2023年氣象周期展望及商品投資機會0目錄

Contents大周期太陽黑子逐步進入峰值2

下半年警惕ENSO從中性轉向厄爾尼諾3

警惕禽流感發生的周期拉長4厄爾尼諾對農產品市場影響5

厄爾尼諾對工業品市場影響6

相關大宗商品投資機會1?太陽黑子在逐步進入峰值的時間周期，

2023—2025是太陽黑子峰值的活動時間段，之后在轉入下降周期，

2030—2031處于谷值期間，從氣象周期看，2023年~2031年極端氣象風險加劇。????統計1950~2011年以來的厄爾尼諾和拉尼娜事件能發現，在太陽黑子谷值位置，容易發生厄爾尼諾和拉尼娜。在太陽黑子的峰值年份，發生的厄爾尼諾和拉尼娜事件會少于太陽黑子谷值年份。在太陽黑子的上升周期和下降周期內，均會發生厄爾尼諾和拉尼娜，在下降時段發生的次數和頻率

會稍多于上升時段。太陽黑子較強時段，厄爾尼諾發生頻率增多。數據：WDC-SILSO，比利時皇家天文臺，國投安信期貨研究院最新的模型運行表明，熱帶太平洋中部的海面溫度（NINO3.4）可能在1月份升至中性值，并在整個展望期內繼續變暖，但至少在4月之前保持在中性范圍內。35中性氣象模型的持續時間293025201510525252217141615131111105544321100198203

198409

198605

198804

199104

199408

199508

199703

199806

200009

200204

200406

200607

200707

200905

201005

201107

201409

201709

201808

201910數據：澳大利亞氣象局，國投安信期貨研究院當厄爾尼諾發生時，正常的沃克環流發生異常，上升運動的位置向東移動，使得原本赤道太平洋西岸的低壓系統以及上升氣流被高壓和下沉氣流所取代，造成太平洋西岸降水偏少，發生干旱。東岸降水偏多。數據：公開資料，國投安信期貨研究院4地區北美厄爾尼諾對氣候的影響厄爾尼諾對全球氣候影響加拿大南部、美國北部容易出現異常暖冬美國北部氣溫明顯偏高，南部氣溫偏低。美國南部（尤其是墨西哥灣、路易斯安娜州、密西西比州等地區）降水偏多北部偏干阿根廷以及巴西南部雨水偏多東南亞（如印度尼西亞、菲律賓、馬來西亞、越南、泰國）干旱南美東南亞澳洲澳大利亞、新西蘭等地區容易出現嚴重干旱夏季容易出現“南澇北旱”的格局，主要雨帶位于黃河以南地區，長江中下游地區多雨以至發生洪澇，黃河和華北一帶少雨形成干旱。夏季，東北地區夏季氣溫偏低，容易形成低溫冷害。登陸中國東南沿海的臺風數量較常年減少。中國厄爾尼諾年份，冬季較為溫暖，容易出現暖冬東亞偏暖東亞非洲非洲干旱較為廣泛，尤其是非洲南部地區夏季炎熱干旱，容易出現高溫天氣。東非多雨，容易發生洪水。數據：公開資料，國投安信期貨研究院統計1950年至2022年，73年的時間內，一共發生了21次厄爾尼諾，發生了16次拉尼娜。從歷史數據看，三重拉尼娜之后厄爾尼諾會卷土重來，持續周期要長。1973~1976的拉尼娜之后隔了5個月發生了厄爾尼諾。1998~2001的拉尼娜之后隔了14個月發生了厄爾尼諾。厄爾尼諾長度

峰值1951.11強度弱拉尼娜長度

峰值強度1951.08~1952.01

厄61950.01~1951.021954.07~1956.041964.05~1965.011970.07~1972.011973.06~1974.061975.04~1976.041984.10~1985.061988.05~1989.051995.09~1996.031998.07~2000.062000.10~2001.022007.08~2008.052010.06~2011.052011.08~2012.032017.10~2018.032020.08~2023.01拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉拉12

1950.01

中等22

1955.10

中等1957.04~1958.07

厄

16

1958.01

中等1963.07~1964.01

厄

1963.111965.05~1966.05

厄

14

1965.11

中等7弱91964.11弱19

1971.01

中等13

1973.12

中等13

1975.12

中等1968.10~1970.02

厄

17

1969.021972.05~1973.03

厄

11

1972.11弱強弱弱弱厄爾尼諾指數3.001976.09~1977.02

厄1977.09~1978.02

厄1979.09~1980.01

厄6651976.101978.011980.0191985.0113

1988.121995.11弱強弱2.001.0071982.04~1983.06

厄

15

1983.01

超強1986.08~1988.02

厄

19

1987.08

中等1991.05~1992.06

厄

14

1992.01

中等24

2000.01

中等2000.125弱10

2008.01

中等12

2010.12

中等1994.09~1995.03

厄71994.12

中等1997.04~1998.04

厄

13

1997.11

超強2002.05~2003.03

厄

11

2002.11

中等862011.122018.01弱弱0.002004.07~2005.01

厄2006.08~2007.01

厄762004.092006.11弱弱18

2020.11

中等-1.00-2.00-3.002009.06~2010.04

厄

11

2009.12

中等2014.10~2016.04

厄

19

2015.12

超強2018.09~2019.06

厄

10

2018.112019.11~2020.03

厄

2019.11發生次數

21弱弱5發生次數16數據：

NOAA，國投安信期貨研究院613個月?

禽流感1997~2022年一共12次，其中發生在厄爾尼諾年份是7次，占比58%。1997.04~1998.04厄厄超強1997年5月中國香港當時最嚴重的禽流感暴發大批家雞。禽流感病毒出現了新的變異并傳染給人類。全球首例H5N1病1997

H5N11998

H9N21999

H9N2例，疫情造成香港18人感染，其中6人

，全港3天內150萬只雞被宰殺。13個月1997.04~1998.041998.07~2000.06超強中等韶關、汕頭市分別發現4例和5例H9N2禽流感病毒感染病例,為全球首次發現人感染H9N2病例。廣州市發現1名兒童感染H9N2，香港也發現2名兒童感染H9N2。?

比對三重拉尼娜之后的2003~2005周期內禽24拉厄流感發生情況2003年2月中國香港兩人感染H5N1禽流感病毒，一人名男子

，在短短幾周內，共有約900個農場內的1400萬只家禽被隔離，1800多萬只病雞被宰殺。2003年12月韓國首次出現雞感染H5N1禽流感病毒疫情。。2003年2月28日荷蘭出現的H7N7型禽流感的人群感染，83人感染，一2003

H7N72002.05~2003.0311中等2003~2005年處于太陽黑子下降期。1998~2001年三重拉尼娜2002~2005年為厄爾尼諾周期。2004年1月，世界衛生組織確認泰國和越南11人感染H5N1禽流感病毒，其中8人，但未發現人際傳染。中國首次公布H5N1禽流感疫情。2004年1月13日韓國90萬只雞鴨將被宰殺。2004年4月6日加拿大兩名養雞工人被確診為感染H7N3禽流感病毒。2004年7月包括泰國、越南、中國和印度尼西亞在內的一系列國家報告新感染H5N1禽流感病毒的禽類病例。2004年8月越南又有3人死于H5N1感染。中國科學家報告，在豬身上發現有H5N1病毒，從而引發懷疑禽流感病毒和人流感病毒可能通過這種哺乳動物中間宿主發生基因混合。2004年12月世界衛生組織報告了自9月初以來越南的首例人感染H5N1病毒病例。2004

H5N12004.07~2005.017厄弱2005年1月至2月越南13例新發人感染禽流感病例，其中12人。2005年2月柬埔寨出現首例禽流感病例。2005年3月越南再添?

現狀15例人感染H5N1病毒禽流感病毒病例，柬埔寨報告同類診斷一例。2005年5月中國境內青海湖1000余只候鳥死于禽流感病毒。印尼政府證實有豬感染H5N1病毒。2005年6月越南證實，一名感染致命性禽流感病毒患者并未表現出任何患病癥狀，他的血液2005

H5N1中攜帶H5N1亞型病毒抗體。2005年7月21日印尼衛生部確認，一名38歲的農場工作人員因感染H5N1病毒越南衛生部報告新增4例人感染病例，其中3人

。2005年10月7日土耳其出現禽流感疫情，10月8日羅馬尼亞出現禽流感疫情。10月10日哥倫比亞政府宣布發現禽流感疫情。這是美洲地區第一起禽流疫情。中國在2005年10月至2006年3月共19.4萬只家禽發病，

18.6萬只，撲殺2284.9萬只。。2005年8月至9月2023-2025年預測為太陽黑子峰年2020~2023年是三重拉尼娜目前預測2023年6月要轉為厄爾尼諾2004.07~2005.012006.08~2007.0176厄厄弱弱2006

H3N22008

H5N12006年美國1月，美國出現H3N2禽流感?

要警惕禽流感爆發周期拉長2022~？？？2008年6月中國香港暫停進口內地雞只到港，2008年11月香港1人感染禽流感。2007.08~2008.052009.06~2010.041011拉厄中等中等2009

H1N12009年3-5月，H1N1開始在墨西哥和美國加利福尼亞州、得克薩斯州爆發，后蔓延世界各國。H1N1在墨西哥率達2%，但在墨西哥以外率僅0.1%。持續了一年多的疫情造成約1.85萬人，出現疫情的國家和地區達到了214個。H5N1&H3N820112011年美國海岸162頭海豹。2011年12月中國香港撲殺批發市場活禽1.7萬只，人未感染。2011.08~2012.032011.08~2012.0388拉拉弱弱2012

H7N3&H5N12012年7月墨西哥發生H7N3，170萬只家禽受到感染。2012年9月中國發生H5N1疫情病鴨14050只，6300只。2013年3月-6月中國10余省市共報告確診病例131例，其中H7N9&H5N2

6例人感染H7N9禽流感病例。2013年12月保定蛋雞養殖場39例，江浙區域禁止活禽交易近3個月。2013年12月廣東又發現4000只，對12.57萬只雞進行撲殺。20132022

H5N12022年2月9日，美國農業部稱，美國發生一起H5N1型高致病性。2022年歐洲和北美洲,日本、委內瑞拉疫情嚴峻。2020.08~2023.0118拉數據：

公開資料，國投安信期貨研究院7發生的月份CBOT玉米

CBOT小麥

CBOT大豆

馬來西亞棕

CBOT豆油

CBOT豆粕

加拿大菜籽

ICE美糖11（年度漲跌

（年度漲跌

（年度漲跌

櫚油（年度

（年度漲跌

（年度漲跌

（年度漲跌

號（年度漲厄爾尼諾發生時是否厄爾尼諾結束的月份厄爾尼諾發生年份主要農產品上漲下跌概率ICE美棉年度漲跌幅）

間時間持續時間強度幅）幅）幅）漲跌幅）幅）幅）幅）跌幅）1979198219831986198719881991199219941995199719982002200320042006200920102014201520162018201924%-10%38%-35%15%54%9%31%-16%10%-5%-8%44%-8%24%33%-1%3%-3%-14%80%-28%37%10%-10%11%1%-4%-5%28%-3%40%30%6%95%-56%2%1979.09~1980.015個月15個月15個月19個月19個月19個月14個月14個月7個月厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄弱94181151914151786110119112126-11%111%-7%57%-14%2%0%33%-25%21%18%-8%32%12%-2%-4%1%3%17%-4%13%-12%-24%0%1982.04~1983.061982.04~1983.061986.08~1988.021986.08~1988.021986.08~1988.021991.05~1992.061991.05~1992.061994.09~1995.031994.09~1995.031997.04~1998.041997.04~1998.042002.05~2003.032002.05~2003.032004.07~2005.012006.08~2007.012009.06~2010.042009.06~2010.042014.10~2016.042014.10~2016.042014.10~2016.042018.09~2019.062019.11~2020.03超強超強中等中等中等中等中等中等中等超強超強中等中等弱50%50%ICE美棉ICE美糖11號加拿大菜籽CBOT豆粕-19%13%-18%52%4%1212250%50%41%56%-4%-7%41%-24%12%-35%-1%-26%57%-20%128%19%-11%5%12645%-14%-24%60%3%-13%6%6%8%55%-21%34%-3%-20%35%38%-31%12%8%66%-18%64%3%-25%52%-10%-31%14%44%-33%-4%5%34%-10%-11%-10%46%45%-40%3%12328%-16%9%7個月50%50%-15%-16%12%13個月13個月11個月11個月7個月124-19%18%4%-8%39%32%-27%35%21%43%-17%-5%13%-17%25%46%8%26%-12%-27%59%-1%42%4%12341%下跌發生比例上漲發生比例CBOT豆油59%16%-17%81%3%-19%47%-23%41%50%46%-13%6%121212432%6個月弱馬來西亞棕櫚油CBOT大豆68%-11%46%54%91%-29%5%11個月11個月19個月19個月19個月10個月5個月中等中等超強超強超強弱51%-6%-9%-2%7%34%-22%-14%14%-8%7%16%-17%-27%18%-2%-2%45%-3%1212455%-20%-14%18%5%39%-19%50%5%29%-20%11%12%-8%-4%45%CBOT小麥55%-2%-3%12123%11%弱41%上漲次數139121012101571391111121011111111CBOT玉米59%60%下跌次數總計次數2222222222222222220%20%40%80%上漲發生比例下跌發生比例59%41%55%45%55%45%68%32%59%41%50%50%55%45%50%50%50%50%數據：同花順，國投安信期貨研究院整理81、厄爾尼諾年份中國夏季容易出現“南澇北旱”的格局，主要雨帶位于黃河以南地區，長江中下游地區多雨以至發生洪澇，黃河和華北一帶少雨形成干旱。夏季，東北地區夏季氣溫偏低，容易形成低溫冷害，容易造成中國玉米減產。2009、2015年厄爾尼諾發生在玉米關鍵生長期，2009年6月大量降水，且6、7月低溫顯著，2015年7月降水明顯偏低。發生了減產2014年、2019年厄爾尼諾發生在關鍵生長期之后，該氣象模型對其影響較小。但是2014年6月高溫、8月少雨可能對產量有影響。單產變中國玉米單產變動（蒲式耳/英畝）厄爾尼諾動幅度次年4

次年4月-月-上

上一年5一年5

月變動幅持續時間發生年份強弱

年份11月

12月

次年1

次年

次年

次年6月-

7月-6

8月-

9月-

10月5月

7月

8月

-9月-10

-11

月-12

2月-

3月-

4月-月月月月1月

2月

3月月度2002.05~2003.03

11個月

厄

中等

2002

0.0

###

###

0.0

0.0

0.0

0.00.00.00.00.00.0-0.8-1.00.04.8

-4.8

0.01.62%2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月厄厄弱弱2004

0.02006

0.00.00.03.30.00.00.00.0

-0.2

0.01.7

1.3

0.00.00.00.00.00.00.00.01.30.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.01.40.04.53.06%4%2009.06~2010.04

11個月

厄

中等

2009

0.0

0.0

0.0

-1.4

-4.0

0.0

0.02014.10~2016.04

19個月

厄

超強

2014

0.0

0.0

0.0

-2.1

0.0

-1.3

0.02014.10~2016.04

19個月

厄

超強

2015

0.0

0.0

-1.8

0.0

0.0

0.0

0.0-5.4-3.3-2.50.6-6%-3%-3%1%2018.09~2019.06

10個月

厄2019.11~2020.03

5個月弱弱2018

0.02019

0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.20.00.01.9厄1.92%2、美國北部氣溫明顯偏高，南部氣溫偏低，美國南部（尤其是墨西哥灣、路易斯安娜州、密西西比州等地區）降水偏多。不過美國玉米產區主要集中在中西部地區，受到的影響偏少一些。厄爾尼諾如不發生在美國玉米的播種生長關鍵期，大概率利于美玉米增產。1997、2002年厄爾尼諾發生在玉米關鍵生長期，1997年7、8月低溫，2002年6-7月高溫少雨，影響了產量。1994年、2014年、2018年、2019年厄爾尼諾發生在關鍵生長期之后，該氣象模型對其影響較小。單

產

變動

幅

度美

玉

米

單

產

變

動

（

蒲

式

耳

/英

畝

）厄爾尼諾持

續

時間11

12月

-

月

-10

11次次次發

生

年

份強

弱

年

份10月

-9月次

年1月

-12月次

年

4月

次

年

4月

-6月

-5

7月

-

8月

-7

9月

-年

2

年

3

年

4月

-1

月

-2

月

-3上

一

年

5月

變

動

幅度-上

一

年5月月6月月8月月4.60.60.41.8月0.00.00.00.0月0.00.00.00.00.0月0.00.00.00.00.0月0.00.00.00.00.01994.09~1995.037個

月厄中

等超

強中

等弱1994

0.01997

0.02002

-2.12004

0.02006

0.02009

-2.02014

0.02015

0.02018

0.03.30.00.00.00.00.00.00.00.03.0-5.7-10.63.90.64.80.20.616.5-4.0-7.915.40.114%-3%-6%11%0%6%3%1%1%1997.04~1998.04

13個

月2002.05~2003.03

11個

月2004.07~2005.01

7個

月2006.08~2007.01

6個

月2009.06~2010.04

11個

月2014.10~2016.04

19個

月2014.10~2016.04

19個

月2018.09~2019.06

10個

月2019.11~2020.03

5個

月厄厄厄厄厄厄厄厄厄-0.1

0.60.20.51.89.02.40.2弱3.22.5

-1.2

-2.3

0.0-2.12.3中

等超

強超

強弱6.12.44.32.3

-1.3

0.02.5

-0.8

0.00.0

-0.3

0.09.52.1-2.4-0.9-2.51.00.00.00.00.00.00.00.00.05.72.0-1.3

0.51.30.01.64.42.9

-0.6

-1.8

0.0-1.3

0.2

-1.4

0.00.0

-0.40.0

0.02.09弱2019

-10.0

0.03.5-8.0-5%數據：USDA,NOAA,國投安信期貨研究院1、2009、2014、2018年厄爾尼諾的尾聲和巴西關鍵生長期（次年3-5月份）重疊，中部和南美巴西南部雨水在3-5月份偏少，但對單產影響不大。單產變動幅度巴西玉米單產變動（蒲式耳/英畝）厄爾尼諾持續時間次年4月-上發生年份強弱

年份次年1

次年2

次年3

次年4月-12

月-1

月-2

月-3次年4月-上一年5一年5

月變動幅度6月-5

7月-6

8月-7

9月-8

10月-

11月-

12月-9月

10月

11月月月月月月月月月月3.5-3.06.42.52002.05~2003.03

11個月2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月2009.06~2010.04

11個月2014.10~2016.04

19個月2014.10~2016.04

19個月2018.09~2019.06

10個月2019.11~2020.03

5個月厄中等弱2002

0.0

#N/A

#N/A

0.00.0-0.30.00.00.00.00.00.0-0.20.60.2-0.30.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.01.30.00.00.00.00.00.00.00.0-0.63.70.00.00.51.40.01.4-1.01.10.00.00.01.40.00.6-1.10.53.00.00.00.00.07%-6%12%4%0%2%3%0%厄厄厄厄厄厄厄2004

0.02006

0.02009

0.02014

0.02015

0.02018

0.02019

0.0-0.60.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00.5-0.30.00.00.0-0.20.00.00.00.0弱中等超強超強弱0.01.92.50.0弱2、

2009、2014、2018年厄爾尼諾發生在關鍵生長期，阿根廷總體偏向增產，1月降水比較關鍵。2009年對應的關鍵生長期為2010年的1-2月，期間降水充沛，溫度適宜且最終增產。2014對應的關鍵生長期為2015年的1-2月，1月降水充沛，2月降水少，溫度1-2月適宜，最終增產。2018年的關鍵生長期間2019年1-2月，1月降水量多，但是2月降水偏少，溫度適宜，輕度減產。單產變動幅度阿根廷玉米單產變動（蒲式耳/英畝）11月

12月

次年

次年

次年

次年厄爾尼諾持續時間次年4月-發生年份強弱

年份次年4月-上一年56月-

7月-6

8月-7

9月-

10月-10

-11

1月-

2月-

3月-

4月-5月月月8月

-9月上一

月變動幅12月

1月

2月

3月度月月年52002.05~2003.03

11個月

厄

中等2002

0.0

#N/A

#N/A

1.00.00.00.00.00.0-1.00.00.0-0.50.00.00.00.00.0-0.50.03.30.00.60.04.00.00.00.00.03.50.02.10.00.03.00.02.92.95.38.05.4-1.00.00.00.09.92.76.44.80.03.20.02.90.02.71.09.911%16%10%12%14%-1%0%2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月厄厄弱弱2004

0.02006

0.02009

0.02014

0.02015

0.02018

0.02019

0.50.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0-2.1-0.60.00.00.016.311.514.316.2-1.02009.06~2010.04

11個月

厄

中等2014.10~2016.04

19個月

厄

超強2014.10~2016.04

19個月

厄

超強2018.09~2019.06

10個月

厄2019.11~2020.03

5個月弱弱-1.8

-1.3

-0.5-2.2

0.0

-1.8厄-1%10數據：USDA,NOAA,國投安信期貨研究院北半球大部分國家厄爾尼諾時段沒有和關鍵生長期重疊，影響不明顯。澳大利亞小麥厄爾尼諾發生年份全部是減產。干旱是造成小麥減產的顯著因素。單產變動幅度澳大利亞小麥單產變動（蒲式耳/英畝）持續時

厄爾次年4月-上發生年份強弱

年份11月

12月

次年

次年

次年

次年次年4月-上一年5間尼諾6月-

7月-6

8月-7

9月-

10月-9-10

-11

1月-

2月-

3月-

4月-5月月月8月月一年5

月變動幅12月

1月

2月

3月度月月月-15.6-2.4-14.1-2.1-2.1-0.1-1.3-5.72002.05~2003.032004.07~2005.012006.08~2007.012009.06~2010.042014.10~2016.042014.10~2016.042018.09~2019.062019.11~2020.0311個月7個月6個月11個月19個月19個月10個月5個月厄厄厄厄厄厄厄厄中等弱弱中等超強超強弱2002

-0.6

#N/A

#N/A

-5.2-2.80.0-1.9-0.6-0.40.0-0.7-1.20.0-0.70.00.00.00.00.00.0-0.70.00.00.00.00.00.00.00.0-1.60.00.00.00.00.60.0-0.60.00.00.00.00.00.02.70.0-55%-8%-50%-8%-7%-1%2004

0.02006

0.02009

0.02014

0.02015

0.02018

0.02019

0.00.0-0.10.00.00.0-1.00.00.00.00.0-0.6-2.60.0-10.90.6-1.60.00.0-0.40.0-0.61.2-1.0-1.2-0.9-0.9-0.7-2.10.40.0-0.1-1.9-2.1-1.51.2-5%-20%弱-0.4數據：USDA,NOAA,國投安信期貨研究院111、厄爾尼諾夏季，東北地區夏季氣溫偏低，容易形成低溫冷害。國產大豆要警惕產量受到影響。2002、2004、2006、2009、2015年厄爾尼諾發生在大豆關鍵生長期，2002年6-7月正常，8月低溫，不過單產沒有受到影響。2004年6月高溫少雨，7~8月正常，單產沒有影響。2006年6月低溫多雨，7月正常，8月高溫，減產。2009年6月低溫多雨，7月低溫，可以看出冷濕天氣造成了減產。2015年7月少雨，6月和8月正常，單產沒有調整。2014年、2018、2019年厄爾尼諾發生在關鍵生長期之后，該氣象模型對其影響較小。單產變中國大豆單產變動（蒲式耳/英畝）厄爾尼諾動幅度持續時間次年4月-上發生年份強弱

年份次年1

次年2

次年3

次年4次年4月-上一年5一年5

月變動幅度6月-5

7月-6

8月-7

9月-8

10月-

11月-

12月-月-12

月-1

月-2

月-3月月月月9月

10月

11月月月月月月0.61.8-1.3-0.90.40.01.01.22002.05~2003.03

11個月

厄

中等2002

0.0

#N/A

#N/A

0.00.00.00.00.0-0.40.00.00.00.30.00.00.00.00.00.30.0-0.10.70.00.00.00.00.00.70.00.00.00.00.00.41.20.00.00.00.00.00.90.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0-0.4-0.30.02%7%-5%-4%2%0%4%4%2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月厄厄弱弱2004

1.02006

-0.52009

0.02014

0.02015

0.02018

0.02019

0.00.00.00.00.00.0-0.10.00.00.0-0.30.00.00.00.00.0-0.8-0.60.00.00.00.42009.06~2010.04

11個月

厄

中等2014.10~2016.04

19個月

厄

超強2014.10~2016.04

19個月

厄

超強2018.09~2019.06

10個月

厄2019.11~2020.03

5個月弱弱厄2、厄爾尼諾年份，大概率利于美豆增產。1997、2002、2009、2015年厄爾尼諾發生在大豆關鍵生長期，其中2002年減產，其他年份增產。2002年6-7月面臨高溫少雨，造成減產。單產變美國大豆單產變動（蒲式耳/英畝）厄爾尼諾動幅度次年4

次年4月-月-上

上一年5一年5

月變動幅持續時間發生年份強弱

年份11月

12月

次年1

次年

次年

次年6月-

7月-

8月-

9月-

10月5月

6月

7月

8月

-9月-10

-11

月-12

2月-

3月-

4月-月月月1月

2月

3月月度1994.09~1995.03

7個月厄中等

1994

0.0

0.5

2.1

0.6

2.3

1.0

0.00.40.0

0.00.00.00.00.00.00.00.00.06.920%1997.04~1998.04

13個月

厄

超強

1997

0.0

0.0

0.8

0.0

-0.3

0.2

0.02002.05~2003.03

11個月

厄

中等

2002

0.0

0.0

-3.2

0.5

0.0

0.5

0.0-0.2

0.0

0.00.3

0.0

0.00.5-1.92.52.01.42.62.01.0-2.11%-5%6%5%3%6%4%2%-4%2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月厄厄弱弱2004

0.0

-0.1

-0.8

-0.6

3.5

0.6

0.02006

0.0

0.0

-1.1

2.2

1.0

0.2

0.0-0.1

0.0

0.0-0.3

0.0

0.02009.06~2010.04

11個月

厄

中等

2009

0.0

0.0

-0.9

0.6

0.1

0.6

0.02014.10~2016.04

19個月

厄

超強

2014

0.0

0.0

0.2

1.2

0.5

0.4

0.02014.10~2016.04

19個月

厄

超強

2015

0.0

0.0

0.9

0.2

0.1

1.1

0.01.00.30.0

0.00.0

0.0-0.3

0.0

0.02018.09~2019.06

10個月

厄2019.11~2020.03

5個月弱弱2018

0.0

0.0

3.1

1.2

0.3

-1.0

0.02019

0.0

-1.0

0.0

-0.6

-1.0

0.0

0.0-0.5

0.0

0.0

-2.10.5

0.0

0.0

0.0厄12數據：USDA,NOAA,國投安信期貨研究院1、厄爾尼諾年份大概率北部偏干，南部偏濕概率大，北部不是大豆產區。厄爾尼諾發生年巴西大豆總體是增產的。2002、2009、2014、2015、2018年厄爾尼諾發生在關鍵生長期，1-2月份有偏干的情況發生，但是對產量的影響不大。單產變巴西大豆單產變動（蒲式耳/英畝）動幅度次年4

次年4月-月-上

上一年5一年5

月變動幅厄爾尼諾發生年份持續時間強弱

年份次年1

次年2

次年3

次年4月-12

月-1

月-2

月-36月-5

7月-6

8月-7

9月-8

10月-

11月-

12月-月月月月9月

10月

11月月月月月月度3%2002.05~2003.032004.07~2005.012006.08~2007.012009.06~2010.042014.10~2016.042014.10~2016.042018.09~2019.062019.11~2020.0311個月7個月厄厄厄厄厄厄厄厄中等弱2002

-1.2

#N/A

#N/A

0.00.0-0.10.00.00.00.30.00.0-0.30.00.00.30.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.40.00.00.00.00.40.70.01.60.00.01.32004

4.52006

1.62009

0.02014

-0.12015

0.02018

0.32019

0.00.00.00.00.00.0-0.30.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.40.00.00.00.0-0.9

-2.5

-3.0

-2.1-6%10%7%6個月弱0.00.7-0.40.00.60.40.00.00.10.31.30.30.00.01.3-0.63.62.70.20.31.80.611個月19個月19個月10個月5個月中等超強超強弱1%1%4%1%-1.9

-0.10.0

0.9弱2、厄爾尼諾年份阿根廷南部降水偏多。2002、2009、2014、2015、2018年厄爾尼諾發生在關鍵生長期，作物生長次年1-2月份有降水偏多的情況發生，雨水充沛，利于大豆生長。單產變阿根廷大豆單產變動（蒲式耳/英畝）動幅度厄爾尼諾次年4

次年4月-月-上

上一年5一年5

月變動幅發生年份持續時間強弱年份11月

12月

次年

次年

次年

次年-10

-11

1月-

2月-

3月-

4月-36月-

7月-6

8月-7

9月-

10月5月

8月

-9月月月月月12月

1月

2月月月度2002.05~2003.03

11個月2004.07~2005.01

7個月2006.08~2007.01

6個月2009.06~2010.04

11個月2014.10~2016.04

19個月2014.10~2016.04

19個月2018.09~2019.06

10個月2019.11~2020.03

5個月厄中等2002

0.4

#N/A

###

1.2

0.0

0.9

0.0

0.6

0.0

1.8

0.02.84.23.20.61.92.17%12%8%1%5%5%1%2%厄厄厄厄厄厄厄弱2004

4.82006

0.32009

0.02014

0.12015

0.02018

0.02019

0.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

-0.6

0.00.0

0.0

0.0

0.0

0.4

1.0

0.0

1.50.0

0.0

-0.1

0.0

0.0

0.0

0.0

0.7弱中等超強超強弱0.0

-0.1

0.0

0.0

0.0

0.0

0.7

0.4

0.70.00.00.00.0

0.0

0.0

0.0

0.0

1.2

0.0

0.90.0

0.0

0.0

0.0

2.1

0.0

0.0

-1.6

0.60.0

0.0

0.0

0.0

0.0

0.0

2.2

-1.2

1.0數據：USDA,NOAA,國投安信期貨研究院

13弱馬來棕油單產和面積同比增速6.0%4.0%2.0%0.0%-2.0%-4.0%20.0%15.0%10.0%5.0%厄爾尼諾容易造成東南亞地區干旱，對棕櫚油當年產量有影響，同時也有有滯后影響，造成棕櫚油減產的概率更大。馬來棕櫚

馬來棕櫚馬來棕櫚

鮮果串單油產量同

產同比幅種植面積同比油價格油價格是否厄爾尼諾時間厄爾尼諾發生時間

持續時間強度（年度漲

（年度波跌幅）

動幅度）比幅度度0.0%199719982002200320042006200920102014201520162018201968%65%5%8%-8%1%64%3%89%26%58%44%47%49%69%75%53%34%50%48%69%95%1997.4-1998.41997.4-1998.42002.5-2003.32002.5-2003.32004.7-2005.12006.8-2007.12009.6-2010.42009.6-2010.42014.10-2016.42014.10-2016.42014.10-2016.42018.9-2019.62018.9-2019.62019.11-2020.313個月13個月11個月11個月7個月厄爾尼諾

超強厄爾尼諾

超強厄爾尼諾

中等厄爾尼諾

中等厄爾尼諾

弱-5.0%-10.0%-15.0%-20.0%馬來棕油產量增速（左軸）果串單產增速（左軸）46%8%馬來棕油面積增速（右軸）4%10%5%2%-23%41%50%46%-13%6%3%4%5%-5%-6%-2%-1%-14%-4%0%6個月厄爾尼諾

弱5%-1%-3%2%11個月11個月19個月19個月19個月10個月10個月5個月厄爾尼諾

中等厄爾尼諾

中等厄爾尼諾

超強厄爾尼諾

超強厄爾尼諾

超強厄爾尼諾

弱3%印尼棕油單產和面積增速20%3%15%10%5%面積產量單產線性

(面積)5%1%2%-13%-2%2%39%-19%50%27%-1%1%厄爾尼諾

弱0%2020-1%-4%-3%厄爾尼諾

弱-5%-10%-15%上漲次數27113下跌次數總計次數914上漲發生比例下跌發生比例22%79%78%21%數據：MPOB,USDA,國投安信期貨研究院14數據：NOAA,國投安信期貨研究院15厄

爾

尼

諾

發

生

時LM

E

銅

（

年

LM

E

鎳

（

年

LM

E

錫

（

年度

漲

跌

幅

）

度

漲

跌

幅

）

度

漲

跌

幅

）

間是

否

厄爾

尼

諾時

間持

續

時

間強

度19911992199419951997199820022003200420062009201020142015201620182019-

1

6

%6

%1991.05~

1992.0614個

月14個

月7個

月厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄厄中

等中

等中

等中

等超

強超

強中

等中

等弱1991.05~

1992.061994.09~

1995.031994.09~

1995.031997.04~

1998.041997.04~

1998.042002.05~

2003.032002.05~

2003.032004.07~

2005.012006.08~

2007.012009.06~

2010.042009.06~

2010.042014.10~

2016.042014.10~

2016.042014.10~

2016.042018.09~

2019.062019.11~

2020.037

4

%-

1

2

%-

1

8

%-

1

4

%8

%7個

月1

3

個

月1

3

個

月11個

月11個

月7個

月2

8

%1

3

5

%-

1

0

%1

4

7

%6

1

%8

%5

4

%1

9

%7

8

%6

1

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1

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月19個

月19個

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等超

強超

強超

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跌

次

數總

計

次

數上

漲

發

生

比

例下

跌

發

生

比

例數據：同花順，國投安信期貨研究院16??我們研究的Escondida（埃斯康迪達銅礦）銅礦是世界上已知的第三大銅礦床，銅年產量迢過

100

萬噸，是世界銅產量最大的礦山。

Escondida銅礦位于智利北部的阿塔卡馬沙漠。這是一個極端干旱的地區，屬于寒冷沙漠氣候。年平均降水量為

5毫米，月平均氣溫在4.5°C-

11.5°C之間該地區容易受到厄爾尼諾的影響，容易形成極端天氣，包括干旱、高溫、大雨。當出現極端氣象條件時，阿塔卡馬地區容易出現強降雨。比如2015年3月，來自西南的冷鋒將潮濕的空氣引入沙漠地區，導致三天的強降雨。??厄爾尼諾對Escondida銅礦的主要影響是干旱和強降雨引發的山洪。干旱：Escondida銅礦位于極度干旱的區域，水資源非常稀缺。但是隨著海水淡化用水占比的提高，干旱的影響有所減弱。2018年Escondida將海水淡化的比例提高到30%左右，減少了對淡水的依賴。預計到2025年，海水淡化將占智利銅行業用水量的40%，這大大減少了干旱對于智利銅產量的影響。??不過，礦企的抽水工程容易引發社會問題，影響經營活動。另外，干旱非常嚴重時，政府可能頒布限水令，這會對短期產量產生較大影響。強降雨：Escondida銅礦常年干旱，但是厄爾尼諾發生期間，易形成短時強降雨，這種氣象條件非常容易引發山洪。山洪爆發對銅的生產有較大影響。17銅-以智利Escondida銅礦為例-厄爾尼諾易引發強降雨、山洪，影響銅?

厄爾尼諾期間Escondida地區出現強降雨的概率較高。?

氣象機構預計該地區極端的降水事件會加劇，這更容易導致嚴重的山洪事件。山洪會影響銅的生產，導致一段時期內的產量損失。歷史上厄爾尼諾與降雨量的關系18數據：NOAA，國投安信期貨研究院??印尼鎳儲量主要分布在蘇拉威西省和北馬魯古。??厄爾尼諾發生期間，莫羅瓦利的降雨量同比明顯減少。厄爾尼諾過后，莫羅瓦利的降雨量回升。中蘇拉威西省的莫羅瓦利（Morowali）是印尼鎳含量最大的礦區，我們研究厄爾尼諾對該地區鎳產量的影響。厄爾尼諾與莫羅瓦利年降雨量19數據：NOAA，國投安信期貨研究院影5-10月降雨量

當年鎳產量與相鄰年份?印尼屬于缺電的國家，其發電主要依賴燃油和煤炭，占比高達

54%。水力發電的比例不到

11%。一旦發生旱災，對電力供給的影響有限。（毫米）產量比較-0.41%-11.99%-30.85%-4.47%-12.21%-28.02%26.09%-37.53%-7.36%-37.89%1.17%年份688.692002年1997年2015年2009年2004年2006年2011年2012年2001年2014年2018年2005年2003年2007年2016年2013年1999年2019年2008年2000年1996年2020年2010年1995年2017年739.03???工業用水方面，如果干旱嚴重到影響工業用水，那么將對鎳產量產生一定影響。從歷史上看，厄爾尼諾發生當年，印尼鎳產量較相鄰年份均值大概率減少。757.54878.561054.061078.791086.751140.731184.551215.121233.581240.661289.371297.841317.641331.951339.131430.691649.341704.551805.