Global plant hardiness zones for phytosanitary risk analysis

Plant hardiness zones are widely used for selection of perennial plants and for phytosanitary risk analysis. The most widely used definition of plant hardiness zones (United States Department of Agriculture National Arboretum) is based on average annual extreme minimum temperature. There is a need for a global plant hardiness map to standardize the comparison of zones for phytosanitary risk analysis. Two data sets were used to create global hardiness zones: i) Climate Research Unit (CRU) 1973-2002 monthly data set; and ii) the Daily Global Historical Climatology Network (GHCN). The CRU monthly data set was downscaled to five-minute resolution and a cubic spline was used to convert the monthly values into daily values. The GHCN data were subjected to a number of quality control measures prior to analysis. Least squares regression relationships were developed using GHCN and derived lowest average daily minimum temperature data and average annual extreme minimum temperatures. Error estimate statistics were calculated from the numerical difference between the estimated value for the grid and the station. The mean absolute error for annual extreme minimum temperature was 1.9ºC (3.5ºF) and 2/3 of the stations were classified into the correct zone. Zonas de resistência às plantas, definidas pelo " United States Department of Agriculture National Arboretum" com base na média anual das temperaturas mínimas extremas, são amplamente utilizadas para a seleção de plantas perenes e para a análise de risco fitossanitário. Há necessidade de um mapa global para padronizar a comparação de zonas nas análises de risco fitossanitário. Dois bancos de dados climatológicos foram utilizados para criar tais zonas globais de resistência às plantas: i) conjunto de dados mensais de 1973-2002 da " Climate Research Unit (CRU)" ; e ii) dados climatológicos diários da " Daily Global Historical Climatology Network (GHCN)" . Os dados mensais da CRU foram ajustados a uma escala reduzida de resolução de cinco minutos, e um ajuste cúbico foi empregado para converter os dados mensais para diários. Os dados da RDGH foram submetidos a várias medidas de controle de qualidade antes de serem empregados nas análises. Relações de regressão pelo método dos mínimos quadrados foram desenvolvidas usando dados da RDGH, resultando nos mais baixos valores médios diários de temperatura mínima e média anual das temperaturas mínimas extremas. Os erros estatísticos estimados foram calculados a partir da diferenç