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May 22, 2023

Gegensätzliche Auswirkungen trockener und feuchter Hitze auf die Mais- und Sojabohnenerträge in den USA

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 710 (2023) Diesen Artikel zitieren 1640 Zugriffe 8 Details zu altmetrischen Metriken Die Auswirkungen extremer Hitze auf Ernteerträge sind ein immer dringlicheres Problem

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 710 (2023) Diesen Artikel zitieren

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8 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Die Auswirkungen extremer Hitze auf die Ernteerträge werden angesichts der vom Menschen verursachten Klimaerwärmung immer dringlicher. Einige der physikalischen Mechanismen, die an diesen Auswirkungen beteiligt sind, bleiben jedoch unklar, was anpassungsrelevante Erkenntnisse und zuverlässige Prognosen zukünftiger Klimaauswirkungen auf Nutzpflanzen erschwert. Mithilfe eines auf Beobachtungsdaten basierenden multiplen Regressionsmodells zeigen wir hier, dass extreme trockene Hitze zwar die Mais- und Sojaerträge in den USA stark reduzierte, feuchte Hitzeextreme jedoch unbedeutende Auswirkungen hatten und in einigen Gebieten sogar die Erträge steigerten, obwohl die Trockentemperaturen vergleichsweise hoch waren ihre Pendants bei trockener Hitze. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die Kombination trockener und feuchter Hitzeextreme zu einer unterschätzten Empfindlichkeit der Ernteerträge gegenüber extremer trockener Hitze führen kann. Niederschläge gehen tendenziell feuchten, aber nicht trockenen Hitzeextremen voraus, was darauf hindeutet, dass multivariate Wettersequenzen bei diesen Pflanzenreaktionen eine Rolle spielen. Unsere Ergebnisse belegen, dass die extreme Hitze der letzten Jahre die Erträge vor allem dadurch beeinträchtigte, dass sie Feuchtigkeitsstress auslöste, und dass die Verschmelzung feuchter und trockener Hitzeextreme zu Ungenauigkeiten bei der Prognose der Reaktionen der Ernteerträge auf Erwärmung und sich ändernde Luftfeuchtigkeit führen kann.

Eine der bekannten Folgen des anthropogenen Klimawandels ist ein Anstieg der regionalen und globalen Durchschnittstemperaturen sowie ein deutlicher Anstieg der Stärke extremer Hitzeereignisse1. Jüngste Untersuchungen haben gezeigt, dass Kombinationen aus extremer Hitze und Feuchtigkeit mit dem Klimawandel häufiger auftreten2,3 und in Zukunft weiter zunehmen werden4, was eine besondere Belastung für Menschen und andere Säugetiere darstellt5. Jüngste Studien6,7 zeigen, dass in den Tropen und mittleren Breiten nur die Hälfte der Wärmeansammlung in der Atmosphäre seit Mitte des 20. Jahrhunderts auf sensible Wärme (d. h. steigende Lufttemperatur) zurückzuführen ist, während die andere Hälfte auf latente Wärme (erhöht) zurückzuführen ist Feuchtigkeit). Gleichzeitig wird erwartet, dass Hitzewellen trockener werden (Nettoverlust an Oberflächenfeuchtigkeit in Form von Niederschlägen minus Verdunstung) und sich in einigen Regionen erwärmen8,9. Der Klimawandel hat daher das Potenzial, die feuchten thermodynamischen Eigenschaften von Hitzewellen zu verändern, da Zirkulation, Niederschlag und Land-Atmosphäre-Wechselwirkungen auf steigendes CO2 reagieren.

Es ist bekannt, dass es bei Nutzpflanzen zu Ertragsverlusten kommt, wenn sie extrem hohen Temperaturen ausgesetzt sind10,11. Während extreme Hitze gleichzeitig direkten thermischen Stress für Nutzpflanzen verursachen kann12,13, kann sie auch indirekten Feuchtigkeitsstress hervorrufen, indem sie die Trockenheit der Atmosphäre erhöht (d. h. Dampfdruckdefizit)14,15. Bei extremen hohen Temperaturen und hoher Luftfeuchtigkeit ist dieser indirekte Feuchtigkeitsstress hingegen etwas begrenzt. Niederschläge und Bodenfeuchtigkeit erschweren die extremen Hitzeeinwirkungen auf Nutzpflanzen zusätzlich. Beispielsweise hat sich gezeigt, dass bewässerte Ernteerträge viel widerstandsfähiger gegenüber extremer Hitze sind als regenbewässerte Ernten, was darauf hindeutet, dass die Empfindlichkeit der Erträge gegenüber Hitze von der Verfügbarkeit von Feuchtigkeit abhängt16,17. Nässebedingungen (durch Bewässerung oder Regen) kühlen jedoch häufig extreme Hitze18,19 und erhöhen die Luftfeuchtigkeit20,21. Diese Abhängigkeit zwischen Hitze und Feuchtigkeit wirft die Frage auf, ob die Auswirkungen auf die Ernte durch Hitze selbst verursacht werden oder ob sie mit Niederschlägen, Bodenfeuchtigkeit und atmosphärischer Trockenheit zusammenhängt.

Um die Risiken der Klimaerwärmung für die weltweiten Ernteerträge genau zu prognostizieren und die Wirksamkeit von Anpassungsstrategien zu bewerten, ist es wichtig zu verstehen, wie sich Hitze auf Nutzpflanzen auswirkt. Das Ausmaß ihrer Auswirkungen und die damit verbundenen Mechanismen bleiben jedoch ungewiss. Studien sind sich beispielsweise nicht einig über die relative Bedeutung von Temperatur, Bodenfeuchtigkeit und Niederschlag als Prädiktoren für die Variabilität der Ernteerträge14,22,23. Insbesondere die Auswirkungen hoher Temperaturen auf die Ernte im Vergleich zu extremen Temperaturen und hoher Luftfeuchtigkeit sowie deren möglicherweise unterschiedlicher Zusammenhang mit Niederschlagsereignissen sind noch kaum erforscht. Diese Wissenslücke schränkt die Fähigkeit ein, die Ertragsauswirkungen der prognostizierten Zunahme trockener und feuchter Hitzeextreme in verschiedenen globalen Kornkammern vorherzusehen und sich darauf vorzubereiten.

In dieser Studie vergleichen wir die Auswirkungen von hohen Temperaturen, aber nicht hoher Luftfeuchtigkeit (extreme trockene Hitze) mit hohen Temperaturen und hoher Luftfeuchtigkeit (extreme feuchte Hitze) auf die Mais- und Sojabohnenerträge auf Kreisebene in den Vereinigten Staaten. Unsere Studie deckt den sogenannten US-Maisgürtel ab (siehe Abb. 1, umrissene Regionen), der etwa ein Drittel des weltweiten Mais- und Sojabohnenanbaus produziert und im saisonalen Zeitrahmen voraussichtlich trockener und wärmer werden wird8. Wir bestimmen extreme trockene und feuchte Hitzeexpositionen, gemessen als die Anzahl der Tage, an denen bestimmte Trocken- und Feuchtkugeltemperaturschwellen (z. B. das 90. oder 95. Perzentil) überschritten werden, und verwenden dann multiple Regression, um den Zusammenhang zwischen diesen extremen Hitzeexpositionen und der Ernte zu bewerten Erträge. Die Feuchtkugeltemperatur ist ein Maß für die Kombination von hoher Luftfeuchtigkeit und hoher Temperatur und ein starker Prädiktor für eine verminderte landwirtschaftliche Arbeitsproduktivität, negative Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit und eine verminderte Produktivität anderer großer Säugetiere wie Milchvieh2,3,5. Die Auswirkungen feuchter Hitzeextreme auf die Ernteerträge, die anhand der Feuchtkugeltemperatur quantifiziert werden, müssen jedoch noch geklärt werden. Trocken- und Feuchtkugeltemperaturen, die leicht verfügbar oder aus vorhandenen Beobachtungsdaten leicht zu berechnen sind, sind direkte und äußerst folgenreiche Maßstäbe für extreme trockene und feuchte Hitzebedingungen. Wir zeigen, dass trockene Hitzeextreme die Erträge beider Kulturpflanzen zwar stark verringern (um etwa das Doppelte der bestehenden Schätzungen), feuchte Hitzeextreme jedoch im Allgemeinen nur geringe Auswirkungen haben, auch wenn die damit verbundenen Trockentemperaturen die gemeldeten Schwellenwerte für Ertragsverluste überschreiten. Wir zeigen außerdem, dass feuchten Hitzeextremen, nicht aber ihren trockenen Gegenstücken, meist Regenfälle vorausgehen. Dies weist darauf hin, dass die letztendlichen Auswirkungen trockener Hitzeextreme auf Nutzpflanzen von der Koevolution von Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit und Temperatur bei der Entstehung extremer Hitzebedingungen abhängen, was Auswirkungen auf die Prognose und Anpassung an zukünftige Klimarisiken für Nutzpflanzen hat.

Durchschnittliche Mais- (a) und Sojabohnenerträge (b) in Scheffel pro Acre von 1979 bis 2019. Der magentafarbene Umriss zeigt den allgemein definierten US-Maisgürtel. Kreispunkte stehen für unbewässerten Ertrag, Dreiecke für bewässerten Ertrag. Die Ertragsdaten stammen aus Daten auf Kreisebene des USDA National Agricultural Statistics Service (https://quickstats.nass.usda.gov). Die Karten wurden mit ArcGIS Pro 2.2.0 mit der vom Census Bureau heruntergeladenen US-Basiskarte erstellt, https://catalog.data.gov/dataset/2019-cartographic-boundary-shapefile-current-census-tract-for-united- Staaten-1-500000.

Wir definieren extreme Hitzeexposition als Tage, an denen Stationen während der verlängerten Vegetationsperiode Temperaturen bei oder über dem lokalen 90. oder 95. Perzentil der täglichen maximalen Trockenkugeltemperatur (extreme Hitze) und der täglichen maximalen Feuchtkugeltemperatur (extreme feuchte Hitze) ausgesetzt sind (Mai bis September oder MJJAS) basierend auf einem 30-jährigen klimatologischen Basiszeitraum, 1981–2010. Darüber hinaus definieren wir trockene Hitzeextreme als Tage, an denen die Trockentemperaturschwelle, nicht aber die Feuchttemperaturschwelle überschritten wird. Sowohl der 90. als auch der 95. Perzentilschwellenwert werden verwendet, um die Empfindlichkeit unserer Ergebnisse gegenüber unterschiedlichen extremen Hitzeniveaus zu bestimmen. Der Analysezeitraum in dieser Studie reicht von 1979 bis 2019, wobei die extremen Schwellenwerte auf der Grundlage des 30-jährigen klimatologischen Zeitraums definiert werden.

Um festzustellen, ob Jahre mit häufigen Tagen mit hoher Trockentemperatur (Tmax) mit Jahren mit häufigen Tagen mit hoher Feuchttemperatur (Twmax) (hohe Temperatur und hohe Luftfeuchtigkeit) zusammenfallen, haben wir die Korrelation zwischen der jährlichen MJJAS-Anzahl extremer Tmax-Tage berechnet und extreme Twmax-Tage an jeder Station. Wir fanden von Jahr zu Jahr signifikante positive Korrelationen zwischen extremen Tmax- und extremen Twmax-Tagen in den Regionen rund um die Großen Seen, die Ostküste und die Golfküste (Abb. 2a, c). Die positiven Korrelationen deuten darauf hin, dass in diesen Regionen, in denen die Feuchtigkeitsversorgung aufgrund der Nähe zu großen Gewässern hoch ist, häufig extreme Tmax- und extreme Twmax-Tage gleichzeitig auftreten. Um die Auswirkungen extremer trockener und feuchter Hitze auf die Ernte zu unterscheiden, isolieren wir die Tage mit extremer trockener Hitze, indem wir die überlappenden Tage mit extremer Tmax, die auch als Tage mit extremer Twmax in Frage kommen, entfernen. Abbildung S1 zeigt den Anteil der extremen Tmax-Tage, die sich mit extremen Twmax-Tagen überschneiden. Im Allgemeinen können sich die Tage in den Regionen, in denen die Korrelation zwischen extremer Hitze und extrem feuchten Hitzetagen in Abb. 2a, c hoch ist (z. B. rund um die Großen Seen), bis zu 70 % überlappen. Im Rest des Landes, insbesondere im Landesinneren, beträgt der Überschneidungsanteil in der Regel weniger als 30 %.

Zusammenhang zwischen trockenen und feuchten Hitzetagen für die Maisanbaugebiete. Korrelationskoeffizienten von Jahr zu Jahr für (a,c) zwischen der Anzahl extremer Hitzetage (über dem 90. oder 95. Perzentilschwellenwert der maximalen täglichen Trockenkugeltemperatur, Tmax) und extrem feuchten Hitzetagen (über dem lokalen 90. oder 95. Perzentil). Perzentilschwellenwerte der täglichen maximalen täglichen Feuchttemperatur, Twmax) und (b,d) zwischen der Anzahl der Tage mit extremer trockener Hitze (die den 90. oder 95. Perzentilschwellenwert für Tmax überschreiten, aber den entsprechenden Schwellenwert für Twmax nicht überschreiten) und extrem schwüle Hitzetage. Korrelationswerte, die auf dem 5 %-Niveau unter Verwendung eines zweiseitigen Student-t-Tests signifikant sind, werden als ausgefüllte Kreise angezeigt, und die nicht signifikanten Korrelationen werden als leere Kreise angezeigt. Die Karten wurden mit ArcGIS Pro 2.2.0 mit der vom Census Bureau heruntergeladenen US-Basiskarte erstellt, https://catalog.data.gov/dataset/2019-cartographic-boundary-shapefile-current-census-tract-for-united- Staaten-1-500000.

Sobald die Tage, die sowohl den Tmax- als auch den Twmax-Schwellenwert überschreiten, aus der Gruppe der extremen Tmax-Tage ausgeschlossen werden, werden die verbleibenden extremen Tmax-Tage als Tage mit extremer trockener Hitze betrachtet, im Gegensatz zu den extremen Twmax-Tagen (Tage mit extremer feuchter Hitze). Die jährlichen Korrelationen zwischen der Gesamtzahl der Tage mit extremer trockener Hitze und den Tagen mit feuchter Hitze (Abb. 2b, d) sind im Vergleich zu Abb. 2a, c erheblich verringert. Die Multikollinearität von Tagen mit feuchter und trockener Hitze, die mithilfe des Varianzinflationsfaktors (VIF, siehe „Daten und Methoden“ und Abb. S2) geschätzt wird, beträgt im Allgemeinen weniger als 2, was darauf hindeutet, dass die trockenen und feuchten Hitzetage einen störenden Einfluss auf die Ernteerträge haben weitgehend beseitigt.

Als nächstes betrachten wir die Auswirkungen der saisonalen extremen trockenen und feuchten Hitzeexposition von MJJAS während der Hauptagrarsaison auf die Mais- und Sojabohnenerträge. Es gibt signifikante negative Korrelationen zwischen diesen Ernteerträgen und der Exposition gegenüber trockener Hitze, insbesondere im Osten der USA (Abb. S3, S4a, c), was darauf hindeutet, dass extreme trockene Hitze zum Rückgang der Mais- und Sojabohnenerträge beiträgt. Im Gegensatz dazu sind die Korrelationen zwischen Ernteertrag und feuchter Hitzeexposition gering, im Allgemeinen nicht signifikant und an bestimmten Standorten sogar positiv (Abb. S3, S4b,d). Um das Ausmaß des Ernteertragsverlusts aufgrund saisonaler trockener und feuchter Hitzeexposition zu quantifizieren, führten wir eine mehrfache Regression des trendbereinigten Ertrags als Funktion der Anzahl sowohl der trockenen als auch der feuchten Hitzetage an jeder Station durch (siehe Details in „Daten und Luftfeuchtigkeit“) Methoden“). Die multiplen Regressionskoeffizienten sind in Abb. 3 für die 95. Perzentilschwelle und in Abb. S5 für die 90. Perzentilschwelle dargestellt.

Mehrere Regressionskoeffizienten zwischen Ernteerträgen und trockenen und feuchten Hitzetagen für alle Landkreise mit Ernteertragsdaten. (a,b,d,e) Mehrere Regressionskoeffizienten zwischen trendbereinigten Maiserträgen (a,b) mit trendbereinigten extrem trockenen (a) und feuchten (b) Hitzetagen (unter Verwendung des 95. Perzentilschwellenwerts) in Scheffel pro Acre pro Hitzetag Exposition für den Zeitraum 1979–2019. (d) und (e) sind die gleichen wie (a) und (b), jedoch für trendbereinigte Sojabohnenerträge. Signifikante Werte unter Verwendung eines zweiseitigen Student-T-Tests auf dem Signifikanzniveau von 5 % werden in ausgefüllten Kreisen und Dreiecken angezeigt, nichtsignifikante Werte in offenen Kreisen. Kreise zeigen unbewässerte Erträge an, Dreiecke zeigen bewässerte Erträge. (c und f) Boxdiagramme, die den Interquartilbereich (Boxen) und den Datenbereich (durchgezogene vertikale Linien, Whiskers) der Regressionskoeffizienten für bewässerte Erträge mit trockener Hitze (Irr/dry) und nicht bewässerte Erträge mit trockener Hitze (Non) zeigen -Irr/dry), bewässerte Erträge mit feuchter Hitze (Irr/humid) und unbewässerte Erträge mit feuchter Hitze (Non-Irr/humid) für Mais (c) und Soja (f). Das Kreuz und die horizontale Linie innerhalb des Kästchens geben den Mittelwert bzw. den Median der Regressionskoeffizienten an, und leere Kreise in (c) und (f) zeigen Ausreißer an. Die Karten wurden mit ArcGIS Pro 2.2.0 mit der vom Census Bureau heruntergeladenen US-Basiskarte erstellt, https://catalog.data.gov/dataset/2019-cartographic-boundary-shapefile-current-census-tract-for-united- Staaten-1-500000.

Die Einwirkung von Tagen mit extremer trockener Hitze senkt die Maiserträge deutlich um etwa -2 Bu/Acre pro Tag der Einwirkung trockener Hitze auf dem 95. Perzentilniveau für die MJJAS-Saison. Entscheidend ist, dass diese Ertragsempfindlichkeiten gegenüber trockener Hitze etwa doppelt so hoch sind wie frühere Schätzungen, bei denen trockene und feuchte Hitzeextreme nicht getrennt werden10. Dieser Befund legt nahe, dass die Verschmelzung feuchter und trockener Hitzeextreme zu einer unterschätzten Empfindlichkeit der Ernteerträge gegenüber extremer trockener Hitze führen kann. Darüber hinaus sind die negativen Auswirkungen deutlich mit der Exposition gegenüber trockener Hitze in Regionen ohne Bewässerung verbunden (Abb. 3a, d), da die meisten bewässerten Erträge (Dreiecke) bei trockener Hitze nicht signifikante Regressionskoeffizienten aufweisen, ähnlich denen bei feuchter Hitze Exposition sowohl für bewässerte als auch für nicht bewässerte Erträge (Abb. 3b, e). Die Boxplots in Abb. 3c,f fassen die unterschiedlichen Auswirkungen von trockener und feuchter Hitze sowie für bewässerte und nicht bewässerte Erträge zusammen und zeigen, dass die Auswirkungen trockener Hitze auf die Erträge in nicht bewässerten Regionen am schwerwiegendsten sind, während die trockenen Die Auswirkungen der Hitze auf bewässerte Erträge ähneln denen der feuchten Hitze. Der Grund für die Ähnlichkeit zwischen Bewässerung und feuchter Wärmeauswirkung auf den Ertrag wird weiter unten näher erläutert.

Da die durchschnittlichen Maiserträge über alle Landkreise für diesen Zeitraum zwischen 60 und 160 Bu/Acre liegen, mit einem Mittelwert von etwa 120 Bu/Acre (siehe Abb. S7a, siehe auch Abb. 1a), betragen diese Ertragsrückgänge etwa − 1,7 % pro Tag trockener Hitzeexposition oder − 13 % kumulativ für eine durchschnittliche saisonale Exposition von 7,5 Tagen für den 95. Perzentilschwellenwert. Für Sojabohnen beträgt der Regressionskoeffizient mit Trockenhitzetagen etwa − 0,5 Bu/Acre pro Tag trockener Hitzeexposition auf dem 95. Perzentilniveau, was einer Reduzierung von ungefähr − 1,4 % pro Tag trockener Hitzeexposition angesichts des durchschnittlichen Ertrags entspricht 35 Bu/Acre für alle Landkreise und alle Jahre (siehe Abb. S3b und 1b), oder − 10 % kumulativ für eine durchschnittliche saisonale Exposition.

Um die Breitengradabhängigkeit der Ertragsempfindlichkeit gegenüber trockener und feuchter Hitze zu beurteilen, gruppieren wir die Regressionskoeffizienten nach Breitengrad und bewerten ihre Verteilungen (Abb. 4a, b). Die negativen Regressionskoeffizienten zwischen Maisertrag und trockener Hitzeeinwirkung sind besonders deutlich im Breitengrad zwischen 32 und 45° Nord (Abb. 4a, rote Kästchen), der den Großteil des US-Maisgürtels ausmacht (Abb. 1). Die Maisertragsempfindlichkeiten erreichen einen Mittelwert von – 3 Bu/Acre (– 2,5 % des durchschnittlichen Ertrags), wobei extreme Empfindlichkeiten bis zu – 5 bis – 6 Bu/Acre (– 4 bis – 5 %) pro Tag bei extremer trockener Hitzeexposition betragen . Die Verringerung des Sojaertrags zeigt eine ähnliche Empfindlichkeit gegenüber den Breitengraden, mit extremen Verringerungen von über – 1 Bu/Acre/Tag (– 2,6 %) bei 38 und 40 ° N (Abb. 4b).

Breitengradverteilung der multiplen Regressionskoeffizienten zwischen Erträgen und extrem trockenen/feuchten Hitzetagen. Dargestellt sind die Boxplots der multiplen Regressionskoeffizienten für jeden Breitengrad für Mais- (a) und Sojabohnenerträge (b). Die roten und blauen Kästchen geben den Interquartilbereich der Regressionskoeffizienten in jedem Breitengradband für trockene bzw. feuchte Hitze an, die vertikalen Linien innerhalb der Kästchen geben die Mittelwerte an und die horizontalen Linien (Whisker) geben die Bereiche der Regressionen an. Punkte sind Ausreißer.

Der Mangel an Ertragseinbußen durch feuchte Hitze bei Mais und Sojabohnen ist im gesamten Breitenbereich einheitlich. Die mittleren Ertragseinbußen aufgrund der Einwirkung feuchter Hitze liegen in den meisten Breitengraden nahe bei Null (Abb. 4a, b, cyanfarbene Kästchen) und unterscheiden sich deutlich vom negativeren Interquartilbereich der Ertragsempfindlichkeit gegenüber trockener Hitze. Es gibt einige positive Auswirkungen der feuchten Hitze auf den Sojaertrag nördlich von 42 °N, wobei bei 46 °N eine mittlere Ertragssteigerung von 0,5 Bu/Acre pro Tag bei extremer feuchter Hitze erreicht wird. Dieser positive Effekt der feuchten Hitzeeinwirkung ist auch in Abb. 3e für Sojabohnen in der Nähe der Großen Seen zu sehen, wahrscheinlich ein Ergebnis der Ertragsvorteile einer Kombination aus Wärmeakkumulation in kühleren Klimazonen ohne gleichzeitig hohen Feuchtigkeitsbedarf.

Die hohe negative Ertragsempfindlichkeit beider Kulturpflanzen gegenüber trockener Hitze im Vergleich zu feuchter Hitze ist im Allgemeinen zwischen dem 34. und 41. nördlichen Breitengrad am höchsten, und die Unterschiede in der Empfindlichkeit verringern sich sowohl zu niedrigeren als auch (insbesondere bei Mais) höheren Breitengraden. Bei Mais ist diese Verengung auf weniger negative Ertragsempfindlichkeiten gegenüber trockener Hitze zurückzuführen (Abb. 4a). Zunehmend negative Ertragsempfindlichkeiten gegenüber trockener Hitze in niedrigeren Breiten im südlichen Teil des Gebiets wurden zuvor auf die Anpassung der Landwirte an höhere klimatologische extreme Hitze zurückgeführt24. Der sich im nördlichen Teil des Gebiets widerspiegelnde Trend könnte auf Ertragsvorteile durch eine größere Wärmeakkumulation in kühleren nördlichen Klimazonen zurückzuführen sein.

Unsere Ergebnisse zu den unterschiedlichen Auswirkungen von trockener und feuchter Hitze auf Mais- und Sojabohnenerträge hängen nicht von der Wahl des Schwellenwerts für extreme Hitze (vergleichen Sie den Schwellenwert für das 95. Perzentil in Abb. 3 mit Abb. S5 für den Schwellenwert für das 90. Perzentil) oder dem saisonalen Zeitpunkt ab der extremen Hitzeeinwirkung (Abb. S6). Abbildung S6 zeigt, dass die Maiserträge im späteren Teil der Saison (JAS) etwas empfindlicher auf extreme Trockenheit reagieren als im früheren Teil (MJ). Allerdings kommt es sowohl in der Früh- als auch in der Spätsaison zu erheblichen Ertragsverlusten aufgrund trockener Hitze, nicht aber aufgrund feuchter Hitze. Wir haben auch ein lineares Raum-Zeit-Modell mit festem Effekt auf nationaler Ebene auf den nicht-trendbereinigten Datensatz angewendet, wodurch Unterschiede zwischen Landkreisen und langfristige Zeittrends in das Regressionsmodell einbezogen werden können, wie im Abschnitt „Daten und Methoden“ beschrieben. Abschnitt, für eine robuste Prüfung anhand der mehrfachen Regression, die auf einen festen Standort in einem trendbereinigten Datensatz angewendet wird. Die Ergebnisse stimmen mit den Ergebnissen in den Abbildungen überein. 3 und 4 im Hinblick auf das unterschiedliche Ausmaß der Ertragsverluste aufgrund extremer trockener und feuchter Hitzeeinwirkung (Tabelle 1).

Während die negativen Auswirkungen trockener Hitze auf den Ernteertrag im Allgemeinen konsistent, wenn auch stärker, sind und frühere Studien die nachteilige Wirkung hoher Temperaturen (über 30 °C) auf den Ernteertrag gezeigt haben10, haben frühere Studien das Fehlen einer negativen Korrelation nicht direkt bewertet extreme feuchte Hitzeeinwirkung. Um die zugrunde liegenden Gründe für den deutlichen Unterschied zwischen den Auswirkungen extremer trockener und feuchter Hitze auf die Ernteerträge weiter zu untersuchen, führen wir die folgenden zusätzlichen Analysen durch.

Zunächst fragen wir, ob die unterschiedlichen Auswirkungen darauf zurückzuführen sind, dass Tage mit extremer feuchter Hitze im Vergleich zu Tagen mit extremer trockener Hitze mit niedrigeren täglichen maximalen Trockenkugeltemperaturen verbunden sind. Wir berechnen die durchschnittliche Tmax über alle trockenen Hitzetage und die für alle feuchten Hitzetage sowie deren Unterschiede (Abb. 5a–c). Die durchschnittliche Tmax bei extremer feuchter Hitze (Abb. 5b) ist kühler als bei extremer trockener Hitze (Abb. 5a). Wenn wir nur Stationen mit einem signifikanten Maisertragsrückgang aufgrund trockener Hitze betrachten (Abb. 3a), finden wir einen mittleren Tmax über dem 95. Perzentil von etwa 33 °C für feuchte Hitze und 35 °C für trockene Hitze (Abb. 5d, orange Linie innerhalb der Box). Insgesamt betragen die Tmax-Unterschiede zwischen trockenen und feuchten Extremen, wie in Abb. 5c dargestellt, im Allgemeinen weniger als 3 °C, außer in den klimatisch trockeneren Zentralebenen, wo die Bewässerung stärker vorherrscht (siehe die Dreiecke in Abb. 1). Für die Region mit dem größten Ertragsrückgang aufgrund trockener Hitze (Abb. 3a, d) liegen die Trockentemperaturunterschiede zwischen 0 und 2 °C (Abb. 5c).

Durchschnittlicher Tmax für Tage mit extremer trockener und feuchter Hitze in den Maisanbaugebieten der USA. (a) Durchschnittliche Tmax für alle Tage mit extremer trockener Hitze, die das lokale 95. Perzentil von Tmax überschreiten, aber nicht das lokale 95. Perzentil von Twmax überschreiten, (b) Durchschnittliche Tmax für alle Tage mit extremer feuchter Hitze, die das lokale 95. Perzentil von Twmax überschreiten, und ( c) Unterschiede zwischen der durchschnittlichen Tmax für trockene und feuchte Hitzetage (a,b) für den Zeitraum 1979–2019. (d) Boxplots für die Verteilung der mittleren Tmax über dem 90. (grün) und 95. (orange) Perzentil an Stationen mit erheblichen Maisertragsverlusten aufgrund trockener Hitze (signifikante negative Regressionskoeffizienten in Abb. 3a und S5a). Kästchen und Whiskers zeigen den Interquartilbereich bzw. Datenbereich der durchschnittlichen Tmax für trockene (links) und feuchte (rechts) Hitzetage. Die Kreuzmarkierungen und horizontalen Linien innerhalb der Kästchen stellen den Mittelwert bzw. Median dar, und offene Kreise stellen Ausreißer dar. Die Karten wurden mit ArcGIS Pro 2.2.0 mit der vom Census Bureau heruntergeladenen US-Basiskarte erstellt, https://catalog.data.gov/dataset/2019-cartographic-boundary-shapefile-current-census-tract-for-united- Staaten-1-500000.

Darüber hinaus zeigt Abb. 5d, dass sowohl trockene als auch feuchte Hitzeextreme eine durchschnittliche tägliche Tmax aufweisen, die deutlich über dem empirischen Schwellenwert von ~ 30 °C für negative Auswirkungen auf den Ernteertrag liegt10, wir finden jedoch keine weit verbreiteten Ertragsrückgänge aufgrund der Einwirkung feuchter Hitze. Darüber hinaus überlappt der Tmax-Bereich für trockene Hitze über dem 90. Perzentil (Abb. 5d, grüne Markierungen für trockene Hitze) im Wesentlichen mit dem für feuchte Hitze über dem 95. Perzentil (Abb. 5d, orange Markierungen für feuchte Hitze), trockene Hitze liegt jedoch darüber Das 90. Perzentil führt zu erheblichen Ertragsverlusten (Abb. S5), feuchte Hitze oberhalb des 95. Perzentils hingegen nicht. Mit anderen Worten: Während feuchte Hitzeextreme etwas weniger „heiß“ sind als trockene Hitzeextreme, sind sie doch so heiß, dass die bisherige Literatur darauf hindeutet, dass sie zu erheblichen Ertragseinbußen führen sollten, was jedoch nicht der Fall ist. Dieser Befund legt nahe, dass Temperaturunterschiede allein nicht die dramatischen Unterschiede in der Ertragsreduzierung erklären, die in Abb. 3 zu sehen sind.

Während unsere Ergebnisse mit der Vorstellung übereinstimmen, dass der Feuchtigkeitsbedarf (Dampfdruckdefizit) ein wesentlicher Faktor für die Ernteerträge ist, könnte eine alternative Erklärung für die geringe Ertragsempfindlichkeit gegenüber extremer feuchter Hitze eher mit dem Feuchtigkeitsangebot als mit der Nachfrage zusammenhängen. Frühere Studien haben gezeigt, dass die Einschränkung der Bodenfeuchtigkeitszufuhr bei hohen Temperaturen der Hauptgrund für die negativen Auswirkungen von Hitzestress auf Nutzpflanzen sein kann23,25. Als nächstes gehen wir der Frage nach, ob die unterschiedlichen Auswirkungen trockener und feuchter Hitze auf die Ernteerträge mit Unterschieden in der Feuchtigkeitsverfügbarkeit zusammenhängen, indem wir den durchschnittlichen Niederschlag für die drei Tage unmittelbar vor und nach extremen Tmax- oder Twmax-Ereignissen untersuchen.

Wir stellen erhebliche Unterschiede in den akkumulierten Niederschlägen über die drei Tage vor extremen trockenen und feuchten Hitzeüberschreitungen fest, wobei die tägliche Niederschlagsmenge vor feuchten Hitzetagen (Abb. 6c) im Vergleich zu trockenen Hitzetagen (Abb. 6a) mehr als doppelt so hoch ist die überwiegende Mehrheit der Ackerbaugebiete, außer im Westen der USA. Dieser Unterschied (Abb. 6e) gilt insbesondere für die Zeit vor extremen Hitzeereignissen; Die durchschnittlichen Niederschläge für die drei Tage unmittelbar nach den extremen Trocken- und Feuchthitzeüberschreitungen (Abb. 6b, d) unterscheiden sich nicht konsistent voneinander (Abb. 6f). Dieses Ergebnis ist etwas überraschend, da man erwarten würde, dass extreme Feuchtkugeltemperaturen und die damit verbundene hohe Luftfeuchtigkeit zu mehr Niederschlägen führen könnten. Diese Abfolge höherer Niederschläge vor einem feuchten Hitzeereignis legt nahe, dass die Menge an Feuchtigkeit vor dem Hitzeereignis darüber entscheiden kann, ob es feucht oder trocken ist. Abbildung 6g,h zeigt die Niederschlagsverteilung für 3 Tage vor und nach der extremen Hitze sowie am Tag der extremen Hitze für alle Stationen, die in den Abbildungen erhebliche Ertragsrückgänge aufweisen. S5a und 3a. Es gibt eine klare Aufteilung der Niederschläge zwischen den Stationen für drei Tage vor und am selben Tag der trockenen Hitze im Vergleich zu den Niederschlägen für drei Tage nach der trockenen Hitze. Es gibt jedoch keinen Unterschied bei den Niederschlägen, die drei Tage vor und nach oder während extremer feuchter Hitze auftreten, was die besondere Rolle des Mangels an Niederschlägen im Zusammenhang mit Ertragsverlusten während extremer trockener Hitze unterstreicht.

Niederschlag vor und nach den extremen Hitzeereignissen. Niederschlag im Durchschnitt über 3 Tage vor (a) Tagen mit extremer trockener Hitze und (c) Tagen mit extremer feuchter Hitze und (e) deren Unterschiede. (b), (d) und (f) sind die gleichen wie (a), (c) und (e), mit Ausnahme der gemittelten Niederschlagsmenge über die drei Tage nach den Tagen mit extremer trockener und feuchter Hitze. Ausgefüllte (offene) Kreise in (e) und (f) zeigen signifikante (nicht signifikante) Unterschiede beim 95 %-Konfidenzniveau unter Verwendung des zweiseitigen Student-t-Tests an. Niederschlagseinheiten werden in mm/Tag angegeben. (g) und (h) Boxdiagramme, die die Niederschlagsverteilung für alle Stationen mit signifikanten negativen Regressionskoeffizienten in Abb. S5a für den 90. Perzentil-Grenzwert für extreme Hitze (g) und in Abb. 3a für den 95. Perzentil-Grenzwert (h) zeigen 3 Tage vor (grüne Markierungen), am selben Tag (blau) und 3 Tage nach (orange) dem extrem trockenen und feuchten Hitzeereignis. Die Karten wurden mit ArcGIS Pro 2.2.0 mit der vom Census Bureau heruntergeladenen US-Basiskarte erstellt, https://catalog.data.gov/dataset/2019-cartographic-boundary-shapefile-current-census-tract-for-united- Staaten-1-500000.

Der extremen trockenen Hitze gehen in den Tagen vor der trockenen Hitze in der Regel geringe tägliche Niederschläge voraus (Abb. 6a) und damit relativ trockene Oberflächenbedingungen und niedrige Luftfeuchtigkeit. Andererseits gehen extremen feuchten Hitzetagen in der Regel höhere Tagesniederschläge (Abb. 6c) und damit feuchtere Oberflächenbedingungen und eine höhere Luftfeuchtigkeit voraus. Dieser Befund weist darauf hin, dass die feuchten thermodynamischen Eigenschaften extremer Hitzeereignisse das Ausmaß und sogar die Richtung ihrer Auswirkungen auf die Kulturpflanzen bestimmen. Insbesondere deuten unsere Ergebnisse darauf hin, dass die mit extremer Hitze verbundenen Auswirkungen auf die Ernte nicht durch die extreme Hitze selbst verursacht werden, sondern durch ein multivariates Extrem mit hohen Trockentemperaturen, denen geringe Niederschläge vorausgehen und die mit niedriger Luftfeuchtigkeit und wahrscheinlich niedriger Bodenfeuchtigkeit einhergehen.

Durch die Gegenüberstellung der Ernteertragsempfindlichkeiten bei trockenen und feuchten Hitzeextremen trägt unsere Studie dazu bei, die Kausalität der Hitzeauswirkungen auf die Ernteerträge zu klären. Das Fehlen von Ertragsverlusten durch die Einwirkung feuchter Hitzetage mit Tmax > 30 °C legt nahe, dass extreme Hitze die Erträge hauptsächlich durch indirekten Feuchtigkeitsstress verringert. Diese Schlussfolgerung steht im Einklang mit der Tatsache, dass in dieser Studie (und in anderen, in denen die Auswirkungen der Temperatur auf den Ertrag unabhängig von der Luftfeuchtigkeit untersucht wurde) schädliche Auswirkungen trockener Hitze bei niedrigeren Temperaturen (~ 30 °C) als den experimentellen Schwellenwerten für direkte thermische Auswirkungen auftreten12,13. Wir stellen jedoch fest, dass sich die Auswirkungen trockener und feuchter Hitze durch eine Rückkopplung zwischen Kulturpflanzen und Klima weiter unterscheiden können, wobei der Spaltöffnungsschluss bei trockener Hitze die lokale Erwärmung des Blätterdachs verstärkt, wohingegen anhaltende Transpiration bei feuchter Hitze regional hohe Temperaturen lokal abfedern kann15,26,27. Diese Rückkopplung kann bei trockener Hitze zu einem Anstieg der lokalen Pflanzenbedeckungstemperaturen im Vergleich zu den an Wetterstationen28 gemessenen Lufttemperaturen führen, die bei feuchter Hitze begrenzt sein können.

Der enge Zusammenhang zwischen höheren Niederschlägen direkt vor Hitzeereignissen und verringerten Ernteertragsverlusten legt darüber hinaus nahe, dass der Zeitpunkt der Niederschläge im Verhältnis zu hoher Hitzeeinwirkung entscheidend für die Auswirkungen auf die Ernteerträge ist, ein neues Ergebnis unserer Studie. Frühere Studien deuten darauf hin, dass Feuchtigkeitsdefizite im Zusammenhang mit trockenen Bodenbedingungen in Verbindung mit hohen Temperaturen die Hauptursache für einen Rückgang des Ernteertrags sind und nicht nur extreme Hitzeexposition23,25,29,30,31. Unsere Ergebnisse erweitern diese bisherigen Erkenntnisse, indem sie zeigen, wie die spezifische Kombination von Niederschlag, Feuchtigkeit und Hitze bestimmt, ob extreme Temperaturen zu harmlosen oder schädlichen Auswirkungen auf Nutzpflanzen führen. Dies könnte helfen, die zuvor berichtete schwache Korrelation zwischen Ernteerträgen und saisonalem Durchschnittsniederschlag zu erklären, einer Messgröße, die unabhängig vom Zeitpunkt des Niederschlags und der Luftfeuchtigkeit im Verhältnis zu extremer Hitze ist10,13. Ob die fehlenden Ertragsverluste bei feuchten Hitzeextremen jedoch auf die pflanzenverfügbare Bodenfeuchtigkeit aus den vorangegangenen Niederschlägen und nicht auf die daraus resultierende Luftfeuchtigkeit zurückzuführen sind, bedarf weiterer Untersuchungen.

Das Fehlen starker negativer Auswirkungen extremer feuchter Hitze auf die Ernteerträge und die positive Wirkung von Regenfällen unmittelbar vor starker Hitzeeinwirkung wirft die Frage auf, welche Rolle die Bewässerung im Zusammenhang zwischen den Auswirkungen trockener und feuchter Hitze auf die Ernteerträge spielen könnte. In Abb. 3 sind die Ertragsregressionskoeffizienten aufgrund extremer trockener und feuchter Hitzeeinwirkung sowie die bewässerten Mais- und Sojabohnenerträge als Dreiecke für die bewässerten Regionen dargestellt, die hauptsächlich Dakotas und Nebraska abdecken. Sowohl bei Mais als auch bei Sojabohnen weisen die bewässerten Regionen einen nicht signifikanten Ertragsverlust auf, der sowohl mit trockener als auch feuchter Hitzeexposition verbunden ist (Abb. 3c, f), wobei die durchschnittlichen Regressionskoeffizienten für Mais nahe Null und für Soja leicht negativ sind, was mit den vorherigen übereinstimmt Studien zeigen, dass Bewässerung die negativen Auswirkungen des hohen Hitzestresses verringert16,29,32. Unsere Ergebnisse lassen jedoch darauf schließen, dass die Bewässerung regionale trockene Wärme effektiv in lokale feuchte Wärme im bewässerten Pflanzendach umwandelt, da Bewässerungswasser unter heißen Bedingungen leicht verdunstet und transpiriert, wodurch die Grenzschicht befeuchtet wird.

Wichtig ist, dass die Klimatologie der Niederschlags-Wärme-Sequenzen wahrscheinlich durch die Änderung der mittleren saisonalen Trockenheit8, die Intensivierung der Niederschläge33,34 und die Land-Atmosphäre-Kopplung in einem sich erwärmenden Klima21,31 verändert wird, was komplexe Auswirkungen auf die Pflanzenproduktion haben wird. Beispielsweise sind für das US-amerikanische Maisanbaugebiet bereits positive Trends beim Auftreten extremer trockener Hitze erkennbar (Abb. S7). Wir stellen einen deutlichen Aufwärtstrend bei der Häufigkeit extremer trockener Hitzetage fest, der in den letzten 41 Jahren um etwa 3 Tage für die 90. Perzentilschwelle und um 1,5 Tage für die 95. Perzentilschwelle zunahm. Es gibt keinen signifikanten Anstieg der Häufigkeit von Tagen mit extremer feuchter Hitze in der Region, wenn man in diesem Zeitraum die Schwelle des 90. oder 95. Perzentils anwendet. Eine wichtige Schlussfolgerung unserer Studie ist, dass die weit verbreitete Erwartung von Ertragssteigerungen durch die Erwärmung in kühlen Klimazonen möglicherweise nicht eintrifft, wenn heiße Tage trockener werden35. Andererseits könnten prognostizierte künftige Zunahmen der Häufigkeit feuchter Hitze4 die Auswirkungen der Erwärmung auf die Kulturpflanzen begrenzen. Darüber hinaus sind mögliche Änderungen der Wetterabläufe im Zusammenhang mit großräumiger Dynamik ein zusätzlicher Joker. Daher bleiben mögliche zukünftige Änderungen der zusammengesetzten Niederschlags-Hitze-Sequenzen und deren Auswirkungen auf die Kulturpflanzen sowohl hinsichtlich ihrer Häufigkeit als auch ihrer Schwere ungewiss.

Diese Studie untersucht die deutlichen Auswirkungen extremer trockener und feuchter Hitzeeinwirkung auf die Ernteerträge in Maisanbaugebieten in den USA. Während unsere Ergebnisse frühere Erkenntnisse zu den negativen Auswirkungen extrem hoher Temperaturen auf die Ernteerträge stützen, stellen wir auch fest, dass komplexe Wechselwirkungen von Niederschlag, Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Vegetation dazu beitragen, die Hitzeauswirkungen bei feuchter Hitze im Vergleich zu trockener Hitze zu verringern. Dies ist die erste Studie, die den unterschiedlichen Einfluss von trockener und feuchter Hitze auf die Ernteerträge anhand einfacher und gängiger meteorologischer Messungen der Trocken- und Feuchtkugeltemperaturen veranschaulicht. Unsere Ergebnisse deuten darüber hinaus darauf hin, dass die letztendlichen Auswirkungen der Hitze auf die Ernte von der subsaisonalen Entwicklung von Hitzeereignissen abhängen, da feuchter Hitze tendenziell unmittelbar mehr Niederschlag vorausgeht.

Zukünftige Forschungen könnten den stark verringerten Ertragsverlust durch feuchte Hitzeextreme außerdem auf die Luftfeuchtigkeit oder die Bodenfeuchtigkeit und das Vegetationsangebot sowie deren Wechselwirkungen zurückführen. Andere Messwerte (z. B. Kombinationen nicht nur der Frequenz, sondern auch der Intensität) und Variablen (z. B. Dampfdruckdefizit und Kurzwellenstrahlung) sind ebenfalls aufschlussreich. Während wir feststellen, dass mehr Niederschläge tendenziell zu feuchten Hitzeextremen, aber nicht zu trockenen Hitzeextremen führen, könnten zukünftige Studien die wechselseitigen Wechselwirkungen zwischen führenden Niederschlägen und trockener und feuchter Hitze über die atmosphärische Dynamik (z. B. im Zusammenhang mit Feuchtigkeitsadvektion) genauer untersuchen. und mehr lokales Feuchtigkeitsrecycling über die Landoberfläche (Bodenfeuchtigkeit). Da diese Wechselwirkungen charakteristische Zeitskalen haben können, die länger sind als die hier untersuchten Vor- und Nachlaufzeiten von drei Tagen, sind weitere Untersuchungen erforderlich, um zu untersuchen, wie sich multivariate Wechselwirkungen zwischen subsaisonalen Niederschlägen und Temperaturen auf diesen längeren Zeitskalen auf die Erträge auswirken. Darüber hinaus sind die Ertragseffekte der relativen Nähe zu großen Feuchtigkeitsquellen klimatologisch und während Wettersequenzen rund um Hitzeextreme, insbesondere im Golf von Mexiko und in den Großen Seen, weiterer Forschung wert. Es bedarf weiterer Forschung zu den Hitzeauswirkungen in verschiedenen Stadien der phänologischen Zyklen von Pflanzen sowie zu anderen Nutzpflanzen und Regionen. Darüber hinaus ist größere Aufmerksamkeit erforderlich, um zu prognostizieren, wie sich diese Beziehungen in Zukunft ändern könnten, und um die wahrscheinlichen Folgen für die Ernte zu verstehen. Das Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen der unterschiedlichen Auswirkungen trockener und feuchter Hitze auf die Ernteerträge ist von entscheidender Bedeutung, um die Genetik und das Management von Nutzpflanzen an die sich verändernde gemeinsame Klimatologie von Hitze und Feuchtigkeit anzupassen.

Unsere Ergebnisse deuten auf die Notwendigkeit einer stärker pflanzenzentrierten zukünftigen Forschung hin. Beispielsweise sind weitere Untersuchungen erforderlich, um festzustellen, ob der scheinbar kleine Unterschied in den maximalen Trockentemperaturen zwischen trockenen und feuchten Hitzeereignissen tatsächlich für Nutzpflanzen wichtig ist, da die Reaktion der Nutzpflanzen und Clausius-Clapeyron bei hohen Trockentemperaturen nichtlinear sind. Tatsächlich wirft die Tatsache, dass die maximale Trockenknollentemperatur an Tagen mit trockener Hitze über dem Kern des Maisanbaugebiets nur 1–2 °C höher ist als an Tagen mit feuchter Hitze, die Frage auf, ob der Temperaturunterschied unter anderem deshalb so gering ist Mais-/Sojabohnenpflanzen geben an diesen Tagen mit trockener Hitze viel Wasser an die Umwelt ab und begrenzen so die Trockentemperatur27. Vielleicht opfern sie potenziell wertvolles Wasser – über das hinaus, was der Photosynthesebedarf und die damit verbundene Transpiration in der Spaltöffnung vorschreiben –, um die Temperatur zu regulieren und gefährliche Auswirkungen der höheren Trockenkugeltemperatur zu vermeiden, die sonst herrschen würde, insbesondere auf der Ebene des Blätterdachs. Diese transpirationsbezogenen Fragen sind besonders interessant angesichts der größeren Temperaturunterschiede in der Trockenkugel an Tagen mit trockener Hitze und feuchter Hitze in Gebieten, in denen die Pflanzenproduktion weniger intensiv ist. In ähnlicher Weise wäre es interessant zu fragen, ob in seltenen Jahren, in denen die Maisgürtelernten wirklich katastrophal ausfielen, wie beispielsweise in den anhaltend trockenen Jahren der Dust-Bowl-Periode, die Höchsttemperaturen der Trockenbirnen viel höher anstiegen, als wir hier berichten. Natürlich könnten neben der verringerten Pflanzenproduktion und Transpiration auch andere damit zusammenhängende Faktoren für die größeren Temperaturunterschiede weiter westlich verantwortlich sein (Abb. 5c); Der adiabatische Abstieg von Bergen kann an trockenen Tagen die Trockentemperatur deutlich höher ansteigen lassen als an feuchten Tagen, die Boden- und Waldfeuchtigkeit könnte zu niedrig sein, um die Trockentemperatur zu senken, und die klimatologische Advektion der spezifischen Luftfeuchtigkeit könnte zu niedrig sein. Die Rolle der Pflanzentranspiration in unseren Ergebnissen ist jedoch weiterer Forschung wert, und Studien, die die hier präsentierten Ergebnisse regional aufschlüsseln, könnten sich als aufschlussreich erweisen.

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Möglichkeit, die negativen Auswirkungen trockener Hitze auf die Mais- und Sojabohnenerträge zu mildern, die Bewässerung ist36, vorzugsweise unmittelbar vor dem Auftreten der extremen Hitze, was die Bedeutung der subsaisonalen Vorhersage extremer trockener Hitze unterstreicht. Bei künftig steigenden Temperaturen wird die Bewässerung jedoch nicht nur die Kosten und den Arbeitsaufwand für die Landwirtschaft in einigen Regionen erhöhen, sondern auch durch die Wasserverfügbarkeit aufgrund künftiger Austrocknung und nicht nachhaltiger Entnahmen aus bestimmten Grundwasserleitern begrenzt sein37. Daher müssen andere Anpassungsstrategien in Betracht gezogen werden, darunter die Änderung der Pflanzzeiten oder die Verwendung schnell reifender Sorten, um die trockene Hitze im Sommer zu vermeiden, die Änderung der Aussaatdichte und damit der Thermodynamik der Pflanzenbestände und der Wassernutzungseffizienz der Pflanzen sowie die Entwicklung neuer, gemeinsam dürre- und hitzebeständiger Sorten Sorten. Im Wesentlichen veranschaulicht unsere Studie, wie zukünftige Forschungen zum klimaadaptiven Anbau nuancierte Veränderungen in der Klimatologie von Niederschlag, Luftfeuchtigkeit und Hitze im Zuge des fortschreitenden Klimawandels berücksichtigen sollten.

Schließlich stellen wir zwar fest, dass die Ernteerträge weitgehend resistent gegen feuchte Hitze sind, eine erhöhte Belastung durch feuchte Hitze birgt jedoch erhebliche Gesundheitsrisiken für Landarbeiter, die im Freien arbeiten38,39. Daher sollte bei der Anpassung und Forschung die Aufmerksamkeit auf künftige Zunahmen der Belastung von Landarbeitern durch feuchte Hitze und die damit verbundenen Auswirkungen auf die landwirtschaftliche Produktion gerichtet werden, wenn sich die Atmosphäre erwärmt.

Wir verwenden die globalen subtäglichen Stationsbeobachtungen (HadISD) des UK Met Office Hadley Centre, Version 3.1.1.202004p40,41, um die tägliche maximale Trockentemperatur (Tmax) und die tägliche maximale Feuchttemperatur (Twmax) von 1979 bis 2019 zu ermitteln in dieser Studie. Wir verwenden die stündliche HadISD-Trockenkugeltemperatur und berechnen die Feuchtkugeltemperatur anhand der spezifischen Luftfeuchtigkeit, der Höhe und des mittleren Meeresspiegeldrucks, wie in Ref. 3. Wir verwenden die Davies-Jones-Methode42, um stündliche Feuchtkugeltemperaturen zu berechnen, und wenden die Ref.43-Implementierung dieser Methode unter Verwendung des Matlab-Codes in Ref.44 an. Diese Methode minimiert Fehler bei hohen Temperaturen2,4,45. Tageshöchstwerte werden als Maximum der stündlichen Trocken- und Feuchtkugeltemperaturen berechnet.

Die Tage mit extremer Hitze während der Vegetationsperiode von Mai bis September sind als Tage definiert, an denen Tmax den lokalen 90. oder 95. Perzentilschwellenwert von Tmax überschreitet, Twmax jedoch nicht denselben Schwellenwert für Twmax (trockene Hitzetage) und Twmax überschreitet die lokalen Schwellenwerte für das 90. und 95. Perzentil (Tage mit feuchter Hitze) überschreiten, basierend auf dem 30-jährigen Basiszeitraum 1981–2010. Abbildung S8 zeigt die lokalen Schwellenwerte des 90. und 95. Perzentils für Tmax und Twmax basierend auf dem 30-jährigen Basiszeitraum 1981–2010. Je höher die Anzahl der Tage, an denen die Grenzwerte überschritten werden, desto größer ist die extreme Hitzebelastung für die Kulturpflanzen. Wir verwenden hier Perzentilschwellenwerte anstelle absoluter Temperaturschwellenwerte (z. B. 30 °C), da sich die in einer Region wachsenden Pflanzen möglicherweise bis zu einem gewissen Grad an das lokale Klima angepasst haben45. Auch wenn Schwellenwerte für die Trockenkugeltemperatur empirisch ermittelt wurden10, gibt es für Feuchtkugeltemperaturen noch keine solche Grundlage. Wir wenden die Qualitätskontrolle auf die Stationsdaten auf die gleiche Weise wie in Ref. 3 an, indem wir Daten für mindestens 90 % der Tage in 90 % der Monate zwischen 1979 und 2019 benötigen. Stationen, die diesen Schwellenwert nicht erfüllen, sind es aus der Analyse entfernt. Bei der Analyse werden hier nur die Stationen verwendet, die sich innerhalb der Kreisgrenze befinden, die Ernteertragsdaten liefert (siehe Abb. 3 für die Stationen, die für Mais und Sojabohnen verwendet werden). Um den Zusammenhang zwischen Ertrag und Tagen mit trockener und feuchter Hitze zu beurteilen, berechnen wir die Korrelation oder erstellen die multiple Regression zwischen dem Ertrag in einem bestimmten Landkreis und den Tagen mit extremer Hitze für alle Stationen innerhalb dieses Landkreises.

Die Ertragsdaten für Mais und Sojabohnen in den USA stammen aus Daten auf Kreisebene des USDA National Agricultural Statistics Service (https://quickstats.nass.usda.gov) von 1979 bis 2019. Für Mais und Sojabohnen werden sowohl unbewässerte als auch bewässerte Erträge verwendet. wie durch die Kreise bzw. Dreiecke in Abb. 1 angedeutet. Angesichts des starken Ertragstrends im Laufe der Jahre (Abb. S7a, b), der auf nicht klimabezogene Faktoren zurückzuführen ist, bereinigen wir zunächst die Mais- und Sojabohnenerträge linear, indem wir zunächst die lineare Regression der Ertragsdaten auf die Zeit (Jahre) und dann berechnen Subtrahieren Sie die angepasste Linie von den Ertragsdaten. Zeitreihen trockener und feuchter Hitzetage werden ebenfalls linear trendbefreit, um den Einfluss der zwischenjährlichen Variabilität von langfristigen Trends zu isolieren (Abb. S7c–f).

Pearsons Korrelationen werden verwendet, um die Korrelation zwischen trendbereinigten Erträgen und Tagen mit extremer Hitze wie folgt zu berechnen:

Dabei sind Ertrag* die trendbereinigten Ertragsanomalien in Bezug auf die langfristigen Durchschnittswerte und Hitzetage* die trendbereinigten Anomalien der Tageshäufigkeit extremer trockener oder feuchter Hitze in Bezug auf ihre langfristigen Durchschnittswerte. Die Pearson-Korrelationen zwischen Tagen mit bereinigter trockener Hitze und Mais- und Sojabohnenerträgen sind in den meisten Mais- und Sojaanbaugebieten in den USA sowohl beim 90. (Abb. S3a, c) als auch beim 95. (Abb. S4a, c) Perzentilschwellenwert deutlich negativ. Andererseits ist die gleiche Ertragskorrelation mit extrem feuchten Hitzetagen viel schwächer und meist nicht signifikant und in einigen Regionen sogar positiv (Abb. S3b, d und S4b, d).

Wir wenden außerdem mehrere Regressionsmodelle an, die den Ertrag mit der trockenen und feuchten Hitzeexposition für jeden Landkreis der Form verknüpfen:

wobei DHD trockene Hitzetage bezeichnet, HHD feuchte Hitzetage bezeichnet, \({\beta }_{1}\) die Ertragssensitivität gegenüber trockenen Hitzetagen bezeichnet, \({\beta }_{2}\) die Ertragssensitivität bezeichnet zu feuchten Hitzetagen, und das tiefgestellte t bezeichnet Jahre. Wir bauen diese Modelle getrennt für Mais und Soja aus. Die Signifikanz der Regressionskoeffizienten β1 und β2 wird bestimmt, indem der geschätzte Koeffizient durch die Standardfehler dieser Schätzung dividiert und dann der zweiseitige t-Test beim 95. Konfidenzniveau verwendet wird.

Als Robustheitsprüfung wenden wir außerdem ein lineares Fixed-Effect-Modell auf nationaler Ebene auf den nicht trendbereinigten Datensatz der Form an:

wobei \({C}_{i}\) und \({T}_{t}\) feste Effekte für grundlegende Unterschiede zwischen Landkreisen bzw. langfristige Zeittrends sind und die Indizes i und t Landkreise bezeichnen und Jahre. Die mit dieser Methode geschätzten Ertragsempfindlichkeiten auf nationaler Ebene gegenüber trockener und feuchter Hitze stimmen mit dem nationalen Durchschnitt der mithilfe der multiplen Regression geschätzten Empfindlichkeiten auf Kreisebene überein.

Um die Multikollinearität zwischen den beiden unabhängigen Variablen in Gl. (2,3), die Tage der trockenen Hitze (DHD) und die Tage der feuchten Hitze (HHD), haben wir den Varianzinflationsfaktor (VIF) wie folgt berechnet:

Dabei ist R der Korrelationskoeffizient zwischen trockenen Hitzetagen und feuchten Hitzetagen.

Der untertägige Stationsdatensatz HadISD des UK Met Office Hadley Centre ist öffentlich verfügbar unter https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadisd/. Der MatLab-Code zur Berechnung der stündlichen Feuchtkugeltemperatur unter Verwendung der spezifischen Luftfeuchtigkeit, der Höhe und des mittleren Meeresspiegeldrucks ist unter https://github.com/bobkopp/WetBulb.m verfügbar. Die in dieser Studie verwendeten US-Ertragsdaten für Mais und Sojabohnen sind auf der Website des National Agricultural Statistics Service des US-Landwirtschaftsministeriums öffentlich verfügbar: https://quickstats.nass.usda.gov.

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Diese Studie wird durch das Stipendium der National Science Foundation AGS-1934358 unterstützt. Die Finanzierung für CR und DS erfolgt durch das Stipendium der National Science Foundation AGS-1934383. Die Finanzierung für CoL erfolgt durch das Graduate Research Fellowship der National Science Foundation unter der Grant-Nr. DGE–1644869, das Dartmouth Neukom Institute for Computational Science und den Fonds de recherche du Québec–Nature et Technologies Award #319165. EDC wird durch den NSF-Zuschuss 2049262 finanziert. Wir danken dem UK Met Office Hadley Centre für die Bereitstellung des hier verwendeten HadISD-Untertagesstationsdatensatzes und dem National Agricultural Statistics Service des US-Landwirtschaftsministeriums für die Ertragsdaten auf Kreisebene.

Lamont-Doherty Earth Observatory, Columbia University, 61 Rt. 9W, Palisades, NY, 10964, USA

Mingfang Ting, Corey Lesk, Chunyu Liu, Cuihua Li und Radley M. Horton

Neukom Institute for Computational Science, Dartmouth College, Hanover, NH, USA

Corey Lesk

Geographisches Institut, Dartmouth College, Hanover, NH, USA

Corey Lesk

Schule für Ozeanographie, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China

Chunyu Liu

Institut für Geographie und Umwelt, Syracuse University, Syracuse, NY, USA

Ethan D. Coffel

School of the Environment, Washington State University, Vancouver, WA, USA

Cassandra DW Rogers & Deepti Singh

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MT initiierte die Forschung und schrieb das Manuskript, Ch.L. und Cu.L. führte die Analyse durch, Co.L. trugen zum Schreiben und zur Interpretation des Papiers bei, RH, EC, CR, DS trugen zur Diskussion und Bearbeitung des Papiers bei.

Korrespondenz mit Mingfang Ting.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Ting, M., Lesk, C., Liu, C. et al. Gegensätzliche Auswirkungen trockener und feuchter Hitze auf die Mais- und Sojabohnenerträge in den USA. Sci Rep 13, 710 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-27931-7

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Eingegangen: 11. Oktober 2022

Angenommen: 10. Januar 2023

Veröffentlicht: 13. Januar 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27931-7

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