中国作物产量和生产对气候灾害的响应
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中国科学院地理科学与资源研究所史文娇研究员团队在《Science of the Total Environment》上发表了关于中国主要作物（玉米、水稻、大豆和小麦）产量对气候灾害响应方面的文章，为直接厘定不同区域作物产量对气候灾害的响应程度提供了一种新方法，为今后农业应对气候灾害提供了科学支撑。
标题：Crop yield and production responses to climate disasters in China
DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.141147
研究背景和意义
随着干旱和洪涝等气候灾害频发，作物产量遭受不同程度的损失，严重威胁全球和区域的粮食安全。我国是农业大国，遭受严重的气候灾害影响。干旱和洪涝灾害是我国主要的气候灾害，每年约有17%的作物播种面积受到干旱灾害影响，而受到洪涝灾害影响的播种面积也逐渐增加。定量识别作物产量对气候灾害的响应，有助于保障粮食安全，制定应对气候灾害的有效措施。
以往常用的统计模型和作物模型均能很好地分离气候变化对农业作物产量的影响，但对极端气候灾害影响仍很难完全分离，多通过一些代表极端气候灾害的气象指标（如极端降雨、极端温度等）来反映。本研究结合省级尺度上的作物单产、总产、播种面积、成灾面积和受灾面积等数据，通过定义灾害序列和控制序列窗口，发展了适用于分析干旱和洪涝等气候灾害对作物减产程度的时序叠加分析法（SEA），定量分离了1982-2012年干旱和洪涝灾害对中国和不同粮食主产区（东北区，NEC；黄淮海区，HHH；长江中下游区，MLYR）的玉米、水稻、大豆和小麦四种主要作物的减产程度。本研究为直接厘定不同区域作物产量对气候灾害的响应程度提供了一种新方法，并为今后农业应对气候灾害提供了科学支撑。
创新点
本研究搜集了1979-2015年省级尺度的四大作物单产和总产数据以及1982-2012年期间的作物播种面积、成灾面积和受灾面积数据等，通过定义灾害序列和控制序列窗口，发展了适用于分析干旱和洪涝等气候灾害对作物减产程度的SEA方法，定量分析干旱和洪涝灾害对中国以及不同粮食主产区的四大作物粮食产量的减产程度。相较于以往的统计模型和作物模型，能够为直接厘定作物产量对气候灾害的响应提供明确的方法。此外，本研究在省级尺度上展开，与国家级尺度的研究相比，可以更集中的反映干旱和洪涝等灾害对当地的粮食生产影响，有助于国家或地区制定有针对性的气候灾害应对措施和粮食安全保障措施。
数据与方法
研究数据：
本研究所采用的数据主要包括：（1）1979-2015年中国省级尺度上玉米、水稻、大豆和小麦的单产和总产，以及早稻（ER）、晚稻（LR）、单季稻或中稻（MR）的单产和总产；（2）1982-2012年中国省级尺度上作物的播种面积（SA），以及由干旱或洪涝引起的成灾面积（CA）和受灾面积（AA）。数据均来源于中国统计年鉴或各省（自治区、直辖市）统计年鉴。
研究方法：
1）旱涝灾害的识别
研究通过计算成灾面积比例（RCA）和受灾面积比例（RAA）识别1982-2012年中国各省（自治区、直辖市）的旱涝灾害发生情况。
依据中国旱涝灾害分类标准，RCA在20-40%之间，RAA在10-20%之间的旱涝灾害定义为强烈灾害；RCA大于40%，RAA大于20%的旱涝灾害定义为极端灾害。本研究中，通过测试不同的RCA和RAA阈值组合定义极端灾害。为获取更大的样本量和检测更多作物对灾害的响应，将干旱灾害定义为RCA大于25%，RAA大于12.5%，将洪涝灾害定义为RCA大于20%，RAA大于10%。由此，建立由灾害发生年份、灾害发生省份和灾害类型的数据集。
2）分离作物单产或总产对旱涝灾害的响应
本研究基于SEA方法，通过定义灾害序列窗口（AS）和控制序列窗口（CS）来分离不同作物单产或总产对旱涝灾害的平均响应。
研究选择7年作为一个时间窗口期，在7年的窗口期中，干旱或洪涝灾害实际发生年份位于窗口期中心，然后提取窗口期内的作物单产和总产数据，包括灾害年前三年的数据（i.e., years -3, -2 and -1）、后三年的数据（i.e., years 1, 2, and 3）以及灾害年对应的数据（i.e., year 0），并将窗口期数据归一化，构成一个完整的灾害序列窗口ASi （i.e., 7 numbers in the ith event: AS-3,i, AS-2,i, AS-1,i, AS0,i, AS1,i, AS2,i, and AS3,i）。最后将多个灾害序列窗口数据ASi的平均值作为AS（AS-3, AS-2, AS-1, AS0, AS1, AS2, and AS3）。对于连续发生干旱或洪涝的年份，研究将窗口期扩展，并将连续灾害发生年份对应的单产或总产平均值作为灾害年的数据。如连续4年的干旱发生时，首先将7年窗口期扩展为10年窗口期，再将中间4年的平均值作为干旱年的数据。
为评估干旱或洪涝对主要作物单产或总产的影响，研究在实际发生旱涝灾害的年份或省份中随机选择年份-省份组合（但不包含与实际灾害发生对应的年份-省份），创建虚拟灾害序列。通过上述AS创建的过程，获得一个虚拟的控制时间序列CSj （i.e., the mean estimate of composited time series j th: CS-3,j, CS-2,j, CS-1,j, CS0,j, CS1,j, CS2,j, and CS3,j）。整个过程重复1000次，进而生成由1000次控制时间序列CSj的平均值组成的CS（CS-3, CS-2, CS-1, CS0, CS1, CS2, and CS3），并以此来检验灾害发生对作物单产或总产影响的显著性。研究通过CS0与AS0的差值定义作物单产或总产在灾害年的响应情况。通过上述步骤，最终获得88组AS和CS，用于分离作物对灾害的响应。
重要结果
（一）1982-2012年间旱涝灾害的发生频率
1982-2012年间，中国共发生175次干旱灾害和44次洪涝灾害（表1）。不同地区旱涝灾害发生频率不同，东北区气候灾害（尤其是旱灾）发生频率高于黄淮海区和长江中下游区；东北区和黄淮海区干旱灾害的发生频率超过洪水灾害发生频率的两倍；华北地区发生旱灾最多，东南区和东北区发生洪涝灾害较多（图1）。在时间尺度上，2003年后旱涝灾害发生的次数较1997年前略有减少，然而大约有2/3的干旱灾害（51次）和3/4的洪涝灾害（15次）发生在1998-2003年间。
表1 1982-2012年间中国及各粮食主产区内旱涝灾害发生频率
图1 1982-2012年间中国各省（自治区、直辖市）发生旱涝灾害的次数(a)，以及中国每年发生旱涝灾害的次数(b)
（二）旱涝灾害对不同作物产量的影响
干旱对中国四大作物的单产或总产产生显著影响（图2和表2）。其中，干旱使得四大作物的单产和总产显著下降4.5-11.6%；玉米（11.6%和8.6%）和大豆（7.8%和11.1%）的单产和总产损失高于水稻（6.3%和4.5%）和小麦（7.4%和5.8%）。在不同的水稻类型中，MR的单产和总产受到的旱灾影响更显著，分别减少5.8%和4.6%。
图2 7年窗口期内干旱灾害对不同作物的单产和总产影响
在洪涝灾害的影响中（图3），玉米和水稻的单产和总产均受到洪涝灾害的显著影响，尤其是玉米总产，在洪涝灾害发生年份损失6.8%；小麦的单产受到洪涝影响更严重。不同水稻类型中，ER总产和MR单产受到洪涝的影响严重，在洪涝灾害发生年份损失4.1-12.1%。同干旱的影响相同，玉米和水稻的总产受到洪涝灾害影响高于单产受到的影响。
图3 7年窗口期内洪涝灾害对不同作物单产和总产的影响
（三）不同粮食主产区旱涝灾害对作物产量的影响
整体来看，东北区和黄淮海区种植的作物受到干旱的影响高于长江中下游区（图4）。在东北区，玉米、水稻和小麦的单产和总产以及大豆的单产在干旱影响下损失6.8-21.8%，其中玉米的单产和总产损失最严重（21.8%和16%）。而在黄淮海区，玉米、水稻和大豆的单产和总产损失7.8-12%。尽管所有作物的单产和总产在干旱年份看起来均有略微下降趋势，但在长江中下游区并没有发现作物产量的显著下降。
图4 粮食主产区内作物单产和总产对干旱灾害的响应
在三个粮食主产区，大多数作物在洪涝年份表现出轻微的减产趋势（图5）。长江中下游区的水稻总产减少4.9%，东北区的小麦单产减产10.4%。在长江中下游区，水稻的总产在洪涝灾害发生年份显著下降，而不同水稻类型对洪涝灾害的响应各不相同。ER的单产和总产表现出显著的下降趋势，分别减少11.3%和8%；MR和LR表现出轻微下降趋势。
图5 粮食主产区内作物单产和总产对干旱灾害的响应
总 结
与作物模型和统计模型相比，SEA方法为直接识别不同地区作物产量对旱涝灾害的响应提供了一种新方法。研究结果表明中国或不同粮食主产区内玉米、水稻、大豆和小麦对干旱和洪涝灾害的响应各不相同。研究建议在不同地区实施有针对性的缓解和适应战略，采取加强灌溉、加强管理、加强农田基础建设等措施，防止主要作物遭受旱涝灾害影响。这些措施有助于确保我国粮食生产的稳定和粮食安全。
论文引用
Shi Wenjiao*, Wang Minglei, Liu Yiting. Crop yield and production responses to climate disasters in China. Science of the Total Environment, 2021, 750: 141147.
作者简介
史文娇：1982年生，博士，博士生导师，中国科学院地理科学与资源研究所研究员。2006-2009年就读于中国科学院地理科学与资源研究所，获地图学与地理信息系统博士学位。2019年任研究员。入选中科院青年创新促进会会员，荣获中科院地理资源所“优秀青年人才计划”和中国科学院“朱李月华”奖。曾受邀作为Nature期刊News专栏评论专家接受采访。论文入选F5000中国精品科技期刊顶尖学术论文，并被评为Journal of Geographical Sciences“优秀作者”。主要研究领域为地理信息分析与资源环境遥感。申请人以第一/通讯作者发表论文59篇，其中SCI论文25篇，研究成果被Science等SCI期刊他引700余次。作为项目负责人或课题骨干，主持或参与多项国家自然科学基金面上基金和重点项目、国家重点研发计划、中科院先导、中科院STS、部委委托等项目或课题20余项。担任《地理科学》期刊编委。
编辑
供稿：史文娇
校稿：梅晴航，程 飞
排版：韩继冲，吴华清
审核：张 朝, 骆玉川
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