中国农业生产的气候影响范文

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1未来中国气候变化的模拟

1.1中国气候的背景特征

分析中国气候的背景特征对于模拟未来中国气候的变化和评估其对农业生产的影响是必不可少的。参考世界气象组织的观点,即背景期限的选择应是易获取所需的气候观测数据和非气候背景数据,同时背景期限应尽量接近当前时间从而使之能用来解释未来气候的变化。故本文选用1958～1997年作为分析未来气候变化的背景期限,根据该期限内中国310个气象站的月平均降水量,月平均最高、最低气温,日照时数等气象参数,利用GIS技术分析中国气候的背景特征。

1.2建立气候变化的方案

气候变化方案常定义为在自然状态和可接受的CO2(或其它痕量气体)水平预测下,大气中某些气象参数连续不断的一系列变化。通常来说,所建立气候变化方案的数量旨在把握气候变化可能影响的程度,限制与之相关的不确定性[5]。在模拟未来中国气候变化情景研究中,主要依据现有大气环流模型的先进性、分辨率、有效性、代表性4个标准,本文选用3个GCM模型,即HadCM2,CGCM1(ThefirstversionoftheCanadianGlobalCoupledModel)和ECHAM4来模拟。所选大气环流模型都是最近发展的全球三维大气环流模型耦合全球混合层海洋与海冰模型。3个模型下,CO2浓度倍增情景下全球平均气温的响应分别为上升2.5℃、3.5℃和2.6℃。根据3个模型,建立了未来气候变化的6种方案。表2表明上述3个GCMs和所建立气候变化方案的详细情况。

1.3模拟未来中国气候变化的情景

根据不同方案下GCMs模拟的结果,可分析未来中国气候变化。通常,用GCM模拟的气温分别与该模式背景气温的差值表示气温变化;用GCM模拟的降水量同该模式背景降水量之间的差值与该模式背景降水量的百分比表示降水量变化。不同气候变化方案下,中国未来气候变化的情景如表2。

1.3.1中国气温上升的情景

(1)气候变化将使中国境内的平均气温普遍升高。如在HadCM2GX方案下,2020s、2050s、2080s中国的年平均气温将分别比现在增加1.5℃、2.5℃、3.8℃。(2)一般来说,气温升高的幅度在高纬度地区大于低纬度地区;内陆地区大于沿海地区。如在HadCM2GX方案下,2020s、2050s、2080s中国东北、华北和西北地区的年平均最低气温将比现在升高1.8℃、2.8℃、4.4℃,其幅度明显大于中国华南、西南地区的年平均最低气温升高值1.6℃、2.1℃、3.3℃。同样,在CGCM1GG方案下,2020s、2050s、2080s中国华中、西北地区年平均最低气温将比现在升高2.5℃、4.9℃、7.5℃,其幅度也明显大于中国华东、华南地区年平均最低气温升高值1.8℃、3.7℃、5.8℃。(3)平均气温变化的季节分布随气候变化方案的不同而不同。如在HadCM2GX方案下,冬季、秋季年平均最高气温和最低气温的上升幅度明显大于春季、夏季。而在CGCM1GG和CGCM1GS方案下,冬季、春季年平均气温的上升幅度明显大于夏季、秋季。其它方案下,年平均气温变化的季节分布不太明显。但就所有气候变化方案而言,气候变化可能会使中国冬季相对变暖,而夏季相对变冷。

1.3.2中国降水变化的情景

气候变化下的中国降水变化较为复杂,它不仅随气候变化方案的不同而不同,而且其空间、季节变化也相对不明显。但比较所有气候方案下GCMs模拟的结果,则可发现:(1)在绝大多数气候变化方案下(除CGCM1GS方案),未来中国的总降水量将增加。如在HadCM2GX、CGCM1GG、ECHAM4GG3个方案下,2020s、2050s、2080s中国的总降水量将分别比现在增加5.8%、10.4%、18.6%;1.2%、4.7%、2.5%和8.2%、10.4%、13.6%。(2)在所有气候变化方案下,青藏地区的年平均降水量将明显增加。如HadCM2,CGCM1,ECHAM4等3个模型模拟结果表明,2020s、2050s、2080s青藏地区的年平均降水量将分别比现在增加4.9%、7.4%、11.9%;3.4%、7.1%、10.2%和12.5%、15.0%、20.6%。(2)在HadCM2GX和ECHAM4GG方案下,中国所有区域的降水将会增加;但在HadCM2GS和CGCM1GS方案下,中国华北、华中、华东、华南地区的降水将减少。(3)年平均降水量的季节变化随气候变化方案的不同而不同。如在HadCM2模型下,中国降水的增加主要集中于冬季;而在CGCM1模型下,降水的减少却主要集中于冬季,呈现出截然相反的变化趋势。同样在上述两种模型下,夏季降水的变化十分不明显。对ECHAM4模型来说,冬秋两季降水的变化明显大于春夏两季。

2气候变化对中国农业生产的影响

2.1农业生态地带模型(Agro-EcologicalZoning)的回顾

模拟了未来中国气候变化的情景后,本文主要利用国际应用系统分析研究所(IIASA)发展并改进的农业生态地带模型(AEZ)评估气候变化对中国农业生产的影响。20世纪70年代,联合国粮农组织(FAO)首先提出土地评价的基本原则[6]。自此以后,在FAO与IIASA的合作努力下,AEZ方法得到不断改进并应用于许多实例研究中。如1996年IIASA完成的气候变化对肯尼亚农业的影响[5,7]。通常来说,AEZ方法主要由3部分组成,即土地利用类型、土地资源数据库和计算潜在粮食产量以及按照土地单元和网格把各农作物、土地利用类型的环境需求与包含在土地资源数据库中各自的环境特征匹配的计算机程序。该方法不仅综合考虑了影响农业生产的各项因子,而且考虑了农业生产所需的基本条件,如水分、能量、营养物质等对作物的供应情况,借助GIS技术,可输出地理详尽化的作物生产潜力评价结果。更重要的是,它可直接评估气候变化对土地生产潜力的影响。

2.2气候变化对中国农业复种指数、可耕种土地面积和潜在粮食产量的影响

评估气候变化情景下农业的生产条件需首先了解影响土地生产潜力的一系列错综复杂且相互影响的因子,这包括农业复种指数、可耕种的土地面积、潜在粮食产量的变化。同时所有的影响评估也需考虑水资源的可获得性,即“灌溉+雨养”和“雨养”条件下气候变化对农业的复种指数、可耕种土地面积和潜在粮食产量的影响。

2.2.1气候变化对中国农业复种指数的影响

HadCM2GX方案下,“灌溉+雨养”和“雨养”条件下气候变化对中国农业复种指数影响的区域差异。根据图1,并结合其它气候变化方案下评估的结果,则可发现:(1)除了福建、广东、广西和海南部分省份外,气候变化将主要增加中国农业的复种指数。如“灌溉+雨养”条件下,2020s、2050s、2080s中国华北地区农业的复种指数将分别比现在增加14%、20%、34%(HadCM2GX方案),12%、21%、42%(CGCM1GG方案)和12%、19%、22%(ECHAM4GG方案)。(2)复种指数平均增加的幅度在中国西南地区、华中地区和华北地区明显大于西北和华南地区。除此之外,就东北地区而言,复种指数增加的幅度要大于华南地区,小于华北、华中和西南地区。在华东地区,上海、浙江两省复种指数增加的幅度较大。(3)比较“灌溉+雨养”和“雨养”两种条件下复种指数的变化,很明显,在中国东北、西北甚至华北部分地区,“灌溉+雨养”条件下复种指数增加的幅度要明显大于“雨养”条件下复种指数增加的幅度。相反,在中国华南地区,“灌溉+雨养”条件下复种指数减少的幅度要明显小于“雨养”条件下复种指数减少的幅度。(4)在青藏地区,无论在“灌溉+雨养”条件下还是“雨养”条件下,气温升高都将增加西藏地区农业的复种指数。但是,在青海,气候变化对其复种指数的影响不十分明显。

2.2.2气候变化对中国可耕种土地面积的影响

气候变化情景下中国可耕种土地面积的变化情景。在所有气候变化方案下,气候变化将增加中国东北、西北和高原地区可耕种土地的面积。如在HadCM2GS方案和“灌溉+雨养”条件下,2020s、2050s、2080s中国东北地区的可耕种土地面积比现在增加6%、13%、19%。相反,气候变化会减少中国华东、华中和西南地区可耕地的面积。如在HadCM2GX方案和“雨养”条件下,2020s、2050s、2080s中国华东地区可耕地面积将比现在减少6%、12%、19%。②就整个中国而言,无论是在“灌溉+雨养”还是“雨养”条件下,气候变化都将增加中国可耕种土地的面积。在“灌溉+雨养”条件下,可耕种土地面积增加的幅度变化于2.5%～16.2%之间;在“雨养”条件下,可耕种土地面积增加的幅度变化于2.3%～18.0%之间。③就中国华北和华南地区而言,气候变化对可耕种土地面积的影响随气候变化方案的不同而不同。

2.2.3气候变化对中国潜在粮食产量的影响

①气候变化将增加东北、西北和高原地区的粮食产量;减少华东、华中和西南地区的粮食产量。②就全国而言,气候变化对粮食产量的影响是积极的,仅在CGCM1GG方案下,气候变化对粮食产量产生消极影响。此方案下,2020s、2050s、2080s中国潜在粮食产量有可能减少5.7%、1.6%、5.3%。③就华北和华南地区而言,气候变化对粮食产量的影响随气候变化方案的不同而不同。

2.3气候变化对中国土地生产潜力的影响

展示了CGCM1GG方案下,“灌溉+雨养”和“雨养”条件下气候变化对中国土地生产潜力影响的区域差异。根据图2,并结合其它气候方案下的评估结果,则气候变化对中国土地生产潜力的影响可总结为:气候变化将明显增加中国东北地区的土地生产潜力。如在HadCM2GX方案和“灌溉+雨养”条件下,2020s、2050s、2080s中国东北地区的土地生产潜力将分别比现在增加16.0%、24.9%、36.8%;“雨养”条件下将分别增加12.1%、10.1%、35.3%。相反,气候变化也将明显减少中国华南、西藏地区的土地生产潜力。如同样在HadCM2GX方案和“灌溉+雨养”条件下,2020s、2050s、2080s中国华南地区的土地生产潜力将分别比现在平均减少6.5%、2.3%、5.1%;“雨养”条件下分别减少1.4%、1.1%、6.0%。所有方案下,西藏地区的土地生产潜力减少的幅度最大。②就中国华北、西北、华东、华中、西南地区而言,气候变化对土地生产潜力的影响随气候变化方案的不同而不同;同时也随“灌溉+雨养”和“雨养”条件的不同而不同。③如不考虑西藏地区,气候变化将对整个中国的土地生产力潜力产生积极影响;否则,就平均状况而言,气候变化将对中国的土地生产潜力产生消极影响。在“灌溉+雨养”条件下,减少幅度变化于1.5%～7.0%之间;在“雨养”条件下,减少幅度变化于1.1%～12.6%之间。

3结论与展望

利用大气环流模型和农业生态地带模型分析气候变化对中国农业生产的影响,其特点如下:①GCM模型的空间分辨率等较以往模型都有较大的提高;②温室气体浓度逐渐增加的气候变化方案,避免了平衡倍增方案的不现实性;③AEZ方法不仅综合考虑了影响农业生产的基本因子和条件,且为输出地理详尽化的评估结果提供了可能[5～8]。研究表明:(1)气候变化将使中国的平均气温普遍升高,且气温升高的幅度在高纬地区大于低纬地区,内陆地区大于沿海地区。如在HadCM2GX方案下,2020s、2050s、2080s中国的年平均气温将比现在上升1.5℃、2.5℃、3.8℃。就季节变化而言,气候变化会使中国冬季相对变暖,而夏季相对变冷。

此外,气候变化下中国的降水变化略显复杂,总趋势是中国东北、西北、青藏地区的降水将会增加,而东南沿海地区的降水有可能减少。(2)由于气温升高加上东北、西北、青藏和华北部分地区降水增多,中国农业的复种指数将普遍增加。此外,就中国东北、西北和华北部分地区而言,“灌溉+雨养”条件下复种指数增加的幅度明显大于“雨养”条件下增加的幅度;而在中国华南地区,“灌溉+雨养”条件下复种指数减少的幅度却明显小于“雨养”条件下减少的幅度。(3)气候变化将增加中国东北、西北和青藏地区可耕种土地的面积、潜在粮食产量,而华东、华中和西南地区可耕种土地的面积、潜在粮食产量将会减少。就华北、华南地区而言,气候变化方案不同,可耕种土地面积、潜在粮食产量的变化也不同。

就全国而言,气候变化对其可耕种土地面积的影响是积极的。“灌溉+雨养”条件下,可耕种土地面积增加的幅度变化于2.5%～16.2%之间;“雨养”条件下,变化于2.3%～18.0%之间。(4)气温升高将明显增加中国东北地区的土地生产潜力,而中国华南、西藏地区的土地生产潜力将明显减少,且西藏地区的土地生产潜力减少的幅度最大。就全国平均状况而言,气候变化将对其土地生产潜力产生不利影响。“灌溉+雨养”条件下,减少的幅度变化于1.5%～7.0%之间;“雨养”条件下,变化于1.1%～12.6%之间。