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气候变化威胁咖啡生产，研究人员借助 G - DynACof 模型，模拟咖啡生长与气候、农艺管理关系，评估其对阿拉比卡咖啡产量影响及遮荫树密度增加的适应性。结果显示产量或下降，该研究为风险评估和适应策略提供依据。
在全球气候变化的大背景下，地球仿佛被一只无形的大手不断拨弄着气候的琴弦，弹奏出极端气候事件频发的 “乐章”。农业，这一人类赖以生存的根基产业，也不可避免地受到了巨大冲击。咖啡，作为风靡全球的饮品，它的生产也陷入了危机之中。据统计，全球约有 100 - 125 万人直接或间接参与咖啡生产链，20 - 25 万农民从事咖啡种植，其中 60% 是低收入的小农户 。然而近年来，咖啡的生产情况不容乐观，2021 - 2022 年，全球咖啡消费增长 3.3%，但生产却下降了 2.1%，其中南美洲的咖啡产量下降尤为明显，达到 7.6% 。
阿拉比卡咖啡（Coffea arabica）在咖啡市场中占据重要地位，约占全球咖啡总产量的 70%。但它对生长环境极为挑剔，适宜生长在温度 18 - 21°C 且季节变化小的环境中，温度过高或过低都会影响其产量和品质 。随着全球气候变暖，极端温度和水分亏缺等问题日益严重，这对阿拉比卡咖啡的生长构成了巨大威胁。同时，气候的变化还使得病虫害的侵扰和分布范围扩大，进一步降低了咖啡的产量和品质。此外，适宜咖啡生长的土地也在逐渐减少和转移。在这样的严峻形势下，如何准确评估气候变化对阿拉比卡咖啡产量的影响，并探索有效的应对策略，成为了亟待解决的问题。
为了应对这些挑战，来自国外的研究人员开展了一项重要研究。该研究旨在通过模拟咖啡生长、气候因素和农艺管理之间的生理联系，在大陆尺度上评估气候变化对阿拉比卡咖啡产量的影响，并评估一种特定的适应措施 —— 在农林复合系统中增加遮荫树密度的效果。研究成果发表在《Agricultural Systems》上。
在研究方法上，研究人员主要采用了以下关键技术：首先，他们评估了基于过程的模型 DynACof（Dynamic Agroforestry Coffee Crop model，动态农林咖啡作物模型）模拟阿拉比卡咖啡产量的性能。随后，开发了一种新工具 G - DynACof，它是一个利用大量气候预测和土壤地理数据在区域尺度上对 DynACof 进行空间化的建模框架。通过这个工具，研究人员使用一组降尺度和偏差校正的气候预测数据，模拟了 2036 - 2065 年拉丁美洲和非洲潜在咖啡产量的趋势，并与 1985 - 2014 年的历史时期进行对比。
在研究结果方面：
- 产量趋势预测：尽管由于区域尺度农艺管理信息的稀缺存在相当大的不确定性，但研究结果表明，根据不同的共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathway，SSP），拉丁美洲的潜在产量可能下降 23% - 35%，非洲可能下降 16% - 21%（分别对应 SSP1 - 2.6 和 SSP5 - 8.5）。
- 产量空间差异：产量变化在空间上非常不均匀，高海拔和低纬度地区的产量有所增加，这表明未来咖啡生产区域可能发生转移。
- 遮荫树密度的影响：模拟结果显示，增加遮荫树密度对生产力的影响在空间上也是可变的，其适应气候变化的潜力仍不确定，需要进一步研究。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，DynACof 模型模拟的产量对气候变量高度敏感，与平均温度呈强负相关，与降水量呈正相关，这与以往的研究结果相符。这一特性使得该模型适合在不同气候条件下进行模拟研究。同时，G - DynACof 工具能够在区域尺度上利用 DynACof 模型估计未来气候变化对咖啡产量的影响，并评估可能的适应措施的有效性。
这项研究意义重大。它首次在大陆尺度上运用基于过程的模型来评估气候变化对咖啡产量的影响，为咖啡种植者和相关政策制定者提供了重要的参考依据。通过揭示产量变化的趋势和空间差异，有助于相关人员提前规划咖啡种植区域的调整，以适应气候变化。尽管增加遮荫树密度的适应策略还存在不确定性，但该研究为后续进一步探索有效的适应措施奠定了基础。此外，结合社会经济指标进行咖啡农业系统的影响分析和适应建模，能够更全面地进行风险评估，为制定切实可行的适应建议提供有力支持，对保障全球咖啡产业的可持续发展具有重要意义。
