《表2 基于时空耦合样本的冷激日数—积温需求模型公式》

《表2 基于时空耦合样本的冷激日数—积温需求模型公式》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《1963—2018年中国垂柳和榆树开花始期积温需求的时空变化》


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基于1963—2018年全部站点和年份的垂柳和榆树开花始期积温需求及对应冷激日数,建立了冷激日数—积温需求模型,公式如表2所示。总体而言,基于时空耦合样本建立的模型对垂柳开花积温需求的模拟效果较好,R2达到0.54~0.66。相比之下,建立的模型对榆树开花积温需求的模拟效果略差于垂柳,R2为0.33~0.64。对比不同积温需求算法可以发现,对于两种植物,冷激日数对GDD算法计算得到的积温需求的模拟效果最好,RMSE相对于其他两种算法更小。另外,对比积温需求观测值和模拟值发现(图6),在低纬度地区(低于35°N),各模型对垂柳和榆树开花的积温需求的模拟值通常略小于计算值。在35°N以北的中纬度地区,无论是观测值还是模拟值,开花的积温需求变异均小于低纬度地区。