氣候變化對(duì)四川盆地主要糧食作物生產(chǎn)潛力的影響*

龐艷梅, 陳 超,2**, 徐富賢, 郭曉藝

氣候變化對(duì)四川盆地主要糧食作物生產(chǎn)潛力的影響*

龐艷梅1, 陳 超1,2**, 徐富賢3, 郭曉藝3

(1. 中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 成都 610072; 2. 南方丘區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 成都 610066; 3. 四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院水稻高粱研究所 德陽(yáng) 618000)

基于四川盆地1961—2018年63個(gè)氣象臺(tái)站的逐日氣象資料和1981—2018年46個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站的主要糧食作物(水稻、玉米和冬小麥)生育期資料, 利用逐級(jí)訂正的方法計(jì)算作物氣候生產(chǎn)潛力, 分析太陽(yáng)輻射、氣溫、降水及氣候變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響, 研究旨在為提高區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力并保障農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果顯示: 1961—2018年四川盆地作物多年平均氣候生產(chǎn)潛力的分布為水稻由西向東遞增, 玉米在盆地北部和西南偏高、其他地區(qū)偏低, 冬小麥南北高、中部低。輻射量減小對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響為負(fù)效應(yīng); 平均氣溫升高對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響為正效應(yīng); 降水量變化是作物氣候生產(chǎn)潛力變化出現(xiàn)空間差異的主要原因, 降水量增加對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響為正效應(yīng), 而降水量減少為負(fù)效應(yīng)。氣候變化對(duì)水稻氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地西南部和北部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余地區(qū)為負(fù)效應(yīng); 氣候變化對(duì)玉米氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地南部和東部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余地區(qū)為負(fù)效應(yīng); 氣候變化對(duì)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地東北部的部分地區(qū)為負(fù)效應(yīng), 其余大部地區(qū)為正效應(yīng)?？傮w來(lái)看, 氣候變化對(duì)四川盆地冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響最大, 為9.9 kg?hm?2?a?1, 而對(duì)玉米和水稻的影響分別為?1.4 kg?hm?2?a?1和0.5 kg?hm?2?a?1。為了適應(yīng)氣候變化, 四川盆地應(yīng)選育光合效率高和抗旱性強(qiáng)的作物品種, 并加強(qiáng)農(nóng)田管理, 以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平并保障糧食安全。

氣候變化; 主要糧食作物; 氣候生產(chǎn)潛力; 四川盆地

以氣候變暖為標(biāo)志的全球環(huán)境變化已發(fā)生, 并將持續(xù)到可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)。政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第5次評(píng)估報(bào)告中提出, 氣候變化比原先人類的認(rèn)識(shí)更為嚴(yán)重, 在過(guò)去的30年間, 每10年的地表溫度高于有記錄以來(lái)的任意10年, 并且在2000年以后的10多年來(lái)氣溫最高[1]。農(nóng)業(yè)是受氣候變化影響最直接的產(chǎn)業(yè)之一, 溫度、降水和輻射等氣候因子的變化深刻影響了作物生產(chǎn)與糧食安全[2]。農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力是評(píng)價(jià)糧食綜合生產(chǎn)能力的重要指標(biāo)之一, 也是評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)氣候資源優(yōu)劣的判據(jù)之一, 它的大小由光、溫、水的數(shù)量及相互配合協(xié)調(diào)的程度所決定[3-4]。因而, 在全球變暖的背景下, 開(kāi)展氣候資源變化對(duì)作物生產(chǎn)潛力的影響研究, 將為農(nóng)業(yè)適應(yīng)氣候變化, 確保糧食安全提供科學(xué)依據(jù)[5-6]。國(guó)內(nèi)外對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的研究方法主要包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃妥魑锷L(zhǎng)模型兩種[5]。常用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ桶ㄞr(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)域模型(agro-ecological zoning)[7-8]、Miami模型[9]、Thornthwait Memory模型[10]以及逐級(jí)訂正模型[11-12]等,該方法計(jì)算較為簡(jiǎn)單, 但對(duì)作物機(jī)理考慮不足。常用的作物生長(zhǎng)模型包括ORYZA模型[13-14]、CERES模型[15]、EPIC模型[16]等, 模型模擬法機(jī)理性強(qiáng), 是農(nóng)業(yè)氣象學(xué)研究技術(shù)的發(fā)展方向, 但是模型所需參數(shù)較多, 且需要對(duì)模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證, 在區(qū)域尺度應(yīng)用時(shí)的準(zhǔn)確性還有待提高。其中逐級(jí)訂正模型是一種可以反映不同作物發(fā)育期內(nèi)生產(chǎn)潛力的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ? 盡管參數(shù)的確定多依據(jù)調(diào)查和經(jīng)驗(yàn), 但它物理意義清晰, 能夠較好地反映氣候資源的匹配情況, 且基礎(chǔ)數(shù)據(jù)易于獲得, 因此仍是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的作物生產(chǎn)潛力模擬方法之一[2,5]。

近年來(lái), 針對(duì)我國(guó)作物生產(chǎn)潛力時(shí)空變化特征的研究主要集中在黃淮海區(qū)域[17-18]、東北區(qū)域[7,19]、西北區(qū)域[20-22]和西南區(qū)域[23-25]等地。研究指出, 不同區(qū)域間的評(píng)估結(jié)果存在明顯差異, 即使在同一區(qū)域, 不同作物間的評(píng)估結(jié)果也存在差異[2,5-6]。過(guò)去的研究多是建立氣溫、降水等氣候因子與作物生產(chǎn)潛力的相關(guān)關(guān)系, 或是假設(shè)氣溫、降水等氣候因子增減單位量后導(dǎo)致作物生產(chǎn)潛力的變化。然而, 針對(duì)氣候因子及綜合氣候變化對(duì)區(qū)域不同作物氣候生產(chǎn)潛力的影響研究還較少。四川地處我國(guó)西南, 東部和西部地形地貌迥然不同, 東部是四周高峻、中間低陷的典型盆地, 西部是大幅度隆起的高原和山地。境內(nèi)由于光熱水的區(qū)域分布極不均衡、干濕季節(jié)分明、局地氣候千差萬(wàn)別、氣象災(zāi)害種類多等氣候特點(diǎn), 易受到氣候變化的影響[26-30]。其中, 四川盆地在西南的糧食生產(chǎn)中占據(jù)重要地位[31]。鑒于此, 本研究采用對(duì)光合生產(chǎn)潛力進(jìn)行溫度、降水逐級(jí)訂正的方法, 分析氣候變化背景下四川盆地主要糧食作物[水稻()、玉米()、冬小麥()]氣候生產(chǎn)潛力的分布特征, 探討氣候因子及綜合氣候資源變化對(duì)主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響, 旨在為研究區(qū)域提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力并保障農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

四川地處西南內(nèi)陸, 全省面積共48.6萬(wàn)km2, 列全國(guó)第5位。作為全國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)之一, 2017年四川省糧食總產(chǎn)量達(dá)3 489萬(wàn)t, 居全國(guó)第8位。境內(nèi)東部為盆地, 全省70%的耕地、80%的糧食產(chǎn)量以及70%~80%的經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)量在此區(qū)域。西南為山地, 是全國(guó)杧果()、石榴()、葡萄()的適宜產(chǎn)區(qū)之一; 西部為高山峽谷高原, 適宜種植反季節(jié)蔬菜等特色作物[31]。本文選擇四川盆地(非純粹的地貌概念, 為照顧縣市行政區(qū)域完整性, 包括了盆地周圍邊緣山地和盆中丘陵)作為研究區(qū)域。

氣象資料來(lái)自氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)接口(MUSIC), 包括1961—2018年四川盆地63個(gè)氣象臺(tái)站的逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均風(fēng)速和相對(duì)濕度資料。主要糧食作物(水稻、玉米和冬小麥)生育期(播種至成熟)資料來(lái)自1981—2018年四川省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)報(bào)表。

研究區(qū)域氣象臺(tái)站的分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域氣象臺(tái)站的分布

1.2 研究方法

1.2.1 作物氣候生產(chǎn)潛力的計(jì)算

作物氣候生產(chǎn)潛力是指充分和合理利用當(dāng)?shù)氐墓?、熱、水氣候資源, 而其他條件(如土壤、養(yǎng)分、二氧化碳等)處于最佳狀況時(shí), 單位面積土地上可獲得的最高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。本文利用對(duì)光合生產(chǎn)潛力進(jìn)行溫度和降水逐級(jí)訂正的方法得到作物氣候生產(chǎn)潛力[3,32-33], 公式如下:

式中:W指氣候生產(chǎn)潛力(kg?hm–2),T指光溫生產(chǎn)潛力(kg?hm–2),()指水分訂正系數(shù)。

其中, 水分訂正系數(shù)的計(jì)算公式如下:

式中:指作物生育期的降水量(mm), ETc指作物需水量(mm)。采用參考作物蒸散量和作物系數(shù)的乘積計(jì)算ETc, 采用聯(lián)合國(guó)糧食與農(nóng)業(yè)組織推薦的Penman-Monteith公式和分段單值平均法[34]分別計(jì)算參考作物蒸散量和作物系數(shù)。

式中:T指光溫生產(chǎn)潛力(kg?hm-2),Q指光合生產(chǎn)潛力(kg?hm-2),()指溫度訂正系數(shù)。

其中, 溫度訂正系數(shù)[35]的計(jì)算公式如下:

式中:()指溫度訂正系數(shù);指作物生育期的平均氣溫(℃);min為作物生長(zhǎng)下限溫度(℃), 水稻、玉米和冬小麥分別取值9、11和3;op為作物生長(zhǎng)最適溫度(℃), 水稻、玉米和冬小麥分別取值25、24和20;max為作物生長(zhǎng)上限溫度(℃), 水稻、玉米和冬小麥分別取值33、34和30。

利用侯光良[36]法計(jì)算光合生產(chǎn)潛力, 公式如下:

式中:Q指光合生產(chǎn)潛力(kg?hm–2),指單位換算函數(shù),指作物光合固定CO2能力的比值,指光合輻射量與總輻射量的比值,指光合作用量子效率,指植物群體的反射率,指植物繁茂群體的透射率,指非光合器官所截獲的輻射比例,指超過(guò)光飽和點(diǎn)的光的比例,指呼吸消耗與光合產(chǎn)物的比值,指成熟谷物的含水率,指植物無(wú)機(jī)灰分含量的比例,指作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù),指單位干物質(zhì)的熱量(MJ?kg–1),()指葉面積時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)訂正系數(shù),i指太陽(yáng)總輻射量(MJ?m–2)。參考前人[11,19,37-38]的研究成果, 結(jié)合四川作物實(shí)際生產(chǎn), 各參數(shù)取值如表1所示。

太陽(yáng)總輻射量的計(jì)算公式如下:

式中:i指太陽(yáng)總輻射量(MJ?m–2);指日照百分率(%);s指天文輻射量(MJ?m–2);和指經(jīng)驗(yàn)系數(shù), 本文取0.47與0.20[39]。

1.2.2 氣候資源變化對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力影響的計(jì)算

各氣候因子變化及綜合氣候資源變化對(duì)氣候生產(chǎn)潛力影響的計(jì)算公式[40]如下:

式中:r、t、p、c分別指太陽(yáng)輻射資源、熱量資源、降水資源及整個(gè)氣候資源對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響(kg?hm–2?a–1);Q、T、W分別指作物光合生產(chǎn)潛力、光溫生產(chǎn)潛力及氣候生產(chǎn)潛力的年變化率(kg?hm–2?a–1);1、2、3分別指1961—2018年作物光合生產(chǎn)潛力、光溫生產(chǎn)潛力及氣候生產(chǎn)潛力的多年平均值(kg?hm-2)。

表1 作物光合生產(chǎn)潛力模型各參數(shù)取值

2 結(jié)果與分析

2.1 四川盆地主要糧食作物生產(chǎn)潛力的分布特征

1961—2018年, 四川盆地水稻光溫生產(chǎn)潛力最大, 為16 796 kg?hm–2; 玉米次之, 為13 642 kg?hm–2; 冬小麥最小, 為10 373 kg?hm–2。從分布特征來(lái)看(圖2),不同糧食作物光溫生產(chǎn)潛力的空間分布差異較大。水稻光溫生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)由西向東逐漸增加的趨勢(shì), 為10 488~20 452 kg?hm–2, 高值區(qū)主要位于盆地東北部和盆地南部; 玉米光溫生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)東西低、中部高的趨勢(shì), 為10 172~16 036 kg?hm–2, 高值區(qū)主要位于德陽(yáng)、綿陽(yáng)和眉山等地; 冬小麥光溫生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)西高東低的趨勢(shì), 為7 586~14 341 kg?hm–2, 高值區(qū)主要位于盆地西北部和西南部。

1961—2018年, 四川盆地水稻氣候生產(chǎn)潛力最大, 為12 220 kg?hm–2; 玉米次之, 為10 001 kg?hm–2; 冬小麥最小, 為6 023 kg?hm–2。從分布特征來(lái)看(圖3),不同糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的空間分布差異較大。水稻氣候生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)由西向東逐漸增加的趨勢(shì), 為7 089~14 889 kg?hm–2, 高值區(qū)主要位于盆地東北部和盆地南部; 玉米氣候生產(chǎn)潛力為7 809~11 980 kg?hm–2, 高值區(qū)主要位于盆地北部和眉山等地; 冬小麥氣候生產(chǎn)潛力呈現(xiàn)南北高、中部低的趨勢(shì), 為3 309~11 520 kg?hm–2。

2.2 氣候資源變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

2.2.1 輻射資源變化對(duì)主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

1961—2018年, 四川盆地水稻、玉米和冬小麥3種主要糧食作物生育期輻射量均以減小為主, 變化率分別為-17.7 MJ?m–2?(10a)–1、-16.8 MJ?m–2?(10a)–1和-11.7 MJ?m–2?(10a)–1(圖4)。從輻射量變化的空間分布特征來(lái)看, 水稻、玉米和冬小麥生育期輻射量在大部區(qū)域均以減小為主, 變化率分別為-58.6~60.5 MJ?m–2?(10a)–1、-50.8~51.9 MJ?m–2?(10a)–1和-48.8~10.8 MJ?m–2?(10a)–1(圖5)。輻射資源變化對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響均為負(fù)效應(yīng), 輻射量減小對(duì)水稻的影響最大, 為-8.9 kg?hm–2?a–1; 玉米次之, 為-7.7 kg?hm–2?a–1; 冬小麥最小, 為-5.3 kg?hm–2?a–1。從輻射資源變化對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力影響的空間分布特征來(lái)看, 與輻射量變化的空間分布特征基本一致, 即大部分區(qū)域輻射量的減小對(duì)水稻、玉米和冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響以負(fù)效應(yīng)為主, 影響程度分別為-30.8~29.2 kg?hm-2?a–1、-27.4~21.7 kg?hm–2?a–1和-18~4.4 kg?hm–2?a–1(圖6)。

圖2 1961—2018年四川盆地主要糧食作物光溫生產(chǎn)潛力的空間分布

圖3 1961—2018年四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的空間分布

2.2.2 熱量資源變化對(duì)主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

1961—2018年, 四川盆地水稻、玉米和冬小麥3種主要糧食作物生育期平均氣溫均以升高為主, 變化率分別為0.16 ℃?(10a)–1、0.11 ℃?(10a)–1和0.24 ℃?(10a)-1(圖7)。從平均氣溫變化的空間分布特征來(lái)看, 水稻、玉米和冬小麥生育期平均氣溫在大部區(qū)域均以升高為主, 變化率分別為-0.22~0.76 ℃?(10a)–1、-0.23~0.96 ℃?(10a)-1和0~0.37 ℃?(10a)–1(圖8)。熱量資源變化對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響均為正效應(yīng), 平均氣溫升高對(duì)冬小麥的影響最大, 為14.3 kg?hm–2?a–1; 水稻次之, 為8.6 kg?hm–2?a–1; 玉米最小, 為5.8 kg?hm–2?a–1。從熱量資源變化對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力影響的空間分布特征來(lái)看, 與平均氣溫變化的空間分布特征類似, 即大部分區(qū)域平均氣溫的增加對(duì)水稻、玉米和冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響以正效應(yīng)為主, 影響程度分別為-10.9~42.2 kg?hm–2?a–1、-9.4~40.9 kg?hm–2?a–1和0.2~32.1 kg?hm–2?a–1(圖9)。

2.2.3 降水資源變化對(duì)主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

1961—2018年, 四川盆地水稻、玉米和冬小麥3種主要糧食作物生育期降水量的變化趨勢(shì)不明顯, 變化率分別為-0.9 mm?(10a)–1、-5.4 mm?(10a)–1和-0.1 mm?(10a)–1(圖10)。從降水量變化的空間分布特征來(lái)看, 水稻、玉米生育期的降水量在盆地北部和南部以增加為主, 而在其他區(qū)域以減少為主, 變化率分別為-29.3~28.6 mm·(10a)–1和-51.0~24.1 mm?(10a)–1;冬小麥生育期降水量在盆地西南部和中部以增加為主, 而在其他區(qū)域以減少為主, 變化率為-11.4~ 12.9 mm?(10a)–1(圖11)。降水資源變化對(duì)水稻、玉米和冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的總體影響分別為0.8 kg?hm–2?a–1、0.5 kg?hm–2?a–1和0.9 kg?hm–2?a–1。從降水資源變化對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力影響的空間分布特征來(lái)看, 降水量不足是導(dǎo)致作物生長(zhǎng)發(fā)育的主要制約要素, 即水稻和玉米生育期降水量增加的盆地北部和南部、冬小麥生育期降水量增加的盆地西南部和中部對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響為正效應(yīng), 而降水量減少的區(qū)域?qū)ψ魑餁夂蛏a(chǎn)潛力的影響為負(fù)效應(yīng), 降水量變化對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響分別為-31.7~37.2 kg?hm–2?a–1、-33.1~29.9 kg?hm–2?a–1和-40.8~39.2 kg?hm–2?a–1(圖12)。

圖4 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期輻射量的變化趨勢(shì)

圖5 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期輻射量變化趨勢(shì)的空間分布

圖6 1961—2018年輻射資源變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

圖7 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期平均氣溫的變化趨勢(shì)

圖8 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期平均氣溫變化趨勢(shì)的空間分布

圖9 1961—2018年熱量資源變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

圖10 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期降水量的變化趨勢(shì)

2.2.4 氣候變化對(duì)主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

氣候變化對(duì)水稻氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地西南部和北部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余地區(qū)為負(fù)效應(yīng), 變化率為?30.8~46.5 kg·hm–2·a–1(圖13a), 與降水資源變化對(duì)氣候生產(chǎn)潛力的影響特征基本一致。氣候變化對(duì)玉米氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地南部和東部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余大部分地區(qū)為負(fù)效應(yīng), 變化率為?35.2~35.9 kg·hm–2·a–1(圖13b), 與降水資源變化對(duì)氣候生產(chǎn)潛力的影響特征大體一致, 但盆地北部的廣元、南充等地為負(fù)效應(yīng), 主要是因?yàn)檩椛淞孔兓呢?fù)效應(yīng)大于降水量變化的正效應(yīng)。氣候變化對(duì)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地東北部的部分地區(qū)為負(fù)效應(yīng), 其余大部分地區(qū)為正效應(yīng), 變化率為?29.8~47.7 kg·hm–2·a–1(圖13c)。從1961—2018年氣候變化對(duì)3大糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的平均影響程度來(lái)看, 冬小麥最大, 為9.9 kg·hm–2·a–1, 玉米和水稻分別為–1.4 kg·hm–2·a–1和0.5 kg·hm–2·a–1。

圖11 1961—2018年四川盆地主要糧食作物生育期降水量變化趨勢(shì)的空間分布

圖12 1961—2018年降水資源變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

3 討論

過(guò)去, 針對(duì)氣候變化對(duì)作物生產(chǎn)潛力影響的研究, 大多是建立輻射量、平均氣溫及降水量等氣候因子變化與作物生產(chǎn)潛力的相關(guān)關(guān)系[41], 或者是假定輻射量、平均氣溫和降水量等氣候因子增減某個(gè)單位量后導(dǎo)致作物生產(chǎn)潛力的變化幅度[42]。本研究以光合、光溫與氣候生產(chǎn)潛力的年變化率和多年平均值為基礎(chǔ)建立統(tǒng)計(jì)模型, 分離出了太陽(yáng)輻射資源、熱量資源和降水資源變化對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響[40]。研究結(jié)果顯示, 氣候要素變化對(duì)四川盆地不同作物氣候生產(chǎn)潛力的影響有差異。輻射資源變化對(duì)水稻、玉米和冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響均為負(fù)效應(yīng), 主要是因?yàn)檩椛淞康臏p小不利于作物生長(zhǎng), 導(dǎo)致作物光合生產(chǎn)潛力減小[15-16], 尤其對(duì)水稻的不利影響最大。熱量資源變化對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響均為正效應(yīng), 主要是因?yàn)樽魑锷诘臍鉁卮蠖嘣谧钸m溫度范圍內(nèi), 氣候變暖對(duì)作物增產(chǎn)有利[15-16], 尤其改善了冬小麥生育期的熱量條件。降水量不足是導(dǎo)致作物生長(zhǎng)發(fā)育的主要制約要素, 即降水量增加的區(qū)域?qū)ψ魑餁夂蛏a(chǎn)潛力的影響為正效應(yīng), 而降水量減少的區(qū)域?yàn)樨?fù)效應(yīng), 主要是因?yàn)榻邓康牟蛔銜?huì)導(dǎo)致作物生長(zhǎng)過(guò)程中水分脅迫加重[15-16]?？傮w來(lái)看, 氣候變化對(duì)四川盆地大部分地區(qū)冬小麥氣候生產(chǎn)潛力的影響有利, 而對(duì)盆西和盆南大部區(qū)域水稻、盆北和盆西南大部區(qū)域玉米氣候生產(chǎn)潛力的影響不利。因此, 為了適應(yīng)氣候變化, 應(yīng)針對(duì)不同區(qū)域、不同糧食作物提出具體的對(duì)策措施。首先, 考慮輻射資源下降對(duì)糧食作物生產(chǎn)潛力的不利影響, 在四川盆地選育光合效率高的作物品種; 其次, 對(duì)于降水量減少導(dǎo)致作物生產(chǎn)潛力下降的區(qū)域, 選育抗旱性強(qiáng)的作物品種; 另外, 四川盆地受到地形地勢(shì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響, 農(nóng)業(yè)機(jī)械化和科技水平還不高, 應(yīng)加強(qiáng)田間管理, 選擇合理的栽培方式, 適時(shí)推廣生物覆蓋與農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù), 提高作物的水分利用效率[20,31]。

圖13 1961—2018年氣候變化對(duì)四川盆地主要糧食作物氣候生產(chǎn)潛力的影響

本文還有一些不足之處有待改進(jìn)和完善。第一, 本研究采用逐級(jí)訂正法來(lái)計(jì)算作物生產(chǎn)潛力, 該方法涉及的參數(shù)包括光、溫和水等影響作物產(chǎn)量形成的氣候要素與指標(biāo), 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取容易, 計(jì)算結(jié)果的物理學(xué)和生物學(xué)意義明確[20-21]。然而, 由于逐級(jí)訂正法中的參數(shù)確定具有很大的經(jīng)驗(yàn)性, 僅能反映當(dāng)前作物總體的品種特性, 而伴隨育種與栽培技術(shù)的不斷發(fā)展, 未來(lái)更優(yōu)良品種的參數(shù)可能不同, 從而可能導(dǎo)致作物生產(chǎn)潛力的計(jì)算結(jié)果發(fā)生變化[10]; 同時(shí), 本研究主要通過(guò)文獻(xiàn)查閱的方法確定參數(shù)值, 田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)的支撐不足[20]。因此, 未來(lái)應(yīng)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)條件適時(shí)對(duì)參數(shù)進(jìn)行修正, 以獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果。第二, 逐級(jí)訂正法中水分訂正系數(shù)的計(jì)算未考慮降水量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于作物需水量, 甚至導(dǎo)致洪澇災(zāi)害時(shí)對(duì)作物生產(chǎn)潛力的負(fù)面影響。另外, 本研究中逐級(jí)訂正法中水分訂正系數(shù)是以雨養(yǎng)方式為前提, 對(duì)小麥和玉米基本適合, 但四川盆地的水稻幾乎全部是水田, 旱稻極少, 水分來(lái)源不僅是降水, 更多來(lái)自河流, 灌溉水源可充分保證稻田。因此, 采用與

小麥、玉米同樣的逐級(jí)訂正法, 對(duì)于水稻的實(shí)際意義偏弱。其次, 逐級(jí)訂正法中溫度訂正系數(shù)的計(jì)算采用了線性關(guān)系, 而由于作物不同生育階段對(duì)溫度的要求存在差異, 溫度訂正系數(shù)實(shí)際可能是非線性的。因此, 未來(lái)還需要對(duì)該方法中的不足之處進(jìn)行改進(jìn)。第三, 二氧化碳濃度增高具有施肥效應(yīng)和提高作物水分利用效率的作用, 且對(duì)C3作物更為突出, 但因計(jì)算復(fù)雜本文未進(jìn)行估算。第四, 由于資料的不完整性和不連續(xù)性, 本文采用的是農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站作物多年平均生育期資料, 但隨著氣候變暖實(shí)際生育期是變化的。小麥由于品種間熟期差異很小, 生育期縮短明顯, 會(huì)影響到生育期間氣候資源總量。水稻不同品種間熟期有一定差異, 玉米差異更大, 氣候變暖后隨著積溫增加, 可改用生育期更長(zhǎng)的品種來(lái)充分利用增加的積溫, 挖掘利用氣候生產(chǎn)潛力將成為有效的氣候變化適應(yīng)措施。因此, 未來(lái)應(yīng)選擇長(zhǎng)時(shí)間資料的代表站點(diǎn), 研究生育期變化對(duì)作物生產(chǎn)潛力的影響。第五, 光、溫、水等氣候資源變化對(duì)作物生長(zhǎng)期間不同生育期的影響是不同的, 特別在關(guān)鍵生育期內(nèi)氣象條件對(duì)作物的產(chǎn)量形成有很大影響, 因此, 未來(lái)可以結(jié)合作物生長(zhǎng)機(jī)理, 研究四川盆地主要糧食作物關(guān)鍵生育期內(nèi)的氣候資源變化對(duì)作物生產(chǎn)潛力的影響[20]。第六, 作物氣候生產(chǎn)潛力是理想狀況下的最大產(chǎn)量, 而農(nóng)作物的實(shí)際產(chǎn)量受氣候、土壤、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等諸多因素的影響。因而, 未來(lái)可以利用多因素進(jìn)行綜合分析, 開(kāi)展作物氣候生產(chǎn)潛力和實(shí)際產(chǎn)量的對(duì)比研究, 從而探討二者間的差異與響應(yīng)[16]。

4 結(jié)論

1961—2018年, 四川盆地作物光溫生產(chǎn)潛力和氣候生產(chǎn)潛力均是水稻最大, 玉米次之, 冬小麥最低。不同糧食作物生產(chǎn)潛力的空間分布差異較大。

1961—2018年, 四川盆地水稻、玉米和冬小麥生育期輻射量均以減小為主; 輻射量減小對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響均為負(fù)效應(yīng), 對(duì)水稻的影響最大, 玉米次之。3種作物生育期平均氣溫均以升高為主; 平均氣溫升高對(duì)3種作物氣候生產(chǎn)潛力的影響均為正效應(yīng), 對(duì)冬小麥的影響最大, 水稻次之。3種作物生育期降水量的總體變化趨勢(shì)不明顯, 但空間差異顯著; 降水量變化是作物生產(chǎn)潛力變化出現(xiàn)空間差異的主要原因; 水稻和玉米生育期降水量增加的盆地北部和南部、冬小麥生育期降水量增加的盆地西南部和中部對(duì)作物氣候生產(chǎn)潛力的影響為正效應(yīng), 而降水量減少的區(qū)域?qū)ψ魑餁夂蛏a(chǎn)潛力的影響則為負(fù)效應(yīng)。

氣候變化對(duì)水稻氣候生產(chǎn)潛力的影響在盆地西南部和北部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余地區(qū)為負(fù)效應(yīng); 氣候變化對(duì)玉米的影響在盆地南部和東部的部分地區(qū)為正效應(yīng), 其余地區(qū)為負(fù)效應(yīng); 氣候變化對(duì)冬小麥的影響在盆地東北部的部分地區(qū)為負(fù)效應(yīng), 其余大部地區(qū)為正效應(yīng)。

References

[1] IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group Ⅰ to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013

[2] 郭建平. 氣候變化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究進(jìn)展[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2015, 26(1): 1–11 GUO J P. Advances in impacts of climate change on agricultural production in China[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2015, 26(1): 1–11

[3] 侯西勇. 1951—2000年中國(guó)氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空動(dòng)態(tài)特征[J]. 干旱區(qū)地理, 2008, 31(5): 723–730 HOU X Y. Temporal and spatial dynamics of climatic potential productivity in China from 1951 to 2000[J]. Arid Land Geography, 2008, 31(5): 723–730

[4] 郭建平. 氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)氣候資源有效性的影響評(píng)估[M]. 北京: 氣象出版社, 2016 GUO J P. Impact of Climate Change on the Effectiveness of Agroclimatic Resources[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2016

[5] 李三愛(ài), 居輝, 池寶亮. 作物生產(chǎn)潛力研究進(jìn)展[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2005, 26(2): 106–111 LI S A, JU H, CHI B L. Reviews on crop potential productivity researches[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2005, 26(2): 106–111

[6] 周廣勝. 氣候變化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響研究展望[J]. 氣象與環(huán)境科學(xué), 2015, 38(1): 80–94 ZHOU G S. Research prospect on impact of climate change on agricultural production in China[J]. Meteorological and Environmental Sciences, 2015, 38(1): 80–94

[7] 袁彬, 郭建平, 冶明珠, 等. 氣候變化下東北春玉米品種熟型分布格局及其氣候生產(chǎn)潛力[J]. 科學(xué)通報(bào), 2012, 57(14): 1252–1262 YUAN B, GUO J P, YE M Z, et al. Variety distribution pattern and climatic potential productivity of spring maize in Northeast China under climate change[J]. Chinese Science Bulletin, 2012, 57(14): 1252–1262

[8] 石全紅, 劉建剛, 王兆華, 等. 南方稻區(qū)水稻產(chǎn)量差的變化及其氣候影響因素[J]. 作物學(xué)報(bào), 2012, 38(5): 896–903 SHI Q H, LIU J G, WANG Z H, et al. Change of rice yield gaps and influential climatic factors in southern China[J]. Acta Agronomica Sinica, 2012, 38(5): 896–903

[9] 陳國(guó)南. 用邁阿密模型測(cè)算我國(guó)生物生產(chǎn)量的初步嘗試[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 1987, 2(3): 270–278 CHEN G N. Preliminary study on calculation of primary production of ecosystem in China with application of Miami model[J]. Journal of Natural Resources, 1987, 2(3): 270–278

[10] 高素華, 潘亞茹, 郭建平. 氣候變化對(duì)植物氣候生產(chǎn)力的影響[J]. 氣象, 1994, 20(1): 30–33 GAO S H, PAN Y R, GUO J P. The variation of plant climate productivity for the last 40 years and the effects of climate change in China[J]. Meteorological Monthly, 1994, 20(1): 30–33

[11] 馬雅麗, 郭建平, 趙俊芳. 晉北農(nóng)牧交錯(cuò)帶作物氣候生產(chǎn)潛力分布特征及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2019, 38(3): 818–827 MA Y L, GUO J P, ZHAO J F. Spatial distribution of crop climatic potential productivity and its response to climate change in agro-pastural ecotone in northern Shanxi Province[J]. Chinese Journal of Ecology, 2019, 38(3): 818–827

[12] 張玉芳, 龐艷梅, 劉琰琰, 等. 近50年四川省水稻生產(chǎn)潛力變化特征分析[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2014, 22(7): 813–820 ZHANG Y F, PANG Y M, LIU Y Y, et al. Potential productivity of rice in Sichuan Province in recent five decades[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2014, 22(7): 813–820

[13] 帥細(xì)強(qiáng), 王石立, 馬玉平, 等. 基于ORYZA2000模型的湘贛雙季稻氣候生產(chǎn)潛力[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象, 2009, 30(4): 575–581 SHUAI X Q, WANG S L, MA Y P, et al. Studies on potential climate productivity of double rice in Hunan and Jiangxi Provinces based on ORYZA 2000 model[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2009, 30(4): 575–581

[14] 湯開(kāi)磊. 中國(guó)水稻光溫生產(chǎn)潛力時(shí)空演變特征模擬分析[D]. 南京: 南京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2013 TU K L. Simulation analysis of the temporal and spatial changing trends of rice photo-thermal yields in China[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2013

[15] 李軍, 王立祥, 邵明安, 等. 黃土高原地區(qū)小麥生產(chǎn)潛力模擬研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2001, 16(2): 161–165 LI J, WANG L X, SHAO M A, et al. Simulation of wheat potential productivity on Loess Plateau region of China[J]. Journal of Natural Resources, 2001, 16(2): 161–165

[16] 王宗明, 梁銀麗. 應(yīng)用EPIC模型計(jì)算黃土塬區(qū)作物生產(chǎn)潛力的初步嘗試[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2000, 17(4): 481–487 WANG Z M, LIANG Y L. The application of EPIC model to calculate crop productive potentialities in Loessic Yuan region[J]. Journal of Natural Resources, 2000, 17(4): 481–487

[17] 劉建棟, 于強(qiáng), 傅抱璞. 黃淮海地區(qū)冬小麥光溫生產(chǎn)潛力數(shù)值模擬研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 1999, 14(2): 169–174 LIU J D, YU Q, FU B P. The numerical simulation of winter wheat photo-temperature productivity in Huang-Huai-Hai region[J]. Journal of Natural Resources, 1999, 14(2): 169–174

[18] 趙俊芳, 郭建平, 鄔定榮, 等. 2011—2050年黃淮海冬小麥、夏玉米氣候生產(chǎn)潛力評(píng)價(jià)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2011, 22(12): 3189–3195 ZHAO J F, GUO J P, WU D R, et al. Climatic potential productivity of winter wheat and summer maize in Huanghuaihai Plain in 2011–2050[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2011, 22(12): 3189–3195

[19] 王曉煜, 楊曉光, 孫爽, 等. 氣候變化背景下東北三省主要糧食作物產(chǎn)量潛力及資源利用效率比較[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2015, 26(10): 3091–3102 WANG X Y, YANG X G, SUN S, et al. Comparison of potential yield and resource utilization efficiency of main food crops in three provinces of Northeast China under climate change[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(10): 3091–3102

[20] 姚玉壁, 李耀輝, 王毅榮, 等. 黃土高原氣候與氣候生產(chǎn)力對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2005, 23(2): 202–208 YAO Y B, LI Y H, WANG Y R, et al. Effects of the climate and climatic productivity in the Loess Plateau of China on global climate change[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2005, 23(2): 202–208

[21] 尹海霞, 張勃, 張建香, 等. 甘肅省河?xùn)|地區(qū)春玉米氣候因子及氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2013, 32(6): 1504–1510 YIN H X, ZHANG B, ZHANG J X, et al. Spatiotemporal variation patterns of climatic factors and climatic potential productivity of spring maize in eastern Gansu of Northwest China[J]. Chinese Journal of Ecology, 2013, 32(6): 1504–1510

[22] 賴榮生, 余海龍, 黃菊瑩. 寧夏中部干旱帶氣候變化及其對(duì)春玉米氣候生產(chǎn)潛力的影響[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 19(3): 108–114 LAI R S, YU H L, HUANG J Y. Effects of climate changes on spring maize’s climate potential productivity in middle arid region of Ningxia[J]. Journal of China Agricultural University, 2014, 19(3): 108–114

[23] 王素艷, 郭海燕, 鄧彪, 等. 氣候變化對(duì)四川盆地作物生產(chǎn)潛力的影響評(píng)估[J]. 高原山地氣象研究, 2009, 29(2): 49–53 WANG S Y, GUO H Y, DENG B, et al. Impact of climatic variation on crop potential productivity in Sichuan basin[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 2009, 29(2): 49–53

[24] 龐艷梅, 陳超, 潘學(xué)標(biāo), 等. 未來(lái)氣候變化對(duì)四川盆地玉米生育期氣候資源及生產(chǎn)潛力的影響[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2013, 21(12): 1526–1536 PANG Y M, CHEN C, PAN X B, et al. Impact of future climate change on climatic resources and potential productivity of maize in Sichuan basin[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2013, 21(12): 1526–1536

[25] 龐艷梅, 陳超, 馬振峰. 未來(lái)氣候變化對(duì)四川省水稻生育期氣候資源及生產(chǎn)潛力的影響[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2015, 43(1): 58–68 PANG Y M, CHEN C, MA Z F. Impacts of future climate change on climatic resources and production potential during growth period of rice in Sichuan Province[J]. Journal of Northwest A&F University: Natural Science Edition, 2015, 43(1): 58–68

[26] 《西南區(qū)域氣候變化評(píng)估報(bào)告》編寫委員會(huì). 西南區(qū)域氣候變化評(píng)估報(bào)告決策者摘要及執(zhí)行摘要—2012[M]. 北京: 氣象出版社, 2013 Compilation Committee of the Assessment Report on Climate Change in Southwest China. Summary for Policymakers and Executive Summary of Assessment Report on Climate Change in Southwest China-2012[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2013

[27] 齊冬梅, 周長(zhǎng)艷, 李躍清, 等. 西南區(qū)域氣候變化原因分析[J]. 高原山地氣象研究, 2012, 32(1): 35–42 QI D M, ZHOU C Y, LI Y Q, et al. Cause analysis of climate changes in Southwest China[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 2012, 32(1): 35–42

[28] 石興瓊, 肖天貴, 房玉潔, 等. 西南地區(qū)不同地質(zhì)災(zāi)害影響區(qū)的降水閾值研究[J]. 高原山地氣象研究, 2016, 36(1): 63–67 SHI X Q, XIAO T G, FANG Y J, et al. Study of precipitation concentration threshold at the different geological disaster affected zone in Southwest China[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 2016, 36(1): 63–67

[29] 李瀚, 韓琳, 賈志軍, 等. 中國(guó)西南地區(qū)地面平均相對(duì)濕度變化分析[J]. 高原山地氣象研究, 2016, 36(4): 42–47 LI H, HAN L, JIA Z J, et al. The changes of the average relative humidity in Southwest China[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 2016, 36(4): 42–47

[30] 郝婧宇, 倪長(zhǎng)健, 朱杰. 四川地區(qū)降水冪律指數(shù)研究[J]. 高原山地氣象研究, 2016, 36(1): 44–51 HAO J Y, NI C J, ZHU J. Analysis of the power-law exponent of precipitation in Sichuan[J]. Plateau and Mountain Meteorology Research, 2016, 36(1): 44–51

[31] 陳超, 龐艷梅, 金垚, 等. 氣候變化對(duì)四川農(nóng)業(yè)的影響研究[M]. 北京: 氣象出版社, 2019 CHEN C, PANG Y M, JIN Y, et al. Research on Impact of Climate Change on Agriculture in Sichuan Province[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2019

[32] 韓湘玲. 農(nóng)業(yè)氣候?qū)W[M]. 太原: 山西科學(xué)技術(shù)出版社, 1999 HAN X L. Agroclimatology[M]. Taiyuan: Shanxi Science and Technology Press, 1999

[33] CHAVAS D R, IZAURRALDE R C, THOMSON A M, et al. Long-term climate change impacts on agricultural productivity in eastern China[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2009, 149(6/7): 1118–1128

[34] ALLEN R G, PEREIRA L S, RAES D, et al. Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements[M]. Rome, Italy: Food and Agriculture Organization, 1998

[35] 曹衛(wèi)星. 作物栽培學(xué)總論[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2006 CAO W X. General Crop Cultivation[M]. Beijing: Science Press, 2006

[36] 侯光良. 關(guān)于我國(guó)作物氣候生產(chǎn)力估算問(wèn)題的討論[M]//全國(guó)農(nóng)業(yè)氣候資源和農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃研究協(xié)作組. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣候資源和農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃文集. 北京: 氣象出版社, 1986 HOU G L. Discussion on the problems of estimating crop climate productivity in China[M]//National Agroclimatic Resources and Agroclimatic Regionalization Research Cooperation Group. China Agricultural Climate Resources and Agro-climatic Zoning Set. Beijing: China Meteorological Press, 1986

[37] 李世奎. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣候資源和農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1988 LI S K. Agricultural Climate Resources and Agro-climatic Zoning in China[M]. Beijing: Science Press, 1988

[38] 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院. 中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象學(xué)[M]. 北京: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社, 1999 Chinese Academy of Agricultural Sciences. Chinese Agricultural Meteorology[M]. Beijing: China Agriculture Press, 1999

[39] 鄧先瑞. 氣候資源概論[M]. 武漢: 華中師范大學(xué)出版社, 1995 DENG X R. Introduction to Climate Resources[M]. Wuhan: Huazhong Normal University Press, 1995

[40] GUO J P, ZHAO J F, WU D R, et al. Attribution of maize yield increase in China to climate change and technological advancement between 1980 and 2010[J]. Journal of Meteorological Research, 2014, 28(6): 1168–1181

[41] 姚筠, 許瑩, 馬曉群. 淮河流域降水變化對(duì)主要農(nóng)作物氣候生產(chǎn)潛力的限制[J]. 資源科學(xué), 2017, 39(3): 490–500 YAO Y, XU Y, MA X Q. Influence of precipitation change on climatic potential productivity of major crops in the Huaihe River basin[J]. Resources Science, 2017, 39(3): 490–500

[42] 謝萬(wàn)銀, 郭小芹, 陸登榮, 等. 隴中黃土高原氣候生產(chǎn)潛力時(shí)空變化及水熱因子驅(qū)動(dòng)分析[J]. 干旱氣象, 2015, 33(5): 861–866 XIE W Y, GUO X Q, LU D R, et al. Spatial and temporal variation of climatic production potential and its driving force factors in middle Gansu loess plateau[J]. Journal of Arid Meteorology, 2015, 33(5): 861–866

Impact of climate change on potential productivities of main grain crops in the Sichuan Basin*

PANG Yanmei1, CHEN Chao1,2**, XU Fuxian3, GUO Xiaoyi3

(1. Institute of Plateau Meteorology, China Meteorological Administration, Chengdu / Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072, China; 2. Provincial Key Laboratory of Water-Saving Agriculture in Hill Areas of Southern China, Chengdu 610066, China; 3. Institute of Rice and Sorghum, Sichuan Academy of Agricultural Sciences, Deyang 618000, China)

Potential crop productivity is important for evaluating agricultural climate resources. This study calculated the climatic potential productivity (CPP) of three grain crops (rice, maize, and winter wheat) using meteorological data. Daily measurements from 1961 to 2018 from 63 meteorological stations (Sichuan Basin, China) and crop phenology data from 1981 to 2018 from 46 agricultural meteorological stations were used to analyze productivity. Climatic factors, such as radiation, air temperature, and precipitation, and the effects of climate change were evaluated to provide regionally specific guidance for increasing agricultural productivity and sustainability. The results showed that the rice CPP in the Sichuan Basin increased from west to east between 1961 and 2018, the maize CPP was higher in the north and southwest, and the CPP of winter wheat was higher in the north and south. Reduced radiation negatively affected the CPPs of three crops, and higher temperatures positively affected the crop CPPs. Precipitation was the dominant climatic factor, affecting the spatial change of the CPP. Increased precipitation positively affected the crop CPPs, and decreased precipitation negatively affected the CPPs. The impact of climate change on the rice, maize, and winter wheat CPP was variable (positive in some basin areas, but negative in others); the overall effects of climate change on the CPPs were 0.5 kg·hm?2·a?1for rice, ?1.4 kg·hm?2·a?1for maize, and 9.9 kg·hm?2·a?1for winter wheat. Improving the selection of photosynthetically-efficient and drought-resistant crop varieties and crop field management are needed for climate change adaptation and to ensure food security.

Climate change; Main grain crops; Climatic potential productivity; Sichuan Basin

, E-mail: chenchao16306@sina.com

Mar. 2, 2020;

Jun. 12, 2020

S162.3

10.13930/j.cnki.cjea.200150

龐艷梅, 陳超, 徐富賢, 郭曉藝. 氣候變化對(duì)四川盆地主要糧食作物生產(chǎn)潛力的影響[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2020, 28(11): 1661-1672

PANG Y M, CHEN C, XU F X, GUO X Y. Impact of climate change on potential productivities of main grain crops in the Sichuan Basin[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(11): 1661-1672

* 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng)(2017YFD0300400)、高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室科技發(fā)展基金項(xiàng)目(省重實(shí)驗(yàn)室2018-重點(diǎn)-05-01, SCQXKJQN2020029)和中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所基本科研費(fèi)業(yè)務(wù)項(xiàng)目(BROP202016)資助

陳超, 主要從事氣候變化影響評(píng)價(jià)、生物氣候模型與信息系統(tǒng)的研究。E-mail: chenchao16306@sina.com

龐艷梅, 主要從事氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響評(píng)估研究。E-mail: pangyanm@126.com

2020-03-02

2020-06-12

* This study was supported by the Key Special Project of National Key Research and Development Program of China (2017YFD0300400), the Science and Technology Development Foundation of Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province (Key Laboratory of Sichuan Province-2018-Key-05-01, SCQXKJQN2020029), and the Basic Business Project of Institute of Plateau Meteorology, Chinese Meteorological Administration (BROP202016).