[论文解读] Estimating resilience of annual crop production systems: theory and limitations

Matteo Zampieri, Christof J. Weissteiner+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 7, 2019

Climate change impacts on agriculture参考文献 35被引用 6

一句话总结

本文提出了一种简化的数学指标，通过产量数据的均值和方差来估算年度作物生产系统的弹性，该指标源自原始弹性定义。通过使用概念性作物模型进行数值实验，表明该指标在不同气候变异性和极端事件频率下能有效捕捉弹性特征，同时突出了其在现实应用中的局限性以及作物多样性所起的作用。

ABSTRACT

Agricultural production is affected by climate extremes, which are increasing because of global warming. This motivates the need of a proper evaluation of the agricultural production systems resilience to enhance food security, market stability, and the general ability of society to cope with the effects of climate change. Resilience is generally assessed through holistic approaches involving a large number of indicators for the environmental, social and economic factors that influence food availability, access and utilization. Here, we investigate the problem of measuring resilience in a simplified framework, focusing on the crop production component of the agricultural system. For an idealized production system composed of a single crop, using the original definition of resilience, we identify the best combination of the mean and the variance of annual crop production data to estimate crop resilience i.e. the crop resilience indicator. Through numerical experiments conducted with a conceptual crop model, we show the general properties of this indicator applied to production systems for different levels of adaptation to climate variability and in case of increasing frequencies of extreme events. Finally, we discuss the applicability of the proposed approach to real agricultural production systems and the expected effects of crop diversity on the resilience of crop production systems, following directly from the mathematical definition of the crop resilience indicator.

研究动机与目标

• 基于产量的统计特性，开发一种简化的、定量的年度作物生产系统弹性指标。
• 评估该指标在不同气候变异性和极端事件频率增加情况下的表现。
• 评估该指标在真实农业系统中的适用性及其对作物多样性的意义。
• 识别在农业系统中使用均值和方差作为弹性代理指标的理论与实际局限性。

提出的方法

• 该弹性指标源自原始弹性定义，聚焦于系统从扰动中恢复的能力。
• 该指标被表述为年度作物产量均值和方差的函数，分别代表系统稳定性及对冲击的响应。
• 通过使用模拟不同适应水平和极端事件频率的概念性作物模型，开展数值实验。
• 该模型生成合成的产量时间序列，以测试指标在多样化气候情景下的敏感性和鲁棒性。
• 基于多作物系统下该指标的数学特性，分析作物多样性对弹性指标的影响。
• 进行敏感性分析，以评估数据质量和变异性对指标可靠性的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何仅基于产量数据的均值和方差来估算年度作物生产系统的弹性？
• RQ2 当极端气候事件频率增加且适应水平不同时，该弹性指标表现如何？
• RQ3 在真实农业系统中，使用均值和方差作为弹性代理指标存在哪些理论局限性？
• RQ4 根据该指标的数学表达，作物多样性如何影响弹性指标？
• RQ5 该简化指标在多大程度上能捕捉农业系统的真正弹性？

主要发现

• 所提出的基于产量均值和方差的弹性指标，在不同气候条件和适应水平下，能有效捕捉系统弹性。
• 该指标对产量方差较低且均值较高的系统显示出更高数值，表明其弹性更强。
• 在极端事件频率增加的情况下，该指标能有效反映弹性下降，尤其在方差增加时更为明显。
• 该指标的表现对数据质量以及产量时间序列中异常值的存在较为敏感。
• 作物多样性在多作物系统中导致整体方差降低，从数学上增强了弹性指标，支持了多样性在提升系统稳定性方面的作用。
• 本研究识别出在将该指标应用于真实系统时的关键局限性，尤其是未考虑非线性动态和反馈机制。