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サハラ以南のアフリカにおける低窒素投入条件でのトウモロコシ収量に対する気候変動の影響をモデル化する
Modelling climate change impacts on maize yields under low nitrogen input conditions in sub-Saharan Africa.
PMID: 32628332 DOI: 10.1111/gcb.15261.
抄録
サハラ以南のアフリカ（SSA）の零細農家は、現在、肥料などの限られた投入量で雨水栽培のトウモロコシを栽培しています。気候変動は、現在の生産制約を悪化させる可能性があります。作物モデルは、トウモロコシの収量に対する気候変動の潜在的な影響を定量化するのに役立つが、これらの低投入システムにおけるシミュレーションの精度と不確実性の包括的なマルチモデル評価は、現在のところ不足している。我々は、25 のトウモロコシモデルのアンサンブルを用いて、冷涼な亜湿潤エチオピア、冷涼な半乾燥ルワンダ、高温な亜湿潤ガーナ、高温な半乾燥マリ、ベナンを含む SSA の 5 つの環境にお ける異なる窒素（N）投入量（0、80、160kg N ha）について、[CO ]、気温、降雨条件の変化がトウモロコシの収量に与える影響を評価した。モデルは、観測された収量をシミュレートする能力を評価するために、各国の 2 年間の実験で測定された穀物収量、植物バイオマス、植物 N、葉面積指数、収穫指数、季節内土壌水分量を用いて較正された。気候変動要因に対するシミュレーションされた反応を調査し、モデル間で比較した。キャリブレートされたモデルは、モデル予測の不確実性はかなりのものであったが（CV = 28%）、平均 rRMSE は 26%と、実測された穀物収量の変動をよく再現していた。モデルのアンサンブルは、無作為に抽出したモデルよりも精度が高かった。窒素施肥は、[CO ]、気温、降雨量の変動に対する応答を制御した。窒素肥料を投入しなかった場合、トウモロコシは、(i)大気中の[CO ]の増加による恩恵を受けにくく、(ii)気温の上昇や降雨量の減少による影響を受けにくく、(iii)降雨量の増加による影響を受けやすくなった。モデル間の比較から、低入力システムにおける気候変動の影響をシミュレートする上で、日々の土壌への窒素供給と窒素溶出のシミュレーションが重要な役割を果たしていることが明らかになった。気候変動と N 投入量の相互作用は、SSA 全体のロバストな適応策を設計する上で強い意味を持つ。
Smallholder farmers in sub-Saharan Africa (SSA) currently grow rainfed maize with limited inputs including fertilizer. Climate change may exacerbate current production constraints. Crop models can help quantify the potential impact of climate change on maize yields, but a comprehensive multi-model assessment of simulation accuracy and uncertainty in these low-input systems is currently lacking. We evaluated the impact of varying [CO ], temperature and rainfall conditions on maize yield, for different nitrogen (N) inputs (0, 80, 160 kg N ha ) for five environments in SSA, including cool sub-humid Ethiopia, cool semi-arid Rwanda, hot sub-humid Ghana and hot semi-arid Mali and Benin using an ensemble of 25 maize models. Models were calibrated with measured grain yield, plant biomass, plant N, leaf area index, harvest index and in-season soil water content from two-year experiments in each country to assess their ability to simulate observed yield. Simulated responses to climate change factors were explored and compared between models. Calibrated models reproduced measured grain yield variations well with average rRMSE of 26%, although uncertainty in model prediction was substantial (CV = 28%). Model ensembles gave greater accuracy than any model taken at random. Nitrogen fertilization controlled the response to variations in [CO ], temperature and rainfall. Without N fertilizer input, maize (i) benefited less from an increase in atmospheric [CO ], (ii) was less affected by higher temperature or decreasing rainfall and (iii) was more affected by increased rainfall because N leaching was more critical. The model inter-comparison revealed that simulation of daily soil N supply and N leaching plays a crucial role in simulating climate change impacts for low-input systems. Climate change and N input interactions have strong implications for the design of robust adaptation practices across SSA, because the impact of climate change will be modified if farmers intensify maize production with more mineral fertilizer.
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