气候变化下内部气候变化对玉米产量的全球影响评估：关键发现与应对策略
在气候变化的背景下，内部气候变化（ICV）对作物产量的影响逐渐受到越来越多的关注。最新的研究表明，ICV不仅可能掩盖气候变化的强迫模式，还会对作物产量趋势产生重要影响，尤其是在全球范围内的玉米产量预测中。这项由郭永龙等人于2025年1月22日发表在AGU Earth’s Future期刊的研究，首次系统性地评估了ICV对未来玉米产量的影响，为气候适应策略提供了新的思路。
英文题目：Global Impact Assessment of Internal Climate Variability onMaize Yield Under Climate Change
中文译名：气候变化下内部气候变化对玉米产量的全球影响评估
发布时间：2025年1月22日
发表期刊：AGU Earth‘s Future
第一作者：Guoyong Leng et al
第一单位：中科院地理所
DOI：10.1029/2024EF004888
研究背景与方法
本研究结合了来自多个气候模型的初始条件大集合（SMILEs）与基于机器学习的作物模型仿真器，通过模拟2002种全球玉米产量，量化了21世纪中期至末期在商业常规情景下ICV对玉米产量的影响。
全球玉米产量模拟与分析
研究发现，ICV对未来玉米产量的影响，尤其是在玉米主要生产国具有显著作用。具体来说，ICV对产量变化的幅度和方向都产生了重要影响，表明在没有充分考虑ICV的情况下，玉米产量的预测可能会存在较大偏差。
研究意义与应用
本研究的一个关键发现是，忽视ICV的影响可能导致误判气候变化下的风险，例如低风险区域可能被误判为高风险，反之亦然。研究为全球气候变化的适应与风险管理提供了新的视角，尤其在全球食品安全日益受到挑战的情况下，准确的玉米产量预测显得尤为重要。
📉 ICV对未来玉米产量的影响远超气候预测
研究表明，ICV对玉米产量的影响大约是温度和降水预测的不确定性的2.30倍和1.25倍。这意味着，气候系统的内在变动（如大气环流、海洋温度等）在农业系统中放大，可能比直接的气候变化更加重要。
🌱 全球玉米产量预测的不确定性增加
ICV不仅影响玉米产量变化的幅度，还对产量的正负变化方向产生显著影响。研究发现，主要产区（如美国、加拿大、乌克兰）可能会出现因忽略ICV而导致的产量预测错误。因此，有限样本的ICV考虑会误导风险评估和资源配置。
🌾 作物模型与气候模型联合使用的优势与挑战
通过将全球作物模型与大型气候模型集合（SMILEs）结合，研究实现了前所未有的玉米产量模拟。这一方法大大提高了预测效率，但也面临一些挑战：由于GCMs对极端气候和年际气候变率的表示不足，研究主要聚焦在温度和降水的长期均值变化，未来还需要通过更精细的区域模型来改进这一预测框架。
本研究首次揭示了内部气候变化对全球玉米产量的巨大影响，ICV的作用远超直接气候变化对农业的影响。研究强调，忽视ICV对玉米产量预测的影响可能会导致气候适应策略的错误决策，进而影响全球食品安全。未来的研究应更加注重在不同气候情景和区域尺度下，ICV对其他作物的影响，以更好地应对可能的最坏结果。
通过结合机器学习和气候模型，未来的作物产量预测将不仅局限于温度和降水的变化，还应考虑气候系统的内在不确定性，以帮助制定更加精准的全球气候适应策略。
图1. 本研究流程图。
图2. 生长季平均温度(∆T)和降水量(∆P)的预测变化。
图3. 2040-2070年相对于1980-2010年全球玉米产量变化预测(∆Y)。
图4. 2040–2070相对于1980–2010年，内部气候变化(UICV，∆Y)和气候模型间差异(UGCM，∆Y)导致的∆Y不确定性。
图5. ICV对预测2041-2070年生长季平均温度(RCICV,∆T)和降水量(RCICV,∆P)变化的相对不确定性贡献。
图6. 2040–2070年气候系统对农业系统的ICV效应放大。
图7. 与图6相同，但针对的是21世纪末。
图8. 基于单一作物模型，ICV对∆Y相对于∆T和∆P的影响的放大因子。
表1. 本文使用的七种全球格网作物模型(GGCM)。
表2. 本文使用的七个单模型初始条件大型集合(SMILE)。
E N D
获取方式：关注我们的微信公众号“地学韦丰吉司长”。后台回复关键字“20250124-2”，即可直接获取原文PDF。（提示：关键字要完整）
免责申明
本推送文章（数据）来源于公开渠道，我们已注明相关信息来源，版权归原作者或出处所有。本推文仅用于学术交流和信息分享。欢迎广大学者们转发本号发布的内容，可留言或后台私信韦丰小编进行授权，转载请注明出处，侵删。
