传统的作物模型在模拟尺度和模拟重点与当前气候变化影响研究的需求相差较大,当用于研究气候变化的区域影响时可能产生相当大的不确定性;且这些模型在模拟作物对高温、干旱和洪涝等极端气象条件和CO2浓度升高的生理响应方面尚需提高。本研究以华北小麦生产为例,拟结合历年实验观测资料、县级农业统计资料和田间观测实验,揭示C3作物小麦的生长、物候、生理和产量形成过程对高温、干旱等极端气象条件的响应机制;发展完善一个新的、适用于大尺度的、考虑气候变化对作物影响关键过程机制的作物模型;并结合Bayesian 理论和Markov Chain Monte Carlo (MCMC)技术系统开展模型生物物理参数不确定性和优化研究,发展区域小麦生产的集合概率预测系统。该项目旨在解决困绕当前气候变化影响预测研究的不确定性问题,推动气候变化影响研究从确定性预测向集合概率预测发展,对客观理解气候变化影响、发展适应对策意义重大。
meteorological disaster;winter wheat;growth;yield;extreme climate
项目按计划顺利实施,超额完成预定目标,取得了多项成果。(1)系统分析过去几十年气候变化背景下小麦生产气象灾害时空变化规律,揭示小麦生长发育和产量形成过程对气候变化和极端气象的响应和适应机制。过去大量研究认为气候变暖对作物产量形成具有负效应,其主要原因是气温升高使得作物灌浆期缩短,千粒重降低。我们的研究表明过去几十年在40%的研究站点小麦抽穗期显著提前;在37.6%的研究站点小麦成熟期显著提前。在30%的研究站点中, 小麦整个生育期和营养生长阶段缩短;然而由于作物品种积温需求增加和由物候提前引起的相应生长阶段平均温度降低,使得60%的研究站点小麦生殖生长阶段呈延长趋势。发现气候变化总体使华北平原小麦产量增加3%,而干旱和干热风增加了小麦生产的风险。(2)定量评估过去30年品种、管理和各种气候变量对产量变化的贡献。研究表明,1980-2009年间,品种更新对产量的贡献为12.2-22.6%; 肥料管理对产量增加的贡献为2.1-3.6%; 气候变化对产量的贡献为-3.0-3.0%; 温度升高对产量变化的贡献为3.0-6.0%; 但在极端条件下,可降低产量-15.00%; 辐射降低减产3.0-12.0%。(3)发展了先进的模型系统,发展了超集合概率预测新方法,客观评估了小麦生产对气候变化和气候极端的风险.创建了MCWLA-Wheat模型对气候极端影响的模拟,发展了超集合概率预测新方法,客观评估了小麦生产对气候变化和气候极端的风险。创建的模型方法系统被认为“模拟许多不同的农业过程,改进了对农业生产预测不确定性的定量化(Challinor et al., 2013, Agric For Meteorol, 2013, 170,2-7)”。发展的MCWLA-Wheat模型被邀参加国际作物模型比较与改进项目,现正在与国际农业模型专家一起开展农业模型比较与改进研究工作,比较和改进全球现有主要作物模型对气候极端影响的模拟能力, 其中一篇合作论文被Nature climate change 发表(Asseng et al., 2013, 3, 827-832)。相关成果已经在SCI期刊发表12篇论文,部分研究成果被《科学》杂志新闻焦点报道(Science,2013,339,644-645)。另外,成功组织召开“农业模型比较与改进东亚地区国际研讨会“。