曾志勇

摘要：在全球氣候變化背景下，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動所受到的影響越來越嚴(yán)重。本文以水稻為研究對象，從生產(chǎn)方式、種植制度、經(jīng)營方式、結(jié)構(gòu)布局等不同角度總結(jié)和分析了氣候變化與農(nóng)業(yè)活動之間的相互關(guān)系與作用機制。結(jié)果表明，現(xiàn)有的研究主要分析氣候變化對水稻產(chǎn)量與水稻種植面積的影響，而在水稻生產(chǎn)對氣候變化的適應(yīng)性與脆弱性這一領(lǐng)域，幾乎無人問津。鮮有的關(guān)于水稻生產(chǎn)對氣候變化適應(yīng)性與脆弱性的研究發(fā)現(xiàn)，研究時段長短的差異以及不同的區(qū)域水稻生產(chǎn)對氣候變化的適應(yīng)性與脆弱性不盡相同。因此，氣候變化背景下水稻種植戶的適應(yīng)性行為研究將成為未來研究的主要方向，加強對這些方面的研究將有助于深化與完善氣候變化與農(nóng)業(yè)影響雙向互動機制的研究。

關(guān)鍵詞：氣候變化;農(nóng)業(yè);水稻生產(chǎn);影響;研究進展

中圖分類號： S162? 文獻標(biāo)志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）03-0020-07

自20世紀(jì)中后期以來，氣候變化問題一直是全球的熱點話題。關(guān)于氣候變化的研究也越來越多，并且其研究已經(jīng)遠(yuǎn)超出大氣科學(xué)研究范疇，涉及到社會經(jīng)濟科學(xué)的方方面面。特別是在我國，氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為關(guān)系密切，彼此之間存在著相互影響和相互作用的關(guān)系。一方面，氣候變化的加劇給我國糧食生產(chǎn)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn);另一方面，我國糧食生產(chǎn)也積極適應(yīng)氣候變化并對其產(chǎn)生積極影響。因此，本文首先從自然科學(xué)角度和社會科學(xué)角度闡述氣候變化及未來氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。其次，以水稻生產(chǎn)為重點，分析氣候變化對水稻總產(chǎn)量、種植面積、水稻單產(chǎn)的影響;總結(jié)氣候變化對水稻生產(chǎn)影響的研究成果。最后，關(guān)于水稻生產(chǎn)對氣候變化的適應(yīng)性與脆弱性分析，進行了梳理與評價，為深入開展氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的研究和制定我國應(yīng)對氣候變化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)政策提供經(jīng)驗借鑒。

1 氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響

1.1 自然科學(xué)角度

氣候變化給全球生態(tài)環(huán)境帶來了相應(yīng)的影響，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境也不例外。最早對其展開研究的是自然科學(xué)界的專家學(xué)者們，他們主要利用觀測試驗和構(gòu)建作物模型對氣候變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動之間的關(guān)系進行模擬分析。

1.1.1 關(guān)于觀測試驗的研究 在國外，學(xué)者們首先以農(nóng)作物、樹木、草等作為研究對象，通過開頂試驗室（open-top chamber）與溫室環(huán)境控制（controlled environment）研究氣候變化對其的影響。研究發(fā)現(xiàn)，相關(guān)農(nóng)作物的主要蛋白質(zhì)及酶、非結(jié)構(gòu)性碳水化合物含量在氣候變化的作用下有所增加，這將增強作物光合作用，同時抑制作物呼吸作用，提高水分利用效率，從而改變農(nóng)作物的生理形態(tài)結(jié)構(gòu)與化學(xué)組成成分，最終導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量增加，這些都是氣候變化導(dǎo)致大氣CO2濃度增加所帶來的結(jié)果[1]。后來，有學(xué)者通過試驗得出了與之相反的結(jié)論，他們認(rèn)為在早期大氣CO2濃度的增加會導(dǎo)致作物光合作用的加強，但是如果高CO2濃度對作物的影響時間比較長，那么作物光合作用不但不會加強，反而會由于植物葉片氣孔導(dǎo)度的減小而減弱，也就是說，作物光合作用的強弱取決于受高CO2濃度影響時間的長短[2]。

在國內(nèi)，研究學(xué)者以花生、大豆等作物為對象研究氣候變化對農(nóng)作物光合作用的影響，重點分析CO2濃度與光合作用之間的關(guān)系。曹仁林等通過設(shè)定不同CO2濃度，利用開頂式熏氣罩對花生、大豆進行試驗研究，結(jié)果表明，提高CO2濃度將導(dǎo)致農(nóng)作物光合作用加強，即CO2濃度與作物光合作用之間呈正相關(guān)關(guān)系[3]。在33～40 ℃溫度區(qū)間，農(nóng)作物光合作用會隨著CO2濃度與溫度的升高而加強，并且在同等條件下，CO2濃度與溫度對花生的影響要大于對大豆的影響。但是，如果溫度不在這一區(qū)間，CO2濃度與光合作用之間的關(guān)系并沒有得到有效驗證，表明這一關(guān)系受到溫度變化的影響而呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性。

無論是國外還是國內(nèi)，觀測試驗條件下所得到的農(nóng)作物對CO2濃度變化的響應(yīng)程度由于溫度、濕度、光照、風(fēng)力等氣候因素的嚴(yán)格控制將明顯區(qū)別于自然條件下所帶來的結(jié)果[4]。因此，1987年在美國的小麥、棉花、玉米等種植地里出現(xiàn)了一種名為FACE（free-air CO2 enrichment）的裝置，對CO2濃度變化給農(nóng)作物帶來影響的分析完全是在自然氣候環(huán)境下進行的，沒有采取任何主觀控制環(huán)境的措施。近些年在森林、水稻田地甚至是草地也陸續(xù)出現(xiàn)了FACE裝置，都能夠比較客觀地反映出農(nóng)作物對于CO2濃度變化的反應(yīng)程度。但是，F(xiàn)ACE裝置也存在不足之處，如不能有效解釋CO2濃度變化所引起的溫度變化對農(nóng)作物的影響[5]，這一缺陷也給學(xué)者們指出了后續(xù)研究的方向。

1.1.2 關(guān)于作物模型的研究 為了有效解決觀測試驗結(jié)果精確度較低的問題，科學(xué)家們開始嘗試建立各種農(nóng)作物模型。最早的作物生長動態(tài)模型是由Dewit于20世紀(jì)60年代建立的SUCROS（simple and universal crop simulator）模型，重點模擬農(nóng)作物的光合作用過程，強調(diào)在遵循作物自然生長的前提下研究氣候變化對其的影響[6];后來，在草地、森林、經(jīng)濟作物、糧食作物等一系列領(lǐng)域出現(xiàn)了各種不同的作物生長模型，具有代表性的是CERES（crop environment resource synthesis，作物環(huán)境資源綜合系統(tǒng)）和GOSSYM（gossypium simulation model）模型，這些模型開始模擬分析作物發(fā)育期的氣候變化對其的作用，更注重模型的實用性[7]。

20世紀(jì)90年代末期，我國研究學(xué)者開始借鑒國外先進作物生長模型的分析思路，先后建立了RICEMOD（rice computer simulation model ）水稻模型和COTGRO（cotton organ technology relationship）棉花模型，嘗試對水稻、小麥等主要糧食作物自然生長過程中所受到的氣候變化影響進行模擬，并且取得了一些前期的研究成果[8]。后來，研究者在對比分析世界上不同的農(nóng)作物模型之后，結(jié)合我國農(nóng)作物的實際生長特點，建立了作物計算機模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)CCSODS（crop computer simulation，optimization，decision making system）。此系統(tǒng)可以在不同的氣候環(huán)境、不同的區(qū)域、不同的作物生長條件下模擬分析出農(nóng)作物任何品種的最優(yōu)種植方案[9]。

農(nóng)作物模型可以模擬作物生長的土壤養(yǎng)分、生長階段、溫度、濕度等具體條件，還原作物生長的客觀真實環(huán)境，但是會忽略外部社會環(huán)境等因素，這是國內(nèi)外作物模型共有的缺陷。

1.2 社會科學(xué)角度

1.2.1 關(guān)于統(tǒng)計分析方法的研究 早期的統(tǒng)計分析多釆用回歸統(tǒng)計方法建立氣候產(chǎn)量模型或氣候生產(chǎn)力計算模型，進而分析氣候波動與作物產(chǎn)量或氣候生產(chǎn)力之間的數(shù)量關(guān)系。張全武等在研究寧夏灌區(qū)水稻不同年份產(chǎn)量差異化的原因時，運用統(tǒng)計回歸模型分析不同年份水稻產(chǎn)量與溫度之間的相關(guān)性，認(rèn)為氣溫是導(dǎo)致寧夏灌區(qū)水稻產(chǎn)量呈現(xiàn)年份差異性變化的主要因素，并且在每年的7月中旬至下旬影響程度最高[10];王馥堂將中國糧食生產(chǎn)近60年的產(chǎn)量、種植面積等相關(guān)資料進行了統(tǒng)計分析，結(jié)果顯示氣溫變化與降水量變化是影響糧食產(chǎn)量波動的關(guān)鍵氣候因素[11]。

后期的統(tǒng)計分析通過假定未來氣候因素存在變幅，然后借助某些農(nóng)業(yè)氣候指標(biāo)或利用早期模型進行氣候變化對糧食產(chǎn)量影響的估算。鄭大瑋等以我國的小麥生產(chǎn)為研究案例，運用積分回歸模型對氣溫與降水量變化進行綜合模擬，確定了氣候變化對小麥生產(chǎn)的影響模式[12]。高素華等搜集華南、華北、東北、長江中下游、青海等幾個區(qū)域1982—1989年糧食生產(chǎn)與氣候變化等的相關(guān)資料，采用逐步回歸模擬的方法計算了上述幾個區(qū)域糧食產(chǎn)量的變化趨勢[13]。在此基礎(chǔ)上，分離出不同區(qū)域糧食的氣候產(chǎn)量，以進一步分析氣候變化對糧食產(chǎn)量變化的具體影響。他們的研究結(jié)果都表明氣候變化對糧食產(chǎn)量的確產(chǎn)生了重要影響，但是其影響程度由于統(tǒng)計回歸模型自身的缺陷而無法準(zhǔn)確估計。

1.2.2 關(guān)于生產(chǎn)函數(shù)模型的研究 最早將農(nóng)業(yè)氣候研究與經(jīng)濟研究聯(lián)系起來的是丑潔明等將溫度、降水量等氣候變量融入到生產(chǎn)函數(shù)中，構(gòu)建了所謂的新經(jīng)濟-氣候模型，并將其與傳統(tǒng)的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型進行比較。對比發(fā)現(xiàn)，新經(jīng)濟-氣候模型的模擬結(jié)果要比傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)模型更精確，同時也驗證了在每年的4—6月降水量確實對糧食產(chǎn)量產(chǎn)生了重大影響[14]。

崔靜等以水稻、玉米、小麥為研究對象，也利用經(jīng)濟-氣候模型分析1976—2009年主要糧食作物產(chǎn)量變化的狀況。研究表明，氣候因子對糧食產(chǎn)量的影響存在明顯的區(qū)域差異性特點，即北方的糧食產(chǎn)量由于氣候變化而增加，但南方的糧食產(chǎn)量變化則剛好與北方相反;此外，還發(fā)現(xiàn)不同的氣候因子對不同品種糧食的產(chǎn)量影響也不相同，具體表現(xiàn)為氣溫升高將降低早稻與玉米產(chǎn)量;降水量增加則不利于小麥生產(chǎn);平均日照時數(shù)延長將導(dǎo)致玉米減產(chǎn)[15]。

1.2.3 關(guān)于其他經(jīng)濟模型的研究 統(tǒng)計分析與生產(chǎn)函數(shù)模型都沒有考慮農(nóng)戶對氣候變化的適應(yīng)性行為這一影響因子，這將在很大程度上降低模型構(gòu)建的合理性。所以，Seo等選用邏輯回歸（Logistic）模型分析拉丁美洲農(nóng)戶在氣候變化影響下的生產(chǎn)行為，結(jié)果表明在溫度不斷上升的條件下，農(nóng)戶更加愿意種植喜熱類農(nóng)作物，比如水果和蔬菜，而將放棄種植不利于在高溫環(huán)境中生長的馬鈴薯、小麥等農(nóng)作物[16]。

還有學(xué)者運用Ricardian（李嘉圖）模型分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動受氣候變化的影響程度，他們認(rèn)為Ricardian模型相比生產(chǎn)函數(shù)模型而言精確度更高，因為這種模型將農(nóng)戶對氣候變化的反應(yīng)行為作為主要的影響因子，有效規(guī)避了模型的有偏估計問題。Ricardian模型出現(xiàn)后受到各國學(xué)者的青睞，在全球范圍內(nèi)掀起了Ricardian模型的研究熱潮。但是，Ricardian模型的運用過程中也存在著一些不可忽略的缺陷，比如對樣本容量要求比較高，前提假設(shè)條件比較多并在現(xiàn)實環(huán)境中很難滿足等，所以，Ricardian模型的使用范圍比較有限[17]。

1.3 氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響小結(jié)

就研究角度而言，目前國內(nèi)外關(guān)于氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響的研究，主要還是從自然科學(xué)角度進行的，通過社會科學(xué)角度進行研究所取得的成果相對比較少;尤其是在國內(nèi)，通過經(jīng)濟社會角度研究氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響才剛剛嶄露頭角，少數(shù)研究成果也都是經(jīng)濟領(lǐng)域中的定性分析研究，經(jīng)濟計量模型研究成果就更加彌足珍貴了。就研究方法而言，關(guān)于氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量影響的研究主要是通過觀測試驗和模型模擬2種方法完成的。動態(tài)數(shù)值模擬研究主要考慮農(nóng)作物生長機理，并沒有考慮其他影響農(nóng)作物生長的因素，這不符合當(dāng)今社會經(jīng)濟現(xiàn)實狀況，因此其研究結(jié)果并不精確。

2 氣候變化對水稻生產(chǎn)影響的研究

2.1 氣候變化對水稻產(chǎn)量的影響

2.1.1 關(guān)于氣候變化對水稻實際產(chǎn)量影響的研究 在國外，較早開展氣候變化對水稻產(chǎn)量影響分析的是國際水稻研究所，他們利用1978—2004年的氣象和糧食生產(chǎn)資料，分別研究日最高氣溫、日最低氣溫以及日氣溫差對水稻產(chǎn)量的作用。研究發(fā)現(xiàn)，日最低氣溫升高在很大程度上降低水稻產(chǎn)量，并且實證分析出水稻產(chǎn)量的氣溫彈性系數(shù)是-0.1，但日最高氣溫變化對水稻產(chǎn)量的影響并不明確[18]。

有學(xué)者對全球范圍內(nèi)1962—2004年間氣溫變化與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系進行了系統(tǒng)研究，認(rèn)為最高氣溫升高對大多數(shù)國家水稻產(chǎn)量產(chǎn)生抑制作用，將使水稻減產(chǎn)0.2%，日氣溫差的變化將對水稻產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)向影響[19]。隨后，學(xué)者們以印度為研究對象分析得出了與之前不太一致的結(jié)論。他們認(rèn)為印度1978—2008年水稻產(chǎn)量與最高溫度呈負(fù)相關(guān)，并且最高溫度每升高1 ℃，水稻產(chǎn)量降低10.4%，與最低溫度的相關(guān)性并不顯著[20]。

在國內(nèi)，林而達(dá)等最早使用CERES-Wheat（crop environment resource synthesis- Wheat） 和CERES-Maize（crop environment resource synthesis- Maize）模型以及荷蘭的ORYZA 水稻模型模擬氣候變化對水稻生產(chǎn)的影響，結(jié)果表明水稻減產(chǎn)幅度在4.7%～11.5%。周文魁借鑒前人研究的經(jīng)驗，選取華東、華北、西北、西南、中南5個地區(qū)作為研究對象，分析得出在1959—2007年間氣溫變化對水稻產(chǎn)量影響最嚴(yán)重的是西北地區(qū)，影響最小的是西南地區(qū)，還計算出水稻產(chǎn)量的氣溫彈性系數(shù)，按研究區(qū)域排序依次為-2.5%、-2.3%、-3.2%、-1.6%、-2.6%[21]。朱紅根將我國南方地區(qū)作為唯一的研究對象，利用加入了氣候因子的生產(chǎn)函數(shù)模型作為分析工具，提高了模型研究假設(shè)的合理性和模擬結(jié)果的精確性，研究結(jié)果表明氣溫變化與水稻產(chǎn)量呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且平均溫度上升1 ℃，將導(dǎo)致水稻產(chǎn)量下降2.61%～3.57%[22]。

2.1.2 關(guān)于氣候變化對水稻預(yù)期產(chǎn)量影響及產(chǎn)量變化趨勢的研究 國外許多學(xué)者早期都是利用大氣情景模擬模式對水稻的氣候產(chǎn)量進行預(yù)測分析。Krajewska等利用3種大氣環(huán)流模式的氣候數(shù)據(jù)對亞洲、拉丁美洲與非洲水稻產(chǎn)量的變化進行評價[23];Parry等則預(yù)測分析全球范圍內(nèi)2072—2101年水稻在4種HadCM2情景與一種HadCM3情景下產(chǎn)量的變化狀況，但并沒有得出實質(zhì)性的結(jié)論[24]。Sheehy等運用模型預(yù)測氣候變化對水稻產(chǎn)量的影響，表明最低氣溫每升高1 ℃，水稻將減產(chǎn)14.7%，日平均氣溫升高1 ℃，水稻將減產(chǎn)6.2%[25]。

我國的學(xué)者們近些年也開始模擬預(yù)測水稻產(chǎn)量的變化趨勢。石春林等最早利用GISST 模式與作物模型相結(jié)合，模擬分析長江中下游地區(qū)未來60年水稻產(chǎn)量的變化情況，得出了水稻將來會減產(chǎn)的結(jié)論[26]。張建平等則將研究范圍限定在我國南方地區(qū)，選用BCC-T63情景模擬模式，并且將其與定量計算模型相結(jié)合，分析認(rèn)為我國南方地區(qū)水稻在氣候變化的作用下將呈現(xiàn)出減產(chǎn)的趨勢，且早稻的減產(chǎn)幅度要略高于晚稻的減產(chǎn)幅度[27]。熊偉等綜合前人的研究結(jié)論，組合了HadCM2（Had circulation models2）和ECHAM4（examined in a coupled atmosphere-ocean general circulation model）的4種氣候變化情景，得出了與前人基本一致的結(jié)論，即我國水稻產(chǎn)量在未來氣候變化情境下將出現(xiàn)下降的趨勢，并且下降的趨勢存在區(qū)域差異性的特征，下降的程度隨著時間的推移而不斷加深[28]。

2.2 氣候變化對水稻種植布局的影響

2.2.1 關(guān)于氣候變化對水稻種植面積影響的研究 Reyenga等在對澳大利亞水稻種植面積的變化情況進行分析時，選用APSIM作物模擬模型作為量化工具，研究發(fā)現(xiàn)未來氣候變化將使澳大利亞水稻種植面積增加約25萬hm2，種植區(qū)域?qū)⒂赡舷虮币苿覽29]。鄭小華等通過GIS地理數(shù)量分析方法對陜西省近45年的氣候與水稻產(chǎn)量變化資料進行了綜合分析，表明冬季氣溫變化對陜西省水稻種植面積的影響要大于夏季氣溫變化，總體而言水稻種植界限在氣溫升高的條件下將北移[30]。還有學(xué)者專門研究黑龍江省水稻種植面積與氣候變化的關(guān)系，所得到的結(jié)論基本上與國內(nèi)外其他學(xué)者的觀點不謀而合，即水稻種植面積的增加主要是氣溫升高的結(jié)果。

2.2.2 關(guān)于氣候變化對水稻種植時間影響的研究 部分學(xué)者首先對東北地區(qū)不同時期水稻生長期進行了比較分析，表明隨著氣溫不斷升高，水稻生育期明顯有所延長。具體數(shù)據(jù)顯示，東北地區(qū)水稻播種期相比過去提前了4.1 d，而收獲期卻延遲了2.1 d。但是，曾凱等對長江中下游地區(qū)水稻生育期變動趨勢進行分析，所得的結(jié)果剛好相反。他們認(rèn)為在氣溫升高的前提下，水稻生產(chǎn)的開花期、抽穗期、乳熟期、灌漿期不但不會延長反而會大大縮短，整體來說水稻平均生育期將會縮短7 d[31]。

雷秋良等通過對近40年水稻生育期數(shù)據(jù)的綜合整理，發(fā)現(xiàn)氣候變化對水稻生長期的影響呈現(xiàn)出階段性特點，水稻從播種到移栽的時間長度在氣溫升高的作用下會縮短，但水稻從移栽到開花、抽穗的時間長度則會在氣候變化的影響下明顯延長[32]。因此，水稻生長期變化趨勢在氣候變化的影響下表現(xiàn)得并不顯著。

2.2.3 關(guān)于氣候變化對水稻種植制度影響的研究 趙錦等通過分析中國南方地區(qū)氣候變化對水稻種植制度界限的影響，與1981年以前對比發(fā)現(xiàn)，南方一年一熟和一年二熟地區(qū)界限變化不明顯，但面積有所縮小，而一年三熟地區(qū)面積擴大，且氣候變化使得南方地區(qū)多熟種植界限向北和向西推進[33]。

金之慶等利用相似分析方法對我國華中地區(qū)水稻種植界限的變化情況進行模擬分析，結(jié)果表明在未來氣候情景下到2020年華中地區(qū)水稻種植區(qū)域?qū)蛭錆h-鄭州-成都一線移動[34]。郝志新等以東北地區(qū)遼寧省為例分析氣候變化對水稻種植制度的影響，得出了比前人更新且更為精確的結(jié)論。他們認(rèn)為導(dǎo)致水稻種植界限移動的氣候因子不僅有氣溫的變化還有降水量的變動，氣溫升高與降水量增加將共同導(dǎo)致水稻種植界限北移[35-36]。

2.3 氣候變化對水稻單產(chǎn)的影響

2.3.1 關(guān)于氣候變化對水稻單產(chǎn)水平影響的研究 江敏運用CERES-Rice模型預(yù)測模擬分析氣候變化對水稻單產(chǎn)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)到2030—2050年福建省水稻生長期在氣候變化影響下會有所縮短，并且水稻單產(chǎn)水平會降低，然而這一結(jié)論卻并不適用于東北區(qū)域，在她的研究中也證實了東北地區(qū)水稻單產(chǎn)的提升主要得益于氣溫上升[37]。熊偉等在不同的氣候變化情境下，利用農(nóng)作物模擬模型，對我國水稻、玉米、小麥等主要糧食作物未來的產(chǎn)量狀況進行預(yù)測分析，結(jié)果表明，如果考慮到氣溫升高的情況，到2030年、2040年、2070年3個不同時間段，3種主要糧食作物的單產(chǎn)水平都會上升，但是如果不考慮氣溫升高的情形，3種主要糧食作物單產(chǎn)的水平將呈現(xiàn)下降的趨勢[38]。

2.3.2 關(guān)于氣候變化對水稻單產(chǎn)水平影響存在分歧的研究 氣候變化對水稻單產(chǎn)水平影響不一致的爭論主要集中在東北區(qū)域。李秀芬等通過對過去70年黑龍江省水稻生產(chǎn)數(shù)據(jù)與氣候數(shù)據(jù)的統(tǒng)計回歸分析，認(rèn)為氣候變化對黑龍江省水稻單產(chǎn)水平的變化是不利的，且氣溫與水稻單產(chǎn)水平兩者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。并且研究還發(fā)現(xiàn)氣溫的升高同時也大大提高了干旱與病蟲害的發(fā)生頻率，這在一定程度上又將減少水稻產(chǎn)量[39]。而方修琦等在黑龍江省水稻大面積產(chǎn)區(qū)內(nèi)，選用1965—2007年水稻單產(chǎn)數(shù)據(jù)，再結(jié)合30個地方氣象站點的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)，通過構(gòu)建空間面板數(shù)據(jù)模型，精確計算出氣候變化對水稻單產(chǎn)的作用程度，結(jié)果說明過去幾十年氣溫升高有利于黑龍江省水稻單產(chǎn)水平的提高，并且其幅度達(dá)到3%左右[40]。

2.4 氣候變化對水稻生產(chǎn)影響小結(jié)

氣候變化不僅影響水稻的實際產(chǎn)量，還對水稻生產(chǎn)的預(yù)期產(chǎn)量以及未來產(chǎn)量的變化趨勢產(chǎn)生影響，并且氣候變化對水稻產(chǎn)量的影響存在階段差異性，即對早稻產(chǎn)量與晚稻產(chǎn)量的影響不同。研究還發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致水稻產(chǎn)量變化的關(guān)鍵氣候因素是溫度與降水量。氣候變化對水稻種植布局的影響是通過水稻種植面積、種植時間、種植制度3個方面表現(xiàn)的。研究表明氣溫升高對南半球水稻種植面積的影響比北半球的影響更嚴(yán)重，從而導(dǎo)致在全球范圍內(nèi)水稻種植界限由南向北移動，并且氣候變化對水稻種植制度的影響也存在區(qū)域差異性。氣候變化對水稻單產(chǎn)水平及變化趨勢都產(chǎn)生影響，但是其影響方向與影響程度存在著分歧?？傮w而言，研究表明氣候變化對水稻單產(chǎn)的影響呈現(xiàn)出區(qū)域差異性，并且即使是同一區(qū)域也會存在時間差異性。