1.数据与方法

1.1 数据来源

1.2 分析方法

ENSO-降水：计算ONI/RONI与降水的互相关系数（CCF），确定最佳滞后。

降水-产量：分别采用月度累计降水量和日度最长连续干旱天数，构建动态回归模型（含AR(1)项），识别4-6、10-12、20-24个月窗口的影响。

价格-产量/ENSO：将日度价格转为月度，计算CCF；对典型厄尔尼诺事件进行事件研究，确定价格开始显著上涨的提前天数

2. 分析内容

2.1. 油棕生长周期

（1）叶片是基础：每片叶的叶腋都可能长出一个花序。抽叶速率受干旱、缺肥、管理差等影响而下降，直接减少潜在花序数量。

（2）40个月的滞后：如果现在修剪的叶片里没有花序，那是40个月前植株受胁迫的结果。

（3）性别决定（收获前20-30个月）：不受干旱胁迫时，花序多发育为雌花（结果）；受干旱胁迫时，多发育为雄花（不结果）。油棕是雌雄同株异花植物，即同一棵树上分别长有独立的雄花序和雌花序，靠风或昆虫进行异花授粉。因此，雌花需要一定数量的雄花在开花时为其提供花粉，雄花太少会导致花粉不足，但雄花太多又会挤占雌花数量，直接减产。

（4）雌花败育（收获前10-12个月）：严重干旱胁迫会导致已分化的雌花败育流产。

（5）开花授粉（收获前约5个月）：雌花开花期仅持续2-3天。花粉不足、缺硼、传粉甲虫因雨水过多而不活跃，都会导致授粉不良，坐果率低，果串重量下降。

（6）果串发育：期间干旱胁迫可能导致果串败育。

数据来源：tropcropconsult，国投期货

2.2. 尼诺指数

ONI（海洋尼诺指数）：衡量 Niño 3.4 区域海表温度相对于最新30年气候基准期（目前为1991-2020年）的标准化偏差。采用3个月滑动平均。是 NOAA 长期使用的传统 ENSO 监测指标。特点：绝对偏差，受全球变暖趋势影响，背景海温逐渐升高，导致近年厄尔尼诺强度往往被高估、拉尼娜被低估。

RONI（相对海洋尼诺指数）：首先计算 Niño 3.4 区域海温异常，再减去同期全球热带海洋（20°N–20°S）的平均海温异常，最后进行调整，使其波动范围与ONI相当。特点：相对偏差，扣除了整个热带海洋的共同变暖信号，能更真实地反映 ENSO 事件自身的强度。自2026年2月起，NOAA 正式采用 RONI 作为官方 ENSO 监测和分类指标，这是75年来首次重大调整。主要优势是不再低估拉尼娜，避免高估厄尔尼诺。

2.3 尼诺指数对马来和印尼降水滞后的影响

（1）马来西亚：全国：ONI/RONI指数信号出现后约 1 个月，全国降水开始显著减少（相关系数 -0.258 ~ -0.28）。

最快响应（滞后0个月）：西海岸及北部（吉打、槟城、霹雳、玻璃市）以及东马沙巴（相关系数高达 -0.39）。中等响应（滞后1–2个月）：纳闽、沙捞越。较慢响应（滞后3个月）：柔佛、马六甲、森美兰（滞后4个月）。异常区域：登嘉楼呈现 滞后24个月的正相关（+0.10），可能与局地季风或数据波动有关，需另外审视。

（2）印度尼西亚：全国：ONI/RONI指数信号出现后约 3 个月，全国降水开始显著减少。RONI 相关系数（-0.474）远高于 ONI（-0.400），RONI相关性更强，表明去除全球变暖趋势后，ENSO对降水的净影响更为显著；含趋势的ONI相关性降低，说明长期变暖背景可能干扰了ENSO与降水的关系。

区域差异：最快响应（滞后0–1个月）：东部岛屿（北马鲁古 RONI=-0.52、北苏拉威西 -0.43、巴厘岛 -0.32），直接面向赤道太平洋，信号传播最快且强度最大。中等响应（滞后2个月）：爪哇地区大部（雅加达、中爪哇、东爪哇、万丹等）。较慢响应（滞后3–4个月）：苏门答腊全域、加里曼丹全域、苏拉威西地区，以及西加里曼丹（滞后4个月）、东南苏拉威西（滞后4个月）。数据不足区域：日惹、马鲁古和巴布亚地区有效记录不足12个月，未纳入统计

（3）原因简析：地理位置（距太平洋远近）、地形（山脉阻挡）、以及印度洋偶极子

（IOD）的调制共同导致响应时间和强度的空间异质性。东部岛屿直接暴露于太平洋环流，信号传播快且强；西部受印度洋和地形影响，响应稍慢但依然显著。

说明：本结论中的“滞后”指ONI/RONI指数数值变化领先降水变化的时间。

2.4 厄尔尼诺发生时段不同州零降水天数

下面是厄尔尼诺发生的时期，马来西亚棕榈油产区的零降水天数。发现如下：

• 强厄尔尼诺事件平均零降水天数：69.9 天/州

• 弱厄尔尼诺事件平均零降水天数：29.0 天/州

• 强厄尔尼诺期间，北部州份（玻璃市、吉打、槟城）零降水天数显著增加，明显高于南部和东海岸州份，对油棕灌溉构成压力。

2.5 降水对单产的影响周期

我们采用的马来西亚的区域包含（柔佛州、吉打州、吉兰丹州、马六甲、森美兰、彭亨州、霹雳州、槟城、雪兰莪、沙巴、沙捞越、登嘉楼、马来西亚）。我们采用日度降水和月度降水对马来西亚棕榈油鲜果串单产的影响主要时间段如下：

一、核心窗口：收获前 10-12 个月

（1）日度降水数据分析结果：在该窗口内，最长连续干旱天数与鲜果串单产呈显著负相关（p<0.05），且全境普遍性极强（12/13个州及马来西亚全国均显著）。

（2）月度降水数据分析结果：611个月窗口的累计降水量与单产呈显著正相关（8/13 州显著），该窗口的中心为 10 个月左右，与日度结论相互印证。

（3）生物学解释：该窗口对应油棕的雌花败育期（收获前10-12个月），严重干旱胁迫会导致已分化的雌花败育流产。

二、次要窗口（区域差异明显）

（1）2024 个月窗口：在吉打、槟城、霹雳等州，长期干旱（影响花芽性别分化）也会显著减产（p<0.05），但并非全境普遍。

（2）1316 个月窗口（月度累计降水）：降水过多反而减产（7/13 州显著），可能反映该阶段易发生涝害。

（3）46 个月窗口：未发现普遍影响。

三、对毛棕油产量和出油率的影响

毛棕油产量：响应规律与鲜果串单产一致。

出油率：响应复杂且不稳定，模型解释力低，不建议作为预测指标。

2.4事件研究（价格在厄尔尼诺峰值前上涨提前的天数）

以厄尔尼诺事件峰值日为锚点，采用基准期（峰值前360-181天），进行首次超过5%的日期计算，发现：

2015-16 超强厄尔尼诺（峰值ONI 2.6）价格在峰值前 178 天（约 6 个月）开始显著上涨。

2023-24 强厄尔尼诺（峰值ONI 2.1）价格在峰值前 133 天（约 4.5 个月）开始显著上涨。

强度越强，市场提前时间越长。这与厄尔尼诺强度影响减产预期的逻辑一致。

2.5 厄尔尼诺时间开始到峰值跨度，测算市场反应时间

从厄尔尼诺事件开始到峰值，平均间隔约 6-7 个月（范围4-7个月）。这意味着厄尔尼诺事件通常在开始后半年左右达到顶峰。

从上面的分析看到2015-16超强厄尔尼诺：价格在峰值前 178 天（约6个月）开始显著上涨。2023-24强厄尔尼诺：价格在峰值前 133 天（约4.5个月）开始显著上涨。如果事件开始到峰值平均间隔6-7个月，那么价格启动时间大致在事件开始后 0-1个月（即几乎与事件开始同步，或略晚）。价格启动是由市场对厄尔尼诺“预期强度”和“预报确定性”驱动的，而不是机械地等事件开始。市场可能根据预报提前交易。

2.5 历史统计，厄尔尼诺年份马来棕油波动

厄尔尼诺现象对马来西亚棕榈油产业具有显著且滞后的影响。在超强厄尔尼诺事件产量往往下降幅度较大。中等强度厄尔尼诺的影响相对温和，但部分年份仍出现减产。弱厄尔尼诺事件通常导致产量小幅波动或持平。价格方面，厄尔尼诺期间及随后的年份价格波动幅度明显放大。总体而言，厄尔尼诺强度越强、持续时间越长，对棕榈油生产的负面冲击越突出，并引发价格剧烈震荡。