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气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害 风险预测方法

阅读：376发布：2020-05-11

专利汇可以提供气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，旨在解决现有技术中尚无准确、精确预估未来夏玉米花期高温灾害风险及演变方法的技术问题。本发明将待预测地花期起止日期常年值推算到试验地行政区域经纬度范围内的RCP气候格点数据上；以花期最高气温≥32℃或≥35℃的高温累积值表征高温积害值；计算高温灾害发生的频率 Pi、花期高温风险综合指数I、花期高温风险分级的阈值 Ia；根据Ia大小，应用到RCP情景下进行轻、中、重风险等级划分。本发明能够准确预估未来夏玉米花期高温灾害风险及演变，对调整玉米生产系统与抗逆栽培，适应气候变化具有重要意义。，下面是气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）确定待预测地夏玉米花期起止日期常年值，将所述花期起止日期常年值映射到所述待预测地行政区域经纬度范围内的RCP气候格点数据上，形成对应的预测数据库；
（2）利用所述预测数据库中的最高气温和花期日序数据按下式分别统计计算对应于夏玉米花期内的≥32℃和≥35℃气温下的高温积害值TH32和TH35：
                                      ——式（I），
                                ——式（II）；
其中，THi表示≥32℃或≥35℃下的高温积害值，Thi为当日积害值，Tmax为逐日最高气温，T0为夏玉米花期最高温的临界值32℃或35℃；n为夏玉米花期最高气温≥32℃或最高气温≥35℃的日数；
（3）分别统计计算当地历史上对应于夏玉米花期内的最高气温≥32℃和最高气温≥35℃下的高温灾害发生的频率P32和P35：
                                     ——式（III）；
其中， ni分为当地历史上夏玉米花期内≥32℃或≥35℃高温日数，Ni夏玉米花期总日数；
（4）按下式确定夏玉米花期高温风险综合指数I：
                           ——式（IV）；
其中，ω1和ω2分别为不同程度高温影响的权重系数；
（5）将所得高温风险综合指数I与已知或给定的风险等级划分阈值Ia，归属其风险等级。
2.依据权利要求1所述的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，在所述步骤（1）中，所述花期起止日期常年值为花期开始和结束日期的多年历史平均值。
3.依据权利要求2所述的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，所述花期开始日期为抽雄普遍期，所述花期结束日期为抽雄普遍期向后推迟7d。
4.依据权利要求1所述的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，在所述步骤（1）中，RCP气候格点数据采用RCP 4.5或RCP 8.5排放情景下的未来气候变化数据。
5.依据权利要求1所述的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，在所述步骤（4）中，分别通过试验统计计算≥32℃和≥35℃高温处理1个小时后的受精结实损失率a1和a2，再依下式计算ω1和ω2：
。
6.依据权利要求1所述的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，其特征在于，
在所述步骤（5）中，按步骤（2）～（4）得到待测地RCP rf情景下的全区域内的最高综合指数Imax，并按下式确定夏玉米花期高温风险分级的阈值Ia：
                                      ——式（V）；
其中，Imax为待预测地全区域的最高综合指数，ai为分级系数；其中，轻度与中度风险分界点的分级系数取0.4，中度与重度风险分界点的分级系数取0.7。

说明书全文

气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害 风险预测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及农业种植技术领域，具体涉及一种气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法。

背景技术

[0002] 玉米是我国第一大粮食作物，在国民经济发展中具有举足轻重的地位，河南是夏玉米种植大省，播种面积331.7万公顷，总产1752.1万吨。随着玉米产量水平的提高，穗粒数对产量的决定作用愈加显著。

[0003] 花粉活力是影响穗粒数的重要原因之一，虽然玉米雄穗的耐热和散粉特性存在着基因型间差异，但高温是造成玉米花粉活力减退的重要原因。异常高温影响花粉结构和功能，造成花粉的数量和活力下降或花期不相遇，最终导致籽粒败育结实率下降和减产。例如，陈朝辉等研究发现，玉米处于38℃的极端高温下3天，就会停止散粉，授粉率与温度成负相关，温度越高，授粉率越低。赵龙飞等研究表明在开花期对浚单20进行高温处理会使玉米的穗粒数下降20.4％～22.0％，百粒重下降8.8％～10.5％。玉米抽雄到吐丝期适宜温度为25～28℃，但河南地区夏玉米抽雄散粉、吐丝期一般处于7月下旬到8月初的高温期，特别是在全球气候变暖的大背景下，夏玉米花期常遭遇高温干旱等极端天气，作物产量急剧下降，且目前生产上还缺乏有效的防御或缓解措施，严重威胁玉米的安全生产。花期高温已成为该区域夏玉米生长的主要气象灾害之一。

[0004] 针对夏玉米花期高温的危害特征和影响机理前人做了大量深入的研究，如李德等根据构建了淮北平原夏玉米高温热害综合气候指标，王海梅研究表明大于32℃高温胁迫将对河套灌区玉米生理指标和产量构产生影响。在高温风险方面针对水稻开展的研究较多而玉米相对较少，如刘哲等利用日高温时长概率分布函数计算了黄淮海各县区玉米花期高温热害风险概率和空间分布，并利用MODIS数据分析了2011-2014年黄淮海夏玉米高温风险；尹小刚等根据≥30℃的积温和日数分析东北地区高温对玉米生产影响。

[0005] 当前气候变暖已是不争的事实，未来气候增温还会持续，因而，夏玉米抵御高温热害，保障安全生产的形势将更加严峻。在气候变化影响研究中，现有研究指出温度升高对作物生产的影响十分显著，但大多为平均温度对作物生长发育和产量的影响。随着高温灾害研究的不断深入，不同高温持续时间对玉米花粉活力、产量影响的差异也很显著，对高温灾害影响的评估提出更精细化的气象数据需求。

[0006] 然而，尚无科学、准确预估气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险及演变的方法。

发明内容

[0007] 本发明要解决的技术问题是提供一种气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，以解决现有技术中尚无科学、准确预估未来夏玉米花期高温灾害风险及演变方法的技术问题。

[0008] 为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

[0009] 设计一种气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法，包括以下步骤：

[0010] (1)确定待预测地夏玉米花期起止日期常年值，将所述花期起止日期常年值映射到所述待预测地行政区域经纬度范围内的RCP气候格点数据上，形成对应的预测数据库；

[0011] (2)利用所述预测数据库中的最高气温和花期日序数据按下式分别统计计算对应于夏玉米花期内的≥32℃和≥35℃气温下的高温积害值TH32和TH35：

[0012]

[0013]

[0014] 其中，THi表示≥32℃或≥35℃下的高温积害值，Thi为当日积害值，Tmax为逐日最高气温，T0为夏玉米花期最高温的临界值32℃或35℃；n为夏玉米花期最高气温≥32℃或最高气温≥35℃的日数；

[0015] (3)分别统计计算当地历史上对应于夏玉米花期内的最高气温≥32℃和最高气温≥35℃下的高温灾害发生的频率P32和P35：

[0016]

[0017] 其中，ni分为当地历史上夏玉米花期内≥32℃或≥35℃高温日数，Ni夏玉米花期总日数；

[0018] (4)按下式确定夏玉米花期高温风险综合指数I：

[0019] I＝ω1P32×TH32+ω2P35×TH35 ——式(IV)

[0020] 其中，ω1和ω2分别为不同程度高温影响的权重系数；

[0021] (5)将所得高温风险综合指数I与已知或给定的风险等级划分阈值Ia，归属其风险等级。

[0022] 优选的，在所述步骤(1)中，所述花期起止日期常年值为花期开始和结束日期的多年历史平均值。

[0023] 优选的，所述花期开始日期为抽雄普遍期，所述花期结束日期为抽雄普遍期向后推迟7d。

[0024] 优选的，在所述步骤(1)中，RCP气候格点数据采用RCP 4.5或RCP 8.5排放情景下的未来气候变化数据。

[0025] 优选的，在所述步骤(4)中，通过试验统计计算≥32℃和≥35℃高温处理1个小时后的受精结实损失率a1和a2，再依下式计算ω1和ω2：

[0026]

[0027] 优选的，在所述步骤(5)中，按步骤(2)～(4)得到待测地RCP rf情景下的全区域内的最高综合指数Imax，并按式确定夏玉米花期高温风险分级的阈值Ia：

[0028] Ia＝ai×Imax ——式(V)

[0029] 其中，Imax为待预测地全区域的最高综合指数，ai为分级系数；其中，轻度与中度风险分界点的分级系数取0.4，中度与重度风险分界点的分级系数取0.7。

[0030] 与现有技术相比，本发明的主要有益技术效果在于：

[0031] 本发明通过预测未来气候变暖背景下夏玉米花期高温灾害风险，能够了解掌握气候变暖条件下的花期高温灾害的时空变化特征，并准确预估未来夏玉米花期高温灾害风险及演变，对调整玉米生产系统与抗逆栽培，适应气候变化具有重要指导意义。附图说明

[0032] 图1为河南省RCP情景数据示意图；

[0033] 图2为河南省夏玉米抽雄期日序常年值示意图；

[0034] 图3为不同RCP情景下河南省夏玉米花期高温日数变化图；

[0035] 图4为不同RCP情景下河南省夏玉米花期高温日数及发生频率空间分布图；

[0036] 图5为不同RCP情景下河南省夏玉米花期高温积害变化图；

[0037] 图6为不同RCP情景下河南省夏玉米花期高温积害变化空间分布图；

[0038] 图7为不同RCP情景下河南省夏玉米花期高温综合风险分布图；

[0039] 图8为2017年河南省驻马店市西平县夏玉米高温灾情图之一；

[0040] 图9为2017年河南省驻马店市西平县夏玉米高温灾情图之二。

具体实施方式

[0041] 下面结合附图和实施例来说明本发明的具体实施方式，但以下实施例只是用来详细说明本发明，并不以任何方式限制本发明的范围。

[0042] 对于未来气候变化2014年联合国气候变化政府间专家委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)基于大气辐射强度设定，提出了4种代表性浓度路径情景数据RCPs数据，并首次融入了政策因素，其中包含RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6、RCP 8.5数据产品。

[0043] 在以下实施例中，RCP rf为当代情景数据，模拟时间序列为1951～2005年；RCP 4.5为温室气体排放与经济均衡发展模式，模拟时间序列为2006～2050年；RCP 8.5为温室气体排放最高路径，模拟时间序列为2006～2050年；所涉及的气象统计方法如无特别说明，均为常规方法。

[0044] 采用Microsoft Excel进行数据处理，利用suffer 软件选择克里金插值方法作图。

[0045] 实施例：气候变暖趋势下的河南省夏玉米花期高温灾害风险预测[0046] 1.试验地点和试验数据

[0047] (1)试验地点和气候情景数据的选择

[0048] 以河南省夏玉米主要种植区(除去种植水稻的信阳地区)为实施对象，并结合预估气候未来变化趋势的预估数据，即历史气候模拟RCP rf数据和RCP 4.5、RCP 8.5两种排放情景下未来气候变化数据，模式水平分辨率为50km。河南全省行政区域经度范围110°E～117°E，纬度范围31.5°N～36.5°N，覆盖河南全省区域共165个格点，根据格点数据分布由suffer软件作图生成如图1所示。

[0049] (2)夏玉米发育期数据统计

[0050] 来源于河南省17个夏玉米农业气象观测站。观测年代选取记录完整的1985～2014年共30年。

[0051] 2.试验方法

[0052] (1)夏玉米花期的选择

[0053] 以抽雄普遍期作为花期的开始日期，抽雄普遍期向后推迟7d为花期的结束日期。根据30年的农业气象观测资料，计算夏玉米花期开始和结束日期的多年历史平均值，即花期常年值。根据距离相近原则，将花期起止日期常年值推算到河南省区域内的RCP气候格点数据上。夏玉米抽雄期日序的常年值如图2所示。

[0054] (2)夏玉米花期高温热害指标

[0055] 在32℃～35℃的高温条件下，玉米花粉失水干枯，生活力丧失，且对柱头上花粉的进一步发育(如花粉的萌发和花粉管的生长)有抑制作用。温度达到32℃且持续60分钟，小花受精率和总结实率显著低于对照；当温度高于35℃时小花受精率和总结实率也显著低于32℃处理。因此，将≥32℃和≥35℃作为两个不同程度高温热害的致灾阈值，即≥32℃为轻度受害，≥35℃为重度受害。综合考虑夏玉米花期高温热害发生的频率和强度，确定≥32℃和≥35℃的“高温日数”和“高温积害”作为评价花期高温影响的两个指标。

[0056] 1)高温日数指标：在试验方法(1)夏玉米花期的选择中确定的夏玉米花期7d内，当日最高气温≥32℃时作为轻度高温日，日最高气温≥35℃时作为一个重度高温日，并分别统计每年轻、重高温灾害发生的总日数。

[0057] 2)高温积害指标：以花期最高气温≥32℃或≥35℃的高温累积值，来表征高温灾害发生的严重程度，其单位为℃·d。计算公式如下

[0058]

[0059]

[0060] 其中，THi表示≥32℃或≥35℃的高温积害值，Thi为当日积害值，Tmax为逐日最高气温，T0表示夏玉米花期最高温的临界值，即32℃或35℃。

[0061] (3)夏玉米花期高温灾害发生频率

[0062] 统计30年夏玉米花期高温日数除以花期总日数，可计算历史上高温灾害发生的频率，公式如下

[0063]

[0064] 其中，Pi为花期≥32℃或≥35℃高温的发生频率。ni分为夏玉米花期内≥32℃或≥35℃高温日数，Ni夏玉米花期总日数。

[0065] (4)夏玉米花期高温风险综合指数及风险等级划分

[0066] 气候风险指数用概率乘以强度来表示，夏玉米花期高温风险综合指数计算方法如下式：

[0067] I＝ω1P32×TH32+ω2P35×TH35 ——式(IV)

[0068] 其中，I为夏玉米花期高温风险综合指数，ω1和ω2分别为不同程度高温影响的权重系数，P32和P35分别为≥32℃或≥35℃的高温发生频率，TH32和TH35分别为对应等级的高温积害值。

[0069] ω1和ω2确定方法(参见降志兵等，高温对玉米花粉活力的影响[J].中国农业大学学报，2016,21(3):25-29)为：

[0070] a.设置试验：进入玉米穗吐丝期后，对长势基本一致的玉米套袋，按照温度处理需要划分小区并做好标记。散粉期剪花丝并采粉，经电热恒温箱加热对其进行高温处理。高温处理后再进行人工活体授粉，3d后测小花受精率，10d后籽粒形成中期统计玉米穗粒数，计算总结实率。

[0071] b.高温处理：共设置3个温度处理水平：32、35和38℃；每个温度下设置5个高温持续时间处理：5、10、20、30和60min，不作温度处理的设置为对照(CK)；每处理重复5次。

[0072] c.分别统计≥32℃和≥35℃高温处理1小时后的受精结实损失率，表明，≥32℃或≥35℃处理后受精结实率均与对照呈显著差异，较对照分别降低49％和65％，权重系数取值为二者损失率的相对比例，计算方法如下：

[0073]

[0074] 以RCP rf基准条件为参考，将夏玉米花期高温发生风险指数划分为轻、中、重三级。分级的阈值计算公式如下

[0075] Ia＝ai×Imax——式(V)

[0076] 其中，Ia为分级的阈值，Imax为全区域最高综合指数，ai为分级系数。

[0077] 根根河南玉米生产的实践经验结合专家意见，在河南省地区轻度与中度风险分级系数取0.4，中度与重度风险分级系数取0.7较为适宜，符合其生产实际状况。根据阈值大小，将计算得到的分级阈值直接应用到RCP 4.5和RCP 8.5情景下进行轻、中、重风险等级划分。

[0078] 3.预测模拟试验结果分析

[0079] (1)夏玉米花期高温日数及灾害发生频率年际变化

[0080] 夏玉米花期≥32℃高温日数变化如图3(a1)至(a3)所示，RCP rf情景下≥32℃高温日数在0.4～6.8d范围变化，多年平均为4.2d，呈显著的上升趋势(P<0.05)；RCP 4.5情景下多年平均为4.7d，变化趋势不显著；RCP8.5情景下增温幅度更大，≥32℃高温日数平均为4.8d，呈显著的上升趋势(P<0.05)。夏玉米花期≥35℃高温日数变化如图3(b1)至(b3)所示，RCP rf情景下≥35℃高温日数多年平均为2.0d，呈显著的上升趋势(P<0.05)；RCP 4.5情景下多年平均为2.7d，变化趋势均不显著；RCP8.5情景下≥35℃高温日数平均为2.8d，呈显著的上升趋势(P<0.05)。

[0081] 夏玉米花期≥32℃和≥35℃高温发生频率与高温日数的变化趋势一致(图略)，RCP rf情景下夏玉米花期高温≥32℃和≥35℃发生频率多年平均为61.3％和28.8％，未来RCP 4.5情景下夏玉米花期高温发生频率上升趋势不显著，多年平均为69.6％(≥32℃)和38.3％(≥35℃)。未来RCP8.5情景下夏玉米花期高温发生频率呈显著的上升趋势(P<
0.05)，多年平均为70.4％(≥32℃)和40.1％(≥35℃)。≥35℃高温发生频率的波动性增加，未来情景下变异系数分别为15.4％(RCP4.5)和13.9％(RCP8.5)，均高于基准条件的
12.1％。

[0082] (2)夏玉米花期高温日数及灾害发生频率空间分布

[0083] 夏玉米花期≥32℃高温日数及灾害发生频率空间分布如图4(a1)至(a3)所示，RCP rf情景下夏玉米花期≥32℃高温日数在1.7～5.7d范围，高温发生频率全省在20.5～81.0％范围。其中洛阳、平顶山及南阳中东部以东的大部分地区≥32℃高温发生频率在均在70％以上。RCP 4.5情景下夏玉米花期≥32℃高温日数在2.4～6.3d范围，高温发生频率全省在30.6～89.9％范围，≥32℃高温发生频率的高值区主要分布在郑州、平顶山及南阳中部以东的大部分地区，频率大于80％。RCP8.5情景下夏玉米花期≥32℃高温发生频率全省在36.1～87.3％范围，高温日数在2.8～6.1d范围，发生频率大于80％的高值区分布与RCP4.5情景相似。与基准条件相比，未来排放情景下夏玉米花期≥32℃高温发生日数分别增加0.6d(RCP4.5)和0.5d(RCP8.5)，发生频率增加9.1％(RCP4.5)和11.0％(RCP8.5)。

[0084] 夏玉米花期≥35℃高温日数及灾害发生频率空间分布如图4(b1)至(b3)所示，RCP rf情景下夏玉米花期≥35℃高温日数在0.3～3.6d范围，高温发生频率全省在3.9～51.9％范围。其中郑州、许昌及驻马店以东以南的大部分地区≥35℃高温发生频率在均在40％以上。RCP 4.5情景下夏玉米花期≥35℃高温发生频率全省在8.8～59.7％范围，高温日数在0.8～4.2d范围，≥35℃高温发生频率的高值区主要分布在新乡、郑州、许昌及驻马店北部以东的大部分地区，高温发生频率在50％以上。RCP8.5情景下夏玉米花期≥35℃高温发生频率全省在12.7～56.3％范围，高温日数在0.9～3.9d范围，发生频率大于80％高值区较RCP4.5情景分布范围更广。与基准条件相比，未来排放情景下夏玉米花期≥35℃高温发生日数分别增加0.6d(RCP4.5)和0.7d(RCP8.5)，发生频率增加8.7％(RCP4.5)和8.3％(RCP8.5)。

[0085] (3)夏玉米花期高温积害年际变化

[0086] 夏玉米花期≥32℃高温积害年际变化如图5(a1)至(a3)所示，RCP rf情景下≥32℃高温积害多年平均为151.3℃·d，呈显著的上升趋势(P<0.05)；RCP 4.5情景下变化趋势不显著，多年平均为174.9℃·d；RCP 8.5情景下夏玉米花期≥32℃高温积害也呈显著上升趋势(P<0.05)，多年平均为177.9℃·d。夏玉米花期≥35℃高温积害年际变化如图5(b1)至(b3)所示，RCP rf情景下≥35℃高温积害多年平均为75.5℃·d，呈显著的上升趋势(P<0.05)；RCP 4.5情景下变化趋势不显著，多年平均为99.5℃·d；RCP 8.5情景下夏玉米花期≥35℃高温积害也呈显著上升趋势(P<0.05)，多年平均为106.1℃·d。

[0087] 不同情景下≥32℃高温积害变异系数差别较小，但≥35℃高温积害变异系数在未来情景下为48.9％(RCP4.5)和46.1％(RCP8.5)，均高于基准条件的38.6％，表明重度高温灾害发生的波动性更大。

[0088] (4)夏玉米花期高温积害空间分布

[0089] 夏玉米花期≥32℃高温积害空间分布如图6(a1)至(a3)所示，RCP rf情景下全省在48.5～200.9℃·d范围。其中，驻马店、平顶山东部及郑州、焦作以东的大部分区域高温积害在180℃·d以上，约占全省夏玉米主栽区面积的53％。RCP 4.5情景下全省在73.4～231.3℃·d范围，大于180℃·d的积害高值区主要分布在焦作、洛阳和南阳及以东的大部分地区，分布面积约占全省夏玉米主栽区面积的70％。RCP 8.5情景下全省在87.3～223.8℃·d范围，分布形式与RCP 4.5情景相似，积害在180℃·d以上的范围约占全省夏玉米主栽区面积的71％。与基准条件相比，未来排放情景下夏玉米花期≥32℃高温积害分别增加
25.4℃·d(RCP4.5)和25.6℃·d(RCP8.5)。

[0090] 夏玉米花期≥35℃高温积害空间分布如图6(b1)至(b3)所示，RCP rf情景下全省在9.8～138.5℃·d范围。仅郑州、许昌、周口以东以北的地区高温积害在120℃·d以上，约占全省夏玉米主栽区面积的21％。RCP 4.5情景下全省≥35℃高温积害在22.5～160.3℃·d范围，大于120℃·d的积害高值区主要分布在焦作、郑州、平顶山以东的大部分地区，面积较基准条件明显增加约占夏玉米主栽区面积的51％。RCP 8.5情景下全省在32.7～154.9℃·d范围，大于120℃·d积害分布范围更广约占夏玉米主栽区面积的58％。与基准条件相比，未来排放情景下夏玉米花期≥35℃高温积害分别增加25.8℃·d(RCP4.5)和31.4℃·d(RCP8.5)。

[0091] (5)夏玉米花期高温综合风险分析

[0092] 综合夏玉米花期高温发生频率和积害强度，依据式(V)计算综合风险指数，其空间分布等级如图7所示，总体上呈东高西低的分布形式。RCP rf情景下高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口以东以北的地区(商丘除外)，约占夏玉米主栽区面积的30.1％，低值风险区主要分布在豫西三门峡，洛阳西部和南阳的西北部。RCP 4.5情景下，焦作、郑州、平顶山一线以东南阳中部地区均为高风险区，低值风险区主要分布在豫西三门峡，洛阳西部和南阳的西北部，面积较基准条件下明显减小。RCP 8.5情景下，增温幅度更大，高值风险区分布范围更广，济源、洛阳东部及南阳中东部及其以东的地区均为高值风险区。未来情景下高值风险区分布面积约占夏玉米主栽区面积的63.4％(RCP 4.5)和76.3％(RCP 4.5)，较基准条件分别增加了33.3％(RCP 4.5)和46.2％(RCP 4.5)，未来RCP情景下夏玉米花期高温灾害风险明显增加。

[0093] (6)预测结果总结

[0094] RCP rf情景下全省夏玉米花期≥32℃高温日数在1.7～5.7d范围，发生频率在20.5～81.0％范围。与基准条件相比，未来RCP情景下夏玉米花期≥32℃高温发生日数分别增加0.6d(RCP4.5)和0.5d(RCP8.5)，发生频率增加9.1％(RCP4.5)和11.0％(RCP8.5)。RCP rf情景下夏玉米花期≥35℃高温日数在0.3～3.6d范围，发生频率全省在3.9～51.9％范围。与基准条件相比，未来RCP情景下夏玉米花期≥35℃高温发生日数分别增加0.6d(RCP4.5)和0.7d(RCP8.5)，发生频率增加8.7％(RCP4.5)和8.3％(RCP8.5)。RCP rf情景下全省夏玉米花期≥32℃高温积害在48.5～200.9℃·d范围，≥35℃高温积害在9.8～138.5℃·d范围。与基准条件相比，未来RCP情景下夏玉米花期≥32℃高温积害分别增加25.4℃·d(RCP4.5)和25.6℃·d(RCP8.5)；≥35℃高温积害分别增加25.8℃·d(RCP4.5)和
31.4℃·d(RCP8.5)。

[0095] 夏玉米花期高温综合风险分布可知，RCP rf情景下高值风险区主要分布在新乡、郑州、许昌、漯河、周口以东以北的地区(商丘除外)，约占夏玉米主栽区面积的30.1％，未来情景下高值风险区分布面积扩大至洛阳和南阳以东的大部分地区，约占夏玉米主栽区面积的63.4％(RCP 4.5)和76.3％(RCP 4.5)，较与基准条件分别增加了33.3％(RCP 4.5)和46.2％(RCP 4.5)，夏玉米花期高温灾害风险增加。

[0096] 4.气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法效果验证[0097] 以2017年河南省驻马店市西平县夏玉米花期高温灾害发生情况为例，经统计，≥32℃高温日数为5天，≥35℃高温日数为4天。≥32℃高温积害为179.1℃·d，≥35℃高温积害为146.2℃·d，均处于高温风险的高值区。由实地灾情调查结果显示，夏玉米高温灾情严重(如图8和图9所示)，花粉败育造成果穗结实不良，表明本实施例的气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测结果与实际相符。

[0098] 随着气候变暖，通过本发明方法对未来的某地的夏玉米花期高温灾害风险发生的趋势进行预测，对于玉米生产指导有着重要的现实意义，比如，对于高温危害显著的区域，在生产上可通过改种偏晚熟的品种以充分利用生长季热量资源提高产量；此外，高温往往伴随着干旱，高温风险较高的地区干旱发生频繁，可在夏玉米花期高温灾害风险程度加强水肥调控是防御高温干旱的综合有效措施，增施有机肥、施用微量元素锌肥和后期补充钾肥可以增加玉米耐热性，合理的灌溉可以降低田间温度，灌溉后玉米能得到充足的水分，促进蒸腾作用，降低冠层温度，从而有效减少高温灾害影响。

[0099] 上面结合附图和实施例对本发明作了详细的说明，但是，所属技术领域的技术人员能够理解，在不脱离本发明宗旨的前提下，还可以对上述实施例中的各个具体参数进行变更，形成多个具体的实施例，均为本发明的常见变化范围，在此不再一一详述。

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气候变暖趋势下的夏玉米花期高温灾害风险预测方法

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