Jose A. Egea1*, Manuel Caro2, Jesús García-Brunton2, Jesús Gambín 3, José Egea 1 ja David Ruiz 1*
- 1Puuviljakasvatusrühm, taimekasvatuse osakond, CEBAS-CSIC, Murcia, Hispaania
- 2Murcia Põllumajandus-toidualase uurimis- ja arendusinstituut, Murcia, Hispaania
- 3ENAE ärikool, Murcia ülikool, Murcia, Hispaania
Luuviljade tootmisel on Hispaanias tohutu majanduslik tähtsus. Nende puuviljaliikide (nt virsik, aprikoos, ploom ja maguskirss) kasvukohad hõlmavad laiasid ja klimaatiliselt erinevaid geograafilisi piirkondi riigis. Kliimamuutused toovad teatud piirkondades, näiteks Vahemere piirkonnas, juba praegu kaasa erilise intensiivsusega keskmise temperatuuri tõusu. Need muutused põhjustavad kogunenud külmavärina vähenemist, millel võib olla sügav mõju fenoloogiale Prunus liigid, nagu luuviljad, nt raskuste katta jahutusvajaduse tõttu, et katkestada endodorantsus, hiliste külmade ilmnemine või ebatavalised varajased kõrged temperatuurid. Kõik need tegurid võivad tõsiselt mõjutada puuviljade tootmist ja kvaliteeti ning tekitada turgu valitsevates piirkondades sotsiaal-majanduslikust seisukohast väga negatiivseid tagajärgi. Seega on käesolevas töös läbi viidud praeguste haritavate alade iseloomustamine agroklimaatiliste muutujate (nt külma ja soojuse kogunemine ning külma ja varajase ebatavalise kuumuse ilmingute tõenäosus), mis põhineb 270 ilmajaama andmetel viimase 20 aasta kohta. luua informatiivne pilt praegusest olukorrast. Lisaks analüüsitakse ka erinevate globaalsete kliimamudelite tulevasi kliimaprognoose (andmed saadi Hispaania meteoroloogiaametist AEMET) kuni aastani 2065 kahe tüüpilise kontsentratsiooniraja stsenaariumi (st RCP4.5 ja RCP8.5) jaoks. Võttes aluseks hetkeolukorra ja arvestades tulevikustsenaariume, saab järeldada teavet erinevate liikide/kultivaride praeguse ja tulevase kohanemissobivuse kohta erinevatele kasvupiirkondadele. See teave võiks olla aluseks otsuste toetamise vahendile, mis aitab erinevatel sidusrühmadel teha optimaalseid otsuseid praeguste ja tulevaste luuviljade või muude parasvöötme liikide kasvatamise kohta Hispaanias.
Sissejuhatus
Hispaania on maailmas üks peamisi luuviljade (st virsiku, aprikoosi, ploomi ja maguskirsi) tootjaid, kelle keskmine aastane toodang on umbes 2 miljonit tonni. Nende puuviljade kasvatamisel on riigis väga oluline majanduslik roll, mis hõlmab umbes 140,260 XNUMX ha.FAOSTAT, 2019). Nende kultivaride peamised kasvupiirkonnad Hispaanias asuvad erinevate agroklimaatiliste omadustega piirkondades: soojadest piirkondadest nagu Guadalquiviri org ja suur osa Vahemere piirkonnast kuni külmadeni nagu Extremadura põhjaosa, Ebro org ja mõned Vahemere piirkonna sisemised kohad. (vaata Joonis 1). Kuna need põllukultuurid vajavad tootmisprobleemide vältimiseks endodorantsi katkestamiseks piisavat talvejahutust (Atkinson jt, 2013)Campoy jt, 2011b; Luedeling jt, 2011; Luedeling, 2012; Julian jt, 2007; Guo et al., 2015; 2019; Chmielewski jt, 2018) ja (iv) valima välja parimad põllumajandustavad ja -tehnoloogiad kliimamuutuste mõju leevendamiseks (Campoy jt, 2010; Mahmood jt, 2018).
Jahutus- ja soojusnõuded (Fadón jt, 2020b) või külmakahjustuse tase (Miranda jt, 2005) praegu kultiveeritud liikide/kultivaride puhul saab kombineerida erinevate piirkondade agroklimaatiliste näitajatega, et luua otsustusvahendeid, mis aitavad tootjatel ja teistel sidusrühmadel kujundada optimaalset tootmis- ja majanduspoliitikat keskmiseks ja pikaks ajaks. Saadaolevad modelleerimisvahendid suurte kliima- ja fenoloogiliste seeriate töötlemiseks on juba aluseks ülalnimetatud otsustusvahendite loomisele (Luedeling, 2019; Luedeling jt, 2021; Miranda jt, 2021). Vahemere basseini kliimaprognoosid näitavad, et globaalse soojenemise tagajärjed võivad selles piirkonnas olla eriti tõsised (Giorgi ja Lionello, 2008; MedECC, 2020; IPCC, 2021), seega on ennetusmeetmed kriitilise tähtsusega, et vältida tulevasi tootmisprobleeme, mis võivad tõsiselt mõjutada teatud piirkondade majandust, nagu käesolevas uuringus kirjeldatud (Olesen ja Bindi, 2002; Benmoussa jt, 2018).
Erinevad uuringud on kindlaks teinud globaalse soojenemise negatiivse mõju parasvöötme puuviljade ja pähklite tootmisele kogu planeedi erinevates piirkondades. Peamised põhjused on seotud talvise jaheduse vähenemisega, kuigi mõnes uuringus on arvesse võetud ka õitsemise ja õitsemise eeldatavast edenemisest tingitud külmaohu suurenemist. Näiteks Fernandez et al. prognoosis Tšiilis lehtpuuviljade tootmiseks vajaliku talvise jaheduse vähenemist, millel on oodatav negatiivne mõju riigi põhjapiirkondadele. Samal ajal prognoosisid nad lehtpuuviljapuude kõige tõenäolisemal pungade puhkemise perioodil külma tõenäosuse olulist vähenemist kõigis vaadeldavates kasvukohtades (Fernandez et al., 2020); Lorite et al. analüüsis selliseid nähtusi nagu talvise jaheduse puudumine, külmaoht ja soojad tingimused õitsemise ajal Pürenee poolsaarel mõnede mandlikultuuride puhul, mis ühendavad kliimaprognoose ja fenoloogilist teavet. Nad leidsid, et üldiselt (ja olenevalt vaadeldavast kultivarist) (i) on talvise jaheduse puudumine Vahemere rannikul ja Guadalquiviri orus rohkem väljendunud, (ii) õitsemise ajal on soojad tingimused intensiivsemad Kesk-Euroopas. Platoo ja Ebro org ning (iii) külmaoht väheneb Põhjaplatoo ja põhjapoolsete künklike piirkondade teatud piirkondades (Lorite jt, 2020). Benmoussa et al. prognoositi Tuneesias talvel olulist külmavärinate vähenemist, mis võib märkimisväärselt mõjutada mõnede puuviljade ja pähklite tootmist. Näiteks kõige pessimistlikuma stsenaariumi korral võiksid elujõulised olla ainult vähese jahutusega mandlisordid. Teiste stsenaariumide korral võivad mõned pistaatsia- ja virsikukultuurid olla riigi loodeosas isegi pikas perspektiivis elujõulised (Benmoussa jt, 2020); Fraga ja Santos kaalusid nii tulevast jahutamist ja soojuse akumuleerumist kui ka nende mõju erinevate puuviljade tootmisele Portugalis. Nad prognoosisid talvise jahutuse tugevat langust, mis mõjutab tugevamalt riigi sisemisi piirkondi. Põhjapoolsed õunakasvatuspiirkonnad on eriti avatud jahutuse vähendamisele. Autorid prognoosisid ka soojuse akumuleerumise suurenemist, millel on suurem mõju riigi lõuna- ja rannikualadele. Nad rõhutasid, et see asjaolu võib suurendada fenoloogiliste etappide edenemise tõttu külmakahjustuste ohtu (Rodríguez et al., 2019, 2021; Fraga ja Santos, 2021) võrdles praegust olukorda mõnede Hispaania parasvöötme puuviljade tootmispiirkondades tulevaste kliimamuutuste stsenaariumitega, mis käsitlevad külma kuhjumist. Nad prognoosisid mõnes piirkonnas (nt Kagu- või Gualdalquiviri piirkonnas) isegi lähitulevikus olulisi külmakadu. Kaugeks tulevikuks (>2070) väitsid need autorid, et praegusi kasvualasid arvestades võib jaheduse puudumine ploomi-, mandli- ja õunasorte tõsiselt mõjutada.Rodríguez et al., 2019, 2021).
Selles uuringus hindasime peamisi agroklimaatilisi muutujaid, mis on seotud luuviljaliste kohanemisega Hispaania erinevates piirkondades, sealhulgas nendes, kus toimub kõige olulisem luuviljade tootmine, kasutades 270 ilmajaama andmeid ajavahemikul 2000–2020. Sellega kaasnevad tulevased temperatuuriprognoosid, et hinnata jaheduse ja soojuse akumuleerumise arengut ning külma ja varajaste ebatavaliste kuumuse sündmuste tõenäosust võrreldes praeguse olukorraga. See teave võib olla väga kasulik uute viljapuuaedade rajamise, praeguste ümberpaigutamise või optimaalsete kultivaride valimisel, et saada pikas perspektiivis kasumit.
Selle uuringu peamine panus seisneb selles, et analüüsisime samal ajal erinevaid agroklimaatilisi muutujaid, mis on seotud luuviljaliste kohanemisega. Mitte ainult külmavärinate kogunemine CR-de täitmiseks, nagu tegi uuringus Rodríguez et al. (2019, 2021) aga ka soojuse akumuleerumine õigeks õitsemiseks, külmaoht ja kirjanduses harva kvantifitseeritud muutuja: ebanormaalsete kuumanähtude tõenäosus talvel, mis võib suurendada endodorantsi vabanemist, avaldades negatiivset mõju puuviljade tootmisele, kvaliteedile ja saagikusele, nagu on tehtud. viimastel aastatel soojades piirkondades. Kasutasime väga tiheda ilmajaamade võrgustiku andmeid, mis annavad praeguse olukorra kohta täpsed mõõdikud. Keskendusime praegustele tootmispiirkondadele, sest tõenäoliselt tehakse soojenemisega kohanemise otsuseid just nendes piirkondades, kus sobivad tehnoloogiad ja teadmised on hästi paigas. Sellistes piirkondades tooks põllukultuuride ümberpaigutamine kaasa soovimatuid sotsiaalmajanduslikke tagajärgi ja rahvastiku vähenemist. Lisaks kasutasime hetkeolukorra iseloomustamiseks hinnanguliste asemel reaalseid tunnitemperatuure, mis annavad tulemustele suurema täpsuse võrreldes teiste uuringutega, kus tunnitemperatuurid interpoleeritakse päeva temperatuuridest. Kasutatud eraldusvõime (∼ 5 km) on parem kui teistes sarnastes uuringutes Hispaanias (Rodríguez et al., 2019, 2021; Lorite jt, 2020) ja aitab teha otsuseid isegi kohalikul tasandil.
Materjalid ja meetodid
Kliimaandmed ja agroklimaatilised muutujad
Kliimaandmed 340 ilmajaamast, mis asuvad Hispaania peamistes luuviljaliste tootmispiirkondades (vt Joonis 1) kasutati agroklimaatiliste näitajate hindamiseks. Andmed hõlmasid peamisi kliimamuutujaid, sealhulgas keskmist, maksimaalset ja minimaalset temperatuuri (°C), suhtelist õhuniiskust (%), sademeid (mm), aurustumist (ETo, mm) ja päikesekiirgust (W/m).2). Mõnes vaadeldavas jaamas leiti puudulikke kirjeid ja probleeme. Pärast Hispaania määruse kohaldamist (UNE 500540, 2004), valiti lõplik arv 270 jaama. Tunnipõhised temperatuuriandmed olid täielikud, välja arvatud tühjad tunnid, mis vastavad hooldussündmustele ja mida ei täidetud, kuna need moodustasid tühise protsendi koguarvust. Peamiste agrokliimamuutujate, sealhulgas külma ja soojuse akumuleerumise ning potentsiaalselt ohtliku külma ja ebatavaliste kuumade sündmuste tõenäosuse arvutamiseks kasutati ajavahemiku 2000–2020 keskmisi tunnitemperatuure. Täisaastate arv jaama kohta on jaamati erinev: olenevalt jaamast 5 kuni 21 aastat (mediaan = 20).
Külma kogunemist iga hooaja kohta arvestati 1. novembrist kuni järgmise aasta 28. veebruarini. Utah (Richardson jt, 1974) ja dünaamiline (Fishman et al., 1987) mudeleid kasutati selle arvutuse tegemiseks. Iga hooaja soojuse akumulatsioon arvutati 1. jaanuarist 8. aprillini (umbes 14 nädalat), kasutades Richardsoni (Richardson jt, 1974) ja Anderson (Anderson et al., 1986) mudelid, mis annavad tulemused kasvavates kraaditundides (GDHs). Külma ja ebatavaliste kuumanähtude tõenäosused arvutati nädala kohta järgmiselt: iga nädala kohta toimub külmajuhtum, kui temperatuur langeb vähemalt kolmel järjestikusel tunnil alla –1°C. Seejärel defineeritakse külmajuhtumite esinemise tõenäosus konkreetsel nädalal kui kordade arv, mil sellel nädalal oli uuringuperioodi jooksul vähemalt üks külmajuhtum, jagatuna vaadeldavate aastate arvuga. Samamoodi tekib ebatavaline kuumuse sündmus, kui temperatuur tõuseb vähemalt kolme järjestikuse tunni jooksul üle 25 °C. Seejärel arvutatakse ebanormaalsete kuumasündmuste esinemise tõenäosus, nagu on selgitatud külmajuhtumite puhul. 1. nädal algas 1. jaanuaril. Külmasündmuste puhul peeti tüüpilisteks potentsiaalseteks ohtlikeks nädalateks nädalaid 2–10. Esimesed nädalad vahemikus (st nädal 2 kuni nädal 5–6) oleksid kõige ohtlikumad soojades piirkondades, ülejäänud (st nädalad 5–6 kuni nädal 10) aga kriitilised külmades piirkondades. Ebatavaliste kuumasündmuste puhul ulatus vaatlusperiood eelmise aasta 49. nädalast (detsembri algus) kuni 8. nädalani (veebruari lõpp), mil need sündmused võisid suurendada hilisemate tootmisprobleemidega seotud varajast puhkeolekust vabanemist.
Tulevikustsenaariumid
Tulevikustsenaariumide osas kasutati Hispaania riikliku meteoroloogiaagentuuri (AEMET) arvutatud temperatuuriprognoose. AEMET on viimastel aastatel koostanud Hispaanias kliimamuutuste vähendamise võrdlusprognoose, kasutades kas globaalsete kliimamudelite (GCM) väljunditele statistilisi vähendamismeetodeid või Euroopa projektide või rahvusvaheliste algatuste kaudu dünaamiliste vähendamise tehnikate abil saadud teavet. nagu PRUDENCE, ENSEMBLES ja EURO-CORDEX (Amblar-Francés jt, 2018). Selles uuringus kasutasime prognoositavaid ööpäevaseid temperatuure (st maksimumi ja miinimumi), kasutades tehisnärvivõrkudel põhinevat statistilist vähendamist. Seda on hinnatud sobivaks meetodiks kliimaprognooside koostamiseks Hispaania praeguste ja tulevaste stsenaariumide korral, vähendades samal ajal GCM-i mudeli kõrvalekaldeid (Hernanz jt, 2022a,b) üle 5 km eraldusvõimega võrgu. Lühi- ja keskpika perioodi tulemuste saamiseks on kaalutud kahte ajalist horisonti, nimelt 2025–2045 (iseloomustab 2035) ja 2045–2065 (iseloomustab 2055). Arvestati kahte tüüpilist kontsentratsiooni rada, st RCP4.5 ja RCP8.5 (van Vuuren jt, 2011). Pange tähele, et selles uuringus kasutati ühtteist GCM-i (Tabel 1). Tulemused esitati kasutades an ansambel metoodika (Semenov ja Stratonovitš, 2010; Wallach jt, 2018), kus järgmistes etappides kasutati kõigi mudelite poolt arvutatud prognoositud mõõdikute (nt külma ja soojuse kogunemise või tõenäosuse) keskmisi väärtusi. Tunni temperatuure agroklimaatiliste indeksite arvutamiseks simuleeriti päeva temperatuuridest, kasutades paketti chillR (Luedeling, 2019).
Tabel 1
TABEL 1. Selles uuringus kasutatud globaalsete kliimamudelite loend.
Agrokliima muutujate võrdlemiseks praeguses ja tulevikustsenaariumis võrreldi ilmajaamade tegelikke asukohti nende lähimate punktidega ruudustikust. Maksimaalne, minimaalne ja keskmine kaugus ilmajaamadest nende lähimate punktideni ruudustikus olid vastavalt 3.87, 0.26 ja 2.14 km. Kõigil juhtudel (praegused ja tulevased stsenaariumid) arvutati interpoleeritud ala vaadeldavate ilmajaamade ümber (st mitte kaugemal kui 50 km lähimast ilmajaamast), kasutades pöördkauguse kaalumise meetodit.
Tulemused
Külma kogunemine
Nagu eespool märgitud, kasutati külma kogunemise arvutamiseks kahte mudelit, nimelt Utahi mudelit (jahutusühikutes) ja dünaamilist mudelit (osades). Kasutades kõigi jaamade kogu perioodi jooksul kogunenud külmavärina keskmisi väärtusi, leiti mõlema indeksi vahel väga kõrge korrelatsioon (R2 = 0.95, Täiendav joonis 1). Seetõttu esitatakse tulemused, kasutades ainult ühte neist (osadest). Joonis 2 näitab keskmiste jahutusosade ruumimustreid erinevatel vaadeldavatel perioodidel. Praeguses olukorras näeme, et on mitu geograafilist piirkonda, kus on palju külma (≥75 portsjonit), nagu Ebro org, Extremadura põhjaosa ja mõned Vahemere sisepiirkonnad. Ainult Vahemere piirkonnas ja Guadalquiviri orus leidub sooje piirkondi, kus külmakraadi koguneb alla 60 portsjoni (mõnes isoleeritud piirkonnas isegi alla 50). Tulevikustsenaariumid näitavad soojades piirkondades, Extremadura põhjaosas ja mõnes Vahemere sisepiirkonnas akumuleerunud jaheduse selget vähenemist. Ebro oru kogunenud jaheduse vähenemine toimub selle piirkonna idaosas, sisemaal aga koguneb märkimisväärne talvine jahe isegi kõige pessimistlikuma stsenaariumi korral (nt 2055_RCP8.5). Globaalse soojenemise mõju talvise jaheduse vähenemisele on 2055_RCP8.5 stsenaariumi korral ootuspäraselt intensiivsem. Täiendavad tabelid 1-4 näidata keskmist jaheduse kogunemist vaadeldaval perioodil (1. novembrist veebruari lõpuni) portsjonitena kõigi asukohtade ja mudelite kohta igas vaadeldavas tulevikustsenaariumis. Näidatud on üheteistkümne mudeli väljundi keskmine väärtus ning võrdluse eesmärgil registreeritud akumuleeritud külmavärinad ajavahemikus 2000–2020.
Joonis 2
JOONIS 2. Külmade kuhjumine Hispaania peamistes kivitootmispiirkondades praeguse olukorra (ligikaudu 2000–2020), kahe ajahorisondi (2025–2045 ja 2045–2065) ja kahe tulevikustsenaariumi (RCP4.5 ja RCP8.5) jaoks.
Et kontrollida, kas eeldataval külmavärina akumuleerumise langusel on samasugune mõju asukohtadele sõltuvalt nende praegusest jaheduse kogunemisest, viidi läbi 270 ilmajaama klassifikatsioon, jagades need praeguse stsenaariumi korral kogunenud keskmiste osade järgi: madal akumulatsioon (< 60 portsjonit, 34 jaama, keskmine akumulatsioon (60–80 portsjonit, 121 jaama) ja kõrge akumulatsioon (üle 80 portsjoni, 115 jaama). Joonis 3 näitab kolme tüüpi asukohtade igas stsenaariumis akumuleeritud osade kastigraafikuid. Täheldatud külmavärina kogunemise vähenemine on iga stsenaariumi kohaselt ootuspärane. Praeguste ja tulevaste stsenaariumide mediaanväärtuste erinevuste osas näib, et kolme tüüpi asukohad käituvad samamoodi (mis tähendab, et madala akumulatsiooniga piirkondades on protsentuaalsed kaod suuremad). Andmete levik on aga väga erinev. Madala ja kõrge jaheduse akumuleerumisega aladel on väiksem dispersioon (mõningate kõrvalekalletega jaotuse alumises otsas) kui keskmised alad, millel on suurem dispersioon, kuid kõrvalekaldeid pole. Kõrge külma akumulatsiooniga piirkondade nende kõrvalekallete analüüs näitab, et kõigi nelja tulevikustsenaariumi kõrvalekalle vastab Vahemere sisepiirkonnale (Játiva). Vähese külma akumulatsiooniga piirkondade puhul vastab kõrvalekalle igal juhul (kaasa arvatud praegune stsenaarium) Vahemere rannikukohale (Almería). Jaotuse kõrgeima otsa kõrvalekalded madala külma kogunemisega piirkondades vastavad Vahemere sisepiirkondadele (st Montesa, Callosa de Sarriá ja Murcia), kuigi need võivad olla artefaktid, kuna prognoosid ennustavad tulevikus rohkem külma kogunemist kui praegu. stsenaarium. Need võivad olla põhjustatud võimalikest klimaatilistest erinevustest ilmajaamade tegeliku asukoha ja nende lähima punkti vahel tulevaste prognooside jaoks.
Joonis 3
JOONIS 3. Kogunenud jaheduse lahtrid kõigis stsenaariumides madala (<60 portsjoni), keskmise (60–80 portsjoni) ja suure (>80 portsjoni) külma akumulatsioonijaamade puhul viitasid praegusele stsenaariumile.
Soojuse kogunemine
Soojuse kogunemine arvutati kahe mudeli (st Richardsoni ja Andersoni mudeli) abil sarnaselt külma akumulatsioonile. Kõrge korrelatsioon leiti ka mõlema mudeli tulemuste vahel (R2 = 0.998, Täiendav joonis 2). Seetõttu esitatakse tulemused ainult Andersoni mudeli tulemuste põhjal. Joonis 4 näitab keskmise GDH ruumilisi mustreid erinevatel vaadeldavatel perioodidel. Kõik GDH-ga seotud stsenaariumid näivad olevat pöördvõrdelises korrelatsioonis neile vastavate külmavärina kuhjumise stsenaariumitega (Joonis 2). Kohtades, kus külma kogunemine on madal, on kõrge soojuse akumulatsioon ja vastupidi. Kuna jaheduse kogunemine tulevikustsenaariumide kohaselt väheneb, suureneb soojuse kogunemine proportsionaalselt igas piirkonnas. Näiteks Pearsoni korrelatsioonikoefitsient kaotatud jaheduse akumuleerumise ja saadud soojuse akumulatsiooni vahel praeguse ja 2055_RCP8.5 stsenaariumi korral on 0.68 (p-väärtus < 1e-15).
Joonis 4
JOONIS 4. Soojuse akumuleerumine Hispaania peamistes kivitootmispiirkondades praeguse olukorra (ligikaudu 2000–2020), kahe ajaperioodi (2025–2045 ja 2045–2065) ja kahe tulevikustsenaariumi (RCP4.5 ja RCP8.5) jaoks
Sarnaselt külmavärina kogunemise korral on GDH suurenemise mõju 2055_RCP8.5 stsenaariumi korral ootuspäraselt intensiivsem. Täiendavad tabelid 5-8 näidata keskmist soojuse akumuleerumist vaadeldaval perioodil (1. jaanuar–8. aprill) GDH-s kõigi asukohtade ja mudelite puhul iga vaadeldava stsenaariumi korral. Näidatud on üheteistkümne mudeli väljundi keskmine väärtus ning võrdluse eesmärgil registreeritud akumuleeritud soojus perioodil 2000–2020.
Külma ja ebatavaliste kuumuse sündmuste tõenäosus
Eespool määratletud külmajuhtumite tõenäosus on näidatud Joonis 5 võrreldes nädalaid 2–10 praeguse ja 2035_RCP4.5 ja 2055_RCP8.5 stsenaariumi puhul (ainult tõenäosused ≥ 10%). Praeguses olukorras registreeriti märkimisväärsed külmasündmuste tõenäosused eelkõige Ebro oru piirkondades, aga ka Extremadura põhjaosas ja Vahemere sisealadel. Külma tõenäosus väheneb ootuspäraselt 2. nädalalt 10. nädalale, kuid mõnes konkreetses kohas Ebro orus on siiski märkimisväärne külmumise tõenäosus 10. nädalal. Analüüsitud tulevikustsenaariumid Joonis 5 on temperatuuri tõusu osas vastavalt kõige optimistlikumad (st 2035_RCP4.5) ja pessimistlikumad (st 2055_RCP8.5). Külmajuhtumite tõenäosus kaob Extremadurast ja väheneb kõigis piirkondades, samas kui Ebro oru äsja vähenenud alad ja mõned üksikud alad Vahemere siseosas näitavad tõenäosust üle 10% isegi 10. nädalal. Sarnaselt praegusele olukorrale väheneb külmatõenäosus alates 2. kuni 10. nädal. Märkimisväärselt kujutavad stsenaariumid 2035_RCP4.5 ja 2055_RCP8.5 külmajuhtumite tõenäosuse osas sarnaseid pilte, mis näitavad, et Ebro orus ja mõnes Vahemere sisepiirkonnas esinevad külmumissündmused kõigi vaadeldavate stsenaariumide korral.
Joonis 5
JOONIS 5. Külmajuhtumite tõenäosus peamistes kivitootmispiirkondades Hispaanias nädalatel 2 kuni 10 praeguse, 2035_RCP4.5 ja 2055_RCP8.5 stsenaariumi korral.
Arutelu ja järeldus
Selles uuringus püüti iseloomustada Hispaania peamisi luuvilju tootvaid piirkondi, kasutades ajaloolisi agroklimaatilisi andmeid (eelkõige temperatuure) 270 ilmajaamast, mis on levinud sellistes piirkondades, ning võrrelda tulemusi tulevaste prognoosidega kahes ajahorisondis ja RCP stsenaariumis. Uurimisalade valikul lähtuti asjaolust, et luuviljaliste (st virsiku, aprikoosi, ploomi ja maguskirsi) kasvatamise kohta tehtavad praegused ja tulevased otsused tehakse peamiselt praeguste tootmisalade piires, kus teadmised ja nende põllukultuuride kasvatamise tehnoloogia on tugevalt paigaldatud. Seega ei keskendu käesolev uuring teistele tulevastele potentsiaalsetele luuviljaliste kasvatamise kohtadele.
Peamised arvutuslikud muutujad, st jahe ja soojuse akumulatsioon, näitavad, et vaadeldavad piirkonnad on agroklimaatiliselt üsna mitmekesised ning kliimamuutusel on oluline mõju, eriti kõige soojemates piirkondades ka keskpikas perspektiivis. Kummagi neist arvutamiseks kasutatud mudelid (st. Utah ja Dynamic jahutamiseks ning Richardson ja Anderson soojuse kogunemiseks) näitavad väga kõrget korrelatsiooni, nagu varem leidis Ruiz et al. (2007, 2018).
Kõikides piirkondades prognoositakse külmavärina kogunemise olulist vähenemist, mis on kooskõlas varasemate Vahemere piirkondades tehtud uuringutega (Benmoussa jt, 2018, 2020; Rodríguez et al., 2019; Delgado et al., 2021; Fraga ja Santos, 2021). Külma akumuleerumise vähenemine on kõigis uuritud piirkondades absoluutväärtustes sarnane, kuid kõige soojemad (st Vahemere piirkond ja Guadalquiviri org) võivad luuviljaliste kasvatamise sobivuse seisukohalt olla palju enam mõjutatud, kuna nende praegune olukord piirab juba praegu. paljud kultivarid. Külmades piirkondades, nagu Ebro Valley ja Extremadura, ei ole külmade kogunemise vähenemine põhimõtteliselt takistuseks viljelemise jätkamisel, kuigi mõnes konkreetses külmas kohas Extremaduras ja Vahemere piirkonnas on külmade kogunemise vähenemine intensiivsem kui teistes külmades kohtades. Tuleb märkida, et vastavalt Joonis 3, täheldatakse külmavärina kuhjumise järsku langust praeguse olukorra ja lähituleviku vahel. Selle efekti põhjuseks võib olla kasutatud võrgu eraldusvõime, isegi kui see on hea (~5 km). Teised võimalikud lahknevuste allikad, mis põhjustavad liialdatud erinevusi prognoositud ja tegelike väärtuste vahel, võivad olla ülejäänud GCM-i mudeli kõrvalekalded, mida ei minimeeritud skaleerimisprotsessi ajal täielikult, või asjaolu, et me võrdleme tehtud arvutusi tegelike tunnitemperatuuridega (st vooluga). stsenaarium) ja arvutused, mis on tehtud idealiseeritud temperatuurikõveratega, mis on tuletatud prognoositud päevastest maksimum- ja miinimumtemperatuuridest (Linvill, 1990) tulevikustsenaariumide jaoks. Sarnaseid äkilisi langusi lähitulevikus täheldasid ka Rodríguez jt, kes prognoosisid perioodiks 30–2021 mõnes Hispaania paigas kuni 2050 jahutusportsjoni vähenemist (Rodríguez et al., 2019), mis on meie tulemustega kooskõlas. Benmoussa et al. (2020), Delgado et al. (2021)ja Fraga ja Santos (2021) teatas ka äkilisest langusest ajaloolise ja tuleviku stsenaariumi vahel vastavalt Tuneesias, Portugalis ja Astuurias (Põhja-Hispaania). Nagu meie puhul, näitasid need uuringud ka seda, et olenemata arvestatud RCP-st ei ilmne lähitulevikus olulisi erinevusi kogunenud külmavärina osas. Vastupidiselt külma kogunemisele suureneb soojuse akumuleerumine kõigis stsenaariumides (eriti ootuspäraselt 2055_RCP8.5 puhul) ja selle areng on vastupidine jaheduse akumuleerumisele. Seda täheldasid ka Fraga ja Santos (2021) Portugali jaoks.
Arvutati ka külmade ja ebatavaliste kuumanähtude tõenäosus nädalatel, mil need võivad saagikust ja toodangut oluliselt mõjutada (nt hiline külm või ebanormaalsed kuumanähud enne endodorantsi vabanemist). Praeguse stsenaariumi järgi on külmas piirkondades külmemad ootuspäraselt sagedasemad. Võtmenädalate ebatavalised kuumasündmused on viimastel aastatel koondunud Vahemere piirkonda, kuid väga väikese tõenäosusega. Nende muutujate tulevased hinnangud näitavad, et külmumisnähtused nädalate jooksul võivad mõjutada luuviljade tootmist (Miranda jt, 2005; Julian jt, 2007) väheneb sajandi edenedes ja on harvem RCP8.5 puhul, mis on kooskõlas varasemate uuringutega (Leolini jt, 2018). Mõnedes Ebro oru piirkondades ja Vahemere piirkonna teatud sisepiirkondades esineb siiski ka kõige soojema stsenaariumi korral (st 2055_RCP8.5, Joonis 5). Külmasündmuse määratlus temperatuuri ja kokkupuuteaja osas on tihedalt seotud valitseva kultivari fenoloogilise staadiumiga (Miranda jt, 2005). Arvestades võimalike luuviljaliste kultivaride suurt mitmekesisust, alates väga madalast kuni väga kõrge CR-ni, ja analüüsitud asukohtade arvu külmast soojani, ei ole konkreetsete kultivaride/asukoha külmajuhtumite määratluste kindlaksmääramine selles uuringus teostatav, sest kaasatud teave. Seda tüüpi uuringud viiakse tavaliselt läbi, kasutades mõnda asukohta ja/või kultivari, nagu näiteks läbiviidud Lorite et al. (2020) mandlite puhul Hispaanias, Fernandez et al. (2020) Tšiilis, kes arvutas kõigis üheksas vaadeldavas kasvukohas kõige tüüpilisemate lehtpuuviljaliikide õitsemise ajal minimaalse temperatuuri alla 0 °C, või Parker et al. (2021) kes arvestas kolme liigi (st mandlid, avokaadod ja apelsinid) erinevaid temperatuure ja fenoloogilisi etappe, kuid tegi ka piirkonna üldise iseloomustamise, võttes arvesse kolme temperatuuri (0, -2 ja +2 °C) ja kokkupuuteaega. Meie valik –1 °C ja vähemalt kolm järjestikust tundi on suunatud pigem külmasündmuste arengu iseloomustamisele kui konkreetsete kultivaride konkreetsete kahjustuste seostamisele, mis eeldaks teistsugust uuringut. See määratlus võeti vastu pärast ekspertide arvamuste hankimist. Kuna selles uuringus vaadeldavate piirkondade kultivaride arv on suur ning temperatuurirežiimide mitmekesisus selles uuringus vaadeldavates piirkondades, valisime need nädalad (2 kuni 10), kus kõik (või enamik) kultivaride/asukoha kombinatsioonid võivad olla vastavalt nende fenoloogilisele staadiumile vastuvõtlikud külmakahjustustele. Otsuste tegemise eesmärgil peaksid tootjad optimaalse otsuse tegemiseks valima kaardi, mis sobib nende konkreetse olukorraga (st kultivar/asukoht) kõige paremini. Üldiselt on soojad alad ja/või varajase õitsemise kultivarid seotud vaadeldava vahemiku varasemate nädalatega, samas kui külmad alad ja/või hilise õitsemisega kultivarid on seotud vaatlusvahemiku hilisemate nädalatega. Talvel esinevad ebaharilikud kuumanähud, mis võivad soodustada varajast sisemise lõhna vabanemist, mis mõjutab negatiivselt tootmist (Viti ja Monteleone, 1995; Rodrigo ja Herrero, 2002; Ladwig jt, 2019), suurendatakse peamiselt Guadalquiviri orus, Vahemere rannikualadel ning ka Extremaduras ja mõnes Ebro oru piirkonnas veebruari keskel või lõpus (Joonis 6). Selle mõõdiku kvantifitseerimist kirjanduses tavaliselt ei käsitleta, kuid see võib esile kutsuda olulisi tootmisprobleeme soojades piirkondades, nagu on viimastel aastatel täheldatud. Jällegi, 25°C või kõrgema seadmine vähemalt kolmeks järjestikuseks tunniks sellise sündmuse määratlemiseks ajendas ekspertide arvamusi. Sarnaselt külmajuhtumite tõenäosusega valisime need nädalad (49 kuni 8), kus kõik (või enamik) kultivaride/asukoha kombinatsioonidest võivad vastavalt nende fenoloogilisele staadiumile olla vastuvõtlikud nendele sündmustele. Üldiselt on soojad alad ja/või varajase õitsemise kultivarid seotud vaadeldava vahemiku varasemate nädalatega, samas kui külmad alad ja/või hilise õitsemisega kultivarid on seotud vaatlusvahemiku hilisemate nädalatega.
Selles uuringus arvutatud agroklimaatilised mõõdikud annavad tootjatele väärtuslikku teavet, et valida igas tootmispiirkonnas kohanemisvõimelisest vaatepunktist kõige sobivamad kultivarid. Igal kultivaril on oma CR-d endodorantsi katkestamiseks (Campoy jt, 2011b; Fadón jt, 2020b). Tulevaste stsenaariumide prognoositud külmade kogunemise vähenemine võib põhjustada selle, et praegu kasvatatavad kultivarid ei täida teatud piirkondades oma CR-i, eriti Vahemere ja Guadalquiviri oru piirkondades, mis on juba soojad. Sellega kaasneks mittetäielik endodorantsi vabanemine, mis mõjutab viljapuid kolmes peamises aspektis, nimelt õiepungade langemine (ja seega kehv õitsemine), õitsemise ja võrsumise hilinemine ning mõlema protsessi ebaühtlus, mis toob kaasa tõsiseid tootmisprobleeme (Legave jt, 1983; Erez, 2000; Atkinson jt, 2013). Kõik see võib tekitada tootjatele olulist majanduslikku kahju. Selles kontekstis on teadmised CR-i kohta erinevate kultivaride puhul üliolulised, kuigi praegu saadaolev teave on luuviljaliste puude kohta suhteliselt napp (Fadón jt, 2020b), sealhulgas virsik (Maulión jt, 2014), aprikoos (Ruiz jt, 2007), ploom (Ruiz jt, 2018) ja magus kirss (Alburquerque jt, 2008).
Soojades piirkondades, nagu Vahemeri ja Guadalquiviri org, kus kogunenud jahe on praeguses olukorras alla 60 portsjoni, kasvatatakse varavalmivaid sorte, mille CR on vahemikus 30–60 portsjonit. Nende kultivaride CR-i täitmine võib olla ohus kõigi analüüsitud tulevikustsenaariumide korral (Joonis 2). Tagamaks erinevate liikide/kultivaride kohanemisvõimet nendes piirkondades, võib osutuda vajalikuks ümberpaigutamine ja mõned kultivarid tuleks viia lähialadele (Vahemere piirkonna sisealad või Guadalquiviri oru puhul Extremadura poole). kus CR täitub ka tulevikustsenaariumide korral ja külmariskid eeldatavasti vähenevad. Selles kontekstis muutub väga madala CR-ga kultivaride kasutuselevõtt või arendamine oluliseks sihtmärgiks, mida tuleb kaaluda olemasolevate liikide/kultivaride aretusprogrammides, eriti selleks, et need sobiksid soojadesse piirkondadesse, kus praeguste kultivaride kohanemine on tulevikus ohus. stsenaariumid. Vastasel juhul ei ole neil aladel võimalik säilitada luuviljaliste tootmisega seotud tootmis- ja majandustegevust. Peale selle võiks rakendada ka erinevaid agronoomilisi tavasid ja strateegiaid, et minimeerida külmade kogunemise vähenemist nendes piirkondades vähemalt kohapeal. Biostimulantide kasutamist endodorantsi katkestamiseks enne CR täitmist või varjutusvõrkude kasutamist erinevatel puhkeperioodidel on juba kirjeldatud luuviljaliste kasvatamise soojades piirkondades (Gilreath ja Buchanan, 1981; Erez, 1987; Costa et al., 2004; Campoy jt, 2010; Petri jt, 2014), kuigi tuleb teha täiendavaid uuringuid ja optimeerida, et muuta need tehnikad tõhusamaks ja edendada nende süstemaatilist kasutamist. Seevastu kõige külmemates tootmispiirkondades, nagu Ebro org, Extremadura põhjaosa ja mõned Vahemere piirkonna sisemised piirkonnad, on oodata vähem külmajuhtumeid, mis võib võimaldada varasemate kultivaride kasvatamist, mis suurendaks elujõuliste kultivaride arvu ja seega pakkumine turule, millel on piirkonnale positiivsed majanduslikud tagajärjed. Üldiselt on kõigis tootmispiirkondades ülioluline arvestada praegu kasvatatavate kultivaridega ja analüüsida, millised on nende CR-i täitmise piiril, et need asendada või teisaldada või võtta kasutusele ülalkirjeldatud majandamisvõtted, et tagada kohanemine uute kliimamuutustega. stsenaariumid.
Soojuse akumuleerumise osas prognoosivad tulevikustsenaariumid selle muutuja suurenemist kõigis vaadeldavates piirkondades (Joonis 4). Soojades ja vahepealsetes piirkondades ei ole see muutuja nii määrav kui jaheduse kogunemine, kuid sellel võib olla oluline mõju fenoloogiale, mis toob kaasa õitsemise kuupäevi ja suurendab seega võimalikku külmakahjustuse riski (Mosedale jt, 2015; Unterberger jt, 2018; Ma et al., 2019). Täiendava punktina hõlmab see õitsemise avans ka küpsemist (Peñuelas ja Filella, 2001; Campoy jt, 2011b), millega tootjad peavad oma toodete strateegilisel turule toomisel arvestama. Seevastu külmades piirkondades võib soojuse akumuleerumise puudumine praeguses olukorras kahjustada fenoloogilist arengut ja viljakasvu (Fadón jt, 2020a). Neid praegu külmi piirkondi soosib tulevaste stsenaariumide prognoositav soojuse akumuleerumise suurenemine. Nagu näidatud Joonis 6, on ebatavalised kuumanähud tulevaste stsenaariumide puhul sagedasemad kuupäevadel, mil viljapuud ei ole veel endodorantsi välja andnud, eriti soojades piirkondades, nagu Guadalquiviri org ja Vahemere piirkonnad. Nendel sündmustel võib olla väga negatiivne mõju, kui CR on osaliselt kaetud (ligikaudu 60–70%), põhjustades mittetäieliku puhkeoleku, mis võib hõlmata vegetatiivseid ja õitsemisprobleeme, avaldades negatiivset mõju viljade sidumisele ja saagikusele (Rodrigo ja Herrero, 2002; Campoy jt, 2011a).
Igal juhul ei avalda jaheduse ja soojuse akumuleerumisrežiimi muutused ühtset mõju kõikidele kultivaridele ja nende asukohtadele, kuna külma/soojuse akumuleerumise tasakaalu osas võib esineda mõningaid kompenseerivaid mõjusid endlõhna vabanemise või õitsemiskuupäevade prognoosimise osas (Pope et al., 2014). Peale selle võib kohtade agroklimaatiline iseloomustamine väga kohalikul skaalal nõuda andmete erilist kalibreerimist ruumilise heterogeensuse tõttu (Lorite jt, 2020), et teha optimaalseid sordivalikuid puudutavaid parimaid otsuseid. Selles uuringus esitatud tulemused võivad olla kasulikud mitte ainult luuviljade tootmiseks, vaid ka muude parasvöötme viljade jaoks, millel on valitsevates piirkondades tohutu tähtsus, nt La Rioja (Ebro org) viinamarjade puhul. Need tulemused võivad olla aluseks otsustustoetussüsteemidele, mis aitavad tootjatel teha optimaalseid strateegilisi otsuseid (nt kultivaride valik, ümberpaigutamine ja leevendusjuhtimise praktikate rakendamine) keskmises ja pikas perspektiivis.
Andmete kättesaadavuse avaldus
Uuringus esitatud algsed kaastööd on lisatud artiklisse/Lisamaterjal, edasised päringud saab suunata vastavate autorite poole.
Autori panused
MC, JG-B, JG ja DR töötasid välja ja kavandasid uuringu. MC esitas praeguse stsenaariumi jaoks agrokliima andmed. JAE tegi arvutused tulevikustsenaariumide jaoks. JAE ja DR kirjutasid käsikirja põhiosa. JE andis teavet tehniliste agronoomiliste aspektide kohta. JG juhtis seda uurimistööd rahastanud innovatsiooniprojekti. Kõik autorid vaatasid dokumendi üle ja kiitsid esitatud versiooni heaks.
Rahastamine
Rahalist toetust andsid Hispaania põllumajandus-, kalandus- ja toiduministeerium innovatsiooniprojekti „Luuviljade sektori kohanemine kliimamuutustega“ (REF: MAPA-PNDR 20190020007385) kaudu ning Euroopa Liidu raamistiku H2020 raames toetatud programm PRIMA. teadusuuringute ja innovatsiooni programm (projekt „AdaMedOr”; Hispaania teadus- ja innovatsiooniministeeriumi grandi number PCI2020-112113).
Huvide konflikt
Autorid kinnitavad, et uuring viidi läbi ilma kaubandus- või finantssuhete puudumisel, mida võiks tõlgendada võimaliku huvide konfliktina.
Kirjastaja märkus
Kõik selles artiklis väljendatud väited on ainult autorite väited ja ei pruugi esindada nende sidusorganisatsioonide või väljaandja, toimetajate ja retsensentide väiteid. Väljaandja ei garanteeri ega kinnita ühtegi toodet, mida selles artiklis võidakse hinnata, või väiteid, mille võib esitada selle tootja.
Tunnustused
Täname kõiki Hispaania operatiivrühma „Luuviljaliste sektori kohanemine kliimamuutustega“ liikmeid (FECOAM, FECOAV, ANECOOP, Frutaria, Basol Fruits, Fundación Universidad-Empresa de la Región de Murcia, Fundación Cajamar) väärtusliku panuse eest projekti arendamine. Täname AEMETi veebilehel kättesaadavate andmete eest (http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos/cambio_climat/datos_diarios).
Lisamaterjal
Selle artikli lisamaterjali leiate veebisaidilt: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.842628/full#supplementary-material
Täiendav joonis 1 | Korrelatsioon keskmiste kogutud portsjonite ja jahutusühikute vahel praeguse stsenaariumi korral kõigis ilmajaamades.
Täiendav joonis 2 | Korrelatsioon Andersoni ja Richardsoni mudelite keskmise akumuleeritud GDH vahel praeguse stsenaariumi korral kõigis ilmajaamades.
viited
Alburquerque, N., García-Montiel, F., Carrillo, A. ja Burgos, L. (2008). Maguskirsi kultivaride jahutus- ja soojusvajadus ning kõrguse ja jahutusvajaduse rahuldamise tõenäosuse seos. Keskkond. Exp. Bot. 64, 162–170. doi: 10.1016/j.envexpbot.2008.01.003
Amblar-Francés, MP, Pastor-Saavedra, MA, Casado-Calle, MJ, Ramos-Calzado, P. ja Rodríguez-Camino, E. (2018). Kliimamuutuste prognooside koostamise strateegia, mis toidab Hispaania mõju kogukonda. Adv. Sci. Res. 15, 217-230.
Anderson, JL, Richardson, EA ja Kesner, CD (1986). “Montmorency” hapukirsi jahutusühiku ja õienuppude fenoloogia mudelite valideerimine. Acta Hortic. 1986, 71–78. doi: 10.17660 / ActaHortic.1986.184.7
Atkinson, CJ, Brennan, RM ja Jones, HG (2013). Jahutuse vähenemine ja selle mõju parasvöötme mitmeaastastele põllukultuuridele. Keskkond. Exp. Bot. 91, 48–62. doi: 10.1016/j.envexpbot.2013.02.004
Benmoussa, H., Ben Mimoun, M., Ghrab, M. ja Luedeling, E. (2018). Kliimamuutused ohustavad Tuneesia keskosa pähklipuuaedu. Int. J. Biometeorol. 62, 2245–2255. doi: 10.1007/s00484-018-1628-x
Benmoussa, H., Luedeling, E., Ghrab, M. ja Ben Mimoun, M. (2020). Tõsine talvine jaheduse langus mõjutab Tuneesia puuvilja- ja pähklipuuaedu. Clim. Chan. 162, 1249–1267. doi: 10.1007/s10584-020-02774-7
Campoy, JA, Ruiz, D., Cook, N., Allderman, L. ja Egea, J. (2011a). Kõrge temperatuur ja pungade puhkemise aeg madala jaheda aprikoosiga 'Palsteyn'. Jahutus- ja soojusnõuete täitmise paremaks mõistmiseks. Sci. Hortic. 129, 649–655. doi: 10.1016/j.scienta.2011.05.008
Campoy, JA, Ruiz, D. ja Egea, J. (2011b). Parasvöötme viljapuude puhkeperiood globaalse soojenemise kontekstis: ülevaade. Sci. Hortic. 130, 357–372. doi: 10.1016/j.scienta.2011.07.011
Campoy, JA, Ruiz, D. ja Egea, J. (2010). Varjutamise ja tidiasurooni+õliga töötlemise mõju aprikoosi puhkeajale, õitsemisele ja viljade koorumisele soojas-talvises kliimas. Sci. Hortic. 125, 203–210. doi: 10.1016/j.scienta.2010.03.029
Chmielewski, F.-M., Götz, K.-P., Weber, KC ja Moryson, S. (2018). Kliimamuutused ja kevadkülmakahjustused maguskirsside jaoks Saksamaal. Int. J. Biometeorol. 62, 217–228. doi: 10.1007/s00484-017-1443-9
Chylek, P., Li, J., Dubey, MK, Wang, M. ja Lesins, G. (2011). Vaadeldud ja modelleeritud 20. sajandi Arktika temperatuurimuutus: Kanada Maa süsteemi mudel CanESM2. Atmos. Chem. Phys. Arutage. 11, 22893–22907. doi: 10.5194/acpd-11-22893-2011
Costa, C., Stassen, PJC ja Mudzunga, J. (2004). Keemilised rahustavad ained Lõuna-Aafrika õunviljade ja luuviljade tööstusele. Acta Hortic. 2004, 295–302. doi: 10.17660 / ActaHortic.2004.636.35
Delgado, A., Dapena, E., Fernandez, E. ja Luedeling, E. (2021). Kliimanõuded Loode-Hispaaniast pärit õunapuude puhkeperioodil – globaalne soojenemine võib ohustada kõrge jahutusega kultivaride kasvatamist. Eur. J. Agron. 130:126374. doi: 10.1016/j.eja.2021.126374
Delworth, TL, Broccoli, AJ, Rosati, A., Stouffer, RJ, Balaji, V., Beesley, JA jt. (2006). GFDL-i CM2 globaalsed kliimamudelid. I osa: koostis ja simulatsiooni omadused. J. Clim. 19, 643–674. doi: 10.1175/JCLI3629.1
Dufresne, J.-L., Foujols, M.-A., Denvil, S., Caubel, A., Marti, O., Aumont, O. jt. (2013). Kliimamuutuste prognoosid IPSL-CM5 maasüsteemi mudeli abil: CMIP3-st CMIP5-ni. Clim. Dyn. 40, 2123–2165. doi: 10.1007/s00382-012-1636-1
Erez, A. (1987). Pungade puhkemise keemiline tõrje. HortScience 22, 1240-1243.
Erez, A. (2000). "Pungade puhkeaeg; Nähtus, probleemid ja lahendused troopikas ja subtroopikas”, in Parasvöötme puuviljakultuurid soojas kliimas, toim. A. Erez (Dordrecht: Springer), 17–48. doi: 10.1007/978-94-017-3215-4_2
Fadón, E., Fernandez, E., Behn, H. ja Luedeling, E. (2020a). Lehtpuude talvise puhkeaja kontseptuaalne raamistik. Agronoomia 10:241. doi: 10.3390/agronomy10020241
Fadón, E., Herrera, S., Guerrero, BI, Guerra, ME ja Rodrigo, J. (2020b). Parasvöötme luuviljapuude (Prunus sp.) jahutus- ja soojusvajadus. Agronoomia 10:409. doi: 10.3390/agronomy10030409
FAOSTAT (2019). Toidu ja põllumajanduse andmed. Rooma: FAO.
Fernandez, E., Whitney, C., Cuneo, IF ja Luedeling, E. (2020). Tšiili lehtpuuviljade tootmise talvise jaheduse vähenemise väljavaated kogu 21. sajandi jooksul. Clim. Chan. 159, 423–439. doi: 10.1007/s10584-019-02608-1
Fishman, S., Erez, A. ja Couvillon, GA (1987). Taimede puhkeoleku katkemise temperatuurisõltuvus: kaheastmelise mudeli matemaatiline analüüs, mis hõlmab ühist üleminekut. J. Theor. Biol. 124, 473–483. doi: 10.1016/S0022-5193(87)80221-7
Fraga, H. ja Santos, JA (2021). Kliimamuutuste mõju hindamine jahutamisele ja sundimisele Portugali peamistes värskete puuviljade piirkondades. Esiosa. Plant Sci. 12:1263. doi: 10.3389/fpls.2021.689121
Gilreath, PR ja Buchanan, DW (1981). Nektariini "Sungold" ja "Sunlite" õie- ja vegetatiivne pungade areng, mida mõjutab aurustuv jahutamine puhkeajal pea kohal piserdades. J. Am. Soc. Hortic. Sci. 106, 321-324.
Giorgetta, MA, Jungclaus, J., Reikk, CH, Legutke, S., Bader, J., Böttinger, M. jt. (2013). Kliima- ja süsinikuringe muutused vahemikus 1850 kuni 2100 MPI-ESM simulatsioonides Coupled Model Intercomparison Project 5. etapis. J. Adv. Mudel. Earth Syst. 5, 572–597. doi: 10.1002/jam.20038
Giorgi, F. ja Lionello, P. (2008). Kliimamuutuste prognoosid Vahemere piirkonnas. Glob. Planeet. Chan. 63, 90–104. doi: 10.1016/j.gloplacha.2007.09.005
Guo, L., Dai, J., Wang, M., Xu, J. ja Luedeling, E. (2015). Parasvöötme puude kevadise fenoloogia vastused kliima soojenemisele: aprikooside õitsemise juhtumiuuring Hiinas. Põllumajandus. Sest. Meteorol. 201, 1–7. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.10.016
Guo, L., Wang, J., Li, M., Liu, L., Xu, J., Cheng, J. jt. (2019). Jaotusmarginaalid kui looduslikud laborid, mis võimaldavad järeldada liikide õitsemisreaktsioone kliima soojenemisele ja mõjudele külmariskile. Põllumajandus. Sest. Meteorol. 268, 299–307. doi: 10.1016/j.agrformet.2019.01.038
Hatfield, JL, Sivakumar, MVK ja Prueger, JH (eds) (2019). Agroklimatoloogia: põllumajanduse sidumine kliimaga. 1. väljaanne Madison: Ameerika Agronoomiaühing.
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M., Ramos-Calzado, P., Pastor-Saavedra, MA ja Rodríguez-Camino, E. (2022a). Hispaania kliimamuutuste prognooside statistiliste vähendamismeetodite hindamine: praegused tingimused täiuslike ennustajatega. Int. J. Climatol. 42, 762–776. doi: 10.1002/joc.7271
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M. ja Rodríguez-Camino, E. (2022b). Kliimamuutuste prognooside statistiliste vähendamismeetodite hindamine Hispaanias: tulevikutingimused pseudoreaalsusega (ülekantavuse katse). Int. J. Climatol. 2022:7464. doi: 10.1002/joc.7464
IPCC (2021). Kliimamuutus 2021: füüsikateaduse alus. I töörühma panus valitsustevahelise kliimamuutuste rühma kuuendasse hindamisaruandesse. Cambridge: Cambridge University Press.
Ji, D., Wang, L., Feng, J., Wu, Q., Cheng, H., Zhang, Q. jt. (2014). Pekingi normaalse ülikooli maasüsteemi mudeli (BNU-ESM) versiooni 1 kirjeldus ja põhihindamine. Geosci. Mudel Dev. 7, 2039–2064. doi: 10.5194/gmd-7-2039-2014
Julian, C., Herrero, M. ja Rodrigo, J. (2007). Õienuppude langus ja õitsemiseelne külmakahjustus aprikoosil (Prunus armeniaca L.). J. Appl. Bot. Toit Kval. 81, 21-25.
Ladwig, LM, Chandler, JL, Guiden, PW ja Henn, JJ (2019). Talvine äärmuslik soe sündmus põhjustab paljude puitliikide puhul erakordselt varajase pungade murdumise. Ökosfäär 10:e02542. doi: 10.1002/ecs2.2542
Legave, JM, Garcia, G. ja Marco, F. (1983). Lõuna-Prantsusmaal aprikoosipuul täheldatud õienuppude või noorte lillede tilkade protsessi kirjeldavad aspektid. Acta Hortic. 1983, 75–84. doi: 10.17660 / ActaHortic.1983.121.6
Leolini, L., Moriondo, M., Fila, G., Costafreda-Aumedes, S., Ferrise, R. ja Bindi, M. (2018). Hiliskevadine külm mõjutab tulevast viinamarjade levikut Euroopas. Field Crops Res. 222, 197–208. doi: 10.1016/j.fcr.2017.11.018
Linvill, DE (1990). Jahutustundide ja jahutusühikute arvutamine päevaste maksimum- ja miinimumtemperatuuri vaatluste põhjal. HortScience 25, 14-16.
Lorite, IJ, Cabezas-Luque, JM, Arquero, O., Gabaldón-Leal, C., Santos, C., Rodríguez, A. jt. (2020). Fenoloogia roll kliimamuutuste mõjus ja puukultuuride kohanemisstrateegiates: Lõuna-Euroopa mandlipuuaedade juhtumiuuring. Põllumajandus. Sest. Meteorol. 294:108142. doi: 10.1016/j.agrformet.2020.108142
Luedeling, E. (2012). Kliimamuutuste mõju talvisele külmale parasvöötme puuvilja- ja pähklitootmise puhul: ülevaade. Sci. Hortic. 144, 218–229. doi: 10.1016/j.scienta.2012.07.011
Luedeling, E. (2019). chillR: statistilised meetodid parasvöötme viljapuude fenoloogiliseks analüüsiks. R-paketi versioon 0.70.21.
Luedeling, E., Girvetz, EH, Semenov, MA ja Brown, PH (2011). Kliimamuutus mõjutab parasvöötme puuvilja- ja pähklipuude talvekülma. PLoS One 6: e20155. doi: 10.1371 / journal.pone.0020155
Luedeling, E., Schiffers, K., Fohrmann, T. ja Urbach, C. (2021). PhenoFlex – integreeritud mudel, mis ennustab parasvöötme viljapuude kevadfenoloogiat. Põllumajandus. Sest. Meteorol. 307:108491. doi: 10.1016/j.agrformet.2021.108491
Ma, Q., Huang, J.-G., Hänninen, H. ja Berninger, F. (2019). Hiljutise soojenemise tõttu on Euroopas puude kevadkülmakahjustuste ohu erinevad suundumused. Glob. Chan. Biol. 25, 351–360. doi: 10.1111/gcb.14479
Mahmood, A., Hu, Y., Tanny, J. ja Asante, EA (2018). Varjutuse ja putukakindlate ekraanide mõju põllukultuuride mikrokliimale ja tootmisele: ülevaade hiljutistest edusammudest. Sci. Hortic. 241, 241–251. doi: 10.1016/j.scienta.2018.06.078
Maulión, E., Valentini, GH, Kovalevski, L., Prunello, M., Monti, LL, Daorden, ME jt. (2014). Nektariini ja virsiku genotüüpide õitsemise jahutus- ja soojusvajaduse hindamise meetodite võrdlus. Sci. Hortic. 177, 112–117. doi: 10.1016/j.scienta.2014.07.042
MedECC (2020). Vahemere piirkonna kliima- ja keskkonnamuutused – praegune olukord ja tulevikuriskid Esimene Vahemere hindamisaruanne. Marseille: MedECC. doi: 10.5281/zenodo.4768833
Miranda, C., Santesteban, LG ja Royo, JB (2005). Külmatemperatuuri ja vigastuste taseme vahelise seose varieeruvus mõne kultiveeritud prunuse liigi puhul. HortScience 40, 357–361. doi: 10.21273/HORTSCI.40.2.357
Miranda, C., Urrestarazu, J. ja Santesteban, LG (2021). fruclimadapt: R-pakett parasvöötme puuviljaliikide kliimaga kohanemise hindamiseks. Arvuta. elektron. Põllumajandus. 180:105879. doi: 10.1016/j.compag.2020.105879
Mosedale, JR, Wilson, RJ ja Maclean, IMD (2015). Kliimamuutused ja põllukultuuride kokkupuude ebasoodsate ilmastikutingimustega: muutused külmaohu ja viinamarjade õitsemise tingimustes. PLoS One 10: e0141218. doi: 10.1371 / journal.pone.0141218
Olesen, JE ja Bindi, M. (2002). Kliimamuutuste tagajärjed Euroopa põllumajanduse tootlikkusele, maakasutusele ja poliitikale. Eur. J. Agron. 16, 239–262. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00004-7
Parker, L., Pathak, T. ja Ostoja, S. (2021). Kliimamuutused vähendavad kõrge väärtusega California viljapuuviljakultuuride külmumist. Sci. Täielik keskkond. 762:143971. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.143971
Peñuelas, J. ja Filella, I. (2001). Vastused soojenevale maailmale. teadus 294, 793 – 795. doi: 10.1126 / science.1066860
Petri, JL, Leite, GB, Couto, M., Gabardo, GC ja Haverroth, FJ (2014). Pungade puhkemise keemiline esilekutsumine: uue põlvkonna tooted vesiniktsüaanamiidi asendamiseks. Acta Hortic. 2014, 159–166. doi: 10.17660 / ActaHortic.2014.1042.19
Pope, KS, Da Silva, D., Brown, PH ja DeJong, TM (2014). Bioloogiliselt põhinev lähenemine kevadfenoloogia modelleerimiseks parasvöötme lehtpuudel. Põllumajandus. Sest. Meteorol. 198, 15–23. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.07.009
Richardson, EA, Seeley, SD ja Walker, DR (1974). “Redhaven” ja “Elberta” virsikupuude puhkeaja hindamise mudel. HortScience 9, 331-332.
Rodrigo, J. ja Herrero, M. (2002). Õitsemiseelse temperatuuri mõju õite arengule ja aprikoosi viljadele. Sci. Hortic. 92, 125–135. doi: 10.1016/S0304-4238(01)00289-8
Rodríguez, A., Pérez-López, D., Centeno, A. ja Ruiz-Ramos, M. (2021). Hispaania parasvöötme viljapuusortide elujõulisus kliimamuutuste tingimustes vastavalt jahutamise akumulatsioonile. Põllumajandus. Syst. 186:102961. doi: 10.1016/j.agsy.2020.102961
Rodríguez, A., Pérez-López, D., Sánchez, E., Centeno, A., Gómara, I., Dosio, A., et al. (2019). Jahutav kogunemine viljapuudele Hispaanias kliimamuutuste ajal. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 19, 1087–1103. doi: 10.5194/nhess-19-1087-2019
Ruiz, D., Campoy, JA ja Egea, J. (2007). Aprikoosikultuuride jahutus- ja soojusvajadus õitsemiseks. Keskkond. Exp. Bot. 61, 254–263. doi: 10.1016/j.envexpbot.2007.06.008
CrossRef täistekst | Google Scholar
Ruiz, D., Egea, J., Salazar, JA ja Campoy, JA (2018). Jaapani ploomi kultivaride jahutus- ja soojusvajadus õitsemiseks. Sci. Hortic. 242, 164–169. doi: 10.1016/j.scienta.2018.07.014
Scoccimarro, E., Gualdi, S., Bellucci, A., Sanna, A., Fogli, PG, Manzini, E. jt. (2011). Troopiliste tsüklonite mõju ookeani soojuse transpordile kõrge eraldusvõimega ühendatud üldises tsirkulatsioonimudelis. J. Clim. 24, 4368–4384. doi: 10.1175/2011JCLI4104.1
Semenov, MA ja Stratonovitch, P. (2010). Globaalsete kliimamudelite multimudelite ansamblite kasutamine kliimamuutuste mõjude hindamiseks. Clim. Res. 41, 1–14. doi: 10.3354/cr00836
UNE 500540 (2004). Automaatsed ilmajaamade võrgud: juhised jaamavõrkude ilmaandmete kinnitamiseks. Madrid: AENOR
Unterberger, C., Brunner, L., Nabernegg, S., Steininger, KW, Steiner, AK, Stabentheiner, E. jt. (2018). Kevadkülmaoht piirkondlikul õunatootmisel soojemas kliimas. PLoS One 13: e0200201. doi: 10.1371 / journal.pone.0200201
van Vuuren, DP, Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., et al. (2011). Tüüpilised keskendumisviisid: ülevaade. Clim. Chan. 109:5. doi: 10.1007/s10584-011-0148-z
Viti, R. ja Monteleone, P. (1995). Kõrge temperatuuri mõju õiepungade anomaaliate esinemisele kahel erineva produktiivsusega aprikoosisordil. Acta Hortic. 1995, 283–290. doi: 10.17660 / ActaHortic.1995.384.43
Volodin, EM, Dianskii, NA ja Gusev, AV (2010). Tänapäeva kliima simuleerimine atmosfääri ja ookeani üldiste tsirkulatsioonide mudeliga INMCM4.0. Izv. Atmosfäär. Ookean. Phys. 46, 414–431. doi: 10.1134 / S000143381004002X
Wallach, D., Martre, P., Liu, B., Asseng, S., Ewert, F., Thorburn, PJ jt. (2018). Multimudelite ansamblid parandavad põllukultuuride, keskkonna ja majandamise koostoimete prognoose. Glob. Chan. Biol. 24, 5072–5083. doi: 10.1111/gcb.14411
Watanabe, S., Hajima, T., Sudo, K., Nagashima, T., Takemura, T., Okajima, H. jt. (2011). MIROC-ESM 2010: mudeli kirjeldus ja CMIP5-20c3m katsete põhitulemused. Geosci. Mudel Dev. 4, 845–872. doi: 10.5194/gmd-4-845-2011
Wu, T., Song, L., Li, W., Wang, Z., Zhang, H., Xin, X. jt. (2014). Ülevaade BCC kliimasüsteemi mudeli väljatöötamisest ja rakendamisest kliimamuutuste uuringutes. J. Meteorol. Res. 28, 34–56. doi: 10.1007/s13351-014-3041-7
Yukimoto, S., Adachi, Y., Hosaka, M., Sakami, T., Yoshimura, H., Hirabara, M. jt. (2012). Meteoroloogiauuringute instituudi uus globaalne kliimamudel: MRI-CGCM3 – mudeli kirjeldus ja põhiline jõudlus. J. Meteorol. Soc. Jpn. Ser II 90, 23–64. doi: 10.2151/jmsj.2012-A02
Märksõnad: Prunus, luuviljad, kohanemine, külmade kogunemine, fenoloogia, külmaoht, sordivalik, agroklimaatilised mõõdikud
Viide: Egea JA, Caro M, García-Brunton J, Gambín J, Egea J ja Ruiz D (2022) Hispaania peamiste luuviljade tootmispiirkondade agroklimaatilised mõõdikud praeguste ja tulevaste kliimamuutuste stsenaariumides: mõjud kohanemisvõimelisest vaatenurgast. Esiosa. Plant Sci. 13:842628. doi: 10.3389/fpls.2022.842628
Vastatud: 23 detsember 2021; Vastu võetud: 02 mai 2022;
Avaldatud: 08 juuni 2022.
Muutis:Hisayo Yamane, Kyoto ülikool, Jaapan
Arvustusi:Liang Guo, Northwest A&F University, Hiina
Kirti Rajagopalan, Washingtoni osariigi ülikool, Ameerika Ühendriigid
autoriõigus © 2022 Egea, Caro, García-Brunton, Gambín, Egea ja Ruiz. See on avatud juurdepääsuga artikkel, mida levitatakse tingimuste alusel Creative Commonsi omandiõiguse litsents (CC BY). Kasutamine, levitamine või paljundamine teistel foorumitel on lubatud, kui algne autor (id) ja autoriõiguse omanik (id) on krediteeritud ja et selle ajakirja originaal avaldatakse vastavalt aktsepteeritud akadeemilisele praktikale. Kasutamist, levitamist või reprodutseerimist ei ole lubatud, mis ei vasta nendele tingimustele.
* Kirjavahetus: Jose A. Egea, jaegea@cebas.csic.es; David Ruiz, druiz@cebas.csic.es
Allikas: https://www.frontiersin.org