□陳澤華，張 旭，張雨雨，夏晨茜，劉雨熙，劉夢鴿，黎 明

（湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 武漢 430068）

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)本質(zhì)上與氣候變化和自然資源密切相關(guān)，氣候變化以及由此產(chǎn)生的環(huán)境脆弱性直接影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力。因此，在氣候變化背景下探索如何維持原有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)運行及建立適應(yīng)現(xiàn)有氣候變化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機制成為首要問題。中國作為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國，目前傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式仍占主導(dǎo)地位，因此氣象因素仍是影響中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的決定性因素。研究發(fā)現(xiàn)，隨著近年來溫度的提升，全球糧食減產(chǎn)30%，如果考慮氣候變化所致的降水量減少和極端氣候增加等多種因素，糧食產(chǎn)量的降低可能導(dǎo)致區(qū)域及國家層面的糧食安全問題。

在世界范圍內(nèi)尋求可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式以滿足全球日益增加的糧食需求，削減大氣溫室氣體排放水平，防止其對自然生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的人為干擾，成為區(qū)域?qū)用孓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要關(guān)注的重點內(nèi)容。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)本身是極其脆弱的生態(tài)系統(tǒng)，氣候變化所導(dǎo)致的氣象因素及極端氣候事件會即時性地影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。因此，基于地方與區(qū)域需求，探索農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性和適應(yīng)能力，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供重要理論依據(jù)。本研究通過低成本的運算工具，就區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要指標和氣候變化因素的關(guān)聯(lián)性進行分析，為未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，同時為管理者制訂相關(guān)政策提供借鑒。

1 研究對象與材料

1.1 研究對象

研究選擇2003—2020 年氣候數(shù)據(jù)中的溫度、降水與二氧化碳（CO2）排放量及糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析。其中，氣候數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》及CEADs中國碳核算數(shù)據(jù)庫，糧食數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒》及中國飼料行業(yè)信息網(wǎng)、天下糧倉網(wǎng)。

1.2 研究方法

選取中國糧食產(chǎn)量為研究樣本，選擇移動平均法分析進行了模擬。自回歸積分移動平均模型1970 年由Box＆Jenkings 提出，并廣泛應(yīng)用于時間序列的分析與預(yù)測。移動平均法基于第一項數(shù)值計算其序時平均數(shù)，而后逐項移動，求出移動平均數(shù)。公式如下。

2 結(jié)果與分析

2.1 全國歷年氣候變化動態(tài)

全國2003—2020 年溫度動態(tài)變化數(shù)據(jù)如圖1 所示，2003—2020 年年平均溫度為14.4 ℃，近年來溫度變化極值出現(xiàn)頻率增加，其中，2007 年年平均溫度為14.9 ℃，2012 年年平均溫度為13.8 ℃。

圖1 全國2003—2022 年平均溫度變化

如圖2 所示，2003—2020 年全國年平均降水量呈增加態(tài)勢，總體平均降水量在905.5 mm，2016 年出現(xiàn)最高降水量1 128.9 mm，在2011 年出現(xiàn)最低降水量787 mm。

圖2 全國2003—2022 年降水量變化

如圖3 所示，在2020 年出現(xiàn)最高二氧化碳排放量達10 503.75 mt，2003 年出現(xiàn)最低二氧化碳排放量為4 249.68 mt，2003—2020 年平均二氧化碳排放量在8 318.6 mt。

圖3 全國2003—2022 年二氧化碳排放量變化

2.2 全國歷年糧食產(chǎn)量變化與預(yù)測研究

如圖4 所示，2003—2020 年我國糧食產(chǎn)量變化總體上呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢。

圖4 全國2003—2020 年糧食產(chǎn)量

運用2003—2020 年全國糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，基于簡單移動平均預(yù)測模型，得到歷年糧食的預(yù)測值，結(jié)果如圖5 所示，2003 年為糧食產(chǎn)量最小，2020 年糧食產(chǎn)量最高，2003—2020 年平均糧食產(chǎn)量為58 133 萬t。

圖5 簡單移動平均預(yù)測模型預(yù)測糧食產(chǎn)量

簡單移動平均預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果能夠較好地擬合實際全國糧食產(chǎn)量，說明該簡單移動平均預(yù)測模型具有良好的預(yù)測效果。根據(jù)殘差分析結(jié)果，數(shù)據(jù)分布為白噪聲，分布為正態(tài)分布，如圖6 所示，該模型滿足分析需求。

圖6 實際值與預(yù)測值殘差圖

2.3 氣候變化因素對糧食產(chǎn)量的影響

如圖7 所示，對溫度變化與糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)運用Cubic 線性回歸模型進行擬合，R2值為0.316 2。結(jié)果顯示，溫度變化與糧食產(chǎn)量呈顯著性相關(guān)。因此，溫度對糧食產(chǎn)量的影響在一定程度上反映出氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。

對降水量變化與糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)運用Cubic 線性回歸模型來進行擬合，如圖8 所示，R2值為0.446 3。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，降水量變化與糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)顯著性相關(guān)（P＜0.05）。因此，降水量是未來糧食生產(chǎn)過程中需要關(guān)注的重點環(huán)節(jié)。

圖7 溫度變化對糧食產(chǎn)量的影響

圖8 降水量變化對糧食產(chǎn)量的影響

由圖9 可知，通過對二氧化碳排放量變化與糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)運用Cubic 線性回歸模型進行擬合，采用擬合性較高的三階二項式趨勢線，R2值為0.948 1。可見，二氧化碳排放量變化與糧食產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)較高，因而二氧化碳排放量變化對糧食產(chǎn)量影響較大，這也在一定程度上反映出二氧化碳（CO2）上升對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的促進作用。

3 討論

本研究采用了一種基于簡單移動平均的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法。結(jié)果表明，簡單移動平均能夠很好地實現(xiàn)糧食產(chǎn)量的預(yù)測分析。同時，基于殘差分析結(jié)果，模型滿足預(yù)測需求。

農(nóng)業(yè)高度依賴特定的氣候條件，試圖了解氣候變化對糧食供應(yīng)的整體影響可能很困難。溫度和二氧化碳（CO2）的增加可能對某些地方的某些作物有益，但前提是必須滿足養(yǎng)分水平、土壤濕度、水的可用性和其他條件。干旱和洪水的頻率以及其嚴重程度可能會給農(nóng)民和牧場主帶來挑戰(zhàn)。

本研究發(fā)現(xiàn)，溫度、降水量、二氧化碳（CO2）3 種因素會影響農(nóng)作物的生長發(fā)育、生長環(huán)境以及種植規(guī)律等方面，進而影響糧食的產(chǎn)出數(shù)量。由圖7～圖9可知，二氧化碳（CO2）作為重要的溫室氣體，是造成當(dāng)前氣候變化的重要因素，但同時也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中必需的肥料，一定程度的二氧化碳（CO2）排量升高可以顯著增加植物的光合作用，從而促進糧食產(chǎn)量增加，因此糧食產(chǎn)量的變化需要綜合考慮眾多氣候影響因素。

圖9 二氧化碳排放量變化對糧食產(chǎn)量的影響

隨著全球氣候變化，氣溫上升直接影響作物生長的外部環(huán)境發(fā)生著細微的變化，這些變化又直接影響到作物的生長。從作物生長需求的環(huán)境條件來說，氣候變暖會使低溫凍害等災(zāi)害減少、作物春季物候期提前、種植期延長，很大程度上將會促進作物生長，有利于糧食的生產(chǎn)。

降水量是否適宜取決于地面狀況、土壤性質(zhì)、降水強度、當(dāng)時的土壤水分狀況和作物的需水量等因素。有效降水是指實際補充到植物根層土壤水分，故有效降水區(qū)間內(nèi)降水量越大，其對糧食作物的生長有益性就越大。

二氧化碳（CO2）等溫室氣體濃度增加會使農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)生一系列變化，并可能影響農(nóng)業(yè)種植生產(chǎn)決策、品種改良、土地利用、農(nóng)產(chǎn)品價格政策和技術(shù)改進等一系列問題。大量研究結(jié)果表明，大氣中的二氧化碳（CO2）濃度升高，大部分農(nóng)作物產(chǎn)量將會有所增加。

總體而言，氣候變化可能會直接影響農(nóng)作物種植，氣候變化的影響還需要考慮影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的其他因素。溫度、二氧化碳（CO2）含量以及極端天氣的頻率和強度變化可能對作物產(chǎn)量產(chǎn)生重大影響。溫度升高可能會使許多作物生長得更快，但也會降低作物產(chǎn)量產(chǎn)量。在較溫暖的條件下，作物往往生長得更快，然而，對于某些作物（如谷物），快速生長減少了種子生長和成熟的時間，這可能會降低產(chǎn)量。對于任何特定作物，溫度升高的影響將取決于作物生長和繁殖的最佳溫度。在一些地區(qū)，變暖可能有利于區(qū)域通常種植的作物類型，但是，如果變暖超過作物的最佳溫度，產(chǎn)量可能會下降。

4 結(jié)論

毫無疑問，農(nóng)業(yè)是受氣候變化影響最大的行業(yè)，在未來幾十年里，滿足世界上日益增長的糧食需求可能會變得更加困難，因為世界上一些最貧困地區(qū)的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)已經(jīng)面臨著人口增長和收入增長的挑戰(zhàn)。氣候變化改變了溫度和降水模式，對作物生產(chǎn)有直接影響。氣候變化將對區(qū)域水文產(chǎn)生直接影響，通過改變作物可用水量來影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。此外，氣候變化下的溫度升高在很大程度上會增加蒸散量和影響作物的生長需求。降水變化對作物產(chǎn)量會有一定的影響，未來日照時數(shù)和降水會呈下降趨勢，氣溫會保持上升趨勢，而日照時數(shù)減少、氣溫上升和降水減少不利于糧食增產(chǎn)；非氣候要素投入會改變氣候要素變化對糧食作物生產(chǎn)的影響，隨著氣溫上升、降水減少，增加灌溉、化肥投入會顯著提升糧食產(chǎn)量。因此，未來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可從人工光照技術(shù)開發(fā)、推廣耐旱作物品種、完善農(nóng)田灌溉設(shè)施等方面予以重點提升，從而提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的氣候韌性。