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从历史上看厄尔尼诺对降雨和食糖产量的影响人间的青草地需要浇水
2023-11-06 02:17  浏览:51

  持续多年的拉尼娜现象在2023年3月结束,热带太平洋目前处于ENSO中性的状态,厄尔尼诺现象可能会在亚洲的西南季风季节出现。不过,目前仍不能确定厄尔尼诺发生的强度以及时间。厄尔尼诺是指东太平洋海水每隔数年就会异常升温的现象,它与中太平洋和东太平洋赤道位置产生的温暖海流有关。厄尔尼诺现象平均每2-7年发生一次,通常持续9-12个月。当厄尔尼诺现象发生时,南美地区降雨将明显增加,巴西东北部、中美洲、东南亚国家和澳大利亚东部则变得干旱。北美将迎来暖冬,美国南部则变得潮湿多雨。另外,太平洋和大西洋上会形成较多的热带风暴。厄尔尼诺大多发生在三季度,持续时间在5-19个月不等。

  对于白糖期货而言,厄尔尼诺最大的影响是导致南亚雨季降雨低于正常水平。雨季降雨对北半球甘蔗的生长非常重要,印度马邦全年70%-80%的降雨来自雨季,降雨情况直接决定了甘蔗的长势。

  从历史上来看,并不是每次厄尔尼诺现象都会导致南亚出现干旱。但从历史统计规律来看,这确实是一个大概率事件,从我们统计的数据来看,厄尔尼诺发生期间印度马邦、泰国中部、广西、云南的甘蔗主产区降雨量低于正常年份的次数较多。巴西方面,从统计上看,厄尔尼诺期间巴西中南部降雨量高于正常年份的概率较大。

  1.关注厄尔尼诺发生的时间

  对白糖期货来说,厄尔尼诺的影响取决于发生的时间。厄尔尼诺发生的时间不同,对甘蔗的影响也不同。如果厄尔尼诺导致的干旱发生在甘蔗收割季,那么干旱对本季度甘蔗产量的影响不大。如果干旱发生在甘蔗生长季,那么会导致甘蔗出现较大幅度的减产。

  印度马邦的降雨主要来自于雨季降雨,如果厄尔尼诺发生在雨季之后,对当季度的甘蔗不会产生明显影响。比如,美糖2015-2016年的牛市就是由印度减产引发的,而印度的减产是由厄尔尼诺带来的干旱导致的。不过值得注意的是,这次厄尔尼诺事件是从2014年10月开始的,一直持续到2016年4月。由于2014年10月印度的雨季已经过去,因此厄尔尼诺对2014/2015榨季印度的产量没有任何影响。2014/15榨季印度甘蔗单产为69.1吨/公顷,同比增加6.8%。但是此次厄尔尼诺持续时间较长,这导致2015年印度出现严重的干旱,印度马邦全年的降雨量只有306毫米,同比降低33%,干旱情况非常严重。干旱导致印度甘蔗连续两季减产,2015/16榨季印度甘蔗单产同比降低7.8%。2016年虽然印度降雨量回升,但是受上一季度的干旱影响,2016/17榨季单产继续同比降低3.1%,印度全国产糖量只有2028万吨,较2015/16榨季减少19.26%,较2014/15榨季减少28.3%。

  近几年印度另外一次减产是2018/19-2019/20榨季,这次减产也是由厄尔尼诺导致的干旱引发的。这次厄尔尼诺事件开始于2018年9月份,但是从6月份开始印度马邦的降雨量已经开始出现明显的降低,2018-2019年的雨季降雨量均处于历史较低水平,导致印度单产连续两个季度降低。

  因此,当我们判断厄尔尼诺对于糖价的影响时,首先要关注干旱发生的时间。

  2.厄尔尼诺并不一定导致南亚干旱

  从历史上看,也出现过厄尔尼诺导致南亚地区降雨量高于历史均值的情况,因此并不能把厄尔尼诺和南亚干旱划上等号。

  1979年至今一共发生了13次厄尔尼诺事件,其中有4次印度马邦的降雨量高于历史均值,有9次降雨量低于历史均值。1979年9月至1980年1月期间,印度马邦的降雨量是历史均值的144%。2004年7月至2005年1月发生的厄尔尼诺期间,印度马邦降雨量是历史均值的126%;2006年8月至2007年1月的厄尔尼诺使得印度马邦的降雨量是历史均值的174%;2009年6月的厄尔尼诺使得马邦的降雨量是历史均值的110%。因此,虽然厄尔尼诺大概率导致印度干旱。但是厄尔尼诺对降雨的影响依然是一个概率事件,不能认为厄尔尼诺一定会导致印度干旱。

  3.泰国:厄尔尼诺大概率导致泰国干旱与甘蔗减产

  厄尔尼诺对泰国的影响和印度是类似的,但是厄尔尼诺期间泰国降雨量低于历史均值的概率更高。1979年至今的13次厄尔尼诺中,泰国中部降雨量高于历史均值只有2次,其余11次的降雨量均低于历史均值。近几年的厄尔尼诺事件都导致了泰国的干旱与甘蔗减产。2009年6月-2010年4月发生的厄尔尼诺导致泰国干旱,泰国中部年累计降雨量同比减少20%,2009/10榨季泰国甘蔗单产较2008/09榨季减少1.7%,较2007/08榨季减少13.95%。2014年10月至2016年4月的超强厄尔尼诺使得泰国中部的年降雨量连续三年低于900毫米,2014/15榨季-2016/17榨季,泰国甘蔗单产连降三年。2015/16榨季的单产只有57.18吨/公顷,同比降低17%。2018年9月-2019年6月的厄尔尼诺导致了更严重的减产,2019/20榨季泰国甘蔗单产只有44.3吨/公顷,同比降低30%,创近几年来的新低。

  目前泰国地区较为干旱,降雨量同比明显偏少,降雨水平与2014-2016年强厄尔尼诺现象发生时的水平相近。按照这个趋势发展下去的话,今年泰国中部地区的年降雨量可能不足900毫米。2015/16榨季、2016/17榨季泰国的甘蔗单产不足60吨/公顷,今年泰国的甘蔗可能也会低于60吨/公顷。

  3.广西:厄尔尼诺并不一定导致广西减产

  厄尔尼诺大概率导致广西干旱。在最近的13次厄尔尼诺中,广西有10次降雨量低于历史均值。2014年10月至2016年4月的强厄尔尼诺导致2014年、2015年广西连续两年干旱,全年降雨量只有1100毫米左右,低于正常年份的1500毫米。

  不过降雨量与广西甘蔗单产之间的关系不是很明确。2014-2015年的干旱导致广西甘蔗单产降低,2014/15、2015/16榨季广西单产较2013/14榨季分别下降13.27%和10.12%。不过,2018-2019年的厄尔尼诺期间广西单产是增加的。2018年9月-2019年6月发生了偏弱的厄尔尼诺,广西降雨量只有历史均值的95%。但是2018/19榨季广西的甘蔗却同比增加了9.8%至4.91吨/亩,是近几年来较高的水平。这主要是因为除了降雨外,甘蔗生长还受到其他因素的影响。另外,广西甘蔗产量具有一定的周期性,产量周期也会对单产造成影响。

  4.云南:厄尔尼诺大概率导致云南减产

  厄尔尼诺大概率导致云南出现干旱问题。近13次厄尔尼诺中只有4次降雨量高于历史均值,其余9次均低于历史均值。不过干旱与云南甘蔗单产的相关性更强,近几年的厄尔尼诺均导致云南甘蔗单产下降。2014-2016年的强厄尔尼诺导致云南干旱,降雨量只有历史均值的81%。干旱直接导致了云南甘蔗减产,2014/15榨季云南甘蔗单产同比减少7.4%,2015/16榨季单产继续同比降低1.45%。2018-2019年的厄尔尼诺虽然偏弱,但是云南的干旱更严重,厄尔尼诺发生期间云南的降雨量只有历史均值的56%。2018/19榨季云南甘蔗的单产只有3.77吨/亩,同比降低5.75%,单产处于近几年最低的水平。

  5.巴西:厄尔尼诺利大于弊

  厄尔尼诺大概率导致巴西中南部降雨增多。在1970年至今的13次厄尔尼诺中,巴西中南部有10次降雨量高于历史均值,只有3次降雨量低于历史均值。降雨对巴西产糖量的影响主要体现在延误收割进度以及出糖率上。首先要注意的是厄尔尼诺发生的事件,巴西中南部的压榨集中在5月-9月,如果厄尔尼诺发生在9月份以后或者5月份以前,对巴西生产的影响不大。比如最近的两次厄尔尼诺分别发生在2019年11月至2020年3月和2018年9月至2019年6月。虽然这两次厄尔尼诺事件中,该地区的降雨量是历史均值的151%和115%,不过由于不在压榨高峰,因此对这两季的生产没有产生太大影响。另一方面,2014-2016年的强厄尔尼诺导致巴西压榨高峰时降雨增加,大量降雨影响了甘蔗收榨工作,巴西中南部甘蔗收割的停工时间高于历史平均水平,糖厂选择把甘蔗留到下一季度再收榨。除了延误收割外,降雨太多也会影响甘蔗的出糖率。不过从中长期看,大量降雨有助甘蔗的生长和单产的提高。

  总结:

  综合来看,厄尔尼诺大概率导致印度马邦、泰国、广西和云南出现干旱。不过干旱发生的时间很重要,如果干旱发生在9月份以后,北半球甘蔗的进入压榨期,对当前榨季的产量不会造成影响,干旱会影响下一榨季的产量。另外值得注意的是,不能把厄尔尼诺和南亚干旱划等号。从历史上看,也出现过厄尔尼诺期间南亚地区降雨量大于历史均值的情况,不过概率较低。进行横向比较后发现,厄尔尼诺对印度、泰国、云南的影响更大,2014-2016年和2018-2019年厄尔尼诺引发的干旱导致这三个地区的甘蔗单产明显下降。2018年广西虽然也出现了干旱问题,但是单产并没有受到影响。巴西方面,厄尔尼诺大概率导致巴西中南部降雨增多。降雨太多会影响糖厂的收榨作业以及出糖率,导致食糖产量下降。不过从中长期看,大量降雨有助甘蔗的生长。

  不论下半年是否出现厄尔尼诺,目前干旱已经发生了。今年印度、泰国、广西和云南出现了不同程度的干旱,降雨量均处于近几年较低的水平。按照这个趋势发展下去的话,这几个地区的雨季降雨量将大幅减少,严重影响甘蔗的生长。近期美糖期货价格出现了回调,主要原因是印度减产的利多已经大部分体现在价格当中,今年巴西增产预期较强,国际市场供需偏紧的局面得到缓解,美糖缺乏新的利多驱动。不过天气风险是国际食糖市场潜在的利多,目前北半球甘蔗主产区已经出现了干旱问题,如果下半年出现厄尔尼诺现象,会使干旱情况更加严重。从历史上看,厄尔尼诺一般持续的时间较长,干旱很可能会持续到明年,北半球未来两个榨季的甘蔗产量可能都会受到影响。

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