ENSO 重新分配高温、干旱、大风暴露时长以重组冬小麦的尾部风险

《Journal of Environmental Management》：ENSO redistributes hot-dry-windy exposure hours to reorganize winter wheat tail risk

　　

摘要

大规模气候模式如 ENSO 会影响作物生产，但连接远程变率与当地损失的途径仍不清楚。在此，我们利用每小时 ERA5-Land 数据和 1981-2020 年县级产量数据，将厄尔尼诺 - 南方涛动与中国各地的冬小麦风险联系起来。ENSO 并非均匀地改变暴露度；它以一种区域依赖的方式沿着 HDW 小时分布重新分配概率质量，从而改变高暴露季节的可能性。这种印记拓宽并左移了产量异常分布，并增厚了负尾，这与晚期复合胁迫下的阈值型、凸性损害相一致。中介分解表明存在空间不对称性：HDW 中介效应在南部纬度带最为明显，而北部的 ENSO-产量变异与竞争的 HDW 以外的途径关联更强。针对北方的诊断确定晚霜是最强的不利非 HDW 途径，而与之抗衡的是量级相当但符号相反的春季降水途径。结构方程模型支持一种分层级联，其中 ENSO 加剧了极端高温（这是 HDW 暴露的主要直接驱动因子），而灌溉强度和土壤有机碳主要削弱了暴露到损失的转化。

引言

大规模气候振荡可以通过重新排列作物遭遇有害天气的时间和方式，而不是改变平均条件，来重塑食物生产 (Zscheischler et al., 2018)。厄尔尼诺 - 南方涛动 (ENSO) 是年际变率的主导模式，并通过遥相关机制重新组织了热带太平洋以外的温度、水分输送和环流模式 (Cai et al., 2021; McPhaden et al., 2006; Wang et al., 2017)。因此，ENSO 阶段与主要粮仓的产量异常被联系起来，并广泛嵌入季节展望和早期预警系统中 (Ray et al., 2015; Iizumi et al., 2014a; Ortiz-Bobea et al., 2021; Lobell et al., 2011)。然而，从远程海洋 - 大气模式到田间作物损害的机制桥梁仍然薄弱：许多 ENSO-产量关系仅在部分地区或时期符号稳健，这表明相关的暴露度不能仅由季节平均值捕捉。

大多数现有研究隐式地将 ENSO-产量关系框定为对温度或降水季节异常的响应 (Iizumi and Ramankutty, 2016; Lobell and Field, 2007)。这一视角假设作物主要对平均气候条件的转变做出响应。然而，作物生长和产量形成是由短暂但强烈的生理胁迫 episode 决定的，而不是由季节平均值决定的。极端高温、高蒸散需求和强风可能非线性相互作用，抑制气孔导度，损害光合效率，加速衰老，并缩短有效的灌浆期 (Zhao et al., 2017; Siebert et al., 2014; Lobell et al., 2014)。这些响应是非线性和阈值型的，意味着季节平均值的小变化可能对应于跨越有害状态可能性的巨大变化。当极端事件是控制性暴露时，平均值成为风险的弱代理 (Messori et al., 2021; Lesk et al., 2016)。ENSO 并非影响欧亚和东亚气候的唯一大规模气候模式。其他模式，如北大西洋涛动，也会影响中国的冬季温度、降水变率和作物产量结果。然而，ENSO 仍然是季节可预测性的核心来源，并且对东亚环流、水文气候和后 ENSO 季风变率有着公认的影响 (Wang et al., 2000; Zhang et al., 2024; Xie et al., 2016; Hardiman et al., 2026)。因此，我们关注 ENSO，同时认识到残余产量效应可能部分反映其他气候模式和环流途径。

复合极端文献中的概念提供了弥补这一差距的途径。复合事件发生在多个不利条件共存或累积时，产生的影响无法仅从任何单一驱动因子推断 (Zscheischler et al., 2018; Leonard et al., 2014; Zscheischler et al., 2020; Ridder et al., 2020; KIRTMAN et al., 2013)。研究表明，此类事件主导了生态、水文和社会经济风险。在农业系统中，复合极端事件可以同时约束碳同化，扰乱源 - 库关系，并加速物候转变，从而对最终产量产生不成比例的控制作用。这一视角在中国主要冬小麦区域尤其相关，在那里一种独特的复合危害——高温 - 干旱 - 多风 (HDW) 事件 (Wang et al., 2000; Zhang et al., 2024)——长期以来一直被确认为关键的农业胁迫因子 (Zhao et al., 2022; Qiao et al., 2025)。HDW 事件结合了春末夏初的高温和低湿以及强风，恰逢冬小麦的灌浆期。在这些条件下，蒸散需求急剧上升，叶温迅速增加，气孔调节变得无效，导致光合受抑、衰老加速和产量大幅减少 (Lobell et al., 2012; Urban et al., 2015)。重要的是，HDW 事件造成的损害不仅取决于峰值强度，还取决于亚日持续时间和累积热负荷。然而，虽然 HDW 事件作为当地危害已被充分记录，但它们与大规模气候变率的联系尚未得到系统评估。这意味着 ENSO 可能较少通过季节均值的均匀转变来塑造作物结果，而更多是通过复合胁迫暴露分布的结构变化来塑造。对于 HDW 危害，这种区别至关重要：两个具有相似平均气候的季节可能产生截然不同的生理结果，如果极端胁迫 episode 的频率、持续时间和时机不同。将 ENSO 视为分布驱动因子因此将其从直接的生理强迫重新定义为尾部风险的调节器，其影响在暴露跨越作物相关阈值时显现。

在这里，我们检验了这样一个假设：ENSO 主要通过重新组织拔节至收获期高温 - 干旱 - 多风暴露的分布，而不是通过改变平均气候条件，来主导冬小麦产量年际异常。利用中国主要冬小麦区域四十年的每小时气候再分析和小麦产量记录，我们量化了 ENSO 阶段如何重塑高温 - 干旱 - 多风小时数的完整暴露分布，重点关注暴露概率重新分配的清晰度，以及损害风险集中的分布上半部分和尾部。然后，我们使用中与结果途径逻辑一致的中介框架，将 ENSO 相关的产量异常划分为直接成分和高温 - 干旱 - 多风中介成分，并使用结构方程模型正式化连接 ENSO、降水和极端高温到高温 - 干旱 - 多风暴露和产量异常的机制级联。最后，我们评估灌溉和土壤特性如何调节这一级联，将它们视为改变 ENSO 到暴露和暴露到产量链接强度的脆弱性调节因子。这种分布优先、途径解析的方法确定了 ENSO 何时重要，通过哪些中间胁迫状态与产量风险变化相关，以及为什么相似的 ENSO 阶段会导致不同地区的产量结果相反。

章节片段

数据与研究区域

研究区域和产量记录：我们获得了中国主要冬小麦生产省份的年度冬小麦产量数据，来自官方农业统计 (1981-2020)。分析的省份包括河北、山东、河南、山西、陕西、江苏、安徽和湖北，这些省份共同覆盖了黄淮海平原、黄土高原边缘和长江下游地区。这些省份加起来占了中国冬小麦种植面积和产量的大多数。地理

ENSO 重新组织了 HDW 暴露的分布，而非改变其均值

ENSO 并不简单地提高或降低拔节 - 收获期总 HDW 小时数。它沿着暴露分布重新分配概率质量，并且该重新分配的方向强烈依赖于省份 (图 1)。均值对比仅提供微弱的总体信号 (图 1a)，而更清晰的 ENSO 印记来自暴露概率在 HDW 小时分布上的重新分配 (图 1b)。均值对比表明 ENSO 阶段相关的 HDW 存在区域差异

讨论

在这里，ENSO 显现为复合 HDW 暴露尾部风险的调节器，这改变了大规模气候变率在作物影响研究中应如何解释。现有的 ENSO-产量文献大多围绕温度或降水的季节异常构建，并隐式围绕中心趋势的变化 (Ray et al., 2015; Iizumi et al., 2014b)。然而，小麦损害往往由短暂、高强度的生理胁迫 episode 决定，对于此类事件，产量响应

CRediT 作者贡献声明

乔欧梦 (Oumeng Qiao)：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿，可视化，软件，方法学，调查，形式分析，构思。车鸿雷 (Honglei Che)：写作 – 审阅与编辑，验证，资源，调查，数据管理。刘北辰 (Buchun Liu)：写作 – 审阅与编辑，监督指导，项目管理，方法学，资金获取，构思。刘恩科 (Enke Liu)：监督指导，项目管理，方法学，资金获取。梅旭荣 (Xurong Mei)：监督指导，项目

资金支持

本研究由农业科技创新工程 (ASTIP) 资助，资助号 CAAS-ZDRW202604, CAAS--ASTIP-2025-IEDA 和 CAAS--ZDRW202519；国家重点研发计划，资助号 2023YFD1900505。

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

乔欧梦 | 车鸿雷 | 刘北辰 | 刘恩科 | 梅旭荣 | 张萌

中国农业科学院环境与可持续发展研究所，北京，100081，中国