Climatic Variability and Adaptive Zoning of Maize Cultivation in High-Latitude Cold Regions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change induces widespread effects on crop production, influencing multiple developmental stages and associated agronomic outcomes. Using long-term meteorological data from Jilin Province, Northeast China, this study examined temporal and spatial variations in climatic conditions through trend analysis, Mann–Kendall tests, and inverse distance weighting interpolation. A fuzzy comprehensive evaluation model was applied to classify maize cultivation suitability into four levels across major production areas, with Level I representing the most suitable regions, Level II highly suitable regions, Level III moderately suitable regions, and Level IV low suitable regions. Changes in suitable areas were analyzed before and after abrupt climatic shifts. From 1976 to 2020, Jilin Province experienced a significant rise in annual mean temperature, a marked decline in sunshine duration, and a slight increase in precipitation. The area of Level I suitability remained stable, while Level II expanded to approximately 1.3 times its original area. Conversely, Level III and IV areas decreased by 4.59% and 28.77%, respectively, compared with the pre-transition period. Spatially, the most suitable maize cultivation areas shifted from central to northern and eastern Jilin due to climatic warming. Although rising temperatures enhanced thermal conditions for maize production, reduced sunshine and variable precipitation constrained further expansion. These findings provide a scientific basis for optimizing maize variety selection and cropping structure in high-latitude regions, supporting yield improvement and sustainable development of the maize industry under a changing climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».