氣候變暖正推動小麥生產(chǎn)格局發(fā)生“地理轉(zhuǎn)移”，在帶來新機遇的同時，也伴隨著生態(tài)與氣候風險的雙重挑戰(zhàn)。

隨著全球人口持續(xù)增長，糧食需求不斷攀升，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)面臨日益嚴峻的增產(chǎn)壓力。小麥作為全球最重要的糧食作物之一，貢獻了約20%的人類熱量攝入，在保障糧食安全中具有關鍵地位。然而，氣候變化正在深刻改變小麥的生產(chǎn)格局，影響全球耕地適宜性分布。

目前多數(shù)研究聚焦于氣溫升高對小麥單產(chǎn)的影響，并默認種植區(qū)域不變。這種簡化忽略了氣候變暖可能引發(fā)的土地利用變化，從而可能低估區(qū)域糧食生產(chǎn)風險與適應潛力。因此，有必要同步分析氣候變暖背景下小麥種植區(qū)域與單產(chǎn)的動態(tài)變化，以更準確評估未來小麥生產(chǎn)格局及糧食安全形勢。

中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院教授趙闖團隊構建了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習模型，綜合氣候、土壤、地形和人類活動等多維因素，評估未來氣候變化對全球小麥種植格局的影響。該研究整合多源環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)選模型進行預測，揭示了氣候變化驅(qū)動下種植區(qū)域的演變趨勢，并結合國際影響模型比較項目（ISIMIP3b）發(fā)布的10個作物模型模擬結果，系統(tǒng)評估了氣候變化對全球糧食生產(chǎn)格局的重塑效應。

基于驗證后的隨機森林模型，研究團隊在三種氣候情景（SSP1-2.6、SSP3-7.0、SSP5-8.5）下預測了未來小麥種植區(qū)的空間變化。結果顯示，到21世紀末，在高排放情景（SSP5-8.5）下，春小麥與冬小麥的種植北界將顯著向高緯度推進，平均遷移距離分別約為524公里和509公里。在美國、歐洲和中國北方等主產(chǎn)區(qū)，北界遷移距離可達400至650公里；而南半球如南美和澳大利亞地區(qū)遷移幅度較小，約為200公里。

在中排放情景（SSP3-7.0）下，北界平均推進約300公里；在低排放情景（SSP1-2.6）下，遷移幅度約為130公里，主要集中在北歐及高緯地區(qū)。

趙闖指出：“全球氣溫每升高1℃，小麥種植北界約向北推進100至121公里，相當于約1個緯度。”

根據(jù)RF-RBF模型平均結果，在僅考慮溫度變化、固定CO?濃度的條件下，升溫2℃時，全球春小麥與冬小麥的適宜種植面積預計分別增加15.7%和14.1%，其中現(xiàn)有種植區(qū)分別擴大約5.3%和9.4%。

盡管種植區(qū)整體呈擴張趨勢，但多作物模型模擬結果顯示，現(xiàn)有種植區(qū)的單產(chǎn)普遍下降。在不考慮CO?施肥效應的情況下，升溫2℃和4℃將分別導致全球春小麥減產(chǎn)15.5%和30.9%，冬小麥減產(chǎn)12.6%和23.9%。

研究團隊將種植面積變化與產(chǎn)量模擬結果結合分析，發(fā)現(xiàn)不同區(qū)域的小麥總產(chǎn)量凈效應差異顯著。與1991—2020年基準期相比，在當前種植區(qū)內(nèi)，到2100年，春小麥和冬小麥產(chǎn)量預計分別下降約5.0%和18.0%；但若計入新增適宜種植區(qū)，全球小麥總產(chǎn)量則有望分別增加0.9%和11.2%。

“隨著氣溫上升，小麥種植區(qū)整體向高緯度遷移。”趙闖進一步解釋，北歐、加拿大和俄羅斯等中高緯度地區(qū)的種植潛力將顯著提升，而中低緯度地區(qū)如華北平原、印度等地，則可能因高溫與干旱加劇而面臨減產(chǎn)。

研究團隊指出，種植區(qū)北擴雖為糧食生產(chǎn)拓展了新空間，但也可能占用森林、草地等生態(tài)區(qū)域，帶來碳排放增加和生態(tài)退化問題。同時，新拓展地區(qū)氣候寒冷，可能面臨低溫凍害等新型風險，需通過培育抗寒品種和優(yōu)化種植制度來應對。

面對這些挑戰(zhàn)，各地需制定差異化的適應性戰(zhàn)略。高緯度國家在墾荒過程中應注重生態(tài)保護，減產(chǎn)風險區(qū)則應加強節(jié)水灌溉和耐熱品種研發(fā)。在技術層面，應優(yōu)先發(fā)展抗逆育種與智慧農(nóng)業(yè)，以降低生產(chǎn)不確定性。

“氣候變暖對農(nóng)業(yè)的影響不能簡單視為‘減產(chǎn)威脅’，它也是推動農(nóng)業(yè)系統(tǒng)重構的重要力量。”趙闖強調(diào)，能否實現(xiàn)產(chǎn)量增長與生態(tài)可持續(xù)的雙贏，取決于我們能否從擴張模式轉(zhuǎn)向基于系統(tǒng)思維的適應性治理。

未來，研究將進一步融合自然科學與社會科學，在動態(tài)模型中更充分地納入人力、資本與政策變量，為構建更具韌性的全球糧食系統(tǒng)提供支撐。