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ENSO对我国中东部地区粮食产量影响的经济评估分析

孟昭苏  
【摘要】: 以厄尔尼诺(El Nino)和南方涛动(Southern Oscillation)为代表的大气与海洋的互动失衡是全球大尺度气候异常的重要原因。“厄尔尼诺”现象是指南美赤道附近(约北纬4度至南纬4度,西经150度至90度之间)幅度数千公里的海水带的异常增温现象,现在被用来专门指赤道太平洋东部和中部的海表温度大范围持续异常增暖现象全球气候变化及其对人类事务的潜在影响。从上世纪70年代开始,厄尔尼诺现象变得越来越频繁,造成的影响也越来越严重。厄尔尼诺现象会对多个地区甚至全球范围的天气造成不同程度影响,从干旱、风暴到洪水,因地而异。1997年到1998年发生的厄尔尼诺现象在全世界造成约200亿美元损失(IPCC 2007)。 农业生产作为借助自然体的一种社会活动,深受气候变化的影响。我国主要粮食产区位于世界上最大的季风区——东亚季风区,属于大陆性气候与海洋性气候的混合型。夏季受来自海洋的暖湿气流的影响,高温潮湿多雨,气候具有海洋性。冬季受来自大陆的干冷气流的影响,气候寒冷,干燥少雨,气候具有大陆性。季风气候条件下,夏季潮湿多雨,冬季干燥少雨。雨带随时间由东南向西北推进。季风气候条件下,降水时间比较集中而雨量极不稳定,逐年变化很大。季风气候的高温与多雨时期基本一致,雨热同期,对发展农业十分有利。因为在作物生长旺盛,最需要水分的时候能有充足的雨水供应。气温年较差大,冬季气温低,可对病虫害的减少起一定作用。但是由于降水量的季节变化和年际变化大,常常造成水旱灾害,因此又常常造成农业减产。因此,我国的农业,尤其是粮食种植业对于气候的依赖性和脆弱性都很高。气候变化对我国农业和粮食保障的影响更是尤其重要。 本文对我国主要粮食生产地区中东部地区44个地面站日最低气温、日最高气温与日降水量数据进行分析处理。采用距平值以去掉了季节变化趋势,突出年际变化,分析结果表明,我国中东部地区月平均和季节平均的最低气温、最高气温与降水量的年际变化非常明显。 用经验正交函数(EOF)对月最低气温、最高气温与降水量的距平资料进行分析,发现它们的第一模态的时间序列方差贡献比较小,在30%左右。又进一步利用月平均最低、最高温度和降水EOF第一模态的时间序列和南方涛动指数SOI进行相关分析,发现无论是同期相关还是滞后相关,相关性并不明显。对季节(春季、夏季)的最低气温、最高气温与降水量的距平资料进行EOF分析,发现它们的第一模态方差贡献比较大,超过50%,较好地反映了年际变化的主要特征。在置信度为95%的情况下,选取1、3、4、6、9、10月的SOI作为因子,结合农业机械总动力等因子,对气候异常造成的粮食产量变化进行评估。 根据SOI自身的振荡特征,将线性函数改为以三角函数的形式放入模型。总体来说模型的拟合程度很高,达到0.990253,残差项明显减小。通过建立的模型可以看出,影响粮食生产最显著的因素是农业机械总动力和农村用电量,其次是化肥施用量和国家财政支出中的支农支出项目,再次是农村救济等。SOI对粮食生产的影响虽然比不过以上项目,但是SOI反映的是人力所不能影响的、波动比较大的自然因素,是造成粮食产量波动的最不可控制的因素,其效应不能忽视。 模型使用了当年3月,上一年1月、9月和10月的SOI指数,相对于全年粮食收获期有一定的超前,可以为国家粮食政策的制定和调整提供有一定参考意义依据。


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