Jose A. Egea1*, Manuel Caro2, Jesús García-Brunton2, Jesús Gambín 3, José Egea 1 in David Ruiz 1*
- 1Fruit Breeding Group, Department of Plant Breeding, CEBAS-CSIC, Murcia, Španija
- 2Murcia Institute of Agri-Food Research and Development, Murcia, Španija
- 3Poslovna šola ENAE, Univerza Murcia, Murcia, Španija
Pridelava koščičastega sadja ima v Španiji velik gospodarski pomen. Lokacije gojenja teh sadnih vrst (tj. breskev, marelice, slive in češnje) pokrivajo široka in podnebno raznolika geografska območja v državi. Podnebne spremembe že povzročajo povišanje povprečnih temperatur s posebno intenzivnostjo na nekaterih območjih, kot so sredozemska. Te spremembe povzročijo zmanjšanje akumulirane mrzlice, kar lahko močno vpliva na fenologijo Prunus vrste, kot je koščičasto sadje, npr. zaradi težav pri pokrivanju zahtev po hlajenju za prekinitev endodormancije, pojava poznih zmrzali ali nenormalnih zgodnjih visokih temperatur. Vsi ti dejavniki lahko resno vplivajo na pridelavo in kakovost sadja in zato povzročijo zelo negativne posledice s socialno-ekonomskega vidika v obstoječih regijah. Tako se v tem delu izvaja karakterizacija trenutnih območij pridelave v smislu agroklimatskih spremenljivk (npr. ohladitve in kopičenja toplote ter verjetnosti zmrzali in zgodnjih nenormalnih vročin), ki temelji na podatkih iz 270 vremenskih postaj za zadnjih 20 let, da bi ustvariti informativno sliko trenutnega stanja. Poleg tega so analizirane tudi prihodnje podnebne projekcije iz različnih globalnih podnebnih modelov (podatki pridobljeni iz Državne meteorološke agencije Španije – AEMET) do leta 2065 za dva scenarija reprezentativne poti koncentracije (tj. RCP4.5 in RCP8.5). Z uporabo trenutne situacije kot izhodišča in ob upoštevanju prihodnjih scenarijev je mogoče sklepati na informacije o trenutni in prihodnji prilagoditveni primernosti različnih vrst/kultivarjev za različna pridelovalna območja. Te informacije bi lahko bile osnova za orodje za podporo odločanju, ki bi različnim zainteresiranim stranem pomagalo pri sprejemanju optimalnih odločitev glede trenutnega in prihodnjega gojenja koščičastega sadja ali drugih vrst zmernega pasu v Španiji.
Predstavitev
Španija je ena glavnih svetovnih proizvajalk koščičastega sadja (tj. breskev, marelic, sliv in češenj) s povprečno letno proizvodnjo okoli 2 milijona ton. Pridelovanje teh sadežev ima v državi zelo pomembno gospodarsko vlogo, saj obsega okoli 140,260 ha (FAOSTAT, 2019). Glavna območja gojenja teh kultivarjev v Španiji se nahajajo na območjih z različnimi agroklimatskimi značilnostmi: od toplih območij, kot sta dolina Guadalquivir in velik del sredozemskega območja, do hladnih območij, kot je severna Extremadura, dolina Ebro in nekatere notranje lokacije sredozemskega območja. (glej Slika 1). Ker ti pridelki potrebujejo dovolj zimskega hlajenja, da prekinejo endodormanco, da se izognejo težavam pri pridelavi (Atkinson et al., 2013)Campoy et al., 2011b; Luedeling et al., 2011; Luedeling, 2012; Julian et al., 2007; Guo in sod., 2015; 2019; Chmielewski et al., 2018) in (iv) izbrati najboljše kmetijske prakse in tehnologije za ublažitev učinkov podnebnih sprememb (Campoy et al., 2010; Mahmood et al., 2018).
Zahteve po hlajenju in toploti (Fadón et al., 2020b) ali stopnjo poškodb zaradi zmrzali (Miranda in drugi, 2005) trenutno gojenih vrst/kultivarjev je mogoče povezati z agroklimatskimi metrikami na različnih območjih za izgradnjo orodij za odločanje, ki proizvajalcem in drugim zainteresiranim stranem pomagajo oblikovati optimalno proizvodno in gospodarsko politiko za srednji in dolgi rok. Razpoložljiva orodja za modeliranje za obdelavo velikih serij podnebnih in fenoloških že služijo kot osnova za izdelavo zgoraj omenjenih orodij za odločanje (Luedeling, 2019; Luedeling et al., 2021; Miranda in drugi, 2021). Podnebne projekcije v sredozemskem bazenu razkrivajo, da so učinki globalnega segrevanja lahko še posebej hudi na tem območju (Giorgi in Lionello, 2008; MedECC, 2020; IPCC, 2021), zato so predvideni ukrepi ključnega pomena, da se izognemo prihodnjim proizvodnim težavam, ki bi lahko resno vplivale na gospodarstvo določenih regij, kot so tiste, predstavljene v tej študiji (Olesen in Bindi, 2002; Benmoussa et al., 2018).
Različne raziskave so ugotovile negativen vpliv globalnega segrevanja na pridelavo sadja in oreščkov zmernega podnebja v različnih regijah po vsem planetu. Glavni vzroki so povezani z zmanjšanjem zimskega mraza, čeprav se v nekaterih študijah upošteva tudi povečanje tveganja za pozebo zaradi pričakovanega pospešenega cvetenja. Na primer, Fernandez et al. napovedal zmanjšanje zimske ohladitve, potrebne za pridelavo listavcev v Čilu, s pričakovanimi negativnimi vplivi na severnih območjih države. Hkrati so predvideli znatno zmanjšanje verjetnosti zmrzali v najbolj verjetnem obdobju brstenja sadnega drevja listavcev za vsa obravnavana mesta (Fernandez et al., 2020); Lorite et al. analizirali pojave, kot so pomanjkanje zimskega mraza, nevarnost zmrzali in topli pogoji med cvetenjem na Iberskem polotoku za nekatere sorte mandljev, ki povezujejo podnebne projekcije in fenološke informacije. Ugotovili so, da bo na splošno (in odvisno od obravnavane sorte) (i) pomanjkanje zimske ohladitve bolj izrazito na sredozemski obali in v dolini Guadalquivir, (ii) topli pogoji med cvetenjem bodo intenzivnejši v osrednjem planoti in dolini Ebro ter (iii) tveganje zmrzali se bo zmanjšalo na določenih območjih severne planote in severnih hribovitih območij (Lorite et al., 2020). Benmoussa et al. napovedano pomembno prihodnje zmanjšanje zimskega mraza v Tuniziji, ki lahko znatno vpliva na pridelavo nekaterega sadja in oreščkov. Na primer, po najbolj pesimističnem scenariju bi lahko bile uspešne samo sorte mandljev z nizkim hlajenjem. Po drugih scenarijih bi lahko bile nekatere sorte pistacij in breskev dolgoročno uspešne za severozahodni del države (Benmoussa et al., 2020); Fraga in Santos sta upoštevala prihodnje hlajenje in akumulacijo toplote ter njun vpliv na pridelavo različnega sadja na Portugalskem. Predvidevajo močno zmanjšanje zimskega hlajenja, ki bo resneje prizadelo najbolj notranje regije države. Zmanjšanju ohlajevanja bodo še posebej izpostavljena severna območja pridelave jabolk. Avtorji so predvideli tudi povečanje akumulacije toplote, z večjim vplivom na južnih in obalnih območjih države. Poudarili so, da lahko to dejstvo poveča tveganje poškodb zaradi zmrzali zaradi napredovanja fenoloških faz (Rodríguez in sod., 2019, 2021; Fraga in Santos, 2021) je primerjal trenutni položaj proizvodnih območij nekaterih vrst sadja v zmernem pasu v Španiji s prihodnjimi scenariji podnebnih sprememb glede kopičenja mraza. Na nekaterih območjih (npr. na jugovzhodu ali območju Gualdalquivirja) so napovedali pomembne izgube zaradi mraza celo v bližnji prihodnosti. Za daljno prihodnost (> 2070) so ti avtorji navedli, da lahko ob upoštevanju sedanjih pridelovalnih območij pomanjkanje mraza resno prizadene sorte sliv, mandljev in jabolk (Rodríguez in sod., 2019, 2021).
V tej študiji smo z uporabo podatkov iz 270 vremenskih postaj v obdobju 2000–2020 ocenili glavne agroklimatske spremenljivke, povezane s prilagajanjem koščičastega sadja v različnih regijah v Španiji, vključno s tistimi, kjer poteka najpomembnejša proizvodnja koščičastega sadja. To spremljajo prihodnje temperaturne projekcije za oceno razvoja mraza in akumulacije toplote ter prihodnjih verjetnosti zmrzali in zgodnjih nenormalnih vročin v primerjavi s trenutnim stanjem. Ti podatki so lahko zelo koristni pri sprejemanju optimalnih odločitev glede postavitve novih sadovnjakov, selitve obstoječih ali izbire optimalnih sort za dolgoročno ustvarjanje dobička.
Glavni prispevek te študije je, da smo hkrati analizirali različne agroklimatske spremenljivke, povezane s prilagoditvijo koščičarjev. Ne le kopičenje mraza za izpolnjevanje CR, kot je bilo izvedeno v študiji Rodríguez et al. (2019, 2021) ampak tudi akumulacija toplote za pravilno cvetenje, nevarnosti zmrzali in spremenljivka, ki je redko kvantificirana v literaturi: verjetnost nenormalnih toplotnih dogodkov pozimi, ki lahko povečajo sproščanje endodormante z negativnim vplivom na pridelavo sadja, kakovost in pridelek, kot je bilo ugotovljeno opažena v toplih območjih v zadnjih letih. Uporabili smo podatke iz zelo goste mreže vremenskih postaj, ki zagotavljajo natančne meritve za trenutno situacijo. Osredotočili smo se na sedanja proizvodna območja, saj se bodo odločitve glede prilagajanja segrevanju verjetno sprejemale na tistih območjih, kjer so ustrezne tehnologije in znanje dobro uveljavljeni. Na takšnih območjih bi selitev posevkov povzročila nezaželene socialno-ekonomske posledice in upad prebivalstva. Poleg tega smo za karakterizacijo trenutne situacije namesto ocenjenih uporabili dejanske urne temperature, kar daje večjo natančnost rezultatom v primerjavi z drugimi študijami, kjer so urne temperature interpolirane iz dnevnih. Uporabljena ločljivost (∼5 km) je manjša kot v drugih podobnih študijah v Španiji (Rodríguez in sod., 2019, 2021; Lorite et al., 2020) in pomaga pri sprejemanju odločitev tudi na lokalni ravni.
Materiali in metode
Podnebni podatki in agroklimatske spremenljivke
Podnebni podatki iz 340 vremenskih postaj, ki se nahajajo na glavnih območjih pridelave koščičastega sadja v Španiji (glej Slika 1) so bili uporabljeni za oceno agroklimatskih meritev. Podatki so obsegali glavne podnebne spremenljivke, vključno s srednjo, najvišjo in najnižjo temperaturo (°C), relativno vlažnostjo (%), količino padavin (mm), evapotranspiracijo (ETo, mm) in sončnim obsevanjem (W/m2). Na nekaterih obravnavanih postajah so bile najdene nepopolne evidence in težave. Po uporabi španske uredbe (UNE 500540, 2004), je bilo izbrano končno število 270 postaj. Podatki o urnih temperaturah so bili popolni, razen praznih ur, ki so ustrezale vzdrževalnim dogodkom, ki niso bili izpolnjeni, saj so predstavljali zanemarljiv odstotek skupnega. Srednje urne temperature v obdobju 2000–2020 so bile uporabljene za izračun glavnih agroklimatskih spremenljivk, vključno s hladno in toplotno akumulacijo ter verjetnostjo potencialno škodljive zmrzali in nenormalnih vročin pozimi. Število polnih let na postajo se razlikuje glede na postajo: od 5 do 21 let (mediana = 20), odvisno od postaje.
Akumulacija mraza za vsako sezono je bila izračunana od 1. novembra do 28. februarja naslednjega leta. Utah (Richardson et al., 1974) in dinamično (Fishman et al., 1987) modeli so bili uporabljeni za izvedbo tega izračuna. Akumulacija toplote za vsako sezono je bila izračunana od 1. januarja do 8. aprila (približno 14 tednov) z uporabo Richardsonovega (Richardson et al., 1974) in Anderson (Anderson et al., 1986), ki zagotavljajo rezultate v naraščajočih diplomskih urah (GDH). Verjetnosti pojava zmrzali in nenormalne vročine so bile izračunane na teden, kot sledi: za vsak teden se pojavi zmrzal, če temperatura pade pod –1 °C v vsaj treh zaporednih urah. Nato je verjetnost pojava zmrzali v določenem tednu definirana kot število primerov, ko je ta teden imel vsaj en dogodek zmrzali v študijskem obdobju, deljeno s številom obravnavanih let. Podobno se pojavi nenormalna vročina, če se temperatura vsaj tri zaporedne ure dvigne nad 25 °C. Nato se izračuna verjetnost pojava nenormalnih vročin, kot je razloženo za zmrzali. Prvi teden se je začel 1. januarja. Za dogodke zmrzali so bili tedni od 1 do 2 obravnavani kot reprezentativni potencialno nevarni tedni. Prvi tedni v razponu (tj. teden 10 do teden 2–5) bi bili najnevarnejši v toplih območjih, medtem ko bi bili ostali (tj. tedni 6–5 do teden 6) kritični v hladnih območjih. Za nenormalne vročine je bilo obravnavano obdobje od 10. tedna prejšnjega leta (začetek decembra) do 49. tedna (konec februarja), ko bi lahko ti dogodki spodbudili zgodnje sproščanje v mirovanju, povezano s kasnejšimi težavami pri proizvodnji.
Prihodnji scenariji
Glede prihodnjih scenarijev so bile uporabljene temperaturne projekcije, ki jih je izračunala španska državna meteorološka agencija (AEMET). AEMET je v zadnjih letih izdelal nabor referenčnih zmanjšanih projekcij podnebnih sprememb nad Španijo bodisi z uporabo tehnik statističnega zmanjševanja rezultatov globalnih podnebnih modelov (GCM) bodisi z uporabo informacij, ustvarjenih s tehnikami dinamičnega zmanjševanja prek evropskih projektov ali mednarodnih pobud. kot so PRUDENCE, ENSEMBLES in EURO-CORDEX (Amblar-Francés et al., 2018). V tej študiji smo uporabili predvidene dnevne temperature (tj. najvišje in najnižje) z uporabo statističnega zmanjšanja na podlagi umetnih nevronskih mrež. To je bilo ocenjeno kot primerna metoda za izdelavo podnebnih projekcij v sedanjih in prihodnjih scenarijih v Španiji, hkrati pa zmanjša pristranskost modela GCM (Hernanz et al., 2022a,b) v mreži z ločljivostjo 5 km. Za zagotovitev kratkoročnih in srednjeročnih rezultatov sta bili upoštevani dve časovni obzorji, in sicer 2025–2045 (za katero je značilno leto 2035) in 2045–2065 (za katero je značilno leto 2055). Upoštevani sta bili dve reprezentativni koncentracijski poti, tj. RCP4.5 in RCP8.5 (van Vuuren et al., 2011). Omeniti velja, da je bilo v tej študiji uporabljenih enajst GCM (Tabela 1). Rezultati so bili predstavljeni z uporabo ansambel metodologija (Semenov in Stratonovič, 2010; Wallach et al., 2018), kjer so bile povprečne vrednosti predvidenih meritev (npr. akumulacija hlajenja in toplote ali verjetnosti), izračunane z vsemi modeli, uporabljene v naslednjih korakih. Urne temperature za izračun agroklimatskih indeksov so bile simulirane iz dnevnih s paketom chillR (Luedeling, 2019).
Tabela 1
TABELA 1. Seznam globalnih podnebnih modelov, uporabljenih v tej študiji.
Za primerjavo agroklimatskih spremenljivk v sedanjem in prihodnjem scenariju smo dejanske lokacije vremenskih postaj primerjali z njihovimi najbližjimi točkami iz mreže. Največja, najmanjša in povprečna razdalja od vremenskih postaj do njihovih najbližjih točk v mreži je bila 3.87, 0.26 oziroma 2.14 km. V vseh primerih (trenutni in prihodnji scenariji) je bilo interpolirano območje okoli obravnavanih vremenskih postaj (tj. največ 50 km oddaljeno od najbližje vremenske postaje) izračunano z metodo inverznega uteževanja razdalje.
Rezultati
Kopičenje mraza
Kot je bilo poudarjeno zgoraj, sta bila za izračun akumulacije hladu uporabljena dva modela, in sicer Utah (v hladilnih enotah) in dinamični model (v porcijah). Z uporabo srednjih vrednosti skupne akumulirane ohladitve v celotnem obdobju za vse postaje je bila ugotovljena zelo visoka korelacija med obema indeksoma (R2 = 0.95, Dodatna slika 1). Zato so rezultati predstavljeni samo z enim od njih (porcij). Slika 2 prikazuje prostorske vzorce srednjih delov ohlajanja v različnih obravnavanih obdobjih. V trenutni situaciji lahko vidimo, da obstaja več geografskih območij z visoko akumulacijo mraza (≥75 delov), kot so dolina Ebro, severna Extremadura in nekatera notranja območja v Sredozemlju. Le v Sredozemlju in dolini Guadalquivirja najdemo topla območja z akumulacijo mraza pod 60 deleži (celo pod 50 na nekaterih izoliranih območjih). Prihodnji scenariji kažejo jasno zmanjšanje akumuliranega mraza v toplih območjih, v severni Extremaduri in nekaterih notranjih območjih Sredozemlja. Zmanjšanje akumulirane ohladitve v dolini Ebro bo nastalo v vzhodnem delu tega območja, medtem ko bo notranjost akumulirala znatno zimsko ohladitev tudi po najbolj pesimističnem scenariju (npr. 2055_RCP8.5). Učinki globalnega segrevanja zaradi zmanjšanja zimske ohladitve so po pričakovanjih intenzivnejši v scenariju 2055_RCP8.5. Dodatne tabele 1-4 prikazujejo povprečno kopičenje mraza v obravnavanem obdobju (od 1. novembra do konca februarja) po delih za vse lokacije in modele v vsakem obravnavanem prihodnjem scenariju. Prikazana je povprečna vrednost izhodov enajstih modelov, za primerjavo pa tudi registrirana akumulirana ohladitev za obdobje 2000–2020.
Slika 2
SLIKA 2. Akumulacija ohlajanja v glavnih območjih proizvodnje kamna v Španiji za trenutno stanje (približno 2000–2020), dva časovna obzorja (2025–2045 in 2045–2065) in dva prihodnja scenarija (RCP4.5 in RCP8.5).
Da bi preverili, ali bo imel pričakovani padec akumulacije mraza podoben vpliv na lokacije glede na njihovo trenutno akumulacijo mraza, je bila izvedena klasifikacija 270 vremenskih postaj, ki so bile razdeljene glede na povprečne akumulirane deleže v trenutnem scenariju: nizka akumulacija (< 60 porcij, 34 postaj), srednja akumulacija (med 60 in 80 porcijami, 121 postaj) in visoka akumulacija (nad 80 porcij, 115 postaj). Slika 3 prikazuje okvirne ploskve zbranih deležev v vsakem scenariju za tri vrste lokacij. Opaženi upad kopičenja mraza je pričakovan glede na vsak scenarij. Kar zadeva razlike v srednjih vrednostih med trenutnim in prihodnjim scenarijem, se zdi, da se tri vrste lokacij obnašajo enako (kar pomeni, da so odstotne izgube višje na območjih z nizko akumulacijo). Vendar je širjenje podatkov zelo različno. Območja nizkega in visokega kopičenja mraza kažejo nižjo disperzijo (z nekaterimi izstopajočimi vrednostmi na spodnjem delu porazdelitve) kot srednja območja, ki predstavljajo večjo razpršenost, vendar brez izstopajočih vrednosti. Analiza teh odstopanj za območja z visoko akumulacijo mraza razkriva, da odstopanje za vse štiri prihodnje scenarije ustreza notranji lokaciji v Sredozemlju (Játiva). Pri območjih z nizko akumulacijo mraza odstopanje v vsakem primeru (vključno s trenutnim scenarijem) ustreza obalni sredozemski lokaciji (Almería). Odstopanja za najvišji del porazdelitve na območjih z nizko akumulacijo mraza ustrezajo notranjim lokacijam v Sredozemlju (tj. Montesa, Callosa de Sarriá in Murcia), čeprav so lahko artefakti, saj projekcije napovedujejo več akumulacije mraza v prihodnosti kot v sedanjem scenarij. Lahko jih povzročijo možne podnebne razlike med dejansko lokacijo vremenskih postaj in njihovo najbližjo točko v mreži za prihodnje projekcije.
Slika 3
SLIKA 3. Grafični prikazi akumuliranega hlajenja v vseh scenarijih za nizke (<60 porcij), srednje (med 60 in 80 porcij) in visoke (>80 porcij) akumulacijske postaje za hlajenje, ki se nanašajo na trenutni scenarij.
Akumulacija toplote
Akumulacija toplote je bila izračunana z uporabo dveh modelov (tj. modela Richardson in Anderson) podobno kot akumulacija mraza. Ugotovljena je bila tudi visoka korelacija med rezultati obeh modelov (R2 = 0.998, Dodatna slika 2). Zato so rezultati predstavljeni samo z rezultati Andersonovega modela. Slika 4 prikazuje prostorske vzorce povprečnega GDH v različnih obravnavanih obdobjih. Zdi se, da so vsi scenariji v zvezi z GDH v obratni korelaciji z njihovimi ustreznimi scenariji kopičenja mraza (Slika 2). Mesta, kjer je akumulacija mraza majhna, imajo visoko akumulacijo toplote in obratno. Ker se kopičenje hladu v prihodnjih scenarijih zmanjšuje, se kopičenje toplote sorazmerno poveča na vsakem območju. Na primer, Pearsonov korelacijski koeficient med akumulacijo izgubljenega hlajenja in pridobljeno akumulacijo toplote za trenutni scenarij in scenarij 2055_RCP8.5 je 0.68 (p-vrednost < 1e-15).
Slika 4
SLIKA 4. Akumulacija toplote v glavnih proizvodnih območjih kamna v Španiji za trenutno stanje (približno 2000–2020), dva časovna obzorja (2025–2045 in 2045–2065) in dva prihodnja scenarija (RCP4.5 in RCP8.5)
Tako kot v primeru kopičenja mraza so učinki povečanja GDH intenzivnejši v scenariju 2055_RCP8.5, kot je bilo pričakovano. Dodatne tabele 5-8 prikazujejo povprečno akumulacijo toplote v obravnavanem obdobju (1. januar–8. april) v GDH za vse lokacije in modele v vsakem obravnavanem scenariju. Prikazana je srednja vrednost izhodov enajstih modelov ter za primerjavo registrirana akumulirana toplota za obdobje 2000–2020.
Verjetnosti dogodkov zmrzali in nenormalne vročine
Verjetnost dogodkov zmrzali, kot je opredeljeno zgoraj, je prikazana v Slika 5 primerjava tednov 2–10 za trenutni scenarij ter scenarija 2035_RCP4.5 in 2055_RCP8.5 (samo verjetnosti ≥ 10 %). V trenutnih razmerah je bila velika verjetnost zmrzali zabeležena zlasti na območjih doline Ebro, pa tudi v severni Extremaduri in notranjih območjih Sredozemlja. Verjetnost zmrzali se zmanjša od 2. do 10. tedna, kot je bilo pričakovano, vendar nekatere določene lokacije v dolini Ebro še vedno predstavljajo veliko verjetnost zmrzali v 10. tednu. Analizirani prihodnji scenariji v Slika 5 sta najbolj optimistična (tj. 2035_RCP4.5) oziroma pesimistična (tj. 2055_RCP8.5) glede dviga temperature. Verjetnost pojava zmrzali izgine od Extremadure in se zmanjša na vseh območjih, medtem ko le zmanjšana območja doline Ebro in nekatera izolirana območja v notranjem Sredozemlju kažejo verjetnost nad 10 % celo v 10. tednu. Tako kot v trenutni situaciji se verjetnost zmrzali zmanjša od tedni od 2 do 10. Zanimivo je, da scenarija 2035_RCP4.5 in 2055_RCP8.5 predstavljata podobne slike glede verjetnosti zmrzali, kar razkriva, da bodo dolina Ebro in nekatere notranje sredozemske lokacije podvržene zmrzali v vseh obravnavanih scenarijih.
Slika 5
SLIKA 5. Verjetnost pojava zmrzali na glavnih območjih proizvodnje kamna v Španiji za tedne 2 do 10 za trenutne scenarije 2035_RCP4.5 in 2055_RCP8.5.
Razprava in sklep
Ta študija je poskušala opisati glavna območja proizvodnje koščičastega sadja v Španiji z uporabo zgodovinskih agroklimatskih podatkov (zlasti temperatur) iz 270 vremenskih postaj, razporejenih po teh območjih, in primerjati rezultate s prihodnjimi projekcijami v dveh časovnih obdobjih in scenarijih RCP. Območja študija so bila izbrana na podlagi dejstva, da bodo sedanje in prihodnje odločitve glede gojenja koščičarjev (tj. breskev, marelic, sliv in češenj) večinoma sprejete znotraj sedanjih pridelovalnih območij, kjer bodo znanje in tehnologija za gojenje teh pridelkov je močno nameščena. Zato se ta študija ne osredotoča na druge prihodnje potencialne lokacije za gojenje koščičastega sadja.
Glavni izračunani spremenljivki, to sta hlad in akumulacija toplote, razkrivata, da so obravnavana območja z agroklimatskega vidika precej raznolika in da bodo podnebne spremembe imele pomemben vpliv predvsem v najtoplejših območjih tudi srednjeročno. Modeli, uporabljeni za izračun katerega koli od njih (tj. Utah in Dynamic za hlajenje ter Richardson in Anderson za akumulacijo toplote), kažejo zelo visoke korelacije, kot je prej ugotovil Ruiz et al. (2007, 2018).
Na vseh območjih je predvideno pomembno zmanjšanje kopičenja mraza, kar se ujema s prejšnjimi študijami na sredozemskih območjih (Benmoussa et al., 2018, 2020; Rodríguez in sod., 2019; Delgado et al., 2021; Fraga in Santos, 2021). Zmanjšanje akumulacije mraza bo podobno v absolutnih vrednostih v vseh proučevanih regijah, vendar so najtoplejše (tj. Sredozemsko območje in dolina Guadalquivir) lahko veliko bolj prizadete v smislu primernosti gojenja koščičastega sadja, saj je njihovo trenutno stanje že omejitev za veliko kultivarjev. V hladnih območjih, kot sta dolina Ebro in Extremadura, zmanjšanje akumulacije mraza načeloma ne bo ovira za nadaljevanje gojenja, čeprav bo na nekaterih določenih hladnih lokacijah v Extremaduri in Sredozemlju upad akumulacije mraza intenzivnejši kot na drugih hladnih lokacijah. Opozoriti je treba, da glede na Slika 3opazimo nenaden padec kopičenja mraza med trenutno situacijo in bližnjo prihodnostjo. Vzrok za ta učinek je lahko ločljivost uporabljene mreže, tudi če je dobra (~5 km). Drugi možni viri neskladij, ki vodijo do pretiranih razlik med predvidenimi in dejanskimi vrednostmi, so lahko preostale pristranskosti modela GCM, ki med postopkom zmanjševanja velikosti niso popolnoma zmanjšane, ali dejstvo, da primerjamo izračune, izvedene z dejanskimi urnimi temperaturami (tj. trenutnimi scenarij) in izračuni, izvedeni z idealiziranimi temperaturnimi krivuljami, ki izhajajo iz predvidenih dnevnih najvišjih in najnižjih temperatur (Linvill, 1990) za prihodnje scenarije. Podobne nenadne padce v bližnji prihodnosti so opazili tudi Rodríguez et al., ki so napovedali zmanjšanje do 30 porcij za hlajenje za obdobje 2021–2050 na nekaterih lokacijah v Španiji (Rodríguez in sod., 2019), kar se ujema z našimi rezultati. Benmoussa et al. (2020), Delgado et al. (2021)in Fraga in Santos (2021) poroča tudi o nenadnih padcih med zgodovinskim in prihodnjim scenarijem v Tuniziji, na Portugalskem oziroma v Asturiji (severna Španija). Tako kot v našem primeru so tudi te študije pokazale, da se v bližnji prihodnosti ne pojavijo pomembne razlike za akumulirano ohlajanje, ne glede na obravnavani RCP. V nasprotju s kopičenjem mraza se bo kopičenje toplote povečalo v vseh scenarijih (zlasti v 2055_RCP8.5, kot je pričakovano), njegov razvoj pa je obraten razvoju kopičenja mraza. To je opazil tudi Fraga in Santos (2021) za Portugalsko.
Izračunane so bile tudi verjetnosti zmrzali in nenormalnih vročin v tednih, ko lahko pomembno vplivajo na pridelek in proizvodnjo (npr. pozna zmrzal ali nenormalna vročina pred sproščanjem endodormante). Za trenutni scenarij so zmrzali pogostejši v hladnih območjih, kot je pričakovano. Nenormalni vročinski dogodki v ključnih tednih so bili v zadnjih letih skoncentrirani na območju Sredozemlja, vendar z zelo nizko verjetnostjo. Prihodnje ocene za te spremenljivke kažejo, da lahko pride do zmrzali v tednih, kjer lahko vpliva na proizvodnjo koščičastega sadja (Miranda in drugi, 2005; Julian et al., 2007) se bo zmanjševalo z napredovanjem stoletja in bo manj pogosto za RCP8.5, kar se ujema s prejšnjimi študijami (Leolini et al., 2018). Vendar bodo nekatera območja doline Ebro in določene notranje lokacije sredozemskih območij še vedno izpostavljena znatnemu številu pojavov zmrzali v trenutnih tednih, tudi po najtoplejšem scenariju (tj. 2055_RCP8.5, Slika 5). Opredelitev dogodka zmrzali v smislu temperature in časa izpostavljenosti je tesno povezana s fenološko fazo obstoječe sorte (Miranda in drugi, 2005). Glede na veliko različnih možnih kultivarjev koščičastega sadja, od zelo nizkega do zelo visokega CR, in števila analiziranih lokacij, od hladnih do toplih, določitev definicij zmrzali za posamezne sorte/lokacije v tej študiji ni izvedljiva zaradi ogromne količine informacije. Te vrste študij se običajno izvajajo z uporabo nekaj lokacij in/ali sort, kot je tista, ki jo izvaja Lorite et al. (2020) za mandlje v Španiji, Fernandez et al. (2020) v Čilu, ki je izračunal najnižje temperature pod 0 °C v obdobju cvetenja najbolj reprezentativnih vrst listavcev sadnega drevja, ki se gojijo na vsakem od devetih obravnavanih območij, ali Parker et al. (2021) ki je upošteval različne temperature in fenološke stopnje za tri vrste (tj. mandlje, avokado in pomaranče), opravil pa je tudi splošno karakterizacijo območja z upoštevanjem treh temperatur (0, −2 in +2 °C) in časa izpostavljenosti. Cilj naše izbire −1 °C in vsaj treh zaporednih ur je opredeliti razvoj dogodkov zmrzali, namesto da bi povezali specifično škodo z določenimi kultivarji, kar bi predvidevalo drugačno študijo. Ta opredelitev je bila sprejeta po pridobitvi mnenj strokovnjakov. Zaradi velikega števila kultivarjev glede CR in HR ter raznolikosti temperaturnih režimov na obravnavanih območjih v tej raziskavi smo izbrali tiste tedne (od 2 do 10), kjer bi lahko bile vse (ali večina) kombinacij sorta/lokacija. dovzetni za poškodbe zaradi zmrzali glede na njihovo fenološko fazo. Za namene odločanja morajo proizvajalci izbrati zemljevid, ki najbolje ustreza njihovi posebni situaciji (tj. kultivar/lokacija), da sprejmejo optimalno odločitev. Na splošno bodo topla območja in/ali zgodnje cvetoče sorte povezane s prejšnjimi tedni v obravnavanem območju, medtem ko bodo hladna območja in/ali pozno cvetoče sorte povezane s poznejšimi tedni v obravnavanem območju. Nenormalni vročinski dogodki pozimi, ki lahko povečajo zgodnje sproščanje endodormante, kar negativno vpliva na proizvodnjo (Viti in Monteleone, 1995; Rodrigo in Herrero, 2002; Ladwig et al., 2019), se bo povečala predvsem v dolini Guadalquivir, obalnih sredozemskih območjih ter tudi v Extremaduri in nekaterih območjih doline Ebro sredi ali konec februarja (Slika 6). Kvantifikacija te metrike običajno ni obravnavana v literaturi, vendar lahko povzroči pomembne težave pri proizvodnji v toplih območjih, kot je bilo opaženo v zadnjih letih. Tudi nastavitev 25 °C ali več za vsaj tri zaporedne ure za opredelitev takega dogodka je bila motivirana z mnenji strokovnjakov. Podobno kot pri verjetnosti pojava zmrzali smo izbrali tiste tedne (od 49 do 8), kjer so lahko vse (ali večina) kombinacij kultivarja/lokacije dovzetne za vpliv teh dogodkov glede na njihovo fenološko fazo. Na splošno bodo topla območja in/ali zgodnje cvetoče sorte povezane s prejšnjimi tedni v obravnavanem območju, medtem ko bodo hladna območja in/ali pozno cvetoče sorte povezane s poznejšimi tedni v obravnavanem območju.
Agroklimatske metrike, izračunane v tej študiji, proizvajalcem zagotavljajo dragocene informacije za izbiro najprimernejših kultivarjev na vsakem proizvodnem območju s prilagodljivega vidika. Vsaka sorta ima svoje CR za prekinitev endodormancije (Campoy et al., 2011b; Fadón et al., 2020b). Zmanjšanje kopičenja mraza, kot je predvideno v prihodnjih scenarijih, lahko povzroči, da trenutno gojene sorte ne izpolnjujejo svojega CR na določenih območjih, zlasti na območjih Sredozemlja in doline Guadalquivir, ki so že topla. To bi vključevalo nepopolno sproščanje endodormante, ki vpliva na sadno drevje v treh glavnih vidikih, in sicer na odpadanje cvetnih popkov (in s tem slabo cvetenje), zamudo pri cvetenju in kaljenju ter pomanjkanje enotnosti v obeh procesih, kar vodi do resnih proizvodnih težav (Legave et al., 1983; Erez, 2000; Atkinson et al., 2013). Vse to lahko proizvajalcem povzroči velike gospodarske izgube. V tem kontekstu je poznavanje CR za različne kultivarje ključnega pomena, čeprav je trenutno razpoložljivih informacij o koščičastih sadnih drevesih razmeroma malo (Fadón et al., 2020b), vključno z breskvami (Maulión et al., 2014), marelice (Ruiz et al., 2007), slive (Ruiz et al., 2018), in češnje (Alburquerque et al., 2008).
V toplih območjih, kot sta Sredozemlje in dolina Guadalquivirja, kjer je akumulirana ohladitev v trenutnih razmerah pod 60 deleži, gojijo zgodnje dozorele sorte s CR med 30 in 60 deleži. Izpolnitev CR za te kultivarje je lahko ogrožena v vseh analiziranih prihodnjih scenarijih (Slika 2). Da bi zagotovili ustreznost prilagajanja različnih vrst/kultivarjev na ta območja, bo morda potrebna premestitev, nekatere kultivarje pa je treba premakniti na bližnja območja (notranja območja v sredozemskem območju ali proti Extremaduri v primeru doline Guadalquivir). kjer bo CR izpolnjen tudi v prihodnjih scenarijih, tveganje zmrzali pa naj bi se zmanjšalo. V tem okviru postane uvedba ali razvoj kultivarjev z zelo nizkim CR ključni cilj, ki ga je treba upoštevati v programih žlahtnjenja prvotnih vrst/kultivarjev, zlasti da bi bile primerne za topla območja, kjer bo prilagoditev sedanjih kultivarjev v prihodnosti ogrožena. scenariji. V nasprotnem primeru ta območja ne bodo mogla ohraniti svojih proizvodnih in gospodarskih dejavnosti, povezanih s pridelavo koščičastega sadja. Poleg tega bi lahko uporabili tudi različne agronomske prakse in strategije, da bi zmanjšali kopičenje mraza na teh območjih vsaj lokalno. Uporaba biostimulansov za prekinitev endodormancije pred izpolnitvijo CR ali uporaba senčil v različnih fazah mirovanja je že opisana v toplih območjih za pridelavo koščičarjev (Gilreath in Buchanan, 1981; Erez, 1987; Costa et al., 2004; Campoy et al., 2010; Petri et al., 2014), čeprav je treba izvesti nadaljnje raziskave in optimizacijo, da bi te tehnike postale učinkovitejše in spodbudile njihovo sistematično uporabo. Nasprotno pa je v najhladnejših proizvodnih območjih, kot so dolina Ebro, severna Ekstremadura in nekatere notranje lokacije v sredozemskem območju, pričakovano manj zmrzali, kar bi lahko omogočilo zgodnejše kultivarje od sedanjih, kar bi povečalo število preživetja sposobnih kultivarjev in, torej ponudba trgu s pozitivnimi ekonomskimi posledicami za prostor. Na splošno je na vseh pridelovalnih območjih ključnega pomena upoštevati trenutno gojene sorte in analizirati, katere so na robu izpolnitve CR, da bi jih nadomestili ali premaknili ali uvedli zgoraj opisane prakse upravljanja, da bi zagotovili prilagoditev na nove podnebne spremembe. scenariji.
Kar zadeva akumulacijo toplote, prihodnji scenariji napovedujejo povečanje te spremenljivke na vseh obravnavanih področjih (Slika 4). V toplih in srednje toplih območjih ta spremenljivka ni tako odločilna kot kopičenje mraza, lahko pa pomembno vpliva na fenologijo, povzroči napredek v datumih cvetenja in tako poveča potencialno tveganje poškodb zaradi zmrzali (Mosedale et al., 2015; Unterberger et al., 2018; Ma in sod., 2019). Kot dodatna točka bo to vnaprejšnje cvetenje vključevalo tudi vnaprejšnje zorenje (Peñuelas in Filela, 2001; Campoy et al., 2011b), kar morajo proizvajalci upoštevati, da svoje izdelke strateško dajo na trg. Nasprotno pa lahko v hladnih območjih pomanjkanje akumulacije toplote v trenutnih razmerah škodi fenološkemu razvoju in rasti plodov (Fadón et al., 2020a). Ta trenutno hladna območja bodo imela prednost zaradi napovedanega povečanja akumulacije toplote za prihodnje scenarije. Kot je prikazano v Slika 6, bodo nenormalni vročinski dogodki v prihodnjih scenarijih pogostejši na datume, ko sadno drevje še ni sprostilo endodormancije, zlasti na toplih območjih, kot je dolina Guadalquivirja in sredozemske lokacije. Ti dogodki imajo lahko zelo negativen učinek, če so CR delno pokriti (okoli 60–70 %), kar povzroči nepopolno sprostitev mirovanja, ki lahko vključuje vegetativne težave in težave s cvetenjem, z negativnim vplivom na nastanek plodov in pridelek (Rodrigo in Herrero, 2002; Campoy et al., 2011a).
V vsakem primeru spremembe v režimih hlajenja in akumulacije toplote nimajo skupnega učinka na vse kultivarje in njihove lokacije, saj lahko pride do nekaterih kompenzacijskih učinkov v zvezi z ravnovesjem hlajenja/akumulacije toplote v smislu sproščanja endodormante ali napovedi datumov cvetenja (Papež in sod., 2014). Poleg tega lahko agroklimatska karakterizacija lokacij na zelo lokalni ravni zahteva posebno kalibracijo podatkov zaradi prostorske heterogenosti (Lorite et al., 2020) za sprejemanje najboljših odločitev glede optimalne izbire kultivarjev. Rezultati, predstavljeni v tej študiji, so lahko koristni ne samo za pridelavo koščičastega sadja, temveč tudi za drugo sadje v zmernem pasu, ki ima velik pomen na prvotnih območjih, npr. vinske trte v La Rioji (dolina Ebro) ali drugih. Ti rezultati so lahko osnova sistemov za podporo odločanju za pomoč proizvajalcem pri sprejemanju optimalnih strateških odločitev (npr. izbira sorte, premestitev in izvajanje praks upravljanja zmanjševanja) na srednji in dolgi rok.
Izjava o razpoložljivosti podatkov
Izvirni prispevki, predstavljeni v študiji, so vključeni v članek/Dodatni material, lahko nadaljnja vprašanja naslovite na ustrezne avtorje.
Prispevki avtorjev
MC, JG-B, JG in DR so zasnovali in oblikovali študijo. MC je zagotovil agroklimatske podatke za trenutni scenarij. JAE je opravil izračune za prihodnje scenarije. JAE in DR sta napisala glavni del rokopisa. JE je zagotovil informacije o tehničnih agronomskih vidikih. JG je vodil inovacijski projekt, ki je financiral to raziskavo. Vsi avtorji so dokument revidirali in potrdili predloženo različico.
Financiranje
Finančno podporo je zagotovilo špansko ministrstvo za kmetijstvo, ribištvo in prehrano prek inovacijskega projekta »Prilagajanje sektorja koščičastega sadja podnebnim spremembam« (REF: MAPA-PNDR 20190020007385) in PRIMA, program, ki ga podpira H2020, okvir Evropske unije. program za raziskave in inovacije (projekt »AdaMedOr«; številka dotacije PCI2020-112113 španskega ministrstva za znanost in inovacije).
Navzkrižje interesov
Avtorji izjavljajo, da je bila raziskava izvedena v odsotnosti komercialnih ali finančnih odnosov, ki bi se lahko razumeli kot potencialno navzkrižje interesov.
Opomba založnika
Vse trditve, izražene v tem članku, so izključno trditve avtorjev in ne predstavljajo nujno trditev njihovih povezanih organizacij ali založnikov, urednikov in recenzentov. Založnik ne jamči ali podpira nobenega izdelka, ki bi ga lahko ocenili v tem članku, ali trditve, ki bi jo uvedel njegov proizvajalec.
Priznanja
Zahvaljujemo se vsem članom španske operativne skupine »Prilagajanje sektorja koščičastega sadja podnebnim spremembam« (FECOAM, FECOAV, ANECOOP, Frutaria, Basol Fruits, Fundación Universidad-Empresa de la Región de Murcia, Fundación Cajamar) za njihov dragocen prispevek k razvoj projekta. Zahvaljujemo se AEMET za podatke, ki so na voljo na njegovi spletni strani (http://www.aemet.es/es/serviciosclimaticos/cambio_climat/datos_diarios).
Dodatni material
Dodatno gradivo za ta članek lahko najdete na spletni strani: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2022.842628/full#supplementary-material
Dodatna slika 1 | Korelacija med povprečnimi akumuliranimi deleži in hladilnimi enotami za trenutni scenarij v vseh vremenskih postajah.
Dodatna slika 2 | Korelacija med povprečnim akumuliranim GDH za modela Anderson in Richardson za trenutni scenarij v vseh vremenskih postajah.
Reference
Alburquerque, N., García-Montiel, F., Carrillo, A., in Burgos, L. (2008). Zahteve sort češenj po hlajenju in toploti ter razmerje med nadmorsko višino in verjetnostjo zadovoljitve zahtev po hlajenju. Okolje. 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., in Rodríguez-Camino, E. (2018). Strategija za ustvarjanje projekcij podnebnih sprememb, ki hranijo špansko skupnost vpliva. Adv. Sci. Res. 15, 217-230.
Anderson, JL, Richardson, EA, in Kesner, CD (1986). Validacija fenoloških modelov hladilne enote in cvetnih popkov za višnjo “Montmorency”. Acta Hortic. 1986, 71–78. doi: 10.17660/ActaHortic.1986.184.7
Atkinson, CJ, Brennan, RM, in Jones, HG (2013). Zmanjšanje hlajenja in njegov vpliv na zmerne trajnice. Okolje. Exp. Bot. 91, 48–62. doi: 10.1016/j.envexpbot.2013.02.004
Benmoussa, H., Ben Mimoun, M., Ghrab, M., in Luedeling, E. (2018). Podnebne spremembe ogrožajo nasade orehov v osrednji Tuniziji. Int. J. Biometeorol. 62, 2245–2255. doi: 10.1007/s00484-018-1628-x
Benmoussa, H., Luedeling, E., Ghrab, M., in Ben Mimoun, M. (2020). Hudo zmanjšanje zimske ohladitve vpliva na tunizijske sadovnjake in nasade oreškov. Clim. Chan. 162, 1249–1267. doi: 10.1007/s10584-020-02774-7
Campoy, JA, Ruiz, D., Cook, N., Allderman, L., in Egea, J. (2011a). Visoke temperature in čas do poganjanja brstov pri nizko hladni marelici 'Palstein'. K boljšemu razumevanju izpolnjevanja potreb po hlajenju in toploti. Sci. Hortic. 129, 649–655. doi: 10.1016/j.scienta.2011.05.008
Campoy, JA, Ruiz, D. in Egea, J. (2011b). Mirovanje v zmernem sadnem drevju v kontekstu globalnega segrevanja: pregled. Sci. Hortic. 130, 357–372. doi: 10.1016/j.scienta.2011.07.011
Campoy, JA, Ruiz, D. in Egea, J. (2010). Učinki senčenja in obdelave s tidiazuronom + oljem na prekinitev mirovanja, cvetenje in nastavljanje plodov pri marelici v toplem zimskem podnebju. Sci. Hortic. 125, 203–210. doi: 10.1016/j.scienta.2010.03.029
Chmielewski, F.-M., Götz, K.-P., Weber, KC, in Moryson, S. (2018). Škoda zaradi podnebnih sprememb in spomladanske pozebe za sladke češnje v Nemčiji. Int. J. Biometeorol. 62, 217–228. doi: 10.1007/s00484-017-1443-9
Chylek, P., Li, J., Dubey, MK, Wang, M., in Lesins, G. (2011). Opazovana in modelno simulirana spremenljivost arktične temperature 20. stoletja: model kanadskega zemeljskega sistema CanESM2. Atmos. Chem. Phys. Razpravljajte. 11, 22893–22907. doi: 10.5194/acpd-11-22893-2011
Costa, C., Stassen, PJC, in Mudzunga, J. (2004). Kemična sredstva za lomljenje počitka za južnoafriško industrijo pečkatega in koščičastega sadja. Acta Hortic. 2004, 295–302. doi: 10.17660/ActaHortic.2004.636.35
Delgado, A., Dapena, E., Fernandez, E. in Luedeling, E. (2021). Podnebne zahteve med mirovanjem pri jablanah iz severozahodne Španije – Globalno segrevanje lahko ogrozi gojenje kultivarjev z visoko temperaturo. EUR. J. Agron. 130:126374. doi: 10.1016/j.eja.2021.126374
Delworth, TL, Broccoli, AJ, Rosati, A., Stouffer, RJ, Balaji, V., Beesley, JA, et al. (2006). Globalni povezani podnebni modeli GFDL CM2. del I: značilnosti formulacije in simulacije. 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). Projekcije podnebnih sprememb z uporabo modela zemeljskega sistema IPSL-CM5: od CMIP3 do CMIP5. Clim. Dyn. 40, 2123–2165. doi: 10.1007/s00382-012-1636-1
Erez, A. (1987). Kemično zatiranje brstov. HortScience 22, 1240-1243.
Erez, A. (2000). »Mirovanje popkov; Pojav, problemi in rešitve v tropih in subtropih,” v Zmerne sadne kulture v toplih podnebjih, ur. A. Erez (Dordrecht: Springer), 17–48. doi: 10.1007/978-94-017-3215-4_2
Fadón, E., Fernandez, E., Behn, H., in Luedeling, E. (2020a). Konceptualni okvir za zimsko mirovanje listavcev. Agronomija 10:241. doi: 10.3390/agronomija10020241
Fadón, E., Herrera, S., Guerrero, BI, Guerra, ME, in Rodrigo, J. (2020b). Hlajenje in toplotne zahteve zmernega koščičastega sadnega drevja (Prunus sp.). Agronomija 10:409. doi: 10.3390/agronomija10030409
FAOSTAT (2019). Podatki o hrani in kmetijstvu. Rim: FAO.
Fernandez, E., Whitney, C., Cuneo, IF, in Luedeling, E. (2020). Možnosti zmanjšanja zimskega mraza za proizvodnjo listavcev v Čilu v 21. stoletju. Clim. Chan. 159, 423–439. doi: 10.1007/s10584-019-02608-1
Fishman, S., Erez, A. in Couvillon, GA (1987). Temperaturna odvisnost prekinitve mirovanja pri rastlinah: matematična analiza dvostopenjskega modela, ki vključuje kooperativni prehod. J. Theor. Biol. 124, 473–483. doi: 10.1016/S0022-5193(87)80221-7
Fraga, H. in Santos, JA (2021). Ocena vpliva podnebnih sprememb na hlajenje in siljenje za glavne regije svežega sadja na Portugalskem. Spredaj. Plant Sci. 12:1263. doi: 10.3389/fpls.2021.689121
Gilreath, PR, in Buchanan, DW (1981). Razvoj cvetnih in vegetativnih brstov nektarine "Sungold" in "Sunlite" pod vplivom hlajenja z izhlapevanjem z škropljenjem nad glavo med počitkom. J. Am. Soc. Hortic. Sci. 106, 321-324.
Giorgetta, MA, Jungclaus, J., Reick, CH, Legutke, S., Bader, J., Böttinger, M., et al. (2013). Spremembe podnebja in ogljikovega cikla od leta 1850 do leta 2100 v simulacijah MPI-ESM za 5. fazo projekta medsebojne primerjave modelov. J. adv. Model. Zemeljski sistem 5, 572–597. doi: 10.1002/jame.20038
Giorgi, F. in Lionello, P. (2008). Projekcije podnebnih sprememb za sredozemsko regijo. Glob. Planet. Chan. 63, 90–104. doi: 10.1016/j.gloplacha.2007.09.005
Guo, L., Dai, J., Wang, M., Xu, J. in Luedeling, E. (2015). Odziv spomladanske fenologije dreves zmernega pasu na segrevanje podnebja: študija primera cvetenja marelic na Kitajskem. Agric. Za. 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). Distribucijske meje kot naravni laboratoriji za sklepanje odzivov cvetenja vrst na segrevanje podnebja in posledice za tveganje zmrzali. Agric. Za. Meteorol. 268, 299–307. doi: 10.1016/j.agrformet.2019.01.038
Hatfield, JL, Sivakumar, MVK in Prueger, JH (ur.) (2019). Agroklimatologija: povezovanje kmetijstva s podnebjem. 1. izd. Madison: Ameriško združenje za agronomijo.
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M., Ramos-Calzado, P., Pastor-Saavedra, MA, in Rodríguez-Camino, E. (2022a). Vrednotenje statističnih metod zmanjšanja za projekcije podnebnih sprememb nad Španijo: trenutne razmere s popolnimi napovedovalci. Int. J. Climatol. 42, 762–776. doi: 10.1002/joc.7271
Hernanz, A., García-Valero, JA, Domínguez, M., in Rodríguez-Camino, E. (2022b). Vrednotenje statističnih metod zmanjševanja projekcij za podnebne spremembe v Španiji: Prihodnje razmere s psevdo resničnostjo (poskus prenosljivosti). Int. J. Climatol. 2022: 7464. doi: 10.1002/joc.7464
IPCC (2021). Podnebne spremembe 2021: osnova fizikalnih znanosti. Prispevek delovne skupine I k šestemu ocenjevalnemu poročilu medvladnega foruma o podnebnih spremembah. Cambridge: Cambridge University Press.
Ji, D., Wang, L., Feng, J., Wu, Q., Cheng, H., Zhang, Q., et al. (2014). Opis in osnovna ocena modela zemeljskega sistema pekinške univerze (BNU-ESM), različica 1. Geosci. Model Dev. 7, 2039–2064. doi: 10.5194/gmd-7-2039-2014
Julian, C., Herrero, M. in Rodrigo, J. (2007). Odpadanje cvetnih popkov in poškodbe marelice (Prunus armeniaca L.) pred pozebo pred cvetenjem. J. Appl. Bot. Kakovost hrane 81, 21-25.
Ladwig, LM, Chandler, JL, Guiden, PW in Henn, JJ (2019). Ekstremna zimska vročina povzroči izjemno zgodnje odpiranje brstov pri mnogih lesnih vrstah. Ekosfera 10:e02542. doi: 10.1002/ecs2.2542
Legave, JM, Garcia, G. in Marco, F. (1983). Nekaj opisnih vidikov procesa odpadanja cvetnih popkov ali mladih cvetov, opaženih na drevesu marelice v južni Franciji. Acta Hortic. 1983, 75–84. doi: 10.17660/ActaHortic.1983.121.6
Leolini, L., Moriondo, M., Fila, G., Costafreda-Aumedes, S., Ferrise, R., in Bindi, M. (2018). Pozna spomladanska pozeba vpliva na prihodnjo razširjenost vinske trte v Evropi. Poljski pridelki Res. 222, 197–208. doi: 10.1016/j.fcr.2017.11.018
Linvill, DE (1990). Izračun ur hlajenja in hladilnih enot iz dnevnih opazovanj najvišje in najnižje temperature. HortScience 25, 14-16.
Lorite, IJ, Cabezas-Luque, JM, Arquero, O., Gabaldón-Leal, C., Santos, C., Rodríguez, A., et al. (2020). Vloga fenologije pri vplivih podnebnih sprememb in strategijah prilagajanja drevesnih pridelkov: študija primera nasadov mandljev v južni Evropi. Agric. Za. Meteorol. 294:108142. doi: 10.1016/j.agrformet.2020.108142
Luedeling, E. (2012). Vpliv podnebnih sprememb na zimsko ohlajanje za pridelavo sadja in oreščkov v zmernem pasu: pregled. Sci. Hortic. 144, 218–229. doi: 10.1016/j.scienta.2012.07.011
Luedeling, E. (2019). chillR: statistične metode za analizo fenologije v zmernem sadnem drevju. Različica paketa R 0.70.21.
Luedeling, E., Girvetz, EH, Semenov, MA, in Brown, PH (2011). Podnebne spremembe vplivajo na zimsko ohlajanje sadnih dreves in oreščkov v zmernem pasu. PLoS One 6: e20155. doi: 10.1371 / journal.pone.0020155
Luedeling, E., Schiffers, K., Fohrmann, T. in Urbach, C. (2021). PhenoFlex – integrirani model za napovedovanje spomladanske fenologije v zmernem sadnem drevju. Agric. Za. Meteorol. 307:108491. doi: 10.1016/j.agrformet.2021.108491
Ma, Q., Huang, J.-G., Hänninen, H., in Berninger, F. (2019). Različni trendi tveganja poškodb dreves zaradi spomladanske pozebe v Evropi zaradi nedavnega segrevanja. Glob. Chan. Biol. 25, 351–360. doi: 10.1111/gcb.14479
Mahmood, A., Hu, Y., Tanny, J. in Asante, EA (2018). Učinki senčenja in zaslonov proti žuželkam na mikroklimo in pridelavo pridelkov: pregled nedavnih dosežkov. Sci. Hortic. 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). Primerjava metod za oceno hladilnih in toplotnih potreb genotipov nektarine in breskve za cvetenje. Sci. Hortic. 177, 112–117. doi: 10.1016/j.scienta.2014.07.042
MedECC (2020). Podnebne in okoljske spremembe v sredozemskem bazenu – trenutno stanje in tveganja za prihodnje prvo poročilo o oceni Sredozemlja. Marseille: MedECC. doi: 10.5281/zenodo.4768833
Miranda, C., Santesteban, LG, in Royo, JB (2005). Variabilnost v razmerju med temperaturo zmrzali in stopnjo poškodbe za nekatere gojene vrste prunus. HortScience 40, 357–361. doi: 10.21273/HORTSCI.40.2.357
Miranda, C., Urrestarazu, J. in Santesteban, LG (2021). fruclimadapt: paket R za oceno prilagajanja sadnih vrst v zmernem pasu podnebju. Računalništvo. Elektron. Agric. 180:105879. doi: 10.1016/j.compag.2020.105879
Mosedale, JR, Wilson, RJ, in Maclean, IMD (2015). Podnebne spremembe in izpostavljenost posevka neugodnemu vremenu: spremembe tveganja zmrzali in pogojev cvetenja vinske trte. PLoS One 10: e0141218. doi: 10.1371 / journal.pone.0141218
Olesen, JE, in Bindi, M. (2002). Posledice podnebnih sprememb za evropsko kmetijsko produktivnost, rabo zemljišč in politiko. EUR. J. Agron. 16, 239–262. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00004-7
Parker, L., Pathak, T. in Ostoja, S. (2021). Podnebne spremembe zmanjšujejo izpostavljenost zmrzali za visoko vredne kalifornijske sadovnjake. Sci. Skupaj okolja. 762:143971. doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.143971
Peñuelas, J., in Filela, I. (2001). Odzivi na segrevanje sveta. Znanost 294, 793 – 795. doi: 10.1126 / science.1066860
Petri, JL, Leite, GB, Couto, M., Gabardo, GC, in Haverroth, FJ (2014). Kemična indukcija nastajanja brstov: izdelki nove generacije za nadomestitev vodikovega cianamida. Acta Hortic. 2014, 159–166. doi: 10.17660/ActaHortic.2014.1042.19
Pope, KS, Da Silva, D., Brown, PH, in DeJong, TM (2014). Biološko zasnovan pristop k modeliranju spomladanske fenologije pri zmernih listavcih. Agric. Za. Meteorol. 198, 15–23. doi: 10.1016/j.agrformet.2014.07.009
Richardson, EA, Seeley, SD, in Walker, DR (1974). Model za ocenjevanje dokončanja počitka za breskve "Redhaven" in "Elberta". HortScience 9, 331-332.
Rodrigo, J., in Herrero, M. (2002). Vpliv temperatur pred cvetenjem na razvoj cvetov in nastanek plodov pri marelici. Sci. Hortic. 92, 125–135. doi: 10.1016/S0304-4238(01)00289-8
Rodríguez, A., Pérez-López, D., Centeno, A., in Ruiz-Ramos, M. (2021). Sposobnost preživetja zmernih sort sadnega drevja v Španiji pod podnebnimi spremembami glede na akumulacijo hlajenja. 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). Hladno kopičenje v sadnem drevju v Španiji zaradi podnebnih sprememb. Nat. Nevarnosti Earth Syst. Sci. 19, 1087–1103. doi: 10.5194/nhess-19-1087-2019
Ruiz, D., Campoy, JA, in Egea, J. (2007). Hladilne in toplotne zahteve sort marelic za cvetenje. Okolje. Exp. Bot. 61, 254–263. doi: 10.1016/j.envexpbot.2007.06.008
CrossRef Celotno besedilo | Google Scholar
Ruiz, D., Egea, J., Salazar, JA, in Campoy, JA (2018). Hlajenje in toplotne zahteve kultivarjev japonskih sliv za cvetenje. Sci. Hortic. 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). Učinki tropskih ciklonov na prenos toplote v oceanu v modelu visoke ločljivosti povezanega splošnega kroženja. J. Clim. 24, 4368–4384. doi: 10.1175/2011JCLI4104.1
Semenov, MA, in Stratonovitch, P. (2010). Uporaba večmodelnih sklopov iz globalnih podnebnih modelov za oceno vplivov podnebnih sprememb. Clim. Res. 41, 1–14. doi: 10.3354/cr00836
UNE 500540 (2004). Omrežja samodejnih vremenskih postaj: Navodila za validacijo vremenskih podatkov iz omrežij postaj. Madrid: AENOR
Unterberger, C., Brunner, L., Nabernegg, S., Steininger, KW, Steiner, AK, Stabentheiner, E., et al. (2018). Nevarnost spomladanske pozebe za regionalno pridelavo jabolk v toplejšem podnebju. PLoS One 13: e0200201. doi: 10.1371 / journal.pone.0200201
van Vuuren, DP, Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., et al. (2011). Reprezentativne koncentracijske poti: pregled. Clim. Chan. 109:5. doi: 10.1007/s10584-011-0148-z
Viti, R. in Monteleone, P. (1995). Vpliv visoke temperature na prisotnost anomalij cvetnih popkov pri dveh sortah marelic, za katere je značilna različna produktivnost. Acta Hortic. 1995, 283–290. doi: 10.17660/ActaHortic.1995.384.43
Volodin, EM, Dianskii, NA, in Gusev, AV (2010). Simulacija današnjega podnebja s povezanim modelom atmosferskega in oceanskega splošnega kroženja INMCM4.0. Izv. Atmosp. Ocean. Phys. 46, 414–431. doi: 10.1134 / S000143381004002X
Wallach, D., Martre, P., Liu, B., Asseng, S., Ewert, F., Thorburn, PJ, et al. (2018). Skupine več modelov izboljšujejo napovedi interakcij med pridelkom in okoljem pri upravljanju. 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: opis modela in osnovni rezultati eksperimentov CMIP5-20c3m. Geosci. Model Dev. 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). Pregled razvoja modela podnebnega sistema BCC in uporabe za študije podnebnih sprememb. 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). Nov globalni klimatski model inštituta za meteorološke raziskave: MRI-CGCM3 — Opis modela in osnovna zmogljivost. J. Meteorol. Soc. Jpn. Ser II 90, 23–64. doi: 10.2151/jmsj.2012-A02
Ključne besede: Prunus, koščičasto sadje, prilagoditev, akumulacija mraza, fenologija, nevarnost pozebe, izbira sorte, agroklimatske metrike
Navedba: Egea JA, Caro M, García-Brunton J, Gambín J, Egea J in Ruiz D (2022) Agroklimatske metrike za glavna območja pridelave koščičastega sadja v Španiji v trenutnih in prihodnjih scenarijih podnebnih sprememb: Posledice z vidika prilagajanja. Spredaj. Plant Sci. 13:842628. doi: 10.3389/fpls.2022.842628
Prejeto: 23 december 2021; Sprejeto: 02 maj 2022;
Objavljeno: 08 junij 2022.
Uredil:Hisayo Yamane, Kjotska univerza, Japonska
Pregledal:Liang Guo, Northwest A&F University, Kitajska
Kirti Rajagopalan, Washington State University, Združene države Amerike
Avtorske pravice © 2022 Egea, Caro, García-Brunton, Gambín, Egea in Ruiz. To je članek z odprtim dostopom, ki se distribuira pod pogoji Licenca za priznanje Creative Commons (CC BY). Uporaba, distribucija ali reprodukcija v drugih forumih je dovoljena pod pogojem, da so avtorji avtorjev in lastniki avtorskih pravic priznani in da je navedena originalna objava v tej reviji v skladu s sprejeto akademsko prakso. Uporaba, distribucija ali reprodukcija ni dovoljena, kar ni v skladu s temi pogoji.
* Korespondenca: Jose A. Egea, jaegea@cebas.csic.es; David Ruiz, druiz@cebas.csic.es