这是扑克推送的第 191张思维导图：大豆、棉花、棕榈油……厄尔尼诺、拉尼娜对农作物生产有何影响？
本文来自国泰君安期货产业服务，作者：吴光静（大豆）、郑国艳（棉花）、刘佳伟（棕榈油）。如需转载，请联系原作者。更多精彩内容，请下载扑克财经App（iOS及安卓版本均可下载）。
投资要点
通过对厄尔尼诺/拉尼娜天气事件对相关农作物影响的分析，我们得出以下结论：
对于大豆而言，一般情况下，厄尔尼诺天气事件下，美国和阿根廷大豆单产以同比上升为主，而印度大豆单产以同比下降为主。巴西和中国大豆单产对该天气事件则并不敏感，没有显著的统计规律。拉尼娜天气事件下，美国、阿根廷大豆单产以同比下降为主，而巴西、中国和印度大豆单产以同比上升为主。2019年，如果目前厄尔尼诺天气事件能够延续至美国大豆主要生长期（6-8月），那么预计今年美国大豆单产大概率将会出现同比上升。
对于棉花而言，厄尔尼诺达到超强级别时，全球大概率减产，澳大利亚大幅减产，达到中等级别时，全球产量变化不显著，印度、美国大部分地区减产为主，中国、巴基斯坦、巴西倾向小幅增产。拉尼娜现象会使得全球大概率增产，印度增产为主，中国、巴基斯坦、巴西倾向减产。2018/19年度，主产区干旱天气导致该年度棉花大幅减产。基于天气改善预期，市场认为2019/20年度全球大概率增产、美国大幅增产。若本次厄尔尼诺现象发展为中等及以上强度级别，则美国、印度棉花产量增产或不及预期。
对于棕榈油而言，主产区印尼和马来地处热带地区，温度变化不大，降水充沛，油棕树不耐旱，通常厄尔尼诺天气使东南亚产区降水减少，强厄尔尼诺天气会导致棕榈油较大幅度减产，中等或弱厄尔尼诺对产量略有不利影响；拉尼娜天气会导致东南亚地区的降雨量增加，轻微拉尼娜中长期利多棕榈油产量，但如果拉尼娜导致的雨量比较剧烈、影响收割的话，对短期棕榈油产量会有一些负面影响。从目前产地的降水来看，降水量略低于历史同期，印尼地区和马来沙巴地区降水量相对偏少，显示产地出现弱厄尔尼诺天气，对产量可能略有影响，但产地油棕树面临树龄老化的问题，另外，受2018年棕榈油价格低迷影响，种植园减少了化肥的使用量，油棕树对天气可能更为敏感，一旦天气出问题，可能比历史上同样强度的厄尔尼诺对产量的影响更大。
1
厄尔尼诺/拉尼娜事件定义、
特征、判别方法
定义
厄尔尼诺，是西班牙语“圣婴”的意思，也可译作“上帝之子”，名字起源于19世纪的秘鲁。秘鲁是南美洲西北部国家，位于太平洋东海岸的赤道南侧。当时渔民发现，海水并不是永远自南向北地流动，而是每到圣诞节前后，沿岸海域都会有一股向南流动的神秘暖流出现，这股暖流取代了往常他们捕鱼时向北流动的冷洋流，这时鱼群的数量就会明显的减少，这种现象一般会持续一两个月。当时人们无法解释这种现象，便把它与圣诞节联系起来，认为是“圣婴”降临带来的一种神奇力量，于是把它称为“厄尔尼诺”。实际上，那里渔民所说的厄尔尼诺仅仅是一种南美沿岸海域每年都会发生的季节性增暖现象，是局地的正常季节变化，与我们今天所说的厄尔尼诺并不一样。
现在气象学上所说的“厄尔尼诺”是指，在赤道中、东太平洋隔几年发生一次、持续时间长达半年以上的大范围海表温度异常增暖的现象。拉尼娜，则是西班牙语“小女孩”的意思，它与厄尔尼诺相反，是指赤道中、东太平洋海表温度大范围持续异常偏冷的现象，所以也有人称之为“反厄尔尼诺”。拉尼娜比厄尔尼诺要稍微温和一些，影响不像厄尔尼诺那样强烈，所以人们对它的关注度也稍逊于厄尔尼诺。
说到厄尔尼诺就必须提到另外一个重要的名词——南方涛动。在19世纪后期，已经有科学家发现印度的干旱和澳大利亚许多地区的干旱几乎同时发生，提出两者之间可能存在着某种联系，同时还发现太平洋东西两侧气压的变化经常相反。1928年英国数学家、印度气象局长吉尔波特·沃克（Gilbert Walker）发现，东南太平洋和印度洋到大西洋两个地区气压之间存在蹊跷板式的关系，即其中一个地区的气压升高时，另一个地区的气压就会降低。
每当东边气压很高西边气压很低的时候，印度的季风雨就会很强；当两地气压差异明显减少时，印度雨量则较小或者无雨或干旱。沃克将太平洋东西两侧海平面气压的这一反相关关系称为南方涛动。根据沃克的这一理论，科学家选取塔希提站代表东南太平洋，选取达尔文站代表印度洋与西太平洋，应用数理统计的方法将两个测站的海平面气压差值进行处理后得到了一个用以衡量南方涛动强弱的指数，称为南方涛动指数（Southern Oscillation Index），用SOI来表示。厄尔尼诺现象发生的时候，SOI表现为持续的负指数；反之，当拉尼娜现象发生的时候，SOI表现为持续的正指数。
特征
- 厄尔尼诺特征
典型的厄尔尼诺特征有以下几点：
1、赤道中、东太平洋具有深厚的暖水层，海面温度一般平均偏高1.5-2.5℃，次表层水温偏高约3-6℃；
2、赤道中、东太平洋斜温层深度明显增加，通常可深达150-175m；
3、在赤道太平洋东部，对流性降水明显增加；但在赤道太平洋西部、印度尼西亚和澳大利亚北部，对流性降水明显减少；
4、赤道西太平洋大气层出现西风；
5、南方涛动指数表现为明显的持续负指数；
6、沃克环流异常偏弱；
7、赤道太平洋东部副热带地区高空气压高于正常状态；
8、两半球副热带北部冬季平均急流位置向赤道地区和向东偏移。
- 拉尼娜特征
典型的拉尼娜特征有以下几点：
1、赤道中、东太平洋具有低于正常温度的深厚冷水层，海面温度一般平均偏低1-2℃，次表层水温偏低2-4℃；
2、赤道中、东太平洋斜温层比正常更浅，通常仅达50-100m；
3、在赤道太平洋东部，对流性降水受到抑制；
4、赤道太平洋大气低层偏东信风比正常增强；
5、南方涛动指数表现为明显的持续正指数；
6、沃克环流异常偏强；
7、两半球副热带北部冬季平均急流偏弱。
影响
大气的运动影响着海洋表层水体的流动，热带海洋又是大气能量的宝库。厄尔尼诺期间赤道中、东太平洋海温常常偏高1-3℃，甚至更高。这里的大气吸收了海洋的热量和水汽，变的活跃起来，空气又湿又暖向上抬升，升到一定高度，水汽凝结致雨，直接导致这一带降水增多，南美沿岸国家也因此而异常多雨，甚至引发洪涝灾害等。而对流区的东移又使得西太平洋地区降水大大减少，印度尼西亚、澳大利亚东部及周边国家出现干旱。这些国家的洪涝、干旱等灾害与厄尔尼诺的形成几乎是同步的。
厄尔尼诺通过大气环流作用，把热带地区大气、海洋发生的这种异常信号传给了热带的其他地区和中、高纬度地区，甚至给全球气候带来影响。除了热带太平洋地区，厄尔尼诺还会给世界上很多地区的气候都存在着遥相关关系。它常常造成非洲东南部和巴西东北部的干旱、加拿大西部和美国北部暖冬以及美国南部的冬季潮湿多雨等；也与我国和日本的降水、我国东北和日本的夏季低温等具有一定的相关性。当然，厄尔尼诺带来的也不全是灾难，它还会使西北太平洋和北大西洋热带风暴有所减少，使得一些常年不见雨水的地方喜得甘霖。
拉尼娜对气候的影响与厄尔尼诺大致相反，影响程度也不如厄尔尼诺强。拉尼娜发生时，南美沿岸降水更加稀少，印度尼西亚、澳大利亚东部更加多雨；赤道太平洋中、东部、阿根廷、赤道非洲、美国东南部等地常常发生干旱；巴西东北部、印度及非洲南部等地容易出现洪涝。
需要注意的是，气候形成的原因是多方面的、错综复杂的，它常常是各种气候因子综合作用的结果，虽然很多地区的气候与厄尔尼诺和拉尼娜的发生存在着某种遥相关相应，但是它们的这种关系往往又受到其他因子的制约。在热带地区，尤其是热带太平洋地区，厄尔尼诺、拉尼娜对气候的影响最为强烈，大多数事件期间这些地区反映出的气候特征也比较一致；而在热带以外地区，它们对气候的影响就要复杂很多，具有很大的不确定性。因此，我们还不能断言厄尔尼诺或拉尼娜发生时某个地区的气候一定会发生某种特征。
从近年的研究成果看，厄尔尼诺对气候的主要影响表现在如下几个方面：
1、南美的暴雨和巴西东北部及中美洲的干旱；
2、印度尼西亚等国和澳大利亚东部的干旱；
3、南部非洲的干旱和东非的多雨；
4、加拿大西南部和美国的暖冬；
5、美国南部的潮湿多雨；
6、太平洋和大西洋上的热带风暴[1]。
日本气象厅总结了1958年-2012年厄尔尼诺发生在不同季节的全球各区域干湿、冷暖特征如图1-图4所示。
判别方法
我国真正的厄尔尼诺业务预报是从20世纪90年代开始，国家气候中心率先建立了厄尔尼诺/拉尼娜预测业务，主要是基于各种动力模型、统计模式和综合预测技术在每年春季通过会商会议的形式在“ENSO监测公报”与“短期气候预测评论”上发布ENSO（厄尔尼诺/拉尼娜）预测结果。值得一提的是，1999-2001年长期持续的拉尼娜期间，国际上许多模型预测失败，但是我国的ENSO业务预测则经受住了考验，在几年的预报之中没有失误。由于目前对于厄尔尼诺/拉尼娜形成机理尚不清楚，迄今为止，没有一个单独的模式可以准确预报所有的厄尔尼诺的发生、发展和消亡。常常是，不同模式在不同情况下的预报性能并不一致，预报结果相差较大。需要注意的是，对于厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法不同，可能会造成事件的起止时间和强度等级等方面不同。
对于本文所述的厄尔尼诺/拉尼娜事件判别标准，我们采取中国气象局提出厄尔尼诺/拉尼娜事件方法判别标准，即中华人民共和国国家标准GB/T 33666-2017（2017年5月12日发布，2017年12月01日实施）。该标准规定了厄尔尼诺/拉尼娜事件的判别方法，包括与事件有关的概念、监测指数的定义以及强度和类型的确定。该标准适用于气象、海洋部门厄尔尼诺/拉尼娜事件的业务监测以及科研院所、高校等相关部门的使用。根据该标准的适用范围，我们下文进行的分析也以该标准为基准。
中华人民共和国国家标准GB/T 33666-2017标准中，厄尔尼诺/拉尼娜事件的定义为，赤道中、东太平洋海洋温度异常出现大范围偏暖/偏冷，且强度和持续时间达到一定条件的现象，是热带海气相互作用的产物。厄尔尼诺/拉尼娜事件的判别方法为NINO3.4指数（NINO3区，是指150°W-90°W，5°S-5°N，NINO3.4区海表温度异常值的平均值）3个月滑动平均的绝对值（保留一位小数）达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，判定为一次厄尔尼诺/拉尼娜事件（NINO3.4指数≥0.5℃为厄尔尼诺事件；NINO3.4指数≤-0.5℃为拉尼娜事件）。
事件的持续时间中，起始时间是指NINO3.4指数满足事件判别的最早月份为事件的起始月份，NINO3.4指数满足事件判别的最晚月份为事件的结束月份，持续时间是指事件起始至结束的总月数。
事件的强度等级是指，事件峰值强度绝对值达到或超过0.5℃但小于1.3℃定义为弱事件，达到或超过1.3℃但小于2.0℃定义为中等事件，达到或超过2.0℃定义为强事件，达到或超过2.5℃定义为超强事件。
[1]上述资料参考自《厄尔尼诺》，主编秦大河，翟盘茂、李晓燕、任福民编著，气象出版社出版
2
厄尔尼诺/拉尼娜事件
对相关农作物影响的历史分析
大豆
- 大豆主产区及主要生长期
从全球大豆生产格局来讲，目前全球大豆主产国分别是美国、巴西、阿根廷、中国、印度、巴拉圭等。根据2019年4月USDA供需报告，2018/19年度全球大豆产量3.6058亿吨，其中美国、巴西、阿根廷、中国、印度、巴拉圭六国大豆产量分别为1.2366亿吨、1.17亿吨、5500万吨、1590万吨、1100万吨和900万吨，分别占全球大豆产量的比重为34.29%、32.45%、15.25%、4.41%、3.05%和2.50%，其中美国、巴西和阿根廷大豆产量合计占比约82%，可见全球大豆生产集中，基本上就集中在美国、巴西和阿根廷。
从全球大豆主产国大豆生长周期来看，美国、中国、印度位于北半球，其大豆生长周期类似：5-6月处于播种期，7-8月处于开花灌浆期，9-10月处于收获季节，其中印度大豆播种生长收获季节推后1-2个月。巴西和阿根廷位于南半球，其大豆生长周期也有所相似：当年10月-12月为播种季节，次年1-2月为生长季节，3-5月为收获季节，阿根廷大豆生长周期比巴西大豆生长周期推后1个月左右。此外需要注意的是，最近几年巴西大豆种植季节提前，从9月中旬开始进入播种季节。我们将其归纳为表1，如下所示：
- 厄尔尼诺/拉尼娜事件和主产区大豆单产变化对照
对于厄尔尼诺/拉尼娜事件观察，我们根据GB/T 33666-2017对厄尔尼诺/拉尼娜事件判别方法，1950年至2016年期间，厄尔尼诺事件（暖事件）共发生19次，拉尼娜事件（冷事件）共发生14次，如表2所示。
主产区大豆单产方面，我们选取美国、巴西、阿根廷、中国和印度大豆单产为观察对象，观察指标我们用“大豆单产同比变化（大豆单产同比变化 =（当年大豆单产-上一年度大豆单产）/上一年度大豆单产*100%）”作为观察指标。由于大豆种植面积和收获面积相差不大（1950-2018年期间，美国大豆收获面积/种植面积比例均值约97.24%），而且种植面积主要是由于种植效益所决定的，所以我们对于大豆而言，就只观察相关天气事件下大豆单产同比变化情况。
我们将“天气事件”、“起止时间”、“强度等级”、“是否覆盖大豆生长期”以及“大豆单产同比变化”等项目列出，同时分国别进行观察，均归纳至表2。其中，红色标注部分代表大豆单产同比增加，绿色标注部分代表大豆单产下降，大豆单产持平的则未做标记；天气事件没有覆盖大豆主要生长期的则不列为观察对象。如下所示：
- 厄尔尼诺事件对主产区大豆单产的影响
在厄尔尼诺天气事件下，我们分别观察美国、巴西、阿根廷、中国、印度大豆单产同比变化情况：
美国大豆单产方面，通过表2我们可知，1950-2016年期间出现的19次厄尔尼诺事件中，覆盖美国大豆主要生长期的有15次。在此期间，美国大豆单产同比增长的有12次，美国大豆单产同比下降的仅有3次，其中有2次厄尔尼诺事件覆盖时间基本上是从8月开始，这个阶段处于大豆关键生长期的末端（即表2中所称生长期后期）。可见，在厄尔尼诺天气事件下，美国大豆单产大多数同比增加。
再从厄尔尼诺天气事件的强度等级与美国大豆单产同比变化幅度来看，两者之间并没有出现显著相关关系：如第16次厄尔尼诺天气事件强度等级为弱，但是美国大豆单产同比增幅达到了24.48%；第18次厄尔尼诺天气事件强度等级为中等，美国大豆单产同比增加10.83%；第19次厄尔尼诺天气事件强度等级为超强，美国大豆单产同比增加仅2.05%。
巴西和阿根廷大豆单产方面，1995年-2016年期间，厄尔尼诺天气事件出现6次，均覆盖巴西和阿根廷大豆主要生长期。在此期间，巴西大豆单产出现上升的有3次，出现下降的有3次；可见，厄尔尼诺天气事件下，巴西大豆单产并没有出现明显的变化规律。阿根廷大豆单产出现上升的有5次，出现下降的仅有1次。可见，厄尔尼诺天气事件下，阿根廷大豆单产大多数均出现增加。
再从厄尔尼诺事件强度等级与阿根廷大豆单产同比变化幅度来看，两者之间也没有显著相关关系：如第14次厄尔尼诺天气事件处于超强等级，阿根廷大豆单产同比增加54.7%；第15次和第18次厄尔尼诺天气事件的强度等级为中等，阿根廷大豆单产同比增幅分别为7.22%和46.50%，第16次和第17次厄尔尼诺天气事件的强度等级为弱，阿根廷大豆单产同比增幅分别为14.83%和12.41%，第19次厄尔尼诺事件强度等级也是超强，但是阿根廷大豆单产同比却出现下降。
中国大豆单产方面，1950年-2016年期间出现的19次厄尔尼诺事件中，覆盖中国大豆主要生长期的有15次（这里主要是指中国春大豆，其生长季节与美国大豆生长季节相同）。在此期间，中国大豆单产出现增长的有6次，单产同比下降的有9次。可见，厄尔尼诺天气事件下，中国大豆单产并没有出现明显的变化规律。不过这里需要注意的是，我们这里天气事件主要覆盖的是以春大豆的生长周期为比较基准，而中国春大豆主要种植区域为黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古东北部；而黄淮海地区、长江流域则是以夏播大豆主要种植区域。
而目前中国大豆主产区以东北三省和内蒙地区为主，这也是2000年以后逐步形成的优势产区。所以当我们比较天气事件下1950年-2016年期间中国大豆单产同比变化情况的时候，中国大豆产区的变化可能也会导致天气事件下大豆单产同比变化没有显现出明显的规律性。考虑到上述因素，我们再把天气事件与中国大豆主产省黑龙江省大豆单产同比变化对照分析，如表3所示。我们通过表3可知：1950-2016年期间，厄尔尼诺天气事件下，黑龙江省大豆单产同比增加的有7次，同比下降的有8次，两者之间也没有明显变化规律。
印度大豆单产方面，1970-2016年期间，厄尔尼诺天气事件出现14次，基本上都覆盖印度大豆主要生长期。在此期间，印度大豆单产出现同比上升的有3次，印度大豆单产出现同比下降的有11次。可见，在厄尔尼诺天气事件下，印度大豆单产大多数同比下降。
从厄尔尼诺事件强度等级和印度大豆单产同比变化来看，两者之间也没有显著相关关系：如第9次厄尔尼诺天气事件强度等级为弱，但是印度大豆单产同比下降幅度达到了41.74%；第14次厄尔尼诺天气事件强度等级为超强，而印度大豆单产同比还出现了增长。
由此，从上述统计结果来看，厄尔尼诺天气事件下，美国、阿根廷和印度大豆单产变化更加敏感，美国和阿根廷大豆单产以上升为主，而印度大豆单产以下降为主。巴西和中国大豆单产对该天气事件则并不敏感，没有显著的统计规律。从厄尔尼诺天气事件强度等级与大豆单产同比变化来看，两者之间并没有出现显著相关关系。
- 拉尼娜事件对主产区大豆单产的影响
在拉尼娜天气事件下，我们分别观察美国、巴西、阿根廷、中国、印度大豆单产同比变化情况：
美国大豆单产方面，通过表2我们可知，1950-2012年期间出现的14次拉尼娜天气事件中，有3次拉尼娜天气事件没有覆盖美国大豆主要生长季节，而第2次、第4次和第10次拉尼娜天气事件分别覆盖了美国大豆的两个生长期，由此我们统计的样本数为14次。在此期间，美国大豆单产出现同比下降的有8次，单产同比上升的有4次，单产同比持平的有2次。可见，在拉尼娜天气事件下，美国大豆单产大多数同比下降。
从拉尼娜天气事件强度等级与美国大豆单产变化来看，两者之间有一定关系：如第8次拉尼娜事件强度等级为强（这也是14次拉尼娜事件中仅有的一次强拉尼娜事件），美国大豆单产下降幅度达到了20.35%；其余拉尼娜天气事件的强度等级均为中等或弱，美国大豆单产下降幅度也以小幅下降为主。
巴西和阿根廷大豆单产方面，1995年-2012年期间，拉尼娜天气事件出现6次，均覆盖巴西和阿根廷大豆主要生长期。在此期间，巴西大豆单产出现上升的有4次，出现下降的有2次。可见，拉尼娜天气事件下，巴西大豆单产大多数出现同比增加。阿根廷大豆单产出现上升的有2次，出现下降的有4次。可见，拉尼娜天气事件下，阿根廷大豆单产大多数出现同比下降。由于巴西和阿根廷大豆单产统计数据处于1995-2012年，在此期间还没有出现过强拉尼娜天气事件，拉尼娜事件强度等级均是弱或者中等，由于样本数有限，我们就不对比上述两国单产和拉尼娜事件强度等级之间的关系。
中国大豆单产方面，1950年-2012年期间出现的14次拉尼娜事件中，与美国相同：有3次拉尼娜天气事件没有覆盖中国大豆主要生长季节，而第2次、第4次和第10次拉尼娜天气事件分别覆盖了中国大豆的两个生长期，所以我们统计的样本数也是14次。在此期间，中国大豆单产出现增长的有11次，单产同比下降的有3次。可见，拉尼娜天气事件下，中国大豆单产大多数出现增长。同样我们将1950年-2012年期间拉尼娜天气事件与中国大豆主产省黑龙江省大豆单产同比变化对照分析，如表3所示。我们通过表3可知：1950-2016年期间，拉尼娜天气事件下，黑龙江省大豆单产同比增加的有9次，同比下降的有5次，两者之间的规律性也不是特别明显，只能说大豆单产同比增加的略多一些，基本符合上述拉尼娜事件下中国全国大豆单产同比变化的规律。
印度大豆单产方面，1970-2012年期间，拉尼娜天气事件出现11次，全部覆盖印度大豆生长期，还有1次天气事件覆盖了印度大豆两个生长期，所以我们统计的样本数为12次。在此期间，印度大豆单产出现同比上升的有10次，印度大豆单产出现同比下降的有2次。可见，拉尼娜天气事件下，印度大豆单产大多数出现同比增加。从拉尼娜天气事件强度等级与印度大豆单产变化来看，两者之间也有一定关系：如第8次强拉尼娜事件中，印度大豆单产同比增加幅度达到了53.26%。
由此，从上述统计结果来看，拉尼娜天气事件下，美国、巴西、阿根廷、中国和印度大豆单产变化均比较敏感，尤其是美国和印度。从单产同比变化来看，美国、阿根廷大豆单产以下降为主，而巴西、中国和印度大豆单产以上升为主。从拉尼娜天气事件强度等级与大豆单产同比变化来看，对于美国和印度而言，两者之间有一定的关系：当拉尼娜天气事件强度等级提高时，大豆单产同比变化幅度增加。
- 结论
我们通过对1950-2016年期间，厄尔尼诺和拉尼娜天气事件下全球大豆五个主要生产国大豆单产同比变化的分析，我们可以得出以下结论：
1、厄尔尼诺和拉尼娜天气事件对于大豆单产上升或者下降并不是充分必要条件，即在两种天气事件下，都有可能出现单产同比上升或同比下降的情况，并没有某一种天气模式下导致大豆单产绝对增加或者绝对下降的情况。
2、对于厄尔尼诺和拉尼娜天气事件大豆单产变化都很敏感的分别是美国、印度和阿根廷。
3、对于厄尔尼诺和拉尼娜天气事件来说，美国、巴西、阿根廷、中国和印度大豆单产变化对于拉尼娜事件都比较敏感；而厄尔尼诺天气事件则有所不同：美国、阿根廷和印度对于厄尔尼诺也比较敏感，但是巴西和中国则相对不敏感。
4、厄尔尼诺天气事件下，一般而言（即大多数情况，但并不是绝对），美国和阿根廷大豆单产以同比上升为主，而印度大豆单产以同比下降为主。巴西和中国大豆单产对该天气事件则并不敏感，没有显著的统计规律。
5、拉尼娜天气事件下，一般而言（即大多数情况，但并不是绝对），美国、阿根廷大豆单产以同比下降为主，而巴西、中国和印度大豆单产以同比上升为主。
6、从厄尔尼诺和拉尼娜事件强度等级与大豆单产变化来看，厄尔尼诺事件强度等级与大豆单产变化两者之间没有显著相关关系；而拉尼娜事件强度与大豆单产变化对于美国和印度而言，两者之间有一定的关系：当拉尼娜天气事件强度等级提高时，大豆单产同比变化幅度增加。强拉尼娜事件下，美国大豆单产同比下降幅度大，印度大豆单产同比上升幅度大。
棉花
- 棉花主产区分布及生长期气候要求
从近5年均值看，全球前五大主产国为中国、印度、美国、巴西、巴基斯坦，合计产量占全球77%左右。其中中国、印度、美国、巴基斯坦分布在北半球，这四国合计产量占全球70%。南半球的棉花主产国主要是巴西、澳大利亚，合计棉花产量占全球10%。
（2）棉花生长习性及主产国棉花生长期
棉花一般春季或初夏播种，整个生育期持续210天左右，生长期中相对喜温耐旱，20-30度是生长阶段最适宜的温度范围，水分也需要保持在适度范围。
棉花不同生长阶段对温度和水分的要求各异。温度方面，棉花出苗期需要充足热量，研究成果表明，发芽最低临界温度是10.5℃－12℃，最适温度为28℃－30℃，最高温度为40℃－45℃。温度在临界范围内时，温度越高发芽越快。在高温下虽然发芽快，但棉苗不健壮，因此棉苗发芽温度也不能太高。余下各期需要温度适中。水分方面，出苗和苗期需水相对较少，蕾期需水开始逐渐增多，花铃期需水最多，吐絮期需水量开始减少，如水分过多会导致棉花晚熟、增加烂铃；水分过少又会限制棉纤维伸长，严重时引起棉铃开裂过早、影响铃重。
- 厄尔尼诺和拉尼娜现象对主产区棉花的影响
厄尔尼诺一般会导致东南亚、澳大利亚、印度高温干旱，巴西北部少雨、中南部降雨过多，美国南部地区降雨增多。拉尼娜一般会给中国新疆及长江流域、美国带来干燥的天气，给中国黄河流域、印度、巴基斯坦带来湿润多雨的天气。
（2）厄尔尼诺和拉尼娜现象对主产国棉花产量相关影响分析
从总体的角度看，极强的厄尔尼诺现象会使得全球棉花产量明显减少，中等的厄尔尼诺事件影响不明确，拉尼娜现象则会使得全球棉花产量倾向增加，各区域需要具体情况具体分析。本文统计了1960年以来的中等级别以上的厄尔尼诺和拉尼娜期间全球及主产国的棉花产量、收获面积、单产的变化情况。
印度棉花：厄尔尼诺现象大概率导致减产、单产降低、收获面积降低，拉尼娜现象影响相反。夏季的厄尔尼诺会导致印度干旱和季风不足，影响棉花的播种出苗。过去10次中等级别以上的厄尔尼诺事件中印度有8次棉花单产减少、种植面积缩小，7次产量减少。过去10次中等级别以上的拉尼娜事件中印度有6次棉花种植面积增加、产量增加、5次单产增加（平均增加幅度明显大于减少幅度）。印度棉花产量占全球24.5%，出口占全球12.6%。
美国棉花：厄尔尼诺和拉尼娜较大概率造成美国棉花收获面积减小，厄尔尼诺容易导致美国棉花减产，拉尼娜事件影响不确定。厄尔尼诺对德克萨斯州（产量占美棉4成，后简称德州）的产量影响不显著，但会使其种植面积缩小、单产下降，弃收率倾向下降。厄尔尼诺对德克萨斯州外的棉花产量有较为明显的负面影响，尤其是加利福尼亚州（后简称加州）、北卡莱罗纳州（后简称北卡州）、密西西比州受灾会较为严重。厄尔尼诺会使得美国南部出现低温情形，东南棉区、西南棉区出现低温多雨情形，这不太利于棉花种植及生长。美国棉花产量占全球15.2%，出口占全球34.6%。
中国、巴基斯坦、巴西等相对内陆的国家棉花：超强厄尔尼诺、拉尼娜现象会导致棉花受灾面积变大，进而降低棉花产量。中等强度级别的厄尔尼诺对小幅提高单产，中等强度级别的拉尼娜现象导致单产下降明显。受益于杂交抗虫棉、宽膜覆盖和滴灌等植棉技术的不断研发，中国最大的主产区新疆抗干旱能力较强，但拉尼娜现象出现时抗洪涝能力仍然偏弱。中国、巴基斯坦棉区处于内陆地区，距离东太平洋有一定距离，巴西60%的棉区分布在中部内陆，厄尔尼诺和拉尼娜现象并不直接对这几个国家形成强烈直接影响，但它仍会通过大气环流的变化来形成影响。中国、巴基斯坦、巴西国家棉花产量占全球37.6%，中国、巴基斯坦进口占全球22.9%，巴西出口占全球11%。
澳大利亚棉花：受到厄尔尼诺和拉尼娜的直接影响，超强厄尔尼诺现象大概率会导致大幅减产，拉尼娜及中等级别的厄尔尼诺事件期间澳大利亚产量振幅极大，具体影响方向不明确。澳大利亚产量占全球不足3%，出口占9%。
棕榈油
- 棕榈油主产区及生长习性
油棕树是一种四季开花结果及常年都有收成的农作物，棕榈油是从油棕树上的棕果中榨取出来的。棕榈果经水煮、碾碎、榨取工艺后，得到毛棕榈油，毛棕榈油经过精炼，去除游离脂肪酸、天然色素、气味后，得到精炼棕榈油（RBD PO）及棕榈色拉油（RBD PKO）。根据不同需求，通过分提，可以得到24度、33度、44度等不同熔点的棕榈油。
棕榈油主产区在印度尼西亚（简称“印尼”）和马来西亚（简称“马来”），两国产量占全球总产量的85%左右。2006年，印尼棕榈油产量超过马来成为全球最大的棕榈油生产国。马来未开垦土地较少，而印尼近年来不断扩张种植园，更具增长潜力。从棕榈油生产的季节性来看，从3月份开始产量持续回升，直至10月份达到峰值，随后下降。马来棕榈油主产区主要集中在Sabah、Sarawak和马来半岛，其中，马来半岛占比45%左右，Sabah占比27%左右，Sarawak占比27%左右；印尼棕榈油主产区在苏门答腊岛，占产量的80%左右。
- 厄尔尼诺和拉尼娜天气对棕榈油的影响
天气对棕榈油产量影响较大，印尼和马来处于热带地区，常年温度变化不大，对棕榈油产量产生影响的主要是降水，油棕树对降水要求较高，一般要求年降水量在1500mm以上，若无洪涝灾害，降水量越多油棕树生长越好，东南亚国家雨水丰富，适宜油棕树的生长。
通常厄尔尼诺天气使东南亚产区降水减少，历史上几次大的厄尔尼诺天气如1982-1983、1997-1998、2015-2016年均使棕榈油产量出现较大程度的减少，导致价格出现较大幅度上涨；弱厄尔尼诺和中等厄尔尼诺天气对棕榈油产量略有不利影响。拉尼娜天气使东南亚地区的降雨量增加，如果拉尼娜现象比较轻微，中长期利多棕榈油产量，但如果拉尼娜现象导致的雨量比较剧烈，影响收割的话，对短期棕榈油产量会有一些负面影响。
油棕果单产与降水量走势较为一致，但存在滞后性，从降水与棕榈果单产的历史数据来看，一般棕榈果单产滞后降水7-10期，我们通过对棕榈油单产及降水量的拟合发现棕榈果单产滞后降水量9个月左右的效果最好。
3
厄尔尼诺/拉尼娜事件
对相关农作物影响的现实分析
大豆
- 2016.08-2016.12弱拉尼娜事件：美国/阿根廷无影响，巴西大豆单产同比上升
根据ONI指数（TheOceanic Nino Index），即NINO3.4区域的海温距平指数（sea surface temperature anomalies）的三个月移动平均。一般认为ONI指数连续5个月大于0.5时可判断厄尔尼诺进入成熟阶段，连续5个月小于-0.5时可判断拉尼娜进入成熟阶段，我们对最近两年天气事件对大豆单产的影响进行分析。
2016年8月至2016年12月，ONI指数连续5个月低于-0.5℃，处于-0.7℃至-0.6℃之间。根据上文强度等级的定义，事件峰值绝对值达到或超过0.5℃但小于1.3℃定义为弱事件，由此我们将2016年8月至2016年12月界定为一次弱拉尼娜事件。这次弱拉尼娜事件时间处于美国大豆生长后期和巴西、阿根廷大豆生长的前期，所以本次弱拉尼娜事件对于美国和阿根廷大豆单产均没有造成减产的影响，反而两国大豆单产均同比增加：2016/17年度美国大豆单产51.9蒲/英亩，同比增加8.13%，创下了历史新高；阿根廷大豆单产3.17吨/公顷，同比增加8.93%。巴西大豆单产3.38吨/公顷，同比增加16.55%，这次弱厄尔尼诺事件覆盖巴西大豆主要生长季节，对于巴西大豆单产同比上升具有较为明显的影响。
- 2017.10-2018.03弱拉尼娜事件：阿根廷大豆单产同比大幅下降，巴西大豆单产同比上升
根据ONI指数，2017年10月至2018年3月，ONI指数连续6个月低于-0.5℃，处于-0.7℃至-1.0℃之间，也形成一次弱拉尼娜事件。这次弱拉尼娜事件完全覆盖巴西和阿根廷大豆的主要生长期，巴西大豆单产同比增加，而阿根廷大豆单产同比则出现了大幅下降：2017年巴西和阿根廷大豆单产分别为3.44吨/公顷和2.32吨/公顷，同比分别增加1.78%和-26.81%。由此可见，本次弱拉尼娜事件下，巴西大豆单产同比上升，而阿根廷大豆单产同比大幅下降。
- 2018.10-至今弱厄尔尼诺事件：巴西大豆单产同比下降，阿根廷大豆单产同比上升
目前而言，从2018年10月至2019年1月，ONI指数已经连续4个月处于+0.5℃以上，目前指数处于+0.7℃至+0.9℃之间，因为ONI指数持续时间还不确定，所以还不能判定峰值，由此截至目前为止，对于本次天气事件的强度等级还不能判断，或者只能说截至目前为止本次天气事件是一次弱厄尔尼诺事件。我们再根据美国气象局报告，今年北半球出现弱厄尔尼诺的概率为80%，且持续到夏季的概率为60%。所以对于目前的天气事件类型我们界定为弱厄尔尼诺事件（也有气象机构预测，本次厄尔尼诺事件会发展成为中等强度事件）。
本次厄尔尼诺事件完全覆盖巴西和阿根廷大豆生长期。根据2019年3月USDA最新预估，巴西和阿根廷大豆单产分别为3.23吨/公顷和3.14吨/公顷，同比分别下降6.10%和上升35.34%。这次弱厄尔尼诺事件也符合我们前期分析的两种类型天气事件对于巴西和阿根廷大豆单产的影响：即厄尔尼诺天气事件下，一般而言，巴西大豆单产同比下降，阿根廷大豆单产同比上升。
展望2019年美国大豆单产情况，就看本次厄尔尼诺事件持续的时间，能否持续到美国大豆的主要生长季节（6-8月）。如果本次厄尔尼诺事件能持续至美国大豆生长季节，那么按照历史分析来看，2019年美国大豆单产大多数情况下会出现同比上升。
棉花
- 市场预期2019/20年度全球棉花增产的主要依据是天气改善
2018/19年度，全球大部分主产区面临干旱天气影响导致该年度全球棉花大幅减产102.4万吨，美国、澳大利亚、印度、巴基斯坦分别减产55.1万吨、50.14万吨、43.5万吨、10.9万吨，抵消了巴西产量增加55.1万吨的影响。
2019年4月份开始，北半球棉花逐步进入种植季，市场对2019/20年度供应的关注度将有所提升。基于天气改善预期，市场对2019/20年度的主流预期是趋于增产。2月下旬USDA展望论坛发布2019/20年度全球产需预测报告：基于种植面积小幅增加，全球种植条件改善，预计全球产量增174.18万吨（6.9%），美国、印度、巴西、巴基斯坦、中国均会呈现增产格局，美国增产幅度最大，印度增产幅度第二，基于德州天气改善背景下的弃收率下降、单产增加，USDA预计美国产量增加89.48万吨（+22.3%），美国产量增量达到全球增量的一半。
根据机构对3-5月的厄尔尼诺现象的区域影响来看，全球该阶段种植期可能会出现如下情形：美国中南、东南棉区可能出现低温情形，美国加州地区降雨容易增多。巴基斯坦棉区或出现低温情形。中国长江流域棉区或出现雨水过多情况。当前阶段美国、中国的对应的厄尔尼诺特征已有所显现。
若厄尔尼诺持续到6-8月，全球6-8月份种植期可能会出现如下情形：美国中南、东南棉区低温情形缓解，德州面临低温情形，加州面临低温和雨水过多情形。印度中南部棉区可能面临高温情形，北部棉区容易出现干旱，中国长江流域棉区容易出现低温情形。
- 厄尔尼诺若发展为中等级别，美国、印度棉花增产或不及预期
2019/20年度全球棉花产量的主要变量是单产，主产区天气状况是否有改善、改善的程度是市场对产量波动预期差的关键因素。厄尔尼诺若发展为中等级别，美国、印度棉花增产不及预期的概率很大。
美国方面：2019/20年度美国棉花产量增量看德州，德州产量恢复或不及预期，德州外地区主要是减量。
1）德州棉花产量恢复或不及预期。德州是美棉最大产区，产量占美棉4成左右。2018/19年度美国相对前一年减产55万吨，德州因为干旱减产51万吨（减幅25%），弃收率高达40%（上一次达到这个水平的年份是2013/14年度）。厄尔尼诺现象对德州的产量影响不显著，但会使得种植面积缩小、单产下降，弃收率倾向下降，预计2019/20年度，德州棉花产量恢复或不及预期，产量较2018/19年度增加量或在20-30万吨左右。
2）德州以外产区产量或减少。厄尔尼诺对德州外的棉花产量有较为明显的负面影响，影响最为严重的地区是加州、北卡、密西西比州，影响较大的地区是阿肯色州、阿拉巴马州。考虑2018/19年度北卡州因为飓风冲击减产17万吨至15万吨（近20年来的最低水平附近），2019/20年度受厄尔尼诺影响棉花产量边际减量受限。加州、密西西比州、阿肯色州、阿拉巴马州在2015/16年超强级别的厄尔尼诺现象中减产达22万吨。预计在2019/20年度级别略小些的厄尔尼诺现象中，上述四州减产量或少于20万吨。
综上，在2019/20年度，若厄尔尼诺若发展为中等级别及以上，美国棉花产量增幅很难超过10%，低于2月下旬USDA展望论坛预估的22%。3月29日USDA发布美棉2019/20年度预期播种面积为1380万英亩棉花，比上年减少2.3％，2月底USDA预测种植面积增1.1%。市场目前对美棉大幅增产预期有所修正，但对厄尔尼诺的不利影响预期仍不够充分。若厄尔尼诺现象持续至2019年夏季，印度棉花种植期也将面临中南部棉区高温、北部棉区干旱的不利情形。
棕榈油
- 降水量略有减少，显示弱厄尔尼诺特征
从马来和印尼产区的降水来看，马来产区降水量较去年同期略有减少，但仍高于强厄尔尼诺的2015年，沙巴地区降水相对偏少；印尼产区降水量较马来偏少，苏门答腊地区2018年降水较2017年有所减少，2019年前3个月的降水量也处于历史同期偏低水平。
- 树龄老化&化肥用量减少，天气对产量的影响可能强化
油棕树树龄通常在20-25年，产量随树龄结构而有所差异。在移栽前，油棕树一般需要16-18个月的育苗时间；移栽至种植园后，经过3-4年的生长油棕树开始结果，一开始果串重量仅10-15kg，随后逐年增加，最终稳定在20-30kg；7-14年后，油棕树进入产量高峰；15-18年后产量逐渐衰退，之后老化淘汰。
目前棕榈油主产区出现树龄老化的情况，尤其马来较为严重。受树龄老化影响，近几年马来处于7-18年旺产期的油棕树占比逐年下降，导致棕榈油单产下降，老化的油棕树对天气可能更为敏感。
印尼棕榈油公开数据相对较少，从上市公司数据来看，森达美在印尼的种植园处于旺产期的油棕树占比近几年也在下降，目前在30%左右；丰益国际在印尼的种植园处于旺产期的油棕树近几年占比相对稳定，在60%左右；PT PP London SumatraIndonesia处于旺产期的油棕树近几年小幅下降，占比在50%左右。总体来说，印尼的树龄相对健康，但也存在部分老化的问题。
另外，2018年棕榈油价格低迷，种植园为了节省开支，减少了化肥用量，油棕树的耐旱性也可能弱化，一旦天气出问题，可能比历史上同样强度的厄尔尼诺天气对产量的影响更大。
4
结论
通过对厄尔尼诺/拉尼娜天气事件对相关农作物影响的分析，我们可以得出以下结论：
对于大豆而言，一般情况下（大多数情况，但并不是绝对），厄尔尼诺天气事件下，美国和阿根廷大豆单产以同比上升为主，而印度大豆单产以同比下降为主。巴西和中国大豆单产对该天气事件则并不敏感，没有显著的统计规律。拉尼娜天气事件下，美国、阿根廷大豆单产以同比下降为主，而巴西、中国和印度大豆单产以同比上升为主。2019年，如果目前的厄尔尼诺天气事件能够延续至美国大豆主要生长期（6-8月），那么按照历史统计分析，今年美国大豆单产大概率将会出现同比上升。
对于棉花而言，厄尔尼诺达到超强级别时，全球大概率减产，澳大利亚大幅减产，达到中等级别时，全球产量变化不显著，印度、美国大部分地区减产为主，中国、巴基斯坦、巴西倾向小幅增产。拉尼娜现象会使得全球大概率增产，印度增产为主，中国、巴基斯坦、巴西倾向减产。2018/19年度，主产区干旱天气导致该年度棉花大幅减产。基于天气改善预期，市场认为2019/20年度全球大概率增产、美国大幅增产。若本次厄尔尼诺现象发展为中等及以上强度级别，则美国、印度棉花产量增产或不及预期。
对于棕榈油而言，主产区印尼和马来地处热带地区，温度变化不大，降水充沛，油棕树不耐旱，通常厄尔尼诺天气使东南亚产区降水减少，强厄尔尼诺天气会导致棕榈油较大幅度减产，中等或弱厄尔尼诺对产量略有不利影响；拉尼娜天气会导致东南亚地区的降雨量增加，轻微拉尼娜中长期利多棕榈油产量，但如果拉尼娜导致的雨量比较剧烈、影响收割的话，对短期棕榈油产量会有一些负面影响。从目前产地的降水来看，降水量略低于历史同期，印尼地区和马来沙巴地区降水量相对偏少，显示产地出现弱厄尔尼诺天气，对产量可能略有影响，但油棕树面临树龄老化的问题，另外，受2018年棕榈油价格低迷影响，种植园减少了化肥的使用量，油棕树对天气可能更为敏感，一旦天气出问题，可能比历史上同样强度的厄尔尼诺对产量的影响更大。
2019国泰君安·扑克股指期权沙龙，限额招募中……
汇集中金所、卖方研究、买方实操专家
分享股指期权在资管的应用、
波动率交易策略与风控、
初探期权量化交易等话题，
助你提升股票市场投资风险管理的效率！
本次会议免费！仅开放50个名额！
扫描下方二维吗即可报名返回搜狐，查看更多
责任编辑：