英语原文共 10 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
量化全球变暗和气候变暖对中国小麦产量和用水量的相互影响
Xiaoya Yang a,b,c,lowast; , Senthold Asseng d , Mike Ting Fook Wong b , Qiang Yu e , Jun Li c ,
Enmin Liu c
- 江苏省农业气象重点实验室，南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京210044
- CSIRO，温布利，WA 6913，澳大利亚
- 中国科学院地理科学与资源研究所水循环与地表过程重点实验室，北京100101
- 佛罗里达大学农业与生物工程系221弗雷泽罗杰斯厅，P.O. Box 110570，盖恩斯维尔，FL 326 11-0570，美国
- 悉尼科技大学植物功能生物学与气候变化研究组 澳大利亚新南威尔士州百老汇街123号Box 123
摘要：
由于工业化增加了大气气溶胶，在过去50年来世界许多地区的太阳辐射都是一直在下降的，这被称为“全球变暗”现象。这项研究在过去数十年来使用农业生产系统模拟评估出了全球变暗和气候变化对中国小麦产量和水分利用的影响。北京，成都和乌鲁木齐这三个地区，被选为代表中国三种不同的气候光环境的模式。在过去的几十年中，太阳辐射下降与变暖趋势相一致。太阳辐射在北京，成都和乌鲁木齐的麦田季节分别下降20,27和10％，同期最低温度分别上升3.9℃，1.5℃和2.3℃。在北京太阳辐射减少对模拟小麦产量没有显着影响而成都地区的模拟粮食产量下降了32％。太阳辐射能的变化解释了成都粮食产量变化的74％。由于最低气温和降雨量的增加，模拟乌鲁木齐地区的粮食产量增加了24％，模拟蒸散量也随着太阳辐射的下降而下降。在北京和乌鲁木齐的水利用效率提高，而成都没有重大变化。太阳辐射从高辐射水平下降时对小麦产量没有影响，但提高了水分利用效率，而在低辐射水平中使粮食产量显着下降。
1.介绍
入射太阳辐射量决定着陆地表面植被的生理以及生物物理过程，如冠层光合作用和蒸散（ET），以及在昼/季节时间范围内的能量平衡。全球到达地表的太阳辐射平均值从1960年到2000（IPCC，2007年）年的每十年降低1.3％。太阳辐射的大幅下降以及增加的漫射光线分数已在全世界被报道（Wild等人，2005; Wild，2009），特别是在中国，自1960年以来（Che等人，2005,2007;Kaiser和Qian，2002; Qian等，2006，2007）。太阳辐射的减弱被归因于大气中增加的气溶胶，这是由经济的快速增长造成的。太阳辐射被气溶胶和其他颗粒吸收或反射回太空。太阳辐射减少和辐射成分变化可能对植物生长、ET、水利用效率（WUE）有显着影响。（例如Choudhury，2001; Rodriguez and萨德拉斯，2007）。作物模拟模型是评估变化因素对作物生理和土壤的影响过程、诊断作物生长，预测作物产量的有用工具（Asseng等人，2004; Lawes等，2009）。一些研究人员表示随着太阳辐射的下降，作物产量会下降。对于例如，Chameides et al（1999）使用CERES模型发现了在中国南京太阳辐射下降和水稻产量的密切相关性。陈等人。（2009）发现由于华北平原太阳辐射下降的趋势，模拟潜产量和作物需水量明显减少。这些结果在太阳辐射处于中等水平、东部气候是季风的中国东部在相似的气候条件下进行模拟。
小麦是中国粮食生产的主要作物。它在东北部，西北部，华北平原和西南部地区被种植，其中多样的气候因素限制了小麦的产量。在西北地区，干燥地区太阳辐射高，可能不限制小麦产量，而在西南地区是最低的。当在低光下的光合作用—光响应曲线是陡峭时，作物生长对弱光条件下的光照变化是很敏感的，但是当达到饱和点后光线环境变化时，对光线就不敏感了（Yu等，2002）。另外，在不同的气温水平下，温度变化情况对小麦产量可能会有不同的影响（Lobell和Ortiz-Monasterio，2007）。
气候变暖和变暗对小麦种植区域的不同影响很复杂且难懂（Stanhill和Cohen，2001）。 因此，有必要把合成这些知识，并把它扩展到实验场地和测试使用农业系统模型的年份范围之外，以便农业资源可以在不断变化的气候条件下得到最佳利用地点和时间，特别是在确定未来最佳反应战略时。
这项研究对全球变暗和气候变暖在变化的降水量下对中国过去几十年小麦生产的影响提供了一个机械性理解的互动。本研究的目的是评估太阳辐射减弱对的影响潜小麦产量、ET和几个中国主种植地区WUE的影响。这项研究的目的是（1）验证和校准作物模型-APSIM-Nwheat，以模拟交互 - 太阳辐射和温度变化的重大影响；并且（2）使用作物模型来量化小麦产量和过去几十年中温度变化对用水量的影响。
2.材料和方法
2.1. 研究地点和气候数据
有代表性中国小麦生产地区的气候站选三个主要站点。 其中包括华北平原的北京（39.8°N，116.5°E），其处在温带季风气候。西南部为成都（30.7°N，104.0°E）其处在亚热带气候。西北的乌鲁木齐（北纬43.8度，东经87.6度）其处在在欧亚大陆中心的干旱气候。太阳辐射和辐射下降幅度在各地点各不相同。太阳辐射下降从乌鲁木齐到北京到成都是从最高降到最低的顺序。这三个地点因都有从1961年到2009年可获得包括日报太阳辐射，散射辐射，最大和最小温度以及降水量的完整的每日气候记录（成都的气候资料来自1961年至2003年）而被选中的。气候数据来自中国气象局。
图1. Urumiqi（1961-2009），北京（1961-2009）和成都（1961-2003）月平均最高和最低气温，太阳辐射和降水量。
图1显示了最高和最低温度的平均值，，每个在乌鲁木齐（1961-2009），北京（1961-2009）和成都（1961-2003）太阳辐射和的降水量。成都的最高和最低温度较高于北京和乌鲁木齐，除五月至九月的月份外。当温度降低时，北京的温度比乌鲁木齐高。 报道的太阳辐射记录是5月至9月期间乌鲁木齐的最高值。北京和成都的降水量高于乌鲁木齐尤其是6月份到9月份。
图2生物量生长和RUE作用的 APSIM-Nwheat模型
2.2. APSIM-Nwheat模型
农业生产系统模拟（APSIM）
（Keating等，2003），用于小麦（APSIM-Nwheat版本1.55s）作物模型模拟，由包含的作物土壤水分，氮素，作物残茬等方面模块组成，作物生长和土壤发展及其在小麦作物/土壤系统中的相互作用是由日常天气数据驱动的。小麦作物（NWHEAT），土壤水（SOILWAT），土壤N（SOILN）和残留物（RESIDUE）与小麦耕作系统的模拟的相关性最大。NWHEAT，SOILWAT和SOILN已从里奇（1985） 和Jones和Kiniry（1986）等人的的CERES模型，以及由Probert等人修改的PERFECT（Littleboy等，1992）模型发展而来的。 （1995,1998）和Keating等人（2001年）。在APSIM-Nwheat模型和CERES-Wheat模型之间的主要区别由Keating等人描述（2001年）。该模型是可在根据农业生产系统研究单位（APSRU）的许可协议之下使用。 APSIM-Nwheat在西澳大利亚的地中海气候区已被广泛使用测量特定的现场范围内进行测试（Probert等人，1995，1998; Asseng等，1998a，b，2001,2004）。
APSIM-Nwheat基于光拦截和辐射利用效率（RUE）来计算潜在的每日生物量。日常RUE使用每日太阳辐射进行模拟（图2）。 RUE会随着太阳辐射的下降而增加，尤其是当太阳辐射降至10 MJ m -2以下。其中的增长函数APSIM-Nwheat跟随着太阳能的减少而增加的RUE辐射有关，遵循CERES小麦模型方法（Ritchie，根据Spiertz和Van de Haar（1978）的小麦实验，。亚最佳温度，水和N缺乏可以减少潜在增长。潜在的用水需求是一项由蒸气压改变的蒸腾效率（TE）赤字的功能（Monteith，1988）。模拟植物吸水是一种 - 根据土壤剖面密度分布和不同土壤层中可利用的土壤水分需求利用功能。该生根深度提前率是个关于气温、作物水分胁迫性，土壤含水量等的函数。垂直土壤水分运动模拟主要使用级联方法的多层土壤随着运动向上和向下发生的扩散流模型，（Probert等，1998）。水（赤字）压减少分蘖，叶面积指数（LAI）和光合作用增强衰老。
粮食产量是关于粮食数量、粮食充实量和碳水化合物再活化的函数。 在模型中，潜在的可用于谷物再活化的碳水化合物量定义为生物量在150℃之间的75％增长率。 作物物候是一个关于积累度日，光周期和春化需要量的函数。
在模型中，作物关键和最小氮浓度是a是关于成长阶段的函数。 作物N需求和实际的N含量以及新的N量某一天的增长之间的差异是非常关键的。 氮吸收遵循CERES-小麦模型方法，并且是潜在氮吸收的函数。 潜在的N吸收能力是关于根长密度分布，土壤的硝酸盐和铵浓度以及土壤含水量的函数。
2.3. 用于模型评估的实验数据
使用小麦物候期观测资料，叶面积指数（LAI），生物量，粮食产量和蒸散量（ET）来校准和测试三个实验站的小麦生长季节APSIM模型。 这三个实验台站为栾城县农业生态系统站（37.9°N，114.7°E）），盐亭农业生态系统站（31.3°N，105.5°E），乌兰 - 武苏农业气象实验站（44.3°N，85.8°E）（表格1）。 三个实验场地的土壤特性如表2所示。校准的APSIM模型在栾城，盐亭和乌兰乌苏的参数引用于北京，成都和乌鲁木齐的。
播种日期，施肥灌溉日期和数量（表3）在栾城，盐亭和乌兰乌苏的三个小麦生长季节相似。 三个播种地点的日期主要由温度决定。 小麦当平均气温下降10摄氏度左右时播下。在小麦生长期间施用两次N肥料; 在播种和播种围绕连接。 当土壤含水量很低时灌溉; 盐亭站没有灌溉。
在三个实验点的最高和最低温度、太阳辐射和降雨 - 被记录在一个自动记录气象站。 自动气象仪器是由维萨拉制造，型号为Milos520。 播种的小麦品种高邮503（栾城），01-3570（盐亭）和id东4（Wulanwusu）。 从小麦中随机抽取10株小麦用于测量LAI的采样区域。将收获的样品烘干8-10小时后测定干物质。在栾城县 每天用大规模称重渗漏计测定实际ET，且精度a为0.02 mm。
2.4. 模型校准
模拟
在播种前5天以在土壤剖面测量土壤水分和土壤氮为开始。 由于APSIM-Nwheat不包含积雪功能，低于0°C的温度会损坏模拟的叶面积区域。 在长时间的温度低于0℃的情况下，这将是导致模拟作物不切实际的终止。 为避免这样的在寒冷的冬天模拟终止，温度低于0°C在乌兰乌苏被替换为0°C的模拟研究。栾城，盐亭和乌兰乌苏 三个实验站的作物参数（表4）是根据来自现场实验的信息建立的。 影响作物的蒸散量的两个土壤参数是u（第一阶段土壤蒸发量系数）和cona（第二阶段土壤蒸发系数），其值为7和3.5，在其他类似土壤研究中被使用过。
APSIM-Nwheat模型是通过比较在三个实验站的所有麦季的测量结果与数据来评定的。 被迫通过原点的斜率回归线、1：1于回归线的决定系数（r2）和均方根偏差（RMSD）被用来量化模型的性能。
2.5. 过去几年中气候变化对粮食产量和小麦用水量的影响模拟
栾城，盐亭和乌兰武素试验站的APSIM-Nwheat模型用来模拟北京（1961-2009），成都（1961-2003）和乌鲁木齐（1961-2009）的小麦生长和用水情况。 从现场实验来看，小麦品种是相同的。
根据这些地区农民实践，小麦在年第275年（北京）300天（成都）和269（乌鲁木齐）天被种植。小麦在生理成熟时收获。 从相应的实验中使用了这些地区的代表站的土壤特性。 小麦产量和水分利用在使用自动灌溉设充分施灌溉条件下使用APSIM-Nwheat模型模拟的。营养缺乏，疾病和害虫等压力因素没被考虑。
表格1实验地点。
表2栾城（北京），盐亭（成都）和乌兰乌苏（乌鲁木齐）的土壤特征具有容重（BD），饱和度（SAT），排水上限（DUL）和植物可利用土壤水下限（LL）。
表3栾城（北京），盐亭（成都）和乌兰乌苏（乌鲁木齐）在三个小麦生长季的平均播期，施肥日期和数量，灌溉日期和数量。
表4高邮503（栾城和北京），01-3570（盐亭和成都）和贵东4（乌兰乌苏和乌鲁木齐）的小麦品种参数（括号内代表位置）。
表5栾城（北京），盐亭（成都）和乌兰乌苏（乌鲁木齐）的APSIM-荞麦模式表现
3.结果
3.1. APSIM-Nwheat模型的性能
表5总结了栾城，盐亭和乌兰乌苏的模型的表现与观测相比较的结果。模拟的LAI是生物量和粮食产量在栾城，盐亭和乌兰乌苏对应的实验数据（图3a-c）。在栾城的模拟蒸散
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[22580]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
