异常温度与降水量对意大利玉米和软小麦产量的季节性影响研究

《Scientific Reports》：Identification of critical timing when abnormal weather affects maize and soft wheat yields in Italy using functional quantile regression

　　

摘要

在这项研究中，我们应用功能回归分析来识别温度和降水量异常对谷物产量影响最大的特定季节时段。利用1952年至2023年意大利的省级数据，我们分析了两种主要谷物——玉米和软小麦，并量化了异常天气条件对整个生长周期产量的影响。与传统假设整个季节温度效应为累积加性的统计产量模型不同，我们的方法能够捕捉天气影响的时机和功能特征。具体而言，研究结果显示，高于平均水平的温度主要在玉米的茎伸长期到灌浆期（6月至8月）降低产量，其中影响最为显著的时间是在开花期（7月中旬）。对于软小麦而言，异常高的温度总体上会对产量产生负面影响，尤其是在茎伸长期（3月底到4月初）。降水量也会产生季节性影响：在生长初期会增加小麦产量，但在后期则会导致产量下降。这些发现强调了考虑季节内天气模式的重要性，为气候变化适应策略提供依据，包括及时调整关键作物管理措施。