気候変動が主要作物生産に与える影響：系統的文献レビュー

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:A consolidated evidence base on climate-crop yield relationships, useful for multi-crop modeling and adaptation research.

🏢実務担当者:Limited direct applicability; insights on crop yield sensitivity may inform agricultural risk assessments for companies with South Asian supply chains.

🏛政策担当者:Highlights gaps in adaptive capacity and the need for decentralized, inclusive policies and climate finance, relevant for developing countries.

背景：気候変動は、長期的な予測上の脅威から、農業不安定性の直接的な要因へと変化しており、この移行が最も重大な結果をもたらすのは南アジアであり、そこでは天水農業と灌漑農業のシステムが何億もの生計を支えている。パキスタンは、繰り返し気候変動に対して最も脆弱な国の一つにランク付けされており、その国内総生産の約5分の1と国内雇用のほぼ半数を農業に依存しているため、主要作物の気候感受性は、食料安全保障とマクロ経済の安定の両方に関わる問題となっている。本系統的レビューは、気候変動が小麦、米、綿花、サトウキビという4つの主要主食作物の生産に与える影響に関するエビデンスを統合し、作物間および地域間での一貫したパターンと相違を特定し、生物物理学的、水文学的、社会経済的、政策的な側面を単一の分析枠組みに統合し、永続的な研究ギャップを明らかにすることを目的とする。方法：Web of Science、Scopus、Google Scholarの3つの主要データベースで、2015年1月から2025年5月までの期間を対象に系統的検索を実施し、最後の検索は2025年5月に完了した。ブール検索文字列は、作物固有の用語と気候固有の用語を組み合わせたもの（例：「気候変動 AND 小麦収量」、「米 AND 高温ストレス AND 南アジア」、「綿花 AND 干ばつ」、「サトウキビ AND 気候変動性」）である。初期のデータベース検索では約1,200件の記録が特定され、重複の除去とタイトルおよび要旨のスクリーニングの後、約97件の全文記事が適格性を評価された。事前に指定された包含基準（すなわち、作物生産と気候変数に実質的に関与する査読付き英語研究、2015年から2025年に発表されたもの、理論的基盤に不可欠な2015年以前の基礎的研究と権威ある機関報告書によって補完されるもの）を適用した結果、最終的に74件の研究がナラティブ統合に含まれた。スクリーニングはPRISMAに基づく枠組みに従い、作物との関連性と方法論の透明性を主要な適格性フィルターとした。質の評価では、各研究を3つの基準（操作化された気候変数の明確性、測定された作物レベルの結果の明示性、分析方法の透明性）に対して評価し、3つの基準すべてを満たす研究を一次エビデンスとして扱い、2つを満たす研究を裏付けエビデンスとして含めた。含まれた研究全体で、エビデンスは温暖化と穀物生産性との間の負の関係を概ね示している。選択された研究で報告された収量損失の数値は、地域、作物段階、分析方法に応じて、小麦では季節温暖化1°Cあたり約5%から15%、米では生物学的至適温度を1°C超えるごとに約7%から10%の範囲であり、主に高温誘発性の頴花不稔によって引き起こされる。これらの数値は、プールされたメタ分析推定値ではなく、選択された個々の研究で報告された範囲を反映しており、かなりの方法論的異質性があるため、直接的な比較には注意が必要である。綿花とサトウキビは、複合的な高温、干ばつ、洪水、および変化する病害虫圧力に対して鋭敏な感受性を示し、これは2022年のパキスタン洪水によって劇的に例証されている。繰り返し見られる認識と観測のギャップ、および断片的な政策実施は、この地域全体の適応能力を弱めている。本レビューは、南アジアの4つの主要作物すべてについて、生物物理学的な収量エビデンスを水文学的、社会経済的、ガバナンスの側面と単一のIPCC AR6リスク枠組み内で系統的に関連付ける最初の統合的統合を提供し、複数セクターにわたる適応計画のための統合されたエビデンス基盤を提供する。結論：レジリエンスを構築するには、地域特化型の複数作物モデリング、専門家と農家の認識を統合した混合手法研究、利用しやすい気候資金、およびデジタル気候情報サービスによって支えられた包摂的で分散型の政策が必要である。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Background: Climate change has shifted from a projected long-run threat to an immediate driver of agricultural instability, and nowhere is this transition more consequential than in South Asia, where rain-fed and irrigated systems sustain hundreds of millions of livelihoods. Pakistan, repeatedly ranked among the most climate-vulnerable nations, depends on agriculture for roughly a fifth of its gross domestic product and almost half of national employment, making the climate sensitivity of its principal crops a question of food security and macroeconomic stability alike. This systematic review synthesizes evidence on the impacts of climate change on the production of four major staple crops such as wheat, rice, cotton, and sugarcane, with the aims of identifying consistent patterns and divergences across crops and regions, integrating biophysical, hydrological, socio-economic, and policy dimensions within a single analytical frame, and exposing persistent research gaps. Methods: A systematic search was conducted across three major databases; Web of Science, Scopus, and Google Scholar covering the period January 2015 to May 2025, with the last search completed in May 2025. Boolean search strings combined crop-specific and climate-specific terms (e.g., “climate change AND wheat yield,” “rice AND heat stress AND South Asia,” “cotton AND drought,” “sugarcane AND climate variability”). The initial database search identified approximately 1,200 records; after removal of duplicates and title-and-abstract screening, almost 97 full-text articles were assessed for eligibility. Applying pre-specified inclusion criteria i.e. peer-reviewed English-language studies engaging substantively with crop production and climate variables, published 2015–2025, supplemented by foundational pre-2015 works and authoritative institutional reports essential for theoretical grounding, a final corpus of 74 studies was included in the narrative synthesis. Screening followed a PRISMA-informed framework, with crop relevance and methodological transparency as the principal eligibility filters. Quality appraisal assessed each study against three criteria: clarity of the climate variable operationalised, explicitness of the crop-level outcome measured, and transparency of the analytical method; studies satisfying all three criteria were treated as primary evidence, while those meeting two were included as corroborating evidence. Across the included studies, the evidence broadly indicates a negative relationship between warming and cereal productivity; yield-loss figures reported across the selected studies range from approximately 5% to 15% per 1°C of seasonal warming for wheat, depending on the region, crop stage, and method of analysis, and from roughly 7% to 10% per 1°C above the biological optimum for rice, driven primarily by heat-induced spikelet sterility. These figures reflect ranges reported across individual selected studies rather than pooled meta-analytic estimates, and considerable methodological heterogeneity warrants caution in direct comparison. Cotton and sugarcane display acute sensitivity to compound heat, drought, flooding, and shifting pest pressure, as dramatically illustrated by the 2022 Pakistan floods. A recurring perception–observation gap and fragmented policy implementation weaken adaptive capacity across the region. This review provides the first integrative synthesis to systematically connect biophysical yield evidence with hydrological, socio-economic, and governance dimensions for all four major crops of South Asia within a single IPCC AR6 risk framework, offering a consolidated evidence base for multi-sectoral adaptation planning. Conclusions: Building resilience requires localized multi-crop modelling, mixed-methods research integrating expert and farmer perceptions, accessible climate finance, and inclusive, decentralized policy supported by digital climate information services.

• semanticscholar https://doi.org/10.70670/sra.v4i1.2210first seen 2026-07-01 05:57:54