全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国实际蒸散发时空变化特征

蒸散发是水文循环的关键过程,研究升温背景下的蒸散发对水资源综合管理有着重要意义。基于17个全球气候模式1961?2100年逐月蒸散发输出,分析了全球升温1.5℃和2.0℃情景下,中国实际蒸散发时空变化特征。结果表明：（1）全球升温1.5℃,年实际蒸散发呈现由东南沿海向西北内陆递减态势。与基准期1986-2005年相比,中国年实际蒸散发约增加4.4%,其中,西北诸河流域增长率最大,达7.7%。季节尺度上,冬季实际蒸散发增长速率最快,约5.2%。（2）全球升温2.0℃,中国实际蒸散发比1986?2005年上升7.8%,南方流域增长速率比北方流域小,珠江流域仅增长3.9%,实际蒸散发增长最为迅猛的辽河流域和西北诸河流域中部增长率达10%。春冬两季中国蒸散发增加最明显,达8.3%。（3）与全球升温1.5℃情景相比,全球平均气温额外增加0.5℃可能导致中国实际蒸散发增加3.4%。其中,西南诸河西北部、西北诸河西南部及辽河流域增加明显,而西北诸河东北部和西北部等地微弱减少。春季蒸散发增长速率最大,秋季最小。随着全球变暖,中国实际蒸散发呈现上升趋势,可能加剧区域干旱事件,对农业生产带来不利影响。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下贵州省极端降水的变化特征

利用CCSM4和IPSL-CM5A-MR模式1961-2005年历史模拟和2006−2098年RCP2.6和RCP4.5排放情景下的逐日降水以及1961−2005年贵州省84个气象台站逐日降水资料，使用偏差校正改善模式模拟能力，通过降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标探究全球升温1.5℃和2.0℃条件下贵州省极端降水变化特征。结果表明：贵州省RCP2.6和RCP4.5情景下各极端降水指数虽然波动幅度较大，但总体上均呈现增加的趋势，且相对于基准期（1986−2005年）而言全球升温2.0℃时各极端降水指数增幅约为升温1.5℃时的两倍。在升温2.0℃下9个极端降水指数概率密度曲线尾端均向右延伸，表明在升温2.0℃情景下各极端降水指数中高值出现的概率增大。因此，将全球升温控制在1.5℃而不是2.0℃意义重大。     

未来升温情景下中国马铃薯产量和水分利用效率变化

升温和降水变化对全球马铃薯生产构成巨大挑战。揭示未来升温1.5和2.0℃情景下中国不同种植区马铃薯产量和水分利用的变化,对保障中国粮食安全具有重要意义。该研究基于中国不同地区的气候条件和种植制度,将全国马铃薯种植区划分为北方一作区、中原二作区、南方冬作区和西南混作区。进而,基于未来全球气温与基准期(1986-2005)的差值,推算得出全球升温达到1.5和2.0℃的时段分别为2016-2035年和2028-2047年。在全国马铃薯种植区共选择7个马铃薯典型品种。该研究基于气候模式通过降尺度获取的未来气象数据,驱动充分校正的APSIM-Potato模型,模拟分析未来升温1.5℃(2016-2035年)和2.0℃(2028-2047年)情景下中国不同种植区雨养和灌溉(基于土壤水分亏缺模型启动自动灌溉)马铃薯产量和水分利用的变化。结果表明：基准期(1986-2005年),雨养马铃薯产量、生育期蒸散量(evaportranspiration,ET)和水分利用效率(water use efficiency,WUE)分别为0.05～52.40 t/hm²、7～454 mm和3～...     

基于APSIM模型的2015-2100年气候变化对中国玉米生产力影响

全球气候变化直接影响作物生产。玉米是中国种植面积最大的粮食作物,系统探究未来气候变化对其生产力的影响对保障玉米高产稳产和粮食安全具有重要意义。为探究未来气候变化对中国玉米生产力影响,该研究基于SSP1-2.6和SSP5-8.5 共2种气候情景（shared socioeconomic pathways,SSP）1981-2100年逐日气象资料以及中国气象局农业气象观测站玉米生育期数据和土壤数据,使用调参验证后的农业生产系统模拟模型（agricultural production systems simulator,APSIM-Maize）解析了气候变化对中国玉米主产区高产性和稳产性的影响。结果表明：1）未来气候情景下,中国玉米主产区生育期内气温和≥10 ℃有效积温总体呈增加趋势,SSP5-8.5气候情景下升温幅度高于SSP1-2.6气候情景;降水量年际波动大,变化趋势不显著;太阳总辐射呈先增加后减少趋势。2）若不采取适应措施,未来气候变化使玉米全生育期、营养生长期和生殖生长期总体呈缩短趋势,且SSP5-8.5情景下缩短幅度大于SSP1-2.6情景,2080 s缩短幅度大于2030 s和2050 s。3）无适应措施条件下,未来气候变化下研究区域玉米光温潜在产量和雨养潜在产量总体呈下降趋势,SSP5-8.5情景下较SSP1-2.6情景下减产效应更大,2个情景光温潜在产量减产率平均值分别为13.8%和11.9%,雨养潜在产量减产率平均值分别为17.5%和14.0%。玉米潜在产量的稳定性略有提高,但区域间存在差异。因此,未来气候变化使中国玉米生产力总体下降,稳定性略有提高。研究为未来玉米高产稳产和中国玉米种植区划提供理论依据。     

气候变化条件下中国灌溉面积变化的产量效应

灌溉可以有效缓解气候变化对粮食生产的不利影响。采用中国不同区域2006－2019年实际灌溉用水量,对4个气候模式（GFDL-ESM2M,HadGEM2-ES,IPSL-CAM5-LR,MIROC5）驱动下的3种作物模型（GEPIC、PEPIC和LPJml）的灌溉用水量进行评估,优选模拟结果较好的前5个模式组合,分析RCP2.6和RCP6.0情景下,2021－2050年中国玉米、水稻、大豆和小麦产量变化,评估灌溉面积扩张的增产效应。结果显示：未来气候变化下,2021－2050年降水量的增加使得中国水稻和大豆以及北方地区玉米和小麦产量均呈现增长趋势,其中东北80%左右的地区和西北70%左右的地区玉米产量将提高0.2～0.8 t/hm2,东北85%左右的地区水稻和大豆增产幅度分别超过1.0、0.5 t/hm2,东北90%左右的地区和西北75%左右的地区小麦产量增幅分别介于1.0～2.0、0.5～1.0 t/hm2之间。降水量的减少使得西南南部地区的玉米和小麦产量均下降0.2 t/hm2左右。不同区域玉米和小麦的增产效应差异明显,由于北部地区光热条件较差、小麦基础产量较低,使得小麦灌溉增产潜力（1%～11%）以及增产效率（（0.12±0.06）kg/m3）均较高,北部地区小麦的灌溉面积扩张可有效应对气候变化的不利影响。     

气候变化情景下东北地区玉米产量变化模拟

WOFOST作物模型在东北地区玉米适应性验证的基础上,结合气候模型BCC-T63输出的未来60年(2011～2070年)气候情景资料,模拟分析了未来气候变化情景下我国东北地区玉米生育期和产量变化情况。模拟结果显示:未来气候变化情景下,玉米生育期将缩短,其中,中熟玉米平均缩短3.4 d,晚熟玉米平均缩短1.1 d;玉米产量将相应下降,中熟玉米平均减产3.5%,晚熟玉米平均减产2.1%。     

陇东地区几种旱作作物产量对降水与气温变化的响应

研究作物产量对气候变化的响应,对于指导区域农业生产,保障粮食安全和生态安全具有一定的理论指导意义。结合大田试验与农业生产系统模拟模型(Agricultural Production Systems Simulator,APSIM),在验证模拟研究区冬小麦、玉米和紫花苜蓿产量可靠性的基础上,分析5个降水变化梯度(降水量不变、降低10%和20%、升高10%和20%)和5个气温变化梯度(不变、降低1.5和1℃、升高1.5和1℃)组合情景下3种作物的产量变化趋势。结果表明:APSIM模型在试验点对3种作物籽粒产量和生物量的模拟精度较高,决定系数R2在0.80~0.93之间,归一化均方根误差在11.35%~22.48%之间,模型有效系数在0.53~0.91之间。冬小麦、玉米和紫花苜蓿在气温升高、降水量减少的情景下减产,减产的最大幅度分别为38.7%、40.3%和41.8%;冬小麦、紫花苜蓿的在气温降低、降水量增加时增产,增产的最大幅度分别为29.8%和51.7%;玉米在降水量增加、温度不变的情景下增产幅度最大,为22.0%。总之,在研究范围内,3种作物的产量随降水的增加而增高;玉米的产量随气温升高先增高后降低,另2种作物的产量随气温的升高而降低;紫花苜蓿适应气候变化的能力最强。结果对明确黄土高原地区主要作物的生产走势,制订农业布局、管理措施等具有一定意义。     

利用最大熵法(MaxEnt)模拟中国冬小麦分布区的年代际动态变化

从冬小麦地理分布的生理机制、生长特性和熟制出发,基于气候因子对冬小麦种植区分布的贡献,从区域尺度和年尺度收集了影响冬小麦种植分布的气候因子,并利用最大熵方法(MaxEnt)模拟和筛选了影响冬小麦分布的最佳气候因子组合即春化温度(0～7℃)持续的天数、最冷月平均温度、潜在蒸散量和年降水量,构建了冬小麦种植分布-气候关系模型,分析了1961-2010年中国冬小麦种植区及高适宜区的变化.结果表明,冬小麦可种植区的最冷月平均温度范围为-12～15℃,冬小麦的存在概率随着0～7℃持续天数的增加而增加,年降水量过低将严重影响冬小麦种植区分布的存在概率,年降水量低于200mm的地区不存在冬小麦分布.研究结果还表明,1961-2010年中国冬小麦种植区呈北移西扩趋势,高适宜区发生北移,从而增加了中国北方高寒地区的冬小麦可种植面积,同时有效提高了中国北方地区的气候资源利用率,可增加冬小麦产量.研究结果可为准确预测现在和未来气候条件下中国冬小麦的分布情况,科学合理地应对气候变化提供依据.     

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%。     

基于IPCC SRES A1B 情景下的福建省水稻生产模拟研究

选择福建省作为研究区域,根据地形特点划分了3个水稻种植区,选取17个样点及9个代表性品种,采用2006—2007年的逐日气象资料及同期区试产量资料对作物的遗传参数进行了调试;根据IPCC排放情景特别报告(SRES)中的A1B方案,利用区域气候模式PRECIS构建的气候变化情景文件与作物模型(CERES-Rice)耦合,采用雨养与灌溉两种方式,并综合考虑未来CO2浓度增加带来的直接增益效应,模拟了未来2020s及2040s气候变化对福建省水稻生产的影响。结果表明:无论是雨养方式还是灌溉方式,未来全省各稻区水稻生育期在两种情景下都将缩短,单季稻生育期天数减少幅度最大,2040s情景下达到20 d以上。未来双季稻种植区早稻与单季稻均表现为减产。2020s情景下闽东南稻区早稻减产率达到12.4%(雨养)和11.3%(灌溉);闽西北双季稻区早稻减产程度略小。单季稻区雨养水稻7.1%及灌溉水稻2.1%的减产主要来自中熟品种的负贡献。2040s减产幅度将进一步加大。与此相反,未来两种情景下双季稻区后季稻均表现为增产,但产量波动性较大。2020s情景下闽西北双季稻区灌溉后季稻产量增产达到21.0%,增产幅度大于闽东南地区的10.6%;雨养方式下后季稻增产幅度略小。2040s各稻区后季稻增产幅度将减小。未来水稻生长季的土壤水分条件将变得不如目前湿润,与之相关各稻区灌溉需要量均有所增加。总之,由于大气CO2肥效作用可在一定程度上提高未来气候变化下后季稻产量,全省水稻总产近期将有所增加,雨养与灌溉方式下分别增长0.4%及1.7%,但变化趋势是随着未来温度的增加总产将减少,负贡献主要来自于单季稻和早稻。     

晋陕蒙地区≥10℃积温的时空变化特征

利用1960-2014年晋陕蒙三省75个气象站逐日平均气温实测数据,采用多元线性回归模型的积温空间模拟方法和气候倾向率法,对晋陕蒙地区1960-2014年日平均气温稳定≥10℃积温的时空特征进行分析。结果显示：（1）从整个分析期来看,1960-2014年晋陕蒙地区日平均气温稳定≥10℃积温总体呈上升趋势,近55a积温增速为74.60℃·d·10a-1,93%的气象站点积温增加趋势显著（P＜0.05）,仅有7%的站点变化趋势不显著。（2）从空间分布来看,分析期内≥10℃积温平均值呈现由低纬度向高纬度、由低海拔向高海拔逐渐减少的规律。（3）从各年代积温线的移动情况看,＜1600℃·d、1600～3200℃·d占的区域面积占总面积比例呈现逐年代降低的趋势;3200～4500℃·d的区域面积占总面积的比例呈现逐年代升高趋势;＞4500℃·d所占区域面积占总面积的比例在1970-1979年、1980-1989年呈降低趋势,在1990-1999年、2000-2014年呈升高趋势。（4）从时段Ⅰ（1960-1989年）和时段Ⅱ（1980-2014年）气候带的变化情况看,中亚热带从无到有,北亚热带、暖温带区域面积逐渐增加,中温带和寒温带区域面积逐渐减少,气候带在气候变暖背景下呈北移西扩的趋势。总体上,≥10℃积温呈现出向高海拔扩张和高纬度北移的趋势。     

北方地区不同等级干旱对春玉米产量影响

北方地区是中国主要的玉米种植区,在中国玉米总产和播种面积中占有较大比例,同时也是中国易发生干旱的地区,北方地区干旱常态化严重制约着该地区玉米的稳定发展。该文基于北方地区14个省(市、自治区)217个气象台站1961-2010年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,依据春玉米生长季内降水量并以100 mm为间隔将全区划分为6个区域(Ⅰ~Ⅵ),选取作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于验证后的农业生产系统模型(agricultural production systems simulator,APSIM),明确了各生育阶段不同等级干旱对春玉米产量的影响。研究结果表明,北方地区干旱造成春玉米减产率在空间上呈由西向东下降趋势,降水的空间分布直接导致了灾损程度在各区的差异,其中西部灌溉绿洲农业区雨养种植春玉米干旱风险非常大,需大力发展节水灌溉,而东部雨养农业区自然降水已基本满足春玉米生长发育需要,干旱对春玉米产量影响较小,在模拟过程中很难准确的反映出旱级对产量造成的差异影响。春玉米在拔节—抽雄阶段发生干旱会对产量造成比较严重的影响,该阶段4个等级干旱造成春玉米减产率的四分位区间分别为特旱(20.1%~33.6%)、重旱(12.0%~20.3%)、中旱(6.3%~15.2%)、轻旱(4.7%~11.6%)。     

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。     

温度降水等气候因子变化对中国玉米产量的影响

通过分析1981-2006年温度、降水、辐射各气象因子变化对中国玉米调查产量变化的影响,尝试剥离和评估各气象因子变化对中国玉米产量的影响。结果表明:1981-2006年玉米生育期内,中国绝大部分玉米种植区,日平均气温、日均最高温度、日均最低温度均表现为显著升高(全国尺度,平均每10年依次升高了0.39℃、0.37℃和0.40℃),日较差、降水和辐射则仅在部分地区表现出显著变化,且有增有减,因区域而表现不同。1981-2006年期间,中国玉米平均产量变化与生育期内平均温度变化,最高温度和最低温度变化之间,具有显著的线性负相关关系。部分地区的玉米产量变化还与日较差、辐射、降水变化存在显著线性相关关系。与基准年份1981年相比,米生育期内平均温度每上升1℃、日较差每下降1℃、辐射每下降10%和降雨总量每下降10%,对中国部分地区玉米产量影响显著。其中,生育期平均温度每上升1℃对玉米产量影响最大,相较其他因子而言,产量下降的区域(约25.1%)和变化幅度(平均约为-21.6%)都达到最大。1981-2006年,不同气候因子变化在各区域玉米产量的变化中作用有所差异,其中平均温度作为对产量影响的主导因子所占的区域比例最大(约为40%),其次是日较差(23%),而辐射和降水则比例相当,均接近20%。该研究为进一步开展气候变化对玉米产量的影响机制研究和政府部门进行气候变化条件下玉米产量预测、风险评估和制定相关应对措施提供参考。     

全球主要粮食作物产量变化及其气象灾害风险评估

随着粮食全球化趋势和中国粮食安全战略调整,准确了解中国和国外主要粮食作物生产状况、产量变化及其气象灾害风险水平,对于气候变化背景下保障中国粮食安全和国家"农业走出去"战略实施具有重要意义。该文以全球主要粮食生产国粮食产量资料为基本资料,通过作物气象产量分离对全球主要粮食作物的产量变化进行了研究;用新构建的减产概率系数pc和平均减产率d、减产率变异系数v定义了综合气象灾害风险指数Pw,根据Pw≤2.0、2.0Pw≤4.0和Pw4.0将全球粮食主产区划分为气象灾害低风险区、中风险区和高风险区。研究结果显示,法国、德国和中国的小麦、美国、巴西、阿根廷的玉米和大豆、中国和越南的水稻产量水平在近50多年提升迅速,但区域差异明显。加拿大和澳大利亚小麦、美国玉米、巴西和阿根廷大豆的Pw超过4.0,为气象灾害高风险区;俄罗斯和中国小麦、巴西和阿根廷玉米、美国和中国大豆、印度水稻的Pw介于2.0和4.0,为中风险区;美国、德国、法国和印度小麦、中国玉米、中国、越南和泰国水稻的Pw小于2.0,为低风险区。文中方法能够直观评估全球粮食产区粮食生产水平和综合气象灾害风险,对宏观了解和认识国内外粮食生产状况具有借鉴意义。     

2001-2100年中国区域季节平均温度变化的时空格局

基于1km分辨率长时间序列温度数据集,采用距平法、Mann-Kendall趋势检验法和Sen’s斜率估计法，分析四季平均气温在历史时期（2001−2020年）与未来时期（2021−2100年）低强迫情景（SSP119）、中等强迫情景（SSP245）和高强迫情景（SSP585）下的变化幅度和变化趋势的时空格局，以期为气候变暖背景下制定详细的区域适应性策略提供依据。结果表明：（1）相比历史时期，未来时期在3个情景下的四季均温总体上升，且夏季增温区域面积最大，其中SSP119情景下增温1～2℃的区域占66.70%，SSP245和SSP585情景下增加2℃以上的区域分别占37.37%和99.06%；同时，3个SSP情景下的季节均温的整体变化幅度具有显著差异，SSP119情景下较缓和，SSP245情景次之，SSP585情景增温幅度最大。（2）在历史时期，相比其他季节，春季均温的显著上升速率最快（0.68±0.24℃∙10a⁻¹），且面积占比最大（14.44%），主要分布于华北、云贵川和江浙局部区域。（3）在未来时期，中国区域季节均温呈总体上升趋势，且具有显著的空间差异；其中，在SSP119情景下，春季和冬季均温显著上升的区域主要集中于中国南部和青藏高原局部区域，面积占比分别为29.03%和25.58%，在SSP245和SSP585情景下，中国所有区域的季节均温呈显著上升趋势；在SSP585情景下，北方的季节均温显著上升速率比南方快，全国区域在冬季的显著上升速率最快（0.66±0.09℃∙10a⁻¹）。     

基于WOFOST模型分析不同气候情景对辽宁典型雨养春玉米产量的影响

气温、降水和辐射是农作物生长发育必需的基本气候要素，其大小、波动及空间分布决定局部地区的种植结构和农产品产量增减，具有喜温喜水特性的玉米其生长发育对气候变化的响应更为敏感。本研究基于辽宁省新民和朝阳地区近40a气象数据分析各气候要素变化特征，根据局地气候暖干化趋势耦合气温、降水、辐射三要素构建不同气候情景，利用田间实测数据对WOFOST模型进行校准和适用性检验，并将该模型用于模拟不同气候情景下辽宁典型雨养春玉米产量变化。结果表明：（1）验证后的WOFOST模型能较好地模拟两站点春玉米产量，其模拟值与实测值的相对均方根误差分别为8.78%和5.96%，一致性系数分别为0.82和0.96。（2）新民和朝阳两地在设定的气候要素变化范围内春玉米产量与气温呈负相关，与降水呈正相关。在气温增加，降水减少，辐射增强的不同梯度气候情景下，新民（气温+1.2℃，降水量−25%，辐射+4%）和朝阳（气温+1.4℃，降水量−25%，辐射+3%）减产幅度分别达92.5%和85.9%，接近雨养春玉米绝产的警戒气候情景。（3）新民春玉米产量受降水影响显著，朝阳则对气温变化响应敏感，而两地产量对给定比例的辐射变化均未表现出明显波动。     

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。     

基于AquaCrop模型的气候变化对陕西省冬小麦产量影响模拟分析

通过分析陕西省3个地区(延安、长武及安康)1957—2013年气温和降水等气象因子的变化,运用AquaCrop模型模拟分析了在现状降雨条件下,气温及CO_2浓度等气象因子变化对陕西省冬小麦产量的影响。结果表明:气温升高0.1℃,长武及安康分别减产0.3%和0.7%,延安增产0.5%;延安和安康CO_2浓度增加20μmol/mol,两地分别增产3.6%和4.2%,长武CO_2浓度增加10μmol/mol,增产2.2%;气温和CO_2浓度同时变化(即气温升高0.1℃同时延安和安康CO_2浓度增加20μmol/mol,长武增加10μmol/mol),延安、长武和安康分别增产4.0%,2.0%,3.6%。在仅考虑气温及CO_2浓度变化的情况下,与2012年相比未来18年3种典型年(枯水年、平水年和丰水年)下,3个地区因区域而表现不同,延安冬小麦增产3.3%～10.3%,长武增产2.3%～10.0%及安康增产1.8%～9.8%。可见,气温与CO_2浓度增加,陕西省"暖干+高碳型"或"暖湿+高碳型"气候有利于冬小麦产量的提高,延安长武安康,即可在陕北地区适度增加冬小麦种植面积,提高农业产量。     

华北平原冬小麦-夏玉米轮作区采用“两晚”技术的产量效应模拟分析

"两晚"技术即冬小麦播期适当推迟,夏玉米适当晚收,是华北平原冬小麦-夏玉米生产体系适应气候变化的有效措施。本文应用APSIM模型模拟了充分灌溉和雨养条件下"两晚"技术对河北、山东和河南冬小麦-夏玉米轮作体系产量的影响。结果表明:与传统方式相比,气候变暖后(2000-2009年)如果采用"两晚"技术,雨养条件和充分灌溉条件下都会使小麦轻微减产,而玉米较大幅度增产,小麦-玉米轮作体系的产量增加,但各地增加的幅度会有不同。具体表现为:雨养条件下,河北、山东和河南小麦平均减产率分别为7.8%,5.1%和2.5%,玉米平均增产率分别为19.8%,14.5%和13.4%,三地小麦-玉米体系平均增产率分别为10.7%,3.2%和4.8%;充分灌溉条件下,河北、山东和河南小麦平均减产率分别为1.8%,0.5%和0.9%,玉米平均增产率分别为14.2%,8.0%和8.5%,三地小麦-玉米体系平均增产率分别为4.5%,3.4%和2.8%。说明华北平原冬小麦-夏玉米轮作方式中采用"两晚"技术能够适应当前气候变暖特点,实现总产量增加,其中河北省北部地区为增产高值区。