新葡萄付瑾副研究员发文揭示旱作作物响应降水的空间分异机制

全球作物产量波动的1/3可归因于气候变化，而在区域尺度上，气候变化对产量波动的影响更为显著。相较于温度，降水变化具有更强的空间异质性，且其波动幅度将随气候变暖进一步加剧。然而，当前作物模型与气候风险评估普遍忽视产量的降水敏感性的空间分异，导致全球粮食产量预测存在较大偏差，制约了气候适应策略的制定。

针对上述问题，新葡萄付瑾副研究员利用全国长期定位观测数据，系统解析了我国不同农业生态区玉米和大豆产量对单次降水事件的敏感性差异。结果表明，玉米和大豆产量对场次降水量的响应差异主要是由降水前的土壤湿度、土壤侵蚀和降水期间日照时数减少造成的，降水不仅通过物理干扰，还通过水分供给和辐射变化而影响作物产量。若忽略区域特异性环境与管理条件，现有模型在SSP2-4.5情景下对21世纪末中国玉米产量的预测可能高估7%，大豆产量则低估25%。该结果强调，有必要在过程模型中考虑各地区产量对亚季节性降水的响应差异。

该研究以“Regionally variable responses of maize and soybean yield to rainfall events in China”为题，于2025年2月21日发表在《Agricultural and Forest Meteorology》期刊。付瑾为第一作者，北京大学硕士生王诚劼为共同第一作者，周丰教授为通讯作者。合作者包括美国达特茅斯学院Corey Lesk博士, 德国亥姆霍兹环境研究中心Jakob Zscheischler教授和菅艺伟博士，德国波茨坦气候影响研究所Christoph Müller教授，北京大学环境科学与工程学院覃栎研究员，北京大学城市与环境学院王旭辉研究员，新葡萄刘欣教授和梁浩教授。该研究得到了国家自然科学基金组织间合作重点等项目（42361144876, 42225102, 42007079) 的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2025.110458

图1 中国玉米与大豆产量对单次降水事件敏感性的空间分异机制示意图

注：橙色、青色分别代表玉米（n=99）和大豆（n=36）；实线箭头（P < 0.05）与虚线箭头分别表征显著与非显著性影响；标注数值为多元线性回归标准系数。