氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量影響的實證分析

趙婉 北京理工大學(xué)人文與社會科學(xué)學(xué)院

氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量影響的實證分析

趙婉 北京理工大學(xué)人文與社會科學(xué)學(xué)院

以全球變暖為主要特征的氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響明顯，黃淮海地區(qū)是我國重要的小麥主產(chǎn)區(qū)，研究氣候變化對該地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響并對未來產(chǎn)出進行預(yù)測意義重大，通過運用直線滑動平均法、多元回歸法等分析工具，對黃淮海地區(qū)的未來小麥產(chǎn)量進行預(yù)測，為有關(guān)政府部門保障糧食安全提供依據(jù)。

氣候變化 黃淮海地區(qū) 小麥產(chǎn)量 影響

一、引言

氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了巨大沖擊，農(nóng)業(yè)作為半自然半人工的生態(tài)系統(tǒng)，是受氣候變化影響最為直接也是較為脆弱的生態(tài)系統(tǒng)之一。最新農(nóng)業(yè)影響因素評估表明，如果全球年均氣溫升高幾度或更高，糧食供給能力的增長將滯后于需求增長，勢必使糧食價格上揚，繼而危及國家糧食安全。過去20年除東北地區(qū)外，我國大部分地區(qū)均存在氣溫升高對糧食增產(chǎn)不同程度的抑制作用，氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響是不容小覷的。

氣候資源作為重要的農(nóng)業(yè)資源，其變化對農(nóng)業(yè)和自然生態(tài)系統(tǒng)亦影響深遠。黃淮海地區(qū)是我國重要的糧食基地之一，僅用全國7.7%的水資源，養(yǎng)育了34.3%的人口，生產(chǎn)了全國39.2%的糧食，GDP占全國的32.4%。研究這一極具代表性地區(qū)過往氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，有助于科學(xué)認識該地區(qū)氣候資源，使人們更好地利用當?shù)貧夂蛸Y源為農(nóng)業(yè)服務(wù)。同時，黃淮海地區(qū)作為全國最重要的小麥主產(chǎn)區(qū)，研究氣候變化對其產(chǎn)量波動的影響對保障我國未來的糧食安全具有深遠的意義。

二、黃淮海地區(qū)區(qū)域概況簡介

小麥是我國主要的糧食作物之一，是關(guān)系糧食安全的重要農(nóng)作物。黃淮海地區(qū)是我國重要的商品糧基地，也是全國小麥生產(chǎn)集中的地區(qū)。近幾十年來，小麥生產(chǎn)向黃淮海地區(qū)集中，黃淮海地區(qū)在全國的農(nóng)業(yè)地位不容忽視。

黃淮海地區(qū)位于北緯3 2°0 0＇～4 0°2 4＇，東經(jīng)112°48＇～122°45＇范圍內(nèi)，大致包括北京、天津和山東三省市的全部，河北及河南兩省的大部，以及江蘇、安徽兩省的淮北地區(qū)。該區(qū)域北起燕山，西沿太行山、伏牛山，南抵淮河干流及蘇北灌溉總渠，東面瀕臨渤海與黃海，面積約33×104km2。該區(qū)域?qū)儆诖箨懶约撅L型暖溫帶半濕潤氣候，季節(jié)差異明顯，溫度的季節(jié)變化大，冬冷夏熱。降水時空分布不均勻，全年降雨量500～1000mm，其中6～9月集中了全年降雨量的80%左右。該地區(qū)以冬小麥--夏玉米復(fù)種，一年兩熟的種植制度為主，其中冬小麥生育期降水嚴重不足，平原地區(qū)需要大量抽取地下水灌溉。

Figure1 黃淮海地區(qū)歷年小麥占全國糧食播種面積及產(chǎn)量比例

從 1979 年到2013年，小麥生產(chǎn)向黃淮海地區(qū)集中，其小麥產(chǎn)量占全國小麥產(chǎn)量的比重從1979年的55%上升到2013年的77%。此地區(qū)小麥產(chǎn)量占全國糧食產(chǎn)量的比重從1979年的11%上升到2013年的16%，近十年來，黃淮海地區(qū)無論是種植面積還是產(chǎn)量基本占全國糧食播種面積與產(chǎn)量的20%左右。從以上數(shù)字可以看出，黃淮海地區(qū)不僅是全國小麥的重要產(chǎn)區(qū)也是全國糧食種植的重要基地。

三、研究方法與實證分析

本文進行分析所使用數(shù)據(jù)由氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)兩部分組成。由于黃淮海地區(qū)地域廣闊，氣象站點繁多，因此選取了能夠代表該地區(qū)產(chǎn)糧優(yōu)勢的20個城市，即北京、天津、信陽、南陽、駐馬店、洛陽、商丘、鄭州、焦作、臨沂、青島、濟南、德州、煙臺。

氣象數(shù)據(jù)自于國外氣象網(wǎng)站，包括1979年1月1日到2013年12月31日黃淮海地區(qū)20個重要站點的日最高溫，日最低溫、日降雨量和日光照（MJ/m2）。黃淮海地區(qū)小麥的生育期是從每年的十月份到次年的五月份，為了科學(xué)地分析氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，本文將采用積溫來替代平均氣溫。經(jīng)過一系列處理，我們依次地得到了黃淮海地區(qū)（1980-2013）小麥生育期內(nèi)的年總降水量和年日照以及年積溫。此外，本文還搜集了黃淮海地區(qū)20個主要代表城市的糧食總產(chǎn)量、小麥總產(chǎn)量、小麥單產(chǎn)、糧食播種總面積、小麥播種總面積等。為了保證數(shù)據(jù)的完整性以及與氣象數(shù)據(jù)的匹配度，在盡可能保證時間序列較長的前提下，確定的時間段為1980年到2013年。

（一）研究方法簡介

首先，本文采用直線滑動平均法，以3a作為滑動步長，對黃淮海地區(qū)的20個代表性城市的小麥實際產(chǎn)量進行處理，分離得到各市的小麥趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。氣象產(chǎn)量的公式具體如下：

式中YW是受氣象因素為主的短周期變化因子影響的產(chǎn)量分量，即氣象產(chǎn)量；Y為糧食單產(chǎn)；Yt為通過對原始產(chǎn)量資料進行模擬出的關(guān)于時間趨勢的函數(shù)，即趨勢產(chǎn)量；e為受病蟲害、社會動蕩等隨機因素影響的產(chǎn)量分量，所占比例較小，實際計算中不做考慮；故簡化為：

之后，在進行多元回歸分析之前，考慮到氣象因子有三個，即生育期內(nèi)積溫、生育期內(nèi)總降雨、生育期內(nèi)總光照，為了避免自變量之間的相關(guān)性，可以采用主成分分析法構(gòu)建新的變量進行多元線性回歸來消除多重共線性。本文將三個氣象因子運用統(tǒng)計軟件R進行主成分分析，構(gòu)建一個新的綜合氣象因子。最后利用這個新的氣象因子與相應(yīng)各市的小麥氣象產(chǎn)量進行回歸分析即可。

（二）實證分析

1.歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量波動的影響

（1）氣象產(chǎn)量與氣象因子回歸分析

本文收集了20個小麥站點的冬小麥實際產(chǎn)量資料，資料來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。由于山東的聊城市和棗莊市的歷史小麥單產(chǎn)數(shù)據(jù)均小于等于10年，因此本章節(jié)主要研究18個氣象站點的歷史氣候變化數(shù)據(jù)對相應(yīng)站點的小麥單產(chǎn)的影響情況，經(jīng)過這樣的分析我們就可以大致得到歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)重要糧食作物冬小麥的影響。

本文采用直線滑動平均法，以3a作為滑動的步長，對18個站點的小麥實際單產(chǎn)進行處理，分離得到18個站點歷年的小麥單產(chǎn)趨勢產(chǎn)量和氣象產(chǎn)量。

（2）運用主成分分析法避免氣象因子之間多重共線性

由于三個氣象因子之間可能存在一定的相關(guān)性，因此可以采用主成分分析方法進行降維且構(gòu)建新的自變量以避免多重共線性。本研究計算的氣象指標為生育期總降水量、生育期總?cè)照諘r數(shù)、生育期≥0℃積溫，為總體衡量小麥生育期的氣候條件，采用主成分分析法對3個指標進行主分量提取，從而得到一個反映小麥生育期內(nèi)的氣象綜合指標pc。

將18個站點逐年的多個氣象因子（即生育期積溫、降雨量、光照）輸入到統(tǒng)計軟件R中進行主成分分析，得到一個新的氣象因子pc，pc與積溫t、降雨r、光照s的關(guān)系如下所示：

天津：PC=0.3t-0.81r+0.9s；北京：PC=0.6t-0.82r+0.86s；邯鄲：PC=0.66t+0.33r-0.84s

石家莊：PC=0.54t+0.5r-0.85s；唐山:PC=0.33t+0.86r-0.79s；焦作:PC=0.62t-0.81r+0.76s

洛陽：PC=0.58t-0.87r+0.87s；南陽：PC=0.7t-0.85r+0.85s；商丘：PC=0.56t-0.89r+0.83s

信陽：PC=0.62t-0.87r+0.89s；鄭州：PC=0.66t-0.81r+0.76s；駐馬店：PC=0.62t-0.87r+0.89s

德州：PC=0.57t-0.91r+0.42s；濟南：PC=0.31t-0.89r+0.8s；濟寧：PC=0.28t+0.81r-0.87s

臨沂：PC=0.44t+0.86r-0.91s；青島：PC=0.47t+0.82r-0.83s；煙臺：PC=0.37t-0.88r+0.87s

根據(jù)每個站點的歷年氣象數(shù)據(jù)，再利用新氣象因子與原有氣象因子的線性關(guān)系，我們就可以得到各個站點的連續(xù)多年一一對應(yīng)的氣象因子pc值。

（3）小麥單產(chǎn)氣象產(chǎn)量與氣象因子綜合指標pc進行回歸分析

通過利用Eviews軟件統(tǒng)計分析工具，將18個站點的小麥氣象產(chǎn)量與新的氣象因子pc進行回歸分析，就可以得出氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥單產(chǎn)的影響。將每個站點的逐年小麥氣象產(chǎn)量作為因變量，把相對應(yīng)年份的氣象因子pc作為自變量，運用最小二乘估計法，進行回歸分析。經(jīng)回歸分析，以及綜合氣象指標與三個氣象因子的線性關(guān)系可知，擬合結(jié)果最好的為全生育期積溫與小麥單產(chǎn)的線性回歸模型。

在18個站點的回歸分析中，全部站點的小麥單產(chǎn)與三個氣象因子的回歸方程都通過了0.1的顯著性檢驗，這說明全部的回歸方程都是顯著的，這也同時說明歷史氣候變化與黃淮海地區(qū)的小麥生產(chǎn)存在著高度的相關(guān)關(guān)系。在18個站點的回歸分析過程中，有11個站點的小麥單產(chǎn)與三個氣象因子的回歸系數(shù)顯著，且三個氣象因子中的積溫與小麥單產(chǎn)呈現(xiàn)一致的明顯的負相關(guān)性。因此通過上述回歸分析可知，氣候變化中的積溫對小麥單產(chǎn)的影響是最為突出的，且積溫對小麥的生產(chǎn)起到負面影響。也就是說，隨著近幾十年來氣溫的不斷上升，小麥生育期內(nèi)的積溫也不斷升高，小麥產(chǎn)量會有減產(chǎn)的趨勢。

2.預(yù)測未來氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響

經(jīng)過國家氣候中心對IPCC SRES情景的降尺度分析，認為與中國未來發(fā)展最接近的是中-低氣體排放的B2①，即區(qū)域可持續(xù)情景，該情景與中國的中遠期發(fā)展規(guī)劃最為接近。

未來氣候變化情景B2，就是指在在未來氣溫上升的氣候條件下研究其對小麥生產(chǎn)的影響。在文已經(jīng)研究了歷史氣候變化對黃淮海地區(qū)小麥產(chǎn)量的影響，由分析結(jié)果可知歷史氣溫的不斷上升導(dǎo)致小麥生育期內(nèi)的積溫急速增加，最后對小麥單產(chǎn)造成了減產(chǎn)的負面影響。引起單產(chǎn)的原因是由于氣候變暖會對作物的生育期造成顯著的影響。小麥的生育期在平均氣溫上升1℃時就會縮短10天，這樣就會減少干物質(zhì)的積累實踐，降低籽粒的產(chǎn)量，從而造成作物單產(chǎn)下降。

在未來氣候變化情景B2下（即未來氣溫上升情景下），我國黃淮海地區(qū)的小麥單產(chǎn)在不改變種植品種的情況下將在2000年的基礎(chǔ)上平均減產(chǎn)6.86%。根據(jù)在《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》上的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以大致估算黃淮海地區(qū)小麥2000年的單產(chǎn)為5148.9kg/hm2，因此在未來氣溫升高的情景下，黃淮海地區(qū)小麥的單位產(chǎn)量將在2020年減產(chǎn)到4795.4kg/hm2。黃淮海地區(qū)2000年與2010年小麥的播種面積分別為15773.7千公頃和15893.1千公頃，黃淮海地區(qū)小麥播種面積的增加速度為每10年0.76%，若按照這個增長速度不變，2020年黃淮海地區(qū)小麥的播種面積將達到16013.9千公頃，小麥單產(chǎn)在2020年將減產(chǎn)到4795.4kg/hm2。因此，2020年黃淮海地區(qū)小麥總產(chǎn)量將在7679.3萬噸左右。

本文假設(shè)黃淮海地區(qū)未來每年的小麥產(chǎn)量占全國糧食作物總產(chǎn)量的15%不變，就可以大致估算到2020年我國的糧食產(chǎn)量將在51195.3萬噸左右。根據(jù)學(xué)者朱希剛的預(yù)測結(jié)果，可以得知2020年我國的糧食總需求量為58655萬噸，也就是說屆時我國糧食產(chǎn)需缺口將達到7469.7萬噸，巨大的供需缺口差額反映了我國的糧食安全程度偏低。在未來氣候情景B2下，伴隨著氣溫的不斷升高，我國的糧食產(chǎn)量有一定幅度的減產(chǎn)，糧食產(chǎn)量供給的減少與糧食需求的日益增長產(chǎn)生了巨大的供需差額，反映我國在未來的一個時間段糧食安全處于低水平狀態(tài)，同時巨大的供需缺口對保障我國的糧食安全帶來嚴峻的挑戰(zhàn)，對我國的糧食安全產(chǎn)生負面影響，保障糧食安全任重而道遠。

注釋：

①B2框架和情景系列。該系列描述的世界強調(diào)區(qū)域經(jīng)濟、社會和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。全球人口以低于A2的增長率持續(xù)增長，經(jīng)濟發(fā)展處于中等水平，技術(shù)變化速率與A1、B1相比趨緩，發(fā)展方向多樣。同時，該情景所描述的世界也朝著環(huán)境保護和社會公平的方向發(fā)展，但所考慮的重點僅局限于地方和區(qū)域一級。

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