氣候模擬數(shù)據(jù)訂正方法在作物氣候生產(chǎn)潛力預估中的應用
——以江蘇冬小麥為例*

陶蘇林，申雙和**，李雨鴻，高　蘋（.氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室/南京信息工程大學應用氣象學院，南京 0044；.遼寧省氣象科學研究所，沈陽 066；.江蘇省氣象服務中心，南京 0008）

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氣候模擬數(shù)據(jù)訂正方法在作物氣候生產(chǎn)潛力預估中的應用
——以江蘇冬小麥為例*

陶蘇林1，申雙和1**，李雨鴻2，高蘋3
（1.氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室/南京信息工程大學應用氣象學院，南京 210044；2.遼寧省氣象科學研究所，沈陽 110166；3.江蘇省氣象服務中心，南京 210008）

摘要：利用全球氣候模式BCC_CSM1.1（Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1），耦合區(qū)域氣候模式RegCM4（Regional Climate Model version 4）輸出的1961-1990年（基準時段）氣候模擬數(shù)據(jù)，并根據(jù)同期實測資料，確定模擬值和實測值之間的非線性傳遞函數(shù)與方差訂正參數(shù)，構(gòu)建氣候模擬數(shù)據(jù)的誤差訂正模型。利用1991-2005年（驗證時段）模擬數(shù)據(jù)與實測資料驗證該模型的有效性，并對RCP（Representative Concentration Pathway）情景下2021-2050年（未來時段）氣候模擬數(shù)據(jù)進行訂正，同時通過潛力衰減方法預估未來江蘇冬小麥氣候生產(chǎn)潛力格局。結(jié)果表明：將氣候模擬數(shù)據(jù)訂正方法應用到作物氣候生產(chǎn)潛力預估是有效的。以均值傳遞函數(shù)和方差信息建立的模型可以較好訂正江蘇逐日氣候模擬數(shù)據(jù)。訂正后的秋冬季氣溫、輻射量、蒸散量和冬春季降水量模擬偏差明顯減小。在此基礎上研究發(fā)現(xiàn)，冬小麥的成熟期在RCP4.5和RCP8.5情景下介于153～175和153～174，較基準時段均明顯提前。兩種情景下冬小麥氣候生產(chǎn)潛力分別介于10335～14368kg·hm?2和9991～13708kg·hm?2，較基準時段呈下降趨勢。其變異系數(shù)分別介于7.6%～14.6%和7.5%～13.6%，較基準時段呈增大趨勢，表明江蘇冬小麥氣候生產(chǎn)潛力總體趨于不穩(wěn)定。未來時段，徐州中北部、連云港東北部、宿遷西部以及鹽城東南部冬小麥在RCP4.5和RCP8.5情景下可以保持相對較高的生產(chǎn)潛力（≥12501kg·hm?2），該省應確保這些地區(qū)的冬小麥種植用地。研究建議，作物氣候生產(chǎn)潛力預估應考慮利用研究區(qū)實測資料對氣候模擬數(shù)據(jù)進行訂正，以提高預估可信度。

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計降尺度；數(shù)據(jù)訂正；RCP4.5和RCP 8.5情景；氣候生產(chǎn)潛力

陶蘇林,申雙和,李雨鴻,等.氣候模擬數(shù)據(jù)訂正方法在作物氣候生產(chǎn)潛力預估中的應用:以江蘇冬小麥為例[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016, 37(2):174-187

江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目（CXZZ12_0503）；江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室開放基金（JKLAM201202）

研究未來氣候變化對相關(guān)領(lǐng)域的影響有助于制定應對措施。利用數(shù)值模式模擬輸出的氣候變量（如日最高氣溫、最低氣溫和降水量等）驅(qū)動評估模式（如AEZ[1]、WOFOST[2]和DSSAT[3]等模型）可實現(xiàn)未來氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響評估。該過程一般包含3個步驟：（1）選擇合適的未來氣候情景；（2）獲得對氣溫、降水等氣候變量較可信的預估結(jié)果；（3）確定評估內(nèi)容并運用合適的評估方法。

分析未來氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響首先需要結(jié)合氣候情景。IPCC AR5典型濃度目標（Representative Concentration Pathways, RCPs）代表當前關(guān)注的多種氣體的綜合情景，優(yōu)于2000年SRES方案[4]。RCPs情景以穩(wěn)定濃度為特征，包括RCP8.5、RCP6、RCP4.5 和RCP2.6共4種情景。其中RCP8.5和RCP2.6分別為高端和低端路徑，至2100年大氣CO2當量濃度約1370×10?6和490×10?6[5-6]；RCP6和RCP4.5為中間穩(wěn)定路徑，至2100年CO2當量濃度分別穩(wěn)定在約850 ×10?6和650×10?6，且RCP4.5的優(yōu)先性大于RCP6[5-6]。RCP4.5情景更適合中國東部地區(qū)未來發(fā)展。因為該地區(qū)有可能較先通過改善能源體系，增加電能、低排放能源技術(shù)利用、碳捕獲及地質(zhì)儲藏技術(shù)等實現(xiàn)限制溫室氣體排放。此外，RCP8.5情景基于人口最多、技術(shù)革新率不高、能源改善緩慢的假定，形成長時間高能源需求以及高溫室氣體排放，但缺乏應對氣候變化相應政策[7]。該情景下的相關(guān)評估結(jié)果應作為對比結(jié)果以供參照。

未來氣候變量的預估主要依靠大氣環(huán)流模式（General Circulation Model, GCM），并利用降尺度方法將GCM輸出的大尺度、低分辨率模擬信息轉(zhuǎn)化為區(qū)域尺度的未來氣候模擬結(jié)果[8]。動力降尺度方法物理意義明確，以GCM輸出結(jié)果作為區(qū)域氣候模式RCM（Regional Climate Model, RCM）的初始和邊界條件，模擬更精細分辨率的物理過程，有效彌補GCM分辨率不足的缺陷。但該方法不可能無限提高模擬分辨率，以刻畫復雜地形等小尺度氣候細節(jié)[4,9]，同時受制于GCM輸出結(jié)果和RCM自身的不確定性，仍存在較大誤差[10-11]。氣候變量的預估結(jié)果是否可信涉及均值、極值、變率以及季節(jié)循環(huán)等方面[12]。通過改善模式物理過程和參數(shù)化方案完善數(shù)值模式來減小預估誤差的方法難度較大。

統(tǒng)計降尺度方法通過利用歷史觀測信息對模擬結(jié)果進行統(tǒng)計訂正處理，計算量小、耗時少且簡單易用。如差值法、比值法、移動平均值等方法可以消除氣候平均值的漂移[13-14]；百分位統(tǒng)計降尺度方法可以訂正極值[4]；基于Gamma分布和正態(tài)分布概率的方法可較好訂正變率偏差[15]；以月或季為時間尺度的方法側(cè)重還原季節(jié)分布特征[12]；回歸方法則可以訂正氣候平均值和變率[16]。統(tǒng)計降尺度方法的核心是從歷史觀測資料提取盡可能多的信息以幫助訂正預估結(jié)果，但其訂正過程可能引入過多的歷史觀測信息，導致氣候變化預估結(jié)果訂正過度，甚至丟失模式模擬的基本信息，并且還沒有一種統(tǒng)計降尺度方法可以完全訂正所有形式的誤差。該方法的不確定性可能源自“數(shù)值模式模擬偏差不隨時間變化”和“數(shù)值模式完美地模擬出氣候變化”這兩種假設。而研究農(nóng)業(yè)應對未來氣候變化還應注意：（1）氣候因子的逐日變化對作物生長發(fā)育影響很大；（2）數(shù)值模式對冬季增溫的預估準確性對越冬作物研究很重要。以年或季為時間尺度的統(tǒng)計降尺度方法還不能提供十分可信的氣候預估結(jié)果以滿足這種需求。將時間尺度縮至月或日應當可以克服這些局限。對于作物研究而言，旬尺度的氣候變量變化特征十分重要。因此利用旬尺度信息建立誤差訂正模型是必要的。

研究未來氣候變化情景下作物生產(chǎn)潛力格局是評估未來氣候變化對農(nóng)業(yè)影響的重要內(nèi)容，由此可以了解土地生產(chǎn)力和糧食安全保障能力。氣候的波動或變化，光、熱、水匹配的農(nóng)業(yè)氣候資源亦發(fā)生相應變化。光照、溫度和水分等對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響并非相互獨立，其中一個因子達到作物生長最優(yōu)條件也未必能實現(xiàn)增產(chǎn)[17]。氣候生產(chǎn)潛力是指作物品種、土壤條件和田間管理制度等因素均達作物生長最優(yōu)狀態(tài)，研究區(qū)光溫水共同決定的單位面積理論最高產(chǎn)量[18]。其估算常采用潛力衰減法對光合生產(chǎn)潛力進行溫度訂正和水分訂正[19]。部分研究表明歷史氣候波動使作物氣候生產(chǎn)潛力降低[1, 20-21]，主要影響因素是降水減少，并且旱地氣候生產(chǎn)潛力較水田減少更多[22]。有關(guān)未來氣候變化情景下的作物生產(chǎn)潛力的研究報道不多。已有研究發(fā)現(xiàn)，作物氣候生產(chǎn)潛力主要呈增加趨勢[23-25]。然而，氣候生產(chǎn)潛力在空間上呈現(xiàn)明顯的區(qū)域分異[1,25]。形成這種差異的可能原因，一是局地氣候變化與全球趨勢可能出現(xiàn)不一致；二是不同地區(qū)氣溫、降水等氣候變量變化趨勢和程度時空格局不同。不同地區(qū)、不同作物生產(chǎn)潛力對不同氣候變化情景的響應值得深入探究。

本文選擇RCP4.5和RCP8.5氣候情景，并利用基于氣候要素平均值傳遞函數(shù)與方差信息的誤差訂正方法，對全球氣候模式BCC_CSM1.1驅(qū)動區(qū)域氣候模式RegCM4模擬的RCP情景下未來時段（2021-2050年）逐日資料進行訂正。并以江蘇冬小麥為例，利用潛力衰減法預估2021-2050年研究區(qū)作物氣候生產(chǎn)潛力變化格局，以期為未來氣候變化對農(nóng)業(yè)影響研究以及江蘇應對措施制定提供參考和理論依據(jù)。

1　資料與方法

1.1研究區(qū)概況

江蘇是中國經(jīng)濟與農(nóng)業(yè)大省，位于北亞熱帶與暖溫帶的過渡氣候帶，四季分明、雨熱同季、雨量集中、光照充足，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件得天獨厚。冬小麥生產(chǎn)對該省糧食總產(chǎn)構(gòu)成具有重要地位和作用。1979-2007年，江蘇冬小麥播種面積從1.496×106hm2增至2.039×106hm2，總產(chǎn)占該省糧食總產(chǎn)份額從17.0%增至31.1%[26]。該省冬小麥生產(chǎn)在全國也占重要地位，其中2013年播種面積占全國總面積的8.9%，總產(chǎn)占全國產(chǎn)量的9.0%[27]。但其冬小麥生產(chǎn)面臨兩方面挑戰(zhàn)：（1）土地資源緊張[28]。非農(nóng)建設用地需求的增加和由此引致的農(nóng)用地非農(nóng)化，使高質(zhì)量農(nóng)用地比例下降。江蘇南部人均耕地資源低于北部地區(qū)，但耕地面積減少速度比北部地區(qū)更快。（2）氣候條件變化[28]。該省年平均氣溫近幾十年升高趨勢明顯，特別是2000年以來平均氣溫持續(xù)偏高。蘇北、蘇中和蘇南地區(qū)氣溫均有增長，蘇南增長幅度最大。夏季降水量變化相對平穩(wěn)，但20世紀90年代中后期開始，區(qū)域變化特征明顯。氣候條件變化對該省冬小麥生產(chǎn)的影響客觀存在[8, 15]。冬小麥種植區(qū)如圖1a。

1.2資料來源

氣候情景數(shù)據(jù)[29]來源于全球氣候模式BCC_ CSM1.1驅(qū)動區(qū)域氣候模式RegCM4，用其模擬的江蘇區(qū)域RCP4.5和RCP8.5情景下，1961-2005年以及2015-2050年逐日平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水量（mm）、風速（m×s?1）、太陽輻射（MJ×m?2）和蒸散量（mm）等，空間分辨率為50km×50km；氣象觀測數(shù)據(jù)為江蘇60個氣象臺站1961-2010年逐日平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、平均空氣相對濕度（%）、20：00-20：00降水量（mm）、平均風速（m×s?1）和日照時數(shù)（h）等；作物數(shù)據(jù)為江蘇17個農(nóng)氣站1990-2010年冬小麥發(fā)育期資料。模擬格點與實測站點分布如圖1b、圖1c。

1.3研究方法

1.3.1氣候模擬數(shù)據(jù)訂正方法

圖1　研究區(qū)冬小麥種植區(qū)(a)、模擬格點(b)與實測站點(c)分布Fig. 1　Distribution of planting areas of winter wheat(a), grid points(b) and observation stations(c) in the study region

本文給出一種氣候情景數(shù)據(jù)訂正方法：（1）采用非線性回歸法建立模擬序列與觀測序列之間的傳遞函數(shù)；（2）采用方差放大方法將模擬結(jié)果的方差訂正至實測資料的方差水平。RegCM4模式模擬的格點氣溫和降水量可以與常規(guī)氣象站觀測氣溫和降水量構(gòu)成對應序列，但輻射量和蒸散量在常規(guī)氣象站觀測中無對應。因此，利用觀測資料，根據(jù)文獻[30]和文獻[31]分別估算逐日太陽總輻射和蒸散量。

利用1961-1990年基準時段RegCM4模型模擬結(jié)果與氣象站實測資料獲得傳遞函數(shù)系數(shù)和實測資料的方差信息，建立訂正模型。具體為：（1）將基準時段RegCM4模擬的格點要素通過雙線性插值方法[32]內(nèi)插至相應氣象站，形成與第m年第n旬第i日觀測要素平行的序列“o”和“s”分別表示觀測值和模擬值。（2）定義基準時段第m年第n旬RegCM4模擬結(jié)果的平均值為自變量Xs( m,n)，第m年第n旬觀測資料的平均值為因變量Xo( m,n)，建立以下傳遞函數(shù)。

式中，k為旬日數(shù)，取8、9、10或11；系數(shù)c1、c2與c3通過最小二乘法[33]估計獲得。（3）將待訂正要素插值至氣象站形成序列xi，對其進行均值訂正。

1.3.2冬小麥生育期劃分依據(jù)

考慮溫度對冬小麥生長發(fā)育的主導作用，以有效積溫的相對積累表示發(fā)育階段[34]，即

式中，Dt為t時刻冬小麥發(fā)育階段；Δt為時間步長；TSUMj為完成第j發(fā)育階段所需總有效積溫（℃×d），j= 1為出苗至開花階段，j= 2為開花-成熟階段；Tei為第i天有效溫度（℃）。

式中，T為日平均氣溫（℃）；Tb和Tm分別為冬小麥發(fā)育下限溫度和上限溫度（℃），并取Tb= 3.0℃、Tm= 32.0℃。定義出苗期D為0，開花期D為1，成熟期D為2，其余發(fā)育期RDS以[0,2]區(qū)間實數(shù)表示。當有效積溫達到完成某個發(fā)育期所需積溫，則該生育期結(jié)束，進入下一個生長發(fā)育階段。以1990-2010年實測出苗期、開花期和成熟期與同期氣象資料確定冬小麥播種至出苗所需積溫、出苗-開花階段積溫和開花-成熟階段積溫，以實測冬小麥播種期為平均播期，確定基準時段與未來時段冬小麥成熟期。

1.3.3氣候生產(chǎn)力估算模型

冬小麥氣候生產(chǎn)潛力估算模型基于潛力衰減方法建立[35]，即

式中，Yc為氣候生產(chǎn)潛力（kg×hm?2）；E為理論光能利用率；CH為作物經(jīng)濟系數(shù)，取4.5×10?1[36]；h為每形成1g干物質(zhì)所需的熱量，取1.79×104J[37]； CA為作物灰分含量，取8.0×10?2[36]；ξ為光合有效輻射占總輻射的比例，取4.9×10?1[36]；α為作物反射率，取1.0×10?1[36]；β為作物群體對太陽輻射的漏射率，取7.0×10?2[36]；γ為光飽和限制率，取5.0× 10?2[36]；ρ為作物非光合器官對太陽輻射的無效吸收，取1.0×10?1[36]；ω為作物呼吸損耗率，取3.3× 10?1[36]；φ為量子轉(zhuǎn)化效率，取2.2×10?1[36]；?Q為作物生長季內(nèi)太陽總輻射（MJ×m?2）。f( T)和f( W)分別為溫度[38]和水分[35]影響訂正函數(shù)。

式中，T為日平均氣溫（℃）；P為降水量（mm）；Kc為作物系數(shù)，冬小麥全生育期取0.85[19]；ET0為參考作物蒸散量（mm）。

2　結(jié)果與分析

2.1氣候模擬數(shù)據(jù)的訂正

2.1.1訂正模型

訂正模型（4）-模型（6）由均值和方差訂正構(gòu)成。以南京站1月上旬逐日平均氣溫訂正為例：（1）利用1961-1990年RegCM4模擬結(jié)果和實測資料，計算該站逐年1月上旬平均氣溫，形成容量為30的模擬序列和觀測序列；（2）以觀測序列為因變量、模擬序列為自變量進行回歸分析，得到該站1月上旬關(guān)于平均氣溫的回歸系數(shù)c1、c2和c3（表1）；（3）將回歸系數(shù)代入模型（4），建立傳遞函數(shù)，對該旬逐日模擬結(jié)果進行均值訂正；（4）利用實測資料計算逐年1月上旬平均氣溫的方差，并以其30a平均值代入模型（5）、模型（6）進行方差訂正。該旬逐日平均氣溫訂正模型為

表1　南京逐旬平均氣溫傳遞函數(shù)系數(shù)Table 1　Coefficients of transfer function for average temperature of every ten-day in Nanjing

其中

2.1.2模型驗證

建立訂正模型需要各測站各要素逐旬回歸系數(shù)c1、c2和c3以及多年平均方差。利用這些信息以及1991-2005年數(shù)據(jù)驗證訂正模型（4）-模型（6）的有效性：（1）將1991-2005年氣候模擬數(shù)據(jù)插值至60個氣象站點，形成待訂正序列；（2）根據(jù)各測站各要素逐旬回歸系數(shù)和方差參數(shù)，確立訂正模型；（3）將待訂正序列輸入該模型，以訂正驗證時段所有年份逐日數(shù)據(jù)；（4）分別計算各測站各要素逐月氣候模擬要素與同期實測要素的相對誤差，日平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫取月平均值，降水量、輻射量和蒸散量取月總和；（5）將這些相對誤差取全區(qū)平均獲得江蘇各要素逐月相對誤差，如圖2。

圖2　1991-2005年訂正前后氣候要素模擬值與實測值比較的相對誤差（Re）Fig. 2　Relative error(Re) of simulated climatic element and its correction compared with observation during 1991-2005

模型（4）-模型（6）可較好地訂正未來情景下的氣候模擬數(shù)據(jù)。驗證時段模擬序列經(jīng)訂正后與同期觀測序列偏差明顯減小。訂正前RegCM4模擬的冬季和春季氣候要素值明顯高于同期實測值。秋冬季節(jié)的日平均氣溫、日最低氣溫與降水量模擬偏差尤為明顯（圖2a、c、d）。日最高氣溫、輻射量和蒸散量也有類似偏差，但相對誤差總體低于0.6（圖2b、e、f）。訂正后的日平均氣溫、日最低氣溫以及降水模擬值與實測偏差大幅減小，冬春季節(jié)尤為突出（圖2a、c、d）。日最高氣溫、輻射量以及蒸散量模擬值經(jīng)訂正，與實測偏差也得到明顯減小，相對誤差低于0.2（圖2b、e、f）。春夏季節(jié)的日最高氣溫、降水量、輻射量和蒸散量經(jīng)訂正，與實測偏差也有一定減小。因此，本文給出的包含均值和方差訂正的方法是有效的。秋冬季節(jié)氣溫和輻射偏高、蒸散偏多以及冬春季節(jié)降水偏多的情形得以改善，冬小麥氣候生產(chǎn)潛力預估可信度也得以提高。

2.1.3氣候模擬數(shù)據(jù)訂正結(jié)果

訂正后的2021-2050年氣候要素空間格局與以往實測氣候要素分布特征[39-40]相似，江蘇年平均氣溫和最低氣溫以南部最高、北部最低（圖3a、c和圖4a、c），最高氣溫以西部最高、東部最低（圖3b、圖4b）；年降水量分布較均勻，全省差異較?。▓D3d、圖4d）；年輻射量以東北部最高、西南部最低（圖3e、圖4e）；年蒸散量以西北部最高、東南部最低（圖3f、圖4f）。

RCP4.5情景下，2021-2050年揚州、泰州和南通南部及其以南地區(qū)年平均氣溫最高，介于15.1～15.9℃（圖3a）。這些高值地區(qū)范圍在RCP8.5情景下向北擴大至揚州、泰州和南通中部（圖4a）。徐州東部、宿遷、淮安和鹽城東北部、連云港大部年平均氣溫最低，介于13.5～14.0℃（圖3a）。低值地區(qū)范圍在RCP8.5情景下向北略有收縮，且年平均氣溫的最低值增加了0.1℃（圖4a）。高、低值地區(qū)范圍的變化表明，RCP8.5情景下江蘇北部地區(qū)平均氣溫較RCP4.5情景有所增加。這種變化也是年平均最高氣溫與最低氣溫在兩種氣候情景下的主要差異（圖3b、c和圖4b、c）。兩種情景下年降水量≥1301mm的地區(qū)范圍相近，但RCP8.5情景下年降水量較RCP4.5情景總體減少。年降水量介于1201～1250mm以及1251～1300mm的地區(qū)范圍收縮明顯，而降水量＜1200mm的地區(qū)范圍擴大（圖3d和圖4d）。年輻射量和蒸散量在兩種情景下的空間格局差異不大。年輻射量≥5001MJ×m?2的地區(qū)范圍在RCP8.5情景下略有收縮（圖3e和圖4e），蒸散量≥1001mm的地區(qū)范圍略有擴大（圖3f和圖4f）。

圖3　訂正后RCP4.5情景下2021-2050年氣候要素平均值分布Fig. 3　Distribution of average value of corrected climatic element under RCP4.5 scenario during 2021-2050

圖4　訂正后RCP8.5情景下2021-2050年氣候要素平均值分布Fig. 4　Distribution of average value of corrected climatic element under RCP8.5 scenario during 2021-2050

2021-2050年，RCP8.5情景較RCP4.5情景下的氣候要素差異主要表現(xiàn)為，氣溫和蒸散量增加，降水和輻射減少，但這些差異并不明顯，與Gao等[29]對同期中國的氣候變化預估結(jié)論一致。但研究區(qū)這些氣候要素的微小變化對冬小麥未來時段生長發(fā)育的影響不容忽視，本文利用模型（4）-模型（6）訂正未來氣候模擬數(shù)據(jù)的意義也在于盡可能抓住區(qū)域內(nèi)氣候要素的這些微小變化。

2.2冬小麥生育期的確定

冬小麥播種期與成熟期的確定方法：（1）假定研究區(qū)在未來時段（2021-2050年）保留現(xiàn)有作物種植制度，并以農(nóng)氣站1990-2010年冬小麥實測播種期作為基準時段和未來時段的平均播種期（圖5a）；（2）利用農(nóng)氣站1990-2010年冬小麥實測播種期與成熟期以及同期氣象資料確定各站冬小麥積溫參數(shù)；（3）將平均播種期、積溫參數(shù)，代入式（7）、式（8）分別確定基準時段和未來時段RCP4.5與RCP8.5情景下的冬小麥成熟期（圖5b、c、d）。

以1月1日為1，則研究區(qū)冬小麥的播期日序介于284～310。北部地區(qū)最早播種，東南部地區(qū)最晚，最晚可推遲26d（圖5a）。冬小麥在基準時段的成熟期日序介于155～178。西南部和西北部冬小麥最早成熟，東部沿海地區(qū)最晚成熟，最晚可推遲23d（圖5b）。冬小麥在未來時段RCP4.5情景下的成熟期日序介于153～175，比基準時段成熟期提前。成熟期日序介于166～170的地區(qū)范圍在該情景下大幅收縮，成熟期提前趨勢明顯（圖5c）。RCP8.5情景下的成熟期日序介于153～174，較RCP4.5情景又有小幅提前（圖5d）。較基準時段，冬小麥在未來時段兩種情景下的成熟期最為穩(wěn)定的區(qū)域主要在江蘇西北部、西南部以及沿海地區(qū)。

2.3冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的格局變化

江蘇冬小麥基準時段（1961-1990年）的氣候生產(chǎn)潛力介于10706～14454kg·hm?2。南部地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力最小，北部地區(qū)最大，最大潛力差為3748kg·hm?2（圖6a）。氣候生產(chǎn)潛力≥13501kg·hm?2的地區(qū)主要在徐州西北部和鹽城東南部；氣候生產(chǎn)潛力≤11500kg·hm?2的地區(qū)主要在鹽城西部、揚州南部、泰州東南部、南通北部、南京中部、鎮(zhèn)江、常州、無錫和蘇州大部。未來時段（2021-2050年）RCP4.5情景下的冬小麥氣候生產(chǎn)潛力介于10335～ 14368kg·hm?2，與基準時段相比呈下降趨勢（圖6b）。氣候生產(chǎn)潛力的最高值與最低值較基準時段分別降低86kg·hm?2和371kg·hm?2。氣候生產(chǎn)潛力≥13501kg·hm?2的地區(qū)收縮至徐州西北部，≤11500kg·hm?2的地區(qū)擴大至揚州大部、淮安南部、鹽城北部以及連云港局部地區(qū)。RCP8.5情景下的冬小麥氣候生產(chǎn)潛力介于9991～13708kg·hm?2，下降趨勢更為明顯（圖6c）。氣候生產(chǎn)潛力的最高值與最低值較基準時段分別降低746kg·hm?2和715kg·hm?2，且12501～13500kg·hm?2的地區(qū)范圍明顯縮小。

圖5　基準時段（1961-1990）和未來時段（2021-2050）冬小麥播種期和不同情景下模擬成熟期的分布Fig. 5　Distribution of sowing date and maturity date (M-date) of winter wheat simulated under different scenarios during baseline (1961-1990) and future period (2021-2050)

圖6　基準時段（1961-1990）和未來時段（2021-2050）不同情景下冬小麥氣候生產(chǎn)潛力模擬結(jié)果（kg·hm-2）Fig. 6　Distribution of climatic potential productivity of winter wheat simulated under different scenarios during baseline (1961-1990) and future period (2021-2050) (kg·ha-1)

由圖7a可見，基準時段的氣候生產(chǎn)潛力變異系數(shù)介于7.0%～13.2%。變異系數(shù)≥13.1%的地區(qū)主要在徐州東南部和連云港中西部。這些地區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力相對不穩(wěn)定。其原因可能是該地區(qū)冬春季節(jié)降水資源較不穩(wěn)定[41]。未來時段RCP4.5與RCP8.5兩種情景下的冬小麥氣候生產(chǎn)潛力變異系數(shù)均呈增大趨勢，氣候生產(chǎn)潛力趨于不穩(wěn)定。變異系數(shù)≥13.1%的地區(qū)在RCP4.5情景下向南擴大至宿遷東部、淮安中部和東部、鹽城北部、揚州西南部、南京東部和鎮(zhèn)江西北部；11.1%～13.0%的地區(qū)則分別向南、東、西擴大（圖7b）。RCP8.5情景下，變異系數(shù)≥13.1%和11.1%～13.0%的地區(qū)范圍均有收縮，但在南通西北部地區(qū)形成了新的高值中心（圖7c）。

兩種情景下的變異系數(shù)與基準時段對比得出，可用3類區(qū)域表征該省未來時段冬小麥氣候生產(chǎn)潛力穩(wěn)定性變化形勢：（1）基準時段相對不穩(wěn)定、未來趨于更不穩(wěn)定的區(qū)域，如連云港西北部；（2）基準時段相對穩(wěn)定、未來趨于不穩(wěn)定的區(qū)域，如鹽城東北部、無錫中東部、蘇州東部；（3）基準時段相對不穩(wěn)定、未來趨于穩(wěn)定的區(qū)域，如泰州西北部、揚州東北部。另外，徐州中部、鹽城南部、南通西北部基準時段冬小麥氣候生產(chǎn)潛力相對不穩(wěn)定，至未來時段RCP4.5情景下趨于穩(wěn)定，RCP8.5情景下則趨于更不穩(wěn)定；淮安南部、南京北部基準時段相對不穩(wěn)定，至未來時段RCP4.5情景下趨于更不穩(wěn)定，RCP8.5情景下趨于穩(wěn)定。

圖7　基準時段（1961-1990）和未來時段（2021-2050）不同情景下冬小麥氣候生產(chǎn)潛力模擬結(jié)果的變異系數(shù)（%）Fig. 7　Distribution of coefficient of variation of climatic potential productivity of winter wheat under different scenarios during baseline (1961-1990) and future period (2021-2050) (%)

圖8　未來不同情景下冬小麥氣候生產(chǎn)潛力模擬結(jié)果的年代際變化（kg·hm?2）Fig. 8　Inter-decadal variation of climatic potential productivity of winter wheat simulated under different future scenarios (kg·ha?1)

由圖8a可見，RCP4.5情景下，2021-2030年冬小麥氣候生產(chǎn)潛力介于10419～14439kg·hm?2，西北部地區(qū)氣候潛力較高，西南部和東北部較低。氣候生產(chǎn)潛力≥13501kg·hm?2的地區(qū)主要在徐州西北部、連云港東北部、宿遷西南部和鹽城東南部。2031-2040年冬小麥氣候生產(chǎn)潛力呈減小趨勢，介于9977～14047kg·hm?2（圖8b）。氣候生產(chǎn)潛力≥13501kg·hm?2的地區(qū)收縮至徐州中北部；≤11500kg·hm?2的地區(qū)向北、西、東擴大。2041-2050年氣候生產(chǎn)潛力介于10401～14619kg·hm?2（圖8c）。氣候生產(chǎn)潛力≤11500kg·hm?2的地區(qū)仍然向北、向東南擴大，表明研究區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力進一步減小。RCP8.5情景下3個年代氣候生產(chǎn)潛力較RCP4.5情景呈減小趨勢。氣候生產(chǎn)潛力≥13501kg·hm?2的地區(qū)自2021-2030年開始收縮，至2041-2050年江蘇全省冬小麥氣候生產(chǎn)潛力≤13169kg·hm?2（圖8d、e、f）。

RCP4.5和RCP8.5兩種情景下，2021-2050年冬小麥氣候生產(chǎn)潛力可以保持較高水平的地區(qū)主要在徐州中北部和鹽城東南部。連云港東北部、宿遷西部冬小麥氣候生產(chǎn)潛力也有較高水平。主要是因為冬小麥早播晚熟，加之降水量和輻射量多、蒸散量少。這些地區(qū)有較強的冬小麥生產(chǎn)能力，其用地資源應予以保證。

3　結(jié)論與討論

（1）利用實測資料對區(qū)域氣候模式模擬輸出的格點資料進行訂正是必要的。這對作物生長發(fā)育受氣候變化影響的研究十分重要。本文采用基于均值和方差訂正的模型訂正逐日氣候模擬數(shù)據(jù)是有效的。BCC_CSM1.1驅(qū)動區(qū)域氣候模式RegCM4模擬的江蘇區(qū)域格點資料與實測資料相比，秋冬季氣溫和輻射量偏高、蒸散量偏多和冬春季降水量偏多。模型（4）-模型（6）處理后的秋冬季日平均氣溫、最低氣溫和降水量模擬偏差則明顯減小，春夏季節(jié)的日最高氣溫、降水量、輻射量和蒸散量模擬偏差也得以減小。

（2）與RCP4.5情景相比，RCP8.5情景下2021-2050年江蘇氣溫和蒸散量增加，降水量和輻射量減少。這些差異形成了該區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的不同分布格局。未來時段（2021-2050年），冬小麥成熟期在RCP4.5和RCP8.5情景下分別介于153～175和153～174，且與基準時段（1961-1990年）相比均明顯提前。兩種情景下冬小麥氣候生產(chǎn)潛力分別介于10335～14368kg·hm?2和9991～13708kg·hm?2，較基準時段呈下降趨勢。最高氣候生產(chǎn)潛力較基準時段分別降低86kg·hm?2和746kg·hm?2，最低氣候生產(chǎn)潛力分別降低371kg·hm?2和715kg·hm?2，≥13501kg·hm?2的地區(qū)主要在徐州西北部。兩種情景下的氣候生產(chǎn)潛力變異系數(shù)分別介于7.6%～14.6%和7.5%～13.6%，較基準時段呈增大趨勢，表明江蘇冬小麥氣候生產(chǎn)潛力總體趨于不穩(wěn)定。變異系數(shù)≥13.1%的地區(qū)主要在徐州東南部和連云港中西部，但其范圍在RCP4.5 和RCP8.5情景下均有所擴大。未來時段，徐州中北部、連云港東北部、宿遷西部以及鹽城東南部冬小麥在RCP4.5（中間穩(wěn)定路徑）和RCP4.5（高端路徑）情景下依然可以保持相對較高的生產(chǎn)潛力（≥12501kg·hm?2）。這些地區(qū)的冬小麥種植用地應予以保證。

本文的訂正模型基于模擬值與實測值的傳遞函數(shù)和方差信息，可以訂正模式模擬輸出的逐日資料。訂正的日平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫優(yōu)于RegCM4直接輸出結(jié)果。降水量、輻射量和蒸散量訂正難度較大，但訂正模型處理后的結(jié)果也有較大改善。與以擾動法[42]或變量概率分布[43]為傳遞函數(shù)的訂正方法、以模擬值與實測值之間的線性或指數(shù)關(guān)系[44]為傳遞函數(shù)的訂正方法、百分位統(tǒng)計降尺度方法[4]等相比，該方法可以同時訂正模式模擬結(jié)果的平均值和方差漂移，意義明確、方法簡單且效果明顯。但該方案的不足在于假定模式與實測變量的方差不隨時間變化，并且其訂正效果受限于每一旬內(nèi)模擬序列與觀測序列平均值的關(guān)聯(lián)性。因此，建立以月為時間窗口（不建議以季為時間窗口）確定平均值傳遞函數(shù)，其訂正效果可能更優(yōu)。

預估江蘇冬小麥在未來情景下的氣候生產(chǎn)潛力可以幫助制定未來氣候變化的應對措施?；鶞蕰r段作為歷史參照，期間的氣候生產(chǎn)潛力估算結(jié)果準確性尤為重要。與趙俊芳等[25]估算的江蘇中北部地區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力（6001～11000kg·hm?2）相比，本文估算的氣候生產(chǎn)潛力偏高。但其最低值（10706kg·hm?2）與許艷等[45]估算的江蘇沿海地區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力最低值（10954kg·hm?2）相當，最高值（14454kg·hm?2）則與田展等[1]估算的江蘇區(qū)域小麥氣候生產(chǎn)潛力最高值（13089kg·hm?2）接近。目前關(guān)于未來氣候變化背景下江蘇冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的研究報道很少。趙俊芳等[25]關(guān)于黃淮海地區(qū)的研究包括了江蘇中北部地區(qū)。該地區(qū)冬小麥在B2情景下2021-2050年氣候生產(chǎn)潛力較1961-1990年總體呈增加趨勢，與本文估算結(jié)果相反。其原因可能是氣候情景、氣候模式以及模擬數(shù)據(jù)訂正方法的差異。

本文估算結(jié)果的不確定性主要源自：（1）氣候變化情景的不確定性。未來社會經(jīng)濟、環(huán)境變化、土地利用變化和技術(shù)進步等非氣候情景還不能準確描述。而在目前科技水平下，氣候系統(tǒng)對溫室氣體濃度升高的反應還不能厘清，并且天氣系統(tǒng)自身也高度復雜可變。（2）氣候生產(chǎn)潛力模型的不確定性。大氣、作物與土壤間的物質(zhì)能量交換呈高度非線性，并且氣候多因子對作物產(chǎn)量形成的影響并非相互獨立。氣象資料與模型參數(shù)的獲得又受實際觀測條件限制。應用本文訂正方法在一定程度上降低了源自前者的不確定性水平，并且相對江蘇經(jīng)濟和社會發(fā)展水平，RCP4.5情景采納新能源等技術(shù)應用以限制溫室氣體排放，較符合該省未來發(fā)展形勢。而豐富的氣象資料與合適的模型參數(shù)則降低了來自后者的不確定性水平。

江蘇耕地資源緊張，保持高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)對該省的冬小麥生產(chǎn)十分重要。但是未來氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響研究，如作物氣候生產(chǎn)潛力[46]、適宜度區(qū)劃[47]等，還缺少穩(wěn)定性評估。本文關(guān)注了冬小麥氣候生產(chǎn)潛力在未來時段穩(wěn)定性變化，特別指出氣候生產(chǎn)潛力趨于不穩(wěn)定的生產(chǎn)區(qū)域。這對細化該省未來氣候變化應對措施有較好參考。根據(jù)目前研究結(jié)果，建議江蘇在保證冬小麥種植用地前提下，同時考慮如下措施保障冬小麥生產(chǎn)：（1）適當推遲播種期，防止冬小麥因冬季氣溫升高而過快生長；（2）趁墑及時播種，避免降水量波動帶來的不利影響；（3）充分利用該省較完善的灌溉設施，合理安排灌溉。

本文給出了一種訂正逐日氣候模擬數(shù)據(jù)的方法，并預估了未來氣候變化情景下江蘇冬小麥生產(chǎn)力。但如何選擇適合研究區(qū)的未來氣候變化情景、合理的氣候模型、恰當?shù)挠喺椒?，尤其是如何定量評估不確定性，均有待深入研究。

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Application of Bias Correction Method for Simulated Climate Data in Projection of Crop Climatic Potential Productivity
——A Case Study of Winter Wheat in Jiangsu

TAO Su-lin1, SHEN Shuang-he1, LI Yu-hong2, GAO Ping3
(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology/School of Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China; 2. Liaoning Institute of Meteorological Sciences, Shenyang 110166; 3.Meteorological Service Center for Jiangsu Province, Nanjing 210008)

Abstract：A bias correction model for simulated climate data was constructed. The nonlinear transfer function between simulations and observations and the parameters for variation correction were determined based on historical simulations outputting from a regional climate model RegCM4 coupled with a global model BCC_CSM1.1 (Beijing Climate Center Climate System Model version 1.1) and the observations during baseline period from 1961-1990. The effectiveness of bias correction model was verified using simulated climate data and observed dataduring validation period from 1991-2005. This model was then used to correct climate data under RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios during future period from 2021-2050. Meanwhile, the spatial patterns of winter wheat climatic potential productivity of Jiangsu were projected via productivity decay method under future scenario climates. The results indicated that it was effective to apply bias correction method for simulated climate data in projection of crop climatic potential productivity. The bias correction model with mean value and variation information was an excellent way of correcting simulated climate data at daily scale in Jiangsu. The bias of simulated temperature, radiation, evapotranspiration in autumn and winter as well as precipitation in winter and spring was reduced obviously after correction. Then, on the basis of bias correction, the maturity date of winter wheat in Jiangsu was projected between 153-175 and 153-174 respectively under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, and would advance obviously compared with baseline. The estimated climatic potential productivity of winter wheat was projected between 10335-14368kg·ha?1and 9991-13708kg·ha?1respectively, and would tend to be lower than that during baseline period. Accordingly, the coefficient of variation of climatic potential productivity was projected between 7.6%-14.6% and 7.5%-13.6% respectively, and would increase compared with baseline, which indicated a tendency towards unstable for climatic potential productivity of winter wheat in Jiangsu. Moreover, during future period, the climatic potential productivity of winter wheat would remain relatively high (≥12501kg·ha?1) in central and northern Xuzhou, northeastern Lianyungang, western Suqian and southeastern Yancheng under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. Thus, the cultivated land for winter wheat in these regions should be guaranteed by the government of Jiangsu. Our results suggested a consideration of bias correction for simulated climate data using observations of study region before estimating crop climatic potential productivity, in order to enhance the credibility of the projections.

Key words：Statistical downscaling; Data correction; RCP4.5 and RCP8.5 scenarios; Climatic potential productivity

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.02.007

* 收稿日期：2015-06-25**通訊作者。E-mail: yqzhr@nuist.edu.cn

基金項目：公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201506018；GYHY201306046）；中國氣象局氣候變化專項（CCSF201318）；

作者簡介：陶蘇林（1986-），博士生，研究方向為應用氣象與數(shù)值計算方法。E-mail: sulin.tao@outlook.com