邱美娟，劉布春，劉園，王一舟

（1天津農(nóng)學(xué)院農(nóng)學(xué)與資源環(huán)境學(xué)院，天津 300384；2中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所，北京 100081；3中國(guó)地震局地質(zhì)研究所，北京 100029）

0 引言

氣象條件在果樹(shù)生產(chǎn)過(guò)程中起關(guān)鍵作用，其中冬季低溫是落葉果樹(shù)生產(chǎn)的重要?dú)庀笠蜃又籟1-2]。許多重要的經(jīng)濟(jì)林果，比如蘋(píng)果、梨、葡萄等多年生落葉果樹(shù)需要經(jīng)歷一定的低溫達(dá)到一定的積冷量(Chill accumulation)才能完成自然休眠，進(jìn)行下一個(gè)發(fā)育階段，從而保證正常的開(kāi)花結(jié)果[3-4]。如果積冷量不足，則可能導(dǎo)致果樹(shù)生長(zhǎng)結(jié)果不良，或者不萌芽開(kāi)花，嚴(yán)重影響產(chǎn)量[5-7]。因此，對(duì)積冷量的研究具有重要意義。

國(guó)外學(xué)者對(duì)積冷量的估算模型及積冷量的評(píng)估進(jìn)行了一系列研究。最常用的積冷量估算模型有＜7.2℃模型，0～7.2℃模型，猶他(Utah)模型，改進(jìn)猶他(Modified Utah)模型，正猶他(Positive Utah)模型和動(dòng)力學(xué)(Dynamic)模型[8-11]。這些模型主要是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突蛘呶锖驅(qū)W模型，沒(méi)有考慮到果樹(shù)休眠的生理進(jìn)程，不是生態(tài)生理學(xué)模型。盡管如此，這些模型仍然被廣泛用于積冷量的估算研究。最早提出的＜7.2℃模型，以打破休眠所需7.2℃或以下的累積低溫小時(shí)數(shù)為積冷量[8,12]。隨后相關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)0℃及以下溫度對(duì)低溫的積累無(wú)效，因此對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，提出了0～7.2℃模型，認(rèn)為0～7.2℃之間的溫度具有相同的有效性，其他范圍溫度無(wú)效，該模型至今仍被廣泛應(yīng)用[13-16]。RICHARDSON等[9]在試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，提出了著名的猶他模型。猶他模型對(duì)不同溫度范圍分配了不同的權(quán)重，表示隨著溫度的不同，其低溫效應(yīng)也不同，并且溫度高于15.9℃對(duì)低溫積累具有負(fù)效應(yīng)。但采用猶他模型估算積冷量時(shí)，在一些冬季比較溫暖的地區(qū)往往較小或者出現(xiàn)負(fù)值，因此又提出了正猶他模型。該模型忽略了高溫對(duì)低溫累積的負(fù)效應(yīng)，在南非地區(qū)得到了較好的應(yīng)用[11]。隨后，相關(guān)學(xué)者根據(jù)各地氣候條件的不同又提出了改進(jìn)的猶他模型，該模型主要是利用正弦函數(shù)對(duì)原始猶他模型進(jìn)行平滑[17]，并在南非[18]、加利福尼亞[19]、西班牙[20]等國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行了較好的應(yīng)用。隨著積冷量模型的發(fā)展，動(dòng)力學(xué)模型的提出被認(rèn)為是重要的里程碑。該模型與其他模型不同，其假定溫度積累是一個(gè)具有兩個(gè)步驟的過(guò)程，首先是由低溫引起的中間產(chǎn)物的積累，這一過(guò)程可以被高溫逆轉(zhuǎn)，但是一旦有足量的中間產(chǎn)物積累，積溫的部分就永久積累了[10,21]。動(dòng)力學(xué)模型與早期方法之間的一個(gè)主要區(qū)別是在寒冷季節(jié)溫度序列的重要性。在0～7.2℃和猶他模型中，無(wú)論何時(shí)，相似的溫度總是有完全相同的影響。而在動(dòng)力學(xué)模型中，多個(gè)過(guò)程相互作用，冷溫部分的產(chǎn)生取決于一定數(shù)量中間產(chǎn)物的存在，因此，不同季節(jié)時(shí)間，相似的溫度對(duì)于積冷量可能有非常不同的影響[22]。該模型在多地被證實(shí)是所有積冷量模型中最優(yōu)越的或者是與其他模型等效的模型[23-27]。

關(guān)于應(yīng)用上述5種模型評(píng)估不同國(guó)家和地區(qū)的積冷量的研究已有很多。然而，關(guān)于落葉果樹(shù)積冷量在中國(guó)的研究較少，尤其是多種模型積冷量的對(duì)比研究更是鮮見(jiàn)報(bào)道。眾所周知，中國(guó)是世界第一蘋(píng)果出口大國(guó)，黃土高原和環(huán)渤海灣地區(qū)是中國(guó)蘋(píng)果主要產(chǎn)區(qū)，該地區(qū)蘋(píng)果種植面積和產(chǎn)量均占全國(guó)總面積和產(chǎn)量的85%以上[28]。因此，氣象條件的變化將對(duì)中國(guó)蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)具有重要影響。而氣候變化背景下，該地區(qū)積冷量是如何變化的仍然不清楚。因此，本研究利用國(guó)際上常用的5 種積冷量模型，對(duì)中國(guó)兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)積冷量進(jìn)行估算，并對(duì)比分析其時(shí)空變化特征以及影響因素，以期為該地區(qū)未來(lái)蘋(píng)果安全生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所用氣象資料來(lái)自中國(guó)氣象局1961—2017年的中國(guó)黃土高原和環(huán)渤海灣地區(qū)共34 個(gè)氣象站的逐日最高氣溫和逐日最低氣溫。研究區(qū)域及站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1。黃土高原產(chǎn)區(qū)主要包括陜西渭北和陜北南部地區(qū)、山西晉南和晉中、河南三門(mén)峽地區(qū)以及甘肅的隴東和隴南地區(qū)。該產(chǎn)區(qū)生態(tài)條件優(yōu)越，海拔高，光照充足，晝夜溫差大，土層深厚，是中國(guó)優(yōu)質(zhì)蘋(píng)果最佳生產(chǎn)區(qū)域之一，也是中國(guó)優(yōu)質(zhì)蘋(píng)果生產(chǎn)規(guī)模最大、最集中的產(chǎn)區(qū)。渤海灣地區(qū)，主要包括膠東半島、泰沂山區(qū)、遼南及遼西部分地區(qū)、燕山、太行山淺山丘陵區(qū)，是中國(guó)蘋(píng)果栽培歷史最早、產(chǎn)業(yè)化水平較高的產(chǎn)區(qū)。沿海地區(qū)夏季冷涼、秋季長(zhǎng)、光照充足，是晚熟品種的生產(chǎn)區(qū)；泰沂山區(qū)生長(zhǎng)季節(jié)氣溫較高，有利于中早熟品種提早成熟[29]。兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)涵蓋了中國(guó)的陜西、山東、遼寧、河北、甘肅、河南和山西等7 個(gè)主產(chǎn)省份。根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，2017 年7 個(gè)主產(chǎn)省蘋(píng)果栽培總面積和總產(chǎn)量分別為250.96 萬(wàn)hm2和4548.40 萬(wàn)t，各占全國(guó)的91%和88.2%[28]。

圖1 研究區(qū)域及站點(diǎn)分布

1.2 小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)獲取

計(jì)算積冷量的常用模型均需要輸入小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)。本研究利用Linvill[17]提出的正弦插值方法估計(jì)小時(shí)溫度。該方法中日最高氣溫定義為在正午后2 h出現(xiàn)，利用正弦函數(shù)和日最高氣溫?cái)?shù)據(jù)估計(jì)白天小時(shí)溫度見(jiàn)式(1)，日最低氣溫在日出前出現(xiàn)，利用對(duì)數(shù)算法函數(shù)和日最低氣溫估計(jì)夜間小時(shí)溫度。

式中，TtD為日出以后tD時(shí)刻的白天溫度，Tmin為最低氣溫，Tmax為最高氣溫，DL為日長(zhǎng)，單位h。DL利用公式(2)進(jìn)行計(jì)算。

式中，δ為太陽(yáng)赤緯，φ為緯度，單位均為弧度。其中：

式中dN為相對(duì)于1月1日的日序，在公式(1)中，當(dāng)tD等于日長(zhǎng)DL時(shí)，可以得到日落時(shí)的溫度Ts，因此夜間小時(shí)溫度函數(shù)為式(5)。

式中，TtN表示日落后tN(tN>1 h)時(shí)刻的夜間小時(shí)溫度。

1.3 積冷量模型

利用最常用的5 種積冷量模型，即0～7.2℃模型，猶他(Utah)，改進(jìn)猶他(Modified Utah)，正猶他(Positive Utah)和動(dòng)力學(xué)模型(Dynamic model)估計(jì)落葉果樹(shù)休眠期（11月1日—次年3月31日）的積冷量。對(duì)每個(gè)模型定義一個(gè)冷溫單位，0～7.2℃模型為冷溫小時(shí)(CH)，積冷量為CHtot；Utah 模型為冷溫單位(CU)，積冷量為CUtot；改進(jìn)的猶他模型為冷溫單位(MCU)，積冷量為MCUtot；正猶他模型為正冷溫單位(PCU)，積冷量為PCUtot，動(dòng)力學(xué)模型為CP，積冷量為CPtot。T代表給定時(shí)間的溫度，st和en分表代表估計(jì)積累量時(shí)段的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間，每個(gè)模型的具體計(jì)算過(guò)程如下。

1.3.1 0～7.2℃模型（冷溫小時(shí)模型）0～7.2℃模型即經(jīng)歷0～7.2℃之間低溫的小時(shí)數(shù)，若小時(shí)溫度在0～7.2℃之間則記為“1”，否則記為“0”，該模型被廣泛使用。計(jì)算落葉果樹(shù)休眠期溫度在0～7.2℃之間的小時(shí)數(shù)，即為積冷量，公式如式(6)。

1.3.2 猶他模型(Utah model) 猶他模型與0～7.2℃模型的概念相似，該模型對(duì)不同溫度范圍分配了不同的權(quán)重，表示隨著溫度的不同，其冷溫效應(yīng)也不同，包括高溫導(dǎo)致的負(fù)效應(yīng)，見(jiàn)式(8)～(9)。

1.3.3 改進(jìn)的猶他模型(Modified Utah model) 利用正弦曲線函數(shù)對(duì)原始猶他模型進(jìn)行平滑改進(jìn)得到改進(jìn)的猶他模型，見(jiàn)式(10)～(11)。

1.3.4 正猶他模型(Positive Utah model) 正猶他模型從原始猶他模型中將高溫對(duì)積冷量的負(fù)效應(yīng)剔除，因此忽略了高溫對(duì)積冷量的負(fù)效應(yīng)，見(jiàn)式(12)～(13)。

1.3.5 動(dòng)力學(xué)模型(Dynamic model) 動(dòng)力學(xué)模型與其他4 個(gè)模型不同，他通過(guò)溫度的相互效應(yīng)完成低溫的積累。動(dòng)力學(xué)模型假定溫度積累是一個(gè)具有兩個(gè)步驟的過(guò)程，首先是由低溫引起的中間產(chǎn)物的積累，這一過(guò)程可以被高溫逆轉(zhuǎn)，但是一旦有足量的中間產(chǎn)物積累，積溫的部分就永久積累了。具體過(guò)程見(jiàn)式(14)～(21)。

其中常數(shù)slp，tetmlt，a0，a1，e0和e1分別為1.6，277，139500，2.567×1018，12888.8 和4153.5，這些數(shù)值是在設(shè)施園藝中通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)做法測(cè)得的。TK為小時(shí)溫度(k)，t表示積冷量累積過(guò)程的總小時(shí)數(shù)(h)，即從秋季果樹(shù)落葉到休眠結(jié)束期間的時(shí)間總和，t0表示冷溫積累的開(kāi)始時(shí)間。

2 結(jié)果與分析

2.1 積冷量空間分布特征

從研究區(qū)域1961—2016 年平均積冷量的空間分布特征看，5 種模型得到的平均積冷量空間變化規(guī)律基本一致，呈南高北低的分布特征（圖2左）。對(duì)于5種積冷量模型（0～7.2℃，猶他，正猶他，改進(jìn)的猶他以及動(dòng)力學(xué)模型等），多年平均積冷量變化范圍分別為533～1717 CH、423～1690 CU、426～1730 PCU、390～1576 MCU和29～76 CP，最高值位于山東省的青島，最低值位于河北省的圍場(chǎng)。而積冷量變異系數(shù)則呈相反的分布特征，呈南低北高。積冷量變異系數(shù)變化范圍分別9.8%～19.8%、11.5%～21.6%、10.5%～21.6%、11.7%～21.5%和7.6%～15.8%（圖2右）?？梢?jiàn)，北部高緯度地區(qū)積冷量的波動(dòng)相對(duì)較大，而南部低緯度地區(qū)積冷量的波動(dòng)相對(duì)較小。

圖2 5種模型平均積冷量（左）及積冷量變異系數(shù)（右）空間分布

2.2 積冷量時(shí)空變化趨勢(shì)

通過(guò)Mann-Kendal[30]方法對(duì)5 種模型得到的研究區(qū)域平均積冷量進(jìn)行突變檢驗(yàn)分析可知，5 種模型得到的積冷量均在20世紀(jì)80年代初前后發(fā)生了突變（圖3），因此研究分為近56 年（1961—2016 年）和近36 年（1981—2016年）兩個(gè)時(shí)間段尺度進(jìn)行趨勢(shì)分析。

圖3 5種模型平均積冷量Mann-Kendal檢驗(yàn)

近56 年，5 種模型得到的積冷量有76.5%～97.1%的站點(diǎn)呈顯著增加趨勢(shì)(P<0.05)。增加趨勢(shì)不顯著(P≥0.05)的包括：0～7.2℃模型在遼寧省熊岳、河北省圍場(chǎng)、山東省威海、河南省三門(mén)峽以及山西省運(yùn)城等5個(gè)站點(diǎn)；猶他模型在河北省圍場(chǎng)、河南省三門(mén)峽和山西省運(yùn)城等3 個(gè)站點(diǎn)；正猶他模型在河北省圍場(chǎng)1 個(gè)站點(diǎn)；改進(jìn)猶他模型在河北省圍場(chǎng)、河南省三門(mén)峽2個(gè)站點(diǎn)；動(dòng)力學(xué)模型在遼寧省興城和熊岳、河北省圍場(chǎng)、山東省威海、河南三門(mén)峽以及陜西省的綏德、延安和長(zhǎng)武等8個(gè)站點(diǎn)（圖4左）。

圖4 5種模型積冷量線性趨勢(shì)（左：1961—2016年；右：1981—2016年）

近36年，0～7.2℃、猶他、正猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)5種模型分別有12、5、2、4、6個(gè)站點(diǎn)呈減少趨勢(shì)，其中，0～7.2℃模型有2 個(gè)站點(diǎn)（河南三門(mén)峽、山西運(yùn)城），猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)模型均有1個(gè)站點(diǎn)（山西運(yùn)城、山西運(yùn)城、河北保定）呈顯著的減少趨勢(shì)(P＜0.05)。其他大部分站點(diǎn)呈增加趨勢(shì)，其中分別有6、10、16、12 和9 個(gè)站點(diǎn)通過(guò)0.05 水平的正顯著性檢驗(yàn)（圖4右）。

2.3 積冷量與冬季氣溫的關(guān)系

5種模型得到的積冷量與冬季（11月1日—次年3月31日）平均氣溫均呈正相關(guān)關(guān)系，并且除了0～7.2℃模型在河南三門(mén)峽積冷量隨冬季平均氣溫的增加趨勢(shì)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)外，其他均通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)（圖5）。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，河南三門(mén)峽冬季平均氣溫大多數(shù)在0～7.2℃范圍內(nèi)，根據(jù)模型原理可知，該溫度范圍對(duì)積冷量的貢獻(xiàn)始終是1 個(gè)冷溫單位，因此可能導(dǎo)致積冷量與冬季平均氣溫的關(guān)系不顯著。冬季平均氣溫每升高1℃，0～7.2℃、猶他、正猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)模型得到的積冷量增加范圍分別為21.9～150.4 CH/℃，60.8～197.1 CU/℃，61.7～204.4 PCU/℃，55.6～186.9 MCU/℃，2.1～6.4 CP/℃（圖5）。所有模型均顯示，山東省東部積冷量隨冬季平均氣溫的升高增加的相對(duì)最多。

圖5 5種模型冬季氣溫每變化1℃積冷量的線性趨勢(shì)

2.4 積冷量與經(jīng)緯度的關(guān)系

通過(guò)近56年和近36年平均積冷量與各站點(diǎn)經(jīng)度、緯度和海拔高度的相關(guān)分析表明（表1），5種模型得到的平均積冷量與緯度均呈極顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P＜0.01)，即積冷量隨緯度的升高而減少。以近56年平均積冷量為例，緯度每升高1度，0～7.2℃、猶他、正猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)5種模型得到的積冷量分別減少93.0 CH、96.8 CU、106.4 PCU、92.1 MCU 和3.1 CP（表略）。以近36 年平均積冷量為例，緯度每升高1 度，5種模型得到的積冷量分別平均減少93.3 CH、98.7 CU、108.8 PCU、94.0 MCU和3.2 CP（表略）。5種模型得到的積冷量與海拔高度均呈不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P≥0.05)。除了動(dòng)力學(xué)模型得到的積冷量與經(jīng)度呈不顯著的正相關(guān)關(guān)系，其他4 個(gè)模型積冷量與經(jīng)度均呈不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(P≥0.05)。

表1 平均積冷量與經(jīng)緯度和海拔高度的相關(guān)系數(shù)

各個(gè)因子的量綱不同，數(shù)值也差異顯著。為了消除量綱的影響，對(duì)5 種模型得到的積冷量進(jìn)行歸一化處理，歸一化公式如式(22)。

式中，x為積冷量，xnorm為歸一化后的積冷量，代表平均積冷量，s為標(biāo)準(zhǔn)差。因此，xnorm的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別是0和1。

對(duì)歸一化后的積冷量與經(jīng)度、緯度和海拔高度進(jìn)行相關(guān)分析和一元回歸分析。從一元線性回歸分析結(jié)果可以看出各個(gè)變量對(duì)平均積冷量的貢獻(xiàn)大?。▓D6）。例如，對(duì)于0～7.2℃、猶他、正猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)模型得到的平均積冷量，緯度每升高1°，平均積冷量大約分別減少0.3406、0.3366、0.3445、0.3376和0.30521；海拔高度每升高1 m，平均積冷量分別減少0.0004、0.0005、0.0004、0.0005和0.00061。

雖然通過(guò)一元線性回歸分析可以得到這些因子是如何貢獻(xiàn)平均積冷量的（一元回歸系數(shù)，有量綱值），但這些因子對(duì)平均積冷量貢獻(xiàn)的相對(duì)大小卻尚需進(jìn)一步分析。為了定量分析緯度、經(jīng)度和海拔高度等變量對(duì)平均積冷量的貢獻(xiàn)情況，通過(guò)多元回歸方程定量分析緯度、經(jīng)度和海拔高度對(duì)于平均積冷量的相對(duì)重要性。為了消除量綱影響，對(duì)緯度、經(jīng)度和海拔高度進(jìn)行歸一化處理。如圖7所示，對(duì)于5種積冷量模型，緯度的貢獻(xiàn)系數(shù)相對(duì)于經(jīng)度和海拔高度均較高，標(biāo)準(zhǔn)誤差相對(duì)較小。因此，通過(guò)多元回歸分析，可以得到，緯度對(duì)積冷量的貢獻(xiàn)最大，其次是海拔高度，而積冷量對(duì)經(jīng)度的變化不敏感。

圖7 平均積冷量與緯度、經(jīng)度和海拔高度之間的多元線性回歸

3 結(jié)論

本研究利用0～7.2℃、猶他、正猶他、改進(jìn)的猶他和動(dòng)力學(xué)5種模型估算了中國(guó)兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)34個(gè)站點(diǎn)的積冷量。結(jié)果表明：

（1）5 種模型得到的積冷量空間變化規(guī)律基本一致，呈南高北低的分布特征。不同模型得到的積冷量近56年有76.5%～97.1%的站點(diǎn)均呈顯著增加趨勢(shì)。

（2）通過(guò)相關(guān)性分析和一元回歸分析不同模型得到的積冷量與冬季平均氣溫、緯度、經(jīng)度和海拔高度的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，積冷量與冬季平均氣溫普遍呈顯著正相關(guān)，而與緯度呈極顯著負(fù)相關(guān)，與經(jīng)度和海拔高度的相關(guān)性不顯著。多元回歸定量分析表明，緯度的變化相對(duì)于海拔高度和經(jīng)度，對(duì)積冷量變化的貢獻(xiàn)最大。

（3）綜合積冷量的時(shí)空變化特征和未來(lái)氣候變化趨勢(shì)，在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)，黃土高原和環(huán)渤海灣地區(qū)仍然有利于蘋(píng)果樹(shù)的安全生產(chǎn)，并且可以根據(jù)具體情況更換需冷量更多的果樹(shù)品種。

4 討論

國(guó)際上關(guān)于積冷量的統(tǒng)計(jì)計(jì)算模型有很多，本研究選取常用的5種模型對(duì)中國(guó)蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)積冷量進(jìn)行計(jì)算分析，計(jì)算結(jié)果僅能代表部分模型的結(jié)果，因此在后續(xù)研究中，應(yīng)該對(duì)更多的模型進(jìn)行研究，進(jìn)一步分析不同模型在中國(guó)的適用性。

無(wú)論是空間分布特征，還是時(shí)間變化規(guī)律，本研究所選的5種模型之間基本無(wú)明顯差異。5種模型近56年趨勢(shì)分析結(jié)果均表明，在氣候變暖背景下，本文研究區(qū)域積冷量增加，有利于落葉果樹(shù)安全穩(wěn)定生產(chǎn)。而前人在不同區(qū)域的研究表明0～7.2℃模型得到的積冷量特征通常與其他模型不同[30-31]，這可能是由于本研究中的平均冬季氣溫在7.2℃閾值之內(nèi)，而在其他的研究區(qū)域比如澳大利亞[32]，很多站點(diǎn)的平均冬季氣溫超過(guò)了這個(gè)閾值，因此導(dǎo)致模型結(jié)果與其他模型結(jié)果不一致。

由于溫度隨著緯度、經(jīng)度和海拔高度等因素而變化，研究進(jìn)一步分析了緯度、經(jīng)度和海拔高度對(duì)積冷量的貢獻(xiàn)情況，得出緯度對(duì)積冷量的影響最大，這與積冷量的空間分布特征基本一致。積冷量最高值在低緯度的山東省青島，積冷量最低值在高緯度的河北省圍場(chǎng)。

在當(dāng)前氣候變化背景下，溫度將繼續(xù)升高，中國(guó)的黃土高原和環(huán)渤海灣地區(qū)兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)域有利于當(dāng)前品種的果樹(shù)安全生產(chǎn)，并且可以考慮種植其他需要更多積冷量的品種。IPCC 第五次氣候變化評(píng)估報(bào)告在多種典型濃度路徑(RCPs)溫室氣體排放情景下，對(duì)未來(lái)全球氣候變化開(kāi)展情景預(yù)估表明，2081—2100年相對(duì)于1986—2005 年全球平均溫度增幅可能在0.3～4.8 之間[33]。李博等[34]利用20 世紀(jì)氣候模擬試驗(yàn)(20C3M)及A1B情景預(yù)估試驗(yàn)，預(yù)估了21世紀(jì)中期全國(guó)平均氣溫將升高1.2～2.8℃，并且緯度越高，升溫幅度越大。盡管不同研究和不同氣候模型預(yù)測(cè)了不同的溫度升高范圍，但均在5 種模型積冷量增加的閾值范圍內(nèi)。因此，5 種模型得到的積冷量在未來(lái)將繼續(xù)增加。中國(guó)兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)將仍然有利于果樹(shù)的安全生產(chǎn)。但是，由于氣候變化的不穩(wěn)定性，仍然需要關(guān)注氣候波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

目前，仍然不知道哪一種模型更能準(zhǔn)確的估算積冷量。并且由于小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)獲取的限制，本研究中的小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)通過(guò)模型模擬得到，雖然國(guó)外學(xué)者已經(jīng)證明這種方法獲取的小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)可行，可以在積冷量模型中應(yīng)用，但是在本研究中由于缺乏研究時(shí)段的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)，無(wú)從驗(yàn)證，也可能對(duì)本文的研究結(jié)果有一定的影響。在未來(lái)有條件的情況下，應(yīng)該通過(guò)果園或者實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)研究，進(jìn)一步確定究竟哪一種模型更適用于中國(guó)兩大蘋(píng)果主產(chǎn)區(qū)積冷量的估算。在此之前，盡管5種模型結(jié)果沒(méi)有明顯差異，為了避免氣候變化背景下的不穩(wěn)定性因素影響，仍然有必要采用多模型進(jìn)行積冷量分析研究。