基于信息擴(kuò)散理論分析華北平原夏玉米花期高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)概率＊

管 玥，劉佳鴻，何奇瑾，李若晨，糜欣苑，秦志珩

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193)

氣候變暖已是不爭(zhēng)的事實(shí)，地表氣溫增高現(xiàn)象在20世紀(jì)80年代以后尤為顯著[1]。中國(guó)地處東亞季風(fēng)區(qū)，是世界“氣候脆弱區(qū)”之一，氣候變化背景下，面臨著溫度升高、降水減少、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害頻發(fā)的問(wèn)題[2]，據(jù)統(tǒng)計(jì)[3]，全國(guó)每年平均受災(zāi)面積占作物播種面積的31.1%。IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change，政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)）指出，未來(lái)極端氣候事件的發(fā)生頻率、持續(xù)時(shí)間及范圍將增加，由極端天氣過(guò)程造成的災(zāi)害呈上升趨勢(shì)[4]。近年來(lái)，夏季極端最高氣溫的歷史紀(jì)錄被屢次打破，極端高溫發(fā)生范圍和強(qiáng)度有所加大[5]，持續(xù)高溫使作物大幅減產(chǎn)[6]。

玉米是第一大糧食作物，華北平原是夏玉米的主要產(chǎn)區(qū)，種植面積和產(chǎn)量分別占全國(guó)的30%和50%[7]，盡管光熱資源豐富，但該地區(qū)溫度和降水的年際變化大，降水量季節(jié)分配不均[8]，夏季氣溫顯著上升[9]，氣候變化背景下農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害強(qiáng)度及糧食災(zāi)損量呈加大趨勢(shì)[10-14]。特別是90年代后期以來(lái)，華北地區(qū)的高溫日數(shù)和高溫過(guò)程明顯偏多[15]，2013年、2016年和2018年在玉米開(kāi)花期出現(xiàn)了11～22d不等的高溫天氣[16]。玉米開(kāi)花期是對(duì)高溫最敏感的時(shí)期，極端高溫或持續(xù)高溫對(duì)花粉活力傷害很大[17]，該時(shí)期遭遇極端高溫會(huì)影響夏玉米雄穗發(fā)育、花粉活力、光合作用和干物質(zhì)積累[18]，進(jìn)而降低百粒重、穗行數(shù)和穗粒數(shù)[19]，對(duì)產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生不利影響。因此，明確華北平原夏玉米花期高溫?zé)岷ψ兓?guī)律，評(píng)估氣候變化背景下高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)，對(duì)夏玉米生產(chǎn)合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)損失具有重大意義。

現(xiàn)有關(guān)于夏玉米花期高溫?zé)岷Φ难芯慷嗉杏谧兓卣鞣治觯瑢?duì)不同程度高溫?zé)岷Φ难芯亢惋L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作還有待完善。本研究擬利用1980-2019年華北平原40個(gè)站點(diǎn)的歷史氣象數(shù)據(jù)，綜合考慮強(qiáng)度和頻次制定標(biāo)準(zhǔn)，將高溫?zé)岷澐譃檩p度、中度、重度3個(gè)等級(jí)，多角度討論夏玉米高溫?zé)岷Φ臅r(shí)空變化；并基于信息擴(kuò)散理論[20]得到各站點(diǎn)不同等級(jí)高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)概率，為科學(xué)應(yīng)對(duì)花期高溫?zé)岷ΓＵ舷挠衩椎母弋a(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

研究區(qū)域?yàn)槿A北平原夏玉米種植區(qū)，包括京津冀地區(qū)、山東省和河南省。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），其中氣象數(shù)據(jù)取自中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集，要素為研究區(qū)域內(nèi)1980-2019年40個(gè)氣象站點(diǎn)（京津冀地區(qū)13個(gè)、山東13個(gè)、河南14個(gè)）的逐日日最高氣溫。夏玉米物候期數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育和農(nóng)田土壤濕度旬值數(shù)據(jù)集，包括研究區(qū)內(nèi) 1991-2011年共25個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站的夏玉米生育期數(shù)據(jù)，研究區(qū)域、氣象站點(diǎn)和農(nóng)業(yè)氣象站的空間分布見(jiàn)圖1。對(duì)于沒(méi)有作物生育期實(shí)測(cè)資料的氣象站點(diǎn)，用鄰近農(nóng)業(yè)氣象站的發(fā)育期數(shù)據(jù)替代，對(duì)各站點(diǎn)多年夏玉米開(kāi)花期計(jì)算平均值，得到夏玉米開(kāi)花期（表1）。

表1 華北平原25個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站的夏玉米平均花期Table 1 Average of flowering period of summer maize in 25 agricultural meteorological stations in North China Plain

1.2 高溫?zé)岷^(guò)程界定與統(tǒng)計(jì)

1.2.1 高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)

根據(jù)主要農(nóng)作物高溫危害溫度指標(biāo)[21]，將華北平原夏玉米花期日最高氣溫≥35℃持續(xù)3d及以上作為發(fā)生一次高溫?zé)岷^(guò)程。例如某站點(diǎn)花期為8月上旬，則統(tǒng)計(jì)1980-2019年歷年8月1-10日內(nèi)日最高氣溫≥35℃持續(xù)3d及以上的發(fā)生次數(shù)。

1.2.2 影響范圍

用站次比表示高溫?zé)岷Φ挠绊懛秶Ｕ敬伪戎改骋粎^(qū)域內(nèi)發(fā)生某種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的站數(shù)占該區(qū)域內(nèi)全部站數(shù)的比例。表達(dá)式為

式中，n為發(fā)生高溫?zé)岷Φ恼緮?shù)，N為區(qū)域內(nèi)全部站數(shù)，i表示不同年份。

1.2.3 高溫?zé)岷Ψ旨?jí)標(biāo)準(zhǔn)

綜合高溫持續(xù)影響時(shí)間和發(fā)生次數(shù)，對(duì)歷年夏玉米花期高溫?zé)岷M(jìn)行分級(jí)。計(jì)算各站點(diǎn)1980-2019年每年花期日最高氣溫≥35℃持續(xù)3d、4d、5d及以上的次數(shù)，制定夏玉米花期輕度、中度、重度高溫?zé)岷χ笜?biāo)，詳見(jiàn)表2。例如某站點(diǎn)花期為8月上旬，若某年8月1-10日內(nèi)日最高氣溫≥35℃持續(xù)3d發(fā)生一次，則該站點(diǎn)該年份高溫?zé)岷Φ燃?jí)為輕度。

表2 夏玉米花期高溫?zé)岷Φ燃?jí)判定Table 2 Grade judge of heat injury during the flowering period of summer maize

1.3 高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)價(jià)

研究采用信息擴(kuò)散理論評(píng)價(jià)夏玉米花期輕度、中度、重度高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)概率。信息擴(kuò)散理論是為彌補(bǔ)信息不足而對(duì)樣本進(jìn)行集值化的模糊數(shù)學(xué)處理法。信息擴(kuò)散方法將一個(gè)分明值樣本點(diǎn)，變成一個(gè)模糊集[20]，即把單值樣本點(diǎn)擴(kuò)散成集值樣本點(diǎn)。

設(shè)災(zāi)害指數(shù)論域?yàn)?/p>

式中，ui為災(zāi)害指標(biāo)論域的取值，n為論域取值個(gè)數(shù)，設(shè)災(zāi)害指標(biāo)的一個(gè)單值觀測(cè)樣本為yj（j=1, 2,3, …, m），m為樣本個(gè)數(shù)，函數(shù)fj(ui)為將樣本觀測(cè)值攜帶的信息擴(kuò)散給論域U上的每一個(gè)取值ui。在本研究中，災(zāi)害指標(biāo)論域ui即為某站點(diǎn)40a高溫?zé)岷Φ燃?jí)序列值，將夏玉米花期無(wú)高溫?zé)岷x值為0，輕度高溫?zé)岷x值為1，中度賦值為2，重度為3，n為本站點(diǎn)高溫?zé)岷Φ燃?jí)序列值的最大值，即為3。m取集合[0，n]中的每個(gè)整數(shù)值，而m取值隨n動(dòng)態(tài)變化，則函數(shù)fj(ui)為將樣本觀測(cè)值攜帶的信息擴(kuò)散給論域U上的每一個(gè)取值ui，即

式中，fj(ui)表示觀測(cè)樣本值yj擴(kuò)散到點(diǎn)ui上的信息量，ui為信息吸收點(diǎn)。h為擴(kuò)散窗寬，表示信息擴(kuò)散的控制范圍，可根據(jù)樣本最大值b和最小值a及樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)m來(lái)確定。

其中

對(duì)擴(kuò)散后的信息進(jìn)行歸一化處理，則歸一化后的函數(shù)gj為

對(duì)所有的單值觀測(cè)樣本均進(jìn)行以上處理，可獲得一個(gè)m×n的矩陣，進(jìn)一步獲得指標(biāo)值為ui的樣本個(gè)數(shù)q(ui)，即

q(ui)的物理意義是，由觀測(cè)樣本集合U={u1, u2,u3, …, un}經(jīng)信息擴(kuò)散推斷出，如果高溫?zé)岷τ^測(cè)值只能取u1, u2, …, un中一個(gè)，在將ui均看作是樣本代表時(shí)，觀測(cè)值為ui的樣本個(gè)數(shù)為q(ui)個(gè)。顯然q(ui)通常不是一個(gè)正整數(shù)，但一定是一個(gè)不小于零的數(shù)值。再令

則p(ui)就是樣本落在ui處的頻率值，即概率的估計(jì)值。對(duì)于災(zāi)害指標(biāo)X={x1, x2, x3, …, xn}，將xi取論域u中的一個(gè)元素ui，則超越ui的概率為

式中，p(u≥ui)代表夏玉米花期輕度、中度、重度高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)概率值。

1.4 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理利用R3.6.1和Excel2019軟件實(shí)現(xiàn)，空間分析利用ArcGIS10.2軟件完成，數(shù)據(jù)插值采用克里金法，設(shè)定cell size值為0.02。

2 結(jié)果與分析

2.1 高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)及其變化特征

將1980-2019年劃分為4個(gè)時(shí)段，即1980-1989年、1990-1999年、2000-2009年、2010-2019年，分區(qū)域統(tǒng)計(jì)各時(shí)段各站點(diǎn)夏玉米花期高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)的平均值。由表3可見(jiàn)，總體來(lái)看，全區(qū)域1980-2019年各站點(diǎn)發(fā)生夏玉米花期高溫?zé)岷Υ螖?shù)范圍在0～22次，平均各站點(diǎn)為5.1次，京津冀地區(qū)發(fā)生次數(shù)較少，各站點(diǎn)發(fā)生次數(shù)平均為1.5次；其次為山東省，40a間平均各站點(diǎn)發(fā)生次數(shù)為2次。河南省高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)最高，1980-2019年平均各站點(diǎn)為11次，最高值為駐馬店（22次），最低值為安陽(yáng)（2次）。分時(shí)段看，1980-2009年變化不大，而2010年以后高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)激增，以河南省最為顯著，與前一時(shí)段相比，2010年以后河南省93%的站點(diǎn)高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)明顯增加且增幅較大，平均增幅可達(dá)5.7次，超過(guò)50%站點(diǎn)增幅在6次以上，最高為9次（三門(mén)峽）。夏玉米花期高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)的年代際變化表明，近10a華北平原夏玉米受高溫?zé)岷τ绊懨黠@加重，河南省尤其明顯。

表3 華北平原逐年代夏玉米花期高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)的平均值Table 3 Average of decadal occurrence times of heat injury during the flowering period of summer maize in North China Plain

各站點(diǎn)1980-2019年夏玉米花期高溫?zé)岷Πl(fā)生次數(shù)的氣候傾向率整體呈由北向南逐漸升高的分布特征（圖2），11個(gè)站點(diǎn)顯著上升，傾向率范圍在0.07～0.2次·(10a)-1。河南省上升明顯，50%以上的站點(diǎn)高溫發(fā)生次數(shù)顯著升高且傾向率均在0.1次·(10a)-1以上（P＜0.05），其中南陽(yáng)、鄭州和固始站的高溫發(fā)生次數(shù)極顯著上升，南陽(yáng)傾向率最高，為0.24次·(10a)-1（P＜0.01），鄭州和固始均為0.2次·(10a)-1（P＜0.01）。京津冀地區(qū)、山東省僅北京、廊坊和兗州顯著上升（P＜0.05），傾向率分別為0.07、0.07和0.14次·(10a)-1，其余站點(diǎn)變化不顯著。

2.2 高溫?zé)岷Πl(fā)生范圍及其變化特征

計(jì)算1980-2019年各站點(diǎn)花期高溫?zé)岷φ敬伪群透鲿r(shí)段平均站次比（圖3）。由圖3a可見(jiàn)，全區(qū)域站次比在0～55.8%區(qū)間波動(dòng)，其中2018年高溫?zé)岷φ敬伪茸罡摺?0a以來(lái)站次比整體呈顯著上升趨勢(shì)，傾向率為5.5個(gè)百分點(diǎn)·(10a)-1（P＜0.01）。以2009年為界，此前站次比呈波動(dòng)變化，此后明顯上升，1980-1989年、1990-1999年、2000-2009年、2010-2019年平均站次比分別為7.0%、8.5%、4.8%和27.8%。不同區(qū)域間站次比的差異較大，京津冀地區(qū)和山東省較低（圖3b、圖3c），京津冀地區(qū)高溫?zé)岷Φ恼敬伪榷嗄昶骄禐?.6%，最高值為2018年（43.8%），隨著年代推進(jìn)，站次比有增加趨勢(shì)；山東省站次比多年平均值為4.8%，波動(dòng)范圍在0～30.8%。2010年以后明顯上升，平均值為10.8%。河南省較高（圖3d），高溫?zé)岷φ敬伪榷嗄昶骄禐?6.3%，1980-2019年呈顯著上升趨勢(shì)，上升幅度為11.5個(gè)百分點(diǎn)·(10a)-1（P＜0.01），2010年以前主要呈波動(dòng)變化，2010年以后高溫發(fā)生范圍明顯擴(kuò)大，其中2018年站次比達(dá)到了92.9%，2010-2019年平均站次比達(dá)到了60.7%，比2000-2009年增加了51.4個(gè)百分點(diǎn)。近10a華北平原夏玉米花期高溫?zé)岷Πl(fā)生范圍明顯擴(kuò)大，河南省尤其明顯。

2.3 不同等級(jí)高溫?zé)岷Φ淖兓卣?/h3>

由圖4可見(jiàn)，1980-2019年各區(qū)域各站點(diǎn)不同等級(jí)花期高溫?zé)岷Φ燃?jí)的變化特征明顯?？傮w來(lái)看，京津冀地區(qū)發(fā)生次數(shù)較少，高溫?zé)岷Πl(fā)生總次數(shù)為20次，其中輕度熱害11次，中度熱害為8次，重度熱害為1次。其次為山東省，輕度熱害15次，中度熱害為6次，重度熱害為4次。河南省受花期高溫影響最重，40a間總共分別遭受過(guò)輕度、中度、重度高溫?zé)岷?7次、21次、69次，僅有新鄉(xiāng)和孟津未遭受過(guò)重度高溫?zé)岷?。分時(shí)段看，2010年以后全區(qū)高溫?zé)岷γ黠@加重，發(fā)生的年份開(kāi)始增多且呈現(xiàn)連年發(fā)生的特征，河南省尤其顯著，鄭州、南陽(yáng)、西華和駐馬店10a間有8a夏玉米花期都遭受高溫?zé)岷?，且重度高溫?zé)岷φ急瘸^(guò)了50%。研究時(shí)段內(nèi)，2018年是典型高溫年，全區(qū)域夏玉米受高溫?zé)岷τ绊憞?yán)重，且以中、重度為主，京津冀地區(qū)近半數(shù)站點(diǎn)發(fā)生了歷史罕見(jiàn)的玉米花期高溫?zé)岷?，給夏玉米生產(chǎn)造成重大影響[22]；河南除安陽(yáng)以外均發(fā)生高溫?zé)岷?，其中發(fā)生重度高溫?zé)岷Φ恼军c(diǎn)占53.8%，中度為30.8%，輕度為15.4%，對(duì)河南省夏玉米結(jié)實(shí)率和產(chǎn)量造成了顯著影響[16]。

2.4 高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)概率分析

根據(jù)各站點(diǎn)歷年高溫?zé)岷Φ燃?jí)統(tǒng)計(jì)，基于信息擴(kuò)散理論得到各站點(diǎn)不同等級(jí)高溫?zé)岷Πl(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)概率p(u≥ui)，空間分布如圖5所示。由圖可見(jiàn)，京津冀地區(qū)高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)較低，輕度和中度高溫?zé)岷Πl(fā)生概率均在20a一遇以下（≤5%），重度高溫?zé)岷Πl(fā)生概率低于2.5%，京津冀東北部沿海地區(qū)無(wú)高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)。山東省以輕度熱害為主，輕度熱害發(fā)生概率在0～18%之間，空間差異明顯，表現(xiàn)為西高東低，西部熱害風(fēng)險(xiǎn)較高，在10a一遇以上（≥10%），東部在20a一遇以下（≤5%），54%的站點(diǎn)無(wú)高溫風(fēng)險(xiǎn)；中度、重度熱害的風(fēng)險(xiǎn)概率均較低，69%的站點(diǎn)中度熱害和85%的站點(diǎn)重度熱害的風(fēng)險(xiǎn)概率均在2.5%以下。河南省高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)較高且以重度熱害為主，輕度、中度、重度熱害風(fēng)險(xiǎn)概率范圍分別為2.5%～17.5%、0～7.5%、0～28%，重度高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)概率在10a一遇以上（≥10%）的面積占比為66%，5a一遇以上（≥20%）的面積占比為18%，且越往南風(fēng)險(xiǎn)越高，南陽(yáng)、西華和駐馬店風(fēng)險(xiǎn)概率在5a一遇以上（≥20%），其中駐馬店最高，達(dá)到了27.5%。華北平原夏玉米花期高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)主要集中在山東和河南，山東西部地區(qū)遭受輕度高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)較大，河南省遭受重度高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)較大。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）近10a是華北平原夏玉米受花期高溫?zé)岷τ绊懠又氐碾A段，呈現(xiàn)連年發(fā)生、范圍明顯擴(kuò)大的特征，河南省尤其明顯，高溫發(fā)生次數(shù)呈現(xiàn)升高趨勢(shì)，上升幅度均在0.1次·(10a)-1以上，其中鄭州、固始、南陽(yáng)上升幅度達(dá)到了0.2次·(10a)-1（P＜0.01），2010-2019年高溫?zé)岷ζ骄敬伪冗_(dá)到了60.7%，與2000-2009年相比增長(zhǎng)了51.4個(gè)百分點(diǎn)。

（2）京津冀地區(qū)、山東東部的高溫?zé)岷︼L(fēng)險(xiǎn)較低，輕度和中度高溫?zé)岷Φ娘L(fēng)險(xiǎn)概率在均在20a一遇以下（≤5%），山東西部以輕度熱害為主，發(fā)生概率在10a一遇以上（≥10%），河南省是高溫?zé)岷Φ母唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)，受災(zāi)范圍廣、頻次高、程度重，重度高溫?zé)岷Πl(fā)生概率在10a一遇以上（≥10%）的面積占比達(dá)66%，5a一遇以上（≥20%）的面積占比達(dá)18%。

3.2 討論

玉米開(kāi)花期是對(duì)高溫最敏感的時(shí)期，受害程度隨溫度升高和持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)而加劇，尤其對(duì)玉米籽粒育性影響較大[23-24]。許多學(xué)者基于不同指標(biāo)用不同方法對(duì)夏玉米花期高溫開(kāi)展了研究[25-30]，與采用日高溫時(shí)長(zhǎng)[26]、高溫日數(shù)[28]、遙感溫度[29]、極端度日[30]等指標(biāo)相比，本研究以≥35℃持續(xù)3d以上高溫?zé)岷χ笜?biāo)，綜合高溫持續(xù)影響時(shí)間和發(fā)生頻次，對(duì)歷年夏玉米花期高溫?zé)岷M(jìn)行分級(jí)，能夠較好區(qū)分高溫影響程度，適宜統(tǒng)計(jì)記錄，便于與年產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析。

已有研究表明，黃淮海夏玉米區(qū)高溫?zé)岷Φ陌l(fā)生強(qiáng)度和頻率呈現(xiàn)顯著增加的趨勢(shì)[29]，2010年以后河南省夏玉米花期發(fā)生3d以上及5d以上高溫日數(shù)的頻率明顯增多[16]，和驊蕓等也指出2011年以后華北平原夏玉米花期高溫?zé)岷又豙31]，本研究在綜合考慮夏玉米花期高溫發(fā)生概率、影響范圍及不同等級(jí)影響程度基礎(chǔ)上，采用信息擴(kuò)散理論對(duì)不同等級(jí)高溫風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行評(píng)估，該方法以小樣本站點(diǎn)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，避免了樣本數(shù)據(jù)資料有限造成的誤差，結(jié)果可為指導(dǎo)夏玉米生產(chǎn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)損失提供參考。

應(yīng)對(duì)夏玉米花期高溫，選育耐熱性品種是抵御高溫脅迫最為經(jīng)濟(jì)有效的方法[23]，首先應(yīng)注重耐高溫品種的選擇、推廣及培育。氣候變化一方面使高溫?zé)岷又?，另一方面也提高了作物生長(zhǎng)季積溫[32-33]，擴(kuò)大了夏玉米可調(diào)節(jié)的播期范圍，可適當(dāng)推遲播種以減少夏玉米花期與高溫時(shí)期的耦合[31]。針對(duì)夏玉米高溫期田間管理的常見(jiàn)措施主要有人工授粉、優(yōu)化水肥管理、噴施外源物質(zhì)、合理密植、加強(qiáng)病蟲(chóng)害防治[22,34]等，此外還可留出少量農(nóng)田分期播種，以利花粉受熱敗育的植株能利用花期錯(cuò)開(kāi)的植株來(lái)授粉。除了優(yōu)化品種、播期和田間管理措施外，還應(yīng)加強(qiáng)高溫天氣的預(yù)報(bào)預(yù)警，進(jìn)一步完善各個(gè)地區(qū)的氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)，提升氣象為農(nóng)服務(wù)水平，指導(dǎo)農(nóng)戶(hù)適時(shí)采取預(yù)防措施。

極端高溫或持續(xù)高溫對(duì)花粉活力傷害很大，當(dāng)溫度達(dá)到38℃時(shí)，小花受精率和結(jié)實(shí)率都很低[19]，伴隨著品種更替和氣候變化，夏玉米花期高溫的閾值還有必要進(jìn)一步深入探討。由于氣候變化及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜性，高溫的發(fā)生與是否導(dǎo)致作物受害以及減產(chǎn)程度還受多方面因素，如品種特性、土壤狀況、栽培管理方式等影響，給作物高溫?zé)岷ρ芯?，以及制定?guī)避高溫風(fēng)險(xiǎn)策略帶來(lái)諸多考驗(yàn)，仍存在很多問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。