《FAO发布《世界土壤资源状况报告》》

  • 来源专题:农业立体污染防治
  • 编译者: 金慧敏
  • 发布时间:2015-12-30
  • 2015年12月4日,联合国粮食及农业组织(FAO)发布《世界土壤资源状况》(Status of the World's Soil Resources)报告。该报告基于200多名环境科学家利用土壤资源和土壤变化领域的最新知识所做的评估。它报告了土壤在全球范围的主要变化和更为详细的区域变化。该报告就不同方面提供了科学数据记录,包括土壤侵蚀、土壤有机碳变化、土壤生物多样性变化、土壤酸化、土壤板结、地表硬化、土壤盐渍化和钠质化、土壤污染、土壤养分变化和水涝。

    报告得出的压倒性结论是,世界上大多数土地资源状况仅为良好、较差或很差。报告所含详细区域报告和案例研究证实,尽管某些地区形势较为乐观,但土壤条件恶化的案例明显超过其有所改善的案例。该报告还确定了某些方面的知识差距和研究需求。它还得出结论,大部分土地的资源状况不佳,需要采取紧急行动。生产性土壤的进一步流失将严重损害粮食生产和粮食安全,并加剧粮价波动。但报告提供的证据还表明,这种土地资源和功能的丧失是可以避免的。采用经过验证的方法和技术来精心管理土壤可以增加粮食供应,并提供宝贵的气候调节手段和保障生态系统服务。为做到这一点,迫切需要各国政府尽快实施粮农组织通过的《世界土壤宪章》。

    报告原文地址一:http://reliefweb.int/sites/reliefweb.int/files/resources/Soil_Report_Main_001.pdf

    报告原文地址二:http://portal.nstl.gov.cn/STMonitor/home/file_recordshow.htm?id=104&parentPageId=1451445998476&controlType=&serverId=9

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    • 编译者:金慧敏
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    • 粮农组织在2016年10月17日发布的最新报告《2016年粮食及农业状况》中指出,消除饥饿和贫困的努力必须与农业和粮食系统快速转型相结合以对应全球气候变暖。报告指出世界约有五分之一的温室气体来自农业,包括林业、渔业和畜牧生产。农业必须为抗击气候变化做出更大贡献,同时努力克服气候变化带来的影响。报告提供的证据表明,采用“气候智能”做法,比如使用氮高效和耐高温的作物品种、免耕法及土壤肥力综合管理等,将提高生产率和农民收入。报告估计,仅仅依靠广泛采用氮高效方法就可以使面临食物不足风险的人口数量减少一亿以上。报告还确定了降低农业排放强度的若干途径。例如,水稻种植中用节水型方法替代水淹可以使甲烷排放减少45%,而通过采用更高效的做法,畜牧业的减排幅度可达41%。 报告还指出,受全球气候变化影响,一些谷物已经产量下降,锌、铁和蛋白质等营养成分丧失,可能引发健康问题,如人类腹泻和一系列跨界动物疾病。 报告建议,要减少碳排放,同时增加粮食生产,以满足世界不断增长的人口。粮食系统应最大限度地减少粮食损失和浪费,推广更健康、环境消耗更少的食品。 根据科学证据,2030年后世界各地都将越来越多地感受到对粮食生产形成的负面压力。在此之前,温度升高的不利影响将更多地集中在发展中国家,使其粮食自给自足的前景更为暗淡。粮农组织的报告强调,粮食和农业系统转型的成败将在很大程度上取决于是否能够尽快采取措施,帮助小农适应气候变化。 该报告链接地址:http://www.fao.org/3/a-i6030c.pdf
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    • 编译者:田儒雅
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    • 2016年2月15日,联合国粮农组织(FAO)于罗马发布了《作物产量预测:方法与制度视角》报告。报告选取比利时、中国、摩洛哥、南非和美国5个国家,从方法和制度两个视角阐述了各国的玉米、水稻、大豆和小麦4种作物的产量预测情况。希望通过阐释不同制度的组织运作方式,帮助改善国家相关制度,进行高质量的预测,推动有效的政策设计和市场操作。 作物产量预测所需的人力资源、制度、技术和财务基础建设十分复杂。报告针对上述5个国家分别从以下3方面展开阐述。 1. 各国农产品产量预测数据。包括预测来源、预测发布日期的准确性和时效性分析以及针对不同预测方法的比较。 2. 各国官方信息来源。包括官方产量预测方法,数据收集方法,数据共享、分析和集成方法,人力、财务和技术基础设施,机构结构和可持续发展,以及创新和整合区域在全球层面的举措。 3. 将官方数据联系到产量预测。包括区域数据的选择与方法,预测发布日期的准确性和时效性分析,人力、财务和技术基础设施,以及机构结构和可持续发展。 此外,报告还对作物产量的预测目的、评价标准、现有做法、最新发展和仍然存在的挑战等进行了详细梳理。 预测目的。作物产量预测活动的目的是降低地区或国家粮食系统的风险。降低风险应有助于改善环境、社会经济,以及健康和营养状况。 评价标准。评价标准应基于该预测系统的能力,以诱导相关代理人在感知到风险降低时可形成行为的变化。 现有做法。科学的方法最初引领了特定作物机理模型的发展,研究主要针对具体植物生理学及其与空气和土壤环境的相互作用。目前,两种建模方法组成了操作式作物产量预测模型的核心:统计模型和过程模型。 最新发展。在诸如IPCC、AGMIP、NEXTGEN、CIMSANS和GEOSHARE等国际组织的倡议下,作物产量预测模型如今已有了新的发展。学术界、公共部门和私营企业正在联手推动模型的一体化进程,并促进互动、知识共享和模型比较。 现存挑战。影响未来作物生产的主要未知因素是相关的气候变化,尤其是这些变化的程度和速度。另一个挑战则来自于私营部门在模型开发中所起的作用。 中国粮食安全面临粮食需求不断增长和水、土地及劳动力资源消耗不断加快的双重挑战,确保中长期粮食安全及主要农产品有效供给难度加大。因此,如何有效的分析和预测中国粮食生产能力,对加强粮食宏观调控、促进政策调整和保障粮食安全具有十分重大的意义。 (编译 田儒雅,吴蕾,李小曼)