基于CMIP6气候模式的华北平原极端气温指数评估和预测

随着全球气候变暖,极端气候事件频发,对自然生态系统、社会经济及人类生产生活带来重要影响。预估未来气候情景下极端气候事件的发生有助于准确评估气候变化的影响程度。该文基于华北平原54个气象站的气候观测资料及CMIP6中20个全球气候模式(GCM)在4个气候情景下的未来气候预测数据,计算9种代表性极端气温指数,利用独立权重均值法(IWM)对多GCMs预测结果进行集合平均,旨在揭示华北平原历史(1971-2010年)和未来(2061-2100年)极端气温指数的时空变化。结果表明:基于IWM方法获得的多模式集合平均值与观测值的均方根误差(RMSE)和相对标准偏差(RSD)均低于算术平均法,能更好地反演历史极端气温指数的变化趋势;预测未来极端高温指数呈显著上升趋势,而极端低温指数将显著降低;极端气温指数(DTR除外)在历史和未来时期均存在明显的空间差异,其中高辐射强迫情景(SSP585)下的极端气温指数变幅最大,空间差异最显著。

华北平原不同降水年型和作物种植模式下的产量和耗水模拟

华北平原是中国重要的粮食生产基地,在国家粮食产业中地位较高,但长期灌溉造成了华北平原地下水资源的严重亏损,地下水位持续下降。该研究利用APSIM模型对华北平原1986-2015年不同种植模式下的产量和耗水情况进行模拟研究,为华北平原调整作物种植模式、农业水资源管理以及农业发展政策的制定提供科学依据。研究结果表明:APSIM模型能够较好地模拟冬小麦和夏玉米的生育期、产量及水分利用特征,其中生育期模拟结果的误差在5d之内,产量、ET和下渗量模拟结果的R2均在0.84以上,表明该模型在华北平原具有较好的适用性;在华北平原地区,冬小麦–夏玉米一年两熟种植模式(M2Y1)年均产量(13 445 kg/hm2)最高,但耗水量(724 mm)也是最大,水分亏损(233 mm)最为严重;一年一熟种植模式(M1Y1)年均耗水量(534 mm)较小,水分亏损量(43 mm)最少,但产量(9 215 kg/hm2)较低;两年三熟种植模式(M3Y2)兼顾产量和耗水,在保证一定产量的前提下减少了耗水量,产量耗水综合效果最好,适合在华北平原推广实行。此外,该研究对栾城站丰水年、平水年和枯水年等不同降水年型下的3种种植模式产量耗水特征进行了对比分析,研究表明在华北平原降水资源对于作物生长有重要意义,年降水量越大,作物产量越高,水分亏损量越少。

APSIM模型的研究进展及其在中国的应用

作物模型可以在已有研究资料基础上对在多种模拟条件下的作物生长情况进行模拟,预测未知风险,优化农业资源管理措施,为农业生产的管理经营提供科学指导。APSIM模型就是作物模型的典型代表。为了研究APSIM模型的结构特征和它在中国的应用现状,本文首先阐述了APSIM模型的发展历史、运行框架、模块结构组成,其次归纳总结了APSIM模型在中国气候变化评估和农田管理方面的应用以及在中国各个气候区域的应用,最后指出了APSIM模型在中国应用时所出现的问题,并为APSIM模型的应用提出了与RS技术和GIS技术相结合等一些意见。

CMIP5全球气候模式对华北平原气候的模拟和预估

以气候变暖为主要特征的全球气候变化对自然环境和农业生产有重要影响,准确预估未来不同气候情景下的气候变化能为应对其带来的负面影响提供必要的数据基础和科学依据。该文通过统计降尺度方法对CMIP5中33个全球气候模式(GCM)的未来气候情景数据进行时空降尺度处理,得到逐日站点数据,并基于多模式集合预估华北平原在两个典型气候情景(RCP4.5和RCP8.5)下未来气候变化的时空特征。结果表明:在时间变化上,2040年后温度在情景RCP8.5下的增幅远高于情景RCP4.5,至21世纪末增幅达到最高;太阳总辐射量变化趋势呈现明显的“减少-增加-稳定”特征;未来降雨量呈微弱上升趋势。在空间变化上,东部和西南部地区未来最高温度增幅最高,最低温度增幅呈现自西南向东北递增的空间格局;太阳辐射增幅表现为明显的“北低南高”,而降雨增幅自西北向东南递减。2040s(2031-2060)阶段各主要气候因子(温度、太阳辐射和降雨)增幅较小,而2080s(2071-2100)阶段增幅加大;不同气候情景下各气候因子增幅差异较大,温度和降雨在情景RCP8.5下的增幅明显高于RCP4.5,而太阳辐射在情景RCP4.5下的增幅高于RCP8.5。

气候变化对我国主要粮食作物产量的影响及适应措施

过去几十年气候变化对我国主要粮食作物产量产生了重要影响,为了研究作物产量对气候变化的响应和适应,保障粮食安全,基于国内相关研究文献,分析归纳了研究方法,综述了国内小麦、玉米和水稻等主要粮食作物产量对气候变化的响应和适应,得出如下结论:(1)作物产量对气候变化响应的研究方法主要包括田间试验观测、统计分析和作物模型模拟等方法,其中田间观测法最直观,统计分析法可操作性强、应用最为普遍,作物模型模拟机理性强,可以定量描述气候因子对作物产量的影响,外推效果好;(2)近几十年来,小麦生育期内气温升高和辐射变化使我国北方小麦增产0.9%~12.9%,南方小麦减产1.2%~10.2%;气候变暖对玉米产量贡献率为-41.4%~0.4%;水稻生育期内气温升高和辐射增强有利于东北地区水稻产量增加,增产贡献率为1.01%~3.29%,而辐射减弱对长江流域等南方主要水稻种植区的水稻产量(长江流域晚熟稻除外)产生不利影响;(3)未来气候变化情境下小麦应从延长生殖生长期、增加籽粒数量和提高收获指数等方面培育新品种应对气候变暖对作物产量的不利影响;耐高温和长生殖生长期的玉米品种可以用来应对气温、降水等气候因子的变化;水稻则应选育耐高温品种应对气温和辐射等因子的变化所带来的作物生产上的风险。

CMIP5气候模式对中国未来气候变化的预估和应用

气候模式是研究气候系统和气候变化的有力工具,其模拟结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要数据基础。随着全球气候变暖速度加快,地表生态环境、水文动态循环过程、社会经济发展等都受到其影响,进而影响到人类的生产和生活。利用气候模式对未来气候变化特征进行评估和预测,可为人类调整发展策略以适应气候变化提供科学依据。通过汇总CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式在气候变化方面的相关研究,综述了CMIP5气候模式在农业生产、水文动态监控以及其他领域中的应用,最后指出了CMIP5气候模式在模拟预估未来气候变化上存在的不足,并展望了CMIP5气候模式在未来的应用。

APSIM模型在河北山前平原农业耗水研究中的应用

为将APSIM模型应用于河北山前平原农业耗水研究中,利用中国科学院栾城农业生态系统试验站2009—2013年的数据对APSIM模型参数进行调试与验证,并对河北山前平原1986—2015年不同降水年型情况下的作物生产和水分消耗状况进行研究。模拟结果表明,APSIM模型可以较好地模拟河北山前平原冬小麦和夏玉米的产量、蒸散量(evapotranspiration,简称ET)以及土壤水储量的动态变化,适用于研究分析河北山前平原水资源消耗和产量水平的综合效应。产量模拟结果的均方根误差(root mean square error,简称RMSE)和确定系数(R2)分别为502 kg/hm^2和0. 83,蒸散量ET模拟结果的均方根误差和决定系数分别为30. 8 mm和0. 91,每月蒸散量ET模拟结果的均方根误差和决定系数分别为13. 2 mm和0. 89,模拟效果良好。根据验证结果,然后利用调整之后的参数模拟1986—2015年河北山前平原不同降水年型下的作物生产耗水状况,研究说明传统的一年两熟种植制度耗水量较大,不适于在河北山前平原继续推行下去,应该予以调整。

基于NDVI时间序列数据的冬小麦种植面积提取

归一化植被指数(NDVI)是利用遥感技术提取作物信息的重要指标,其时序曲线能反映植被的生长变化,在农作物种植面积信息提取上有较大优势。以河北平原为研究区,利用空间分辨率250m的MODISNDVI数据提取2011—2016年冬小麦种植面积。首先利用HANTS滤波建立NDVI时序曲线,结合区域物候信息和种植模式,提取冬小麦种植像元。因MODIS影像空间分辨率较低,结果受混合像元影响大。运用像元二分模型分解混合像元,计算单一像元冬小麦覆盖度进而计算研究区冬小麦种植面积,并利用Landsat数据对结果进行验证。结果表明,利用时间序列谐波分析法(HANTS)滤波和像元二分模型相结合可提高冬小麦种植面积提取精度,总体分类精度达90%以上;2011—2016年河北平原冬小麦种植面积总体减少,其中河北平原北部和山前平原冬小麦面积缩减,近海平原呈增长趋势。

中国作物物候对气候变化的响应与适应研究进展

以气候变暖为主要特征的气候变化对作物物候产生了重要的影响,通常气温升高会导致作物生长速度加快,生育期缩短,从而造成作物产量下降,不利于农业发展。同时,作物物候变化可以直接或间接反映气候变化情况,对于气候变化具有重要的指示意义。作物物候的研究对于农业气象灾害的预防、农业生产管理水平的进步以及农业产量提高都极为关键。随着全球地表气温的持续升高,作物物候相关研究也越来越引起科学家的关注。论文结合作物物候的主要研究方法,综述了中国近几十年来小麦、玉米、水稻以及棉花、大豆等主要农作物的生育期变化特征以及主要的驱动因子,得到以下主要结论:①在研究方法上,统计分析方法应用最为普遍,其他几种方法都需要与统计分析方法相结合使用。另外,作物机理模型模拟方法易于操作、可行性强,在物候研究中应用也比较多。遥感反演方法对作物生育期的特征规律要求较高,一般主要关注作物返青期。②整体上,小麦全生育期主要呈缩短趋势,而玉米和水稻全生育期以延长趋势为主。③作物物候变化的驱动因子主要是气候变化和农业管理措施改变,其中,气候变化是主导驱动因子,对作物物候变化起决定作用,而调整农业管理措施,在一定程度上抵消气候变化对作物生育期的不利影响。作物物候对气候变化的响应和适应研究可以为农业生产适应气候变化提供重要的理论依据和对策。

华北平原冬小麦和夏玉米气候适宜性

作物气候适宜度研究有利于应对气候变化对作物生产的影响,合理开发利用农业气候资源,保障粮食生产安全。本研究运用气候适宜度理论构建作物气候适宜度模型,利用华北平原多站点气象和物候观测数据计算1981—2017年典型作物冬小麦和夏玉米不同生育期气候适宜度,并分析其时空变化特征。结果表明:华北平原冬小麦全生育期光照、温度、降水和综合气候适宜度分别为0.69、0.63、0.50和0.58,生育期内降水资源不足是华北平原冬小麦生长的限制因子,而夏玉米生育期内光照、温度、降水和综合气候适宜度均高于0.60;冬小麦全生育期温度、降水和综合气候适宜度变化趋势不明显,光照适宜度以0.020(10 a-1)趋势下降;夏玉米全生育期内仅光照适宜度下降趋势明显,温度、降水和综合气候适宜度变化趋势均不显著;空间上,冬小麦全生育期光照适宜度呈现出自西南向东北升高的空间分布趋势,温度适宜度大致为北低南高,降水和综合气候适宜度自北向南逐渐升高;夏玉米全生育期光照适宜度呈现出自西南向东北升高的分布趋势,温度适宜度大体上自东向西降低,降水适宜度自西北向东南升高,综合气候适宜度呈现出自西向东逐渐升高的"阶梯状"空间分布特征。