밀에 놀라운 더위와 가뭄이 발생할 가능성

npj 기후 및 대기 과학 6권, 기사 번호: 56(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

글로벌 곡창지대 실패 가능성에 대한 이전 분석에서는 기후와 수확량 간의 역사적 관계를 기반으로 위험을 추정했습니다. 그러나 기후 변화는 전 세계적으로 전례 없는 사건을 일으키고 있으며, 이는 역사적 선례가 없더라도 임계점을 초과하고 수확량을 감소시킬 수 있습니다. 이는 우리가 식량 시스템에 대한 기후 위험을 과소평가하고 있음을 의미합니다. 밀의 경우 미국과 중국의 일부 지역에서는 수확량과 온도 사이의 역사적 관계가 거의 나타나지 않았지만 이제 밀 식물의 중요한 생리학적 한계점을 초과하는 극한의 온도가 가능합니다. UNSEEN(Unprecedented Simulated Extreme ENsemble) 접근 방식은 대규모 앙상블을 사용하여 그럴듯하고 전례 없는 사건을 생성하며, 이는 작물에 대한 위험 평가에 정보를 제공할 수 있습니다. 우리는 보관된 계절 예측의 대규모 앙상블과 함께 UNSEEN 접근 방식을 사용하여 지난 40년 동안 수천 개의 그럴듯한 사건을 생성하고 그 결과를 역사적으로 관찰된 극한 기온 및 강수량과 비교합니다. 미국 중서부에서는 1981년에 약 100년에 1번 발생했을 극한 기온이 이제 6년에 1번씩 반복되는 반면, 중국에서는 현재 1분의 1 주기로 반복됩니다. -16 년. 이는 미국 중서부에서 1981년에 발생할 확률이 1%였던 극한 기온이 이제 특정 연도에 발생할 확률이 17%가 된 반면, 중국에서는 확률이 1%에서 6%로 증가했음을 의미합니다. 밀 식물의 효소에 대한 임계 임계값을 초과하는 기록적인 해가 이제 과거보다 더 가능성이 높으며, 이러한 기록적인 더운 해는 두 지역 모두 극도로 건조한 조건과 관련이 있습니다. UNSEEN 앙상블의 지리 전위 높이와 바람 이상 현상을 사용하여 우리는 극도로 뜨겁고 건조한 보이지 않는 사건이 발생하는 동안 육지의 강한 바람이 건조한 공기를 해당 지역으로 끌어당긴다는 것을 보여줍니다. 우리는 두 지역에서 큰 영향이 동시에 발생하는 복합 사건을 포함하여 예상치 못한 사건을 상상하는 데 사용할 수 있는 UNSEEN 앙상블의 그럴듯한 극한 상황을 특성화하여 해당 지역의 적응 계획을 알립니다. 최근, 특히 미국 중서부 지역의 극한 기온은 오늘날 기후의 향후 몇 년 동안 예상되는 상황에 대한 좋은 대용물이 아닐 가능성이 높으며, 지역 이해관계자들은 위험이 실제보다 낮다고 인식할 수 있습니다. 우리는 사람들이 과거 데이터 세트에만 기초하여 위험 분석을 수행할 경우 이러한 지역에서 예상치 못한 일이 발생할 가능성이 높다는 것을 발견했습니다.

세계 식량 시스템의 전 세계적 상호 연결성을 고려할 때 주요 식량 곡물 생산 지역(곡창)에 대한 동시 충격은 주요 식품의 가격과 가용성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여러 연구에서는 기후 충격만으로 인해 여러 곡창지대가 실패할 위험을 정량화하려고 시도했습니다1,2,3. 이러한 연구는 주로 과거의 기후 충격이 미래에 동시에 발생할 수 있는 위험을 정량화하면서 역사적 패턴을 토대로 추정했습니다. 그러나 기후 변화는 과거에 경험했던 것과는 다른 결과를 초래할 수 있는 새롭고 전례 없는 사건을 가져오며, 따라서 역사 기반 분석은 현재의 위험을 과소평가할 수 있습니다. 이 연구에서 우리는 역사적 사건에 초점을 맞추는 대신 미국과 중국의 주요 밀 생산 지역에서 임계점을 넘을 수 있는 역사적으로 전례 없는 사건의 위험을 시각화하는 방법을 보여줍니다.

작물 실패의 위험을 정량화하는 대부분의 연구는 미래 또는 전례 없는 기후 상태가 수확량에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 평가하기 위한 기초로 기후와 작물 수확량 사이의 역사적 관계를 사용합니다. 예를 들어2 과거 수확량을 사용하여 미국과 중국의 옥수수 재배 지역에서 심각한 물 스트레스에 대한 임계값을 정의한 다음 대규모 앙상블을 사용하여 이 임계값의 위험 변화를 조사하여 전례 없는 극한 현상을 시뮬레이션합니다. 다양한 작물에 대한 다수의 곡창지대 실패 위험 추정도 이 접근 방식을 사용하여 먼저 과거 데이터에서 기후 수확량 관계를 추정한 다음 역사적으로 수확량과 관련된 온도 및 강수량 변수의 변화를 기반으로 수확량 결과를 추정합니다4 일부 지역에서는 더 많은 역사적 수확량 변동의 50% 이상이 날씨에 기인할 수 있습니다5.