气候变化对小麦产量的数值分析

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全球气候变暖并引发全球范围内气候要素变化已经成为不容置疑的事实,1951—2006年间的线性增温速率为0.13℃/(10a),几乎是近100年的2倍。气候变化对粮食生产的影响是关系粮食安全与水资源战略的重大问题。小麦是世界主要粮食作物之一,开展气候变化对冬小麦产量影响的数值模拟研究对科学制定农业与水资源政策以适应气候变化具有重要意义。评估气候变化对粮食生产可能产生的影响,除了统计学方法,主要采用作物模型。作物模型是作物生长模拟模型的简称,用以定量和动态地描述作物生长、发育和产量形成过程及其对环境的反应,是研究气候变化对作物产量影响的有力工具。具有代表性的作物模型是荷兰的WOFOST系列模型以及美国农业部开发的CERES系列模型,国内有RCSODS、WheatGrow模型、ThuSPAC-Wheat等。在利用作物模型模拟气候变化对农业特别是冬小麦产量的影响方面,近期有大量的研究工作。这些研究多以气候变化模式的输出作为作物模型的输入,以评估对产量的影响,结论多为气候变化引起产量下降。已有的研究较少关注气候变化对作物产量影响的机理及其在作物模型方法中的反映,也较少关注与水资源消耗的关系。本研究采用ThuSPAC-Wheat模型与CERES-Wheat模型,经田间试验资料率定后,利用北京气象站1951—2006年气象资料(由国家气象信息中心气象资料室提供)进行气候变化下冬小麦产量的数值模拟和分析,进一步模拟与分析了不同气候变化情景对冬小麦产量的影响,重点分析作物模型中作物产量对气候要素变化的响应机理及其与水资源消耗的关系。

1模型原理与使用

1.1ThuSPAC-Wheat

ThuSPAC-Wheat模型是ThuSPAC(TsinghuaUniversitySoil-Plant-AtmosphereContinuum)模型的一部分,ThuSPAC模型是可以模拟田间水热运移及冬小麦生长过程的机理性模型。ThuSPAC-Wheat模型能够根据冬小麦基因型参数、气象资料和土壤水肥条件,考虑光合作用、呼吸作用、干物质分配等作物生理过程,模拟冬小麦的生长发育过程,计算出逐日发育状况和生物量值,最终获得冬小麦成熟所用的生长天数、成熟期产量、干物质量。ThuSPAC-Wheat模型采用生理发育时间(PDT)作为冬小麦生长阶段划分的度量,PDT决定了有机物在根、茎、叶、穗的分配比例。与积温类似,PDT主要由气温决定,但综合考虑了热效应、春化作用、光周期效应等。ThuSPAC-Wheat模型对气象要素的考虑主要反映在光合作用过程,辐射决定了基本光合作用,气温、土壤水分、CO2浓度、土壤肥分等反映在对光合作用的胁迫上。此外,水分和温度还影响干物质分配过程。

1.2CERES-Wheat

CERES(cropenvironmentresourcesynthesis)由美国农业部开发,是最具代表性的作物模型之一。经不断改进,目前CERES-Wheat[2]的最新版本为4.0。本研究采用美国农业部农业技术转移决策支持系统(DSSAT)v3.5中的CERES-Wheat模块。CERES-Wheat模型能够通过输入相对较少且容易获取的遗传参数和气象资料日值、土壤资料,模拟不同气候条件、土壤水分条件、氮肥条件、CO2浓度条件下冬小麦的生长过程,并可以计算出作物蒸发蒸腾量即水资源消耗量。CERES-Wheat模型由主控程序和4个主要子程序组成,包括:

1)阶段发育子程序(PHENOL),由计算春化作用、冬小麦冻害、分蘖和各生长阶段时期等模式组成;

2)生长子程序(GROSUB),包括计算叶片生长、叶片衰老、叶面积增加、光能量的截获、光合作用、植株不同器官生物量的分配、茎杆、根和穗生长等模式;

3)土壤水分平衡子程序(WATBAL),有计算土壤径流、渗透、土壤蒸发、植物蒸腾、植物吸收的水分、水分胁迫和根分布等若干个模式;

4)氮素平衡子程序(NTRANS),包含计算土壤矿化速率、固氮、氮的硝化等模式。CERES-Wheat模型的输入文件包括试验管理文件FILEX、田间实测摘要文件FILEA、天气数据文件FILEW、土壤文件FILES、遗传参数文件FILEC。模型提供了一个GenCalc模块,可以进行遗传参数的率定。CERES-Wheat模型以积温作为冬小麦生育阶段的标志。

2试验与参数率定

2.1田间试验

模型参数率定时采用的气象资料、土壤资料和作物生理资料均取自北京市水利科学研究所永乐店试验站结合国家自然科学重点基金项目“农田节水灌溉的增产与环境影响效应研究”所进行的田间试验。试验站位于北京市通州区(地理坐标为116.8°E、39.7°N),土壤以粉壤土及砂壤土为主。试验区分为6行(编号A—F)、5列(编号1—5)共30个小区,每个大小为10m×5m,用混凝土板隔开。小区南侧布置有小型气象站。试验开展时间为1998-10—2001-09,共播种3季冬小麦。试验测定的项目主要包括:气象资料、农艺资料、作物生理资料、土壤水热状况、土壤养分资料、作物含氮情况等。这3年冬小麦品种均选用京冬8号(原代号为京农88-66)。这3年的播种日期均为10-04,收割日期分别为06-12、06-12和06-10,播种量为300kg/hm2。

2.2参数率

定已知气象条件,根据作物生长过程实测资料,包括产量、干物质累积过程、叶面积变化过程,可以对ThuSPAC-Wheat模型中的遗传参数进行率定,,其中产量对收获因子(HI)最为敏感。已知气象条件,根据作物生长过程实测资料,可以对CERES-Wheat模型中的遗传参数进行率定,,其中产量对籽粒灌浆速率系数G2最敏感。利用这些参数,模型对冬小麦产量、干物质积累、叶面积指数等均有较好的模拟效果。

31951—2006年模拟

3.1假设

根据北京站(No.54511)1951—2006年气象资料,利用作物模型,分析期间气候变化对粮食生产的影响。为研究问题的需要,进行如下假设与简化:

1)由于降雨与灌溉的复杂关系,本研究不考虑水分胁迫,视为充分供水;

2)不考虑CO2浓度的胁迫;

3)不考虑氮素及养分的胁迫,即未考虑化肥施用的影响;

4)不考虑品种的变化;

5)未考虑病虫害的影响;

6)未考虑田间管理水平的变化;

7)ThuSPAC-Wheat模型中以PDT=56.0d作为冬小麦成熟的标志,当日的产量作为冬小麦产量模拟结果。在以上假设下计算获得的冬小麦产量实际上是潜在产量,由于冬小麦是跨年度作物,以下年份指收获年份。

3.2模拟结果

ThuSPAC-Wheat模型对1951—2006年冬小麦生长过程与潜在产量的模拟结果表明:生育期长度呈下降趋势,递减幅度0.198d/a1951—2006年平均生长期长度为248.6d,生长期累积缩短10.7d(为均值的4.3%);潜在产量呈下降趋势(见图3),递减幅度6.04kg•hm-2•a-1,1951—2006平均潜在产量为8603.3kg/hm2,潜在产量累积减少332.2kg/hm2(为均值的3.8%)。CERES-Wheat模型对1951—2006年冬小麦生长过程与潜在产量的模拟结果表明:生育期长度呈下降趋势,递减幅度0.193d/a,1951—2006年平均生长期长度为254.4d,生长期累积缩短10.4d(为均值的4.1%);潜在产量呈下降趋势,递减幅度16.24kg•hm-2•a-1,1951—2006年平均潜在产量为6261.9kg/hm2,潜在产量累积减少877.0kg/hm2(为均值的14.0%)。

3.3讨论

由于本研究所做假设,模拟结果中主要反映了气温、辐射、风速等气象要素的长期变化对冬小麦潜在产量的影响,其中辐射是根据日照时间推算的,主要气象要素的变化过程。图3表明,两个模型的潜在产量模拟结果都呈下降趋势,引起潜在产量下降的主要因素是辐射的下降。辐射是作物光合作用的主要能量来源,作物模型中对这一原理有充分的反映,辐射的下降直接引起光合作用的下降,从而引起潜在产量的下降。因此,1951—2006年中,辐射下降是引起潜在产量下降的主要因素,以往的研究中,往往对这一点重视不够。根据模型原理,气温上升是冬小麦生育期缩短的主要原因,数据分析表明两者有较好的负相关关系,相关系数达0.768,气温每升高1℃,冬小麦生长期缩短约4.5d。生长期缩短本身使干物质累积过程缩短,引起潜在产量下降。ThuSPAC-Wheat模型中,气温对光合作用的影响因子FT为(其中tmean为日平均气温冬小麦的生长过程主要在返青后,北京地区返青至收获的平均气温一般在3～25℃之间,因此气温升高一般情况下对光合作用有利。这样,气温升高对潜在产量既有正效应也有负效应,大体上互相抵消,下面情景5的分析将进一步验证这一结论。需要说明的是,1951—2006年的实际粮食产量有显著增长,这主要归功于品种不断改良,化肥的施用和灌溉条件的改善,而在本研究的模拟中并未考虑这些因素。综上所述,按照本文的假设,1951—2006年冬小麦的潜在产量呈下降趋势。其他条件不变,如果未来的气候以此趋势持续变化,那么对冬小麦生产有不利影响。

4未来气候变化情景分析

4.1情景设定与模拟结果

采用CERES-Wheat模型,小麦品种遗传参数采用京冬8号的相应遗传参数,以2005—2006年北京气象站气象资料作为基准,分别考虑CO2浓度增加、气温升高、辐射变化等未来可能的气候变化,模拟冬小麦的生长过程。根据IPCC2007,不同模式预测2090—2099年相对1980—1999年全球平均升温1.8～4.0℃,CO2浓度(pmol•mol-1)增加为600～1550(2005年为379),情景设定与模拟

4.2讨论

1)辐射的影响辐射增加引起潜在产量增加,辐射下降引起潜在产量下降。这从情景1、3与4的对比可以看出。当辐射增加20%,潜在产量增加22.3%;当辐射减少20%,潜在产量减少10.2%。从机理上讲,辐射增加将加强光合作用从而使合成有机物量增加,CERES-Wheat模型中反映了这一机理。腾发量反映了水资源消耗情况,辐射增加在引起潜在产量增加的同时也增加了水资源消耗。

2)气温的影响当辐射、水分等其他影响因素保持不变,单纯的温度变化对干物质增加和潜在产量形成影响较小,这从情景5与情景1的对比说明了这一点。总的来说,气温升高可以一定程度增强光合作用,但同时引起生长期长度的缩短,两种响应相互抵消,使得最终潜在产量无明显变化,水资源消耗也无显著变化。事实上,由于全球变暖主要反映在最低气温的升高,而夜间气温的升高有可能增强呼吸作用而引起潜在产量下降,这在CERES-Wheat模型中没有考虑。

3)CO2浓度的影响CO2浓度增加,使光合作用中碳的胁迫下降,提高了有机物转化效率,促进作物潜在产量的增加。情景2与情景1的对比说明,在CO2浓度倍增的条件下冬小麦潜在产量提高34.0%。另一方面,CO2浓度对叶表面气孔开闭有重要影响,浓度增加引起气孔关闭增加了气孔阻力,从而导致作物蒸腾量的下降。情景2与情景1的对比说明,在适宜的温度条件下,CO2浓度增加能够提高光合作用效率和水分利用效率,实现增产节水的目的。对于CO2浓度增加对作物生长的积极作用,也有学者持谨慎态度。而Eagleson基于对森林的分析认为,CO2供给的增加最初引起生产力增加,但增加的生产力引起植冠衰减系数的增加使CO2的供给减少从而使生产力恢复到最初的水平。

4)CO2浓度与温度的综合影响未来最有可能出现的情形是CO2浓度和气温均增加,考虑CO2浓度倍增且气温升高3℃,模拟结果表明冬小麦生长期缩短,潜在产量增加,耗水减少。可以发现CO2浓度倍增是主导因素。

5)水分条件的影响水分条件是作物产量的主要限制性因素之一,与降水、灌溉有较大关系,情景6采用实际灌溉作为输入,潜在产量较充分供水条件下降了5.4%。由于灌溉与降水的复杂关系,本研究对供水条件进行了简化,今后需要在这方面开展更为深入的工作。

5结论

ThuSPAC-Wheat模型和CERES-Wheat模型均可以较好地模拟冬小麦生长过程及产量。经过参数率定,两个模型对1951—2006年北京站气象资料的冬小麦生长模拟表明,冬小麦的生长期呈缩短趋势,潜在产量呈下降趋势,生长期缩短的主要原因是气温升高,潜在产量下降的主要原因是辐射水平下降。产量下降的同时,耗水水平下降。CERES-Wheat模型对未来7种气候变化情景的模拟结果表明:全球变暖将使作物生长期长度缩短,同时由于气温升高对光合作用的增强作用,因此气温变化对产量的影响较小;辐射增加引起潜在产量增加,相应的水资源消耗增加,辐射下降引起产量下降;在适宜的温度范围内,CO2浓度增加,由于减少了光合作用的碳供给胁迫,冬小麦的潜在产量增加,由于气孔开度减小,水资源消耗并没有增加。由于:

1)气候变化的趋势还存在诸多不确定因素;

2)作物生长模型还不能完全反映作物生长的机理;

3)植被耗水机理还没有被很好地认识;

4)气候变化与植被生长之间的耦合作用目前仍停留在定性分析阶段(Eagleson的研究很有启发意义),因此,气候变化下包括冬小麦在内的作物生长及水资源消耗规律还有待于开展更多的研究工作。