简谈玉米种植

美国玉米带的玉米产量对天气的敏感性是否正在变化。

因为这种具有重要经济价值的作物对干旱很敏感，并考虑到研究区域的极端高温和水汽压匮乏预计将大幅增加，这一点令人特别关切。

运用时间变异性和县一级空间变异性两种实证方法寻求玉米产量对干旱敏感性变化。其中，干旱条件的时间变异性来自于天气的变化，而县一级空间变异性则是由天气和土壤中植物可利用蓄水量（PAWS）差异共同驱动。

2012年

       

2012年，研究区域经历了一次严重的干旱，降水异常少，并高暴露于极端高温天数（EDDs）。平均敏感性结果显示：

在10 ~ 30℃之间，高生长期天数（GDDs）对玉米产量有显著的正效应；EDDs具有显著的负向效应，与已有研究一致；

4 ~ 8月达到650 mm的降水是具有积极作用的，尽管在10 ~ 90%的置信区间内包括了零作用；

而650 mm以上的过量降水有强烈的负面影响。

面板模型能够辨别平均天气敏感性，但它无法准确估计这些敏感性随时间的变化。这些结果强调了，仅依靠县级尺度的天气异常情况，很难通过实证估计近几十年来天气敏感性的变化。

空间分析

研究转向进行县一级空间分析。

首先考虑产量对PAWS的敏感性，因为这个变量决定了在经历干旱压力时地区的适应策略倾向。

通过原始PAWS和Scalable Crop Yield Mapper（SCYM）产量数据比较表明较高的PAWS对产量有积极影响。

通过回归模型估计，每增加100 mm的PAWS平均可以增加0.30 t ha−1的产量。

而在生长季中，每降雨100 mm可增加产量0.1 t ha – 1，这也再次强调了土壤对于应对干旱的重要性。

在推断时间变化中，发现在1999年至2018年期间，观察到灵敏度持续且显著增加。

2012年PAWS对产量至关重要，与该研究期间最大的气象干旱同时发生。

根据对不同的州回归分析，发现这些地区作物产量对PAWS敏感性是普遍的增加。其中，基线敏感性最高的三个州（MO, SD, IL）表现出了最大的敏感性增幅，但即使是最湿润的州也表现出了一定程度的敏感性增幅。转自（螺湾工作室）