干旱气象
  • CN 62-1175/P
  • ISSN 1006-7639
  • 双月刊
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干旱气象, 2025, 43(4): 540-554 DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0540

论文

气候变暖对中国三大粮食作物的影响

李蔓,1, 房世波,1, 韩佳昊1, 卓文1, 张展豪1, 马玉平1, 王斌2, 齐月1,3, 俄有浩1, 谭凯炎1, 赫迪1, 赵花荣1

1.中国气象科学研究院，北京 100081

2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，北京 100081

3.中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃 兰州 730020

Impact of climate warming on the three major grain crops in China

LI Man,1, FANG Shibo,1, HAN Jiahao1, ZHUO Wen1, ZHANG Zhanhao1, MA Yuping1, WANG Bin2, QI Yue1,3, E Youhao1, TAN Kaiyan1, HE Di1, ZHAO Huarong1

1. Chinese Academy of Meteorological Sciences， Beijing 100081， China

2. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China

3. Institute of Arid Meteorology， CMA， Key Laboratory of Arid Climatic Change and Reducing Disaster of Gansu Province， Key Laboratory of Arid Climatic Change and Disaster Reduction of CMA， Lanzhou 730020， China

通讯作者: 房世波（1974—），男，山东即墨人，研究员，主要从事农业气象与卫星遥感研究。E-mail：fangshibo@cma.gov.cn。

责任编辑: 王涓力；校对：邓祖琴

收稿日期: 2025-03-5   修回日期: 2025-05-21  

基金资助: 国家重点研发计划项目(2023YFE0122200)
国家自然科学基金项目(42075193)
国家自然科学基金项目(42301465)
中国气象科学研究院基本科研业务费专项(2023Z014)

Received: 2025-03-5   Revised: 2025-05-21  

作者简介 About authors

李蔓（2001—），女，河南安阳人，研究生，主要从事气候变化与农业气象研究。E-mail：imanyl@163.com。

摘要

在气候变暖背景下，昼夜非对称性升温和大气CO2浓度升高成为气候变化的重要特征与驱动因素。气候变化影响水热资源分布，驱动三大粮食作物（小麦、玉米、水稻）的种植结构、种植界限等发生改变，研究主要粮食作物对气候变暖的响应，对保障粮食安全具有重要意义。基于高密度气象台站资料，采用统计方法分析1990年前、后30 a热量资源变化及其对中国三大粮食作物潜在种植区的可能影响；同时，汇总“大田条件下的自由空气增温实验（Free Air Temperature Increase， FATI）”和“控温控CO2的开顶箱实验（Open-Top Chamber， OTC）”多站点试验结果，结合文献荟萃方法，探讨气候变暖对三大作物生育期和产量的影响。 结果表明：1）中国农业热量资源总体在增加，农耕期持续天数和积温显著上升，无霜期延长；极端高温日数普遍增多，部分地区（如陕甘宁）农耕期极端低温日数亦有所增加，极端气象灾害风险加剧。2）三大作物种植北界发生了程度不一的北移，潜在适宜种植面积增加。3）气候变暖初期利于冬小麦生长，过度升温将致发育提前、霜冻风险上升，春小麦生育期缩短、产量受限；CO2浓度升高虽有增产效应，但难以抵消高温带来的不利影响。4）气候变暖通过缩短玉米生育期、减少穗粒数和千粒重，抑制产量形成，夜间增温加剧产量下降；CO2浓度升高对玉米生长与产量的作用有限，增温为主导因子。5）单纯增温对早稻产量有抑制作用，对晚稻则有促进作用；早稻增温削弱CO2的增产效应，晚稻则表现为协同促进，提升产量。

关键词： 主粮作物; 气候变暖; 热量资源; 种植界限

Abstract

Under climate warming, asymmetric day-night temperature increases and atmospheric CO2 concentration rising are two key features altering the distribution of water and heat resources, driving changes in the planting structure and boundaries of the three major grain crops (wheat, corn, and rice). Studying their responses to global warming is vital for food security. Using high-density meteorological station data, the paper analyzes thermal resource changes before and after 1990 during a 30-year period and their possible impacts on the potential planting areas of China’s three major grain crops using statistical method. In addition, the results from multi-site “Free-air temperature increase (FATI) under field conditions” and “Open-top chamber (OTC) experiments with controlled temperature and CO2” are summarized, and combined with the literature meta-analysis method to explore the effects of climate warming on the growth periods and yields of the three major crops. Results are as follows: 1) Agricultural thermal resources in China are generally increasing, with the duration of the farming period and accumulated temperature significantly rising, and the frost-free period extending. The number of extreme hot days has generally increased, and in some regions (such as Shaanxi, Gansu and Ningxia), the number of extreme cold days during the farming period has also increased, intensifying the risk of extreme meteorological disasters. 2) The northern boundaries of the three major crop-growing areas have shifted northward to varying degrees, resulting in an increase in the potential suitable planting area. 3) In the early stage of climate warming, it is beneficial for winter wheat to grow. However, excessive warming will lead to earlier development, increased frost risk, shorter growth period and reduced yield for spring wheat. Although an increase in CO2has a yield-enhancing effect, it is difficult to offset the adverse impacts induced by high temperatures. 4) Climate warming shortens the growth period of corn, reduces the number of grains per ear and the weight of 1 000 grains, thereby inhibiting the formation of yield. Nighttime warming further exacerbates the decline in yield. The effect of increasing CO2 concentration on corn growth and yield is limited, with warming being the dominant factor. 5) Warming alone has an inhibitory effect on the yield of early rice but a promoting effect on that of late rice. Warming for early rice reduces the yield-increasing effect of CO2, while for late rice it shows a synergistic promotion and increasing the yield.

Keywords： major crops; climate warming; heat resources; planting boundaries

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本文引用格式

李蔓, 房世波, 韩佳昊, 卓文, 张展豪, 马玉平, 王斌, 齐月, 俄有浩, 谭凯炎, 赫迪, 赵花荣. 气候变暖对中国三大粮食作物的影响[J]. 干旱气象, 2025, 43(4): 540-554 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0540

LI Man, FANG Shibo, HAN Jiahao, ZHUO Wen, ZHANG Zhanhao, MA Yuping, WANG Bin, QI Yue, E Youhao, TAN Kaiyan, HE Di, ZHAO Huarong. Impact of climate warming on the three major grain crops in China[J]. Arid Meteorology, 2025, 43(4): 540-554 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0540

0 引言

全球变暖已成为公认事实，其典型特征包括气温昼夜非对称性升高和大气CO2浓度的持续上升（Karl et al.，1993；翟盘茂和任福民，1997；Vose et al.，2005；IPCC，2014； Davy et al.，2016）。这一变化直接影响农业生产，尤其是热量资源的增加，正深刻改变着作物种植结构、空间布局和产量水平（Rosenzweig et al.，2014；Asseng et al.，2015；Fan et al.，2015）。小麦、水稻和玉米作为中国三大主要粮食作物，其产量和播种面积在2022年分别占全国粮食作物总产量和总播种面积的92.2%和81.2%（付凌晖和叶礼奇，2023），直接关系国家粮食安全。在气候变暖背景下，中国区域增温呈现“北方高于南方、西部高于东部”的空间格局（秦大河等，2005；赵东升等，2020）。这种热量资源的变化同步改写了三大粮食作物的种植版图：冬小麦突破传统界限，逐步向北部和西部扩展；水稻在长江中下游地区因持续升温，安全种植界限发生改变；春玉米凭借东北地区热量资源增加的优势，种植规模明显扩大。众多研究均表明，我国主要粮食作物的种植边界正逐步向高纬度、高海拔地区延伸（李祎君和王春乙，2010；杨晓光等，2010；宋艳玲等，2011；Zhao et al.，2014；Liu et al.，2016）。近年来，随着观测能力的增强和数据覆盖范围的拓展，中国气象站数量已超过5万个，海量数据资源将显著提升气候变化对农作物种植边界影响评估的科学性与准确性，为农业气候区划调整、作物适应性布局优化提供坚实的数据支撑。

与作物种植界限的变化类似，气候变化对全球主要粮食作物生产力的潜在影响，同样受到学术界和决策者的广泛关注（权畅等，2013；Challinor et al.，2014；Li et al.，2019；赵闯等，2023；Rezaei et al.，2023）。先前模拟气候变化对农作物影响的试验研究多是利用温室（Greenhouse）以及半密封的开顶式气室（Open-Top Chamber，OTC）（Norby et al.，1997；王春乙等，1997；郭建平和高素华，2002；房世波等，2010a；Bunce，2016），但因其微环境与大田条件存在差异，难以准确反映真实气候情境下的作物响应。近年来，红外辐射器因其仅调控温度而不干扰其他环境因子，逐渐应用于开放性增温（Free Air Temperature Increase，FATI）试验。例如，Tian等（2012）在长三角开展的FATI试验表明，气候变暖可提高小麦有效穗数、籽粒饱满度和收获指数；而Yang等（2024）在广东地区的研究则发现增温会导致双季籼稻产量下降。然而单独使用FATI无法考虑CO2浓度升高的影响，将FATI与OTC结合使用，可同时调控温度和CO2，模拟更复杂、更真实的气候变化情景，可以提升实验设计的灵活性与控制精度，也增强了结果的可重复性与可靠性。

近10 a来气候变化加剧，但目前尚无法准确判断中国农业热量资源、作物种植界限、作物生长发育及产量等是否已发生显著变化。本文基于完善的气象数据（1961—2020年间中国2 560个气象站），采用气候统计方法，分析1990年前、后两个完整气候期内的热量资源变化，并评估其对中国冬小麦、水稻及东北春玉米种植界限的潜在影响。此外，系统整理了“大田自由空气增温实验（FATI）”与“控温控CO2的改进型开顶箱（OTC）实验”所获得的多点观测结果，结合文献荟萃方法，重点探讨气温上升与大气CO2浓度升高两大气候变化特征对小麦、玉米、水稻三大主粮作物生育期和产量的影响，以期深化对气候变暖影响农作物规律的认识，为中国粮食安全及农业适应气候变化提供科学依据和理论支撑。

1 材料和方法

1.1 数据资料

所用气象数据包括1961—2020年中国2 560个气象站的逐日最高气温、最低气温和平均气温数据，用于分析热量资源变化及气候变暖对耕作制度的影响。所有站点连续缺测不超过7 d，缺测部分采用前后日数据插补完成，站点空间分布如图1所示。

图1

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图1   气象站点分布

Fig.1   Distribution of meteorological stations


试验资料数据集来源：通过文献检索与整理，收集中国主要粮食作物在增温及CO2浓度升高情境下的模拟试验数据。检索平台包括Web of Science、Google Scholar和中国知网，检索关键词为“小麦/玉米/水稻+增温+中国+CO2/OTC/FACE/FATI”，筛选对象为近20 a来公开发表的相关文献。所收集的试验数据涵盖三类作物在主产区内多个试验点的结果，所采用的增温方式包括大田红外辐射器（FATI）、开顶箱（OTC）等，涉及单独OTC处理、CO2控制处理及两者的复合处理。为确保数据的可比性与代表性，入选文献均需明确描述处理设置，提供产量或生育期观测指标，并满足重复观测的基本要求。表1列出了所收集的试验数据的具体信息，包括研究地点、作物品种、处理方式以及数据来源。

表1   研究地点、栽培品种、处理以及数据来源

Tab.1  Research location， cultivar， treatment and data source

种植区地点品种时段处理数据来源
冬小麦丹阳扬麦11*2007—2008NWZheng et al.，2017
定兴超级-626*2008—2011AW，NW房世波等，2010b；Fang et al.，2015；
Tan et al.，2015；Tan et al.，2018
郯麦98-2013—2016AW+CO2
连云港烟农19*2009—2010AW曹敏旭，2012
南京徐麦31*2012—2013AW+DW+NWTian et al.，2012； 石姣姣，2014
扬麦13*2012—2013AW+DW+NW
扬麦11*2004—2007
2012—2013		NW
上海捷麦2-2007—2008AWDing et al.，2013
石家庄良星99*2007—2009NWZheng et al.，2017
许昌渝麦7036*2008—2010NW
徐州烟辐188*2007—2010NW
禹城NG*2010—2012AWHou et al.，2012
济麦22*2017—2022AWKong et al.，2023；Kong et al.，2024
春小麦定西定西24**2012AW王鹤龄， 2013； 张凯等， 2015a；
张凯等， 2015b
NG**2010—2011AW
固原陇春15号**2001AWXiao et al.，2007；Xiao et al.，2016
NG*2013—2015AW
西大滩永良4*2010AWXiao et al.，2011
夏玉米泰安农大108*
山农3号*		2001—2002DW张保仁等，2007
南京郑单958*2013—2014NW+CO2谢晓金等，2016
驻马店郑单958 *2020—2021AW杨琴等，2022
先玉335 *
固城郑单958*2016—2017AW+NWQi et al.，2022
春玉米黑龙江鑫鑫2号*2010—2011NW钱春荣等，2012
哈尔滨
拉萨NG-2015AW付刚和钟志明，2016
辽宁丹玉39*2010AW刘丹等，2013
水稻南京武运粳7号-2007AW+DW+NW董文军等，2011；Dong et al.， 2011
南粳44-2008
公主岭松粳9号*
五优1号*		2007—2010NW陈金等，2013；Chen et al.，2017
吉粳81-
吉粳83-		2011NW
南昌赣新203*、德农88*、先农26*、优优389-、艺峰优205-2007—2011NW
镇江宁粳1号-
镇稻11号-		2007—2010NW
常熟常优5号**2013—2014AW+CO2Cai et al.，2016
荆州早稻两优287*2013—2016AW
CO2
AW+CO2		万运帆等，2014a；万运帆等， 2014b；蔡威威等，2015；王斌等，2015；Wang et al.，2019； 王斌，2021；宋春燕等，2023
晚稻湘丰优9号*

注：NG表示文章中没有给出该项信息；AW、NW和DW分别表示全天加温、夜间加温和日间加温处理，CO2表示CO2浓度升高处理；所有的田间实验都有至少3个重复；栽培品种一栏中的上标“*”和“**”表示增温对产量有显著影响（增加或减少），显著性分别为p<0.05和p<0.01，上标“-”表示增温对产量没有明显影响。

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1.2 方法

1.2.1 热量资源变化分析方法

基于1961—2020年气象台站气温数据，从两个维度表征农业热量资源：1）持续时间，通过界限温度的开始和终止日期、初霜日、终霜日及无霜期等指标进行计算；2）热量强度，通过年平均气温、高温日数、大于特定温度的积温、极端低温日数等指标进行评估。各项指标的具体阈值与定义见表2，初日与终日均采用5 d滑动平均法确定。

表2   农业气候指标及定义

Tab.2  Agricultural climate indicators and definition

农业气候指标阈值温度定义及影响
农耕期>0 ℃日平均温度大于0 ℃的持续期为农耕期
喜凉作物生长期>5 ℃日平均温度大于5 ℃的持续期为喜凉作物生长期
喜温作物生长期>10 ℃日平均温度大于10 ℃的持续期为喜温作物生长期或作物活跃生长期
无霜期<2 ℃日最低气温低于2 ℃为霜冻，无霜期指当地终霜次日到初霜前一日的天数
极端高温>35 ℃日最高温度大于35 ℃，大于界限温度时会对作物开花授粉有较大影响
极端低温<2 ℃日最低气温低于2 ℃为极端低温事件，最低温度低于界限温度会对作物生长发育产生一定影响

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1.2.2 作物种植界限变化评估方法

三大主要粮食作物界限指标确定标准：冬小麦种植北界采用崔读昌等（1991）提出的标准，即最冷月平均最低气温不低于-15 ℃、极端最低气温为-24~-22 ℃；双季稻种植北界依据《中国农业自然资源和农业区划》（全国农业区划委员会，1991），要求≥10 ℃积温达5 300 ℃·d，三季稻可种植区则需达7 000 ℃·d；东北春玉米可种植区为≥10 ℃积温达2 100 ℃·d及以上，且满足80%保证率（韩湘玲和孔扬庄，1984；刘志娟等，2010）。

1.2.3 控温、控CO2的模拟实验方法

采用模拟实验方法，探讨增温和大气CO2浓度升高对三大作物生长与产量的影响。实验设置包括3种处理：对照（OTC内控制温度与大田环境一致）、单一增温、增温+CO2。单一增温处理采用自由空气红外辐射器增温法（FATI），通过在样地上方悬挂红外灯管进行加热，该方法可直接应用于野外环境，仅调控气温，不干扰其他气象因子，能较好模拟真实气候条件（Kimball，2005）；增温+CO2处理结合开顶式气室（OTC）与FATI技术，在OTC气室内安装红外辐射器控制温度，同时配备通风系统，实现温度与 CO2 浓度的联合调控，试验设计详见Tan等（2018）文献。

2 结果分析

2.1 气候变暖背景下中国农业热量资源的变化

在农业气候资源中，热量资源对适宜作物种类与耕作制度具有关键影响，通常通过农业界限温度、积温、无霜期等指标来衡量（冯秀藻和陶炳炎，1991；郭建平，2010）。计算农业热量资源各要素在1991—2020年（后30 a）与1961—1990年（前30 a）平均值之间的差值，以及1961—2020年整段时序、前30 a和后30 a各要素的气候倾向率见表3。通过对全国平均值及站点趋势拟合分析，发现1991—2020年中国平均温度较1961—1990年升高0.81 ℃，前30 a气候倾向率全国平均仅0.04 ℃·（10 a）-1，后30 a倾向率为0.30 ℃·（10 a）-1，后30 a温度升高更明显，升温趋势呈加快态势，尤其在较冷月的升温幅度显著高于较暖月。总体来看，中国农业热量资源持续增加，1991—2020年农耕期平均温度较1961—1990年上升0.37 ℃，农耕期持续天数及无霜期均明显延长。喜凉作物和喜温作物的生长期均有所延长，积温普遍上升。与此同时，极端高温日数也在增多，增加了水稻等作物遭受高温热害的风险。虽然极端低温日数整体呈减少趋势，但在山东、河北东部、陕甘宁等部分地区，农耕期的极端低温日数反而呈上升趋势，预示着农业遭受低温寒害的风险也在提高（赵俊芳等，2010；Fang et al.，2017；Han et al.，2024）。

表3   1991—2020年与1961—1990年中国热量资源气候倾向率比较及前后两阶段各要素平均值差值

Tab.3  The climate tendency rates of thermal resources from 1991 to 2020 compared with those from 1961 to 1990 and the differences in the average values of each element between the two periods in China

要素差值气候倾向率
（1961—2020年）		气候倾向率
（1961—1990）		气候倾向率
（1991—2020年）
年平均温度0.810.250.040.30
1月平均气温0.830.270.270.26
7月平均气温0.500.13-0.170.24
0 ℃初日-5.6-1.6-0.5-0.8
5 ℃初日-5.9-1.80.6-2.9
10 ℃初日-4.7-1.6-0.1-3.2
0 ℃终日2.10.60.10.6
5 ℃终日2.50.80.50.6
10 ℃终日3.01.00.61.6
≥0 ℃积温237.671.4-10.7106.8
≥5 ℃积温238.572.5-14.8118.0
≥10 ℃积温230.072.7-5.2126.6
初霜日4.81.60.92.3
终霜日-7.6-2.5-1.8-2.6
无霜期12.54.12.64.9
极端高温日数2.70.9-1.32.7
极端低温日数-3.4-1.3-1.5-2.2
农耕期平均温度0.370.12-0.060.27

注：0 ℃为农耕期起点温度，5 ℃表示喜凉作物生长期起点，10 ℃表示喜温作物生长期起点。日期类指标单位：d，温度类指标单位：℃，积温类指标单位：℃·d；倾向率表示每10 a变化幅度，其中日期类指标单位：d·(10 a)-1，温度类指标单位：℃·(10 a)-1，积温类指标单位：℃·d·(10 a)-1。

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2.2 热量资源变化对三大作物潜在适宜种植区的影响

气候变暖带来热量资源的增加，导致土壤解冻期提前、冻结期推迟，生长季的热量积累延长，进而引起作物种植界限的变化。多熟制农作物向北方和高海拔地区拓展，复种面积扩大，复种指数提高，主要农作物的种植范围与产量也随之发生变化。这一趋势将进一步影响种植制度的划分，作物种类和品种的配置及其比例结构，并在很大程度上塑造中国未来的种植制度格局（林而达和杨修，2004；Zhuo et al.，2022）。图2与表4展示了1961—2020年中国三大主粮作物种植北界的变化及1990年前后30 a潜在适宜种植区面积的增幅。比较1961—1990年与1991—2020年2个30 a冬小麦种植北界的空间分布，可以看出后30 a，由于气候变暖，冬季温度升高，冬小麦的种植北界明显北移，总体向北扩展面积约3.92×105 km2。辽宁、宁夏、内蒙古、甘肃和新疆等省（区），冬小麦北部种植边界的空间位移尤为明显，辽宁省平均北移约100 km，内蒙古和宁夏地区平均北移150 km，甘肃省种植边界向西扩展约50 km，这与杨晓光等（2010）基于1951—2007年数据分析气候变暖对中国种植北界影响的研究结果基本一致。值得注意的是，本研究结果显示新疆地区冬小麦种植边界呈现更大幅度的空间扩展，平均北移约250 km，同时东扩约150 km。从全国尺度看，冬小麦北部边界北移，西部地区冬小麦种植边界向高海拔地区（如青藏高原）扩展。

图2

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图2   1961—2020中国冬小麦、春玉米种植北界变化及水稻1990年前、后30 a潜在种植区比较

Fig.2   Changes in the northern planting boundaries of winter wheat， spring corn from 1961 to 2020 and a comparison of potential planting areas of rice between two 30-year periods before and after 1990 in China


表4   中国三大粮食作物1991—2020年相比1961—1990年潜在种植面积增量

Tab.4  The potential planting area increments of China’s three major grain crops from 1991 to 2020 compared with those from 1961 to 1990 单位：km2

粮食作物潜在增加种植面积
冬小麦391 962.4
春玉米436 388.1
双季稻277 863.3
三季稻104 768.4

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近60 a来东北地区春玉米的潜在种植区增加，黑龙江地区春玉米种植北界明显向东北方向偏移推进，Guga等（2025）对东北地区玉米地理质心移动情况的研究结果验证了这一趋势。与1990年之前的30 a相比，之后的30 a东北地区春玉米的潜在种植北界平均北移约200 km，除黑龙江省最北部的漠河、塔河、新林、呼玛等地区外，东北其余区域均为春玉米潜在种植区，与赵锦等（2014）研究相一致。中国西部，春玉米种植边界逐渐向高原内部延伸，四川、甘肃、青海、新疆和西藏等潜在适宜种植区增加。春玉米整体表现为向高纬度、高海拔地区扩展的趋势。

气候变暖使得1990年之后的30 a双季稻和三季稻种植边界均不同程度向北移动。1990年之前的30 a，双季稻的可种植区主要分布在长江以南地区，而1990年之后的30 a，其北界已拓展至长江流域及以北地区，从湖南、江西延伸至湖北中部和安徽南部。总体而言，双季稻种植系统的北部边界平均向北移动约150 km，西部边界向四川省中部扩展，平均位移为50 km。与赵锦等（2010）研究结果相比，本研究发现双季稻潜在种植区进一步向西延伸至云南南部，其余区域变化幅度不大。此外，1990年之后的30 a三季稻种植系统北界平均向北移动约20 km，新增潜在适宜种植区主要位于云南南部和广西中部。

2.3 气候变暖对小麦的可能影响

2.3.1 气候变暖对小麦产量的影响

中国小麦产量对气候变暖的响应因增温幅度的不同而存在差异（图3），冬小麦在增温条件下整体呈正响应，增产幅度为0~27%；而春小麦则表现为负响应，减产幅度为0~46%，且增温幅度越大，减产越明显。在中高纬地区，冬小麦生育期内气温常低于其生长发育、生物量积累、器官形成及籽粒灌浆的最适温度（You et al.，2009；Wang et al.，2017）。升温有助于缩短冬小麦的越冬期，延长冬前与冬后有效生长期，促进冬前根系发育与分蘖，开花后籽粒灌浆期也相应延长，从而提高产量。相比之下，春小麦对增温较为敏感，气温升高加快其生殖进程，尤其缩短灌浆后期，不利于籽粒形成，导致穗粒数、千粒重及穗数变率不同程度下降，最终造成产量降低（He et al.，2020）。研究数据基于多个冬小麦和春小麦栽培试验，相关的试验地点、栽培品种、处理方式及数据来源见表1。

图3

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图3   升温与冬小麦、春小麦产量的关系

Fig.3   Relationship between the yields of winter wheat， spring wheat and temperature increase


CO2浓度升高通常有助于冬小麦的生物量和产量增长，但其“施肥效应”可能被高估。CO2的增产潜力是否能充分发挥，还取决于气候变暖背景下冬小麦生育期内其他环境因子的协同变化。“增温+CO2”的模拟控制试验表明，随着气候变暖和大气CO2浓度持续升高，其对冬小麦生产的影响将发生转变：当升温幅度温和，CO2浓度升高可协同促进生长与增产；当升温超过某一阈值（1.7~2.5 ℃），增温将对冬小麦产生负面影响。在北方地区，适度升温与CO2浓度升高有利于冬小麦越冬、生物量积累和产量提升，但若升温过度，冬小麦春季发育期将大幅提前，使得穗花发育阶段更易遭遇霜冻与低温胁迫，导致穗粒数大幅下降，进而减产。此时，即使CO2浓度升高，也难以弥补生育期温度变化对冬小麦生长和产量带来的不利影响。研究还发现，全生育期升温和CO2浓度升高虽未增加灌浆期的高温危害，但显著缩短了越冬休眠期，从而提高了拔节至开花期遭遇晚霜冻和低温的风险。由于发育期大幅前移，冬后生育过程温度较低、接收的太阳辐射减少，是CO2施肥效应减弱、产量和生物量下降的主要原因（房世波等，2010a；房世波等，2012；谭凯炎等，2012；谭凯炎等，2015；Fang et al.，2015）。

2.3.2 气候变暖对小麦生育期的影响

增温试验与“增温+CO2”复合试验的对比研究（Tan et al.，2015；Tan et al.， 2018）表明，增温是影响冬小麦发育期的主导因素，而CO2浓度升高对其物候进程的促进作用可忽略不计。在相同温度条件下，不同品种冬小麦的生育期表现出高度一致性，进一步佐证了温度对冬小麦生长发育的决定性影响。从机制看，升温导致生育期显著缩短，主要归因于生长季日最低温度均值的提升，这与气候变暖背景下北方冬小麦区冬春季节最低气温上升、越冬期缩短及返青期提前的趋势一致（姜朝阳等，2024）。农业生产中，冬前温度升高易引发麦苗旺长，可通过适当推迟播种来调节长势。越冬期适度升温可以缩短休眠、降低越冬期内的冻害风险，有利于作物安全越冬，但需警惕升温导致的物候期提前。若返青后遭遇持续低温或倒春寒，则会抑制冬小麦生长和生物量积累。

增温导致春小麦生育期提前、发育进程加快。温度升高首先提高地温，使出苗期明显提前，幼苗营养生长期相对延长。在拔节到抽穗的营养生长和生殖生长并进阶段，发育进程之间的差异逐渐缩小。灌浆后期气温升高、土壤水分不足，导致作物加速成熟。另外，在雨养条件下，土壤墒情差异明显，春小麦植株的生长态势和生长状况差异性较大。而在充分灌溉条件下，增温使出苗期和拔节期都有较大幅度提前，孕穗至灌浆阶段的发育进程差距逐步缩小。到7月上旬的灌浆后期，由于气温较高，增温促进了乳熟向成熟快速转变，成熟期提前，全生育期缩短。试验表明，在西北地区充分灌溉条件下，增温可促进种子萌发和出苗，延长出苗到孕穗的生长期，利于干物质积累。但灌浆期温度升高促使过早成熟，不利于籽粒产量形成。因此，在未来气候变暖环境下，通过优化春小麦播期、选育耐热品种，以规避灌浆期高温胁迫，是保障西北地区春小麦稳产增产的关键措施（王鹤龄等，2015；张凯等，2015a；张凯等，2015b；齐月等，2019）。

2.4 气候变暖对玉米生长和产量的可能影响

气候变暖显著影响玉米的生长发育过程和产量形成。一方面，升温会使玉米提前适宜播期，加快作物发育进程，导致生育期缩短，从而限制籽粒灌浆时间和干物质积累，不利于产量提升。另一方面，增温以及CO2浓度升高（气肥效应）可能通过改变光合与呼吸的平衡，共同影响光合产物的有效积累。梳理近年来采用不同模拟增温手段（包括大田FATI增温、OTC增温以及控制式生长箱等）开展的典型研究（张保仁等，2007；钱春荣等，2012；刘丹等，2013；付刚和钟志明，2016；谢晓金等，2016；Qi et al.，2022；杨琴等，2022），总结气候变暖对玉米产量与发育的影响，并进一步探讨CO2浓度升高的“施肥效应”在玉米生长中的可能补偿作用。

增温对于玉米产量及产量构成因素的影响见表5。研究发现，不同生育期增温对玉米产量形成要素的影响不同。气候变暖导致果穗长度、果穗粗度、穗行数、行粒数、穗粒数减少，秃尖比增大，不利于玉米产量形成。同时，温度升高影响籽粒灌浆，造成千粒重下降，引起产量降低。总体来看，气候变暖对玉米产量具有明显的负面影响。

表5   增温对玉米产量及产量构成要素的影响

Tab.5  Effects of warming on maize yield and yield components

研究区域（文献）增温时段处理百粒重/g瘪粒数产量/
（kg·hm-2）		籽粒
产量/g		生物产量/（g·m-2）收获
指数/%
河南农业大学西平试验
基地（杨琴等,2022）		全生育期全天增温CK22.20—9 156.04———
气候室+2.0 ℃22.19—5 974.92———
气候室+4.0 ℃23.34—4 354.94———
辽宁省锦州市生态与农业
气象中心（刘丹等,2013）		全生育期全天增温CK37.9710.33—1 436——
FATI +2.15 ℃38.3035.00—798——
山东农业大学实验农场
（张保仁等,2007）		七叶期增温28 dCK33.64—9 188———
生长箱+3.0 ℃30.23—4 902———
黑龙江省（钱春荣等,2012）开花期前夜间增温CK35.50——1 24023 551.2
FATI+1.7 ℃37.60——1 32025 351.9
中国气象局河北固城
试验站（Qi et al.,2022）		灌浆期增温5 dCK32.39—1 0736.051 073.616 888.6555.76
FATI+3.0 ℃32.79—1 0645.391 064.517 928.4856.16

注： “CK”为对照试验，“—”表示文献中未记录该数据，下同。

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增温对玉米生长发育的影响见表6。气候变暖可以加快玉米的生长发育进程，导致生育期整体缩短。全天增温条件下，玉米的三叶期、拔节期、灌浆期、乳熟期和成熟期均提前，出苗至成熟、灌浆至成熟等关键阶段的持续时间明显缩短。增温改变了玉米的物候发育节律，使得多数物候期提前，缩短了玉米的全生育期。

表6   增温对玉米生育进程的影响

Tab.6  Effect of warming on maize growth process

研究区域（文献）增温时段处理播种期出苗期三叶期拔节期灌浆期乳熟期成熟期
西藏地区（付刚和钟志明,2016）全生育期全天增温CK4月22日4月30日5月7日6月6日7月19日8月9日9月3日
OTC+1.22 ℃4月22日4月30日5月5日6月4日7月14日8月1日8月24日
黑龙江省（钱春荣等,2012）全生育期夜间增温CK4月25日5月16日——7月20日—9月25日
FATI+1.7 ℃4月25日5月13日——7月16日—9月23日
山东农业大学实验农场（张保仁等, 2007）出苗后增温28 dCK—6月12日—6月30日7月30日—9月30日
生长箱+3.0 ℃—6月12日—6月29日7月27日—9月27日
中国气象局河北固城试验站（Qi et al.,2022）灌浆期增温5 dCK6月17日6月21日6月25日7月13日8月7日8月27日9月19日
FATI+3.0 ℃6月17日6月21日6月25日7月13日8月7日8月25日9月18日

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在增温和CO2气肥的协同作用中，CO2气肥效应对玉米产量及生育进程的协同促进作用不显著，增温占主导地位。在固城试验站，采用开顶式气室设置夜间增温、夜间“增温+CO2气肥”、对照3种处理，进行夏玉米增温和CO2协同作用试验。结果表明，夜间增温及其与CO2协同处理均导致苗期发育延迟，但影响程度不及单一增温处理。产量方面，夜间增温和夜间“增温+CO2”均使玉米产量下降，百粒重略有减少，且协同处理的减产效应略强于单独增温。这表明在协同作用下，夜间高温会削弱CO2对玉米的增产效应，谢晓金等（2016）的研究也证实了这一点。

2.5 气候变暖对水稻生长和产量的可能影响

2.5.1 水稻对温度升高的响应

水稻作为典型的C₃类喜温作物，其生长发育对温度高度敏感。全球变暖，尤其是夜间气温升高，对水稻产量影响尤为显著。Welch等（2010）对亚洲6个水稻主产国227个试验点的统计分析发现，夜温升高普遍导致产量下降。然而，这种效应在不同地区和品种间存在差异。例如，陈金等（2013）在中国东北的夜间增温试验发现，夜温升高可增加水稻有效穗数和穗粒数，从而促进地上部分总生物量和产量的增长。

温度升高的影响依赖于背景气候、水稻品种以及生育阶段。多数大田控制试验表明，在热带和亚热带地区，其温度已接近水稻温度适宜上限，增温往往对产量产生负面影响（Peng et al.，2004；Dong et al.，2011；Cai et al.，2016）；而在高纬度地区，由于背景温度较低，适度增温反而有利于水稻生长和产量提升（Yang et al.，2007）。这种区域差异主要源于不同种植带的温度基准（IPCC，2007；Welch et al.，2010）。此外，Prasad等（2006）研究表明，尽管温度升高对干物质积累影响不显著，但会通过降低结实率和千粒重显著抑制籽粒产量。

水稻不同生育阶段对温度响应不一。温度升高可缩短整个生育进程，加快叶片衰老，降低光合效率（Baker et al.，1992；Fuhrer，2003），特别是在抽穗后可能导致叶面积迅速减少，从而影响灌浆阶段干物质的积累与转运（Lü et al.，2013）。此外，温度升高会降低水稻叶片的净光合速率和气孔导度，热敏品种的降幅更明显（张桂莲和陈立云，2007；谢晓金等，2012）。研究所用的水稻栽培试验的地点、品种、处理方式及数据来源见表1。

2.5.2 水稻对温度和CO2复合作用的响应

气候变暖不仅表现为温度升高，还伴随大气CO2浓度的持续增加，两者通过影响水稻的形态结构与干物质积累，改变其生长过程和产量构成。CO2浓度升高通常具有“肥料效应”，多数研究表明其可增强水稻的光合速率、增加干物质累积，进而提高有效穗数、穗粒数、结实率及千粒重（Baker and Allen，1993；Moya et al.，1998；黄建晔，2002；范桂枝等，2007；董文军等，2011）。Wang等（2024）指出，CO2浓度升高可使籼稻品种产量提高28%~31%。

然而，长期高浓度CO2背景下水稻的光合刺激效应会逐渐减弱甚至出现“下调”现象，尤其在生育后期，CO2的促进作用可能消失甚至抑制产量（Wang et al.，2015；Cai et al.，2016）。温度与CO2的交互影响更加复杂，既有抵消也可能存在协同。Cheng等（2009）研究表明夜温升高可部分抵消CO2的增产效应；Madan等（2012）则指出，当水稻花期温度超过35~38 ℃时，CO2的增益效应几乎完全消失。相反，Shimono等（2008）发现，低温年景中CO2升高可促进增产6%，高温年景中可达17%，说明在适宜温度下CO2升高与增温具有潜在的协同作用。王斌（2021）于2013—2016年开展的增温与增加CO2试验结果表明，双因素处理可显著提升水稻叶面积指数（Leaf Area Index， LAI），抽穗期增温、增加CO2和双处理下LAI较对照试验分别提高4.0%~19.5%、2.2%~25.6%和11.9%~36.3%；但至成熟期，由于叶片衰老加剧，LAI提升幅度减小，特别是在增加CO2处理下最小；多因素方差分析结果显示，温度升高在4个季节中均显著促进LAI增长，而CO2与温度的交互效应仅在2013年早稻中表现显著。

在产量构成方面，两者的交互作用亦表现出差异化。两因素对有效穗数有协同促进作用，对早稻千粒重则呈现抵消效应，对穗粒数与结实率未观察到明显的交互作用。湖北OTC试验（Wang et al.，2019）亦表明，对于早稻，温度升高会削弱CO2对产量的促进作用，而对晚稻则形成正向协同效果，会进一步提升产量（图4）。因此，温度与CO2的复合影响不能简单相加，其产量效应取决于水稻所处的生育阶段、地区温度背景及品种的耐热性等多重因素。

图4

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图4   不同处理下早稻（a）和晚稻（b）的产量变化

Fig.4   The changes in the yields of early rice （a） and late rice （b） under different treatments


3 结论与讨论

本文基于1961—2020年中国高密度气象实测站点数据，分析了中国过去60 a热量资源的变化，并根据三大粮食作物的种植北界判定指标，比较了1961—1990年与1991—2020年两个时期三大粮食作物的潜在种植北界位移变化。最后，结合相关模拟试验结果，探讨了气候变暖对小麦、玉米和水稻生长发育和产量的可能影响，得到如下主要结论。

（1）气候变暖导致冬小麦、春玉米、双季水稻和三季水稻的种植边界发生重大变化，整体呈现向高纬度和高海拔地区扩张的趋势。1991—2020年中国平均气温较1961—1990年上升0.81 ℃，气候变暖导致中国农业热量资源增加，农耕期延长，积温上升，无霜期延长、高温日数增多。水稻等作物面临更高的热害风险，但在部分地区（如陕甘宁），农耕期极端低温日数也有所增加，导致冷害风险上升，整体呈现出极端冷热害并发的趋势。气候变暖使得中国北方冬小麦和东北春玉米的种植北界发生明显北移，尤其在西北地区以及黑龙江与内蒙古交界处，种植界限发生显著变化。同时，南方双季稻的种植区也向北扩展至长江以北，新增种植区域涵盖了多个省份。

（2）气候变暖对生长季均温较低地区冬小麦的生长和产量有利，但当气温升高超过一定阈值后，负面影响开始显现，表现为春季发育大幅提前，霜冻风险增加；气候变暖显著提前了春小麦各个发育期，加快了春小麦发育进程，缩短了生育期日数，不利于春小麦生产。CO2浓度升高虽有一定施肥效应，能促进冬小麦生长、提高产量，但其增产效应依赖于温度背景，难以抵消过度升温带来的发育提前和产量下降风险。气候变暖通过促进玉米的生长发育并缩短其生育期，影响其物候期，大多数物候期提前，夜间增温有助于减轻早霜危害；然而，变暖导致玉米果穗长度等产量构成要素下降，从而减少产量。早稻和晚稻对温度变化的反应不同。早稻在高温条件下可能遭遇热害，影响结实率和千粒重，而晚稻则可能因增温而提高产量。温度和CO2浓度的复合作用对水稻产量的影响较为复杂，增温可能抵消CO2升高对早稻产量的正面效果，但在晚稻生长季节，增温可能带来正面影响。

需要指出的是，作物种植界限的扩张虽揭示了农业拓展的新空间，但其实现仍受水资源配置、耕地条件与种植制度等多重因素影响，实际变化可能滞后于热量条件的演变。此外，温度升高与CO2浓度变化对产量的影响具有显著的区域差异和情境依赖性，尤其在高温背景期，两者的交互作用可能弱化增产潜力，甚至产生抑制效应。未来可进一步结合多源观测、过程模型与遥感监测等手段，深化对气候变化下作物时空响应机制的理解，为农业布局优化与气候适应管理提供更有力支持。

参考文献

蔡威威, 万运帆, 艾天成, 等, 2015.

空气温度和CO2浓度升高对晚稻生长及产量的影响

[J]. 中国农业气象, 36(6): 717-723.

[本文引用: 1]

曹敏旭, 2012. 全生育期增温下施氮量对小麦产量和品质形成的影响及其生理机制[D]. 南京: 南京农业大学.

[本文引用: 1]

陈金, 田云录, 董文军, 等, 2013.

东北水稻生长发育和产量对夜间升温的响应

[J]. 中国水稻科学, 27(1): 84-90.

[本文引用: 2]

崔读昌, 曹广才, 张文, 等, 1991. 中国小麦气候生态区划[M]. 贵阳: 贵州科技出版社.

[本文引用: 1]

董文军, 邓艾兴, 张彬, 等, 2011.

开放式昼夜不同增温对单季稻影响的试验研究

[J]. 生态学报, 31(8): 2 169-2 177.

[本文引用: 2]

范桂枝, 蔡庆生, 王春明, 等, 2007.

水稻株高性状对大气CO2浓度升高的响应

[J]. 作物学报, 33(3): 433-440.

[本文引用: 1]

房世波, 沈斌, 谭凯炎, 等, 2010a.

大气[CO2]和温度升高对农作物生理及生产的影响

[J]. 中国生态农业学报, 18(5): 1 116-1 124.

[本文引用: 2]

房世波, 谭凯炎, 任三学, 2010b.

夜间增温对冬小麦生长和产量影响的实验研究

[J]. 中国农业科学, 43(15): 3 251-3 258.

[本文引用: 1]

房世波, 谭凯炎, 任三学, 等, 2012.

气候变暖对冬小麦生长和产量影响的大田实验研究

[J]. 中国科学:地球科学, 42(7): 1 069-1 075.

[本文引用: 1]

冯秀藻, 陶炳炎, 1991. 农业气象学原理[M]. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

付刚, 钟志明, 2016.

西藏高原玉米物候和生态特征对增温响应的模拟试验研究

[J]. 生态环境学报, 25(7): 1 093-1 097.

[本文引用: 3]

付凌晖, 叶礼奇, 2023. 中国统计年鉴2023[M]. 北京: 中国统计出版社.

[本文引用: 1]

郭建平, 2010. 气候变化背景下中国农业气候资源演变趋势[M]. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

郭建平, 高素华, 2002.

高温、高CO2对农作物影响的试验研究

[J]. 中国生态农业学报, 10(1): 17-20.

[本文引用: 1]

韩湘玲, 孔扬庄, 1984.

关于“界限温度”确定方法的讨论

[J]. 农业气象, 5(3): 55-57.

[本文引用: 1]

黄建晔, 杨洪建, 董桂春, 等, 2002.

开放式空气CO2浓度增高对水稻产量形成的影响

[J]. 应用生态学报, 13(10): 1 210-1 214.

[本文引用: 1]

姜朝阳, 房世波, 吴东, 等, 2024.

华北平原不同年代冬小麦品种响应气候变暖的试验研究

[J]. 中国科学:地球科学, 54(12): 3 903-3 915.

[本文引用: 1]

李祎君, 王春乙, 2010.

气候变化对我国农作物种植结构的影响

[J]. 气候变化研究进展, 6(2): 123-129.

[本文引用: 1]

林而达, 杨修, 2004.

气候变化对农业的影响评价及适应对策

[C]// 全国政协人口资源环境委员会和中国气象局. 气候变化与生态环境研讨会文集. 北京: 气象出版社.

[本文引用: 1]

刘丹, 张佳华, 孟凡超, 等, 2013.

不同水分和增温处理对东北玉米生长和产量的影响

[J]. 生态学杂志, 32(11): 2 904-2 910.

[本文引用: 3]

刘志娟, 杨晓光, 王文峰, 等, 2010.

全球气候变暖对中国种植制度可能影IV. 未来气候变暖对东北三省春玉米种植北界的可能影响

[J]. 中国农业科学, 43(11): 2 280-2 291.

[本文引用: 1]

齐月, 王鹤龄, 张凯, 等, 2019.

气候变化对黄土高原半干旱区春小麦生长和产量的影响:以定西市为例

[J]. 生态环境学报, 28(7): 1 313-1 321.

[本文引用: 1]

钱春荣, 于洋, 赵杨, 等, 2012.

寒地春玉米生长发育及产量对花前夜间增温的响应

[J]. 应用生态学报, 23(9): 2 483-2 488.

[本文引用: 4]

秦大河, 丁一汇, 苏纪兰, 等, 2005.

中国气候与环境演变评估(I):中国气候与环境变化及未来趋势

[J]. 气候变化研究进展, 1(1): 4-9.

[本文引用: 1]

权畅, 景元书, 谭凯炎, 2013.

气候变化对三大粮食作物产量影响研究进展

[J]. 中国农学通报, 29(32): 361-367.

[本文引用: 1]

全国农业区划委员会, 1991. 中国农业自然资源和农业区划[M]. 北京: 农业出版社.

[本文引用: 1]

石姣姣, 2014. 昼夜不对称增温的冬小麦生长发育及高光谱估测研究[D]. 南京: 南京信息工程大学.

[本文引用: 1]

宋春燕, 万运帆, 李玉娥, 等, 2023.

温度和CO2浓度升高下双季稻茎蘖动态、成穗率与产量的关系

[J]. 作物杂志, 39(3): 159-166.

[本文引用: 1]

宋艳玲, 刘波, 钟海玲, 2011.

气候变暖对我国南方水稻可种植区的影响

[J]. 气候变化研究进展, 7(4): 259-264.

[本文引用: 1]

谭凯炎, 房世波, 任三学, 2012.

增温对华北冬小麦生产影响的试验研究

[J]. 气象学报, 70(4): 902-908.

[本文引用: 1]

谭凯炎, 杨晓光, 任三学, 等, 2015.

高温胁迫对华北地区冬小麦灌浆及产量的影响

[J]. 生态学报, 35(19): 6 355-6 361.

[本文引用: 1]

万运帆, 游松财, 李玉娥, 等, 2014a.

开顶式气室原位模拟温度和CO2浓度升高在早稻上的应用效果

[J]. 农业工程学报, 30(5): 123-130.

[本文引用: 1]

万运帆, 游松财, 李玉娥, 等, 2014b.

CO2浓度和温度升高对早稻生长及产量的影响

[J]. 农业环境科学学报, 33(9): 1 693-1 698.

[本文引用: 1]

王斌, 2021. 大气CO2浓度和温度升高对双季稻耕作系统氮利用的交互影响[D]. 北京: 中国农业科学院.

[本文引用: 2]

王斌, 万运帆, 郭晨, 等, 2015.

模拟大气温度和CO2浓度升高对双季稻氮素利用的影响

[J]. 作物学报, 41(8): 1 295-1 303.

[本文引用: 1]

王春乙, 潘亚茹, 白月明, 等, 1997.

CO2浓度倍增对中国主要作物影响的试验研究

[J]. 气象学报, 55(1): 86-94.

[本文引用: 1]

王鹤龄, 2013. 增温和降水变化对半干旱区春小麦影响及作物布局对区域气候变化的响应研究[D]. 兰州: 甘肃农业大学.

[本文引用: 1]

王鹤龄, 张强, 王润元, 等, 2015.

增温和降水变化对西北半干旱区春小麦产量和品质的影响

[J]. 应用生态学报, 26(1): 67-75.

[本文引用: 1]

为了明确未来气候变化对半干旱区春小麦产量和品质的影响,本研究选择典型半干旱区定西试验基地,利用开放式红外增温模拟系统和水分控制装置设置不同降水量(减少20%、不变、增加20%)和温度梯度\[大气温度(对照)、增加1.0 ℃、增加2.0 ℃、增加3.0 ℃\],模拟气候变化对春小麦生长发育、产量及其构成因素和品质的影响.结果表明:当增温幅度小于2 ℃时,降水变化对春小麦穗粒数影响不显著;当增温为3 ℃时,降水减少显著减少穗粒数,降水增加显著增加穗粒数.随着气温升高,降水减少对春小麦千粒重的负效应增大,春小麦不孕小穗数与气温呈二次曲线上升.降水减少20%条件下,增温1、2和3 ℃的春小麦产量分别下降12.1%、24.7%、42.7%;降水不变条件下,春小麦产量分别下降8.4%、15.1%、21.8%;降水增加20%条件下,春小麦产量分别下降9.0%、15.5%、22.2%.春小麦籽粒淀粉含量随温度的增加而下降,籽粒蛋白质含量随温度的增加而上升.增温2 ℃有利于蚜虫暴发,但增温3 ℃抑制蚜虫暴发;春小麦锈病发病率随着温度增加而上升.&nbsp;&nbsp;

谢晓金, 李秉柏, 朱红霞, 等, 2012.

抽穗期高温对水稻叶片光合特性和干物质积累的影响

[J]. 中国农业气象, 33(3): 457-461.

[本文引用: 1]

谢晓金, 张耀鸿, 李仁英, 等, 2016.

CO2与夜温升高对郑单958生长特征及产量的影响

[J]. 河南农业科学, 45(7): 24-27.

[本文引用: 3]

为了解未来气候变化对夏玉米生长特性和产量的影响，以郑单958为试验材料，设置3个CO<sub>2</sub>浓度水平（380、550、750 cm<sup>3</sup>/m<sup>3</sup>）与2个夜间增温水平（0、2 ℃），共6个处理，测定拔节期、抽雄期以及成熟期玉米的株高、叶色值(SPAD)、叶面积指数(LAI)、地上生物量及成熟后的产量和产量构成要素。结果表明：随着CO<sub>2</sub>浓度升高，玉米的株高、SPAD值、LAI以及生物量均呈增加趋势。拔节期，夜温升高，株高、LAI和生物量随之增加；抽雄期和成熟期，夜间增温条件下，这些生长指标则降低。玉米的穗数、穗粒数、百粒质量及实际产量随CO<sub>2</sub>浓度升高而增加，但其在夜间增温条件下则降低。夜间增温2 ℃条件下，CO<sub>2</sub>浓度升高到550 cm<sup>3</sup>/m<sup>3</sup>时才可抵消对郑单958生物量和产量的负效应。

杨琴, 陈艺博, 赵文龙, 等, 2022.

增温对玉米冠根形态、生长发育和产量的影响

[J]. 玉米科学, 30(6): 67-77.

[本文引用: 3]

杨晓光, 刘志娟, 陈阜, 2010.

全球气候变暖对中国种植制度可能影响I.气候变暖对中国种植制度北界和粮食产量可能影响的分析

[J]. 中国农业科学, 43(2): 329-336.

[本文引用: 2]

翟盘茂, 任福民, 1997.

中国近四十年最高最低温度变化

[J]. 气象学报, 55(4): 35-46.

[本文引用: 1]

张保仁, 董树亭, 胡昌浩, 等, 2007.

高温对玉米籽粒淀粉合成及产量的影响

[J]. 作物学报, 33(1): 38-42.

[本文引用: 4]

张桂莲, 陈立云, 2007.

抽穗开花期高温对水稻剑叶理化特性的影响

[J]. 中国农业科学, 40(7): 1 345-1 352.

[本文引用: 1]

张凯, 王润元, 冯起, 等, 2015a.

模拟增温和降水变化对半干旱区春小麦生长及产量的影响

[J]. 农业工程学报, 31(增刊1): 161-170.

[本文引用: 2]

张凯, 王润元, 王鹤龄, 等, 2015b.

田间增温对半干旱区春小麦生长发育和产量的影响

[J]. 应用生态学报, 26(9): 2 681-2 688.

[本文引用: 2]

赵闯, 朴世龙, ASSENG S, 等, 2023.

气候变暖对全球主要作物产量的影响

[C]// 中国作物学会. 第二十届中国作物学会学术年会论文摘要集. 长沙: 中国农业大学. DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.082335.

[本文引用: 1]

赵东升, 高璇, 吴绍洪, 等, 2020.

基于自然分区的1960—2018年中国气候变化特征

[J]. 地球科学进展, 35(7): 750-760.

[本文引用: 1]

赵锦, 杨晓光, 刘志娟, 等, 2010.

全球气候变暖对中国种植制度可能影响Ⅱ.南方地区气候要素变化特征及对种植制度界限可能影响

[J]. 中国农业科学, 43(9): 1 860-1 867.

[本文引用: 1]

赵锦, 杨晓光, 刘志娟, 等, 2014.

全球气候变暖对中国种植制度的可能影响X. 气候变化对东北三省春玉米气候适宜性的影响

[J]. 中国农业科学, 47(16): 3 143-3 156.

[本文引用: 1]

赵俊芳, 郭建平, 马玉平, 等, 2010.

气候变化背景下我国农业热量资源的变化趋势及适应对策

[J]. 应用生态学报, 21(11): 2 922-2 930.

[本文引用: 1]

ASSENG S, EWERT F, MARTRE P, et al, 2015.

Rising temperatures reduce global wheat production

[J]. Nature Climate Change, 5(2): 143-147.

[本文引用: 1]

BAKER J T, ALLEN L H Jr, BOOTE K J, 1992.

Temperature effects on rice at elevated CO2 concentration

[J]. Journal of Experimental Botany, 43(7): 959-964.

[本文引用: 1]

BAKER J T, ALLEN L H Jr, 1993.

Effects of CO2 and temperature on rice a summary of five growing seasons

[J]. Journal of Agricultural Meteorology, 48(5): 575-582.

[本文引用: 1]

BUNCE J A, 2016.

Responses of soybeans and wheat to elevated CO2 in free-air and open top chamber systems

[J]. Field Crops Research, 186: 78-85.

[本文引用: 1]

CAI C, YIN X Y, HE S Q, et al, 2016.

Responses of wheat and rice to factorial combinations of ambient and elevated CO2 and temperature in FACE experiments

[J]. Global Change Biology, 22(2): 856-874.

[本文引用: 3]

CHALLINOR A J, WATSON J, LOBELL D B, et al, 2014.

A meta-analysis of crop yield under climate change and adaptation

[J]. Nature Climate Change, 4(4): 287-291.

[本文引用: 1]

CHEN J, CHEN C, TIAN Y L, et al, 2017.

Differences in the impacts of nighttime warming on crop growth of rice-based cropping systems under field conditions

[J]. European Journal of Agronomy, 82: 80-92.

[本文引用: 1]

CHENG W G, SAKAI H, YAGI K, et al, 2009.

Interactions of elevated [CO2] and night temperature on rice growth and yield

[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 149(1): 51-58.

[本文引用: 1]

DAVY R, ESAU I, CHERNOKULSKY A, et al, 2016.

Diurnal asymmetry to the observed global warming

[J]. International Journal of Climatology, 37(1): 79-93.

[本文引用: 1]

DING L L, CHEN H, LIU Z F, et al, 2013.

Experimental warming on the rice-wheat rotation agro-ecosystem

[J]. Plant Science Journal, 31(1): 49-56.

[本文引用: 1]

DONG W J, CHEN J, ZHANG B, et al, 2011.

Responses of biomass growth and grain yield of midseason rice to the anticipated warming with FATI facility in east China

[J]. Field Crops Research, 123(3): 259-265.

[本文引用: 2]

FAN Y H, TIAN M Y, JING Q, et al, 2015.

Winter night warming improves pre-anthesis crop growth and post-anthesis photosynthesis involved in grain yield of winter wheat (triticum aestivum L.)

[J]. Field Crops Research, 178: 100-108.

[本文引用: 1]

FANG S B, CAMMARANO D, ZHOU G S, et al, 2015.

Effects of increased day and night temperature with supplemental infrared heating on winter wheat growth in north China

[J]. European Journal of Agronomy, 64: 67-77.

[本文引用: 2]

FANG S B, QI Y, YU W G, et al, 2017.

Change in temperature extremes and its correlation with mean temperature in mainland China from 1960 to 2015

[J]. International Journal of Climatology, 37(10): 3 910-3 918.

[本文引用: 1]

FUHRER J, 2003.

Agroecosystem responses to combinations of elevated CO2, ozone, and global climate change

[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 97(1): 1-20.

[本文引用: 1]

GUGA S R, YI B L, DAO R A, et al, 2025.

The challenge of chilling injury amid shifting maize planting boundaries: A case study of northeast China

[J]. Agricultural Systems, 222: 104166. DOI:10.1016/j.agsy.2024.104166.

[本文引用: 1]

HAN J H, FANG S B, WANG X Y, et al, 2024.

The impact of intra-annual temperature fluctuations on agricultural temperature extreme events and attribution analysis in mainland China

[J]. Science of The Total Environment, 949: 174904. DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.174904.

[本文引用: 1]

HE D, FANG S, LIANG H, et al, 2020.

Contrasting yield responses of winter and spring wheat to temperature rise in China

[J]. Environmental Research Letters, 15(12): 124038. DOI:10.1088/1748-9326/abc71a.

[本文引用: 1]

HOU R X, OUYANG Z, LI Y S, et al, 2012.

Is the change of winter wheat yield under warming caused by shortened reproductive period

?[J]. Ecology and Evolution, 2(12): 2 999-3 008.

[本文引用: 1]

IPCC, 2007. Climate Change 2007:Synthesis Report. Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press.

[本文引用: 1]

IPCC, 2014. Climate change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Geneva: IPCC.

[本文引用: 1]

KARL T R, KNIGHT R W, GALLO K P, et al, 1993.

A new perspective on recent global warming: Asymmetric trends of daily maximum and minimum temperature

[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 74(6): 1 007-1 023.

[本文引用: 1]

KIMBALL B A, 2005.

Theory and performance of an infrared heater for ecosystem warming

[J]. Global Change Biology, 11(11): 2 041-2 056.

[本文引用: 1]

KONG X F, HOU R X, YANG G, et al, 2023.

Climate warming extends the effective growth period of winter wheat and increases grain protein content

[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 336: 109477. DOI: 10.1016/j.agrformet.2023.109477.

[本文引用: 1]

KONG X F, HOU R X, YANG G, 2024.

Effects of climactic warming on the starch and protein content of winter wheat grain under conservation tillage in the north China plain

[J]. Soil and Tillage Research, 238: 105995. DOI: 10.1016/j.still.2023.105995.

[本文引用: 1]

LI Y, GUAN K Y, SCHNITKEY G D, et al, 2019.

Excessive rainfall leads to maize yield loss of a comparable magnitude to extreme drought in the United States

[J]. Global Change Biology, 25(7): 2 325-2 337.

[本文引用: 1]

LIU Z H, ZHANG G J, YANG P, 2016.

Geographical variation of climate change impact on rice yield in the rice-cropping areas of Northeast China during 1980-2008

[J]. Sustainability, 8(7): 670. DOI: 10.3390/su8070670.

[本文引用: 1]

LÜ G H, WU Y F, BAI W B, et al, 2013.

Influence of high temperature stress on net photosynthesis, dry matter partitioning and rice grain yield at flowering and grain filling stages

[J]. Journal of Integrative Agriculture, 12(4): 603-609.

[本文引用: 1]

MADAN P, JAGADISH S K, CRAUFURD P Q, et al, 2012.

Effect of elevated CO2 and high temperature on seed-set and grain quality of rice

[J]. Journal of Experimental Botany, 63(10): 3 843-3 852.

[本文引用: 1]

MOYA T B, ZISKA L H, NAMUCO O S, et al, 1998.

Growth dynamics and genotypic variation in tropical, field-grown paddy rice (Oryza sativa L.) in response to increasing carbon dioxide and temperature

[J]. Global Change Biology, 4(6): 645-656.

[本文引用: 1]

NORBY R, EDWARDS N, RIGGS J, et al, 1997.

Temperature-controlled open-top chambers for global change research

[J]. Global Change Biology, 3(3): 259-267.

[本文引用: 1]

PENG S B, HUANG J L, SHEEHY J E, et al, 2004.

Rice yields decline with higher night temperature from global warming

[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101(27): 9 971-9 975.

[本文引用: 1]

PRASAD P V V, BOOTE K J, ALLEN L H, et al, 2006.

Species, ecotype and cultivar differences in spikelet fertility and harvest index of rice in response to high temperature stress

[J]. Field Crops Research, 95(2/3): 398-411.

[本文引用: 1]

QI Y, ZHANG Q, HU S J, et al, 2022.

Effects of high temperature and drought stresses on growth and yield of summer maize during grain filling in north China

[J]. Agriculture, 12(11): 1948. DOI: 10.3390/agriculture12111948

[本文引用: 4]

REZAEI E E, WEBBER H, ASSENG S, et al, 2023.

Climate change impacts on crop yields

[J]. Nature Reviews Earth & Environment, 4(12): 831-846.

[本文引用: 1]

ROSENZWEIG C, ELLIOTT J, DERYNG D, et al, 2014.

Assessing agricultural risks of climate change in the 21st century in a global gridded crop model intercomparison

[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(9): 3 268-3 273.

[本文引用: 1]

SHIMONO H, OKADA M, YAMAKAWA Y, et al, 2008.

Rice yield enhancement by elevated CO2 is reduced in cool weather

[J]. Global Change Biology, 14(2): 276-284.

[本文引用: 1]

TAN K Y, FANG S B, ZHOU G S, et al, 2015.

Responses of irrigated winter wheat yield in North China to increased temperature and elevated CO2 concentration

[J]. Journal of Meteorological Research, 29(4): 691-702.

[本文引用: 2]

TAN K Y, ZHOU G S, LV X M, et al, 2018.

Combined effects of elevated temperature and CO2 enhance threat from low temperature hazard to winter wheat growth in north China

[J]. Scientific Reports, 8: 4336. DOI: 10.1038/s41598-018-22559-4.

[本文引用: 3]

TIAN Y L, CHEN J, CHEN C Q, et al, 2012.

Warming impacts on winter wheat phenophase and grain yield under field conditions in Yangtze Delta Plain, China

[J]. Field Crops Research, 134: 193-199.

[本文引用: 2]

VOSE R S, EASTERLING D R, GLEASON B, 2005.

Maximum and minimum temperature trends for the globe: An update through 2004

[J]. Geophysical Research Letters, 32(23): L23822. DOI:10.1029/2005GL024379.

[本文引用: 1]

WANG B, LI J L, WAN Y F, et al, 2019.

Variable effects of 2 °C air warming on yield formation under elevated [CO2] in a Chinese double rice cropping system

[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 278: 107662.

[本文引用: 2]

WANG E L, MARTRE P, ZHAO Z G, et al, 2017.

The uncertainty of crop yield projections is reduced by improved temperature response functions

[J]. Nature Plants, 3(8): 1-13.

[本文引用: 1]

WANG J Y, WANG C, CHEN N N, et al, 2015.

Response of rice production to elevated [CO2] and its interaction with rising temperature or nitrogen supply: A meta-analysis

[J]. Climatic Change, 130(4): 529-543.

[本文引用: 1]

WANG W L, YAN X W, HAN Y X, et al, 2024.

Variability in the responses of rice ecotypes to elevated CO2 based on data from FACE studies in China and Japan: Implications for climate change adaptation

[J]. Crop and Environment, 3(4): 171-183.

[本文引用: 1]

WELCH J R, VINCENT J R, AUFFHAMMER M, et al, 2010.

Rice yields in tropical/subtropical Asia exhibit large but opposing sensitivities to minimum and maximum temperatures

[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 107(33): 14 562-14 567.

[本文引用: 2]

XIAO G J, ZHANG Q, YAO Y B, et al, 2007.

Effects of temperature increase on water use and crop yields in a pea-spring wheat-potato rotation

[J]. Agricultural Water Management, 91(1/2/3): 86-91.

[本文引用: 1]

XIAO G J, ZHANG Q, ZHANG F J, et al, 2011.

The impact of rising temperature on spring wheat production in the Yellow River irrigation region of Ningxia

[J]. Acta Ecologica Sinica, 31(21): 6 588-6 593.

[本文引用: 1]

XIAO G J, ZHANG Q, ZHANG F J, et al, 2016.

Warming influences the yield and water use efficiency of winter wheat in the semiarid regions of northwest China

[J]. Field Crops Research, 199: 129-135.

[本文引用: 1]

YANG L X, HUANG J Y, YANG H J, et al, 2007.

Seasonal changes in the effects of free-air CO2 enrichment (FACE) on nitrogen (N) uptake and utilization of rice at three levels of N fertilization

[J]. Field Crops Research, 100(2/3): 189-199.

[本文引用: 1]

YANG T T, ZOU J X, WU L M, et al, 2024.

Experimental warming reduces the grain yield and nitrogen utilization efficiency of double-cropping indica rice in south China

[J]. Agriculture, 14(6): 921.

[本文引用: 1]

YOU L Z, ROSEGRANT M W, WOOD S, et al, 2009.

Impact of growing season temperature on wheat productivity in China

[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 149(6/7): 1 009-1 014.

[本文引用: 1]

ZHAO J, YANG X G, LV S, et al, 2014.

Variability of available climate resources and disaster risks for different maturity types of spring maize in Northeast China

[J]. Regional Environmental Change, 14(1): 17-26.

[本文引用: 1]

ZHENG C Y, ZHANG J, CHEN J, et al, 2017.

Nighttime warming increases winter-sown wheat yield across major Chinese cropping regions

[J]. Field Crops Research, 214: 202-210.

[本文引用: 2]

ZHUO W, FANG S B, MA Y P, et al, 2022.

Effects of climate warming on the potential northern planting boundaries of three main grain crops in China

[J]. Agriculture, 12(6): 746.

[本文引用: 1]

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