同时在IPCC报告还指出在气候变化背景下，极端事件的风险也在不断上升，而极端事件的发生也严重威胁着人类的粮食安全。一项来自《Nature》上的研究已经指出在1964-2007年期间由于干旱和热害等极端气候已经使得全球的谷物产量显著减少9-10%。而引起全球气候变化的主要罪魁祸首主要就是温室气体中的二氧化碳，但它除了引起全球变暖以外另一方面大气中较高水平的二氧化碳又可以作为肥料和增加植物生长。在这场博弈中未来气候变化对作物的影响到底最终是会因为空气中增加的二氧化碳给植物带来的肥料效应从而增产呢？还是由于气候变化带来极端气候而对作物的减产呢？另外我们更关心可能还是如果答案是减产的话我们又该做出怎样的努力去在未来保障人类的粮食安全呢？如果增产的话可以通过哪些方式去进一步扩大增产的量呢？要回答上述问题这就需要通过精确的对作物生长“把诊问脉”并进一步提出适应未来气候变化的种植策略。
在全球一共有上百个不同类型作物的作物生长模型，而由于模型结构上的差异以及模型在构建过程中都或多或少的需要对实际情况进行一定的简化，这就导致不同的模型之间的不确定很大。为了解决这一问题国际上1000多名科学家们也通过建立农业模型相互比较和改进项目（AgMIP）。最开始科学家们试图通过采用多个模型的平均值来缩小这一不确定性，但近些年越来越多的研究结果发现由于大部分模型算法都是基于当下二氧化碳浓度环境且是在获取非极端环境下的作物生长数据所构建的，因此在没有改进作物模型在不同二氧化碳浓度和极端环境下等情景的模拟算法的前提下，多模型集合方法并不一定能够提升模拟模型的预测效果。打个比方就好比普通的铁材料在正常室温环境下可以满足大部分的需求，但是如果要在极端高温或者极端低温的环境下其结构特性就会不稳定，这时候就需要加入其它合金以提高它在极端环境下的稳定性。而作物模型也如此要想提高其在不同环境下模拟结果的准确性就需要构建其在不同环境下的模拟算法。
未来气候变化对于我们来说是充满未知的，就如《三体》的黑暗森林法则所说：“宇宙就是一座黑暗森林，每个文明都是带枪的猎人，像幽灵般潜行于林间，轻轻拨开挡路的树枝。”而作物模型或许就是我们在探寻未来路上拨开“挡路树枝”的有力工具。
参考文献
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作者介绍
撰稿人：康敏，南京农业大学智慧农业系博士研究生
审核人：刘兵，南京农业大学智慧农业系教授，博士生导师
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