高分辨率气候变化情景下巴西戈亚斯州奶牛热应激时空风险与产奶损失评估

《Agricultural Systems》：Heat stress risks to dairy cattle welfare and milk production in Goiás, Brazil under high-resolution climate change scenarios

　　

高分辨率气候预估揭示戈亚斯州热应激风险上升。THI（Temperature-Humidity Index，温湿度指数）升高使热应激由季节性暴露转变为近全年暴露。戈亚斯州西北部被识别为持续性热风险热点。在RCP8.5（Representative Concentration Pathway 8.5，代表性浓度路径8.5）下，产奶损失加剧，可达10 kg cow^?1 day^?1。结果支持针对气候韧性奶牛系统的定向适应。

N.C.R. Ferreira等围绕气候变化背景下巴西戈亚斯州奶牛福利与产奶风险开展区域评估。研究背景是气候变化改变温度格局并增加极端事件频率与强度，威胁粮食安全和农业生产；动物直接暴露于环境条件，热应激（heat stress）已成为全球主要生理挑战，奶牛因代谢产热高而尤其易感，热应激可降低采食量、代谢效率、产奶量和乳品质。戈亚斯州是巴西重要奶业州，区域奶业群体包括Holstein纯种、Girolando和杂交牛，不同遗传群体具有不同THI阈值；已有研究指出Holstein和Gyr的关键THI阈值分别为77和79，表明耐热边际较小。现有问题在于需要区域尺度、高分辨率气候预估来识别局部风险并支持针对性适应。研究目的是评估当前和未来气候情景下戈亚斯州奶牛热应激风险空间分布，识别季节性模式，并量化热应激导致的产奶下降，为奶业适应策略提供空间明确的信息。研究采用Eta Regional Climate Model（Eta-RCM，Eta区域气候模式）在RCP4.5和RCP8.5下进行高分辨率预估，以1986–2005为基线，评估短期2021–2040、中期2041–2060和长期2061–2080。结论表明热应激在21世纪持续增强，高排放情景下更严重，西北部为持续热点，产奶损失在高产系统中显著增加，结果强调需实施综合适应策略以维持气候韧性奶业系统。

方法概述：研究人员使用由HadGEM2-ES驱动的Eta-RCM，水平分辨率5 km，覆盖包括Goiás州的研究区；提取日平均2 m气温（tas，°C）和相对湿度（hurs，%），计算THI和MPD（Milk Production Decline，产奶量下降指数）；按DJF、MAM、JJA、SON季节分析，比较未来时段与历史基线；MPD计算采用25和40 kg·cow^?1·day^?1两个产奶水平；未进行额外偏差校正，采用原始Eta模式输出并以历史THI空间型与观测气候数据比较；研究区域为Goiás州，无样本队列来源。

3.1 区域气候变化：历史与预估。通过Eta模式历史模拟和未来异常分析，历史期气温全年高于18°C，西北部在DJF和SON最高可达31.7°C；相对湿度夏季较高，SON全州较低，西北部和北部各季相对湿度较低。未来RCP4.5和RCP8.5均显示正温度异常，RCP8.5下春季和夏季增温可达7°C，冬季和秋季约6°C；相对湿度以负异常为主，RCP8.5长期DJF降幅可超过25%，而SON原本已很低，进一步降低构成动物舒适度和生产力警示。

3.2 基于THI的奶牛福利。通过THI季节气候学和严重热应激天数分析，历史期THI在SON和DJF最高，西北部为关键热点；严重热应激阈值THI>78的天数在西北部春夏可在一个季节90天中达到70天。未来RCP4.5下热应激初期主要在夏季，随后扩展至近所有季节；RCP8.5下THI增强更严重且更早，长期全州THI增加可达6点，严重THI天数异常增加可超过70天，西北部和东南部最受影响，热应激由季节性挑战转为近全年持续问题。

3.3 气候变化对产奶影响。通过MPD历史与未来季节气候学分析，历史期产奶损失空间上集中于西北部；25 kg·cow^?1·day^?1生产水平下MPD低于4 kg·cow^?1·day^?1，40 kg·cow^?1·day^?1高产水平下可达7 kg·cow^?1·day^?1，说明高产牛对热应激更敏感。未来25 kg水平下，RCP4.5和RCP8.5最高MPD出现在西北部，主要在DJF和SON；RCP8.5下所有月份均出现一定损失并随年代增强。40 kg水平下所有季节均有损失，RCP8.5长期损失可达10 kg·cow^?1·day^?1，MPD与动物生产水平直接相关。

3.4 控制奶牛热应激的相关适应策略。讨论部分通过综合文献指出，适应策略可分为设施管理、遗传改良、营养和动物健康管理。遗传选择耐热和气候韧性动物可利用品种内遗传力，Holstein与Gir关键THI存在差异，Gir在直接太阳辐射下具有较厚被毛等形态适应，但即便耐热动物在极端热条件下性能与健康仍受损。设施管理包括遮阴、通风、喷淋和牛舍优化，良好设计的冷却系统可较外部温度降低达8.9°C；CBP（compost-bedded pack barn，垫料堆肥牛舍）在巴西部分地区被采用，封闭式CBP需注意垫料管理，建议每头牛至少14 m²垫料面积；干奶期提供自由进入牧场对生产性能和福利有益。研究强调高温本身不一定等于热应激，奶牛韧性取决于散热能力和表型隔热特性，缺乏这些特性时人工降温至关重要。

讨论总结：讨论指出热应激会改变能量和蛋白质代谢以优先热调节，热诱导干物质采食量下降限制营养池，并通过氧化应激和细胞功能受损间接影响乳成分合成；由于气候变量为地面模拟，结果对应无遮阴或无舍饲系统的动物，可能代表产奶下降上限。适应措施需要资金和基础设施投资，许多农场目前不具备；若缺乏领土规划和适应措施，气候变化可能导致Goiás州奶业活动重组。研究结论翻译：预估表明，在RCP4.5和RCP8.5情景下，21世纪热应激条件持续且显著增强，高排放路径影响更强。预估气候变化提高THI，尤其在春季（SON）和夏季（DJF），显著增加严重热应激日（THI>78），并在RCP8.5下2061–2080使部分区域出现近连续季节暴露。Goiás州西北部持续成为主要脆弱热点。相应地，MPD增加，RCP8.5下2061–2080高产系统可达10 kg·cow^?1·day^?1。总体而言，研究结果表明Goiás州部分地区热应激可能由以季节性为主的挑战演变为慢性的全年约束，对动物福利、生产力和部门经济可持续性具有严重影响；因此，若无充分适应措施，维持当前生产水平将日益困难。研究强调，若干适应措施需要财政支持和基础设施投资，而许多农场目前并不具备；若未实施适当领土规划和适应措施，气候变化可能导致Goiás州奶业活动重组。最后，研究强化实施综合适应策略的紧迫性，包括改善牛舍和冷却基础设施、加强牧场和遮阴管理、选择耐热动物遗传以及采用精准畜牧技术；通过提供空间明确和基于情景的预估，该工作为生产者、研究人员和政策制定者设计气候韧性奶业生产系统、并使该部门与长期可持续性和动物福利目标保持一致提供科学支持。