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    從近50年資料談氣候對農業的影響

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    從近50年資料談氣候對農業的影響

    氣候是人類賴以生存的重要自然環境之一,氣候變化對人類生產活動產生了極大影響,但全球氣候變化不是平緩發生的,而是有起有伏,具有明顯的階段性和突變特征,有關氣候變暖的研究已成為目前國內外關注的熱點科學問題。在中國,近期氣候變化對農業有重要影響,農業對氣候變化反應特別敏感。本文分析了甘南近50年來氣溫和降水的變化特征和規律,目的在于研究該地區氣候變化對農業生產的影響,充分利用資源,為農業決策提供科學依據。

    1氣候變化特征

    本文選用氣象資料序列完整且具有較好代表性的甘南國家氣象觀測站1961~2010年逐年(月)氣溫、降水資料為研究對象,采用小波分析、Mann-Kendall法、常規統計方法、線性趨勢分析、5年滑動平均等方法對年及四季平均氣溫、降水量的變化規律進行了分析。季節劃分標準為,冬季12月至翌年2月、春季3~5月、夏季6~8月、秋季9~11月。站點位置47°56′N,123°30′E。

    1.1氣溫變化特征統計1961—2010年氣象資料,得出甘南逐年平均氣溫,并進行5年滑動平均,從中看出近50年來甘南年平均氣溫變化具有一定的波動性。從圖1可以看出:甘南年平均氣溫具有明顯的冷暖階段性轉折變化,1959~1988年年平均氣溫增溫平緩,以每10年0.2℃的幅度緩慢上升,1987~2008年近20年增溫趨勢明顯,達到每10年0.6℃,其中尤其以1987~1996年增溫最為顯著,達到0.9℃??梢姼誓系貐^年平均氣溫的階段變化具有多層次性。在較長時間尺度上,1961~1974年為偏冷階段,1975年開始氣溫明顯升高,20世紀70年代后期至80年代變化比較平緩,比多年平均值偏低,其中60年代后期為最冷時段;80年代以后氣溫明顯升高,其中2001年以來為最暖時段。最暖年為2007年,最冷年為1966年。

    1.2年降水量統計分析近50年逐年的降水量,結果顯示近50年來甘南的降水變化具有明顯的波動性,有一個3~5年的變化周期。甘南近50年平均降水量為452.0毫米,最大年降水量為1998年的981.3mm,最小年降水量為2004年的198.6mm,最大年降水量比最小年降水量多782.7mm。7月份降水量從1990年開始減少特別顯著。從降水的長期變化趨勢看,降水量略呈現下降趨勢,1999~2008年降水量維持一個較低的水平,甘南連續出現兩年降水量偏少的概率較大,在60%以上。甘南各月的平均降水量變率波動幅度較大,大于黑龍江省的平均波動幅度。冬季、春季、秋季降水量均略有增加,但夏季降水量呈現減少趨勢,近10年平均降水量比60年代平均減少54.1mm;而同期黑龍江省年平均降水量略呈有上升趨勢。從甘南各季節降水量變化分析,降水量具有明顯的季節變化特征,夏季降水量占全年降水量的72%、秋季約占14%、春季約占12%、冬季約占2%。

    2氣候變化對農業生產的影響

    2.1種植業結構調整氣候變暖是一個漸進的過程,應按照氣候變暖的實際狀況,趨利避害合理利用氣候資源。對于甘南來說,可利用氣候變暖、熱量條件變好、積溫增加、生育期延長、低溫冷害減輕的有利條件,適當調整農作物種植結構,選育優良品種,增加喜溫抗旱作物的種植面積。在初霜晚年份,擴大晚熟大豆品種種植面積,培育耐旱、耐高溫農作物新品種,增加馬鈴薯、大豆、水稻的種植面積。由于溫度升高可將水稻、大豆的種植日期適時提前,有條件的地方進一步提高復種的指數,提高土地利用率,延長對光、熱能的利用,充分利用延長了的生長季,增加單位面積上的產量。

    2.2對農作物的養分吸收及蟲害的影響在較暖的氣候條件下,土壤有機質的微生物分解將加快,長此下去將造成地力下降,從而使產量下降。在高二氧化碳濃度下,雖然光合作用的增強能夠促進根生物量的增加,在一定程度上可以補償土壤有機質的減少,但土壤一旦受旱后,根生物量的積累和分解都將受到限制。這意味著需要施用更多的肥料以滿足作物的需要。

    2.3抗御自然災害的綜合能力需增強甘南是春旱多發區,氣候變暖,降水量減少,濕潤條件變差,干旱少雨將是今后農業生產面臨的主要氣候問題。全球氣候變暖也將造成極端災害天氣的頻發。今后極端災害天氣的發生頻率還會上升,暴雨、暴雪、高溫、干旱、洪澇、低溫寡照、連陰雨等異常災害性天氣將會增加,暴雨、雷電、強對流天氣的可能強度會更強,對農業生產的影響會更嚴重。在農業生產中,應加強農業基礎設施的建設,提高防范自然災害的能力。防御天災,不能指望天幫忙,要靠人努力。各地應建立完善的極端氣象災害應急預案,建立多災種早期預警機制。

    綜上所述,雖然氣候變暖對農業影響研究近年來取得了較快的進展,得到了一些初步結果,但與國外目前進展狀況相比,仍有不小的差距,加之,氣候變暖對農業影響存在很多的不確定性。如未來區域氣候變化情景本身的不確定性、缺乏區域氣候模式的輸出結果、缺乏作物動態模型等。

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