抽象。众所周知，持续的气候变化导致地球许多地区当地温度和降水极端事件的频率和幅度增加。虽然气候条件的逐渐变化已被证明对植物开花日期有很大影响，但问题出现了，极端情况是否以及如何具体影响这一重要物候阶段的时间。研究这个问题需要应用针对事件时间序列的特定属性量身定制的统计方法。在这里，我们采用了事件重合分析，这是一种新颖的统计工具，可以评估两种类型的事件是否表现出相似的发生顺序，以便系统地量化极端气象和德国四种灌木物种开花时间之间的同时性。我们的研究通过强调早春温度对所研究植物开花的影响，证实了先前的实验研究结果。然而，以前仅基于相关性分析的研究不允许在没有进一步假设的情况下对这种相互依赖的强度进行明确的估计，我们的分析弥补了这一差距。除了极暖和极冷的春季温度的直接影响外，我们的分析还揭示了开花前秋季极端温度影响的统计学显着迹象。