作物生长阶段特异性极端温度胁迫对产量的影响评估及未来风险预测——以河南小麦玉米为例

《Journal of Agriculture and Food Research》：Growth stage-dependent extreme temperature stresses on crop yield

本研究针对气候变化下极端温度事件威胁粮食安全的问题，通过构建基于物候的计量经济模型，评估了2000-2020年河南小麦玉米不同生长阶段对极端温度的敏感性。结果表明：小麦在过渡期和生殖期对冷胁迫最敏感，玉米在后期发育阶段受影响最大；极端温度导致年均粮食损失约82万吨（占产量3%）。未来气候变暖将使作物脆弱性从急性冷胁迫转向慢性热胁迫，即便低排放路径下仍存在显著损失。研究成果为制定针对性适应策略提供了科学依据。

　　

随着全球气候变化加剧，极端温度事件的频率和强度持续增加，对农业生产构成了严重威胁。作为中国重要的粮食生产基地，河南省的小麦-玉米轮作系统面临着严峻的气候风险挑战。传统研究往往将整个生长季视为均质时段进行分析，忽略了作物在不同生长发育阶段对温度胁迫的响应存在显著差异，这限制了对气候影响机制的深入理解和有效应对策略的制定。

为突破这一局限，河南大学气候变化与碳中和实验室的研究团队在《Journal of Agriculture and Food Research》上发表了最新研究成果。该研究创新性地构建了一个基于物候学的分析框架，将小麦和玉米的生长周期精细划分为三个关键阶段：营养生长期(P1)、过渡期(P2)和生殖生长期(P3)。研究团队利用2000-2020年河南省107个县的高分辨率物候数据和气象观测资料，建立了包含暖日(TX90)、暖夜(TN90)、冷日(TX10)和冷夜(TN10)四类极端温度指标的评估体系。

在技术方法上，本研究主要采用了以下关键方法：首先基于中国气象站点逐日观测数据（1960-2020年）和ChinaCropPhen1km物候数据集，通过KDTree空间搜索算法匹配县域气象数据；其次运用固定效应计量经济模型，控制农业投入和管理因素后，量化各生长阶段极端温度的边际产量效应；最后利用CMIP6多模式集合（BCC-CSM2-MR、FGOALS-g3、MIROC6）在SSP126、SSP245、SSP585三种情景下进行未来风险预估，并采用方差校正增量法(VCDM)进行偏差校正。

3.1. 作物生长阶段极端温度事件动态

分析显示，2000-2020年间暖事件频率显著增加而冷事件减少，小麦全生育期遭遇极端温度的天数（144天）远高于玉米（50天）。小麦在P1和P2阶段暴露度最高，而玉米在P3阶段最为脆弱。暖夜(TN90)发生频率最高，表明夜间增温趋势更为明显。

3.2. 阶段特异性作物生长对极端温度事件的敏感性

模型结果表明：小麦在生殖期(P3)对冷日(TX10)最敏感，单日边际损失达-0.0087；玉米在P3阶段受冷日(-0.0147)和暖日(-0.0089*)影响最大。尽管冷日的单日影响更强，但暖事件的频率增加使其年际累积损失更为显著。

3.3. 不同SSPs下阶段特异性极端温度事件风险预估

未来情景显示，高温室气体排放路径(SSP585)下热相关极端事件频率将持续上升，而低温室气体排放路径(SSP126)能有效遏制这一趋势。小麦生长阶段的变异性较玉米更为显著。

3.4. 未来极端温度事件情景下预估产量损失

到2100年，SSP585情景下小麦和玉米产量损失最严重，SSP126情景可使县域小麦损失减少4880-12156吨。但即便在低排放路径下，累计损失仍达小麦42.6万吨、玉米554万吨，表明单一减排措施不足应对气候风险。

研究结论强调，作物对极端温度的响应具有明显的阶段特异性和物种差异性，未来气候变暖将使作物脆弱性从急性冷胁迫转向慢性热胁迫。通过量化历史损失和未来风险，本研究为制定生长阶段针对性的适应策略提供了科学依据，如优化播种期、选育耐逆品种和调整灌溉制度等。研究成果不仅深化了对气候-作物相互作用机制的理解，也为区域粮食安全风险管理提供了定量评估工具，凸显了气候变化减缓与适应性管理协同推进的必要性。