氣候變化對我國玉米產量的影響

氣候變化對我國玉米產量的影響

1作物模型與氣候模型的耦合全球氣候變化及其影響仍有一定的不確定性，但事實如此基本一致。農業(yè)生產作為借助自然體的一種社會活動,深受氣候變化影響,玉米是我國重要的糧食和飼料作物,在我國農業(yè)生產中占有相當?shù)谋戎?其種植面積和總產僅次于水稻和小麥,單產居首位,研究未來氣候變化對我國玉米生產的影響有重要意義。模擬研究是評價宏觀尺度氣候變化影響的較好方法,對此國內外學者作了大量的工作,大部分研究采用氣候模型(包括大氣環(huán)流模型GCM和區(qū)域氣候模型RCM)與作物模型耦合的方法來評價氣候變化對作物生產的影響。但是由于氣候模型(如GCM、RCM等)一般僅提供大范圍的平均信息,而作物模型則大多基于站點尺度,當作物模型與這些氣候模型結合時,不可避免地存在空間和時間尺度差異問題。本研究首先將站點作物模型升尺度到區(qū)域上,然后采用空間校準后的CERES-Maize模型,模擬了基本氣候情景下(BS,1961—1990年)和2種SRES溫室氣體排放方案下2011—2100年我國雨養(yǎng)和灌溉玉米產量。與以往氣候變化對農作物影響的研究相比,本研究對CERES-Maize模型進行了升尺度區(qū)域校準,以解決作物模型與區(qū)域模型結合時的空間和時間尺度差異問題;對未來氣候變化下玉米產量進行了初步預測,并從統(tǒng)計學角度,分析了未來氣候變化和變率對玉米生產的影響,探討了未來玉米生產的高產和穩(wěn)產風險。2學習方法2.1未來立法目標分區(qū)研究選用由英國Hadley中心開發(fā)的區(qū)域氣候模型PRECIS(PredictREgionalClimateforImpactAssessment)。與大氣環(huán)流模型(GCM)相比,區(qū)域氣候模式在模式驗證、時空分辨率、對地形的表述以及模式的不確定性方面都有顯著改善。SRES排放情景是IPCC基于未來的多種可能的發(fā)展模式,專門整理和修訂的未來排放方案,每種排放方案與未來不同的社會發(fā)展模式相對應。經(jīng)分析中—低氣體排放的B2情景與中國的中遠期發(fā)展規(guī)劃最接近,即區(qū)域可持續(xù)情景;而中—高氣體排放的A2情景考慮了快速的人口增長,與中國的發(fā)展狀況差異較大,但作為一種假設的高排放情景,可以幫助我們評估在最壞的發(fā)展狀況下可能的氣候變化情況。因此我們選取了這2種情景,作為區(qū)域氣候模型(RCM)的外部趨動,模擬出我國50km×50km網(wǎng)格的逐日最高溫、最低溫、降水、輻射等20余項氣象指標,其中以RCM模擬的1961—1990年歷年的逐日最高溫、最低溫、降水和輻射等氣象信息作為基準時段(BS),代表當前氣候;由2種排放方案(A2和B2)分別驅動模擬得到的2071—2100年歷年的逐日氣象信息,代表未來遠期(2080s)的氣候變化狀況。由于氣候模擬工作量的限制,2011—2070年歷年的逐日氣象信息,由時間降尺度方法計算得出,分別作為近期(2020s:2011—2040年)和中期(2050s:2041—2070年)的氣候狀況。各時段氣候情景對應的CO2濃度、年均溫和降水的變化見表1。2.2玉米生長模型本文選用的CERES-Maize是DSSAT的最新版本(Version4.0.1)中的玉米模型,該模型以一日為步長模擬玉米的生長發(fā)育過程和產量,有關文獻對此進行了詳細描述。2.2.1基于cers-maity模型的點校準和驗證為了了解模型在我國的模擬能力,首先需要對模型進行實驗站點上的校準和驗證。關于CERES-Maize模型的站點校準,前人做了大量研究。本文采用模型提供的GENCL模塊對模型的品種參數(shù)進行站點校準,校準過程和結果見參考文獻。2.2.2玉米生態(tài)區(qū)模型的校準和驗證我們采用將作物模型升尺度到區(qū)域的方式,來解決站點CERES-Maize模型與RCM模型結合時的尺度差異問題。作物模型升尺度區(qū)域模擬時,首要問題就是對作物模型進行區(qū)域校準。本研究利用中國氣象局資料中心提供的分布在不同玉米種植區(qū)(圖1)的128個農業(yè)氣象實驗站1998—2000年的共384季田間實驗的觀測數(shù)據(jù),將站點校準后的模型,以玉米種植生態(tài)區(qū)(AEZ)為基本單位,通過降低區(qū)域內所有站點模擬值和實測值的均方根差(RMSE)來確定該區(qū)域內代表性品種的遺傳參數(shù)和管理參數(shù),具體校準和驗證方法參見文獻。區(qū)域校準的結果表明,該模型在空間尺度和時間序列的模擬上則基本可以反映產量的空間和時間變化趨勢。2.3土壤模型與數(shù)據(jù)來源將基準時段(BS)、A2、B2氣候變化情景下區(qū)域氣候模式模擬的50km×50km網(wǎng)格的當前和未來近、中、遠期的歷年逐日天氣數(shù)據(jù)結果分別輸入到區(qū)域校準后的CERES-Maize模型,模擬了全國所有玉米種植區(qū)的玉米生長發(fā)育和產量狀況。模擬中所用的網(wǎng)格土壤數(shù)據(jù),是按照面積權重法,由全國土壤分布圖空間網(wǎng)格化而得(網(wǎng)格分辨率50km×50km)。原始土壤數(shù)據(jù)來源于中國農業(yè)科學院農業(yè)資源和農業(yè)區(qū)劃研究所提供的1∶100萬空間數(shù)據(jù)庫,借助于GIS選取與每個實驗站相一致的土種。模擬中的肥料管理設為無脅迫狀態(tài),水分管理設為雨養(yǎng)和灌溉兩種(選擇自動灌溉方式,即當土壤有效含水量小于60%時進行定量灌溉(20mm)),而其他管理和品種數(shù)據(jù)由區(qū)域校準過程確定。2.4玉米生產年際變化全國玉米總產量的計算如下:其中:i表示模擬的網(wǎng)格數(shù),全國有玉米種植面積的網(wǎng)格共2622個;yi和y′i分別表示第i網(wǎng)格的雨養(yǎng)和灌溉玉米單產;Ai表示該網(wǎng)格的灌溉系數(shù),Si表示該網(wǎng)格中的玉米種植面積(假設未來玉米種植面積與2000年保持一致,2000年數(shù)據(jù)則來于全國農調隊分縣調查數(shù)據(jù))。通過比較BS、A2和B2氣候情景下各時段玉米單產和總產的平均產量(以30年為一個時段)差異,來評價氣候變化的平均狀態(tài)對玉米生產的影響;采用變異系數(shù)(CV)來反映玉米生產的年際變化,以考察氣候變率對玉米生產的影響。數(shù)據(jù)分析和制圖由SPSS13.0完成。3結果與討論3.1氣候變化對玉米生產的影響3.1.1地面有機溶劑對玉米或勞圖2是考慮CO2肥效作用時2080s時段,玉米單產變化的地域分布情況。圖中可見,2種氣候變化情景下,未來全國玉米主產區(qū)的灌溉玉米均表現(xiàn)出減產,其中,A2氣候變化情景下,種植面積最大的2區(qū)(占全國種植面積34%)、1區(qū)(占全國總面積的32%)的大部分區(qū)域,以及3區(qū)、4區(qū)等的一部分區(qū)域減產幅度均超過30%,而B2氣候變化情景減產幅度相對小,除1區(qū)的大部分區(qū)域外均在30%以內。2種情景下,灌溉玉米少數(shù)增產的區(qū)域都主要集中在1區(qū)的邊緣地帶,其中B2氣候情景比A2情景增產區(qū)域相對多,這部分地區(qū)包括東北北部和農牧交錯帶區(qū)域(地形復雜,起伏多樣),增產的原因可能是因為這些地區(qū)受地形影響年均溫低,氣候變化后會增加這些地區(qū)的積溫,延長玉米的生育期,從而有利于該地區(qū)的玉米生產,帶來了增產效益。雨養(yǎng)玉米單產變化的區(qū)域分布情況與灌溉玉米相似,也表現(xiàn)為全國玉米主產區(qū)減產,但減產的區(qū)域和幅度低于灌溉玉米,其中B2氣候情景比A2情景相對變化小;增產區(qū)域也相對多,主要集中在東北北部、農牧交錯帶和西北地區(qū)(5區(qū))?？傊?未來全國玉米主產區(qū)的雨養(yǎng)玉米和灌溉玉米都表現(xiàn)減產,但雨養(yǎng)玉米較灌溉玉米單產降低的區(qū)域少,降低幅度小,增產區(qū)域多,這可能與CO2的肥效作用有關。研究認為玉米作為C4作物,盡管就CO2濃度增加對光合作用的直接影響而言,受益沒有C3作物大,但玉米和C3作物相比,有較高的葉片氣孔阻抗,而且葉片氣孔阻抗隨著CO2濃度的增加而線性增加。因此在高CO2濃度條件下,玉米的水分利用效率可以明顯提高,其耐旱性也將顯著增強,CO2濃度在一定程度上可以緩解氣候變化的不利影響,由于灌溉玉米不存在水分脅迫問題,因此這種緩解作用對雨養(yǎng)玉米的生產更明顯。3.1.2民法與bs、特點對比圖3反映了不同情景下各時段全國玉米總產的差異,如果考慮CO2肥效作用(圖中0代表),A2、B2氣候變化情景各時段玉米總產量都較基準時段(BS)有所下降,其中A2氣候變化情景2020s、2050s、2080s3個時段減產幅度分別是4.4%、11.2%、26.0%,而B2氣候情景則分別減產4.8%、10.6%、17.2%,兩種情景在近、中期減產幅度相差不大,但在遠期2080s有明顯差異,A2氣候變化情景更加不利于玉米生產,2080s時段產量僅相當于BS情景下產量的74%左右;如果不考慮CO2肥效作用(圖中1代表),A2、B2氣候變化情景下,各時段玉米總產量變化趨勢與考慮CO2肥效相似,也都呈現(xiàn)減產趨勢,但減產幅度更大,A2氣候情景2080s時段,產量僅相當于BS情景下產量的65%左右。CO2肥效作用可以緩解玉米產量下降的幅度,2080s時段肥效的補償作用可達9%左右。就A2、B2氣候情景而言,無論是否考慮CO2肥效,未來全國玉米總產都呈現(xiàn)逐年降低的趨勢,但兩種情景減產幅度不同,在2020s和2050s減產幅度相差不大,但在2080sA2氣候情景更不利于玉米生產,這與A2情景更高的增溫和溫室氣體排放量有關,因此中—低排放量的B2情景下,產量降低幅度也相對緩和。3.1.3玉米生產經(jīng)濟效益的變化假設未來玉米籽粒的價格、收購價格與目前持平,考慮了未來氣候變化后,灌溉水量、施肥量以及產量的變化,估算出考慮CO2肥效時各種植區(qū)域(AEZ)各時段未來氣候變化造成的玉米生產經(jīng)濟效益變化(表2)。由表2可見,未來氣候變化給大多數(shù)玉米生產區(qū)造成經(jīng)濟損失,尤其是種植面積最大的2區(qū),在2080s僅由氣候變化造成的經(jīng)濟損失甚至可達120多億元,如果考慮到未來肥料價格、種子價格等因素變動,這種經(jīng)濟損失還將進一步加大。對于個別非主產區(qū)(5區(qū)),氣候變化對玉米生產是有利的,可以帶來少量的經(jīng)濟收益。但從全國范圍來看,未來氣候變化的影響不可忽視,如果不采取任何適應措施,將加大玉米主產區(qū)生產的風險,給玉米生產帶來經(jīng)濟損失。3.2氣候變化率對玉米生產的影響3.2.1對地面運行的影響圖4反映了模擬的各網(wǎng)格BS及A2、B2兩種氣候變化情景下2080s雨養(yǎng)與灌溉玉米單產的概率分布情況。如果考慮CO2肥效作用,A2、B2氣候情景下,灌溉玉米(圖4A)30個樣本年(2071—2100年)的平均單產都較BS情景有所下降,A2氣候情景下減產更明顯;從單產的概率分布來看,三者分布相差不大,A2、B2氣候情景的概率分布較BS情景向低產區(qū)有所偏移,A2氣候情景偏移更明顯,說明未來氣候變化加大了低產出現(xiàn)的概率,這可能與極端天氣事件發(fā)生頻率增加有關,BS、A2、B2情景下的變異系數(shù)分別為42%、46%、44%,說明BS情景下穩(wěn)產程度最高,A2、B2情景下的穩(wěn)產風險略有增大,其中A2氣候情景穩(wěn)產風險最大;可見,即使考慮CO2肥效,未來氣候變化仍會加大灌溉玉米的高產穩(wěn)產風險,尤其是A2氣候情景單產減產最大,穩(wěn)產風險也最大。雨養(yǎng)玉米平均單產(圖4B)明顯低于灌溉玉米,但單產概率分布情況與灌溉玉米相似,依然是A2氣候情景減產最明顯,概率分布向低產區(qū)偏移也最大,然而兩者不同的是,雨養(yǎng)玉米單產降低幅度和向低產偏移幅度都要小于灌溉玉米,變異系數(shù)分別為BS(46%)<A2(48%)<B2(49%),B2氣候情景的穩(wěn)產風險最大,這種差異可能與CO2肥效作用有關。如果不考慮CO2肥效作用,灌溉和雨養(yǎng)玉米(圖4C、D)的BS、A2、B2三種氣候情景的平均單產和單產概率分布情況與考慮CO2肥效作用大體相似,但A2、B2氣候情景下產量降低幅度更大,單產概率分布向低產區(qū)偏移更明顯,低產出現(xiàn)的概率進一步加大,尤其是雨養(yǎng)玉米,比考慮CO2肥效作用時,低產和穩(wěn)產風險都更明顯。綜上所述,未來氣候變化會降低雨養(yǎng)和灌溉玉米單產,增加低產出現(xiàn)的概率,加大穩(wěn)產風險,不利于玉米生產,其中雨養(yǎng)玉米由于水分條件更惡劣,產量受到更大影響。2種氣候情景相比,無論雨養(yǎng)還是灌溉玉米,A2氣候情景比B2情景單產降低更大,低產出現(xiàn)的頻率也更高,但A2氣候情景下雨養(yǎng)玉米穩(wěn)產風險低于B2情景,而灌溉玉米穩(wěn)產風險則高于B2氣候情景。CO2濃度能夠緩解未來氣候變化對玉米生產的不利影響,當考慮到CO2的肥效,減產和低產幅度,以及穩(wěn)產風險都有所改善,由于CO2濃度有利于提高玉米的水分利用效率,因此這種緩解作用對雨養(yǎng)玉米更明顯。3.2.2關于玉米聯(lián)產風險以2080s時段為例,圖5是考慮CO2肥效時玉米單產變異系數(shù)變化的地域分布情況。A2、B2氣候變化情景,全國主產區(qū)的灌溉玉米均表現(xiàn)為變異系數(shù)增大,相比BS情景增加幅度主要集中在15個百分點內,說明氣候變率增大了灌溉玉米穩(wěn)產的風險,CV在1區(qū)邊緣以及非主產區(qū)3區(qū)和5區(qū)的部分區(qū)域有所下降,未來這些地區(qū)玉米穩(wěn)產的概率會有所增加;兩種情景相比,A2氣候情景比B2情景變異系數(shù)增大區(qū)域更多,穩(wěn)產風險更大,在2區(qū)有部分地區(qū)甚至超過15個百分點。雨養(yǎng)玉米單產變異系數(shù)的分布狀況與灌溉玉米相似,也表現(xiàn)為兩種情景下全國主產區(qū)變異系數(shù)增大,加大了雨養(yǎng)玉米穩(wěn)產風險;與灌溉玉米不同的是,B2氣候情景比A2情景變異系數(shù)增大區(qū)域更多,但某些地區(qū)(如2區(qū)部分地區(qū))穩(wěn)產風險增幅A2氣候情景比B2情景更大。綜上所述,在全國玉米主產區(qū)未來氣候變化不僅會降低雨養(yǎng)和灌溉玉米的單產,而且也加大了穩(wěn)產風險,為玉米生產帶來不利影響,但一些非主產區(qū)的雨養(yǎng)和灌溉玉米單產將略有增加,穩(wěn)產概率也有所提高。3.2.3不同氣候情景對玉米聯(lián)產年際變化程度的影響圖6是BS、A2、B2三種氣候情景在2080s時段的30個樣本年(2071—2100年)中總產的年際變化。考慮CO2肥效作用時(圖6A),與BS情景相比,A2、B2氣候變化情景下總產的波動趨勢更為接近,在大部分年份波動趨勢一致,但波動幅度存在差異,BS情景30個樣本年間的變異系數(shù)為5.4%,A2和B2氣候情景則遠大于BS情景,CV分別為10.6%和12.9%,可見氣候變化增加了未來玉米總產年際變化幅度,增加了穩(wěn)產風險。兩種情景相比,B2情景比A2情景總產降低程度有所緩解,但穩(wěn)產風險更大,波動更劇烈,最低產量(2092年)僅為最大產量(2089年)的61%左右。如果不考慮CO2肥效作用時(圖6B),玉米產量波動趨勢與圖6A基本相似,但是各年份間玉米總產分散程度略有下降,穩(wěn)產風險相對增加。4討論4.1玉米生產溫度和co對產量的影響以雨養(yǎng)玉米通過上述結果可以看出CO2肥效作用對玉米生產的高產和穩(wěn)產的貢獻是不可忽視的。但有關溫度、CO2濃度對玉米產量的共同影響效果還鮮有報道,研究對此進行了初步嘗試。圖7反映了溫度、CO2濃度對玉米單產的影響,對于灌溉玉米(圖7A),隨著CO2濃度和溫度升高,單產呈現(xiàn)波動下降的趨勢,當溫度增幅約在2.8℃以內,玉米單產表現(xiàn)為增加,增幅在20%以內,最高增幅出現(xiàn)在約2.5℃,480×10-6CO2體積百分含量。當溫度增幅超過約2.8℃范圍時,玉米單產出現(xiàn)減產,降低幅度隨著溫度升高而趨于明顯,可見如果溫度增幅控制在一定范圍內,對玉米單產是有利的,但是過高溫度增幅,不利于玉米生產,CO2的肥效作用也抵消不了這種危害,減產幅度甚至超過40%。雨養(yǎng)玉米(圖7B)變化趨勢與灌溉玉米相似,但是增產的溫度和CO2濃度范圍有所縮小,當溫度增幅約在2.4℃以內,玉米單產表現(xiàn)為增加,增幅在10%以內,最高增幅出現(xiàn)在約2.2℃,460×10-6CO2體積百分含量。當溫度增幅超過約2.4℃范圍時,玉米單產出現(xiàn)減產。但雨養(yǎng)玉米隨著溫度進一步升高,產量降低幅度較灌溉玉米平緩,研究認為可能與高CO2濃度可以提高水分利用效率,緩解水分脅迫的不良影響有關。然而此結論還比較初步,關于CO2肥效作用究竟有多大、能在多大程度上抵消高溫帶來的不良影響以及是否CO2濃度越高,肥效作用就越大等問題還很難有定量分析,都有待進一步研究。4.2影響評價結果的不確定性本研究中還存在一定的不確定性。它的主要來源之一是氣候變化情景的不確定,雖然IPCC的SRES的排放方案和社會經(jīng)濟情景比較全面地描述了未來可能的社會發(fā)展方向及溫室氣體排放情況,但經(jīng)由它驅動的區(qū)域氣候模式目前僅采用了一種,所以在氣候變化情景方面還存在一定的不確定性。其次是影響評價方法的不確定性,雖然本評價方法比以往的研究方法有了顯著的進步,但還存在一定的不確定性,如空間數(shù)據(jù)的準