林而达-气候变化对玉米生产的影响

气候变化对玉米生产的影响Climate Change and Maize Production

林而达熊伟

中国农科院环发所研究员

国家气候变化专家委员会委员

IPCC WGII AR5 亚洲章主要作者协调人

2017年8月17日，哈尔滨

全球地表平均温度距平（相对于1961–1990年）变化

With high levels of warming that result from continued growth in greenhouse gas emissions, risks will be challenging to manage, and

even serious

以更多的观测和研究证据证明了全球气候变暖毋庸置疑

RCP8.5情景下全球玉米单产变化相对当前气候分布

如何对待美国退出《巴黎协定》

•特朗普反对巴黎协定对我们没有什么坏处，但会削弱美国的公信力；我们可以利用应对气候变化的旗帜占据国际应对气候变化的制高点；要高举应对气候变化的大旗；我们不必纠结他们参加不参加

使用的模型

•DSSAT

•EPIC (with IIASA, PNNL)

•APSIM (AgMIP)

目前可开展全国和全球的空间模拟，包括作物有：水稻、玉米、小麦、大豆、土豆等空间分辨率

50km*50km, 25km*25km, 10km*10km, 5km*5km

CERES 作物模式所用的输入输出文件

玉米模式采用的品种遗传参数

SSAT4.5 模型包含5 个玉米品种遗传参数:

•P1幼苗期生长特性参数，指出苗到幼苗末期大于8℃的积温值（8℃是玉米的生物学下限温度），该阶段为对光周期不敏感的幼苗期，单位℃·d；

•P2光周期敏感系数，指与植物生长最大速率临界光周期(12.5 小时)相比，当光敏感期长于该临界光周期1 小时时所导致的发育延迟程度，单位d；

•P5 从吐丝到生理成熟的大于8℃的积温值，单位℃·d；

•G2 单株最大粒数；

•G3线性灌浆阶段和最佳条件下的籽粒灌浆速率，单位mg /d；PHINT 指叶尖逐次出现所需的积温间隔，单位℃·d。

详细的空间验证实现模型参数的局地化

DSSAT calibration 验证的DSSAT模型对我国三大作物的模拟结果

用EPIC模型拟合1981-

2010年我国玉米产量的

变化趋势

用产量贡献因子分离技术研究不同驱动因子对历史产量增长的贡献大小–肥料的贡献最大，品种的贡献其次，气候的贡献为负

9

空间验证的EPIC模型对全球作物的模拟效果（玉米）

气候变化对粮食产量的不利影响比有利影响更为显著

小麦和玉米受气候变化不利影响相对水稻和大豆更大，小麦和玉米减产平均

约为每10年1.9％和1.2％

IPCC 报告的新进展

IPCC ：适应对农作物影响阈值的作用

IPCC AR5 有关农业影响与适应的新发现

•如果缺乏适应措施，相比20世纪末期增温2℃或更高，会对热带和温带地区主要作物（小麦、水稻和玉米）的产量产生负面影响（尽管个别地区可能会受益）。对不同作物、区域和适应情景的影响预估结果互不相同.如果全球温度上升约4℃或更高,同时粮食需求不断上升,将会给全球和区域粮食安全带来巨大风险.

•平均起来适应改善单产相当于当前产量的15%~18%，地方温度比工业革命前升高约2℃以上对作物正面和负面的单产影响可通过适应措施使总产有效地增加。如果地方温度升高4℃以上，很多地方作物总产和人口驱动的需要之间的差异将日益增大。

•未来农村的主要影响将发生在近期对水供应、粮食安全和农业收入的影响之后。气候突变及其它因素的共同影响将使粮价上升。国际农业贸易存在适应选择，进口粮食能帮助调整气候变化引起的国内生产波动，而低收入国家短期食物不足可通过粮食援助解决。

75E 80E 85E 90E 95E 100E 105E 110E 115E 120E 125E 130E 135E

1.5 2

2.5 3

3.5 4

4.5 5

5.5

Simulated annual increase (°C) in mean temperature (Tmean) for 2071–2079 under SRES A2 & B2 scenarios from PRECIS relative to baseline (1961–1990)(

Xu Yl)

1951～2004 temperature distribution of China

A2 (中–高排放情景)B2 (中–低排放情景)

时段

温度增量(°C)降水变化

(%)CO 2(ppm v*)温度增量(°C)降水变化(%)CO 2(ppm v*)2010~2019 1.00 3.3440 1.16 3.74292040~2049 2.117.0559 2.207.04922070~2079

3.89

12.9

721

3.20

10.2

561

Xu Yl

Ding YH

Past and future temperature changes

Simulated average change in rainfall (mm/day) for 2071–2079 under SRES A2 scenarios from PRECIS relative to baseline (1961–1990)(

Xu Yl)

1956～2002 precipitation and Change Distribution in China (Ding YH)

目前和未来中国的年降水量