Как изменятся урожаи сельскохозяйственных культур в условиях изменения климата? Зависит от того, какую модель вы используете

Прогнозируемый учеными ущерб урожайности сельскохозяйственных культур от изменения климата может сильно различаться в зависимости от типа модели, используемой для таких прогнозов, согласно исследованию Принстонского университета. Наиболее мрачные сценарии могут сильно влиять на общественное мнение и политиков, однако ни та, ни другая аудитория обычно не осведомлена о том, как сама модель повлияла на результат.

Исследование, опубликованное в журнале Global Change Biology, является одним из первых, сравнивающих сельскохозяйственные прогнозы, сгенерированные эмпирическими моделями (которые в значительной степени полагаются на полевые наблюдения), с прогнозами механистических моделей, основанных на понимании того, как рост и развитие культур зависят от окружающей среды. Исследователи обнаружили новые доказательства того, что эмпирические модели могут показывать большие потери из-за изменения климата, в то время как механистические модели могут быть излишне оптимистичными.

Ученые сравнили прогнозы эмпирической и механистической моделей для урожаев кукурузы и пшеницы в Южной Африке в период 2046–2065 годов. В более жарких и влажных условиях, согласно использованным климатическим сценариям, эмпирическая модель предсказала снижение производства кукурузы на 3,6%, а рост урожая пшеницы на 6,2%. В то же время механистическая модель рассчитала, что урожайность кукурузы и пшеницы может вырасти на 6,5% и 15,2% соответственно.

Кроме того, эмпирическая модель оценила сокращение пригодных для выращивания пшеницы земель на 10%, а механистическая — их расширение на 9%. В регионах, где прогнозы моделей пересекались, эмпирическая модель показывала снижение урожайности, а механистическая — рост. Эти различия подчеркивают, насколько разные оценки могут давать два типа моделей.

«Прогноз урожайности, основанный только на эмпирических моделях, вероятно, покажет большие потери, чем прогноз, сделанный только с помощью механистических моделей. Ни один из них не следует считать более правильным или ошибочным, но люди должны знать об этих различиях», — сказал ведущий автор Лидон Эстес. Он отметил, что прогнозы воздействия крайне важны, но также важно понимать, как они генерируются и какие в них заложены систематические ошибки.

Решение, по словам Эстеса, заключается в использовании обоих классов моделей, чтобы выявить и скорректировать их смещения. Каждая модель имеет разные сильные и слабые стороны, которые могут дополнять друг друга при совместном применении.