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1、编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页 共1页利用形态测量法进行樱花花期预报的研究计文颖 首都师范大学资源环境与旅游学院 地理科学系摘要本文介绍了对玉渊潭樱花花芽和开花日期，建立了花芽开花前某天的长、宽以及这两者的乘积与当天距始花天数之间的数学模型，并通过进行相关系数和数模自检等相关检验的方法，验证了这种方法进行花期预测的准确性和可操作性，并据此为相关部门提供了建议。关键词樱花 花期预报 形态测量 预报模型 相关性检验引言万物生长都有一定的规律，植物的花芽萌发后，体积不断变化，这种变化与花开放的时间有一定的相关性。因此，通过对花芽的长、宽等特征进行连续测量、统
2、计和分析就可以对花期进行比较准确的预测并以此来指导生产、生活。目前公园每年春季举办的 “樱花赏花会”国内知名，荟萃二千余株樱花的“樱花园”，在春风中树树绯云绛雪，赏花人潮如融融春水涌动，成为京城早春特有的景致，因此，准确地预报花期对公园和游客来说有都很大的实际意义。基于此种目的，我们进行了花期预测的相关研究。材料与方法1. 材料获得和玉渊潭樱花基本情况北京玉渊潭公园现有樱花二十余种，共计近两千株，大部分集中在公园东侧的樱花园内。此次研究的材料选自樱花园内，确定十六株长势良好的樱花（包括杭州早樱2棵、山樱3棵、大山樱4棵、关山樱4棵、染井吉野3棵），并编号，进行定人定株的观测。2. 数据的收集与
3、整理测量方法采用坐标纸投影法，即将选定的花芽贴置在坐标纸上，从芽的基部测起，两侧其最大长度（长轴）和最大宽度（短轴）。以毫米为单位，估测到小数点后一位。自对花芽的测量自3月1日（杭州早樱花芽萌动）起至花芽分离那一天为止。起初隔天观测一次，随着花芽不断增大和花期的临近，改为每日观测。在每株待测的樱花上随机选取10枚发育正常的花芽进行测量，并将结果及时填于观测记录表中。每次记录要同时录入天气状况以及周围其他动植物物候现象，以供日后分析研究。另外，各株樱花的始花日期要准确记录。观测后，及时计算花芽的长轴与短轴的乘积，以及十枚花芽长轴、短轴以及二者乘积的均值，填入记录表。全部观测结束后，计算每次观测日
4、期与始花日期之间相差的天数（距始花天数）。将每日观测的均值转录入Excel工作表中进行处理，首先将同种樱花按距始花天数进行排序，随后分别计算各株樱花的长轴、宽轴和两者乘积的三日滑动平均值。这样，距始花天数（Y）与相应于这一天的各株观测数据：长轴三日均值（Xa）、短轴三日均值（Xb）和这两者成绩（Xa*b）之间分别构成变量对，据这些变量对绘制散点图，如下从散点图可以看出，各对变量中X与Y具有良好的相关性。进一步对它们进行相关分析，得出回归方程，其相关系数R均通过了=0.01的显著性检验。 依据其他各株樱花的观测数据所绘的散点图也明显显示出距始花天数与花芽生长量具有很好的相关性。进行相关回归分析相
5、关系数的平方R2分别为：距始花天数与花芽各生长量的相关系数被测樱花长a宽ba*b杭州早樱03杭10.96390.880.959903杭20.78940.88150.878山樱01山50.93180.95790.944201山60.94140.9510.936906山10.94150.81140.9131大山樱01大20.81410.75270.287701大30.7940.92180.899903大10.63380.61310.6567大40.75310.89090.8516关山樱关30.73990.88840.8548普10.8660.95910.941504关10.93680.93710.
6、936305关10.86350.6120.7433染井吉野03吉20.93450.96820.961703吉30.83620.8850.878603吉80.93190.9670.9675表1表1显示，被观测的16株樱花的花芽生长量均与距始花天数有很好的相关性，经检验，它们的相关系数R均通过了=0.01（n据观测持续天数取相应值）的显著性检验。3. 建立预报模型建立Y与X之间的数学关系，用可以得到较高的R2值得幂函数表示，得到的回归方程即为预报模型。各对变量得到的相应方程如下：预报模型被测樱花长a宽ba*b杭州早樱03杭1Y = 1723X-2.6546Y = 984.21X-3.411Y =
7、1545.8X-1.535603杭2Y = 4179.6X-2.9542Y = 831.95X-3.1313Y = 2224.7X-1.5643山樱01山5Y = 223.68X-1.1527Y = 155.31X-1.4055Y = 191.44X-0.63301山6Y = 215.97X-1.1324Y = 167.42X-1.4295Y = 201.75X-0.643406山1Y = 2522.5X-2.3471Y = 286.99X-1.9352Y = 1006.3X-1.1323大山樱01大2Y = 1323X-2.1782Y = 303.53X-2.0571Y = 652.86X-
8、1.069901大3Y = 8977X-3.2555Y = 1314.7X-3.1006Y = 3648.9X-1.609703大1Y = 1893.8X-2.8136Y = 2023.6X-3.9269Y = 2310X-1.6953大4Y = 1464.5X-2.3446Y = 586.62X-2.443Y = 1044.7X-1.2281关山樱关3Y = 14415X-3.0191Y = 622.59X-2.2471Y = 2613X-1.3132普1Y = 8061.6X-2.6817Y = 340.1X-1.8624Y = 1369.2X-1.123904关1Y = 8061.6X-
9、2.6817Y = 340.1X-1.8624Y = 1369.2X-1.123905关1Y = 2281.1X-2.1067Y = 271.45X-1.5863Y = 853.95X-0.9687染井吉野03吉2Y = 3672.6X-2.6314Y = 235.24X-1.9534Y = 777.31X-1.126103吉3Y = 19412X-3.3502Y = 272.25X-1.9522Y = 1355.9X-1.241803吉8Y = 4193.4X-2.7429Y = 227.03X-1.9712Y = 819.94X-1.1636表24. 检验及结果为了可考察所得预报模型的准确
10、性，我们进行了回报检验，并进行准确性评级，将回报数据按绝对误差分级，具体为：1天为i级，23天为ii级，45级为iii级，5天为iv级。然后计算各级回报次数占总回报次数的百分率，按照i级为4分、ii级为3分、iii级为2分、iv级为1分的标准予以评分，即将优劣不同的回报结果赋以不同的权重。将同一回报序列的各级得分加合在一起得到该预报模型的总分，并计算其满分率，即某一模型所的总分占满分400分的比例，以此反映该模型的回报水平。仍以03杭1为例说明（杭州早樱）03杭1预报模型的自检验实距始花天数长a检验所得天数差值等级宽b检验所得天数差值等级a*b检验所得天数差值等级245.35204iii2.8
11、3284iii15.29231i235.36203ii2.93252ii15.75221i225.36202ii3.02231i16.21211i215.18221i3.16192ii16.38210i205.00244iii3.30173ii16.55211i195.39201i3.40154iii18.42181i185.78162ii3.49144iii20.30153ii175.81161i3.42152ii19.94161i165.83160i3.35160i19.58160i156.08141i3.32172ii20.20150i146.33131i3.28173ii20.8115
12、1i136.18141i3.45141i21.25141i126.02153ii3.61120i21.69142ii116.43121i3.58132ii23.02132ii106.84111i3.55133ii24.35111i97.2690i3.87101i28.2390i87.6880i4.1871i32.1180i78.0970i4.3670i35.7061i68.5060i4.5360i39.2860i表3分级统计结果芽长a芽宽bA*b等级天数百分率等级天数百分率等级天数百分率i1368.42i842.11i1684.21ii421.05ii842.11ii315.79iii210.53iii315.79iii00.00iv00.00iv00.00iv00.00平均误差1.30平均误差1.87平均误差0.88总分357.89满分率89.47总分326.32满分率81.58总分384.21满分率96.05表4同样方法处理其它数据，得到其它各预报模型的检验结果，如下：全部预报模型的检验结果结果被测樱花芽长芽宽a*b总分满分率总分满分率总分满分率杭州早樱03杭1357.989.47326.381.58384.296.0503杭230075310.577.63347.486.84山樱01山53007531177.8930075
