近六十年来，人类农业书写了一部令人震撼的“产量奇迹史”：全球粮食产量增加了四倍，主要粮食作物——包括小麦、水稻、玉米、大豆等——的单位面积产量提升了2.5至3倍。无论是中国超级稻的问世、印度旁遮普邦的小麦高产区，还是巴西的双季大豆，这一连串突破让地球的粮仓持续扩容。

然而，翻开联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估第二工作组报告第五章，却会看到一个与“粮食奇迹”相悖的结论：过去50年，人为气候变暖使全球三大主粮——玉米、小麦和水稻——平均减产约5.3%，并让农业全要素生产率增速放缓约21%。

一边是节节攀升的全球粮食产量，一边是言之凿凿的减产数据，现实的丰收与科学的结论似乎南辕北辙。为什么在田野和市场上我们看到了连年丰收，而科学家却认为气候变暖让粮食产量受到了损失？

气候变暖给农业带来的，到底是什么样的未来？

在真实田野与报告数据中寻找答案

如果从植物的视角看待全球变暖，无论温室气体浓度上升还是全球温度上升，都不能算是坏消息。CO₂是光合作用必不可少的原料，更高的CO₂浓度意味着更充足的“光合作用食材”，有利于促进生物量的积累；充足的CO₂还能让叶片气孔更好地调节、减少水分蒸腾，从而提高水分利用效率；更温暖的平均气温则可以在一定范围内延长作物生长季、加速叶片的光合反应速率。这些都是植物生理学的基本原理，所以按这个理论来说，全球变暖为农作物提供了更长的生长季和更充足的“食材”，有点像是大自然给植物们来了一次长期普惠加餐。

过去几十年的实验和卫星观测也提供了佐证：FACE（Free-Air CO2 Enrichment，自由空气二氧化碳增浓）田间试验多次发现，小麦、水稻、大豆等C3作物在高CO₂环境下长得更高、更壮；NASA长期监测的“地球绿化”现象则显示，自20世纪80年代以来，全球植被叶面积持续增加，尤其在中国、印度等农业密集区表现突出。

如果仅仅止步于此，那么植物的确将成为全球变暖的受益方。但温室气体的持续累积推高的不仅是平均气温这么简单，它还改变了全球降水格局，提高了极端天气的发生概率。对作物而言，这些改变就并非是温和的利好了。过热的夏季可能让小麦在灌浆期遭遇热胁迫，导致籽粒灌浆不全；骤增的暴雨会冲刷肥料、引发涝害和病虫暴发；持久干旱则直接抑制生长甚至绝收。

这种利与弊的交织，在世界各地都有真实写照。2012年，美国玉米带遭遇罕见高温和干旱，全国玉米减产约13%；南亚的孟加拉国和印度季风区常因暴雨洪涝导致稻谷倒伏和病害暴发；而在东非，连续多年的降雨偏少导致长期干旱，迫使农民不得不改种耐旱杂粮。这些案例提醒我们：气候变化带来的绝非单纯的温室繁荣，也意味着更频繁的灾害性气候风险。

科学界在评估气候变化对农业的影响这个问题上，采用了更综合的视角。气候变化对农业的影响并非简单的正或负，而是多元交错的系统效应：二氧化碳浓度升高带来的光合作用增强，与极端高温、干旱、病虫害、降水时空分布改变等不利因素同时存在，并且在不同区域、不同季节的权重各不相同。换句话说，作物处在一场“多线博弈”中，有时候增益占上风，有时候损失更大。

在这样复杂的背景下，仅仅用表观产量增长来判断气候变化的利弊，显然无法揭示全貌。科学家需要回答一个更细致的问题：如果没有过去几十年的人为变暖，今天的全球粮食增幅会是怎样的？这便引出了一个关键科学工具——反事实情景。

反事实情景：增长真的被拖慢了吗？

所谓“反事实情景”，是指构建一个没有人为变暖的“平行世界”，与真实历史对照，从中估算出气候变化的“隐形影响”。这不是文字游戏，而是一种严谨的科学推演：现实世界中，粮食产量确实在大幅增长，这主要归功于技术进步、化肥使用、农业机械化等因素。但是，如果没有气候变化的话，产量本应该增长得更快。换句话说，气候变化虽然没有让粮食绝对减产，但它"拖累"了增长速度，使得我们没有达到"本应达到"的更高产量水平，为未来粮食安全埋下隐忧。

为了量化这只无形的“拖累之手”，科学家们主要采用了三种研究方法：

第一类是作物生长过程模型（Process-based Crop Models）。研究人员模拟光合作用、蒸腾作用、养分吸收等生理过程如何受到温度、降水、二氧化碳浓度等因素的影响，然后构建两套模型：真实历史气候和去除变暖的反事实情景，进行产量差异比较，从而得到气候变化对农业产量的影响。理论上严密，但现实中的土壤条件、病虫害、品种改良和农艺措施复杂到难以精确分离单一气候变量的影响。这就像想在一锅浓汤里单独量出某一味香料的分量，非常困难。

第二类是统计分析模型（Statistical Models）。这种方法不再追踪模拟每一个生长细节，而是通过回归分析寻找产量与气温、降水等气候变量之间的统计关系，再构造一个“无变暖”序列来预测没有气候变化影响下的虚拟产量。这种方法的问题更大，在过去半个世纪粮食产量增长400%的背景下，捕捉5%左右的微弱影响因素，难度堪比在奔腾的黄河里追踪一条小鱼的游动轨迹。

第三类是FACE田间实验。研究人员设置两块试验田，一块暴露在正常大气环境中，另一块人为提高二氧化碳浓度和温度，然后比较两者的产量差异。这种看上去最可靠的实验方法得出的结论，也的确非常“可靠”。大量的FACE实验显示，二氧化碳浓度升高显著促进了C3作物（如小麦、水稻、大豆）的光合作用和生物量积累，并提高了作物的水分利用效率。简单说，就是在二氧化碳浓度更高、温度稍高的条件下，庄稼往往长得更好。这一点毫不意外，因为无论是二氧化碳浓度还是大气温度的上升，对于植物来说都是利好消息。这种实验方法的局限型在于：实验规模通常只有几公顷，很难推广到区域、国家或全球尺度。而且实验持续时间相对较短，无法充分考虑长期的生态系统响应和反馈。比如，它无法模拟气候变化下极端天气增多对农作物在各个生长周期的短期/长期影响。

所以，气候变化真的拖了农业产量上升的后腿吗？或许还有待时间的验证。IPCC报告中支持“气候变化导致产量增长放缓”结论的证据基础，主要只有三篇文献。Iizumi等2018年在《国际气候学杂志》发表的研究使用过程模型得出，1981—2010年气候变暖导致玉米产量损失约4.1%、大豆损失约4.5%。Moore 2020年的统计分析文章给出三大主粮平均减产5.3%的结论，但迄今仍是预印本，并未通过正式同行评审。Ortiz-Bobea等2021年在《自然·气候变化》发表的研究则从经济学的全要素生产率角度出发，认为全球变暖让农业生产率增速放缓约21%。三篇论文覆盖范围有限，其中一篇还是“灰色文献”，可见其证据基础并不如想象中坚实。但这种“科学”预警提醒我们：即便今天的粮仓依然扩容，如果气候变化已悄悄拖慢增产的步伐，那么在极端天气、生态反馈和需求增长叠加后，这份“隐形减速”可能被迅速放大。

适应力与科学不确定性：被忽略的另一半事实

好在，现实世界远比模型更有弹性。

人类的育种技术在快速进步，现代农业种植的作物品种与60年前相比已经发生了翻天覆地的变化。农民会调节播期、改种耐热耐旱品种、升级灌溉和排涝系统，甚至借助手机应用实时监测天气与土壤湿度。作物本身也在进化：抗逆基因被筛选出来，新品种拥有更深的根系、更高的光合效率和更好的病虫害防御。NASA卫星数据显示，1982—2020年全球持续变绿，中国、印度尤为显著，2020年更是创下有记录以来的最高值。这些都与粮食持续增产高度一致。生态系统并不脆弱，它一直在主动适应气候变化。

IPCC报告在本章中也坦率承认：气候变化对农业影响的评估“仍受限于田间实验数据不足”，适应潜力和育种进步“常未被显式计入”，社会经济响应则是“最大的未解不确定性之一”。 在这一章的核心结论中，IPCC最终只是说"过去50年，人为变暖减缓了中低纬度地区农业生产力的增长"，并标注了"中等置信度"。注意，这里用的是"减缓增长"而不是"导致减产"，置信度也只是"中等"而不是"高"。这些表述实际上是在告诉读者：结论基于的证据有限，存在巨大的不确定性，很可能没有充分考虑适应能力。

然而，IPCC的审慎和谦逊，在传播过程中往往会被忽略掉。媒体报道、政策文件、公众讨论中，人们记住的往往是"气候变化威胁粮食安全"这样的简化结论，而忘记了这个结论背后的复杂性和不确定性。真正的科学精神，正如物理学家理查德·费曼所言，是“对自己的无知保持诚实”。在气候变化与农业的议题上，也许我们最需要的就是这种诚实——诚实地承认我们的认知局限，诚实地面对证据的薄弱，诚实地讨论结论不确定性。

气候变化确实带来挑战：高温胁迫、极端天气、病虫害的新变化都真实存在。但人类的适应能力和技术创新——从基因育种、智慧灌溉到绿色能源——也在同步进步。未来的气候评估若能系统纳入这些动态因素，并给出更细化的区域预测，就能为决策者和农户提供更稳健的依据。承认复杂性并不削弱科学，反而是科学的本色。只有在复杂中求真，才能在不确定的未来为世界粮仓提供真正可靠的保障。

来源: 五分钟聊碳