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.     

基于叶面积指数改进的直角双曲线模型在玉米农田生态系统中的应用

一般认为,生态系统的总初级生产力(GPP)对光合有效辐射(LAI)的响应曲线可以用直角双曲线来描述.研究表明,在不同的生长季进行模拟,模拟的直角双曲线的两个参数Amax和α值不同.为消除模型参数季节变化对模拟结果的影响,直角双曲线模型通常应用于较短的时间尺度(如半月、10d或5d),然而,这种在较短的时间尺度上进行模拟的方法过于繁琐,并且当通量数据缺失过多时,在短的时间模拟窗口上,少量的数据不足以拟合直角双曲线模型.在这种情况下,无法利用直角双曲线模型对生态系统的GPP进行准确的模拟,或者对缺失的碳通量数据进行插补.以玉米农田生态系统为例,旨在阐明生态系统的环境因子和生物因子在不同生长季对直角双曲线模型中两个参数Amax和α值的影响.结果表明,Amax与LAI具有显著的直线关系:Amax=a LAI+b(a=0.64,b=0.15,R=0.74,P=0.002).据此我们对直角双曲线模型进行了改进,用以预测半小时尺度的玉米农田生态系统GPP.与未改进的直角双曲线模型进行比较,在整个生长季进行模拟,改进的直角双曲线模型明显提高了模拟的精度;当在较短的时间窗口上进行模拟(半月时间尺度),改进的直角双曲线模型与之有着相似的精度.利用改进的双曲线模型不仅可以非常简捷地对生态系统GPP进行模拟,而且可以解释直角双曲线模型参数Amax值的连续变化,尤其是,当涡相关观测数据大量缺失时,可以很方便并且较为准确地插补缺失数据.