焉耆盆地冬小麥對降水與氣溫變化的響應(yīng)研究

廉　娟

(新疆塔里木河流域管理局信息中心，新疆 庫爾勒 841000)

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焉耆盆地冬小麥對降水與氣溫變化的響應(yīng)研究

廉娟

(新疆塔里木河流域管理局信息中心，新疆 庫爾勒 841000)

研究作物產(chǎn)量對氣候變化的響應(yīng)，對于指導(dǎo)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，保障糧食安全具有重要作用。該文結(jié)合大田試驗(yàn)與APSIM模型，在驗(yàn)證研究區(qū)冬小麥產(chǎn)量可靠性的基礎(chǔ)上，分析降水和氣溫變化梯度組合情景下作物產(chǎn)量變化。結(jié)果表明：APSIM模型對冬小麥產(chǎn)量和生物量的模擬精度較高，決定系數(shù)R2為0.913，模型有效系數(shù)為0.874。冬小麥在氣溫升高、降水減少的情景下減產(chǎn)，減產(chǎn)幅度為31.3%；冬小麥在氣溫降低、降水量增加時(shí)增產(chǎn)，增產(chǎn)幅度為25.6%。研究結(jié)果對焉耆盆地冬小麥生產(chǎn)走勢，制訂農(nóng)業(yè)布局、管理措施等具有一定意義。

冬小麥；降水；溫度；APSIM；焉耆盆地

氣候變化引起的氣溫與降水格局的轉(zhuǎn)變必將對農(nóng)作物的生產(chǎn)產(chǎn)生重要影響[1]。對于內(nèi)陸干旱區(qū)來說，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣溫和降水的依賴程度更大[2]，探討氣溫和降水變化條件下作物產(chǎn)量的變化趨勢，對于指導(dǎo)內(nèi)陸干旱區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，保障區(qū)域糧食穩(wěn)產(chǎn)具有一定參考價(jià)值。

以往有關(guān)作物生產(chǎn)和氣象條件之間關(guān)系的研究大都基于田間試驗(yàn)方法，這種方法雖然取得的數(shù)據(jù)精確、結(jié)論可靠，但是試驗(yàn)周期長、成本高，結(jié)果的通用性差。作物生長模型通過綜合氣候條件、土壤狀況及農(nóng)田管理措施來預(yù)測作物產(chǎn)量，能分析產(chǎn)量和各因素之間的關(guān)系，可為農(nóng)民和決策者提供技術(shù)指導(dǎo)和決策依據(jù)[3]。因此，本研究采用大田試驗(yàn)與數(shù)值模擬相結(jié)合的方法研究作物產(chǎn)量對降水和氣溫變化的響應(yīng)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模擬模型(Agricultural Production Systems Simulator，APSIM)是澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織于1990s研發(fā)的用于模擬農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)生物物理過程的機(jī)理模型[4，5]，已在世界范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用于評價(jià)氣候變化對農(nóng)作物生產(chǎn)的影響及指導(dǎo)農(nóng)田灌溉、施肥及耕作等管理實(shí)踐。為探討新疆焉耆盆地冬小麥產(chǎn)量對氣溫和降水變化的響應(yīng)，本研究首先利用大田試驗(yàn)數(shù)據(jù)對APSIM模型進(jìn)行驗(yàn)證，然后設(shè)定不同的降水與氣溫情景，模擬氣候變化對冬小麥生產(chǎn)的影響，擬為作物產(chǎn)量對氣溫、降水變化的響應(yīng)提供參考，為實(shí)現(xiàn)焉耆盆地農(nóng)業(yè)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供理論參考。

1　材料與方法

1.1研究區(qū)概況

試驗(yàn)于2011～2013年在焉耆盆地開展。該區(qū)屬于溫帶大陸性荒漠氣候，多年平均降水量為76 mm，且多集中于7～9月，年均蒸發(fā)為1 607 mm，年均氣溫7.4℃，日照時(shí)數(shù)在2 800～3 100 h之間，無霜期190～210 d。試驗(yàn)地土壤為壤土，有機(jī)質(zhì)1.2 g/kg，全氮0.3 g/kg，pH值8.1，地下水埋深3～5 m。

1.2APSIM模型參數(shù)校準(zhǔn)及驗(yàn)證方法

APSIM模型所需參數(shù)包括氣象、土壤、作物生長參數(shù)、管理參數(shù)等。需要確定水分運(yùn)動的參數(shù)有飽和含水量、田間持水量和凋萎含水量。作物生長參數(shù)包括有效積溫、春化作用系數(shù)、光周期系數(shù)、最大植株高度及最大潛在收獲指數(shù)等。模擬所用氣象參數(shù)，包括日最高和最低氣溫(℃)、降雨(mm)及太陽輻射(MJ/m2)。

模型的有效性驗(yàn)證使用實(shí)測值和模擬值回歸關(guān)系的決定系數(shù)R2、歸一化均方根誤差(normalized root mean squared error，NRMSE)及模型有效系數(shù)(model efficiency，ME)。

1.3情景設(shè)計(jì)

根據(jù)15次IPCC報(bào)告，至本世紀(jì)末(2081～2100年)，在極端情況下，西北地區(qū)氣溫的變化可達(dá)1.5℃～2℃，降水變化可達(dá)10%～20%。本研究將降水變化10%為步長設(shè)5個(gè)降水梯度，氣溫變化設(shè)立5個(gè)氣溫梯度。各降水梯度分別為降水量降低20%(P1)、降低10%(P2)、不變(P3)、升高10%(P4)與升高20%(P5)；各氣溫梯度分別為降低1.5℃(T1)、降低1℃(T2)、不變(T3)與升高1℃(T4)、升高1.5℃(T5)，兩因素組合共計(jì)25個(gè)情景，其中P3T3為對照CK情景，即歷史氣候條件。

2　結(jié)果與分析

2.1模型驗(yàn)證

運(yùn)用APSIM模型模擬2011～2013年冬小麥產(chǎn)量和生物量，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行模型有效性檢驗(yàn)。冬小麥產(chǎn)量模擬值與實(shí)測值之間線性回歸關(guān)系的決定系數(shù)R2為0.913，NRMSE為13.47%，ME為0.874；生物量模擬值與實(shí)測值之間的R2為0.827，NRMSE為17.81%，ME為0.783。擬合方程的回歸線斜率均小于1，模型有高估低值的趨勢，冬小麥產(chǎn)量和生物量擬合方程分別見式(1)與式(2)。

Y=0.963x+297.4R2=0.913

(1)

Y=0.816x+943.7R2=0.827

(2)

式中：Y分別為冬小麥產(chǎn)量與生物量實(shí)測值；x分別為冬小麥產(chǎn)量與生物量模擬值。

2.2冬小麥各情景的模擬產(chǎn)量波動范圍比較

圖1為冬小麥在各情景下的產(chǎn)量范圍和100%、75%、50%、25%、0概率下的產(chǎn)量。

圖1　冬小麥產(chǎn)量的不同概率堆積圖

由圖1可知，冬小麥各情景產(chǎn)量最高點(diǎn)隨降水梯度上升而上升，隨氣溫梯度上升而下降。冬小麥于各情景下100%(情景產(chǎn)量最低點(diǎn))、75%、50%、25%概率下的產(chǎn)量點(diǎn)趨勢與最高點(diǎn)基本一致，但在P3～P5梯度時(shí)，雖然最高點(diǎn)隨氣溫梯度下降，最低點(diǎn)卻有隨氣溫梯度上升而提高的趨勢。因此，降水與氣溫的整體上升均會對冬小麥的產(chǎn)量波動范圍產(chǎn)生減小趨勢。

2.3氣溫與降水變化情景下冬小麥模擬產(chǎn)量變化

圖2顯示了其他設(shè)定情景與P3T3相比作物產(chǎn)量的變化率，從該圖可看出，在研究區(qū)降水對產(chǎn)量的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于氣溫，所以不論氣溫升高或者降低，降水增多都使作物的產(chǎn)量增大。降水減少和氣溫升高對冬小麥產(chǎn)量形成的負(fù)效應(yīng)最為顯著。圖中冬小麥產(chǎn)量變化率與氣溫及降水梯度之間接近曲面關(guān)系，故用二元二次方程擬合它們之間的關(guān)系。

Yw=1.62Pr-2.24T-0.012Pr2+0.27T2+0.443R2=0.905

(3)

式中：Yw為冬小麥相對于P3T3的產(chǎn)量變化率，%；Pr為降水梯度(-20%～20%)，T為溫度梯度(-1.5℃～1.5℃)。擬合結(jié)果的決定系數(shù)為0.905，說明二元二次方程可較好地描述冬小麥產(chǎn)量變化率與氣溫及降水梯度之間的關(guān)系。由于方程中Pr的系數(shù)為1.55，因此降水增加對作物的產(chǎn)量產(chǎn)生正效應(yīng)。

圖2　各情景與P3T3相比的產(chǎn)量變動

為研究冬小麥產(chǎn)量變化率與降水或氣溫之間的關(guān)系，假定一個(gè)因素不變，擬合產(chǎn)量變化與另一因素之間的線性關(guān)系。當(dāng)氣溫一定時(shí)，冬小麥產(chǎn)量變化率隨降水的增加而增大，斜率為12.6，說明冬小麥產(chǎn)量大體隨降水梯度的上升而增加。當(dāng)降水一定時(shí)，斜率隨溫度梯度升高，由-1.26降至-2.37，說明冬小麥產(chǎn)量大體隨氣溫梯度的上升而減少。總體來說，降水是影響作物產(chǎn)量的主要因素。

3　討論

為分析降水和氣溫變化對焉耆盆地冬小麥產(chǎn)量的協(xié)同作用，利用研究區(qū)域氣候資料，結(jié)合大田試驗(yàn)數(shù)據(jù)，在APSIM模型已有的冬小麥模塊基礎(chǔ)上對模型有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文中模型用APSIM模型模擬的冬小麥產(chǎn)量與實(shí)測值的NRMSE為13.47%，ME為0.874，說明模型在研究區(qū)的適用性較好。

在焉耆盆地，降水是產(chǎn)量變動的主要因素。干旱地區(qū)，一般降水難以滿足作物生育期的需水量，所以研究結(jié)果顯示冬小麥的產(chǎn)量隨著降水量的增加而增加。Masikati等[6]基于APSIM研究作物的生產(chǎn)潛力和水分生產(chǎn)率時(shí)表明，生長季降水與小麥產(chǎn)量顯著相關(guān)，降水減少使得小麥的產(chǎn)量顯著降低，氣溫升高對產(chǎn)量產(chǎn)生的效應(yīng)較降水帶來的效應(yīng)弱，這與本文研究結(jié)果相一致。所以，未來氣候干旱化勢必會對研究區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重的影響。

研究區(qū)降水對冬小麥產(chǎn)量的影響要大于氣溫，所以不論氣溫升高或者降低，降水增多都使作物的產(chǎn)量增大。降水減少和氣溫升高對冬小麥產(chǎn)量形成的負(fù)效應(yīng)最為顯著?？傮w來說，當(dāng)氣候條件劇變，特別是氣溫升高的同時(shí)降水減少時(shí)，有必要根據(jù)具體情況改變冬小麥的播種面積和播種時(shí)間，規(guī)避高溫脅迫、充分利用降水以減少生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)加強(qiáng)其他田間管理措施。本研究未考慮太陽輻射和CO2濃度的變化對冬小麥的影響，太陽輻射、CO2濃度、降水和氣溫的變化對焉耆盆地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合效應(yīng)仍需進(jìn)一步研究。

4　結(jié)語

(1)APSIM模型對冬小麥產(chǎn)量模擬值的決定系數(shù)R2為0.913，NRMSE為13.47%，ME為0.874。擬合方程的回歸線斜率小于1，模型雖然有高估低值的趨勢，但模型總體適用性較好。

(2)在焉耆盆地，研究設(shè)定的氣溫與降水變化范圍內(nèi)，冬小麥產(chǎn)量受降水影響較氣溫更大，且為正效應(yīng)。冬小麥因氣溫降低而提高產(chǎn)量，氣溫對產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)。采用加強(qiáng)作物管理等措施可于一定程度規(guī)避氣候變化引起的高溫和水分脅迫導(dǎo)致的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

[1]秦大河.氣候變化與干旱[J].科技導(dǎo)報(bào).2009,27(11):3.

[2]Chen C,Wang E L,Yu Q.Quantifying the effects of climate trends in the past 43 years(1961-2003) on crop growth and water demand in North China Plain[J].Climatic Change,2010,100(3/4):559-578.

[3]雷廷武,邵明安.我國干旱半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略探討[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào).1999，15(4)：1-5.

[4]羅毅,郭偉.作物模型研究與應(yīng)用中存在的問題[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào).2008,24(5)：307-312.

[5]李廣,李玥,黃高寶.基于APSIM 模型旱地春小麥產(chǎn)量對溫度和CO2濃度升高的響應(yīng)[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào).2012,20(8):1088-1095.

[6]Masikati P,Manschadi A,Rooyen A.Maize-mucuna rotation:An alternative technology to improve water productivity in smallholder farming systems[J].Agricultural Systems,2014,123:62-70.

2016-05-03

廉娟(1982-)，女，河北玉田人，工程師，主要從事水利信息化建設(shè)管理工作。

P332.1

A

1004-1184(2016)05-0210-02