] Chen X Q,Xu L.Temperature controls on the spatial pattern of tree phenology in China’s temperate zone[J]. Agricultural and Forest Meteorology,2012,154(155):195?202.

[23] 中國森林編輯委員會.中國森林[M]. 北京:中國林業(yè)出版社,2000:1320?1322.

China Forestry Committee.China forestry[M].Beijing:China Forestry Publishing House,2000:1320?1322.(in Chinese)

[24] Hudson I L,Keatley M R.Phenological research:methods for environmental and climate change analysis[J].Dordrecht-Heidelberg-London-New York:Springer,2009:35?37.

[25] 國家氣象局.農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范[M].北京:氣象出版社,1993:136?141.

China Meteorological Administration.Observation criterion of agricultural meteorology[M].Beijing:China Meteorological Press,1993:136?141.(in Chinese)

[26] 韓翠華,郝志新,鄭景云.1951?2010年中國氣溫變化分區(qū)及其區(qū)域特征[J].地理科學進展,2013,32(6):887?896.

Han C H,Hao Z X,Zheng J Y.Regionalization of temperature changes in China and characteristics of temperature in different regions during 1951?2010[J].Progress in Geography, 2013,32(6):887?896.(in Chinese)

[27] 武維華.植物生理學(第二版)[M]. 北京:科學出版社,2013:444?445.

Wu W H.Plant physiology(The second edition)[M].Beijing:China Science Press,2013:444?445.(in Chinese)

[28] Anderson J T,Inouye D W,McKinney A M,et al.Phenotypic plasticity and adaptive evolution contribute to advancing flowering phenology in response to climate change[J].Proceedings of the Royal Society B:Biological Sciences,2012,279:3843?3852.

[29] Andrés F,Coupland G.The genetic basis of flowering responses to seasonal cues[J].Reviews,2012,2(81):1?13.

[30] Doffo M G,Monteoliva S,Rodríguez M E,et al.Physiological responses to alternative flooding and drought stress episodes in two willow(spp.)clones[J].Canadian Journal of Forest Research,2017,42(2):1?31.

[31] Ballerini E S,Kramer E M.In the light of evolution: a reevaluation of conservation in the CO-FT regulon and its role in photoperiodic regulation of flowering time[J].Plant Science,2011,73:37?47.

Detrending Time Series Improves the Response ofFlowering to Climate in China’s Temperate Zone

ZHOU Xiao-huang, ZHENG Yan-jia, XU Lin, ZHANG Xu-ting, WEI Pei

(College of Resource and Environment Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China)

In order to reveal the response and plasticity mechanism of the plant to climate change more accurately, we established the daily mean air temperature-based phenology model on the basis of detrending inter annual variation in climate and phenology and analyzedfirst flowering response to climate change and plasticity mechanism at 40 stations in the temperate zone of China from 1986 to 2011.The results showed that 77.5% of first flowering at the stations in the temperate zone of China advanced, and the climate in the corresponding sensitive period became warmer (0.8±0.5℃·10y?1). 75% of sites phenology or temperature time series had a significant trend at 40 stations. Comparing with detrending and actual values, 17.5% of relationships changed. Before detrending, the correlation was not significant. However, the results showed significant negative correlations after detrending. The root-mean-square error of the simulation ( RMSE) decreased from 5.5 days to 4.9 days, indicating that the detrending method can improve the accuracy of the temperature response to phenology. Therefore, based on the temperature-phenology regression model with detrending time series, 92.5% of stations had a significant negative correlation between the first floweing and spring temperature at the sensitive period, and the linear response rate was ?2.5±2.1 d·℃?1.

Climate change;; First flowering; Time series; Detrending

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.09.001

2018?01?26

。E-mail：linxu05048@cau.edu.cn

國家自然科學青年科學基金（41401048）

周孝煌（1993?），碩士生，從事中國北方植物物候?qū)夂蜃兓捻憫芯俊-mail：274685287@qq.com

周孝煌,鄭彥佳,徐琳,等.基于去趨勢分析的中國溫帶旱柳開花始期對氣候變暖的響應[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(9):559?566