区域尺度作物生产力对全球变化响应的研究进展及展望

作物生产力对气候变化高度敏感,因而成为全球气候变化科学研究中的焦点问题之一。开发作物生产力的区域模型,与区域气候模式相耦合,有利于对作物生产力形成过程中的时间和空间变量进行分析,为针对各地不同的气候、土壤、作物与耕作管理条件制定适应性对策奠定基础。本文综述了作物生产力对CO2 增加和气候变化响应的研究方法,指出应用遥感、地理信息技术与作物模拟技术、高分辨率的区域气候变化模式相结合,研究区域尺度上的作物生产力及其气候变化响应是未来研究的热点和发展方向     

作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm²,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

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。     

作物模型与气候模型的连接研究进展

针对目前气候变化对农业影响的大气模型与作物模型尺度差异问题,介绍了气候变化对农业生产影响中气候模型与作物模型相连接的方法,即大气模型的降尺度和作物模型的升尺度连接,指出目前这些方法中存在的问题,并对各方法中常用方式如天气发生器、作物模型区域校正等进行了介绍,最后指出未来的发展方向。     

作物产量农业气象统计预报基本模型研究

通过对作物产量农业气象统计预报基本模型的研究,综合考虑农业技术进步、气候变化对作物产量形成的直接效应和农业技术-气候相互作用对作物产量形成的间接效应,提出了一个包括农业技术趋势、气候变化和农业技术-气候相互作用三项的作物产量农业气象统计预报模型,并以江苏省苏南地区单季晚稻预报实例对模式作了检验.     

WOFOST模型的发展及应用

作物生长模拟模型已经成为一门新兴的科学,可以为农业资源的管理利用、农业最大收益的获取提供科学的依据。WOFOST(W orld Food Stud ies)模型是荷兰瓦根宁农业大学和世界粮食研究中心共同开发研制的,是模拟特定的土壤和气候条件下一年生作物生长的动态的、解释性模型。WOFOST模型已经在欧洲、非洲以及亚洲的一些地区得到了运用和验证,可用于水稻、玉米、小麦等多种一年生作物的模拟。WOFOST模型可用来分析作物产量风险,不同年份产量的变化,土壤类型及气候变化对产量变化的影响;确定播种策略以及农业机械使用的关键时期;该模型还可用于估计某种作物最大潜在产量,提高灌溉和施肥的增产效益,对生长在不利条件以及地区的作物产量进行预测等。该模型对可持续农业的发展具有积极的指导作用。     

遥感与作物生长模型数据同化应用综述

遥感是获取大面积地表信息最有效的手段,在农业资源监测、作物产量预测中发挥着不可替代的重要作用;作物生长模型能够实现单点尺度上作物生长发育的动态模拟,可对作物长势以及产量变化提供内在机理解释。遥感信息和作物生长模型的数据同化有效结合二者优势,在大尺度农业监测与预报上具有巨大的应用潜力。该文系统综述了遥感与作物生长模型的同化研究,概述了遥感与作物生长模型数据同化系统的构建,在归纳国内外研究进展的基础上,总结了当前主流同化方法的特点以及在不同条件下的同化效果。进而具体分析影响同化精度的关键环节,明确了相关科学概念,并相应指出改善精度的策略或者方向。最后从多参数协同、多数据融合、动态预测、多模型耦合以及并行计算环境5个方面展望了遥感与作物生长模型数据同化的未来研究重点和发展趋势,同时结合农业应用现实需求,介绍一种数据同化与集合数值预报结合的应用框架,为大区域、高精度同化研究提供新的思路与借鉴。     

作物产量差研究与展望

作物实际产量与潜在产量间存在较大差距,地区间甚至同一地区不同田块间作物产量也存在显著差异,这种现象在世界范围内的农业生产中广泛存在.缩小该差距对于提高粮食产量,确保粮食安全具有重要意义.本文在阐述开展作物产量差研究重要性和必要性的基础上,从产量差的内涵、研究尺度的扩展及分析方法等方面介绍了目前国内外有关作物产量差的研究进展,并综述了作物生长模拟模型在产量差研究中的应用,最后分析了目前作物产量差研究中存在的问题和不足之处,并探讨了未来作物产量差研究的发展方向.     

水稻格点作物模型在中国区域的不确定性评估

作物模型是评估气候变化对农业生产影响的主要手段之一,但中国对格点作物模型间的比较研究尚处于初始阶段。为全面评估不同作物模型在中国不同区域对水稻产量模拟的有效性,利用联合国粮农组织（FAO）和中国农业农村部种植业管理司（SYB）水稻年平均产量统计资料,对由2种气候资料（AgMERRA和WFDEI-GPCC）和 3种不同种植管理情景（Default、Fullharm和Harmnon情景）驱动的7种全球格点作物模型（CGMS-WOFOST、CLM-CROP、EPIC-BOKU、GEPIC、LPJML、PDSSAT和PEPIC模型）模拟的中国水稻产量进行了对比分析。结果表明：不同格点作物模型之间的模拟结果差异较大,在不同区域不同格点作物模型的模拟效果差异显著,不同格点作物模型对气候变化和种植管理情景的响应和敏感性不同,大部分模拟结果低估了水稻产量。使用不同水稻统计产量数据会对评估结果产生一定的影响。格点作物模型能够一定程度上模拟出水稻产量的年际变化和气候变化对产量的影响,但对于统计水稻产量上升的趋势较难模拟。通过综合分析产量在时间和空间上的波动情况,并利用2种评分方法对模拟表现打分,发现LPJML和PDSSAT在7种格点作物模型中模拟效果最好,同时也对不同气候数据和种植管理情景的变化最敏感,CLM-CROP的模拟效果最差。对不同种植管理情景,Default情景下的模拟效果显著高于Fullharm和Harmnon情景。多种格点作物模型集合平均（MME）可以降低单个格点作物模型模拟的误差,但需对MME中的集合模型进行挑选。     

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。     

多模式集合模拟气候变化对玉米产量的影响

气候模式驱动作物模型是气候变化影响评估的主要手段。但是,单一气候模式输出和作物模型的结构差异使得研究结果存在不确定性。多模式集合的概率预估可以有效减少研究结果的不确定性。为此,本文利用1981—2009年东北地区海伦、长岭、本溪3地区农业气象站的历史气象资料和玉米作物数据,分别建立了作物统计模型并验证了APSIM机理模型在研究区域的适用性。在此基础上,与CMIP5在RCP4.5情景下的8个全球模式结合,尝试基于多模式集合评估了未来2010—2039年时段和2040—2069年时段气候变化对玉米产量的可能影响(相对于1976—2005年基准时段)。研究结果表明,APSIM模型对玉米生长发育和产量形成有很好的模拟能力。玉米生育期的模拟误差(RMSE)为3~4 d,产量的RMSE为0.6~0.8 t?hm~(-2)。建立的产量统计模型表明,玉米出苗阶段(5月中旬)的温度增加对产量增加有积极作用,而开花到成熟阶段(7月中旬到9月上旬)的温度和降水的增加、光照的不足均不利于产量增加。与1976—2005年基准时段相比,气候因素影响下2010—2039年玉米产量减少3.8%(海伦)~7.4%(本溪),减产的概率为64%(长岭)~73%(本溪);2040—2069年时段减产6.4%(海伦)~10.5%(本溪),减产的概率为74%(海伦)~83%(本溪)。未来2010—2039年时段和2040—2069年时段基于机理模型模拟的产量降低分别为6.6%(海伦)~8.9%(本溪)和9.7%(海伦)~13.7%(本溪),均高于相应时段基于统计模型得到的0.9%(海伦)~6.0%(本溪)和2.0%(长岭)~7.3%(本溪)减产结果。     

气候变化背景下武川主要作物生产水足迹变化分析

生产水足迹(WFP)是指生产单位产品所消耗的水资源,一般用单位质量农产品所需要的水的体积来表示作物生产水足迹。气候变化对生产水足迹的影响是农业生产者关心的重要科学问题。本文以内蒙古自治区武川县主要作物马铃薯、春小麦为例,基于1983-2010年气象数据及生育期资料,修正作物系数,应用CROPWAT模型,计算作物生产水足迹,分析气候变化对作物生产水足迹的影响。结果表明：（1）近28a来,武川县气候呈干暖化变化趋势,马铃薯和春小麦生产水足迹呈显著下降趋势（P<0.05）;（2）气候变化对作物生产水足迹影响显著,生育期平均相对湿度、平均气温和平均日较差对马铃薯生产水足迹影响较大,生育期平均风速和平均日较差对春小麦生产水足迹影响较大;（3）1983-2010年马铃薯平均生产水足迹为1.37m3·kg-1,春小麦平均生产水足迹为2.51m3·kg-1,说明在当地生产单位质量的干物质,春小麦比马铃薯消耗更多水分。在该地区适当增加马铃薯播种面积,对提高水资源利用效率,促进地区农业发展具有重要作用。     

作物生长模型与定量遥感参数结合研究进展与展望

作物生长模型与定量遥感参数的结合,不仅满足前者实现区域应用的需求,也有助于提高后者的反演精度,在生态、农业、资源调查与全球气候变化等研究上意义重大。该文从作物生长模型空间应用拓展的角度,对国内外主流作物生长模型、定量遥感参数以及两者结合的参数与方法进行了概述,分析了典型作物生长模型的主要模拟过程及其驱动、初始化、输出等参数,总结了当前定量遥感正反演结果可为作物生长模型区域应用提供的参数数据;建立了作物生长模型模拟过程与定量遥感参数的对应关系,对比分析了作物生长模型与定量遥感参数的不同结合方式。基于以上内容,对作物生长模型面应用的限制因素及其与定量遥感参数的关系、作物生长模型面应用时参数尺度效应的影响、作物生长模型与定量遥感参数耦合方法的发展3个方面展开了讨论,以期为作物生长模型与定量遥感参数开展更好的结合研究提供参考。     

1961－2010年陕甘宁农区干旱变化规律及其对小麦潜在产量的影响

干旱作为一种典型的气象灾害事件,对人类生产生活带来了极大影响。近几十年来,随着气候变化不断加剧,干旱的变化规律及对作物生长影响的变化趋势已成为气候变化影响研究的重要组成部分。该文选择中国陕甘宁农区为研究区,利用帕默尔干旱指数（palmer drought severity index, PDSI）分析了1961－2010年干旱强度及频率的变化趋势,并研究了不同月份干旱的变化趋势;在此基础上,依托EPIC（environmental policy integrated climate）模型分别模拟了冬小麦、春小麦在雨养和充足灌溉条件下的作物生长过程,通过两种模拟情景的差异研究降水亏缺所导致干旱对作物潜在产量影响的变化趋势。研究发现：1961－2010年,中国陕甘宁农区年均PDSI呈现明显的下降趋势,并且年内重度干旱月份数（PDSI相似文献   

气候变化对中国农业生产的影响

未来气候变化下中国农业的稳定事关中国的长远持续发展,国内外气候变化研究界和农业气象研究界对气候变化对中国农业生产的影响的评估未有一致的认识。本文从农业科学角度讨论了气候变化对中国农业生产涉及的气象资源、土地资源、农业生物环境和生态系统的影响,并从作物生长和经济产量形成的角度讨论和分析了气候变化对中国种植业、养殖业不同产业行业的影响,气候变化中一些趋势性变化因不同作物和不同区域而异,例如温度和CO2浓度变化对农业生产的影响因不同作物和不同时相而异,反之,极端性气候／天气事件对农业不同行业的生产都显得危害很大,而气候变化中区域性干旱将成为我国未来农业生产愈来愈严重的挑战。气候变化对中国农业生产的影响甚为复杂,一些气候变化因子的实际影响还存在很大不确定性。当前,定量评价气候变化对中国农业生产的影响还存在困难。