估计值如参考文献所示。全球范围的影响并按国家一级的产量加权。应该指出的是仅使用四个地点的结果来代表所有稻米玉米生产国这可能无法涵盖不同生产系统的所有不确定性也是我们分析的一个限制。中没有对大豆进行基于点的模型集成模拟。田野变暖实验。我们从所有已发表的同行评审研究开始这些研究对大田作物进行了人工增温处理。为了避免短期噪音我们只选择了接受全天变暖处理超过个月的作物的研究。
实验室培养箱或昼夜恒定温度处理的受控环境例如°与°的结果被排
除在外。温度变化Δ不等于°的研究通过将影响值除以Δ调整为°影响假设影响与Δ之间存在线性关系。产生温度影响的研究每°>被视为异常值并被排除。总共项已发表的研究可根据要求向通讯作者提供和个网批量短信西班牙站附录图因此包含在以下分析中。大多数站点个中的个的升温幅度为°与基于网格和点的模拟类似。从站点到国家到全球尺度的升级方法与基于点的模型模拟相同。
统计回归统计模型使用回归方程将历史
上每年的产量变化与选定的 B2B电话列表 气候变量的变化联系起来。模型中应用了不同的去趋势方法以消除作物管理等适应措施的影响。在这里使用的统计回归研究中回归和的全局级结果图使用了分别包含二次时间趋势和一阶差分的去趋势方法并且比基于网格或基于点的模拟产生了更相似的温度影响。国家层面的回归和也发现了类似的结果国家层面的结果位于图其中分别使用了包含二次时间趋势和一阶差分法的去趋势方法。统计模型的结果来自项已发表的研究可根据要求向通讯作者提供。全球气温的年际波动约为°与其他方法中使用的变暖幅度类似。为了确保结果的可比性通过乘以产生的相应温度因子将局部温度变化下的
