氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響一種改進(jìn)的分析

氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響一種改進(jìn)的分析

隨著世界變化研究的深入，氣候變化對(duì)糧食安全的影響已成為一個(gè)必然的問題。許多科學(xué)家使用該模型研究了未來氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量的影響，但幾十年來，對(duì)規(guī)模規(guī)模較大的模型研究甚少。全球氣溫顯著上升的時(shí)期也正是人類生產(chǎn)技術(shù)水平大幅度提高的時(shí)期，農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展可能掩蓋了氣候變化對(duì)于農(nóng)業(yè)的一些影響。因此，在對(duì)氣候變化和糧食作物產(chǎn)量關(guān)系的實(shí)證研究中，需要解決的關(guān)鍵問題是如何正確地計(jì)算出氣候產(chǎn)量，同時(shí)還要考慮技術(shù)、管理因素對(duì)作物產(chǎn)量的影響。本文主要探討的問題是在氣候要素存在趨勢性變化的情況下，如何根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來計(jì)算氣候產(chǎn)量，評(píng)估過去幾十年尺度上氣候變化的影響。以往的計(jì)算方法主要是根據(jù)產(chǎn)量的波動(dòng)，認(rèn)為圍繞時(shí)間趨勢量上下波動(dòng)的產(chǎn)量部分是氣候產(chǎn)量。但如果氣候要素也存在趨勢，這樣分解出來的趨勢產(chǎn)量中包含了較多的氣候變化影響的信息，掩蓋了氣候變化的影響。為此，本文提出一種計(jì)算氣候產(chǎn)量的改進(jìn)方法，并用此方法估算黑龍江省水稻的氣候產(chǎn)量。這一工作可以為評(píng)估全球變暖對(duì)農(nóng)業(yè)的影響提供區(qū)域?qū)嵶C，也可以為進(jìn)一步研究農(nóng)業(yè)對(duì)氣候變暖的適應(yīng)性對(duì)策奠定科學(xué)基礎(chǔ)。1對(duì)長期氣候變化影響的計(jì)算方法為了區(qū)分自然和非自然因素對(duì)糧食作物的影響，一般把作物的產(chǎn)量分解為趨勢產(chǎn)量、氣候產(chǎn)量和隨機(jī)誤差三部分，趨勢產(chǎn)量反映歷史時(shí)期生產(chǎn)力發(fā)展水平的長周期產(chǎn)量分量，也被稱為技術(shù)產(chǎn)量，氣候產(chǎn)量是受氣候要素為主的短周期變化因子影響的波動(dòng)產(chǎn)量分量。其中，趨勢產(chǎn)量常采用“時(shí)間”為自變量進(jìn)行各種線性或非線性模擬。計(jì)算公式如下：式中，Y為作物實(shí)際產(chǎn)量，Yt為技術(shù)產(chǎn)量，Yw為氣候產(chǎn)量，e是受隨機(jī)因素影響的產(chǎn)量分量。這種計(jì)算方法多用于計(jì)算年際間氣候要素變化對(duì)作物產(chǎn)量的影響，但應(yīng)用這種算法計(jì)算氣候產(chǎn)量來評(píng)估長期氣候變化的影響時(shí)存在以下幾個(gè)問題：問題一：這種方法需要假設(shè)氣候是以周期變化為主的序列，長期變化趨勢不明顯，氣候要素與趨勢產(chǎn)量相關(guān)不顯著，但對(duì)于存在比較顯著的趨勢性氣候變化的時(shí)段，如果氣候要素與趨勢產(chǎn)量相關(guān)顯著，趨勢產(chǎn)量中包含了氣候變化影響的信息，卻被當(dāng)作技術(shù)的影響剔除掉了，這樣計(jì)算出的“氣候產(chǎn)量”并不能正確反映氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響。例如當(dāng)更為有利的氣候條件持續(xù)出現(xiàn)時(shí)會(huì)帶來農(nóng)作物的穩(wěn)產(chǎn)，按常規(guī)算法計(jì)算出的氣候產(chǎn)量會(huì)減小，從而得到氣候變化對(duì)產(chǎn)量的影響程度減弱的結(jié)論，這顯然沒有正確地評(píng)估氣候變化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的影響程度。問題二：影響糧食作物產(chǎn)量的因素有多種，可以將這些影響因素分為氣候因素和非氣候因素，雖然由此也可以將作物實(shí)際產(chǎn)量粗略分為氣候產(chǎn)量和技術(shù)產(chǎn)量，但實(shí)際上技術(shù)產(chǎn)量也是在一定氣候條件下（可稱為標(biāo)準(zhǔn)氣候條件）所能得到的產(chǎn)量，而氣候產(chǎn)量也是在一定的技術(shù)水平下的產(chǎn)量，這部分產(chǎn)量在不同的生產(chǎn)水平下也會(huì)不同。氣候產(chǎn)量和技術(shù)產(chǎn)量不是獨(dú)立的兩部分，兩者互相影響。問題三：常規(guī)的算法計(jì)算出的氣候產(chǎn)量只與實(shí)際產(chǎn)量和時(shí)間有關(guān)，雖然實(shí)際產(chǎn)量年際變化量中含有氣候變化影響的信息，但如果不考慮氣候要素的變化，氣候變化影響的信息很容易被其他信息掩蓋。2氣候影響因子基于以上考慮，氣候產(chǎn)量是由當(dāng)年的技術(shù)水平和氣候要素值來決定，在不同的生產(chǎn)力水平下，即使氣象條件相同，氣候產(chǎn)量也會(huì)不同。借鑒貝爾（Baier）產(chǎn)量模式的思路：每年的實(shí)際產(chǎn)量可以看作是在一定的趨勢產(chǎn)量背景下，天氣條件對(duì)其趨勢產(chǎn)量的訂正，本文采用氣候影響因子來描述氣候要素對(duì)作物產(chǎn)量的影響程度，氣候影響因子是關(guān)于氣候要素的函數(shù)，隨著氣候要素的變化而變化，氣候產(chǎn)量可以表示為技術(shù)產(chǎn)量和氣候影響因子的乘積，如下式所示：式中，α為氣候影響因子，可以認(rèn)為在類似的技術(shù)條件下主要和氣候要素有關(guān)；當(dāng)α=0時(shí)為標(biāo)準(zhǔn)氣候條件，此時(shí)Yw=0。綜合式(1)和式(2)可以得到從以上分析不難看出，確定合理的氣候影響因子是計(jì)算氣候產(chǎn)量的關(guān)鍵。本文擬采用回歸的方法來計(jì)算。2.1氣候影響因子的確定方法影響一個(gè)區(qū)域糧食產(chǎn)量的氣候要素有多種，首先應(yīng)該選擇出影響該區(qū)域糧食產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞?，此氣候要素必須與作物的單產(chǎn)有較穩(wěn)定的相關(guān)性，這樣利用回歸的方法來確定氣候影響因子才有實(shí)際意義。所選時(shí)間步長需根據(jù)氣候變化和產(chǎn)量變化的具體情況而定，本文計(jì)算了10年和30年步長的氣候要素和作物單產(chǎn)之間的滑動(dòng)相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)較穩(wěn)定且通過顯著水平檢驗(yàn)的氣候要素作為確定氣候影響因子的主要變量。2.2基準(zhǔn)時(shí)段的確定選取基準(zhǔn)時(shí)段的主要目的是想利用常規(guī)方法來得到氣候產(chǎn)量作為回歸的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但又要避免常規(guī)算法存在的問題，所以選擇比較符合常規(guī)算法假設(shè)的基準(zhǔn)時(shí)段。所謂基準(zhǔn)時(shí)段，需要同時(shí)具備以下特點(diǎn)：(1)在此時(shí)期內(nèi)影響該地區(qū)作物產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞刂淮嬖陲@著的短周期變化，長期變化趨勢不明顯，波動(dòng)產(chǎn)量與氣候要素呈穩(wěn)定的高度相關(guān)；(2)同期技術(shù)進(jìn)步對(duì)產(chǎn)量的影響是漸變的，不存在突變性的技術(shù)進(jìn)步；(3)作物播種面積變化對(duì)產(chǎn)量的影響可以忽略。這樣，在此時(shí)段內(nèi)的趨勢產(chǎn)量主要反映的是技術(shù)方面的影響，波動(dòng)的產(chǎn)量主要反映氣候方面的影響。2.3影響因子方程將基準(zhǔn)時(shí)段內(nèi)的實(shí)際產(chǎn)量和分離出的氣候產(chǎn)量代入式(3)，計(jì)算出逐年的氣候影響因子。采用二次函數(shù)曲線擬合出估算氣候影響因子的方程，表達(dá)式如下：式中，x為主要?dú)夂蛞?。?yīng)用最小二乘法原理，利用SPSS軟件非線性回歸的命令可以求出方程的系數(shù)a、b、c，從而建立反映氣候影響因子和氣候要素關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式。對(duì)于其他非基準(zhǔn)時(shí)段，已知該時(shí)段的氣候要素值，代入式(4)便可得到相應(yīng)的氣候影響因子，將氣候影響因子和實(shí)際產(chǎn)量代入式(3)可以得到對(duì)應(yīng)的氣候產(chǎn)量。3近20年來水稻氣候類型的比較本文以黑龍江省作為實(shí)例來進(jìn)行研究。黑龍江省位于我國的最北部，1980年以來≥10℃的農(nóng)作物生長活動(dòng)積溫普遍比前30年多50～100℃·d,這種變暖的現(xiàn)象對(duì)種植業(yè)的影響不容忽視。本文選取了對(duì)氣溫變化敏感的水稻作為研究對(duì)象，應(yīng)用不同的算法來計(jì)算近20年來水稻的氣候產(chǎn)量，并進(jìn)行比較。根據(jù)黑龍江省水稻單產(chǎn)、氣溫及降水資料（1951～2000），分別應(yīng)用改進(jìn)算法和常規(guī)算法來計(jì)算氣候產(chǎn)量，其中常規(guī)算法分別采用指數(shù)函數(shù)、正交多項(xiàng)式、滑動(dòng)平均擬合趨勢產(chǎn)量，分解出氣候產(chǎn)量。3.1對(duì)氣溫變化的影響以10年為一個(gè)時(shí)間單元，分別計(jì)算逐年5～9月累計(jì)氣溫和的距平（△T5～9）和5～9月份的降水距平（△R5～9）與水稻單產(chǎn)的滑動(dòng)相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示：降水與水稻單產(chǎn)在90%的時(shí)段內(nèi)相關(guān)系數(shù)都沒有通過顯著性水平為0.05的檢驗(yàn)，而且非常不穩(wěn)定；而氣溫與水稻單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)在40%的時(shí)段內(nèi)呈顯著正相關(guān)。如果以30年為步長來計(jì)算，則氣溫與水稻單產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)在所有的時(shí)段內(nèi)都通過顯著性水平為0.05的檢驗(yàn)，而降水在86%的時(shí)段相關(guān)性都不顯著。另根據(jù)邱新法等對(duì)20世紀(jì)70年代以來關(guān)于影響水稻的主要?dú)庀笠蜃拥难芯拷Y(jié)果的統(tǒng)計(jì)，6、7月氣溫是影響黑龍江省水稻產(chǎn)量的主要?dú)庀笠蜃印＞C合上述研究可以認(rèn)為，生長季氣溫是影響黑龍江省水稻生產(chǎn)的主要?dú)夂蛞?，而從長期來看降水的影響較小，因而引入氣溫作為氣候影響因子函數(shù)表達(dá)式的自變量。根據(jù)水稻單產(chǎn)的變化趨勢（圖1），水稻單產(chǎn)在1965、1984和1992年附近出現(xiàn)跳躍性增長,對(duì)1951～1964、1965～1981、1984～1991、1992～2000年時(shí)段水稻單產(chǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段直線擬合，分解出波動(dòng)產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量，計(jì)算各時(shí)段水稻波動(dòng)產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量的比值與氣溫的相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果顯示，1951～1964年的相關(guān)系數(shù)為0.51,1965～1981年的相關(guān)系數(shù)為0.75,1984～1991年的相關(guān)系數(shù)為0.79,1992～2000年的相關(guān)系數(shù)為0.32，其中1965～1981和1984～1991年兩個(gè)時(shí)段的相關(guān)系數(shù)較高，且氣溫呈現(xiàn)隨機(jī)波動(dòng)，無明顯的長期趨勢（圖1），因此，1965～1981和1984～1991年兩個(gè)時(shí)段適合作為基準(zhǔn)時(shí)段，設(shè)為Ⅰ基準(zhǔn)時(shí)段和Ⅱ基準(zhǔn)時(shí)段。根據(jù)資料，1984年后黑龍江省引進(jìn)了寒地水稻旱育稀植技術(shù)，大幅度提高了單產(chǎn)水平，圖1也顯示水稻單產(chǎn)在1984年附近明顯發(fā)生了突變，以上兩個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)代表了兩種生產(chǎn)技術(shù)情景下黑龍江省水稻單產(chǎn)對(duì)氣溫變化的相對(duì)敏感程度。將以上兩個(gè)時(shí)段作為基準(zhǔn)時(shí)段來計(jì)算氣候影響因子的回歸方程，應(yīng)用上文提出的計(jì)算方法，得到的回歸方程如下：假設(shè)1984年前的技術(shù)水平為Ⅰ基準(zhǔn)時(shí)段代表的技術(shù)水平，1984年后的技術(shù)水平為Ⅱ基準(zhǔn)時(shí)段代表的技術(shù)水平，則1984年前的氣候產(chǎn)量按照式(5)所得到的氣候影響因子來計(jì)算，1984年后的氣候產(chǎn)量按照式(6)所得到的氣候影響因子來計(jì)算。3.2對(duì)氣候產(chǎn)量的改進(jìn)應(yīng)用常規(guī)方法計(jì)算氣候產(chǎn)量的關(guān)鍵在于對(duì)趨勢產(chǎn)量的擬合，本文選擇了有代表性的3種擬合趨勢線的方法，計(jì)算出趨勢線方程(表1)。對(duì)用表1所列的方法計(jì)算出的氣候產(chǎn)量和改進(jìn)算法得到的氣候產(chǎn)量進(jìn)行比較(圖2)。計(jì)算4種算法得到的氣候產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)在1961～1980年改進(jìn)算法和3種常規(guī)算法得到的氣候產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)分別為0.714、0.664、0.756，且都通過顯著性水平0.01的檢驗(yàn)；在1981～2000年相關(guān)系數(shù)分別為0.549、0.351、0.229，只有指數(shù)算法得到的氣候產(chǎn)量與改進(jìn)算法得到的氣候產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)通過顯著性水平為0.05的檢驗(yàn)。產(chǎn)生上述結(jié)果的原因一方面是由于氣候變暖的趨勢性明顯，尤其是1990年代以后，這種氣溫的上升趨勢和生產(chǎn)力發(fā)展的趨勢疊加在一起，趨勢產(chǎn)量中包含了氣候變暖的影響，而常規(guī)算法將全部趨勢分量都當(dāng)作了生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果；另一方面，氣溫升高后對(duì)水稻的穩(wěn)產(chǎn)也起了相當(dāng)大的作用，隨機(jī)波動(dòng)的產(chǎn)量減小。這兩方面的原因使水稻單產(chǎn)的波動(dòng)分量減小，即常規(guī)算法認(rèn)為的氣候產(chǎn)量減小，這樣得到的氣候產(chǎn)量掩蓋了氣候變暖對(duì)水稻單產(chǎn)增加的貢獻(xiàn)，夸大了技術(shù)發(fā)展的作用。應(yīng)用改進(jìn)算法就可以較好地避免這種情況的發(fā)生，從圖2中可以看到，改進(jìn)算法計(jì)算出的氣候產(chǎn)量隨著1990年代以來氣候變暖程度的加劇而增加，充分反映出氣溫變化對(duì)產(chǎn)量變化的貢獻(xiàn)，而除了指數(shù)函數(shù)算法外，其他算法計(jì)算出的1990年代后的氣候產(chǎn)量的絕對(duì)值都變小了，尤其應(yīng)用多項(xiàng)式方法得到的1990年代后氣候產(chǎn)量的絕對(duì)值較小，雖然多項(xiàng)式擬合趨勢產(chǎn)量的擬合優(yōu)度最高，但同時(shí)也將更多的氣候變暖的影響當(dāng)作反映生產(chǎn)技術(shù)貢獻(xiàn)的趨勢產(chǎn)量而被剔除掉了。應(yīng)用改進(jìn)后的方法所計(jì)算出的氣候產(chǎn)量主要考慮了基于氣候要素本身的影響，同時(shí)又考慮了人類技術(shù)水平發(fā)展，從而能比較客觀地反映出氣候變暖對(duì)水稻單產(chǎn)增加的貢獻(xiàn)。4氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的影響綜上所述，應(yīng)用氣候產(chǎn)量評(píng)價(jià)氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量的影響時(shí)，如果僅把產(chǎn)量波動(dòng)部分認(rèn)為是氣候變化的影響，會(huì)掩蓋氣候要素趨勢性變化的影響，同時(shí)也忽略了技術(shù)發(fā)展會(huì)影響作物產(chǎn)量對(duì)氣候變化的敏感性。改進(jìn)的算法在計(jì)算氣候產(chǎn)量時(shí)更多地考慮了影響糧食產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞?，利用?dāng)年的氣候條件和實(shí)際產(chǎn)量兩個(gè)自變量來估算當(dāng)年的氣候產(chǎn)量，考慮到了氣候和非氣候兩方面的影響。常規(guī)算法是一種間接求取氣候產(chǎn)量的方法，但是如果趨勢本身產(chǎn)生了突變，當(dāng)前的數(shù)學(xué)模型很難模擬。本文提出的算法的特點(diǎn)是選擇了沒有突變的時(shí)間段作為基準(zhǔn)時(shí)段來得到反映氣候要素對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量影響程度的函數(shù)關(guān)系式，據(jù)此來計(jì)算非基準(zhǔn)時(shí)段的氣候產(chǎn)量。這種方法適用于農(nóng)作物產(chǎn)量對(duì)氣候變化比較敏感的區(qū)域，當(dāng)氣候要素存在明顯趨勢性時(shí)，所計(jì)算出的氣候產(chǎn)量更加客觀地反映了氣候變化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量變化的貢獻(xiàn)，為進(jìn)行氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)影響的實(shí)證研究提供了更為有效的方法。本文選取