未来气候变化对中国马铃薯种植气候适宜性的影响

【目的】马铃薯作为中国第四大主粮作物,其适宜性评价对保障国家粮食安全具有重要意义。本研究基于气候数据,构建集成物种分布模型预测中国未来时期马铃薯气候适宜区,为优化中国马铃薯种植提供重要科学参考。【方法】利用6种全球气候模式(global climate models,GCMs)未来气候数据驱动5种物种分布模型(species distribution models,SDMs),集成模拟预测未来4种温室气体排放情景(ssp126、ssp245、ssp370、ssp585)下,中国历史上(1970—2000年)和4个未来时期(2021—2040、2041—2060、2061—2080、2081—2100年)的马铃薯气候适宜区时空分布特征。【结果】(1)最湿月份的降水量、最暖月份的最高温度,以及最冷季度的平均温度是影响中国马铃薯气候适宜度的主要气象因子,对模拟结果的贡献率分别为54.7%、21.4%和18.1%。(2)4种温室气体排放情景下对于各适宜等级区域的预测结果变化基本一致,都呈现适宜区、低适宜区面积变大而高适宜区面积变小的趋势,仅在海南、西藏、新疆等地局部存在种植气候不适宜区。马铃薯适宜种植区(适宜区和高适宜区)的面积在各种情况下均超过50%。(3)在未来各时期马铃薯种植低适宜区和适宜区面积将大幅增加,而高适宜区面积则呈下降趋势,各适宜等级区域面积总体依旧保持:适宜区>低适宜区>高适宜区。(4)随着温室气体排放等级的提高,中国马铃薯高适宜区将大幅减小。从空间分布上看,中国马铃薯种植高适宜区主要以东北地区、甘肃地区、新疆西部,以及西南部分区域为主;从时间顺序上看,陕西北部、长江中下游区域、内蒙古中西部等区域受未来气候变化影响较大,马铃薯气候适宜度减小趋势明显。【结论】利用构建的集成物种分布模型预测了未来时期中国马铃薯气候适宜区时空分布特征。根据模型模拟结果,建议东北、甘肃、西南等地区可以作为未来马铃薯的主要种植区域,新疆等地区可以作为主要发展区域,其他地区应按照当地情况优先发展其他粮食和经济作物。

基于机器学习与气象灾害指标的苹果相对气象产量预测

为及时准确地预测我国黄土高原苹果产量,首先选取黄土高原苹果产区86个基地县的气象观测数据,分别提取出苹果生长季内不同月份的气温、降水量、太阳辐射等气象特征变量,花期冻害时间、连阴雨时间和标准化降水蒸发指数(Standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)等气象灾害特征变量,以及气象站点经度、纬度和高程等空间特征变量,再根据斯皮尔曼相关性分析确定影响苹果产量的最重要气象特征变量。然后,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree, GBDT)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、贝叶斯正则化反向传播神经网络(Bayesian regularization back propagation artificial neural network, BRBP)和多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)算法,建立苹果相对气象产量的预测模型,并确定最佳模型输入特征变量组合。最后,基于不同生育期和生长季内各月份最佳模型输入特征变量组合,分析不同模型预测苹果相对气象产量的提前期。结果表明:影响苹果相对气象产量的最重要气象特征变量为最高气温、最低气温、空气相对湿度、降水量和太阳辐射;最佳模型输入变量组合为最重要气象特征变量、空间特征变量和灾害特征变量;基于最佳模型输入变量组合,GBDT和BRBP模型精度较好(相关系数r为0.77,均方根误差(RMSE)为0.44;r为0.70,RMSE为0.44),而MLR模型表现最差(r为0.63,RMSE为0.49)。在苹果不同生育期内,GBDT和BRBP模型在各个生育期内均能获得相对较高的苹果相对气象产量预测精度,SVM和MLR模型可在果实膨大期获取较为理想的苹果相对气象产量模拟结果。在苹果生长季内各月份,GBDT、SVM、BRBP和MLR模型可在苹果成熟期前1~2个月实现对苹果相对气象产量的早期预测。本研究可为黄土高原苹果产量早期产量预测提供科学依据和技术参考。

不同降水年型下水氮调控对小麦产量及生物量的影响

水和氮是影响西北黄土高原雨养农业区粮食生产的主要因素,但其增产效应受降水年型影响明显。本水氮调控试验利用APSIM模型在甘肃省定西市安定区1971—2018年气象数据,分析了不同降水年型下水氮管理对小麦产量和生物量的变异系数、可持续性指数的影响,明确了各年型产量与施氮量、降水量之间的关系。结果表明,模型模拟的小麦产量和生物量的决定系数R2均在0.90以上,一致性指标D均在0.95以上,归一化均方根误差(NRMSE)均在15%以下,表明该模型在研究区具有较好的模型拟合度和适应性。通过二元二次回归方程探讨了其最优产量下的水氮优化组合,在当年年降水总量的基础上,干旱年小麦达潜在最优产量时(3492.6kghm^-2),降水需增加39.73%,应施氮182.73kghm^-2;平水年小麦达潜在最优产量时(4514.5kghm^-2),降水需增加45.26%,应施氮208.26kghm-2;湿润年小麦达潜在最优产量时(4890.3kghm^-2),降水需增加46.31%,应施氮211.15kghm^-2。研究结果可为研究区不同降水年型下缓解小麦干旱和养分胁迫,节约化肥资源和农业可持续性发展提供理论依据。

基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响

为明确水氮调控对春小麦(Triticum aestivum)产量的影响,研究自然降水条件下小麦产量达到最佳所需含氮量,将田间试验数据与农业生产系统模拟模型(Agricultural Production System Simulator,APSIM)结合,分别设定降水和施氮梯度为春小麦的产量变化的影响因素,并对模型予以检验。APSIM模型对春小麦产量模拟精度较高,决定系数(R2)、归一化均方根误差(NRMSE)、模型一致性指标(D)分别为0.95、27.36%和0.91。随降水量或施氮量的增加,整体产量表现出先增后减趋势;其次,在所有组合中降水增加到20%,施氮量为157.5 kg·hm^–2的处理较好,平均产量最高达到5 406.64 kg·hm^–2;最后,根据产量变化曲面拟合方程得出产量最佳方案:当自然降水增加55%,施氮量增加到257.25 kg·ha^–1,产量达到最佳,为5 988 kg·hm^–2。

基于物候模型研究未来气候情景下陕西苹果花期的可能变化

陕西苹果种植面积大、产量高,但产量易受晚霜冻影响。冻害的发生与苹果花期和晚霜冻时间密切相关,因此准确预测苹果花期,研究苹果花期的变化规律对苹果生产防灾减灾具有重要意义。本研究利用物候模型(春暖模型、连续模型、重叠模型和平行模型)研究气候变化背景下陕西苹果花期(包括始花期和末花期)的变化规律。首先,评价4种物候模型在陕西苹果产区模拟苹果花期的效果,筛选出研究区最佳花期预测模型。然后,基于所选最佳花期模型模拟历史(1980−2019年)时期各代表站(洛川、白水、凤翔和长武)的苹果花期。最后,基于33个全球气候模式(Global Climate Models,GCMs)生成的未来气象数据集,利用所选最佳模型分别模拟RCP4.5和RCP8.5两种情景下2021−2100年各代表站的苹果花期并研究花期时空变化规律。结果表明,连续模型是模拟渭北东部和西部苹果花期的最佳模型,而延安和关中西部苹果花期的最佳模型为平行模型。1980−2019年各代表站始花期提前速率为3.4~4.7d·10a^(−1),末花期提前速率为3.3~4.6d·10a^(−1),空间分布上,研究区苹果花期从东南到西北逐渐推迟,年平均花期持续时间为10~11d。在RCP4.5情景下,各代表站2021−2100年始花期提前速率为0.7~0.9d·10a^(−1),末花期提前速率为0.6~0.8d·10a^(−1);与1980−2019年相比,各代表站2021−2060年平均始花期提前0~4.4d,末花期提前0~5.0d,各代表站2061−2100年平均始花期提前3.4~7.6d,末花期提前2.6~8.2d。在RCP8.5情景下,2021−2100年各代表站始花期提前速率为1.3~1.8d·10a^(−1),末花期提前速率为1.3~1.6d·10a^(−1);与1980−2019年相比,各代表站2021−2060年平均始花期提前1.3~5.9d,末花期提前1.0~6.1d,各代表站2061−2100年平均始花期提前6.7~12.4d,末花期提前6.2~12.3d。未来气候条件下,苹果花期空间分布与历史时期基本一致,但花期持续时间略有缩短。本研究首次综合花期预测模型和未来气候数据研究陕西苹果产区苹果花期变化,可为陕西苹果产区应对气候变化产生的花期冻害提供一定的理论依据。

1971-2017年陇中地区气候变化及其对旱地春小麦产量的影响

为了解不同生育阶段气候变化对旱地春小麦产量的影响,利用陇中地区1971-2017年逐日气温和降水量,运用APSIM模型模拟春小麦生育期和产量,对近47年来该地区气候变化特征及其与春小麦产量的相关性进行了分析。结果表明,陇中地区年降水量按4.639 mm·10a^-1的速率显著减少,春小麦全生育期降水量按1.304 mm·10a^-1的速率减少,8个生育阶段的降水变化趋势不同,其中灌浆-成熟期的降水量下降幅度最大,倾向率为-2.995 mm·10a^-1;分蘖-拔节期的降水量有明显的上升趋势,倾向率1.855 mm·10a^-1。旱地春小麦全生育期和各生育阶段的日均温、日均最高温和日均最低温都呈上升趋势,并且日均最低温的上升幅度要大于日均最高温。经相关分析,旱地春小麦全生育期降水量和日均最高温与产量分别呈极显著和显著相关;拔节-孕穗期和灌浆-成熟期降水量与产量的相关性分别达显著和极显著水平,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期日均温与产量均呈极显著相关,拔节-孕穗期和灌浆-成熟期的日均最高温与产量分别呈显著相关和极显著相关。

基于Copula函数的陕西苹果晚霜冻特征分析

为探讨利用Copula函数对苹果晚霜冻进行特征分析的适用性,该研究首先基于陕西省苹果主产区7个气象站点1971-2018年的逐日最低气温(T min)数据集,提取出晚霜冻事件的历时和强度两个特征变量。然后,基于6种不同的Copula函数构建晚霜冻特征变量的联合分布,并进行拟合优度评价。最后,利用优选的Copula函数分析晚霜冻发生的概率及重现期。结果表明:陕西苹果产区各站点1971-2018年受晚霜冻的影响在空间分布上由东南向西北方向加重,各站点晚霜冻的历时和强度之间均具有显著的正相关关系。当晚霜冻强度和历时增大时,其联合累积概率也相应增大,且增大趋势变缓。各站点联合重现期代表的“或”事件比同现重现期所代表的“且”事件更容易发生。当单变量重现期取值较小时,可将联合重现期和同现重现期视为单变量重现期的两种极端情况,对其实际范围进行估计。总体而言,陕西苹果产区各站点发生长历时且高强度晚霜冻事件的概率较小,但是位于延安果区的站点相较于其他果区站点更容易发生高强度或长历时的晚霜冻事件,以及高强度长历时同时发生的晚霜冻事件,需要重点加以关注。该研究可为陕西苹果产区应对晚霜冻灾害提供理论依据。

陇中黄土丘陵沟壑区春小麦叶面积指数动态模型研究

【目的】探究黄土高原春小麦不同播期叶面积指数动态变化特征与辐热积的关系,以期为发展陇中黄土高原区春小麦光合产物和产量的模拟模型奠定基础.【方法】以‘定西42号’春小麦为供试材料,设置3个播期和4种耕作措施,采用修正后的Logistic模型使用归一化方法建立相对叶面积指数和相对辐热积之间的动态关系.【结果】该模型具有较好的模拟效果,均方根误差R^2>0.9,模拟精确度大于0.85,拟合误差小于0.05,根均方差(RMSE)<0.09,很好地模拟了黄土高原春小麦叶面积指数与辐热积之间的动态变化规律;黄土高原春小麦叶面积指数随生理天数的增加呈偏度(bs<0)的单峰曲线变化,且经历了3个明显的变化阶段.【结论】该模型可以为黄土高原区春小麦群体动态监测以及春小麦群体叶片光合特性的提升提供理论依据.

基于APSIM模型探讨耕作措施对春小麦产量的影响

为探究全球环境变暖下不同降水、不同耕作措施下水资源的合理利用以及对春小麦产量的影响机制,本研究运用APSIM模型模拟降水与不同耕作措施下的土壤体积含水量和春小麦产量。依据甘肃省定西市安定区李家堡乡2017~2018年大田试验数据以及定西市安定区1971~2018年气象资料,对APSIM模型本土化,并对旱地春小麦土壤体积含水量数据采用相关性分析法进行结果检验。结果表明:(1)APSIM模型在研究区具有较好的模型拟合度与适应性。模拟和实测的土壤含水量呈显著正相关,R2介于0.959~0.973之间,归一化均方根误差NRMSE介于5.563%~9.892%之间,模型有效参数ME介于0.991~0.999之间。(2)土壤含水量主要受降雨量的影响,同时也受温度与作物的影响。土壤含水量的变化趋势大体与年降雨量一致,且年际累计降雨量差别大。(3)不同年型在相同时期变化趋势一致。变化期土壤体积含水量变化趋势为先减少后增加,波动范围在41.79%~99.34%;回落期土壤体积含水量变化趋势为逐渐减少,变化程度为18.48%~24.10%;稳定期土壤体积含水量相对保持稳定,波动范围在4.14%~15.42%。(4)NTS处理下的土壤含水量高于其他处理。(5)NTS有保持土壤水分的作用,具有增产效果,并且稳定性与持续性好。NTS处理下,土壤水分利用率高。

基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦(Triticum aestivum)叶面积的影响

本研究针对水氮调控对旱地春小麦(‘定西42号’)叶面积的影响,采用大田试验数据与农业生产系统模型(agricultural production system simulator, APSIM)的结合,分别设定不同降水和施氮梯度对叶面积的变化趋势进行研究,试验获取2015-2017年定西田间试验不同水氮肥施入的试验数据,并对模型予以检验。APSIM模型对叶面积模拟精度较高,决定系数(R2=0.96)、归一化均方根误差(NRMSE=27.37%)、模型一致性指标(D=0.91)。结果表明:(1)随施氮量的增加,叶面积指数呈现先增后减的趋势;(2)随降水量的增加,叶面积整体呈现单一增长趋势;(3)水氮耦合作用中,降水量在自然降水基础上增加20%,施氮量为157.5 kg/hm2时,叶面积指数最高达2.766。本研究为田间试验水氮肥的施入量提供科学依据,为旱地春小麦增产提供了理论参考。