Potentiel d'épisodes de chaleur et de sécheresse surprenants chez le blé

npj Climate and Atmospheric Science volume 6, Article number: 56 (2023) Citer cet article

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Les analyses précédentes de la possibilité d'échecs mondiaux du grenier à blé ont extrapolé les risques sur la base des relations historiques entre le climat et les rendements. Cependant, le changement climatique provoque des événements sans précédent à l'échelle mondiale, qui pourraient dépasser des seuils critiques et réduire les rendements, même s'il n'y a pas de précédent historique. Cela signifie que nous sous-estimons probablement les risques climatiques pour notre système alimentaire. Dans le cas du blé, certaines parties des États-Unis et de la Chine montrent peu de relation historique entre les rendements et la température, mais des températures extrêmes sont désormais possibles qui dépassent les seuils physiologiques critiques chez les plants de blé. Les approches UNSEEN (UNprecedented Simulated Extreme ENsemble) utilisent de grands ensembles pour générer des événements plausibles sans précédent, qui peuvent éclairer notre évaluation du risque pour les cultures. Nous utilisons l'approche UNSEEN avec un large ensemble de prévisions saisonnières archivées pour générer des milliers d'événements plausibles au cours des 40 dernières années et comparer les résultats avec les températures et les précipitations extrêmes observées historiquement. Dans le Midwest américain, les températures extrêmes qui se seraient produites environ 1 sur 100 ans en 1981 ont maintenant une période de retour de 1 sur 6 ans, tandis qu'en Chine, la période de retour actuelle est de l'ordre de 1 sur 100. -16 ans. Cela signifie que dans le Midwest américain, les températures extrêmes qui avaient 1 % de chance de se produire en 1981 ont maintenant 17 % de chance de se produire au cours d'une année donnée, tandis qu'en Chine, la chance est passée de 1 % à 6 %. Les années record dépassant les seuils critiques pour les enzymes dans le plant de blé sont maintenant plus probables que par le passé, et ces années chaudes record sont associées à des conditions extrêmement sèches dans les deux endroits. En utilisant la hauteur géopotentielle et les anomalies de vent de l'ensemble UNSEEN, nous démontrons que des vents forts au-dessus de la terre attirent de l'air sec vers les régions lors d'événements invisibles extrêmement chauds et secs. Nous caractérisons les extrêmes plausibles de l'ensemble UNSEEN qui peuvent être utilisés pour aider à imaginer des événements autrement imprévus, y compris un événement composé dans lequel des impacts élevés se produisent simultanément dans les deux régions, informant la planification de l'adaptation dans ces régions. Les températures extrêmes récentes, en particulier dans le Midwest américain, ne sont probablement pas un bon indicateur de ce à quoi s'attendre dans les prochaines années du climat actuel, et les parties prenantes locales pourraient percevoir leur risque comme étant inférieur à ce qu'il est réellement. Nous constatons qu'il existe un fort potentiel de surprise dans ces régions si les gens fondent leurs analyses de risque uniquement sur des ensembles de données historiques.

Compte tenu de l'interdépendance mondiale du système alimentaire mondial, des chocs simultanés sur les principales zones de production de céréales alimentaires (grenier à pain) peuvent influer considérablement sur le prix et la disponibilité des aliments de base. Plusieurs études ont tenté de quantifier le risque de défaillances multiples du grenier dues aux seuls chocs climatiques1,2,3. Ces études ont principalement extrapolé à partir de schémas historiques, quantifiant le risque que des chocs climatiques du passé puissent se produire simultanément à l'avenir. Cependant, le changement climatique apporte des événements nouveaux et sans précédent qui peuvent avoir des conséquences différentes de celles vécues dans le passé, et les analyses basées sur l'histoire pourraient donc sous-estimer notre risque actuel. Dans cette étude, nous nous éloignons de l'accent mis sur les événements historiques, démontrant plutôt comment visualiser le risque d'événements historiquement sans précédent qui pourraient franchir des seuils critiques dans les principales régions productrices de blé des États-Unis et de la Chine.

La plupart des études quantifiant le risque de mauvaises récoltes utilisent les relations historiques entre le climat et les rendements des cultures comme base pour évaluer comment des états climatiques futurs ou sans précédent pourraient affecter les rendements. Par exemple2, ils utilisent les rendements historiques pour définir un seuil de stress hydrique sévère dans les régions productrices de maïs des États-Unis et de la Chine, puis ils examinent l'évolution du risque de ce seuil en utilisant de grands ensembles pour simuler des extrêmes sans précédent. Les estimations du risque de défaillances multiples du grenier à blé pour différentes cultures adoptent également cette approche, en estimant d'abord les relations climat-rendement à partir de données historiques, puis en extrapolant les résultats de rendement en fonction des changements des variables de température et de précipitations qui étaient historiquement liées au rendement4. plus de 50 % de la variabilité historique des rendements peut être attribuée aux conditions météorologiques5.

Cependant, dans un climat changeant, les relations climat-rendement vont changer. Des états climatiques sans précédent et des événements sans précédent peuvent avoir des effets plus importants sur les cultures que ce à quoi on pourrait s'attendre à partir d'une simple extrapolation de l'association historique. En particulier pour la température, on pourrait s'attendre à ce que des températures élevées jamais connues auparavant puissent entraîner des pertes de récolte, même s'il n'y a pas de relation historique entre le rendement et la température. Les non-linéarités dans la réponse des cultures au stress thermique peuvent signifier que l'avenir semble nettement différent du passé. En outre, les facteurs de stress climatiques peuvent se combiner à d'autres pressions pour menacer la productivité agricole ; ceux-ci incluent les conflits, les ravageurs, les maladies, la santé des sols, la qualité des semences et l'irrigation, par exemple.

Les rendements du blé (Triticum aestivum L.) dans certaines parties des États-Unis et de la Chine ne montrent pas une forte relation avec la température dans les ensembles de données observés ou simulés pour le passé6, et par conséquent les températures extrêmes dans ces régions ne sont pas souvent incluses dans les modèles de défaillance potentielle du grenier4 . Cependant, des modèles physiologiques démontrent que les plants de blé sont sensibles à la température dans plusieurs phases critiques de croissance7. Généralement, des périodes prolongées de chaleur extrême entraînent une sénescence accélérée des feuilles et une réduction de l'expansion des feuilles et de l'efficacité de l'utilisation du rayonnement. Les épisodes de chaleur de courte durée sont particulièrement nocifs lors des phases de développement sensibles telles que l'élongation des tiges. Les chaleurs extrêmes pendant le remplissage des grains peuvent entraîner une réduction du taux de croissance et du nombre de grains8,9, tandis que le stress thermique pendant l'anthèse peut entraîner une stérilité partielle ou complète des fleurons10,11.

Les simulations pour la fin du siècle montrent que des températures sans précédent sont susceptibles d'affecter les rendements à mesure que des seuils plus élevés sont franchis12 En fait, les modèles basés sur les processus et statistiques tendent à s'accorder sur le fait que le réchauffement devrait avoir un impact négatif sur les rendements de blé13,8, et un examen des différents types de modèles ont trouvé un accord sur le fait que le rendement mondial du blé est susceptible d'être affecté négativement par l'augmentation des températures avec le changement climatique14,15. Une solution pour évaluer l'impact de cette non-linéarité est d'utiliser des simulations de modèles de cultures qui peuvent incorporer des seuils critiques16,17. plutôt que des événements à fort impact et à faible probabilité.

De nouvelles méthodes pour simuler des extrêmes sans précédent peuvent élargir notre compréhension de ce qui est possible, au-delà des événements historiques. De grands ensembles de modèles climatiques basés sur la physique peuvent fournir un plus grand échantillon de « réalités alternatives » pour calculer des statistiques de valeurs extrêmes18,19,20 Un exemple est l'approche UNprecedented Simulated Extremes using ENsembles (UNSEEN), qui utilise de grands ensembles de prévisions archivées pour mieux comprendre extrêmes21.

À ce jour, la plupart des études d'événements INVISIBLES ou de scénarios climatiques se sont éloignées d'un événement extrême historique qui s'est déjà produit, évaluant des changements plausibles de fréquence et d'ampleur (par exemple, la tempête Desmond22). L'approche a également été utilisée pour dériver des analogues d'impacts futurs d'événements historiques, tels qu'une sécheresse de soja (Glycine max (L.) Merr.) dans le futur17.

L'approche UNSEEN peut également être utilisée pour explorer des événements synthétiques - des événements sans analogue historique - si les modèles ont été correctement évalués pour leur capacité à produire des événements réalistes23. Les scénarios climatiques qui illustrent comment des extrêmes record pourraient se produire peuvent élargir notre imagination pour capturer des événements plausibles, mais jamais vécus auparavant. Étant donné que l'adaptation au changement climatique a tendance à être motivée par l'expérience vécue par les gens d'événements extrêmes24,25,26,27, la visualisation de ces événements avant qu'ils ne se produisent peut favoriser la préparation et l'adaptation au changement climatique.

Dans cette étude, nous utilisons l'approche UNSEEN pour examiner les histoires de chaleur sans précédent dans deux régions productrices de blé des greniers du monde, les États-Unis et la Chine. Tout d'abord, nous rassemblons un grand ensemble de prévisions archivées pour chaque région pour la température et les précipitations, en estimant la fréquence des températures au-dessus des seuils de croissance critiques. Nous estimons les changements des périodes de retour des températures extrêmes avec le changement climatique et considérons la probabilité d'un extrême composé de températures élevées et de faibles précipitations dans chaque région. Alors que de nombreuses autres études se sont concentrées sur le changement climatique dans un avenir lointain, nous explorons le climat actuel et comment les risques ont déjà changé par rapport au passé récent, en complément des travaux1.

Dans le Midwest américain, l'ensemble UNSEEN montre une augmentation constante des températures maximales possibles au fil du temps ; l'intervalle interquartile des résultats d'ensemble tombait en dessous de 30 °C, et maintenant l'extrémité supérieure de l'intervalle interquartile approche 35 °C (Fig. 1). Historiquement, les températures maximales enregistrées au cours des 40 dernières années ont été inférieures aux extrêmes produits par l'ensemble UNSEEN. Les valeurs les plus élevées du grand ensemble des dernières années atteignent 40 °C, tandis que les valeurs les plus élevées du jeu de données d'observation se situent autour de 37 °C.

Observations historiques de la température et des précipitations en mars-mai dans la région productrice de blé d'hiver du Midwest des États-Unis (croix bleues), superposées sur des boîtes à moustaches grises du grand ensemble UNSEEN. Les boîtes à moustaches visualisent l'illustration comme la médiane, la plage interquartile, la plage interquartile 1,5x et les valeurs aberrantes. Les tracés correspondent aux variables suivantes : (a) température maximale, (b) nombre de jours au-dessus du seuil de "stress" de 27,8 °C, c nombre de jours au-dessus du seuil de "dégradation enzymatique" de 32,8 °C, et (d) Précipitations totales.

Le nombre de jours qui dépassent les seuils de chaleur critiques a également augmenté dans les ensembles de données observés et modélisés pour le Midwest américain. L'ensemble UNSEEN contient des événements discrets qui sont bien au-delà de l'enregistrement observé, y compris un événement avec plus de 20 jours dépassant le seuil de "dégradation enzymatique".

Il n'y a pas de tendance claire des précipitations dans les ensembles de données observés ou simulés de mars à mai dans le Midwest américain (Fig. 1d). La sécheresse historique de 2014 est proche des événements les plus extrêmement secs simulés dans l'ensemble de données UNSEEN, bien qu'il y ait quelques événements UNSEEN qui sont plus secs que cet enregistrement historique. De tels événements pourraient avoir un impact négatif sur les rendements du blé, comme cela s'est produit en 2014. Au Kansas en 2014, le moniteur du blé a signalé que "l'état du blé a décliné tout le mois et, à la fin mai, 62 % de la récolte était en très mauvais état". mauvais état, contre 47 % au début du mois et 45 % l'année dernière"28 Le rendement par acre récolté était le plus bas depuis 199528 Des reportages de la radio publique locale expliquaient que "la sécheresse persistante, les vents violents et les températures combinés à des niveaux d'humidité du sous-sol déjà faibles, ont décimé la récolte de blé d'hiver au Kansas, en Oklahoma et au Texas. Ces États constituent le cœur de la ceinture de blé - même avec de faibles rendements touchés par la sécheresse l'an dernier, ils ont encore produit un- tiers de la récolte nationale de blé d'hiver"29.

En Chine, les résultats sont similaires (Fig. 2). Les températures maximales de mars à mai montrent une augmentation avec le temps, et le grand ensemble comprend de nombreux événements sans précédent. Cela inclut des températures dans les 30 s élevées, alors que le record historique est plus proche de 35 °C. Le nombre de jours de "stress" et de jours de "dégradation enzymatique" augmente tous les deux, avec des possibilités INÉDITES de plus de 10 jours où le seuil de "dégradation enzymatique" est dépassé en une saison.

Observations historiques de la température et des précipitations en mars-mai (croix bleues), superposées sur des boîtes à moustaches grises du grand ensemble UNSEEN. Les boîtes à moustaches visualisent l'illustration comme la médiane, la plage interquartile, la plage interquartile 1,5x et les valeurs aberrantes. Les tracés correspondent aux variables suivantes : (a) température maximale, (b) nombre de jours au-dessus du seuil de "stress" de 27,8 °C, (c) nombre de jours au-dessus du seuil de "dégradation enzymatique" de 32,8 °C, et ( d) précipitations totales. Notez que le graphique (b) n'a pas réussi le test de fidélité et doit donc être interprété avec prudence, car l'aplatissement des données observées se situe en dehors du 95e centile de l'ensemble UNSEEN.

L'ensemble UNSEEN contient également plusieurs événements de sécheresse record qui ont des précipitations plus faibles que jamais observées dans la région. Ce sont des événements physiquement plausibles qui sont plus secs que ce qui a été observé historiquement. Des étés plus chauds et plus secs peuvent améliorer les conditions de semis et de récolte et réduire le risque d'engorgement. Cependant, si ces périodes coïncident avec des phases de développement des cultures sensibles, par exemple la floraison et le remplissage des grains, cela peut entraîner des résultats de rendement relativement inférieurs.

Au fil du temps, l'ensemble UNSEEN démontre un changement perceptible dans la probabilité de températures extrêmement chaudes dans les régions des États-Unis et de la Chine. La figure 3 trace la distribution des valeurs extrêmes ajustée aux observations et à l'ensemble UNSEEN pour la température maximale de la saison mars-mai. Dans les deux cas, les températures maximales sont plus élevées aujourd'hui que dans les années 1980, avec un événement 1 sur 100 ans en 1981 se produisant en moyenne plus souvent que tous les 6 ans en 2020 dans le Midwest américain. Le changement simulé est légèrement inférieur dans le nord-est de la Chine, avec un événement 1 sur 100 ans en 1981 se produisant en moyenne environ tous les 16 ans en 2020 (Fig. 3a, d). Cela se traduit par 1 % de chances que l'événement se produise en 1981, passant à 17 % (États-Unis) et 6 % (Chine) de chances qu'il se produise en 2020.

Les températures sont de mars à mai pour le Midwest américain (rangée du haut) et le nord-est de la Chine (rangée du bas). a, d Période de retour des températures maximales saisonnières en 1981 et 2020. Les ajustements GEV sont tracés pour les observations en utilisant des lignes pointillées et des ombres claires pour indiquer les estimations d'incertitude. Les ajustements GEV sont tracés pour l'ensemble UNSEEN en utilisant des lignes pleines et des ombres sombres pour les estimations d'incertitude. Tous les ajustements GEV sont des distributions non stationnaires avec des covariables pour les années 1981 et 2020. L'ampleur de l'événement de 100 ans est indiquée par une ligne horizontale noire. b, e Ensemble INVISIBLE en gris recouvert d'observations en bleu, avec une estimation de période de retour non stationnaire de 2 ans pour chaque ensemble de données. c, f Ensemble INVISIBLE en gris recouvert d'observations en bleu, avec une estimation non stationnaire de la période de retour de 100 ans pour chaque ensemble de données. L'intervalle de confiance au 95e centile est tracé en utilisant un ombrage pour les observations en bleu. L'incertitude statistique est estimée sous forme d'intervalles de confiance à 95 % basés sur l'approximation normale.

Dans les deux emplacements des études de cas, cependant, la distribution des valeurs extrêmes la mieux ajustée pour l'ensemble de données d'observation est un ajustement GEV stationnaire. Cela contraste avec un ajustement non stationnaire pour l'ensemble UNSEEN. Si l'on devait simplement extrapoler un ajustement GEV non stationnaire à partir de données d'observation dans la région d'étude des États-Unis (Fig. 3a, ligne pointillée), par exemple, on estimerait des valeurs inférieures et des incertitudes beaucoup plus grandes par rapport à l'ensemble UNSEEN dynamiquement cohérent, représentant ainsi la force de ce type d'analyse.

En supposant que le modèle représente avec précision la gamme du climat d'aujourd'hui, cela pourrait indiquer que les deux régions ont été "chanceuses" ces dernières années, et les deux régions n'ont pas connu la gamme complète de températures élevées qui sont maintenant possibles dans le climat d'aujourd'hui. En fait, ces régions ont été sélectionnées pour la production de blé en partie à cause de conditions climatiques favorables dans le passé, et les seuils critiques étaient essentiellement des frontières. Ce n'est plus le cas, et les températures extrêmes sont beaucoup plus probables. La mémoire récente des extrêmes de température se situe à l'extrémité inférieure de la distribution des extrêmes plausibles pour le climat d'aujourd'hui, en particulier dans le Midwest américain où la différence entre la tendance observée et INVISIBLE est la plus élevée. Selon l'ensemble UNSEEN, un événement qui aurait été un événement de température maximale sur 100 ans de mars à mai dans le Midwest américain en 1981 est maintenant un événement sur 6 ans. D'autres études ont également détecté des tendances positives à long terme de la température dans les deux régions, avec une certaine attribution au changement climatique anthropique30,31,32,33,34. Alors que les études d'attribution comparent le climat actuel à un climat préindustriel, nous sommes ici en mesure de discerner des tendances au cours des dernières décennies qui pourraient être utiles pour référencer les expériences vécues récemment par les gens.

Comme prévu compte tenu de la nature stochastique des conditions météorologiques, nous constatons que les observations météorologiques historiques sont limitées dans leur gamme par rapport à un large ensemble de résultats météorologiques plausibles. L'ensemble UNSEEN contient une variété d'événements de chaleur et de sécheresse pour chaque emplacement qui battraient des records historiques.

La chaleur extrême et la sécheresse extrême ne sont pas indépendantes l'une de l'autre, se produisant souvent simultanément en raison de conditions météorologiques bloquantes. Par conséquent, nous traçons la relation entre la chaleur extrême et la sécheresse dans chaque emplacement de la Fig. 4. Dans les deux régions, la chaleur extrême est fortement associée à la sécheresse, et les événements très humides ne coexistent pas avec la chaleur extrême.

Précipitations cumulées tracées par rapport au nombre de jours franchissant le seuil de "dégradation enzymatique" en mars-mai pour (a) les États-Unis et (b) la Chine. Les membres de l'ensemble INVISIBLES sont tracés en gris, recouverts d'observations en bleu. L'enregistrement historique du nombre de jours de "dégradation enzymatique" est représenté par une ligne horizontale bleue ; tous les événements gris INVISIBLES au-dessus de cette ligne battent des records.

S'il y a une saison chaude record au cours de laquelle le nombre de jours au-dessus du seuil de dégradation enzymatique est plus élevé que par le passé (supérieur à la ligne bleue de la figure 4), il est probable qu'il s'agisse également d'une saison sèche. Dans le Midwest américain, l'ensemble UNSEEN produit 161 saisons record avec des températures élevées, et bien que la plupart d'entre elles soient relativement sèches, 14 % d'entre elles ont des précipitations extrêmement faibles, inférieures à la pire sécheresse jamais enregistrée, la sécheresse de 2014. Cela s'applique également dans l'autre sens, sur les 31 épisodes de sécheresse INVISIBLES qui sont pires que la pire sécheresse connue au cours des 40 dernières années, 71% de ces événements ont également une chaleur record.

En Chine, les résultats sont similaires ; 63 % des épisodes de sécheresse record UNSEEN sont également des épisodes de chaleur record en termes de fréquence de jours au-dessus du seuil de dégradation enzymatique. Nous pouvons imaginer des scénarios basés sur des événements de chaleur extrême et de précipitations extrêmement faibles qui auraient des impacts sans précédent à l'intersection de ces deux aléas. Des températures plus élevées produisent également des taux d'évaporation plus élevés, ce qui peut encore réduire la disponibilité de l'eau pour l'agriculture, au-delà des faibles précipitations record.

L'un des principaux avantages de l'analyse d'un grand ensemble d'événements physiquement plausibles est que l'ensemble permet aux utilisateurs d'examiner les moteurs et les facteurs physiques contributifs pour des extrêmes spécifiques qui ne se sont jamais produits dans l'enregistrement observé. Sur la figure 5, nous traçons des composites d'anomalies de hauteur géopotentielle (GPH) et d'anomalies de vent au niveau de pression de 500 mb, pour analyser les événements les plus extrêmes de l'ensemble plus large.

Composites de la hauteur géopotentielle et des anomalies de vent à 500 mb associés aux événements les plus extrêmes dans l'ensemble INVISIBLE pour la région d'étude. Chaque parcelle est un composite des 10 saisons de (a) précipitations les plus élevées, (b) précipitations les plus faibles et (c) nombre le plus élevé de jours de dégradation enzymatique dans chaque zone d'étude. La première ligne représente la zone d'étude des États-Unis et la deuxième ligne la zone d'étude de la Chine, toutes deux délimitées par une boîte noire. Des tracés individuels pour chacun des 10 événements utilisés pour créer ces composites sont disponibles dans les informations supplémentaires.

Dans la région des États-Unis, les 10 saisons les plus sèches de mars à mai dans l'ensemble SEAS5 (Fig. 5bi) sont dominées par des anomalies de vent du nord et de l'ouest. De telles anomalies de vent tirent de l'air sec de la zone continentale des États-Unis vers la région d'étude, limitant les précipitations. Celles-ci sont produites par des anomalies saisonnières positives de hauteur géopotentielle à l'ouest et au sud de la région d'étude. Dans la plupart de ces 10 événements INVISIBLES, les anomalies positives sont concentrées dans le sud-ouest des États-Unis, mais il existe des événements individuels où les anomalies positives s'étendent plus largement à travers les États-Unis (voir Fig. SI11 pour les graphiques des anomalies associées à des événements individuels INVISIBLES) .

Les modèles d'anomalies de vent sont similaires pour les saisons les plus chaudes (Fig. 5ci); les saisons avec le plus grand nombre de journées chaudes au-dessus du seuil de dégradation enzymatique sont caractérisées par de grandes régions de haute pression sur la zone d'étude et au sud-ouest (Fig. 5ci). Il existe probablement des rétroactions terre-atmosphère qui peuvent renforcer les effets de réchauffement lors d'événements anormalement secs35. En revanche, les événements les plus humides (Fig. 5ai) présentent des anomalies saisonnières de vent du sud et de l'est, apportant de l'humidité du golfe du Mexique et de l'Atlantique (Fig. SI11).

Dans la région d'étude de la Chine, les anomalies de vent sont également essentielles pour générer les événements extrêmement humides, secs et chauds de la Fig. 5, deuxième rangée. Les saisons les plus sèches (Fig. 5bii) modélisées dans l'ensemble SEAS5 présentaient des anomalies de vent du nord et de l'ouest, amenant de l'air au-dessus des terres vers la zone d'étude. Ceci était associé à une zone de basse pression au nord-est de la zone d'étude. Les saisons chaudes avec le plus grand nombre de jours au-dessus du seuil de dégradation enzymatique (Fig. 5cii) présentaient des anomalies de vent similaires à celles des événements à faible précipitation, et elles montrent également une région de basse pression au nord-est de la zone d'étude.

Dans l'est de la Chine, les 10 saisons les plus humides présentent des anomalies de vent de sens opposé, venant du sud et de l'est, apportant de l'humidité dans la région d'étude (Fig. 5aii). Ces saisons très humides sont associées à de fortes régions à haute pression au nord-est de la zone d'étude, générant des vents dans le sens des aiguilles d'une montre qui tirent l'humidité des océans vers la région du blé d'hiver. En juillet 2021, il y a eu un événement de précipitations extrêmes dans la province du Henan, une des régions de notre zone d'étude, et des analyses météorologiques ultérieures ont identifié que cela était en effet causé par des vents venant de l'est, apportant de l'humidité dans la région36 similaire aux événements synthétiques. illustré à la Fig. 5a.

Dans les deux régions, les anomalies de vent provenant de la terre sont associées à des saisons chaudes/sèches, et la direction opposée des anomalies de vent au-dessus de l'eau est associée à des saisons extrêmement humides, comme on pouvait s'y attendre. Cependant, les modèles d'anomalies de hauteur géopotentielles qui produisent de telles anomalies de vent ont une certaine variété dans leur forme générale, leur taille et leur emplacement. Les anomalies atmosphériques associées à des événements UNSEEN individuels sont tracées dans les figures supplémentaires. 10–15. Par exemple, alors que les anomalies de vent du nord-ouest dans la région du blé d'hiver en Chine sont associées à une zone de basse pression au nord-est, cette zone est plus grande dans certaines réalisations (par exemple, Fig. SI 14B), et s'étend plus au sud dans d'autres réalisations (par exemple, Fig. .SI 14A et SI 14F). Par conséquent, les météorologues et les climatologues peuvent être attentifs à plusieurs variétés différentes du même modèle, qui peuvent toutes produire les anomalies de vent associées aux conditions extrêmement chaudes/sèches dans la région qui produit du blé d'hiver.

L'approche UNSEEN peut être utilisée pour détecter si la probabilité d'extrêmes simultanés dans les deux régions est plus élevée que ce à quoi on pourrait s'attendre d'un hasard aléatoire. Dans les ensembles de données d'observation, il n'y a pas de corrélations entre les deux régions d'étude des États-Unis et de la Chine pour les températures maximales ou les précipitations totales pendant la saison mars-mai. Dans l'ensemble UNSEEN, les précipitations totales restent non corrélées entre les deux régions, mais il existe une petite corrélation pour la température maximale quotidienne. La corrélation TXx est de 0,06 avec des intervalles de confiance à 95 % de 0,03 à 0,09. Cela est probablement dû à l'influence du changement climatique sur les températures extrêmes à l'échelle mondiale, qui affecte les deux régions. Voir la Fig. 9 supplémentaire pour un diagramme de dispersion des températures.

Bien qu'il n'y ait pas de relation forte entre les deux régions, certains événements UNSEEN individuels produisent des extrêmes simultanés dans les deux endroits. Nous avons identifié les 250 meilleurs membres de l'ensemble pour chaque région d'étude qui ont produit le plus grand nombre de jours de dégradation enzymatique, et il y a 10 membres de l'ensemble qui se chevauchent dans ces deux listes, produisant une chaleur extrême simultanément aux deux endroits. La figure 6 illustre un composite de la hauteur géopotentielle et des anomalies de vent associées à ces 10 événements, qui sont extrêmes dans les deux régions d'étude. Cela représente un scénario dynamiquement cohérent basé sur des événements d'un événement simultané dans les deux emplacements. Le composite semble être associé à une perturbation zonale de numéro d'onde 3 dans la circulation des hautes latitudes, créant des systèmes anticycloniques sur les deux zones d'étude. Cet événement composé crée simultanément les conditions observées sur les figures 5ci (États-Unis) et 5cii (Chine) (tableau 1).

Composites de la hauteur géopotentielle et des anomalies de vent à 500 mb associées à des événements extrêmes simultanés dans l'ensemble INVISIBLE dans les deux régions d'étude. Chaque parcelle est un composite des 10 saisons qui ont produit un nombre extrême de jours de dégradation enzymatique dans les deux zones d'étude. Les deux zones d'étude sont délimitées par des cases grises. Des tracés individuels pour chacun des 10 événements utilisés pour fabriquer ces composites sont disponibles dans la Fig. 16 supplémentaire.

Des tracés d'événements composés individuels sont disponibles dans la Fig. 16 supplémentaire. L'ensemble qui a généré l'événement composé le plus extrême était un membre de l'ensemble UNSEEN en 2018 (Fig. SI 16J), qui montre des modèles atmosphériques similaires à ce composite. Il a simulé un événement qui avait une moyenne régionale de 12,9 jours de dégradation enzymatique dans la région d'étude des États-Unis (le record observé est de 8,5), et en Chine, cet événement a produit une moyenne régionale de 5,2 jours de dégradation enzymatique (record observé de 2,9).

Le changement climatique présente un risque majeur pour les systèmes alimentaires à l'échelle mondiale, mais de nombreuses analyses de risques dérivent des estimations basées sur les relations climat-rendement passées, sans tenir compte du fait que nous vivons dans un climat fondamentalement modifié. Les non-linéarités dans la réponse des cultures au changement climatique peuvent avoir des conséquences inattendues en termes de récoltes ratées et de rendements réduits. De nouvelles techniques pour créer des ensembles INVISIBLES de saisons alternatives plausibles peuvent élargir notre imagination sur les types d'événements inédits qui sont désormais possibles, et cela peut permettre la modélisation et stimuler la discussion sur le type d'impacts que ceux-ci pourraient avoir sur l'agriculture.

Dans le cas du blé d'hiver non irrigué aux États-Unis et en Chine, nous démontrons que plusieurs régions ont pu être « chanceuses » en termes de leur expérience récente d'événements extrêmes. Compte tenu de la nature stochastique des conditions météorologiques, les températures extrêmes récentes dans le Midwest américain se sont avérées plus froides que la plage complète simulée par l'ensemble climatique UNSEEN. Cela signifie que les dernières années ne sont probablement pas un bon indicateur de ce à quoi s'attendre dans les prochaines années dans le climat actuel, et les parties prenantes locales pourraient percevoir leur risque comme étant plus faible qu'il ne l'est réellement. Des études antérieures estimant la vulnérabilité des greniers mondiaux aux extrêmes climatiques pourraient contribuer à cette perception plus faible du risque, car elles n'ont pas pris en compte la température en raison des températures historiques (plus basses) n'affectant pas les rendements de blé dans ces régions.

Dans le grand ensemble analysé ici, nous constatons que les saisons extrêmement chaudes et sèches sont associées à des anomalies de circulation à grande échelle, avec des vents apportant de l'air sec au-dessus des terres des deux régions productrices de blé. Alors que les événements de canicule à l'échelle synoptique peuvent être associés à des régions localisées de haute pression, nous constatons que les saisons les plus extrêmes présentent des anomalies de circulation à grande échelle, formant souvent des gradients de pression avec de fortes anomalies de vent. Ces anomalies de circulation à grande échelle peuvent être surveillées pour mieux comprendre et prévoir les conditions susceptibles de causer un stress aux cultures de blé dans chaque région.

Une approche UNSEEN peut nous permettre d'imaginer certains de ces événements climatiques sans précédent qui peuvent interagir avec d'autres moteurs de l'approvisionnement en cultures à l'échelle mondiale, racontant l'histoire de ce qui pourrait se passer dans deux régions des greniers du monde qui ont jusqu'à présent été "chanceuses". L'approche est limitée par la capacité des modèles à représenter l'éventail complet des résultats plausibles dans un lieu, et bien que nous ayons inclus des tests de fidélité/stabilité/indépendance sur les données, nos modèles pourraient ne pas représenter entièrement l'éventail des risques23 Nouvelles méthodologies pour perturber modèles et simuler des extrêmes plausibles peuvent soutenir ces explorations de scénarios climatiques et d'événements sans précédent pour permettre l'adaptation20.

Compte tenu de la possibilité substantielle de chaleur record, probablement en combinaison avec la sécheresse, dans les régions productrices de blé d'hiver des États-Unis et de la Chine, des adaptations au changement climatique pour la chaleur et la sécheresse seront nécessaires dans de nombreux greniers du monde. Les changements apportés à la gestion agricole sont généralisés pour la plupart des céréales de base, y compris le blé. Les adaptations comprennent la recherche pour trouver des améliorations génétiques aux variétés de blé qui préservent les rendements dans des conditions plus sèches et plus chaudes37,38. Les variétés de blé à haut rendement ont toujours été plus sensibles aux températures chaudes supérieures à 34 degrés39. Par conséquent, des recherches supplémentaires sur les cultivars hybrides capables de résister à la chaleur extrême seront importantes. Les agriculteurs ont également expérimenté la modification des dates de plantation et la modification des dates de maturité des cultures40 et le déplacement des zones agricoles41. Les stratégies de gestion du risque de sécheresse comprennent les opportunités d'irrigation et la gestion agricole pour stocker l'eau supplémentaire du sol qui peut être utilisée par la culture.

Les investissements dans l'adaptation ont tendance à être stimulés par l'expérience personnelle d'événements extrêmes. Les résultats d'ensembles UNSEEN tels que celui-ci peuvent être utilisés pour générer des scénarios d'événements climatiques record, ce qui peut aider les gens à visualiser les impacts sans avoir besoin de les expérimenter directement. Un investissement supplémentaire dans l'approche UNSEEN et storyline a le potentiel de révéler des lacunes dans notre perception des risques actuels pour nos paniers à pain et nos systèmes alimentaires, encourageant une action adaptative pour prévenir les impacts négatifs dans les années à venir.

Les chocs climatiques n'agissent pas isolément et interagissent avec diverses autres pressions sur la production agricole. Il s'agit notamment des politiques nationales, des ravageurs et des maladies, du commerce mondial, des zones de plantation, de l'irrigation, etc. Par exemple, au moment d'écrire ces lignes, la guerre de 2022 en Ukraine a réduit l'approvisionnement en blé des greniers en Russie et en Ukraine42 Les pressions ont inclus des dommages ou des blocages des infrastructures d'exportation, des sanctions et des changements dans le contrôle régional43 Parmi toutes ces pressions agricoles, nous comprenons bien les événements climatiques grâce à des modèles basés sur la physique. Par conséquent, l'utilisation de tels modèles pour encourager la planification des événements extrêmes peut aider à réduire les pressions climatiques sur l'agriculture à l'avenir.

Nous suivons le protocole pour appliquer et assurer la crédibilité de UNSEEN23 Premièrement, les domaines, les variables et les indices sont définis qui sont les plus pertinents pour la croissance du blé. Nous sélectionnons ensuite les ensembles de données appropriés pour l'analyse et évaluons statistiquement le réalisme des définitions d'événements sélectionnées. Lorsque des problèmes sont identifiés, ils sont mentionnés et/ou résolus en réduisant la taille de l'échantillon ou en corrigeant les données. Les statistiques d'intérêt sont ensuite obtenues à partir des ensembles de données jugés réalistes.

Dans cette étude, nous nous concentrons sur le blé d'hiver aux États-Unis et en Chine, en particulier la principale région de production de chaque pays. Aux États-Unis, c'est le Midwest des États-Unis, y compris l'ouest du Kansas (27 % de la production nationale), l'est du Colorado et le nord-ouest de l'Oklahoma (105–95,5 W, 35–40 N)44. La région de la Chine correspond au nord-est de la Chine et comprend les provinces de Hebei, Shandong, Henan, Jiangsu et Anhui (110–122,5E, 30,5–40N), chacune représentant 10 % ou plus de la production chinoise de blé d'hiver45. les États du Kansas, de l'Oklahoma et du Colorado ont produit collectivement 15 229 953 tonnes métriques en 2017, soit 43,5 % de la récolte de blé d'hiver du pays46 Au total, la Chine a produit 134 334 000 tonnes métriques de blé en 2017, y compris le blé d'hiver et d'autres variétés. La production mondiale totale de blé en 2017 était de 772 millions de tonnes métriques (FAO).

La croissance du blé d'hiver commence à l'automne, suivie d'une période de dormance tout au long de l'hiver47. La repousse commence au début du printemps, avec une pleine floraison et un développement du début à la fin du printemps, ce qui rend cette période critique pour la croissance du rendement avant la récolte en juin et juillet47. Dans des études antérieures, le rendement du blé à chaque emplacement était corrélé avec les précipitations cumulées pendant la saison de croissance, avec peu ou pas de relation avec la température3,6.

Cependant, des températures supérieures à 27,8 °C en mai ont été associées à un stress thermique sur les plants de blé d'hiver47. Des durées prolongées à ou au-dessus de cette température sont particulièrement préjudiciables. De plus, au-dessus de températures de 32,8 °C, les enzymes du blé commencent à se décomposer, ce qui endommage davantage le développement de la plante48. D'autres études ont utilisé des seuils de 21 °C comme optimal et de 34 °C comme dommageable, pour démontrer une certaine réduction du rendement due à des températures chaudes dans certaines parties du Kansas49,39. Étant donné que la récolte a lieu en juin et juillet, les stades du blé sensibles au stress thermique (y compris l'anthèse et le remplissage des grains) ont tendance à se produire entre mars et mai. Bien qu'il y ait une certaine irrigation dans les deux régions, le blé d'hiver dépend des précipitations pour une grande partie de ses besoins en eau et, par conséquent, les précipitations totales sont également critiques de mars à mai.

Dans cette étude, nous avons sélectionné trois valeurs de température d'intérêt : la température maximale journalière de la saison mars-mai, ainsi que le nombre de jours avec une température maximale supérieure à 27,8 °C (seuil de stress) et le nombre de jours supérieurs à 32,8 °C. (seuil de dégradation enzymatique). Nous analysons également les précipitations totales en mars-mai comme une influence critique sur les résultats du blé. Chaque variable est calculée à la résolution native de l'ensemble de données, puis moyennée par zone sur des points terrestres dans la région sélectionnée.

Pour le grand ensemble des "réalités alternatives" du climat actuel et du passé récent, nous utilisons les archives de SEAS5, les prévisions à long terme du Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme (ECMWF)50 Ces prévisions sont initialisées le premier de chaque mois et exécutez un modèle basé sur la physique pendant 7 mois dans le futur, générant des données météorologiques quotidiennes pour une période de 7 mois. Les prévisions qui incluent la saison complète de mars à mai sont celles qui sont initialisées en mars (1 mois de délai), février (2 mois de délai), janvier (3 mois de délai), décembre (4 mois de délai) , et novembre (5 mois de délai).

Alors que SEAS5 est exécuté comme une prévision opérationnelle, le grand ensemble archivé peut être utilisé pour identifier des événements extrêmes qui n'ont jamais été vécus auparavant, car les prévisions archivées contiennent des événements plausibles qui ne se sont tout simplement jamais produits. Le modèle se compose de 25 membres d'ensemble de 1981 à 2016, et de 2017 à aujourd'hui contient 51 membres d'ensemble. Ainsi, en incluant chacun des 5 délais, le grand ensemble contient 125 réalisations alternatives de chaque année jusqu'en 2016, et 255 passages d'ensemble par an à partir de 2017.

Pour vérifier l'ensemble SEAS5, nous comparons les résultats aux observations historiques. Aux États-Unis, nous utilisons l'ensemble de données DayMet version 4, un ensemble de données météorologiques de surface quotidiennes de 1 km sur 1 km pour l'Amérique du Nord provenant principalement de stations météorologiques au sol51 (En Chine, nous utilisons la réanalyse terrestre ERA5 du temps de surface quotidien, qui est produit à une résolution de 9 km 52. Tous les ensembles de données ont été mis à l'échelle à une résolution de 1 degré aux fins de l'analyse.

Pour chacune des quatre variables d'intérêt, nous évaluons l'ensemble SEAS5 UNSEEN pour déterminer quels ensembles et quels délais pourraient être utilisés pour caractériser la gamme complète d'événements plausibles. Tout d'abord, nous avons évalué la stabilité sur les délais d'exécution, pour mesurer s'il y avait une dérive du modèle dans les délais d'exécution plus longs. Aucun n'a été trouvé pour aucune des variables et des emplacements de cette étude (parcelles disponibles dans les figures supplémentaires 3, 4).

Nous avons ensuite estimé l'indépendance entre les membres de l'ensemble. Étant donné que tous les membres de l'ensemble ont été initialisés au même moment, il y a souvent un manque d'indépendance entre les membres de l'ensemble à des délais plus courts. Le premier délai (une prévision initialisée le 1er mars pour la saison mars-mai) a été exclu pour toutes les variables en raison de l'interdépendance présumée des membres de l'ensemble. Au-delà de ce premier délai, nous avons éliminé tous les délais pour lesquels les corrélations de rang par paire entre les membres de l'ensemble avaient une valeur médiane supérieure à 0,25, démontrant un manque d'indépendance53. supprimé (voir Figs. SI 1-2 pour les tracés de l'indépendance entre les délais).

Enfin, nous avons estimé la fidélité de l'ensemble SEAS5 UNSEEN par rapport à l'ensemble de données d'observation historique pour TXx et pour Total Precipitation. Nous sous-échantillonnons au hasard le plus grand échantillon UNSEEN en 10 000 séries de la même longueur que les observations, pour créer des "observations indirectes" à comparer avec les données observées. Nous avons comparé la moyenne, l'écart type, l'asymétrie et l'aplatissement de l'ensemble de données observé à ces valeurs pour chacune des observations simulées. Dans le cas des précipitations totales dans la région de la Chine pour MAM, la moyenne des observations historiques est tombée en dehors de la plage du 95e centile de l'ensemble UNSEEN, et nous avons mis en œuvre une correction de biais additive. Les précipitations totales INVISIBLES de mars à mai ont été ajustées en soustrayant 24 mm pour correspondre à la moyenne des observations. Les autres variables n'ont pas été ajustées (voir les figures supplémentaires 5 à 8 pour les graphiques de fidélité pour toutes les variables). Cependant, dans le cas de TXx pour la région des États-Unis, l'aplatissement observé était légèrement inférieur au 95e centile de tous les résultats d'aplatissement de l'ensemble UNSEEN. Les résultats pour cette variable doivent donc être interprétés avec prudence.

Pour les variables extrêmes dérivées du nombre de jours au-dessus des seuils stress/dégradation enzymatique, nous réalisons les mêmes tests de fidélité. L'écart type, l'asymétrie et l'aplatissement des observations historiques se situaient dans la plage du 95e centile des résultats UNSEEN, à une exception près. Le nombre observé de jours au-dessus du seuil de « stress » dans la région de la Chine est inférieur au 5e centile de l'ensemble UNSEEN, et doit donc également être interprété avec prudence.

Bien que l'approche UNSEEN puisse ne pas capturer la gamme complète de tous les événements plausibles, ces vérifications de fidélité nous permettent de procéder avec une certaine confiance que les extrêmes simulés valent la peine d'être explorés pour éclairer la planification de l'adaptation.

À l'aide de ces ensembles de données validés, nous avons ensuite obtenu des informations sur les événements à faible probabilité et à fort impact en utilisant trois approches. Nous avons d'abord inspecté visuellement la série chronologique des événements observés et INVISIBLES. Étant donné que l'ensemble de données UNSEEN contient un grand nombre d'événements par an, cet ensemble de données est représenté à l'aide de statistiques de boîtes à moustaches, montrant la médiane, la plage interquartile, la plage interquartile 1,5 x et les membres en dehors de la plage interquartile 1,5 x. Dans un deuxième temps, on compte le nombre de dépassements de seuil. La probabilité de tels dépassements de seuil peut être exprimée en pourcentage du nombre de dépassements par rapport au nombre total d'événements. Ainsi, la probabilité d'événements composés peut également être estimée. Troisièmement, nous avons appliqué des statistiques de valeurs extrêmes aux températures maximales de mars à mai54. Nous avons ajusté une distribution de Gumbel, de valeurs extrêmes généralisées (GEV) et de GEV non stationnaire aux résultats historiques et à l'ensemble UNSEEN. Nous avons ajusté les paramètres d'emplacement et d'échelle de manière linéaire au temps en tant que covariable19,23, comme dans Kelder et al. Ces distributions ont été utilisées pour le calcul de la probabilité et de l'ampleur de températures exceptionnellement extrêmes dans le climat historique et actuel. Pour analyser les schémas de circulation liés aux événements extrêmes INVISIBLES, nous traçons les anomalies de hauteur géopotentielle (GPH) et les anomalies de vent au niveau de pression de 500 mb, afin d'analyser des événements extrêmes spécifiques de l'ensemble plus large. En utilisant les pistes 1 à 4 (en raison de la disponibilité des données mensuelles SEAS5), nous traçons les 10 saisons les plus sèches, les plus humides et les plus chaudes dans les régions d'étude des États-Unis et de la Chine.

Toutes les données utilisées dans cette étude sont accessibles au public et peuvent être consultées comme suit :

Archives SEAS5 et ERA5 Land sur le magasin de données climatiques Copernicus : https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/seasonal-original-single-levels?tab=form. https://doi.org/10.24381/cds.181d637e. https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-land?tab=form. https://doi.org/10.24381/cds.e2161bac. Données Daymet sur le site ONRL DAAC : https://daymet.ornl.gov/getdata. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2129.

La méthodologie UNSEEN est documentée ici : https://unseen-open.readthedocs.io/en/latest/. Toute demande de code ou de données peut être adressée aux auteurs.

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Les auteurs reconnaissent avec gratitude le soutien de la subvention coopérative de la NASA Today's Risk of Extreme Events (numéro d'accord 80NSSC22K1706). Les auteurs remercient le Tufts University High Performance Compute Cluster (https://it.tufts.edu/high-performance-computing) qui a été utilisé pour la recherche rapportée dans cet article.

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Erin Coughlan de Perez

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Erin Coughlan de Perez

Agriculture, alimentation et environnement, Friedman School of Nutrition Science and Policy, Tufts University, Boston, États-Unis

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Gibbon IT Bonjour

Département des services météorologiques du Zimbabwe, Harare, Zimbabwe

Gibbon IT Bonjour

Services d'adaptation au climat (CAS), Bussum, Pays-Bas

Tim Keller

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ECdP, HG, GITM et TK ont co-conçu le plan et les méthodes de recherche. L'ECdP a analysé les données climatiques et rédigé l'article. GITM, HG et TK ont fourni des analyses, des méthodes et des données. Tous les auteurs ont soutenu l'analyse, contribué à l'article et approuvé la version soumise.

Correspondance à Erin Coughlan de Perez.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Coughlan de Perez, E., Ganapathi, H., Masukwedza, GIT et al. Potentiel d'épisodes de chaleur et de sécheresse surprenants dans les régions productrices de blé des États-Unis et de la Chine. npj Clim Atmos Sci 6, 56 (2023). https://doi.org/10.1038/s41612-023-00361-y

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Reçu : 24 août 2022

Accepté : 03 mai 2023

Publié: 02 juin 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s41612-023-00361-y

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