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        基于高時空分辨率的氣候變化對全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響評估

        2019-02-26 02:45:42趙俊芳孔祥娜姜月清錢永蘭
        生態(tài)環(huán)境學報 2019年1期
        關(guān)鍵詞:生產(chǎn)潛力農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)區(qū)

        趙俊芳,孔祥娜, ,姜月清,錢永蘭

        1. 中國氣象科學研究院/災害天氣國家重點實驗室,北京 100081;2. 四川農(nóng)業(yè)大學資源學院,成都 611130;3. 國家氣象中心,北京 100081

        全球氣候變化是人類迄今面臨的最重大也是最為嚴重的全球環(huán)境問題,也是 21世紀人類面臨的最復雜的挑戰(zhàn)之一(IPCC,2014;趙俊芳等,2010)。植物地理學家指出,氣候是決定陸地植被類型分布格局及其結(jié)構(gòu)功能特性的最主要因素(宋永昌,2001)。植被氣候生產(chǎn)潛力是指在其他條件均適宜的情況下,自然生長發(fā)育的植被由氣候資源所決定的在單位時間單位面積上由光合作用產(chǎn)生的生物學產(chǎn)量或經(jīng)濟產(chǎn)量(Lieth et al.,1975)。研究植被的氣候生產(chǎn)潛力,不僅能揭示生產(chǎn)力與氣候因素的關(guān)系,預測植被在某一地區(qū)發(fā)展的潛在能力外,還可根據(jù)全球氣候變化的趨勢,預測植被生產(chǎn)力的未來發(fā)展(趙慧穎等,2017)。

        全球被劃分為十大農(nóng)區(qū)類型:非洲沙哈拉以南農(nóng)業(yè)區(qū)、北非西亞農(nóng)業(yè)區(qū)、東南亞與南亞農(nóng)業(yè)區(qū)、拉丁美洲農(nóng)業(yè)區(qū)、西歐北歐南歐農(nóng)業(yè)區(qū)、北美農(nóng)業(yè)區(qū)、澳大利亞與新西蘭農(nóng)業(yè)區(qū)、東歐與西伯利亞農(nóng)業(yè)區(qū)、中亞農(nóng)業(yè)區(qū)和東亞農(nóng)業(yè)區(qū)(杜志雄,2015)。氣候變暖背景下,全球各地氣候資源的數(shù)量及匹配變化使得氣候生產(chǎn)潛力等發(fā)生改變,全球糧食生產(chǎn)和食物安全也面臨著越來越嚴峻的考驗。因此,自19世紀60年代以來,在全球變化背景下,全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的時空演變呈現(xiàn)何種特征?這已成為相關(guān)利益主體非常關(guān)注的重大現(xiàn)實問題。目前,國內(nèi)外對氣候生產(chǎn)潛力的評價方法較多,主要的方法有3種,(1)逐級訂正法:環(huán)境因子逐段訂正模型,又稱潛力衰減法,是通過對光合生產(chǎn)潛力、光溫生產(chǎn)潛力、氣候生產(chǎn)潛力幾個階段逐步訂正來計算的,如AEZ法(Guo et al.,2015)等。(2)氣候因子綜合法:是一種經(jīng)驗法,這類模式主要有Miami模型(李莉等,2014)、Thornthwaite Memorial模型(張藝萌等,2015)和Chikugo模型(王勝蘭,2008),是利用經(jīng)驗公式來計算氣候生產(chǎn)潛力的一種方法。(3)作物生長過程模擬方法:此類方法是根據(jù)作物光合作用過程、生理生態(tài)特性和外界環(huán)境因子來計算生產(chǎn)潛力的一種方法,常見的有CROPGRO模型(Singh et al.,2017)、EPIC模型(Le et al.,2018)、APSIM模型(Zhao et al.,2017)等。

        多年來關(guān)于氣候生產(chǎn)潛力國內(nèi)外開展了大量分析研究(Amare et al.,2018;Mwaura ey al.,2018;趙慧穎等,2017;Guo et al.,2015;李莉等,2014;張藝萌等,2015;王勝蘭,2008;焦翠翠等,2014;鐘章奇等,2015)。如李莉等(2014)根據(jù)中亞 5國100個氣象站1901-2000年月平均溫度和降水資料,應(yīng)用Miami、Thornthwaite Memorial模型對中亞地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力進行了計算,結(jié)果表明,1901-2000年中亞地區(qū)大部分區(qū)域的氣候生產(chǎn)潛力呈增加趨勢,限制氣候生產(chǎn)潛力提高的主要因素是水分。焦翠翠等(2014)應(yīng)用Miami模型模擬了全球森林氣候生產(chǎn)潛力的空間格局,發(fā)現(xiàn)全球森林氣候生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)出隨著緯度升高而降低的趨勢,北半球森林氣候生產(chǎn)潛力隨著緯度的升高而顯著降低,南半球森林氣候生產(chǎn)潛力的緯向規(guī)律則不明顯。鐘章奇等(2015)指出 1980年代以來,中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力減少的區(qū)域主要集中在胡煥庸線以東的地區(qū),其中四川盆地和華北平原中部等地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力減少最為明顯;2041-2060年中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力減少的區(qū)域可能主要位于長江以南以及青海中部地區(qū),其中四川盆地和湖北中南部等地的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力下降趨勢最為明顯。

        以上各方面的研究均取得了有意義的進展,但從目前的研究情況來看,多是從小尺度范圍內(nèi)進行的分析(趙慧穎等,2017;Guo et al.,2015;李莉等,2014;張藝萌等,2015;王勝蘭,2008;鐘章奇等,2015),迄今為止,在全球尺度上針對氣候變化對全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響研究依舊薄弱,遠遠不能滿足全球防災減災、保證糧食安全生產(chǎn)的需求。因此,本研究利用全球高時空分辨率氣象格點資料和氣候生產(chǎn)潛力模型,定量評估1981-2015年氣候變化對全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響,以期為全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局提供參考。

        1 研究方法和資料

        1.1 資料來源

        本研究所用的全球降水資料由德國氣象局全球降水氣候中心(global precipitation climatology centre,GPCC)提供,分辨率為0.5°×0.5°;全球溫度數(shù)據(jù)為美國國家海洋和大氣局(NOAA)提供的月平均地面2 m處氣溫數(shù)據(jù),名稱為GHCN_CAMS(Global Historical Climate Network and Climate Analysis and Monitoring System)Gridded 2 m Temperature(Land),分辨率為 0.5°×0.5°。時間序列均為1981-2015年。

        1.2 農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力模型

        農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力(agricultural climatic potential productivity)是以氣候條件來估算的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力,即在當?shù)刈匀坏墓?、熱、水等氣候因素作用下,假設(shè)作物品種、土壤肥力、栽培技術(shù)和作物群體結(jié)構(gòu)都處于最適狀態(tài)時,單位面積可能達到的最高產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力依光、溫、水條件及其組合狀況的不同而不同,估算時可分別計算光合生產(chǎn)潛力、光溫生產(chǎn)潛力和氣候生產(chǎn)潛力。由于氣候生產(chǎn)潛力能比較準確地描述農(nóng)作物在理想氣候狀態(tài)下的最大產(chǎn)量,通過研究氣候生產(chǎn)潛力變化規(guī)律及其主要影響因子,不僅可以反映出全球主要農(nóng)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力水平與光、溫、水資源配合協(xié)調(diào)的程度及地區(qū)差異,而且對提高土地生產(chǎn)力水平,指導當?shù)剞r(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)具有重要的意義。

        由于受全球尺度農(nóng)作物資料的收集所限,本文采用國際通用的Miami模型計算獲得全球主要農(nóng)區(qū)的氣候生產(chǎn)潛力。Miami模型是采用世界五大洲可靠的植被凈生產(chǎn)力實測資料和與之相匹配的年均溫度、年平均降水量資料,通過最小二乘法建立凈生產(chǎn)力模型進行模擬(Lieth et al.,1975)。Miami模型從植物的生理生態(tài)角度出發(fā),指出對植物生長及其生物量形成的主要影響因子是溫度和水分,并通過計算該地區(qū)的年降雨量和年平均氣溫等主要氣候要素來確定植物的氣候生產(chǎn)潛力,計算公式為:

        式中,NPPt為由年平均溫度決定的氣候生產(chǎn)潛力(g·m-2·a-1);NPPr為由年平均降水量決定的氣候生產(chǎn)潛力(g·m-2·a-1);t 為年平均氣溫(℃),r為年降水量(mm);3000是Lieth經(jīng)統(tǒng)計得到的地球自然植物每年在單位面積土地上的最高干物質(zhì)產(chǎn)量(kg·hm-2);NPP為植被氣候生產(chǎn)潛力,根據(jù)Liebig最小因子定律(Lieth et al.,1975)取二者中的較低值作為標準值(g·m-2·a-1)。

        1.3 數(shù)據(jù)分析

        全球尺度數(shù)據(jù)由C++編程處理實現(xiàn),空間圖由ARCGIS軟件實現(xiàn)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力時間演變特征與變化趨勢

        1981-2015年,全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)較為明顯的增長趨勢(Trend=0.007 t·hm-2·a-1,P<0.05),在 7.68-8.28 t·hm-2之間波動,平均為7.97 t·hm-2(圖1)。其變異系數(shù)(CV)為1.88%,標準差為 0.15 t·hm-2,波動幅度為 0.60 t·hm-2,占35年平均值的7.49%。其中2000年、2006年、2010年總量相對較大,1982年、1985年、1987年總量相對較小,最大值出現(xiàn)在2010年,為8.28 t·hm-2,最小值出現(xiàn)在1987年,為7.68 t·hm-2。這主要是因為在全球變化背景下,全球主要農(nóng)區(qū)的年平均溫度得到顯著升高,延長了植被生長季,春季植物起始生長的日期提前,秋季落葉期推后,因此氣候生產(chǎn)潛力也得到顯著增加。

        圖1 全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力年際變化Fig.1 Interannual variations of climatic potential productivity in major agricultural regions of the world

        圖2 1981-2015年全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力空間分布Fig.2 Spatial distribution characteristics of climatic potential productivity in major agricultural regions of the world from 1981 to 2015

        2.2 全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力 5年際和年代際變化

        對1981-2015年進行每5年的氣候生產(chǎn)潛力變化分析,結(jié)果表明:全球農(nóng)業(yè)區(qū)在 1981-1985年、1986-1990年、1991-1995年、1996-2000年、2001-2005年、2006-2010年、2011-2015年的年平均氣候生產(chǎn)潛力分別為7.85、7.86、7.90、8.06、7.99、8.13、7.99 t·hm-2。由此可見,20 世紀90年代的后半段以及21世紀00年代的后半段,氣候生產(chǎn)潛力增長明顯,其中20世紀90年代的后半段增加幅度最大(0.16 t·hm-2)。對年代際的變化進行計算,發(fā)現(xiàn)20世紀80年代(1981-1990年)平均氣候生產(chǎn)潛力為7.85 t·hm-2,90年代(1991-2000 年)為 7.98 t·hm-2,21 世紀 00 年代(2001-2010年)為8.06 t·hm-2,21世紀 10年代前半段(2011-2015 年)為 7.99 t·hm-2。

        2.3 全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力空間分布特征

        從 1981-2015年全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力的平均狀況來看,全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力空間分布的基本特點是南高北低,高值區(qū)主要集中在東亞、南亞、中亞、西亞、南歐、大洋洲南部、南美洲東部和北美洲南部等地(圖 2)。最高值出現(xiàn)在亞洲東南部,為28.9 t·hm-2。南美洲東部、非洲中部、亞洲南部等地農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力為 10.1-20.0 t·hm-2,北美洲南部、大洋洲南部、亞洲中部、非洲中部等地在5.1 t·hm-2以下。

        2.4 氣候變化對全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響

        由圖3可知,總體上,1981-2015年,氣候變化對亞洲和北美洲農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有利,對歐洲、南美洲、非洲和大洋洲農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不利。35年間,亞洲西南部、中部和北部以及北美洲中部和東南部等地的農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力明顯增加,大部分地區(qū)增加了 0.00-6.00 t·hm-2;亞洲西南部、南美洲巴西南部增加超過9.00 t·hm-2;而歐洲大部分地區(qū)、南美洲北部和東部、非洲中部和南部以及大洋洲大部分地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力明顯減少,變化幅度在-7.99-0.00 t·hm-2之間,部分地區(qū)降幅超過 8.00 t·hm-2。

        3 討論

        傳統(tǒng)生態(tài)學認為氣候是決定地球上植被分布最主要的因素之一(邵璞等,2011)。全球變暖對農(nóng)業(yè)的影響有利也有弊,它給農(nóng)業(yè)帶來機會的同時也帶來了挑戰(zhàn)。氣候變暖背景下,寒冷季節(jié)將會在一定程度上縮短,溫暖和炎熱季節(jié)將會延長,這有利于改善高緯地區(qū)溫度條件較差的狀況(Morales et al.,2017)。本研究表明,1981-2015年全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力呈波動上升趨勢,且氣候變暖使得處于歐洲的中部和南部等高緯度農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力明顯增加,研究結(jié)果與前人研究結(jié)果一致(肖國舉等,2007;Li et al.,2017)。本研究還表明,同年際變化相似,1981-2015年期間全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力年代際增長也比較明顯,其中 20世紀80年代和20世紀90年代之間的增長最顯著,這與大氣CO2濃度持續(xù)增長和80年代以來全球氣候的異常變暖有密切的關(guān)系,同時,這一年代際增長趨勢與全球部分區(qū)域的模擬結(jié)果也是一致的(李莉等,2014)。這是因為氣候變暖使大氣中的熱量資源增加,有利于促進農(nóng)作物的生長速度,延長作物的生長季,也可以在一定程度上改變作物的種植制度,使作物在一年內(nèi)的種植次數(shù)增加,生產(chǎn)力得到提高。如Li et al.(2017)指出全球植被凈初級生產(chǎn)力在1961-2010年期間呈增加趨勢,且中高緯度增加明顯。然而,對一些干旱、半干旱、季節(jié)性干旱地區(qū)而言,氣候變暖會使該區(qū)水分蒸發(fā)速度加快,加劇了干旱程度,導致作物的生長缺乏足夠的水分;同時也會使一些作物的生育受到強烈抑制,從而限制作物生產(chǎn),影響大多數(shù)糧食作物的種植和產(chǎn)量。本研究表明,近35年,氣候變化對北美洲美國的東南部和西北部、亞洲東部中國的中部和東南部、南美洲巴西東部等部分地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生不利影響,使得這些地區(qū)農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力明顯減少,當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到威脅。以上結(jié)果與Lewis et al.(2011)及Potter et al.(2012)的研究結(jié)果基本一致,他們認為在一些熱帶地區(qū)如非洲、巴西和巴拉圭等部分地區(qū)植被NPP受到嚴重干旱影響,2005年嚴重干旱使巴西亞馬遜河流域的NPP減少了20 g·m-2(以C計)。

        圖3 1981-2015年全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力演變情況Fig.3 Changes in climatic potential productivity of major agricultural regions in the world from 1981 to 2015

        高質(zhì)量、高時空分辨率的氣象格點數(shù)據(jù)產(chǎn)品是大氣、氣候、水文、生態(tài)模式所需要的重要輸入?yún)?shù),也是監(jiān)測和評估模式預報、預測準確性的必要數(shù)據(jù)。由于氣象觀測臺站的空間分布大多不均勻,各觀測臺站的氣象觀測序列長短不一,臺站數(shù)量也有限,導致對全球氣象數(shù)據(jù)的應(yīng)用及全球氣候變化的分析帶來困難。本研究利用高分辨率(0.5°×0.5°)和較長時間序列的全球氣象格點產(chǎn)品能夠更好地刻畫氣候變化背景下全球不同農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的時空演變趨勢。

        此外,本研究選取國際上通用的氣候生產(chǎn)潛力Miami模型進行高時空分辨率的全球不同農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力評估,該模型充分考慮了光、溫、水等條件對植被生物量積累的綜合影響,所需參數(shù)較少,便于評估全球大尺度上氣候變化對植物生產(chǎn)力的影響。目前,該模型已經(jīng)成為氣候生態(tài)領(lǐng)域估算陸地生態(tài)系統(tǒng)氣候生產(chǎn)潛力的經(jīng)典模型之一,在不同類型的植被生物量模擬研究中被廣泛應(yīng)用(焦翠翠等,2014),在評估植物的氣候生產(chǎn)潛力、模擬不同類型植被生長、研究陸面生態(tài)系統(tǒng)演變過程與氣候的相互作用和預測生態(tài)環(huán)境的變化等方面起到了極大的促進作用(趙慧穎等,2017)。然而,需要指出的是,該模型為統(tǒng)計模型,它僅考慮了水熱條件對植被生產(chǎn)力的影響,而未考慮植物所處的土壤、地形等條件,同時,模型還未包含表示植物生理生態(tài)學特性的參數(shù),在實際應(yīng)用中只是植被生產(chǎn)力與氣象因子的簡單回歸,缺乏嚴密的生理、生態(tài)特征及機理支撐依據(jù)。由于尺度擴展而帶來生理與環(huán)境的相互作用的反饋機制的變化異常復雜,故本研究也只是提供一個框架式的分析結(jié)果,在兼顧多方面因素的同時不可避免地忽略了對農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力某一組成部分或影響因素的更為細致的研究,但此類研究仍可在一定程度上反映全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的大致發(fā)展趨勢和變化范圍,具有一定的現(xiàn)實意義。今后隨著全球尺度作物參數(shù)等精細化數(shù)據(jù)的更新,將會進行更深入的研究。

        4 結(jié)論

        以全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)為研究對象,利用全球高時空分辨率氣象格點資料,應(yīng)用氣候生產(chǎn)潛力模型評估了 1981-2015年氣候變化對全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響,結(jié)果表明:

        (1)1981-2015年全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的年際和年代際增長均比較明顯。35年間,全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力在 7.68-8.28 t·hm-2之間波動,平均為7.97 t·hm-2。全球主要農(nóng)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力在20世紀90年代的后半段的增加幅度最大(0.16 t·hm-2),20世紀80年代和20世紀90年代之間的增長最顯著。

        (2)全球主要農(nóng)業(yè)區(qū)農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力空間分布的基本特點是南高北低,高值區(qū)主要集中在東亞、南亞、中亞、西亞、南歐、大洋洲南部、南美洲東部和北美洲南部等地,最高值出現(xiàn)在亞洲東南部;北美洲南部、大洋洲南部、亞洲中部、非洲中部等地氣候生產(chǎn)潛力較低。

        (3)氣候變化對全球農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力的影響有利有弊。35年間,亞洲西南部、中部和北部以及北美洲中部和東南部等地的農(nóng)業(yè)區(qū)氣候生產(chǎn)潛力明顯增加,大部分地區(qū)增加了0.00-6.00 t·hm-2,亞洲西南部、南美洲巴西南部增加超過9.00 t·hm-2;而歐洲大部分地區(qū)、南美洲北部和東部、非洲中部和南部以及大洋洲大部分地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力明顯減少,變化幅度在-7.99-0.00 t·hm-2之間,部分地區(qū)降幅超過了 8.00 t·hm-2。

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