基于作物产量影响的美国玉米带干旱阈值优化研究

针对传统固定阈值法难以准确评估农业干旱的问题，本研究以美国玉米带为对象，利用伊利诺伊州、印第安纳州、爱荷华州和俄亥俄州的县级玉米产量数据，构建了基于实际影响的标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI3）动态阈值体系。结果表明，SPEI3与去趋势产量相关性更强，其D3（极端干旱）和D4（异常干旱）阈值分别为-1.3和-1.7，较固定阈值（-1.6/-2.0）显著提升分类精度，为农业风险管理和保险评估提供科学依据。

　　

干旱是威胁全球农业可持续性的核心问题，尤其在美国玉米带——这片占全美雨养玉米产量70%的关键区域，传统干旱监测系统依赖固定阈值（如SPI<-1.5为中度干旱），却忽视了温度驱动的蒸散效应（ET）对作物生长的动态影响。这种"一刀切"的评估方式常导致干旱严重性被低估，农民和保险公司难以制定精准的风险应对策略。

为破解这一难题，来自美国多所高校的联合团队在《Agricultural and Forest Meteorology》发表研究，创新性地将县级玉米产量数据作为农业干旱的生物指标，构建了基于实际影响的动态阈值体系。研究选取伊利诺伊州、印第安纳州、爱荷华州和俄亥俄州1981-2020年的玉米产量与气象数据，通过去趋势化处理消除品种改良等非气候因素干扰，采用分位数回归确定SPI和SPEI₃（3个月尺度）与产量损失的定量关系。

关键技术方法
研究整合了美国农业部县级产量数据与PRISM高分辨率气象数据集，运用R语言进行去趋势化处理（二次多项式拟合），通过Spearman相关性检验比较SPI/SPEI₃与产量的关联强度，采用分位数回归（90^th分位）确定不同干旱等级（D1-D4）的临界阈值。

研究结果

1. 温度因子的关键作用
   SPEI₃（整合降水与ET）与去趋势产量的相关系数达-0.43，显著高于SPI₃的-0.29，证实温度升高通过增强蒸散加剧干旱影响。

2. 动态阈值的优越性
   对于极端干旱（D3），SPEI₃动态阈值为-1.3，较美国干旱监测系统（USDM）固定阈值-1.6更敏感；异常干旱（D4）阈值从-2.0调整为-1.7，避免漏报高风险事件。

3. 空间异质性规律
   爱荷华州西北部等轻质土壤区对SPEI₃变化响应最显著，阈值波动幅度达±0.2，反映土壤持水能力的调节作用。

结论与展望
该研究首次证明基于作物响应的动态阈值可提升干旱监测精度30%以上，尤其适用于玉米生长关键期（6-8月）的干旱预警。通过将SPEI₃阈值与作物保险赔付率挂钩，可优化保费定价模型。未来需在更多作物体系验证该方法，并开发融合土壤湿度的混合指标。这项成果为应对气候变化下的农业干旱风险管理提供了范式转变。