中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)氣候影響分析

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1基于統(tǒng)計(jì)模型的氣候變化影響模擬

統(tǒng)計(jì)模型是利用回歸分析、周期分析、主成分分析、判別分析和方差分析中一種或多種的組合對特定區(qū)域特定品種的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和氣候數(shù)據(jù)之間構(gòu)建的非動(dòng)態(tài)經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)方程，由此來估算作物生產(chǎn)力或預(yù)測未來氣候變化對作物產(chǎn)量的影響。由于受科學(xué)技術(shù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的不完善等，統(tǒng)計(jì)模型主要應(yīng)用于氣候變化和作物產(chǎn)量研究的初期階段，不需要對糧食生產(chǎn)與環(huán)境變量之間復(fù)雜物理機(jī)理的透徹理解，缺乏植物生態(tài)學(xué)方面的內(nèi)在機(jī)制和過程理論基礎(chǔ)，一般用于區(qū)域潛在產(chǎn)量的評價(jià)。因此模型精度相對較低，尤其是在研究區(qū)范圍的大小和空間位置發(fā)生變化時(shí)，將帶來的誤差更大。雖然在機(jī)理過程的表達(dá)上有很大的局限性，但研究區(qū)耕作、田間管理、土壤、地形、水文、氣象等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不完善或難以獲取時(shí)，該類模型在氣候變化對農(nóng)業(yè)影響評價(jià)中起到重要作用。王效瑞E”】、陸魁東”。等利用線性相關(guān)模型研究了安徽、湖南等地年平均氣溫、0~C，10cI=積溫和地理因子(經(jīng)度、緯度和高程)的關(guān)系以及積溫和無霜期與年平均氣溫之間的函數(shù)關(guān)系，探討了未來氣候變化(未來升溫IoC，2~C和降水~10，~20的假設(shè)情景下)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、種植制度和農(nóng)田蒸散量的量化研究，探討了作物產(chǎn)量的波動(dòng)趨勢。

2基于過程模型的氣候變化影響模擬

采用作物生長模型是另一種氣候變化對作物生產(chǎn)可能產(chǎn)生影響的主要評估方法。過程模型是通過深入探究植物的生長過程機(jī)理和能量的內(nèi)在轉(zhuǎn)換機(jī)制，對植物體及土壤水分散失的過程以及太陽能轉(zhuǎn)化為化學(xué)能形成產(chǎn)量的過程進(jìn)行模擬。過程模型除考慮溫度和降水對作物產(chǎn)量形成的影響外，還考慮太陽輻射、蒸騰作用、CO濃度、土壤質(zhì)地和持水量、濕度、風(fēng)速、田間管理以及碳和氮的動(dòng)態(tài)變化等諸多環(huán)境因子，來揭示作物和環(huán)境之間的相互作用機(jī)制，進(jìn)而模擬作物的生長、發(fā)育和產(chǎn)量的形成過程。因此，模型的生態(tài)學(xué)機(jī)制清楚，結(jié)果也較準(zhǔn)確，但模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，所需參數(shù)較多。通常，用過程模型進(jìn)行影響和預(yù)測研究比統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)更扎實(shí)，但其對模型的檢驗(yàn)或模擬未來的影響所需輸入的資料要求較高n。目前過程模型一般用于較小的空間尺度上，忽略了環(huán)境參數(shù)的空間多變性，有待向更大范圍或區(qū)域拓展。由于不同的研究目的，世界上許多國家研發(fā)了多種類型的作物模型，到目前為止，已經(jīng)提出了至少有100種不同的過程模型口，覆蓋作物種類包括谷類、豆類、根莖類、塊莖類以及特殊作物如蔬菜、棉花和水果等，其中針對小麥、玉米和水稻的模擬模型較多。這類模型有WOFOST，DNDC，CERES系列，EPIC，VIP以及中國MPESMt。”，COTGR0w等。過程模型最初主要應(yīng)用于作物生長、發(fā)育和產(chǎn)量形成過程的數(shù)學(xué)表達(dá)和定量預(yù)測，但隨著對作物生理生態(tài)機(jī)理研究的深入，計(jì)算機(jī)技術(shù)和系統(tǒng)科學(xué)的不斷發(fā)展，已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方方面面，成為農(nóng)業(yè)研究最有力的技術(shù)工具。特別是在1990年和1992年IPCC第一次氣候變化科學(xué)評估報(bào)告及其補(bǔ)充報(bào)告的分別問世以來，基于作物生長模型的氣候變化對作物產(chǎn)量形成、生長發(fā)育的影響評價(jià)以及對氣候變化的適應(yīng)性研究等方面都得到了迅速發(fā)展。

2．1氣候變化對作物產(chǎn)量影響的模擬

模擬作物生長過程和產(chǎn)量是作物生長模型最基本的功能之一。利用作物生長模型進(jìn)行氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響研究，始于20世紀(jì)90年代初，經(jīng)過近20年大量的研究工作[22，模型精度得到不斷提高，已經(jīng)在很多國家和地區(qū)得到了廣泛應(yīng)用，成為定量評價(jià)氣候變化對作物產(chǎn)量影響的主要研究方法。這些研究多以大氣環(huán)流模型GCM。’或區(qū)域氣候模型RCM口剮等氣候模式輸出的氣候變化情景以及未來增溫(如1℃～4oC)、降水(O％，士10％，4-20％等)和CO：濃度倍增的統(tǒng)一假設(shè)口陽作為作物模型的輸入來評估未來不同氣候變化情景下的作物產(chǎn)量可能的波動(dòng)趨勢，其結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性主要取決于作物模型和氣候模式的準(zhǔn)確性和以及兩者的連接過程。在國內(nèi)，中國學(xué)者針對華北平原、東北、寧夏、重慶等地區(qū)以及全國范圍內(nèi)開展了大量的氣候變化影響評估研究，但由于所采用的氣候模式和作物生長模型的不同以及這些模型的不確定性，所得出的結(jié)論仍存在差異。熊偉等p叫在其研究中，根據(jù)中國社會(huì)發(fā)展的規(guī)劃，將氣候模型、水資源模型、未來社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景與作物模型相連接，綜合評價(jià)了未來中國三大糧食(小麥、玉米、水稻)產(chǎn)量波動(dòng)狀況。研究表明，未來氣候變化(2011—2030年和2031—205O年)對中國三大糧食總產(chǎn)量具有積極作用，而與其同時(shí)考慮未來水資源變化和土地利用因素，三大糧食作物總產(chǎn)量增加幅度明顯降低，甚至在不考慮CO肥效作用下，總產(chǎn)量將明顯降低于BS(1960—1990年)水平。近年來，在氣候變化對作物影響評價(jià)的模擬研究中不僅考慮了溫、水、光、CO：濃度等變化，還引入了氣候變率弛、災(zāi)害性天氣指標(biāo)和蒸騰作用u等多項(xiàng)環(huán)境因子，模擬了水稻、小麥、玉米、大豆、棉花、花生和馬鈴薯等多種作物類型的未來氣候變化背景下的產(chǎn)量波動(dòng)。使用的模型主要是EPIC、CERES系列模型、wOFOST等模型。過去的研究表明，氣候變化對農(nóng)作物產(chǎn)量的影響因供試品種、區(qū)域和環(huán)境因素的不同而不同，在一些地區(qū)可能增加產(chǎn)量，在另一些地區(qū)可能降低產(chǎn)量，且作物產(chǎn)量波動(dòng)幅度較大。雖然大氣CO濃度的增加，可加強(qiáng)光合作用，降低氣孔導(dǎo)度，增加水分利用率，從而提高作物產(chǎn)量，但溫度增高而出現(xiàn)的生長期縮短和極端氣候事件的頻繁發(fā)生可能使作物產(chǎn)量下降，導(dǎo)致總體上氣候變化引起的產(chǎn)量下降趨勢更為明顯。總之，盡管區(qū)域氣候變化的前景尚不確定，增溫導(dǎo)致蒸發(fā)、風(fēng)蝕、干旱的加強(qiáng)和臺風(fēng)頻率的加大，使農(nóng)業(yè)總產(chǎn)量至少損失5％。

2．2氣候變化對作物生長發(fā)育影響的模擬

一個(gè)地區(qū)的作物生長發(fā)育與產(chǎn)量的形成過程是當(dāng)?shù)氐臍夂颉⑼寥婪柿Φ茸匀画h(huán)境和耕作，施肥，灌水等一系列栽培措施共同作用的結(jié)果，其中氣候條件的影響非常顯著。尤其是氣候變暖，通過改變熱量條件，縮短作物生長發(fā)育期天數(shù)，使主要發(fā)育期提前，使光合作用時(shí)間縮短，進(jìn)而直接影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、生產(chǎn)布局和結(jié)構(gòu)。氣候變化對作物生育期產(chǎn)生的影響，國內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了大量的研究。金之慶等[25-27]使用CERES系列作物生長模型與3個(gè)通用大氣環(huán)流模型(GFDL、GISS、UI~O)在模擬CO：濃度倍增條件下，氣候變化對中國玉米、水稻、冬小麥等作物生育期的影響，認(rèn)為不同CO濃度倍增條件下，3種作物的平均模擬生育期較之BASELINE以不同程度地縮短，尤其對大幅度增溫反應(yīng)敏感的東北中早熟或早熟玉米品種(現(xiàn)行主要品種)更為突出。對于目前氣溫偏高，現(xiàn)行品種對高溫有較好適應(yīng)性的黃淮海夏玉米區(qū)，增溫造成的生育期縮短程度較輕。生育期的縮短將減少作物光合作用積累干物質(zhì)的時(shí)間，從而直接影響產(chǎn)量的提高。2000年之后，熊偉【30】、楊勤等分別對基于站點(diǎn)尺度的作物生長模型進(jìn)行區(qū)域升尺度校準(zhǔn)和驗(yàn)證，并與以IPCC修訂的A2和B2兩種排放情景作為外部驅(qū)動(dòng)的區(qū)域氣候模型PRECIS相耦合，從區(qū)域尺度評價(jià)了氣候變化對中國農(nóng)業(yè)生長發(fā)育過程和產(chǎn)量的影響，探討了未來作物高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。這些對提高復(fù)種指數(shù)、改進(jìn)和培育新品種、調(diào)整品種布局和播種日期等多種適應(yīng)性對策的研究具有實(shí)際意義。

2．3氣候變化影響的區(qū)域尺度模擬

氣候變化對農(nóng)業(yè)影響模擬過程中，基于站點(diǎn)尺度或均質(zhì)小尺度(限于1hm2以下)的作物模型和大尺度(200km以上)的大氣環(huán)流模型(GCM)相結(jié)合是存在的最大問題。前人就這一問題做了大量的研究，目前一般有2種解決方法，即作物模型的升尺度和大氣環(huán)流模型的降尺度連接[29】。20世紀(jì)90年代，金之慶等采用CERES系列和GCMS耦合方法，評價(jià)了氣候變化對中國糧食生產(chǎn)的影響，但這些研究主要注重于作物模型的站點(diǎn)尺度應(yīng)用和分辨率較低的GCMS的應(yīng)用上，后來隨著地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)的日益成熟和廣泛應(yīng)用，將原來基于小尺度的作物模型升尺度推廣到區(qū)域尺度上，以反映產(chǎn)量的時(shí)空變化趨勢。作物模型的升尺度一般對氣象、土壤、田間管理等作物模型主要輸入?yún)?shù)和作物遺傳參數(shù)進(jìn)行區(qū)域校準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)作物模型的區(qū)域運(yùn)行。目前，氣象和土壤數(shù)據(jù)在一定的空間尺度上基本可滿足作物模型區(qū)域應(yīng)用的要求，但田間管理多種多樣且經(jīng)常變化，在區(qū)域模擬中一般利用假定的或最優(yōu)的設(shè)置進(jìn)行模擬】。對于作物遺傳參數(shù)的區(qū)域升尺度，江敏等口1從作物品種類型區(qū)、縣級尺度、省級尺度和代表性品種單點(diǎn)調(diào)試等不同角度進(jìn)行研究，得出基于稻區(qū)尺度的區(qū)域校準(zhǔn)效果較好，較之其他3種方法更適于氣候變化影響評價(jià)研究的結(jié)論。但所選空間尺度適宜度非常重要，尺度的過大或過小都將導(dǎo)致較大偏差。由于大氣環(huán)流模型(GCM)模擬輸出的水平分辨率和時(shí)間分辨率都較低(一般為月值)，難于模擬出作物模型所需要的較細(xì)致的逐日區(qū)域氣候情景。因此，隨著區(qū)域氣候模式的發(fā)展，近幾年，基于PRECIS、RegCM3等區(qū)域氣候模型和區(qū)域作物模型的相耦合的氣候變化評價(jià)研究被廣泛開展，提高作物模型的區(qū)域評價(jià)效率和空間分辨率。楊勤[341、熊偉[15,28,30,36]等將PRECIS和區(qū)域作物模型相結(jié)合，分別以25kmx25km和50kmx50km的網(wǎng)格為評價(jià)單元，對寧夏及全國范圍內(nèi)進(jìn)行了區(qū)域模擬，在一定程度上提高了模擬效率，更好地反映了氣候變化對中國糧食生產(chǎn)影響的時(shí)間和空間變化趨勢，并進(jìn)一步推動(dòng)了作物模型在區(qū)域尺度上的應(yīng)用。

2．4氣候變化對作物影響的其他方面的模擬

有高一致性和充分證據(jù)表明，若沿用當(dāng)前的氣候變化減緩政策和相關(guān)的可持續(xù)發(fā)展做法，未來幾十年全球溫室氣體排放量將繼續(xù)增長，并由于與各種氣候過程和反饋相關(guān)的時(shí)間尺度，即使溫室氣體濃度實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定，人為變暖仍會(huì)持續(xù)若干世紀(jì)，因此適應(yīng)氣候變化在很大程度上成為現(xiàn)實(shí)而緊迫的問題p。因此，除了上述主要影響模擬研究以外，在農(nóng)作物對氣候變化的適應(yīng)性、氣候變化背景下農(nóng)業(yè)用水量等方面的研究也是迫切需要。孫芳等p’耦合SUBSTOR模型和Hadley中心區(qū)域氣候模型(PRECIS)，在模擬B2排放情景下的未來氣候變化對寧夏馬鈴薯生產(chǎn)影響的基礎(chǔ)上，提出了通過改變播種日期和馬鈴薯品種特性來提高作物對氣候變化適應(yīng)和應(yīng)對能力的方案。其研究表明，如果播期提前5～20天，未來馬鈴薯的產(chǎn)量將增加，但播期提前超過lO天后，播期提前帶來的增產(chǎn)效應(yīng)開始減小。如果將播期推遲5～10天，馬鈴薯產(chǎn)量將明顯減少。另外，如果改種對溫度敏感性弱的新品種，即喜溫耐熱的品種，可以延長馬鈴薯的生育期，進(jìn)一步提高馬鈴薯產(chǎn)量。由于溫度升高而導(dǎo)致的生長期縮短，成熟期提前等現(xiàn)象，農(nóng)作物對氣候變化的適應(yīng)性研究，是通過提高復(fù)種指數(shù)、引進(jìn)新品種、加強(qiáng)排灌設(shè)施建設(shè)和適當(dāng)調(diào)整播種日期等方面的措施，來提高在氣候變化背景下的農(nóng)作物高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，氣溫的增高、降水量和CO：濃度的變化通過間接或直接的途徑來影響作物的水分利用率。大氣CO濃度的提高不僅加強(qiáng)光合速率，提高產(chǎn)量，而且還隨著作物長期處于高濃度的CO環(huán)境，氣孔導(dǎo)度降低，蒸散量減少，從而提高冠層水分利用率，減緩干旱不利影響。這種效應(yīng)對小麥等C，作物更為明顯。

3展望

總體來看，國內(nèi)對模型模擬法評價(jià)氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響研究已經(jīng)有一定程度上的開展和應(yīng)用，但存在很多不足。隨著國內(nèi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的完善和共享，將會(huì)進(jìn)一步深入對模型參數(shù)本地化、氣候變化對作物產(chǎn)量影響方面的研究。

(1)由于目前對作物生理生態(tài)過程的認(rèn)識不夠透徹，所構(gòu)建的作物生長模型還不是完全的作物生長機(jī)理模型，仍然存在很多經(jīng)驗(yàn)表達(dá)式，且大多數(shù)作物模型是在正常氣候條件下構(gòu)建的，對一些極端氣候事件和GCM所模擬的未來高溫和高CO：濃度條件下能否做出相應(yīng)的反應(yīng)和模擬精度上都存在很大的不確定性。另外，雖然諸多作物生長模型充分考慮了干旱脅迫、水分利用、養(yǎng)分吸收、輻射利用率和田間管理等多種因素，但突發(fā)性的極端天氣事件對模型模擬精度影響的研究尚很少。因此，有必要進(jìn)一步加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室模擬或FACE(FreeAirCO2Enrichment)等田間觀測實(shí)驗(yàn)，獲取許多重要數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的優(yōu)化和本地化，為研究氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的影響及其機(jī)理提供重要基礎(chǔ)。

(2)目前開展的很多氣候變化影響研究都采用了一個(gè)大氣環(huán)流模型和多種大氣環(huán)流模型來建立未來氣候情景或?qū)ξ磥碓鰷?如l℃～4℃)、降水(0％，士l0％，士2O％，一40％等)和CO濃度倍增給出統(tǒng)一構(gòu)想，來評價(jià)未來氣候情景下的作物產(chǎn)量波動(dòng)。但未來增溫、降水和CO濃度變幅的統(tǒng)一構(gòu)想法忽略了氣候變化的時(shí)間和空間尺度上的多變性，難以滿足于全國或全球范圍的影響評價(jià)需求。由于缺乏對全球氣候系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)過程的詳細(xì)認(rèn)識和未來溫室氣體排放量的不確定，目前大氣環(huán)流模型中仍然存在諸多不確定性因素，尤其在區(qū)域降水量的模擬上存在顯著差異，很難判斷哪一種大氣環(huán)流模型更能準(zhǔn)確地模擬未來氣候變化。此外，昔日的研究多采用1xCO和2xCO：的情景下，探討CO：濃度作物產(chǎn)量的影響，但實(shí)際上C02等溫室氣體濃度的增長是連續(xù)的，從而導(dǎo)致研究結(jié)果也帶有一定的不確定性。

(3)盡管人們已認(rèn)識到由于人類不規(guī)范活動(dòng)所導(dǎo)致的溫室氣體排放增加，導(dǎo)致以氣候變暖為主要特征的全球變化，但預(yù)測和準(zhǔn)確評估這種變暖的速度及其對農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展帶來的影響卻是難事，尤其是對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的影響涉及到土地利用、種植制度、水資源、土壤、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、市場、環(huán)境和科技等多方面的因素。目前的研究都假設(shè)研究區(qū)現(xiàn)行的管理措施和土壤狀況等因素在未來長時(shí)間尺度上將保持不變。

(4)目前雖然氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)、田間管理等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)總體上較全面，基本能滿足作物生長模型的需求，但有必要進(jìn)一步提高這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的規(guī)范化和共享。