Nature Scientific Reports: Прогнозирование изменений урожайности сельскохозяйственных культур в условиях изменения климата и их последствий для глобальной продовольственной безопасности
Изменение климата оказывает прямое влияние на текущую и будущую производительность сельского хозяйства. Статистические модели метаанализа могут использоваться для формирования ожиданий относительно реакции урожайности на климатические факторы путём объединения данных контролируемых экспериментов. Однако методологические проблемы при выполнении этих метаанализов, а также объединённая неопределённость из различных источников затрудняют проверку результатов моделей. Авторы представляют обновления опубликованных оценок реакции урожайности на прогнозируемые температуру, осадки и структуры CO2 и показывают, что модели смешанных эффектов работают лучше, чем объединённые модели, построенные на методе наименьших квадратов (Ordinary Least Squares, OLS), по среднеквадратичной ошибке и объяснённому отклонению, несмотря на общее использование объединённых OLS в предыдущих метаанализах. На основании проведённого анализа использование объединённых OLS может привести к недооценке потерь урожайности. Авторы также использовали подход блочной самонастройки для количественной оценки неопределённости по нескольким направлениям, включая выбор модели, климатические прогнозы из проекта CMIP6 и сценарии выбросов из общих социально-экономических путей (SSP). Полученные оценки показывают прогнозируемые отклики урожайности в размере − 22% (кукуруза), − 9% (рис), − 15% (соя) и − 14% (пшеница) с 2015 по 2080–2100 гг. в сценарии «бизнес как обычно» SSP5–8.5, которые снижаются до – 3,8%, − 2,7%, 1,4% и – 1,5% соответственно в сценарии с меньшими выбросами SSP1–2.6. Без мер по смягчению последствий и адаптации страны Южной Азии, Африки к югу от Сахары, Северной Америки и Океании могут оказаться под угрозой неспособности удовлетворить национальный спрос на калории к концу столетия при самом худшем сценарии выбросов.
