不同降水年型下溫度升高對旱地春小麥產量的影響*

聶志剛, 馮仰強**, 董莉霞, 王 鈞, 李 廣

(1.甘肅農業(yè)大學信息科學技術學院 蘭州 730070; 2.甘肅農業(yè)大學林學院 蘭州 730070)

2013年聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)在第5次評估報告中指出, 目前全球平均表面溫度(GMST)上升速度高于在工業(yè)化前的水平, 區(qū)域氣候差異將持續(xù)擴大, 并在未來依舊會持續(xù)變化[1-2]。甘肅省定西地區(qū)位于黃土丘陵區(qū)域, 屬于半干旱大陸性氣候, 在全球氣候變暖的背景下, 還存在著水資源匱乏, 旱澇頻發(fā), 降水時節(jié)分配不均的氣候特征[3]。小麥(Triticum aestiveum)是世界上最重要的糧食作物之一, 也是我國西北地區(qū)主要的糧食作物,其生產對氣候變化異常敏感[4]。因此, 客觀了解定西地區(qū)春小麥生產對氣候變化的響應和適應機制, 對未來氣候變化條件下黃土丘陵區(qū)域旱地春小麥生產中選擇合理的應對措施具有一定意義。

李衛(wèi)民等[5]研究發(fā)現, 光合作用是影響小麥形成的基礎, 而光合速率與溫度變化的關系尤為密切, 適宜的溫度是高光合速率的前提, 過高的溫度會導致小麥的早熟和早衰, 縮短小麥物候期持續(xù)時間, 并從光合速率、光合持續(xù)時間等方面影響小麥的產量。董莉霞等[6]通過研究逐日最高溫和逐日最低溫對旱地春小麥產量的影響, 揭示平均氣溫的升高會導致旱地春小麥減產, 其減產效應可能是由逐日最高溫度升高所引起的。甘肅省定西地區(qū)降水時節(jié)分配極其不均, 旱地春小麥全生育期內, 即每年3—7月, 降水量僅約占全年降水量的37%, 春小麥生產易受到干旱的影響[7-9]。董志強等[10]揭示了土壤水分的增加會降低旱地小麥葉片的溫度, 增加小麥的物質運輸速率,提高小麥的增產效果, 土壤水分缺少則使得小麥減產。高艷梅等[11]研究發(fā)現增加土壤蓄水量, 可提高土壤水分利用效率, 實現旱地小麥的增產。任新莊等[12]通過研究降水與溫度變化對隴中旱地春小麥產量的影響, 發(fā)現降水與春小麥產量呈正效應, 溫度與旱地春小麥產量呈負效應, 降水增加帶來的增產效果遠大于由溫度升高所造成的減產效應。在黃土丘陵區(qū)域氣候變暖和旱澇交替、降水時節(jié)分配不均的變化背景下, 溫度和降水等生存因子的變化必然影響旱地春小麥生長發(fā)育進程, 從而對產量造成不利影響[12-13]。

近年來, 國內很多學者已經針對氣候變化對小麥生產的影響開展了大量研究工作[14-15]。但是, 黃土丘陵區(qū)域降水特征呈旱澇交替, 使得從整體上考慮春小麥生產對氣候變化的效應, 針對性不強。有學者根據小麥全生育期降水量進行不同降水年型的劃分, 在不同降水年型下開展氣候變化對小麥生產的影響研究。于琦等[16]通過研究不同降水年型黃土旱塬冬小麥免耕與深松輪耕蓄墑增收效應, 揭示豐水年比干旱年和平水年更容易提高0～200 mm土壤蓄墑量, 從而實現小麥的增產增效。裴雪霞等[17]研究不同降水年型下播期對晉南旱地小麥產量和水分利用率的影響, 確定了不同降水年型下旱地小麥的適宜播期。但不同降水年型下日最高、最低溫度變化對旱地春小麥生產互作效應的研究報道較少。因此, 本研究運用APSIM模型, 針對未來可能出現的降水年型和溫度變化情形, 對黃土丘陵典型區(qū)域甘肅省定西市安定區(qū)旱地春小麥生產進行模擬, 并分析不同降水年型下日最高、最低溫度升高對產量的互作效應,為黃土丘陵區(qū)域旱地春小麥生產中應對未來氣候變化合理化管理措施的選擇提供一定參考依據。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)位于甘肅省定西市安定區(qū)鳳翔鎮(zhèn)安家溝村, 地處甘肅中部, 屬黃土丘陵典型無灌溉旱作農業(yè)區(qū)。年均氣溫6.4 ℃, 年均≥0 ℃積溫2933.5 ℃,年均≥10 ℃積溫 2239.1 ℃, 年平均降水量383.08 mm, 年潛在蒸發(fā)量為降水量的4倍。春小麥生育期在3月中旬至7月下旬。

1.2 APSIM模型簡介

APSIM (Agricultural Production Systems Simulator)是澳大利亞系列農業(yè)生產系統(tǒng)模擬模型, 近年來在黃土丘陵區(qū)域小麥生產的氣候變化效應、水肥管理等方面得到了廣泛應用[6-7,12,14,18-20]。模型包括4個模塊, 用戶可根據自身需求在輸入輸出模塊連接不同的子模塊到中心引擎上, 從而滿足不同的模擬需求。模型所需的主要數據包括: 氣象參數、土壤屬性參數、作物屬性參數和農田管理參數。

1.3 不同降水年型的確定

利用小麥生育年+休閑期的概念, 根據研究區(qū)1979—2018年春小麥全年降水量和全生育期降水量,由公式(1)和(2)計算干旱指數, 劃分干旱年、平水年和濕潤年3種年型。R＜-0.35為干旱年型,R介于-0.35和0.35之間為平水年型,R＞0.35為濕潤年型。

式中:xi為第i年降水量,為年均降水量,σ為標準差,R為干旱指數,Pg表示年春小麥全生育期降水量,Mp表示年均春小麥全生育期降水量。1979—2018年各年份具體降水年型見表1。

表1 1979—2018年研究區(qū)降水年型劃分Table 1 Classification of precipitation years from 1979 to 2018 in the study area

1.4 模擬試驗設計

APSIM模型的參數已經過李廣等[21]在黃土丘陵區(qū)域適應性研究中的檢驗。IPCC對全球21世紀末的氣候預測與控制目標中指出全球平均表面溫度將上升1.5～2.0 ℃[22], 因此擬在3種不同降水年型下分別進行不同梯度日最高、最低溫度升高對旱地春小麥產量影響模擬耦合試驗。其中, 日最高、最低溫度在0～2.0 ℃的溫度變化范圍內, 以0.5 ℃為變化梯度, 溫度升高0 ℃時旱地春小麥自然條件下模擬產量為試驗對照組。

1.5 數據處理和統(tǒng)計分析

運用APSIM模型模擬40年(1979—2018年)旱地春小麥產量, 對照干旱年、平水年和濕潤年型下的某年份春小麥模擬產量, 分別進行平均值計算,即為某耦合梯度條件的模擬結果。利用DPS軟件進行回歸分析和通徑分析, 進行不同降水年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量影響機制的研究。

2 結果與分析

2.1 不同降水年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量的耦合模擬結果

在土壤參數、作物屬性參數、田間管理參數等不變的情形下, 通過APSIM模型組件“Climate Control”,分別在0～2.0 ℃的溫度變化范圍內, 以0.5 ℃為變化梯度設置日最高、最低溫度升高耦合模擬試驗場景,模擬得旱地春小麥在不同降水年型下的平均產量(表2)。由模擬試驗結果可以看出, 當日最高溫不變時,產量隨日最低溫度升高呈增加變化; 當日最低溫度不變時, 產量隨日最高溫度升高呈減少變化。

表2 APSIM模型模擬的不同降水年型日最高溫度和最低溫度不同幅度升高對春小麥產量的影響Table 2 Simulated yields of spring wheat under different increase ranges of daily maximum and minimum temperatures in different precipitation years with APSIM model kg·hm-2

2.2 不同降水年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量協同效應分析

2.2.1 主效應分析

對不同降水年型的日最高溫度、最低溫度對春小麥產量分別進行雙因素方差分析。結果表明: 在濕潤年型下日最高、最低溫度的F值分別為325.436和2216.374 (P＜0.01), 在平水年型下分別為248.914和1921.496 (P＜0.01), 在干旱年型下分別為97.667和601.131 (P＜0.01)。3種年型下日最高溫度、最低溫度升高對春小麥產量的影響均達到極顯著水平。

以產量(Y)為因變量, 日最低溫度的變化量(X1)、日最高溫的變化量(X2)為自變量, 利用DPS軟件進行二次多項式回歸分析, 分別建立3種年型下回歸方程:

濕潤年、平水年和干旱年型下回歸方程的相關系數(R)分別為0.9992、0.9996和0.9998, 且F＞F0.01,方程均達顯著水平, 能分析春小麥產量與日最高、最低溫度之間的關系。濕潤年、平水年和干旱年型下日最低溫度(X1)的一次項系數分別為67.49、88.93和115.32, 表明日最低溫度對產量正效應; 日最高溫度(X2)的一次項系數分別為-400.01、-342.54和-360.98, 表明日最高溫度對產量負效應。

2.2.2 單因素分析

為進一步研究不同降水年型下日最高、最低溫度對春小麥產量的影響, 對回歸方程進行降維處理, 得到不同降水年型下日最高、最低溫度單因素方程(表3)。

表3 不同降水年型日最低溫度(X1)和最高溫度(X2)對春小麥產量單因素方程Table 3 Single factor equations of daily minimum (X1) and maximum (X2) temperatures on spring wheat yield in different precipitation years

由濕潤年、平水年和干旱年型下日最高、最低溫度與春小麥產量效應關系圖(圖1)可知, 日最高、最低溫度對產量效應均為二次拋物線, 在本試驗溫度變化范圍內均未出現閾值。在3種年型下, 日最高溫度不變, 日最低溫度升高, 產量增加; 日最低溫度不變, 日最高溫度升高, 產量降低。根據單因素方程進行預測,濕潤年型下日最高溫度上升7.1 ℃, 產量閾值達到798.61 kg·hm-2; 平水年型下日最高溫度上升3.9 ℃時,產量閾值達到1118.21 kg·hm-2; 干旱年型下日最高溫度上升3.1 ℃時, 產量閾值達到1026.88 kg·hm-2。

2.2.3 互作效應

以日最低溫度(X1)和日最高溫度(X2)為自變量, 春小麥產量(Y)為因變量, 運用DPS軟件進行通徑分析。

1)濕潤年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量的互作效應。濕潤年型下進行日最高、最低溫度升高對春小麥產量通徑分析(圖2a)。X1→Y的直接通徑系數為0.1826,X1X1→Y的直接通徑系數為0.0075, 表明日最低溫度升高對產量呈增產效應。日最高溫度不變時, 日最低溫度每增加0.5 ℃, 產量最大增產幅度為2.32%, 最小增產幅度為0.46%, 平均增產幅度為1.32%。X2→Y的直接通徑系數為-1.0825,表明日最高溫升高對產量呈減產效應。日最低溫度不變時, 日最高溫度每上升0.5 ℃, 產量最大減產幅度為9.85%, 最小減產幅度為8.30%, 平均減產幅度為 9.08%。X1X2→Y的直接通徑系數為-0.0893,X1X2→X1→Y的間接通徑系數為0.1155,X1X2→X2→Y的間接通徑系數為-0.6846, 說明濕潤年型下日最高、最低溫度存在負交互作用, 且日最高溫度減產作用占主導地位。

2)平水年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量的互作效應。平水年型下進行日最高、最低溫度對春小麥產量通徑分析(圖2b)。X1→Y的直接通徑系數為0.3082, 同時X1X1→Y的通徑系數為0.0804,表明日最低溫升高對產量呈增產效應。日最高溫度不變時, 日最低溫度每增加0.5 ℃, 春小麥的最大增幅為4.04%, 最小增產幅度1.94%, 平均增產幅度為3.06%。X2→Y的通徑系數為-1.1869, 表明日最高溫升高對產量呈減產效應。日最低溫度不變時, 日最高溫度每上升0.5 ℃, 產量最大減產幅度為9.73%,最小減產幅度為6.36%, 平均減產7.98%。X1X2→Y的通徑系數為-0.0754,X1X2→X1→Y的間接通徑系數為0.1949,X1X2→X2→Y的間接通徑系數為-0.7507。說明平水年型下日最高、最低溫度存在負交互作用,且日最高溫減產作用占主導地位。

3)干旱年型下日最高、最低溫度升高對春小麥產量的互作效應。干旱年型下進行日最高、最低溫度對春小麥產量通徑分析(圖2c)。X1→Y的通徑系數為0.3834,X1X1→Y的通徑系數為0.0954, 表明日最低溫升高對產量呈增產效應。日最高溫度不變時,日最低溫度每增加0.5 ℃, 春小麥的最大增幅為5.14%, 最小增產幅度3.07%, 平均增產幅度為3.99%。X2→Y的通徑系數為-1.2002, 表明日最高溫升高對產量呈減產效應。日最低溫度不變時, 日最高溫度每上升0.5 ℃, 小麥最大減產幅度為11.1%, 最小減產幅度為6.97%, 平均減產9.18%。X1X2→Y的通徑系數為-0.1631,X1X2→X1→Y的間接通徑系數為0.2425,X1X2→X2→Y的間接通徑系數為-0.7591。說明干旱年型下日最高、最低溫度存在負交互作用, 且日最高溫度帶來的減產作用占主導地位。

3 討論

黃土丘陵區(qū)域主要氣候變化特征表現為溫度升高, 旱澇交替、降水時節(jié)分配不均, 溫度和降水變化是影響旱地春小麥產量的主要因素。由于研究區(qū)旱澇交替出現, 使得從整體上考慮降水、溫度變化對春小麥生產的影響效應以及兩者之間的相互關系,解釋性和針對性不強。因此, 利用干旱指數進行降水年型的劃分, 在降水量不足和增加的情況下分別探討日最高、最低溫度變化對旱地春小麥產量的影響規(guī)律, 能夠為小麥生產提供有針對性的實際指導意義。

在APSIM模型驗證基礎上, 運用模型對不同降水年型日最高、最低溫度升高耦合條件的旱地春小麥產量進行了模擬, 結果顯示: 日最高溫度不變時,日最低溫度升高具有一定的增產效果, 增產效果表現為干旱年＞平水年＞濕潤年。日最低溫度不變時,日最高溫度升高會導致旱地春小麥減產, 減產效果表現為干旱年＞濕潤年＞平水年。日最高、最低溫度升高對產量存在負互作作用, 由日最高溫度升高帶來的減產效應遠大于日最低溫度升高帶來的增產效應。由研究結果看出, 干旱年型下旱地春小麥產量對溫度變化比較敏感, 不論是日最高溫度升高帶來的減產效果還是日最低溫度升高帶來的增產效果都比平水年型和濕潤年型明顯, 主要是由于降水量不足的情況下日最高溫度升高造成有效積溫的顯著增加, 葉的生長和分蘗速度加快, 導致春小麥的減產,日最低溫度升高減小了霜凍對作物的傷害, 增加春小麥的有效穗數, 從而實現春小麥增產, 這與李世平等[23]、房世波等[24]研究結果一致。濕潤年型相比于平水年型, 日最高溫度升高對旱地春小麥的減產效果較明顯, 這主要是由于降水量增加的情況下日最高溫度升高使得春小麥灌漿過程加速, 灌漿時間縮短, 春小麥出現了早熟的情況, 導致減產[25-27];同時日最高溫度升高又會造成田間蒸發(fā)耗水加劇,水分有可能出現再次供應不足, 也可能導致小麥減產, 這與張凱等[28]、張冬梅等[29]研究結果一致。

本文運用APSIM模型模擬旱地春小麥產量時未考慮病蟲害、田間管理和社會因素的影響, 后續(xù)需要進一步研究。

4 結論

在3種不同降水年型下, 日最低溫度升高對產量呈正效應, 日最高溫度不變, 日最低溫度每升高0.5 ℃, 旱地春小麥產量在濕潤年型平均增產1.32%,在平水年型平均增產3.06%, 在干旱年型平均增產3.99%。日最高溫度升高對產量呈負效應, 日最低溫度不變, 日最高溫度每升高0.5 ℃, 旱地春小麥在濕潤年型平均減產9.08%, 且日最高溫度上升7.1 ℃,產量閾值達798.61 kg·hm-2; 在平水年型平均減產7.98%, 且日最高溫度上升3.9 ℃, 產量閾值達1118.21 kg·hm-2; 在干旱年型平均減產9.18%, 且日最高溫度上升 3.1 ℃時, 產量閾值達1026.88 kg·hm-2。不同降水年型下溫度升高導致了旱地春小麥減產, 日最高、最低溫度升高對產量存在負交互作用, 日最高溫度升高帶來的減產效應遠大于日最低溫度升高帶來的增產效應。