模型模擬華北地區(qū)氣候變化對冬小麥產量的影響*

張明偉，鄧 輝，李貴才，范錦龍，任建強

(1.國家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081;2.農業(yè)部資源遙感與數(shù)字農業(yè)重點開放實驗室，中國農業(yè)科學院，北京 100081)

糧食安全是個世界性問題，是一個關系到人類生存與發(fā)展的戰(zhàn)略性問題［1］。受自然條件和經濟條件的限制，農業(yè)生產很大程度上依賴于天氣氣候條件。小麥是世界主要糧食作物之一，開展氣候變化對冬小麥產量影響的模擬研究對政策制定和保持可持續(xù)發(fā)展十分重要。近年來，已有不少研究從不同的方面分析氣候變化對農業(yè)的影響［2～5］。隨著數(shù)值預報模式和作物模式的發(fā)展，耦合氣候模式與作物模式，成為研究氣候變化對農作物生長影響的一個新的途徑［6～8］。

目前氣候模式輸出的空間分辨率和時間較低，缺少區(qū)域氣候信息，很難對區(qū)域氣候情景精確的預測［9-10］。為了獲得更詳細的區(qū)域氣候信息，目前有3種方法:發(fā)展更高分辨率的區(qū)域環(huán)流模式［11-12］，對模式預測結果插值，采用統(tǒng)計降尺度方法［13-14］。統(tǒng)計降尺度方法計算量小，較動力學方法簡單易用。目前，已有的氣候模式和作物模型的結合應用中，較少關注氣候模式結果空間和時間尺度轉換。

該研究通過空間和時間尺度轉換，研究華北地區(qū)氣候變化對冬小麥生長的影響。可為耦合氣候數(shù)值模式和作物模型作物產量動態(tài)預測提供思路，也可為冬小麥生產管理、合理布局提供科學依據。

1 研究區(qū)域和數(shù)據

1.1 研究區(qū)域

華北地區(qū)農作物生產歷來是以旱地作物為主，旱地面積占全國的1/3，是我國最大的旱地作物產區(qū)，冬小麥、玉米等生產在全國具有重要地位。2003年，農作物總播種面積3 743萬hm2，其中糧食作物3 057萬hm2，占總播種面積的81.6%，冬小麥、玉米的產量分別占全國的56%、37.5%［15］。該區(qū)域的冬小麥產量變化直接關系我國冬小麥的供給狀況。

1.2 數(shù)據來源

文中所用IPCCAR4模式資料是從國家氣候中心提供的5個全球氣候模式的7個氣候要素數(shù)據集中，優(yōu)選出對華北平原的降水、溫度最大/最小值綜合模擬較好的MIROC3_2_M模式生成B1情景下7要素月均數(shù)據集。該數(shù)據集包括地面溫度，最高地面溫度、最低地面溫度、降水量、海平面氣壓、經向和緯向地面風速。氣象觀測資料格點數(shù)據包括利用1971～2000年國家氣候中心提供的基于觀測資料生產的東亞地區(qū)0.5°×0.5°逐日降水格點數(shù)據［16］、中國區(qū)域 1°×1°日最高/最低氣溫格點數(shù)據［17］。用于模式資料空間和時間尺度轉換，及作為作物模型驅動數(shù)據。

2007～2009年冬小麥田間試驗數(shù)據由河北固城中國氣象科學院研究院農業(yè)氣象試驗基地和中科院禹城綜合實驗站提供，包括不同播期和處理的發(fā)育期以及各器官生物量觀測數(shù)據。同時，收集、整理1990～2009年華北不同氣候生態(tài)區(qū)一級農業(yè)氣象觀測站的冬小麥物候期、產量和氣象數(shù)據。氣象數(shù)據包括各代表站點的逐日最高/最低氣溫，總輻射、降水量、水汽壓、風速等要素值。用于作物模型中作物參數(shù)調整和作物模型氣候驅動參量估算方法試驗。

土壤數(shù)據來自中國科學院南京土壤所1∶100萬數(shù)字化土壤圖及相關參考文獻［18～20］，推算華北地區(qū)主要土壤類型的凋萎系數(shù)，飽和含水量，田間持水量、土壤容重等土壤屬性參數(shù)。

2 研究方法

2.1 模式資料尺度轉換

首先采用雙線性插值方法，將分辨率為1.0°×1.0°的模式資料氣溫格點數(shù)據插值到0.5°×0.5°的同一個點分布。利用逐日降水格點數(shù)據、最高/最低氣溫格點數(shù)據分別與模式對當前 (20世紀)的模擬實驗(20C3M)的同期月均降水資料、最低/最高進行對比，考察模式模擬結果的可靠性。同時獲取各月模擬數(shù)據的擬合方程，假設擬合方程對未來變化的氣候情景下適用，從而得到2010～2099月均系列氣象數(shù)據。

將空間尺度轉化完成的月系列數(shù)據通過天氣發(fā)生器生成日系列數(shù)據。該文采用CLIGEN5.3進行模式數(shù)據時間尺度轉換。CLIGEN模型是美國農業(yè)部開發(fā)的一種隨機氣候發(fā)生器。該模型基于觀測資料的氣象要素月序列統(tǒng)計值，通過二階馬爾可夫鏈生成日序列值及其分布。CLIGEN模型可用于降雨量、最高/最低氣溫、太陽輻射、風速、露點溫度等要素模擬［21］。

2.2 作物模型

該文以荷蘭作物模型WOFOST(World Food Study)作為研究工具，已有的研究結果顯示該模型在我國具有很好的適用性［22-23］。模型主要包括3個子模塊，分別為作物模塊、氣候模塊和土壤模塊。作物參數(shù)本地化大致分為3步:(1)根據已有的研究結果［22-23］，結合2007～2009年固城和禹城冬小麥田間試驗數(shù)據進行作物參數(shù)調整;(2)按冬小麥氣候生態(tài)區(qū)劃研究成果，將研究區(qū)劃分強冬性半干旱、冬性半干旱和冬性半濕潤3個生態(tài)區(qū)域［24-25］;(3)依據生態(tài)區(qū)內常年農氣站觀測的冬小麥物候期、作物產量觀測數(shù)據，對作物參數(shù)進行進一步修正，作為最終整個區(qū)域作物參數(shù)。適宜的播種期的確定，采用計算各站點歷年播種期5日滑動平均氣溫的多年平均值，以該平均值為適宜播種期的溫度指標。

根據1993～2000年 (1996年數(shù)據缺失)模型模擬產量與統(tǒng)計產量數(shù)據比較顯示 (圖1)，相關系數(shù) (R2)為0.736。模擬產量與統(tǒng)計產量之間出現(xiàn)偏差的原因很多，主要有數(shù)據本身的誤差、不正確的輸入數(shù)據、不合理的作物參數(shù)等。就該研究而言，模擬精度在一定程度上能滿足評估氣候變化對冬小麥產量影響要求。

對于氣候模式不能直接輸出水汽壓和到達地表太陽總輻射，分別采用不同氣候模型進行估計。對于水汽估算，采用Bristow提出的基于最低溫度與降水相結合，對露點溫度估算訂正的方法［26］，估算露點溫度，然后利用露點溫度估算水汽壓。

輻射的估算是用 Thornton和 Running的方法預測的［27］。該方法依據兩個假設條件建立:(1)假設溫度日較差是直接由輻射的波紋比引起的;(2)假設晴空狀態(tài)下的輻射透射率受大氣壓、天頂角和水汽壓的影響。

圖1 北京大興、河北固城和山東德州3個站點的模擬產量與統(tǒng)計產量散點圖 (1993年～2000年，1996年數(shù)據缺失)

3 結果分析

3.1 氣候要素空間尺度轉換

氣候模式對20世紀的模擬實驗 (20C3M)3月份月均降水資料的多年均值 (1971～1999年)與降水格點數(shù)據的散點圖，兩者之間呈指數(shù)關系，相關系數(shù) (R2，n=735)為0.881(圖2)。最高/最低氣溫模擬與觀測值之間的散點圖，均呈線性關系，相關系數(shù) (R2，n=178)分別為0.835、0.900。冬小麥生長季 (10月至次年6月)，氣候模式對降水、最高/最低氣溫模擬資料與基于觀測數(shù)據生成的格點數(shù)據相關性分析結果顯示，兩者之間呈現(xiàn)了較好的相關性 (表1)。5、6月份最高氣溫相關性略低，是由于這段時期華北地區(qū)月均最高氣溫在空間上差異并不大，點分布比較聚集導致相關系數(shù)較低，但仍能通過顯著性檢驗。經過線性或非線性校正的降水、最高/最低氣溫數(shù)據，可以用于冬小麥產量預測。

表1 降水、最高/最低氣溫模擬結果與觀測相關性

圖2 3月份多年平均降水量、最高/最低氣溫模擬值與觀測值散點圖

3.2 氣候變化對冬小麥產量的影響

從利用模型模擬IPCC-B1情景下冬小麥生育期長度來看 (圖3)，華北地區(qū)冬小麥生長期2010年至2099年會縮短，變化范圍為3.2% ～-14.5%，平均為-7.5%。冬小麥產量模擬結果來看 (圖4)，總體上會減產，變化范圍為16.1% ～-35.1%，平均為-8.0%。造成冬小麥產量減少的原因可能與氣候變暖，溫度脅迫使得冬小麥發(fā)育速度加快，生長期變短，致使干物質累計減少和穗重減少，導致產量下降。

圖3 IPCC－B1情景下華北地區(qū)冬小麥生長期變化 (2010～2099)

圖4 IPCC－B1情景下華北地區(qū)冬小麥產量變化 (2010～2099)

4 結論與討論

利用IPCC-B1情景下模式輸出結果結合氣候觀測數(shù)據尋找調節(jié)因素，獲取模擬數(shù)據調節(jié)的擬合方程，實現(xiàn)華北地區(qū)模式結果的降尺度。在此基礎上，利用模型模擬未來華北地區(qū)冬小麥生長期和產量變化。結果表明:降尺度模型精度較高，最高/最低氣溫模擬結果與觀測值比較發(fā)現(xiàn)，相關系數(shù) (R2)大于0.70，降水模擬結果與觀測值比較，相關系數(shù)最小為0.63;模擬作物產量與統(tǒng)計值具有較好的一致性，說明模型能夠用于模擬氣候變化對冬小麥的影響;IPCC-B1情景下，華北地區(qū)冬小麥生長期總體上變短，產量下降，可能是受氣候變暖，溫度脅迫所致。

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