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工程14(2022)163研究气候变化-文章气候变暖对西藏农作物产量的负面影响Tsechoe Dorjia,b,Shilong Piaoa,b,c,Chuang Zhaoc,Baohua Liuc,陈安平d,王世平a,b,王涛a,b中国科学院青藏高原研究所高山生态与生物多样性重点实验室,北京100085b中国科学院青藏高原地球科学卓越中心,北京100085cd美国科罗拉多州立大学生物系,柯林斯堡,CO 80523阿提奇莱因福奥文章历史记录:收到2020年2020年11月15日修订2021年1月19日接受2021年4月20日网上发售保留字:西藏气候变暖作物产量大麦暖化的负面影响A B S T R A C T保护西藏然而,这些农田将如何应对气候变化还不清楚。利用1985 - 2015年的产量统计数据,我们发现温度异常 对 西 藏 作 物 产 量 的 影 响 从 20世 纪 80年 代 和 90年 代 的 不 显 著 ( P> 0.10 ) 转 变 为 近 年 来 的 显 著 负 影 响(P0.05)。与此同时,作物产量对温度异常的表观敏感性几乎增加了一倍,从(-0.13气温升高的负面影响表明,西藏农田越来越容易受到气候变暖当全球变暖情景比工业化前水平高出+1.5或+2.0℃时,作物产量的温度敏感性可能进一步增加,分别为(-0.33 ± 0.10)和(-0.51 ± 0.18)t·ha-1·°C-1,使作物对升温的敏感性©2021 THE COUNTORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇CCBY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)中找到。1. 介绍作为地球的第三极,中国的青藏高原是世界上海拔最高、面积最广的高山地区[1]。它也是气候变化的热点,观测到的变暖速率(图1(c))是全球平均值(每十年0.25-0.27 °C)的两倍它暴露在高水平的太阳辐射下,使青藏高原与其他高纬度地区有着相似的寒冷气候。该高原是三百万人口的家园,其中一半以农业为生[3]。西藏的种植制度也很独特。藏族人民的传统主食是青稞(Hordeum vulgareL.,或“青柯”),这是唯一可以生长在海拔4000米以上的作物;它占中国西藏自治区(TAR)内作物种植面积的约60%和约谷物产量的约70%。青稞的种植和生产也孕育了独特的藏族文化。在过去的三十年里,西藏自治区的产量和人口同时增加(图1)。( 1)两 者 都 有 明显的 强化作 用 。*通讯作者。电子邮件地址:slpiao@pku.edu.cn(新加坡)Piao)。食品供应和需求。由于近十年来产量增长趋于平稳,供需平衡趋紧(图11)。 1),以及越来越多的证据表明全球广泛的气候变暖对作物产量的负面影响[4-6],应该引起人们对气候变化对西藏作物产量影响的关注。然而,缺乏证据的影响,快速变暖对西藏限制了目前的理解,西藏作物产量的气候变暖的反应。利用1985-2. 方法2.1. 数据集1985 - 2015年西藏自治区粮食种植面积和产量的时间序列来自《西藏统计年鉴》。西藏自治区的主要作物是青稞,约占作物种植面积的60%,约占谷物产量的70%。虽然青稞产量只有1985-1994年的数据https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.01.0122095-8099/©2021 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页:www.elsevier.com/locate/engT. Dorji,S.Piao,X.Wang等人工程14(2022)163164××··图1.一、(a)中国西藏自治区的高原大麦;(b)西藏自治区人口和作物产量的时间序列;(c)西藏自治区大麦种植区生长季节温度和降水异常的时间序列。GST:生长季温度;GSP:生长季降水量。TAR基本反映了青稞品种的变异(R2= 0.91,P0.01<; Fig. 附录A中的S1)。因此,我们对谷物产量变异的分析主要反映了大麦产量的变异大麦种植面积从MIRCA 2000数据集[7](附录A图S2)。月气候数据(包括平均/最高/最低气温、降水和太阳辐射)来自中国科学院气象强迫数据集(CMFD)的0.1°网格气候数据[8]。以5 ~ 8月为生长季,采用面积加权平均法计算了大麦生长区各网格的生长季温度(GST)、生长季通过根据谷物种植面积对每个网格单元(0.5°0.5 °网格)进行加权,获得整个TAR的年平均GST、GSP和GSR [9]。高于工业化前水平1.5 ° C和2.0 °C的升温情景的温度数据来自Pierre-Simon Laplace耦合模型第5版的偏差校正气候变化预测,加上NEMO低分辨率(IPSL-CM 5A-LR)[10],其中模拟从工业化前时期延伸到21世纪末。IPSL-CM 5A-LR还获得了不同变暖情景下整个TAR的温度变化2.2. 数据分析为了分析产量和气候之间的关系,我们首先基于一阶差分(即逐年变化)的常见方法对所有时间序列进行趋势消除[11,12]。第一差异的使用最大限度地减少了缓慢变化的因素,如作物管理,技术进步和大气二氧化碳(CO2)上升利用去趋势时间序列之间的简单相关性分析了1985-2015年期间产量与气候之间的关系。为了最大限度地减少协变变量的混杂影响,我们还进行了产量和一个气候变量之间的偏相关,同时对其他两个变量进行统计控制。通过使用1985-2015年期间15年的移动时间窗口重复普通相关和偏相关来检查温度-产量关系的暂时变化通过使用不同的时间窗长度(范围从10到20)重复相同的分析,测试了时间窗长度选择的稳健性。17年(附录A)S3)。相关性分析通常在较长的时间序列中更可靠我们在正文中介绍了15年窗口的结果,因为这是确保第一个和最后一个时间窗口中的数据点完全独立的最长时间窗口通过对产量与GST、GSP、GSR的多元回归分析,得到了产量对温度的敏感性对ST与GST进行回归分析,以探讨ST时间变化的可能原因。使用回归模型,我们还将ST外推到不同的气候变化情景(1.5和2.0°C)中,置信区间为95%。3. 结果3.1. 作物产量变化主要是由温度异常驱动的首 先 , 我 们 分 析 了 过 去 30 年 的 产 量 ( DY ) , 生 长 季 温 度(DGST),降水量(DGSP)和入射太阳辐射(DGSR)的年际变化(图2),通过第一个差异(见第2节)[11,12]来消除趋势。在整个1985-2015年期间相关分析表明,在控制D GSP和D GSR的情况下,DY与DGST呈显著负相关(RY-GST=-0.37,P=0.05; 2(b))。平均而言,温度异常升高1度导致产量损失0.11 t· ha-1。 另一方面,D Y似乎也与D GSP和D GSR相关(图1A和1B)。然而,在偏相关分析中,在控制了其他气候因素后,这些相关性消失(P > 0.05;图2(e)和(f))。 2(e)和(f))。总之,结果表明,在驱动TAR产量变化方面,D GST比D GSP和D GSR更重要,这是合理的,因为西藏农田暴露于丰富的太阳辐射(年平均太阳辐射约为7.2 10 9Jm-2a-1),并广泛进行灌溉管理[13]。3.2. 作物产量似乎对温度升高更敏感由于产量变化主要是由温度异常(图2)驱动的,而温度异常在过去30年中迅速上升(图1),下一个问题是作物产量对温度升高的反应是否在同一时期发生了变化。为了回答这个问题,我们分析了15年移动时间窗内DY和DGST之间的关系(图3(a))。如图3所示,DY与DGST的偏相关(RY-GSTT. Dorji,S.Piao,X.Wang等人工程14(2022)163165·········图二、(a、c、e)第一次产量差异与TAR中的(a、b)GST、(c、d)GSP和(e、f)GSR之间的时间序列和(b、d、f)关系Rsimple和Rpartial分别表示普通相关系数和偏相关系数2000年以后,RY-GST当DGSP和DGSR被控制时,DY和DGST之间的相关系数的这种变化也是稳健的。由于DY和DGST的标准差在不同时间窗内没有显著变化(附录A图S4),因此DY和DGST之间的负相关性增加应该是由于作物产量对温度升高的负响应增强。实际上,DY对DGST、DGSP和DGSR的多元回归表明,GST每升高1 °C,在前15年的时间窗口内将使产量减少(0.13 ± 0.20)t ha-1;然而,在2001-2015年期间,对应于相同数量GST升高的产量损失几乎翻了一番((我们进一步进行了两个额外的分析,以评估在DY和DGST(R首先,我们研究了几个极端年份的数据是否可能导致所观察到的R Y-GST和S T的变化。通过进行500次引导分析,我们发现R前15年为-0.42 ± 0.21,后15年为-0.70 ± 0.17。两个时期的R 同样,ST从前15年的(-0.13 ± 0.07)t ha - 1 °C-1显著(P因此,负R其次,我们测试了所观察到的R我们进行了相同的移动窗口分析,时间窗口长度从10年到17年不等。结果表明,无论时间窗长度如何,R不同时间窗长度的第一个和最后一个时间窗之间的平均ST增量为100% ± 49%,范围为55%(17年时间窗)至177%(12年时间窗)(附录A图S3)。因此,在过去的三十年中,负R3.3. 气候变暖对西藏自治区的负面影响在过去的30年中,TAR的ST(-2% °C - 1至-4% °C - 1)的幅度温度升高(然而,气温升高对西藏作物产量的负面影响尤其令人担忧,因为之前的假设认为高纬度和高海拔地区的作物产量或多或少会受益于气温升高[14]。这些发现也可能意味着,在某些潮湿和寒冷地区,气候变暖对作物产量的当代好处[15]可能很快就会消失。此外,在20世纪80年代,T. Dorji,S.Piao,X.Wang等人工程14(2022)163166·图3.第三章。TAR中产量和GST的第一差异之间的相关系数以及产量对GST的敏感性的暂时变化(a)相关系数的暂时变化(R简单和R偏分别代表普通和偏相关系数;虚线点代表10%显著性水平);(b)作物产量GST敏感性的暂时变化(ST代表从多重线性回归得出的敏感性);(c)R偏与GST之间的关系;(d)ST与GST之间的关系。20世纪90年代到21世纪初的显着负增长可能与GST的快速上升有关(图。 1(c))。 图 3(c)和(d)显示RY-GST与GST强相关(R =-0.78,P0.001)<。当GSP和GSR在统计学上被控制时,这种关系变化不大(R=尽管GSP也显示出较大的增加趋势(3 mm a<-1,P 0.05;图1(c);附录A图S6中GSR的趋势不显著),但在部分消除分析中,GSP和GSR的变化与R Y-GST的变化不显著相关(附录A图S6)。 S7)。4. 讨论我们提出了两种可能的机制来解释我们的发现。首先,考虑到饱和水压与温度之间的指数关系[16],在较温暖的气候中,相同的温度升高量可能导致更大的大气水分亏缺。这种较大的水蒸气压亏缺(VPD)会降低气孔导度,从而降低光合作用[17],导致作物生产力下降。通过改变大气需水量来区分直接变暖影响和间接影响并不容易。然而,偏相关分析表明,近几十年来,D Y与D Tmin的偏相关不显著,偏相关系数在整个研究期间保持相对稳定。 S8)。相反,近几十年来,D Y与D Tmax之间的偏相关性显著(P0.05<),并且发现D Y与D T max之间的负偏相关性随着时间的推移而加强(图11)。S8),其中解释了所观察到的R白天温度(Tmax)与夜间温度(Tmin)第二,虽然西藏自治区的平均GST相当低,但夏季(7月和8月)白天的温度仍然相当高(> 25 °C)(附录A图)。 S9)。最近对主要温度阈值的研究表明,即使对于海拔相对较低的西藏农田,光合作用的最佳温度仍然低于25 °C [18]。这一发现表明,在大麦发育的最佳温度之外存在显著的温度胁迫[19],这可能对产量产生负面影响[20]。事实上,西藏的夏季正好是高原大麦气温上升导致炎热天气的强度和频率增加,这可能导致更严重的产量下降[24尽管如此,关于西藏青稞生殖生长的信息仍然非常有限,这阻碍了我们缩小主要造成负面变暖影响的确切点应力。今后的研究应加强对青藏高原青稞物候和生长指标的监测,并鼓励在不同生育期进行人工增温试验,以进一步了解导致产量负效应增加的机制。T. Dorji,S.Piao,X.Wang等人工程14(2022)163167············从过去30年气候变暖导致产量对GST的敏感性增加推断,我们预计在更温暖的未来,作物产量变化对温度变化的负响应会更强。通过将GST和S T之间的历史关系外推到预测的气候变化,我们发现ST可能会从(-0.19 ± 0.04)t ha - 1 °C - 1,即现代气候下的(4.3% °C - 1 ±0.9% °C - 1)变化到(-0.33 ± 0.10)t ha - 1 °C-1(-7.5% °C - 1 ±2.3% °C - 1)在高于工业化前水平1.5 °C的情景下,以及在2.0 °C变暖情景下的(-0.51 ± 0.18)t ha - 1 °C-1(-11.6% °C - 1 ± 4.1% °C - 1)(图4)。这意味着,即使《巴黎协定》设定的气候目标(升温1.5 °C情景)[27]能够实现,西藏农作物产量对温度的敏感性仍将增加到过去三十年的近两倍。以前的研究假设一个不变的ST随着时间的推移[4,28]可能大大低估了未来变暖对作物产量的影响。随着持续变暖,西藏农作物产量对预计更频繁的极端高温事件的脆弱性也将增加,使粮食安全和西藏人民的独特文化处于危险之中。5. 结论和未来展望总的来说,我们发现在过去的30年里,西藏自治区的作物产量对温度变化的负响应。产量对GST的表观敏感性大约增加一倍。这一发现与之前的研究相反,这些研究表明温度变化对美国玉米产量的影响减弱[29],这意味着增加降水或大气CO2可能不会减轻负面的变暖影响,至少在TAR中是这样。我们的分析还质疑经常使用的假设恒定的作物产量对温度的敏感性预测未来作物产量对气候变化的反应。当代文献主要集中在“四大”作物;然而,我们的研究结果提供了对作物系统的新见解,该系统在生物学和文化上都是独特的。虽然我们对TAR中独特的作物系统如何应对气候变化的理解仍然包含很大的不确定性-特别是与过程建模和其他方法相比时-但它提供了一条额外的证据,图四、不同增暖情景下TAR的预测ST左、右部分分别代表ST和GST之间的历史关系和预测未来关系。灰色区域和红色区域分别代表S T的历史和未来估计值的95%置信区间。两条黑色垂直线分别代表比工业化前水平升高1.5 °C和2.0 °C的情景。作物模型预测[30]。我们的发现强调了进一步实验和建模工作的紧迫性,以确保区域/全球粮食安全和世界第三极西藏人民的生活方式致谢本工作得到了第二次青藏高原科学考察与研究计划(2019QZKK0405)和国家自然科学基金项目青藏高原地球系统基础科学中心(41988101)的支持。作者Shilong Piao和Xuhui Wang设计了这项研究。Chuang Zhao进行了统计分析。策秋多吉、赵壮、朴世龙、王旭辉、刘宝华起草了手书.所有作者都对结果的解释和内容的讨论做出了贡献。遵守道德操守准则Tsechoe Dorji 、Shilong Piao 、 Xuhui Wang 、Chuang Zhao 、Baohua Liu、An Ping Chen、Shiping Wang和Tao Wang声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。附录A.补充数据本文的补充数据可在https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.01.012上找到。引用[1] 张扬,李柏英,郑东. 关于中国青藏高原边界和面积的讨论。Geogr Res2002;21(1):1-8.[2] Stocker TF,Qin D,Plattner GK,Tignor MMB,Allen SK,Boschung,etal.,编辑。2013年气候变化:物理科学基础(第一工作组对政府间气候变化专门委员会第五次评估报告的贡献)。剑桥:剑桥大学出版社; 2013.[3] Guedes JDA,Lv H,Li Y,Spengler R,Wu X,Aldenderfer M,et al.青藏高原早期南民族考古2015;11:91-114。中文.[4] Lobell DB,Burke MB,Tebaldi C,Mastrandrea MD,Falcon WP,NaylorRL. 2030年优先考虑适应气候变化的粮食安全需求。 Science2008;319(5863):607-10.[5] Asseng S,Ewert F,Martre P,Rötter RP,Lobell DB,Cammarano D,et al.Risingtemperatures reduce global wheat production. 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