中国农业生产气候影响分析

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1基于统计模型的气候变化影响模拟

统计模型是利用回归分析、周期分析、主成分分析、判别分析和方差分析中一种或多种的组合对特定区域特定品种的产量数据和气候数据之间构建的非动态经验或统计方程，由此来估算作物生产力或预测未来气候变化对作物产量的影响。由于受科学技术和基础数据的不完善等，统计模型主要应用于气候变化和作物产量研究的初期阶段，不需要对粮食生产与环境变量之间复杂物理机理的透彻理解，缺乏植物生态学方面的内在机制和过程理论基础，一般用于区域潜在产量的评价。因此模型精度相对较低，尤其是在研究区范围的大小和空间位置发生变化时，将带来的误差更大。虽然在机理过程的表达上有很大的局限性，但研究区耕作、田间管理、土壤、地形、水文、气象等基础数据不完善或难以获取时，该类模型在气候变化对农业影响评价中起到重要作用。王效瑞E”】、陆魁东”。等利用线性相关模型研究了安徽、湖南等地年平均气温、0~C，10cI=积温和地理因子(经度、纬度和高程)的关系以及积温和无霜期与年平均气温之间的函数关系，探讨了未来气候变化(未来升温IoC，2~C和降水~10，~20的假设情景下)对农业生产、种植制度和农田蒸散量的量化研究，探讨了作物产量的波动趋势。

2基于过程模型的气候变化影响模拟

采用作物生长模型是另一种气候变化对作物生产可能产生影响的主要评估方法。过程模型是通过深入探究植物的生长过程机理和能量的内在转换机制，对植物体及土壤水分散失的过程以及太阳能转化为化学能形成产量的过程进行模拟。过程模型除考虑温度和降水对作物产量形成的影响外，还考虑太阳辐射、蒸腾作用、CO浓度、土壤质地和持水量、湿度、风速、田间管理以及碳和氮的动态变化等诸多环境因子，来揭示作物和环境之间的相互作用机制，进而模拟作物的生长、发育和产量的形成过程。因此，模型的生态学机制清楚，结果也较准确，但模型结构复杂，所需参数较多。通常，用过程模型进行影响和预测研究比统计模型的基础更扎实，但其对模型的检验或模拟未来的影响所需输入的资料要求较高n。目前过程模型一般用于较小的空间尺度上，忽略了环境参数的空间多变性，有待向更大范围或区域拓展。由于不同的研究目的，世界上许多国家研发了多种类型的作物模型，到目前为止，已经提出了至少有100种不同的过程模型口，覆盖作物种类包括谷类、豆类、根茎类、块茎类以及特殊作物如蔬菜、棉花和水果等，其中针对小麦、玉米和水稻的模拟模型较多。这类模型有WOFOST，DNDC，CERES系列，EPIC，VIP以及中国MPESMt。”，COTGR0w等。过程模型最初主要应用于作物生长、发育和产量形成过程的数学表达和定量预测，但随着对作物生理生态机理研究的深入，计算机技术和系统科学的不断发展，已广泛应用于农业生产的方方面面，成为农业研究最有力的技术工具。特别是在1990年和1992年IPCC第一次气候变化科学评估报告及其补充报告的分别问世以来，基于作物生长模型的气候变化对作物产量形成、生长发育的影响评价以及对气候变化的适应性研究等方面都得到了迅速发展。

2．1气候变化对作物产量影响的模拟

模拟作物生长过程和产量是作物生长模型最基本的功能之一。利用作物生长模型进行气候变化对农业生产的影响研究，始于20世纪90年代初，经过近20年大量的研究工作[22，模型精度得到不断提高，已经在很多国家和地区得到了广泛应用，成为定量评价气候变化对作物产量影响的主要研究方法。这些研究多以大气环流模型GCM。’或区域气候模型RCM口剐等气候模式输出的气候变化情景以及未来增温(如1℃～4oC)、降水(O％，士10％，4-20％等)和CO：浓度倍增的统一假设口阳作为作物模型的输入来评估未来不同气候变化情景下的作物产量可能的波动趋势，其结果的准确性和有效性主要取决于作物模型和气候模式的准确性和以及两者的连接过程。在国内，中国学者针对华北平原、东北、宁夏、重庆等地区以及全国范围内开展了大量的气候变化影响评估研究，但由于所采用的气候模式和作物生长模型的不同以及这些模型的不确定性，所得出的结论仍存在差异。熊伟等p叫在其研究中，根据中国社会发展的规划，将气候模型、水资源模型、未来社会经济发展情景与作物模型相连接，综合评价了未来中国三大粮食(小麦、玉米、水稻)产量波动状况。研究表明，未来气候变化(2011—2030年和2031—205O年)对中国三大粮食总产量具有积极作用，而与其同时考虑未来水资源变化和土地利用因素，三大粮食作物总产量增加幅度明显降低，甚至在不考虑CO肥效作用下，总产量将明显降低于BS(1960—1990年)水平。近年来，在气候变化对作物影响评价的模拟研究中不仅考虑了温、水、光、CO：浓度等变化，还引入了气候变率弛、灾害性天气指标和蒸腾作用u等多项环境因子，模拟了水稻、小麦、玉米、大豆、棉花、花生和马铃薯等多种作物类型的未来气候变化背景下的产量波动。使用的模型主要是EPIC、CERES系列模型、wOFOST等模型。过去的研究表明，气候变化对农作物产量的影响因供试品种、区域和环境因素的不同而不同，在一些地区可能增加产量，在另一些地区可能降低产量，且作物产量波动幅度较大。虽然大气CO浓度的增加，可加强光合作用，降低气孔导度，增加水分利用率，从而提高作物产量，但温度增高而出现的生长期缩短和极端气候事件的频繁发生可能使作物产量下降，导致总体上气候变化引起的产量下降趋势更为明显。总之，尽管区域气候变化的前景尚不确定，增温导致蒸发、风蚀、干旱的加强和台风频率的加大，使农业总产量至少损失5％。

2．2气候变化对作物生长发育影响的模拟

一个地区的作物生长发育与产量的形成过程是当地的气候、土壤肥力等自然环境和耕作，施肥，灌水等一系列栽培措施共同作用的结果，其中气候条件的影响非常显著。尤其是气候变暖，通过改变热量条件，缩短作物生长发育期天数，使主要发育期提前，使光合作用时间缩短，进而直接影响农业产量、生产布局和结构。气候变化对作物生育期产生的影响，国内学者也进行了大量的研究。金之庆等[25-27]使用CERES系列作物生长模型与3个通用大气环流模型(GFDL、GISS、UI~O)在模拟CO：浓度倍增条件下，气候变化对中国玉米、水稻、冬小麦等作物生育期的影响，认为不同CO浓度倍增条件下，3种作物的平均模拟生育期较之BASELINE以不同程度地缩短，尤其对大幅度增温反应敏感的东北中早熟或早熟玉米品种(现行主要品种)更为突出。对于目前气温偏高，现行品种对高温有较好适应性的黄淮海夏玉米区，增温造成的生育期缩短程度较轻。生育期的缩短将减少作物光合作用积累干物质的时间，从而直接影响产量的提高。2000年之后，熊伟【30】、杨勤等分别对基于站点尺度的作物生长模型进行区域升尺度校准和验证，并与以IPCC修订的A2和B2两种排放情景作为外部驱动的区域气候模型PRECIS相耦合，从区域尺度评价了气候变化对中国农业生长发育过程和产量的影响，探讨了未来作物高产和稳产风险。这些对提高复种指数、改进和培育新品种、调整品种布局和播种日期等多种适应性对策的研究具有实际意义。

2．3气候变化影响的区域尺度模拟

气候变化对农业影响模拟过程中，基于站点尺度或均质小尺度(限于1hm2以下)的作物模型和大尺度(200km以上)的大气环流模型(GCM)相结合是存在的最大问题。前人就这一问题做了大量的研究，目前一般有2种解决方法，即作物模型的升尺度和大气环流模型的降尺度连接[29】。20世纪90年代，金之庆等采用CERES系列和GCMS耦合方法，评价了气候变化对中国粮食生产的影响，但这些研究主要注重于作物模型的站点尺度应用和分辨率较低的GCMS的应用上，后来随着地理信息系统和全球定位系统的日益成熟和广泛应用，将原来基于小尺度的作物模型升尺度推广到区域尺度上，以反映产量的时空变化趋势。作物模型的升尺度一般对气象、土壤、田间管理等作物模型主要输入参数和作物遗传参数进行区域校准，实现作物模型的区域运行。目前，气象和土壤数据在一定的空间尺度上基本可满足作物模型区域应用的要求，但田间管理多种多样且经常变化，在区域模拟中一般利用假定的或最优的设置进行模拟】。对于作物遗传参数的区域升尺度，江敏等口1从作物品种类型区、县级尺度、省级尺度和代表性品种单点调试等不同角度进行研究，得出基于稻区尺度的区域校准效果较好，较之其他3种方法更适于气候变化影响评价研究的结论。但所选空间尺度适宜度非常重要，尺度的过大或过小都将导致较大偏差。由于大气环流模型(GCM)模拟输出的水平分辨率和时间分辨率都较低(一般为月值)，难于模拟出作物模型所需要的较细致的逐日区域气候情景。因此，随着区域气候模式的发展，近几年，基于PRECIS、RegCM3等区域气候模型和区域作物模型的相耦合的气候变化评价研究被广泛开展，提高作物模型的区域评价效率和空间分辨率。杨勤[341、熊伟[15,28,30,36]等将PRECIS和区域作物模型相结合，分别以25kmx25km和50kmx50km的网格为评价单元，对宁夏及全国范围内进行了区域模拟，在一定程度上提高了模拟效率，更好地反映了气候变化对中国粮食生产影响的时间和空间变化趋势，并进一步推动了作物模型在区域尺度上的应用。

2．4气候变化对作物影响的其他方面的模拟

有高一致性和充分证据表明，若沿用当前的气候变化减缓政策和相关的可持续发展做法，未来几十年全球温室气体排放量将继续增长，并由于与各种气候过程和反馈相关的时间尺度，即使温室气体浓度实现稳定，人为变暖仍会持续若干世纪，因此适应气候变化在很大程度上成为现实而紧迫的问题p。因此，除了上述主要影响模拟研究以外，在农作物对气候变化的适应性、气候变化背景下农业用水量等方面的研究也是迫切需要。孙芳等p’耦合SUBSTOR模型和Hadley中心区域气候模型(PRECIS)，在模拟B2排放情景下的未来气候变化对宁夏马铃薯生产影响的基础上，提出了通过改变播种日期和马铃薯品种特性来提高作物对气候变化适应和应对能力的方案。其研究表明，如果播期提前5～20天，未来马铃薯的产量将增加，但播期提前超过lO天后，播期提前带来的增产效应开始减小。如果将播期推迟5～10天，马铃薯产量将明显减少。另外，如果改种对温度敏感性弱的新品种，即喜温耐热的品种，可以延长马铃薯的生育期，进一步提高马铃薯产量。由于温度升高而导致的生长期缩短，成熟期提前等现象，农作物对气候变化的适应性研究，是通过提高复种指数、引进新品种、加强排灌设施建设和适当调整播种日期等方面的措施，来提高在气候变化背景下的农作物高产和稳产风险。研究表明，气温的增高、降水量和CO：浓度的变化通过间接或直接的途径来影响作物的水分利用率。大气CO浓度的提高不仅加强光合速率，提高产量，而且还随着作物长期处于高浓度的CO环境，气孔导度降低，蒸散量减少，从而提高冠层水分利用率，减缓干旱不利影响。这种效应对小麦等C，作物更为明显。

3展望

总体来看，国内对模型模拟法评价气候变化对农业的影响研究已经有一定程度上的开展和应用，但存在很多不足。随着国内基础数据的完善和共享，将会进一步深入对模型参数本地化、气候变化对作物产量影响方面的研究。

(1)由于目前对作物生理生态过程的认识不够透彻，所构建的作物生长模型还不是完全的作物生长机理模型，仍然存在很多经验表达式，且大多数作物模型是在正常气候条件下构建的，对一些极端气候事件和GCM所模拟的未来高温和高CO：浓度条件下能否做出相应的反应和模拟精度上都存在很大的不确定性。另外，虽然诸多作物生长模型充分考虑了干旱胁迫、水分利用、养分吸收、辐射利用率和田间管理等多种因素，但突发性的极端天气事件对模型模拟精度影响的研究尚很少。因此，有必要进一步加强实验室模拟或FACE(FreeAirCO2Enrichment)等田间观测实验，获取许多重要数据，实现模型参数的优化和本地化，为研究气候变化对农业生产系统的影响及其机理提供重要基础。

(2)目前开展的很多气候变化影响研究都采用了一个大气环流模型和多种大气环流模型来建立未来气候情景或对未来增温(如l℃～4℃)、降水(0％，士l0％，士2O％，一40％等)和CO浓度倍增给出统一构想，来评价未来气候情景下的作物产量波动。但未来增温、降水和CO浓度变幅的统一构想法忽略了气候变化的时间和空间尺度上的多变性，难以满足于全国或全球范围的影响评价需求。由于缺乏对全球气候系统动力学过程的详细认识和未来温室气体排放量的不确定，目前大气环流模型中仍然存在诸多不确定性因素，尤其在区域降水量的模拟上存在显著差异，很难判断哪一种大气环流模型更能准确地模拟未来气候变化。此外，昔日的研究多采用1xCO和2xCO：的情景下，探讨CO：浓度作物产量的影响，但实际上C02等温室气体浓度的增长是连续的，从而导致研究结果也带有一定的不确定性。

(3)尽管人们已认识到由于人类不规范活动所导致的温室气体排放增加，导致以气候变暖为主要特征的全球变化，但预测和准确评估这种变暖的速度及其对农业、生态环境和可持续发展带来的影响却是难事，尤其是对农业生产系统的影响涉及到土地利用、种植制度、水资源、土壤、社会、经济、市场、环境和科技等多方面的因素。目前的研究都假设研究区现行的管理措施和土壤状况等因素在未来长时间尺度上将保持不变。

(4)目前虽然气象数据、水文数据、土壤数据、地形数据、田间管理等基础数据总体上较全面，基本能满足作物生长模型的需求，但有必要进一步提高这些基础数据的规范化和共享。