全 文 ：近五十年北京板栗始花物候对光合有效辐射变化的响应∗
郭 梁１ꎬ２ꎬ 胡 波３ꎬ 戴君虎４ꎬ 许建初１ꎬ５∗∗
(１ 中国科学院昆明植物研究所山地生态系统研究中心ꎬ 云南 昆明 ６５０２０１ꎻ ２ 中国科学院大学ꎬ 北京 １０００４９ꎻ
３ 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室ꎬ 北京 １０００２９ꎻ ４ 中国科学院
地理科学与资源研究所ꎬ 北京 １００１０１ꎻ ５ 世界农用林业中心东亚分部ꎬ 云南 昆明 ６５０２０１)
摘要: 与全球范围内气候变暖对植物物候影响研究相比ꎬ 其他气候因素 (如光合有效辐射 ＰＡＲ等) 对物
候影响报道较少ꎬ 果树花期物候对光合有效辐射变化响应的研究更是未见报道ꎮ 本研究以 １９６３－２００８年间
北京板栗始花物候资料及相应的日光合有效辐射数据为基础ꎬ 利用偏最小二乘回归法确定了 ＰＡＲ 影响板
栗始花物候的两个关键阶段ꎬ 进而分析了两阶段内 ＰＡＲ、 温度及相对湿度变化对板栗花期的具体影响ꎮ
结果表明ꎬ 北京过去 ５０年两相关阶段内 ＰＡＲ呈显著下降趋势ꎬ 其中 ９ 月 ２４ 日至次年 ２ 月 ５ 日间 ＰＡＲ 下
降对板栗花期提前具有促进作用ꎬ 可解释 １２％的花期提前趋势ꎻ ２月 ６ 日至次年 ５ 月 ３１ 日间 ＰＡＲ 下降促
使花期延迟ꎬ 但未达显著水平 (Ｐ>０ １)ꎮ 板栗花期提前主要与 ２ 月 ６ 日至次年 ５ 月 ３１ 日间温度升高有
关ꎬ 其间温度变化可解释 ４１％的花期提前趋势ꎻ 其次是相对湿度ꎬ ＰＡＲ变化对花期影响较小ꎮ 鉴于 ＰＡＲ、
温度及相对湿度间的互作效应ꎬ ＰＡＲ和相对湿度对花期物候的影响可由温度效应加以解释ꎮ
关键词: 板栗ꎻ 始花ꎻ 温度ꎻ 相对湿度ꎻ 光合有效辐射ꎻ 偏最小二乘回归法
中图分类号: Ｑ ９４８ 文献标识码: Ａ 文章编号: ２０９５－０８４５(２０１４)０４－５２３－１０
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｃｈｅｓｔｎｕｔ Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｔｏ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ
Ａｃｔｉｖｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｒｅｃｅｎｔ Ｆｉｆｔｙ Ｙｅａｒｓ
ＧＵＯ Ｌｉａｎｇ１ꎬ２ꎬ ＨＵ Ｂｏ３ꎬ ＤＡＩ Ｊｕｎ￣Ｈｕ４ꎬ ＸＵ Ｊｉａｎ￣Ｃｈｕ１ꎬ５∗∗
(１ Ｃｅｎｔｒｅ ｆｏｒ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ Ｓｔｕｄｉｅｓꎬ Ｋｕｎｍｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｂｏｔａｎｙꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２０１ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ
２ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４９ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ３ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｂｏｕｎｄａｒｙ Ｌａｙｅｒ
Ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙꎬ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｐｈｙｓｉｃｓꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００２９ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ
４ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈꎬ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ
１００１０１ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ５ Ｗｏｒｌｄ Ａｇｒｏｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｃｅｎｔｒｅꎬ Ｅａｓｔ Ａｓｉａ Ｎｏｄｅꎬ Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０２０１ꎬ Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｃｌｉｍａｔｅ ｗａｒｍｉｎｇ ｈａｓ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄꎬ ｂｕｔ ｆｅｗ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｐｌａｎｔ
ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ( ｅ ｇ. ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ￣ＰＡＲ). Ｉｎ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒꎬ ｔｈｅ ｒｅ￣
ｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｆｒｕｉｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｈａｓ ｎｏｔ ｂｅｅｎ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｙｅｔ. Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ (１９６３－２００８) ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ (Ｃａｓｔａｎｅａ
ｍｏｌｌｉｓｓｉｍａ Ｂｌｕｍｅ) ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ ｆｒｏｍ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ Ｃｈｉｎａ ｗｅｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｆｏｒ ｔｈｅ １２ ｍｏｎｔｈｓꎬ ｕｓｉｎｇ
Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ (ＰＬＳ) ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ. Ｔｗｏ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｈａｓｅｓ ｗｅｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄꎬ ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｍｅａｎ ＰＡＲꎬ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ (ＲＨ) ｗｅｒｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｂｏｔｈ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｏｖｅｒ ｔｈｅ ｐａｓｔ ５０ ｙｅａｒｓ. Ｒｅｄｕｃｅｄ ＰＡＲ
ｄｕｒｉｎｇ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ￣５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｓｈｏｗｅｄ ａｎ ａｄｖａｎｃｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎬ ａｎｄ ｃｏｕｌｄ ｅｘｐｌａｉｎ １２％ ｏｆ ａｄ￣
ｖａｎｃｅ ｔｒｅｎｄ ｉｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｉｎｇ. Ｄｅｃｅａｓｅｄ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ￣３１ Ｍａｙ ｈａｄ ａ ｄｅｌａｙｅｄ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎬ ｂｕｔ
植 物 分 类 与 资 源 学 报 ２０１４ꎬ ３６ (４): ５２３~５３２
Ｐｌａｎｔ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ＤＯＩ: １０.７６７７ / ｙｎｚｗｙｊ２０１４１３１７５
∗
∗∗
Ｆｕｎｄｉｎｇ: Ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ (ＮＳＦＣ)’ｓ ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｎ “Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｒｈｏｄｏｄｅｎｄｒｏｎ ａｒｂｏｒｅｕｍ Ｓｍｉｔｈ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ
ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｅａｓｔｅｒｎ Ｈｉｍａｌａｙａ” (３１２７０５２４) ａｎｄ ａｎｏｔｈｅｒ Ｋｅｙ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ ＮＳＦＣ (４１０３０１０１)
Ａｕｔｈｏｒ ｆｏｒ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅꎻ Ｅ￣ｍａｉｌ: ｊｘｕ＠ｍａｉｌ ｋｉｂ ａｃ ｃｎ
Ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｄａｔｅ: ２０１３－０９－０６ꎬ Ａｃｃｅｐｔｅｄ ｄａｔｅ: ２０１３－１１－１９
作者简介: 郭 梁 (１９８４－) 男ꎬ 博士ꎬ 从事气候变化对作物物候及产量影响研究ꎮ Ｅ￣ｍａｉｌ: ｇｕｏｌｉａｎｇ＠ｍａｉｌ ｋｉｂ ａｃ ｃｎ
ｉｔ ｗａｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｅｎｏｕｇｈ ｔｏ ｒｅｊｅｃｔ ｔｈｅ ｎｕｌｌ ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ｎｏ ｉｍｐａｃｔ ｏｖｅｒ ｔｉｍｅ. Ａｄｖａｎｃｅｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｗａｓ
ｍａｉｎｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ３１ Ｍａｙ ｗｈｉｃｈ ｃｏｕｌｄ ｅｘｐｌａｉｎ ４１％ ｏｆ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｔｒｅｎｄ. Ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ ｐｌａｙｅｄ ｓｅｃｏｎｄｌｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏｌｅ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｔｈｅ
ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅｓｅ ｔｈｒｅｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓꎬ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ＰＡＲ ａｎｄ ＲＨ ｏｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｉｎｇ ｃｏｕｌｄ ｐａｒｔｉａｌｌｙ ｂｅ ａｔ￣
ｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: Ｃｈｅｓｔｎｕｔꎻ Ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎻ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎻ Ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙꎻ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎꎻ Ｐａｒｔｉａｌ
Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ
Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ａｔ ｓｐｅｃｉｅｓ
ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｓｉｔｅｓ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｄｉｒｅｃｔ ｅｖｉｄｅｎｃｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅ
(Ｒｏｓｅｎｚｗｅｉｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８). Ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｍａｊｏｒｉｔｙ ｏｆ
ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｆｏｃｕｓｅｄ ｏｎ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅ￣
ｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｇｌｏｂａｌ ｗａｒｍｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｄ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉ￣
ｃａｌ ａｄｖａｎｃｅ ａｓ ｔｈｅ ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｆ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｅｍ￣
ｐｅｒａｔｕｒｅ (Ｅｓｔｅｒｌｌａ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７ꎻ Ｐｅñｕｅｌａｓ ａｎｄ Ｆｉｌｅｌ￣
ｌａꎬ ２００１ꎻ Ｖｉｔａｓｓｅ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１)ꎬ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｆｅｗ ｒｅ￣
ｐｏｒｔｓ ａｒｅ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｐｌａｎｔｓ ｔｏ ｏｔｈｅｒ
ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ. Ｏｎｅ ｓｕｃｈ ｃｈａｎｇｅ ｉｓ ａ ｄｅ￣
ｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉ￣
ａｔｉｏｎ (ＰＡＲ) ｒｅａｃｈｉｎｇ ｔｈｅ Ｅａｒｔｈ’ｓ ｓｕｒｆａｃｅ.
ＰＡＲ ｉｓ ｔｈｅ ｖｉｓｉｂｌｅ ｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔ￣
ｉｃ ｓｐｅｃｔｒｕｍ (４００－７００ ｎｍ) ｏｆ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎꎬ ｃｏｖ￣
ｅｒｉｎｇ ｂｏｔｈ ｅｎｅｒｇｙ ａｎｄ ｐｈｏｔｏｎ ｔｅｒｍｓ ( Ｈｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２００７). ＰＡＲ ｐｌａｙｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｐｌａｎｔ
ｇｒｏｗｔｈꎬ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ ｂｉｏｍａｓｓ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ ａｎｄ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ (Ｆａｕｓｅｙ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ Ｇｒｅｇｏｒｉｏｕ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７ꎻ Ｈｉｃｋｌｅｎｔｏｎꎬ １９８７ꎻ Ｎａｔｈａｎꎬ １９８４ꎻ
Ｏｌｅｓｅｎ ａｎｄ Ｇｒｅｖｓｅｎꎬ １９９７ꎻ Ｗｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｉｔ ｉｓ
ａｌｓｏ ｖｉｔａｌ ｔｏ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅ Ｅａｒｔｈ’ｓ ｃｌｉｍａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ
ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ (Ｈｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ａｄｖａｎｃｅｄ ｏｒ
ｄｅｌａｙｅｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｅｖｅｎｔｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｒｅｃｅｎｔｌｙ
ｍａｉｎｌｙ ｔｈｒｏｕｇｈ ｍａｎｕａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｒｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｍｏｕｎｔｓ
(Ｆａｕｓｅｙ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ Ｈｉｃｋｌｅｎｔｏｎꎬ １９８７ꎻ Ｓａｉｆｕｄｄｉｎ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｏｆ ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｔｏ ＰＡＲ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｎａｔｕｒｅ ａｒｅ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｌｅｓｓ ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ.
Ｌｏｃａｔｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｐｌａｉｎꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｈａｓ
ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ａｎｄ ｍｏｓｔ ａｂｕｎｄａｎｔ ｒｅｃｏｒｄｓ ｏｆ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ
ｉｎ Ｃｈｉｎａ (Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５). Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ Ａｍｅｒｉ￣
ｃａｎ ａｎｄ Ｅｕｒｏｐｅａｎ ｚｏｎｅｓ ａｔ ｓｉｍｉｌａｒ ｌａｔｉｔｕｄｅꎬ ｃｌｉｍａｔｅ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ａｒｅ ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ
ｇｒｅａｔｅｒꎬ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｇｒｅａｔｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｔｉｍｉｎｇ ｏｆ
ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｖｅｎｔｓ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｖａｌｕａｂｌｅ ｉｎｆｏｒｍａ￣
ｔｉｏｎ ｆｏｒ ｅｌｕｃｉｄａｔｉｎｇ ｃｌｉｍａｔｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｏｆ ｓｐｅｃｉｅｓ (Ｌｕ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００６). Ｄｅｔａｉｌｅｄ ａｎｄ ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ
ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｆｕｒｔｈｅｒ ｐｒｏｖｉｄｅ ａｎ ｕｎｐａｒａｌｌｅｌ
ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ ｔｏ ａｓｓｅｓｓ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ＰＡＲ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｎ
ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ. Ｂｅｉｊｉｎｇ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ ｈａｓ ａ ｔｏｔａｌ ｐｏｐｕｌａ￣
ｔｉｏｎ ｎｅａｒ ｔｏ ２１ ｍｉｌｌｉｏｎ. Ｒａｐｉｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ
ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｈａｖｅ ｃａｕｓｅｄ ｓｅｖｅｒｅ ａｉｒ ｐｏｌｌｕ￣
ｔｉｏｎ ( ｅ ｇ. ｈａｚｅꎬ ｓａｎｄ ａｎｄ ｄｕｓｔ ｓｔｏｒｍ) ｉｎ ａｎｄ ａ￣
ｒｏｕｎｄ Ｂｅｉｊｉｎｇ. Ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ａｅｒｏｓｏｌ ｍａｓｓ ｌｏａｄｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ
ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ｌｉｋｅｌｙ ａｆｆｅｃｔｓ ｂｏｔｈ ｔｈｅ ｑｕａｎｔｉｔｙ ａｎｄ ｑｕａｌｉ￣
ｔｙ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ａｔ ｅａｒｔｈ ｓｕｒｆａｃｅ. Ｄｅ￣
ｃｒｅａｓｉｎｇ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ １９５８－２００５ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｒｅｐｏｒｔｅｄ
ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ (Ｈｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｈｏｗ ｗｉｌｌ ｐｌａｎｔｓ ｒｅ￣
ｓｐｏｎｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅｄ ＰＡＲ? Ｗｈａｔ ｗｉｌｌ ｈａｐｐｅｎ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ
ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｗｉｔｈ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ＰＡＲ? Ｍｏｒｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ａｔ￣
ｔｅｎｔｉｏｎ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｐａｉｄ ｔｏ ｓｕｃｈ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｏ ｃｌｏｓｅ ｔｈｅ
ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｇａｐ.
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｆｒｕｉｔ ｔｒｅｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎꎬ ｔｏ ｏｕｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅꎬ ｈａｓ ｎｅｖｅｒ ｂｅｅｎ ｒｅｐｏｒｔｅｄ. Ｉｎ
Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａ ｌｏｎｇ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｃｕｌｔｉｖａ￣
ｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｇｅｎｅｒａｔｅｓ ｔｅｎｓ ｏｆ ｍｉｌ￣
ｌｉｏｎｓ ｏｆ ｄｏｌｌａｒｓ ｉｎ ｒｅｖｅｎｕｅ ｆｏｒ ｆａｒｍｅｒｓ. Ｆｏｒ ｃｈｅｓｔｎｕｔꎬ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｈａｓ ｖｉｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｐｏｌｌｉｎａｔｉｏｎꎬ
ｆｒｕｉｔ ｓｅｔ ａｎｄ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ (Ｌｅｇａｖｅ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８). Ｏｕｒ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌ ｒｅｃｏｒｄ ｏｆ
ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｆｒｏｍ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ Ｃｈｉｎａ. Ａ ｎｏｖｅｌ
ｍｅｔｈｏｄ (Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ) ｗａｓ ｕｓｅｄ
ｔｏ ｃｏｒｒｅｌａｔｅ ｔｈｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｄａｔｅｓ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｔ
ｄａｉｌｙ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｉｓ
ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ＰＡＲ
ｃａｎ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎬ ａｎｄ ｔｏ ｃｏｍ￣
ｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ ｅｖａｌｕａｔｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ. Ｔｈｅ
ｒｅｌａｔｉｖｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ (ｔｅｍｐｅｒ￣
ａｔｕｒｅꎬ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ) ｆｏｒ ｅｘｐｌａｉｎｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ
４２５ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３６卷
ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｈａｓ ａｌｓｏ ｂｅｅｎ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｉｎ
ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ.
１ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ
１ １ Ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｄａｔａ
Ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ ｓｐｅｃｉｅｓ￣ｌｅｖｅｌ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａ￣
ｔｉｏｎｓ ｏｆ ｐｌａｎｔｓ ｗｅｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ａｔ ｔｈｅ Ｓｕｍｍｅｒ
Ｐａｌａｃｅ (４０°０１′Ｎꎬ １１６°２０′Ｅꎬ ５０ ｍ ａ ｓ ｌ.)ꎬ ａ ｆｏｒ￣
ｍｅｒ ｒｏｙａｌ ｇａｒｄｅｎｓ ｗｉｔｈ ａ ｌｏｎｇ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ
１５０ ｙｅａｒｓ. Ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ (Ｃａｓｔａｎｅａ
ｍｏｌｌｉｓｓｉｍａ Ｂｌｕｍｅ) ａｔ ｔｈｅ Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅ ｄｕｒｉｎｇ
１９６３－２００８ ｗｅｒｅ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｐｈｅｎｏ￣
ｌｏｇｉｃａｌ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ (ＣＰＯＮ)￣ａ ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ
ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｔｈａｔ ｈａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ
ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄꎬ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ａｎｄ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｈｅｎｏ￣
ｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｐｌａｎｔｓ ａｎｄ ａｎｉｍａｌｓ ａｃｒｏｓｓ Ｃｈｉ￣
ｎａ ｓｉｎｃｅ １９６３. Ｄｅｔａｉｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａ￣
ｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ ｂｙ Ｗａｎ ａｎｄ Ｌｉｕ
(１９７９) ａｎｄ Ｌｕ ｅｔ ａｌ. (２００６). Ｉｎ ｔｈｉｓ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｆｉｒｓｔ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｗａｓ ｕｓｅｄꎬ ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｄｅｆｉｎｅｄ
ｗｈｅｎ １０％ ｏｆ ｆｌｏｗｅｒｓ ａｒｅ ｏｐｅｎꎬ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｔｏ
ｓｔａｇｅ ６１ ｏｎ ｔｈｅ ＢＢＣＨ (‘Ｂｉｏｌｏｇｉｓｃｈｅ Ｂｕｎｄｅｓａｎｓｔａｌｔ
Ｂｕｎｄｅｓｓｏｒｔｅｎａｍｔ ｕｎｄ Ｃｈｅｍｉｓｃｈｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅ’ ) ｓｃａｌｅ
(Ｍｅｉｅｒ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９４).
１ ２ Ｃｌｉｍａｔｅ ｄａｔａ
Ｓｉｎｃｅ ｄｉｒｅｃｔ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ
(ＰＡＲ) ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｈａｓ ｎｏｔ ｂｅｅｎ ｒｏｕｔｉｎｅｌｙ ｃｏｎｄｕｃ￣
ｔｅｄ ｉｎ Ｃｈｉｎａꎬ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｄｕｒｉｎｇ
１９６３－２００８ ｗｅｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ
ｕｓｅｄ ｂｙ Ｈｕ ｅｔ ａｌ. (２０１０). Ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｉｎｐｕｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅｓｅ
ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｄａｉｌｙ ｂｒｏａｄｂａｎｄ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎꎬ
ｄａｉｌｙ ｅｘｔｒａｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅꎬ ｄａｙｔｉｍｅ ｌｅｎｇｔｈꎬ
ａｎｄ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｓｉｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｌａｒ ｚｅｎｉｔｈ ａｎｇｌｅｓ
ｆｒｏｍ ｓｕｎｒｉｓｅ ｔｏ ｓｕｎｓｅｔ. Ｔｈｅｙ ｗｅｒｅ ａｌｌ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ
Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ( ＣＭＡ) Ｎｏ. ５４５１１
ｓｉｔｅ ( Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ) ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｏｎｌｙ
２ ５ ｋｍ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅꎬ ｓｏ ｔｈａｔ ｃｌｉｍａｔｉｃ
ｄａｔａ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｔｈｅｒｅ ｓｈｏｕｌｄ ｃｌｏｓｅｌｙ ｍｉｒｒｏｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ
ａｔ ｔｈｅ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｓｉｔｅ. Ｔｏ ｅｎｓｕｒｅ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ
ｒｅｃｏｇｎｉｚａｂｌｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ＰＡＲ ａｎｄ
ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａ￣
ｌｙｓｅｓꎬ ｗｅ ｓｕｂｊｅｃｔｅｄ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｔｏ ａｎ １１￣ｄａｙ ｒｕｎｎｉｎｇ
ｍｅａｎ (Ｇｕｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３ꎻ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ｇａｓｓｎｅｒꎬ
２０１２ꎻ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３).
Ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ
ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓꎬ ｄａｉｌｙ ｍｅａｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｄａｉｌｙ
ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｄａｔａ ａｔ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｔａｔｉｏｎ
ｄｕｒｉｎｇ １９６３－２００８ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｎａｌｙｓｉｓ.
１ ３ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｉｎｆｌｕｅｎ￣
ｃｉｎｇ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ (ＰＬＳ) ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｗａｓ ｕｓｅｄ
ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ａｌｌ ３６５ ｄａｙｓ ｏｆ ｔｈｅ
ｙｅａｒꎬ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｔａ ｆｏｒ １９６３－２００８. Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉ￣
ａｂｌｅｓ ｗｅｒｅ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ (ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ ｄａｙ
ｏｆ ｔｈｅ ｙｅａｒ)ꎬ ｗｈｉｌｅ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｗｅｒｅ ｄａｉｌｙ
ＰＡＲ ｖａｌｕｅｓ ｆｏｒ ３６５ ｄａｙｓ ｐｒｅｃｅｄｉｎｇ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. ＰＬＳ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎬ ａ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ｃｏｍｍｏｎｌｙ
ｕｓｅｄ ｉｎ ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ (Ｗｏｌｄ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００１) ａｎｄ ｈｙ￣
ｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ (Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００９)ꎬ
ｉｓ ａ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｒｅｌｉａｂｌｙ ｉｎ
ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓꎬ ｗｈｅｒｅ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｒｅ ｈｉｇｈｌｙ
ａｕｔｏ￣ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ａｎｄ ｗｈｅｒｅ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｄｅｐｅｎｄ￣
ｅｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｅｘｃｅｅｄｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ.
Ｒｅｃｅｎｔ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｐｒｏｖｅｄ ｔｈａｔ ＰＬＳ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｃａｎ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ
ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ (Ｇｕｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３ꎻ
Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ｇａｓｓｎｅｒꎬ ２０１２ꎻ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２０１３ꎻ Ｒａｎｊｉｔｋａｒ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３ꎻ Ｙｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０).
Ｔｈｅ ｔｗｏ ｍａｊｏｒ ｏｕｔｐｕｔｓ ｏｆ ＰＬＳ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｒｅ ｔｈｅ
ｖａｒｉａｂｌｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ( ＶＩＰ ) ａｎｄ
ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ. Ｔｈｅ ＶＩＰ ｖａｌｕｅｓ ｒｅ￣
ｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ａｌｌ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｆｏｒ
ｅｘｐｌａｉｎｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａｂｌｅｓꎬ ｗｉｔｈ
０ ８ ｏｆｔｅｎ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｉｍｐｏｒ￣
ｔａｎｃｅ (Ｗｏｌｄꎬ １９９５). Ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆ￣
ｆｉｃｉｅｎｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ａｎｄ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍ￣
ｐａｃｔ ｏｆ ｅａｃｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ＰＬＳ ｍｏｄｅｌ (Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２０１３). Ｐｅｒｉｏｄｓ ｗｉｔｈ ＶＩＰ ｓｃｏｒｅｓ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ
０ ８ ａｎｄ ｈｉｇｈ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ
ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｈａｓｅｓ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｃｈｅｓｔｎｕｔ
ｂｌｏｏｍ ｔｉｍｉｎｇ (Ｇｕｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３). Ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｅｆｆｉ￣
ｃｉｅｎｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ
ｔｈｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅ ｐｅｒｉｏｄ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｄｅｌａｙｅｄ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗ￣
５２５４期 ＧＵＯ Ｌｉａｎｇ ｅｔ ａｌ.: Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｃｈｅｓｔｎｕｔ Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｔｏ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ Ａｃｔｉｖｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ
ｅｒｉｎｇꎬ ｗｈｉｌｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｉｍｐｌｙ ａｎ ａｄｖａｎｃｅｄ
ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ.
１ ４ ＰＡＲ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｔｒｅｎｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ
ｐｅｒｉｏｄｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ
５０ ｙｅａｒｓ’ ＰＡＲ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｍｅａｎ
ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ａｂｏｖｅ.
Ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｅｒｅ ａｓｓｅｓｓｅｄ ｆｏｒ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｕｓｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ. Ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｉｎｇ ａｎｄ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅｓｅ ｔｗｏ ｒｅｌ￣
ｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓꎬ ｉｎｓｔｅａｄ ｏｆ ｕｓｉｎｇ ｃｏｍｍｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｅ￣
ｇｒｅｓｓｉｏｎꎬ ａ ｎｏｖｅｌ ｔｈｒｅｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ＰＡＲ ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ
ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｋｒｉｇｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｒ
ｐａｃｋａｇｅ ‘ｆｉｅｌｄｓ’ (Ｆｕｒｒｅｒ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１２).
１ ５ Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ
ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｔｅｍｐｏｒａｌ ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕ￣
ｍｉｄｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ￣
ｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｍｅａｎ ｔｅｍ￣
ｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ａｂｏｖｅ ｐｈａｓｅｓ
ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｕｓｉｎｇ ｌｉｎｅａｒ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
Ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｅｒｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｆｏｒ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｕｓｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ
ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ.
Ａｌｌ ａｎａｌｙｓｅｓ ｗｅｒｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｒ ２ １５ ２
ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｌａｎｇｕａｇｅ (Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍꎬ
２０１２). Ａｌｌ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｒｅ ｉｎｃｌｕｄ￣
ｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｃｋａｇｅ ‘ ｃｈｉｌｌＲ’ ( Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇꎬ ２０１３)ꎬ
ｗｈｉｃｈ ｄｅｐｅｎｄｓ ｈｅａｖｉｌｙ ｏｎ ｔｈｅ ‘ｐｌｓ’ ｐａｃｋａｇｅ (Ｍｅｖｉｋ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１).
２ Ｒｅｓｕｌｔｓ
２ １ Ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｆｏｒ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒ￣
ｉｎｇ ｔｏ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ
Ｂｅｔｗｅｅｎ １９６３ ａｎｄ ２００８ꎬ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗ￣
ｅｒｉｎｇ ｄａｔｅ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ａｔ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅ ｗａｓ
２ Ｊｕｎｅ. Ｔｈｅ ３６５ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｖａｌｕｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｒｅ￣
ｖｉｏｕｓ Ｊｕｌｙ ａｎｄ Ｊｕｎｅ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａ￣
ｂｌｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ＰＬＳ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎬ ｗｈｉｌｅ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒｉａ￣
ｂｌｅｓ ｗｅｒｅ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓꎬ ｅｘｐｒｅｓｓｅｄ ｉｎ
ｄａｙ ｏｆ ｔｈｅ ｙｅａｒ. Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＶＩＰ ａｎｄ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ
ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ＰＬＳ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎬ ｔｗｏ ｐｅｒｉｏｄｓ
ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ＰＡＲ ｓｈｏｗｅｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ
ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ ｗｅｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ (Ｆｉｇ １).
Ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｏｎ ｆｌｏｗ￣
ｅｒｉｎｇ ｂｅｆｏｒｅ ａｕｔｕｍｎ (Ｊｕｌｙ￣Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ) ｗｅｒｅ ｎｏｔ ｃｏｎ￣
ｓｉｄｅｒｅｄ ｓｉｎｃｅ ａ ｌｏｎｇ ｔｉｍｅ ｓｐａｎ ｆｒｏｍ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ
ｃｈｅｓｔｎｕｔ (２ Ｊｕｎｅ) ｆｏｒ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｙｅａｒ ｅｘｉｓｔｅｄꎬ ａｎｄ ｔｈｅ
ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒ ｂｕｄｓ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｍ￣
ｍｏｎｌｙ ｓｔａｒｔｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ａｕｔｕｍｎ ｏｆ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｙｅａｒ. Ｂｅ￣
ｔｗｅｅｎ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ａｎｄ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙꎬ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉ￣
ｃｉｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｍｏｓｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ａｎｄ ＶＩＰ ｖａｌｕｅｓ ｍｏｓｔｌｙ
ｅｘｃｅｅｄｅｄ ０ ８ ( ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｆｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅ ｉｍｐｏｒ￣
ｔａｎｃｅ)ꎬ ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｔｈａｔ ｈｉｇｈｅｒ ＰＡＲ ｓｈｏｕｌｄ ｄｅｌａｙ
ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ. Ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ ａｌｓｏ
ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｔｗｏ ｓｐｅｌｌｓ ｗｉｔｈ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ
ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ＰＡＲ ｅｆｆｅｃｔ ｖａｒｉｅｄ
ｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ. Ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ
ｎｅｇａｔｉｖｅ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｍｅａｎｔ ａ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｍａｌｌｅｒ
ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｎ￣
ｔｉｒｅ ｄｅｌａｙｅｄ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｈｉｇｈｅｒ ＰＡＲ. Ｔａｋｉｎｇ ａ ｂｒｏａｄｅｒ
ｖｉｅｗ ａｔ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｎｄ ＶＩＰ ｓｃｏｒｅｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｉｓ
ｐｅｒｉｏｄꎬ ｗｅ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｄ ｔｈｅ ｅｎｔｉｒｅ ｐｅｒｉｏｄ (２４ Ｓｅｐｔｅｍ￣
ｂｅｒ ｔｏ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ) ａｓ ｏｎｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｈａｓｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｔｉｍ￣
ｉｎｇ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ.
Ｂｅｔｗｅｅｎ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ３１ Ｍａｙꎬ ｍｏｓｔ ｍｏｄｅｌ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ ａｎｄ ＶＩＰ ｖａｌｕｅｓ ｗｅｒｅ ａｌ￣
ｍｏｓｔ ａｌｗａｙｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔꎬ ｊｕｓｔｉｆｙｉｎｇ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ
ｅｎｔｉｒｅ ｐｅｒｉｏｄ ａｓ ａ ｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓ ｂｌｏｃｋꎬ ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ
ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ＰＡＲ ｗｅｒｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ａｄｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔ￣
ｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎬ ｗｈｉｌｅ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ＰＡＲ ｌｉｎｋｅｄ ｔｏ ｄｅ￣
ｌａｙｅｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ.
２ ２ ＰＡＲ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｔｒｅｎｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅ￣
ｒｉｏｄｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｄｕｒｉｎｇ １９６３－２００８ꎬ ＰＡＲ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｄｉｓｐｌａｙｅｄ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉ￣
ｏｄｓ ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ａｂｏｖｅꎬ ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎ￣
ｔｅｒ (Ｐ<０ ０１) (Ｆｉｇ ２). Ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｄｕ￣
ｒｉｎｇ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ － ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｄｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ
ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｂｙ ０ ７５ ｄａｙ ｐｅｒ ｏｎｅ ｕｎｉｔ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｏｆ
ｍｅａｎ ＰＡＲ (Ｐ<０ ０５). Ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｅａｎ
ＰＡＲ ｉｎ ｌａｔｅｒ￣ｗｉｎｔｅｒ ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ (６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｔｏ ３１
Ｍａｙ) ａｎｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｗａｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ (Ｐ>
６２５ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３６卷
０ １)ꎬ ａｌｔｈｏｕｇｈ ｄｅｌａｙｅｄ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ＰＡＲ
ｏｎ ｔｒｅｅ ｂｌｏｏｍ ｗｅｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｉｎ Ｆｉｇ １ ａｎｄ Ｆｉｇ ２.
Ｐｌｏｔｔｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ａｓ ａ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｂｏｔｈ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉ￣
ｏｄｓ ｃｌｅａｒｌｙ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｂｌｏｏｍ ｄａｔｅｓ ｗｅｒｅ
ｐｒｉｍａｒｉｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｉｎ
ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ (２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｔｏ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ).
Ｒｅｄｕｃｅｄ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ ＰＡＲ ｃｏｕｌｄ ａｄｖａｎｃｅ ｆｉｒｓｔ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ. Ｔｈｅ ｌｉｍｉｔｅｄ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎ ｏｆ ＰＡＲ ｉｎ ｌａｔｅｒ￣ｗｉｎｔｅｒ ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ ｗａｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ
ｂｙ ａｌｍｏｓｔ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｃｏｎｔｏｕｒ ｌｉｎｅｓ ｉｎ Ｆｉｇ ２ (ｒｉｇｈｔ ｐａｒｔ).
２ ３ Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ
ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ ｍｅａｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｔｗｏ
ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｓｈｏｗｅｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｒｅｎｄｓꎬ
ｂｙ ０ ５ ａｎｄ ０ ７ ℃ ｐｅｒ ｄｅｃａｄｅ (Ｐ<０ ０１)ꎬ ｒｅｓｐｅｃ￣
ｔｉｖｅｌｙꎬ ｂｅｔｗｅｅｎ １９６３ ａｎｄ ２００８ ( Ｆｉｇ ３). Ｔｈｅ ａｄ￣
ｖａｎｃｅ ｉｎ ｂｌｏｓｓｏｍｉｎｇ ｗａｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｍｅａｎ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ３１ Ｍａｙ. Ｆｉｒｓｔ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｄｖａｎｃｅｄ ｂｙ ２ ５ ｄａｙｓ ｐｅｒ １ ℃ ｒｉｓｅ ｏｆ ｍｅａｎ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ (Ｐ<０ ０１). Ｔｅｍｐｅｒａ￣
ｔｕｒｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ａｎｄ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｗｅｒｅ
ｎｏｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ (Ｐ>０ １).
Ｒｏｕｇｈ ４１％ ｏｆ ａｄｖａｎｃｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｃａｎ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ６
Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ３１ Ｍａｙ (Ｐ<０ ０１).
Ｆｉｇ １ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ＰＬＳ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｎｇ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ ｆｏｒ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ａｔ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅ ｗｉｔｈ １１￣ｄａｙ ｒｕｎｎｉｎｇ ｍｅａｎｓ ｏｆ
ｄａｉｌｙ ＰＡＲ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ Ｊｕｌｙ ｔｏ Ｊｕｎｅ. Ｂｌｕｅ ｂａｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｏｐ ｐａｎｅｌ ｉｎｄｉｃａｔｅ ＶＩＰ ｖａｌｕｅｓ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ０ ８ꎬ ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｆｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ. Ｉｎ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ ｐａｎｅｌꎬ ｒｅｄ ｃｏｌｏｒ ｍｅａｎｓ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｒｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ (ａｎｄ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ)ꎬ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎ ｃｏｌｏｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ
ｐｏｓｉｔｉｖｅ (ａｎｄ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ) ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ＰＡＲ. Ｔｈｅ ｂｌａｃｋ ｌｉｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｂｏｔｔｏｍ ｆｉｇｕｒｅ ｓｔａｎｄｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｍｅａｎ
ＰＡＲꎬ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｇｒｅｙꎬ ｇｒｅｅｎ ａｎｄ ｒｅｄ ａｒｅａｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＡＲ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｄａｙ ｏｆ ｔｈｅ ｙｅａｒ
７２５４期 ＧＵＯ Ｌｉａｎｇ ｅｔ ａｌ.: Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｃｈｅｓｔｎｕｔ Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｔｏ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ Ａｃｔｉｖｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ
Ｆｉｇ ２ Ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ＰＡＲ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｆｒｏｍ １９６３ ｔｏ ２００８ ａｔ Ｂｅｉｊｉｎｇ
Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅ. Ｐａｎｅｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｓｅｃｏｎｄ ｃｏｌｕｍｎ ｓｈｏｗ ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ＰＡＲ ｏｖｅｒ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｉｍｉｎｇ ｏｆ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ
ｍｅａｎ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ. Ｔｒｅｎｄｓ ａｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｗｉｔｈ ∗Ｐ<０ １ꎬ ∗∗Ｐ<０ ０５ꎬ ∗∗∗Ｐ<０ ０１. Ｔｈｅ ｒｉｇｈｔ ｐａｎｅｌ ｄｉｓｐｌａｙｓ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｄａｔｅｓ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｎ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｔｏ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ (ｘ￣ａｘｉｓ) ａｎｄ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｔｏ ３１ Ｍａｙ (ｙ￣ａｘｉｓ) . Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ
ｃｏｌｏｒ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓꎬ ｗｈｉｌｅ ｂｌａｃｋ ｄｏｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ １９６３ ａｎｄ ２００８
Ｆｉｇ ３ Ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ (ＲＨ)ꎬ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｍｅａｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ
ＲＨ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｆｒｏｍ １９６３ ｔｏ ２００８ ａｔ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｓｕｍｍｅｒ Ｐａｌａｃｅ. Ｔｈｅ ｔｏｐ ｒｏｗ ｉｓ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｂｏｔｔｏｍ ｒｏｗ ｆｏｒ
ＲＨ ａｎａｌｙｓｉｓ. Ｔｒｅｎｄｓ ａｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｗｉｔｈ ∗Ｐ<０ １ꎬ ∗∗Ｐ<０ ０５ꎬ ∗∗∗Ｐ<０ ０１
８２５ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３６卷
Ｍｅａｎ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ (ＲＨ) ｄｕｒｉｎｇ ２４ Ｓｅｐ￣
ｔｅｍｂｅｒ － ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ － ３１ Ｍａｙ ｈａｓ
ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｓｉｎｃｅ １９６３ (Ｐ<０ ０５). Ｎｅｇ￣
ｌｉｇｉｂｌｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｎ ＲＨ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｒ￣
ｍｅｒ ｐｅｒｉｏｄ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｗａｓ ｃｌｅａｒ ｉｎ Ｆｉｇ ３ (Ｐ>
０ １ ａｎｄ Ｒ２ ＝０ ０１)ꎬ ｗｈｉｌｅ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｍｅａｎ ＲＨ ｄｕ￣
ｒｉｎｇ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ － ３１ Ｍａｙ ａｄｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒ￣
ｉｎｇ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ( Ｐ < ０ ０１). Ｒｏｕｇｈ １８％ ｏｆ ａｄ￣
ｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｃａｎ ｂｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅａｎ ＲＨ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ.
３ Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
３ １ Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ＰＡＲ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ａｌｌ￣ｗｅａｔｈｅｒ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌꎬ
Ｈｕ ｅｔ ａｌ. (２０１０) ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒ￣ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ＰＡＲ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ. Ｄｕｒｉｎｇ
１９５８－２００５ꎬ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｉｎ ＰＡＲ ｈａｄ ｂｅｅｎ
ｏｂｓｅｒｖｅｄ (０ １２ ｍｏｌｍ－２ａ－１) ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｓｉｍｉｌａｒ ｔｏ
ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ (Ｃｈｅ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５). Ｔｈｅ
ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ＰＡＲ ｗａｓ ｓｈａｒｐ ｉｎ ｓｐｒｉｎｇ ａｎｄ
ｓｕｍｍｅｒꎬ ｂｕｔ ｓｌｉｇｈｔ ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ. Ｉｎ ｐｒｅｓｅｎｔ
ｒｅｓｅａｒｃｈꎬ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｓｈｏｗｅｄ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｂｅｔｗｅｅｎ １９６３ ａｎｄ ２００８ꎬ
ｍａｉｎｌｙ ｏｃｃｕｒｒｉｎｇ ｉｎ ａｕｔｕｍｎꎬ ｗｉｎｔｅｒ ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ (２４
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ － ３１ Ｍａｙ).
Ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｌｄ ｗｉｎｔｅｒ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ ｌａｒｇｅ ａｍｏｕｎｔｓ ｏｆ
ｆｏｓｓｉｌ ｆｕｅｌｓ ａｒｅ ｂｕｒｎｅｄ ｆｏｒ ｈｅａｔｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ｈａｓ ｂｅｅｎ
ｅｘａｃｅｒｂａｔｅｄ ｒｅｃｅｎｔｌｙ ｂｙ ｒａｐｉｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｃｏ￣
ｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈꎬ ａｎｄ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｇｒｅｓｓꎬ ｃａｕｓｉｎｇ ａｎ
ｉｎｃｒｅａｓｅ ｉｎ ａｅｒｏｓｏｌ ｅｍｉｓｓｉｏｎ. Ｔｈｅｓｅ ａｅｒｏｓｏｌ ｐａｒｔｉｃｌｅｓ
ｃａｎ ａｂｓｏｒｂ ａｎｄ ｓｃａｔｔｅｒ ｓｏｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ａｔｍｏｓ￣
ｐｈｅｒｅ ａｎｄ ｌｉｋｅｌｙ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｏｆ ＰＡＲ ｉｎ ａｕ￣
ｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ. Ｉｎ ｓｐｒｉｎｇꎬ ｔｈｅ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｏｆ ＰＡＲ
ｓｅｅｍｓ ｔｏ ｂｅ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｓａｎｄ
ｓｔｏｒｍｓ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ａｓｓａｉｌｅｄ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｅｖｅｎ ｓｉｎｃｅ Ｙｕａｎ
Ｄｙｎａｓｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ (１２７１－１３６８ Ａ Ｄ.) (Ｓｏｎｇꎬ ２００２).
Ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｓａｎｄ ｓｔｏｒｍｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｗｅａｋｅｎｅｄ ａｎｄ ａｉｒ
ｑｕａｌｉｔｙ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｉｎｃｅ １９９０ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｉｍ￣
ｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｌａｎｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ
ａｎｄ ａｒｏｕｎｄ Ｂｅｉｊｉｎｇ (Ｈｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０)ꎬ ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ
ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｈｒｅｅ￣Ｎｏｒｔｈ Ｓｈｅｌｔｅｒ Ｆｏｒｅｓｔ
Ｐｒｏｇｒａｍ ｉｎｉｔｉａｔｅｄ ｉｎ １９７８ (Ｙａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９８). Ｉｎ
ｏｕｒ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｆｌｕｃｔｕａｎｔ ｂｕｔ ｗｈｏｌｅ ａｓｃｅｎｄｉｎｇ ＰＡＲ ｉｎ
ｓｐｒｉｎｇ ａｆｔｅｒ １９９０ ｇａｖｅ ｃｅｒｔａｉｎ ｓｕｐｐｏｒｔｓ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｐｏｒｔｓ
ｏｆ ｒｅｄｕｃｅｄ ｓａｎｄ ｓｔｏｒｍ ｔｈｒｅａｔ ｔｏ Ｂｅｉｊｉｎｇ ( Ｆｉｇ ２).
Ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｔｅｎ ｙｅａｒｓꎬ ｈａｚｅ ａｎｄ ｄｕｓｔ ｓｔｏｒｍｓ
ｗｉｔｈ ａｖｅｒａｇｅ ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ ｍａｔｔｅｒ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｆ ２ ５ μｍ
(ＰＭ２ ５) ｈａｖｅ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ａｎｄ
ｈａｖｅ ａｒｏｕｓｅｄ ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ. Ｔｈｅｙ ａｌｓｏ ｒｅｄｕｃｅ
ＰＡＲ ｉｎ ｓｐｒｉｎｇ ｔｏ ｓｏｍｅ ｅｘｔｅｎｔ. Ｔｏ ｐｒｅｖｅｎｔ ｔｈｒｅａｔ ｆｒｏｍ
ｈａｚｅꎬ ｓａｎｄ ａｎｄ ｄｕｓｔ ｓｔｏｒｍｓꎬ Ｃｈｉｎａ ｓｈｏｕｌｄ ｔａｋｅ ｍｏｒｅ
ｖｉｇｏｒｏｕｓ ａｃｔｉｏｎ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｄｉｓｃｈａｒｇｅ ｏｆ ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ
ｇａｓꎬ ａｎｄ ｉｓｓｕｅ ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｐｏｌｉｃｉｅｓ ｉｎ ａｆｆｏｒｅｓｔ￣
ａｔｉｏｎꎬ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎꎬ ｅｎｅｒｇｙ ｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇꎬ ａｉｒ
ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌꎬ ａｎｄ ｓｏ ｏｎ.
３ ２ ＰＡＲ ｃｈａｎｇｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ＰＡＲ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ
ｇｒｏｗｔｈꎬ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙꎬ ａｎｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ( Ｆａｕｓｅｙ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ Ｇｒｅｇｏｒｉｏｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２００７ꎻ Ｈｉｃｋｌｅｎｔｏｎꎬ １９８７ꎻ Ｎａｔｈａｎꎬ １９８４ꎻ Ｏｌｅｓｅｎ
ａｎｄ Ｇｒｅｖｓｅｎꎬ １９９７ꎻ Ｗｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｉｎ ｎａｔｕｒａｌ
ｓｅｌｅｃｔｉｏｎꎬ ｐｌａｎｔｓ ｈａｖｅ ｅｖｏｌｖｅｄ ｔｏ ｉｎｄｕｃｅ ｌｅａｆｉｎｇ ａｎｄ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ｃｏｉｎｃｉｄｅ ｗｉｔｈ ｓｅａｓｏｎａｌ ｐｅａｋｓ ｏｆ ｉｒｒａｄｉａ￣
ｔｉｏｎꎬ ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇ ＰＡＲ ｉｎｔｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ａｎｄ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ
(Ｄｅ Ｃａｍａｃａｒｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００２ꎻ Ｆｏｇｇｏ ａｎｄ Ｗａｒｒｉｎｇｔｏｎꎬ
１９８９ꎻ Ｍｉｔｃｈｅｌｌ ａｎｄ Ｗｏｏｄｗａｒｄꎬ １９８８ꎻ Ｗｉｌｌｉａｍｓ￣Ｌｉｎ￣
ｅｒａꎬ ２００３ꎻ Ｗｒｉｇｈｔ ａｎｄ Ｖａｎ Ｓｃｈａｉｋꎬ １９９４). Ｍａｎｙ
ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｏｆ ｐｌａｎｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ￣
ｌｙ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ａｎｄ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｉｒｒａｄｉａｔｉｏｎ. Ｌｏｗ ＰＡＲ ｃａｎ
ｓｕｐｐｒｅｓｓ ｆｌｏｗｅｒ ｂｕｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ( Ｔｕｒｎｅｒ ａｎｄ Ｅ￣
ｗｉｎｇꎬ １９８８ )ꎬ ａｎｄ ｃａｕｓｅ ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ ｏｒ ｄｅｌａｙｅｄ
ｐｌａｎｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ (Ｆａｕｓｅｙ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ Ｓａｉｆｕｄｄｉｎ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２０１０)ꎬ ｗｈｉｌｅ ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ ＰＡＲ ｉｎ ｓｐｒｉｎｇ ｃａｎ
ａｄｖａｎｃｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｆｌｏｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃｒｏｐｓ (Ｈｉｃｋ￣
ｌｅｎｔｏｎꎬ １９８７). Ａｄｖａｎｃｅｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈａｓｅ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ
ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ＰＡＲ ｈａｓ ａｌｓｏ ｂｅｅｎ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｉｎ ａｎ ｏａｋ ｆｏｒ￣
ｅｓｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｓｔｕｄｙ (Ｓｉｅｒｒａ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９６).
Ｌｉｍｉｔｅｄ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｉｓ ｐａｉｄ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｈｏｗ ＰＡＲ
ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｐｌａｎｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉ￣
ｒｅｃｔ ｇｒｏｕｎｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｒａｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｍａｎｕａｌ ｅｘｐｅｒｉ￣
ｍｅｎｔｓ. Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ａｎｄ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｍｅ￣
ｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｃｏｒｄｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｐｒｏｖｉｄｅ ｄｉｒｅｃｔ ｅｖｉ￣
ｄｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ
９２５４期 ＧＵＯ Ｌｉａｎｇ ｅｔ ａｌ.: Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｃｈｅｓｔｎｕｔ Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｔｏ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ Ａｃｔｉｖｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ
ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙꎬ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅ￣
ｒｉｏｄｓ ｆｏｒ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｗｅｒｅ
ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ｕｓｉｎｇ ＰＬＳ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｔｉｍｅ
ｔｏ ｒｅｐｏｒｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｐｅｒｉｏｄｓ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ.
Ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ (２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｔｏ ５ Ｆｅｂｒｕａｒ￣
ｙ)ꎬ ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ａ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ＰＡＲ
ａｎｄ ｔｒｅｅ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇꎬ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅｄ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ
ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ ｈａｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｄｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗ￣
ｅｒｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ５０ ｙｅａｒｓ (Ｐ<０ ０５). Ｉｎ ｌａｔｅｒ￣ｗｉｎｔｅｒ
ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ (６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｔｏ ３１ Ｍａｙ)ꎬ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅ￣
ｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＰＡＲ ａｎｄ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｅｘｉｓ￣
ｔｅｄꎬ ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ＰＡＲ ｈａｓ ｎｏｔ ｓｈｏｗｅｄ ｓｉｇ￣
ｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ (Ｐ>０ １). Ｏｎ￣
ｌｙ ｔａｋｉｎｇ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｓｏｌａｒ ｉｒｒａｄｉａｔｉｏｎ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
ｉｎｔｏ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎꎬ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｂｌｏｏｍ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｗｅｒｅ
ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｄｏｍｉｎａｔｅｄ ｂｙ ａｎ ａｄｖａｎｃｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｅ￣
ｄｕｃｅｄ ＰＡＲ ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ.
３ ３ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｔｒｅｅ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ
Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ＰＡＲ ａｒｅ ｂｅｌｉｅｖｅｄ ｔｏ ｂｅ ｉｎｔｅｒ￣
ａｃｔｉｖｅ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｐｌａｎｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｓｉｎｃｅ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ
ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｃｏｕｌｄ ｃａｕｓｅ ｔｈｅｒｍａｌ ｅｆｆｅｃｔ ｔｏ ｓｏｍｅ ｅｘｔｅｎｔ
(Ｂｅｒｎｉｎｇｅｒꎬ １９９４ꎻ Ｅｒｗｉｎꎬ ２００６ꎻ Ｏｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００９).
Ｔｈｅ ｐｈｏｔｏ￣ｔｈｅｒｍａｌ ｒａｔｉｏ ( ＰＴＲ) ｍｏｄｅｌꎬ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ
ｄｅｆｉｎｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｒａｄｉａｎｔ ｅｎｅｒｇｙ ｔｏ ｔｈｅｒｍａｌ ｅｎ￣
ｅｒｇｙ ( ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ)ꎬ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｕｓｅｄ ｒｅｃｅｎｔｌｙ ｔｏ ｄｅ￣
ｓｃｒｉｂｅ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｉｒｒａ￣
ｄｉａｎｃｅ ｏｎ ｐｌａｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ (Ｎｉｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２０００). Ｏｔｈｅｒ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｈａｖｅ ａｌｓｏ ｂｅｅｎ ｔｅｓｔｅｄ
ｔｏ ｃｌａｒｉｆｙ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｔｏ ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎ. Ｒｅｃｅｎｔｌｙꎬ ａ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｏｎ￣
ｄｕｃｔｅｄ ｉｎ ｂｅｅｃｈ ａｎｄ ｏａｋ ｆｏｒｅｓｔｓ ｈａｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ
ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｆｏｒ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ
ｓｏｉｌ ｍｏｉｓｔｕｒｅꎬ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙꎬ ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｄａｙｌｉｇｈｔ ｈｏｕｒｓꎬ ａｎｄ ＰＡＲ
(Ｓｉｅｒｒａ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９６). Ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｍｏｓｔ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ
ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｂｏｕｔ ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙꎬ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｎｕｍｅｒ￣
ｏｕｓ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｓｔｕｄｉｅｓ ( Ｍｅｎｚｅｌ ａｎｄ Ｆａｂｉａｎꎬ
１９９９ꎻ Ｐｒｉｃｅ ａｎｄ Ｗａｓｅｒꎬ １９９８)ꎬ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｂ￣
ｓｅｒｖｅｄ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｃｈａｎｇｅｓ ａｒｅ ｍｏｓｔｌｙ ｄｕｅ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓ￣
ｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ (Ｂｏｒｃｈｅｒｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ Ｅｓｔｅｒｌｌａ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２００７ꎻ Ｐｅñｕｅｌａｓ ａｎｄ Ｆｉｌｅｌｌａꎬ ２００１ꎻ Ｚｈｅｎｇ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２００６).
Ｉｎ ｏｕｒ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｒｏｕｇｈ ４１％ ｏｆ ａｄｖａｎｃｅ ｔｒｅｎｄ ｏｆ
ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｃａｎ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ６ Ｆｅｂｒｕａｒｙ － ３１ Ｍａｙ (Ｐ < ０ ０１)ꎬ
ｗｈｉｌｅ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｉｓ ｐｅｒｉｏｄ
ｃａｎ ｅｘｐｌａｉｎ １８％ ｏｆ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｒｅｎｄ. Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ￣
ｌｙꎬ ｏｎｌｙ １２％ ｏｆ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｒｅｎｄ ｃａｎ ｂｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ
ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ＰＡＲ ｄｕｒｉｎｇ ２４ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ － ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ.
Ｔｈｕｓꎬ ｏｕｒ ｒｅｓｕｌｔｓ ｗｅｒｅ ｉｎ ｌｉｎｅ ｗｉｔｈ ｍｏｓｔ ｒｅｐｏｒｔｓ ｔｈａｔ
ｐｌａｎｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ａｒｅ ｍｏｓｔｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ.
Ｔｈｅｒｅ ｓｅｅｍｓ ｔｏ ｂｅ ｓｏｍｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃ￣
ｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ＰＡＲꎬ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉ￣
ｔｙꎬ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｌａｔｔｅｒ ｔｗｏ ｃａｎ ｂｏｔｈ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ
ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔｓ. Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｒｅ￣
ｃｏｒｄｓ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｉｒｓｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｄａｉｌｙ ｔｅｍｐｅｒａ￣
ｔｕｒｅ ｄａｔａ ｂｅｔｗｅｅｎ １９６３ ａｎｄ ２００８ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ Ｇｕｏ ｅｔ
ａｌ. (２０１３) ｃｏｎｆｉｒｍｅｄ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｆｏｒ ｆｌｏ￣
ｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ｄａｉｌｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｗｈｉｃｈ ｗｅｒｅ ａｌ￣
ｍｏｓｔ ｉｄｅｎｔｉｃａｌ ｔｏ ｔｈｅｓｅ ｐｅｒｉｏｄｓ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｎａｌｙｓｉｓ. Ｔｈｉｓ
ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｓｉｍｉｌａｒ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ＰＡＲ ｏｎ
ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. Ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ＰＡＲ ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ
ｓｅｅｍｓ ｔｏ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ
ｌａｔｔｅｒ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｔｈｅ ｃｈｉｌｌｉｎｇ ａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｌａｎｔｓꎬ
ａｎｄ ｌｅａｄｓ ｔｏ ｅａｒｌｉｅｒ ｄｏｒｍａｎｃｙ ｂｒｅａｋｉｎｇ ａｎｄ ｆｌｏｗｅｒ
ｓｐｒｏｕｔｉｎｇ. Ｔｈｅ ａｄｖａｎｃｅｄ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ ｄｅ￣
ｃｒｅａｓｉｎｇ ＰＡＲ ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ ａｃｔｕａｌｌｙ ｏｃ￣
ｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｐｒｏｂａｂｌｙ ｄｕｅ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｌ ｃｏｒ￣
ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗａｒｍｔｈ. Ｂｅｔｗｅｅｎ ６
Ｆｅｂｒｕａｒｙ ａｎｄ ３１ Ｍａｙꎬ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ
ｃａｎ ｌｉｎｋ ｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｐｅｒｉｏｄ.
Ｔｈｕｓꎬ ｔｈｅ ａｄｖａｎｃｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｖａｒｉａ￣
ｔｉｏｎ ｉｎ ｓｐｒｉｎｇ ｃｏｕｌｄ ａｌｓｏ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅ￣
ｓｐｏｎｄｉｎｇ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ.
４ Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｆｒｕｉｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｏ ＰＡＲ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｈａｓ
ｂｅｅｎ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｔｉｍｅꎬ ｂａｓｅｄ
ｏｎ ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｃｏｒｄｓ
ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ Ｃｈｉｎａ. Ｔｗｏ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｐｅｒｉｏｄｓ ｗｅｒｅ ｉｄｅｎｔｉ￣
ｆｉｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｗｈｉｃｈ ＰＡＲ ｈａｄ ｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙ ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｉｍ￣
ｐａｃｔｓ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. Ｉｎ ａｕｔｕｍｎ ａｎｄ ｗｉｎｔｅｒ (２４
０３５ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３６卷
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ｔｏ ５ Ｆｅｂｒｕａｒｙ )ꎬ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ
ＰＡＲ ａｄｖａｎｃｅｄ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙꎬ
ｗｈｉｌｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ＰＡＲ ｉｎ ｌａｔｅｒ￣ｗｉｎｔｅｒ ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ ( ６
Ｆｅｂｒｕａｒｙ ｔｏ ３１ Ｍａｙ) ｉｍｐｏｓｅｄ ｎｅｇｌｉｇｉｂｌｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ
ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ. Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙꎬ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｌｉｍａｔｅ
ｆａｃｔｏｒ ｆｏｒ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｗａｓ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ｆｏｌ￣
ｌｏｗｅｄ ｂｙ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ａｎｄ ＰＡＲ. Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ
ＰＡＲ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｏｎ ｔｒｅｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｃｏｕｌｄ
ｐａｒｔｉａｌｌｙ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｅｆｆｅｃｔｓ.
Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｅｎｔｓ: Ｔｈｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｕｐｐｏｒｔ ｗａｓ ｓｕｐ￣
ｐｌｉｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｃｏｎｓｕｌｔａｔｉｖｅ Ｇｒｏｕｐ ｏｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｇｒａｍ ６: Ｆｏｒｅｓｔｓꎬ Ｔｒｅｅｓ ａｎｄ Ａｇｒｏｆｏｒｅｓｔｒｙꎬ ａｎｄ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｇｒａｍ ７: Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅꎬ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｏｏｄ
Ｓｅｃｕｒｉｔｙ. Ｗｅ ｇｒｅａｔｌｙ ａｐｐｒｅｃｉａｔｅ ｔｈｅ ｓｔａｆｆ ｉｎ ｔｈｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅ￣
ｏｇｒａｐｈｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｔ ｔｈｅ Ｃｈｉ￣
ｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｆｏｒ ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇꎬ ｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ ａｎｄ ｐｕｂ￣
ｌｉｓｈｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｄａｔａ ａｃｒｏｓｓ Ｃｈｉｎａ ｏｖｅｒ ｓｅｖｅｒａｌ ｄｅｃａｄｅｓ. Ｔｈｅ
ｈｉｓｔｏｒｙ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａｂａｓｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｗａｓ ｏｂ￣
ｔａｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｅｎｔｒｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅ￣
ｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ (ＣＭＡ)ꎬ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ｈｉｇｈｌｙ ａｐｐｒｅｃｉ￣
ａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ. Ｗｅ ａｌｓｏ ｇｒｅａｔｌｙ ｔｈａｎｋ Ｅｉｋｅ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇꎬ ａ
ｆａｍｏｕｓ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｓｔꎬ ｇｉｖｉｎｇ ｄｅｔａｉｌｅｄ ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ｇｕｉｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ
ｄａｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ.
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ:
Ｂｅｒｎｉｎｇｅｒ Ｅꎬ １９９４. Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｒａｔｅ ｏｆ ｙｏｕｎｇ ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ ｒｏｓｅ ｐｌａｎｔｓ
(Ｒｏｓａ ｈｙｂｒｉｄａ) ｒｏｏｔｅｄ ｆｒｏｍ ｃｕｔｔｉｎｇｓ ｉｎ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
ａｎｄ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ [Ｊ] . Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｅꎬ ５８ (３): ２３５—２５１
Ｂｏｒｃｈｅｒｔ Ｒꎬ Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ Ｋꎬ Ｓｃｈｗａｒｔｚ Ｍ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５. Ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｅｍ￣
ｐｅｒａｔｅ ｔｒｅｅｓ ｉｎ ｔｒｏｐｉｃａｌ ｃｌｉｍａｔｅｓ [Ｊ] . Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉ￣
ｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ ５０ (１): ５７—６５
Ｄｅ Ｃａｍａｃａｒｏ ＭＥＰꎬ Ｃａｍａｃａｒｏ ＧＪꎬ Ｈａｄｌｅｙ Ｐ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００２. Ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ
ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｒａｗｂｅｒｒｙ ｃｕｌｔｉｖａｒｓ Ｅｌｓａｎｔａꎬ Ｂｏ￣
ｌｅｒｏꎬ ａｎｄ Ｅｖｅｒｅｓｔ [Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｈｏｒｔｉ￣
ｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ １２７ (６): ９０１—９０７
Ｃｈｅ ＨＺꎬ Ｓｈｉ ＧＹꎬ Ｚｈａｎｇ ＸＹ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５. Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ４０ ｙｅａｒｓ ｏｆ ｓｏ￣
ｌａｒ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ｃｈｉｎａꎬ １９６１－２０００ [ Ｊ] . Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｒｅ￣
ｓｅａｒｃｈ Ｌｅｔｔｅｒｓꎬ ３２ (６): Ｌ０６８０３
Ｅｒｗｉｎ Ｊꎬ ２００６. Ｆａｃｔｏｒｓ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ ｏｒｎａｍｅｎｔａｌ ｐｌａｎｔｓ [Ａ].
Ｉｎ: Ａｎｄｅｒｓｏｎ Ｎ (ｅｄ.)ꎬ Ｆｌｏｗｅｒ Ｂｒｅｅｄｉｎｇ ａｎｄ Ｇｅｎｅｔｉｃｓ ＳＥ￣１ [Ｍ].
Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ: Ｓｐｒｉｎｇｅｒꎬ ７—４８
Ｅｓｔｅｒｌｌａ Ｎꎬ Ｓｐａｒｋｓ ＴＨꎬ Ｍｅｎｚｅｌ Ａꎬ ２００７. Ｔｒｅｎｄｓ ａｎｄ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｒｅ￣
ｓｐｏｎｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｃｒｏｐｓ ｉｎ Ｇｅｒｍａｎｙ [Ｊ] . Ｇｌｏｂａｌ Ｃｈａｎｇｅ
Ｂｉｏｌｏｇｙꎬ １３ (８): １７３７—１７４７
Ｆａｕｓｅｙ ＢＡꎬ Ｈｅｉｎｓ ＲＤꎬ Ｃａｍｅｒｏｎ ＡＣꎬ ２００５. Ｄａｉｌｙ ｌｉｇｈｔ ｉｎｔｅｇｒａｌ ａｆ￣
ｆｅｃｔｓ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ￣ｇｒｏｗｎ Ａｃｈｉｌｌｅａꎬ Ｇａｕｒａꎬ
ａｎｄ Ｌａｖａｎｄｕｌａ [Ｊ] . ＨｏｒｔＳｃｉｅｎｃｅꎬ ４０ (１): １１４—１１８
Ｆｏｇｇｏ ＭＮꎬ Ｗａｒｒｉｎｇｔｏｎ ＩＪꎬ １９８９. Ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ
ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖｅｒｎａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｎ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｄｅｓｃｈａｍｐｓｉａ
ｆｌｅｘｕｏｓａ ( Ｌ.) Ｔｒｉｎ. ( Ｐｏａｃｅａｅ) [ Ｊ] . Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ ３:
５６１—５６７
Ｆｕｒｒｅｒ Ｒꎬ Ｎｙｃｈｋａ Ｄꎬ Ｓａｉｎ Ｓꎬ ２０１２. Ｆｉｅｌｄｓ: Ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ. Ｒ
ｐａｃｋａｇｅ ｖｅｒｓｉｏｎ ６ ７ [ ＯＬ ]. ｈｔｔｐ: / / ｃｒａｎ ｒ￣ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｒｇ / ｗｅｂ /
ｐａｃｋａｇｅｓ / ｆｉｅｌｄｓ /
Ｇｒｅｇｏｒｉｏｕ Ｋꎬ Ｐｏｎｔｉｋｉｓ Ｋꎬ Ｖｅｍｍｏｓ Ｓꎬ ２００７. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｒｅｄｕｃｅｄ ｉｒｒａｄｉ￣
ａｎｃｅ ｏｎ ｌｅａｆ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙꎬ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ｃａｐａｃｉｔｙꎬ ａｎｄ ｆｒｕｉｔ ｙｉｅｌｄ
ｉｎ ｏｌｉｖｅ ( Ｏｌｅａ ｅｕｒｏｐａｅａ Ｌ.) [ Ｊ] . Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａꎬ ４５ ( ２):
１７２—１８１
Ｇｕｏ Ｌꎬ Ｄａｉ Ｊꎬ Ｒａｎｊｉｔｋａｒ Ｓ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３. Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｃｈｅｓｔｎｕｔ ｐｈｅｎｏｌ￣
ｏｇｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅ [ Ｊ] . Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ １８０: １６４—１７２
Ｈｉｃｋｌｅｎｔｏｎ ＰＲꎬ １９８７. Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｏｆ Ｇｙｐｓｏｐｈｉｌａ ｐａｎｉｃｕｌａｔａ ｃｖ. Ｂｒｉｓｔｏｌ
Ｆａｉｒｙ ｉｎ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ [ Ｊ] . Ａｃｔａ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｅꎬ ２０５:
１０３—１１２
Ｈｕ Ｂꎬ Ｗａｎｇ Ｙꎬ Ｌｉｕ Ｇꎬ ２００７. Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｐｈｏ￣
ｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ [ Ｊ] . Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｒｅ￣
ｓｅａｒｃｈꎬ ８５ (３): ３６１—３７１
Ｈｕ Ｂꎬ Ｗａｎｇ Ｙꎬ Ｌｉｕ Ｇꎬ ２０１０. Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍ ｔｒｅｎｄｓ ｉｎ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ
ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ [ Ｊ] . Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｓｃｉ￣
ｅｎｃｅｓꎬ ２７: １３８０—１３８８
Ｌｅｇａｖｅ ＪＭꎬ Ｆａｒｒｅｒａ Ｉꎬ Ａｌｍｅｒａｓ Ｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８. Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ ｏｆ
ａｐｐｌｅ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｈｏｗ ｇｌｏｂａｌ ｗａｒｍｉｎｇ ｈａｓ
ｈａｄ ａｎ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｉｓ ｔｒａｉｔ [ Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ
ａｎｄ Ｂｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ ８３ (１): ７６—８４
Ｌｕ Ｐꎬ Ｙｕ Ｑꎬ Ｌｉｕ Ｊ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００６. Ａｄｖａｎｃｅ ｏｆ ｔｒｅｅ￣ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｄａｔｅｓ ｉｎ
ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｕｒｂａｎ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ [ Ｊ] . Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔ
Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ １３８ (１): １２０—１３１
Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ ２０１３. ｃｈｉｌｌＲ: Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ
ｉｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｅ ｆｒｕｉｔ ｔｒｅｅｓ. Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｖｅｒｓｉｏｎ ０ ５４ [ ＯＬ]. ｈｔ￣
ｔｐ: / / ｃｒａｎ ｒ￣ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｒｇ / ｗｅｂ / ｐａｃｋａｇｅｓ / ｃｈｉｌｌＲ /
Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ Ｇａｓｓｎｅｒ Ａꎬ ２０１２. Ｐａｒｔｉａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｆｏｒ
ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｗａｌｎｕｔ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ [ Ｊ] . Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｎｄ
Ｆｏｒｅｓｔ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ １５８￣１５９: ４３—５２
Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ Ｈａｌｅ Ａꎬ Ｚｈａｎｇ Ｍ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００９. Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ ｓｐｉ￣
ｄｅｒ ｍｉｔｅ ｄａｍａｇｅ ｉｎ Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ ｐｅａｃｈ ｏｒｃｈａｒｄｓ [ Ｊ] . Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅａｒｔｈ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｇｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎꎬ １１
(４): ２４４—２５５
Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ Ｋｕｎｚ Ａꎬ Ｂｌａｎｋｅ ＭＭꎬ ２０１３. Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｈｉｌｌｉｎｇ
ａｎｄ ｈｅａｔ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｃｈｅｒｒｙ ｔｒｅｅｓ—ａ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ
[Ｊ] . Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ ５７: ６７９—６８９
Ｍｅｉｅｒ ＵＨꎬ Ｇｒａｆ Ｈꎬ Ｈａｃｋ Ｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ １９９４. Ｐｈäｎｏｌｏｇｉｓｃｈｅ ｅｎｔｗｉｃｋ￣
ｌｕｎｇｓｓｔａｄｉｅｎ ｄｅｓ ｋｅｒｎｏｂｓｔｅｓ (Ｍａｌｕｓ ｄｏｍｅｓｔｉｃａ Ｂｏｒｋｈ. Ｕｎｄ Ｐｙｒｕｓ
ｃｏｍｍｕｎｉｓ Ｌ.)ꎬ ｄｅｓ Ｓｔｅｉｎｏｂｓｔｅｓ ( Ｐｒｕｎｕｓ￣Ａｒｔｅｎ)ꎬ ｄｅｒ Ｊｏｈａｎｎｉｓ￣
ｂｅｅｒｅ ( Ｒｉｂｅｓ￣Ａｒｔｅｎ) ｕｎｄ ｄｅｒ Ｅｒｄｂｅｅｒｅ ( Ｆｒａｇａｒｉａ × ａｎａｎａｓｓａ
Ｄｕｃｈ.) [Ｊ] . Ｎａｃｈｒｉｃｈｔｅｎｂｌ Ｄｅｕｔ Ｐｆｌａｎｚｅｎｓｃｈｕｔｚｄꎬ ４６: １４１—１５３
Ｍｅｎｚｅｌ Ａꎬ Ｆａｂｉａｎ Ｐꎬ １９９９. Ｇｒｏｗｉｎｇ ｓｅａｓｏｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｉｎ Ｅｕｒｏｐｅ [Ｊ] .
１３５４期 ＧＵＯ Ｌｉａｎｇ ｅｔ ａｌ.: Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｃｈｅｓｔｎｕｔ Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｔｏ Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ Ａｃｔｉｖｅ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ
Ｎａｔｕｒｅꎬ ３９７ (６７２１): ６５９
Ｍｅｖｉｋ ＢＨꎬ Ｗｅｈｒｅｎｓ Ｒꎬ Ｌｉｌａｎｄ Ｋꎬ ２０１１. ＰＬＳ: Ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ
ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ. Ｒ ｐａｃｋａｇｅ ｖｅｒｓｉｏｎ ２ ３ ０
[ＯＬ]. ｈｔｔｐ: / / ｃｒａｎ ｒ￣ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｒｇ / ｗｅｂ / ｐａｃｋａｇｅｓ / ｐｌｓ /
Ｍｉｔｃｈｅｌｌ ＰＬꎬ Ｗｏｏｄｗａｒｄ ＦＩꎬ １９８８. Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｗｏｏｄｌａｎｄ ｈｅｒｂｓ
ｔｏ ｒｅｄｕｃｅｄ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｏｗ ｒｅｄ ｔｏ ｆａｒ￣
ｒｅｄ ｒａｔｉｏ ｉｎ ｓｈａｄｅ [Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ ７６: ８０７—８２５
Ｎａｔｈａｎ ＫＫꎬ １９８４. Ａ ｎｏｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉ￣
ｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｉｇｈｔ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ [Ｊ] . Ａｒｃｈｉｖｅｓ ｆｏｒ Ｍｅｔｅｏｒ￣
ｏｌｏｇｙꎬ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃｓꎬ ａｎｄ Ｂｉｏｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙꎬ Ｓｅｒｉｅｓ Ｂꎬ ３５ (３): ２３３—
２３８
Ｎｉｕ Ｇꎬ Ｈｅｉｎｓ ＲＤꎬ Ｃａｍｅｒｏｎ ＡＣ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０００. Ｄａｙ ａｎｄ ｎｉｇｈｔ ｔｅｍｐｅｒａ￣
ｔｕｒｅｓꎬ ｄａｉｌｙ ｌｉｇｈｔ ｉｎｔｅｇｒａｌꎬ ａｎｄ ＣＯ２ ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ ａｆｆｅｃｔ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ
ｆｌｏｗｅｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｐａｎｓｙ (Ｖｉｏｌａ × ｗｉｔｔｒｏｃｋｉａｎａ) [ Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ １２５ (４): ４３６—
４４１
Ｏｈ Ｗꎬ Ｃｈｅｏｎ ＩＨꎬ Ｋｉｍ ＫＳ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００９. Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ｄａｉｌｙ ｌｉｇｈｔ ｉｎ￣
ｔｅｇｒａｌ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｃｒｏｐ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｃｙｃ￣
ｌａｍｅｎ ｐｅｒｓｉｃｕｍ [Ｊ] . ＨｏｒｔＳｃｉｅｎｃｅꎬ ４４ (２): ３４１—３４４
Ｏｌｅｓｅｎ ＪＥꎬ Ｇｒｅｖｓｅｎ Ｋꎬ １９９７. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｏｎ
ｖｅｇｅｔａｔｉｖｅ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ ｃａｕｌｉｆｌｏｗｅｒ ( Ｂｒａｓｓｉｃａ ｏｌｅｒａｃｅａ Ｌ. ｂｏｔｒｙｔｉｓ)
ａｎｄ ｂｒｏｃｃｏｌｉ (Ｂｒａｓｓｉｃａ ｏｌｅｒａｃｅａ Ｌ. ｉｔａｌｉｃａ) [Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｘｐｅｒ￣
ｉｍｅｎｔａｌ Ｂｏｔａｎｙꎬ ４８ (８): １５９１—１５９８
Ｐｅñｕｅｌａｓ Ｊꎬ Ｆｉｌｅｌｌａ Ｉꎬ ２００１. Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ａ ｗａｒｍｉｎｇ ｗｏｒｌｄ [Ｊ] . Ｓｃｉ￣
ｅｎｃｅꎬ ２９４ (５５４３): ７９３—７９５
Ｐｒｉｃｅ ＭＶꎬ Ｗａｓｅｒ ＮＭꎬ １９９８. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｗａｒｍｉｎｇ ｏｎ
ｐｌａｎｔ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ａ ｓｕｂａｌｐｉｎｅ ｍｅａｄｏｗ [ Ｊ] . Ｅｃｏｌｏ￣
ｇｙꎬ ７９ (４): １２６１—１２７１
Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍꎬ ２０１２. Ｒ: Ａ ｌａｎｇｕａｇｅ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ. Ｒ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇꎬ
Ｖｉｅｎｎａꎬ Ａｕｓｔｒｉａ. ＩＳＢＮ ３￣９０００５１￣０７￣０ [ＯＬ]. ｈｔｔｐ: / / ｗｗｗ ｒ￣
ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｒｇ /
Ｒａｎｊｉｔｋａｒ Ｓꎬ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ Ｓｈｒｅｓｔｈａ ＫＫ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３. Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｈｅ￣
ｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｒｅｅ ｒｈｏｄｏｄｅｎｄｒｏｎ ａｌｏｎｇ ａｎ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｇｒａｄｉｅｎｔ ｉｎ ｔｗｏ
ｓｉｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｅａｓｔｅｒｎ Ｈｉｍａｌａｙａｓ [Ｊ] . Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏ￣
ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ ５７ (２): ２２５—２４０
Ｒｏｓｅｎｚｗｅｉｇ Ｃꎬ Ｋａｒｏｌｙ Ｄꎬ Ｖｉｃａｒｅｌｌｉ Ｍ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８. Ａｔｔｒｉｂｕｔｉｎｇ ｐｈｙｓｉ￣
ｃａｌ ａｎｄ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｍｐａｃｔｓ ｔｏ ａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ [ Ｊ] .
Ｎａｔｕｒｅꎬ ４５３ (７１９３): ３５３—３５７
Ｓａｉｆｕｄｄｉｎ Ｍꎬ Ｈｏｓｓａｉｎ ＡＭＢＳꎬ Ｎｏｒｍａｎｉｚａ Ｏꎬ ２０１０. Ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ Ｂｏｕｇａｉｎ￣
ｖｉｌｌｅａ ｇｌａｂｒａ [Ｊ]. Ａｓｉａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｌａｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ ９ (１): ２０—２７
Ｓｉｅｒｒａ ＧＧꎬ Ｍｅｒｉｎｏ ＡＰꎬ Ｈｅｒｒｅｒｏ ＥＡꎬ １９９６. Ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｈｙａｃｉｎｔｈｏｉｄｅｓ
ｎｏｎ￣ｓｃｒｉｐｔａ (Ｌ.) ｃｈｏｕａｒｄꎬ Ｍｅｌｉｔｔｉｓ ｍｅｌｉｓｓｏｐｈｙｌｌｕｍ Ｌ. ａｎｄ Ｓｙｍｐｈｙ￣
ｔｕｍ ｔｕｂｅｒｏｓｕｍ Ｌ. ｉｎ ｔｗｏ ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｎｔａｂｒｉａｎ
ｍｏｕｎｔａｉｎｓꎬ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｓｐａｉｎ [Ｊ] . Ｖｅｇｅｔａｔｉｏꎬ １２２ (１): ６９—８２
Ｓｏｎｇ Ｙꎬ ２００２. Ｃａｕｓｅ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｓａｎｄｓｔｏｒｍ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｏｎｔｒｏｌ [Ｊ] . Ｕｒｂａｎ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｕｒｂａｎ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ １５ (６): ２６—２８
Ｔｕｒｎｅｒ ＡＤꎬ Ｅｗｉｎｇ ＥＥꎬ １９８８. Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｐｈｏｔｏｐｅｒｉｏｄꎬ ｎｉｇｈｔ ｔｅｍｐｅｒａ￣
ｔｕｒｅꎬ ａｎｄ ｉｒｒａｄｉａｎｃｅ ｏｎ ｆｌｏｗｅｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｔａｔｏ [Ｊ] . Ｐｏ￣
ｔａｔｏ Ｒｅｓｅａｒｃｈꎬ ３１ (２): ２５７—２６８
Ｖｉｔａｓｓｅ Ｙꎬ Ｆｒａｎçｏｉｓ Ｃꎬ Ｄｅｌｐｉｅｒｒｅ Ｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１. Ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ
ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ ｔｈｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｅｕｒｏｐｅａｎ ｔｅｍｐｅｒａｔｅ ｔｒｅｅｓ
[Ｊ] . Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ １５１ (７): ９６９—９８０
Ｗａｎ ＭＷꎬ Ｌｉｕ ＸＺꎬ １９７９. Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ
[Ｍ]. Ｂｅｉｊｉｎｇ: Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓꎬ Ｂｅｉｊｉｎｇꎬ １—２２
Ｗｉｌｌｉａｍｓ￣Ｌｉｎｅｒａ Ｇꎬ ２００３. Ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ
ｏｆ ｕｎｄｅｒｓｔｏｒｙ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ａ ｔｒｏｐｉｃａｌ ｍｏｎｔａｎｅ ｃｌｏｕｄ ｆｏｒｅｓｔ [Ｊ] . Ｂｉｏ￣
ｔｒｏｐｉｃａꎬ ３５ (１): ２８—３６
Ｗｏｌｄ Ｓꎬ １９９５. ＰＬＳ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ [Ａ]. Ｉｎ: ｖａｎ ｄｅｒ
Ｗａｔｅｒｂｅｅｍｄ Ｈ ( ｅｄ.)ꎬ Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｄｅ￣
ｓｉｇｎ: Ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ [Ｍ]. Ｇｅｒ￣
ｍａｎｙ: Ｖｅｒｌａｇ￣Ｃｈｅｍｉｅꎬ Ｗｅｉｎｈｅｉｍꎬ １９５—２１８
Ｗｏｌｄ Ｓꎬ Ｓｊöｓｔｒöｍ Ｍꎬ Ｅｒｉｋｓｓｏｎ Ｌꎬ ２００１. ＰＬＳ￣ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ: ａ ｂａｓｉｃ ｔｏｏｌ
ｏｆ ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ [ Ｊ] . Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ
Ｓｙｓｔｅｍｓꎬ ５８ (２): １０９—１３０
Ｗｒｉｇｈｔ ＳＪꎬ Ｖａｎ Ｓｃｈａｉｋ ＣＰꎬ １９９４. Ｌｉｇｈｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｒｏｐｉｃａｌ
ｔｒｅｅｓ [Ｊ] . Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｎａｔｕｒａｌｉｓｔꎬ １４３: １９２—１９９
Ｗｕ Ｇꎬ Ｌｅｅｕｗ Ｊꎬ Ｓｋｉｄｍｏｒｅ Ａ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０. Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｅｘｔｒａｐｏｌａ￣
ｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ ｄａｉｌｙ ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔ￣
ｉｃａｌｌｙ ａｃｔｉｖｅ ｒａｄｉａｔｉｏｎ (ＰＡＲ) [Ｊ] . Ｇｅｏ￣ｓｐａｔｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉ￣
ｅｎｃｅꎬ １３ (４): ２３５—２４２
Ｙａｎｇ Ｄꎬ Ｆａｎｇ Ｘꎬ Ｌｉ Ｘꎬ １９９８. Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｓａｎｄ￣
ｓｔｏｒｍ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｃｈｉｎａ [Ｊ] . Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｔｅ￣
ｏｒｏｌｏｇｙꎬ ９: ３５２—３５８
Ｙｕ Ｈꎬ Ｌｕｅｄｅｌｉｎｇ Ｅꎬ Ｘｕ Ｊꎬ ２０１０. Ｗｉｎｔｅｒ ａｎｄ ｓｐｒｉｎｇ ｗａｒｍｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎ
ｄｅｌａｙｅｄ ｓｐｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｔｉｂｅｔａｎ Ｐｌａｔｅａｕ [Ｊ] . Ｐｒｏｃｅｅｄ￣
ｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ
Ａｍｅｒｉｃａꎬ １０７ (５１): ２２１５１—２２１５６
Ｚｈａｎｇ Ｘꎬ Ｇｅ Ｑꎬ Ｚｈｅｎｇ Ｊ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５. Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｏｆ ｓｐｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ
ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ ｉｎ ｌａｓｔ １５０ ｙｅａｒｓ [ Ｊ] . Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙꎬ ２６ (３): ２６３—２６７
Ｚｈｅｎｇ Ｊꎬ Ｇｅ Ｑꎬ Ｈａｏ Ｚ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００６. Ｓｐｒｉｎｇ ｐｈｅｎｏｐｈａｓｅｓ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ
ｄｅｃａｄｅｓ ｏｖｅｒ Ｅａｓｔｅｒｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｌｉｎｋ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎ￣
ｇｅｓ [Ｊ] . Ｃｌｉｍａｔｉｃ Ｃｈａｎｇｅꎬ ７７ (３￣４): ４４９—４６２
２３５ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３６卷