非线性温度影响表明在气候变化下美国作物产量受到严重损害

文章来源:环境管理与政策研究中心陆卜梵2020-03-05 16:38

农业与气候直接相关,是气候变化影响的研究重点对象。玉米和大豆是美国最普遍的农作物,棉花是其播种面积第四大的作物。作为世界上最大的农产品生产商和出口商,气候变化对美国的影响可能会对全球食品供应和价格产生广泛影响。Schlenker等人2009年发表在PNAS上的文章Nonlinear temperature effects indicate severe damages to U.S. crop yields under climate change利用美国1950-2005年间玉米、大豆和棉花的县级产量面板数据,与细尺度天气数据配对,估算天气与产量间的联系,并结合Hadley III模型的气候预测数据估计本世纪末的玉米产量。
文中采用的农作物产量数据来源于美国农业部国家农业统计局,涵盖1950-2005年间美国大多数县,其中玉米、大豆、棉花产量分别有105981、82385、31540条观测值。细尺度的天气数据包括每种作物每天在每个1℃温度区间内暴露的时间长短,并汇总了所有作物生长季节的每个县内的特定位置。回归模型假设温度对产量的影响随着时间的推移是累积的,并且产量与总暴露量成正比。控制变量包括总降水量的二次方、二次时间趋势,同时控制县级固定效应。考虑三种函数形式,在每个3°C温度区间内具有不同增长率的阶跃函数,八阶契比雪夫多项式,以及分段线性函数。回归模型的最强假设是温度效应的可分性。气候变化预测数据来自Hadley III模型,共四种排放情景,并对2020-2049年、2070-2099年作出产量的中期和长期预测。
研究结果表明,产量增长随着温度上升至29-32°C而逐渐增加,然后急剧下降,对于玉米、大豆、棉花而言,临界温度分别为29、30、32°C。保持当前种植区域不变,在Hadley III最慢的变暖情景(B1)下,预计到本世纪末,面积加权平均产量将下降30-46%,而在最快速的变暖情景(A1FI)下,则将下降63-82%。该文采用的阶跃函数、多项式和分段线性模型,与平均温度模型、月均温生长日数和日均温生长日数相比,样本外模型预测比以前的统计模型更准确。在县的横截面和总的年度时间序列中都观察到了产量与温度之间的非线性关系,且这种非线性关系在较凉的北方与较暖的南方相似、1950-1977年与1978-2005年相似。更高的降水量部分缓解了极端高温带来的损害。估计的气候变化影响对指定的生长季节不敏感,并且与时间可分性一致。
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