四十年极端温度重塑中国小麦区域产量格局与适应性策略

针对极端气候影响小麦产量的关键科学问题，本研究通过构建区域面板回归模型，量化了中国四大麦区（SW/NW/WS/SP）1980-2020年间极端积温（EDDs）、冻害日数（FDDs）与生长度日（GDDs）的复合效应。发现EDDs导致各麦区减产0.52%-2.58%，且北部春小麦（SP）对高温极端事件耐受性最低。研究为气候智慧型小麦育种和区域适应性管理提供了实证依据。

　　

气候变化正以前所未有的速度威胁着全球粮食安全，其中小麦作为20%人类膳食热量和蛋白质的来源首当其冲。中国作为世界最大小麦生产国，其17.8%的全球产量贡献背后，却隐藏着气候极端事件带来的严峻挑战——热浪、霜冻和降水格局改变正在悄然改写小麦生产的区域版图。传统研究多聚焦单一气候因子或局部区域，难以揭示多极端事件复合作用下，不同生态类型小麦（冬/春小麦）的响应机制。这一认知空白使得气候适应性育种和精准农艺措施的开发缺乏科学依据。

陕西省农业干旱重点实验室联合多家机构的研究团队，在《Journal of Environmental Management》发表的研究填补了这一空白。研究团队创新性地整合了1980-2020年间全国410个气象站数据和22省小麦产量记录，采用面板回归模型（Panel regression models）量化了四大麦区（南方冬麦区SW、北方冬麦区NW、冬春混种麦区WS、春麦区SP）对极端积温（Extreme growing-degree days, EDDs）、冻害日数（Freezing degree-days, FDDs）和降水（Prcp）的响应差异。

关键技术方法包括：1）基于中国气象局（CMA）41年气象数据构建EDDs/FDDs/GDDs等极端气候指标；2）运用空间面板回归控制未观测异质性；3）通过区域特异性模型解析冬/春小麦气候响应差异；4）结合长期观测数据验证模型稳健性。

【Climate trends in the major wheat production zones from 1980 to 2020】
研究发现1980-2020年间，所有麦区EDDs和GDDs均显著上升（SP区EDDs增幅最大达12.09°C/十年），而FDDs普遍下降。降水变化呈现区域异质性，但整体呈"北减南增"趋势。

【Discussion】
极端高温（EDDs）是减产主导因素：SP区因高温减产达2.58%，显著高于SW区（0.52%），揭示春小麦对热胁迫更敏感。复合分析显示，EDDs+FDDs+GDDs共同导致SP区减产3.28%，而降水增加仅部分抵消WS区（1.65%）和SP区（0.84%）损失。值得注意的是，NW/WS/SP区在降水增加背景下，气候复合胁迫仍造成额外2.84%-3.56%减产，证实"以水补温"策略的局限性。

【Conclusions】
该研究首次系统揭示了中国不同生态型小麦对气候极端事件的梯度响应规律：1）高温耐受性排序为冬小麦（SW/NW）＞过渡型（WS）＞春小麦（SP）；2）北部麦区需优先关注EDDs-FDDs复合胁迫；3）当前降水增加难以弥补温度极端化损失。研究为制定区域特异性适应策略（如SP区耐热育种、NW区霜冻预警系统）提供了量化依据，对保障气候变化背景下的全球小麦供应链稳定具有重要决策支持价值。