气候变化下加拿大萨斯喀彻温省油菜籽产量预测：基于多模型情景的土壤-气候耦合分析

《FACETS》：Future canola yields under different climate scenarios in Saskatchewan, Canada

本研究针对全球变暖对加拿大重要经济作物油菜籽的潜在影响，通过整合26个气候模型数据与土壤属性图谱，构建了随机森林预测模型。研究揭示当七月日均最高温度超过28.5°C时产量显著下降，预测在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下至2100年产量将分别下降2%、6%和15%，其中黑土带减产最为显著。该成果为农业适应性策略制定提供了关键科学依据。

　　

在全球气候变化的背景下，高温胁迫对农作物的影响日益凸显。作为加拿大最重要的经济作物之一，油菜籽（Canola）对温度变化极为敏感，其产量稳定性直接关系到该国农业经济的可持续发展。萨斯喀彻温省作为加拿大油菜籽主产区，近年来已观测到年均气温上升1.9°C的显著变化，预计本世纪末可能达到6°C的增幅。这种变暖趋势是否会突破油菜籽的温度耐受阈值，导致大规模减产，成为亟待解答的科学问题。

以往研究虽已证实高温对油菜籽生长发育的不利影响——例如日均最高温度超过29.5°C会引起花粉不育，七月初高温会导致花朵数量减少，夜间高温也会抑制产量形成——但多数研究局限于单一站点或短期观测，缺乏区域尺度的系统性预测。特别是在不同排放情景下，气候变化如何与土壤属性相互作用影响油菜籽产量，尚未有研究给出量化答案。

为此，萨斯喀彻温大学土壤科学系的P.T. Sorenson等人开展了这项前瞻性研究，成果发表于《FACETS》。研究团队创新性地将气候模型与土壤图谱相结合，构建了一个能够预测未来70年油菜籽产量变化的科学模型。该研究不仅揭示了温度升高对油菜籽产量的非线性影响机制，还首次量化了不同气候情景下各土壤分区的减产风险，为农业部门的适应性决策提供了精准的科学支撑。

研究采用了三项关键技术方法：首先利用加拿大CMIP6降尺度气候数据（CanDCS-M6），获取了26个全球气候模型在三种共享社会经济路径（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5）下的日值数据；其次整合了萨斯喀彻温省1999-2019年的油菜籽保险报损数据（来自萨斯喀彻温作物保险公司），经去趋势化处理后作为建模基础；最后采用随机森林算法（ranger包），将产量数据与土壤有机碳（SOC）、黏粒含量等土壤属性以及五个关键气候变量进行耦合建模。

研究结果

模型性能验证显示，随机森林模型在独立验证集上表现良好，确定系数（R²）达到0.51，林氏一致性相关系数（CCC）为0.66，均方根误差（RMSE）控制在429 kg ha^?1。模型在不同土壤分区中的预测精度存在差异，布朗土带拟合最佳（R²=0.60），而灰土带相对较低（R²=0.44）。这种差异主要源于训练样本在不同土壤分区的分布不均。

特征重要性分析表明，七月日均最低温度（相对重要性0.16）和年总降水量（0.16）是影响产量的最关键变量，其次为七月日均最高温度（0.15）和土壤有机碳含量（0.15）。部分依赖图进一步揭示，当七月日均最高温度超过28.5°C时，油菜籽产量呈现明显下降趋势，这一统计结果与既往生理学研究报道的29.5°C高温致害阈值高度吻合。

气候预测结果显示，三种排放情景下各气候变量均呈现上升趋势，但空间异质性显著。在SSP5-8.5情景下，所有土壤分区的七月日均最高温度都将突破30°C，其中黑土带的升温幅度最为剧烈。降水变化则呈现更大不确定性，部分模型甚至预测布朗土带降水量可能减少。

产量预测表明，至本世纪末，不同排放情景下的产量损失差异巨大：SSP1-2.6情景下全省平均减产仅39 kg ha^?1（2%），而SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下分别减产137 kg ha^?1（6%）和349 kg ha^?1（15%）。空间分布上，黑土带作为传统高产区受灾最重，在SSP5-8.5情景下长期减产达21%；而灰土带损失最小（8%）。这种空间分异主要源于当前高产区对温度升高的敏感性更强。

研究结论与讨论

本研究通过多模型集成预测，明确了气候变化对萨斯喀彻温省油菜籽产量的潜在威胁。三个关键结论值得关注：首先，温度而非降水是影响未来产量的主导因子，28.5°C的七月日均最高温度可作为产量拐点的早期预警指标；其次，减产风险具有明显的地域聚集性，黑土带等高产区域需优先制定适应策略；最后，随机森林模型在极端值预测上的局限性提示，实际减产幅度可能比模型预测更为严峻。

与既往研究相比，该工作的创新性体现在三方面：一是首次将土壤-气候耦合效应用于油菜籽产量预测，突破了传统气候模型忽略土壤异质性的局限；二是明确了高温阈值的关键作用，纠正了某些研究仅关注降水变化的认知偏差；三是通过多情景对比，量化了减排行动的经济价值——将全球变暖控制在SSP1-2.6水平可避免约85%的潜在损失。

该研究的实践意义在于为农业适应提供了明确路径：育种方面应优先选育耐高温、早花型品种；栽培管理需调整播期使开花期避开七月高温；区域规划上可考虑逐步向北部土壤分区转移种植。这些发现不仅适用于加拿大油菜籽产业，对全球温带油菜种植区也具有重要借鉴价值。

当然，研究也存在若干局限：气候模型的不确定性随预测时长增加而放大；保险数据的测量误差可能弱化了极端温度的影响；未考虑品种更替和管理措施改进的缓解作用。后续研究可结合过程模型与机器学习方法，整合根系层土壤水分动态等关键变量，进一步提升预测精度。总体而言，这项研究为应对气候变化下的粮食安全挑战提供了重要的科学工具，警示我们必须通过技术创新与政策干预的双重努力，才能守护这片孕育金色油菜花的沃土。