文章标题：Probabilistic analysis of drought impact on wheat yield and climate change implications
标题译文：干旱对小麦产量影响及气候变化影响的概率分析
发表期刊：Weather and Climate Extremes
影响因子：7.3（5年）
在线时间：2024-07-15
通讯作者：王斌、郭晓伟
作者单位：澳大利亚新南威尔士州农业部，西北农林科技大学
文章要点
开发了一种概率分析方法，用于量化干旱造成产量损失的概率
干旱对产量损失的影响因地区而异
与其他地区相比，西澳大利亚州的产量损失对干旱更为敏感
在气候变化的影响下，干旱将更加频繁，影响的范围也将更大
研究内容
近年来，随着全球气候变暖的加剧，干旱对农业生产的影响越来越明显。评估干旱导致减产的风险是为农民和决策者制定有效农艺方案的关键。然而，对于如何确定不同干旱条件下作物减产的可能性，以及如何定义澳大利亚区域范围内引发减产的阈值，人们知之甚少。
本研究通过收集1989年至2019年间的历史产量数据，利用联合分布模型分析了12个澳大利亚主要小麦产区的产量变化与干旱条件之间的依赖关系，确定了各地区导致产量减少的干旱阈值。在此基础上，结合CMIP6气候模型预测了未来不同排放情景下的干旱统计数据。
研究结果表明，干旱对小麦产量的影响因地区而异。南昆士兰地区的干旱阈值较低，而西澳大利亚的干旱阈值较高，主要是由于不同的气候和土壤条件所致。未来，随着气候变暖，干旱将更频繁地发生并影响更大面积。我们发现，干旱引起的产量损失风险在未来气候条件下是区域性的，尤其是西澳大利亚地区的小麦产区将面临更高的干旱敏感性。
基于这些结果，作者建议针对易受干旱影响的地区，尤其是西澳大利亚，制定更有效的作物管理措施，以减轻潜在的干旱对农业生产的影响，保障全球粮食安全。通过调整种植时间、选择抗旱品种以及采用保水措施，如土壤覆盖和保护性耕作，可以在未来气候条件下维持或提高小麦产量。此外，减少温室气体排放以限制全球温度上升至1.5°C，也是减少未来干旱风险的关键。
该研究不仅有助于提高对干旱对小麦产量影响的理解，还为政策制定者和农民提供了科学依据，以便在气候变化背景下采取适当的适应策略，减轻干旱带来的负面影响。
图 1. 基于最优 copula 函数评估不同干旱严重程度下小麦减产概率的框架示意图，以及通过既定干旱阈值分析干旱事件的时空动态。
图 2：1989-2019 年澳大利亚各小麦种植区的小麦产量异常时间序列（蓝柱）和 3 个月尺度 SPEI（红线）。1989-2019 年期间澳大利亚各小麦种植区的小麦产量异常时间序列（蓝柱）和 3 个月尺度 SPEI 时间序列（红线）。在 QWD、QED 和 NCW 地区选择了 9 月份的 3 个月尺度 SPEI，因为这些地区的小麦年产量与 SPEI 的相关性最大（见表 S3）。其他地区则采用 10 月份的 3 个月尺度 SPEI。表 S1 和 S3 详细描述了 12 个地区以及如何选择 3 个月尺度 SPEI。请注意，所有相关系数 (R2) 均呈正相关（P < 0.05）。绿色区域（0.05 度网格）显示的是澳大利亚除塔斯马尼亚州以外的旱地种植区域。QWD：QLD Western Downs and Central Highlands, QED：NNW：新南威尔士州西北斜坡和平原，NCW：新南威尔士州中西部，NRR：新南威尔士州里弗里纳，VCN：维多利亚州中北部，VML：VIC Mallee（维多利亚州马利）、VWM：维多利亚州威默拉、SML：南澳大利亚墨累地块和约克半岛、SEP：南澳大利亚艾尔半岛、WCS：西澳大利亚中部和南部小麦带：WCS：西澳大利亚中部和南部小麦带，WNE：西澳大利亚北部和东部小麦带。
图 3. 1989-2019 年期间，澳大利亚小麦带 12 个小麦种植区在干旱 (SPEI < -1; 红线) 和非干旱 (SPEI > -0.5; 蓝线) 条件下的概率密度估计（见表 S5）(a)、每个区域在不同干旱严重程度等级下产量损失的条件概率 (%) (ΔY定义为小于-0. 5 吨/公顷）（b），以及当小麦产量损失的条件概率为 70% 时各地区的干旱阈值（c）。
图 4. 1989-2099 年期间，澳大利亚各小麦种植区在 SSP126（蓝线）和 SSP585（红线）条件下多模式集合 SPEI 中值的时间变化。每个面板上的年份显示了 SSP585 条件下每个地区干旱事件的出现时间 (ToE)。阴影区域的上界和下界分别为 36 个 GCM 的年度 SPEI 值的第 90 个百分位数和第 10 个百分位数。图中的平滑线描述了干旱趋势。水平黑线代表 copula 模拟得出的各区域干旱阈值。
图 5. 与基线期（1989-2019 年）相比，SSP126 和 SSP585 预测的 2029-2059 年和 2069-2099 年澳大利亚各地区多模式集合中值的干旱频率变化（%）（a）、预测的干旱频率（b）和干旱影响面积变化（%）（c）。当 SPEI 低于每个地区对应的特定阈值时，即定义为干旱事件。方框边界表示 36 个 GCM 的第 25 百分位数和第 75 百分位数，方框下方和上方的胡须分别表示第 10 百分位数和第 90 百分位数。每个方框内的黑线表示多模型中值。
图 6. 根据每个 GCM 自身的预测，在 SSP126 和 SSP585 情景下，2020 至 2099 年每个十年每个地区出现时间 (ToE) 的气候模式数量。干旱事件的 ToE 定义为每个地区 SPEI 连续三年低于阈值（如图 4 所示）的第一年。
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