기후 모델 예측과 결합 된 작물 성장 시뮬레이션 모델은 작물 수율에 대한 기후 변화의 영향을 평가하고 작물 수준의 적응을 알리는 데 촉진되고 점점 더 많이 사용됩니다. 그러나 대부분의보고 된 연구는 기후 예측에 대한 글로벌 순환 모델 (GCMS)의 선택과 이러한 유형의 모델 시뮬레이션과의 해당 불확실성에 대해 불분명합니다.
우리의 연구에서, 우리는 기후 변화에 대한 작물 관리 적응 옵션을 식별하는 데 얼마나 많은 기후 변화 모델링을 사용 할 수 있는지 조사했습니다. 우리는 APSIM 작물 성장 모델 (농업 생산 시스템 시뮬레이터)을 사용하여 남아프리카의 옥수수 생산 사례 연구에 대한 분석에 중점을 두었습니다.
우리의 연구 결과는 연결된 기후 작물 시뮬레이션 모델링을 기반으로하는 작물 관리 수준의 적응 옵션의 식별이 작물 수확량에 대한 기후 변화 영향의 예측에 대한 불확실성에 의해 크게 방해됨을 보여줍니다. 미래의 작물 수율에 대한 불확실성이 약 30 ~ 40% 이상의 예측으로 인해 기후 변화에 대한 많은 잠재적 적응 옵션은 작물 기후 모델로 식별 할 수 없거나 테스트 할 수 없습니다.
첫째, 기후 예측의 변화는 높습니다. 그들의 정확도는 GCM의 구조적 차이뿐만 아니라 다양한 모델 매개 변수화 및 다운 스케일링 접근법의 결과 인 기본적이고 돌이킬 수없는 불확실성에 의해 제한됩니다. 우리는 다른 GCM이 명확한 패턴없이 크게 다른 결과를 낳았다는 것을 알았습니다.
둘째, 다른 구조로 인해 변화하는 기후에 대한 작물의 반응을 시뮬레이션하는 데 큰 불확실성이 있습니다. 게다가, 작물 모델은 종종 기후 변화 영향과 관련된 주요 과정 (예 :극한 온도에 대한 생리 학적 식물 반응)이 부족합니다. 또한 농작물 수확량에 대한 토양 및 작물 관리 관행의 효과를 시뮬레이션하는 데있어 작물 모델의 제한된 능력으로 인해 제한된 수의 적응 옵션 만 알 수 있습니다.
.기후 변화에 대한 적응을 알리기위한보다 성공적인 접근 방식은 의사 결정 맥락에서 시작하여 농민과 지역 사회의 기후 변화에 대한 기존의 역량과 취약점을 평가하는 것입니다. 이 "용량 접근"은 미래 기후의 확률 기반 추정치가 아니라 기후 관련 취약점을 어떻게 해결할 수 있는지 더 잘 이해하는 데 도움이되는 다양한 표현을 요구합니다. 작물 관리에 대한 대부분의 결정은 농부가 생산 목표와 농업 기회와 제약과 관련하여 농부가 내립니다. 거기에서 상세한 기후 예측이 필요없이 다양한 그럴듯한 기후 미래에 대해 실현 가능하고 강력한 농업 옵션을 식별하고 제안 할 수 있습니다.
또한 기후 변화에 대한 적응은 또한 세계화, 경제 및 정치 우선 순위 및 인구 통계와 같은 사회 경제적 동인과 얽혀있다. 실제로, 경제 및 사회 시스템의 복잡성은 가능한 적응 옵션을 결정할 때 기후 불확실성을 능가 할 수 있습니다. 관찰 된 일반적인 추세는 농장 외 소득을 포함한 소득원을 다각화함으로써 농민들이 기후 변동성과 변화에 덜 취약해진다는 것입니다.
우리는 GCM의 결과가 지역 규모의 적응 옵션을 알리는 데 직접적으로 사용될 수 없다고 주장하지만, 지역 및 전세계 지향적 인 영향 연구에서 지역 및 전세계 지향적 영향 연구에서 기후 및 농작물 모델의 앙상블을 사용하면 국가 및 국제 규모에서 기후 변화에 대한 기후 변화에 대한 정책 의사 결정을 안내 할 수있는 소중한 정보를 제공 할 수 있음을 인정합니다.
.이러한 결과는 기후 변화 적응 옵션을 식별하기 위해 작물 모델링을 사용할 수 있습니까? 최근 저널 농업 및 산림 기상학 에 출판되었습니다 . 이 작업은 국제 옥수수 및 밀 개선 센터 (CIMMYT)의 Marc Corbeels, David Berre, Leonard Rusinamhodzi 및 Santiago Lopez-Ridaura와 국제 개발을위한 프랑스 농업 연구 센터 (CIRAD)가 수행했습니다.
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