气候数据可提前预警作物歉收

　　随着气候变化给农业生产带来了更多不确定性，各国政府和商业团体也越来越关注对作物产量的预测。据物理学家组织网7月22日报道，一个由日本、美国、英国等多国人员组成的国际小组提出，气候数据可以在收获前的几个月帮助预测某些农作物的歉收情况。相关论文发表在7月21日的《自然·气候变化》上。

　　该研究由日本国家农业—环境科学研究所领导。研究人员发现，在大约1/3的全球耕地中，温度、土壤水分与小麦、水稻的收获产量之间存在密切关系。用计算机模型可以提前3个月预测全球约20%的小麦和水稻产地是否会歉收。

　　他们利用一个新的作物模型，结合温度、降水预测以及1983年到2006年的卫星观测数据，分析了玉米、大豆、小麦和水稻4种作物。模型显示，对小麦和水稻的预测大部分是成功的。对一些小麦和水稻主要出口国所在地区，如澳大利亚和乌拉圭等地，能提前几个月预测作物歉收情况。除了能预测由严重干旱及其他极端天气导致的大规模作物减产，模型还能预测产量上的一些小变化。

　　从全球范围来看，虽然预测精度只有三成左右，但研究人员希望通过完善预测参数来提高预测精度，并指出仅利用气温和土壤水分数据就能够预测到这个水平，今后若能利用更加精密的气象数据，可预测的区域将更加广泛。

　　论文合著者、英国利兹大学教授安迪·查林诺说：“极端气候的影响比小的气候变动更容易预测，在全球的许多地方，即使是产量上5%的变化，该模型也能正确地模拟出来。”

　　美国国家航空航天局戈达德生物圈科学实验室的莫莉·布朗解释说，气候在作物产量与歉收中的作用或许更直观，但要演示出来却很困难，因为社会与经济因素起了主要作用，包括农业技术、化肥、种子和灌溉设施，是决定一个农场产量的关键。但气候因素仍会引起好坏年景的差异。“我们试图确定天气因素在其中起了多大作用。对于特定地区的特定作物来说，它造成了巨大差异，尤其是对小麦。这篇论文为我们提供了一种工具，有助于理解经济领域之外的变异性来源。”

　　该研究项目旨在让贫困国家的农民能在好年景取得更好的收成，在不好年景建立缓冲机制。布朗说：“我们可以制定一个新框架，对卫星数据和气候预测模型做进一步探索。”比如，若能在水稻结籽甚至种植前，预测未来是好年景，农民就能获得贷款用于投资技术，以充分利用好天气优势，保险公司也会降低保费;如果预测是坏年景，可能贷款变少而保费提高，并使决策者预先制定促进粮食生产的举措，投资必要的基础设施，它可能起到一个社会安全网的作用。