日前，地理科学学院骆玉川副教授联合北京师范大学张朝教授团队在《自然食品》（Nature Food）杂志在线发表了题为《改进的作物模型揭示干旱和热浪对全球小麦生产力的影响持续加剧》（Refined crop modelling reveals intensifying impacts of droughts and heatwaves on global wheat productivity）的研究论文。研究通过改进全球格网作物模型，精确刻画了干旱、热浪及复合干热事件对全球小麦产量的影响，揭示近几十年来灌溉对极端气候致损的缓解效应呈减弱趋势。
在全球气候变化背景下，复合极端气候事件的频率与强度持续增加，严重威胁全球小麦生产与粮食安全。以往研究多聚焦高温、干旱等单一极端事件的减产效应，对复合高温干旱事件的影响认识较为有限。现有作物模型在极端气候影响评估中存在较大不确定性。为此，研究团队从模型输入数据、参数优化方法和模型结构三方面进行系统性改进，构建了面向极端气候影响评估的全球小麦模拟框架。
研究表明，相较于全球格网作物模型比较计划（GGCMI）多模型集合，改进模型显著提升了全球小麦产量模拟能力。改进模型输入数据与参数率定方案后，模拟精度R2较GGCMI第一阶段和第三阶段分别提高0.36和0.30；引入生态型参数优化后，国家与次国家尺度模拟精度分别提高约34%和22%。在极端事件致损模拟方面，改进输入数据与参数率定方案使模型对干旱、热浪及复合干热事件所致小麦产量损失的模拟能力分别提高30%、20%和7%；改进关键生理过程的温度响应函数后，模型对热浪胁迫下小麦产量响应的刻画能力进一步提升20%。以2003年欧洲大范围高温干旱事件为例，改进模型显著增强了对该典型极端事件下产量损失的再现能力。
基于改进模型的评估显示，1981年至2015年间，干旱、热浪及复合干热事件分别导致全球小麦平均减产9.7%、5.8%和13.3%。研究还发现，灌溉虽能有效缓解极端气候的不利影响，但随着极端事件持续增强，其效益呈显著衰减趋势。
研究为降低作物模型在极端气候影响评估中的不确定性提供了新的方法框架，也为识别全球小麦生产脆弱区、评估农业适应措施有效性以及制定气候韧性粮食安全策略提供了重要科学依据。
西南大学为论文第一完成单位，地理科学学院骆玉川副教授为论文第一作者，北京师范大学张朝教授和中国科学院地理科学与资源研究所陶福禄研究员为通讯作者。研究得到国家重点研发计划、中国科学院国际合作计划、中央高校基本科研业务费以及联合国教科文组织“国际可持续发展科学十年（2024–2033）”项目“气候变化与系统性风险治理”等项目支持。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s43016-026-01432-y
