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　　以核心指标积温为例，它反映了作物生长所需的热量条件，直接影响作物生长周期与产量形成。积温不足会导致作物发育迟缓，过高则可能抑制光合作用。江苏省气候中心农业气象科科长、正高级工程师徐敏指出：“农户只有清楚掌握当地积温变化，才能科学安排播种，避开高温或低温危害。”但在江苏地区的测算中，团队却发现模型显示部分高海拔地区气温反常偏高。经核查，问题源于气象观测站海拔高度不足所导致的数据偏差。这凸显了基础数据质量对区划准确性的关键影响。

　　品质区划的复杂性在于，需解析温度、降水、日照等多类气候因子对农产品关键品质成分的综合影响，并厘清其间的相互作用机制。以大豆为例，脂肪和蛋白质含量是评判其品质的“金标准”，但究竟是哪些气候因子主导这些成分的形成？这些因子之间又如何相互作用？黑龙江省气象科学研究所高级工程师曲辉辉说：“划定品质产区不能仅凭单一指标，不能因为某地大豆蛋白质含量高，就简单划为‘高蛋白区’。必须首先排除品种遗传因素的影响，才能准确剥离出气候的作用密码。”这要求科研人员不仅要有扎实的数据基础，更需通过精细的模型分析，揭示气候与品质之间隐藏的规律。