不同RCP情景下气候变化对长江中下游稻麦生产潜力的影响

摘要

本文在气候变化大背景下，以长江中下游地区水稻和小麦为研究对象，运用联合国政府间气候变化委员会（IPCC）AR5提出的模拟能力较强的 BCC-CSM1-1（Beijing Climate Center Climate System Model version1-1）气候系统模式，基于典型浓度情景RCP（Representative Concentration Pathway）输出的主要气象要素的逐日模式模拟数据资料，应用双线性内插法降尺度到长江中下游及邻近区域62个基本气象站点，并利用方差订正法对2021—2050年模式模拟数据进行误差订正，以获得更加真实可信的模拟数据。采用经验模型（潜力衰减）和机理模型（DSSAT）预估长江中下游地区稻麦生产潜力，并利用 Theil-Sen斜率估计和 MK检验等方法对未来30年研究区域内稻麦气候生产潜力的年际变化趋势和空间分布特征进行分析，明确主要影响因子，制定适应气候变化的措施，以期为未来作物生产提供理论依据。主要研究结论如下：
　　（1）长江中下游地区2021—2050年平均气温、太阳总辐射量呈显著上升趋势，降水量总体增加，幅度较小并未达到显著性水平。全年和春、夏、秋、冬四季太阳总辐射量、降水量在时间上均呈现显著的增加趋势（春夏季>秋冬季）。RCP8.5情景下，研究区域年平均气温呈现自中部向东西递减，春夏季增温幅度高于秋季和冬季。研究区域中部太阳总辐射量较高，而江苏省南部、安徽省中东部及湖北湖南少部地区属于低值区域，季节上表现出春季>夏季>秋季>秋冬的特征。降水量的年际变化不显著，大部分地区有所降低，但也未通过显著性检验。冬季降水量最小，夏季大部分地区降水量最大。RCP4.5情景下，研究区年平均气温自北向南逐渐降低，变化倾向率则表现为北部大于南部，夏季较大，冬季较小且未通过显著性检验。太阳总辐射量的空间分布较 RCP8.5情景相似，春夏季太阳总辐射量高于冬秋季，仅春季江苏省南部地区通过显著性检验，其余地区大都未通过显著性检验。2034年以前太阳总辐射量的较平均低，之后则高于平均值，说明未来30年长江中下游地区20世纪30年代后太阳总辐射量将以更大的速率持续增加。
　　（2）应用经验模型模拟基准气候时段长江中下游地区稻麦气候生产潜力分别介于10000～12000 kg/hm2和8000～10500 kg/hm2之间，水稻气候生产潜力总体呈现上升趋势而小麦呈现下降趋势。水稻气候生产潜力在空间上表现为自研究区域中部向南北逐渐增加，冬小麦则呈现北高南低的分布特征；未来两种气候情景下，稻麦气候生产潜力总体均呈现显著线性增加趋势，表现为RCP8.5>RCP4.5。水稻气候生产潜力的增加速率较冬小麦大两倍左右，且年际波动较小，稳定性强。RCP4.5气候情景下，东部沿海地区、两湖平原地区和江西为稻麦气候生产潜力高值区域。冬小麦气候生产潜力与基准时段相反呈现出由就南向北递减趋势，水稻则表现为自中西部向东南部沿海逐渐增加。在 RCP8.5情景下，呈现自东向西逐渐减少的趋势，长江三角洲、南阳盆地和两湖平原为高值区，庐山周边区域（近鄱湖阳湖）变化率高达80 kghm-2·a-1（P<0.05）。长江中下游地区稻麦气候生产潜力受气候变化和地理位置的双重影响。作物生育期内≥10℃积温为主导因子，其次为太阳总辐射，而降水量的影响较小。平原地区作物气候生产潜力较同一纬度地区大。区域农业气候资源在保证足够数量的同时相互协调更是获得高气候生产潜力重要条件。
　　（3）DSSAE-CERES模型模拟值与观测值的模拟结果较好，表明品种可较准确地进行模拟研究。分析可知，2021—2050年稻麦生育期内的平均最高、最低温度、≥10℃积温、降雨量和太阳总辐射量的变化将会导致产量的改变。冬小麦和水稻开花期和成熟期日序较基准年均有所推迟，且表现为RCP8.5>RCP4.5，开花期到成熟期天数则随之缩短。表明一定范围内冬小麦产量随积温的增加逐渐增加，超过一定阈值时则逐渐减少，其他气候因子增加或减少并不能弥补积温过高产生的负效应。
　　水稻的产量潜力较基准年降低(除钟祥外)。且总体表现为2030s<2040s<2050s， RCP8.5情景下水稻产量下降幅度大于RCP4.5情景。水稻产量降低幅度随着≥10℃积温、平均最高温度的增加而逐渐增大，由于在水稻不同生育期受到高温胁迫会影响水稻的光合速率、呼吸速率等，表明，水稻关键生育时期如若遇到高温灾害，将影响水稻的产量。
　　适当推迟冬小麦、水稻的播期，培育耐高温的水稻新品种，增大小麦品种光周期系数，以及加强作物栽培管理措施及加强农业基础设施系统工程的建设，减少温室气体的排放和增加植被的覆盖率，完善气候灾害监测预警及分析系统等，可以减轻气候变化对农业省产造成的影响。

目录

声明

符 号 说 明

1 前言

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外研究进展

1.2.1 气候变化对作物产量的影响

1.2.2 作物生产潜力估算研究进展

1.2.3 DSSAT模型应用进展

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 研究内容

1.3.2技术路线

2 材料与方法

2.1 研究区域概况

2.2 资料来源

2.2.1 气象资料

2.2.2土壤资料

2.2.3 田间管理

2.3 研究方法

2.3.1 气象数据降尺度及方差订正方法

2.3.2 潜力衰减法

2.3.3 播种期与生育期的推断

2.3.4 Theil-Sen斜率估计和 Mann-Kennal 趋势检验

2.3.5 DSSAT模型验证方法

3 结果与分析

3.1 基准期气象模拟数据的订正及效果检验

3.1.1 气象模拟数据的订正

3.1.2 模式数据订正效果的检验

3.2 RCPs情景下长江中下游地区主要气象要素的时空分布特征

3.2.1 长江中下游地区平均气温的时空分布特征征

3.2.2 长江中下游地区太阳辐射量的时空分布特征

3.2.3 长江中下游地区降水量的时空分布特征

3.3 基于潜力衰减法的长江中下游地区稻麦气候生产潜力估算

3.3.1 基准时段稻麦气候生产潜力的时空变化特征

3.3.2 RCP 8.5情景下稻麦气候生产潜力的空间变化特征

3.3.3 RCP 4.5情景下稻麦气候生产潜力的空间变化特征

3.3.4 RCPs情景下稻麦气候生产潜力的时间变化规律

3.3.5作物气候生产潜力的主要影响因子

3.4.6气候生产潜力的主要影响因子

3.4基于CERES-Wheat模型的冬小麦潜在产量模拟

3.4.1 冬小麦品种参数的调试与验证

3.4.2 小麦生育期内气象要素变化特征

3.4.2 冬小麦物候期的变化趋势

3.4.3 冬小麦潜在产量变化特征

3.5 基于CERES-Rice模型的水稻潜在产量模拟

3.5.1 水稻品种参数的调试与验证

3.5.2 水稻生育期内主要气候要素的变化特征

3.5.2 水稻物候期的变化趋势

3.5.3 水稻潜在产量变化特征

3.5.4应对未来气候变化的适应性措施

4 讨论

4.1 气候变化预估的不确定性

4.2作物气候生产潜力预估

4.3 有关DSSAT模型不确定性的

5 结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文情况