氣候數據可提前預警作物歉收

　　隨著氣候變化給農業生產帶來了更多不確定性，各國政府和商業團體也越來越關注對作物產量的預測。據物理學家組織網7月22日報道，一個由日本、美國、英國等多國人員組成的國際小組提出，氣候數據可以在收獲前的幾個月幫助預測某些農作物的歉收情況。相關論文發表在7月21日的《自然·氣候變化》上。

　　該研究由日本國家農業—環境科學研究所領導。研究人員發現，在大約1/3的全球耕地中，溫度、土壤水分與小麥、水稻的收獲產量之間存在密切關系。用計算機模型可以提前3個月預測全球約20%的小麥和水稻產地是否會歉收。

　　他們利用一個新的作物模型，結合溫度、降水預測以及1983年到2006年的衛星觀測數據，分析了玉米、大豆、小麥和水稻4種作物。模型顯示，對小麥和水稻的預測大部分是成功的。對一些小麥和水稻主要出口國所在地區，如澳大利亞和烏拉圭等地，能提前幾個月預測作物歉收情況。除了能預測由嚴重干旱及其他極端天氣導致的大規模作物減產，模型還能預測產量上的一些小變化。

　　從全球范圍來看，雖然預測精度只有三成左右，但研究人員希望通過完善預測參數來提高預測精度，并指出僅利用氣溫和土壤水分數據就能夠預測到這個水平，今后若能利用更加精密的氣象數據，可預測的區域將更加廣泛。

　　論文合著者、英國利茲大學教授安迪·查林諾說：“極端氣候的影響比小的氣候變動更容易預測，在全球的許多地方，即使是產量上5%的變化，該模型也能正確地模擬出來。”

　　美國國家航空航天局戈達德生物圈科學實驗室的莫莉·布朗解釋說，氣候在作物產量與歉收中的作用或許更直觀，但要演示出來卻很困難，因為社會與經濟因素起了主要作用，包括農業技術、化肥、種子和灌溉設施，是決定一個農場產量的關鍵。但氣候因素仍會引起好壞年景的差異。“我們試圖確定天氣因素在其中起了多大作用。對于特定地區的特定作物來說，它造成了巨大差異，尤其是對小麥。這篇論文為我們提供了一種工具，有助于理解經濟領域之外的變異性來源。”

　　該研究項目旨在讓貧困國家的農民能在好年景取得更好的收成，在不好年景建立緩沖機制。布朗說：“我們可以制定一個新框架，對衛星數據和氣候預測模型做進一步探索。”比如，若能在水稻結籽甚至種植前，預測未來是好年景，農民就能獲得貸款用于投資技術，以充分利用好天氣優勢，保險公司也會降低保費;如果預測是壞年景，可能貸款變少而保費提高，并使決策者預先制定促進糧食生產的舉措，投資必要的基礎設施，它可能起到一個社會安全網的作用。