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    基于DSSAT模型模擬的氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力影響研究

    2020-04-17 11:40:18譚紅呂新張澤印彩霞馬露露蘇維
    棉花學報 2020年2期
    關鍵詞:生產(chǎn)潛力石河子實測值

    譚紅,呂新,張澤,印彩霞,馬露露,蘇維

    (1.石河子大學生命科學學院,新疆石河子832003;2.石河子大學農(nóng)學院,新疆石河子832003;3.新疆生產(chǎn)建設兵團綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點實驗室,新疆石河子832003)

    以全球變暖為主要特征的氣候變化已經(jīng)成為社會各界學者共同關注的問題,政府間氣候變化專門委員會在第五次評估報告中提出,氣候系統(tǒng)變暖是毋庸置疑的[1]。棉花是新疆的優(yōu)勢作物,也是我國纖維類制品的主要材料[2],氣候變化對棉花的種植結構、生育期、品質和產(chǎn)量等均有重要影響[3-4]。 近年來,國內(nèi)外學者關于氣候變化對作物生產(chǎn)潛力影響的研究做了很多工作。 Sinnarong 等[5]運用計量經(jīng)濟學估算了氣候變化對泰國稻米生產(chǎn)的潛在影響;徐文修等[6]通過生態(tài)區(qū)域法研究北疆棉花生產(chǎn)力及光溫生產(chǎn)潛力;Kritika Kothari 等[7]采用 CERES-Wheat 模型評估得克薩斯州高平原小麥對氣候變化的潛在適應策略;趙放等[8]分析了氣候變化對黑龍江省玉米的氣候生產(chǎn)潛力的影響。 因此,進行氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力影響的研究,最大限度地發(fā)揮當?shù)貧夂蛸Y源優(yōu)勢,挖掘棉花生產(chǎn)潛力,對棉花產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

    農(nóng)業(yè)技術轉移決策支持系統(tǒng) (Decision support system for agrotechnology transfer,DSSAT)是目前世界上使用最廣泛的作物模型之一[9],可用來研究適應性對策[10]、耕作方式[11]、氣候變化[12]、氮肥[13]和水分[14]等。 在評價氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響方面,前人主要與區(qū)域氣候模型結合分析未來氣候變化對作物的響應,且多數(shù)集中研究糧食作物,而利用歷史氣象數(shù)據(jù)分析氣候變化對棉花各生育時期生產(chǎn)潛力影響的尚不多見。 本研究以新疆石河子市為研究區(qū)域, 評價DSSAT V 4.7 中CROPGRO- Cotton 模型在本地區(qū)的適用性,模擬棉花生產(chǎn)潛力并分析氣候變化對其影響,為利用模型優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況和試驗設計

    1.1.1研究區(qū)域概況。 田間試驗位于新疆維吾爾自治區(qū)石河子市(44°18′52″N 、85°58′50″E)。 該區(qū)屬于溫帶大陸性干旱氣候,海拔442.9 m,多年平均氣溫7.7 ℃,7 月年平均最高氣溫為32.7 ℃,1 月年平均最低氣溫為-20.3 ℃, 年平均降水量199.7 mm, 年日照時間 2 800~3 000 h, 無霜期180 d 左右。 試驗地土壤類型為灰漠土,土壤質地為壤土。

    1.1.2 試驗設計。 本試驗種植的棉花品種為“新陸早 45 號”。 播種時間分別為 2015 年 4 月 11日、 2016 年 4 月 11 日、2017 年 4 月 15 日, 試驗地小區(qū)面積為 25 m2(10 m×2.5 m), 3 次重復,隨機區(qū)組排列,并在小區(qū)間設有隔離帶。 采用膜下滴灌的方式,每個小區(qū)一膜六行,行距66 cm+10 cm,株距 10 cm,種植密度為 19 萬株·hm-2,收獲時間為10 月上旬。

    本試驗共有5 個氮肥(N)處理,分別為:N0(不施氮)、N1 (120 kg·hm-2)、N2 (240 kg·hm-2)、N3 (360 kg·hm-2) 和 N4 (480 kg·hm-2)。 每個處理所需的氮肥均以30%作為基肥,其余的70%在棉花生育期隨水施入。 磷肥(P2O5)和鉀肥(K2O)各 150 kg·hm-2播前全部基施。 灌溉定額為當?shù)氐喂嗝尢镆话愎喔攘?,其他田間管理措施均按高產(chǎn)栽培要求進行。

    1.1.3指標測定及田間取樣。生育期的確定采用田間觀測方式, 當一半的植株達到某一生育階段,即可認為達到該生育期。 各生育期田間取樣是每個小區(qū)隨機選取3 株植株,按葉和其他部位分樣,采用葉面積儀獲取植株葉片總面積,用于計算葉面積指數(shù)。 待棉花成熟后,均勻分布隨機選取1 m 行長樣方,調(diào)查棉花的株數(shù)、鈴數(shù),采摘吐絮棉鈴晾干后稱重,用于棉花單產(chǎn)的計算。

    1.2 模型數(shù)據(jù)庫的建立

    1.2.1氣象數(shù)據(jù)(Weather Data)。 氣象數(shù)據(jù)來自石河子氣象局,包括1967 年至2017 年日照時間(h)、最高氣溫(℃)、最低氣溫(℃)、降水量(mm)逐日數(shù)據(jù)。 利用日照時間(h)估算太陽輻射能,參考“Angstyon(埃斯屈朗)經(jīng)驗公式”進行估算[15],公式如下:

    式中:Rs為太陽總輻射 (MJ·m-2);Rmax為天文輻射(MJ·m-2);n為逐日日照時間(h);N為逐日可照時間,即最大時長(h);as、bs為經(jīng)驗系數(shù),與當?shù)氐拇髿赓|量有關系,根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(Food and Agriculture Organization, FAO)推薦,選擇as=0.25,bs=0.5。

    1.2.2土壤數(shù)據(jù) (Sbuild)。土壤數(shù)據(jù)主要來自2015 年至2017 年田間試驗的實測數(shù)據(jù)。 每年的土壤參數(shù)均是試驗前測定,將0~100 cm 土壤剖面分為5 層,并測定每層土壤的pH、容重、有機質、全氮等,其他值默認系統(tǒng)計算。

    1.2.3品種遺傳參數(shù)(Generalized likelihood uncertainty estimation, GLUE)。CROPGRO-Cotton模型所需要的遺傳系數(shù)如表1, 采用DSSAT 4.7的GLUE 參數(shù)調(diào)試程序和“試錯法”[16],對棉花作物品種“新陸早45 號”進行參數(shù)校準,先用2015 年棉花田間試驗數(shù)據(jù)進行參數(shù)調(diào)試,再用2016 和2017 年田間數(shù)據(jù)進行驗證。 主要以棉花播種至出苗時期、花鈴期、吐絮期、葉面積指數(shù)以及最終收獲產(chǎn)量作為指標進行參數(shù)調(diào)試和驗證。

    表1 CROPGRO-Cotton 模型所用遺傳系數(shù)的定義Table 1 Definition of the genetic coefficient used in the CROPGRO-Cotton model

    1.2.4作物管理數(shù)據(jù)(XBuild)。管理參數(shù)來源于棉花田間試驗,包括播種日期、種植密度、施肥日期、灌溉日期、施肥量和灌溉量等。 棉花光溫生產(chǎn)潛力用DSSAT 模型模擬獲得; 作物實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自1967 年至2017 年《新疆生產(chǎn)建設兵團統(tǒng)計年鑒》。棉花生育時期數(shù)據(jù)通過2015 年至2017年田間觀測數(shù)據(jù)的平均值獲得。

    1.3 模型評價指標

    選用歸一化的均方根誤差 (The normalized root mean square error,n-RMSE)來度量模擬值與實測值的相對差異程度,并用一致性指數(shù)(Index of agreement,D)檢驗模擬值和實測值的吻合度[17],公式見(2)和(3)。

    式中,Si為模擬值,Ri為實測值,為實測平均值,n為模擬值的樣本數(shù)。n-RMSE越小,說明模擬值與實測值越可靠;D 值越接近1,說明模擬值和實測值一致性越好,否則相反。

    2 結果與分析

    2.1 棉花品種參數(shù)的校正與模型驗證

    采用2015 年數(shù)據(jù)進行了參數(shù)校正, 每個處理的模擬值與實測值之間的歸一化的均方根誤差均小于10%,調(diào)試后棉花品種參數(shù)見表2。

    用2016 年和2017 年數(shù)據(jù)驗證模型,得出棉花“新陸早45 號”播種- 出苗時期、花鈴期、吐絮期、 葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的n-RMSE分別為8.16%、3.5%、1.46%、8.78%和 8.94%,D分別為0.952、0.936、0.989、0.992 和 0.965(圖 1),表明棉花生育期、葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的模擬值與實測值具有較好的一致性,品種參數(shù)可以較準確地反映棉花品種的主要遺傳特性,可用于石河子地區(qū)棉花的模擬研究。

    表2 調(diào)試后的棉花品種參數(shù)Table 2 Cotton variety parameters after commissioning

    圖1 產(chǎn)量和葉面積指數(shù)的模擬值與實測值擬合結果Fig.1 Fitting results of simulated and measured values of yield and leaf area index

    2.2 棉花生育階段氣象因子的變化趨勢

    從1967 年至2017 年石河子地區(qū)棉花生育階段氣象因子發(fā)生了明顯變化(表3,圖2),生育期的平均氣溫和太陽總輻射顯著升高,降水量變化不顯著, 并且不同生育階段氣候變化趨勢有所差異。播種- 出苗時期平均最低氣溫呈極顯著上升趨勢,增幅為0.064 ℃,太陽總輻射呈顯著上升趨勢,且比其他氣象因子增幅大;苗期、蕾期和花鈴期平均最低氣溫和太陽總輻射呈極顯著上升趨勢, 而降水量和平均最高氣溫呈不顯著上升趨勢;吐絮期除了降水量呈不顯著,其余氣象因子都呈顯著上升趨勢。 整體來說,生育階段平均最低氣溫的上升幅度大于平均最高氣溫的上升幅度,太陽總輻射也明顯增多,氣候逐漸變暖。

    表3 1967 年至2017 年棉花各生育階段平均氣溫、降水量和太陽總輻射的氣候傾向率Table 2 Climate tendency rate of average temperature, rainfall and total solar radiation in different growth stages of cotton from 1967 to 2017

    圖2 1967-2017 年石河子地區(qū)棉花生育階段不同氣象因子的逐年變化特征Fig.2 Year by year change characteristics of different meteorological factors in growth stage of cotton in Shihezi from 1967 to 2017

    2.3 棉花產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力的時間變化特征

    利用CROPGRO-Cotton 模型模擬石河子地區(qū)棉花光溫生產(chǎn)潛力(圖3)。近51 年來棉花實際產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力呈極顯著增長趨勢,平均每年增長 108.33 kg·hm-2、49.86 kg·hm-2,變化趨勢有明顯波動。 棉花實際產(chǎn)量平均值為1 262.77 kg·hm-2,但年際增長顯著,尤其是從 2001 年之后,實際產(chǎn)量穩(wěn)步增加,其中2008 年至2017 年比 2007 年至 1998 年顯著增長 671.5 kg·hm-2;光溫生產(chǎn)潛力平均值為 4 585.73 kg·hm-2, 在 2003年達到高產(chǎn) 6 000 kg·hm-2以上, 并且光溫生產(chǎn)潛力的平均值是實際產(chǎn)量的3.6 倍。此外,棉花產(chǎn)量主要是由自然因素和人為因素決定,在相同的氣候條件下,隨著年份的推移棉花實際產(chǎn)量與光溫生產(chǎn)潛力的差距逐漸縮短,說明耕作栽培技術和水肥管理技術在不斷的提升。

    圖3 石河子地區(qū)棉花光溫生產(chǎn)潛力和實際產(chǎn)量Fig.3 Light and temperature production potential and actual yield of cotton in Shihezi

    2.4 氣象因子對棉花光溫生產(chǎn)潛力的影響

    石河子地區(qū)棉花生育階段為當年4 月—10月,棉花光溫生產(chǎn)潛力與月平均最低氣溫和月太陽總輻射呈極顯著正相關,但與大多月降水量和部分月平均最高氣溫相關性不顯著。 月降水量與棉花光溫生產(chǎn)潛力相關系數(shù)在8 月為顯著正相關,其余月份相關性不顯著;月平均最高氣溫與棉花光溫生產(chǎn)潛力相關系數(shù)除了在5 月、7 月和8 月呈不顯著正相關, 其余月份均呈顯著或極顯著正相關;月平均最低氣溫與棉花光溫生產(chǎn)潛力的最大相關系數(shù)為0.68;月太陽總輻射與棉花光溫生產(chǎn)潛力的相關系數(shù)變化幅度為0.431~0.556(表4)。 說明光熱的增加對棉花產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力有促進作用, 石河子地區(qū)近51 年來影響棉花光溫生產(chǎn)潛力的氣象因子以氣溫和太陽總輻射為主要影響因素,降水量為次要因素。

    3 討論

    3.1 DSSAT模型在石河子地區(qū)的適用性

    本研究的模型模擬結果能夠較客觀地反映氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力的影響,但還是存在一些問題需要探討。

    一方面在未來研究DSSAT 模型時應盡量搜集更多的氣象因子、 土壤組成和田間管理數(shù)據(jù),減少默認值的輸入,使模型的模擬結果更加精準[18]。 或者擴大研究區(qū)域,使模型更具有代表性,能夠廣泛應用。

    另一方面未考慮極端氣候和病蟲害事件,在1981 年至2008 年期間發(fā)生氣象災害的次數(shù)明顯上升[19],在2015 年新疆棉花蟲害發(fā)生面積占總播種面積的29.7%[20], 對棉花產(chǎn)量造成不可忽略的影響,所以氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力的影響還需要進一步研究。

    表4 棉花光溫生產(chǎn)潛力與氣象因子相關性分析Table 4 Correlation analysis of cotton light and temperature production potential and meteorological factors

    3.2 棉花生產(chǎn)潛力的估算

    利用不同的作物生產(chǎn)潛力估算方法計算出來的數(shù)值有所差異, 本研究運用DSSAT 模型估算的棉花光溫生產(chǎn)潛力比農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃法[21-22]估算的數(shù)值低, 因為DSSAT 模型不僅僅是自然資源的生產(chǎn)潛力,還考慮作物自身的發(fā)育過程[23]。另外,石河子為干旱半干旱地區(qū),只靠自然條件下的降水無法滿足棉花正常生長需求,必須進行適量的灌溉,因此降水量的稀少導致模型對棉花氣候生產(chǎn)潛力的模擬結果不理想。

    4 結論

    經(jīng)過品種參數(shù)的調(diào)試校正,DSSAT 模型的模擬值與田間試驗的實測值吻合度較高,表明能夠用于石河子地區(qū)棉花的模擬研究。 近51 年來石河子地區(qū)棉花生育期的平均氣溫和太陽總輻射呈顯著上升趨勢,降水量呈不顯著變化,棉花的實際產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力呈極顯著上升趨勢,平均生產(chǎn)潛力是實際產(chǎn)量的3.6 倍, 說明棉花產(chǎn)量存在很大的上升空間。 氣象因子變化對棉花光溫生產(chǎn)潛力的影響以氣溫和太陽總輻射為主要影響因素,降水量為次要因素。 表明光熱資源的增加有利于棉花產(chǎn)量的提高。

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