基于種植結構的安徽省氣候生產潛力估算及糧食安全氣候承載力分析

盧燕宇 ，孫維，方硯秋，唐為安，鄧汗青，何冬燕

1.安徽省氣象科學研究所/大氣科學與衛星遙感安徽省重點實驗室，安徽 合肥 230031；2.中國氣象局淮河流域典型農田生態氣象野外科學試驗基地，壽縣國家氣候觀象臺，安徽 壽縣 232200；3.安徽省公共氣象服務中心，安徽省氣象局，安徽 合肥 230031；4.南京信息工程大學應用氣象學院/氣象災害預報預警與評估協同創新中心/江蘇省農業氣象重點實驗室，江蘇 南京 210044；5.安徽省氣候中心，安徽省氣象局，安徽 合肥 230031

氣候條件與糧食安全密切相關，近百年來全球正經歷一場以變暖為主要特征的氣候變化。已有研究表明，盡管氣候變暖總體上改善了熱量條件等農業氣候資源（楊曉光等，2011），在一定程度上有利于糧食生產，但氣候變化的不確定性使氣象災害加劇頻發（郭建平，2015），進而對農業生產以及糧食安全也構成一定威脅（Piao et al.，2010）。

氣候生產潛力是科學評價區域糧食生產能力的重要指標（Bonner，1962；韓榮青等，2014），但由于氣候生產潛力僅體現不同地區氣候資源對作物生產的支撐情況，具體到糧食安全問題，還需進一步考慮人口數量、需求水平、供需結構等方面（於琍等，2015）。基于“資源-食物供給-人口”的框架（Seidl et al.，1999），即以糧食供給為紐帶，可以將氣候生產潛力與社會需求相聯系，從而反映氣候資源對糧食安全的承載能力（盧燕宇等，2017a；姬興杰等，2020）。當前，在氣候生產潛力方面已開展了較多的研究，通過綜合考慮光、溫、水等多種因子形成了不同的氣候生產潛力評價方法（李三愛等，2005；張耀耀等，2015；趙俊芳等，2019；宮麗娟等，2020），并且對氣候承載力也進行了一些探索（岳溪柳等，2017；盧燕宇等，2017b）。然而已有的氣候生產潛力分析多是針對單一作物，從糧食安全的角度來看，有必要綜合考慮不同地區的種植結構（劉珍環等，2016），從整體上來分析各地的糧食生產潛力總量，并基于供需關系來進一步研究氣候承載力，從而為有效應對氣候變化、保障糧食安全提供科學依據。

安徽是中國糧食主產省，由于地處氣候過渡帶，冷暖空氣交匯頻繁，全省作物種植結構南北差異較大，主要作物種類小麥（Triticumaestivum）、玉米（Zeamays）和水稻（Oryzasativa）等對氣候變化較為敏感。已有研究表明，在氣候變化背景下，該地區的光溫水等農業氣候條件已發生了顯著變化（許瑩等，2012；盧燕宇等，2016；阮新民等，2021；褚榮浩等，2021）。但是不同作物氣候生產潛力對氣候變化的響應特征仍不明確，特別是在考慮種植結構的情況下，對該地區糧食生產潛力總量和糧食安全氣候承載力的分析較少。鑒于此，本研究將采用逐級訂正法和作物生長動態參數構建氣候生產潛力估算模型，分析不同作物氣候生產潛力的時空變化特征，并進一步綜合種植結構、糧食需求水平和供需狀況等因素研究面向糧食安全的氣候承載力指標，為科學布局農業生產、合理開發利用氣候資源提供支撐。

1 資料與方法

1.1 研究區概況

安徽地處暖溫帶與亞熱帶過渡地區，氣候多變。省內地形地貌呈現多樣性，長江和淮河自西向東橫貫，全境平原、丘陵和山地各占三分之一，根據全省地形地貌特點分成8個分區（圖1）。

圖1 安徽省地形地貌概況、氣象站點空間分布和分區編碼Figure 1 Topographic feature, spatial distribution of meteorological stations and zoning code in Anhui Province

小麥、水稻和玉米是安徽省的主要糧食作物，產量約占總產量的95%，因此，本研究主要考慮冬小麥、夏玉米、一季稻和雙季早、晚稻等作物類型。圖2所示為2000—2015年安徽省小麥、玉米、一季稻和雙季稻種植面積比例的空間分布，可以看出安徽省各地作物種植結構差異較大（圖 2）。小麥種植主要分布在淮北和沿淮地區，玉米主要種植在淮北地區，一季稻主要分布在沿淮和淮河以南地區，雙季稻則以沿江地區為主。

圖2 安徽省不同作物種植面積比例的空間分布Figure 2 Spatial distribution of the proportion of planted area of different crops in Anhui Province in 2015

1.2 技術流程

氣候生產潛力是指在一定時期內一定土地面積上，假設作物品種、土壤性狀和耕作技術都適宜，在當地氣候條件下作物可能獲得的單位面積最高產量（Lieth et al.，1975）。首先根據不同地區的光溫水氣候條件計算出不同作物的氣候生產潛力，然后基于各地作物種植結構和種植面積求算糧食氣候生產潛力總量，之后依據當地糧食自給率和消費水平得到氣候條件所能承載的人口規模，最后與現有人口比較得到在保證糧食安全的前提下氣候承載力的剩余空間（圖3）。

圖3 氣候生產潛力與糧食安全氣候承載力的計算流程Figure 3 Schematic diagram for calculating climate production potential and climate carrying capacity of food security

1.3 氣候生產潛力計算方法

本文采用“逐級訂正法”來計算氣候生產潛力，首先從太陽總輻射出發，求出作物的光合生產潛力；然后根據溫度、水分這2個主要限制因子對光合生產潛力進行逐級訂正，得到光溫生產潛力和光溫水生產潛力，其中光溫水生產潛力就是通常所稱的氣候生產潛力（盧燕宇等，2020）。計算方法（式1）如下：

式中：

YC——氣候生產潛力（kg·hm-2）；

C——單位換算系數；

ΣQi——不同生育期內的太陽總輻射（MJ·m-2），由日照時數求得（盧燕宇等，2017c）；

f(Q)——光合有效系數（式2）；

f(T)——溫度訂正函數（式3）；

f(W)——水分訂正函數（式4）。

式中各作物參數意義和取值如表1所示。

表1 光合生產潛力作物參數意義及取值Table 1 Values and meanings of photosynthetic potential productivity parameters

式中：

T——某一生育期內的平均氣溫（℃）；

T0、T1、T2——該時間段作物產量形成的最適溫度（℃）、生長發育的下限溫度（℃）和上限溫度（℃）。采用的作物不同時期三基點溫度參照已有研究成果（許艷等，2015；曹衛星，2019），如表2所示。

表2 不同作物各生育期三基點溫度Table 2 Three critical points of temperature at different growth stages for different crops

式中：

P——作物生育期降水量（mm）；

MET0——作物生育期潛在蒸散量（mm），由FAO Penman-monteith 方法求得（Allen et al.，1998）；

Kc——作物系數；

Ky——作物水分虧缺的產量敏感系數；

Km——水分過剩的產量敏感系數（盧燕宇等，2020）。

不同作物各生育期的相關參數如表3所示。

表3 不同作物各生育期作物系數和水分敏感系數Table 3 Crop coefficiens and yield sensitivity coefficients of water at different growth stages for different crops

1.4 糧食安全氣候承載力計算方法

針對糧食安全，主要基于作物種植結構分布和氣候生產潛力得到不同地區的糧食潛在生產能力，然后根據各地區的糧食供需結構和人均糧食消耗水平確定糧食安全水平，最后依據生產能力和糧食安全水平提出不同地區氣候條件所能承載的人口規模。主要步驟包括：

（1）糧食生產能力計算。按照光、溫、水等氣候條件計算不同作物的氣候生產潛力，結合行政區內作物播種面積，得到各種作物的潛在產量（式5）。

式中：

G——糧食生產潛在總量（kg）；

YWi——第i種作物的氣候生產潛力（kg·hm-2· a-1）；

Ai——第i種作物的播種面積（hm2）。

（2）糧食安全水平設定。根據市和各個區縣的土地功能定位（如糧食主產區、工業園區）和糧食供需現狀（陳百明等，2005），確定糧食安全水平。參照已有研究結果（唐華俊等，2012；盧燕宇等，2017a），380 kg·P-1·a-1為當前需求水平，420 kg·P-1·a-1為寬裕型需求水平，460 kg·P-1·a-1為小康型需求水平，490 kg·P-1·a-1為富裕型需求水平。

式中：

S——糧食安全水平（kg·P-1·a-1）；

R——糧食自給率，為糧食產量與消費量之比；

L——人均糧食消費水平（kg·P-1·a-1）。

（3）糧食安全氣候承載力計算。依據糧食潛在生產能力和糧食安全水平計算人口承載規模（式7）。

式中：

CP——氣候條件所能承載的人口規模。

在計算人口承載規模的基礎上，為進一步定量評估氣候承載力的空間差異及特征，并反映當前社會經濟狀況對氣候承載力的影響，將環境承載力中相對剩余率的概念（常春芝，2007）引入到研究中，評估當地氣候條件下糧食生產能否承載現有人口數量，在保障糧食安全條件下是否存有剩余空間等。氣候承載力的相對剩余率（Rcp）計算方法（式8）如下：

式中：

CR——現有實際人口數。

1.5 資料來源與處理方法

1.5.1 數據來源

氣象數據：來源于安徽省氣象信息中心，包括安徽省77個氣象臺站1961—2015年逐日降水量、氣溫（平均、最高及最低）、日照時數、相對濕度、平均風速等資料序列。

統計數據：主要包括安徽省各縣的作物種植面積、產量和人口等信息，數據來源于安徽省統計年鑒和農業部門。

地理信息數據：主要包括安徽省行政區劃邊界、地面高程等，數據來源于安徽省基礎地理信息中心。

1.5.2 資料處理

變化趨勢采用氣候傾向率統計，序列的離差程度采用變異系數來表示。空間分布采用站點空間插值形成格點資料，插值方法采用Kriging法，空間分辨率為1 km，并根據縣級行政區進行空間統計分析。

2 結果分析

2.1 不同作物氣候生產潛力的空間格局

安徽省地表太陽輻射量為北多南少的分布格局（盧燕宇等，2016），而氣溫和降水則由南向北遞減（安徽省氣象局，2014），因此在光溫水的綜合影響下，安徽省冬小麥的氣候生產潛力呈南北低、中間高的空間格局（圖4a），高值區位于沿淮地區，氣候生產潛力基本在 1.3 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值區則以淮北北部和皖南山區為主，氣候生產潛力低于 1.1 ×104kg·hm-2·a-1。由于安徽省玉米生長季主要在夏季，因而氣溫和降水對其生產潛力的限制不明顯，安徽省玉米氣候生產潛力的空間分布特征為北高南低（圖4b），高值區位于淮北北部地區，氣候生產潛力基本在 1.6 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值區則以皖南山區為主，氣候生產潛力低于 1.45×104kg·hm-2·a-1。一季稻氣候生產潛力的空間分布基本呈現由南向北遞減的格局（圖4c），高值區位于沿江西部和沿江江南地區，氣候生產潛力基本在 1.6 ×104kg·hm-2·a-1以上；而低值區則以淮北地區為主，氣候生產潛力低于 1.4×104kg·hm-2·a-1。這主要是由于水稻在生長過程中對水分需求較大（馬曉群等，2010），氣候生產潛力與降水量的空間分布格局基本一致。雙季稻氣候生產潛力的分布與一季稻類似，均呈南高北低的空間格局（圖4d、e），以沿江西部地區最高，淮河以北則普遍較低。

圖4 不同作物1961—2015年平均氣候生產潛力的空間分布Figure 4 Spatial distribution of annual mean climatic production potential of different crops in 1961-2015

2.2 不同作物氣候生產潛力的變化特征

從圖5a可以看出，1961—2015年安徽省冬小麥的氣候生產潛力呈下降趨勢，其多年平均值為1.2391×104kg·hm-2·a-1，氣候傾向率為每 10 年下降112 kg·hm-2（圖5a），但這一趨勢未通過置信度95%的顯著性檢驗。1961—2015年安徽省夏玉米的氣候生產潛力多年平均值為 1.5228×104kg·hm-2·a-1，表現出顯著下降趨勢，線性傾向率為每10年下降576 kg·hm-2（圖5b），在所有作物中下降最快。安徽省一季稻的氣候生產潛力多年平均值為 1.4982×104kg·hm-2·a-1，下降趨勢顯著，線性傾向率為每10年下降231 kg·hm-2（圖5c）。雙季早稻的氣候生產潛力多年平均值為 8255 kg·hm-2·a-1，變化趨勢在所有作物中最弱，未通過顯著性檢驗（圖5d）。雙季晚稻氣候生產潛力多年平均值為 9272 kg·hm-2·a-1，線性傾向率為每10年下降167 kg·hm-2，下降趨勢顯著（圖5e）。

圖5 1961—2015年不同作物氣候生產潛力的變化特征Figure 5 Variation characteristics of climatic production potential of different crops in 1961-2015

從各地作物氣候生產潛力的變化趨勢看，安徽省冬小麥氣候生產潛力的趨勢系數空間差異較大，在淮北和沿淮東部地區多表現出顯著的上升趨勢（圖 6a）。夏玉米氣候生產潛力在全省一致呈下降趨勢，下降幅度總體呈北高南低的格局（圖6b）。一季稻氣候生產潛力也基本在全省一致呈下降趨勢（圖6c），但降幅相對較小，在沿江、大別山區等地的變化趨勢未通過顯著性檢驗，而下降趨勢較明顯的地區主要分布在沿淮西部和江南東部地區。雙季早稻的氣候生產潛力在大部分地區變化趨勢不顯著（圖6d），在其主要種植區內的沿江江南零星地區出現了顯著上升趨勢。雙季晚稻氣候生產潛力在多數地區變化趨勢不顯著，下降趨勢較明顯的地區主要分布在淮北和江南東部地區（圖6e）。

圖6 1961—2015年不同作物氣候生產潛力變化趨勢系數的分布Figure 6 Distribution of trend coefficients of climate production potential change for different crops in 1961-2015

從不同地區作物氣候生產潛力的變異系數來看，冬小麥的主要種植區淮北北部和沿淮淮北地區變異系數有增大趨勢（圖7a）。夏玉米氣候生產潛力的變異系數以年代際波動為主，但2000s以來有增加趨勢（圖7b），不利于夏玉米的穩產。一季稻的變化特征與夏玉米類似，對于一季稻種植比例較高的沿淮、江淮之間等地區，變異系數近年來有增加趨勢（圖7c）。不同區域雙季稻氣候生產潛力的變異系數沒有一致的變化規律，對于雙季稻主要種植的沿江西部和江南南部地區，變異系數有所回落（圖7d、e），氣候生產潛力的波動減小。

圖7 1961—2015年不同地區各種作物氣候生產潛力變異系數的年代際變化Figure 7 Interdecadal variation of coefficient of variation of climatic production potential of various crops in different regions in 1961-2015

2.3 基于種植結構的糧食生產潛力

根據各地種植結構、播種面積和不同作物的氣候生產潛力計算得到安徽省糧食潛在生產量，這里僅考慮氣候條件變化以及種植結構的空間差異所帶來的影響，未考慮種植結構的年際變化，各地種植面積采用2000—2015年的平均值。從圖8可以看出，安徽省糧食潛在生產總量的空間分布呈北高南低特征，主要還是受耕地資源影響，淮北和江淮之間平原多，易于耕種，與氣候資源相配合形成了我省乃至全國的糧食主產區（印銀銀等，2012）；而皖南地形復雜，可耕地較少，限制了農業氣候資源的利用和糧食生產（圖8a）。

圖8 安徽省糧食氣候生產潛力總量（a）、地均量（b）和人均量（c）Figure 8 Total (a), land average (b) and per capita (c) food climate production potential in Anhui Province

從地均量來看（圖8b），由于沿江地區雙季稻種植比例高，復種指數高，因而單產在全省最高，而淮北地區水熱條件不足，影響了氣候生產潛力，導致地均量較低。從人均量來看（圖8c），其空間分布特征主要受人均占有耕地資源的影響，以沿淮和淮北東部地區人均量較高，沿江以及皖南山區則相對較低，城市地區由于人口密度大，人均作物潛在產量最低。

從全省來看，小麥、一季稻、玉米和雙季稻對糧食潛在生產總量的貢獻依次為 42%、32%、18%和8%。受種植結構差異的影響，安徽省不同地區氣候生產潛力的組成類型具有較明顯的差異。從圖 9可知，淮北地區小麥是當地氣候生產潛力最主要的組成，玉米次之，其他作物由于種植較少，對氣候生產潛力總量的貢獻微乎其微。沿淮地區仍然是以小麥為主要作物，但其以淮河為界，南北氣候生產潛力的組成具有明顯差異，淮河以北地區氣候生產潛力主要由小麥和玉米貢獻，而淮河以南地區玉米占比明顯縮小，一季稻的貢獻僅次于小麥。江淮東部地區一季稻占比進一步增加，超過了小麥，成為占當地氣候生產潛力總量最多的作物。江淮中部地區小麥的貢獻比例繼續縮減，并且在其南部雙季稻的貢獻逐步增加。大別山區內的作物氣候生產潛力空間分布特征與江淮中部的類似，雙季稻的占比向南逐步上升。沿江西部地區雙季稻已成為氣候生產潛力最主要的貢獻作物。江南南部和沿江江南東部地區由于種植結構多為混合型，因而該地氣候生產潛力的組成也最為多樣，其特點是以一季稻和雙季稻為主，小麥和玉米在該地區也占有一定比例。總的來看，小麥的分布最為廣泛，其占比基本從北向南遞減；玉米則主要分布在淮河以北地區；一季稻主要分布在淮河以南，其中占比較高的地區以江淮之間、江南南部和沿江江南東部地區為主；雙季稻比一季稻分布更加偏南，貢獻較明顯的地區主要分布在沿江西部。

圖9 不同作物氣候生產潛力占總量比例的空間分布Figure 9 Spatial distribution of climate production potential of different crops as a proportion of total

2.4 基于種植結構的糧食安全氣候承載力

糧食自給率反映了不同地區糧食供給和需求的情況，小于1說明該地區糧食生產不能滿足人口的消費需求，需要外地糧食調入；大于1說明糧食生產在滿足當地人口需求的基礎上還有富余。從安徽省不同地區的現狀水平下糧食自給率來看（圖10），大部分地區糧食生產供應能夠滿足當地需求，特別是沿淮和淮北地區由于耕地資源較多，糧食產量高，自給率可以達到2以上；而大別山區和皖南山區受限于當地的自然條件，土地資源相對較為匱乏，糧食供應不足；城市地區由于土地功能定位不同，農田較少，并且人口聚集，僅依靠當地糧食供給也無法滿足需求。總體來看，安徽省是典型的農業大省，糧食自給率可以達到1.5以上，生產的糧食不僅滿足省內需求，而且還可以供應省外市場。

圖10 現狀水平下安徽省不同地區的糧食自給率Figure 10 Food self-sufficiency rate of different regions in Anhui Province under the current level

以小康人均糧食消費水平為糧食安全目標，同時考慮各地的糧食自給率差異，安徽省不同地區氣候條件所能承載的人口規模大多超過了現有人口數（圖11a）。在空間分布上，全省具有較明顯的差異，沿淮及淮北地區耕地面積多，雖然復種指數低于南部，但氣候承載力仍顯著高于皖南地區；大別山區和皖南山區由于耕地資源少，氣候生產潛力也不突出，因此其氣候承載力也為全省最低。

從小康水平下全省氣候承載力相對剩余率來看，其分布總體呈東北向西南遞減的趨勢（圖11b）。全省大部地區剩余率大于0，總體可達50%以上，氣候資源仍有較大潛力可供利用，但需要注意的是，部分地區存在氣候承載力剩余空間不足的情況。由于相對剩余率與氣候生產潛力、人口規模以及糧食自給率有關，因此對于一些城市地區，例如淮北、淮南、蕪湖等城區，工業型城市居多，耕地資源匱乏，人口聚集，糧食產量潛力有限，未來糧食需求承載能力有所不足，需要進一步加大外部糧食調入；而望江、含山等地雖然氣候和耕地資源較好，但由于糧食輸出量相對較大，加上較高的人口基數，當地氣候條件的承載能力也存在一定缺口，需要對糧食供給結構做出一定調整。

圖11 安徽省不同地區氣候條件承載的人口規模（a）和相對剩余率（b）Figure 11 Climate carrying capacity (a) and its remaining space (b) in different areas of Anhui Province

3 討論

如果僅從氣候條件及其變化本身對作物生產的影響來看，由于到達地面的太陽輻射資源減少（盧燕宇等，2016），各種作物的氣候生產潛力總體呈下降趨勢（圖 5）。但由于不同作物的生育期不同，其氣候生產潛力受氣候條件約束和對氣候變化響應特點也各不相同。對冬小麥而言，其氣候生產潛力下降趨勢相對較小，這是由于氣溫對冬小麥生產潛力的約束較為顯著，而氣候變暖帶來的熱量資源上升在一定程度上抵消了輻射資源下降的影響。玉米的氣候生產潛力在所有作物中下降最快，這是由于玉米生長季主要在夏季，熱量條件在氣候生產潛力中所起的限制作用較小（不到10%），同時其生育期內氣溫的變化趨勢較弱（陳曉藝等，2018），因此氣候變暖對玉米生產潛力的影響較小，而輻射資源的下降對其氣候生產潛力的作用更加明顯。一季稻的生育期與夏玉米接近，其氣候生產潛力變化也具有類似特征，但相比于對玉米，熱量和水分條件對安徽省一季稻的限制更加明顯，分別為13%和25%，因而一季稻的氣候生產潛力受光溫水條件的綜合影響也更為顯著，導致其下降趨勢弱于玉米。雙季早稻的氣候生產潛力在所有糧食作物中下降趨勢最弱，這主要是由于熱量資源在早稻生長發育中約束性較強（謝遠玉等，2016），而在其生長季內太陽輻射資源下降趨勢相對較弱，熱量資源上升較明顯，使得其氣候生產潛力變化趨勢不顯著。對于雙季晚稻而言，由于其生長季內熱量條件提升相對較弱，其氣候生產潛力呈顯著下降趨勢。

從各種作物的氣候生產潛力與現有種植分布格局來看（圖2、4），二者總體匹配較好，氣候生產潛力的高值區與相應作物的主要種植區較為吻合，有利于氣候資源的有效利用和發揮。如果進一步分析種植結構的空間格局與氣候變化的綜合影響，可以看出不同作物也呈現了各自的特點。對小麥而言，雖然全省平均來看其氣候生產潛力呈現一定下降趨勢，但其變化格局為南部下降、北部升高（圖 6a）。由于安徽省小麥種植主要分布在北部地區，因此氣候變化與種植結構的配合使得這種格局反而有利于農業氣候資源的利用和小麥的種植生產。而對于玉米，其主要種植的淮北地區恰是玉米氣候生產潛力下降最顯著的區域（圖6b），因此這種格局加劇了氣候變化對玉米種植生產的不利影響。一季稻和雙季稻氣候生產潛力下降最明顯的地區（圖6c、d、e）其種植相對較少，因此，在一定程度上降低了氣候變化的負面作用。同時需要注意的是，對于小麥、玉米和一季稻等作物，其主要種植區的氣候生產潛力變異系數近年來有升高趨勢，氣候生產潛力不穩定性增強，與已有研究結果一致（姚筠等，2017；阮新民等，2021），這可能對糧食穩產造成一定不利影響。

本文在逐級訂正法的框架下通過考慮不同作物生長發育的關鍵參數，建立了小麥、玉米和水稻等糧食作物氣候生產潛力的計算方法，綜合氣候生產潛力、種植結構、糧食供需關系等因素得到各地糧食安全氣候承載力。氣候生產潛力的計算過程中所涉及的參數選取，大多參考了本地區或相近區域的已有研究成果和相關文獻記錄（許艷等，2015；姚筠等，2017；曹衛星，2019；盧燕宇等，2020），在參數本地化完善等方面后續還需要開展深入研究。在計算糧食潛在生產總量過程中本文僅考慮了種植結構的空間格局，種植結構的逐年變化對糧食生產的影響仍需進一步研究。由于氣候系統與承載對象的相互作用存在復雜的時空變化模式，因而承載力的計算并非簡單的數學運算，還涉及多方面的問題（於琍等，2015）。本文所采用的氣候承載力計算方法，仍然存在一定的概化和假設，如糧食自給率保持不變等前提條件，這與實際情況有一定出入，因此有必要進一步加強多學科的知識融合，開展多重因素作用下的氣候承載力綜合研究，實現氣候承載力的系統性、定量化的評估分析。

4 結論

安徽省主要糧食作物的氣候生產潛力空間分布與種植結構格局匹配較好，主要種植區對應的作物氣候生產潛力較高。氣候變化對作物生產潛力產生了一定的不利影響，1961—2015年玉米、一季稻以及雙季晚稻的氣候生產潛力顯著下降，每 10年分別減少576、231、167 kg·hm-2，小麥和雙季早稻有一定下降趨勢，但未通過顯著性檢驗。安徽省糧食種植結構的空間格局在一定程度上緩解了氣候變化對小麥、一季稻和雙季稻生產的不利影響，但加劇了對玉米生產的負面作用。小麥、玉米和一季稻主產區的氣候生產潛力變異系數近年來有升高趨勢，不利于糧食穩產。

受糧食種植結構和氣候生產潛力空間差異的共同作用，安徽省糧食潛在生產總量呈北高南低的特征，小麥、一季稻、玉米和雙季稻對糧食潛在生產總量的貢獻從高到低依次為 42%、32%、18%和8%。各地區糧食潛在生產的組成類型主要與種植結構有關，淮北以小麥、玉米為主，江淮之間以小麥、一季稻貢獻最顯著，沿江西部則以雙季稻為主，而江南南部和東部地區多為混合型。

在小康水平下，安徽省糧食安全氣候承載力還有較大的剩余空間，相對剩余率可達 50%，但其地域分異顯著，空間分布總體呈東北向西南遞減的格局，在部分城市地區和資源不足區存在一定的超載情況。為充分保障糧食安全，需進一步調整優化城鎮格局和糧食供需結構，以適應氣候資源的承載能力。