文章标题: An unprecedented fall drought drives Dust Bowl–like losses associated with La Niña events in US wheat production
标题译文: 前所未有的秋季干旱引发了类似沙尘暴的损失：拉尼娜事件对美国小麦生产的影响
发表期刊: Science Advances
在线时间: 2024.7.31
通讯作者: Xiaomao Lin
作者单位：Department of Agronomy, 2004 Throckmorton Plant Sciences Center, Kansas State University, Manhattan, KS 66506, USA
研究简介
近年来，全球气候变化对农业生产带来了前所未有的挑战。尤其是美国，作为世界小麦的重要产地，面临着极端天气事件的威胁。2022-2023年生长季节，美国主要冬小麦产区经历了自1896年以来最严重的秋季干旱，导致冬小麦出苗延迟和作物生长不良。这一现象引发了类似于1930年代尘暴时期的严重损失。本研究通过整合多种方法，揭示了这些极端气候事件对冬小麦产量的具体影响，并探索了ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）阶段对弃耕率的影响。
本研究采用了随机森林机器学习和博弈论分析的方法，对气候变化对小麦产量和弃耕的影响进行了量化分析。研究团队收集了1926年以来堪萨斯州的小麦产量、收获面积和播种面积数据，结合国家海洋和大气管理局（NOAA）的气候数据和海洋表面温度数据，构建了评估模型。具体步骤包括：从美国农业部国家农业统计服务（USDA-NASS）获取长期的农业生产数据和气候数据；使用随机森林（RF）回归模型分析气候变化对小麦产量和弃耕的影响；结合Shapley值（SHAP）的博弈论分析，确定极端弃耕和产量损失的主要气候驱动因素；计算ENSO信号，分析厄尔尼诺和拉尼娜阶段对弃耕率的影响。
研究结果显示，2022-2023年生长季节的极端气候导致了美国冬小麦产量的大幅减少和弃耕率的显著增加。具体结果如下：2022-2023年，冬小麦产量减少了37%，主要原因是单位面积产量下降和严重的作物弃耕。这一减产情况类似于1930年代尘暴时期。春季干旱是产量损失的主要驱动因素，而秋季干旱是作物弃耕的主要原因。研究表明，拉尼娜阶段增加了美国冬小麦带的弃耕率，而厄尔尼诺阶段则减少了弃耕率。拉尼娜阶段通常伴随着秋季干旱，导致小麦弃耕率显著增加。堪萨斯州西南部因弃耕导致的生产损失最为严重，而中部地区的产量损失主要由于春季干旱。
本研究强调了在气候变化背景下，理解和应对极端气候事件对农业生产的影响至关重要。为了稳定粮食生产，农民和政策制定者需要采取以下措施：根据气候预测调整种植时间，选择抗旱品种，并投资于季前水管理策略。政策制定者应设计和推广鼓励干旱缓解措施的计划，如提供技术支持和经济补贴，帮助农民应对极端气候条件。未来的研究应继续关注气候变化对农业生产的长期影响，特别是ENSO阶段对不同作物和区域的影响。通过这些措施，我们可以更好地应对气候变化带来的挑战，确保全球粮食安全。本研究为理解极端气候事件对农业生产的影响提供了新的视角和方法，也为制定应对气候变化的农业政策提供了重要参考。
图 1: 美国 128 年来最旱排名和堪萨斯州 2022-2023 年冬小麦生长状况。(A) 在过去 128 年（1896 年至 2023 年）中，2022 年 8 月至 10 月和 2023 年 3 月至 5 月期间累积降水量（Prcp）的排名（最干旱）。(B) 以 1981 年至 2010 年为基准期，堪萨斯州 8 月至 10 月和 3 月至 5 月的降水异常。(C) 1982 年至 2023 年，小麦出苗日期和播种至出苗日期之间的持续时间（天数）。(D) 1987 年至 2023 年 11 月初（第一周）和 5 月末（第四周）的小麦生长状况 (%)。（B）中的红色实心圆圈以及（C）和（D）中的垂直线表示 2023 收获年。
图 2: 气候驱动的生产变化归因于作物弃耕和产量。(A) 堪萨斯州（KS）和美国冬小麦带（US，包括内布拉斯加州、科罗拉多州、堪萨斯州、俄克拉荷马州和德克萨斯州）的作物弃耕和产量异常的观察时间序列。(B) 在沙尘暴十年（1931-1940年）、最近十年（2013-2022年）和2023年期间，由于弃耕和产量变化而导致的州一级相对气候驱动的产量变化。相对产量变化表示为相对于 1981-2010 年平均产量的产量变化。 (C) 2023 年弃耕和产量变化导致的县级相对产量变化。
图3：极端弃耕和极端产量损失的气候驱动因素。(A) 极端弃耕县-年的气候变量重要性（ShAP值），按重要性从大到小排序。(B) 与 (A) 相同，但在极端减产的县级年份。(C) 8 月至 10 月降水量（Prcp）（对极端弃耕最重要的变量）的影响。圆圈为极端弃耕年份的样本点。黑色实线为拟合线，实线周围的阴影区域表示 95% 的置信区间。(D) 与 (C) 相同，但 3 月至 4 月降水量（对极端产量损失最重要的变量）的影响。(E) 1926-2023年间，极端弃耕区域（总计75%）的主要气候极端（低和高降水以及冷和暖温度）驱动的比例（或数量）。黑色虚线突出显示了主要的气候驱动因素。(F) 与 (E) 相同，但遭受极端产量损失的地区比例（总计 74%）。
图4：ENSO阶段对作物弃耕异常的影响。(A) 内布拉斯加州（NE）、科罗拉多州（CO）、堪萨斯州（KS）、俄克拉荷马州（OK）和德克萨斯州（TX）在厄尔尼诺（红色）和拉尼娜（蓝色）阶段的州级作物放弃率（fab）异常分布。负值和正值分别表示厄尔尼诺/南方涛动阶段作物弃耕减少和增加。(B) 从厄尔尼诺阶段向拉尼娜阶段过渡期间fab的变化。黑色实心圆圈表示平均值，误差条表示 2.5 和 97.5 百分位数。(C) 拉尼娜和厄尔尼诺阶段之间县级作物弃耕变化。黑点表示 95% 置信度下的统计显著性。注意，ENSO阶段对作物弃耕率的州级影响是通过表 S2 中的州级数据估算得出的。
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