Ученые рассматривают прогнозируемое воздействие изменения климата на глобальное предложение продовольствия в условиях различных путей будущего социально-экономического развития, выраженное в показателях численности населения и уровня доходов, которые были охарактеризованы в Специальном докладе о сценариях выбросов (СДЭС) Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК).
Влияние на будущее изменение климата
Различные траектории роста населения и экономического развития будут влиять на уровень будущего изменения климата и, одновременно, на реакцию сельского хозяйства на изменение климатических условий в региональном и глобальном масштабах. Ученым нужно было понять природу этих сложных взаимодействий и их влияние на людей, подверженных риску голода, в ближайшие десятилетия.
Проведённое ими исследование показало, что изменение климата, связанное с увеличением содержания углекислого газа, по-разному скажется на развитых и развивающихся странах, при этом основные факторы уязвимости будут проявляться в низкоширотных регионах.
Основными движущими силами сельскохозяйственных мер реагирования на изменение климата являются биофизические последствия и социально-экономические факторы. На растениеводство биофизически влияют метеорологические переменные, включая повышение температуры, изменение режимов выпадения осадков и повышение уровня углекислого газа в атмосфере.
- Биофизические последствия изменения климата для сельскохозяйственного производства будут положительными в одних сельскохозяйственных системах и регионах и отрицательными в других, и эти последствия будут меняться со временем.
- Социально-экономические факторы влияют на реакцию на изменения в урожайности сельскохозяйственных культур, сопровождающиеся изменениями цен и сдвигами в сравнительных преимуществах.
Методы исследования
Проведенное исследование состоит из двух основных компонентов:
- во-первых, оценивается реакция урожайности культур на изменение климата, вызываемое парниковым эффектом, и,
- во-вторых, моделируются агроэкономические последствия этих потенциальных изменений урожайности культур - изменения в региональной производительности, колебания мировых цен на сырье и, как следствие, воздействие на общее число людей, которым угрожает голод во всем мире.
Пути социально-экономического развития
Производственные функции включают в себя:
а) реагирование сельскохозяйственных культур на изменения температуры и осадков в рамках нынешнего режима регулирования;
b) кросспрепредпринимательские реакции на изменение температуры и осадков с корректировкой на уровне ферм и регионов;
с) кросспрепредпринимательские реакции на диоксид углерода.
Моделируемыми культурами являются - пшеница, рис, кукуруза и соя, на долю которых приходится около 85% мирового экспорта зерновых. Статистический анализ использовался для получения агроклиматических региональных функций переноса урожая из ранее смоделированных результатов на уровне участков.
С помощью коэффициентов корреляции анализировались взаимосвязи между урожаем сельскохозяйственных культур и аномалиями температуры и осадков за весь период выращивания сельскохозяйственных культур.
Большинство растений, произрастающих в атмосфере с CO2 выше, чем в окружающей среде, демонстрируют повышенные темпы фотосинтеза. Таким образом, CO2 снижает уровень транспирации на единицу площади листьев, и одновременно усиливает фотосинтез. Таким образом, это может привести к повышению эффективности водопользования (отношение биомассы сельскохозяйственных культур к количеству воды, используемой для эвапотранспирации).
В результате этих взаимодействий только повышение содержания CO2 приводит к увеличению роста и урожайности большинства сельскохозяйственных культур. Большинство исследований проводилось либо в контролируемых условиях окружающей среды (камеры), либо в оптимальных полевых условиях.
Во всех случаях потенциальное воздействие CO2 на растительную биомассу зависит от уровня питательных веществ и воды. Большинство сельскохозяйственных моделей, используемых в исследованиях воздействия изменения климата, были модифицированы для моделирования прямого воздействия CO2 на сельскохозяйственные культуры.
Оценка ответных мер в области мировой торговли продовольствием
BLS моделей национальной сельскохозяйственной политики (BLS) - это система модели общего равновесия на мировом уровне, разработанная Продовольственной и сельскохозяйственной программой Международного института прикладного системного анализа. Он состоит примерно из 32 национальных и/или региональных моделей:
- 18 национальных моделей, две модели для регионов с тесным экономическим сотрудничеством (ЕС-9 и Восточной Европы и бывшего Советского Союза),
- 14 агрегированных моделей группировок стран и один небольшой компонент, учитывающий статистические расхождения и диспропорции за исторический период.
Отдельные модели связаны между собой с помощью модуля мирового рынка. Общий равновесный подход, на котором построен BLS, требует, чтобы все соответствующие виды экономической деятельности были широко представлены в модели. Финансовые потоки, а также потоки товаров внутри страны и на международном уровне согласуются в том смысле, что они являются сбалансированными. Что бы ни производилось, оно будет востребовано либо для потребления человеком, либо для производства кормов, либо для промежуточных ресурсов; оно может быть продано или сдано на хранение.
Система решается с ежегодными приращениями, одновременно для всех стран. Предполагается, что предложение не мгновенно адаптируется к новым экономическим условиям. Возможные изменения экономической конъюнктуры влияют только на предложение, которое будет реализовано в следующем году.
- Первый раунд экспорта из всех стран рассчитывается по первоначальному набору мировых цен, и для каждого товара проверяется оформление на международном рынке.
- Затем мировые цены пересматриваются с использованием оптимизирующего алгоритма и вновь передаются на национальные модели.
- Затем они создают новое внутреннее равновесие и корректируют чистый экспорт.
Этот процесс повторяется до тех пор, пока мировые рынки не будут очищены от всех сырьевых товаров. Поскольку эти шаги предпринимаются на ежегодной основе, результаты рекурсивного динамического моделирования. Несмотря на то, что BLS содержит различные типы моделей, все они соответствуют некоторым общим спецификациям.
Модели содержат два основных сектора: сельское хозяйство и несельскохозяйственный сектор. Сельское хозяйство производит девять агрегированных товаров. Вся несельскохозяйственная деятельность объединена в единый агрегированный сектор.
Производство в решающей степени зависит от наличия смоделированных первичных факторов производства, т.е. земли, рабочей силы и капитала. Первые используются только в сельскохозяйственном секторе, в то время как два последних являются определяющими факторами производства как в сельскохозяйственном, так и в несельскохозяйственных секторах.
Темпы роста в национальных моделях BLS определяются эндогенно на основе трех элементов:
a) накопление капитала за счет инвестиций и амортизации, связанных с функцией сбережений, которая зависит от отставания уровня ВВП, а также от баланса потоков торговой и финансовой помощи;
b) динамика рабочей силы в результате демографических изменений;
c) (экзогенный) технический прогресс.
Результаты
Изменения урожайности сельскохозяйственных культур в регионах по каждому сценарию СЗЭС являются результатом взаимодействия между температурой и воздействием осадков, прямыми физиологическими эффектами увеличения выбросов CO2, а также эффективностью и доступностью адаптации.
Изменения урожайности включают в себя как результаты неорошаемых и орошаемых расчетов, основанных на текущем сочетании этих методов, так и адаптации на уровне фермерских хозяйств. Для каждого сценария существуют две оценки: одна с физиологическими последствиями повышенных концентраций CO2 в атмосфере и одна без них.
Эти последствия помогают смягчить негативное воздействие изменения климата на урожайность сельскохозяйственных культур. Карты составлены на основе усредненных национальных оценок изменения урожайности пшеницы, риса, кукурузы и соевых бобов; это основные сельскохозяйственные данные для моделирования BLS.