在最近几周严重的风暴与冰雹在内布拉斯加州的部分地区和东部的部分地区，在玉米和大豆田地破坏后留下。这常常对关注他们作物命运以及保证是否有额外的管理或补充的种植者来说令人沮丧和焦虑。在做出任何决定之前，请与您的作物保险代理商讨论您的保险范围和选择。

随着早期季节悲伤的损害，最重要的第一步是在评估损害和提出重大决策之前给予作物时间。此处包括的时间流逝视频显示虽然存在毁灭性损坏的外观，但玉米可能会恢复。在恢复时，增长可能会延迟，但收益率可能比6月中旬重新植物的田地更好。

玉米

一半的冰雹风暴发生在玉米生长的早期阶段，此时重新种植仍然是一个可行的选择。在V6之前，玉米的生长点仍然在土壤表面以下。因此，估计在这一时期植物组织的去除或损伤对植株产量影响不大。

玉米产量损失评估主要基于冰雹事件后7至10天的活株量。要评估一个林分，至少要评估田间四个区域。每个区域应该包括1/ 1000英亩(或17英尺5英寸的行30英寸)。根据原始和剩余的作物林分数据，利用来自USDA FCIC玉米损耗调整标准手册．任何决定在这个季节的这个时候改种，都应该考虑到现有林分的产量损失，如果改种这么晚，可能的产量，以及其他因素。

在此评估期间，具有异常生长（包裹或捆绑）的植物应被视为“非生物”，因为它们的恢复能力是不确定的。（注意：根据某些情况，作物调节机可能会使当较高的植物从冰雹损伤造成异常增长时延迟早期的冰雹评估。）在某些情况下，农民可能会诱惑这些植物以允许正常的植物生长。然而，与未甲板的植物相比，之前的研究发现，夹钳的高度可变产量。我们还强烈建议农民不要剪成异常的植物，因为这可能在整个领域传播植物疾病。

在冰雹事件之后，像戈斯氏枯萎病这样的植物细菌性病原体比真菌病原体更值得关注。与真菌植物病原体不同，细菌病原体通常会利用伤口感染植物。冰雹事件后凉爽、潮湿的条件增加了细菌感染的可能性，但不幸的是，这些病原体的症状不太可能在冰雹事件后7到10天内明显。

在冰雹伤害之后，还有关于是否在玉米上使用叶面杀真菌剂。由于利用冰雹产生的伤口的病原体，因此不推荐使用伴随着冰雹损伤的叶杀灭菌剂，例如细菌病原体，导致高斯的细菌枯萎和枯萎病，通常可以不是使用叶面杀菌剂。一些真菌可能会利用伤口，比如常见的黑穗病，这是一种常见的真菌疾病，会在植物上产生蘑菇状的虫瘿，但大多数这些疾病也无法用杀菌剂控制。大多数已经进行的有限的研究主要是在季节后期(抽雄后)进行的，但没有显示使用杀菌剂控制疾病的产量效益。(见叶面对玉米模拟冰雹损伤的影响， Bradley and Ames, Plant Disease Journal, 2010.)大多数引起植物疾病的真菌可以用叶面杀菌剂处理，它们有自然的感染机制，不需要或利用伤口感染植物。

额外的角度来看

爱荷华州州立大学同事体重于主题：杀菌剂会使冰雹受损作物吗？在最近的综合作物管理博客中。

大豆

与玉米不同，大豆的生长点一旦可见。延迟植物的评估在冰雹事件至关重要后延迟7至10天，以确定是否存在可行的生长点。节点的物理存在并不意味着植物仍然活着。低于生长点的茎损伤可能导致无法将营养和水移动到植物的其余部分，并且可能导致在生长季节后面的植物。

早期评估基于两个组件：每英亩剩余的工厂和切断或破坏的节点的百分比。植物代表以类似的方法评估在田地的至少四个不同区域的1 / 1,000区域上的玉米。与未损坏的工厂相比，切割或损坏的节点也被占节点总数的百分比。可以使用来自的表格估计来自托架损耗和剪切或损坏节点的屈服损失估计美国农业部FCIC大豆损失调整标准手册．

重新考虑

在冰雹风暴之后最好的建议是要有耐心。当冰雹摧毁田地时，情绪高涨。最好等风暴过后7到10天，让植物恢复，然后再评估损失。(见冰雹知道,评估我的伤害，为评估早期，季节和季节损害时要考虑的因素。）

从细菌植物病原体的额外产量损失的风险在连续玉米下增加。当可能的情况下，如果重新旋转，用其他作物旋转，以减少额外损失的可能性。

在决定是否改装玉米或大豆时，请考虑：

• 日历的日期,
• 再植作物的产量潜力，
• 杂草的情况,
• 以前施用的除草剂，残留期和标签限制，
• 种子的可用性,
• 相对成熟/到期组，
• 作物价值，和
• 设备和燃料的成本。

如果土壤温度升高到60华氏度以上，冰雹后种植的大豆通常不需要种子处理，除非与冰雹事件相关的重大疾病和/或田地有疫霉或根核菌史。

以下是玉米和大豆通过种植日期的产量潜力。

表1。按播期和群体分析玉米相对产量潜力
	种植日期
人口	4月20日至5月5日	5月5 - 15	5月15 - 25	5月25日 - 6月5日	6月5 - 15
（植物/英亩）	最大产量百分率
45000年	97％	93％	85％	68％	５２％
40,000	99％	95％	86％	69％	53%
35000年	100％	96％	87％	70％	54％
30，000	99％	95％	86％	69％	53%
25，000	95％	91％	83％	６７％	51％
20，000	89％	85％	77％	63％	48％
15,000	81％	78％	71％	57％	44％
10，000	71％	68％	62％	50％	38％