趙婉 北京理工大學人文與社會科學學院

氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量影響的實證分析

趙婉 北京理工大學人文與社會科學學院

以全球變暖為主要特征的氣候變化對農業(yè)生產(chǎn)影響明顯，黃淮海地區(qū)是我國重要的小麥主產(chǎn)區(qū)，研究氣候變化對該地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響并對未來產(chǎn)出進行預測意義重大，通過運用直線滑動平均法、多元回歸法等分析工具，對黃淮海地區(qū)的未來小麥產(chǎn)量進行預測，為有關政府部門保障糧食安全提供依據(jù)。

氣候變化 黃淮海地區(qū) 小麥產(chǎn)量 影響

一、引言

氣候變化對農業(yè)生產(chǎn)造成了巨大沖擊，農業(yè)作為半自然半人工的生態(tài)系統(tǒng)，是受氣候變化影響最為直接也是較為脆弱的生態(tài)系統(tǒng)之一。最新農業(yè)影響因素評估表明，如果全球年均氣溫升高幾度或更高，糧食供給能力的增長將滯后于需求增長，勢必使糧食價格上揚，繼而危及國家糧食安全。過去20年除東北地區(qū)外，我國大部分地區(qū)均存在氣溫升高對糧食增產(chǎn)不同程度的抑制作用，氣候變化對農業(yè)生產(chǎn)的影響是不容小覷的。

氣候資源作為重要的農業(yè)資源，其變化對農業(yè)和自然生態(tài)系統(tǒng)亦影響深遠。黃淮海地區(qū)是我國重要的糧食基地之一，僅用全國7.7%的水資源，養(yǎng)育了34.3%的人口，生產(chǎn)了全國39.2%的糧食，GDP占全國的32.4%。研究這一極具代表性地區(qū)過往氣候變化對農作物產(chǎn)量的影響，有助于科學認識該地區(qū)氣候資源，使人們更好地利用當?shù)貧夂蛸Y源為農業(yè)服務。同時，黃淮海地區(qū)作為全國最重要的小麥主產(chǎn)區(qū)，研究氣候變化對其產(chǎn)量波動的影響對保障我國未來的糧食安全具有深遠的意義。

二、黃淮海地區(qū)區(qū)域概況簡介

小麥是我國主要的糧食作物之一，是關系糧食安全的重要農作物。黃淮海地區(qū)是我國重要的商品糧基地，也是全國小麥生產(chǎn)集中的地區(qū)。近幾十年來，小麥生產(chǎn)向黃淮海地區(qū)集中，黃淮海地區(qū)在全國的農業(yè)地位不容忽視。

黃淮海地區(qū)位于北緯3 2°0 0＇～4 0°2 4＇，東經(jīng)112°48＇～122°45＇范圍內，大致包括北京、天津和山東三省市的全部，河北及河南兩省的大部，以及江蘇、安徽兩省的淮北地區(qū)。該區(qū)域北起燕山，西沿太行山、伏牛山，南抵淮河干流及蘇北灌溉總渠，東面瀕臨渤海與黃海，面積約33×104km2。該區(qū)域屬于大陸性季風型暖溫帶半濕潤氣候，季節(jié)差異明顯，溫度的季節(jié)變化大，冬冷夏熱。降水時空分布不均勻，全年降雨量500～1000mm，其中6～9月集中了全年降雨量的80%左右。該地區(qū)以冬小麥--夏玉米復種，一年兩熟的種植制度為主，其中冬小麥生育期降水嚴重不足，平原地區(qū)需要大量抽取地下水灌溉。

Figure1 黃淮海地區(qū)歷年小麥占全國糧食播種面積及產(chǎn)量比例

從 1979 年到2013年，小麥生產(chǎn)向黃淮海地區(qū)集中，其小麥產(chǎn)量占全國小麥產(chǎn)量的比重從1979年的55%上升到2013年的77%。此地區(qū)小麥產(chǎn)量占全國糧食產(chǎn)量的比重從1979年的11%上升到2013年的16%，近十年來，黃淮海地區(qū)無論是種植面積還是產(chǎn)量基本占全國糧食播種面積與產(chǎn)量的20%左右。從以上數(shù)字可以看出，黃淮海地區(qū)不僅是全國小麥的重要產(chǎn)區(qū)也是全國糧食種植的重要基地。

三、研究方法與實證分析

本文進行分析所使用數(shù)據(jù)由氣象數(shù)據(jù)和農業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)兩部分組成。由于黃淮海地區(qū)地域廣闊，氣象站點繁多，因此選取了能夠代表該地區(qū)產(chǎn)糧優(yōu)勢的20個城市，即北京、天津、信陽、南陽、駐馬店、洛陽、商丘、鄭州、焦作、臨沂、青島、濟南、德州、煙臺。

氣象數(shù)據(jù)自于國外氣象網(wǎng)站，包括1979年1月1日到2013年12月31日黃淮海地區(qū)20個重要站點的日最高溫，日最低溫、日降雨量和日光照（MJ/m2）。黃淮海地區(qū)小麥的生育期是從每年的十月份到次年的五月份，為了科學地分析氣候變化對農作物產(chǎn)量的影響，本文將采用積溫來替代平均氣溫。經(jīng)過一系列處理，我們依次地得到了黃淮海地區(qū)（1980-2013）小麥生育期內的年總降水量和年日照以及年積溫。此外，本文還搜集了黃淮海地區(qū)20個主要代表城市的糧食總產(chǎn)量、小麥總產(chǎn)量、小麥單產(chǎn)、糧食播種總面積、小麥播種總面積等。為了保證數(shù)據(jù)的完整性以及與氣象數(shù)據(jù)的匹配度，在盡可能保證時間序列較長的前提下，確定的時間段為1980年到2013年。

（一）研究方法簡介

首先，本文采用直線滑動平均法，以3a作為滑動步長，對黃淮海地區(qū)的20個代表性城市的小麥實際產(chǎn)量進行處理，分離得到各市的小麥趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。氣象產(chǎn)量的公式具體如下：

式中YW是受氣象因素為主的短周期變化因子影響的產(chǎn)量分量，即氣象產(chǎn)量；Y為糧食單產(chǎn)；Yt為通過對原始產(chǎn)量資料進行模擬出的關于時間趨勢的函數(shù)，即趨勢產(chǎn)量；e為受病蟲害、社會動蕩等隨機因素影響的產(chǎn)量分量，所占比例較小，實際計算中不做考慮；故簡化為：

之后，在進行多元回歸分析之前，考慮到氣象因子有三個，即生育期內積溫、生育期內總降雨、生育期內總光照，為了避免自變量之間的相關性，可以采用主成分分析法構建新的變量進行多元線性回歸來消除多重共線性。本文將三個氣象因子運用統(tǒng)計軟件R進行主成分分析，構建一個新的綜合氣象因子。最后利用這個新的氣象因子與相應各市的小麥氣象產(chǎn)量進行回歸分析即可。

（二）實證分析

1.歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量波動的影響

（1）氣象產(chǎn)量與氣象因子回歸分析

本文收集了20個小麥站點的冬小麥實際產(chǎn)量資料，資料來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》。由于山東的聊城市和棗莊市的歷史小麥單產(chǎn)數(shù)據(jù)均小于等于10年，因此本章節(jié)主要研究18個氣象站點的歷史氣候變化數(shù)據(jù)對相應站點的小麥單產(chǎn)的影響情況，經(jīng)過這樣的分析我們就可以大致得到歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)重要糧食作物冬小麥的影響。

本文采用直線滑動平均法，以3a作為滑動的步長，對18個站點的小麥實際單產(chǎn)進行處理，分離得到18個站點歷年的小麥單產(chǎn)趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。

（2）運用主成分分析法避免氣象因子之間多重共線性

由于三個氣象因子之間可能存在一定的相關性，因此可以采用主成分分析方法進行降維且構建新的自變量以避免多重共線性。本研究計算的氣象指標為生育期總降水量、生育期總日照時數(shù)、生育期≥0℃積溫，為總體衡量小麥生育期的氣候條件，采用主成分分析法對3個指標進行主分量提取，從而得到一個反映小麥生育期內的氣象綜合指標pc。

將18個站點逐年的多個氣象因子（即生育期積溫、降雨量、光照）輸入到統(tǒng)計軟件R中進行主成分分析，得到一個新的氣象因子pc，pc與積溫t、降雨r、光照s的關系如下所示：

天津：PC=0.3t-0.81r+0.9s；北京：PC=0.6t-0.82r+0.86s；邯鄲：PC=0.66t+0.33r-0.84s

石家莊：PC=0.54t+0.5r-0.85s；唐山:PC=0.33t+0.86r-0.79s；焦作:PC=0.62t-0.81r+0.76s

洛陽：PC=0.58t-0.87r+0.87s；南陽：PC=0.7t-0.85r+0.85s；商丘：PC=0.56t-0.89r+0.83s

信陽：PC=0.62t-0.87r+0.89s；鄭州：PC=0.66t-0.81r+0.76s；駐馬店：PC=0.62t-0.87r+0.89s

德州：PC=0.57t-0.91r+0.42s；濟南：PC=0.31t-0.89r+0.8s；濟寧：PC=0.28t+0.81r-0.87s

臨沂：PC=0.44t+0.86r-0.91s；青島：PC=0.47t+0.82r-0.83s；煙臺：PC=0.37t-0.88r+0.87s

根據(jù)每個站點的歷年氣象數(shù)據(jù)，再利用新氣象因子與原有氣象因子的線性關系，我們就可以得到各個站點的連續(xù)多年一一對應的氣象因子pc值。

（3）小麥單產(chǎn)氣象產(chǎn)量與氣象因子綜合指標pc進行回歸分析

通過利用Eviews軟件統(tǒng)計分析工具，將18個站點的小麥氣象產(chǎn)量與新的氣象因子pc進行回歸分析，就可以得出氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥單產(chǎn)的影響。將每個站點的逐年小麥氣象產(chǎn)量作為因變量，把相對應年份的氣象因子pc作為自變量，運用最小二乘估計法，進行回歸分析。經(jīng)回歸分析，以及綜合氣象指標與三個氣象因子的線性關系可知，擬合結果最好的為全生育期積溫與小麥單產(chǎn)的線性回歸模型。

在18個站點的回歸分析中，全部站點的小麥單產(chǎn)與三個氣象因子的回歸方程都通過了0.1的顯著性檢驗，這說明全部的回歸方程都是顯著的，這也同時說明歷史氣候變化與黃淮海地區(qū)的小麥生產(chǎn)存在著高度的相關關系。在18個站點的回歸分析過程中，有11個站點的小麥單產(chǎn)與三個氣象因子的回歸系數(shù)顯著，且三個氣象因子中的積溫與小麥單產(chǎn)呈現(xiàn)一致的明顯的負相關性。因此通過上述回歸分析可知，氣候變化中的積溫對小麥單產(chǎn)的影響是最為突出的，且積溫對小麥的生產(chǎn)起到負面影響。也就是說，隨著近幾十年來氣溫的不斷上升，小麥生育期內的積溫也不斷升高，小麥產(chǎn)量會有減產(chǎn)的趨勢。

2.預測未來氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響

經(jīng)過國家氣候中心對IPCC SRES情景的降尺度分析，認為與中國未來發(fā)展最接近的是中-低氣體排放的B2①，即區(qū)域可持續(xù)情景，該情景與中國的中遠期發(fā)展規(guī)劃最為接近。

未來氣候變化情景B2，就是指在在未來氣溫上升的氣候條件下研究其對小麥生產(chǎn)的影響。在文已經(jīng)研究了歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響，由分析結果可知歷史氣溫的不斷上升導致小麥生育期內的積溫急速增加，最后對小麥單產(chǎn)造成了減產(chǎn)的負面影響。引起單產(chǎn)的原因是由于氣候變暖會對作物的生育期造成顯著的影響。小麥的生育期在平均氣溫上升1℃時就會縮短10天，這樣就會減少干物質的積累實踐，降低籽粒的產(chǎn)量，從而造成作物單產(chǎn)下降。

在未來氣候變化情景B2下（即未來氣溫上升情景下），我國黃淮海地區(qū)的小麥單產(chǎn)在不改變種植品種的情況下將在2000年的基礎上平均減產(chǎn)6.86%。根據(jù)在《中國農村統(tǒng)計年鑒》上的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以大致估算黃淮海地區(qū)小麥2000年的單產(chǎn)為5148.9kg/hm2，因此在未來氣溫升高的情景下，黃淮海地區(qū)小麥的單位產(chǎn)量將在2020年減產(chǎn)到4795.4kg/hm2。黃淮海地區(qū)2000年與2010年小麥的播種面積分別為15773.7千公頃和15893.1千公頃，黃淮海地區(qū)小麥播種面積的增加速度為每10年0.76%，若按照這個增長速度不變，2020年黃淮海地區(qū)小麥的播種面積將達到16013.9千公頃，小麥單產(chǎn)在2020年將減產(chǎn)到4795.4kg/hm2。因此，2020年黃淮海地區(qū)小麥總產(chǎn)量將在7679.3萬噸左右。

本文假設黃淮海地區(qū)未來每年的小麥產(chǎn)量占全國糧食作物總產(chǎn)量的15%不變，就可以大致估算到2020年我國的糧食產(chǎn)量將在51195.3萬噸左右。根據(jù)學者朱希剛的預測結果，可以得知2020年我國的糧食總需求量為58655萬噸，也就是說屆時我國糧食產(chǎn)需缺口將達到7469.7萬噸，巨大的供需缺口差額反映了我國的糧食安全程度偏低。在未來氣候情景B2下，伴隨著氣溫的不斷升高，我國的糧食產(chǎn)量有一定幅度的減產(chǎn)，糧食產(chǎn)量供給的減少與糧食需求的日益增長產(chǎn)生了巨大的供需差額，反映我國在未來的一個時間段糧食安全處于低水平狀態(tài)，同時巨大的供需缺口對保障我國的糧食安全帶來嚴峻的挑戰(zhàn)，對我國的糧食安全產(chǎn)生負面影響，保障糧食安全任重而道遠。

注釋：

①B2框架和情景系列。該系列描述的世界強調區(qū)域經(jīng)濟、社會和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。全球人口以低于A2的增長率持續(xù)增長，經(jīng)濟發(fā)展處于中等水平，技術變化速率與A1、B1相比趨緩，發(fā)展方向多樣。同時，該情景所描述的世界也朝著環(huán)境保護和社會公平的方向發(fā)展，但所考慮的重點僅局限于地方和區(qū)域一級。

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