《npj Sustainable Agriculture》：Impacts of temporal-spatial compound extreme heat and drought on oil crops in China
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本研究针对气候变化背景下极端高温干旱复合事件对中国主要油料作物（大豆、花生、油菜）产量的影响展开系统性评估。通过构建面板模型量化历史与未来气候情景下极端气候的减产效应，揭示灌溉措施对减产幅度的缓解作用，并预测食用油自给率变化。结果表明，复合极端事件导致油料作物减产最高达17.6%，未来自给率或降至15.5%，研究为气候变化适应性农业政策提供关键数据支撑。
随着全球变暖加剧，极端高温和干旱事件频发已成为威胁农业生产的重要因子。中国作为全球最大的食用油消费国之一，其油料作物生产面临严峻挑战。近年来，饮食结构多元化导致食用油需求持续增长，而国内自给率已从2000年的65.8%骤降至2020年的26.7%，供需矛盾日益突出。大豆、花生和油菜作为中国三大油料作物，占国内食用油产量的70%以上，其生产稳定性直接关系到国家食用油安全。然而，现有研究多聚焦于单一极端气候事件的影响，对时空复合型极端高温干旱的协同效应及其对油料作物生产的系统性评估仍较缺乏。
为填补这一空白，发表于《npj Sustainable Agriculture》的研究通过整合1981–2020年中国339个大豆主产市、285个花生主产市及210个油菜主产市的气候与生产数据，构建了基于热度日（HDD）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、灌溉条件和农业技术进步的面板模型。研究首次明确了“时空复合极端高温干旱”的定义，即极端高温与干旱在作物生长季内同时空叠加发生的现象，并设定10%的减产阈值将年份划分为正常年、极端高温年、干旱年及复合极端年四类，以量化不同类型极端事件对作物产量的影响。
关键技术方法包括：基于GFDL-ESM4气候模型数据计算HDD与SPEI指数，利用反距离权重法进行空间插值；通过固定效应面板回归解析气候因子与产量的关系；结合种植面积扩张情景（大豆至1330万公顷、花生至880万公顷、油菜至500万公顷）预测未来产量变化；并基于27%大豆压榨率、47%花生压榨率及90%油菜压榨率换算食用油自给率。
历史极端气候对作物产量的影响
研究发现，1981–2014年间，无灌溉条件下复合极端事件导致大豆、花生和油菜分别减产17.6%、14.2%和11.1%，而灌溉可使减产幅度分别降低至17.3%、14.2%和2.1%。极端高温的负面影响显著大于干旱，其中大豆对高温最敏感，每增加一日＞30°C天气可导致雨养大豆减产高达6%。地理分布上，华北平原南部和东北地区西部是复合事件减产高风险区，而花生主产区（华北平原西部、西南地区南部）受干旱影响更为突出。
未来气候情景下的产量与自给率预测
在SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下，2021–2060年间复合极端事件发生频率将较历史期上升37.4%–60.0%。若不扩大种植面积，三大油料作物产量将较历史基准（1981–1985年）下降12.8%–17.6%，食用油自给率可能跌至15.5%–16.5%。若实施种植面积扩张计划，自给率可提升至19.0%–23.9%，但仍低于历史平均水平。值得注意的是，灌溉对极端高温的缓解效果（28.6%–46.2%）优于对干旱的缓解效果（41.7%–53.1%），说明水分管理在高温胁迫下的调节作用存在局限性。
讨论与政策启示
研究指出，当前评估未考虑CO2浓度升高对C3作物的肥效作用，可能高估未来减产风险。此外，单一气候阈值定义极端事件未能区分强度等级，且未纳入国际贸易因素，建议后续研究引入经济模型以完善评估体系。结论强调，优化播种窗口、培育抗逆品种、提升土壤质量及精准灌溉是应对复合极端事件的关键措施。该研究为制定气候变化适应性种植制度、保障国家食用油供给安全提供了科学依据。
