引言
气候变化对农业、林业和生态系统的影响
本科学评论重点在于评估气候变化对植物有害生物、进而对植物健康产生的潜在影响。根据国际植物保护公约（IPPC）植物检疫措施委员会所通过的第5号国际植物检疫措施标准（ISPM 5）中的定义，植物有害生物（以下称“有害生物”）指任何对植物或植物产品有害的植物、动物或病原体的物种、菌株或生物型。
气候变化的定义是全球地表空气和海水表面温度升高的30年平均值。变暖相对于1850–1900年期间而言，以该时期的温度作为工业化前温度的近似值。与工业化前水平相比，2006–2015年这十年的升温估计为0.87℃。自2000年以来，人为引起的升温水平估计值与观测到的升温水平相等，考虑到这一历史时期太阳和火山活动影响所造成的不确定性，这一数字的可能范围为±20%（IPCC，2018）。气候模型预测，在目前与全球升温1.5℃之间以及升温1.5℃与2℃之间的区域气候特征存在确凿的差异。这些差异包括：多数陆地和海洋地区的平均温度上升，大多数居住地区的极热事件增加，个别地区的强降水增加，以及一些地区的干旱和降水不足的概率上升（IPCC，2018）。
气候变化持续给全球生命和生计带来挑战（Altizer等，2013；IPCC，2018）。所观察到的变化包括：全球陆地和海洋温度升高（图1），冰盖和积雪损失，海平面上升，海洋酸度上升，更频繁的极热事件，更多变的降雨模式，以及更频繁的强降水事件和干旱事件（图2）。这些变化被归因于自工业化前时期以来人为温室气体排放量的增加，由农业和工业活动加剧、化石燃料燃烧以及土地利用变化所引起（图3和图4）。对冰/沉积物的化学分析表明，二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和一氧化二氮（N2O）在大气中的浓度已达到至少80万年以来的最高水平。
图1
IPCC（2013）中图1的原始、完整图例如下：
图SPM.8 | CMIP5多模式在RCP2.6和RCP8.5情景下对2081–2100年模拟的平均结果：（a）年均表面温度变化，（b）年均降水百分率变化，（c）北半球9月海冰范围，以及（d）海洋表面pH的变化。图（a）、（b）和（d）部分的变化相对于1986–2005年。每个部分右上角都标明了用于计算多模式平均的CMIP5模式数量。图（a）和（b）中的阴影是指多模式平均值小于内部变率的地区（即，小于20年平均自然内部变率一个标准差）。点状部分是指多模式平均值大于自然内部变率（即，大于20年平均自然内部变率两个标准差）且90%的模式在变化特征上吻合的地区（见文框12.1）。图（c）中，线条表示模拟的1986–2005年均值;填充部分是本世纪末的均值。白色是CMIP5的多模式平均值，浅蓝色是最准确重现北极气候平均状况和北极海冰范围1979–2012年趋势的模式子集（模式的数量见括号）预估的平均海冰范围。更多的技术细节参见技术摘要补充材料。{图6.28，12.11，12.22和12.29；图TS.15，TS.16，TS.17和TS.20}
更多信息请查阅原始资料（IPCC，2013）。经政府间气候变化专门委员会友好许可重制。
图2
IPCC（2013）中图2的原始、完整图例如下：
图SPM.2 | 观测到的1901–2010年和1951–2010年期间的降水变化图，基于一个数据集的计算而（逐年累积趋势的计算标准同图SPM.1）。有关技术细节，详见技术摘要的补充材料。{TS TFE.1，图2；图2.29}
更多信息请查阅原始资料（IPCC，2013）。经政府间气候变化专门委员会友好许可重制。
图3
IPCC（2013）中图3的原始、完整图例如下：
图SPM.10 | 以不同证据源的全球CO2累积排放总量为函数计算得出的全球平均表面升温图。各RCP情景下一系列气候–碳循环模式模拟的到2100年的多模式结果以彩色线条和十年均值（点）表示。为清楚起见，标出了一些十年均值（如2050表示2040–2049年）。历史时期（1860–2010年）的模式结果以黑色表示。彩色羽状表示四个RCP情景的多模式离散，并随着RCP8.5中可用模式的减少而渐淡。细黑线和深灰区域是用CMIP5模式模拟的、以每年1%的CO2增量（每年1%的CO2模拟）强迫的多模式平均和范围。针对一定量的累积CO2排放，每年1%的CO2模拟显示的升温比RCP驱动的升温低，这些RCP中还包括其它非CO2驱动因子。所有给出的数值均与1861–1880年基准期对比。十年平均值用直线连接。更多技术细节请见技术摘要补充材料。{图12.45；TSTFE.8，图1}
更多信息请查阅原始资料（IPCC，2013）。经政府间气候变化专门委员会友好许可重制。
图4
IPCC（2013）中图4的原始、完整图例如下：
图SPM.5 | 相对于1750年，2011年的气候变化主要驱动因子的辐射强迫估计值和总的不确定性。图中给出的估计值是全球平均 辐射强迫值（RF14），这些估计值的划分是根据使驱动因子复合的排放混合物或排放过程。净辐射强迫的最佳估计值用黑色菱形表示，并给出了相应的不确定性区间;在本图的右侧给出了各数值，包括净辐射强迫的信度水平（VH–很高，H–高，M–中等，L–低，VL–很低）。黑碳气溶胶柱状图中包括积雪和冰上的黑碳产生的反照率强迫。图中没有给出凝结尾迹（0.05 W m-2，其中包括凝结尾迹产生的卷云）和氢氟碳化物（HFCs）、全氟化碳（PFCs）和六氟化硫（SF6）（共计0.03 W m-2）产生的小的强迫作用。可以通过合计同色柱状图的数值获得各种气体基于浓度的辐射强迫。图中没有包括火山强迫，因为该强迫时断时续的 特点使其很难与其它强迫机制进行比较。本图给出了相对于1750年的三个不同年份的人为辐射强迫总值。进一步的技术细节，包括与各种成分和过程相关的不确定性范围，参见技术摘要补充材料。{8.5；图8.14–8.18；图TS.6和图TS.7}
更多信息请查阅原始资料（IPCC，2013）。经政府间气候变化专门委员会友好许可重制。
上述影响，加上其他人为驱动因素（例如毁林）的影响，是导致20世纪中叶以来变暖的主要原因（IPCC，2014a，2014b，2018；Wuebbles和Hayhoe，2002）。重要的是，全球气候变化很可能会持续下去，尤其是全球变暖。根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）《全球升温1.5℃》特别报告，如果升温以目前的速度继续，到2030–2052年，升温将达到高于工业化前水平1.5℃（IPCC，2018）。1 与目前的风险相比，全球升温1.5℃的气候相关风险更高2；然而，如果全球升温达到2℃，风险则会更加严峻。这些风险取决于升温的幅度和速度、地理位置、区域和地方发展水平与脆弱性，以及已实施的适应和减缓方案（IPCC，2018）。
气候变化对自然系统和人类系统的影响已经显现，包括水量和水质的变化，以及许多陆地、淡水和海洋物种分布范围、季节性活动、迁徙模式、丰度以及物种间相互作用的变化（IPCC，2014a，2019a，2019b），对大多数作物而言，气候变化对其产量的负面影响多于正面影响（Porter等，2019）。有证据表明，气候变化对不同规模的生物系统都产生影响，从基因到生态系统（Garrett等，2006；Sutherst等，2011）。根据Scheffers等（2016）的研究，源于人类活动的气候变化已对生物学家认可的94个核心生态过程中的82%产生了危害，从遗传多样性到生态系统功能。
此外，诸如淡水供应减少之类已存在的风险将进一步加剧，新的风险也将在21世纪内外出现。未来的影响将包括物种灭绝风险增大。例如，大多数植物物种不能自然地迅速改变其地理范围，以跟上气候变化的速度；海洋生物将处在含氧量水平较低和酸度较高的环境中，可能无法适应。进一步的气候变化也可能会通过影响粮食作物和植物类动物饲料而威胁到粮食安全。对小麦、水稻和玉米而言，热带和亚热带地区所受的影响预计最为严重，预计这些地区的气温将比20世纪后期水平升高2℃或更多，气候变化将对农业生产产生负面影响，尽管个别地点可能会得益于这样的变化，尤其是高纬度和高海拔地区。全球粮食和纤维生产、植物保护和植物生物安全也将受到不利影响，其中包括对传染病、检疫性有害生物、外来入侵物种、改性活生物体、天然和管理型生态系统进行风险评估和风险管理的所有策略（Gregory等，2009；Stack，Fletcher和Gullino，2013）。
本报告旨在提供以下方面的信息：（1）过去几十年中发生了什么；（2）由于气候变化，今后几十年中将会发生什么；以及（3）我们可以做些什么，以减缓和适应本地、区域和全球气候变化的影响。
分析气候变化的原因超出了本报告的范围。本报告也不试图对过去30年中所发表的所有研究成果进行全面总结，而是引用了许多出版物，以方便读者进一步深入阅读。