这个“太空农民”凭什么获得世界粮食奖？

辛西娅·罗森茨韦格（Cynthia Rosenzweig）博士，美国国家航天局戈达德太空研究中心高级科学研究员和环境影响工作组组长。因其通过改善粮食质量、数量和供应促进人类发展和抗击饥饿的贡献获得了2022年世界粮食奖。气候变化对农业生产造成了前所未有的影响，唯有通过全球合作，利用模型和数据分析，才能帮助世界各地的农民找到气候适应性的技术、方法和工具，提高粮食产量，消除饥饿。

*本文据罗森茨韦格在2022年9月纽约举行的“目标守卫者”大会上的演讲编译而来。

大家好。当我同意参加今天的大会时，忍不住笑了。因为我发现组织者称我为“太空农民”。我不确定我是否会这样描述自己，但理解他们为什么这么做。

在我成为美国国家航天局（NASA）的高级科学研究员之前，也早在世界粮食奖改变我的生活之前，我和丈夫住在意大利的一个农场，我们养了鸡、山羊、猪，还种了橄榄和葡萄。

从那时起，我意识到像我们这样的农场，不仅仅是一片土地。我们对“农场”的概念必须向上延伸，直到在千里之外大气层运行的卫星；这个概念还必须向外延伸，触达各个生物实验室、科学家、政策制定者和更多人，和在座的所有人都息息相关。

这就是为什么在历史上大部分的时间里，农业一直处于缓慢发展的状态。农民们独立劳作，几个世纪以来不断调整和改善农业实践。然而，这种缓慢的适应过程不再行得通。因为现在气候变化的速度，比过去一万年中的任何时候都要快，比农民种下第一颗种子以来的任何时候都要快。

■ 近100多年土壤环境升温情况/statista

这张图显示了最近100多年农民经历的土壤环境的升温情况，这也是我和同事们研究的课题。现在，农民们只有几年时间来取得进步，等不了用一代人的时间去适应了。

2010年，我联合创立了一个名为AgMIP（农业模式对比与改进项目）的组织，它的重点是“改进”。这是一个由1000多名研究人员组成的全球网络。大家一起建立和使用作物、气候和经济等各种模型，关键是，我们彼此合作，因为我们都被同一个简单的问题驱动着：有什么比单一模型更有效？答案是几十个。

通过合作，可以消除任何单一模型固有的偏见。我们依赖这个科学家社群来分享信息，利用人工智能合成各种数据，包括遥感数据、作物模型及气候数据等等。例如，我们认识到，人工智能可以帮我们确定极端温度对玉米种植的影响，为建模人员找到需要改进的地方。这套方法带来的更具适应性的科学能创造出更好、更有适应能力的农场。我们使用改进的模型来预测气候变化的影响。

这张图是从2022年到2040年12种重要作物的数据模型合成，它向我们揭示了大多数低收入国家所在的低纬度地区的作物产量在气候变化面前的极度脆弱性。

这是加纳的植被指数增强动画演示，它追踪了20多年来这些植被的生长周期。我们看到，作物、气候和植被数据并非一个简单而统一的故事，每年的情况和每个区域的情况都不相同。即便如此，这个指数还是能告诉我们每年大致会收获什么。有了这个指数，AgMIP就可以帮助政策制定者确定在哪里、何时以及如何帮助农民。

最后我们来看看亚洲的情况。在这里，我们的目标不仅仅是帮助稻农适应气候变化，我们还希望缓解气候变化本身。你可能会惊讶地发现，在畜牧业排放的甲烷之后，种植水稻向大气中排放的甲烷比任何其他农业活动都多。但我们有理由保持乐观，通常情况下，水稻生长通过持续灌溉实现。

但在越南和印度，AgMIP的模型表明，通过间歇性灌溉，农民可以减少甲烷排放，在某些地方甚至能提高产量。迄今为止的早期数据显示，这个办法将产量提高了约27%，将甲烷排放量减少了约38%，这是非常有发展前景的。

但我想最后重申一点，这些进步只有通过科学家、政策制定者和农业团体之间的合作才能实现。唯有如此，才能将我们AgMIP所有模型的信息分享给世界各地的农民，也就是最需要这些信息的人。

归根结底，合作，是我们播下进步种子的方式。

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