ارزیابی اثرگذاری‌های انتشار گازهای گلخانه‌ای بر عملکرد و الگوی کشت محصول‌های منتخب زراعی استان تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترای اقتصاد کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

2 دانشیار اقتصاد کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

3 استاد علوم کشاورزی (بیوتکنولوژی)، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

چکیده

در مطالعه حاضر ارزیابی اثرات انتشار گازهای گلخانه‌ای بر عملکرد و الگوی کشت محصولات منتخب زراعی استان تهران مورد بررسی و کنکاش قرار گرفت. برای این منظور، ابتدا با استفاده از مدل‌های گردش عمومی (GCM) میزان اثرات گازهای گلخانه‌ای بر میانگین متغیرهای اقلیمی دما و بارش تحت سناریوهای انتشار A1B، A2 و B1 بررسی شد. این کار به کمک سامانه دیتایی GCM/RCM و مدل ریزمقیاس LARS-WG صورت گرفت. در ادامه، با استفاده از رویکرد اقتصادسنجی و تحلیل رگرسیون اثرات متغیرهای اقلیمی دما و بارش بر میانگین عملکرد محصولات منتخب زراعی ارزیابی شد. جهت بررسی تغییرات عملکرد محصولات بر الگوهای زراعی از مدل برنامه‌ریزی ریاضی اثباتی (PMP) استفاده شد. نتایج نشان داد که رفتار متغیرهای اقلیمی دما و بارش طی دوره‌های آتی در سطح حوضه‌های مطالعاتی استان تهران نسبت به دوره پایه به ترتیب افزایشی (27/0 تا 75/3 درجه سانتی‌گراد) و کاهشی (63/0 تا 1/41 میلی‌متر) خواهد بود. افزایش تمایل کشاورزان جهت توسعه سطح زیرکشت گندم آبی، ذرت دانه‌ای و کلزا و کاهش سطح زیرکشت جو آبی، گوجه‌فرنگی، هندوانه و آفتابگردان در الگوی زراعی استان تهران از نتایج اعمال سناریوی اقلیمی تلفیقی (افزایش دو درجه‌ای دما و کاهش 20 میلی‌متری بارش) در این مطالعه است. تحت شرایط رخداد تغییر اقلیم، هندوانه و آفتابگردان به ترتیب با بیشترین تغییرات کاهشی در عملکرد (1/13، 7/17 درصد) و سطح زیرکشت (8/68 و 9/31 درصد) به عنوان حساس‌ترین محصولات در الگوی زراعی استان تهران شناسایی شدند. از این رو، برنامه-ریزی جهت کاهش و یا توسعه سطح آن‌ها طی دوره‌های آتی در الگوی کشت منطقه به زارعین و مسئولان ذیربط در بخش کشاورزی توصیه می‌شود.

کلیدواژه‌ها


Agovinoa, M., Casaccia, M., Ciommi, M., Ferrara, M. and Marchesano, K. (2018). Agriculture, climate change and sustainability: The case of EU-28. Ecological Indicators, Available online 8 May 2018, In Press, Corrected Proof.
- Akbari, M., Najafi Alamdarlo, H. and Mosavi, H. (2019). Effects of Climate Change and Drought on Income Risk and Crop Pattern in Qazvin Plain Irrigation Network. Journal of Water Research in Agriculture, 33 (2): 265-281. (In Persian)
- Amirnejad, H. and Asadpour Kordi, M. (2017). Investigating the effects of climate change on Iranian wheat production. Journal of Agricultural Economics Research, 35 (9): 163-182. (In Persian)
- Chauhan, B.S., Kaur, P., Mahajan, G., Randhawa, R.K. and Kang, M.S. (2014). Global Warming and Its Possible Impact on Agriculture in India. Advances in Agronomy, 123: 65-121.
- Cortignani, R. and Dono, G. (2018). Agricultural policy and climate change: An integrated assessment of the impacts on an agricultural area of Southern Italy. Environmental Science & Policy, 81: 26-35.
- Esteban, E. and Albiac, J. (2016). Salinity Pollution Control in the Presence of Farm Heterogeneity: An Empirical Analysis. Water Economics and Policy, 2(2):1-20.
- Gao, C.H., He, Z., Pan, S., Xuan, W. and Xu, Y. (2020). Effects of climate change on peak runoff and flood levels in Qu River Basin, East China. Journal of Hydro-environment Research, 28: 34-47.
- Graveline, C. (2016). Economic calibrated models for water allocation in agricultural production: A review. Environmental Modelling and Software, 81: 12-25.
- Guo, Y. and Shen, Y. (2016). Agricultural water supply/demand changes under projected future climate change in the arid region of northwestern China. Journal of Hydrology, 540(1): 257-273.
- Howitt, R.E, Medellin-Azuara, J, MacEwan, D. and Lund, R. (2012). Calibrating disaggregates economic models of agricultural production and water management. Science of the Environmental Modeling and Software, 38: 244-258.
- IPCC. (2018). Climate Change. The Physical Science Basis, Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge and New York: Cambridge University Press.
- IPCC. (2018). The scientific Basis, Contribution of working group I to the third assessment report of the intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press. New York, USA, No: 996.
- Meteorological Organization of Tehran Province. (2018). Detailed report on the rainfall situation in Tehran province during the last five years (2009-2013), 47 pages. (In Persian)
- Ministry of Power. (2019). Office of Basic Studies of Water Resources, Integration and Balance Group of Tehran Regional Water Company, Tehran Province, 63 pages. (In Persian)
- Mahmoodi, A. and Parhizkari, A. (2016). Economic modeling of agricultural water resources management in Tehran province with emphasis on the role of water market. Journal of Economic Modeling, 35 (3): 121-139.
- NikNazli, A. and Dewan Mahboob, H. (2015). Climate Change and Global Warming Discourses and Disclosures in the Corporate Annual Reports: A Study on the Malaysian Companies. Social and Behavioral Sciences, 172: 246-253.
- Parhizkari, A. and Sabuhi, M. (2013). Economic analysis of effects of technology development and mechanization on agricultural sector production in Qazvin province using positive mathematical programming model. Agricultural Economics Research, 5(4):1-23. (In Persian)
- Parhizkari, A., Mozaffari, M., Khodadadi Hoseini, M. and Parhizkari, R. (2015). Economic Analysis of the Effects of Climate Change Due to Greenhouse Gas Emissions on Agricultural Production and Available Water Resources, Case Study: Lands Downstream of Taleghan Dam. Journal of Agricultural Economics and Development, 29(1): 67-89. (In Persian)
- Parhizkari, A. and Yazdani, S. (2017). Assessing the economic and hydrological impacts of climate change in the Khorrood watershed. Journal of Echo Hydrology, 4 (3): 724-711. (In Persian)
- Paul, D.W., Medellin-Azuarab, J., Joshua, H.V. and Meagan, S.M. (2017). Economic policy drivers of  agricultural  water  desalination  in California’s  central  valley. Agricultural Water Management, 194:192-203.
- Qureshi, M.E., Mobin-ud-Din, A., Stuart, M.W. and Mac, K. (2014). A multi-period positive mathematical programming approach for assessing economic impact of drought in the Murray–Darling Basin. Australia. Economic Modelling, 39: 293-304.
- Sanikhani, H., Dinpajoh, Y., Pouryosef, S. and Solati, B. (2013). Investigating the effects of climate change on the runoff of Aji Chay catchment in East Azarbaijan province. Journal of Water and Soil, 27(6): 1225-1234.
- Soleymaninejad, S., Sabouhi, M. and Banayan, A. (2019). Effects of Climate Change on Crop Cultivation Pattern (Case Study: Mashhad Plain). Iranian Economic Economics and Development Research, 50(2): 249-263. (In Persian)
- Sun, S.K., Li, G., Wu, P.T., Zhao, X.N. and Wang, Y.B. (2018). Evaluation of agricultural water demand under future climate change scenarios in the Loess Plateau of Northern Shaanxi, China. Ecological Indicators, 84(2): 811- 819.
- Taniguchi, K. (2017). Future changes in precipitation and water resources for Kanto Region in Japan after application of pseudo global warming method and dynamical downscaling. Journal of Hydrology: Regional Studies, 8(1): 287-303.
- Tehran Studies and Planning Center. (2019). Requirements and strategies to achieve integrated urban transportation in Tehran. Reports of Tehran City Studies and Planning Center, May 2019. (In Persian)
- Tehran Province Agricultural Jihad Organization. (2018). Deputy for Crop Production Improvement, Agriculture Department. (In Persian)
- Tehran Province Regional Water Company. (2018). Office of Basic Studies of Water Resources. (In Persian)
- Uusitalo, V. and Leino, M. (2019). Neutralizing global warming impacts of crop production using biochar from side flows and buffer zones: A case study of oat production in the boreal climate zone. Journal of Cleaner Production, 227(1): 48-57.
- Wilby, R.L. and Harris, I. (2006). A framework for assessing uncertainties in climate change impact: low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resources Research, 42(2):1-10.
- You, L., Rosegrant, M.W., Wood, S. and Sun, D. (2009). Impact of growing season temperature on wheat productivity in China. Agricultural and Forest Meteorology, 149(6): 1009-1014.
- Zubaidi, S.L., Patryk, K., Khalid, H., Rafid, KH. And Mawada, A. (2018). Using LARS –WG model for prediction of temperature in Columbia City, USA. International Conference on Civil and Environmental Engineering Technologies, Published 1 August 2019, published under license by IOP Publishing Ltd.