Jose A. Egea1*, Manuel Caro2, Jesús García-Brunton2, Jesús Gambín 3, José Egea 1 dan David Ruiz 1*
- 1Kumpulan Pembiakan Buah, Jabatan Pembiakan Tumbuhan, CEBAS-CSIC, Murcia, Sepanyol
- 2Institut Penyelidikan dan Pembangunan Pertanian Makanan Murcia, Murcia, Sepanyol
- 3Sekolah Perniagaan ENAE, Universiti Murcia, Murcia, Sepanyol
Pengeluaran buah batu mempunyai kepentingan ekonomi yang besar di Sepanyol. Lokasi penanaman untuk spesies buah-buahan ini (iaitu pic, aprikot, plum dan ceri manis) meliputi kawasan geografi yang luas dan pelbagai iklim di dalam negara. Perubahan iklim telah pun menghasilkan peningkatan suhu purata dengan keamatan khas di kawasan tertentu seperti di Mediterranean. Perubahan ini membawa kepada penurunan dalam kesejukan terkumpul, yang boleh memberi kesan yang mendalam pada fenologi Prunus spesies seperti buah-buahan batu disebabkan, contohnya, kesukaran untuk menampung keperluan penyejukan untuk memecahkan endodorman, berlakunya peristiwa fros lewat, atau suhu tinggi awal yang tidak normal. Semua faktor ini boleh menjejaskan pengeluaran dan kualiti buah dengan teruk dan oleh itu mencetuskan akibat yang sangat negatif dari sudut sosio-ekonomi di kawasan penyandang. Oleh itu, pencirian kawasan penanaman semasa dari segi pembolehubah agroklimatik (cth, pengumpulan sejuk dan haba dan kebarangkalian fros dan kejadian haba tidak normal awal), berdasarkan data daripada 270 stesen cuaca selama 20 tahun yang lalu, dijalankan dalam kerja ini untuk menghasilkan gambaran bermaklumat tentang situasi semasa. Selain itu, unjuran iklim masa hadapan daripada model iklim global yang berbeza (data yang diperoleh daripada Agensi Negara Meteorologi Sepanyol—AEMET) sehingga 2065 untuk dua senario Laluan Kepekatan Perwakilan (iaitu, RCP4.5 dan RCP8.5) turut dianalisis. Dengan menggunakan situasi semasa sebagai garis dasar dan mempertimbangkan senario masa depan, maklumat tentang kesesuaian penyesuaian semasa dan masa depan bagi spesies/kultivar yang berbeza ke kawasan penanaman yang berbeza boleh disimpulkan. Maklumat ini boleh menjadi asas alat sokongan keputusan untuk membantu pihak berkepentingan yang berbeza untuk mengambil keputusan yang optimum mengenai buah batu semasa dan masa depan atau penanaman spesies sederhana lain di Sepanyol.
Pengenalan
Sepanyol adalah salah satu pengeluar utama dunia buah-buahan batu (iaitu pic, aprikot, plum, dan ceri manis) dengan purata pengeluaran tahunan sekitar 2 juta tan. Penanaman buah-buahan ini mempunyai peranan ekonomi yang sangat penting di negara ini, meliputi sekitar 140,260 ha (FAOSTAT, 2019). Kawasan penanaman utama di Sepanyol untuk kultivar ini terletak di kawasan dengan ciri agroklimatik yang berbeza: dari kawasan panas seperti Lembah Guadalquivir dan sebahagian besar kawasan Mediterranean ke kawasan sejuk seperti utara Extremadura, lembah Ebro, dan beberapa lokasi pedalaman di kawasan Mediterranean (lihat Rajah 1). Memandangkan tanaman ini memerlukan kesejukan musim sejuk yang mencukupi untuk memecahkan endodormansi untuk mengelakkan masalah pengeluaran (Atkinson et al., 2013)Campoy et al., 2011b; Luedeling et al., 2011; Luedeling, 2012; Julian et al., 2007; Guo et al., 2015; 2019; Chmielewski et al., 2018), dan (iv) memilih amalan dan teknologi pertanian terbaik untuk mengurangkan kesan perubahan iklim (Campoy et al., 2010; Mahmood et al., 2018).
Keperluan sejuk dan haba (Fadón et al., 2020b) atau tahap kerosakan fros (Miranda et al., 2005) spesies/kultivar yang ditanam semasa boleh digabungkan dengan metrik agroklimat di kawasan yang berbeza untuk membina alat keputusan yang membantu pengeluar dan pihak berkepentingan lain untuk mereka bentuk dasar pengeluaran dan ekonomi yang optimum untuk jangka sederhana dan panjang. Alat pemodelan yang tersedia untuk memproses siri besar iklim dan fenologi telah menjadi asas untuk membina alat keputusan yang disebutkan di atas (Luedeling, 2019; Luedeling et al., 2021; Miranda et al., 2021). Unjuran iklim di lembangan Mediterranean mendedahkan bahawa kesan pemanasan global boleh menjadi sangat teruk di kawasan ini (Giorgi dan Lionello, 2008; MedECC, 2020; IPCC, 2021), oleh itu langkah jangkaan adalah penting untuk mengelakkan masalah pengeluaran masa hadapan, yang boleh menjejaskan ekonomi kawasan tertentu secara serius seperti yang dibentangkan dalam kajian ini (Olesen dan Bindi, 2002; Benmoussa et al., 2018).
Kajian penyelidikan yang berbeza telah menentukan pengaruh negatif pemanasan global terhadap pengeluaran buah-buahan dan kacang sederhana di kawasan yang berbeza di seluruh planet ini. Punca utama adalah berkaitan dengan penurunan sejuk musim sejuk walaupun peningkatan risiko fros akibat jangkaan kemajuan dalam berbunga dan berbunga juga diambil kira dalam beberapa kajian. Sebagai contoh, Fernandez et al. meramalkan penurunan musim sejuk yang diperlukan untuk pengeluaran buah-buahan daun luruh di Chile, dengan jangkaan kesan negatif di kawasan utara negara itu. Pada masa yang sama, mereka mengunjurkan pengurangan ketara kebarangkalian fros semasa tempoh tunas yang paling munasabah untuk pokok buah-buahan daun untuk semua tapak yang dipertimbangkan (Fernandez et al., 2020); Lorite et al. menganalisis fenomena seperti kekurangan kesejukan musim sejuk, risiko fros, dan keadaan hangat semasa berbunga di Semenanjung Iberia untuk beberapa kultivar badam yang menggabungkan unjuran iklim dan maklumat fenologi. Mereka mendapati bahawa, secara umum (dan bergantung kepada kultivar yang dipertimbangkan), (i) kekurangan kesejukan musim sejuk akan lebih ketara di pantai Mediterranean dan Lembah Guadalquivir, (ii) keadaan panas semasa berbunga akan menjadi lebih sengit di Tengah. Dataran Tinggi dan Lembah Ebro, dan (iii) risiko fros akan dikurangkan ke kawasan tertentu di Dataran Tinggi Utara dan Kawasan Bukit Utara (Lorite et al., 2020). Benmoussa et al. mengunjurkan pengurangan musim sejuk yang penting pada masa hadapan di Tunisia yang boleh menjejaskan pengeluaran beberapa buah dan kacang dengan ketara. Sebagai contoh, untuk senario yang paling pesimis, hanya kultivar badam sejuk rendah boleh berdaya maju. Dalam senario lain, beberapa kultivar pistachio dan pic boleh berdaya maju walaupun dalam jangka panjang untuk bahagian Utara-Barat negara (Benmoussa et al., 2020); Fraga dan Santos menganggap kedua-dua penyejukan dan pengumpulan haba masa depan dan kesannya terhadap pengeluaran buah-buahan yang berbeza di Portugal. Mereka mengunjurkan kemerosotan yang kuat dalam kesejukan musim sejuk yang akan memberi kesan lebih teruk kepada kawasan paling dalam negara. Kawasan penanaman epal utara akan terdedah terutamanya kepada pengurangan sejuk. Penulis juga mengunjurkan peningkatan dalam pengumpulan haba, dengan kesan yang lebih tinggi di kawasan selatan dan pantai negara. Mereka menekankan bahawa fakta ini boleh meningkatkan risiko kerosakan fros akibat kemajuan peringkat fenologi (Rodríguez et al., 2019, 2021; Fraga dan Santos, 2021) membandingkan keadaan semasa kawasan pengeluaran beberapa buah-buahan sederhana di Sepanyol dengan senario perubahan iklim masa depan mengenai pengumpulan sejuk. Mereka meramalkan kerugian sejuk yang penting di beberapa kawasan (cth, kawasan Tenggara atau Gualdalquivir) walaupun dalam masa terdekat. Untuk masa depan yang jauh (>2070), penulis ini menyatakan bahawa memandangkan kawasan penanaman semasa, kultivar plum, badam, dan epal boleh terjejas dengan serius oleh kekurangan kesejukan (Rodríguez et al., 2019, 2021).
Dalam kajian ini, kami menilai pembolehubah agroklimatik utama yang berkaitan dengan penyesuaian buah batu di wilayah yang berbeza dalam Sepanyol, termasuk kawasan di mana pengeluaran buah batu yang paling penting berlaku menggunakan data daripada 270 stesen cuaca dalam tempoh 2000–2020. Ini disertakan dengan unjuran suhu masa hadapan untuk menganggarkan evolusi pengumpulan sejuk dan haba dan kebarangkalian masa hadapan fros dan kejadian haba tidak normal awal berbanding dengan keadaan semasa. Maklumat ini boleh menjadi sangat berguna untuk mengambil keputusan optimum yang berkaitan dengan penubuhan kebun baharu, menempatkan semula kebun semasa atau memilih kultivar optimum untuk memperoleh keuntungan dalam jangka masa panjang.
Sumbangan utama kajian ini ialah kami menganalisis pada masa yang sama pembolehubah agroklimat yang berbeza berkaitan dengan adaptasi buah batu. Bukan sahaja pengumpulan sejuk untuk memenuhi CR seperti yang dilakukan dalam kajian oleh Rodríguez et al. (2019, 2021) tetapi juga pengumpulan haba untuk pembungaan yang betul, risiko fros, dan pembolehubah yang jarang dikira dalam literatur: kebarangkalian kejadian haba yang tidak normal pada musim sejuk yang boleh meningkatkan pelepasan endodorman dengan kesan negatif terhadap pengeluaran, kualiti dan hasil buah, seperti yang telah berlaku. diperhatikan di kawasan panas dalam beberapa tahun yang lalu. Kami menggunakan data daripada rangkaian stesen cuaca yang sangat padat yang menyediakan metrik yang tepat untuk situasi semasa. Kami memberi tumpuan kepada kawasan pengeluaran semasa kerana keputusan mengenai penyesuaian pemanasan mungkin akan diambil di kawasan tersebut, di mana teknologi dan pengetahuan yang sesuai telah diselesaikan dengan baik. Di kawasan sedemikian, penempatan semula tanaman akan menghasilkan akibat sosio-ekonomi yang tidak diingini dan pengurangan populasi. Selanjutnya, untuk mencirikan keadaan semasa, kami menggunakan suhu setiap jam sebenar dan bukannya anggaran, yang memberikan lebih ketepatan kepada keputusan berbanding dengan kajian lain di mana suhu setiap jam diinterpolasi daripada suhu harian. Resolusi yang digunakan (~5 km) adalah lebih halus daripada kajian lain yang serupa di Sepanyol (Rodríguez et al., 2019, 2021; Lorite et al., 2020) dan membantu membuat keputusan walaupun di peringkat tempatan.
Bahan dan Kaedah
Data Iklim dan Pembolehubah Agroklimatik
Data iklim daripada 340 stesen cuaca yang terletak di kawasan penghasil buah batu utama di Sepanyol (lihat Rajah 1) digunakan untuk menilai metrik agroklimatik. Data terdiri daripada pembolehubah iklim utama, termasuk min, maksimum dan suhu minimum (°C), kelembapan relatif (%), hujan (mm), sejatanspirasi (ETo, mm), dan sinaran suria (W/m).2). Rekod dan isu yang tidak lengkap ditemui di beberapa stesen yang dipertimbangkan. Selepas menggunakan peraturan Sepanyol (UNE 500540, 2004), bilangan akhir 270 stesen telah dipilih. Data suhu setiap jam telah lengkap kecuali waktu kosong yang sepadan dengan peristiwa penyelenggaraan yang tidak diisi kerana ia mengandungi peratusan yang boleh diabaikan daripada jumlah keseluruhan. Purata suhu setiap jam dalam tempoh 2000–2020 telah digunakan untuk mengira pembolehubah agroklimatik utama, termasuk pengumpulan sejuk dan haba serta kebarangkalian fros yang berpotensi berbahaya dan kejadian haba tidak normal pada musim sejuk. Bilangan tahun lengkap setiap stesen berbeza-beza setiap stesen: dari 5 hingga 21 tahun (median = 20) bergantung pada stesen.
Pengumpulan sejuk untuk setiap musim dikira dari 1 November hingga 28 Februari tahun berikutnya. Utah (Richardson et al., 1974) dan Dinamik (Fishman et al., 1987) model digunakan untuk melakukan pengiraan ini. Pengumpulan haba untuk setiap musim dikira dari 1 Januari hingga 8 April (sekitar 14 minggu) menggunakan Richardson (Richardson et al., 1974) dan Anderson (Anderson et al., 1986) model, yang memberikan keputusan dalam jam darjah yang semakin meningkat (GDH). Kebarangkalian kejadian fros dan haba tidak normal dikira setiap minggu seperti berikut: untuk setiap minggu, kejadian fros berlaku jika suhu jatuh di bawah -1°C selama sekurang-kurangnya tiga jam berturut-turut. Kemudian, kebarangkalian berlakunya peristiwa fros dalam minggu tertentu ditakrifkan sebagai bilangan kali minggu itu mempunyai sekurang-kurangnya satu peristiwa fros dalam tempoh kajian dibahagikan dengan bilangan tahun yang dipertimbangkan. Begitu juga, kejadian haba yang tidak normal berlaku jika suhu meningkat melebihi 25°C selama sekurang-kurangnya tiga jam berturut-turut. Kemudian, kebarangkalian kejadian haba tidak normal dikira seperti yang dijelaskan untuk peristiwa fros. Minggu 1 bermula pada 1 Januari. Untuk acara fros, minggu dari 2 hingga 10 dianggap sebagai mewakili potensi minggu berbahaya. Minggu pertama dalam julat (iaitu, minggu 2 hingga minggu 5–6) akan menjadi minggu yang paling berbahaya di kawasan panas, manakala selebihnya (iaitu, minggu 5–6 hingga minggu 10) akan menjadi minggu kritikal di kawasan sejuk. Untuk kejadian haba yang tidak normal, tempoh yang dipertimbangkan adalah antara minggu 49 tahun sebelumnya (bermula bulan Disember) hingga 8 (akhir Februari) apabila peristiwa ini boleh meningkatkan pelepasan dorman awal yang dikaitkan dengan masalah pengeluaran kemudian.
Senario Masa Depan
Mengenai senario masa depan, unjuran suhu yang dikira oleh Agensi Meteorologi Negara Sepanyol (AEMET) telah digunakan. AEMET telah menghasilkan dalam beberapa tahun kebelakangan ini satu set rujukan unjuran perubahan iklim yang dikecilkan ke atas Sepanyol sama ada menggunakan teknik pengurangan skala statistik pada output model iklim global (GCM) atau menggunakan maklumat yang dijana oleh teknik penskalaan bawah dinamik melalui projek Eropah atau inisiatif antarabangsa seperti PRUDENCE, ENSEMBLES, dan EURO-CORDEX (Amblar-Francés et al., 2018). Dalam kajian ini, kami menggunakan unjuran suhu harian (iaitu, maksimum dan minimum) menggunakan penskalaan bawah statistik berdasarkan rangkaian saraf tiruan. Ini telah dinilai sebagai kaedah yang sesuai untuk menghasilkan unjuran iklim dalam senario semasa dan akan datang di Sepanyol sambil mengurangkan bias model GCMs (Hernanz et al., 2022a,b) melalui grid dengan resolusi 5 km. Dua ufuk temporal telah dipertimbangkan, iaitu, 2025–2045 (dicirikan oleh 2035) dan 2045–2065 (dicirikan oleh 2055) untuk memberikan keputusan untuk jangka pendek dan sederhana. Dua laluan kepekatan perwakilan, iaitu, RCP4.5 dan RCP8.5, telah dipertimbangkan (van Vuuren et al., 2011). Daripada catatan, sebelas GCM telah digunakan dalam kajian ini (Jadual 1). Keputusan telah dibentangkan menggunakan bersama-sama metodologi (Semenov dan Stratonovitch, 2010; Wallach et al., 2018) di mana nilai purata metrik yang diunjurkan (cth, pengumpulan atau kebarangkalian sejuk dan haba) yang dikira oleh semua model telah digunakan dalam langkah seterusnya. Suhu setiap jam untuk mengira indeks agroklimat telah disimulasikan daripada suhu harian menggunakan pakej chillR (Luedeling, 2019).
Jadual 1
TABLE 1. Senarai model iklim global yang digunakan dalam kajian ini.
Untuk membandingkan pembolehubah agroklimat dalam senario masa kini dan akan datang, lokasi sebenar stesen cuaca telah dibandingkan dengan titik terdekat mereka dari grid. Jarak maksimum, minimum dan purata dari stesen cuaca ke titik terdekat dalam grid ialah 3.87, 0.26 dan 2.14 km, masing-masing. Dalam semua kes (senario semasa dan akan datang), kawasan interpolasi di sekitar stesen cuaca yang dipertimbangkan (iaitu, tidak lebih daripada 50 km dari stesen cuaca terdekat) telah dikira menggunakan kaedah pemberat jarak songsang.
Hasil
Pengumpulan Sejuk
Seperti yang dinyatakan di atas, dua model telah digunakan untuk mengira pengumpulan sejuk, iaitu, Utah (dalam unit sejuk) dan model Dinamik (dalam bahagian). Menggunakan nilai min bagi jumlah sejuk terkumpul dalam tempoh keseluruhan untuk semua stesen, korelasi yang sangat tinggi didapati antara kedua-dua indeks (R2 = 0.95, Rajah Tambahan 1). Oleh itu, keputusan dibentangkan menggunakan hanya satu daripadanya (bahagian). Rajah 2 menunjukkan corak spatial bagi bahagian sejuk purata sepanjang tempoh yang dipertimbangkan berbeza. Dalam keadaan semasa, kita dapat melihat bahawa terdapat beberapa kawasan geografi dengan pengumpulan sejuk yang tinggi (≥75 bahagian), seperti Lembah Ebro, utara Extremadura, dan beberapa kawasan pedalaman di Mediterranean. Hanya di Mediterranean dan Lembah Guadalquivir, kawasan hangat dengan pengumpulan sejuk di bawah 60 bahagian (walaupun di bawah 50 di beberapa kawasan terpencil) ditemui. Senario masa depan menunjukkan penurunan jelas kesejukan terkumpul di kawasan panas, di utara Extremadura dan beberapa kawasan pedalaman Mediterranean. Penurunan kesejukan terkumpul di Lembah Ebro akan dihasilkan di bahagian timur kawasan itu, manakala kawasan pedalaman akan terkumpul kesejukan musim sejuk yang ketara walaupun dalam senario yang paling pesimis (cth, 2055_RCP8.5). Kesan pemanasan global terhadap penurunan musim sejuk adalah lebih hebat dalam senario 2055_RCP8.5 seperti yang dijangkakan. Jadual Tambahan 1-4 tunjukkan purata pengumpulan sejuk dalam tempoh yang dipertimbangkan (1 November hingga akhir Februari) dalam bahagian untuk semua lokasi dan model dalam setiap senario masa hadapan yang dipertimbangkan. Nilai min output bagi sebelas model ditunjukkan, serta chill terkumpul yang didaftarkan untuk tempoh 2000–2020 untuk tujuan perbandingan.
Rajah 2
RAJAH 2. Pengumpulan sejuk di kawasan pengeluaran batu utama di Sepanyol untuk keadaan semasa (kira-kira 2000–2020), dua ufuk masa (2025–2045 dan 2045–2065) dan dua senario masa hadapan (RCP4.5 dan RCP8.5).
Untuk menyemak sama ada penurunan pengumpulan sejuk yang dijangkakan akan mempunyai pengaruh yang sama ke atas lokasi bergantung pada pengumpulan sejuk semasa mereka, klasifikasi 270 stesen cuaca telah dilakukan, membahagikannya dari segi bahagian terkumpul min dalam senario semasa: pengumpulan rendah (< 60 bahagian, 34 stesen), pengumpulan sederhana (antara 60 dan 80 bahagian, 121 stesen), dan pengumpulan tinggi (melebihi 80 bahagian, 115 stesen). Rajah 3 menunjukkan plot kotak bahagian terkumpul dalam setiap senario untuk tiga jenis lokasi. Penurunan pengumpulan sejuk yang diperhatikan adalah seperti yang dijangkakan mengikut setiap senario. Dari segi perbezaan dalam nilai median antara senario semasa dan akan datang, nampaknya ketiga-tiga jenis lokasi menunjukkan gelagat yang sama (yang bermaksud bahawa peratusan kerugian adalah lebih tinggi di kawasan pengumpulan rendah). Walau bagaimanapun, penyebaran data adalah sangat berbeza. Kawasan pengumpulan sejuk rendah dan tinggi menunjukkan serakan yang lebih rendah (dengan beberapa outlier di hujung rendah taburan) daripada kawasan sederhana, yang menunjukkan serakan yang lebih tinggi tetapi tiada outlier. Analisis outlier ini untuk kawasan pengumpulan sejuk yang tinggi mendedahkan bahawa outlier untuk semua empat senario masa depan sepadan dengan lokasi Mediterranean pedalaman (Játiva). Untuk kawasan pengumpulan sejuk rendah, outlier dalam setiap kes (termasuk senario semasa) sepadan dengan lokasi Mediterranean pantai (Almería). Outlier untuk bahagian tinggi pengedaran di kawasan pengumpulan sejuk rendah sepadan dengan lokasi pedalaman di Mediterranean (iaitu, Montesa, Callosa de Sarriá, dan Murcia) walaupun ia boleh menjadi artifak kerana unjuran meramalkan lebih banyak pengumpulan sejuk pada masa hadapan berbanding semasa. senario. Ia mungkin disebabkan oleh kemungkinan perbezaan iklim antara lokasi sebenar stesen cuaca dan titik terdekatnya dalam grid untuk unjuran masa hadapan.
Rajah 3
RAJAH 3. Petak kotak bagi sejuk terkumpul dalam semua senario untuk stesen pengumpulan sejuk rendah (<60 bahagian), sederhana (antara 60 dan 80 bahagian) dan tinggi (>80 bahagian), dirujuk kepada senario semasa.
Pengumpulan Haba
Pengumpulan haba dikira menggunakan dua model (iaitu, model Richardson dan Anderson) sama seperti pengumpulan sejuk. Kolerasi yang tinggi juga didapati antara hasil kedua-dua model (R2 = 0.998, Rajah Tambahan 2). Oleh itu, keputusan dibentangkan hanya menggunakan hasil model Anderson. Rajah 4 menunjukkan corak spatial purata GDH sepanjang tempoh yang dipertimbangkan berbeza. Semua senario mengenai GDH nampaknya berkorelasi songsang dengan senario pengumpulan sejuk yang sepadan (Rajah 2). Tempat di mana pengumpulan sejuk rendah terdapat pengumpulan haba yang tinggi dan sebaliknya. Apabila pengumpulan sejuk berkurangan dalam senario masa hadapan, pengumpulan haba meningkat secara berkadar di setiap kawasan. Sebagai contoh, pekali korelasi Pearson antara pengumpulan sejuk yang hilang dan pengumpulan haba yang diperoleh untuk senario semasa dan 2055_RCP8.5 ialah 0.68 (p-nilai < 1e-15).
Rajah 4
RAJAH 4. Pengumpulan haba di kawasan pengeluaran batu utama di Sepanyol untuk keadaan semasa (kira-kira 2000–2020), dua ufuk masa (2025–2045 dan 2045–2065) dan dua senario masa hadapan (RCP4.5 dan RCP8.5)
Seperti dalam kes pengumpulan sejuk, kesan peningkatan GDH adalah lebih sengit dalam senario 2055_RCP8.5 seperti yang dijangkakan. Jadual Tambahan 5-8 tunjukkan min pengumpulan haba dalam tempoh yang dipertimbangkan (1 Januari–8 April) dalam GDH untuk semua lokasi dan model dalam setiap senario yang dipertimbangkan. Nilai min output bagi sebelas model ditunjukkan, serta haba terkumpul yang didaftarkan untuk tempoh 2000–2020 untuk tujuan perbandingan.
Kebarangkalian Kejadian Fros dan Haba Tidak Normal
Kebarangkalian kejadian fros seperti yang ditakrifkan di atas ditunjukkan dalam Rajah 5 membandingkan minggu 2–10 untuk senario semasa dan 2035_RCP4.5 dan 2055_RCP8.5 (hanya kebarangkalian ≥ 10%). Dalam keadaan semasa, kebarangkalian besar kejadian fros direkodkan terutamanya di kawasan Lembah Ebro tetapi juga di utara Extremadura dan kawasan pedalaman Mediterranean. Kebarangkalian fros berkurangan dari minggu 2 hingga 10 seperti yang dijangkakan, tetapi beberapa lokasi tertentu di Lembah Ebro masih menunjukkan kebarangkalian besar fros pada minggu 10. Senario masa depan yang dianalisis dalam Rajah 5 adalah yang paling optimistik (iaitu, 2035_RCP4.5) dan pesimis (iaitu, 2055_RCP8.5), masing-masing, dari segi kenaikan suhu. Kebarangkalian kejadian fros lenyap dari Extremadura dan berkurangan di semua kawasan, manakala kawasan kecil di Lembah Ebro dan beberapa kawasan terpencil di pedalaman Mediterranean menunjukkan kebarangkalian melebihi 10% walaupun pada minggu ke 10. Seperti dalam situasi semasa, kebarangkalian fros berkurangan daripada minggu 2 hingga 10. Hebatnya, senario 2035_RCP4.5 dan 2055_RCP8.5 memaparkan gambar yang serupa dari segi kebarangkalian kejadian fros, mendedahkan bahawa Lembah Ebro dan beberapa lokasi pedalaman Mediterranean akan mengalami peristiwa fros dalam semua senario yang dipertimbangkan.
Rajah 5
RAJAH 5. Kebarangkalian kejadian fros di kawasan pengeluaran batu utama di Sepanyol untuk minggu 2 hingga 10 untuk senario semasa, 2035_RCP4.5 dan 2055_RCP8.5.
Perbincangan dan Kesimpulan
Kajian ini cuba mencirikan kawasan pengeluar buah batu utama di Sepanyol menggunakan data agroklimatik bersejarah (terutamanya suhu) daripada 270 stesen cuaca yang tersebar di seluruh kawasan tersebut dan membandingkan hasilnya dengan unjuran masa hadapan dalam dua ufuk masa dan senario RCP. Kawasan kajian telah dipilih berdasarkan fakta bahawa keputusan semasa dan masa depan yang akan dibuat mengenai penanaman buah batu (iaitu pic, aprikot, plum, dan ceri manis) akan diambil terutamanya dalam kawasan pengeluaran semasa, di mana pengetahuan dan teknologi untuk menanam tanaman ini dipasang dengan kukuh. Justeru, kajian ini tidak memfokuskan kepada lokasi lain yang berpotensi untuk penanaman buah batu pada masa hadapan.
Pembolehubah yang dikira utama, iaitu, pengumpulan sejuk dan haba, mendedahkan bahawa kawasan yang dipertimbangkan adalah agak pelbagai dari sudut pandangan agroklimat dan bahawa perubahan iklim akan memberi kesan penting, terutamanya di kawasan paling panas walaupun dalam jangka sederhana. Model yang digunakan untuk mengira salah satu daripada mereka (iaitu, Utah dan Dynamic untuk sejuk dan Richardson dan Anderson untuk pengumpulan haba) menunjukkan korelasi yang sangat tinggi seperti yang ditemui sebelum ini oleh Ruiz et al. (2007, 2018).
Pengurangan pengumpulan sejuk yang penting diunjurkan di semua kawasan, yang bersetuju dengan kajian terdahulu di kawasan Mediterranean (Benmoussa et al., 2018, 2020; Rodríguez et al., 2019; Delgado et al., 2021; Fraga dan Santos, 2021). Penurunan pengumpulan sejuk akan serupa dalam nilai mutlak di semua kawasan yang dikaji, tetapi kawasan yang paling panas (iaitu, kawasan Mediterranean dan Lembah Guadalquivir) boleh lebih terjejas dari segi kesesuaian penanaman buah-buahan batu kerana keadaan semasa mereka sudah menjadi had untuk banyak kultivar. Di kawasan sejuk seperti Lembah Ebro dan Extremadura, penurunan pengumpulan sejuk pada dasarnya tidak akan menjadi penghalang untuk meneruskan penanaman, walaupun di beberapa lokasi sejuk tertentu di Extremadura dan Mediterranean, penurunan pengumpulan sejuk akan menjadi lebih kuat berbanding di lokasi sejuk yang lain. Ia adalah untuk ambil perhatian bahawa, menurut Rajah 3, penurunan mendadak dalam pengumpulan sejuk antara keadaan semasa dan masa terdekat diperhatikan. Peleraian grid yang digunakan, walaupun halus (~5 km) boleh menjadi punca kesan ini. Sumber percanggahan lain yang mungkin membawa kepada perbezaan yang dibesar-besarkan antara nilai unjuran dan nilai sebenar boleh menjadi bias model GCM yang selebihnya yang tidak diminimumkan sepenuhnya semasa proses penskalaan bawah, atau fakta bahawa kami membandingkan pengiraan yang dijalankan dengan suhu sebenar setiap jam (iaitu, semasa senario) dan pengiraan yang dijalankan dengan keluk suhu ideal yang diperoleh daripada unjuran suhu maksimum dan minimum harian (Linvill, 1990) untuk senario masa hadapan. Penurunan mendadak yang serupa dalam masa terdekat juga diperhatikan oleh Rodríguez et al., yang meramalkan penurunan sehingga 30 bahagian penyejukan untuk tempoh 2021–2050 di beberapa lokasi di Sepanyol (Rodríguez et al., 2019), yang bersetuju dengan keputusan kami. Benmoussa et al. (2020), Delgado et al. (2021), dan Fraga dan Santos (2021) turut melaporkan penurunan mendadak antara senario bersejarah dan masa depan di Tunisia, Portugal dan Asturias (Sepanyol Utara), masing-masing. Seperti dalam kes kami, kajian ini juga menunjukkan bahawa tiada perbezaan penting untuk kesejukan terkumpul muncul dalam masa terdekat tanpa mengira RCP yang dipertimbangkan. Berbeza dengan pengumpulan sejuk, pengumpulan haba akan meningkat dalam semua senario (terutamanya pada 2055_RCP8.5 seperti yang dijangkakan), dan evolusinya adalah songsang kepada pengumpulan sejuk ini. Ini turut diperhatikan oleh Fraga dan Santos (2021) untuk Portugal.
Kebarangkalian kejadian fros dan haba yang tidak normal dalam minggu-minggu di mana ia boleh menjejaskan hasil dan pengeluaran (cth, fros lewat atau kejadian haba yang tidak normal sebelum pelepasan endodorman) telah dikira juga. Untuk senario semasa, peristiwa fros lebih kerap berlaku di kawasan sejuk, seperti yang dijangkakan. Kejadian haba yang tidak normal dalam minggu-minggu penting telah tertumpu di kawasan Mediterranean pada tahun-tahun lalu tetapi dengan kebarangkalian yang sangat rendah. Anggaran masa depan untuk pembolehubah ini menunjukkan bahawa peristiwa fros dalam minggu di mana pengeluaran buah batu boleh terjejas (Miranda et al., 2005; Julian et al., 2007) akan berkurangan seiring dengan kemajuan abad dan akan menjadi kurang kerap untuk RCP8.5, yang bersetuju dengan kajian terdahulu (Leolini et al., 2018). Walau bagaimanapun, beberapa kawasan di Lembah Ebro dan lokasi pedalaman tertentu di kawasan Mediterranean masih akan mengalami sejumlah besar peristiwa fros dalam minggu-minggu yang sedia ada walaupun dalam senario paling panas (iaitu, 2055_RCP8.5, Rajah 5). Takrifan peristiwa fros dari segi suhu dan masa pendedahan berkait rapat dengan peringkat fenologi kultivar penyandang (Miranda et al., 2005). Memandangkan kepelbagaian besar kemungkinan kultivar buah batu, dari CR yang sangat rendah hingga sangat tinggi, dan bilangan lokasi yang dianalisis, dari sejuk kepada hangat, penetapan definisi peristiwa fros kultivar/lokasi tertentu tidak dapat dilaksanakan dalam kajian ini kerana volum yang besar maklumat yang terlibat. Jenis kajian ini biasanya dijalankan menggunakan beberapa lokasi dan/atau kultivar, seperti yang dilakukan oleh Lorite et al. (2020) untuk badam di Sepanyol, Fernandez et al. (2020) di Chile, yang mengira suhu minimum di bawah 0°C semasa tempoh berbunga bagi spesies pokok buah-buahan yang paling mewakili yang ditanam di setiap sembilan tapak yang dipertimbangkan, atau Parker et al. (2021) yang mempertimbangkan suhu dan peringkat fenologi yang berbeza untuk tiga spesies (iaitu, badam, alpukat, dan oren) tetapi juga melakukan pencirian umum kawasan dengan mengambil kira tiga suhu (0, -2, dan +2°C) dan masa pendedahan. Pilihan kami -1°C dan sekurang-kurangnya tiga jam berturut-turut bertujuan untuk mencirikan evolusi peristiwa fros daripada mengaitkan kerosakan khusus kepada kultivar tertentu, yang akan menganggap kajian yang berbeza. Takrifan ini diterima pakai selepas mendapatkan semula pendapat pakar. Oleh kerana bilangan kultivar yang luas dari segi CR dan HR dan kepelbagaian rejim suhu di kawasan yang dipertimbangkan dalam kajian ini, kami memilih minggu tersebut (dari 2 hingga 10) di mana semua (atau kebanyakan) kombinasi kultivar/lokasi boleh terdedah untuk mengalami kerosakan fros mengikut peringkat fenologinya. Untuk tujuan membuat keputusan, pengeluar harus memilih peta yang paling sesuai dengan situasi tertentu mereka (iaitu, kultivar/lokasi) untuk membuat keputusan yang optimum. Secara amnya, kawasan panas dan/atau kultivar berbunga awal akan dikaitkan dengan minggu awal dalam julat yang dipertimbangkan, manakala kawasan sejuk dan/atau kultivar berbunga lewat akan dikaitkan dengan minggu kemudian dalam julat yang dipertimbangkan. Kejadian haba yang tidak normal pada musim sejuk yang boleh meningkatkan pelepasan awal endodormansi, yang menjejaskan pengeluaran secara negatif (Viti dan Monteleone, 1995; Rodrigo dan Herrero, 2002; Ladwig et al., 2019), akan ditingkatkan terutamanya di Lembah Guadalquivir, kawasan pantai Mediterranean, dan juga di Extremadura dan beberapa kawasan di Lembah Ebro pada pertengahan atau akhir Februari (Rajah 6). Kuantifikasi metrik ini biasanya tidak ditangani dalam literatur tetapi boleh mencetuskan isu pengeluaran penting di kawasan panas seperti yang telah diperhatikan dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Sekali lagi, menetapkan 25°C atau lebih untuk sekurang-kurangnya tiga jam berturut-turut untuk menentukan peristiwa sedemikian didorong oleh pendapat pakar. Begitu juga dengan kebarangkalian kejadian fros, kami memilih minggu-minggu tersebut (dari 49 hingga 8) di mana semua (atau kebanyakan) kombinasi kultivar/lokasi boleh terdedah untuk dipengaruhi oleh peristiwa ini mengikut peringkat fenologinya. Secara amnya, kawasan panas dan/atau kultivar berbunga awal akan dikaitkan dengan minggu awal dalam julat yang dipertimbangkan, manakala kawasan sejuk dan/atau kultivar berbunga lewat akan dikaitkan dengan minggu kemudian dalam julat yang dipertimbangkan.
Metrik agroklimat yang dikira dalam kajian ini memberikan maklumat berharga kepada pengeluar untuk memilih kultivar yang paling sesuai di setiap kawasan pengeluaran dari sudut penyesuaian. Setiap kultivar mempunyai CR untuk memecahkan endodormansi (Campoy et al., 2011b; Fadón et al., 2020b). Penurunan dalam pengumpulan sejuk seperti yang diunjurkan dalam senario masa hadapan mungkin menyebabkan kultivar yang ditanam pada masa ini tidak memenuhi CR mereka di kawasan tertentu, terutamanya di kawasan Mediterranean dan Lembah Guadalquivir, yang sudah panas. Ini akan melibatkan pelepasan endodormansi yang tidak lengkap yang menjejaskan pokok buah-buahan dalam tiga aspek utama, iaitu, titisan putik bunga (dan dengan itu berbunga lemah), kelewatan berbunga dan bercambah, dan kekurangan keseragaman dalam kedua-dua proses, yang membawa kepada masalah produktif yang serius (Legave et al., 1983; Erez, 2000; Atkinson et al., 2013). Semua ini boleh menghasilkan kerugian ekonomi yang penting kepada pengeluar. Dalam konteks ini, pengetahuan tentang CR untuk kultivar yang berbeza adalah penting walaupun maklumat yang tersedia pada masa ini agak terhad pada pokok buah batu (Fadón et al., 2020b), termasuk pic (Maulión et al., 2014), aprikot (Ruiz et al., 2007), plum (Ruiz et al., 2018), dan ceri manis (Alburquerque et al., 2008).
Di kawasan panas seperti Mediterranean dan Lembah Guadalquivir, di mana sejuk terkumpul di bawah 60 bahagian dalam keadaan semasa, kultivar masak awal dengan CR antara 30 dan 60 bahagian ditanam. Pemenuhan CR untuk kultivar ini boleh berisiko dalam semua senario masa depan yang dianalisis (Rajah 2). Untuk memastikan kesesuaian penyesuaian spesies/kultivar yang berbeza ke kawasan ini, penempatan semula mungkin diperlukan, dan beberapa kultivar harus dipindahkan ke kawasan tertutup (zon dalaman di kawasan Mediterranean atau ke arah Extremadura dalam kes Lembah Guadalquivir) di mana CR akan dipenuhi walaupun dalam senario masa hadapan, dan risiko fros dijangka berkurangan. Dalam konteks ini, pengenalan atau pembangunan kultivar dengan CR yang sangat rendah menjadi sasaran penting untuk dipertimbangkan dalam program pembiakan spesies/kultivar yang sedia ada, terutamanya agar sesuai untuk kawasan panas di mana penyesuaian kultivar semasa akan berisiko pada masa hadapan. senario. Jika tidak, kawasan ini tidak akan dapat mengekalkan aktiviti produktif dan ekonomi mereka yang berkaitan dengan pengeluaran buah batu. Selain itu, amalan dan strategi agronomi yang berbeza juga boleh digunakan untuk meminimumkan penurunan pengumpulan sejuk di kawasan ini sekurang-kurangnya di dalam negara. Penggunaan bio-stimulan untuk memecahkan endodormansi sebelum memenuhi CR atau penggunaan jaring teduhan semasa peringkat dorman yang berbeza telah diterangkan di kawasan panas untuk pengeluaran buah batu (Gilreath dan Buchanan, 1981; Erez, 1987; Costa et al., 2004; Campoy et al., 2010; Petri et al., 2014), walaupun penyelidikan dan pengoptimuman lanjut mesti dijalankan untuk menjadikan teknik ini lebih berkesan dan menggalakkan penggunaan sistematiknya. Sebaliknya, di kawasan pengeluaran paling sejuk seperti Lembah Ebro, utara Extremadura, dan beberapa lokasi pedalaman di kawasan Mediterranean, kejadian fros yang lebih sedikit dijangka, yang boleh membenarkan kultivar lebih awal daripada kultivar semasa, yang akan mengembangkan bilangan kultivar yang berdaya maju dan, oleh itu, tawaran kepada pasaran dengan kesan ekonomi yang positif bagi kawasan tersebut. Secara keseluruhan, di semua kawasan pengeluaran, adalah penting untuk mempertimbangkan kultivar yang sedang ditanam dan menganalisis yang berada di pinggir pemenuhan CR mereka untuk menggantikan atau memindahkannya atau untuk memperkenalkan amalan pengurusan yang diterangkan di atas untuk memastikan penyesuaian kepada perubahan iklim baharu. senario.
Mengenai pengumpulan haba, senario masa depan meramalkan peningkatan pembolehubah ini dalam semua kawasan yang dipertimbangkan (Rajah 4). Di kawasan panas dan pertengahan, pembolehubah ini tidak setegas pengumpulan sejuk tetapi boleh memberi kesan yang relevan pada fenologi, menghasilkan pendahuluan dalam tarikh berbunga dan dengan itu meningkatkan potensi risiko kecederaan fros (Mosedale et al., 2015; Unterberger et al., 2018; Ma et al., 2019). Sebagai titik tambahan, pendahuluan berbunga ini akan melibatkan pendahuluan masak juga (Peñuelas dan Filella, 2001; Campoy et al., 2011b), yang mesti diambil kira oleh pengeluar untuk meletakkan produk mereka secara strategik di pasaran. Sebaliknya, di kawasan sejuk, kekurangan pengumpulan haba dalam keadaan semasa boleh membahayakan perkembangan fenologi dan pertumbuhan buah (Fadón et al., 2020a). Kawasan sejuk pada masa ini akan digemari oleh peningkatan pengumpulan haba yang diramalkan untuk senario masa depan. Seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 6, kejadian haba yang tidak normal akan menjadi lebih kerap dalam senario masa depan pada tarikh di mana pokok buah-buahan masih belum mengeluarkan endodormansi, terutamanya di kawasan panas seperti lokasi Lembah Guadalquivir dan Mediterranean. Peristiwa ini boleh memberi kesan yang sangat negatif apabila CR ditutup sebahagiannya (sekitar 60–70%), mendorong pelepasan dorman yang tidak lengkap yang mungkin melibatkan masalah vegetatif dan berbunga, dengan kesan negatif ke atas set buah dan hasil (Rodrigo dan Herrero, 2002; Campoy et al., 2011a).
Walau apa pun, perubahan dalam rejim pengumpulan sejuk dan haba tidak mempunyai kesan biasa ke atas semua kultivar dan lokasinya kerana beberapa kesan pampasan boleh berlaku mengenai keseimbangan pengumpulan sejuk/panas dari segi pelepasan endodorman atau ramalan tarikh berbunga (Pope et al., 2014). Selain itu, pencirian agroklimat lokasi pada skala yang sangat tempatan mungkin memerlukan penentukuran tertentu data disebabkan oleh heterogeniti spatial (Lorite et al., 2020) untuk membuat keputusan terbaik mengenai pemilihan kultivar yang optimum. Keputusan yang dibentangkan dalam kajian ini boleh berguna bukan sahaja untuk pengeluaran buah batu tetapi juga untuk buah-buahan sederhana lain dengan kepentingan yang sangat besar di kawasan penyandangnya, contohnya, anggur di La Rioja (Lembah Ebro) atau lain-lain. Keputusan ini boleh menjadi asas kepada sistem sokongan keputusan untuk membantu pengeluar dalam membuat keputusan strategik yang optimum (cth, pemilihan kultivar, penempatan semula dan pelaksanaan amalan pengurusan mitigasi) dalam jangka sederhana dan panjang.
Penyataan Ketersediaan Data
Sumbangan asal yang dibentangkan dalam kajian disertakan dalam artikel/Bahan Tambahan, pertanyaan lanjut boleh diajukan kepada penulis yang berkaitan.
Sumbangan Pengarang
MC, JG-B, JG, dan DR menyusun dan mereka bentuk kajian. MC menyediakan data agroklimatik untuk senario semasa. JAE melakukan pengiraan untuk senario masa hadapan. JAE dan DR menulis bahagian utama manuskrip. JE memberikan maklumat tentang aspek agronomi teknikal. JG menguruskan projek inovasi yang membiayai penyelidikan ini. Semua pengarang menyemak dokumen dan meluluskan versi yang diserahkan.
pembiayaan
Sokongan kewangan disediakan oleh Kementerian Pertanian, Perikanan dan Makanan Sepanyol melalui Projek Inovasi "Penyesuaian sektor buah batu kepada perubahan iklim" (RUJ: MAPA-PNDR 20190020007385) dan oleh PRIMA, sebuah program yang disokong di bawah H2020, Rangka Kerja Kesatuan Eropah program untuk penyelidikan dan inovasi (“projek AdaMedOr”; nombor geran PCI2020-112113 Kementerian Sains dan Inovasi Sepanyol).
Konflik Kepentingan
Penulis mengisytiharkan bahawa penyelidikan itu dijalankan tanpa adanya sebarang hubungan komersial atau kewangan yang boleh ditafsirkan sebagai potensi konflik kepentingan.
Nota Penerbit
Semua tuntutan yang dinyatakan dalam artikel ini adalah semata-mata milik pengarang dan tidak semestinya mewakili dakwaan organisasi gabungan mereka, atau tuntutan penerbit, editor dan penyemak. Mana-mana produk yang mungkin dinilai dalam artikel ini, atau tuntutan yang mungkin dibuat oleh pengilangnya, tidak dijamin atau disahkan oleh penerbit.
Penghargaan
Kami mengucapkan terima kasih kepada semua ahli Kumpulan Operatif Sepanyol "Penyesuaian sektor buah batu kepada perubahan iklim" (FECOAM, FECOAV, ANECOOP, Frutaria, Buah Basol, Fundación Universidad-Empresa de la Región de Murcia, Fundación Cajamar) atas sumbangan berharga mereka kepada pembangunan projek. Kami berterima kasih kepada AEMET untuk data yang tersedia di halaman webnya (http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos/cambio_climat/datos_diarios).
Bahan Tambahan
Bahan Tambahan untuk artikel ini boleh didapati secara online di: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.842628/full#supplementary-material
Tambahan Rajah 1 | Korelasi antara bahagian terkumpul min dan unit sejuk untuk senario semasa di semua stesen cuaca.
Tambahan Rajah 2 | Korelasi antara min GDH terkumpul untuk model Anderson dan Richardson untuk senario semasa di semua stesen cuaca.
Rujukan
Alburquerque, N., García-Montiel, F., Carrillo, A., dan Burgos, L. (2008). Keperluan penyejukan dan haba kultivar ceri manis dan hubungan antara ketinggian dan kebarangkalian memenuhi keperluan sejuk. alam sekitar. Exp. Bot. 64, 162–170. doi: 10.1016/j.envexpbot.2008.01.003
Amblar-Francés, MP, Pastor-Saavedra, MA, Casado-Calle, MJ, Ramos-Calzado, P., dan Rodríguez-Camino, E. (2018). Strategi untuk penjanaan unjuran perubahan iklim memberi makan kepada komuniti impak Sepanyol. Adv. Sci. Res. 15, 217-230.
Anderson, JL, Richardson, EA, dan Kesner, CD (1986). Pengesahan unit sejuk dan model fenologi putik bunga untuk ceri masam "Montmorency". Acta Hortic. 1986, 71–78. doi: 10.17660/ActaHortic.1986.184.7
Atkinson, CJ, Brennan, RM, dan Jones, HG (2013). Penyejukan yang berkurangan dan kesannya terhadap tanaman saka sederhana. alam sekitar. Exp. Bot. 91, 48–62. doi: 10.1016/j.envexpbot.2013.02.004
Benmoussa, H., Ben Mimoun, M., Ghrab, M., dan Luedeling, E. (2018). Perubahan iklim mengancam kebun kacang Tunisia tengah. Int. J. Biometeorol. 62, 2245–2255. doi: 10.1007/s00484-018-1628-x
Benmoussa, H., Luedeling, E., Ghrab, M., dan Ben Mimoun, M. (2020). Penurunan sejuk musim sejuk yang teruk memberi kesan kepada kebun buah-buahan dan kacang Tunisia. mendaki. Chan. 162, 1249–1267. doi: 10.1007/s10584-020-02774-7
Campoy, JA, Ruiz, D., Cook, N., Alderman, L., dan Egea, J. (2011a). Suhu tinggi dan masa untuk pecah tunas dalam aprikot sejuk rendah 'Palsteyn'. Ke arah pemahaman yang lebih baik tentang pemenuhan keperluan sejuk dan haba. Sci. Hortik. 129, 649–655. doi: 10.1016/j.scienta.2011.05.008
Campoy, JA, Ruiz, D., dan Egea, J. (2011b). Dorman dalam pokok buah-buahan sederhana dalam konteks pemanasan global: kajian semula. Sci. Hortik. 130, 357–372. doi: 10.1016/j.scienta.2011.07.011
Campoy, JA, Ruiz, D., dan Egea, J. (2010). Kesan teduhan dan rawatan minyak thidiazuron+ pada pemecahan dorman, mekar dan set buah dalam aprikot dalam iklim musim sejuk yang hangat. Sci. Hortik. 125, 203–210. doi: 10.1016/j.scienta.2010.03.029
Chmielewski, F.-M., Götz, K.-P., Weber, KC, dan Moryson, S. (2018). Perubahan iklim dan kerosakan fros musim bunga untuk ceri manis di Jerman. Int. J. Biometeorol. 62, 217–228. doi: 10.1007/s00484-017-1443-9
Chylek, P., Li, J., Dubey, MK, Wang, M., dan Lesins, G. (2011). Dicerap dan model simulasi kebolehubahan suhu Artik abad ke-20: model sistem bumi Kanada CanESM2. Atmos. Kimia. Fizik. Bincangkan. 11, 22893–22907. doi: 10.5194/acpd-11-22893-2011
Costa, C., Stassen, PJC, dan Mudzunga, J. (2004). Ejen pemecah rehat kimia untuk industri buah delima dan buah batu Afrika Selatan. Acta Hortic. 2004, 295–302. doi: 10.17660/ActaHortic.2004.636.35
Delgado, A., Dapena, E., Fernandez, E., dan Luedeling, E. (2021). Keperluan iklim semasa dorman dalam pokok epal dari barat laut Sepanyol - Pemanasan global mungkin mengancam penanaman kultivar sejuk tinggi. Eur. J. Agron. 130:126374. doi: 10.1016/j.eja.2021.126374
Delworth, TL, Brokoli, AJ, Rosati, A., Stouffer, RJ, Balaji, V., Beesley, JA, et al. (2006). Model iklim gabungan global CM2 GFDL. bahagian I: rumusan dan ciri simulasi. J. Clim. 19, 643–674. doi: 10.1175/JCLI3629.1
Dufresne, J.-L., Foujols, M.-A., Denvil, S., Caubel, A., Marti, O., Aumont, O., et al. (2013). Unjuran perubahan iklim menggunakan Model Sistem Bumi IPSL-CM5: daripada CMIP3 kepada CMIP5. Mendaki. Dyn. 40, 2123–2165. doi: 10.1007/s00382-012-1636-1
Erez, A. (1987). Kawalan kimia ke atas tunas. HortScience 22, 1240-1243.
Erez, A. (2000). “Bud Dormancy; Fenomena, Masalah dan Penyelesaian di Tropika dan Subtropika,” dalam Tanaman Buah-buahan Sederhana dalam Iklim Panas, ed. A. Erez (Dordrecht: Springer), 17–48. doi: 10.1007/978-94-017-3215-4_2
Fadón, E., Fernandez, E., Behn, H., dan Luedeling, E. (2020a). Rangka kerja konseptual untuk dorman musim sejuk dalam pokok daun luruh. Agronomi 10:241. doi: 10.3390/agronomi10020241
Fadón, E., Herrera, S., Guerrero, BI, Guerra, ME dan Rodrigo, J. (2020b). Keperluan penyejukan dan haba bagi pokok buah-buahan batu sederhana (Prunus sp.). Agronomi 10:409. doi: 10.3390/agronomi10030409
FAOSTAT (2019). Data makanan dan pertanian. Rom: FAO.
Fernandez, E., Whitney, C., Cuneo, IF dan Luedeling, E. (2020). Prospek penurunan musim sejuk untuk pengeluaran buah luruh di Chile sepanjang abad ke-21. mendaki. Chan. 159, 423–439. doi: 10.1007/s10584-019-02608-1
Fishman, S., Erez, A., dan Couvillon, GA (1987). Kebergantungan suhu pemecahan dorman dalam tumbuhan: analisis matematik model dua langkah yang melibatkan peralihan koperasi. J. Teori. biol. 124, 473–483. doi: 10.1016/S0022-5193(87)80221-7
Fraga, H., dan Santos, JA (2021). Penilaian kesan perubahan iklim terhadap penyejukan dan paksaan untuk kawasan buah segar utama di portugal. Depan. Tumbuhan Sci. 12:1263. doi: 10.3389/fpls.2021.689121
Gilreath, PR, dan Buchanan, DW (1981). Perkembangan tunas bunga dan vegetatif nektarin "Sungold" dan "Sunlite" kerana dipengaruhi oleh penyejukan penyejatan oleh percikan atas kepala semasa rehat. J. Am. Soc. Hortik. Sci. 106, 321-324.
Giorgetta, MA, Jungclaus, J., Reick, CH, Legutke, S., Bader, J., Böttinger, M., et al. (2013). Perubahan kitaran iklim dan karbon dari 1850 hingga 2100 dalam simulasi MPI-ESM untuk Projek Perbandingan Model Berganding fasa 5. J. Adv. Model. Sistem Bumi. 5, 572–597. doi: 10.1002/jame.20038
Giorgi, F., dan Lionello, P. (2008). Unjuran perubahan iklim untuk wilayah Mediterranean. Glob. Planet. Chan. 63, 90–104. doi: 10.1016/j.gloplacha.2007.09.005
Guo, L., Dai, J., Wang, M., Xu, J., dan Luedeling, E. (2015). Maklum balas fenologi musim bunga dalam pokok zon sederhana terhadap pemanasan iklim: kajian kes berbunga aprikot di China. Agric. Untuk. Meteorol. 201, 1–7. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.10.016
Guo, L., Wang, J., Li, M., Liu, L., Xu, J., Cheng, J., et al. (2019). Margin pengedaran sebagai makmal semula jadi untuk membuat kesimpulan tindak balas berbunga spesies terhadap pemanasan iklim dan implikasi untuk risiko fros. Agric. Untuk. Meteorol. 268, 299–307. doi: 10.1016/j.agrformet.2019.01.038
Hatfield, JL, Sivakumar, MVK, dan Prueger, JH (eds) (2019). Agroklimatologi: Menghubungkaitkan Pertanian dengan Iklim. ed pertama. Madison: Persatuan Agronomi Amerika.
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M., Ramos-Calzado, P., Pastor-Saavedra, MA dan Rodríguez-Camino, E. (2022a). Penilaian kaedah penurunan skala statistik untuk unjuran perubahan iklim ke atas Sepanyol: keadaan sekarang dengan peramal yang sempurna. Int. J. Klimatol. 42, 762–776. doi: 10.1002/joc.7271
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M., dan Rodríguez-Camino, E. (2022b). Penilaian kaedah penurunan skala statistik untuk unjuran perubahan iklim ke atas Sepanyol: Keadaan masa depan dengan realiti pseudo (eksperimen kebolehpindahan). Int. J. Klimatol. 2022:7464. doi: 10.1002/joc.7464
IPCC (2021). Perubahan Iklim 2021: Asas Sains Fizikal. Sumbangan Kumpulan Kerja I kepada Laporan Penilaian Keenam Panel Antara Kerajaan Mengenai Perubahan Iklim. Cambridge: Cambridge University Press.
Ji, D., Wang, L., Feng, J., Wu, Q., Cheng, H., Zhang, Q., et al. (2014). Penerangan dan penilaian asas Model Sistem Bumi Universiti Normal Beijing (BNU-ESM) versi 1. Geosci. Pembangun Model. 7, 2039–2064. doi: 10.5194/gmd-7-2039-2014
Julian, C., Herrero, M., dan Rodrigo, J. (2007). Keguguran putik bunga dan kerosakan fros pra-mekar dalam aprikot (Prunus armeniaca L.). J. Appl. Bot. Kualiti Makanan. 81, 21-25.
Ladwig, LM, Chandler, JL, Guiden, PW dan Henn, JJ (2019). Peristiwa panas musim sejuk yang melampau menyebabkan pemisahan tunas awal yang luar biasa untuk banyak spesies berkayu. Ekosfera 10:e02542. doi: 10.1002/ecs2.2542
Legave, JM, Garcia, G., dan Marco, F. (1983). Beberapa aspek deskriptif proses titisan tunas bunga, atau bunga muda yang diperhatikan pada pokok aprikot di selatan Perancis. Acta Hortic. 1983, 75–84. doi: 10.17660/ActaHortic.1983.121.6
Leolini, L., Moriondo, M., Fila, G., Costafreda-Aumedes, S., Ferrise, R., dan Bindi, M. (2018). Fros musim bunga lewat memberi kesan pada pengedaran anggur masa depan di Eropah. Res Tanaman Ladang. 222, 197–208. doi: 10.1016/j.fcr.2017.11.018
Linvill, DE (1990). Mengira jam penyejukan dan unit penyejukan daripada pemerhatian suhu maksimum dan minimum harian. HortScience 25, 14-16.
Lorite, IJ, Cabezas-Luque, JM, Arquero, O., Gabaldón-Leal, C., Santos, C., Rodríguez, A., et al. (2020). Peranan fenologi dalam kesan perubahan iklim dan strategi penyesuaian untuk tanaman pokok: kajian kes mengenai kebun badam di Eropah Selatan. Agric. Untuk. Meteorol. 294:108142. doi: 10.1016/j.agrformet.2020.108142
Luedeling, E. (2012). Kesan perubahan iklim terhadap kesejukan musim sejuk untuk pengeluaran buah dan kacang sederhana: ulasan. Sci. Hortik. 144, 218–229. doi: 10.1016/j.scienta.2012.07.011
Luedeling, E. (2019). chillR: kaedah statistik untuk analisis fenologi dalam pokok buah-buahan sederhana. Pakej R Versi 0.70.21.
Luedeling, E., Girvetz, EH, Semenov, MA dan Brown, PH (2011). Perubahan iklim menjejaskan kesejukan musim sejuk untuk buah-buahan dan pokok kacang yang sederhana. PLoS Satu 6: e20155. doi: 10.1371 / journal.pone.0020155
Luedeling, E., Schiffers, K., Fohrmann, T., dan Urbach, C. (2021). PhenoFlex – model bersepadu untuk meramal fenologi musim bunga dalam pokok buah-buahan sederhana. Agric. Untuk. Meteorol. 307:108491. doi: 10.1016/j.agrformet.2021.108491
Ma, Q., Huang, J.-G., Hänninen, H., dan Berninger, F. (2019). Trend yang berbeza dalam risiko kerosakan fros musim bunga pada pokok di Eropah dengan pemanasan baru-baru ini. Glob. Chan. biol. 25, 351–360. doi: 10.1111/gcb.14479
Mahmood, A., Hu, Y., Tanny, J., dan Asante, EA (2018). Kesan teduhan dan skrin kalis serangga pada iklim mikro dan pengeluaran tanaman: kajian semula kemajuan terkini. Sci. Hortik. 241, 241–251. doi: 10.1016/j.scienta.2018.06.078
Maulión, E., Valentini, GH, Kovalevski, L., Prunello, M., Monti, LL, Daorden, ME, et al. (2014). Perbandingan kaedah untuk menganggar keperluan penyejukan dan haba bagi genotip nektarin dan pic untuk berbunga. Sci. Hortik. 177, 112–117. doi: 10.1016/j.scienta.2014.07.042
MedECC (2020). Perubahan Iklim dan Alam Sekitar di Lembangan Mediterranean – Situasi Semasa dan Risiko untuk Laporan Penilaian Mediterranean Pertama Masa Depan. Marseille: MedECC. doi: 10.5281/zenodo.4768833
Miranda, C., Santesteban, LG, dan Royo, JB (2005). Kebolehubahan dalam hubungan antara suhu fros dan tahap kecederaan untuk beberapa spesies prunus yang ditanam. HortScience 40, 357–361. doi: 10.21273/HORTSCI.40.2.357
Miranda, C., Urrestarazu, J., dan Santesteban, LG (2021). fruclimadapt: Pakej R untuk penilaian penyesuaian iklim spesies buah-buahan sederhana. Pengiraan. Elektron. Agric. 180:105879. doi: 10.1016/j.compag.2020.105879
Mosedale, JR, Wilson, RJ, dan Maclean, IMD (2015). Perubahan iklim dan pendedahan tanaman kepada cuaca buruk: perubahan kepada risiko fros dan keadaan berbunga anggur. PLoS Satu 10: e0141218. doi: 10.1371 / journal.pone.0141218
Olesen, JE, dan Bindi, M. (2002). Akibat perubahan iklim untuk produktiviti pertanian Eropah, penggunaan tanah dan dasar. Eur. J. Agron. 16, 239–262. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00004-7
Parker, L., Pathak, T., dan Ostoja, S. (2021). Perubahan iklim mengurangkan pendedahan fros untuk tanaman dusun California yang bernilai tinggi. Sci. Total Alam Sekitar. 762:143971. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.143971
Peñuelas, J., dan Filella, I. (2001). Respons terhadap dunia yang semakin panas. Sains/Ilmu 294, 793-795. doi: 10.1126 / science.1066860
Petri, JL, Leite, GB, Couto, M., Gabardo, GC, dan Haverroth, FJ (2014). Aruhan kimia pemecah tunas: produk generasi baharu untuk menggantikan hidrogen sianamida. Acta Hortic. 2014, 159–166. doi: 10.17660/ActaHortic.2014.1042.19
Pope, KS, Da Silva, D., Brown, PH dan DeJong, TM (2014). Pendekatan berasaskan biologi untuk memodelkan fenologi musim bunga dalam pokok daun luruh sederhana. Agric. Untuk. Meteorol. 198, 15–23. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.07.009
Richardson, EA, Seeley, SD, dan Walker, DR (1974). Model untuk menganggarkan penyiapan rehat untuk pokok pic "Redhaven" dan "Elberta". HortScience 9, 331-332.
Rodrigo, J., dan Herrero, M. (2002). Kesan suhu pra-mekar pada perkembangan bunga dan set buah dalam aprikot. Sci. Hortik. 92, 125–135. doi: 10.1016/S0304-4238(01)00289-8
Rodríguez, A., Pérez-López, D., Centeno, A., dan Ruiz-Ramos, M. (2021). Daya maju varieti pokok buah-buahan sederhana di Sepanyol di bawah perubahan iklim mengikut pengumpulan sejuk. Agric. Syst. 186:102961. doi: 10.1016/j.agsy.2020.102961
Rodríguez, A., Pérez-López, D., Sánchez, E., Centeno, A., Gómara, I., Dosio, A., et al. (2019). Pengumpulan sejuk dalam pokok buah-buahan di Sepanyol di bawah perubahan iklim. Nat. Sistem Bahaya Bumi. Sci. 19, 1087–1103. doi: 10.5194/nhess-19-1087-2019
Ruiz, D., Campoy, JA, dan Egea, J. (2007). Keperluan penyejukan dan haba kultivar aprikot untuk berbunga. alam sekitar. Exp. Bot. 61, 254–263. doi: 10.1016/j.envexpbot.2007.06.008
Teks Penuh CrossRef | Google Scholar
Ruiz, D., Egea, J., Salazar, JA, dan Campoy, JA (2018). Keperluan penyejukan dan haba kultivar plum Jepun untuk berbunga. Sci. Hortik. 242, 164–169. doi: 10.1016/j.scienta.2018.07.014
Scoccimarro, E., Gualdi, S., Bellucci, A., Sanna, A., Fogli, PG, Manzini, E., et al. (2011). Kesan siklon tropika pada pengangkutan haba lautan dalam model peredaran umum berganding resolusi tinggi. J. Clim. 24, 4368–4384. doi: 10.1175/2011JCLI4104.1
Semenov, MA, dan Stratonovitch, P. (2010). Penggunaan ensembel berbilang model daripada model iklim global untuk penilaian kesan perubahan iklim. mendaki. Res. 41, 1–14. doi: 10.3354/cr00836
UNE 500540 (2004). Rangkaian stesen cuaca automatik: Panduan untuk pengesahan data cuaca daripada rangkaian stesen. Madrid: AENOR
Unterberger, C., Brunner, L., Nabernegg, S., Steininger, KW, Steiner, AK, Stabentheiner, E., et al. (2018). Risiko fros musim bunga untuk pengeluaran epal serantau di bawah iklim yang lebih panas. PLoS Satu 13: e0200201. doi: 10.1371 / journal.pone.0200201
van Vuuren, DP, Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., et al. (2011). Laluan kepekatan perwakilan: gambaran keseluruhan. mendaki. Chan. 109:5. doi: 10.1007/s10584-011-0148-z
Viti, R., dan Monteleone, P. (1995). Pengaruh suhu tinggi terhadap kehadiran anomali putik bunga dalam dua jenis aprikot yang dicirikan oleh produktiviti yang berbeza. Acta Hortic. 1995, 283–290. doi: 10.17660/ActaHortic.1995.384.43
Volodin, EM, Dianskii, NA, dan Gusev, AV (2010). Mensimulasikan iklim masa kini dengan model gabungan INMCM4.0 bagi peredaran umum atmosfera dan lautan. Izv. Atmosp. Laut. Fizik. 46, 414-431. doi: 10.1134 / S000143381004002X
Wallach, D., Martre, P., Liu, B., Asseng, S., Ewert, F., Thorburn, PJ, et al. (2018). Ensembel berbilang model meningkatkan ramalan interaksi tanaman–persekitaran–pengurusan. Glob. Chan. biol. 24, 5072–5083. doi: 10.1111/gcb.14411
Watanabe, S., Hajima, T., Sudo, K., Nagashima, T., Takemura, T., Okajima, H., et al. (2011). MIROC-ESM 2010: penerangan model dan hasil asas eksperimen CMIP5-20c3m. Geosci. Pembangun Model. 4, 845–872. doi: 10.5194/gmd-4-845-2011
Wu, T., Song, L., Li, W., Wang, Z., Zhang, H., Xin, X., et al. (2014). Gambaran keseluruhan pembangunan model sistem iklim BCC dan aplikasi untuk kajian perubahan iklim. J. Meteorol. Res. 28, 34–56. doi: 10.1007/s13351-014-3041-7
Yukimoto, S., Adachi, Y., Hosaka, M., Sakami, T., Yoshimura, H., Hirabara, M., et al. (2012). Model iklim global baharu institut penyelidikan meteorologi: MRI-CGCM3 —Penerangan Model dan Prestasi Asas. J. Meteorol. Soc. Jpn. Ser II 90, 23–64. doi: 10.2151/jmsj.2012-A02
kata kunci: Prunus, buah batu, penyesuaian, pengumpulan sejuk, fenologi, risiko fros, pilihan varieti, metrik agroklimat
Petikan: Egea JA, Caro M, García-Brunton J, Gambín J, Egea J dan Ruiz D (2022) Metrik Agroklimatik untuk Kawasan Pengeluaran Buah Batu Utama di Sepanyol dalam Senario Perubahan Iklim Semasa dan Masa Depan: Implikasi Dari Sudut Pandangan Adaptif. Depan. Tumbuhan Sci. 13:842628. doi: 10.3389/fpls.2022.842628
Menerima: 23 Disember 2021; Diterima: 02 Mei 2022;
Published: 08 Jun 2022.
Diedit oleh:Hisayo Yamane, Universiti Kyoto, Jepun
Diulas oleh:Liang Guo, Universiti A&F Barat Laut, China
Kirti Rajagopalan, Universiti Negeri Washington, Amerika Syarikat
hak cipta © 2022 Egea, Caro, García-Brunton, Gambín, Egea dan Ruiz. Ini ialah artikel akses terbuka yang diedarkan di bawah syarat-syarat Lesen Pengiktirafan Creative Commons (CC BY). Penggunaan, pengedaran atau pembiakan di forum lain dibenarkan, dengan syarat pengarang asal dan pemilik hak cipta dikreditkan dan bahawa penerbitan asal dalam jurnal ini dikutip, mengikut amalan akademik yang diterima. Tiada penggunaan, pengedaran atau pembiakan dibenarkan yang tidak mematuhi syarat-syarat ini.
* Surat-menyurat: Jose A. Egea, jaegea@cebas.csic.es; David Ruiz, druiz@cebas.csic.es
Suatu punca: https://www.frontiersin.org