CO2 nie uratuje kukurydzy

[neuroleptyk]

www.researchgate.net/publication/355831041_Climate_impacts_on_global_agriculture_emerge_earlier_in_new_generation_of_climate_and_crop_models
Ciekawa praca czyli: 12 modeli zbóż, 5 modeli klimatycznych i 2 scenariusze emisji SSP585, SSP126

SSP585 - scenariusz wysokich emisji
SSP126 - scenariusz niskich emisji

Fig. 2 | Comparison of [CO2] and temperature changes between CMIP5 and CMIP6.

Zmiany w globalnej produkcji. (2069–2099 względem 1983–2013)

SSP585
Kukurydza -24.1%
Pszenica +17%
Soja - 2,1%
Ryż +1,7%

SSP126
Kukurydza -6,4%
Pszenica +8,8%
Soja +2%
Ryż +1,7%

Fig. 1 | Ensemble end-of-century crop productivity response.

Time of climate impact emergence (TCIE)—the point in time
by which the yield levels of exceptional years (negative or positive)
have become the new norm—is a critical measure for risk assessment.

TCIE - to czas gdy pozytywne lub negatywne anomalie produkcji stają się normą.

Maize consistently shows emerging negative productivity changes (‘negative TCIE’) among major producer regions. The ensemble median signal emerges from the noise at the global level in the year 2032 under SSP585 and in the year 2051 under SSP126 (Fig. 3). Of all individual GCM × GGCM realizations, 84% show a negative TCIE by 2099 under SSP585 (52% under SSP126) and the IQR spans from 2014 to 2056, indicating sizeable agreement among models.

Negatywny TCIE dla kukurydzy
SSP585 2032 rok
SSP126 2051 rok

Zgodność negatywnego TCIE w poszczególnych GCM × GGCM
SSP585 84% do 2099 roku
SSP126 52%

As a C4 crop, maize has a smaller capacity to benefit from
elevated [CO2] (ref. 23), and is also grown across a wider range of low
latitudes that are projected to experience the largest adverse impacts
due in large part to current proximity to crop-limiting temperature
thresholds24. As a C3 crop, the positive wheat response is explained
by its relatively stronger CO2 response and the fact that global
warming leads to wheat yield increases in high-latitude regions that
are currently temperature-limited1

Straty w przypadku kukurydzy - fotosynteza C4 są tłumaczone mniejszą czułością na przyrost stężenia CO2 i szerszym geograficznie położeniem.
Jeżeli chodzi o pszenice efekty są z kolei pozytywne. Fotosynteza C3 jest bardziej czuła na przyrost stężenia CO2 i pszenica uprawiana jest głównie na wysokich szerokościach geograficznych.

Jeżeli chodzi o pszenicę

www.mdpi.com/2073-4395/9/5/243
In summary, from this updated research synthesis on CO2 impacts on wheat crop yield, we conclude that grain yield stimulation does not respond linearly to increasing CO2 but is likely to reach a maximum and level off already at ~600 ppm. Based on 92 observations in field experiments, yield is estimated to increase by 25% on average under CO2 enrichment.

Dla pszenicy jest saturacja efektu przyrostu plonów związanego ze zwiększonym stężeniem CO2, średnio + 25% Przyrosty osiągają maksimum około 600 ppmv

Our response function for grain yield suggests that there is a tendency for somewhat lower effects on yield at even higher CO2 concentrations (above 600 ppm), though this is not possible to confirm with statistical significance based on the current dataset due to the lack of field experiments at very high CO2 levels (none of the observations were above 750 ppm). There could hypothetically exist some negative impacts on plants grown under high CO2 levels, which may offset the CO2-induced increase in photosynthesis. Due to the lower transpiration rates, leaf canopy temperature can increase [32], which may cause heat stress and consequently earlier senescence, and thus impaired plant performance. Another consequence is a reduction in the transpiration-driven mass-flow that has been shown to be closely linked to uptake of some plant nutrients (N, K, S, Ca, Mg, Mn) [33], which are essential for plant growth. At high CO2 concentration, photosynthesis can be limited by triose-phosphate utilization [34] and eCO2 may also impair N acquisition in leaves due to the suppressed photorespiration [35,36]. Since photorespiration drives the malate transport, eCO2 is subject to impact the link between N and carbon metabolism in the plant. A lower photorespiration rate under eCO2 results in a decreased supply of NADH, which powers the nitrate reduction, resulting in less N in leaves and grains. Plant demand for N is also higher since the total aboveground biomass increases under eCO2. Consequently, growth and yield stimulation could be limited by N at very high CO2, but, as already stated, the preset dataset was not sufficient to firmly assess the existence and magnitude of such an effect.

Czyli przyrosty plonów związane wyższymi stężeniami CO2 to skomplikowana wypadkowa różnych procesów, np. niższa transpiracja skutkuje wzrostem temperatury liści, mniejsza fotorespiracja wpływa na dostępność NADH. Przy wysokich stężeniach CO2 fotosynteza może być też ograniczona przez TPI.

y = -142,9 +(0,58*x) - (0,000049*x^2)

(0.075, 350)
(4.619, 370)
(8.771, 390)
(12.531, 410)
(15.899, 430)
(18.875, 450)
(21.459, 470)
(23.651, 490)
(25.451, 510)
(26.859, 530)
(27.875, 550)
(28.499, 570)
(28.731, 590)
(28.571, 610)
(28.019, 630)
(27.075, 650)
(25.739, 670)
(24.011, 690)
(21.891, 710)

Obliczyłem przyrosty plonów w % w zakresie od 350 ppmv do 710 ppmv ze skokiem 20 ppmv.
410 ppmv mamy już 12,5% podczas gdy maksimum z modelu to 29,733% przy 591,9 ppmv
Czyli wynika z tego najwyżej 17%-18% przyrostu plonów od obecnego poziomu, bo to
nie bierze pod uwagę zmian klimatu związanych z przyrostem stężenia CO2.

Jägermeyr uzyskał (2069–2099 względem 1983–2013)
+17% dla SSP585
+8,8% dla SSP126
Czyli tylko 8,2% różnicy między bardzo różnymi scenariuszami emisji CO2 i wynikającymi z tego dużymi różnicami zmian klimatu.

Podsumowując prace te nie pokazują gigantycznych korzyści z emisji CO2 i także powodów do optymizmu w przypadku najważniejszych zbóż, tak jak twierdzą niektórzy kontrarianie.

Te wyniki pokazują raczej powody do niepokoju.

www.nature.com/articles/s41467-023-38906-7
While climate models accurately simulate atmospheric patterns, associated surface weather anomalies and negative effects on crop responses are mostly underestimated in bias-adjusted simulations. Given the identified model biases, future assessments of regional and concurrent crop losses from meandering jet states remain highly uncertain. Our results suggest that model-blind spots for such high-impact but deeply-uncertain hazards have to be anticipated and accounted for in meaningful climate risk assessments.

[cojestdoktorku]

bardzo małe różnice
to zupełnie nie współgra z tym oszacowaniem wzrostu biosfery
skad sie bierze róznica?

[neuroleptyk]

cojestdoktorku napisał:

> bardzo małe różnice
> to zupełnie nie współgra z tym oszacowaniem wzrostu biosfery
> skad sie bierze róznica?

Nie wiem, ale zaproponuję następujące czynniki jako możliwe wyjaśnienia.

a) Może zboża mają po prostu słabszą odpowiedź niż dzika roślinność w ekstremalnym scenariuszu, Przy zbożach liczone są zmiany masy ziarna a nie całkowitej biomasy.
Zboża uprawiane w cieplejszych klimatach mają mniej korzystne zmiany.
Na przykład dla pszenicy, czym wyższa produkcja na hektar tym mniejszy efekt dodatkowego CO2, czyli być może w grę wchodzi limitacja światła i innych czynników z powodu wysokiej gęstości biomasy. Jeżeli produkcja jest zoptymalizowana w kierunku wydajności na jednostkę powierzchni, to efekt CO2 może być relatywnie mały, jeżeli owa gęstość zaczyna ograniczać.

b) Ilość biomasy wynika też ze zmiany powierzchni zajmowanej przez roślinność lub zmiany typu roślinności. W przypadku zbóż te zmiany są na jednostkę powierzchni i porównuje się ten sam typ roślin a nie dowolną zmianę biomasy, czyli to wyklucza przyrost ilości roślin, które generalnie mają większą gęstość biomasy na jednostkę powierzchni.
Jak zwiększysz powierzchnie uprawy 2 razy to zwiększysz biomasę proporcjonalnie, ale to jest trywialne i nie to jest przedmiotem tych symulacji, więc bez korekcji, to jak porównywanie gruszek z jabłkami.

c) Niepewność w szacunkach biomasy lądowej i modelach zlewów dla symulacji CIMP6 dla SSP5-5.8.

d) Pamiętaj ze w tych obliczeniach dla lądu założone jest dla uproszczenia, że węgiel kumuluje się tylko w organizmach żywych, czyli nie jest deponowany w innym miejscu. Przy tym założeniu nie mogłyby powstawać pokłady torfu czy węgla.
Zlewem C jest też gleba.

Jakbym miał obstawiać, to dużo ma tu do powiedzenia kwestia c) Scenariusz
SSP5-5.8 jest akurat ekstremalny i odbiega bardzo od dzisiejszych warunków. Dla SSP2-4.5 (2019-2100) wychodzi około 1,39.

www.researchgate.net/publication/339927383_Asynchronous_Carbon_Sink_Saturation_in_African_and_Amazonian_Tropical_Forests
The Amazon sink continues to rapidlydecline, reaching zero in 2035 (2σ range, 2011–2089; Fig.3). Our estimated sink strength on both continents in the 2020s and 2030s is sensitive to future CO2 emissions pathways (CO2-change)38, resulting temperature increase (MAT, MAT-change) and hydrological changes (MCWD), plus changes in forest dynamics (CRT), but the sink is always lower than levels seen in the 2000s (seeMethods and Supplementary Table5). Therefore, the carbon sink strength of the world’s two most extensive tropical forests have now saturated, albeit asynchronously.


Czyli następuje nasycenie tego zlewu i odsyłam do przestudiowania Table 1

Using our CO2 response in Table2, we find an increase in aboveground carbon stocks of 10.8±3.7MgCha−1 per 100ppm CO2, equivalent to 6.5±2.2% (±standard error; using an area-weighted pan-tropical mean aboveground C stock of 165MgCha−1). This is comparable to the 5.0±1.2% increase in tropical forest C stocks per 100ppm CO2 derived from a recent synthesis of CO2 fertilization experiments, despite a lack of data from old-growthtropical forests39. Our result is within the range of climate-driven vegetation models2,7, although it is greater than results from a number of recently pub-lished models that include potential nutrient constraints, reported as 5.9±4.7MgCha−1 per 100ppm CO2 (ref. 40).

Czyli około 6,5 % +- 2,2% dla +100 ppm.
Zakładając liniową zależność do 1000ppm czyli około +600ppm (2069–2099) to wyjdzie nam około +39%, ale to jest optymistyczne szacowanie, przy tym słabnięciu o którym mowa.

www.researchgate.net/publication/335131249_Nitrogen_and_phosphorus_constrain_the_CO2_fertilization_of_global_plant_biomass
escholarship.org/content/qt91f6g3wf/qt91f6g3wf_noSplash_d3ee7c4c0eb9d103377976da59902cb4.pdf?t=q0hx9q

Our approach suggests that CO2 levels expected by 2100 can potentially enhance plant biomass by 12 ± 3% above current values, equivalent to 59 ± 13 PgC. The global-scale response to eCO2 we derive from experiments is similar to past changes in greenness⁹ and biomass¹⁰ with rising CO2, suggesting that CO2 will continue to stimulate plant biomass in the future despite the constraining effect of soil nutrients. Our research reconciles conflicting evidence on CO2 fertilization across scales and provides an empirical estimate of the biomass sensitivity to eCO2 that may help to constrain climate projections.

Tutaj mowa o 12% +- 3% lub 59 +- 13PgC do 2100 roku

To assess the magnitude of the global eCO2 effect we derive from FACE, we
compared it with the increase in biomass attributed to rising
CO2 concentration (β) from 1980 to 2010 by the TRENDY ensemble of
dynamic global vegetation models (DGVMs), standardized to 100 ppm ∆CO2.
Our estimated rate of increase in total biomass is 25 ± 4 PgC 100 ppm−1, a
value within the range of DGVMs and slightly larger than the multimodel
ensemble mean β (Fig. 3a). This similarity is remarkable given the
independency of both approaches and reported large inconsistencies in
DGVMs in partitioning total to above-ground biomass24

Dla porównania przyjmuję +600ppm (2069–2099) względem 2019 roku
Zboża są względem (1983–2013) więc doliczę np. 50ppm
Czyli 25PgC/100ppm * 650ppm = k ≈ 162,5PgC
(544PgC+k)/544PgC ≈ 1,3
Doliczając do tego ewentualne niedoszacowanie biomasy - 0,9
1+(k/(544PgC/0,9)) ≈ 1,27

Czyli wartości te są już bardziej zbliżone do tych od zboża, w dodatku założyłem liniowość na dużym zakresie tj. ponad 600 ppm zmiany, więc nawet te obliczenia mogą być zawyżone. Autorzy wspominają o potencjalnych 12% +- 3%.

[cojestdoktorku11]

> Nie wiem, ale zaproponuję następujące czynniki jako możliwe wyjaśnienia.

a ja zaproponuję inne,
skoro biosfera ma znacznie urosnąć , a ktoś ma kilka róznych roślinek i dla kazdej wychodza mu zmiany minimalne to z dużym prawdopodobieństwem własnie taka teże miał dla swoich badań przygotowaną
bo jak szukam na szybko jakichś badań:
webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:_mgfefZIJ0AJ:agro.icm.edu.pl/agro/element/bwmeta1.element.agro-ee902849-5b5b-4837-97e4-d7e00f19af8d/c/Mila_A.__Murkowski_A..pdf&cd=8&hl=pl&ct=clnk&gl=pl&client=firefox-b-d
to nagle wszystko gra i przyrosty są jużsłuszne a badanao tylko jedną roslinke

[neuroleptyk]

Jak to ma podważać symulacje, jeżeli to są efekty tylko samego bezpośredniego wpływu CO2, czyli bez efektów zmian klimatu i w dodatku to nie jest jedna z symulowanych roślin? Bez modelowania komputerowego się nie obędzie.

Co do efektów samego CO2 już mamy dla pszenicy.

www.mdpi.com/2073-4395/9/5/243

Generalnie jeśli chodzi o eksperymenty z CO2 dla danej rośliny, to powinien nas interesować, przede wszystkim przegląd lub metaanaliza, bo jest tych eksperymentów po prostu dużo.

Na podstawie danych z eksperymentów FACE - tzn. odkryte efekty ograniczenia przez N i P i symulacji wynika, że przyrosty biomasy będą stosunkowo małe. Dane z lasów tropikalnych pokazują słabnięcie tego zlewu.

escholarship.org/content/qt91f6g3wf/qt91f6g3wf_noSplash_d3ee7c4c0eb9d103377976da59902cb4.pdf?t=q0hx9q

Many eCO2 experiments suggest
that nutrient limitations modulate the local magnitude of the eCO2 effect on
plant biomass1,3,5, but the global extent of these limitations has not been
empirically quantified, complicating projections of the capacity of plants to
take up CO2
7,8. Here, we present a data-driven global quantification of the
eCO2 effect on biomass based on 138 eCO2 experiments. The strength of
CO2 fertilization is primarily driven by nitrogen (N) in ~65% of global
vegetation and by phosphorus (P) in ~25% of global vegetation, with N- or Plimitation modulated by mycorrhizal association. Our approach suggests that
CO2 levels expected by 2100 can potentially enhance plant biomass by 12 ± 
3% above current values, equivalent to 59 ± 13 PgC. The global-scale
response to eCO2 we derive from experiments is similar to past changes in
greenness9 and biomass10 with rising CO2, suggesting that CO2 will continue
to stimulate plant biomass in the future despite the constraining effect of soil
nutrients. Our research reconciles conflicting evidence on CO2 fertilization
across scales and provides an empirical estimate of the biomass sensitivity
to eCO2 that may help to constrain climate projections.


Jeśli chodzi o symulacje zbóż.

agmip.org/

www.researchgate.net/publication/355831041_Climate_impacts_on_global_agriculture_emerge_earlier_in_new_generation_of_climate_and_crop_models

A way towards improving yield projections is the development of benchmarked multi-model ensemble simu-lations driven by harmonized simulation protocols3. Facilitated by the Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project

The uncertainty in the mechanisms and overall size of the effects of CO2 fertilization manifested in farmers’ fields are reflected in a wide range of CO2 sensitivities among the crop models contributing to the GGCMI archive20. Average simulated CO2 fertilization effects are generally in line with field experiments20,47,48, but the wide range of this effect merits more rigorous model testing at the process level, which in turn requires better reference data, especially at high [CO2] levels.

To help isolate yield effects associated with the CO2 fertilization effect, all crop model simulations are run for two separate assumptions: (1) transient [CO2] in line with the respective RCP (‘default [CO2]’), and (2) [CO2] concentration held constant at the 2015 level at 399.95 ppmv (‘constant [CO2]’). Differences between the two [CO2] levels are not a measure of [CO2] uncertainty, as there is no plausible climate change scenario without increasing [CO2]22. Instead, this set-up is used to quantify the size of the CO2 fertilization effect and for climate change factor attribution.

Więc autorzy zrobili symulację kontrolną dla stałego pCO2 = 400ppm i nie uzyskali sprzecznych wyników z eksperymentami.

Dane są w Fig. 7

Średnie dla pszenicy względem 400ppm się mniej więcej zgadzają z modelem z metaanalizy Broberg i wsp.