《Agronomy for Sustainable Development》：Pre-sowing and early growing-season rainfall are key drivers of wheat yield change in Australia
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自1990年以来，澳大利亚小麦产量年均增长幅度较小，且在旱作种植区呈现显著的空间变异。量化气候变化（尤其是降雨相关因素）对这些产量趋势的贡献，对于制定有效的适应策略至关重要。为更好地理解这些趋势，研究人员整合了作物模拟模型、统计回归、气候情景分析以及18个降雨
自1990年以来，澳大利亚小麦产量年均增长幅度较小，且在旱作种植区呈现显著的空间变异。量化气候变化（尤其是降雨相关因素）对这些产量趋势的贡献，对于制定有效的适应策略至关重要。为更好地理解这些趋势，研究人员整合了作物模拟模型、统计回归、气候情景分析以及18个降雨指标（基于这些指标对澳大利亚作物产量具有强烈影响的证据），研究了过去34年（1990–2023）澳大利亚小麦带水分限制小麦产量趋势及其驱动因素。本研究首次提供了大陆尺度上关于降雨特征变化如何塑造这些趋势的综合评估，揭示了水分限制小麦产量普遍下降，累计降幅从东部小麦带的6.8%到西部小麦带的44.2%不等。播前有效水分（PAWS）和生长季早期降雨被确定为主要气候驱动因素，共同解释了80.0%的产量变异，并在约79.1%的小麦带网格单元中占主导地位。在此期间，播前有效水分和生长季早期降雨的下降导致澳大利亚小麦带水分限制产量累计减少约20.4%。这些发现揭示了驱动水分限制小麦产量变化的关键降雨因素，支持了针对性农场适应策略（如土壤水分管理和灵活播种）的制定，以及增强澳大利亚小麦生产抗旱能力的政策制定。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
全球人口预计到2050年将达约97亿，需增加50%–80%的粮食产量，对粮食安全构成重大挑战。人类活动引起的气候变化进一步加剧了这一问题，对农业生产和粮食供应产生深远影响。澳大利亚在全球小麦供应中发挥关键作用，小麦占其冬季作物产量的57%，2024–25年度产量达3480万吨，有助于平抑其他地区的产量波动。然而，澳大利亚已面临气候变化的不利影响，未来几十年挑战将更加严峻。维持澳大利亚对全球粮食安全的贡献，需要基于证据的策略来增强作物系统对气候变化的韧性。此前研究多集中于特定地点或区域，缺乏全国尺度上系统评估降雨相关因素对水分限制小麦产量的相对贡献。尤其播前有效水分（PAWS）和生长季早期降雨的重要性虽在局部研究中被强调，但其长期空间显式效应尚未在整个小麦带得到评估。因此，本研究旨在量化降雨特征变化对1990–2023年澳大利亚小麦带水分限制小麦产量趋势的贡献，识别主导降雨驱动因素及其空间变异。
**研究内容与结论**
研究人员利用APSIM（农业生产力系统模拟器）模型模拟水分限制小麦产量，结合18个降雨指标，通过统计回归和气候情景分析，分离降雨因素的贡献。结果表明，降雨特征变化是过去34年澳大利亚小麦带水分限制产量趋势的主要驱动因素，导致累计减少约20.4%。播前有效水分和生长季早期降雨被确定为关键驱动因素，共同解释80.0%的产量变异，并在约79.1%的网格单元中占主导地位。产量下降在西部、南部和东南部小麦带最为显著，西部小麦带累计降幅达44.2%，而东部小麦带变化较小且多不显著。该研究首次提供了大陆尺度、高分辨率的空间显式评估，揭示了降雨特征变化如何塑造水分限制小麦产量趋势，为区域特异性适应策略和政策制定提供了定量依据。论文发表在《Agronomy for Sustainable Development》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用以下关键方法：（1）APSIM模型模拟，基于SILO数据集（0.05°网格化日气候数据）和ASRIS（澳大利亚土壤资源信息系统）的土壤属性数据，模拟水分限制小麦产量；（2）合成气候情景分析，固定温度和太阳辐射，仅改变降雨以分离降雨效应；（3）Mann–Kendall趋势检验和Sen斜率估计，分析降雨指标和产量的趋势；（4）多元线性回归（MLR），从18个降雨指标中筛选最优子集（最多5个）以量化各因素贡献。样本覆盖整个澳大利亚小麦带（1990–2023年），未涉及具体队列。
**研究结果**
**模拟水分限制小麦产量**
APSIM模拟显示，1990–2023年澳大利亚小麦带平均水分限制产量为2626.0 kg ha?1，东南部（3270.0 kg ha?1）和东部（2685.0 kg ha?1）较高，西部（2581.0 kg ha?1）和南部（1845.0 kg ha?1）较低，与降雨和土壤持水能力空间分布一致。
**水分限制小麦产量趋势比较**
基于原始气候数据（温度、太阳辐射和降雨综合效应）模拟的产量趋势，与仅基于降雨数据（分离其他气候因子）模拟的趋势在方向和显著性上高度一致，表明降雨变化是产量趋势的主要驱动因素。
**降雨相关变量影响下的产量趋势分析**
降雨驱动的产量趋势显示，西部、南部和东南部小麦带普遍下降，其中西部小麦带93.2%区域下降，平均速率–23.7 kg ha?1 yr?1（–1.3% yr?1），累计损失44.2%；南部和东南部分别下降11.1和11.5 kg ha?1 yr?1，累计损失23.8%和13.6%。东部小麦带57.4%区域下降，但局部有增加趋势，整体平均下降5.5 kg ha?1 yr?1（–0.2% yr?1），累计损失6.8%。
**降雨特征的相对重要性**
多元线性回归显示，播前有效水分（PAWS）和生长季早期降雨（Veg_Rain）是出现频率最高的变量，均在超过80.0%的小麦带网格中被选为显著因子，共同主导产量变异。其他指标如生长季降雨总量（GS_Rain）、干旱指数（SPI_ASO、SPI_MJJ）以及极端降雨指标（如Rx5day、CDD）仅在不到15.0%的区域中显著，表明总降雨量和土壤水分可用性比极端事件更重要。
**PAWS和Veg_Rain对水分限制产量的影响**
PAWS和Veg_Rain的回归系数显示空间变异，PAWS系数范围为–3.1至43.1 kg ha?1 mm?1，Veg_Rain系数范围为–0.6至26.8 kg ha?1 mm?1。两者共同解释超过80.0%的产量变异（在79.1%的网格中）。趋势分析表明，PAWS在西部小麦带东部显著下降，而Veg_Rain在西部、南部、东南部和东部小麦带北部普遍下降。PAWS和Veg_Rain的联合变化导致澳大利亚小麦带水分限制产量累计减少20.4%，西部小麦带平均下降28.3 kg ha?1 yr?1（–1.7% yr?1），南部和东南部分别下降8.7和12.7 kg ha?1 yr?1，东部小麦带呈现混合模式。
**讨论与结论**
研究表明，降雨特征变化是1990–2023年澳大利亚小麦带水分限制产量趋势的主要驱动因素，播前有效水分和生长季早期降雨是关键变量。研究结果支持了假设：降雨驱动因素的重要性存在空间变异，且趋势贡献显著。这对适应策略制定具有重要意义：农场层面应优先改善土壤水分保持（如改进休耕管理、残茬覆盖、减少耕作）、灵活播种和采用抗旱品种；政策层面需将土壤水分和早期降雨趋势纳入干旱风险评估，扩大监测网络和季节性预报传播。研究局限性包括：分离气候因子时忽略了温度与降雨的协同作用，以及网格化数据带来的不确定性。未来研究应整合高分辨率观测数据和管理实践的影响。**研究结论**：本研究旨在量化1990–2023年澳大利亚小麦带降雨相关变化对水分限制小麦产量趋势的贡献，并识别主导降雨驱动因素及其空间变异。结果表明，降雨特征在过去三十年中是水分限制小麦产量趋势的主要驱动因素，导致总体累计减少约20.4%。播前有效水分和生长季早期降雨是区域产量变异的主导驱动因素。本研究通过整合作物模拟模型、统计回归、合成气候情景和综合降雨指标，首次提供了大陆尺度、空间显式的评估。产量下降在西部、南部和东南部小麦带最为显著，东部小麦带变化较小。这些发现为区域特异性气候适应规划提供了定量证据基础。
