气候变化下的物候响应差异：预测地中海和中欧主要温带果树的花期动态

本刊推荐：为应对气候变化导致的温带果树花期紊乱问题，研究人员利用PhenoFlex模型对7种果树110个品种开展跨区域物候模拟，发现德国花期提前、西班牙南部及北非花期延迟、北部西班牙花期稳定的分化格局，揭示了热量驱动（heat-limited）与冷量驱动（chill-limited）机制的纬度梯度规律，为气候韧性果园品种选配提供科学依据。

　　

随着全球气候变暖持续加剧，温带果树的春季物候正发生深刻变化。传统认知中，升温往往促使植物提前开花，但越来越多研究表明，冬季低温不足可能延迟甚至阻碍开花进程。这种矛盾现象在果树产业核心区——地中海流域尤为突出，该地区作为杏仁、苹果、杏、樱桃等温带水果的重要产区，正面临着气候变化速度高于全球平均水平的威胁。近年来，西班牙、突尼斯、摩洛哥等地已频繁出现因冬季冷量（Chill）积累不足导致的花期不整、坐果率下降、果实品质劣化等生产问题，而中欧地区则呈现花期持续提前的态势。这种物候响应在空间上的分异规律及其品种特异性适应机制，成为保障全球果树产业可持续发展的关键科学问题。

为此，由德国波恩大学Lars Caspersen和Eike Luedeling领衔的国际研究团队，在《Agricultural and Forest Meteorology》发表了跨地中海和中欧地区的多物种物候响应研究。团队整合西班牙、突尼斯、摩洛哥和德国长期观测数据，运用新型物候模型PhenoFlex，对7种温带果树110个品种的花期变化进行高精度模拟，并基于CMIP6的14-18个全球气候模式，预测了四种共享社会经济路径（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5）下2035-2065（2050）和2070-2100（2085）两个时期的花期动态与开花失败风险。

研究采用多项关键技术方法：首先收集六地长期物候观测数据（最少20年记录）及对应气象数据，经gap-filling处理保证连续性；运用PhenoFlex框架整合动态模型（Dynamic Model）和生长度时模型（Growing Degree Hours Model），通过Enhanced Scatter Search算法优化10个关键参数；采用重复交叉验证（10次75%/25%分割）构建加权集成模型提升预测稳健性；基于RMAWGEN天气生成器和CMIP6月尺度数据生成本地化气候情景，每个情景生成100条天气序列；最终通过比较基准期（2015）与未来时期的花期差异及热需求未满足率评估风险。

研究结果揭示出三类鲜明格局：

3.1. 模型性能受北非边际气候影响

模型验证显示，温带地区品种预测精度显著高于北非地区。苹果、梨等仁果类验证RMSE为3.1-4.4天，而杏仁、开心果等坚果类达9.1-10.5天，主要因北非站点（如斯法克斯年均最低温14.7°C）已处于冷量需求边际状态，花期本身存在较大变异性。通过加权集成策略有效降低了单次建模的不确定性。

3.2. 花期变化呈现物种与气候带分异

德国克莱因-阿尔滕多夫（热量驱动区）所有物种花期显著提前，2050年SSP5情景下苹果、梨、李提前12-19天；西班牙南部（塞萨、桑托梅拉）和北非（斯法克斯、梅克内斯）等冷量驱动区则普遍延迟，杏、开心果延迟10-27天；西班牙北部（萨拉戈萨）及摩洛哥杏仁品种在2050年保持稳定，但2085年高排放情景下出现延迟。

3.3. 品种特异性适应潜力显著

同一物种不同品种表现迥异：杏品种'Búlida'在塞萨的延迟幅度（5-19天）远小于'Goldrich'（18-34天）；杏仁'Ferragnes'在桑托梅拉和斯法克斯均表现出较强适应性。短期（2050）内除西班牙南部杏和中突尼斯开心果外多数品种热需求可满足，但长期（2085）北非地区多数品种失败率骤升，SSP5情景下杏、开心果失败率超50%。

讨论部分强调了三项核心发现：首先，物候响应类型取决于主导限制因子——热量驱动区花期提前、冷量驱动区延迟、过渡区则通过冷热替代（chill and heat substitution）维持稳定；其次，北非边际气候区模型精度问题揭示了现有观测体系对极端气候适应的局限性；最后，品种间显著差异为适应性品种选育提供明确靶标，如杏仁'Marcona'、甜樱桃'Lapins'等低风险品种可作为气候韧性型品种推广。

该研究首次在大尺度上实现了多物种多品种的物候模型比较，突破了传统单一物种或固定参数模型的局限。PhenoFlex模型通过动态校准冷热积累交互参数，更精准捕捉了过渡地区的物候响应机制。研究结果不仅为果园规划提供品种配置方案，更建立了物候预测与实际生产风险（花粉匹配、霜冻规避、果实品质）的关联框架。未来需进一步整合叶片展叶物候、果实发育周期等全生长季模拟，并通过控制实验验证模型在极端温度下的外推能力，从而构建完整的果树气候适应性预测体系。