在对全球洲际主产区作物生长环境进行分析的基础上,本章分析CropWatch一直关注的42个全球粮食主产国和出口国的作物长势与产量(中国的详细分析见第四章)。概述部分(3.1)监测了全球各国及主要农业大国分省农气状况,并在1.1节描述的全球农气条件总体特征的基础上详细分析了农气特征的空间特征。3.2节对CropWatch关注的粮食主产国进行了分析,对于每个国家,监测内容包括基于NDVI的作物生长过程曲线、最佳植被状态指数、NDVI距平空间聚类及各类别过程线。对于面积较大的监测国,更详细的农业气象和农情指标监测结果见附录A中的表A.1—A.11。
1.简介
本章在第一章MRU尺度的基础上,进一步开展更细致的国家以及分区尺度分析。后面还将分小节详细分析包括粮食主产国和出口国在内的“核心国家”情况,中国将单独作为第四章进行分析。本章也会从省或者农业生态分区尺度进行分析。
通常情况下,本小节列出的农情异常情况在空间尺度上较小,不一定能够在更大区域尺度的气候统计中得以体现,但在5.2节中仍可能会再次提及。本节不再强调第一章中已经涵盖的全球模式,而是重点关注全球各国及9个农业大国分省农气条件,其中一些国家的粮食产量规模在全球尺度下显得很小,但是对其区域人口至关重要,且可能产生比一些主产国更大的影响。
2. 主要农业出口国的气候情况概述
本小节将简要概述主要的玉米、水稻、小麦和大豆出口国的农气状况,相关国家至少有一种大宗粮油作物出口量超过100万吨,其中美国和阿根廷所有4种作物的出口量都超过100万吨,巴西、乌克兰和俄罗斯则各有3种作物出口量超过100万吨。
玉米:美国、巴西、阿根廷和乌克兰四国是全球最大的玉米出口国,它们共同供应了国际玉米贸易量的90%。当前监测期内,巴西南部于9月下旬开始种植玉米,由于拉尼娜现象的发生,该地区的气候偏干旱,可能进一步限制巴西南部和阿根廷的玉米生产。作为最大的玉米出口国,美国的情况普遍较好,上一个监测期报告内爱荷华州北部出现了干旱情况,但在8月份恢复正常,结合主要玉米生产州的有利条件,预计美国的总体产量将达到较高水平。乌克兰的玉米生产条件也很有利,预计产量将创纪录。西非状况则不太理想,因为降水量较平均水平偏低30%,只有埃塞俄比亚的降水量正常。中国整体水分充足,但华北平原部分地区遭遇了洪水,持续到10月份的降水导致了局部地区减产。
水稻:全球前5个水稻出口国中有4个位于南亚和东南亚,其中印度供应了约1/3的国际大米贸易量,其次是泰国占1/5,第三位的美国供应不到10%,越南贡献约7%,巴基斯坦接近6%。美国南部水稻产区降水量充足,而第二大水稻产区加利福尼亚州则受到极端干旱的影响。占市场份额总和略高于25%的东南亚天气条件较为正常。在中国,高于平均水平的降水量有利于水稻生产。南亚的气候条件也有利于水稻生产,印度水稻产量创纪录。
小麦:尽管阿根廷和巴西的一些地区受到干旱条件的影响,但是小麦生产条件总体上是有利的。巴拉那(巴西)的天气较过去15年偏干燥,且7月和8月有霜冻影响,因此该州小麦生产条件并不理想。极端高温和干旱条件对美国北部和西部各州以及加拿大大草原区的小麦生产产生了负面影响,欧洲大部分地区和乌克兰的小麦生产条件总体较为有利。俄罗斯乌拉尔和伏尔加地区及邻国哈萨克斯坦的小麦产量低于去年,中国的春小麦生产条件总体上是有利的,充足的降水也有利于澳大利亚的小麦生产。
大豆:与玉米的情况类似,大豆市场由少数国家主导:巴西、美国和阿根廷占总产量的 80%以上。巴西的大豆占国际市场交易量的一半以上,其次是美国(30%)、阿根廷(5%)、巴拉圭(4%)和加拿大(3%)。巴西在10月开始了2021/22年大豆种植季,10月上半月的干燥天气为播种提供了良好的条件,随后10月下旬的暴雨有助于种子发芽和作物生长。美国大部分大豆生产区的天气条件良好,预计会有较高的大豆产量。
3.天气异常与潜在生物量变化
3.1 降水
降水异常由近4个月的降水与过去15年同期平均降水的距平来表示,并不能代表短期内的水分亏缺,而是表明监测期内降水对作物生产整体上是否有利。
7月和8月的干旱对美国西部、西北部和北部平原以及加拿大大草原的作物生产造成了严重影响,但10月下旬的大雨一定程度上缓和了美国西海岸的旱情,美国大部分地区的平均降水量高于平均水平。在南美洲,小麦是阿根廷和巴西南部潘帕斯地区种植的主要作物,阿根廷的局部地区情况有利,但巴西大部分地区受到干旱的影响。南非开普省的降水量位于正常到高于正常的水平,而非洲其他大部分地区的降水量低于平均水平,西非和东非的降水量比平均水平低30%以上。西欧和北欧的降水量高于平均水平,但匈牙利和罗马尼亚部分地区的降水量偏低。夏季通常是东地中海盆地沿岸国家的旱季,其降水量也低于平均水平。伊拉克、伊朗、阿富汗、中亚以及俄罗斯的伏尔加和南部乌拉尔地区也出现了干旱情况。哈萨克斯坦的降水量接近平均水平,但它无法弥补上一次监测期间记录的降水量不足。印度的降水量参差不齐,但条件通常有利于水稻生产。东南亚和中国充足的水分供应利于水稻生产,华北平原的降水量也高于平均水平,但持续到10月的降水对玉米收获和随后的冬小麦播种产生了负面影响。澳大利亚高于平均水平的降水量有利于小麦生产。
图3.1 2021年7月-10月全球各国(包括大国的省州级别)降水与过去15年的距平(%)
3.2 气温
除非洲南端外,赤道以南所有地区的气温均高于平均水平。除亚利桑那州以及东南地区,美国和加拿大的气温均高于平均水平。美国中西部和加拿大大草原的气温高于平均水平。 西非的气温也较平均水平偏高。西欧,蒙古和中国北部降水量高于平均水平的地区气温较低,9月下旬的寒流导致哈萨克斯坦和乌拉尔南部的气温低于平均水平。除上述地区外,亚洲大部分地区的气温大多接近平均水平。 在澳大利亚的冬季作物产区,气温接近平均水平。
图3.2 2021年7月-10月全球各国(包括大国的省州级别)气温与过去15年的距平(℃)
3.3 光合有效辐射
与气温相似,除了津巴布韦、莫桑比克、西澳大利亚和澳大利亚东南部,赤道以南大部分地区的光合有效辐射高于平均水平。美国加利福尼亚州和华盛顿州受到野火和烟雾的困扰,辐射水平比平均水平低1%以上。美国东北地区的光合有效辐射比平均水平偏低3%以上。中美洲和北美洲其它地区的光合有效辐射接近或高于平均水平。法国、德国和波兰的光合有效辐射均低于平均水平。欧洲其它国家的光合有效辐射接近或者高于平均水平。东欧以及俄罗斯大部分地区光合有效辐射偏高。埃塞俄比亚、阿曼、伊朗、格鲁吉亚、印度恒河平原、蒙古国以及中国大部分地区(除南方外)的光合有效辐射低于平均水平。印度南部和东南亚水稻主产国的光合有效辐射总体上比过去15年平均水平偏高3%以上。
图3.3 2021年7月-10月全球各国(包括大国的省州级别)光合有效辐射与过去15年的距平(%)
3.4 潜在生物量
潜在生物量受降水、气温和光合有效辐射的共同影响。除了阿根廷安第斯山麓和亚马逊盆地中心的一些省份外,南美洲大部分地区都受到负面影响。美国潜在生物量高于平均水平,但加拿大大草原区的潜在生物量由于干旱低于平均水平,西非,北非和东非大部分地区出现了较大的距平偏低。中非和埃塞俄比亚处于平均水平,西欧的潜在生物量则与平均水平持平或偏高,俄罗斯的生物量距平变化范围较大。土耳其、伊拉克、中亚和阿富汗也出现了比较大的距平偏低。印度的情况好坏参半,但总体上是偏高。中国和澳大利亚高于平均水平,东南亚则处于平均水平。
图3.4 2021年7月-10月全球各国(包括大国的省州级别)潜在生物量与过去15年的距平(%)
表3.1 全球主要粮食生产国2021年7月-10月农气指标与农情因子分别与过去15年及近5年同期距平
国家 | 农业气象因子 | 农情因子 | ||||||||||
与过去15年距平(2006-2020) | 与过去5年距平(2016至2020) | 当前值 | ||||||||||
累积降水(%) | 平均气温(℃) | 光合有效辐射(%) | 潜在生物量(%) | CALF (%) | 复种指数 (%) | 最佳植被状况指数 | ||||||
AFG | 阿富汗 | -38 | -0.1 | 1 | -17 | 3 | 9 | 0.23 | ||||
AGO | 安哥拉 | -15 | 0.2 | 0 | -6 | 11 | 11 | 0.84 | ||||
ARG | 阿根廷 | -11 | 0.5 | 5 | -6 | -5 | 3 | 0.74 | ||||
AUS | 澳大利亚 | 16 | -0.1 | -1 | 9 | 5 | 3 | 0.85 | ||||
BGD | 孟加拉国 | -8 | 0.2 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0.94 | ||||
BLR | 白俄罗斯 | -8 | -0.1 | 3 | -5 | 0 | -1 | 0.89 | ||||
BRA | 巴西 | -27 | 0.8 | 3 | -16 | -2 | 7 | 0.81 | ||||
KHM | 加拿大 | -8 | 1.2 | 1 | -5 | -3 | 3 | 0.84 | ||||
CAN | 德国 | 21 | -0.7 | -4 | 8 | 0 | 13 | 0.99 | ||||
CHN | 埃及 | -60 | 0.5 | 0 | -25 | 3 | 17 | 0.71 | ||||
EGY | 埃塞俄比亚 | -5 | -0.2 | -2 | -3 | 1 | 1 | 0.95 | ||||
ETH | 法国 | 15 | -0.6 | -1 | 6 | 1 | 11 | 1.00 | ||||
FRA | 英国 | 2 | 0.6 | 1 | 7 | 0 | 2 | 0.95 | ||||
DEU | 匈牙利 | -35 | -0.2 | 3 | -17 | 0 | 20 | 0.73 | ||||
HUN | 印度尼西亚 | 20 | 0.2 | 2 | 12 | 0 | -1 | 0.95 | ||||
IND | 印度 | -11 | 0.1 | 1 | 5 | 1 | 10 | 0.91 | ||||
IDN | 伊朗 | 21 | 0.1 | -1 | 2 | -6 | 3 | 0.45 | ||||
IRN | 意大利 | -6 | 0.0 | -1 | -5 | -5 | 4 | 0.71 | ||||
ITA | 哈萨克斯坦 | 21 | -0.3 | 1 | 8 | -26 | -1 | 0.64 | ||||
KAZ | 肯尼亚 | -34 | 0.1 | 0 | -13 | -11 | 1 | 0.72 | ||||
KEN | 吉尔吉斯斯坦 | 24 | -0.2 | 1 | -1 | -11 | -1 | 0.73 | ||||
MEX | 柬埔寨 | 6 | 0.1 | 1 | 2 | 1 | -7 | 0.90 | ||||
MNG | 斯里兰卡 | 33 | -0.1 | 4 | 12 | 1 | 0 | 0.93 | ||||
MAR | 摩洛哥 | -56 | 0.2 | 3 | -27 | -9 | 1 | 0.58 | ||||
MOZ | 墨西哥 | 1 | 0.1 | 3 | 1 | 2 | -3 | 0.92 | ||||
MMR | 缅甸 | -13 | 0.6 | 7 | -2 | 1 | -6 | 0.94 | ||||
NGA | 蒙古 | 36 | -0.6 | -4 | 12 | 2 | 2 | 1.02 | ||||
PAK | 莫桑比克 | 7 | -0.3 | -2 | 6 | 3 | 0 | 0.87 | ||||
PHL | 尼日利亚 | -32 | 0.7 | 5 | -15 | 0 | -6 | 0.91 | ||||
POL | 巴基斯坦 | -35 | 0.3 | 2 | 4 | 1 | 13 | 0.70 | ||||
ROU | 菲律宾 | -5 | 0.4 | 7 | 1 | 0 | 1 | 0.96 | ||||
RUS | 波兰 | 4 | -0.2 | -3 | 0 | 0 | 4 | 0.94 | ||||
ZAF | 罗马尼亚 | -38 | -0.5 | 3 | -18 | 1 | 15 | 0.84 | ||||
LKA | 俄罗斯 | -6 | 0.0 | 3 | -1 | 0 | -1 | 0.87 | ||||
THA | 泰国 | 11 | 0.2 | 5 | 4 | 0 | -8 | 0.95 | ||||
TUR | 土耳其 | -20 | -0.6 | 0 | -14 | -16 | 3 | 0.63 | ||||
UKR | 乌克兰 | -15 | -0.6 | 4 | -4 | 4 | 19 | 0.95 | ||||
GBR | 美国 | 22 | 0.4 | 2 | 11 | -2 | 1 | 0.87 | ||||
USA | 乌兹别克斯坦 | -48 | 0.2 | 1 | -27 | -11 | 2 | 0.73 | ||||
UZB | 越南 | 3 | 0.2 | 5 | 2 | 1 | 2 | 0.95 | ||||
VNM | 南非 | -15 | -0.7 | 2 | -3 | 22 | 0 | 0.91 | ||||
ZMB | 赞比亚 | -35 | 0.2 | -1 | 9 | 11 | 0 | 0.81 | ||||
注:除了温度距平用摄氏度表示之外,其他参数距平都是以相对百分比表示。0值表示和过去平均值比没有变化,“-”代表尚未进入作物生长阶段,无比较意义;相对距平的计算公式为(C-R)/R*100,C表示当前值,R表示参考值,指过去5年(5YA)或15年(15YA)同期(10月-10月)平均值。