基于物候校准的长期农业气候风险评估框架：在爱沙尼亚谷物生产中的应用

《European Journal of Agronomy》：A phenology-calibrated framework for long-term agroclimatic hazard assessment: An application to cereal production in Estonia

　　

• 一种基于物候校准的长期农业气候风险评估框架。• 作物特异性暴露窗口将灾害指标与作物发育阶段相匹配。• 与降水相关的灾害相比，温度相关的灾害增幅更大。• 该框架可推广至其他拥有长期气候记录的作物和地区。• 热胁迫在内陆地区增幅最强，沿海站点变化较弱。

引言

天气和气候极端事件通过影响作物产量、籽粒质量和生产稳定性，对全球谷物生产构成日益增加的风险（IPCC, 2022）。当热胁迫、干旱、过量降水和复合气象事件与作物发育的敏感阶段重合时，将显著降低作物表现并干扰农业管理（Bevacqua et al., 2021, Lesk et al., 2022, Vogel et al., 2019, Yin and Leng, 2022, Zscheischler et al., 2020），其中仅热胁迫一项即据估计可大幅降低全球小麦产量（Asseng et al., 2015），且在气候变化条件下集中于可识别的地理热点区域（Teixeira et al., 2013）。随着气候持续变暖，欧洲作物生产系统面临显著影响和适应需求（Olesen and Bindi, 2002, Olesen et al., 2011），量化生物相关灾害暴露的长期变化变得日益重要（IPCC, 2023）。然而，由于作物敏感度在各发育阶段差异显著（Hatfield and Prueger, 2015, Porter and Gawith, 1999），且长期物候观测数据极为稀缺（Kanwar and Sharma, 2023, Piao et al., 2019, Richardson et al., 2013），定义具有生物学意义的作物暴露仍是主要的方法学挑战（Shah et al., 2021）。

近期基于物候的方法，包括作物模型和物候模型、风险校准框架以及复合灾害分析，通过定义作物敏感暴露窗口，大幅推进了农业气候风险评估的生物学相关性（Bevacqua et al., 2021, Le Roux et al., 2024, Li et al., 2025, Minoli et al., 2019, Minoli et al., 2022）。然而，其应用于长期历史气象记录仍受限于连续物候观测数据的匮乏（Chuine and Régnière, 2017, Menzel et al., 2006），且很少有方法提供将有限的物候观测与多十年气象记录相结合以生成标准化、作物特异性灾害指标的实用工作流程。爱沙尼亚的长期物候记录确实存在，包括覆盖1948–1996年三个站点的通用物候日历（Ahas, Jaagus & Aasa, 2000）和1951–1998年的记录（Aasa, 2001, Aasa, 2005），以及泛欧PEP725网络的一部分（Templ et al., 2018）。然而，这些记录记载的是一般生物物候相（如指示植物物种的首花期），而非冬季黑麦、冬季小麦和春大麦的作物特异性BBCH生长阶段，因此不直接适用于本文所用作物特异性暴露窗口的校准。两个现有工具涉及相关但不同的需求：Clisagri（Ceglar et al., 2020）将动态模拟作物物候模型与阶段特异性干旱、湿润、冷害和热害指标相结合，但因此需要已验证的物候模型而非短期观测记录；GETARI（García de Cortázar-Atauri & Maury, 2019）将生态气候指标汇总为评估树以评估作物-气候适宜性，这是一个相关但不同于量化现有生产区域灾害暴露长期历史趋势的目标。因此，许多长期农业气候评估仍主要依赖气象指标，而在历史观测数据集中明确整合作物物候仍然具有挑战性。该框架的方法学贡献不在于引入新的灾害指标或基于物候的评估本身，而在于为以下情况提供标准化工作流程：即长期气象记录可用但缺乏可比的长期物候观测数据。利用相对较短的当代物候记录来校准作物和阶段特异性暴露窗口，然后将其一致地应用于多十年气象观测。按照Caubel et al.（2015）及其后续研究（Le Roux et al., 2024, Beauvais et al., 2025）的术语，农业气候指标（AGI）是在固定日历时段上计算的，而生态气候或物候气候指标（PHI）则是在逐年重新确定的物候相边界之间计算的。本文使用的暴露窗口源于物候观测，但作为固定日历时段应用于历史记录，将该框架主要定位于受物候启发的AGI传统之中。其模块化结构将物候校准、灾害定义和统计评估分离，允许这些组件独立调整，同时保持长期分析框架的一致性。一条平行研究路线利用长期作物特异性物候网络直接检验物候参照灾害评估的基本假设。德国气象局（DWD）运营着这样一个网络，在约1200个站点的物候观测被内插至1 km全国网格（Kaspar et al., 2014），这一资源已被用于量化物候变化如何调节德国小麦的热暴露和干旱暴露（Lüttger and Feike, 2018, M?ller et al., 2019, Riedesel et al., 2023, 2024, Schmitt et al., 2022）。该文献中的两项结果与本文框架直接相关。第一，Rezaei et al.（2015）表明，1951–2009年间德国小麦抽穗期提前约14天，在很大程度上抵消了变暖导致的热胁迫频率和强度增加，估计若忽略此物候变化，到2009年开花期前后的热胁迫将高出59%——这一误差量级远超本研究考察的敏感度范围（第3.5节）。这表明，若不考虑物候时机，固定的、不随时间变化的暴露窗口可能严重歪曲热暴露的真实趋势。第二，Riedesel et al.（2023）发现，对小麦产量最强的干旱信号出现在茎伸长和拔节期（BBCH 31–50），这是在本框架中生殖期（W1）窗口之前且未被覆盖的发育阶段。定义相关农业气候指标的一种互补策略是需求驱动而非证据驱动的：Paeth et al.（2023）通过农民、葡萄种植者和林地主的利益相关者调查，为德国下弗兰肯地区推导了指标集，阈值参照M?ller et al.（2019）引用的WMO和ETCCDI建议进行对齐。这种需求驱动的方法补充了本文采用的基于证据的灾害选择，其结果提供了有用的中欧区域比较参考，但不是协调一致的中欧范围基准。

该框架使用爱沙尼亚三种最广泛种植的谷物作物进行演示——冬季黑麦（*Secale cereale* L.）、冬季小麦（*Triticum aestivum* L.）和春大麦（*Hordeum vulgare* L.），其中后者在北方品种间有记录的气候韧性差异（Kaseva et al., 2023）——基于19个气象站点1965–2024年的日观测数据。爱沙尼亚作为案例研究是合适的，因为它兼具长期气象记录、显著的海洋性-大陆性气候梯度以及近期适合框架校准的实地物候观测。利用物候发育对比鲜明的作物，我们评估该框架量化作物特异性气象灾害暴露长期变化的能力，以及区分温度和降水相关灾害趋势的能力。此类物候校准的灾害信息可直接支持农业规划、保险和适应政策中基于气候风险的决策，其中气象暴露是与管理方式和品种选择并列的关键输入要素：Dalhaus et al.（2018）表明，物候参照的暴露窗口可降低冬季小麦干旱天气指数保险的时间基准风险，尽管基于生长积温的生育期建模在他们的研究中未产生可比的改善——这一细节与本文报告的第3.5节中基于GDD的动态窗口比较相关。

因此，本研究的特定目标有三：（1）开发并演示一种标准化、物候校准的工作流程，用于量化爱沙尼亚三种主要谷物作物五种天气相关灾害指标在1965–2024年间的长期趋势，利用短期当代物候记录定义具有生物学意义的暴露窗口；（2）刻画温度相关与降水相关灾害长期变化的相对量级和一致性；（3）利用基于动态热时间的替代方案，评估标准化窗口方法对年际和长期物候变化的敏感度。我们假设：（i）温度相关灾害指标（HSI、CHD）在研究期内呈显著增加趋势，与区域变暖一致；（ii）降水相关灾害指标（WetRisk、HeavyRainRisk、DroughtRisk）呈较弱且空间变异性较大的趋势，反映了区域降水缺乏系统性长期变化；（iii）热相关灾害暴露的长期变化估计对使用标准化或动态热时间窗口具有敏感性。

研究区域与数据

来自爱沙尼亚环境署的1965–2024年日气象观测数据，包括最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）和降水。分析涵盖19个气象站点，代表爱沙尼亚主要气候区域：J?geva、J?hvi、Kihnu、Kuusiku、L??ne-Nigula、Narva、Pakri、Ristna、S?rve、Tallinn-Harku、Tartu-T?ravere、Tiirikoja、Türi、Valga、Viljandi、Vilsandi、Virtsu、V?ru和V?ike-Maarja（图1）。记录较短的站点，

1991–2020气候常值期期间的灾害水平

1991–2020年世界气象组织气候常值期期间的灾害特征汇总于表3。除非另有说明，统计量均基于19站气象网络中所有有效站点-年度观测值计算。

收获前窗口（W3）的结果应比W1和W2的结果更加谨慎地解释，因为W3主要是基于已发表的物候信息而非直接实地观测定义的。

1991–2020气候常值期期间农业气候灾害的空间分布

空间分布的

物候校准为发育对齐的农业气候灾害评估提供了实用框架

物候校准是本研究的核心方法学贡献，因为它将长期气象观测与作物发育的生物学相关时期联系起来。由于作物敏感度在各发育阶段存在差异（Porter & Gawith, 1999），且作物脆弱性不仅取决于灾害强度，还取决于灾害相对于敏感生长阶段的时间，尤其在生殖发育期间（Hatfield and Prueger, 2015, Shah et al., 2021），评估

结论

本研究提出了一种基于物候校准的长期农业气候风险评估框架，将气象观测与作物发育的生物学相关阶段联系起来。通过定义标准化的作物特异性暴露窗口，该框架在生物学真实性和气候分析所需的长时段覆盖之间提供了实用折衷方案。该框架在爱沙尼亚冬季黑麦、冬季小麦和春大麦上的应用表明，气候

资金支持

本研究由欧洲区域发展基金（ESF）共同资助项目"增强社会应用研究、开发和革新活动成果的能力并创造支持性政策环境"（RITA+）资助，项目PA1-KSV-KIPPER（RITA-AGROMET2），2023–2029，子活动1，由区域事务与农业部和气候部共同资助。

CRediT作者贡献声明

Triin Saue：原创初稿撰写、可视化、验证、方法学、调查研究、形式分析、概念构思。Elina Karron：审稿与编辑、数据整理。

生成式AI及AI辅助技术声明

在准备本稿件过程中，作者使用Claude（Anthropic）辅助数据处理的Python代码开发和调试、图形摘要准备、英文编辑。研究设计、分析方法、统计分析、结果解释以及最终稿件的所有内容均由作者开发、验证并批准。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

Triin Saue | Elina Karron