發布時間：2022-02-17所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘 要 氣候變化將對我國農業生產造成重要影響. 傳統的積分回歸模型和最新的氣候預測相結合可能適合評估未來氣候變化對作物產量的影響程度. 本文首先利用積分回歸方法建立了我國不同省區玉米產量與氣象要素間的相關模型，然后利用最新的氣候預測成果探討了未來 40 年氣
摘 要 氣候變化將對我國農業生產造成重要影響. 傳統的積分回歸模型和最新的氣候預測相結合可能適合評估未來氣候變化對作物產量的影響程度. 本文首先利用積分回歸方法建立了我國不同省區玉米產量與氣象要素間的相關模型，然后利用最新的氣候預測成果探討了未來 40 年氣候變化對我國玉米產量的可能影響，并分析了其原因. 結果表明: 如果玉米品種改良以及目前的科技水平發展速度不變，未來 40 年我國玉米單產將以減產為主，且隨時間遞增有減幅增大趨勢，但一般在 5% 以內. A2 氣候變化情景下，除 2021—2030 年外，我國玉米減產幅度最大的地區為東北，在 2. 3% ～ 4. 2% ; 西北、西南和長江中下游地區在 2031 年以后減產幅度也較大. B2 氣候變化情景下，東北地區在 2031—2040 年減產幅度最大，達 5. 3% ; 其余仍以西南和西北地區減產幅度較大. 兩種情景下，華北地區減產幅度均較小，一般在 2. 0% 以內，而華南地區幾乎不變. A2 相較 B2 情景下，除 2021—2030 年外，其余年代的絕大多數地區減產幅度均更大. 各旬降水量在我國北方地區對玉米產量幾乎都為正效應，而各旬溫度對我國各省區玉米產量一般為負效應. 未來我國各省區玉米減產的主要原因是氣溫升高，僅個別省份減產與降水量減少有關. 不同方法對未來我國玉米產量變化的評估結果很不一致. 進一步增強評估準確性一要考慮品種和科技進步因素的影響，二要增強各類評估模型的機理性.
關鍵詞 氣候變化; 玉米產量; 積分回歸
氣候預測表明，未來我國氣溫將繼續升高，極端天氣/氣候事件與災害的頻率和強度繼續增大[1-2].氣候變暖將對我國農業生產造成重大影響. 目前的研究一般認為，中高緯度的氣候變暖一方面拓展了一些作物的種植區域，但另一方面將促使作物的生長發育過程發生變化、加速病蟲害的發生發展，從而導致作物產量的不穩定性增加，而極端天氣/氣候事件將導致作物嚴重減產. 玉米是自然界貯藏能量最多的植物之一，因而成為重要的糧食、飼料和經濟兼用作物. 近年來，隨著資源短缺以及科學技術的發展，玉米也成為重要的工業原料. 據聯合國糧農組織統計資料顯示，我國玉米的種植面積和總產量均僅次于美國，位居世界第二[3-4]. 未來氣候變化對我國不同區域、不同玉米品種的影響程度可能并不相同.評估未來氣候變化對我國玉米生產的影響具有重大意義
.研究氣候變化的影響一般包括試驗觀測、歷史類比和數值模擬等方法[5]. 但在不同時空尺度上進行控制試驗存在較大難度，歷史類比也不可能找到完全相似的個例，因此，數值模擬成為發展最為迅速的方法. 近些年來，許多研究根據 IPCC 構建的氣候情景預測未來的氣候變化，然后與作物生長模型相結合來探討對農業生產的影響. 如評估氣候變化對美國主要農業區作物產量的影響[6]，評價未來氣候變化對中國主要糧食生產的影響等[7-12]. 這是一種常見且有效的評價方法，但它依賴于作物生長模型機理的準確性，且不同模型或不同研究工作在評價結果的量級和趨勢上多有不同，利用作物生長模型評價未來氣候變化對糧食生產的不確定性仍較高.
積分回歸是一種傳統的統計方法，可以建立氣象要素與作物產量之間的相關關系[13]，反映作物不同發育時段氣象要素對產量的影響，且方法簡便. 因此可以利用這一方法開展氣候變化對農業生產影響的研究. 較早時期即有利用積分回歸方法建立黃淮海地區小麥產量與氣象要素間的關系，然后利用溫度和降水的增減來模擬氣候變化對產量影響的研究[14]. 近些年來，一些研究利用積分回歸方法開展農業氣象產量動態預報[15]，分析降水對小麥產量的影響[16]，探討生態氣候因子與玉米產量的關系[17].隨著氣候模式模擬能力的提升，對未來氣候變化的預測結果不斷出現[18]，使借助積分回歸方法和氣候模式預測結果來分析未來氣候變化對作物產量的影響成為可能.
本文將首先利用積分回歸方法建立我國不同省區玉米產量與氣象要素之間的相關模型，然后利用最新的氣候預測成果研究未來 40 年氣候變化對我國玉米產量的可能影響，并分析其原因，以期為適應和減緩這一影響提供科學依據.
1 研究區域與研究方法
1. 1 研究區域
研究區域包含我國主要的玉米種植區域，共 23 個省( 區、市) 份. 東北地區主要包括黑龍江、吉林和遼寧，華北地區包括北京、天津、山西、河北、山東和河南，長江中下游地區有江蘇、安徽、江西、湖北和湖南，華南地區有廣東和廣西，西南地區有四川、貴州和云南，西北地區主要包括陜西、甘肅、寧夏和新疆.除華北地區以夏玉米為研究對象外，其余地區均為春玉米. 為了簡化分析，本文針對以上 6 個區域開展氣候變化對玉米產量的影響研究.
1. 2 數據來源
研究數據包括玉米產量、發育期、實測氣象要素和氣候預測數據等. 玉米產量為來自統計部門的 23 個省( 區、市) 1978—2008 年省級逐年單產數據. 發育期為根據各省農業氣象觀測站記載統計的本省玉米生育時段的起止旬，用以明確玉米生長期. 實測氣象要素為 23 省主要氣象站( 453 站) 逐日平均氣溫、降水和日照時數等氣象數據. 日照時數通過 FAO 推薦公式轉換獲得總輻射[19]，并進一步計算獲得各省所有站點的逐旬平均氣溫、平均累積降水量和平均總輻射. 氣候預測數據為區域氣候模式( PRECIS) 輸出的基準值( BS，1961—1990 年) 和 A2、B2 情景下未來( 2011—2050 年) 時段 50 km×50 km 空間分辨率的逐日平均溫度、降水和總輻射，并通過 ECMWF ( European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) 方法利用站點實測氣象數據進行了分析訂正[18，20]. A2 和 B2 情景指政府間氣候變化委員會 ( IPCC) 定義的未來溫室氣體和 SO2 的兩種排放方案. A2 情景表示未來世界發展極不均衡，雖有區域性合作，但對新技術的適應較慢，人口繼續增長， CO2 排放處于較高水平; B2 情景則強調區域性經濟、社會和環境的可持續發展，人口持續增長，但增長率低于 A2 情景，經濟發展速度中等，CO2 排放處于中低水平. 與站點實測數據一樣，對格點氣候預測數據進行多格點平均獲得各省的旬值.
1. 3 研究方法
首先利用直線滑動平均法將各省 1978—2008 年玉米產量數據序列分解為趨勢產量和氣象產量，滑動步長為 7 年. 然后利用各省玉米氣象產量與相應生長期內逐旬平均實測氣象數據建立積分回歸模型. 假設玉米品種特性按目前的改良趨勢發生變化，將 1961—1990 年( BS) 氣候模擬數據代入相關模型，獲得模擬氣象產量為基準產量，再計算 A2、B2 情景下未來 2011—2050 年氣象產量，其相對于基準值的差值可視為氣候變化對玉米產量的影響. 這里以實測氣象數據建模而以氣候模擬數據計算基準值，主要是由于玉米產量數據序列開始年較晚而無法在時間上與氣候模擬數據相匹配所致，而氣候模擬數據已經通過實測數據進行過訂正[18，20].
氣象要素與氣象產量間的建模方法為: 首先利用積分回歸方法分別建立玉米生育期間光( 輻射) 、溫、水 3 個氣象因子與氣象產量間的關系模型，然后以 3 個模型擬合結果與氣象產量間的復相關系數為權重進行加權平均，即可得到氣象產量的集成模擬模型. 最后將模擬氣象產量和趨勢產量相加即為模擬產量.
1. 4 數據處理
利用中文 Visual Basic 6. 0 軟件編程進行數據處理、建立積分回歸模型和分析擬合結果. 采用相關系數檢驗法進行模擬氣象產量與實測分離結果的相關性檢驗，顯著性水平設為 0. 01 或 0. 05.
2 結果與分析
2. 1 積分回歸模型的擬合檢驗
分別建立了我國 23 個省( 區、市) 1978—2008 年玉米產量與實測氣象數據之間的集成積分回歸模型，并進行歷史擬合檢驗( 表 1) . 從溫度、降水和輻射模型的權重來看，各省份間有一定差異. 華北地區除北京、天津外，各省的降水權重最大，說明該區降水與氣象產量的相關性最好; 西南地區各省的輻射權重最小，說明該區輻射與氣象產量的相關性最差; 其余省區無明顯規律. 從集成模型擬合誤差來看，各省最大相對誤差在 5. 1% ～ 34. 5% ，最大相對誤差年份 以 1988、1989 年 出 現 較 多，平 均 相 對 誤 差在 1. 5% ～ 8. 2% . 大于 5% 誤差的概率最大為吉林的 35. 5% ，其余各省多在 25% 以下，而華南、西南和西北地區均在 20% 以內; 大于 10% 誤差的概率小于 16. 1% . 模擬氣象產量與實測分離結果的相關系數在 0. 35 ～ 0. 68，均通過 0. 05 的顯著性檢驗，其中 60% 的模型通過 0. 01 的顯著性檢驗. 模擬產量復相關系數與實測結果的相關系數在 0. 82 以上. 總體來看，各省集成積分回歸模型能夠體現氣象要素對產量的影響規律. 若用以不同年代際間的比較，則可剔除系統誤差，其結果更加可信.
2. 2 氣候變化對我國未來玉米產量的影響
利用氣候預測數據和集成模型模擬了全國主要玉米種植省份歷年玉米產量，并計算了未來年代際玉米產量的平均變化情況( 圖 1) . 總體來看，未來 40 年中，無論是 A2 還是 B2 氣候情景下，如果玉米品種特性按目前的改良趨勢發生變化，則全國絕大多數玉米生產省份均處于減產之中，且減產幅度隨年份增加而加大，但減幅一般在 5% 以內.
A2 情景下，東北地區玉米除 2021—2030 年外，減產幅度在所有分區中均最大，平均在2. 3% ～4. 2% . 2011—2020 年 間，東北和西北減產較多，幅 度 在 2. 3% 以上，其余地區變化很小. 2021—2030 年間，華北 和 西 南 地 區 減 產 幅 度 稍 大，約 為 1. 5% ～ 1. 8% ，而其余地區的減產幅度均很小. 2031 年以后，西北、西南和長江中下游地區減產幅度也較大.未來 40 年中，華北地區的減產幅度稍小，一般在 1. 5% 以內，而華南地區的玉米產量基本不變. B2 情景下，東北地區在 2031—2040 年減產幅度最大，達 6. 7% ，而在 2021—2030 年增產 2. 7% . 其余仍以西南和西北地區減產幅度較大，而華南地區減產幅度最小. A2 與 B2 情景相比，除 2021—2030 年外，其余年代的絕大多數地區減產幅度均更大，特別是 2011— 2020 和 2041—2050 年間，減產幅度高達 1% ～ 4% .
對各省未來玉米產量的變化情況分析發現，各分區內的多個省玉米產量變化趨勢基本一致. A2 情景下，減產幅度最高的為陜西 2041—2050 年間，達 8. 2% ，而減產幅度較大的省份還有安徽、遼寧、山西和吉 林 等. B2 情 景 下，減產幅度最高的為安徽 2021—2030 年間，達 9. 2% ，減產幅度較大的省份與 A2 情景基本相同. 東北地區各省在未來整體呈減產趨勢，但在 2021—2030 年間，卻有明顯增加趨勢，如 A2 情景下吉林增產 4. 0% ，為所有省份中最高，而 B2 情景下遼寧增產 5. 1% ，也為所有省份中最高.
2. 3 未來我國玉米減產原因分析
為了探討未來氣候變化導致我國玉米減產的原因，分析了各氣象要素對幾個典型省份玉米生長的影響情況. 圖 2 為光、溫、水分別每改變一個單位對氣象產量的影響. 可以看出，北方省區( 如遼寧、陜西和山西) 的降水量在整個生長季對玉米產量多為正效應，降水量偏高越多產量也越高. 這是因為降水仍然是我國各省玉米生產的限制因子. 遼寧玉米發育初期的降水對產量的影響最大，降水量增加1 mm 將使產量增加 17 kg·hm-2 ( 下文簡稱影響因子為 17) ，這可能是因為播種時易受干旱影響的緣故. 陜西玉米生長的初期( 第 13 ～ 16 旬) 受降水的影響也很大，影響因子在 2 ～ 8，同樣與玉米發育初期缺水有關. 山西在整個生 長 季 的 降 水 影 響 因 子 均 在 2 以 上，說明其玉米生長全程受干旱的影響. 安徽玉米發育初期的 1 ～ 3 旬一般不受水分脅迫，降水增加反而使玉米產量下降，但之后降水影響因子也一直在 0 以上，最高可達 2.
溫度對我國玉米產量的影響主要是負效應，溫度偏高越多則產量越低( 圖 2) . 但玉米發育初期和末期的溫度偏高卻有利于產量的提高，特別是安徽初期溫度偏高可能有利于玉米盡快生長，而遼寧后期溫度偏高將可能促使玉米完全成熟，少受霜凍侵襲. 從對產量的影響幅度來看，遼寧玉米在第 12 ～ 23 旬間，若旬平均溫度偏高 1 ℃ 將 減 產 19 ～ 89 kg·hm-2 ; 山西玉米在第 21 ～ 22 旬受溫度影響最大，此時玉米也處于拔節到抽穗期，溫度偏高將導致減產 93 ～ 103 kg·hm-2 ; 對陜西來說，溫度偏高有 2 個減產高峰，分別為第 14 旬( 播種前) 和第 22 旬 ( 抽雄期) 左右，抽雄期若溫度過高則不利于開花，旬平均溫度偏高 1 ℃ 將減產 40 kg·hm-2 以上; 安徽第 7 旬平均溫度偏高 1 ℃，產 量 將 提 高 105 kg·hm-2 ，而發育中后期 13 ～ 19 旬平均溫度若偏高 1 ℃，則將減產 44 ～ 59 kg·hm-2 .
輻射對我國玉米產量的效應在玉米生長季不斷波動. 各省輻射對玉米產量影響趨勢的逐旬變化與降水正好相反. 這反映了輻射和降水的實際分布形式，一者偏高則另一者將肯定偏低. 遼寧玉米在第 17 ～ 18旬中( 七葉到拔節期) ，輻射對產量是負效應，這主要是因為輻射偏高降水偏少，而此時玉米需水較多導致減產，在第 22 旬左右( 抽雄期) 則因需晴天較多輻射而為正效應; 在陜西，輻射對玉米產量影響的逐旬變化與溫度非常一致，因此引起玉米減產的原因與溫度相同，發育初期旬平均輻射每提高 1 MJ，則玉米將減產 41 kg·hm-2 ; 輻射對山西玉米產量主要是負效應，這主要是輻射偏高而降水偏少導致干旱的原因，發育中期旬平均輻射每提 1 MJ，則玉米減產 42 kg·hm-2 左右.
進一步計算了 A2、B2 氣候情景下未來 40 年各氣象因素相對基準氣候( BS) 的逐旬變化. 結果發現，各省未來不同年代際的溫度均處于明顯升高趨勢，而降水的變化趨勢卻不明顯，不同區域不同年代增減各異. 因此可以認為，未來我國各省區玉米減產的主要原因是氣溫升高所致，個別省份減產可能與降水量減少有關. 圖 3 為典型站點氣象要素未來變化狀況，與 2. 2 中未來玉米產量變化情況對比可知，遼寧在未來 A2 氣候變化情景下的各年代際均為減產，原因是溫度不斷升高所致，但在 B2 情景下的 2021—2030 年間的明顯增產卻是由于播種期降水偏多 的 緣 故. 山 西 在 未 來 B2 氣 候 變 化 情 景 下， 2021—2030 年間的減產是因為拔節到抽穗期 ( 第 21 ～ 22 旬) 溫度偏高而降水偏少的原因. A2 情景下 2041—2050 年間，玉米減產幅度最大的陜西是因為生長期 溫 度 一 直 偏 高 較 多 所 致. B2 情 景 下 2021—2030 年間，減產幅度最大的安徽主要是因為玉米生長后期( 第 20 ～ 21 旬) 溫度偏高而降水偏少所致.
3 討 論
未來我國各地玉米生長季的地表溫度將呈升高趨勢，但降水量表現可能不同. 到 21 世紀末，全球地表平均增溫 1. 1 ～ 6. 4 ℃[1]，中國地表氣溫升高明顯，降水量也呈增加趨勢[2]. 其中，北方增溫幅度大于南方，冬、春季增溫幅度大于夏、秋季; 到 2050 年地表氣溫將增加 2. 3 ～ 3. 3 ℃，年降水量可能增加 5% ～ 7% . 根據中國氣象局組織編寫的“區域氣候變化評估報告決策者摘要及執行摘要 2012”，我國各區域的年平均氣溫在未來均呈升高趨勢，而年降水量除華東地區變化不顯著外，其余地區也呈增加趨勢. 本文分析發現，我國各省未來( 到 2050 年) 不同年代際玉米生長季的溫度均處于明顯升高趨勢，但降水的變化趨勢不明顯，不同區域不同年代際增減各異，這與評估報告的結果大體一致.
未來氣候變化很可能使我國玉米單產降低，這在眾多研究中有很高的一致性，但減產幅度并不確定. 利用作物生長模型結合氣候模式的預測結果進行未來我國玉米產量變化評估是目前較常用的一種方法. 金之慶等[7]利用該方法研究表明，未來 CO2 倍增將導致我國東北、黃淮海和西南玉米出現減產，而且無論是雨養還是灌溉玉米都以后兩個區域減產更多，減幅一般在 8% ～ 40% . 熊偉等[8]研究表明，到 2080 年，氣候變化將導致我國玉米主產區的玉米單產普遍降低，減幅在 0 ～ 60% . 張建平等[10]研究認為，2011—2070 年我國東北中熟玉米品種平均減產 0 ～ 11. 4% ，晚熟品種平均減產 0 ～ 10. 0% . 米娜等[21]研究表明，2011—2050 年氣候變化使東北地區玉米減產 9. 5% . 可以看出，不同作物生長模型模擬評估的減產幅度并不一致，但減幅總體均較高. 作物生長模型評估方法的機理性較強，能夠闡明產量變化的原因. 但該方法一般以某個時間點的品種等科技水平為基準，進行氣候影響評估時保持不變，加之不同模型的適應性及模擬能力不同，可能造成其評估結果與實際情況并不相符. 本文利用積分回歸方法評估表明，未來我國各地玉米減產幅度一般均在 7% 以內. 該方法雖然機理性不強，但利用長時段的產量數據提取氣象產量進行分析，是在過去一段時間科技水平發展( 包括品種改良) 趨勢上分析氣候要素與產量間的關系，在評估未來時仍然包含了這種技術的變化趨勢，因此結果可能與實際情況更相符. 同時，未來氣候變化對玉米產量的影響幅度應該與氣象產量的大小有關，本文分離的氣象產量一般占總產的 10% 左右，多數在 5% 左右，未來氣候變化對我國玉米產量的影響幅度也在此范圍內. 因此，本研究的結論可能更接近實際. 另外，本研究比較未來氣候變化影響我國不同地區玉米產量的差異表明，減產幅度最大的為東北和西南地區，其次為西北和長江中下游地區，華北地區減產幅度較小，而華南地區幾乎不變.
有關氣候變化影響我國玉米減產的原因，作物生長模型評估一般認為主要是由于溫度升高使生育期縮短，從而使干物質累積時間減少所致，其他部分原因可能是降水量減少導致的干旱脅迫造成的[7-8，10，21]. 如前所述，多數作物生長模型假定玉米品種特性不變，因此其積溫參數保持不變，氣候變暖則生育期縮短. 但實際上，由于品種改良，東北玉米累積熱量指數在逐年增加[22]，李正國等[23]研究表明，東北玉米生育期也在不斷增長. 另外，馬樹慶等[24]利用分期播種試驗分析表明，在水分基本適宜條件下，玉米生長季氣溫升高、積溫增加，使玉米生長和灌漿速度加快，從而有利于提高單產; 但若同時水分減少則將縮短玉米灌漿時間，降低灌漿速率，從而造成減產，而且減產幅度明顯大于溫度升高引起的增產幅度. 劉丹等[25]利用大田增溫試驗研究發現，平均 2 ℃的增溫降低了玉米果穗長度、粗度和粒數，增大了癟粒數，導致減產 40% . 可見，如果作物生長模型不考慮品種變化以及其他一些構建機理過程將可能造成評估偏差. 本文研究表明，我國各省區玉米減產的主要原因是氣溫升高所致，僅個別省份減產與降水減少有關. 但這一結論無法給出直接的機理性解釋，只能靠經驗和推測分析兩者間的影響機制. 因此，對未來我國玉米產量變化的評估需要考慮兩個方面: 第一是品種等科技進步的影響. 未來我國玉米產量變化在于氣候和科技兩因素的相互制約. 雖然科技進步的定量化表達存在較大難度，但只要適當考慮品種因素( 如抗旱耐熱能力的變化) 以及適應策略( 如不同熟性玉米品種種植布局調整、節水措施) 等就會使評估結果更加合理，否則將可能夸大氣候變化的影響程度. 第二是各類評估模型的機理性仍待進一步加強.
本文主要探討了未來氣候變化對我國玉米單產的影響. 但實際上，由于氣候變暖使玉米( 或中晚熟品種) 種植區擴大，導致我國玉米總產降低的幅度可能更小. 本文研究結果是在玉米品種特性按目前的趨勢發生變化的條件下得出的，如果未來玉米品種的耐熱性、抗旱性提高速度更快，且適應策略得當，則氣候變化對玉米產量的影響還可能更小，未來的玉米產量趨勢也有可能是穩產或增產. 由于研究的滯后性，本文沿用了 IPCC 第四次評估報告的未來氣候變化情景，而目前第五次評估報告已經發布，下一步即可利用新的情景評估氣候變化對我國玉米產量的可能影響.——論文作者：馬玉平1** 孫琳麗2 俄有浩1 吳 瑋3
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