文章简介
题目：
Global crop yields can be lifted by timely adaptation of growing periods to climate change
期刊：
Nature Communications
第一作者：
Sara Minoli
第一发表单位：
Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK)
摘要
通过调整播种日期和选择品种来适应作物生长周期，是作物生产体系的核心环节，与当地气候密切相关。然而，这一方面在基于作物模型的气候变化影响评估中尚未得到充分体现。本研究结合农民决策模型与全球生物物理作物模型，模拟了作物日历的调整及其对玉米、水稻、高粱、大豆和小麦产量的影响。本研究模拟了三种假设情景下的作物生长周期和产量（1986-2099）：不进行调整、及时调整以及延迟调整播种日期和品种。结果表明：(i) 在适应情况下，由温度驱动的播种日期（通常在纬度>30°N-S）将出现比由降水驱动的播种日期（通常在纬度<30°N-S）更大的变化；(ii) 在较高纬度，可能需要更晚成熟的品种；(iii) 及时调整生长周期可将实际作物产量提高约12%，从而减轻气候变化的负面影响并增强CO2增肥效应的正面作用。尽管仍然存在不确定性，调整作物生长周期在气候变化影响评估中应受到重视。
文章前言
植物物候学是指植物一年生长周期中形态和生理事件的顺序。由于物候事件的开始和进程速度主要受温度和日照长度驱动，气候变化引起的全球气温上升改变了植物物候的时间安排。欧洲近年的物候记录显示，植物对温度上升的响应使得野生和栽培植物的物候进程提前且加快。与较高温度相关的更快生长周期被认为是气候变化对农作物产量影响的主要机制之一。
然而，一年生作物的物候还取决于农民对播种日期和品种选择的决策。一年生作物的生长期（此处定义为从播种到成熟的天数）少于一年，因此仅暴露于年度天气的一部分。农民通过选择在一年中最有利的时间种植作物，来提高产量和资源利用率。通过植物驯化和育种，人类人工改变了栽培品种对温度和日照长度的响应，从而扩大了作物种类的种植范围。因此，农民可以选择具有不同热时间（成熟等级）、光周期（长日照、短日照或中性日照）和春化需求（需要春化、不需要春化或可选春化）的广泛品种，这些因素被认为是适应气候变化条件的关键。
在作物模拟模型中准确表示生长周期对于估算产量对气候因素的响应至关重要。在全球范围内，将作物生长周期校准为历史作物日历记录已被证明可以改进对观测到的年际产量变化的模拟。然而，对于气候影响评估，以往研究并未评估农民的适应性行为，而是依赖基于观测的静态作物日历，因此要么假设播种日期和品种选择不变，要么简单地通过调整作物品种来恢复气候变化下被缩短的参考生长期。
研究全球作物生长周期变化的一个限制在于管理信息的不足，例如播种和收获日期、品种选择、物候阶段的时间（如开花和成熟）以及作物生长参数（如积温、生长基温、对光周期的敏感性）。最近的研究开始探索动态模拟农业实践的决策规则，以调整作物生长周期，并发现气候是农民决定播种日期和品种选择的主要驱动因素，解释了当前作物日历的模式。然而，在气候变化下这些实践的适应性及其对未来作物产量的影响，在全球范围内仍然理解不足。
本研究探讨了考虑农民适应性管理对气候变化下未来全球作物产量估算的影响。我们通过结合两种基于规则的方法来模拟播种和成熟日期的适应。这些方法基于作物生理特性和月度温度、降水及其季节性变化，模拟了全球范围内农民作物日历选择的农业气候原则。我们改进了这些方法，并通过基于观测的气候驱动，将其与观测到的作物日历进行联合评估。随后，我们推导出适应于一个历史气候期（1986-2005）和两个未来气候期（2060-2079，2080-2099）的五种作物（玉米、水稻、高粱、大豆、小麦）和两种水管理方式（雨养和灌溉）的位置特定播种和成熟日期预测。为了表示适应这些作物日历的品种，我们在每个气候期计算了播种和成熟日期之间的热量单位需求（TUreq，°C天）。
我们使用基于过程的全球网格化作物模型LPJmL模拟了1986至2099年间，在一个假设不对气候诱导的影响采取管理行动的参考情景下，实际作物和网格点特定历史管理实践（灌溉、施肥、耕作和作物残留管理）下的年度作物生长周期和产量。然后，我们比较了不同适应和气候情景下的未来播种和成熟日期的变化，以及农民适应生长周期对未来作物产量的提升潜力。我们模拟了三种假设情景：(i) 农民继续使用所有历史管理实践，包括播种日期和品种（无适应）；(ii) 农民及时调整播种日期和品种以适应未来气候（及时适应）；(iii) 农民在20年延迟的情况下调整播种日期和品种（延迟适应）。我们还测试了对单项措施的敏感性，只调整播种日期或品种，同时保持另一项固定在参考水平（仅调整播种日期和仅调整品种）。
在每个模拟单元中，不同作物被假设在独立的地块上生长，并且每年仅有一个作物周期（从播种到收获）。因此，多熟种植系统（例如东南亚的稻稻种植系统）未被明确表示。适应措施需要针对具体的气候情景进行设计，我们测试了多个全球气候模型（GCMs），以评估结果在气候预测不确定性下的稳健性（见补充图1–4）。更多细节详见“方法”部分。
（注：以上翻译来着ChatGPT，具体文章内容请以原文内容为准。若解读有误欢迎探讨指正。）
主要图表
Fig. 1: Crop-calendars adaptation.
Fig. 2: Benefits of sowing and cultivar adaptation on global crop yields (2080–2099, RCP6.0).
Fig. 3: Geographic patterns of crop-yield benefits from sowing and cultivar adaptation.
Fig. 4: Evaluation of simulated crop calendars.
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（或点击阅读原文）
https://doi.org/10.1038/s41467-022-34411-5
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