The Global Yield Gap Atlas (GYGA) is an international project that addresses global food production capacity in the form of yield gaps (Yg). The GYGA project is unique in employing its original Climate Zonation Scheme (CZS) composed of three indexed factors, i.e. Growing Degree Days (GDD) related to temperature, Aridity Index (AI) related to available water and Temperature Seasonality (TS) related to annual temperature range, creating 300 Climate Zones (CZs) theoretically across the globe. In the present study, the GYGA CZs were identified for Japan on a municipality basis and analysis of variance (ANOVA) was performed on irrigated rice yield data sets, equating to actual yields (Ya) in the GYGA context, from long-term government statistics. The ANOVA was conducted for the data sets over two decades between 1994 and 2016 by assigning the GDD score of 6 levels and the TS score of 2 levels as fixed factors. Significant interactions with respect to Ya were observed between GDD score and TS score for 13 years out of 21 years implying the existence of favourable combinations of the GDD score and the TS score for rice cultivation. The implication was also supported by the observation with Yg. The lower values of coefficient of variance obtained from the CZs characterized by medium GDD scores indicated the stability over time of rice yields in these areas. These findings suggest a possibility that the GYGA-CZS can be recognized as a tool suitable to identify favourable CZs for growing crops.

中文翻译：

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在全球产量差距地图集的气候分区计划中评估日本的灌溉水稻产量

全球产量差距地图集 (GYGA) 是一个国际项目，以产量差距 (Yg) 的形式解决全球粮食生产能力。GYGA项目的独特之处在于采用了由三个指数因子组成的原始气候分区方案（CZS），即与温度相关的生度日（GDD）、与可用水相关的干旱指数（AI）和与年度相关的温度季节性（TS）。温度范围，理论上在全球创建 300 个气候区 (CZ)。在本研究中，日本的 GYGA CZ 是在自治市的基础上确定的，并对灌溉水稻产量数据集进行方差分析 (ANOVA)，相当于 GYGA 环境下的实际产量 (Ya)，来自政府的长期统计数据. 通过将 6 个级别的 GDD 分数和 2 个级别的 TS 分数指定为固定因素，对 1994 年至 2016 年的 20 年数据集进行了方差分析。在 21 年中，有 13 年在 GDD 评分和 TS 评分之间观察到 Ya 的显着交互作用，这意味着 GDD 评分和 TS 评分在水稻种植方面存在有利的组合。对 Yg 的观察也支持了这一暗示。从以中等 GDD 得分为特征的 CZ 获得的较低方差系数值表明这些地区的水稻产量随时间的稳定性。这些发现表明，GYGA-CZS 有可能被认为是一种适用于识别有利于作物生长的 CZ 的工具。在 21 年中，有 13 年在 GDD 评分和 TS 评分之间观察到 Ya 的显着交互作用，这意味着 GDD 评分和 TS 评分在水稻种植方面存在有利的组合。对 Yg 的观察也支持了这一暗示。从以中等 GDD 得分为特征的 CZ 获得的较低方差系数值表明这些地区的水稻产量随时间的稳定性。这些发现表明，GYGA-CZS 有可能被认为是一种适用于识别有利于作物生长的 CZ 的工具。在 21 年中，有 13 年在 GDD 评分和 TS 评分之间观察到 Ya 的显着交互作用，这意味着 GDD 评分和 TS 评分在水稻种植方面存在有利的组合。对 Yg 的观察也支持了这一暗示。从以中等 GDD 得分为特征的 CZ 获得的较低方差系数值表明这些地区的水稻产量随时间的稳定性。这些发现表明，GYGA-CZS 有可能被认为是一种适用于识别有利于作物生长的 CZ 的工具。从以中等 GDD 得分为特征的 CZ 获得的较低方差系数值表明这些地区的水稻产量随时间的稳定性。这些发现表明，GYGA-CZS 有可能被认为是一种适用于识别有利于作物生长的 CZ 的工具。从以中等 GDD 得分为特征的 CZ 获得的较低方差系数值表明这些地区的水稻产量随时间的稳定性。这些发现表明，GYGA-CZS 有可能被认为是一种适用于识别有利于作物生长的 CZ 的工具。