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全球氣候變暖并引發(fā)全球范圍內(nèi)氣候要素變化已經(jīng)成為不容置疑的事實,1951—2006年間的線性增溫速率為0.13℃/(10a),幾乎是近100年的2倍。氣候變化對糧食生產(chǎn)的影響是關系糧食安全與水資源戰(zhàn)略的重大問題。小麥是世界主要糧食作物之一,開展氣候變化對冬小麥產(chǎn)量影響的數(shù)值模擬研究對科學制定農(nóng)業(yè)與水資源政策以適應氣候變化具有重要意義。評估氣候變化對糧食生產(chǎn)可能產(chǎn)生的影響,除了統(tǒng)計學方法,主要采用作物模型。作物模型是作物生長模擬模型的簡稱,用以定量和動態(tài)地描述作物生長、發(fā)育和產(chǎn)量形成過程及其對環(huán)境的反應,是研究氣候變化對作物產(chǎn)量影響的有力工具。具有代表性的作物模型是荷蘭的WOFOST系列模型以及美國農(nóng)業(yè)部開發(fā)的CERES系列模型,國內(nèi)有RCSODS、WheatGrow模型、ThuSPAC-Wheat等。在利用作物模型模擬氣候變化對農(nóng)業(yè)特別是冬小麥產(chǎn)量的影響方面,近期有大量的研究工作。這些研究多以氣候變化模式的輸出作為作物模型的輸入,以評估對產(chǎn)量的影響,結論多為氣候變化引起產(chǎn)量下降。已有的研究較少關注氣候變化對作物產(chǎn)量影響的機理及其在作物模型方法中的反映,也較少關注與水資源消耗的關系。本研究采用ThuSPAC-Wheat模型與CERES-Wheat模型,經(jīng)田間試驗資料率定后,利用北京氣象站1951—2006年氣象資料(由國家氣象信息中心氣象資料室提供)進行氣候變化下冬小麥產(chǎn)量的數(shù)值模擬和分析,進一步模擬與分析了不同氣候變化情景對冬小麥產(chǎn)量的影響,重點分析作物模型中作物產(chǎn)量對氣候要素變化的響應機理及其與水資源消耗的關系。

1模型原理與使用

1.1ThuSPAC-Wheat

ThuSPAC-Wheat模型是ThuSPAC(TsinghuaUniversitySoil-Plant-AtmosphereContinuum)模型的一部分,ThuSPAC模型是可以模擬田間水熱運移及冬小麥生長過程的機理性模型。ThuSPAC-Wheat模型能夠根據(jù)冬小麥基因型參數(shù)、氣象資料和土壤水肥條件,考慮光合作用、呼吸作用、干物質分配等作物生理過程,模擬冬小麥的生長發(fā)育過程,計算出逐日發(fā)育狀況和生物量值,最終獲得冬小麥成熟所用的生長天數(shù)、成熟期產(chǎn)量、干物質量。ThuSPAC-Wheat模型采用生理發(fā)育時間(PDT)作為冬小麥生長階段劃分的度量,PDT決定了有機物在根、莖、葉、穗的分配比例。與積溫類似,PDT主要由氣溫決定,但綜合考慮了熱效應、春化作用、光周期效應等。ThuSPAC-Wheat模型對氣象要素的考慮主要反映在光合作用過程,輻射決定了基本光合作用,氣溫、土壤水分、CO2濃度、土壤肥分等反映在對光合作用的脅迫上。此外,水分和溫度還影響干物質分配過程。

1.2CERES-Wheat

CERES(cropenvironmentresourcesynthesis)由美國農(nóng)業(yè)部開發(fā),是最具代表性的作物模型之一。經(jīng)不斷改進,目前CERES-Wheat[2]的最新版本為4.0。本研究采用美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)技術轉移決策支持系統(tǒng)(DSSAT)v3.5中的CERES-Wheat模塊。CERES-Wheat模型能夠通過輸入相對較少且容易獲取的遺傳參數(shù)和氣象資料日值、土壤資料,模擬不同氣候條件、土壤水分條件、氮肥條件、CO2濃度條件下冬小麥的生長過程,并可以計算出作物蒸發(fā)蒸騰量即水資源消耗量。CERES-Wheat模型由主控程序和4個主要子程序組成,包括:

1)階段發(fā)育子程序(PHENOL),由計算春化作用、冬小麥凍害、分蘗和各生長階段時期等模式組成;

2)生長子程序(GROSUB),包括計算葉片生長、葉片衰老、葉面積增加、光能量的截獲、光合作用、植株不同器官生物量的分配、莖桿、根和穗生長等模式;

3)土壤水分平衡子程序(WATBAL),有計算土壤徑流、滲透、土壤蒸發(fā)、植物蒸騰、植物吸收的水分、水分脅迫和根分布等若干個模式;

4)氮素平衡子程序(NTRANS),包含計算土壤礦化速率、固氮、氮的硝化等模式。CERES-Wheat模型的輸入文件包括試驗管理文件FILEX、田間實測摘要文件FILEA、天氣數(shù)據(jù)文件FILEW、土壤文件FILES、遺傳參數(shù)文件FILEC。模型提供了一個GenCalc模塊,可以進行遺傳參數(shù)的率定。CERES-Wheat模型以積溫作為冬小麥生育階段的標志。

2試驗與參數(shù)率定

2.1田間試驗

模型參數(shù)率定時采用的氣象資料、土壤資料和作物生理資料均取自北京市水利科學研究所永樂店試驗站結合國家自然科學重點基金項目“農(nóng)田節(jié)水灌溉的增產(chǎn)與環(huán)境影響效應研究”所進行的田間試驗。試驗站位于北京市通州區(qū)(地理坐標為116.8°E、39.7°N),土壤以粉壤土及砂壤土為主。試驗區(qū)分為6行(編號A—F)、5列(編號1—5)共30個小區(qū),每個大小為10m×5m,用混凝土板隔開。小區(qū)南側布置有小型氣象站。試驗開展時間為1998-10—2001-09,共播種3季冬小麥。試驗測定的項目主要包括:氣象資料、農(nóng)藝資料、作物生理資料、土壤水熱狀況、土壤養(yǎng)分資料、作物含氮情況等。這3年冬小麥品種均選用京冬8號(原代號為京農(nóng)88-66)。這3年的播種日期均為10-04,收割日期分別為06-12、06-12和06-10,播種量為300kg/hm2。

2.2參數(shù)率

定已知氣象條件,根據(jù)作物生長過程實測資料,包括產(chǎn)量、干物質累積過程、葉面積變化過程,可以對ThuSPAC-Wheat模型中的遺傳參數(shù)進行率定,,其中產(chǎn)量對收獲因子(HI)最為敏感。已知氣象條件,根據(jù)作物生長過程實測資料,可以對CERES-Wheat模型中的遺傳參數(shù)進行率定,,其中產(chǎn)量對籽粒灌漿速率系數(shù)G2最敏感。利用這些參數(shù),模型對冬小麥產(chǎn)量、干物質積累、葉面積指數(shù)等均有較好的模擬效果。

31951—2006年模擬

3.1假設

根據(jù)北京站(No.54511)1951—2006年氣象資料,利用作物模型,分析期間氣候變化對糧食生產(chǎn)的影響。為研究問題的需要,進行如下假設與簡化:

1)由于降雨與灌溉的復雜關系,本研究不考慮水分脅迫,視為充分供水;

2)不考慮CO2濃度的脅迫;

3)不考慮氮素及養(yǎng)分的脅迫,即未考慮化肥施用的影響;

4)不考慮品種的變化;

5)未考慮病蟲害的影響;

6)未考慮田間管理水平的變化;

7)ThuSPAC-Wheat模型中以PDT=56.0d作為冬小麥成熟的標志,當日的產(chǎn)量作為冬小麥產(chǎn)量模擬結果。在以上假設下計算獲得的冬小麥產(chǎn)量實際上是潛在產(chǎn)量,由于冬小麥是跨年度作物,以下年份指收獲年份。

3.2模擬結果

ThuSPAC-Wheat模型對1951—2006年冬小麥生長過程與潛在產(chǎn)量的模擬結果表明:生育期長度呈下降趨勢,遞減幅度0.198d/a1951—2006年平均生長期長度為248.6d,生長期累積縮短10.7d(為均值的4.3%);潛在產(chǎn)量呈下降趨勢(見圖3),遞減幅度6.04kg•hm-2•a-1,1951—2006平均潛在產(chǎn)量為8603.3kg/hm2,潛在產(chǎn)量累積減少332.2kg/hm2(為均值的3.8%)。CERES-Wheat模型對1951—2006年冬小麥生長過程與潛在產(chǎn)量的模擬結果表明:生育期長度呈下降趨勢,遞減幅度0.193d/a,1951—2006年平均生長期長度為254.4d,生長期累積縮短10.4d(為均值的4.1%);潛在產(chǎn)量呈下降趨勢,遞減幅度16.24kg•hm-2•a-1,1951—2006年平均潛在產(chǎn)量為6261.9kg/hm2,潛在產(chǎn)量累積減少877.0kg/hm2(為均值的14.0%)。

3.3討論

由于本研究所做假設,模擬結果中主要反映了氣溫、輻射、風速等氣象要素的長期變化對冬小麥潛在產(chǎn)量的影響,其中輻射是根據(jù)日照時間推算的,主要氣象要素的變化過程。圖3表明,兩個模型的潛在產(chǎn)量模擬結果都呈下降趨勢,引起潛在產(chǎn)量下降的主要因素是輻射的下降。輻射是作物光合作用的主要能量來源,作物模型中對這一原理有充分的反映,輻射的下降直接引起光合作用的下降,從而引起潛在產(chǎn)量的下降。因此,1951—2006年中,輻射下降是引起潛在產(chǎn)量下降的主要因素,以往的研究中,往往對這一點重視不夠。根據(jù)模型原理,氣溫上升是冬小麥生育期縮短的主要原因,數(shù)據(jù)分析表明兩者有較好的負相關關系,相關系數(shù)達0.768,氣溫每升高1℃,冬小麥生長期縮短約4.5d。生長期縮短本身使干物質累積過程縮短,引起潛在產(chǎn)量下降。ThuSPAC-Wheat模型中,氣溫對光合作用的影響因子FT為(其中tmean為日平均氣溫冬小麥的生長過程主要在返青后,北京地區(qū)返青至收獲的平均氣溫一般在3～25℃之間,因此氣溫升高一般情況下對光合作用有利。這樣,氣溫升高對潛在產(chǎn)量既有正效應也有負效應,大體上互相抵消,下面情景5的分析將進一步驗證這一結論。需要說明的是,1951—2006年的實際糧食產(chǎn)量有顯著增長,這主要歸功于品種不斷改良,化肥的施用和灌溉條件的改善,而在本研究的模擬中并未考慮這些因素。綜上所述,按照本文的假設,1951—2006年冬小麥的潛在產(chǎn)量呈下降趨勢。其他條件不變,如果未來的氣候以此趨勢持續(xù)變化,那么對冬小麥生產(chǎn)有不利影響。

4未來氣候變化情景分析

4.1情景設定與模擬結果

采用CERES-Wheat模型,小麥品種遺傳參數(shù)采用京冬8號的相應遺傳參數(shù),以2005—2006年北京氣象站氣象資料作為基準,分別考慮CO2濃度增加、氣溫升高、輻射變化等未來可能的氣候變化,模擬冬小麥的生長過程。根據(jù)IPCC2007,不同模式預測2090—2099年相對1980—1999年全球平均升溫1.8～4.0℃,CO2濃度(pmol•mol-1)增加為600～1550(2005年為379),情景設定與模擬

4.2討論

1)輻射的影響輻射增加引起潛在產(chǎn)量增加,輻射下降引起潛在產(chǎn)量下降。這從情景1、3與4的對比可以看出。當輻射增加20%,潛在產(chǎn)量增加22.3%;當輻射減少20%,潛在產(chǎn)量減少10.2%。從機理上講,輻射增加將加強光合作用從而使合成有機物量增加,CERES-Wheat模型中反映了這一機理。騰發(fā)量反映了水資源消耗情況,輻射增加在引起潛在產(chǎn)量增加的同時也增加了水資源消耗。

2)氣溫的影響當輻射、水分等其他影響因素保持不變,單純的溫度變化對干物質增加和潛在產(chǎn)量形成影響較小,這從情景5與情景1的對比說明了這一點?？偟膩碚f,氣溫升高可以一定程度增強光合作用,但同時引起生長期長度的縮短,兩種響應相互抵消,使得最終潛在產(chǎn)量無明顯變化,水資源消耗也無顯著變化。事實上,由于全球變暖主要反映在最低氣溫的升高,而夜間氣溫的升高有可能增強呼吸作用而引起潛在產(chǎn)量下降,這在CERES-Wheat模型中沒有考慮。

3)CO2濃度的影響CO2濃度增加,使光合作用中碳的脅迫下降,提高了有機物轉化效率,促進作物潛在產(chǎn)量的增加。情景2與情景1的對比說明,在CO2濃度倍增的條件下冬小麥潛在產(chǎn)量提高34.0%。另一方面,CO2濃度對葉表面氣孔開閉有重要影響,濃度增加引起氣孔關閉增加了氣孔阻力,從而導致作物蒸騰量的下降。情景2與情景1的對比說明,在適宜的溫度條件下,CO2濃度增加能夠提高光合作用效率和水分利用效率,實現(xiàn)增產(chǎn)節(jié)水的目的。對于CO2濃度增加對作物生長的積極作用,也有學者持謹慎態(tài)度。而Eagleson基于對森林的分析認為,CO2供給的增加最初引起生產(chǎn)力增加,但增加的生產(chǎn)力引起植冠衰減系數(shù)的增加使CO2的供給減少從而使生產(chǎn)力恢復到最初的水平。

4)CO2濃度與溫度的綜合影響未來最有可能出現(xiàn)的情形是CO2濃度和氣溫均增加,考慮CO2濃度倍增且氣溫升高3℃,模擬結果表明冬小麥生長期縮短,潛在產(chǎn)量增加,耗水減少?？梢园l(fā)現(xiàn)CO2濃度倍增是主導因素。

5)水分條件的影響水分條件是作物產(chǎn)量的主要限制性因素之一,與降水、灌溉有較大關系,情景6采用實際灌溉作為輸入,潛在產(chǎn)量較充分供水條件下降了5.4%。由于灌溉與降水的復雜關系,本研究對供水條件進行了簡化,今后需要在這方面開展更為深入的工作。

5結論

ThuSPAC-Wheat模型和CERES-Wheat模型均可以較好地模擬冬小麥生長過程及產(chǎn)量。經(jīng)過參數(shù)率定,兩個模型對1951—2006年北京站氣象資料的冬小麥生長模擬表明,冬小麥的生長期呈縮短趨勢,潛在產(chǎn)量呈下降趨勢,生長期縮短的主要原因是氣溫升高,潛在產(chǎn)量下降的主要原因是輻射水平下降。產(chǎn)量下降的同時,耗水水平下降。CERES-Wheat模型對未來7種氣候變化情景的模擬結果表明:全球變暖將使作物生長期長度縮短,同時由于氣溫升高對光合作用的增強作用,因此氣溫變化對產(chǎn)量的影響較小;輻射增加引起潛在產(chǎn)量增加,相應的水資源消耗增加,輻射下降引起產(chǎn)量下降;在適宜的溫度范圍內(nèi),CO2濃度增加,由于減少了光合作用的碳供給脅迫,冬小麥的潛在產(chǎn)量增加,由于氣孔開度減小,水資源消耗并沒有增加。由于:

1)氣候變化的趨勢還存在諸多不確定因素;

2)作物生長模型還不能完全反映作物生長的機理;

3)植被耗水機理還沒有被很好地認識;

4)氣候變化與植被生長之間的耦合作用目前仍停留在定性分析階段(Eagleson的研究很有啟發(fā)意義),因此,氣候變化下包括冬小麥在內(nèi)的作物生長及水資源消耗規(guī)律還有待于開展更多的研究工作。