异常温度对意大利作物产量的影响：一种函数分位数回归方法

在本研究中，我们应用函数回归分析来确定温度和降水异常对作物产量影响最大的特定季内时期。使用意大利 1952 年至 2023 年的省级数据，我们分析了两种主要谷物（玉米和软质小麦），并量化了异常天气条件在整个生长周期中如何影响产量。传统的统计产量模型假设温度效应在整个生长季中是累加的，与此不同，我们的方法能够捕捉天气影响的时机和函数形态。具体而言，结果表明，高于平均水平的温度主要在 6 月至 8 月之间降低玉米产量，而在 4 月和 10 月产生轻微的正面影响。对于软质小麦，异常高温在 3 月下旬至 4 月上旬对产量产生负面影响。降水也产生随季节变化的效应，在生长季早期提高小麦产量，但在后期降低产量。这些发现强调了考虑季内天气模式的重要性，为气候变化适应策略提供了见解，包括及时调整关键作物管理投入。