A relação entre as anomalias de rendimento da cultura (%) e as condições quentes-secas e frias-úmidas concomitantes durante a estação de crescimento para cada compartimento climático. Os resultados são apresentados para as culturas estudadas: trigo (A,B), milho (C,D), soja (E,F) e arroz (G,H). Veja o mapa e a divisão das caixas climáticas para cada cultura na Fig. S2. Aqui, o número de dias quentes e secos (frios e úmidos) refere-se a dias durante a estação de crescimento acima do percentil 90 (abaixo do 10º) para temperatura e déficit de umidade do solo, respectivamente (ou seja, os indicadores extremos são calculados separadamente para cada estação de crescimento). Os resultados, que são baseados em dependências parciais calculadas a partir dos modelos XGBoost treinados para cada caixa climática separadamente (consulte “Métodos”), estime as anomalias do rendimento da cultura em uma situação em que o número de dias quentes e secos se desvia 1,5s da média de longo prazo. A incerteza e os intervalos de confiança dos resultados foram avaliados calculando as dependências parciais 100 vezes durante a amostragem dos anos em cada conjunto de treinamento e validação. O valor mapeado é a média das 100 estimativas de anomalias de produtividade obtidas. No entanto, se zero estivesse dentro do intervalo de confiança de 95% das estimativas de anomalia de rendimento da cultura, a estimativa de anomalia de rendimento mapeada também era definida como zero. Os mapas apresentados na figura foram criados com os módulos Matplotlib e Cartopy Python. In “Increased probability of hot and dry weather extremes during the growing season threatens global crop yields”. (Foto: EcoDebate)