氣候變暖背景下河南省夏玉米花期高溫災害風險預估*

陳懷亮, 李樹巖

(1.中國氣象局/河南省農業氣象保障與應用技術重點開放實驗室 鄭州 450003; 2.河南省氣象局 鄭州 450003; 3.河南省氣象科學研究所 鄭州 450003)

玉米(Zea mays)是我國第一大糧食作物, 在國民經濟發展中具有舉足輕重的地位, 河南是夏玉米種植大省, 播種面積331.7萬hm2, 總產1 752.1萬t[1]。隨著玉米產量水平的提高, 穗粒數對產量的決定作用愈加顯著[2]?；ǚ刍盍κ怯绊懰肓档闹匾蛑? 雖然玉米雄穗的耐熱和散粉特性存在著基因型間差異, 但高溫是造成玉米花粉活力減退的重要原因[3-4]。異常高溫影響花粉結構和功能, 造成花粉的數量和活力下降或花期不相遇, 最終導致籽粒敗育結實率下降和減產[5-7]。趙龍飛等[8]研究表明在開花期對玉米品種‘浚單20’進行高溫處理會使穗粒數下降20.4%～22.0%, 百粒重下降8.8%～10.5%。玉米抽雄到吐絲期適宜溫度為25～28 ℃, 但河南夏玉米抽雄散粉、吐絲期一般處于7月下旬到8月初的高溫期, 特別是在全球氣候變暖的大背景下, 夏玉米花期常遭遇高溫干旱等極端天氣, 作物產量急劇下降[9-10], 且目前生產上還缺乏有效的防御或緩解措施, 嚴重威脅玉米的安全生產[11]?；ㄆ诟邷匾殉蔀橛绊懞幽鲜∠挠衩咨L的主要氣象災害之一。

在高溫災害指標的研究方面, 氣象上通常將35 ℃作為高溫絕對閾值, 但農業生產中即使出現相對高溫也可使作物發生生理障礙而減產[12]。針對夏玉米花期高溫的危害特征和影響機理前人做了大量深入研究[13-20], 形成了一些高溫判定指標。如陳朝輝等[17]研究發現, 玉米處于38 ℃的極端高溫下3 d, 就會停止散粉, 授粉率與溫度呈負相關。徐翠蓮等[18]研究揭示, 溫度和濕度對花粉數量與壽命影響最大, 散粉期溫度≥28 ℃花粉量會明顯減少; 若溫度高于35 ℃甚至38 ℃時, 花粉活力很快喪失。王海梅[19]研究表明大于32 ℃高溫脅迫將對河套灌區玉米生理指標和產量構成產生影響。徐美玲[20]指出玉米雌花活力與溫度相關, 氣溫越高壽命越短, 氣溫達34.3～37.8 ℃時, 花絲壽命只有72 h。但這些生理機制方面的高溫熱害指標, 較難應用在生產實踐中。李德等[21]根據極端最高氣溫、日最高氣溫≥35 ℃的日數和日最高氣溫高于35 ℃的積害量及其期間的平均最小相對濕度構建了淮北平原夏玉米高溫熱害綜合氣候指標。王麗君[22]以日最高溫大于32 ℃的高溫累積度日和日最高溫大于32 ℃的天數作為評價玉米生育期內極端高溫風險的兩個指標。這些指標從氣象監測數據和災情調查資料出發, 更便于應用。

在高溫風險評估和區劃方面針對水稻(Oryza sativa)開展的研究較多, 對玉米高溫風險研究相對較少, 主要包括劉哲等[23-24]利用日高溫時長概率分布函數計算了黃淮海各縣區玉米花期高溫熱害風險概率和空間分布, 并利用MODIS 數據分析了2011—2014年黃淮海夏玉米高溫風險。尹小剛等[25]根據≥30 ℃的積溫和日數分析東北地區高溫對玉米生產的影響。在已有研究中結合氣候情景數據, 探討未來氣候變化條件下花期高溫災害風險演變特征的研究甚少。當前氣候變暖已是不爭的事實, 未來氣候增溫還會持續[26-27], 夏玉米抵御高溫熱害, 保障安全生產的形勢將更加嚴峻。

本研究重點在于應用未來氣候變化數據分析夏玉米花期高溫風險演變。首先, 借鑒前人研究成果提取夏玉米花期≥32 ℃或≥35 ℃高溫日數、發生頻率和高溫積害, 構建夏玉米花期高溫風險評估指標。然后引入RCP 氣候情景數據, 分析未來不同排放情景下夏玉米花期高溫災害的時空分布特征, 預估未來夏玉米花期高溫風險。研究結果對于調整玉米生產系統與抗逆栽培, 制定氣候變化適應對策具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

河南省位于黃河中下游(110°～117°E, 31.5°～36.5°N), 北亞熱帶向暖溫帶過渡地區, 地勢西高東低, 主要作物系統為冬小麥-夏玉米輪作。夏玉米6月上旬播種, 9月下旬收獲, 夏玉米生長季太陽總輻射1 900～2 400 MJ·m-2, 降水量400～600 mm, ≥10 ℃積溫2 600～3 100 ℃·d, 適宜玉米生長。研究區域為河南省夏玉米主要種植區, 其中信陽地區主要種植水稻, 不作為研究區。

1.2 數據來源

1.2.1 RCP 氣候情景數據

研究未來氣候變化對農業的影響需要結合氣候情景數據, IPCC 第5 次評估報告(AR5)中采用了融入政策因素的代表性濃度路徑(representative concentration pathways, RCPs)情景預估未來氣候變化趨勢[28]。包括歷史氣候模擬(historical)RCP-rf 數據和RCP 4.5、RCP 8.5 兩種排放情景下未來氣候變化預估數據, 氣候模式模擬的1961—2005年氣溫與觀測值的偏差除青藏高原外大部分地區在±1 ℃之間[28]。模式水平分辨率為50 km。時間尺度上基準氣候條件(RCP-rf)為1951—2005年, RCP 4.5 和RCP 8.5 為2006—2050年。RCP 氣候情景數據覆蓋河南全省區域共165 個格點, 其空間分布如圖1 所示。

1.2.2 夏玉米發育期數據

來源于河南省19 個夏玉米農業氣象觀測站, 其空間分布如圖2 所示。觀測年代選取記錄完整的1988—2017年共30年。

圖1 河南省RCP 情景數據示意圖 Fig.1 Sketch map of climate data in Henan Province under RCP scenarios

圖2 河南省夏玉米主產區和農業氣象站分布示意圖 Fig.2 Map of summer maize production area and distribution of agro-meteorological stations in Henan Province

1.3 夏玉米花期確定

以抽雄普遍期作為花期的開始日期, 抽雄普遍期向后推遲7 d 為花期的結束日期。根據1988—2017年的農業氣象觀測資料, 計算夏玉米花期開始和結束日期的多年平均值, 即花期常年值。根據距離相近原則, 將花期起止日期常年值推算到河南省區域內的RCP 氣候格點數據上。夏玉米抽雄期日序(花期開始日期)的常年值如圖3 所示。

1.4 夏玉米花期高溫熱害指標

降志兵等[5]研究表明溫度達到32 ℃且持續60 min, 玉米小花受精率和總結實率顯著低于對照; 當溫度高于 35 ℃時小花受精率和總結實率也顯著低于32 ℃處理。因此, 將≥32 ℃和≥35 ℃作為兩個不同程度高溫熱害的致災閾值, 即≥32 ℃為輕度受害, ≥35 ℃為重度受害。綜合考慮夏玉米花期高溫熱害發生的頻率和強度, 結合前人研究成果[21-22,29], 確定≥32 ℃和≥35 ℃的“高溫日數”和“高溫積害”作為評價花期高溫影響的指標。

圖3 河南省夏玉米抽雄期日序常年值 Fig.3 Average Julian day series of booting of summer maize in Henan Province

1)高溫日數: 在1.2 中確定的夏玉米花期7 d 內, 當日最高氣溫≥32 ℃時作為輕度高溫日,日最高氣溫≥35 ℃時作為一個重度高溫日, 每年花期輕、重高溫災害發生的總日數為輕、重度高溫日數。

2)高溫積害: 以花期最高氣溫≥32 ℃或≥35 ℃的高溫累積值, 來表征高溫災害發生的嚴重程度, 單位為℃·d。計算公式如下:

式中: THi表示≥32 ℃或≥35 ℃的高溫積害值, 即THi可表示為TH32或TH35; Thi為當日積害值; Tmax為逐日最高氣溫; T0為夏玉米花期最高溫的臨界值, 即32 ℃或35 ℃。

1.5 夏玉米花期高溫災害發生頻率

統計多年夏玉米花期高溫日數除以花期總日數, 可計算高溫災害發生的頻率, 公式如下:

式中: Pi為花期≥32 ℃或≥35 ℃高溫的發生頻率, 即Pi可表示為P32或P35; ni為夏玉米花期內≥32 ℃或≥35 ℃高溫日數; Ni為夏玉米花期總日數。

1.6 夏玉米花期高溫風險綜合指數及風險等級劃分

氣候風險指數可用概率乘以強度來表示, 夏玉米花期高溫風險綜合指數計算方法如下:

式中: I 為夏玉米花期高溫風險綜合指數, ω1和ω2分別為不同程度高溫影響的權重系數, P32和P35分別為≥32 ℃或≥35 ℃的高溫發生頻率, TH32和TH35分別為對應等級的高溫積害值。

ω1和ω2確定方法: 降志兵等[5]研究指出高溫處理1 h 后, ≥32 ℃或≥35 ℃處理受精結實率均與對照呈顯著差異, 較對照分別降低49%和65%, 因此權重系數取值為二者損失率的相對比例, 計算方法如下:

以RCP-rf 基準條件為參考, 將夏玉米花期高溫發生風險指數劃分為輕、中、重3 級。分級的閾值計算公式如下:

式中: Ia為分級的閾值; Imax為全區域最高高溫風險綜合指數; ai為分級系數, 其中輕度與中度風險分級系數取0.4, 中度與重度風險分級系數取0.7。根據閾值大小, 將計算得到的分級閾值直接應用到RCP 4.5 和RCP 8.5 情景下進行輕、中、重風險等級劃分。

1.7 數據處理分析方法

采用Microsoft Excel 進行數據處理, 利用Suffer軟件選擇克里金插值方法作圖。

2 結果與分析

2.1 夏玉米花期高溫日數及災害發生頻率

2.1.1年際變化

夏玉米花期≥32 ℃高溫日數變化如圖 4a1-a3所示。RCP-rf 情景下≥32 ℃高溫日數為0.4～6.8 d, 多年平均4.2 d, 呈顯著上升趨勢(P＜0.05); RCP 4.5情景下多年平均為4.7 d, 變化趨勢不顯著; RCP 8.5情景下增溫幅度更大, ≥32 ℃高溫日數平均為4.8 d, 呈顯著上升趨勢(P＜0.05)。夏玉米花期≥35 ℃高溫日數變化如圖4b1-b3 所示, RCP-rf 情景下≥35 ℃高溫日數多年平均為 2.0 d, 也呈顯著上升趨勢(P＜0.05); RCP 4.5 情景下多年平均為2.7 d, 變化趨勢均不顯著; RCP 8.5 情景下多年平均為2.8 d, 呈顯著上升趨勢(P＜0.05)。

圖4 RCP 情景下河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高溫日數 Fig.4 Changes of days of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃高溫發生頻率與高溫日數的變化趨勢一致(圖略), RCP-rf 情景下夏玉米花期高溫≥32 ℃和≥35 ℃發生頻率多年平均為61.3%和28.8%; RCP 4.5 情景下夏玉米花期高溫發生頻率上升趨勢不顯著, 多年平均為69.6%(≥32 ℃)和38.3%(≥35 ℃); RCP 8.5 情景下夏玉米花期高溫發生頻率呈顯著上升趨勢(P＜0.05), 多年平均為70.4%(≥32 ℃)和40.1%(≥35 ℃)?！?5 ℃高溫發生頻率的波動性增加, 未來情景下變異系數分別為15.4%(RCP 4.5)和13.9%(RCP 8.5), 均高于基準條件的12.1%。

2.1.2 頻率空間分布

夏玉米花期≥32 ℃高溫日數及災害發生頻率空間分布如圖5a1-a3 所示。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫日數全省為1.7～5.7 d, 高溫發生頻率全省為20.5%～81.0%; 除三門峽、洛陽和南陽的西部外, 全省其他大部分地區≥32 ℃高溫發生頻率均在70%以上。RCP 4.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫日數為2.4～6.3 d, 高溫發生頻率全省為30.6%～89.9%; ≥32 ℃高溫發生頻率的高值區主要分布在新鄉、鄭州、平頂山及南陽一線以東的大部分地區, 頻率大于80%。RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫發生頻率全省為36.1%～87.3%, 高溫日數2.8～6.1 d, 發生頻率大于80%的高值區分布與RCP 4.5 情景相似。與基準條件相比, 未來排放情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫發生日數分別增加0.6 d (RCP 4.5)和0.5 d (RCP 8.5), 發生頻率增加9.1% (RCP 4.5)和11.0% (RCP 8.5)。

夏玉米花期≥35 ℃高溫日數及災害發生頻率空間分布如圖5b1-b3 所示。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫日數為0.3～3.6 d, 高溫發生頻率全省為3.9%～51.9%; 其中焦作、洛陽、平頂山和駐馬店一線以東的大部分地區≥35 ℃高溫發生頻率均在40%以上。RCP 4.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫發生頻率全省為8.8%～59.7%, 高溫日數為0.8～4.2 d, ≥35 ℃高溫發生頻率的高值區主要分布在新鄉、鄭州、平頂山及駐馬店一線以東的大部分地區, 高溫發生頻率在50%以上。RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫發生頻率全省為12.7%～56.3%, 高溫日數為0.9～3.9 d, 發生頻率大于50%高值區較RCP 4.5情景分布范圍更廣。與基準條件相比, 未來排放情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫發生日數分別增加 0.6 d (RCP 4.5)和0.7 d (RCP 8.5), 發生頻率增加8.7% (RCP 4.5)和8.3% (RCP 8.5)。

圖5 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高溫日數及發生頻率空間分布 Fig.5 Spatial distribution of days and occurrence frequency of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering stage in Henan Province under RCP scenarios

2.2 夏玉米花期高溫積害

2.2.1 年際變化

夏玉米花期≥32 ℃高溫積害年際變化如圖6a1-a3 所示。RCP-rf 情景下≥32 ℃高溫積害多年平均為151.3 ℃·d, 呈顯著上升趨勢(P＜0.05); RCP 4.5情景下變化趨勢不顯著, 多年平均為 174.9 ℃·d; RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫積害也呈顯著上升趨勢(P＜0.05), 多年平均為177.9 ℃·d。夏玉 米花期≥35 ℃高溫積害年際變化如圖6b1-b3 所示, RCP-rf 情景下≥35 ℃高溫積害多年平均為75.5 ℃·d, 呈顯著上升趨勢(P＜0.05); RCP 4.5 情景下變化趨勢不顯著, 多年平均為99.5 ℃·d; RCP 8.5 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫積害也呈顯著上升趨勢(P＜0.05), 多年平均為106.1 ℃·d。

圖6 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高溫積害變化 Fig.6 Change of accumulation of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

不同情景下≥32 ℃高溫積害變異系數差別較小, 但≥35 ℃高溫積害變異系數在未來情景下為48.9%(RCP 4.5)和46.1%(RCP 8.5), 均高于基準條件的38.6%, 表明重度高溫災害發生的波動性更大。

2.2.2 空間分布

夏玉米花期≥32 ℃高溫積害空間分布如圖7a1-a3 所示。RCP-rf 情景下全省≥32 ℃高溫積害為48.5～200.9 ℃·d, 其中焦作、洛陽、南陽一線以東的大部分區域為高溫積害高值區, 在 180 ℃·d以上, 約占全省夏玉米主栽區面積的 62%。RCP 4.5 情景下全省≥32 ℃高溫積害為73.4～231.3 ℃·d, 大于180 ℃·d 的高值區主要分布在焦作、濟源、洛陽和南陽一線以東的大部分地區, 分布面積約占全省夏玉米主栽區面積的82%。RCP 8.5 情景下全省≥32 ℃高溫積害為 7.3～223.8 ℃·d, 分布形式與RCP 4.5 情景相似, 積害在180 ℃·d 以上的范圍約占全省夏玉米主栽區面積的 84%。與基準條件相比, 未來排放情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫積害分別增加25.4 ℃·d (RCP 4.5)和25.6 ℃·d (RCP 8.5)。

夏玉米花期≥35 ℃高溫積害空間分布如圖7b1-b3 所示。RCP-rf 情景下全省≥35 ℃高溫積害為9.8～138.5 ℃·d, 安陽、濮陽、鶴壁、新鄉、鄭州、開封、許昌和周口的大部地區高溫積害120℃·d 以上, 約占全省夏玉米主栽區面積的25%。RCP 4.5 情景下全省≥35 ℃高溫積害為 22.5～160.3 ℃·d, 大于120 ℃·d 的積害高值區主要分布在焦作、濟源、洛陽及南陽一線以東的大部分地區, 面積較基準條件明顯增加, 約占夏玉米主栽區面積的60%。RCP 8.5情景下全省≥35 ℃高溫積害為32.7～154.9 ℃·d, 大于120℃·d 積害分布范圍更廣, 約占夏玉米主栽區面積的68%。與基準條件相比, 未來排放情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫積害分別增加25.8 ℃·d (RCP 4.5)和31.4 ℃·d (RCP 8.5)。

圖7 RCP 情景河南省夏玉米花期≥32 ℃和≥35 ℃的高溫積害空間分布 Fig.7 Spatial distribution of accumulation of temperature higher than 32 ℃ and 35 ℃ during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

2.3 夏玉米花期高溫綜合風險分析

綜合夏玉米花期高溫發生頻率和積害強度計算的綜合風險指數空間分布如圖8 所示。河南省夏玉米高溫熱害綜合風險指數總體上呈東高西低的分布形式。RCP-rf 情景下高值風險區主要分布在新鄉、鄭州、許昌、漯河、周口及其以東以北的地區(商丘除外), 約占夏玉米主栽區面積的30.1%; 低值風險區主要分布在豫西三門峽、洛陽西部和南陽的西部。RCP 4.5 情景下, 濟源、洛陽和南陽一線以東地區均為高風險區; 低值風險區主要分布在豫西三門峽、 洛陽西部和南陽的西北部, 面積較基準條件下明顯減小。RCP 8.5 情景下, 增溫幅度更大, 高值風險區分布范圍較RCP 4.5 情景相比向西進一步擴大, 低值風險區面積進一步縮小。未來情景下高值風險區分布面積占夏玉米主栽區面積的63.4%(RCP 4.5)和76.3%(RCP 8.5), 較基準條件分別增加33.3% (RCP 4.5)和46.2% (RCP 8.5), 未來RCP 情景下夏玉米花期高溫災害風險明顯增加。

圖8 RCP 情景河南省夏玉米花期高溫綜合風險分布 Fig.8 Distribution of high temperature comprehensive risk during summer maize flowering in Henan Province under RCP scenarios

3 討論

許多氣候變化影響研究指出, 溫度升高對作物生產的影響十分顯著[30-34]。但大多關注的是平均溫度對作物生長發育和產量的影響。然而作物產量與溫度之間是非線性關系, 小于閾值產量隨溫度升高而增加, 高于閾值產量受災下降, 而極端高溫的發生將導致更大的產量損失[35-36]。降志兵等[5]研究表明極端高溫38 ℃以上處理1 h, 玉米開花授粉將造成致命的損失, 受精結實率僅2%。未來氣候變化情景下氣候不穩定性增加, 經統計基準條件下, 夏玉米花期≥38 ℃極端高溫發生頻率為10.6%, 未來氣候情景下增加到19.2%(RCP 4.5)和20.3%(RCP 8.5), 極端高溫發生概率增加將面臨更嚴重的絕收風險。本文僅重點分析了≥32 ℃和≥35 ℃兩個致災閾值的發生頻率和時空分布特征, 而對產量損失更大的極端高溫的影響還有待做進一步詳細分析。

受氣候情景數據時間分辨率的制約, 未來高溫災害風險的預估是建立在逐日氣象數據基礎上的。隨著高溫災害研究的不斷深入, 不同高溫持續時間對玉米花粉活力、產量影響的差異也很顯著[5], 已細化到以小時為時間尺度的研究層面, 對高溫災害影響的評估提出更精細化的氣象數據需求。

本文對夏玉米花期的判定是在假設品種熟性不變的基礎上完成的, 隨著氣候變暖, 生產上可通過改種偏晚熟的品種以充分利用生長季熱量資源提高產量。夏玉米花期亦會發生改變, 有可能避過發生極端高溫的高峰時段, 降低高溫災害影響。前人研究也指出播期調整是作物調節發育期趨利避害的較為有效措施[37], 通過改變播期調整花期, 躲避高溫影響。但花期調整的策略和范圍尚不明確, 以未來RCP 氣候情景下河南省夏玉米主要生長季平均最高氣溫變化為例(圖9), RCP-rf 基準條件下, 向前向后調整花期均有降低風險的可能。RCP 4.5 條件下向后調整花期可降低高溫風險。RCP 8.5 情景下, 向前向后調整播期均不利于躲避高溫, 尤其是向前調整, 花期高溫風險增加明顯。但這僅就最高氣溫變化的“平均態”而言, 不同地區氣候變化的差異性較大, 需要開展更深入的研究, 根據實際情況制定適應對策。

高溫往往伴隨著干旱, 研究表明高溫風險較高的地區干旱發生頻繁, 且高溫干旱的協同作用大于二者的簡單相加[38]。高溫加速了土壤蒸發和作物蒸騰, 使干旱加劇, 玉米受災減產風險增加。加強水肥調控是防御高溫干旱的綜合有效措施, 合理的灌溉可以降低田間溫度, 灌溉后玉米能得到充足的水分, 促進蒸騰作用, 降低冠層溫度, 增施有機肥、施用微 量元素鋅肥和后期補充鉀肥可以增加玉米耐熱性[24], 從而有效減少高溫災害影響。

圖9 RCP 情景下花期調整對夏玉米躲避高溫風險的 效果 Fig.9 Effect of adjusting flowering date on avoiding high temperature risk under RCP scenarios

4 結論

RCP-rf 情景下河南省夏玉米花期≥32 ℃高溫日數為1.7～5.7 d, 發生頻率為20.5%～81.0%。與RCP-rf相比, 未來RCP 情景下夏玉米花期≥32 ℃高溫發生日數增加0.6 d(RCP 4.5)和0.5 d(RCP 8.5), 發生頻率增加9.1%(RCP 4.5)和11.0%(RCP 8.5)。RCP-rf 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫日數在0.3～3.6 d 范圍, 發生頻率全省在3.9%～51.9%范圍。與RCP-rf 相比, 未來RCP 情景下夏玉米花期≥35 ℃高溫發生日數增加0.6 d(RCP 4.5)和0.7d(RCP 8.5), 發生頻率增加8.7%(RCP 4.5)和8.3%(RCP 8.5)。RCP-rf 情景下全省夏玉米花期≥32 ℃高溫積害為 48.5～200.9 ℃·d, ≥35 ℃高溫積害為9.8～138.5 ℃·d。與RCP-rf 相比, 未來 R CP 情景下≥3 2 ℃高溫積害增加 2 5.4 ℃·d(RCP 4.5)和25.6 ℃·d(RCP 8.5); ≥35 ℃高溫積害增加25.8 ℃·d(RCP 4.5)和31.4 ℃·d(RCP 8.5)。

夏玉米花期高溫綜合風險分布可知, RCP-rf 情景下高值風險區主要分布在新鄉、鄭州、許昌、漯河、周口及其以東以北的地區(商丘除外), 約占夏玉米主栽區面積的30.1%; 未來情景下高值風險區分布面積擴大至洛陽和南陽以東的大部分地區, 約占夏玉米主栽區面積的63.4%(RCP 4.5)和76.3%(RCP 4.5), 較基準條件分別增加33.3%(RCP 4.5)和46.2%(RCP 4.5), 未來氣候情景下夏玉米花期高溫災害風險增加。

致謝感謝國家氣候中心提供的利用區域氣候模式所進行的中國區域未來氣候變化模擬結果。