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与气候变化有关的极端天气事件频率的变化可能会对英国农业生产构成重大挑战。需要改善气候变化风险评估以支持适应策略并确保将来的粮食生产安全。我们根据UKCP18气候预测，描述了一种对气候变化对农作物产量的影响的创新和实用框架。我们的方法允许将相对简单的农作物生长模型与高空间和时间分辨率的地球观测数据集整合在一起，从而描述了一年和从长远来看作物生长参数的变化。我们专注于建模冬小麦，这是一种商业上重要的农作物。我们根据从719个字段收集的精确产量数据评估模型的结果。我们表明，来自Sentinel-2卫星观测值的叶面积指数数据的同化可改善建模收益的一致性与观察到的收率。我们的国家规模的结果表明，在英国大部分地区的气候变化下，由于温度的折痕预计，小麦促销最初在气候变化下变得更加有利。从2050年开始，收益率向北增加，而在英格兰东南部，由于降水的减少抵消了温度上升的好处，因此它们在英格兰东南部下降。我们的框架可以很容易地适应其他农作物的生长模型，并从其他卫星传感器中获得了LAI的检索。在精细的空间分辨率下探索作物产量的影响的能力是评估气候变化对英国农业的潜在风险的重要组成部分，并设计了更多的气候弹性农业系统。
复合风和降雨极端
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