用GIS和作物模型对作物生产进行区域模拟方法

简要地介绍了区域模拟及对模拟结果进行检验的方法。基于空间地理信息的模拟既能反映大范围地区内气候、土壤等地理信息的空间变量对作物产量的影响 ,也能反映不同地区社会经济情况、农业耕作方式等对作物生产的影响。在GIS技术支持下 ,对基于站点的作物生长模拟模型进行改造 ,从而对大区域范围进行以特点网格 (如 5 0km× 5 0km)为单元的模拟     

作物模型研究进展

作物模型的研究和应用有利于科研成果的综合集成、作物种植管理决策的现代化和辅助国家决策,是农业研究中的重要工具。一个完整的作物模型一般包括作物生长模块、水分运动模块与氮素迁移转化模块。这三者相互联系,相互影响。本文对上述3个模块的发展历程以及应用比较广泛、综合性比较强的几个模型进行综述,对比各自的优缺点,指出了作物模型今后的发展方向。     

作物生长模型的应用研究进展

作物生长模型不仅能够进行单点尺度上作物生长发育的动态模拟,而且能够从系统角度评价作物生长状态与环境要素的关系。本文通过梳理当前作物生长模型应用的诸多研究成果,剖析模型在气候变化对农业生产影响研究、作物生长模型区域应用中的关键问题,总结了当前以作物生长模型为核心的农业决策支持系统开发的研究情况,意在促进作物生长模型在生态、农业、区域气候资源和气候变化等研究中更广泛地应用。结果表明,作物生长模型在国内外的研究与应用广泛而深入,在气候变化背景下,应用作物生长模型进行历史时期气候条件和农业气象灾害对作物生产状况和产量的影响研究已相当广泛且相对成熟。利用全球气候模式（GCM）或区域气候模式（RCM）构建未来气候变化情景,再与作物生长模型耦合已发展成为评估未来气候变化对农业生产影响的重要手段。通过集成与整合多作物生长模型、多气候模式集合模拟、优化气候模拟数据订正方法可有效降低气候变化对农业生产影响评估的不确定性。遥感数据同化技术能够将站点模型运用到区域尺度上评价不同环境因子对农业生产的影响,拓宽了作物生长模型的应用尺度范围并有效提高作物产量估算的精度。以作物生长模型为核心的农业决策支持系统的研究与应用越来越多元化,是辅助农业生产管理和决策的重要工具。然而,由于作物生态系统的复杂性,作物生长模型模拟结果仍存在很大的不确定性,今后对作物生长机理及过程间耦合机制的探索还需加强,以便进一步完善和改进模型,促进作物生长模型更广泛地应用。     

陕西省作物气候生产力的地理分布与变化特征

利用陕西省78个代表站点40年的气象资料，采用EOF和其它数理统计方法，研究了陕西省作物气候生产力的时空分布及其变化特征，模拟了气候变化情景下的作物气候生产力状况。从设定的情景可以看出，“暖湿型”气候对农业的生产是有利的，平均增产幅度约8．0-9．6％，而“冷干型”气候最不利于农业生产。平均减产幅度约-10．4％- -8．6％。     

气候变化情景下我国水稻产量变化模拟

利用中国随机天气模型将IPCC最新推荐的气候模式HadCM2和ECHAM4与作物模式CERESRICE3．5相连接，模拟了未来4种气候情景下我国主要水稻产区产量的变化趋势。结果表明：（1）未来气候情景下，水稻产量大多表现为不同程度的减产趋势，其中早稻减产幅度最大；地区上以东北地区减产幅度最大。（2）若不取温室气体减排措施，2056年我国水稻产量较2030年减产程度更加明显；即使采取温室气体减排措施，水稻产量下降的趋势也没有大的改变；（3）高海拔地区在未来气候情景下表现出一定的增产趋势。     

近47年天山山区自然植被净初级生产力对气候变化的响应

利用天山山区10个对各类天然草场气候和植被类型具有较好代表性的气象台站1961—2007年的历史气候资料,使用线性趋势、Modet小波和Mann—Kendall检测等方法在对年平均气温、降水量变化趋势、变化特征分析的基础上,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对该地区的自然植被净初级生产力（NPP）及其对气候变化的响应进行了计算和对比分析。结果表明：近47a,天山山区的气候总体呈较明显的“暖湿化”趋势,并于1970年发生了由“冷干”向“暖湿”的突变;尽管基于各模型的NPP在数值上有一定差异,但其在时空领域对气候变化响应的趋势是一致的,即：47a来,在气候“暖湿化”背景下,天山山区的NPP总体呈较明显的增大趋势,并于1970年发生了突变性的增大;与年平均气温和年降水量一样,基于各模型的NPP也具有3～22a的不同时间尺度的周期变化;在各类草场中,以草甸草原和山地草甸的NNP最高,高寒草甸次之,荒漠草原再次,高寒草原NPP最低。最后建立了基于各模型的NPP估算值之间的相互换算关系。     

作物单产估算模型研究进展与展望

作物单产估算是服务现代农业的一项重要内容,也是农业监测的难点之一,及时准确的产量模拟对国家农业决策、农田生产管理、粮食仓储安全等都有重要意义。利用模型对作物生长发育和产量形成过程进行动态模拟是当前产量估算的主流方式。本文通过对比当前主流模型构建的理论基础,将估产模型分为经验统计模型、作物生长模型、光能利用率模型和耦合模型4种类型,并对比分析4种模型的优缺点,得到了各个模型的优势和不足。同时分别分析了遥感技术在4种估产模型中的应用,对模型中遥感数据的使用方法、限制因素、解决办法等进行了总结,并分析了遥感技术在作物估产模型方面使用的优势、不足和应用前景。分析了模型发展过程中存在的问题和限制因素,最后对模型的研究热点和发展趋势进行了展望,总结了遥感数据的使用方法、不同模型的耦合、现有模型的优选3个作物估产模型研究需要重点关注的方向。     

不同种植模式下旱地春玉米产量对降雨和气温变化的响应

为了探究旱区气候变化及主要气象因子对不同种植模式下玉米产量的影响,该研究对AquaCrop模型玉米参数进行校准和验证,并在35a历史气象数据的基础上设计不同气温和降雨梯度,利用模拟的方法分析不同情景下玉米产量变化趋势。结果表明:AquaCrop模型在试验点模拟精度较高,3种种植模式下实测与模拟产量的均方根误差为245.34~745.10 kg/hm~2,标准均方根误差为6.94%~9.49%。在设定范围内(降雨降低15%~升高15%,气温降低1.5℃~升高1.5℃),随气温和降雨升高,3种种植模式下产量波动均呈减小趋势,其中全膜双垄沟播下产量波动最小,平均产量曲线斜率为0.083 4,适应气候变化能力较强。在A3B3(温度升高1.5℃、降雨提高15%)情景下产量均达到最大,相比历史气候,露地、单垄、全膜双垄沟播分别平均增产13.45%、11.57%、17.67%。气温对3种模式下产量均有极显著影响,降雨对露地种植产量影响为极显著,而对单垄和全膜双垄沟播产量影响显著。该研究对气候变化下作物产量预测、风险评估及制定相关管理措施提供参考。     

黑龙江省热量资源变化及其对作物生产的影响

气候变暖背景下,热量资源变化势必对寒地农作物生产环境、生长发育及种植制度产生重要影响。本文利用黑龙江省1971—2014年67个观测站逐日气象资料,计算了≥10℃活动积温和≥0℃活动积温(以下简称积温)及无霜期等农业热量指标,采用线性倾向率、累计距平、M-K检验和经验正交函数(EOF)方法等统计方法,分析了热量资源变化特征及突变特征,以及对农业生产的可能影响。结果表明:≥10℃积温和≥0℃积温分别以86.7℃?d?(10a)-1和80.5℃?d?(10a)-1的速率显著增加,无霜期呈延长趋势[倾向率为3.8 d·(10a)-1];≥10℃积温和无霜期在1993年发生突变,突变后二者初日提前,终日延后。≥10℃积温和≥0℃积温的增加幅度西部大于东部,无霜期延长幅度中西部大于东北部,农业热量资源变化幅度大的地区亦是热量敏感区域。热量资源增加对农业的影响,表现在农作物适宜生育期延长;适宜水稻和玉米种植的区域向北、向西扩张,大豆种植重心北移;原适宜种植极早熟、早熟品种的区域逐步被中熟、中晚熟品种替换。热量增加使水稻、玉米和大豆三大作物产量的进一步提高成为可能。     

国外作物生长模型区域应用中升尺度问题的研究

系统研究总结了小区或田间尺度上开发的作物生长动力模拟模型应用于更大区域尺度和更高级系统水平时 ,易发生环境变量的时空变异、响应变量的空间归并以及由于空间平均、时间变异和现有模型未考虑的新特性及其新过程时所产生的偏差等升尺度问题 ,归纳并提出有效控制和减小误差的方法     

内蒙古东部区粮食产量对气候变化的响应

利用内蒙古东部产粮区25个气象站建站至2005年气象资料与粮豆和主要作物产量资料,分析了作物生长季水热演变规律,及区域作物产量对气候变化的响应。结果表明:(1)近50a该区域水热匹配格局发生变化,特别是近20a暖干化趋势明显;(2)降水是影响该地区粮食生产的关键气象因子,春、夏季降水量的匮乏和生长季高温是粮食生产的主要限制因素;(3)各作物的第一敏感因子不同。小麦和谷子为降水,玉米为夏季高温,马铃薯产量对7-8月温差和4-5月降水反应敏感。(4)据模型推算,当生长季平均最高气温或温差增加1℃时,有可能使玉米气象产量减少102～192kg/hm2,大豆减产87kg/hm2,马铃薯增产55.5kg/hm2。因此,气候暖干化倾向有可能造成该区域农业产量呈下降趋势。研究结果可为有关部门制定应对气候变化策略提供参考。     

农业气候变化脆弱性评估研究进展

气候脆弱性问题是气候变化影响研究的重要内容，农业的气候变化脆弱性是国内外关注和研究的关键性问题。本文综述了脆弱性和农业对气候变化脆弱性的概念以及研究进展，并探讨了今后农业脆弱性研究的重点和难点问题。     

利用作物模型研究气候变化对农业影响的发展过程

模型模拟是研究气候变化对农业生产影响的有效途径,得到了广泛关注和应用。本文着重介绍了利用作物模型研究气候变化对农业生产影响的发展过程,即从最初通过人为改变气候参数模拟气候变化对农业的可能影响,到与气候情景结合模拟未来气候变化对农业的可能影响及近年来与其它模型结合综合模拟未来气候变化对农业的影响,并通过对气候变化农业影响模型模拟研究中经验模型与机理模型、站点尺度与区域尺度、确定性气候情景与概率气候情景几个关键问题的评述,指出了存在的问题及未来发展趋势。     

未来气候变化对重庆地区冬小麦产量的影响

分析重庆地区40 a来气候变化对冬小麦产量的影响,用WOFOST作物模型与BCC-T63气候模式相结合,定量化地估算未来50 a(2001-2050年)重庆地区冬小麦产量变化趋势。结果表明:在目前的品种和生产条件下,未来气候变化后重庆地区冬小麦的产量变化波动不是很大,减产幅度在2.0%~5.0%,平均减产3.0%。     

气候变化对中国轮作系统影响的研究进展

轮作耕作方式在提高土地利用率和单位面积作物产量方面发挥了不可替代的作用,加强气候变化对轮作系统影响的理解,揭示其对气候变化的响应规律,是促进轮作生产体系有效应对和适应气候变化的关键。本文梳理了气候变化对轮作系统影响的研究成果和不足,总结当前常用研究手段(作物模型、统计和试验方法)的优缺点,从作物生长发育、种植布局、种植效益、种植风险4个方面阐述了气候变化对轮作系统产生的影响,并对现有的适应性措施以及今后研究重点进行分析,以期为全面深入评估气候变化对轮作系统的影响,以及未来轮作系统的研究和发展提供一定参考和借鉴。已有研究结果表明,气候变化已经影响,而且还将继续影响轮作系统。尽管因研究的时空尺度、方法及轮作模式的不同,研究结果还存在一定差异,但大部分研究表明,在宏观层面上,气候变暖,热量资源增加,使得研究区轮作系统种植界限发生明显北移,导致不同轮作系统的作物布局及种植面积发生改变。微观角度上,气温升高加快了轮作系统内部作物生育进程,导致作物产量下降,也为系统内品种更换提供了可能。热量资源的变化,还导致轮作系统内部所遭遇的气象灾害规律发生变化,传统意义上的低温灾害事件将减少,但是种植界限变动的敏感区内新的低温灾害事件以及极端高温事件则有增加的趋势,从而增加了轮作系统高产、稳产及可持续发展的风险。生产中,通过改变作物布局,选用生育期更长的品种,以及优化管理措施等,可以在一定程度上减缓气候变化对轮作系统的不利影响。但是,由于气候变化和轮作系统的复杂性和多样性,目前研究还存在一定的不足,今后还需结合多种研究手段,开展气候变化对轮作系统影响的机理性、综合性以及系统性研究,提高研究的深度、广度、精度和准确度,以促进和保障其可持续发展。     

作物根系吸水特性研究进展

综述了作物根系吸水模型的研究现状、存在问题和研究展望。根据根系吸水源汇项S(z，t)的构造方法不同，可将作物根系吸水模型大致分为微观模型和宏观模型。微观根系吸水模型能够描述根区微域内土壤水分运动规律，但根系分布的均一性假设和田间情况相差较大；宏观根系吸水模型的边界条件容易确定和控制，但该类模型忽略了根系微域的水势梯度和其他类似现象。今后的研究应集中在对以往根系吸水模型进行修改与完善、根系过程(吸水、吸肥、渗流、呼吸等)模拟以及根系结构与分布等方面。     

主要草原生态系统生产力对气候变化响应的模拟

利用历史气候数据(1961-2010年)和气候情景数据(1961-2100年)驱动CENTURY模型模拟高寒草甸、温性草甸草原、温性草原和温性荒漠4类主要草原生态系统的地上净初级生产力(ANPP),分析考虑和不考虑大气CO2浓度增加的直接效益(以下简称“CO2增益”)未来气温和降水量变化对ANPP的影响.结果表明:(1)1961-2010年,高寒草甸的ANPP呈极显著增加趋势(P＜0.01),与生长季内最低气温上升密切相关;温性草甸草原、温性草原和温性荒漠的ANPP变化趋势不显著,但年际波动较大,均与同期降水量具有极显著的正相关(P＜0.01),而与同期气温的相关性较弱.(2)若不考虑大气CO2增益,在A2和B2情景下2020s(2011-2040年)、2050s(2041-2070年)、2080s(2071-2100年)时段该4类草原生态系统的ANPP相对于基准时段(1961-1990年)的平均增幅分别为4.9％、12.0％、18.6％和3.0％、6.6％、8.9％,其中温性草原的ANPP增幅最大,其次是温性荒漠,而温性草甸草原和高寒草甸的ANPP有增有减,变幅较小.(3)若考虑大气CO2增益,在A2和B2情景下2020s、2050s、2080s时段该4类草原生态系统的ANPP较不考虑大气CO2增益均有显著增加(P＜0.05),平均增幅分别为20.0％、31.8％、45.6％和9.0％、13.7％、18.0％,其中温性草原的ANPP增幅最大,其次是高寒草甸和温性荒漠,而温性草甸草原的ANPP增幅稍小.