气候趋势对西乌兹别克斯坦农业的影响

温度对植物开发起着关键作用极端热冷温度会干扰甚至停止植物生长,严重影响作物产量独立研究者Julian Schlubach研究西乌兹别克斯坦农区气候趋势分析本地气象资料和气专委未来气候预测以确定原生作物曾经和将来如何受变暖气候影响

因气候变化提高温度不仅会通过海平面上升、干旱和极端天气对人类居住产生深远影响。气候变化的影响也对农粮生产构成巨大挑战。上升温度代表着全世界植物压力增增蒸发冷却可在一定程度上减轻压力然而,这也增加水的消耗量。在这方面,雨模式应同温度趋势并举研究干旱和半干旱地区研究可侧重于温度趋势

乌兹别克斯坦大陆气候冷冬热夏西乌兹别克斯坦半干旱沙漠区,每年雨量不到100毫米,高度依赖Amu Darya分水岭灌溉冷冬温度影响农植物,但研究区的主要风险是增加夏温和春温

Julian Schlubach查看日夜温度趋势并比较政府间气候变化问题小组未来气候模型并把这些温度趋势 与已知植物生理容容Schlubach还展示了如何将温度分析整合到世界其他区域农业降尺度模型中去

温度可能会变暖到22世纪大米和棉花不再能生存的夏令田

西乌兹别克斯坦气候研究
四座气象站选自全区域,北南相距约100千米不等。台站间季节性变异主要归因于南北位置以及附近有植被和水量或沙漠

Schlubach选择1986-1990至2013-2017两个五年期并取四站气象数据相隔23年的2个时段将提供33年趋势分析,并伴之以21世纪从IPCC趋势模型数据水平将给适时日夜温度提供足够大统计值,以确定对区域农业的影响

温度对农业的影响
温度是植物生命从发芽到生长、开花和种子生产等每一阶段的一个基本因素虽然关于气候变化对农业影响的大多数研究侧重于干旱、海水淹没洪水等,高温也可能影响植物生长和产量

典型地说,植物生产率随温度上升提高直到最大生产率点实现到达最大生产率点后,工厂生产率急剧下降,直至达到零生产率点多数植物的生产率开始下降超过35摄氏度植物可以通过提高蒸发速率在一定程度上补偿温度温度达零生产率点后,植物范式关闭(植物孔隙介于植物和大气间)。停止光合作过程 停止植物生长

本研究侧重于温度上升对冬季小麦和夏令作物棉花和米的影响,因为这些是该区域种植的主要作物。棉米最优最高温度范围分别为32摄氏度和33摄氏度但仍无法在低温下生长,小麦可承受低温,但停止生长超过30摄氏度温度增高最大温度范围将影响作物产量作物关键开发阶段高温,如开花或粮食开发,也不利于预期产量

Schlubach研究取区域温度趋势数据,以深入了解未来作物产量和变化裁剪季节研究方法还可以与补充现场研究相适应,允许中亚内外不同地区降尺度模型

西乌兹别克斯坦温度趋势
IPCC表示,中亚区域平均热量为1-2摄氏度,全区域基于水文和地理差异的巨大区域差异模型虽然不向这个分区说明问题,但它提供点东西与四个气象站的数据比较本研究选择最稳健的气候假设到22世纪趋势,显示到本世纪末将增加3.7摄氏度

Schlubach研究使用温度35摄氏度日温度下降超过此值 算作植物健康受负面影响20摄氏最低夜间温度研究还测量0摄氏度以下冬日数以评估冬季变暖水平

自1986-1990年和2013-2017年两个五年期四站趋势评价显示35摄氏度以上日数明显上升趋势增加时间从每年0.39天到1.19天不等。微量淡化冷淡数日数,但没有春季和夏季温度上升那么显著基于IPCC预测通向21世纪的趋势,热日数有可能继续增加估计显示35摄氏度以上天数将从1986年的28天增加至2100年的164天。至2100年,单日都不适合5-9月期间植物生长

分析还显示,热日增加最多的年份是5月和8月,这意味着夏季正在扩展。这可能表示春速播种时间较早,但也表示夏初停止种植前短段

温度增加对作物的影响
研究显示日数明显上升趋势,温度超过35摄氏度并改变季节性因此,可以假设必须适应种植时间,产量无论如何都会受到不利影响。

这份批判性新研究揭示未来全球农业面对气候变化的严峻现实

其它研究表明棉花和小麦产量到2050年将分别下降19-31%和13-32%大米较能恢复热量,但其产量在21世纪仍有可能下降稻田还因地表水蒸发和灌溉水复用而增加土壤盐度。大量使用Amu Darya水导致1960-1990年期间盐度翻番初春温度上升可能有益于一些冬季作物

温度可能会变暖到22世纪大米和棉花不再能生存的夏令田温度上升,加之高温导致对灌溉水的需求增加,到2050年Amu Darya流出大量损失,意味着农业实践发生巨变本区域需要政策支持向弹性更强的农业过渡

西乌兹别克斯坦农区及以外
关键新研究揭示未来全球农业面对气候变化的严酷现实:高温反反馈循环、水需求增加和缺水增加西乌兹别克斯坦研究区突出显示了不确定的未来,那里的作物产量有可能急剧下降到当前作物不再生存的地步。同时水使用量将增加,水可用量将下降

这项研究将使本区域的决策者和农艺家能够调整农作实践,改变种植时间或支流以适应高梁、小米或更具抗药性蔬菜和水果等更具抗药性作物

虽然这项研究受年度间和年度内气候数据变异的可能不准确性的限制,但随时间推移总趋势是可以区分的。主要的不确定性与变化路径相关深入研究评估可比土壤和灌溉条件的作物产量趋势,将可改善地方一级的分析。此外,分析模型可用雨模式和蒸发数据微调供其他区域和分区使用这可能使我们能够预测农业适应过程提高农业生产在气候变化背景下的恢复力