2022年夏季陕西关中持续高温干旱天气成因及对农作物的影响

乔丹杨, 高萌, 卢晔, 王瑾婷, 王瑾, 刘帆

农学学报. 2023, 13(12): 60-67

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农学学报 ›› 2023, Vol. 13 ›› Issue (12) : 60-67. DOI: 10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2023-0020
农业信息 农业气象

2022年夏季陕西关中持续高温干旱天气成因及对农作物的影响

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Analysis of Persistent High Temperature and Drought in Summer of 2022 and Its Impacts on Crops in Guanzhong of Shaanxi Province

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摘要

2022年夏季陕西关中出现持续高温干旱天气,对玉米、苹果和猕猴桃等农作物生长发育造成严重影响。为研究此次高温干旱发生机制,利用关中地区46个自动气象站观测数据、欧洲中心ERA-5逐小时和月平均再分析资料等,研究主要高温时段大气环流特征和成因。结果表明:(1)主要高温时段为6月中下旬和8月上中旬,关中大部分地区出现中到重旱;(2)2个高温阶段均表现出下沉气流强盛的特征,但成因不同。6月高空异常的脊前负涡度平流输送在关中地区造成强烈的下沉运动,8月副高和南亚高压叠置,气候态正异常在陕西上空表现为异常强的下沉运动;(3)6月强盛的西北气流和8月副高异常偏西偏强使低层偏南气流减弱,阻断了水汽来源,均表现出水汽通量散度正异常,不利于出现有效降水;(4)高温干旱对粮食和经济作物产量和品质有一定影响,建议高温前采取有效措施,及时灌溉,降低田间温度,补充植株水分,增强植株蒸腾作用,降低农作物高温胁迫程度。

Abstract

Persistent high temperature and drought occurred in Guanzhong of Shaanxi Province in summer of 2022, causing serious impacts on the growth and development of crops such as maize, apple and kiwifruit. To study the mechanisms of the occurrence of heat and drought, observations from 46 automatic meteorological stations in Guanzhong area, and ERA-5 hourly and monthly mean reanalysis data were used to study the characteristics and causes of atmospheric circulation during the main high temperature periods. The results showed that (1) the main high temperature periods were mid-late June and early-mid August, with moderate to severe drought in most parts of Guanzhong. (2) Both high-temperature periods were characterised by strong sinking currents, but the causes were different. In June, strong sinking movements were maintained by anomalous pre-ridge negative vorticity advective, while in August, the superposition of the subtropical high and South Asian high caused the positive climate state anomalies and strong sinking movements over Shaanxi. (3) The strong northwesterly airflow in June and the abnormally westerly and strong subtropical high in August weakened the southerly airflow and blocked the source of water vapour, both showing positive anomalies of water vapour flux dispersion, which were not conducive to the occurrence of precipitation. (4) High temperatures and drought had an impact on the yield and quality of food and cash crops. It was recommended that effective measures should be taken before high temperatures to lower field temperatures, replenish plant water, enhance plant transpiration and reduce the degree of crop heat stress.

关键词

高温 / 干旱 / 农作物 / 关中地区

Key words

high temperature / drought / crops / Guanzhong

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乔丹杨 , 高萌 , 卢晔 , 王瑾婷 , 王瑾 , 刘帆. 2022年夏季陕西关中持续高温干旱天气成因及对农作物的影响. 农学学报. 2023, 13(12): 60-67 https://doi.org/10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2023-0020
QIAO Danyang , GAO Meng , LU Ye , WANG Jinting , WANG Jin , LIU Fan. Analysis of Persistent High Temperature and Drought in Summer of 2022 and Its Impacts on Crops in Guanzhong of Shaanxi Province. Journal of Agriculture. 2023, 13(12): 60-67 https://doi.org/10.11923/j.issn.2095-4050.cjas2023-0020

0 引言

猕猴桃(Actinidia chinensis Planch),也称狐狸桃、羊桃、毛木果、奇异果等,因猕猴喜食,故名猕猴桃,是一种品质鲜嫩,营养丰富,风味鲜美的水果。猕猴桃是20世纪人工驯化栽培野生果树最有成就的四大果种之一[1,2,3],其浆果具有特殊的风味,含多种氨基酸、多种矿物质、维生素C,藤、根、叶及果均可入药,具有很高的经济价值和使用价值。
猕猴桃现代种植技术已不断发展,人工规模化种植面积不断扩大。有关猕猴桃种植技术及与气象条件的关系,许多学者作了大量的研究,这些研究主要集中在猕猴桃生长季气象条件、猕猴桃产量与气象条件的关系[4,5,6];猕猴桃种植气候生态适宜性区划[7];猕猴桃高温干旱灾害风险评估[8];猕猴桃异常落果的原因及防御对策研究[9,10,11,12]等。近年来,较多研究还注重猕猴桃果品气候品质认证模型和方法技术[13,14,15]
适时采收是猕猴桃生产的关键技术之一。猕猴桃品质与成熟度密切相关,如过早采收,风味不佳。早采的猕猴桃流入市场,将大大损害猕猴桃在消费者心目中的形象,造成品牌形象的损失。猕猴桃成熟期主要由当地气候条件决定,其次与品种有关。猕猴桃的产地分布较广,品种各异,因此,成熟时间也相差较大。目前,猕猴桃的采收标准主要是依据猕猴桃生理成熟期,生产上最直接的判断方法是借助折光分析仪测定其可溶性固形物含量来确定。一般中华猕猴桃可溶性固形物含量(G)达6.2%~6.5%,美味猕猴桃可溶性固形物含量(G)达6.6%~7.0%,就可以认为达到采收成熟期。2013年以来,有些新培育的优良品种可达8.0%以上[16]
使用气象资料对农作物成熟期进行预报,已较早在其他农产品应用[16,17,18,19,20,21,22]。而对猕猴桃成熟期预报的方法研究,目前还是空白。对于猕猴桃成熟期的判断,目前仍然是主要依赖折光分析检测仪,在缺乏检测仪器的情况下,一般采用生育期天数判断成熟期[23],但同一品种,每年气象条件差异造成每年生育期相差较大,少则相差10天左右,多则20天左右。因此,生育期天数判断法,在实际生产中基本无法掌握,而广大专业猕猴桃种植户又缺少仪器检测设备和检测技术,开展猕猴桃成熟期预报方法研究,具有重要意义。
本研究采用湖北全苑生态农业科技公司浠水猕猴桃种植基地2017—2019年不同时期采样检测的猕猴桃可溶性性固形物含量(G)资料,与气象资料进行相关分析,并求取成熟熵,以成熟熵作为当年猕猴桃成熟期的预报因子,探讨猕猴桃成熟期预报方法,为猕猴桃规模化人工种植基地,根据当年气象条件,准确掌握成熟期,从而摆脱对折光分析检测仪的依赖性,提供有效方法。

1 材料和方法

1.1 猕猴桃可溶性固形物检测

猕猴桃可溶性性固形物含量资料来自湖北全苑生态农业科技公司,资料时间2017—2019年。公司猕猴桃种植基地位于湖北省浠水县散花镇石牛山村,115.09° E,30.31° N,海拔高度45 m。基地于2013年开始规模化人工种植猕猴桃,种植品种主要为中科院武汉植物园培育的‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’,按照生产有机产品的标准,通过土壤测定、抽槽整地、苗木定植、嫁接、棚架架设、配套建设滴灌、喷灌系统、防风系统,种植面积100 hm2,2017年挂果面积约45 hm2。‘金玉’、‘金桃’和‘满天红’成熟采收标准根据品种属性确定为可溶性固形物含量(G)≥8.0%。
2017年起,在猕猴桃生长果实营养积累期后期,即8月底或9月上中旬开始,每隔5~7天,对猕猴桃果实进行成熟度测定,每次采样数40~60果,求取平均。检测项目含单果重、可溶性固形物含量(G)、干物质含量、色彩角等,其中,可溶性固形物含量(G)检测分别对花萼端及花柱端进行检测,再求取平均。

1.2 气象资料

气象资料采用浠水县国家气象站观测资料。浠水县国家气象站位于115.22° E,30.47° N,海拔高度61.8 m,与猕猴桃种植基地直线距离18 km。资料时间与2017—2019年猕猴桃种植基地物候观测相对应。

2 结果和分析

2.1 猕猴桃成熟熵的设计与计算

先对猕猴桃不同时期测定的可溶性固形物含量与前阶段不同时段发育期温度、光照因子进行相关分析,选取相关性最好的2个因子:猕猴桃末花期次日至检测日前一天的≥0℃有效积温(ΣT)和累计日照总时数(ΣS)。
对ΣT、ΣS进行W检验,W计算值分别为:2.0493、2.129,均> (20,α=0.01) 0.868,表明数据符合正态分布。
对ΣT、ΣS进行共线性检验,R2=0.7672,方差膨胀因子VIFi=4.2955,表明ΣT、ΣS存在一定的共线性关系。使用逐步回归法,拟合优度变化显著,计算F值也变化显著,因此,忽略ΣT、ΣS共线性问题。
ΣT、ΣS与与可溶性固形物含量(G)相关系数分别为0.8577、0.8266,复相关系数为0.8759,F计算值26.9265>F查表值6.11 (α=0.001),通过F检验。
为了更加直接和更简便的使用气象因子计算猕猴桃的成熟度,且又能统筹考虑所选气象因子对作物(猕猴桃)成熟度的贡献值大小,这里先设计猕猴桃成熟熵的计算方法并计算不同检测时期成熟熵。
农作物生长发育及正常成熟与光、温、水等气象条件密切相关,但,猕猴桃标准化种植基地在配套建设滴灌、喷灌设施的条件下,猕猴桃生长发育及果实成熟所需的水分条件能够得到充分满足,致使前期降水量与猕猴桃成熟度的相关性不明显(计算失真),而温度条件和光照条件仍然是依靠自然气象条件,因此,这里不考虑降水量对成熟期的影响,只考虑温度和光照2个条件。
以猕猴桃末花期次日至统计日间的≥0℃有效积温(ΣT)和累计日照时数(ΣS)为猕猴桃成熟熵(H)的计算变量X1X2。因积温与日照时数单位和量纲均不同,需对2个变量进行加权处理。用二元回归分析计算得到的回归系数b1=0.0016、b2=0.0041,分别计算b1b2所占它们的总和的比重[24],得到2个变量的权重系数分别为:0.28、0.72,用检测日前一日ΣT和ΣS统计值分别与它们的权重系数相乘再求和,得到检测日期的前一日的成熟熵(H),如式(1)所示。
H=0.28ΣT+0.72ΣS
(1)

2.2 猕猴桃成熟熵与可溶性固形物含量回归分析

对各检测日计算得到的猕猴桃成熟熵再次进行W检验,W计算值为2.230,通过W检验,符合正态分布。
对成熟熵与可溶性固形物进行直线回归分析(表1),相关系数r=0.8718,并进行T检验,T计算值7.4747>查表值3.9920 (α=0.001),决定系数为0.76,相关显著。
表1 猕猴桃成熟熵回归分析
可溶性固形物含量
检测日期
末花期 可溶性固形物含量G
检测值/%
末花期次日至
检测前一日ΣT
末花期次日至
检测前一日ΣS
成熟熵(H) 回归计算
金玉
2017年
8月30日 4月17日 5.49 3456.1 834.4 1568.5 b1=0.0060
b0=-3.9875
r=0.8718
R=0.7593
T检验:
T=7.4747
t查表值(α=0.001):3.9920
9月6日 5.78 3620.7 835.7 1615.5
9月13日 6.14 3795.5 875.7 1693.2
9月20日 6.91 3965.8 928.5 1778.9
9月27日 6.46 4135.4 943.7 1837.4
10月4日 6.94 4291.3 953.3 1887.9
10月11日 7.6 4435.6 974.9 1943.9
10月18日 8.74 4546.3 974.9 1974.9
金玉
2018年
8月16日 4月14日 5.42 3231.5 759.8 1451.9
9月4日 6.4 3767.6 896.3 1700.3
9月11日 5.77 3947.2 941.6 1783.2
9月24日 6.9 4285.3 1011.0 1927.8
9月27日 7.22 4374.4 1027.4 1964.6
10月1日 7.08 4441.3 1044.0 1995.2
10月8日 9.57 4587.6 1131.1 2098.9
2019年
金桃
9月3日 4月23日 5.4 3481.9 842.7 1581.7
9月10日 5.4 3673.8 911.1 1684.7
9月17日 6.3 3876.5 967.4 1781.9
9月24日 7.1 4040.9 1022.0 1867.3
9月30日 8.3 4193.7 1068.6 1943.6
表1成熟熵计算数据系列建立猕猴桃成熟熵直线回归方程如(2)所示。
G=-3.9875+0.0060H
(2)
图1为猕猴桃可固含量(G)与成熟熵散点分布及回归分析效果比较图。
图1 猕猴桃可固含量与成熟熵分布及回归直线

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根据回归方程计算得到的2017—2019年可溶性固形物含量值(G)与检测实况值比较见表2。从结果看,两者最小误差0.03%,最大误差-0.96%,平均误差0.083%,均方差为0.31。
表2 猕猴桃可溶性固形物含量计算及检验
检测日期 可溶性固形物含量
检测值(G)/%
成熟熵(H) 可溶性固形物
含量计算值Gi/%
残差(δ) 方差(δ*)
2017年
金玉
8月30日 5.49 1568.5 5.42 -0.07 0.00
9月6日 5.78 1615.5 5.71 -0.07 0.01
9月13日 6.14 1693.2 6.17 0.03 0.00
9月20日 6.91 1778.9 6.69 -0.22 0.05
9月27日 6.46 1837.4 7.04 0.58 0.33
10月4日 6.94 1887.9 7.34 0.40 0.16
10月11日 7.6 1943.9 7.68 0.08 0.01
10月18日 8.74 1974.9 7.86 -0.88 0.77
2018年
金玉
8月16日 5.42 1451.9 4.72 -0.70 0.48
9月4日 6.4 1700.3 6.21 -0.19 0.03
9月11日 5.77 1783.2 6.71 0.94 0.89
9月24日 6.9 1927.8 7.50 0.60 0.36
9月27日 7.22 1964.6 7.73 0.51 0.26
10月1日 7.08 1995.2 7.98 0.90 0.82
10月8日 9.57 2098.9 8.61 -0.96 0.93
2019年
金桃
9月3日 5.4 1581.7 5.50 0.10 0.01
9月10日 5.4 1684.7 6.12 0.72 0.52
9月17日 6.3 1781.9 6.70 0.40 0.16
9月24日 7.1 1867.3 7.22 0.12 0.01
9月30日 8.3 1943.6 7.67 -0.63 0.39
平均 0.083 0.31
根据误差分析正态分布原理,可溶性固形物含量(G)回归计算值Gi置信度为0.05时的误差范围为:Gi±0.6076。
表2分析误差值情况,当G≤8.0时,误差值较小,误差较大值主要是当可溶性固形物含量(G)值>8.0%以后,即出现在达到采收期标准后。在成熟期预报应用中,当计算值G≥8.0时,已达到预报目的,停止计算,因此,这种较大误差对回归方程使用不产生实际影响。
按公式(1)计算得到3年成熟期的成熟熵分别为:1957.03、1961.43、1928.73,平均1949.06。按最大熵原则,取3个值中的最大值,即猕猴桃可溶性固形物含量(G)≥8.0%所需成熟熵为1961.43,其中,‘金玉’品种成熟熵为1961.43,‘金桃’品种为1928.73。
G=8.0代入公式(2),计算得到的猕猴桃成熟熵为1948.38,计算值与3年实况平均值1949.06误差较小(0.68),误差率0.035%。

2.3 猕猴桃成熟期预报与检验

根据实测猕猴桃可溶性固形物含量(G)达到≥8.0%的前后相邻两个检测日期内插求得2017—2019年猕猴桃实际成熟期(实况)分别为:10月14日(‘金玉’)、9月28日(‘金玉’)、9月29日(‘金桃’)。
根据预报方程计算得到的2017—2019年猕猴桃成熟期日期分别为:10月15日(‘金玉’)、9月27日(‘金玉’)、10月1日(‘金桃’),与实况误差-1~2天,平均误差0.7(偏迟)天(见表3)。
表3 猕猴桃成熟期预报计算及检验
检测日期 末花期次日至
统计日(ΣT)
末花期次日至
统计日(ΣS)
成熟熵
(H)
可溶性固形物含量G
计算值
检测
成熟期
预报成熟期
(G≥8.0日期)
误差/d
2017年
‘金玉’
10月9日 4413.6 974.9 1937.74 7.83
10月10日 4435.6 974.9 1943.9 7.87
10月11日 4451.7 974.9 1948.40 7.90
10月12日 4466.6 974.9 1952.6 7.92
10月13日 4482.5 974.9 1957.0 7.95
10月14日 4499.1 974.9 1961.7 7.98 10月14日
10月5日 4515.8 974.9 1966.35 8.01 10月15日 1
2018年
‘金玉’
9月23日 4285.3 1011.0 1927.8 7.77
9月24日 4309.7 1019.4 1940.7 7.85
9月25日 4333.3 1027.4 1953.1 7.93
9月26日 4374.4 1027.4 1964.6 7.96
9月27日 4374.4 1027.4 1964.6 8.00 9月27日 -1
9月28日 4397.2 1028.9 1972.0 8.04 9月28日
2019年
‘金桃’
9月25日 4096.1 1031.7 1889.7 7.54
9月26日 4119.9 1036.2 1899.6 7.60
9月27日 4143.5 1047.1 1914.1 7.69
9月28日 4168.0 1057.9 1928.7 7.78
9月29日 4193.7 1068.6 1943.6 7.87 9月29日
9月30日 4220.4 1079.3 1958.8 7.96
10月1日 4246.3 1090.0 1973.76 8.05 10月1日 2

3 结论与讨论

本研究基于收集到的猕猴桃可溶性固形物含量(G)检测资料与气象资料进行相关分析,设计猕猴桃成熟熵计算方法,所选取的气象因子:≥0℃有效积温和累计日照时数,是作物生长发育及成熟的最重要气象因子,具有明显的生物学意义。值得注意的是,在不具备灌溉设施条件下的猕猴桃人工种植基地,还需考虑将自然降水量纳入成熟熵计算因子,对降水变量的加权处理方法相同。
本研究对积温与日照数据的加权处理采用回归系数权重法,充分考虑了2个气象因子与猕猴桃成熟度的相关系数,消除了2个因子因单位和量纲的不同的影响,避免了人为主观确定权重带来的的分析误差,计算结果与实况高度近似。
在猕猴桃果实生长接近成熟时,即在猕猴桃果实营养积累期后期,可随时统计当年猕猴桃末花期次日至当前阶段气象资料,计算猕猴桃成熟熵,从而得到猕猴桃可溶性固形物含量(G),判断当前猕猴桃成熟度;也可按照猕猴桃不同品种可溶性固形物含量(G)采收标准,根据后期气温、日照数值预报,提前进行猕猴桃成熟期预报,从而准确预测猕猴桃商品上市时间。

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基于全国2 419个气象站1980—2018年逐日气象观测资料,利用Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、空间自相关及标准差椭圆等方法,选取4个典型的极端高温指数,分析了中国极端高温事件时空格局演变特征。结果表明:① 中国近40 a来夏天日数、热夜日数、暖夜日数和暖昼日数均呈显著的上升趋势,4个指数均在20世纪80、90年代偏少,2000年以后逐渐增加,4个极端高温指数均在2000年左右发生显著变化。② 4种极端高温指数的空间自相关主要是以高?高和低?低2种空间聚集形态为主,夏天日数和热夜日数的聚集性较强,近40 a来暖夜日数和暖昼日数的空间聚集性先增强后减弱,且空间聚集性分布格局由高?高包围低?低转变为低?低包围高?高。③ 4个指数变化率最大的站点均位于南方地区,其中夏天日数变化率最大的站点呈东西向分布格局,其余3个指数变化率最大的站点呈南北向分布格局,西南、西北地区交界地带夏天日数和暖昼日数在近40 a来变化率均显著高于全国其他地区,华东沿海地区暖夜日数的变化趋势方向性分布最明显,且变化趋势高于全国其他地区。
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利用1981—2019年5—9月新疆105个国家基本气象站日最高气温观测资料及美国国家环境预报中心和大气研究中心(National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research,NCEP/NCAR)逐日再分析资料,分析新疆区域性高温天气过程的时空变化特征及环流形势。结果表明:(1)1981—2019年新疆共出现100次区域性高温天气过程,主要发生在6—8月,其中7月最多、8月次之、6月最少;区域性高温天气过程主要出现在伊犁河谷平原地区、北疆准噶尔盆地南缘、南疆塔里木盆地及东疆平原地区。(2)进入21世纪后,新疆高温天气过程发生次数呈增加趋势,强度明显增强;过程开始时间有提前趋势,结束时间有推后趋势;过程累计日数则呈现“增加、减少、增加”的阶段性变化趋势。(3)造成新疆区域性高温天气过程的500 hPa环流形势主要分为4类,分别为伊朗副高东伸型(占54.0%)、叠加型(占32.0%)、新疆脊型(占12.0%)、西太副高西伸型(占2.0%)。
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利用杭州市1951—2015年逐日气象要素资料和1993—2014年太阳总辐射观测资料,通过高温、暖夜和炎热指数对杭州近65 a炎热天气变化特征进行分析,并尝试以08:00太阳辐射、气温和相对湿度为预报因子建立高温日逻辑回归(Logit)模型。结果表明:(1)杭州市65 a来高温日数、暖夜日数和炎热日数均呈缓慢上升趋势,2000年前后上升速率明显加快,其中高温日集中出现在每年7、8月,频率达86.8%;炎热临界值所对应温度随相对湿度的增大逐渐下降,温度差达3.7 ℃;(2)高温日数年际变化序列与08:00气温、相对湿度和太阳总辐射相关性较好,当08:00气温大于等于28.0 ℃、相对湿度小于等于70.0%、总辐射大于等于0.8 MJ·m-2时,较易出现高温天气;(3)Logit模型预报历史回报准确率达到87.0%,具有一定的应用价值。
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用1979—2011年逐日长江下游气温资料研究长江下游夏季高温日数与温度低频振荡的联系和变化特征。结果表明,长江下游夏季逐日气温主要有1525, 3060 和6070 d 的周期振荡,其中长江下游气温的3060 d 振荡强度年际变化和78月高温日数之间有显著的正相关。采用1979—2000年逐日长江下游气温3060 d低频分量和东亚850 hPa 低频温度主成分,构建了长江下游温度低频分量的延伸期预测的扩展复数自回归模型(ECAR)。对2001—2011年58月长江下游温度低频分量进行独立的实时延伸期逐日预报试验结果表明, 这种数据驱动的预测模型对3060 d时间尺度的长江下游低频温度分量的预测时效可达23 d左右, 对于提前2025 d预报长江下游地区夏季持续高温过程很有帮助,预报能力明显优于自回归模型(AR)。
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Increased climatic variability and more frequent episodes of extreme conditions may result in crops being exposed to more than one extreme temperature event in a single growing season and could decrease crop yields to the same extent as changes in mean temperature. The developmental stage of the crop exposed to increased temperatures will determine the severity of possible damage experienced by the plant. It is not known whether or not the damaging effects of heat episodes occurring at different phenological stages are additive. In the present study, the interaction of high‐temperature events applied at the stages of double ridges and anthesis in Triticum aestivum (L.) cv. Chablis was investigated. Biomass accumulation of control plants and that of plants experiencing high temperatures during the double‐ridge stage were similar and were reduced by 40 % when plants were subjected to a heat event at anthesis. Grain number on the main and side tillers declined by 41 %, and individual grain weight declined by 45 % with heat stress applied at the double‐ridge stage and anthesis or at anthesis alone. The harvest index was reduced from 0.53 to 0.33. Nitrogen contents in leaves were reduced by 10 % at the double‐ridge stage and by 25 % at anthesis. The maximum rates of CO2 assimilation increased with heat stress at the double‐ridge stage and higher rates were maintained throughout the growing season. The results clearly indicate that an extreme heat event at the double‐ridge stage does not affect subsequent growth or the response of wheat to heat stress at anthesis.
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\n The yield and quality of food crops is central to the well being of humans and is directly affected by climate and weather. Initial studies of climate change on crops focussed on effects of increased carbon dioxide (CO\n 2\n ) level and/or global mean temperature and/or rainfall and nutrition on crop production. However, crops can respond nonlinearly to changes in their growing conditions, exhibit threshold responses and are subject to combinations of stress factors that affect their growth, development and yield. Thus, climate variability and changes in the frequency of extreme events are important for yield, its stability and quality. In this context, threshold temperatures for crop processes are found not to differ greatly for different crops and are important to define for the major food crops, to assist climate modellers predict the occurrence of crop critical temperatures and their temporal resolution.\n
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In a 2-yr study, plants of an adapted, short-season single cross maize (Zea mays L.) hybrid were grown outdoors until 18 days post-silking. At that stage, the plants were transferred to controlled-environment growth cabinets where temperature effects on leaf senescence, grain and whole plant dry matter (DM) production and DM distribution were studied. The day/night temperature regimes were 25/15 °C, 25/25 °C, 35/15 °C and 35/25 °C. Higher temperatures reduced whole plant DM accumulation during grain filling. The reduction in DM accumulation was primarily related to a reduction in the period of time from 18 days post-silking until 100% leaf senescence and, to a limited extent, to a lower rate of whole plant DM production. Grain yield per plant was also lower under higher temperatures. The decreases in grain yield were almost entirely determined by a shorter duration of grain filling, while no temperature effect was observed on kernel growth rates or on kernel number per ear. During rapid grain filling, the increase in kernel DM results from utilization of a combination of assimilates temporarily stored in the vegetative plant parts and assimilates produced through current photosynthesis. Under the highest temperature regime, assimilates remobilized from other plant parts accounted for a greater proportion of kernel weight gain. In addition, there was an indication that higher night temperatures resulted in an increased proportion of gain in kernel weight resulting from remobilization of stored DM.Key words: Corn, temperature, grain-filling period, grain growth, yield components, leaf senescence
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基金

陕西省自然科学基础研究计划青年课题“关中平原城市群致灾性强对流天气网格客观预报方法研究”(2023-JC-QN-0311)
陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室青年基金课题“基于相似预报的高时空分辨率强对流预报研究”(2020Y-7)
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