全世界逾一半人口以稻米为主食，准确预估未来气候条件下水稻产量变化对维护全球农业生产和粮食安全至关重要。作物模型是研究气候变化对农作物影响的重要手段，在世界范围内得到了广泛的应用。但是，由于模型结构、参数调整等方面的局限性，作物模型模拟结果存在很大的不确定性。因此，如何提高作物模型模拟结果的准确度，减小对未来农作物产量预测的不确定性已成为科学家普遍关注的热点问题。
近期，北京大学城市与环境学院朴世龙教授研究组通过比较全球范围内大田水稻增温实验和3种模型（经验统计模型和基于站点及全球格点尺度的作物过程模型）的模拟结果，发现经验统计模型和全球作物模型可能低估了增温对全球水稻的减产效应。同时，针对不同全球作物模型模拟结果之间存在较大不确定性的问题，他们首次结合条件概率的方法，估算未来气候变暖对水稻产量的潜在影响。研究结果表明，未来长期温度升高导致全球水稻的潜在减产效应约为8% K-1。这一减产幅度较国际食物政策研究所（IFPRI）评估结果高约60%。该研究为作物模型的改善、农业管理和制订缓解与适应气候变化的政策提供了理论依据。
该研究成果以“Plausible rice yield losses under future warming”为题已发表于《自然•植物》（Nature Plants）杂志。北京大学城市与环境学院2012级博士研究生赵闯为第一作者，朴世龙教授为通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金委等相关项目的资助。
论文链接: http://www.nature.com/articles/nplants2016202
（据北京大学）
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