北半球冬小麦产量对雪旱的敏感性增强
编号:46 访问权限:仅限参会人 更新:2026-03-19 14:37:41 浏览:34次 特邀报告

报告开始:2026年04月27日 16:30(Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会场:[S1-18] 专题1.18 极端天气气候事件的归因、机理与预估 [F38] 专题1.18 极端天气气候事件的归因、机理与预估

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摘要
         积雪是维系人类社会与农业生态系统的关键水资源,在越冬作物生产中发挥着重要作用。在全球变暖背景下,冬季降水形态正由降雪向降雨转变,导致积雪减少。一些地区出现的创纪录性积雪短缺现象被称为“雪旱”,并引起广泛关注。冬小麦是典型的越冬作物,在全球谷物生产中占有重要地位,并对积雪条件尤为敏感。然而,在气候变暖背景下,冬小麦产量对雪旱变化的响应及其演变规律与驱动因素,目前仍缺乏系统性的全球研究。

         本研究基于多种积雪产品和两套冬小麦单产数据集,构建了标准化雪水当量指数(SWEI),并建立可解释机器学习模型(XGB-SHAP)。在剔除了高温、强降雨和干旱等干扰因素后,量化了冬小麦产量对雪旱变化的响应关系。研究结果表明,1960—2020年间北半球冬小麦种植区的雪旱发生频率呈显著增加趋势,增幅为每十年5.3%—6.7%。冬小麦产量对雪旱的响应呈显著的非线性特征,雪旱加剧会显著抑制冬小麦产量。1982—2016年间,北半球约25%的冬小麦种植区中,产量对雪旱的敏感性显著上升。进一步分析表明,肥料施用量增加、冻害胁迫加剧以及降水量轻微减少,是导致上述敏感性上升的关键驱动因素。

         本研究揭示了气候变暖背景下雪旱变化对冬小麦产量的影响机制。通过定量评估产量对雪旱的敏感性、分析敏感性变化趋势,并比较不同产区的响应差异,深化了对气候变化背景下农业生产对雪旱敏感性的认识。该研究成果为监测未来积雪变化、提升农业气候韧性、保障粮食安全提供科学依据。
关键词
气候变暖,可解释机器学习方法,农业产量,雪旱,敏感性变化
报告人
陈慧娇
博士生 香港理工大学

稿件作者
王硕 香港理工大学
陈慧娇 香港理工大学
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    2026

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    2026

  • 04月07日 2026

    初稿截稿日期

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