综述：模拟霜冻和高温胁迫对冷季一年生谷物作物产量影响的挑战

这篇综述系统分析了气候变化背景下极端温度（霜冻/高温）对冷季谷物产量的影响机制，指出当前作物模型（APSIM/DSSAT/WOFOST等）在时空分辨率、非线性响应阈值、基因型特异性参数等方面存在六大挑战，强调整合亚日尺度气候数据与生理损伤机制对提升模型预测精度的重要性。

　　

2 建模假设与缺口

当前作物模型基于经验关系构建，但存在关键生理过程未被纳入的局限：温度设定中气象站数据与冠层实际温度存在"史蒂文森屏幕效应"差异（约2.2°C）；未考虑低温驯化（acclimation）和补偿效应；默认均质群体假设忽略田间表型异质性；空间变异受地形影响显著。更复杂的是，霜冻/高温与干旱的协同效应可造成65%产量损失，远超单一胁迫的叠加效应。

3 建模方法演进

主流模型采用惩罚函数模拟极端温度影响：

• 叶片面积：APSIM-Nwheat通过热胁迫因子（F_heat）加速衰老，34°C时衰老速率提高3倍

• 穗粒数：STICS模型采用0-1乘数器，但缺乏公开验证数据

• 产量校正：小麦（Zadoks生育期Z45-Z89）和油菜采用累积乘数法，澳大利亚案例显示模型误差可从50%降至20%

4 温度阈值图谱

通过整合52项研究数据构建损伤响应曲线（图1）：

• 小麦：花期-2°C霜冻导致穗粒数从29降至19，34°C高温使千粒重下降12.5%

• 油菜：开花期6周内-4°C霜冻或30°C高温可引发90%产量损失

• 关键窗口：谷物在开花期、豆类在结荚期最敏感，符合"临界期"理论

5 未来发展方向

突破模型瓶颈需解决：

1. 融合卫星遥感（如Himawari 8的2km分辨率）提升空间异质性表征

2. 开发基于生理机制的损伤算法，区分粒数/粒重响应函数

3. 建立符合FAIR原则的共享数据库，包含冠层微气象和高通量表型数据

4. 验证田间控制实验（如开放式增温棚）与自然胁迫事件的互补数据

6 结论启示

跨学科合作是破解"蒙特尼悖论"的关键——当前模型受限并非源于算法缺陷，而是对霜冻/高温胁迫的生理认知存在灰色地带。整合亚日尺度环境数据与分子-群体多尺度响应机制，将显著提升冷季作物在气候变化下的产量预测能力。