호세 에이게아1*, 마누엘 카로2, 헤수스 가르시아-브런턴2, 제수스 감빈 3, 호세 에게아 1 그리고 데이비드 루이즈 1*
- 1과일 육종 그룹, 식물 육종학과, CEBAS-CSIC, 무르시아, 스페인
- 2무르시아 농산물 연구 개발 연구소, 무르시아, 스페인
- 3ENAE 비즈니스 스쿨, 무르시아 대학교, 무르시아, 스페인
돌 과일 생산은 스페인에서 엄청난 경제적 중요성을 가지고 있습니다. 이러한 과일 종(예: 복숭아, 살구, 자두 및 달콤한 체리)의 재배 위치는 전국의 넓고 기후적으로 다양한 지리적 영역을 포괄합니다. 기후 변화는 이미 지중해 지역과 같은 특정 지역에서 특별한 강도로 평균 기온을 상승시키고 있습니다. 이러한 변화는 축적된 냉기의 감소로 이어지며, 이는 의 phenology에 지대한 영향을 미칠 수 있습니다. 벚나무 예를 들어, 내생성을 깨기 위한 냉각 요구 사항, 늦은 서리 발생 또는 비정상적 초기 고온으로 인한 돌 과일과 같은 종. 이러한 모든 요소는 과일 생산과 품질에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로 기존 지역의 사회 경제적 관점에서 매우 부정적인 결과를 유발할 수 있습니다. 따라서 지난 270년 동안 20개 기상 관측소의 데이터를 기반으로 한 농업 기후 변수(예: 한랭 및 열 축적, 서리 및 초기 비정상적 더위 발생 확률) 측면에서 현재 경작지의 특성화를 수행합니다. 현재 상황에 대한 정보를 제공하는 그림을 생성합니다. 게다가 2065개의 대표 농도 경로 시나리오(즉, RCP4.5 및 RCP8.5)에 대한 XNUMX년까지 다양한 지구 기후 모델(스페인 기상청-AEMET에서 가져온 데이터)의 미래 기후 예측도 분석됩니다. 현재 상황을 기준선으로 사용하고 미래 시나리오를 고려하여 다양한 성장 지역에 대한 다양한 종/품종의 현재 및 미래 적응 적합성에 대한 정보를 추론할 수 있습니다. 이 정보는 다양한 이해 관계자가 현재 및 미래의 스톤 과일 또는 스페인의 기타 온대 종 재배와 관련하여 최적의 결정을 내리는 데 도움이 되는 의사 결정 지원 도구의 기초가 될 수 있습니다.
개요
스페인은 평균 연간 생산량이 약 2만 톤인 석류 과일(예: 복숭아, 살구, 자두, 달콤한 체리)의 주요 세계 생산국 중 하나입니다. 이 과일의 재배는 약 140,260ha에 달하는 국가에서 매우 중요한 경제적 역할을 합니다.2019년 파오스탯). 이 품종에 대한 스페인의 주요 재배 지역은 다양한 농기후 특성을 가진 지역에 있습니다. (보다 그림 1). 이러한 작물은 생산 문제를 피하기 위해 내생성을 깨기 위해 충분한 겨울 냉기가 필요하기 때문에(앳킨슨 외, 2013)Campoy 등, 2011b; Luedeling 외, 2011; 2012년 루델링; 줄리안 외, 2007; Guo 등, 2015; 2019; Chmielewski 외, 2018), (iv) 기후 변화의 영향을 완화하기 위한 최상의 농업 관행 및 기술 선택(캄포이 외, 2010; 마흐무드 외, 2018).
냉기 및 열 요구 사항(파돈 외, 2020b) 또는 서리 피해 수준(미란다 외, 2005현재 재배되는 종/품종의 )은 생산자 및 기타 이해 관계자가 중장기적으로 최적의 생산 및 경제 정책을 설계하는 데 도움이 되는 의사 결정 도구를 구축하기 위해 다양한 영역의 농기후 측정 기준과 결합될 수 있습니다. 대규모 일련의 기후 및 계절학을 처리하는 데 사용할 수 있는 모델링 도구는 이미 위에서 언급한 의사 결정 도구를 구축하는 기초 역할을 하고 있습니다(2019년 루델링; Luedeling 외, 2021; 미란다 외, 2021). 지중해 분지의 기후 예측은 지구 온난화의 영향이 이 지역에서 특히 심각할 수 있음을 보여줍니다(조르지와 리오넬로, 2008; 메드ECC, 2020; IPCC, 2021), 따라서 예측 조치는 이 연구에서 제시된 것과 같은 특정 지역의 경제에 심각한 영향을 미칠 수 있는 미래의 생산 문제를 방지하는 데 중요합니다(올슨과 빈디, 2002; Benmoussa 등, 2018).
다양한 연구 조사에서 지구 온난화가 지구 전역의 여러 지역에서 온대 과일과 견과류 생산에 미치는 부정적인 영향을 확인했습니다. 일부 연구에서는 개화 및 개화의 예상 진행으로 인한 서리 위험의 증가가 고려되지만 주요 원인은 겨울 한파의 감소와 관련이 있습니다. 예를 들어, Fernandez et al. 칠레의 낙엽 과일 생산에 필요한 겨울 냉기가 감소하고 북부 지역에 부정적인 영향이 예상됩니다. 동시에, 그들은 고려된 모든 장소에 대해 낙엽 과수에 대한 가장 그럴듯한 싹이 트는 기간 동안 서리 확률의 상당한 감소를 예상했습니다(Fernandez 등, 2020); Loriteet al. 일부 아몬드 품종에 대해 기후 예측과 계절적 정보를 결합하여 이베리아 반도에서 개화 중 겨울 추위 부족, 서리 위험 및 따뜻한 조건과 같은 현상을 분석했습니다. 그들은 일반적으로 (그리고 고려되는 품종에 따라), (i) 겨울 추위의 부족이 지중해 연안과 Guadalquivir 계곡에서 더 두드러질 것이고, (ii) 개화 중 따뜻한 조건은 중부 지방에서 더 강렬할 것임을 발견했습니다. 고원과 에브로 계곡, 그리고 (iii) 서리의 위험이 북부 고원과 북부 구릉 지역의 특정 지역으로 감소될 것입니다(Lorite 외, 2020). Benmoussa et al. 일부 과일과 견과류의 생산에 상당한 영향을 미칠 수 있는 튀니지의 중요한 미래 겨울 한파 감소가 예상됩니다. 예를 들어, 가장 비관적인 시나리오의 경우 저온 냉각 아몬드 품종만 실행 가능합니다. 다른 시나리오에서는 일부 피스타치오와 복숭아 품종이 국가의 북서부 지역에서도 장기적으로 생존할 수 있습니다(Benmoussa 등, 2020); Fraga와 Santos는 미래의 냉각 및 열 축적과 포르투갈의 다양한 과일 생산에 미치는 영향을 모두 고려했습니다. 그들은 국가의 가장 안쪽 지역에 더 심각한 영향을 미칠 겨울 냉기의 강한 감소를 예상했습니다. 북부 사과 재배 지역은 특히 냉각 감소에 노출될 것입니다. 저자들은 또한 국가의 남부와 해안 지역에 더 큰 영향을 미치면서 열 축적이 증가할 것으로 예상했습니다. 그들은 이러한 사실이 계절적 단계의 진행으로 인한 서리 피해의 위험을 증가시킬 수 있다고 강조했습니다(Rodríguez 등 2019, 2021; 프라가와 산토스, 2021) 스페인의 일부 온대 과일 생산 지역의 현재 상황을 한랭 축적에 관한 미래 기후 변화 시나리오와 비교했습니다. 그들은 가까운 미래에도 일부 지역(예: 남동부 또는 Gualdalquivir 지역)에서 중요한 한랭 손실을 예측했습니다. 먼 미래(>2070년) 동안, 이 저자들은 현재 재배 지역을 고려할 때 자두, 아몬드 및 사과 품종이 냉각 부족으로 심각한 영향을 받을 수 있다고 말했습니다(Rodríguez 등 2019, 2021).
이 연구에서 우리는 270-2000년 기간 동안 2020개 기상 관측소의 데이터를 사용하여 가장 중요한 돌 과일 생산이 일어나는 곳을 포함하여 스페인 내 여러 지역에서 돌 과일 적응과 관련된 주요 농기후 변수를 평가했습니다. 여기에는 현재 상황과 비교하여 한랭 및 열 축적 진화와 서리 및 초기 비정상 열 이벤트의 미래 확률을 추정하기 위한 미래 온도 예측이 수반됩니다. 이 정보는 새로운 과수원 설립, 현재 재배치 또는 장기적으로 이익을 얻기 위한 최적의 품종 선택과 관련된 최적의 결정을 내리는 데 매우 유용할 수 있습니다.
이 연구의 주요 기여는 우리가 돌 과일 적응과 관련된 다양한 농기후 변수를 동시에 분석했다는 것입니다. 연구에서 수행된 CR을 충족하기 위한 냉각 축적뿐만 아니라 Rodríguez et al. (2019년, 2021) 뿐만 아니라 적절한 개화를 위한 열 축적, 서리 위험 및 문헌에서 거의 정량화되지 않은 변수: 과일 생산, 품질 및 수확량에 부정적인 영향을 미치면서 체취 방출을 증가시킬 수 있는 겨울철 비정상적인 열 이벤트의 확률 지난 몇 년 동안 따뜻한 지역에서 관찰되었습니다. 우리는 현재 상황에 대한 정확한 메트릭을 제공하는 매우 밀집된 기상 관측소 네트워크의 데이터를 사용했습니다. 적절한 기술과 지식이 잘 정착된 지역에서 온난화 적응에 관한 결정이 내려질 것이기 때문에 우리는 현재 생산 지역에 초점을 맞췄습니다. 그러한 지역에서 작물 재배치는 바람직하지 않은 사회 경제적 결과와 인구 감소를 초래할 것입니다. 또한, 현재 상황을 특성화하기 위해 추정된 온도 대신 실제 시간당 온도를 사용하여 시간당 온도를 일일 온도에서 보간하는 다른 연구에 비해 결과의 정확도가 더 높습니다. 사용된 분해능(~5km)은 스페인의 다른 유사한 연구보다 미세합니다(Rodríguez 등 2019, 2021; Lorite 외, 2020) 지역 수준에서도 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
재료 및 방법
기후 데이터 및 농기후 변수
스페인의 주요 석류 생산 지역에 위치한 340개 기상 관측소의 기후 데이터(참조 그림 1)는 농기후 지표를 평가하는 데 사용되었습니다. 데이터는 평균, 최고 및 최저 온도(°C), 상대 습도(%), 강우량(mm), 증발산(ETo, mm) 및 일사량(W/m)을 포함한 주요 기후 변수로 구성되었습니다.2). 일부 관측소에서 불완전한 기록과 문제가 발견되었습니다. 스페인 규정(500540년 2004월 XNUMX일), 최종 270개 역이 선택되었습니다. 시간당 온도 데이터는 전체에서 무시할 수 있는 비율로 구성되어 채워지지 않은 유지 관리 이벤트에 해당하는 빈 시간을 제외하고 완전했습니다. 2000-2020년 기간의 평균 시간당 온도는 한랭 및 열 축적을 포함한 주요 농기후 변수를 계산하는 데 사용되었으며, 겨울에 잠재적으로 유해한 서리 및 비정상적인 열 현상의 가능성을 계산합니다. 스테이션당 완성 년 수는 스테이션마다 다릅니다: 스테이션에 따라 5년에서 21년(중앙값 = 20).
계절별 냉기 축적은 1월 28일부터 다음 해 XNUMX월 XNUMX일까지 계산되었습니다. 유타(Richardson et al., 1974) 및 동적(피쉬맨 외, 1987) 모델을 사용하여 이 계산을 수행했습니다. 각 계절의 열 축적은 Richardson(Richardson et al., 1974) 및 앤더슨(앤더슨 (Anderson) 등, 1986) 모델은 성장도 시간(GDH)의 결과를 제공합니다. 서리 및 비정상 열 이벤트의 확률은 주당 다음과 같이 계산되었습니다. 매주 최소 연속 1시간 동안 온도가 -25°C 아래로 떨어지면 서리 이벤트가 발생합니다. 그런 다음 특정 주에 서리 현상이 발생할 확률은 해당 주에 연구 기간 동안 한 번 이상 서리 현상이 발생한 횟수를 고려한 연수로 나눈 값으로 정의됩니다. 마찬가지로 온도가 1시간 이상 연속적으로 1°C 이상으로 상승하면 비정상 열 이벤트가 발생합니다. 그런 다음, 서리 현상에 대해 설명한 대로 비정상적 더위 발생 확률이 계산됩니다. 2월 10일부터 2주가 시작되었습니다. 서리 현상의 경우 5주에서 6주까지가 대표적인 잠재적인 위험주로 간주되었습니다. 범위의 첫 번째 주(즉, 5주에서 6-10주)는 따뜻한 지역에서 가장 위험한 기간이 될 것이고 나머지(즉, 49-8주에서 XNUMX주)는 추운 지역에서 중요한 기간이 될 것입니다. 비정상적인 열 이벤트의 경우 고려된 기간은 전년도의 XNUMX주차(XNUMX월 초)부터 이러한 이벤트가 이후 생산 문제와 관련된 조기 휴면 릴리스를 높일 수 있는 XNUMX일(XNUMX월 말) 범위였습니다.
미래 시나리오
미래 시나리오와 관련하여 AEMET(스페인 기상청)에서 계산한 온도 예측이 사용되었습니다. AEMET는 최근 몇 년 동안 전 세계 기후 모델(GCM)의 출력에 통계적 축소 기법을 적용하거나 유럽 프로젝트 또는 국제 이니셔티브를 통해 동적 축소 기법으로 생성된 정보를 사용하여 스페인 전역의 축소된 기후 변화 예측 세트를 생산해 왔습니다. PRUDENCE, ENSEMBLES 및 EURO-CORDEX(Amblar-Frances 외, 2018). 본 연구에서는 인공신경망을 기반으로 한 통계적 다운스케일링을 사용하여 예상되는 일별 기온(최고, 최저)을 사용하였다. 이것은 GCMs 모델 편향을 줄이면서 스페인의 현재 및 미래 시나리오에서 기후 예측을 생성하는 데 적합한 방법으로 평가되었습니다(Hernanz 등, 2022a,b) 5km 해상도의 그리드 위에 표시됩니다. 단기 및 중기 결과를 제공하기 위해 2025-2045(2035년으로 특성화) 및 2045-2065년(2055년으로 특성화)이라는 두 가지 시간적 지평이 고려되었습니다. 두 가지 대표적인 농도 경로, 즉 RCP4.5 및 RCP8.5가 고려되었습니다(반 Vuuren 외, 2011). 참고로 이 연구에서는 XNUMX개의 GCM이 사용되었습니다(표 1). 결과는 다음을 사용하여 제시되었습니다. 앙상블 방법론(세메노프와 스트라토노비치, 2010; 왈라치 외, 2018) 여기에서 모든 모델에 의해 계산된 예상 메트릭(예: 냉기 및 열 축적 또는 확률)의 평균 값이 후속 단계에서 사용되었습니다. 농기후 지수를 계산하기 위한 시간별 온도는 chillR 패키지를 사용하여 일일 온도에서 시뮬레이션되었습니다(2019년 루델링).
표 1
표 1. 이 연구에 사용된 지구 기후 모델 목록.
현재와 미래 시나리오의 농기후 변수를 비교하기 위해 기상 관측소의 실제 위치를 그리드에서 가장 가까운 지점과 비교했습니다. 기상 관측소에서 그리드에서 가장 가까운 지점까지의 최대, 최소 및 평균 거리는 각각 3.87, 0.26 및 2.14km였습니다. 모든 경우(현재 및 미래 시나리오)에서 고려된 기상 관측소 주변의 보간 영역(즉, 가장 가까운 기상 관측소에서 50km 이내)은 역 거리 가중 방법을 사용하여 계산되었습니다.
결과
냉각 축적
위에서 지적한 바와 같이 한랭 축적을 계산하는 데 두 가지 모델, 즉 Utah(냉장 단위)와 Dynamic 모델(부분)이 사용되었습니다. 모든 관측소에 대한 전체 기간 동안 총 누적 냉기의 평균값을 사용하여 두 지수 사이에 매우 높은 상관관계가 발견되었습니다(R2 = 0.95, 보충 그림 1). 따라서 결과는 그 중 하나만(부분)을 사용하여 표시됩니다. 그림 2 다른 고려 기간 동안 평균 냉기 부분의 공간 패턴을 보여줍니다. 현재 상황에서 Ebro Valley, 북부 Extremadura 및 지중해의 일부 내륙 지역과 같이 한랭 축적이 높은 지역(75개 이상)이 여러 지역에 있음을 알 수 있습니다. 지중해와 과달키비르 계곡에서만 60 부분 미만(일부 고립된 지역에서는 50 미만)의 한랭 축적이 있는 따뜻한 지역이 발견됩니다. 미래 시나리오는 따뜻한 지역, 북부 엑스트레마두라(Extremadura) 및 지중해의 일부 내륙 지역에서 축적된 한랭의 분명한 감소를 보여줍니다. Ebro Valley의 누적 한랭 감소는 해당 지역의 동쪽 부분에서 생성되는 반면 내부는 가장 비관적인 시나리오(예: 2055_RCP8.5)에서도 상당한 겨울 한랭을 누적할 것입니다. 예상대로 2055_RCP8.5 시나리오에서 겨울철 한랭 감소에 대한 지구 온난화의 영향이 더 강렬합니다. 보충 테이블 1-4 고려된 모든 미래 시나리오에서 모든 위치 및 모델에 대해 부분적으로 고려된 기간(1월 2000일부터 2020월 말까지)의 평균 냉기 축적을 보여줍니다. XNUMX개 모델의 출력 평균값과 비교를 위해 XNUMX-XNUMX년 기간 동안 등록된 누적 냉각수가 표시됩니다.
그림 2
그림 2. 현재 상황(대략 2000-2020), 두 가지 시간 범위(2025-2045 및 2045-2065) 및 두 가지 미래 시나리오(RCP4.5 및 RCP8.5)에 대한 스페인의 주요 석재 생산 지역의 냉각 축적.
예상 한랭 축적 감소가 현재 한랭 축적에 따라 위치에 유사한 영향을 미칠 것인지 확인하기 위해 현재 시나리오에서 평균 누적 부분으로 나누어 270개 기상 관측소의 분류를 수행했습니다. 60인분, 34개소), 중간집적(60~80인분, 121개소), 고집적(80인분 이상, 115개소)입니다. 그림 3 세 가지 유형의 위치에 대한 모든 시나리오에서 누적 부분의 상자 그림을 보여줍니다. 관측된 냉기 축적 감소는 각 시나리오에 따라 예상한 대로입니다. 현재 시나리오와 미래 시나리오 간의 중앙값 차이 측면에서 세 가지 유형의 위치가 동일한 동작을 나타내는 것으로 보입니다(즉, 낮은 축적 영역에서 백분율 손실이 더 높음). 그러나 데이터의 확산은 매우 다릅니다. 낮고 높은 냉각 축적 영역은 중간 영역보다 더 낮은 분산(분포의 하단에 일부 이상값 포함)을 나타내며, 이는 더 높은 분산을 나타내지만 이상값은 없습니다. 높은 한랭 축적 지역에 대한 이러한 이상값의 분석은 XNUMX가지 미래 시나리오 모두에 대한 이상값이 지중해 내부 위치(Játiva)에 해당한다는 것을 보여줍니다. 저온 축적 지역의 경우 모든 경우(현재 시나리오 포함)의 이상값은 해안 지중해 위치(Almería)에 해당합니다. 낮은 한랭 축적 지역의 분포 상한에 대한 이상치는 지중해의 내부 위치(즉, Montesa, Callosa de Sarriá 및 Murcia)에 해당하지만 예측이 현재보다 미래에 더 많은 한랭 축적을 예측하기 때문에 인공물일 수 있습니다. 대본. 기상 관측소의 실제 위치와 미래 예측을 위한 그리드에서 가장 가까운 지점 사이의 가능한 기후 차이로 인해 발생할 수 있습니다.
그림 3
그림 3. 현재 시나리오를 참조한 낮은(<60개 부분), 중간(60~80개 부분) 및 높은(>80개 부분) 냉각 축적 스테이션에 대한 모든 시나리오의 누적 냉각 상자 그림.
열 축적
열 축적은 한랭 축적과 유사하게 두 가지 모델(즉, Richardson 및 Anderson 모델)을 사용하여 계산되었습니다. 두 모델의 결과 간에도 높은 상관관계가 발견되었습니다(R2 = 0.998, 보충 그림 2). 따라서 Anderson 모델의 결과만을 사용하여 결과를 제시합니다. 그림 4 다른 고려 기간 동안 평균 GDH의 공간 패턴을 보여줍니다. GDH에 관한 모든 시나리오는 해당하는 냉기 축적 시나리오와 반비례하는 것으로 보입니다(그림 2). 한랭 축적이 적은 장소는 높은 열 축적을 나타내고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 미래 시나리오에서 냉기 축적이 감소함에 따라 열 축적은 각 영역에서 비례적으로 증가합니다. 예를 들어, 현재 및 2055_RCP8.5 시나리오에 대한 손실된 냉각 축적과 획득된 열 축적 간의 Pearson 상관 계수는 0.68(p-값 < 1e- 15).
그림 4
그림 4. 현재 상황(대략 2000-2020), 두 가지 시간 범위(2025-2045 및 2045-2065) 및 두 가지 미래 시나리오(RCP4.5 및 RCP8.5)에 대한 스페인의 주요 석재 생산 지역의 열 축적
한랭 축적의 경우와 마찬가지로 GDH 증가의 영향은 예상대로 2055_RCP8.5 시나리오에서 더 강렬합니다. 보충 테이블 5-8 고려된 모든 시나리오에서 모든 위치 및 모델에 대해 GDH에서 고려된 기간(1월 8일-2000월 2020일)의 평균 열 축적을 보여줍니다. XNUMX개 모델의 출력 평균값과 비교를 위해 XNUMX-XNUMX년 기간 동안 등록된 누적 열이 표시됩니다.
서리 및 비정상적인 열 이벤트 확률
위에서 정의한 서리 현상의 확률은 다음과 같습니다. 그림 5 현재 시나리오와 2_RCP10 및 2035_RCP4.5 시나리오에 대한 2055-8.5주 비교(확률 ≥ 10%만). 현재 상황에서는 특히 Ebro Valley 지역뿐만 아니라 북부 Extremadura 및 지중해 내륙 지역에서도 상당한 서리 발생 가능성이 기록되었습니다. 서리 확률은 예상대로 2주에서 10주로 감소하지만 Ebro Valley의 일부 특정 위치는 10주차에 여전히 상당한 서리 확률을 나타냅니다. 분석된 미래 시나리오는 그림 5 온도 상승 측면에서 각각 가장 낙관적(예: 2035_RCP4.5) 및 비관적(예: 2055_RCP8.5)입니다. Extremadura에서는 서리 발생 확률이 사라지고 모든 지역에서 감소하는 반면 Ebro Valley의 단지 감소된 지역과 지중해 내륙의 일부 고립된 지역은 10주차에도 10% 이상의 확률을 보여줍니다. 2주에서 10주. 놀랍게도, 2035_RCP4.5 및 2055_RCP8.5 시나리오는 서리 현상의 확률 측면에서 유사한 그림을 제시하여 Ebro 계곡과 일부 지중해 내륙 지역이 고려된 모든 시나리오에서 서리 현상을 겪을 것임을 나타냅니다.
그림 5
그림 5. 현재 2_RCP10 및 2035_RCP4.5 시나리오의 경우 2055주에서 8.5주 동안 스페인의 주요 석재 생산 지역에서 서리 현상이 발생할 확률.
토론 및 결론
이 연구는 스페인의 주요 돌과일 생산 지역을 해당 지역에 걸쳐 분포된 270개 기상 관측소의 과거 농기후 데이터(특히 온도)를 사용하여 특성화하고 결과를 두 개의 시간대 및 RCP 시나리오에서 미래 예측과 비교하려고 했습니다. 연구 지역은 돌과일(복숭아, 살구, 자두, 스위트 체리)의 재배에 관한 현재 및 미래의 결정이 주로 현재 생산 지역 내에서 내려질 것이라는 사실에 근거하여 선택되었습니다. 이러한 작물을 재배하기 위한 기술이 강력하게 설치되어 있습니다. 따라서 이 연구는 돌과일 재배를 위한 다른 미래의 잠재적 위치에 초점을 맞추지 않습니다.
주요 계산 변수, 즉 한랭 및 열 축적은 고려된 지역이 농기후 관점에서 매우 다양하고 기후 변화가 특히 중기적으로 가장 따뜻한 지역에서 중요한 영향을 미칠 것임을 나타냅니다. 둘 중 하나를 계산하는 데 사용된 모델(예: 한랭의 경우 유타와 다이나믹, 열 축적의 경우 Richardson과 Anderson)은 이전에 다음과 같이 발견된 매우 높은 상관 관계를 보여줍니다. Ruiz et al. (2007년, 2018).
지중해 지역의 이전 연구와 일치하는 중요한 한랭 축적 감소가 모든 지역에서 예상됩니다(Benmoussa 등, 2018, 2020; Rodríguez 등 2019; Delgado 등, 2021; 프라가와 산토스, 2021). 한랭축적 감소는 연구된 모든 지역에서 절대값에서 유사하지만, 가장 따뜻한 지역(예: 지중해 지역 및 Guadalquivir Valley)은 현재 상황이 이미 제한적이기 때문에 돌과일 재배 적합성 측면에서 훨씬 더 많은 영향을 받을 수 있습니다. 많은 품종. Ebro Valley 및 Extremadura와 같은 추운 지역에서는 한랭 축적 감소가 원칙적으로 계속 재배하는 데 장애가 되지 않지만 Extremadura 및 지중해의 일부 특정 추운 지역에서는 다른 추운 지역보다 한랭 축적 감소가 더 심합니다. 에 따르면, 그림 3, 현재 상황과 가까운 미래 사이에 냉기 축적의 급격한 감소가 관찰됩니다. 미세한(~5km) 사용된 그리드의 해상도가 이 효과의 원인이 될 수 있습니다. 예상 값과 실제 값 사이의 과장된 차이로 이어지는 불일치의 다른 가능한 원인은 축소 프로세스 동안 완전히 최소화되지 않은 나머지 GCM 모델 편향 또는 실제 시간당 온도(즉, 현재 시나리오) 및 예상 일일 최대 및 최소 온도(1990년 린빌) 미래 시나리오에 대한 것입니다. Rodríguez et al.은 가까운 장래에 유사한 급격한 감소를 관찰했는데, 스페인의 일부 지역에서 30-2021년 동안 최대 2050개의 냉각 부분이 감소할 것으로 예측했습니다(Rodríguez 등 2019), 이는 우리의 결과와 일치합니다. Benmoussaet al. (2020), Delgadoet al. (2021)및 프라가와 산토스 (2021) 또한 튀니지, 포르투갈, 아스투리아스(스페인 북부)의 역사적 시나리오와 미래 시나리오 사이의 급격한 하락도 보고했습니다. 우리의 경우와 마찬가지로 이러한 연구에서도 고려된 RCP에 관계없이 가까운 장래에 축적된 오한에 대한 중요한 차이가 나타나지 않음을 보여주었습니다. 한랭 축적과는 반대로, 열 축적은 모든 시나리오(특히 예상대로 2055_RCP8.5에서)에서 증가할 것이며, 그 발전은 한랭 축적의 반대 방향입니다. 이것은 에 의해서도 관찰되었다. 프라가와 산토스 (2021) 포르투갈.
수확량과 생산량에 중요한 영향을 미칠 수 있는 주에 서리 및 비정상 열 이벤트(예: 늦은 서리 또는 방생 방출 전 비정상적인 열 이벤트)의 확률도 계산되었습니다. 현재 시나리오에서 서리는 예상대로 추운 지역에서 더 자주 발생합니다. 지난 몇 년 동안 주요 주에 비정상적인 폭염이 지중해 지역에 집중되었지만 가능성은 매우 낮습니다. 이러한 변수에 대한 향후 추정은 석류 생산에 영향을 미칠 수 있는 몇 주 동안의 서리 현상을 보여줍니다(미란다 외, 2005; 줄리안 외, 2007) 세기가 진행됨에 따라 감소하고 이전 연구(레오리니 외, 2018). 그러나 Ebro Valley의 일부 지역과 지중해 지역의 특정 내부 위치는 가장 따뜻한 시나리오에서도 현재 몇 주 내에 상당한 수의 서리 현상을 겪을 것입니다(예: 2055_RCP8.5, 그림 5). 온도와 노출 시간의 관점에서 서리 현상의 정의는 현재 재배 품종의 계절적 단계와 밀접하게 관련되어 있습니다.미란다 외, 2005). 매우 낮은 CR에서 매우 높은 CR에 이르기까지 가능한 돌과일 품종의 다양성과 차가운 곳에서 따뜻한 곳까지 분석된 위치의 수를 감안할 때 특정 품종/위치의 서리 현상 정의를 설정하는 것은 이 연구에서 실현 가능하지 않습니다. 관련된 정보. 이러한 유형의 연구는 일반적으로 Loriteet al. (2020) 스페인 아몬드의 경우, Fernandezet al. (2020) 칠레에서 0개의 고려된 각 지역에서 재배되는 가장 대표적인 낙엽 과수 종의 개화 기간 동안 XNUMX°C 미만의 최저 온도를 계산한 사람, 또는 Parkeret al. (2021) 세 종(예: 아몬드, 아보카도, 오렌지)에 대해 서로 다른 온도와 계절적 단계를 고려했지만 세 가지 온도(0, -2 및 +2°C)와 노출 시간을 고려하여 해당 지역의 일반적인 특성화도 수행했습니다. -1°C와 최소 연속 2시간의 선택은 다른 연구를 가정할 수 있는 특정 품종에 대한 특정 피해를 관련시키기보다는 서리 현상의 진화를 특성화하는 것을 목표로 합니다. 이 정의는 전문가의 의견을 수렴하여 채택되었습니다. CR 및 HR 측면에서 다양한 품종과 이 연구에서 고려된 지역의 온도 체계의 다양성으로 인해, 우리는 품종/위치의 모든(또는 대부분) 조합이 그들의 phenological 단계에 따라 서리 피해를 받기 쉽습니다. 의사 결정을 위해 생산자는 최적의 결정을 내리기 위해 특정 상황(예: 품종/위치)에 가장 잘 맞는 지도를 선택해야 합니다. 일반적으로 따뜻한 지역 및/또는 조기 개화 품종은 고려된 범위의 더 이른 주와 관련이 있는 반면, 추운 지역 및/또는 늦은 개화 품종은 고려된 범위의 후반 주와 관련됩니다. 생산에 부정적인 영향을 미치는 조기 체취 방출을 증가시킬 수 있는 겨울의 비정상적인 열 이벤트(비티와 몬테레오네, 1995; 로드리고와 에레로, 2002; Ladwig 등, 2019), 과달키비르 계곡, 지중해 연안 지역을 중심으로 증가할 예정이며, XNUMX월 중순 또는 말에 에브로 계곡 일부 지역과 에스트레마두라 지역에서도 증가할 예정이다.그림 6). 이 메트릭의 정량화는 일반적으로 문헌에서 다루지 않지만 최근 몇 년 동안 관찰된 것처럼 따뜻한 지역에서 중요한 생산 문제를 유발할 수 있습니다. 다시 말하지만, 이러한 이벤트를 정의하기 위해 최소 연속 25시간 동안 49°C 이상을 설정하는 것은 전문가의 의견에 의해 동기가 부여되었습니다. 서리 사건의 확률과 유사하게, 우리는 재배종/위치의 모든(또는 대부분) 조합이 계절적 단계에 따라 이러한 사건의 영향을 받기 쉬운 주(8~XNUMX주)를 선택했습니다. 일반적으로 따뜻한 지역 및/또는 조기 개화 품종은 고려된 범위의 더 이른 주와 관련이 있는 반면, 추운 지역 및/또는 늦은 개화 품종은 고려된 범위의 후반 주와 관련됩니다.
이 연구에서 계산된 농기후 지표는 생산자가 적응적 관점에서 모든 생산 지역에서 가장 적합한 품종을 선택하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 각 품종에는 내생성을 깨는 CR이 있습니다.Campoy 등, 2011b; 파돈 외, 2020b). 미래 시나리오에서 예상되는 한랭 축적의 감소로 인해 현재 재배되는 품종이 특정 지역, 특히 이미 따뜻한 지중해 및 Guadalquivir Valley 지역의 CR을 충족하지 못할 수 있습니다. 이것은 세 가지 주요 측면, 즉 꽃 봉오리 방울(따라서 개화 불량), 개화 및 발아 지연, 두 과정 모두에서 균일성 부족으로 심각한 생산 문제로 이어지는 XNUMX가지 주요 측면에서 과일 나무에 영향을 미치는 불완전한 체취 방출을 포함합니다.Legave 등, 1983; 에레즈, 2000; 앳킨슨 외, 2013). 이 모든 것은 생산자에게 중요한 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. 이러한 맥락에서, 비록 현재 이용 가능한 정보가 돌과수에서 상대적으로 부족하지만 다른 품종에 대한 CR에 대한 지식은 중요합니다(파돈 외, 2020b), 복숭아(Maulión 외, 2014), 살구(루이즈 등, 2007), 자두 (루이즈 등, 2018), 그리고 달콤한 체리(앨버커키 외., 2008).
현재 상황에서 누적한랭이 60인분 이하인 지중해와 과달키비르 계곡과 같은 따뜻한 지역에서는 CR이 30~60인분의 조기숙성 품종이 재배된다. 이러한 품종에 대한 CR 이행은 분석된 모든 미래 시나리오에서 위험할 수 있습니다(그림 2). 다른 종/품종이 이 지역에 적응하도록 하려면 재배치가 필요할 수 있으며 일부 품종은 가까운 지역으로 이동해야 합니다(지중해 지역의 내부 구역 또는 Guadalquivir 계곡의 경우 Extremadura 쪽으로). 미래 시나리오에서도 CR이 충족되고 서리 위험이 감소할 것으로 예상되는 곳입니다. 이러한 맥락에서, 매우 낮은 CR을 갖는 품종의 도입 또는 개발은 기존 종/품종의 육종 프로그램에서 고려해야 할 중요한 대상이되며, 특히 현재 품종의 적응이 미래에 위험에 처할 따뜻한 지역에 적합합니다. 시나리오. 그렇지 않으면 이들 지역은 석류 생산과 관련된 생산 및 경제 활동을 유지할 수 없습니다. 이 외에도 최소한 국지적으로 이 지역의 한랭 축적 감소를 최소화하기 위해 다양한 농경 관행과 전략을 적용할 수 있습니다. CR을 수행하기 전에 내생성을 깨기 위해 생체 자극제를 적용하거나 다양한 휴면 단계에서 차양망을 사용하는 것은 돌과일 생산을 위한 따뜻한 지역에서 이미 설명되었습니다(길리어스와 뷰캐넌, 1981; 에레즈, 1987; Costa 외, 2004; 캄포이 외, 2010; 페트리 외, 2014), 이러한 기술을 보다 효과적으로 만들고 체계적인 사용을 촉진하기 위해서는 추가 연구와 최적화가 수행되어야 합니다. 대조적으로, Ebro Valley, 북부 Extremadura 및 지중해 지역의 일부 내륙 지역과 같은 가장 추운 생산 지역에서는 서리 현상이 더 적을 것으로 예상되어 현재보다 초기 품종을 허용할 수 있어 생존 가능한 품종의 수가 증가하고, 따라서 해당 지역에 긍정적인 경제적 결과를 가져다주는 시장에 대한 제안. 전반적으로 모든 생산 지역에서 현재 재배되는 품종을 고려하고 CR 이행의 가장자리에 있는 품종을 분석하여 대체 또는 이동하거나 위에서 설명한 관리 관행을 도입하여 새로운 기후 변화에 적응하는 것이 중요합니다. 시나리오.
열 축적과 관련하여 미래 시나리오는 고려된 모든 영역에서 이 변수의 증가를 예측합니다(그림 4). 온난한 지역과 중간 지역에서 이 변수는 한랭 축적만큼 결정적이지 않지만 계절에 적절한 영향을 주어 개화 날짜를 앞당겨 잠재적인 서리 피해 위험을 증가시킬 수 있습니다.모세데일 외, 2015; Unterberger 외, 2018; Ma et al., 2019). 추가 요점으로, 이 개화 진행에는 숙성 진행도 포함됩니다(페뉴엘라와 필렐라, 2001; Campoy 등, 2011b), 생산자는 전략적으로 제품을 시장에 출시하기 위해 이를 고려해야 합니다. 대조적으로, 추운 지역에서는 현재 상황에서 열 축적의 부족이 계통학적 발달과 과일 성장에 해를 끼칠 수 있습니다(파돈 외, 2020a). 이러한 현재 추운 지역은 미래 시나리오에 대한 예측된 열 축적 증가에 의해 선호될 것입니다. 에 나타낸 바와 같이 그림 6, 특히 Guadalquivir Valley 및 지중해 지역과 같은 따뜻한 지역에서 과일 나무가 아직 내생성을 방출하지 않은 날짜의 미래 시나리오에서 비정상적인 열 이벤트가 더 자주 발생할 것입니다. 이러한 현상은 CR이 부분적으로 덮일 때(약 60-70%) 매우 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 식물 및 개화 문제를 포함할 수 있는 불완전한 휴면 방출을 유도하고 과실 세트 및 수확량에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다(로드리고와 에레로, 2002; Campoy 등, 2011a).
어떤 경우든, 한랭 및 열 축적 체계의 변화는 모든 품종과 위치에 공통적인 영향을 미치지 않습니다. 왜냐하면 내생성 방출 또는 개화일 예측(교황 외 2014). 게다가, 매우 국지적 규모에서 위치의 농기후 특성화는 공간적 이질성으로 인해 데이터의 특정 보정이 필요할 수 있습니다(Lorite 외, 2020) 최적의 품종 선택과 관련하여 최선의 결정을 내립니다. 이 연구에서 제시된 결과는 석류 생산뿐만 아니라 La Rioja(Ebro Valley)의 포도나무 또는 기타 지역에서 매우 중요한 다른 온대 과일에도 유용할 수 있습니다. 이러한 결과는 생산자가 중장기적으로 최적의 전략적 결정(예: 품종 선택, 재배치 및 완화 관리 관행의 구현)을 내리는 데 도움이 되는 의사 결정 지원 시스템의 기초가 될 수 있습니다.
데이터 가용성 설명
연구에 제시된 원래의 기여는 기사에 포함되어 있습니다.보충 자료, 추가 문의는 교신저자에게 할 수 있습니다.
작성자 기여
MC, JG-B, JG 및 DR이 연구를 구상하고 설계했습니다. MC는 현재 시나리오에 대한 농기후 데이터를 제공했습니다. JAE는 미래 시나리오에 대한 계산을 수행했습니다. JAE와 DR은 원고의 주요 부분을 작성했습니다. JE는 기술적인 농업 측면에 대한 정보를 제공했습니다. JG는 이 연구에 자금을 지원한 혁신 프로젝트를 관리했습니다. 모든 저자는 문서를 수정하고 제출된 버전을 승인했습니다.
기금
재정 지원은 혁신 프로젝트 "기후 변화에 대한 석류 과일 부문의 적응"(REF: MAPA-PNDR 20190020007385)과 유럽 연합의 프레임워크인 H2020에 따라 지원되는 프로그램인 PRIMA를 통해 스페인 농어업 식품부가 제공했습니다. 연구 및 혁신을 위한 프로그램("AdaMedOr" 프로젝트, 스페인 과학 혁신부의 부여 번호 PCI2020-112113).
이해 상충
저자는이 연구가 잠재적 인 이해 상충으로 해석 될 수있는 상업적 또는 재정적 관계가없는 상태에서 수행되었다고 선언합니다.
발행자 노트
이 기사에 표현된 모든 주장은 전적으로 저자의 주장이며, 반드시 소속 기관 또는 출판사, 편집자 및 검토자의 주장을 대변하는 것은 아닙니다. 이 기사에서 평가할 수 있는 모든 제품 또는 해당 제조업체가 주장할 수 있는 주장은 게시자가 보증하거나 보증하지 않습니다.
감사의
스페인 운영 그룹 "기후 변화에 대한 석류 과일 부문의 적응"(FECOAM, FECOAV, ANECOOP, Frutaria, Basol Fruits, Fundación Universidad-Empresa de la Región de Murcia, Fundación Cajamar)의 모든 회원에게 감사드립니다. 프로젝트의 개발. AEMET의 웹페이지(http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos/cambio_climat/datos_diarios).
보충 자료
이 기사의 보충 자료는 다음에서 온라인으로 볼 수 있습니다. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.842628/full#supplementary-material
보충 그림 1 | 모든 기상 관측소의 현재 시나리오에 대한 평균 누적 부분과 냉각 단위 간의 상관 관계.
보충 그림 2 | 모든 기상 관측소의 현재 시나리오에 대한 Anderson 및 Richardson 모델에 대한 평균 누적 GDH 간의 상관 관계.
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: 벚나무, 석류 열매, 적응, 냉기 축적, 계절학, 서리 위험, 품종 선택, 농기후 지표
인용 : Egea JA, Caro M, García-Brunton J, Gambín J, Egea J 및 Ruiz D(2022) 현재 및 미래 기후 변화 시나리오에서 스페인의 주요 돌 과일 생산 지역에 대한 농기후 지표: 적응적 관점에서 시사점. 앞. 식물 과학. 13:842628. 도이: 10.3389/fpls.2022.842628
수신 : 23 12 월 2021; 수락 : 02 2022 일 수 있음;
게시 : 08 6월 2022.
편집자 :야마네 히사요, 교토 대학, 일본
에 의해 검토 :량궈, Northwest A&F University, 중국
키르티 라자고팔란, 미국 워싱턴주립대학교
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*일치: 호세 A. 에게아, jaegea@cebas.csic.es; 데이비드 루이즈, druiz@cebas.csic.es