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    模擬氣候變化對(duì)極端干旱區(qū)棉花產(chǎn)量和水分利用效率的影響

    2022-09-28 08:11:02董海波陳小平馮紹元張友良
    灌溉排水學(xué)報(bào) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:吐絮輻射量綠洲

    董海波,陳小平,馮紹元,張友良,吳 灝

    (揚(yáng)州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225009)

    模擬氣候變化對(duì)極端干旱區(qū)棉花產(chǎn)量和水分利用效率的影響

    董海波,陳小平*,馮紹元,張友良,吳 灝

    (揚(yáng)州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 揚(yáng)州 225009)

    【目的】探究氣候變化對(duì)極端干旱區(qū)棉花生長和產(chǎn)量的影響?!痉椒ā坷?018 年新疆策勒綠洲棉田數(shù)據(jù)對(duì)根區(qū)水質(zhì)模型(Root Zone Water Quality Model-version2,RZWQM2)進(jìn)行率定和驗(yàn)證;基于驗(yàn)證后的模型模擬了1960—2019 年氣候變化對(duì)棉花生育期、產(chǎn)量和灌溉水利用效率(IWUE)的影響;利用相關(guān)分析探究了關(guān)鍵氣候要素與棉花生育期和產(chǎn)量的相關(guān)性?!窘Y(jié)果】RZWQM2 模型能夠較好地模擬極端干旱區(qū)綠洲棉田各土層含水量(除0.15~0.25 m 外)、棉花生長和產(chǎn)量,平均一致性指數(shù)(IOA)gt;0.75。棉花的出苗期、花期、吐絮期和成熟期均推遲,平均每10 年推遲時(shí)間約為1.1、2.1、3.5、3.5 d;棉花產(chǎn)量和IWUE 均呈下降趨勢,每10 年下降幅度分別為45.95 kg/hm2和0.13 kg/(mm·hm2)。氣溫和太陽輻射量對(duì)棉花生長有顯著影響,其中最低氣溫是影響棉花生育期的主導(dǎo)因子,最高氣溫對(duì)棉花產(chǎn)量有一定負(fù)面影響;太陽輻射量則是引起產(chǎn)量變化的主導(dǎo)因子。【結(jié)論】研究結(jié)果可為綠洲農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)氣候變化的影響提供一定的科學(xué)指導(dǎo)。

    RZWQM2;氣候變化;棉花產(chǎn)量;灌溉水利用效率;綠洲農(nóng)業(yè)

    0 引 言

    【研究意義】自20 世紀(jì)以來,氣候變化已在全球范圍內(nèi)得到證實(shí),這種變化對(duì)過去一個(gè)世紀(jì)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)構(gòu)成了較大的影響,也將對(duì)未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生更大的影響。氣候變化是除水分短缺和土地退化外,又一個(gè)對(duì)棉花生產(chǎn)安全的重要威脅因素[1-3]。氣候變化已明顯加快作物生育期,改變了區(qū)域作物的種植模式和種植規(guī)模[4-5],嚴(yán)重影響作物產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。因此,在氣候變化背景下,如何確保作物生育期正常發(fā)育和提高作物的產(chǎn)量是亟需解決的重要問題。

    【研究進(jìn)展】近年來,國內(nèi)許多學(xué)者[6-10]在氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響方面做了大量的研究,探討了各地農(nóng)業(yè)受氣候條件影響的關(guān)鍵要素和關(guān)鍵時(shí)段。由于農(nóng)業(yè)系統(tǒng)模型具有高效率、低成本且能夠彌補(bǔ)田間研究局限性等特點(diǎn),因此大部分人員采用作物模型探究氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量的影響,如張濤等[11]利用AquaCrop 模型模擬旱地春玉米產(chǎn)量對(duì)降雨和氣溫變化的響應(yīng);Li 等[12]評(píng)估AquaCrop 模型在華北平原模擬棉花和優(yōu)化灌溉策略的能力;史源等[13]運(yùn)用DSSAT 模型模擬黃淮海平原干旱對(duì)冬小麥產(chǎn)量的潛在影響;丁奠元等[14]基于RZWQM2 模型分析影響黃土高原旱地冬小麥生長的關(guān)鍵氣象因子等。RZWQM2 模型是RZWQM 模型和DSSAT4.0 模型的混合模型,此前已被用于優(yōu)化不同氣候條件下作物生長的田間管理實(shí)踐[15-17],能夠較好地模擬氣候變化條件下作物的生長發(fā)育和產(chǎn)量。該模型對(duì)不同虧缺灌溉下作物生長和土壤含水率的模擬效果較好。Li 等[18]報(bào)道,RZWQM2 模型適宜于模擬不同水分虧缺條件下的棉花生長和產(chǎn)量?!厩腥朦c(diǎn)】然而,前人較少利用RZWQM2 模型結(jié)合長期氣候變化數(shù)據(jù),研究氣候變化對(duì)極端干旱區(qū)棉花生長和產(chǎn)量的影響。影響極端干旱區(qū)綠洲棉花生育期和產(chǎn)量的氣候要素也有待進(jìn)一步的深入研究。

    棉花是中國新疆的主要經(jīng)濟(jì)作物之一,分別占全國棉花產(chǎn)量和種植面積的89%和83%。新疆策勒綠洲位于我國西北內(nèi)陸極端干旱地區(qū),常年少雨,生態(tài)環(huán)境較為脆弱,對(duì)氣候的變化極其敏感。隨著氣候變化,新疆策勒綠洲生態(tài)環(huán)境對(duì)當(dāng)?shù)貧夂蛸Y源的依賴性逐漸加強(qiáng)。氣溫與棉花的生產(chǎn)關(guān)系密切相關(guān),是棉花生長、發(fā)育和產(chǎn)量形成必須依賴的關(guān)鍵氣候要素。然而,該區(qū)域氣溫和有效降水量的年際變化較大,時(shí)間分布上差異顯著。在這種背景下,當(dāng)?shù)孛藁ㄉa(chǎn)受氣候變化的影響更加突出。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究基于田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)和前人率定和驗(yàn)證的RZWQM2 模型[19],研究氣候變化對(duì)棉花生育期、地上生物量、產(chǎn)量和IWUE 的影響,并探究影響棉花生育期和產(chǎn)量的關(guān)鍵氣候要素。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    新疆策勒綠洲屬于新疆維吾爾自治區(qū)和田地區(qū),位于塔克拉瑪干沙漠南沿(80°03′E—82°10′E,35°18′N—39°30′N,圖1),海拔1 500~1 800 m。

    圖1 策勒綠洲試驗(yàn)研究區(qū)域Fig.1 Map of Qira Oasis experimental research area

    棉花種植區(qū)氣候?yàn)榕瘻貛Ц珊祷哪畾夂?,光能和熱能資料豐富,氣溫變化劇烈,降水稀少。年平均降水量為50.9 mm,年日照時(shí)間為2 690 h,年平均溫度為15.2 ℃,最高氣溫為41.4 ℃,最低氣溫為-21 ℃(1960—2019 年)。1960—2019 年(60 a)的逐日氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)系統(tǒng)(區(qū)站號(hào)51828)。從圖2 中1960—2019 年降水量、最高氣溫和最低氣溫的月平均值可以明顯看出氣候資源的季節(jié)性分布特征。棉花種植區(qū)4—10 月無霜期平均為235 d。棉花在4 月中下旬播種,10 月中旬收獲,大部分降水與棉花的生長季節(jié)吻合。土壤以細(xì)沙土為主。

    圖2 策勒綠洲1960—2019 年氣溫和降水量的季節(jié)性特征Fig.2 Seasonal characteristics of temperature and rainfall in Qira Oasis from 1960 to 2019

    1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及測量指標(biāo)和方法

    本研究在自主開發(fā)的預(yù)報(bào)式灌溉系統(tǒng)(DSSIS)下設(shè)計(jì)了2 個(gè)灌溉水平(充分灌溉和虧缺灌溉),每個(gè)處理設(shè)4 個(gè)重復(fù),每個(gè)樣地長10 m,寬度為6 m。試驗(yàn)小區(qū)以隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)布置,種植的棉花品種為‘新陸早779 號(hào)’,采用N/S 行種植。2018 年4 月23 日棉花開始播種,5 月8 日補(bǔ)苗(強(qiáng)風(fēng)和持續(xù)低溫造成出苗率低),播種密度為222 000 粒/hm2,播種行距30 cm,播種深度為4 cm。長期模擬的棉花播種時(shí)間為每年的4 月11 日(當(dāng)?shù)囟嗄昶骄鶗r(shí)間),收獲日期設(shè)為成熟日期(100%吐絮)。試驗(yàn)地塊統(tǒng)一施肥,播種前,試驗(yàn)地塊施基肥84 kg/hm2NO3-N 和84 kg/hm2NH4-N,全部肥料作為底肥在播種前施入。

    每周采集0~15、15~25、25~40、40~65 cm 和65~100 cm 土層的土壤含水率(SWC),通過烘干法測定。葉面積和株高分別用ImageJ 軟件和鋼尺測量,分別從每個(gè)小區(qū)中隨機(jī)選取。葉面積指數(shù)(LAI)由葉面積和試驗(yàn)小區(qū)面積估算。棉花產(chǎn)量是通過手動(dòng)收獲每個(gè)地塊中的所有產(chǎn)量。

    1.3 RZWQM2 模型及DSSIS 系統(tǒng)

    RZWQM2(Root Zone Water Quality Model 2)是由美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)系統(tǒng)開發(fā),于1992 年推出的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)和資源模型。它融合了物理運(yùn)移模塊、化學(xué)反應(yīng)模塊、養(yǎng)分循環(huán)模塊、殺蟲劑反映模塊、作物生長模塊和管理操作模塊等6 個(gè)子模塊[20]。本文應(yīng)用的重點(diǎn)是物理運(yùn)移模塊和作物生長模塊。RZWQM2 模型嵌套了DSSAT4.0 模型,用來模擬作物生長發(fā)育過程和產(chǎn)量。模型中有關(guān)模擬棉花作物生育期、生物量和產(chǎn)量的計(jì)算方法詳見Ahuja 等[21]。

    DSSIS 是一種自動(dòng)灌溉控制系統(tǒng),它結(jié)合了RZWQM2 中的4 d 天氣預(yù)報(bào)和自動(dòng)灌溉控制硬件和管道系統(tǒng),可以對(duì)給定作物的灌溉時(shí)間和灌溉量進(jìn)行自動(dòng)化控制。RZWQM2 模擬的水分脅迫系數(shù)和DSSIS確定的灌水量計(jì)算模式分別可以在Qi 等[22]和Chen 等[23]中找到。關(guān)于DSSIS 的細(xì)節(jié)詳見Gu 等[24]和Chen等[25]報(bào)道。模型輸入數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物的相關(guān)參數(shù)及田間管理措施。地表0~1 m 土層的土壤特征參數(shù)通過實(shí)地觀測獲得,結(jié)果見表1。

    表1 試驗(yàn)地土壤特征參數(shù)Table 1 Soil characteristic parameters of the test site

    1.4 相關(guān)分析

    本研究利用相關(guān)分析確定影響策勒綠洲棉花生育期和產(chǎn)量的主要?dú)夂蛞?。以棉花生育期?nèi)(4 月中旬—10 月中旬)的最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、平均太陽輻射量和相對(duì)濕度及降水量作為自變量,以棉花生育期(出苗期、花期、吐絮期、成熟期)、生物量和產(chǎn)量為因變量。此外,利用線性回歸法分析1960—2019 年棉花作物生育時(shí)期、產(chǎn)量的年際變化趨勢,利用Excel 2019、IBM SPSS Statistics V25 進(jìn)行相關(guān)分析和顯著性檢驗(yàn),差異在plt;0.05 時(shí)被認(rèn)為是顯著的。利用Origin2018 進(jìn)行數(shù)據(jù)繪圖。

    1.5 模型評(píng)價(jià)

    為了評(píng)估模型在充分和虧缺灌溉下的土壤含水量、葉面積指數(shù)(LAI)、株高和棉花產(chǎn)量的模擬效果,本研究采用均方根誤差(RMSE)、相對(duì)均方根誤差(RRMSE)、百分比偏差(PBIAS)和一致指數(shù)(IOA)對(duì)實(shí)測值和模擬值進(jìn)行比較。指標(biāo)計(jì)算公式如下:

    式中:n 為數(shù)據(jù)長度;Si是模擬值;Oi是實(shí)測值;為實(shí)測值的平均值。

    如果-30%lt;RRMSElt;30%,-15%lt;PBIASlt;15%,IOAgt;0.75,則認(rèn)為模型性能是可接受的[26]。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 氣候變化特征

    1960—2019 年策勒綠洲年平均氣溫、年平均太陽輻射量和年平均相對(duì)濕度總體上呈線性下降趨勢,年降水量呈線性上升趨勢(圖3)。策勒綠洲平均氣溫隨著年份的推移呈減少趨勢,減少幅度為0.4 ℃/10 a(Plt;0.01)。

    圖3 1960—2019 年棉花生育期內(nèi)(4—10 月)年平均氣溫、年平均太陽輻射量、年平均相對(duì)濕度1%和年降水量的變化趨勢Fig.3 Trends of daily mean temperature, annual mean solar radiation, annual mean relative humidity 1% and annual rainfall during cotton growing period (April-October) from 1960 to 2019

    由圖3 可知,策勒綠洲降溫趨勢以2000 年為界限,可分為前后2 個(gè)部分。2000 年以前,平均氣溫減少不明顯,棉花生育期內(nèi)相對(duì)濕度變化也不明顯;2000 年以后,平均氣溫減小幅度增加,減少幅度為1 ℃/10 a,而棉花生育期內(nèi)相對(duì)濕度卻出現(xiàn)增加的趨勢,增加的幅度為4.5%/10 a。棉花生育期內(nèi),年平均太陽輻射量總體呈減少趨勢,減小的幅度為0.299 MJ/(m2·10 a);降水量隨著時(shí)間的推移,在2000 年前呈增加的趨勢,平均增加的幅度為8.7 mm/10 a,2000年后呈減少趨勢,平均減少幅度為11.4 mm/10 a。

    2.2 RZWQM2 模型率定與驗(yàn)證

    2.2.1 模型率定

    在充分灌溉下,模擬棉花產(chǎn)量和實(shí)測棉花產(chǎn)量分別為3 140 kg/hm2和4 300 kg/hm2(表2)。模擬與實(shí)測的葉面積指數(shù)(LAI)和植株高度表明(圖4),2018 年在充分灌溉(DFI)條件下的LAI 和植株高度模擬效果較好(IOAgt;0.97)。充分灌溉條件下模擬最大葉面積指數(shù)的RMSE、RRMSE、PBIAS 和IOA 值分別為0.66、30%、20.3%和0.98;最大植株高度分別為15.13、22%、19.9%和0.99。

    表2 模擬與實(shí)測棉花產(chǎn)量、最大葉面積指數(shù)、植株高度和土壤含水率在充分灌溉與虧缺灌溉階段的數(shù)據(jù)對(duì)比統(tǒng)計(jì)Table 2 Comparison of simulated and measured cotton crop yield, maximum leaf area index,plant height and soil water content under full and deficit irrigation

    圖4 充分灌溉和虧缺灌溉條件下2018 年葉面積指數(shù)和植株高度模擬對(duì)比Fig.4 Simulation comparison of leaf area index and plant height in 2018 under full and deficit irrigation conditions

    本文模擬了不同土層的土壤含水率變化(圖5),模擬的表層土壤含水率精度可以接受(表2),其RMSM、RRMSE、PBIAS 和IOA 的值分別為0.036、34%、2.8%和0.58。

    2.2.2 模型驗(yàn)證

    驗(yàn)證結(jié)果表明,率定后的模型對(duì)虧缺灌溉棉花的產(chǎn)量、葉面積指數(shù)(LAI)、植株高度和(0.00~0.15 m)以及(0.25~1.00 m)的土壤含水率的模擬較好(表2)。在驗(yàn)證階段,模型模擬棉花的產(chǎn)量為3 970 kg/hm2,在測定產(chǎn)量3 310 kg/hm2的17%以內(nèi)。虧缺灌溉下棉花的葉面積指數(shù)的RMSE、RRMSE、PBIAS 和IOA 分別為0.492、26%、-9.1%和0.98,最大植株高度分別為6.480、10%、-5.7%和0.99,模型略微高估了LAI和植株高度。率定后的RZWQM2 模型可以較好地預(yù)測虧缺灌溉條件下的土壤含水率,除0.15~0.25 m 土層外(表2)。驗(yàn)證階段模擬0.00~0.15 m 土壤含水率的RMSE 為0.044、RRMSE 為38%、PBIAS 為-17.0%和IOA 為0.66;模擬0.25~1.00 m 的土壤含水率中

    RMSElt;0.049、RRMSElt;39%、-19.0%lt;PBIASlt;-2.7%、IOAgt;0.52。

    圖5 2018 年充分灌溉(DFI)和虧缺灌溉(DDI)條件下土壤水分模擬值與實(shí)測值對(duì)比Fig.5 Comparison of simulated and measured soil moisture under full (DFI) and deficit irrigation (DDI) in 2018

    2.3 氣候變化對(duì)棉花生育期的影響

    模擬結(jié)果顯示,策勒綠洲棉花的出苗期、花期、吐絮期和成熟期均表現(xiàn)出不同程度的推遲(圖6),最長推遲幅度為3.5 d/10 a,最短推遲幅度為1.1 d/10 a。在整個(gè)生育期中,出苗期推遲趨勢顯著(plt;0.05),其余生育期(花期、吐絮期、成熟期)的延后趨勢均為極顯著(plt;0.01)。年際變化趨勢表明,2000 年以后,受棉花生育期內(nèi)日平均氣溫顯著降低的影響,棉花不同生育期天數(shù)隨著年份的增加均呈明顯推遲的趨勢。策勒綠洲棉花生育期推遲的時(shí)間主要集中在棉花生長中后期,即花期—成熟期,占整個(gè)推遲時(shí)間的38.3%,在出苗期—花期階段,棉花生育期時(shí)間推遲不明顯。其中,棉花出苗期推遲3.6 d/10 a;花期推遲7.3 d/10 a; 吐絮期推遲10.7 d/10 a;成熟期推遲10.7 d/10 a。

    圖6 模擬的棉花生育期對(duì)氣候變化的響應(yīng)Fig.6 Response of simulated cotton growth period to climate change

    2.4 氣候變化對(duì)棉花地上部分生物量的影響

    年際變化趨勢表明,策勒綠洲棉花花期和吐絮期地上部生物量的增加幅度分別為42.12 kg/(hm2·10 a)、5.22 kg/(hm2·10 a),隨著時(shí)間的推移和氣候變化的發(fā)展,棉花地上部生物量增加幅度呈減小趨勢,而成熟期更是出現(xiàn)地上生物量減少的現(xiàn)象,平均減少32.16 kg/(hm2·10 a)(圖7)。各生育時(shí)期的年際變化幅度在0~1 154.51 kg/hm2(表3)。其中,吐絮期和成熟期生物量年際間變化幅度最大,出苗期、花期生物量年際間變化幅度最小。

    表3 策勒綠洲1960—2019 年棉花生物量的線性傾向率Table 3 Linear trend rates of cotton biomass in Qira Oasis from 1960 to 2019

    圖7 1960—2019 年棉花出苗期、花期、吐絮期和成熟期葉面積指數(shù)年際變化趨勢和生物量年際變化趨勢Fig.7 Interannual variation trends of leaf area index and biomass at emergence,flowering, cracked B1 and harvest stages of cotton from 1960 to 2019

    由圖7 可知,棉花花期、吐絮期和成熟期的LAI均呈不顯著增加的趨勢,增加的幅度分別為0.044、0.013/10 a 和0.003/10 a,LAI 增加的幅度也呈現(xiàn)減小的趨勢。棉花處于花期和吐絮期時(shí),LAI 和地上部生物量的變化趨勢基本相同,而成熟期LAI 大小基本不變,地上部生物量卻出現(xiàn)減小的趨勢。

    2.5 氣候變化對(duì)棉花產(chǎn)量和灌溉水利用效率的影響

    RZWQM2 模型模擬策勒綠洲棉花平均產(chǎn)量為3 770.37 kg/hm2,總體呈下降趨勢,減少幅度為45.95 kg/(hm2·10 a)。其中,1960—1987 年棉花產(chǎn)量變化幅度趨于平緩;1987—2000 年棉花產(chǎn)量呈極顯著下降趨勢(plt;0.01),減少幅度為1 181.82 kg/(hm2·10 a);自2000 年后,棉花產(chǎn)量下降趨勢明顯,減少幅度為269.74 kg/(hm2·10 a)。棉花產(chǎn)量在2 920~4 941 kg/hm2間波動(dòng),最大值分別出現(xiàn)在1969 年和1985 年左右,最小值出現(xiàn)在2019 年。

    由圖8(b)所示,模擬60 a 期間棉花灌溉水利用效率總體呈下降趨勢,減少幅度為每10 年0.127 kg/(mm·hm2)。其中,1987—2000 年,棉花灌溉水利用效率呈極顯著下降趨勢(plt;0.01),減少幅度為每10 年1.685 kg/(mm·hm2),2000 年后,棉花灌溉水利用效率下降趨勢比60 a 總體下降趨勢更加明顯,減少幅度為0.316 kg/(mm·hm2)。

    圖8 策勒綠洲1960—2019 年棉花年際產(chǎn)量的變化趨勢與棉花灌溉水分利用效率年際變化趨勢Fig.8 Interannual variation trend of cotton yield and cotton irrigation water use efficiency in Cele Oasis from 1960 to 2019

    2.6 氣候要素與棉花生育期和產(chǎn)量的相關(guān)性分析

    策勒綠洲棉花出苗期、花期、吐絮期、成熟期生長階段與最低氣溫呈極顯著負(fù)相關(guān)(plt;0.01),相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.539~-0.675,即策勒綠洲每日最低氣溫越高,棉花出苗、開花、吐絮和成熟就越早(表4)。日平均氣溫對(duì)棉花的生育期有顯著影響,其中與棉花出苗期和成熟期呈顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.262~-0.317(plt;0.05);而與棉花花期和吐絮期呈極顯著負(fù)相關(guān)(plt;0.01),相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.423~-0.447,表明在棉花生育期內(nèi),日平均氣溫越高,棉花各生育期有提前的趨勢。太陽輻射量對(duì)棉花出苗期和花期顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.261~-0.277(plt;0.05),對(duì)其他生育階段沒有顯著影響。棉花出苗期與日平均相對(duì)濕度呈顯著負(fù)相關(guān)(plt;0.05),相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.285,日平均相對(duì)濕度與棉花生育期影響不大。日降水量和日最高氣溫與策勒綠洲棉花種植生育期的相關(guān)性并不顯著。

    表4 棉花生育期與年平均氣候要素的相關(guān)系數(shù)Table 4 Correlation coefficient between cotton growth period and annual average climate factors

    棉花產(chǎn)量與氣候要素之間的相關(guān)分析結(jié)果見表5。策勒綠洲棉花種植區(qū)(1960—2019 年)年平均太陽輻射量與每年棉花產(chǎn)量極顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.434(Plt;0.01);近60 年來月最高氣溫與棉花產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)為-0.310(Plt;0.05);年平均氣溫與每年棉花產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)0.009,未達(dá)到顯著水平;年平均相對(duì)濕度與年棉花產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)為0.140,未達(dá)到顯著性水平;年降水量和月最低氣溫與棉花產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)分別為0.057、0.158,未達(dá)到顯著性水平。年平均太陽輻射量、年平均氣溫、平均相對(duì)濕度、年降水量和月最低氣溫與棉花產(chǎn)量呈正相關(guān),棉花產(chǎn)量與月最高氣溫呈負(fù)相關(guān)(表5)。策勒綠洲棉花種植區(qū)年平均太陽輻射量、年平均氣溫、年平均相對(duì)濕度、年降水量和月最低氣溫越低,棉花的產(chǎn)量則越低;月最高氣溫越高,棉花產(chǎn)量則越低(圖9)。

    表5 棉花產(chǎn)量氣候要素之間的相關(guān)性Table 5 Correlation between climatic factors of cotton yield

    圖9 棉花產(chǎn)量與年平均氣溫、年平均太陽輻射量、降水量、年平均相對(duì)濕度之間的定量關(guān)系Fig.9 Quantitative relationship between cotton yield and average temperature, solar radiation, rainfall and average relative humidity

    3 討 論

    本文利用率定與驗(yàn)證的RZWQM2 模型模擬了1960—2019 年新疆策勒綠洲棉花生育期(出苗期、花期、吐絮期、成熟期)、地上部分生物量、產(chǎn)量和灌溉水利用效率(IWUE)。RZWQM2 模型在極端干旱區(qū)模擬充分和虧缺灌溉下的棉花生長(葉面積指數(shù)和植株高度)有較好的表現(xiàn)。研究表明,DSSAT 模型可以有效模擬不同虧缺灌溉條件下棉花的生長過程(LAI、冠層高度)[27-28]。本研究中驗(yàn)證結(jié)果(虧缺灌溉)略優(yōu)于率定結(jié)果(充分灌溉)。Liu 等[19]利用 2006—2013 年新疆策勒綠洲棉田數(shù)據(jù),對(duì)RZWQM2 模型進(jìn)行了初步的率定和驗(yàn)證,其結(jié)果是基于土壤含水率、棉花物候期以及產(chǎn)量等數(shù)據(jù),率定與驗(yàn)證的參數(shù)包括模型中的土壤水力參數(shù)和作物生長參數(shù)。在此基礎(chǔ)上,李文珍等[26]利用2016—2017年該區(qū)域土壤含水率和溫度數(shù)據(jù)對(duì)RZWQM2 模型中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)一步完善。本文基于Liu 等[19]和李文珍等[26]的研究結(jié)果,利用新開發(fā)的灌溉系統(tǒng)下充分與虧缺灌溉處理的土壤含水率、植株高度、葉面積指數(shù)(LAI)和產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)一步完善模型相關(guān)參數(shù),提高新開發(fā)的灌溉系統(tǒng)對(duì)灌溉時(shí)間和灌溉量的預(yù)測。因此,本文雖僅采用一年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證,但模型結(jié)果以及率定與驗(yàn)證的相關(guān)參數(shù)也具有可靠性。

    模擬中發(fā)現(xiàn),隨著1960—2019 年年平均氣溫總體不顯著降低的趨勢,棉花出苗期、花期、吐絮期和成熟期均呈現(xiàn)不同程度推遲趨勢。氣候要素與棉花生育期的相關(guān)性結(jié)果表明,最低氣溫對(duì)棉花生育期的影響極顯著,太陽輻射量對(duì)棉花出苗期和花期延后也有一定顯著影響。譚紅等[29]模擬氣候變化對(duì)新疆石河子地區(qū)棉花生產(chǎn)潛力影響研究中指出,氣溫和太陽輻射量對(duì)棉花生育期影響顯著。這與本研究結(jié)果一致。出苗期太陽輻射量在12.93~29.76 MJ/(m2·d)之間波動(dòng),花期在15.69~40.45 MJ/(m2·d)之間波動(dòng),都呈下降趨勢。羅萬琦等[30]發(fā)現(xiàn)西北地區(qū)1966—2016 年太陽輻射量整體變化規(guī)律也呈下降趨勢,該結(jié)論與本研究基本一致。而王柳等[31]在西北地區(qū)研究春玉米生育期內(nèi)太陽輻射量整體呈上升趨勢。以上結(jié)果的差異可能是由于統(tǒng)計(jì)的時(shí)間、空間尺度有所不同。另外相對(duì)濕度與棉花的出苗期之間也有顯著相關(guān)性,相對(duì)濕度逐年下降的趨勢可能導(dǎo)致棉花種子吸收表土水分困難,在一定程度上推遲種子出苗。

    受氣候變化影響,策勒綠洲1960—2019 年棉花LAI 年際變化趨勢與棉花地上部分生物量的變化趨勢基本同步?;ㄆ诤屯滦跗诿藁ǖ厣喜糠稚锪恐饾u增加而到了成熟期卻逐漸減少。這是由于棉花的LAI 是反應(yīng)棉花生長情況的一個(gè)重要基礎(chǔ)性指標(biāo)。從出苗開始,棉花LAI 不斷增大,此時(shí)LAI 反映了棉花生長旺盛,棉花地上生物量也是呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢,地上生物量達(dá)到閾值以后,棉花逐漸進(jìn)入成熟期,葉片逐漸枯黃,LAI 迅速減小,此時(shí)LAI 反映了棉花的衰老,棉花地上生物量也呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢。

    RZWQM2 模型已廣泛用于研究農(nóng)田水分和作物生長發(fā)育等方面。Fang 等[32]和 Ma 等[33]利用RZWQM2 模型研究作物產(chǎn)量和水分利用效率對(duì)不同灌溉量的響應(yīng)情況,模擬結(jié)果為有限灌溉水分配提供參考。本文探究1960—2019 年新疆策勒綠洲氣候變化對(duì)棉花產(chǎn)量和IWUE 的影響,模擬結(jié)果表明,棉花產(chǎn)量主要受太陽輻射量和氣溫的影響,對(duì)比產(chǎn)量與太陽輻射量和氣溫的相關(guān)性可知(絕對(duì)值),太陽輻射量對(duì)產(chǎn)量的影響大于氣溫。隨著太陽輻射量和氣溫均逐漸減小,棉花產(chǎn)量也呈下降趨勢。棉花為喜溫作物,適宜的氣溫可以提高棉花產(chǎn)量。丁晉利等[34]提出,在RZWQM2 模型中,作物生長的限制主要基于氣溫,產(chǎn)量的差異性受限于不同氣候模式下的最高和最低氣溫,具有明顯的不確定性。Voloudakis 等[35]提出高溫對(duì)產(chǎn)量有一定的負(fù)面影響,這與本研究結(jié)果基本一致。棉花IWUE 值是反映棉花產(chǎn)量與整個(gè)生育期用水量的一個(gè)重要指標(biāo)。策勒綠洲棉花產(chǎn)量受氣候要素的影響,棉花產(chǎn)量隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)減少的趨勢,其中年降水量雖隨著時(shí)間呈增加的趨勢,但策勒綠洲每年降水量相差不超過60 mm,相對(duì)比較平均,所以產(chǎn)量降低也使棉花IWUE 隨著年份推移呈下降趨勢。

    4 結(jié) 論

    1)新疆策勒綠洲1960—2019 年日平均氣溫、年平均太陽輻射量和年平均相對(duì)濕度均呈下降趨勢,下降幅度分別為每年0.04 ℃、0.03 MJ/m2、0.02,年降水量呈增加趨勢,增加幅度為每年0.87 mm。

    2)1960—2019 年策勒綠洲棉花生育期(出苗期、花期、吐絮期、成熟期)均呈現(xiàn)推遲趨勢;模擬的棉花平均產(chǎn)量為3 770 kg/hm2,總體上隨時(shí)間呈下降趨勢;棉花IWUE 平均約為5.5 kg/(mm·hm2),隨時(shí)間也呈下降趨勢。

    3)棉花生育期內(nèi)與每日最低氣溫關(guān)系最為密切,氣溫的變化是引起區(qū)域棉花生育期延后的主要因素。太陽輻射量、最高氣溫和降水量與棉花產(chǎn)量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系較為密切,其中棉花產(chǎn)量與太陽輻射量的相關(guān)性大于最高氣溫。

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    Effects of Climate Change on Seed Yield and Water Use Efficiency of Cotton in Arid Regions:A Simulation Study

    DONG Haibo,CHEN Xiaoping*,FENG Shaoyuan,ZHANG Youliang,WU Hao
    (College of Hydraulic Science and Engineering,Yangzhou University,Yangzhou 225009,China)

    【Objective】One challenge facing agricultural production in many countries is the potential influence of global warming.The purpose of this paper is to elucidate the potential impact of climate change on cotton production in arid regions in north China.【Method】The study was based on numerical simulation.The root zone water quality model (RZWQM2) was calibrated using data measured in 2018 from cotton fields at Qira Oasis in Xinjiang. The validated model was then used to analyze the effect of climate change(1960—2019)on growth,yield and irrigation water use efficiency (IWUE) of the cotton. The relationship between climate factors and cotton yield was analyzed using correlation methods.【Result】 Comparison with measured data shows that the RZWQM2 is accurate to simulate change in water content in the soil profile except in the depth of 0.15~0.25 m.It also adequately predicts the cotton growth and yield,with the average consistency indexgt;0.75.The simulation results show that the emergence,flowering, cracked B1 and maturity stage of the cotton were delayed approximately by 1.1, 2.1, 3.5 and 3.5 d per decade, respectively, from 1960—2019 due to temperature rise. The simulated seed yield and IWUE of the cotton decreased by 45.95 kg/hm2and 0.13 kg/(mm·hm2) per decade, respectively, from 1990—2019. Correlation analysis reveals that air temperature and solar radiation affect cotton growth most significantly.The minimum temperature is the dominant determinant of cotton growth, while the maximum temperature has a negative effect on cotton yield.Among others,solar radiation is the most important determinant of cotton yield.【Conclusion】Using the calibrated numerical model, we analyze the potential impact of climate change and different meteorological factors on growth and yield of cotton in arid regions in north China.The results provide baseline to understand how cotton production will change with climate change in the Oasis regions in Xinjiang.

    RZWQM2;climate change;cotton production;IWUE;oasis agriculture

    S274

    A

    10.13522/j.cnki.ggps.2022095

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    1672 - 3317(2022)09 - 0023 - 11

    2022-02-24

    江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20210825);江蘇省雙創(chuàng)博士計(jì)劃項(xiàng)目(JSSCBS20211014);國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(52009118)

    董海波(1997-),男。碩士研究生,主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用的研究。E-mail: 2102171495@qq.com

    陳小平(1990-),男。講師,碩士生導(dǎo)師,博士,主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用與農(nóng)業(yè)系統(tǒng)模型以及模擬氣候變化影響研究。E-mail: xiaoping.chen@yzu.edu.cn

    責(zé)任編輯:韓洋

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