米国南東部のトウモロコシ、米、小麦に対する最近の気候変動の影響

Scientific Reports volume 12、記事番号: 16928 (2022) この記事を引用

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気候変動とその農業生産性への影響は、作物や地域によって異なります。米国南東部 (SE-US) は農業生態学的に多様化しており、経済的に農業に依存しており、農業気候研究者によってほとんど無視されています。この研究の目的は、気候変数の影響を計算することでした。主要な穀物、すなわちトウモロコシ (Zea Mays L.)、米 (Oryza sativa L.)、および小麦 (Triticum aestivum L.) の収量に及ぼす日最高気温 (Tmax)、日最低気温 (Tmin)、および降雨量。南東部-米国。固定効果モデル (パネルデータアプローチ) は、1980 年から 2020 年までの SE-US 11 州のパネルデータに生産関数を適用することによって使用されました。非対称な温暖化パターンが観察され、夜間の温暖化はトウモロコシ、米、小麦の生育期の日中の温暖化よりもそれぞれ 105.90%、106.30%、32.14% 高かった。さらに、異なる生育期を通じて、降水量の変化が 19.2 mm から 37.2 mm の範囲で認められました。降雨により小麦の収量は大幅に減少しましたが、トウモロコシと米の収量には影響がありませんでした。 Tmax と Tmin は小麦の収量に大きな影響を与えませんでした。 Tmax の 1 °C の上昇によりトウモロコシ (-34%) と米 (-8.30%) の収量が大幅に減少しましたが、Tmin の 1 °C 上昇によりトウモロコシ (47%) と米 (22.40%) の収量が増加することで相殺されました。結論的には、南東部と米国の全体的な気温が 1 °C 変化すると、トウモロコシの収量は 13%、米の収量は 14.10% それぞれ大幅に向上しましたが、小麦の収量には影響がありませんでした。

気候変動は、気温や降水量などの気象パラメータの長期にわたる大幅な変化として特徴付けられます1、2、3。気候の変化は避けられない現象であり、その影響は宇宙全体で感じられます4。気象パラメータの変動が作物生産に影響を与えることを考えると、これは憂慮すべきことです5。 2050 年までに 98 億人の食糧安全保障を確保するには、穀物の生産を 70 ～ 100% 増やす必要があることを考えると、これはさらに憂慮すべきことです6。穀物は人間と動物に最大のカロリーと栄養素を提供するため、どの地域よりもほとんどの地域をカバーしています。その他の作物7. 化石の使用、森林伐採、土地被覆の改変などによる人間の介入は、温室効果ガスの生成増加につながり、これが地球の気温上昇の主な原因となっています8,9。さらに、21 世紀を通じて干ばつの期間と激しさは深刻になり、農業用水の埋蔵量は 5 分の 1 に減少しました6。世界の平均気温は衰えることなく、2050 年までに 1.50 °C 上昇すると予想されています10。21 世紀末までに、この上昇は特定の場所では 3 ～ 5 °C に達する可能性があります9。さらに、今後 20 ～ 70 年間の地球規模の気候変動のペースは、過去 10,000 年間よりも急速かつ激化すると予想されています 11,12。

気候の変化は、不規則な降雨パターンとともに夜間および日中の温暖化の増加をもたらします13。これらの要因の変化は、非生物的ストレスの誘発によって直接的に穀物生産に影響を与え14、害虫や雑草の圧力、有益な土壌微生物群集の減少などの生物的ストレスによって間接的に影響を及ぼします15。温度を上げると、穀粒充填期間が短縮され、収量が減少します16。開花期の極端な温度も穀粒数、厚さ、品質を低下させます17,18。適時に降雨があれば気温の上昇は緩和される可能性がありますが、降雨量の極端な変動は大幅な収穫損失を引き起こす可能性があります13。

収量に対する気候の影響の深刻さは、作物、地理的位置、規模、および気候変数の変化の方向によって異なります19、20。世界規模の気候変動の影響は、特に広大な陸地を持つ国では均一ではありません21,22。科学界は、現在の傾向がアフリカ、中東、南、東南アジアの熱帯および亜熱帯地域に有害であり23、24、25、26、ロシア、アイルランド27、カナダ28、29、およびフィンランド30にとって有利であるということにある程度同意している。 ,31 穀物の収量との関連で。同様に、科学者たちは米国の穀物生産に対する気候変動の影響についてさまざまな意見を持っており、Adams et al.32、Knox et al.33、Wolfe et al.34、Petersen35 は気候変動が有益であると推定し、Schlenker et al.23、NDRC24 は意見が分かれている。、You et al.25、Raza et al.36、Su et al.20 は有害であると考えられます。

米国南部南部の農業は、気候の変化に非常に影響されやすい可能性があります。この地域の夏の日最高気温 (Tmax) はしばしば 32 °C を超え、蒸発量は作付期間の降雨量を上回り、土壌の保水力は低下します。南東部と米国におけるアグリビジネスの存続可能性は資本投入の減少に依存しており、気候変動の影響を軽減する上で特定の選択肢が失われています37。さまざまな作物循環モデルを使用した過去の多数の研究で、地球規模で作物の収量に影響を与える潜在的な気候シナリオがすでに測定されているにもかかわらず、地域レベルの推論、特に南東部と米国、および穀物作物に関する推論は依然として十分に研究されていません38。その結果、南東部・米国地域の生産者にとっての困難や利益は依然として不明のままです。したがって、この研究の目的は、過去 41 年間の気候変動 (降雨量、Tmax、Tmin) が南東部～米国のトウモロコシ、米、小麦の収量に及ぼす影響を調査し、定量化することでした。

南東部と米国は最も多様性に富んだ農業生態地域の一つであり、経済は主に農業に依存している39,40。米国南部南部の土地面積の合計 15.7% が作物生産に専念しており、米国の総農地の約 13% を占めています41。メキシコ湾と大西洋に相対した緯度、地形、地理的位置のおかげで、南東部と米国は、海面上昇、ハリケーン、熱波、干ばつなどの極端な現象に過度に敏感であり、それが環境をさらに悪化させます。夜間および日中の気温のピーク42。このような極端な現象や自然災害は、米国の他の地域よりも南東部・米国でより頻繁に発生しています43,44。さらに、南東部と米国の地下水資源は季節的な水不足により逼迫しており、2050 年までに悪化すると予想され、農業生産と林業に影響を与える45。

この研究では、最近 41 年間（1980 年から 2020 年）のデータが利用されました。一般に、気候変動を十分に捉えるには最低 30 年は必要です46。 1970 年の時点で、南東部と米国では、平均気温が 95°F を超える日と、夜間が 75°F を超える日の発生率が増加していますが、異常に寒い日の発生率は減少しています47。さらに、この研究は、北半球が過去 800 年間で最も温暖な 30 年間を経験した 1983 年から 2012 年の期間も対象としました 48。

この研究では、穀物の収穫量に対する気候変動の影響を予測するために、文献 49,50,51,52,53,54 で一般的に使用されているパネルデータセットを利用しました。パネルデータセットでは、断面データが連続時系列にわたって分散されています 40,55。 Tmax、Tmin、日平均気温 (Tavg)、降水量、作物収量は断面データを表し、年 (1980 ～ 2020 年) は 451 個のパネルデータセット (行ごと) を完成させるための時系列データを表します。固定効果モデルにおける 15 件の観測値 (Tmax、Tmin、Tavg、降雨量、収量 × 3 作物) の列ごとの観測値 (11 州からの 41 年間のデータ)。

説明変数は降雨量、Tmax、Tmin、応答変数はSE-US地域の11州の過去41年間（1980年～2020年）のトウモロコシ、米、小麦の収量でした（表1、図1）。。各作物の収量統計は、国立農業統計局のリポジトリから取得されました56。 1980 年から 2020 年までのすべての州の郡ベースの各月の毎日の気象データは、米国気候部門データベース 57 にアクセスして収集されました。それぞれの作物が栽培されているすべての郡からのこの毎日の天気 (Tmax、Tmin、および降雨量) データは平均されました。データソース 57 は、監視ステーションからトランスコードされたグリッドポイント観測値の面積加重平均によって郡の値を計算します。サンプリングにおける空間の十分性を確認するために、公称 5 km のグリッド解像度が採用されました。

この研究で考慮された SE-US の 11 州を示す地図。図は RStudio 2022.07.1、https://www.rstudio.com/ を使用して作成されました。

説明変数のデータは、SE-US の 11 州すべてについて収集されましたが、応答変数 (作物収量) データは、表 1 の各パネル地区の列にリストされている州について収集されました。継続的な収量があったすべての州必要な作物（トウモロコシ、米、小麦）に関する 1980 年から 2020 年までの USDA-NASS の Web サイトで入手可能な統計は、表 1 に示す作物固有のパネル地区を形成するためにグループ化されました。固定効果モデルは、それ以外の作物には適用できません。 - 連続データセット 58 であるため、データ全体が 1980 年から 2020 年まで継続的に一貫していることが保証されました。トウモロコシ生育期 (CGS) は 3 月から 9 月、小麦生育期 (WGS) は 9 月から 5 月、そして米生育期 ( RGS) は、農作物の播種日と収穫日に関する USDA の農業ハンドブックに従って、それぞれ 4 月から 9 月までです56。各作物の毎日の気温は生育期間の平均気温に変換され、他の人が提案した計算と同様に、毎日の降雨量が各作物の生育期間の累積総降雨量に合計されました51,59。

説明変数間の共線性検定の結果を表 2 に示します。分散膨張係数 (VIF) が 10 未満の場合は、各作物の共分散間に共線性がないことを示します60。

パネルデータ分析は、作物の収量に対する気温と降雨量の影響を評価するためのアプローチとして受け入れられており、広く使用されています61,62,63,64,65,66,67,68。パネルデータモデルは他の計量経済モデルよりも優れていると見なされており、不均一性の検証のコンテキストにおいて堅牢であり、自由度が増加し、応答変数である収量に影響を与える観測されていない要因間の相関が減少します69,70。

パネルデータアプローチでは、通常、変量効果モデルまたは固定効果モデルのいずれかが考慮されます。私たちの研究では、固定効果モデルを利用して、回帰変数（作物収量）と観測されていない変数の時間に依存しない区別の間の関係を説明しました61,70。これらの時間に依存しないパラメータには、土壌の特徴、地形的要因、農民の自治的な調整（たとえば、植栽時期や品種の変更、気象パラメータの年々の変動による投入量の変化など）が含まれます51,71。対照的に、変量効果モデルは、時間に依存しない属性と説明因子との関係を示していません72。固定効果モデルは、その後の関連研究によっても裏付けられています 73,74。データのパネル分析は、回帰を使用して生産関数を計算することにより、農業生産高に対する気候の影響を定量化します75。一方、そのような関数の経験的推定は、単一成分断面単位（トウモロコシ、米、小麦の収量）の観察データセットで構成されるデータのパネルセットを中心としています76。パネルデータセット内の空間的に固定されたモデル効果は、気象変数に関連している可能性がある、地域固有の農作物収量の時間依存的決定要因を吸収します51。降雨量と気温 (Tmax と Tmin) が作物の収量の重要な要素であると認識されています。したがって、本研究で気候影響に使用される固定効果パネルモデルは次のとおりです。

上式では、状態は i で示され、時間は t で示されます。モデルの作物収量は y で示される応答変数であり、状態の固定効果は S で示されます。この研究には、状態の固定効果 (S) には、変化する考慮されていないすべての状態固有の特性が組み込まれているという仮説があります。時間の経過とともに、収量に影響を与え、研究モデル内の無関係な変数によって引き起こされるノイズを低減します。収量推定モデルには、インフラの進歩要因、技術の変化、人的資産の改善などによって引き起こされる可能性のある時間固定効果を象徴する T があります。気候要因は X で示され、β は説明変数パラメーターに関連し、ϵ ははランダムな用語です。

次に、Stata® バージョン 16 統計ソフトウェア 77 を使用して、Tmax、Tmin、降雨量、作物収量のパネルデータを分析しました。 1980 年から 2020 年までの各作物の生育期に発生した気候変数の変化の大きさと変化率 (年間) (表 4) を計算しました。気候変数の値が大きいほど、生態系の再調整にかかる時間を短縮できるため、年間変化率は重要です78。

各作物の収量を、生育期中の気候要因の正の変動に関して個別に回帰し、p 値を含むそれぞれの回帰係数を計算しました (表 5)。これらの係数は、気候変数の変化による作物収量の正確な変化 (増加/減少) を明らかにしました。 Schlenker と Roberts 79、Guiteras 80、Jacoby et al.81、Birthal et al.62 によって行われた一連の研究では、作物収量に対する気温と降雨量の影響は一般に非線形であることが明らかになりました。したがって、この非線形性の問題を説明するために、各気候変数の二乗係数が気候変数とともに方程式に導入されました82。これらの 2 乗項により、収量 (yit) の過度の変動が発生しました。方程式 (1) yit の大きな変動を制御するために、対数線形 (対数関数) に変換されました。対数線形関数の係数は、限界効果を使用した比例変化として簡単に解釈できます。したがって、気温と降水量の限界効果は、方程式内の各変数の平均値と等しい気候要因に対する作物収量の正味の応答を計算することによって決定されました。次に、降雨量の 10 mm の変化と温度の 1 °C の変化 (Tmax と Tmin) による作物収量の正味の変化が数学的に導出されました。

作物の成長期全体にわたる Tmax、Tmin、および降雨量のパターンを決定するために、これらの変数の対数 (自然) 値を、地域 (州) の固定効果を適用して時間の経過とともに回帰し、時間に差し迫ったパラメーターを制御しました 62。

推定のために固定効果モデルに回帰を適用する前に、モデルの誤差成分によって個々の時間に依存しない属性間の自己相関の仮定をテストする一連の診断手順が実行されました。すべてのエンティティは一意であるため、その誤差および定数項は無相関でなければなりません。誤差項が相関する場合、固定効果モデルは適用できず、導き出される推論は誤りになります。応答 (yit) と説明変数 (気温と降水量) が非定常になる可能性があり、自己相関問題が発生する可能性があります。これは説明変数に関するより深刻な問題です。

Levin、Lin、Chu83 などのパネル単位根検定を使用しました。 Im、Pesaran、および Shin84、85、およびフィッシャータイプのテスト 86 は、定常性をテストし、すべての系列について帰無仮説を棄却しました (表 3)。結論的には、データセット内のすべての気象変数は定常であり、自己相関の問題はデータでは重要ではありませんでした。

気候変動とその影響、および作物収量に対する限界的な影響については、以下の 3 つの異なるセクション、つまりトウモロコシ、米、小麦に分けて説明します。

41 年間の Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量 (表 4) の平均は、それぞれ 28 °C、15.50 °C、21.70 °C、および 308 mm でした。 CGS 期間中の 1980 年から 2020 年の間、Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量は増加傾向にありましたが、傾きは気温のみで顕著であり (図 2)、すべてが 0.64 °C、1.40 °C、1.02 °C、それぞれ36.3mmと36.3mmです(表4)。

(A) Tmax、Tmin、および Tavg は、1980 年から 2020 年の間、SE-US の CGS 全体で有意な傾きを示しました。(B) 降雨量は、1980 年から 2020 年の間、CGS よりも SE-US で有意ではない傾向を示しました。

CGS の間、Tmin と Tmax は全体の温暖化にそれぞれ 68.63% と 31.37% 寄与し (表 4)、夜間の気温が CGS の温暖化傾向の大部分を説明することを示しており、Peng et al.87 と Screen88 の調査結果と一致しています。この全体的な温暖化は、それが起こるときの作物の成長段階に応じて、作物にとって有利になることもあれば有害になることもあります89。例えば、トウモロコシの初期生殖段階や栄養成長期の遅れで高温になると、成熟期間が短縮され、植物にストレスがかかり、全体の収量が減少します90。 Tmin (年間 0.035 °C) は、Tmax (年間 0.017 °C) および Tavg (年間 0.026 °C) よりも速い年率で変化しました。これは、夜間の温暖化速度 (年間) が日中の温暖化よりも 105.90% 速かったことを示しています。 (表4)。同様の温暖化傾向が米国のトウモロコシベルトの他の地域でも記録されており91、時間の経過とともに継続的に進行している92、93、94、95、96、97。

推定された Tmax および Tmin の回帰係数は有意であり、温度が南東部と米国のトウモロコシ生産に影響を与える主要な変数であることを示しています (表 5)。 Tmax は、トウモロコシの収量に悪影響を及ぼすことを意味する大幅な負の回帰係数を示しました (表 5)。トウモロコシについての同様の結果は、SE-US の Stooksbury と Michaels98、Mourtzinis ら 90、および Eck ら 99 によって指摘されています。 Tmax の増加は、水分ストレス (最大 60%) を刺激し、光合成活性を低下させ、トウモロコシ植物の抗酸化酵素に悪影響を及ぼします 100,101,102。さらに、CGS の平均 Tmax は 28 °C (表 4) で、これはトウモロコシ 103 の最適温度 (26.40 °C) よりも高く、トウモロコシ 104 にとって有害となる可能性がある 29 °C に近づいています。 Tmin の回帰係数は有意に正であり (表 5)、Tmin がトウモロコシの収量を増加させたことを意味します。同様の効果は、SE-US の Stooksbury と Michaels98、および Chen ら 105 によって記録されています。 Tmin が増加すると、植物の他の部分から貯蔵された乾物が再動員されるため、トウモロコシ粒の重量が増加します 106。 Tmax と Tmin の段階的な変化の全体的な影響は依然としてトウモロコシの収量に有益であり、これは統計的に推論できます。正味温度が 1 °C 上昇するごとにトウモロコシの収量が増加するからです。 Tmin のプラスの効果がトウモロコシに対する Tmax のマイナスの効果を補い、全体的な収量が増加しました。これらの発見は、Ruane et al.107、Kukal et al.108、Petersen35、Ding および Shi109 と一致しますが、Lin et al.110、および Chen et al.111 とは矛盾します。文献における不一致は、異なる研究期間、空間的多様性（異なる生育季節）、気候変数の変化の大きさ、作物モデルの多様性、統計的アプローチなど、異なる研究に関連する多くの要因に起因する可能性があります112、113、114、115、116。 Lobell et al.61 による別の説明は、CGS の Tavg が最適値 (23 °C) を下回っている場合、温度上昇の全体的な影響により収量が増加し、23 °C を超えると収量が低下するというものです。私たちの研究では、Tavg は 21.70 °C でした (表 4)。

降雨回帰係数 (表 5) と限界効果 (表 6) はトウモロコシでは有意ではないことが判明し、Lobell ら 117 と Guntukula 118 も同様のことを指摘しました。 SE-US におけるトウモロコシ栽培のほとんどは灌漑システムに基づいており 119、Chen et al.105 によれば、これがほとんどの研究で降雨量とトウモロコシ収量の関係が弱い理由である可能性がある。

Tmax の限界回帰係数 (表 6) は - 0.34 (有意) であり、Tmax が 1 °C 上昇するごとに収率が 34% 減少することを意味します。他の人たちは、最大 10%120、15%90、および 30%121、あるいは最悪のシナリオでは最大 80% の削減さえ指摘しています122。 Tmin (表 6) の限界回帰係数は 0.47 (有意) であることが判明し、Tmin が 1 °C 上昇するごとにトウモロコシの収量が 47% 増加することが示されました。 Tmin は、Tavg (表 4) をトウモロコシの最適範囲である 20 ～ 30 °C から外し、トウモロコシの収量を減少させる可能性がある閾値に到達することはありませんでした106,123。したがって、トウモロコシは Tmin の増加から比較的多くの恩恵を受けました。さらに、Tmin は、収量を決定する発育プロセスと穀粒充填プロセスを支配する際に Tmax と比較してより重要であり 124,125、我々の研究結果では Tmin の影響の大きさは比較的大きい（47% > 34%）（表 6）。その結果、Tmin のプラスの効果の大きさが Tmax のマイナスの効果を上回り、正味温度が 1 ℃上昇するごとにトウモロコシ収量が 13% 増加することを意味しています (表 6)。これは Zhang et al.126 の見解と一致しています。は、正味温度の上昇がトウモロコシの収量に及ぼす全体的なプラスの効果を文書化しました。

41 年間の RGS 中の Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量の平均値 (表 4) は、28.90 °C、16.40 °C、22.70 °C、および 292 mm でした。 Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量はすべて、1980 年から 2020 年にかけて増加傾向 (図 3) に従って、0.64 °C、1.28 °C、0.96 °C、および 37.2 mm シフトしました (表 4)。

(A) Tmax は有意でない傾きを示しましたが、Tmin と Tavg は、1980 年から 2020 年の間、SE-US の RGS 全体で有意な傾きを示しました。(B) 降雨量は、1980 年から 2020 年の間、SE-US の RGS よりも有意でない傾向を示しました。 1980年と2020年。

SE-US での RGS 中に記録された Tmax (0.64 °C) と Tmin (1.40 °C) の上昇 (表 4) は、全体的な Tmax (0.40 °C) と Tmin (0.80 °C) の上昇よりも高かった 9,127。イネでは、生殖期は間違いなく、これらの温度上昇に対して栄養期よりも脆弱です103,128。 Tmin と Tmax は、総温暖化にそれぞれ 66.70% と 33.30% 寄与し (表 4)、同様の非対称な温暖化傾向が Donat と Alexander129 および Peng et al.95 によって以前に確認されている。全体として、Tmin は、SE-US における RGS 加熱傾向のほとんどを表します。降水量は年間 0.93 mm ずつ変化しています (表 4)。 Tmin の年間変化率 (年間 0.033 °C) は、Tmax (年間 0.016 °C) および Tavg (年間 0.024 °C) の変化率よりも大きく、夜間の温暖化 (Tmin) が 106.30 であることを意味します。日中の温暖化 (Tmax) よりも % 速い。これらの年間増加率は、結果として得られる温度を最適範囲内に、かつ極端な基本値 (35 °C) 未満に保つことができる限り、問題になりません87,130。米の最適温度範囲は、TNAU131 によれば 30 ～ 32 °C、ヨシダ 132 によれば 22 ～ 31 °C です。

米の計算された Tmax および Tmin 回帰係数は、日中および夜間の気温が米生産において最も重要な変数であることを示しました (表 5)。計算された Tmax の回帰係数は負 (有意) でした (表 5)。これは、Tmax が 1 °C 上昇するごとに米の収量が減少することを意味します。 Zhang et al.114、Dubey et al.133、および Guntukula118 は、Tmax の増加により小穂不稔性が向上し、イネの収量が低下するという同様の結果を報告しました。 Tmax の上昇は、植物の呼吸、蒸発散量、植物の水、栄養素の損失の増加、作物の期間の短縮を引き起こし、イネの水と栄養素の利用効率の低下につながります9,13。 Oh-e ら 134 は、28 °C を超える平均 Tmax のさらなる上昇は米の収量を減少させる可能性があると結論付けており、この研究では Tmax (表 4) が 28.90 °C (> 28 °C) であり、米の収量に悪影響を与えると指摘しています。 Tmin の回帰係数は有意に正であり (表 5)、Tmin が 1 °C 上昇するごとに米収量が大幅に増加することを示しており、Zhang ら 114、Guntukula 118、Tan ら 65 の発見を裏付けていますが、矛盾しています。 Zhang et al.135、Ghadirnezhad と Fallah136。しかし、Cooper et al.137 は、Tmin が上昇しても米の収量に変化がないことを発見しました。 Agrawal et al.138 によると、Tmin の増加は、初期、後期の栄養期、または生殖期ではプラスの効果があり、成熟期全体ではマイナスの効果がありました。さらに、Mohammed と Tarpley139、および Nagarajan et al.140 によれば、21 から 32 °C の間で Tmin が上昇すると、植物の呼吸器系に悪影響があり、米の収量が減少しますが、SE-US の Tmin 平均 (16.40 °C) (表) 4) はこの範囲外であり、米の収量に悪影響を及ぼし始める閾値レベルにも達していませんでした。したがって、この研究では、温度が全体的に 1 °C 上昇するごとに米粒の収量が向上するという事実が示すように、Tmax と Tmin の増加が米の収量に正味の有益な効果をもたらすことが明らかになりました。米収量に対する Tmin のプラスの効果が Tmax のマイナスの効果を上回り、米の収量が増加しました。温度変化が米の収量に及ぼす正味の有益な効果を示す同様の発見は、Kim と Pang141、Petersen35、Ding と Shi109 によって報告されています。

降雨量の増加により、数値的には米の収量が向上しましたが、統計的には有意ではありませんでした（表 5）。米は水の影響を受けやすいにもかかわらず、米のほとんどが SE-US119 の確実な灌漑システムで栽培されているため、降水量が米の収量に与える影響は統計的に有意ではありませんでした。

米の Tmax の周辺回帰係数 (表 6) は - 0.083 (有意) で、Tmax の 1 °C の上昇により米の収量が 8.30% 大幅に減少したことを示しています。反対に、Tmin の限界係数が 0.224 (有意) として計算されたため、Tmin が 1 °C 上昇するごとに米収量は 22.40% 大幅に増加しました。その結果、Tmax と Tmin の両方の正味限界効果により、米の収量は 14.10% 増加しました。これらの発見は、米収量の 10 ～ 20% 増加を記録した Kim と Pang141 の結果と一致していますが、Saseendran ら 142 は純増加が 6% のみであると計算しました。統計的には有意ではありませんが、降水量が 10 mm 増加するごとに、米の収量が 0.20% 増加することがわかりました。

Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量の平均値は、41 年間にわたる 20 °C、7.30 °C、13.70 °C、および 369 mm でした (表 4)。 1980 年から 2020 年にかけて、Tmax、Tmin、Tavg、および降雨量は大幅な増加傾向をたどり（図 4）、1.12 °C、1.48 °C、1.30 °C、および 19.2 mm ずつ変化しました（表 4）。

(A) Tmax、Tmin、および Tavg は、1980 年から 2020 年の間、SE-US の WGS 全体で有意な傾きを示しました。(B) 降雨量も、1980 年から 2020 年の間、SE-US の WGS に対して有意ではない傾向を示しました。

これらの温暖化の変化は、米国の他の地域143および世界中で経験されたものと匹敵します144。 Tmin と Tmax は、WGS の 41 年間の期間を通じて全体の温暖化にそれぞれ 56.92% と 43.08% 寄与しました。この温暖化は、特定の環境では小麦の収量に利益をもたらす可能性がありますが、すでに最適な温度が広がっている地域では収量が減少する可能性があります145。 Tmin の年間変化率 (年間 0.037 °C) は、Tmax (年間 0.028 °C) および Tavg (年間 0.033 °C) の変化率よりも大きかったが、降雨量は 1 年あたり 0.48 mm 変化した。年。 Tmin は Tmax よりも 32.14% 速い速度で増加しています。これは、WGS 中の夜間の温暖化が日中の温暖化より 32.14% 速いという非対称な温暖化傾向を示唆しています。 Dhakhwa と Campbell101 は、非対称的な温暖化は均一な温暖化よりも収量に対する壊滅的な影響が少ない可能性があると指摘しました。

Tmax は、WGS 中に有意ではありませんが、数値的な収量の増加を示しました。これらの結果は、小麦収量に対する Tmax のプラスの効果を推論した Zhang ら 146 および Fang ら 147 の発見と並行しています。過去の研究でも、Tmax と小麦収量との弱い関係（有意ではない）が示されています 148。通常、充填中の Tmax が 32 °C を超えると、小麦の収量に悪影響が生じます 147 が、この研究では当てはまりませんでした。なぜなら、南東部と米国では、これらの Tmax 値の上昇が 7 月と 8 月と小麦の収穫に起こる可能性が高いためです。シーズンは5月に終わります。 WGS 中の Tmin の回帰係数 (表 5) も統計的に有意ではないことが示されましたが、Tmin は数値的に小麦収量を減少させました。同様に、過去の研究 147 では、Tmin は小麦の収量に影響を及ぼさないと推定されていますが、数値的な収量の減少が Prasad らによって指摘されています 149。さらに、推定された Tmax と Tmin の弱点の一部 (統計的に有意ではない) は、WGS の 10 月、11 月、12 月の変動によるものであり、トウモロコシとイネには存在しません。結果は、調査期間中のWGS中のSE-USにおけるTmaxとTminの正味の影響による小麦収量の変化は報告しなかった。降雨により小麦収量が大幅に減少しました（表 5）。これは、SEUS では降水量が 1 mm 増加するごとに小麦粒収量が減少したことを意味します。

表 6 は、Tmin の周辺回帰係数が -0.04 であることを示しており、Tmin が 1 °C 上昇するごとに小麦収量が 4% 減少することを意味しています。一方、Tmax は 0.04 で、1 °C 上昇するごとに収量が 4% 増加することを示しています。統計的に有意ではない結果が得られたにもかかわらず、方程式の堅牢性と係数の強度 (表 6) は、Tmin と比較して Tmax の場合の方が優れていることがわかり、Tmax が Tmin よりも小麦収量と比較的関連していることを示しています。これは、小麦の収量に対して Tmax の方が Tmin よりも影響があると結論付けた Jha と Tripathy150 の研究と一致しています。結果は、Tmax と Tmin の正味の影響により、最終的な小麦収量に変化がないことが示されました。

降雨量は小麦収量に大きなマイナスの影響を与えましたが、その影響は、周辺回帰係数 (-0.0009) によると、降雨量が 10 mm 増加するごとに小麦収量が 0.09% 減少するだけでした。これらの結果は、同じく降雨量の増加による小麦収量の減少を認識した Bhardwaj ら 151、Ureta ら 152、および Guntukula 118 の発見と一致しています。

さらに、この影響が各作物の異なる成長段階によってどのように変化するかをより詳細に理解するために、穀物の異なる成長段階を対象とした同様の影響を調査することが提案されています。各州の郡ごとのより詳細な調査も、SE-US の農業気候シナリオをより深く理解できる可能性があります。

固定効果モデルの結果から、南東部から米国にかけての降雨量と気温の大幅な時間的変動と、CGS、RGS、WGS 全体にわたる夜間および日中の温暖化の非対称パターンが明らかになりました。 Tmin 寄与は、全体的な温暖化における Tmax よりも CGS (68.63% > 31.37%)、RGS (66.70% > 33.30%)、WGS (56.92% > 43.08%) の方が高かった。さらに、Tmin の増加率は、CGS、RGS、WGS 中の Tmax よりもそれぞれ 105.90%、106.30%、32.14% 高いことがわかりました。 CGS、RGS、WGS の間、降雨量は 36.3 mm、37.2 mm、19.2 mm 変化し、年間変化率はそれぞれ 0.91 mm/年、0.93 mm/年、0.48 mm/年でした。降雨量は、トウモロコシ、米、小麦の収量に対して、それぞれマイナス（有意ではない）、プラス（有意ではない）、マイナス（有意）の影響を及ぼしました。全体として、南東部と米国の気候変動は小麦の収量に正味の影響を及ぼさなかったが、トウモロコシの収量は 13%、米の収量は 14.10% それぞれ大幅に増加した。

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著者らは、ノースカロライナ気候研究所 (NCICS) の Laura Stevens の気候データに関する協力に感謝したいと思います。

この出版物はミシシッピ州農林試験場からの寄稿です。この研究は、協力協定番号 58-6066-020 に基づき、USDA-ARS によって共同資金提供されています。

米国ミシシッピ州ミシシッピ州立大学植物土壌科学科

ラマンディープ・クマール・シャルマ、ラジュ・ビーマナハリ、ジャグマンディープ・ディロン

パンジャブ農業大学、ルディアナ、パンジャブ、インド

サニー・クマール＆カマル・ヴァッタ

作物生産システム研究ユニット、USDA-ARS、米国ミシシッピ州ストーンビル

クリシュナ・N・レディ

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RS と JD が研究を概念化し、設計しました。 RS (データ収集)、SK、JD がデータ分析を実行しました。 RS と JD が最初の草稿を書きました。 KV、RB、KR は以前のバージョンにコメントし、原稿のテキストを書きました。著者全員が最終原稿を読んで承認しました。

ジャグマンディープ・ディロンへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Sharma、RK、Kumar、S.、Vatta、K. 他。米国南東部のトウモロコシ、米、小麦に対する最近の気候変動の影響。 Sci Rep 12、16928 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-21454-3

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受信日: 2022 年 7 月 5 日

受理日: 2022 年 9 月 27 日

公開日: 2022 年 10 月 8 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21454-3

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米国南東部のトウモロコシ、米、小麦に対する最近の気候変動の影響