Water consumption in summer maize and winter wheat cropping system based on SEBAL model in Huang-Huai-Hai Plain, China

Crop consumptive water use is recognized as a key element to understand regional water management performance. This study documents an attempt to apply a regional evapotranspiration model（SEBAL） and crop information for assessment of regional crop（summer maize and winter wheat） actual evapotranspiration（ET a） in Huang-Huai-Hai（3H） Plain, China. The average seasonal ET a of summer maize and winter wheat were 354.8 and 521.5 mm respectively in 3H Plain. A high-ET a belt of summer maize occurs in piedmont plain, while a low ET a area was found in the hill-irrigable land and dry land area. For winter wheat, a high-ET a area was located in the middle part of 3H Plain, including low plain-hydropenia irrigable land and dry land, hill-irrigable land and dry land, and basin-irrigable land and dry land. Spatial analysis demonstrated a linear relationship between crop ET a, normalized difference vegetation index（NDVI）, and the land surface temperature（LST）. A stronger relationship between ET a and NDVI was found in the metaphase and last phase than other crop growing phase, as indicated by higher correlation coefficient values. Additionally, higher correlation coefficients were detected between ET a and LST than that between ET a and NDVI, and this significant relationship ran through the entire crop growing season. ET a in the summer maize growing season showed a significant relationship with longitude, while ET a in the winter wheat growing season showed a significant relationship with latitude. The results of this study will serve as baseline information for water resources management of 3H Plain.

Effects of meteorological factors on different grades of winter wheat growth in the Huang-Huai-Hai Plain, China

The sown area of winter wheat in the Huang-Huai-Hai（HHH） Plain accounts for over 65% of the total sown area of winter wheat in China. Thus, it is important to monitor the winter wheat growth condition and reveal the main factors that influence its dynamics. This study assessed the winter wheat growth condition based on remote sensing data, and investigated the correlations between different grades of winter wheat growth and major meteorological factors corresponding. First, winter wheat growth condition from sowing until maturity stage during 2011–2012 were assessed based on moderate-resolution imaging spectroradiometer（MODIS） normalized difference vegetation index（NDVI） time-series dataset. Next, correlation analysis and geographical information system（GIS） spatial analysis methods were used to analyze the lag correlations between different grades of winter wheat growth in each phenophase and the meteorological factors that corresponded to the phenophases. The results showed that the winter wheat growth conditions varied over time and space in the study area. Irrespective of the grades of winter wheat growth, the correlation coefficients between the winter wheat growth condition and the cumulative precipitation were higher than zero lag（synchronous precipitation） and one lag（pre-phenophase precipitation） based on the average values of seven phenophases. This showed that the cumulative precipitation during the entire growing season had a greater effect on winter wheat growth than the synchronous precipitation and the pre-phenophase precipitation. The effects of temperature on winter wheat growth varied according to different grades of winter wheat growth based on the average values of seven phenophases. Winter wheat with a better-than-average growth condition had a stronger correlation with synchronous temperature, winter wheat with a normal growth condition had a stronger correlation with the cumulative temperature, and winter wheat with a worse-than-average growth condition had a stronger correlation with the pre-phenophase temperature. This study may facilitate a better understanding of the quantitative correlations between different grades of crop growth and meteorological factors, and the adjustment of field management measures to ensure a high crop yield.

The impacts of climate change on wheat yield in the Huang-Huai-Hai Plain of China using DSSAT-CERES-Wheat model under different climate scenarios

Climate change has been documented as a major threat to current agricultural strategies.Progress in understanding the impact of climate change on crop yield is essential for agricultural climate adaptation,especially for the Huang-Huai-Hai Plain(3H Plain)of China which is an area known to be vulnerable to global warming.In this study,the impacts of climate change on winter wheat(Triticum aestivum L.)yield between the baseline period(1981–2010)and two Representative Concentration Pathways(RCP8.5 and RCP4.5)were simulated for the short-term(2010–2039),the medium-term(2040–2069)and the long-term(2070–2099)in the 3H Plain,by considering the relative contributions of changes in temperature,solar radiation and precipitation using the DSSAT-CERES-Wheat model.Results indicated that the maximum and minimum temperatures(TMAX and TMIN),solar radiation(SRAD),and precipitation(PREP)during the winter wheat season increased under these two RCPs.Yield analysis found that wheat yield increased with the increase in SRAD,PREP and CO2 concentration,but decreased with an increase in temperature.Increasing precipitation contributes the most to the total impact,increasing wheat yield by 9.53,6.62 and 23.73%for the three terms of future climate under RCP4.5 scenario,and 11.74,16.38 and 27.78%for the three terms of future climate under RCP8.5 scenario.However,as increases in temperature bring higher evapotranspiration,which further aggravated water deficits,the supposed negative effect of increasing thermal resources decreased wheat yield by 1.92,4.08 and 5.24%for the three terms of future climate under RCP4.5 scenario,and 3.64,5.87 and 5.81%for the three terms of future climate under RCP8.5 scenario with clearly larger decreases in RCP8.5.Counterintuitively,the impacts in southern sub-regions were positive,but they were all negative in the remaining sub-regions.Our analysis demonstrated that in the 3H Plain,which is a part of the mid-high latitude region,the effects of increasing thermal resources were counteracted by the aggravated water deficits caused by the increase in temperature.

基于CAMM和CLDAS的黄淮海冬小麦成熟期连阴雨时空特征

利用黄淮海地区2008—2023年的CLDAS数据和同期65个农业气象观测站的冬小麦花期、成熟期观测数据,订正机理性中国农业气象模式(CAMM)中发育模块(RAM)的参数,评估模式对冬小麦成熟期的模拟精度,而后重构格点化的历年成熟期日期,统计成熟期前6天后9天共16天的降水量和雨日数,随后基于连阴雨指标,研究连阴雨的时空分布特征。结果表明:(1)RAM模式对冬小麦成熟期具有较好的模拟能力,各站RMSE平均值为2.28±0.46 d,模拟值与实测值的R2为0.915。(2)黄淮海地区冬小麦成熟期降水量和雨日数均呈南北两端高中间低的空间分布格局,区域平均降水量为8.8~84.6 mm,平均值为31.9 mm,雨日数为1.0~9.1天,平均值为5.4天。(3)2008—2023年连阴雨灾害波动较大,其中2009、2013、2018和2023年较为严重,大致呈4~5年发生一次的周期性规律,且灾情呈加重的趋势。(4)连阴雨灾害在黄淮海地区北部很少发生,河北和山东交界处偶发,灾害高发重发区主要集中在河南省,尤其是郑州以南的驻马店和信阳一带最为严重,发生频率约为5年一遇,持续天数多在9天以上。

基于全基因组关联分析挖掘小麦耐草甘膦相关QTL

草甘膦是目前使用最广泛的广谱灭生性除草剂,培育耐草甘膦作物将有助于改善农田杂草化学防控效果、减少用药量和简化防控措施。为充分挖掘小麦耐草甘膦基因位点,利用来自黄淮麦区的484份种质资源进行草甘膦耐药性鉴定,根据小麦15K SNP芯片数据,采用全基因组关联分析的方法,挖掘与小麦草甘膦耐药性相关QTL。结果显示,不同年代培育的小麦品种草甘膦耐药性的变化趋势缓慢,草甘膦耐受性未显著提升;根据表型鉴定结果,筛选出黄淮麦区耐草甘膦小麦种质材料3份,即河农130、冀麦782和泰山23号;利用全基因组关联分析方法,检测到与小麦草甘膦耐药等级显著相关的QTL 7个,包含19个显著性SNPs,分布于小麦1A(0.00~30.48 Mb)、1B(6.57~30.57 Mb)、1D(0.00~22.98 Mb)、4A(656.09~680.09 Mb)、5A(508.19~532.19 Mb)、6A(54.56~85.09 Mb)和6D(12.02~36.02 Mb)染色体上;位于小麦1A和6A染色体上的2个QTL qGlyT-1A和qGlyT-6A是小麦耐草甘膦的主效位点,共包含16个可能与小麦耐草甘膦相关的基因。

69份小麦种质资源的综合性评价

为了解国内外小麦种质的遗传多样性特征,综合分析其利用价值,以黄淮麦区新育的41份小麦品种(系)和从国际小麦玉米改良中心(International Maize and Wheat Improvement Center,CIMMYT)引进的28份小麦种质为材料,对株高、分蘖数、穗粒数、千粒重、产量等11个主要农艺和产量性状以及籽粒蛋白含量、面筋含量、沉降值等6个品质指标进行综合分析与评价。结果表明,69份小麦种质资源具有丰富的表型多样性。11个农艺和产量性状的变异系数为11.87%~57.86%,平均22.00%,多样性指数为1.83~2.09,平均2.00;6个品质性状的变异系数为1.61%~13.21%,平均6.10%,低于农艺和产量性状,多样性指数为1.83~2.06,平均1.98。主成分分析共提取到6个主成分,累积贡献率为80.27%,代表了69份种质资源的绝大部分信息,株高、生物量、产量、品质和旗叶性状可作为资源优良评判的主要指标。综合得分(F值)表明,CIMMYT18、CIMMYT5、CIMMYT7及西农1125、新麦58等综合表现优异;引进种质资源的评分整体较高,排名前25位的均为引进种质,表明其可利用价值高,应用前景较大。聚类分析将69份小麦种质资源划分为4个类群,聚类结果与种质的亲本来源关系紧密,类群间的农艺和产量性状差异较大。类群Ⅳ包含黄淮麦区品种5份、CIMMYT种质17份,表现为吸水率、蛋白质含量、面筋含量、硬度、沉降值均较高。以上研究结果明确了69份小麦种质的遗传多样性特点,以及其在农艺、产量及品质方面的利用价值,为小麦新品种的选育和遗传多样性的拓展提供理论依据。

不同测墒补灌模式对黄淮海区域夏玉米生长及水分利用率的影响

为探索黄淮海区域夏玉米最优测墒补灌模式,采用田间试验方法在夏玉米大喇叭口期、抽雄开花期和籽粒灌浆期均分别设0~40 cm土层控制目标土壤相对含水量70%和75%补灌模式2个,以常规灌溉模式(目标土壤相对含水量100%)为对照,研究不同模式对夏玉米成熟期土壤养分、玉米长势、产量及其构成因素、水分利用等的影响。研究结果表明:1)与常规灌溉和70%补灌模式相比,75%补灌模式显著提高了夏玉米成熟期土壤全氮、有效磷、速效钾含量和玉米株高、生物量鲜重、含水量、穗粒数、千粒重和产量,最大增幅分别为8.38%、29.82%、26.74%和12.71%、16.73%、37.76%、18.38%、9.98%、2.56%、12.80%;2)75%补灌模式比常规灌溉模式显著降低了玉米植株耗水总量,节水10.32%,提高了水分利用率25.78%和灌溉水利用率69.71%,75%补灌模式比70%补灌模式水分利用率和灌溉水利用率分别提高了25.81%和14.22%。因此,本试验条件下,夏玉米大喇叭口期、抽雄开花期和籽粒灌浆期75%补灌模式是黄淮海区域夏玉米节水保肥、增产高效的最优测墒补灌模式。

黄淮海5省粮食生产碳排放效率空间分异及动态演变

[目的]探究“双碳”目标背景下黄淮海5省74市粮食生产碳排放效率并量化其空间分异及动态演变,旨在分析黄淮海5省粮食生产碳排放效率现状,促进黄淮海5省粮食绿色低碳生产。[方法]采用碳排放系数法和三阶段超效率SBM模型分别测算2011—2020年黄淮海5省74市粮食生产碳排放及碳排放效率,借助泰尔指数和核密度估计探究粮食生产碳排放效率的空间分异及动态演变。[结果]①研究期内,黄淮海5省市域粮食生产碳排放呈“M”型波动下降趋势,但下降缓慢;其中,化肥使用是导致粮食碳排放的主要原因。②黄淮海5省市域粮食生产碳排放效率呈先降后升的演变趋势,第一阶段效率均值为0.59,剔除环境变量和随机误差对效率值的影响,第三阶段效率均值为0.48,较第一阶段效率值下降18.6%;其中,滁州、驻马店、德州等地效率值较高,而黄山、威海等地效率值较低。③粮食生产碳排放效率空间差异呈上升趋势,区域内差异是影响总体差异的主要因素,其中河南省各市差异最为显著。④样本考察期内,核密度曲线由“单峰状”向“双峰状”转变,主峰呈波动上升且轻微右移趋势,侧峰隆起幅度较小,表明黄淮海5省粮食生产碳排放效率整体水平提高,地区差异增大,并呈多极化趋势发展。[结论]黄淮海5省粮食生产碳排放效率整体水平较低,有明显的空间分异特征,未来各地区应减少化肥等物资投入,并采用“对口帮扶”策略,促进各地区粮食生产技术良性互动,以缩小区域间粮食生产碳排放效率地区差异。

基于DSSAT CERES-Wheat模型的未来40年冬小麦最适播期分析

在适播期内播种是促进小麦高产稳产的关键管理技术。为应对未来气候变化带来的不利影响,提高小麦高产优质主产区的冬小麦产量,本研究选取黄淮海和江淮地区作为研究区,并在研究区内选择3个代表站点,利用DSSATCERES-Wheat模型在基准时段和未来40年分别开展了4种典型浓度路径的温室气体排放气候情景(RCPs)、51个播期处理的模型模拟试验,以明确未来冬小麦生育期内气候要素和最适播期变化特征,定量分析采用最适播期管理措施对冬小麦的增产效应。分析试验结果表明:未来冬小麦生育期内气候特征呈现暖干化的趋势;冬小麦生育期天数随温度升高而缩短,缩短天数在研究区地理空间上自北向南递增;最适播期随温度升高而推迟,在各时段、各情景下均随纬度减小而推迟;相对于基准时段,3个站点2030s时段的最适播期推迟最大天数分别自北向南递增5 d、8 d和13 d,2050s时段最适播期较2030s时段有不同程度的推迟,且各站点以2050s时段RCP8.5情景下的推迟天数最多;采取最适播期播种的管理措施,在3个站点均有不同程度的增产效应,黄淮海北片的增产效应最小,黄淮海南片和江淮地区增产幅度相对较高,集中在2%~4%之间。因此,未来黄淮海和江淮地区可采取推迟播期、选择适播期的管理措施来应对气候变暖情况,提高冬小麦产量。

2023年春末黄淮海麦区“烂场雨”极端性特征及大尺度大气环流场

基于中国气象局逐日降水和日照资料及NCEP/NCAR再分析数据集,分析了2023年5月下旬黄淮海麦区高影响“烂场雨”事件的极端性特征及其大气环流配置型,发现:就旬平均而言,黄淮海麦区寡照的极端性要强于降水;但各省份间差异明显,其中河南省最为严重。为和历史事件对比,首次提出了河南“烂场雨”事件的客观定义指标,并由此筛选出1981年以来全省18次最为典型的“烂场雨”事件。此次“烂场雨”事件在所有事件中,雨量为第六多,日照为第二少。因此,对河南省而言,寡照时长的极端性亦更为明显。对1981—2022年所有事件合成结果显示,造成“烂场雨”的大尺度大气环流形势为西太平洋副热带高压偏西偏强且西段脊线偏北,欧亚中高纬地区为“西低东高”环流型。对比发现,2023年5月下旬“烂场雨”事件的大气环流型在中高纬度和历史事件相似,但热带地区受超强台风玛娃的影响,副热带高压西段发生挤压形变,西北侧的西南风水汽输送明显偏强。同时因“玛娃”长时间稳定维持在菲律宾以东附近,台风东北侧引导的东南风气流较副热带高压西北侧的西南风距平更为强盛。两支水汽在黄淮海地区汇合叠加,造成小麦产区的持续降水和寡照。

黄淮海夏大豆(南片)品种(系)农艺性状的综合分析及评价模型构建

为全面、准确综合评价黄淮海夏大豆(南片)品种(系)的农艺性状,构建大豆品种(系)的综合评价体系,本研究利用因子分析、DTOPSIS法、聚类分析和回归分析等多元分析方法,对2019—2021年黄淮海夏大豆(南片)区试中完成两年试验的37份品种(系)的15个性状进行综合分析评价。结果表明:37份大豆品种(系)的15个农艺性状变异系数为2.4%~53.0%,花叶病毒病变异系数最大,其次为有效分枝数,生育期变异系数最小;相关分析表明15个农艺性状间存在复杂的相关性,因子分析将15个性状转化为5个主因子,累计贡献率达77.973%。采用DTOPSIS法计算品种(系)综合评价值(Ci值),对Ci值进行聚类分析,将37份品种(系)划分为3个类群,每个类群具有不同的优势性状。通过逐步回归分析建立大豆品种(系)综合评价模型:Ci=0.484+0.033X_(3)+0.027X_(4)+0.067X_(7)+0.011X_(11)+0.034X_(14),(R^(2)=0.955 0,F=132.027,P<0.000 1),该模型可用于黄淮海夏大豆品种(系)的综合评价,为育种家选育高产优质大豆品种提供参考。

基于DUS测试性状的黄淮海地区玉米自交系的遗传多样性及群体结构分析

基于玉米DUS测试指南中的39个基本性状,对100份黄淮海地区测试玉米自交系和9份代表自交系的遗传多样性和群体结构进行分析,为黄淮海地区玉米种质资源的高效利用、育种效率的提高提供理论依据。结果表明,109份玉米自交系各性状总体的平均等位变异数为5.026,变幅为1~9;平均有效等位变异数为2.919,变幅为1.000~6.053;平均Shannon指数为1.133,变幅为0.000~1.928。支持根显色强度(Chr.22)的遗传多样性最高,其次为花丝显色强度(Chr.9),第一叶顶端性状(Chr.1)遗传多样性最低,有48.72%的性状有效等位变异数大于2.919,61.54%的性状Shannon指数大于1.133。聚类分析结果表明,黄淮海地区玉米种质遗传背景相对较丰富,将109份材料聚成5类,除D类群包含9份自交系,数量最少外,其余4个类群包含自交系数量基本相同,D类群在其他各类群中遗传相似系数占比较少。各类群间的遗传距离介于0.200~0.665,其中,D类群与B类群的遗传距离最大(0.665),其次是D类群与C类群(0.586);C类群与B类群的遗传距离最小(0.200),其次是E类群与A类群(0.212)。

黄淮冬麦区不同来源地新育成小麦品种性状多样性分析

为系统了解黄淮冬麦区不同来源地(南片、北片)小麦性状多样性现状,以黄淮冬麦区新育成的109份小麦为材料,采用Shannon-Wiener多样性指数(H′)、聚类分析、主成分分析、回归模型构建等方法,对黄淮冬麦区新育成小麦的12个农艺及品质性状进行性状多样性分析及综合评价。结果表明,109份小麦中,南片、北片各有84、25个品种,分别占比77.1%、22.9%。强筋、中强筋小麦分别占比11.9%、16.5%,合计占比28.4%。12个性状变异系数在1.66%~76.64%,平均为11.37%,稳定时间的变异系数最大,容重的最小。12个性状的H′在1.50~4.65,平均为3.78,基本苗的H′最小,其余均在3.00以上。北片小麦12个性状的H′均高于南片,增幅为24.7%~188.6%,生育期的增幅最小,基本苗的最大。在平方欧氏距离10.0处,黄淮冬麦区109个小麦被聚为六大类,大部分小麦按来源地聚在同一大类。不同来源地的小麦容重、生育期、穗数、吸水率差异达显著或极显著水平,南片比北片分别低0.9%、3.5%、11.0%、4.1%。不同来源地小麦前6个主成分累计贡献率差别较小,南片为80.25%,北片为83.33%。不同来源地综合得分均表现为强筋小麦>中强筋和中筋小麦。北片小麦性状的丰富度、均匀性高于南片,进化潜力较高,穗数、穗粒数、容重、蛋白质含量、吸水率5个性状可用于评价小麦的综合表现;南片小麦应积极改良品种,注重品种农艺及品质性状的多样性,拓宽遗传基础,生育期、穗数、产量、容重、蛋白质含量、湿面筋含量6个性状可用于评价小麦的综合表现。

近20年黄淮冬麦区南片小麦种质性状演变及其育种价值评价

为研究黄淮冬麦区南片小麦种质性状演变,以黄淮冬麦区南片近20年育成的小麦品种为材料,通过Shannon-Wiener多样性指数(H´)及变异系数分析、性状无量纲化后拟合趋势线、主成分分析、综合得分(D´值)评价、回归模型构建等方法,从新视角探究黄淮冬麦区南片近20年小麦性状及其遗传多样性演变规律,筛选可用于黄淮冬麦区南片小麦品种评价的指标以及表现优异的种质。结果表明,2003—2022年黄淮冬麦区南片共育成443个小麦品种,按育成品种数量可分为3个阶段:基本稳定阶段(2003—2017年)、明显抬升后短暂高企阶段(2018—2019年)、井喷式爆发阶段(2020年至今)。黄淮冬麦区南片近20年小麦育成品种的株高随年份呈缓慢下降趋势;吸水率维持不变;穗数、穗粒数、千粒重、产量、基本苗、容重、蛋白质含量、湿面筋含量、稳定时间呈上升趋势,其中千粒重、产量、基本苗、容重、湿面筋含量上升势头相对较强,产量的增加主要来自于千粒重的提高。优质专用麦(强筋、中强筋、弱筋)占比近些年不断攀升,主要得益于中强筋小麦占比的提升,强筋小麦占比未有明显提升,这主要受限于吸水率和稳定时间。农艺性状和品质性状的离散程度及其演变趋势差异较大,但其遗传多样性均随年份在不断提升,遗传稳定性进一步提高。回归模型结果表明,可将穗数、产量、容重、蛋白质含量、吸水率5个性状作为黄淮冬麦区南片小麦综合表现的评价指标。443个品种中,‘稷麦336’‘安科1801’‘济麦44’‘谷神麦19’‘华伟305’表现优异,综合评价得分较高,在强筋小麦的选育中可作为优异种质资源加以利用。未来应继续加强优质专用小麦新品种尤其是弱筋小麦的选育与引种,加强种质资源的保护利用。

近30年黄淮海农作区冬小麦水足迹分布变化

为量化冬小麦生产对水资源的消耗,基于水足迹理论和方法,在县域尺度上,科学分析了1985—2015年黄淮海农作区冬小麦生产水足迹的时空分布和变化特征,并对水足迹冷热点分布趋势进行了探讨。结果表明,黄淮海农作区冬小麦水足迹总量为1168.54×108 m3,在空间上呈现南部区域高、北部区域低的特点。冬小麦蓝水足迹呈现北高南低的空间格局,而绿水和灰水足迹则表现为南高北低。1985—2015年,黄淮海农作区冬小麦水足迹增加了54.8%,其中蓝水足迹和绿水足迹变化较小,而灰水足迹的占比增加了29.1%;空间分布上蓝、绿、灰水足迹均呈现北部降低、南部升高的变化趋势。冬小麦水足迹总量的重心呈现向西南方向迁移的趋势,但整体变化幅度较小。近30年冬小麦水足迹在全局和局部均呈现空间集聚趋势,热点区域在2.5亚区扩大,冷点区域在2.2亚区扩大。以上研究结果为黄淮海农作区冬小麦布局优化和农业水资源高效利用与管理提供了科学依据。

基于最小数据集的黄淮海旱作区耕层土壤质量评价及障碍分析

为探究黄淮海旱作区耕层土壤质量特征,基于土壤物理、化学及剖面特征,建立黄淮海旱作区耕层土壤质量评价指标体系,运用主成分分析法构建耕层质量评价指标的最小数据集(minimum data set,MDS),结合障碍因子诊断模型揭示黄淮海旱作区耕层土壤质量特征及其障碍因素。结果表明:1)研究区耕层土壤质量评价最小数据集由土壤有机质、土壤阳离子交换量、土壤pH、耕作层厚度、耕作层穿透阻力和耕作层压实度构成,基于最小数据集和全指标数据集的耕层土壤质量指数间显著正相关(R2=0.61,P<0.05),Nash有效系数和相对偏差系数分别为0.601和0.181,表明最小数据集的指标能够代替全部数据集指标对黄淮海旱作区耕层质量进行评价;2)研究区耕层土壤质量总体处于中等水平,质量指数为0.25~0.61;适宜耕层各项指标如下:耕作层厚度不小于17.20 cm,耕作层穿透阻力不大于896.10 kPa,耕作层土壤压实度不大于78.01%,pH值为8.01~9.37,有机质不小于17.87 g/kg,阳离子交换量不小于21.13 cmol/kg;3)黄淮海旱作区存在明显的障碍类型,耕层障碍可分为薄化紧实与养分贫瘠障碍耕层、养分贫瘠耕层、土壤紧实型耕层3类。其中有机质含量低、阳离子交换量低、耕作层压实度过高是黄淮海旱作区耕层质量主要障碍。研究为黄淮海旱作区耕层土壤质量提升和改善提供理论支撑。

黄淮海夏大豆引种至华南地区的特征研究

为明确黄淮海夏大豆北种南引至华南地区的适应性,也为育成适合在华南地区的黄淮海夏大豆品种奠定基础,以黄淮海地区北部、中部和南部育成的28个代表性夏大豆品种为材料,采用春播和夏播的方式,调查黄淮海夏大豆品种在广西南宁种植的生育期、农艺性状以及产量。结果表明,黄淮海夏大豆品种在南宁种植时,开花早于华南地区春大豆,但不同来源品种间生育期无显著差异。与华南地区对照品种相比,黄淮海夏大豆品种的株高和底荚高度偏矮,主茎节数和有效分枝数少,节间短,抗倒能力强;单株荚数、单株粒数和单株粒重低,百粒重较大;籽粒的蛋白质含量无显著差异,脂肪含量显著高于对照品种,但最终产量偏低。不同播期类型相比,品种夏播生育期较春播显著缩短,且提前开花;株高、主茎节数、产量构成因素以及产量均降低,但黄淮海夏大豆品种较华南地区春大豆下降幅度更大;同时籽粒的蛋白质含量降低。黄淮海不同区域夏大豆品种在南宁种植的产量结果表明,从北至南呈增加趋势,且南部品种在春播时与对照品种差异不显著。因此认为,黄淮海夏大豆可在华南地区春播;培育品种宜重点选育光温反应钝感、营养生长期长的品种,同时要增强耐高温耐高湿特性,提高品种的适应能力。

未来黄淮海地区夏玉米光温水资源适宜度及灾害风险演变特征

为探索未来气候变化对黄淮海地区农业气候资源和夏玉米气候适宜度及灾害的影响,以黄淮海地区1981-2021年56个农业气象观测站夏玉米生育期观测资料、84个气象站逐日气象要素观测资料及中尺度区域气候模式(Regional Climate Model Version 3,RegCM3)输出的未来气候情景(Intergovernmental Panel on Climate Change Special Report on Emissions Scenarios A1B,IPCC SRES A1B)下黄淮海2022-2100年0.25°×0.25°共897个格点逐日气象资料为基础,分析未来黄淮海地区光温水等农业气候资源演变特征,建立黄淮海夏玉米生长发育气候适宜度模型及气候适宜度灾害指数模型,研究未来气候变化对黄淮海夏玉米气候适宜度的影响特征,预估夏玉米农业气象灾害发生风险及特点。结果表明:(1)2022-2100年黄淮海地区夏玉米生长季热量资源呈明显增加趋势,降水资源总体为微弱上升趋势且阶段性变化明显,光照资源变化趋势不明显。(2)2022-2100年夏玉米全生育期气候适宜度呈总体平稳略有下降波动趋势,并具有一定阶段特征和发育期差异。各生育期相比,播种出苗期气候适宜度相对最差,成熟期最好。(3)全生育期温度适宜度总体呈稳定波动下降趋势,说明未来气候明显变暖趋势对夏玉米生长总体不利;水分适宜度和光照适宜度总体稳定、变化趋势不明显,说明未来水分和光照资源对夏玉米的生长基本有利。(4)由各年代来看,2080年代、2090年代温度适宜度最差,2020年代最好;2030年代水分适宜度最差,2080年代最好;2080年代、2090年代光照适宜度明显偏差,2020年代、2030年代明显偏好。综合来看,2061-2100年期间夏玉米气候适宜度总体偏差,2020年代最好。(5)抽雄吐丝期遭受高温热害风险最大,三叶至七叶期发生旱涝风险最大,播种出苗期发生寡照(连阴雨)风险最大,而成熟期发生各种农业气象灾害风险均最小。(6)2080-2098年期间夏玉米拔节期、抽雄吐丝期、灌浆至乳熟期遭受高温热害的风险大;2031-2035年、2046-2056年播种出苗至拔节期发生阶段性严重旱涝灾害风险等级高。2030年代和2040年代及2026年、2080-2093年播种出苗期出现寡照(连阴雨)的风险较大。

TWO-WAY SIMULATIONS FROM REGCM2 COUPLING WITH SUCROS IN THE HUANG-HUAI-HAI-PLAIN IN EAST CHINA

A two-way coupling simulation from the NCAR's regional climate model REGCM2 (called R-2 hereafter) and the SUCROS model for crop growth developed by the Wageningen Agricultural University,the Netherlands (both models,when in combination,denoted as R/S) are carried out on the interactions between crops and atmosphere in the Huang-Huai-Hai Plain in East China. Evidence suggests that the R/S simulations can depict pretty well the dynamic biology-based interactions between the factors,revealing reasonably both the day-to-day variations in leaf area index (LAI) and land surface physics therein,and particularly the improvement of the simulation, independently by use of the R-2,of summer precipitation and surface temperature in the research region.As a result,the present research is of significance to the further understanding of the interaction between the climate system and the terrestrial ecological systems.

气候变暖对黄淮海地区冬小麦生育进程与产量的影响

为了解气候变暖对小麦生长和产量的影响,利用我国黄淮海地区1990-2009年107个气象站点逐日气温、降水等气象资料和105个农作物生长发育观测点物候资料,以及历史冬小麦产量数据,分析近20年内黄淮海地区冬小麦生育期农业气候资源、生育期及产量变化特征。利用多元回归分析方法,分析了小麦生育进程变化特征及气候因子与产量的关系。结果表明,近20年黄淮海地区冬小麦生育期内最高温度(Tmax)、平均温度(Tavg)和最低温度(Tmin)均呈上升趋势,平均每年分别增加0.059、0.058和0.062℃。近20年黄淮海地区由于冬小麦播种日期推迟,抽穗和成熟日期均提前,营养生长期(播种到抽穗)缩短(平均每年缩短0.41d),生殖生长期(抽穗到成熟)延长(平均每年延长0.24d),而整个生育进程平均每年缩短0.17d。黄淮海地区20年中冬小麦产量均呈显著增加趋势。采用非线性法面板模型分析表明,除山东省外,Tmax、Tavg和Tmin升高对冬小麦产量均有正效应,主要原因是生殖生长期有所延长,增加了灌浆结实时间,以及气候变暖促使冬小麦有效分蘖增加。Tmax、Tavg和Tmin每升高1℃,小麦增产0.62%~4.78%。山东省冬小麦产量随着温度升高呈现出下降的趋势,可能是由于海洋性气候带来的高温影响。