气候变化对黄淮海地区小麦产量影响的实证分析

赵婉 北京理工大学人文与社会科学学院

气候变化对黄淮海地区小麦产量影响的实证分析

赵婉 北京理工大学人文与社会科学学院

以全球变暖为主要特征的气候变化对农业生产影响明显，黄淮海地区是我国重要的小麦主产区，研究气候变化对该地区小麦产量的影响并对未来产出进行预测意义重大，通过运用直线滑动平均法、多元回归法等分析工具，对黄淮海地区的未来小麦产量进行预测，为有关政府部门保障粮食安全提供依据。

气候变化 黄淮海地区 小麦产量 影响

一、引言

气候变化对农业生产造成了巨大冲击，农业作为半自然半人工的生态系统，是受气候变化影响最为直接也是较为脆弱的生态系统之一。最新农业影响因素评估表明，如果全球年均气温升高几度或更高，粮食供给能力的增长将滞后于需求增长，势必使粮食价格上扬，继而危及国家粮食安全。过去20年除东北地区外，我国大部分地区均存在气温升高对粮食增产不同程度的抑制作用，气候变化对农业生产的影响是不容小觑的。

气候资源作为重要的农业资源，其变化对农业和自然生态系统亦影响深远。黄淮海地区是我国重要的粮食基地之一，仅用全国7.7%的水资源，养育了34.3%的人口，生产了全国39.2%的粮食，GDP占全国的32.4%。研究这一极具代表性地区过往气候变化对农作物产量的影响，有助于科学认识该地区气候资源，使人们更好地利用当地气候资源为农业服务。同时，黄淮海地区作为全国最重要的小麦主产区，研究气候变化对其产量波动的影响对保障我国未来的粮食安全具有深远的意义。

二、黄淮海地区区域概况简介

小麦是我国主要的粮食作物之一，是关系粮食安全的重要农作物。黄淮海地区是我国重要的商品粮基地，也是全国小麦生产集中的地区。近几十年来，小麦生产向黄淮海地区集中，黄淮海地区在全国的农业地位不容忽视。

黄淮海地区位于北纬3 2°0 0＇～4 0°2 4＇，东经112°48＇～122°45＇范围内，大致包括北京、天津和山东三省市的全部，河北及河南两省的大部，以及江苏、安徽两省的淮北地区。该区域北起燕山，西沿太行山、伏牛山，南抵淮河干流及苏北灌溉总渠，东面濒临渤海与黄海，面积约33×104km2。该区域属于大陆性季风型暖温带半湿润气候，季节差异明显，温度的季节变化大，冬冷夏热。降水时空分布不均匀，全年降雨量500～1000mm，其中6～9月集中了全年降雨量的80%左右。该地区以冬小麦--夏玉米复种，一年两熟的种植制度为主，其中冬小麦生育期降水严重不足，平原地区需要大量抽取地下水灌溉。

Figure1 黄淮海地区历年小麦占全国粮食播种面积及产量比例

从 1979 年到2013年，小麦生产向黄淮海地区集中，其小麦产量占全国小麦产量的比重从1979年的55%上升到2013年的77%。此地区小麦产量占全国粮食产量的比重从1979年的11%上升到2013年的16%，近十年来，黄淮海地区无论是种植面积还是产量基本占全国粮食播种面积与产量的20%左右。从以上数字可以看出，黄淮海地区不仅是全国小麦的重要产区也是全国粮食种植的重要基地。

三、研究方法与实证分析

本文进行分析所使用数据由气象数据和农业生产的产出数据两部分组成。由于黄淮海地区地域广阔，气象站点繁多，因此选取了能够代表该地区产粮优势的20个城市，即北京、天津、信阳、南阳、驻马店、洛阳、商丘、郑州、焦作、临沂、青岛、济南、德州、烟台。

气象数据自于国外气象网站，包括1979年1月1日到2013年12月31日黄淮海地区20个重要站点的日最高温，日最低温、日降雨量和日光照（MJ/m2）。黄淮海地区小麦的生育期是从每年的十月份到次年的五月份，为了科学地分析气候变化对农作物产量的影响，本文将采用积温来替代平均气温。经过一系列处理，我们依次地得到了黄淮海地区（1980-2013）小麦生育期内的年总降水量和年日照以及年积温。此外，本文还搜集了黄淮海地区20个主要代表城市的粮食总产量、小麦总产量、小麦单产、粮食播种总面积、小麦播种总面积等。为了保证数据的完整性以及与气象数据的匹配度，在尽可能保证时间序列较长的前提下，确定的时间段为1980年到2013年。

（一）研究方法简介

首先，本文采用直线滑动平均法，以3a作为滑动步长，对黄淮海地区的20个代表性城市的小麦实际产量进行处理，分离得到各市的小麦趋势产量和气象产量。气象产量的公式具体如下：

式中YW是受气象因素为主的短周期变化因子影响的产量分量，即气象产量；Y为粮食单产；Yt为通过对原始产量资料进行模拟出的关于时间趋势的函数，即趋势产量；e为受病虫害、社会动荡等随机因素影响的产量分量，所占比例较小，实际计算中不做考虑；故简化为：

之后，在进行多元回归分析之前，考虑到气象因子有三个，即生育期内积温、生育期内总降雨、生育期内总光照，为了避免自变量之间的相关性，可以采用主成分分析法构建新的变量进行多元线性回归来消除多重共线性。本文将三个气象因子运用统计软件R进行主成分分析，构建一个新的综合气象因子。最后利用这个新的气象因子与相应各市的小麦气象产量进行回归分析即可。

（二）实证分析

1.历史气候变化对黄淮海地区小麦产量波动的影响

（1）气象产量与气象因子回归分析

本文收集了20个小麦站点的冬小麦实际产量资料，资料来源于《中国农村统计年鉴》。由于山东的聊城市和枣庄市的历史小麦单产数据均小于等于10年，因此本章节主要研究18个气象站点的历史气候变化数据对相应站点的小麦单产的影响情况，经过这样的分析我们就可以大致得到历史气候变化对黄淮海地区重要粮食作物冬小麦的影响。

本文采用直线滑动平均法，以3a作为滑动的步长，对18个站点的小麦实际单产进行处理，分离得到18个站点历年的小麦单产趋势产量和气象产量。

（2）运用主成分分析法避免气象因子之间多重共线性

由于三个气象因子之间可能存在一定的相关性，因此可以采用主成分分析方法进行降维且构建新的自变量以避免多重共线性。本研究计算的气象指标为生育期总降水量、生育期总日照时数、生育期≥0℃积温，为总体衡量小麦生育期的气候条件，采用主成分分析法对3个指标进行主分量提取，从而得到一个反映小麦生育期内的气象综合指标pc。

将18个站点逐年的多个气象因子（即生育期积温、降雨量、光照）输入到统计软件R中进行主成分分析，得到一个新的气象因子pc，pc与积温t、降雨r、光照s的关系如下所示：

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

石家庄：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

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

信阳：PC=0.62t-0.87r+0.89s；郑州：PC=0.66t-0.81r+0.76s；驻马店：PC=0.62t-0.87r+0.89s

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

临沂：PC=0.44t+0.86r-0.91s；青岛：PC=0.47t+0.82r-0.83s；烟台：PC=0.37t-0.88r+0.87s

根据每个站点的历年气象数据，再利用新气象因子与原有气象因子的线性关系，我们就可以得到各个站点的连续多年一一对应的气象因子pc值。

（3）小麦单产气象产量与气象因子综合指标pc进行回归分析

通过利用Eviews软件统计分析工具，将18个站点的小麦气象产量与新的气象因子pc进行回归分析，就可以得出气候变化对黄淮海地区小麦单产的影响。将每个站点的逐年小麦气象产量作为因变量，把相对应年份的气象因子pc作为自变量，运用最小二乘估计法，进行回归分析。经回归分析，以及综合气象指标与三个气象因子的线性关系可知，拟合结果最好的为全生育期积温与小麦单产的线性回归模型。

在18个站点的回归分析中，全部站点的小麦单产与三个气象因子的回归方程都通过了0.1的显著性检验，这说明全部的回归方程都是显著的，这也同时说明历史气候变化与黄淮海地区的小麦生产存在着高度的相关关系。在18个站点的回归分析过程中，有11个站点的小麦单产与三个气象因子的回归系数显著，且三个气象因子中的积温与小麦单产呈现一致的明显的负相关性。因此通过上述回归分析可知，气候变化中的积温对小麦单产的影响是最为突出的，且积温对小麦的生产起到负面影响。也就是说，随着近几十年来气温的不断上升，小麦生育期内的积温也不断升高，小麦产量会有减产的趋势。

2.预测未来气候变化对黄淮海地区小麦产量的影响

经过国家气候中心对IPCC SRES情景的降尺度分析，认为与中国未来发展最接近的是中-低气体排放的B2①，即区域可持续情景，该情景与中国的中远期发展规划最为接近。

未来气候变化情景B2，就是指在在未来气温上升的气候条件下研究其对小麦生产的影响。在文已经研究了历史气候变化对黄淮海地区小麦产量的影响，由分析结果可知历史气温的不断上升导致小麦生育期内的积温急速增加，最后对小麦单产造成了减产的负面影响。引起单产的原因是由于气候变暖会对作物的生育期造成显著的影响。小麦的生育期在平均气温上升1℃时就会缩短10天，这样就会减少干物质的积累实践，降低籽粒的产量，从而造成作物单产下降。

在未来气候变化情景B2下（即未来气温上升情景下），我国黄淮海地区的小麦单产在不改变种植品种的情况下将在2000年的基础上平均减产6.86%。根据在《中国农村统计年鉴》上的统计数据可以大致估算黄淮海地区小麦2000年的单产为5148.9kg/hm2，因此在未来气温升高的情景下，黄淮海地区小麦的单位产量将在2020年减产到4795.4kg/hm2。黄淮海地区2000年与2010年小麦的播种面积分别为15773.7千公顷和15893.1千公顷，黄淮海地区小麦播种面积的增加速度为每10年0.76%，若按照这个增长速度不变，2020年黄淮海地区小麦的播种面积将达到16013.9千公顷，小麦单产在2020年将减产到4795.4kg/hm2。因此，2020年黄淮海地区小麦总产量将在7679.3万吨左右。

本文假设黄淮海地区未来每年的小麦产量占全国粮食作物总产量的15%不变，就可以大致估算到2020年我国的粮食产量将在51195.3万吨左右。根据学者朱希刚的预测结果，可以得知2020年我国的粮食总需求量为58655万吨，也就是说届时我国粮食产需缺口将达到7469.7万吨，巨大的供需缺口差额反映了我国的粮食安全程度偏低。在未来气候情景B2下，伴随着气温的不断升高，我国的粮食产量有一定幅度的减产，粮食产量供给的减少与粮食需求的日益增长产生了巨大的供需差额，反映我国在未来的一个时间段粮食安全处于低水平状态，同时巨大的供需缺口对保障我国的粮食安全带来严峻的挑战，对我国的粮食安全产生负面影响，保障粮食安全任重而道远。

注释：

①B2框架和情景系列。该系列描述的世界强调区域经济、社会和环境的可持续发展。全球人口以低于A2的增长率持续增长，经济发展处于中等水平，技术变化速率与A1、B1相比趋缓，发展方向多样。同时，该情景所描述的世界也朝着环境保护和社会公平的方向发展，但所考虑的重点仅局限于地方和区域一级。

［1］沈永平，王国亚. IPCC第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点［J］.冰川冻土，2013.05:1068-1076.

［2］熊伟，陶福禄，许吟隆等.气候变化情景下我国水稻产量变化模拟［J］.中国农业气象，2001.22（3）:1-5.

［3］张建平，赵艳霞，王春乙，何勇等. 未来气候变化情景下我国主要粮食作物产量变化模拟［J］. 干旱地区农业研究，2007.05:208-213.

［4］张宇，王石立，王馥棠等.气候变化对我国小麦发育及产量可能影响的模拟研究［J］. 应用气象学报，2000.03:264-270.

［5］朱希刚. 中国粮食供需平衡分析［J］. 农业经济问题，2004，12:12-19.