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土壤培肥与改良团队解析极端气候事件对未来小麦产量的潜在影响
发布者：管理员发布时间：2026-03-04作者：李鑫来源：土壤培肥与改良团队点击量：
近日，中国农科院农业资源与农业区划研究所土壤培肥与改良创新团队基于国家土壤质量观测实验站网络，在未来极端气候对小麦产量影响的定量评估方面取得重要进展。研究通过耦合作物生长模型与机器学习算法，揭示了不同气候情景下中国小麦产量的时空响应特征及关键驱动因子的“阈值效应”，相关研究结果发表在农学领域期刊《田间作物研究（Field Crops Research）》上。
小麦作为全球第三大粮食作物，对保障国家粮食安全具有不可替代的作用。然而，气候波动导致的极端高温、干旱及强降水等事件频发，给农业生产带来了巨大挑战。以往研究对包含极端气候事件的多种气候因子与小麦产量的非线性关系及临界转折点关注不足。
该研究基于中国西北、华北平原和长江流域三大小麦产区的15个国家级长期定位试验站的多年观测数据集，通过构建APSIM作物生长模型与Random Forest-SHAP机器学习算法的耦合评价体系，深度解析并归因了多种气候因子对产量波动的非线性贡献。该方法不仅发挥了作物模型在生物学过程模拟上的优势，更基于观测数据驱动手段精准捕捉到了多种气候事件影响产量的“阈值效应”。
研究结果显示，未来小麦产量响应呈现显著的区域异质性：西北麦区对极端气候事件的响应表现最为脆弱，到本世纪末产量最高可能下降30-40%；长江流域受高温与强降水叠加影响，产量可能下降19-36%，但在低排放情景下仍有增产潜力；华北平原表现相对稳健，但在高排放下仍面临减产风险（17-25%）。该研究精准识别了小麦产量从增长转向下降的关键转折点，即气候因子影响的“阈值效应”。以西北麦区为例，生育期强降水指标（R95p）存在75.5 mm的关键阈值：当强降水量低于此阈值时，增加降水有利于增产；但超过该临界点，增益效应将迅速逆转为减产风险。此外，生育期总降水量（PRE）也存在转折阈值（285.8 mm）。该研究通过从田间尺度的实际观测到区域尺度的精准预测，深度挖掘了极端气候对产量的非线性影响机制。研究结果不仅揭示了在集约化农业生产中识别极端气候阈值的重要性，也为针对不同麦区制定差异化的气候变化适应策略、优化田间管理实践以提升我国粮食生产系统的韧性提供了重要的科学支撑。
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所中比联合培养博士研究生李官沫为第一作者，张文菊研究员为通讯作者，该研究得到了北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室、科技部科技基础资源调查专项、国家重点研究与发展计划及中国国家留学基金委的资助。
图 1不同气候情景下不同时期小麦产量的历史趋势及预测趋势。
图 2 基于随机森林-SHAP模型的关键气候事件对小麦产量影响的非线性响应及阈值效应。
