香港文匯報訊(記者 莫楠)全球氣候變化正重塑農業生態。隨着暖冬現象加劇,冬季降雪不足引發的「雪旱」日益頻繁,令依賴積雪保溫及供水的冬小麥面臨極大的低溫凍害與缺水風險,對全球糧食安全構成重大威脅。香港理工大學研究團隊利用創新的可解釋機器學習技術,揭示雪旱對冬小麥產量帶來顯著而持續的負面影響,為建構氣候韌性農業、保障糧食安全及推動可持續發展,提供關鍵科學依據。
為準確識別雪旱對作物產量的直接影響,理大土地測量及地理資訊學系副教授、沿海城市氣候韌性全國重點實驗室成員王碩帶領團隊,開發了XGB-SHAP模型框架,結合極端梯度提升(XGBoost)與夏普利加性解釋(SHAP)方法,有效排除高溫、降雨等其他氣候因素的干擾,定量分析雪旱對冬小麥產量的直接影響。透過模型分析,研究發現北半球約45%的農地受到雪旱顯著衝擊,其中以歐洲、中亞及美國情況最為嚴重。至於東亞地區,過往因暖冬延長作物生長期所帶來的增產效益正逐步消退,區域水熱平衡愈見不穩。
研究進一步指出,施肥量增加、凍害加劇及降水減少,是提高冬小麥對雪旱敏感度的三大主因。雖然提升土壤養分有助促進作物生長,但同時亦會增加作物對水分供應及積雪保溫的依賴;一旦發生雪旱,減產風險反而進一步放大,為推動氣候韌性農業系統建設提供堅實的實證基礎。
王碩指出,隨着全球持續暖化,氣候風險已不再局限於熱浪等「急性壓力」,亦包括雪旱這類逐步累積、影響深遠的「慢性壓力」。冬小麥是全球農產品貿易的重要商品,其產量波動可透過國際貿易網絡迅速傳導,推高糧食價格,甚至引發區域性糧食安全危機。
展望未來,研究團隊建議從作物品種改良、農業管理及風險監測三方面提升農業系統的氣候韌性。除了加強培育兼具抗寒及抗旱能力的作物品種,農業管理模式亦需由傳統投入密集型生產,逐步轉向更精準且可持續的養分管理系統,而積雪監測亦應納入農業風險評估與預警系統。透過及早識別雪旱風險並提升農業系統適應能力,將有助在氣候變化下維持糧食生產穩定,推動全球農業邁向更可持續的未來。

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