, 莫兴国, 林忠辉中国科学院地理科学与资源研究所,陆地水循环及地表过程重点实验室,北京 100101
Impacts of possibility planting region change for winter wheat on agricultural water surplus and deficit in Huang-Huai-Hai Region
HUShi, MOXingguo, LINZhonghui通讯作者:
收稿日期:2016-11-4
修回日期:2017-02-19
网络出版日期:2017-05-20
版权声明:2017《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
黄淮海地区既是中国重要的粮食主产区,也是我国水资源短缺最为严重的地区之一。虽然黄淮海地区小麦和玉米产量分别占全国产量的75%和35%[1];但其亩均水资源量仅为全国平均水平的29%[2],水资源与农业生产之间的供需矛盾尖锐。主要农作物中,冬小麦生育期需水量远大于同期有效降雨量,其灌溉用水占黄淮海地区可利用水资源总量的70%~80%[3,4],是影响黄淮海地区农业需水格局变化的关键因素。在全球气候变暖的背景下,冬小麦适宜品种和种植区域都发生了巨大变化[5],由此带来农业需水格局的改变,已成为农业科研领域和生产管理部门普遍关注的问题。近100年来,全球温度的升高延长了中高纬度地区作物生长季[6,7],降低了作物冷害风险[8],为抗寒性弱的冬小麦品种向更高纬度扩展提供了可能。黄淮海地区作为我国冬小麦的主产区,也是冬小麦种植空间移动敏感区域[9],近50年来,气候变暖使得该地区冬小麦种植北界北移了70 km[10]。冬小麦种植北界的北移西扩,改变了一些地区的农业种植模式。近20年来,宁夏回族自治区传统的春小麦—水稻—春小麦两年三熟制种植模式已经逐步调整为冬小麦—夏玉米一年两熟制[11]。山西、陕西、河北的春小麦一年一熟制也逐渐被冬小麦—夏玉米一年两熟所替代[9]。复种指数的提高将有效增加粮食产量,但同时也加剧了水土资源的消耗,尤其是在气候变化的背景下,伴随粮食产量增加的可能是区域水资源供需的失衡[12]。根据多个GCM模式的预估结果,未来黄淮海地区的温度还将进一步上升[13],由此带来冬小麦种植区域的进一步扩展,将可能加剧流域水资源紧张的局面。虽然未来黄淮海地区降雨量的增加[13]能够在一定程度上提高区域可利用水资源量,但这种变化能否缓解由冬小麦种植区域可能扩张带来的水资源紧张还不得而知。
基于IPCC5未来气候情景（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）,在对黄淮海地区2011-2059年冬小麦适宜品种和种植区域的可能变化分析的基础上,采用VIP生态水文模型模拟分析冬小麦蒸散量和灌溉量对气候变化的响应,并对由农业种植结构的可能变化带来的黄淮海地区二级子流域农业水资源盈亏进行评估分析,研究结果将为黄淮海地区冬小麦的合理布局提供科学参考。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究区概况
黄淮海地区地处112°48'E~122°45'E、31°14'N ~40°25'N,包括海河流域、淮河流域及黄河流域花园口以下等区域,面积约40万km2,其中冬小麦种植面积占耕地面积的70%以上（图1a）,以强冬性、冬性和弱冬性品种为主[14,15]（图1b）。该地区为大陆性季风型暖温带半湿润气候,年均气温3.8 ℃~13.1 ℃,10 ℃以上积温为3750 ℃~ 4500 ℃;受东南季风影响,降水量由东南向西北逐渐减少,年降水量500~950 mm,其中海河流域水资源亏缺较为严重。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1黄淮海地区冬小麦种植面积占比及品种分布
-->Fig. 1Planting proportions and variety distribution pattern of winter wheat in Huang-Huai-Hai Region
-->
2.2 研究方法
2.2.1 冬小麦种植区域划分方法 冬小麦种植区域受气候条件,经济效益与农民种植习惯等多方面因素的影响,本文主要关注气候变化对冬小麦种植区域的可能影响,即气候变化下冬小麦“可能种植区域”的分布。采用抗年极端最低温度平均值（minave）和春化指标分别作为冬小麦可能种植区域北界和南界划分的主要依据（表1）。若冬小麦越冬期（12月至次年1月）连续5天日最低温度不低于minave,则认为冬小麦没有遭受冻害,以年代际为单位统计冬小麦冻害发生频率,冻害发生频率20%[5]的等值线即为冬小麦可能种植区域的北界。同时以中国农林作物气候区划协作组[16]提出的冬小麦气候生态区划指标为依据,采用冬小麦不同冬春性品种完成春化阶段所需日数确定其可能种植区域的南界,依据北界和南界确定各品种的可能种植区域[5]。Tab. 1
表1
表1冬小麦冬春性冻害及春化标准
Tab. 1The freezing injury and vernalizationindex of winter wheat
| 项目 | 强冬性 | 冬性 | 弱冬性 |
|---|---|---|---|
| 抗年极端最低温度（℃） | -20~-24 | -16~-20 | -12~-16 |
| 春化温度（℃） | 0~3 | 0~7 | 0~7 |
| 春化日数（天） | >45 | 30~45 | 15~30 |
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2.2.2 作物蒸散量计算 作物蒸散量的计算方法主要包括模型模拟法和作物系数法,其中冬小麦蒸散量采用VIP（vegetation interface processes model）模型模拟获取,春玉米、夏玉米和双季稻的蒸散量采用FAO专家咨询组推荐的单值作物系数法计算。
VIP生态水文动力学模型包括作物生长发育、植被生理、水分运动、碳氮循环等生态系统生理生化过程[17],能够合理模拟点尺度和区域尺度的生态水文过程[17,18],并能对气候变化条件下作物产量及耗水的响应进行预测[13,19]。模型运行过程中,冬小麦的生理生化进程受日均温和积温控制,具体参数设置详见参考文献[13]。冬小麦冬春性品种间的差异通过春化最低温度、最高温度和最适温度来体现,其中强冬性、冬性和弱冬性品种的春化最低温度、最高温度和最适温度分别为-1.3 ℃、15.7 ℃、4.9 ℃,0 ℃、16 ℃、7 ℃和5 ℃、17 ℃、10 ℃。由于黄淮海地区大部分冬小麦种植区的灌溉条件可以满足冬小麦生长期的正常需水量,冬小麦全生育期的灌溉次数不设最大限制,每次灌溉的上限和下限分别为根系土壤含水量的100%和70%。
玉米和水稻的蒸散量采用FAO专家咨询组推荐的单值作物系数法计算[20],公式为：
式中：ET为作物的蒸散需水量（mm）;Kc为作物系数;ETo为对应时段的参考作物蒸散量（mm）,采用标准化、统一化后的FAO Penman-Monteith公式计算为：
式中：Rn为净辐射量（MJ/m2）;G为土壤热通量（MJ/m2）;T为日平均温度（℃）;u2为2 m高处平均风速（m/s）;es为饱和水汽压（kPa）;ea为实际水汽压（kPa）;Δ为饱和水汽压与温度曲线的斜率（kPa/℃）;γ为干湿表常数（kPa/℃）。非标准条件下作物系数根据当地的气候条件、作物高度和标准作物系数（表2）修正,具体计算参见参考文献[21]。
Tab. 2
表2
表2黄淮海地区玉米和水稻的标准作物系数
Tab. 2Crop coefficient of maize and rice in Huang-Huai-Hai Region
| 作物种类 | 生长中期 | 生长后期 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 历时（天） | Kcmid | 株高（m） | 历时（天） | Kcend | 株高（m） | |
| 春玉米 | 80 | 1.2 | 1.2 | 30 | 0.35 | 1.8 |
| 夏玉米 | 75 | 1.2 | 1.2 | 30 | 0.35 | 1.8 |
| 早稻 | 70 | 1.2 | 0.5 | 30 | 0.9 | 0.8 |
| 晚稻 | 110 | 1.2 | 0.5 | 30 | 0.9 | 0.8 |
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2.2.3 流域农业水资源盈亏计算 冬小麦种植边界的北移将会改变研究区部分地区的种植制度和流域农业水资源盈亏变化,选择春玉米为黄淮海地区北部一熟区的代表种植模式,冬小麦—夏玉米为冬小麦种植区域的代表种植模式,双季稻为研究区南部非冬小麦种植区的代表种植模式。基于水量平衡原理,1990-2059年黄淮海地区二级子流域的农业水资源盈亏量计算为[21]：
式中：Wa为流域农业水资源盈亏量（108 m3）,正值表示农业用水盈余,负值表示农业用水亏缺;Wt为可利用水资源总量（108 m3）,采用VIP模型计算获取[21];ra为农业用水比例,数据来源于《水资源公报》;WIR为农作物灌溉量（108 m3）;计算方法为[21]：
式中：AREAIR为流域灌溉耕地面积（m2）;Vcropi为农作物i的种植比例;IRi为作物i单位面积灌溉量（mm）,计算方法为：
式中：ET为某一时段作物蒸散量（mm）;Pvalid为对应时段的有效降雨量（mm）,采用以下方法计算[22]：
式中：P为旬降雨量（mm）。
2.3 数据来源
数据来源主要有地理信息数据、气象数据和农业统计数据三大类。（1）地理信息数据包括DEM、土地利用类型图和土壤质地图。DEM来源于美国地质测量局的GTOPO30数字高程图;土地利用类型图为2000年TM影像分类图（1:10万）,来源于中国科学院资源环境科学数据中心;土壤质地图来源于1:1400万中国土壤质地图。
（2）气象数据包括2000-2010年（基准期）气象数据及未来（2011-2059年）气候变化情景气象数据。基准期气象数据来源于中国气象局（http://cdc.cma.gov.cn）,包括研究区及其周围88个气象站的均温、最高温、最低温、大气压、相对湿度、风速、降雨量和日照时数的逐日观测数据。通过反距离权重法,将各气象要素内插至8 km×8 km的像元尺度上。未来气候变化情景数据来源于国家气候中心提供的WCRP耦合模式比较计划—阶段5的多模式数据（CMIP5）,包括3种情景（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）的月降水及地面月均温数据（空间分辨率1°×1°）。分别采用双线性法和统计降尺度方法[13]对CMIP5数据进行时空降尺度,使其时空分辨率与基准期数据一致。黄淮海地区未来的气温和降水量均呈现增加趋势,两者增幅均呈现出由北向南逐渐降低的趋势,2050s研究区年均温将增加1.6 ℃~2.8 ℃,年降雨量将增加6.5%~12.1%。
（3）农作物统计数据来源于2001-2013年的《中国农村统计年鉴》,包括2000-2012年北京、天津、河北、山东、山西、河南、安徽的县级和江苏省市级的耕地面积和灌溉面积数据,以及春玉米、冬小麦、夏玉米和水稻的播种面积及产量数据。
3 结果分析
3.1 冬小麦冬春性品种种植区域的可能变化
强冬性品种在基准期主要分布在海河流域、黄河流域和山东半岛。三种气候变化情景下,2030s冬小麦强冬性品种北界将北移西扩,滦河和海河北系冬小麦种植面积将可能分别扩大15%~18%和10%~15%;而其种植区域的南界将可能北退至海河南系与徒骇马颊流域中部,其中山东半岛除泰山周边部分丘陵区域外,均可能不再适宜强冬性品种的种植（图2a~图2c）。2050s强冬性品种种植南界将继续北移,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,海河南系的种植比例将可能分别减少26%、31%和87%;RCP2.6和RCP4.5情景下,强冬性品种在徒骇马颊流域和山东半岛将可能分别减少41%和40%,51%和55%;而在RCP8.5情景下,徒骇马颊流域和山东半岛将可能不再适宜强冬性品种的种植（图2d~图2f）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2气候变化情景下不同品种冬小麦种植区域的可能变化
-->Fig. 2The geographical shift of possibility planting region for strong winterness wheat, winterness wheat and weak winterness wheat under climate change scenarios
-->
冬性品种在基准期主要分布在淮河流域。在RCP2.6和RCP4.5情景下,2050s冬性品种在海河南系、徒骇马颊、山东半岛及沂沭泗河的种植比例将可能分别增加至26%和31%、41%和51%、51%和55%、48%和36%（图2d、图2e）;RCP8.5情景下,冬性品种的种植范围将可能由淮河流域移至海河流域,整个海河流域的种植比例将可能高达84%（图2f）。
弱冬性品种在基准期仅在淮河流域南部有少量种植,其种植比例不足15%。2030s年代,除沂沭泗河北部和淮河中游北部极少数地区外,弱冬性品种的种植区域将可能扩展至整个淮河流域;其中沂沭泗河的种植比例将可能增加至40%~58%;淮河中游的种植比例将可能高达90%以上（图2）。2050s弱冬性品种的种植北界将可能继续北移,RCP2.6情景下,淮河中游和沂沭泗河流域的种植比例将可能分别增加至96%和52%（图2d）;RCP4.5情景下,沂沭泗河的种植比例可能增加至64%（图2e）;RCP8.5情景下,弱冬性品种的种植北界将可能北移至海河南系南部,海河南系、花园口以下和沂沭泗河的种植比例可能分别为12%、52%和91%（图2f）。由于无法满足弱冬性品种冬小麦的春化条件,2050s淮河流域南部的部分区域将可能不再适宜种植冬小麦,冬小麦种植面积可能呈减少趋势,减少幅度RCP8.5情景>RCP4.5情景>RCP2.6情景（图2）。
冬小麦种植界线的北移将可能使黄淮海地区北部的滦河、海河北系和海河南系的冬小麦种植面积呈增加趋势,新增区域主要种植强冬性品种。研究区中部的徒骇马颊、花园口以下、沂沭泗河和山东半岛流域,虽然冬小麦种植面积可能没有变化,但随着温度的升高,强冬性品种将可能被冬性品种所取代。研究区南部的淮河上游、淮河中游和淮河下游部分地区由于无法满足冬小麦春化条件,种植面积可能逐渐减少。总体而言,未来气候变化背景下,2050s黄淮海地区冬小麦种植面积将可能减少0.4%~11.8%,由于冬季无法经历足够的寒冷期完成春化作用,目前在黄淮海地区推广的强冬性和冬性小麦品种,将可能被其他类型的冬小麦品种取代。
3.2 气候变化对冬小麦需水的影响
气候变化情景下,冬小麦生育期因气温上升而缩短,单位面积蒸散量和灌溉需水量呈下降趋势[13]。温度上升带来冬小麦种植面积的可能缩减将进一步降低其耗水量,2050s黄淮海地区冬小麦蒸散量总量和灌溉总量将分别下降1.5%~9.7%和2.8%~18.4%。受种植面积可能变化的影响,黄淮海地区冬小麦蒸散总量和灌溉总量变化将具有较大的流域差异。研究区南部的淮河上游和淮河下游,种植面积可能锐减,加之降雨量增加和单位面积蒸散量下降,流域冬小麦蒸散量总量和灌溉总量将可能大幅下降,RCP4.5情景下,2050s冬小麦蒸散总量和灌溉总量将分别下降32%和34%（图3）。研究区中部的海河南系、徒骇马颊、淮河中游和沂沭泗河,由于冬小麦种植面积变化微弱（不足5%）,流域蒸散量总量和灌溉总量变化主要受其单位面积变化的影响,变幅将分别为-10.5%~2.9%和-11.2%~5.1%。研究区北部的滦河和海河北系,增温带来种植面积的扩张将可能扭转冬小麦单位面积蒸散量下降和降雨量增加的正效应,2050s流域冬小麦蒸散总量和灌溉总量增幅将超过20%（RCP4.5）,耗水的增加将可能进一步加剧黄淮海地区北部水资源紧张的局面。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图32050s黄淮海地区各子流域冬小麦蒸散量和灌溉量变化
-->Fig. 3Change of wheat evapotranspiration and irrigation amount in the ten sub-basins ofHuang-Huai-Hai Region under three RCP emission scenarios in the 2050s
-->
3.3 气候变化对流域水资源盈亏的影响
黄淮海地区各二级子流域农业水资源盈亏如图4所示。基准期,黄淮海地区农田年水分盈亏量呈现南部盈余,北部亏缺的态势,年水分盈亏量0 mm线大致位于苏皖北部地区[23,24]。此线以北,水分亏缺量向北逐渐增加。其中海河南系和徒骇马颊两个流域农业可供水量不能满足其灌溉需求,灌溉量缺口分别为33.6×108 m3和28.5×108 m3[21]。冬小麦种植边界的北移将可能使滦河、海河北系和海河南系部分春玉米一熟区被麦—玉两熟区所替代,种植模式的变化将使流域年水分盈亏发生巨大改变。复种指数的提高,将增加农作物的水分需求总量,研究表明春玉米一熟制向麦—玉两熟制转变将增加130 mm/hm2~ 200 mm/hm2的灌溉量[22]。虽然未来海河流域可利用水资源量将呈增加趋势[21],但农业灌溉量增幅大于降雨增幅,2050s海河流域的农业用水缺口将可能增加3.7×108~34.0×108 m3,其中滦河和海河北系农业水资源盈余量在2050s将可能分别减少0.1%~6.0%和2.8%~34.0%,海河南系的农业用水亏缺量将可能进一步加剧,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,2050s海河流域农业水资源亏缺量将可能分别增加3.1×108 m3（9.2%）、11.5×108 m3 （34.2%）和16.9×108 m3（50.1%）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42050s黄淮海地区二级子流域农业用水盈亏
-->Fig. 4Agricultural water surplus and deficit in ten sub-basins of Huang-Huai-Hai Region under three RCP emission scenarios in the 2050s
-->
基准期,淮河流域的农业供水量可以满足其农田灌溉需求,且有不同程度的盈余[21]。冬小麦种植区域南界的北移将可能使淮河流域部分稻—麦两熟区面积缩减,如果以双季稻代替现有的稻—麦种植模式,每公顷将增加150 mm左右的灌溉量[25],淮河流域的农业灌溉量未来将呈增加趋势。由于未来淮河流域的农业可利用水资源量将呈减少趋势[21],虽然2050s农业可利用水资源量仍能满足种植模式改变带来的用水需求增加,但农业水资源盈余量将可能减少1.8×108~22.7×108 m3（0.9%~11.1%）。其中沂沭泗河和山东半岛农业水资源盈余量将呈增加趋势,淮河流域农业水资源盈余量将呈减少趋势,尤其是淮河下游,农业水资源盈余量将显著减少（8.2%~23.5%）。
4 讨论
4.1 种植制度调整的可能影响
目前的种植制度是以热量为主导因素的。温度的增加,尤其是冬季温度的升高,降低了冻害寒害等气象灾害发生的频率,提高了冬小麦安全越冬的概率。研究表明：在偏冷的年份,增温保障了小麦的正常分蘖,株高和有效穗数显著提高,有利于冬小麦的高产和稳产[26]。然而值得注意的是,在黄淮海北部新增冬小麦种植区,2050s其年均温为5 ℃~8 ℃,稳产概率仍然较低,且未来气候波动有可能加剧,这些区域的冬小麦稳产概率还有进一步下降的可能。此外作物品种的分布不单取决于热量条件,水量平衡变化也是影响物种分布变化的重要因子[27]。多源遥感监测数据和农业统计数据显示,过去15年中,河北平原冬小麦播种面积呈减少趋势,其中京津唐地区的播种面积下降最为显著[28,29],地下水下降引起的灌溉成本增加是冬小麦播种面积减少的主导因素之一[30]。虽然未来黄淮海地区光温生产潜力增加[31],但研究区北部冬小麦种植面积的可能扩张将增加农作物的水分需求总量,将会进一步加剧海河流域农业用水紧缺的局面（图5）。受水分条件的制约,黄淮海地区气候生产潜力降低,两者相悖的变化趋势在2050s将更加显著[31],未来水分将取代热量成为海河流域北部冬小麦种植面积扩大的主要限制因素。随着冬小麦种植南界的北移,研究区南部的淮河上游、下游及淮河中游北部地区冬小麦种植面积将可能缩减,如果以双季稻替代现有的稻—麦种植模式,水稻种植面积将随之增加。统计资料研究表明,热量资源的增加可显著促进中国双季稻适宜区种植范围的扩大[32],过去40年里中国水稻种植中心逐渐向东北方向移动,但是这种促进作用亦受降水资源的制约[33,34]。在气温升高和水分变化的共同作用下,21世纪前10年与20世纪60年代相比,双季稻种植北界并没有发生明显的北移;其中20世纪70年代江淮和黄淮地区降水减少,双季稻种植北界南移东退[32];20世纪80年代长江中下游地区气温升高,降水增多带来的暖湿化趋势使得双季稻种植北界北移[32]。未来黄淮海地区温度升高将伴随着降水增加,水量平衡的研究结果表明,双季稻种植面积的扩张将会降低淮河流域的水资源盈余,但不会引起水资源亏缺。除气候条件的限制外,种植制度的变化还取决于一个地区的经济环境、市场需求和投入成本等因素。现实情况下,由于双季稻费工,农时紧张,投入高等原因,我国南方部分双季稻种植地区已经改为单季稻种植。因此本文仅从气候变化提供可能性的角度考虑,未来淮河流域水稻双季种植有进一步扩张的可能。
4.2 农业适应性措施
受热量资源的影响,黄淮海地区冬小麦种植区域可能北移。2050s研究区北部（滦河及海河北系）新增冬小麦种植面积可能占流域耕地面积的11%~35%,但由于流域耕地面积较少,冬小麦种植面积增加将不会带来流域农业水资源亏缺,选育推广抗寒性强的冬小麦品种,提高冬小麦产量稳定性应该是黄淮海北部新增冬小麦种植区的首要目标。作为黄淮海冬小麦的主要种植区域,2050s海河南系冬小麦的种植面积将可能增加7.4%~ 10%,流域水资源亏缺可能进一步加剧。因此从水资源可持续利用考虑,适当缩减流域低产地区冬小麦种植面积,改变与当地水资源不相适宜的农业种植模式,是维持流域农业可持续发展的有效途径。对于黄淮海中部地区,虽然冬小麦种植面积变化微弱,但在全球气候变化的背景下,未来黄淮海地区干旱化趋势将加重,区域水分盈余量将下降[35],改进农业节水技术和优化农田灌溉措施,能有效减缓水分盈余的降低。5 结论
全球气候变暖的背景下,中高纬度地区冬季升温显著,冬小麦种植北界将发生明显的北移西扩,作物品种、区域种植制度及农业用水格局都将随之改变。当前气候条件下,黄淮海北部地区适宜种植强冬性冬小麦,中部及南部地区适宜冬性和弱冬性品种的种植[14]。在不考虑品种更替,冬小麦抗寒能力和春化需求变化的前提下,随着温度的增加,冬性较强品种被冬性较弱品种替代的趋势还将持续,至2050s黄淮海地区将广泛种植冬性和弱冬性品种冬小麦。品种和种植区域变化将改变冬小麦需水格局,研究区北部冬小麦种植区域的可能扩张将进一步激化农业水资源供需的矛盾,未来水分将取代热量成为黄淮海北部地区冬小麦种植面积扩张的主要限制因素。黄淮海南部地区温度上升将可能带来冬小麦种植面积的缩减,将会降低冬小麦的需水量,同时也将改变淮河流域南部的农业种植模式。虽然麦—玉种植模式可能向双季稻转变,增加流域的农业需水量,但不会造成淮河流域水资源亏缺的局面。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | Serious water deficits and excessive nitrogen (N) applications are threatening the sustainability of intensive agriculture in the North China Plain (NCP). This study examined the possibility of replacing the conventional system (Con.W/M) of winter wheat ( Triticum aestivum L.) and summer maize ( Zea mays L.), with an optimized double cropping system (Opt.W/M), a 2-year system (winter wheat/summer maize–spring maize, W/M–M), and a monoculture system (spring maize, M) based on optimal water and N management strategies. From 2004 to 2010, a long-term field experiment conducted in the NCP showed that although >7002mm of irrigation water can be saved with Opt.W/M compared with Con.W/M, annual net groundwater use under Opt.W/M was still 25002mm, 65–90% of which was consumed during the winter wheat season. When wheat production was decreased, 35% and 61% of irrigation water could be reduced in W/M–M and M compared to Con.W/M, respectively. As a result, annual groundwater use was decreased to 19002mm in W/M–M and 9402mm in M. Meanwhile, the N fertilizer rate was reduced 59% and 72% in W/M–M and M compared to Con.W/M, respectively. There were no significant differences in net economic returns between Con.W/M and W/M–M across the 6-year period. In the 602years, no significant economic loss was observed between Con.W/M and M except in the 2008–2010 rotation. The W/M–M and M systems showed great potential to reduce water and N application and achieve groundwater use balance, and thus should be considered for economic and sustainable agricultural development in the NCP. |
| [2] | . 本文简要介绍了黄淮海平原水资源开发与农业持续发展的关系，本区人均、公顷平均水资源量均仅及全国平均值的２９％；耕地灌溉率每增加１％，粮食单产增加９４．２８ｋｇ／ｈｍ２，总产增加２０．５０×１０８ｋｇ。文中阐述了四大类型区水资源利用现状和水资源开发中的环境问题，诸如山前平原区的水污染与浅层地下水超采，海河低平原区饮水型氟中毒、地下水降落漏斗和地面沉降，黄淮平原区的渍害和滨海平原区的黄河断流和海水入侵等。针对上述水环境问题，本文提出了相应的调控对策，可供有关省（市）、地（市）决策部门参考。 本文简要介绍了黄淮海平原水资源开发与农业持续发展的关系，本区人均、公顷平均水资源量均仅及全国平均值的２９％；耕地灌溉率每增加１％，粮食单产增加９４．２８ｋｇ／ｈｍ２，总产增加２０．５０×１０８ｋｇ。文中阐述了四大类型区水资源利用现状和水资源开发中的环境问题，诸如山前平原区的水污染与浅层地下水超采，海河低平原区饮水型氟中毒、地下水降落漏斗和地面沉降，黄淮平原区的渍害和滨海平原区的黄河断流和海水入侵等。针对上述水环境问题，本文提出了相应的调控对策，可供有关省（市）、地（市）决策部门参考。 |
| [3] | . 据联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数, 利用河北省84个地面气象站的资料, 计算了河北省主要作物冬小麦和玉米近35年(1965~1999年)的需水量和缺水量, 并分析了其变化趋势。结果表明: 河北省主要作物冬小麦和玉米的需水量在近35年呈减少趋势, 每10年下降量冬小麦全省平均26 mm, 其中中南部地区28 mm, 东部地区15mm; 夏玉米全省平均9.7 mm, 其中南部地区9.4 mm, 中部地区10.2 mm; 春玉米全省平均9.9 mm, 其中东部地区8.8 mm, 北部地区10.5 mm。全省和各区域作物需水量变化均通过0.05信度的显著性检验。不同作物缺水量不同, 其中冬小麦最多, 全省平均345 mm, 夏玉米20 mm, 春玉米29 mm; 虽然不同作物均表现出缺水增加的趋势, 但不显著。 据联合国粮农组织(FAO)推荐的参考作物蒸散计算方法和相关作物系数, 利用河北省84个地面气象站的资料, 计算了河北省主要作物冬小麦和玉米近35年(1965~1999年)的需水量和缺水量, 并分析了其变化趋势。结果表明: 河北省主要作物冬小麦和玉米的需水量在近35年呈减少趋势, 每10年下降量冬小麦全省平均26 mm, 其中中南部地区28 mm, 东部地区15mm; 夏玉米全省平均9.7 mm, 其中南部地区9.4 mm, 中部地区10.2 mm; 春玉米全省平均9.9 mm, 其中东部地区8.8 mm, 北部地区10.5 mm。全省和各区域作物需水量变化均通过0.05信度的显著性检验。不同作物缺水量不同, 其中冬小麦最多, 全省平均345 mm, 夏玉米20 mm, 春玉米29 mm; 虽然不同作物均表现出缺水增加的趋势, 但不显著。 |
| [4] | . 据野外调查、遥感和综合研究表明,近50年来华北平原粮食产量持续增加导致农业区地下水开采量不断增大,同时灌溉节水水平的不断提高有效地缓解了农业开采量增加的速率。在1977年之前,每增产10000t小麦和玉米,多年平均实际开采量增加0.14?108m3;在1978年以来,每增产10000t小麦和玉米,多年平均实际开采量增加0.04?108m3。以2001~2005年平均耗用地下水的开采强度(0.53m3/kg)计算,粮食增产促使地下水开采量平均每五年递增2.45×108m3/a,实际平均每五年少增加9.45×108m3/a。降水量减小,补给量变少,开采量增大;降水量增大,补给量较多,开采量减小。在连续枯(丰)水年份,当年降水量减少(增加)10%时,地下水系统水量减少7.98%(增加7.67%)。因此,需要大力发展抗旱节水作物及高产节水技术,合理调控农业种植结构,对于缓解研究区地下水不断恶化态势具有实质性促进作用。 据野外调查、遥感和综合研究表明,近50年来华北平原粮食产量持续增加导致农业区地下水开采量不断增大,同时灌溉节水水平的不断提高有效地缓解了农业开采量增加的速率。在1977年之前,每增产10000t小麦和玉米,多年平均实际开采量增加0.14?108m3;在1978年以来,每增产10000t小麦和玉米,多年平均实际开采量增加0.04?108m3。以2001~2005年平均耗用地下水的开采强度(0.53m3/kg)计算,粮食增产促使地下水开采量平均每五年递增2.45×108m3/a,实际平均每五年少增加9.45×108m3/a。降水量减小,补给量变少,开采量增大;降水量增大,补给量较多,开采量减小。在连续枯(丰)水年份,当年降水量减少(增加)10%时,地下水系统水量减少7.98%(增加7.67%)。因此,需要大力发展抗旱节水作物及高产节水技术,合理调控农业种植结构,对于缓解研究区地下水不断恶化态势具有实质性促进作用。 |
| [5] | . 【目的】全球气候变化背景下，中国20世纪80年代以后冬季温度升高明显，这一变化对冬小麦冬春性品种种植界限产生怎样的影响，为了回答这一科学问题，笔者以1981年为时间节点，将1951—2010年划分为两个时段，分析比较后一时段冬季温度升高对中国冬小麦的强冬性、冬性、弱冬性和春性4种类型品种种植北界和种植南界的空间位移及可种植面积的影响。【方法】依据制约冬小麦正常越冬的冻害指标和影响春化天数指标确定冬小麦不同品种种植的北界和南界；采用ArcGIS软件绘制冬小麦不同品种种植区域及种植面积变化。【结果】与1951—1980年相比，1981—2010年冬小麦强冬性品种种植北界在宁夏-甘肃及河北-辽宁北移趋势最明显，分别北移200 km和100 km，其种植南界东部地区北移趋势大于西部地区，在江苏和安徽等地移动90 km，强冬性品种可种植面积共增加36.24万km2；冬小麦冬性品种种植北界在山东-河北变化明显，向北移动310 km，种植南界在贵州毕节-习水地区向西推移趋势明显，西推95 km，冬小麦冬性品种可种植区域共增加17.75万km2；冬小麦弱冬性品种种植北界在安徽、江苏、河南和山东交互之处变化明显，北移120—370 km，西部地区变化趋势不明显，种植南界呈略微北推趋势，冬小麦弱冬性品种可种植面积共增加15.70万km2；冬小麦春性品种种植北界在江苏、安徽和河南变化明显，北移230 km，而西部地区不明显，春性品种可种植面积共增加23.44万km2。华北北部地区以强冬性品种为主，华南地区以春性品种为主，河南、山东和四川等地区冬小麦可种植冬春性品种类型较多，以冬性和弱冬性品种为主。【结论】由于中国冬季温度明显升高，较1951—1980年，1981—2010年冬小麦不同冬春性品种种植界限明显北移，北界北移趋势大于南界移动趋势，种植区域面积增大，其中强冬性品种种植界限及可种植区域移动最明显。 【目的】全球气候变化背景下，中国20世纪80年代以后冬季温度升高明显，这一变化对冬小麦冬春性品种种植界限产生怎样的影响，为了回答这一科学问题，笔者以1981年为时间节点，将1951—2010年划分为两个时段，分析比较后一时段冬季温度升高对中国冬小麦的强冬性、冬性、弱冬性和春性4种类型品种种植北界和种植南界的空间位移及可种植面积的影响。【方法】依据制约冬小麦正常越冬的冻害指标和影响春化天数指标确定冬小麦不同品种种植的北界和南界；采用ArcGIS软件绘制冬小麦不同品种种植区域及种植面积变化。【结果】与1951—1980年相比，1981—2010年冬小麦强冬性品种种植北界在宁夏-甘肃及河北-辽宁北移趋势最明显，分别北移200 km和100 km，其种植南界东部地区北移趋势大于西部地区，在江苏和安徽等地移动90 km，强冬性品种可种植面积共增加36.24万km2；冬小麦冬性品种种植北界在山东-河北变化明显，向北移动310 km，种植南界在贵州毕节-习水地区向西推移趋势明显，西推95 km，冬小麦冬性品种可种植区域共增加17.75万km2；冬小麦弱冬性品种种植北界在安徽、江苏、河南和山东交互之处变化明显，北移120—370 km，西部地区变化趋势不明显，种植南界呈略微北推趋势，冬小麦弱冬性品种可种植面积共增加15.70万km2；冬小麦春性品种种植北界在江苏、安徽和河南变化明显，北移230 km，而西部地区不明显，春性品种可种植面积共增加23.44万km2。华北北部地区以强冬性品种为主，华南地区以春性品种为主，河南、山东和四川等地区冬小麦可种植冬春性品种类型较多，以冬性和弱冬性品种为主。【结论】由于中国冬季温度明显升高，较1951—1980年，1981—2010年冬小麦不同冬春性品种种植界限明显北移，北界北移趋势大于南界移动趋势，种植区域面积增大，其中强冬性品种种植界限及可种植区域移动最明显。 |
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| [8] | . <P><FONT face=Verdana>【目的】在全球气候变化背景下,中国气温自20世纪80年代明显升高已成为共识,这一变化对中国农业生产尤其是对种植制度的影响越来越受到中国政府和专家****的重视。为了回答这一问题,笔者以1981年为时间节点,把从20世纪50年代至今分为2个时间段,分析和比较后一时段气候变暖对全国种植制度北界、冬小麦种植北界、双季稻种植北界、雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界的可能影响,以及由于种植北界的空间位移对作物产量可能的影响。【方法】依据全国种植制度气候区划指标、冬小麦和双季稻种植北界指标以及雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界的降水量指标,采用公认的农业气候指标计算方法,使用ArcGIS分别绘出1950s—1980年、1981—2007年2个时段全国种植制度北界图,以及冬小麦种植北界图、双季稻种植北界图、雨养冬小麦-夏玉米稳产的种植北界图。【结果】（1）与1950s—1980年相比,1981—2007年一年二熟制种植北界,空间位移变化最大的区域在陕西省、山西省、河北省、北京和辽宁省。一年三熟制种植北界,空间位移变化最大的区域为湖南省、湖北省、安徽省、江苏省和浙江省。在不考虑品种变化、社会经济等方面因素的前提下,这些区域由一年一熟变成一年二熟,主体种植模式的粮食单产平均可增加54%—106%,由一年二熟变成一年三熟,主体种植模式的粮食单产平均可增加27%—58%。（2）与1950s—1980年相比,1981—2007年辽宁省、河北省、山西省、陕西省、内蒙古、宁夏、甘肃省和青海省冬小麦的种植北界不同程度北移西扩。以河北省为例,冬小麦种植北界的北移,可使界限变化区域由春小麦改种冬小麦,单产平均增加约25%。（3）浙江省、安徽省、湖北省和湖南省双季稻的种植北界向北移动,单从热量资源的角度出发,可使其粮食单产不同程度增加。（4）雨养冬小麦-夏玉米稳产的种植北界大部分区域向东南方向移动,这是由于近年来该区降水量减少造成的。【结论】在过去的50年中,由于气候变暖造成了全国种植制度界限不同程度北移、冬小麦和双季稻种植北界北移,熟制的变化可能使种植制度界限变化区域的粮食单产增加。然而降水量的减少造成了雨养冬小麦-夏玉米稳产北界向东南方向移动。<BR></FONT></P> <P><FONT face=Verdana>【目的】在全球气候变化背景下,中国气温自20世纪80年代明显升高已成为共识,这一变化对中国农业生产尤其是对种植制度的影响越来越受到中国政府和专家****的重视。为了回答这一问题,笔者以1981年为时间节点,把从20世纪50年代至今分为2个时间段,分析和比较后一时段气候变暖对全国种植制度北界、冬小麦种植北界、双季稻种植北界、雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界的可能影响,以及由于种植北界的空间位移对作物产量可能的影响。【方法】依据全国种植制度气候区划指标、冬小麦和双季稻种植北界指标以及雨养冬小麦-夏玉米稳产种植北界的降水量指标,采用公认的农业气候指标计算方法,使用ArcGIS分别绘出1950s—1980年、1981—2007年2个时段全国种植制度北界图,以及冬小麦种植北界图、双季稻种植北界图、雨养冬小麦-夏玉米稳产的种植北界图。【结果】（1）与1950s—1980年相比,1981—2007年一年二熟制种植北界,空间位移变化最大的区域在陕西省、山西省、河北省、北京和辽宁省。一年三熟制种植北界,空间位移变化最大的区域为湖南省、湖北省、安徽省、江苏省和浙江省。在不考虑品种变化、社会经济等方面因素的前提下,这些区域由一年一熟变成一年二熟,主体种植模式的粮食单产平均可增加54%—106%,由一年二熟变成一年三熟,主体种植模式的粮食单产平均可增加27%—58%。（2）与1950s—1980年相比,1981—2007年辽宁省、河北省、山西省、陕西省、内蒙古、宁夏、甘肃省和青海省冬小麦的种植北界不同程度北移西扩。以河北省为例,冬小麦种植北界的北移,可使界限变化区域由春小麦改种冬小麦,单产平均增加约25%。（3）浙江省、安徽省、湖北省和湖南省双季稻的种植北界向北移动,单从热量资源的角度出发,可使其粮食单产不同程度增加。（4）雨养冬小麦-夏玉米稳产的种植北界大部分区域向东南方向移动,这是由于近年来该区降水量减少造成的。【结论】在过去的50年中,由于气候变暖造成了全国种植制度界限不同程度北移、冬小麦和双季稻种植北界北移,熟制的变化可能使种植制度界限变化区域的粮食单产增加。然而降水量的减少造成了雨养冬小麦-夏玉米稳产北界向东南方向移动。<BR></FONT></P> |
| [9] | . 利用水稻延迟型冷害分级指标和1951-2010 年东北地区101 个气象台站的逐日气温资料，采用累计距平、相关系数、气候倾向率、趋势系数等方法分析东北地区水稻延迟型冷害时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：蒙东地区西部、吉林东部和黑龙江交界延迟型冷害出现的频率较大，辽宁中南部延迟型冷害出现的频率较小。东北地区严重冷害出现频率高于轻度冷害和中度冷害。轻度、中度、严重延迟型冷害都呈下降的趋势，特别在1994 年后延迟型冷害呈快速下降的趋势，东北地区水稻延迟型冷害与气候变暖有着较好的对应关系，5-9 月平均气温和延迟型冷害呈明显反相关，5-9 月平均气温升高1℃，水稻延迟型冷害减少约45次。 利用水稻延迟型冷害分级指标和1951-2010 年东北地区101 个气象台站的逐日气温资料，采用累计距平、相关系数、气候倾向率、趋势系数等方法分析东北地区水稻延迟型冷害时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：蒙东地区西部、吉林东部和黑龙江交界延迟型冷害出现的频率较大，辽宁中南部延迟型冷害出现的频率较小。东北地区严重冷害出现频率高于轻度冷害和中度冷害。轻度、中度、严重延迟型冷害都呈下降的趋势，特别在1994 年后延迟型冷害呈快速下降的趋势，东北地区水稻延迟型冷害与气候变暖有着较好的对应关系，5-9 月平均气温和延迟型冷害呈明显反相关，5-9 月平均气温升高1℃，水稻延迟型冷害减少约45次。 |
| [10] | . 基于海河流域30 个气象站点1960-2009年的实测资料，分析该流域1960年以来农业气象指标的变化趋势，并利用VIP模型模拟分析大气CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨和日照时数变化对作物产量的影响。结果显示：冬季温度的显著上升使冬小麦种植北界在50年间向北移动大约70 km；在品种和灌溉条件不变的前提下，小麦产量平均每10年上升0.2%~3.4%，其中CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为11.0%、0.7%、-0.2%和-6.5%；大气CO<sub>2</sub>浓度增加的产量正效应大于日照时数减少的负效应。气候变化使夏玉米产量呈下降趋势（0.6%~3.8%/10年），其中大气CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为0.7%、-3.6%、-1.0%和-6.8%，温度上升和辐射下降是玉米产量下降的主要原因。研究结果可为气候变化影响的评估和适应性对策制定提供科学依据。 基于海河流域30 个气象站点1960-2009年的实测资料，分析该流域1960年以来农业气象指标的变化趋势，并利用VIP模型模拟分析大气CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨和日照时数变化对作物产量的影响。结果显示：冬季温度的显著上升使冬小麦种植北界在50年间向北移动大约70 km；在品种和灌溉条件不变的前提下，小麦产量平均每10年上升0.2%~3.4%，其中CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为11.0%、0.7%、-0.2%和-6.5%；大气CO<sub>2</sub>浓度增加的产量正效应大于日照时数减少的负效应。气候变化使夏玉米产量呈下降趋势（0.6%~3.8%/10年），其中大气CO<sub>2</sub>浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为0.7%、-3.6%、-1.0%和-6.8%，温度上升和辐射下降是玉米产量下降的主要原因。研究结果可为气候变化影响的评估和适应性对策制定提供科学依据。 |
| [11] | Meeting demands for increased cereal production in China is a great challenge and this paper provides updated information on cereal production and the potential adaptation of cropping systems to climate change, as well as on progress in improving yield potential and developing molecular markers and GM cereals in China. Maize production and soybean imports are increasing significantly to meet the strong demand for feed by a rapidly growing livestock industry. Extension of the rice and maize growing seasons in northeastern China and improvement of the cropping system through delayed wheat planting have contributed to improving cereal productivity despite changing climatic conditions. Significant improvements in yield potential of rice, maize, and wheat have been achieved. Comparative genomics has been successfully used to develop and validate functional markers for processing quality traits in wheat, and also for developing new varieties. Although transgenicrice and maize, and maize expressing phytase have been developed, their commercialization has not been officially permitted. International collaboration has contributed significantly to cereal production by providing germplasm and improved crop management practices. Full integration of applied molecular technologies into conventional breeding programs and promotion of lower-input technologies, will play a key role in increasing and sustaining future cereal production. |
| [12] | ABSTRACT Because its relevance for the sustenance and livelihood of human systems, the assessment of the impacts that future climatic conditions may have on agricultural productivity becomes a key piece of information for agricultural scientists and policy makers.Several authors have performed assessments of the impacts of climate change on agricultural productivity evaluating alternatives for adaptation that are closely related to current management practices and do not cover a wider range of options.The objective of this paper is to document the main impacts of climate change scenarios on maize productivity in central Chile, an irrigated Mediterranean region, and evaluate the possibility of double cropping as a response to changes in the length of the growing season.The results of this research have lead to the conclusion that maize can be affected by climate change, with yield reductions between 10% and 30%, depending on climate change scenario and the type of hybrid used. In addition, climate change will also affect other relevant variables such as the rate of development, allowing the crop to complete its growing cycle in shorter periods of time. In future climate scenarios it is also possible to see a reduction of total irrigation needs, because actual evapotranspiration is diminished.In extreme climate change scenarios, double cropping is a more effective alternative of adaptation compared to management practices such as the use of early sowing dates and reductions in nitrogen fertilization. Double cropping also results in an increase on water demands, nitrogen use, and will likely have an impact on weed, pest and diseases. If climate change also results into impacts on river flows, the incorporation of double cropping could be constrained by imbalances between water demand and supply. |
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| [17] | A process-based ecosystem model (Vegetation-atmosphere Interface Processes (VIP) model) is expanded, and then validated against three years' biometric, soil moisture and eddy-covariance fluxes data over a winter wheat-summer maize cropping system in the North China Plain (NCP). The results show that the model is capable of simulating satisfactorily the evolution of crop biomass, phenological development and soil moisture. The computed 30-min estimates of CO2, water and heat fluxes agree well with the eddy-covariance measurements. At daily scale, the root mean square errors (RMSEs) of net radiation, latent heat flux and net ecosystem productivity (NEP) are 1.0MJm-2day-1, 1.8MJm-2day-1 and 2.6gCm-2day-1, respectively. However, systematic errors in sensible heat flux estimates are identified in times of season when daily sensible heat flux is negative due to the horizontal advection. Annually, about 55% of evapotranspiration (ET) is emanated from winter wheat and 45% from maize. The annual NEP varies noticeably, with relative biases of 18, 9 and -29% in each year from 2003 to 2005, respectively. Sensitivity analysis illustrates that ET is quite sensitive to soil resistance parameters contributing to soil evaporation, and NEP to quantum efficiency of photosynthesis. The uncertainties of annual ET and NEP are 16.5% and 35.6% respectively when the key parameters are randomly sampled in their uncertainty ranges. Errors on eddy-covariance measurements and uncertainty on the model parameters may partly explain the discrepancy between the simulations and the measurements. 2011 Elsevier Ltd. |
| [18] | Combination of satellite remote sensing data and an ecosystem model provides an opportunity to monitor net ecosystem production, water cycle and energy balance at the regional scale. Photosynthesis is a critical ecological process that is coupled to the carbon and water cycle and energy balance. Therefore, an accurate description of its spatiotemporal pattern is essential when simulating an ecosystem at the regional scale. To determine the spatial distribution of the maximum Rubisco catalytic capacity (V-cmax), we have developed a scheme that optimizes the photosynthetic parameter from a remotely sensed f(PAR) (the fraction of photosynthetically active radiation absorbed by the plant canopy) and NDVI (normalized difference vegetation index) using the VIP ecosystem model. It integrates the interval estimation method and a one-dimensional searching algorithm, in which the samples include randomly selected pixels, the photosynthetic capabilities are optimized with the golden section search algorithm in the randomly sampled pixels to derive the prior probability of V-cmax, and then the search interval of V. is narrowed to a confidence interval. We verified this scheme on the North China Plain (NCP) to determine the V-cmax pattern in winter wheat at a 1-km resolution. The simulation results by the VIP model with the derived V-cmax pattern were indirectly validated using census data for grain yield, field evapotranspiration (ET) measurements, the MODIS leaf area index (MODIS-LAI) and daily MODIS land surface temperatures (MODIS-LST). The validation results demonstrated a satisfactory agreement between the simulated and measured data with R-2 of 0.63, 0.82, 0.29 and 0.92 for yield, ET, LAI and LST, respectively. It is suggested that the proposed V-cmax-retrieving method is practical for regional crop growth predictions. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved. |
| [19] | As one of the key grain-producing regions in China, the agricultural system in the North China Plain (NCP) is vulnerable to climate change due to its limited water resources and strong dependence on irrigation for crop production. Exploring the impacts of climate change on crop evapotranspiration (ET) is of importance for water management and agricultural sustainability. The VIP (Vegetation Interface Processes) process-based ecosystem model and WRF (Weather Research and Forecasting) modeling system are applied to quantify ET responses of a wheat-maize cropping system to climate change. The ensemble projections of six General Circulation Models (GCMs) under the B2 and A2 scenarios in the 2050s over the NCP are used to account for the uncertainty of the projections. The thermal time requirements (TTR) of crops are assumed to remain constant under air warming conditions. It is found that in this case the length of the crop growth period will be shortened, which will result in the reduction of crop water consumption and possible crop productivity loss. Spatially, the changes of ET during the growth periods (ET g) for wheat range from 617 to 0 % with the average being 611.5 ± 1.2 % under the B2 scenario, and from 618 to 2 % with the average being 612.7 ± 1.3 % under the A2 scenario/consistently, changes of ET g for maize are from 6110 to 8 %, with the average being 610.4 ± 4.9 %, under the B2 scenario and from 618 to 8 %, with the average being 611.2 ± 4.1 %, under the A2 scenario. Numerical analysis is also done on the condition that the length of the crop growth periods remains stable under the warming condition via breeding new crop varieties. In this case, TTR will be higher and the crop water requirements will increase, with the enhancement of the productivity. It is suggested that the options for adaptation to climate change include no action and accepting crop loss associated with the reduction in ET g, or breeding new cultivars that would maintain or increase crop productivity and result in an increase in ET g. In the latter case, attention should be paid to developing improved water conservation techniques to help compensate for the increased ET g. Copyright Springer Science+Business Media Dordrecht 2013 |
| [20] | I developed methods for applying Markov Chain Monte Carlo (MCMC) and Bayesian techniques to estimation of red snapper bycatch by the offshore shrimp fishery in the Gulf of Mexico in a companion paper (Nichols 2004). That paper included data only up through |
| [21] | . 水资源短缺影响黄淮海平原农业稳定和可持续发展。气候变化情景下,农业用水紧张的问题可能进一步加剧,种植制度和作物品种区域布局将面临调整。论文利用IPCC 5三种代表性温室气体浓度排放路径(RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5)的多模式集成数据,基于VIP(soilVegetation-atmosphere Interface Processes)生态水文模型,模拟了2011—2059年黄淮海平原二级子流域的水资源盈亏变化。在此基础上,针对水分亏缺最严重的子流域,设计无外来调水和维持2000—2010年调水总量水平的两种流域地下水采补均衡情景,对冬小麦种植区域的合理布局及其对产量的影响进行评估。结果表明,2050年代黄淮海平原农作物蒸散量增幅大于降雨量增幅,北部地区水分亏缺量将增加,南部地区水分盈余量则减少。在低到高的排放情景下,全区域水分盈余量下降0.1%~14.1%。两种地下水采补均衡情景下,2050年代黄淮海平原冬小麦种植面积应分别减少9.8%~11.3%和7.0%~8.8%,相应产量分别增加0~11.9%和3.0%~15.9%。适当减少冬小麦种植面积,可有效减缓黄淮海地区农业水资源的不足,保护生态环境,促进农业可持续发展。 水资源短缺影响黄淮海平原农业稳定和可持续发展。气候变化情景下,农业用水紧张的问题可能进一步加剧,种植制度和作物品种区域布局将面临调整。论文利用IPCC 5三种代表性温室气体浓度排放路径(RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5)的多模式集成数据,基于VIP(soilVegetation-atmosphere Interface Processes)生态水文模型,模拟了2011—2059年黄淮海平原二级子流域的水资源盈亏变化。在此基础上,针对水分亏缺最严重的子流域,设计无外来调水和维持2000—2010年调水总量水平的两种流域地下水采补均衡情景,对冬小麦种植区域的合理布局及其对产量的影响进行评估。结果表明,2050年代黄淮海平原农作物蒸散量增幅大于降雨量增幅,北部地区水分亏缺量将增加,南部地区水分盈余量则减少。在低到高的排放情景下,全区域水分盈余量下降0.1%~14.1%。两种地下水采补均衡情景下,2050年代黄淮海平原冬小麦种植面积应分别减少9.8%~11.3%和7.0%~8.8%,相应产量分别增加0~11.9%和3.0%~15.9%。适当减少冬小麦种植面积,可有效减缓黄淮海地区农业水资源的不足,保护生态环境,促进农业可持续发展。 |
| [22] | . 作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30 a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料，采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法，计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量，并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能，采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物，分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征，得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明：中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5，作物对灌溉的需求比较低；华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%～50%的需水靠灌溉补充，水稻55%～80%的需水依靠灌溉；新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上，农业的发展完全依赖于灌溉。 作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30 a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料，采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法，计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量，并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能，采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物，分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征，得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明：中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5，作物对灌溉的需求比较低；华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%～50%的需水靠灌溉补充，水稻55%～80%的需水依靠灌溉；新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上，农业的发展完全依赖于灌溉。 |
| [23] | . <p>采用线性回归方法和Mann-Kendall方法对1961-2010年中国和十大流域水分盈亏量的气候及变化趋势特征进行分析,并对各流域年水分盈亏量变化成因进行探讨。结果表明：① 中国多年平均年水分盈亏量（1961-2010年平均）为负值,水分条件表现为亏缺。空间分布总体呈现南方盈余,向北向西水分亏缺态势。② 中国水分盈亏量月变化特征表现为夏季6-8月有盈余,7月盈余量最大;其余各月为亏缺,4月亏缺量最大,十大流域月变化特征各有不同。③ 1961-2010年,中国年水分亏缺量呈现多—少—多变化态势,1990s亏缺量为近50年来最少。2000s中国水分亏缺量较常年偏多,主要是由于大多数流域水分亏缺量偏多或盈余量偏少造成的。④ 近50年来,全国平均年和春夏冬三季水分盈亏量呈现增加趋势,秋季减少趋势显著。⑤ 松花江、辽河、海河、黄河流域及西南诸河年水分盈亏量呈现减少趋势,除西南诸河是由于年降水量增加速率小于蒸散量增加速率导致其减少趋势外,其它四个流域则是由于年降水量减少速率大于潜在蒸散量减少速率,年降水量减少变化趋势起主要作用;其余流域年水分盈亏量呈现增加趋势,淮河和长江流域主要是因为潜在蒸散量减少速率大于降水的减少速率,潜在蒸散量的减少变化趋势起主要作用,东南诸河、西北诸河、珠江流域由于年降水量增加、潜在蒸散量减少,二者均对水分盈亏量增加有利。</p> <p>采用线性回归方法和Mann-Kendall方法对1961-2010年中国和十大流域水分盈亏量的气候及变化趋势特征进行分析,并对各流域年水分盈亏量变化成因进行探讨。结果表明：① 中国多年平均年水分盈亏量（1961-2010年平均）为负值,水分条件表现为亏缺。空间分布总体呈现南方盈余,向北向西水分亏缺态势。② 中国水分盈亏量月变化特征表现为夏季6-8月有盈余,7月盈余量最大;其余各月为亏缺,4月亏缺量最大,十大流域月变化特征各有不同。③ 1961-2010年,中国年水分亏缺量呈现多—少—多变化态势,1990s亏缺量为近50年来最少。2000s中国水分亏缺量较常年偏多,主要是由于大多数流域水分亏缺量偏多或盈余量偏少造成的。④ 近50年来,全国平均年和春夏冬三季水分盈亏量呈现增加趋势,秋季减少趋势显著。⑤ 松花江、辽河、海河、黄河流域及西南诸河年水分盈亏量呈现减少趋势,除西南诸河是由于年降水量增加速率小于蒸散量增加速率导致其减少趋势外,其它四个流域则是由于年降水量减少速率大于潜在蒸散量减少速率,年降水量减少变化趋势起主要作用;其余流域年水分盈亏量呈现增加趋势,淮河和长江流域主要是因为潜在蒸散量减少速率大于降水的减少速率,潜在蒸散量的减少变化趋势起主要作用,东南诸河、西北诸河、珠江流域由于年降水量增加、潜在蒸散量减少,二者均对水分盈亏量增加有利。</p> |
| [24] | . |
| [25] | . 该研究利用长江中下游地区91个气象站点1961－2007年地面观测资料和63个农业气象试验站1981－2006年单季稻和双季稻的生育期资料，采用美国农业部土壤保持局推荐的方法计算了有效降水量，用联合国粮食与农业组织（FAO，Food and Agriculture Organization）推荐的方法分别计算了研究区域内单季稻和双季稻需水量，探讨了不同地区单季稻和双季稻的水分利用效率。研究结果表明：研究时段内长江中下游地区早稻和单季稻生育期有效降水量均表现为增加趋势，而晚稻生育期有效降水量表现为减少趋势；早稻、晚稻和单季稻生育期内需水量皆表现为减少趋势，其中单季稻和晚稻的需水量为显著减少；为满足水稻需水要求，研究区域内双季稻生育期内的灌溉量较单季稻多125?mm，但其水分利用效率在研究区域高于单季稻；从提高水分利用效率的角度来看，长江中下游地区总体更适宜种植双季稻。 该研究利用长江中下游地区91个气象站点1961－2007年地面观测资料和63个农业气象试验站1981－2006年单季稻和双季稻的生育期资料，采用美国农业部土壤保持局推荐的方法计算了有效降水量，用联合国粮食与农业组织（FAO，Food and Agriculture Organization）推荐的方法分别计算了研究区域内单季稻和双季稻需水量，探讨了不同地区单季稻和双季稻的水分利用效率。研究结果表明：研究时段内长江中下游地区早稻和单季稻生育期有效降水量均表现为增加趋势，而晚稻生育期有效降水量表现为减少趋势；早稻、晚稻和单季稻生育期内需水量皆表现为减少趋势，其中单季稻和晚稻的需水量为显著减少；为满足水稻需水要求，研究区域内双季稻生育期内的灌溉量较单季稻多125?mm，但其水分利用效率在研究区域高于单季稻；从提高水分利用效率的角度来看，长江中下游地区总体更适宜种植双季稻。 |
| [26] | . 为了探索和验证未来地表气温升高对中国冬小麦生产的影响，了解冬小麦生长发育和产量对增温响应的基本特征，在田间条件下采用红外辐射器增温的方法（FATI）对冬小麦全生育期进行昼夜增温处理，分析了增温对冬小麦生长发育和产量构成及其耗水量的影响。结果表明，全生育期增温使冬小麦返青期显著提前，冬后生育阶段整体前移10 d以上，全生育期天数减少，但营养生长时间大幅增加，开花至乳熟时间延长，乳熟至成熟时间缩短；在偏冷年份，增温处理保障了小麦的正常分蘖和生长，株高显著提高，有效穗数比对照增加27.4%，籽粒产量比对照大幅增加；在偏暖年份，增温导致小麦穗分化时间延长，穗粒数增加，灌浆中后期遭受高温危害，千粒重显著降低，产量下降；增温致使冬小麦生产耗水量增加。就华北冬小麦而言，冬季及早春一定幅度的升温有利于小麦生产，但增幅过大可能会导致不利结果；而春末夏初升温对小麦生产是不利的。 . 为了探索和验证未来地表气温升高对中国冬小麦生产的影响，了解冬小麦生长发育和产量对增温响应的基本特征，在田间条件下采用红外辐射器增温的方法（FATI）对冬小麦全生育期进行昼夜增温处理，分析了增温对冬小麦生长发育和产量构成及其耗水量的影响。结果表明，全生育期增温使冬小麦返青期显著提前，冬后生育阶段整体前移10 d以上，全生育期天数减少，但营养生长时间大幅增加，开花至乳熟时间延长，乳熟至成熟时间缩短；在偏冷年份，增温处理保障了小麦的正常分蘖和生长，株高显著提高，有效穗数比对照增加27.4%，籽粒产量比对照大幅增加；在偏暖年份，增温导致小麦穗分化时间延长，穗粒数增加，灌浆中后期遭受高温危害，千粒重显著降低，产量下降；增温致使冬小麦生产耗水量增加。就华北冬小麦而言，冬季及早春一定幅度的升温有利于小麦生产，但增幅过大可能会导致不利结果；而春末夏初升温对小麦生产是不利的。 |
| [27] | Crimmins et al. (Reports, 21 January 2011, p. 324) reported that plant species moved downhill between 1935 and 2005. They compared plot data for two time periods, ignoring that the modern plots were farther north than the historical plots. I contend that there is no support for a general downhill shift after correcting for this geographic bias. |
| [28] | . 为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息，构建多源遥感监测系统，基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像，建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库，并结合农作物物候历制订统一规则，在此基础上，重建华北平原2001－2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明：1）多源遥感监测系统提取华北平原2001－2011年冬小麦信息，在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度，平均为76.36%；在县域行政单元尺度上，2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高（决定系数为0.89，均方根误差为1.29×104 hm2）；2）华北平原2001－2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势，2011年比2001年增加了156.05×104 hm2（14.96%）；3）冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局：平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著；而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持，也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。 为及时、准确地获取华北平原冬小麦时空分布信息，构建多源遥感监测系统，基于MODIS EVI时间序列数据和两景TM影像，建立华北平原冬小麦时序波谱曲线库，并结合农作物物候历制订统一规则，在此基础上，重建华北平原2001－2011年冬小麦播种面积时空变化过程。结果表明：1）多源遥感监测系统提取华北平原2001－2011年冬小麦信息，在栅格尺度上获得了稳定的较高分类精度，平均为76.36%；在县域行政单元尺度上，2011年的冬小麦遥感监测面积与统计数据的耦合度也较高（决定系数为0.89，均方根误差为1.29×104 hm2）；2）华北平原2001－2011年的冬小麦播种面积呈持续上升趋势，2011年比2001年增加了156.05×104 hm2（14.96%）；3）冬小麦播种面积大致呈"南增北减"的时空变化格局：平原中南部的鲁西南平原、胶莱平原、豫东平原和皖北平原冬小麦种植面积扩张趋势显著；而北部的京津冀地区冬小麦面积明显收缩。该研究旨在为华北平原调整农业种植结构、制订粮食安全策略及优化水资源管理提供数据支持，也可为大范围、长时间尺度的作物播种面积时空变化遥感监测提供方法借鉴。 |
| [29] | . 以河北平原1998-2010年11地市的农业统计数据和22个气象站点的逐日气温、降水量、水汽压、风速、日照时数和相对湿度等资料为基础,对该地区冬小麦播种面积的收缩情况及由此引发的耕作制度变化进行了分析;同时,结合作物系数法和逐旬有效降水量法,计算了不同耕作制度下的水分亏缺量,进而估算了该地区因耕作制度变化节省的水资源量。结果表明:①该时段河北平原11地市冬小麦的播种面积均呈收缩趋势,总面积下降了16.07%,约49.62×104hm2。京津唐城市群表现最为明显,下降了47.23%;②冬小麦的降水满足率仅为20%～30%,而春玉米和夏玉米均为50%以上;冬小麦—夏玉米一年两熟制所需的灌溉水资源量为400～530mm,而春玉米一年一熟制仅为160～210mm;③该时段河北平原因冬小麦播种面积收缩而节省的灌溉水资源量约为15.96×108m3/a,相当于南水北调中线一期工程为京津冀三省市供水量的27.85%。 以河北平原1998-2010年11地市的农业统计数据和22个气象站点的逐日气温、降水量、水汽压、风速、日照时数和相对湿度等资料为基础,对该地区冬小麦播种面积的收缩情况及由此引发的耕作制度变化进行了分析;同时,结合作物系数法和逐旬有效降水量法,计算了不同耕作制度下的水分亏缺量,进而估算了该地区因耕作制度变化节省的水资源量。结果表明:①该时段河北平原11地市冬小麦的播种面积均呈收缩趋势,总面积下降了16.07%,约49.62×104hm2。京津唐城市群表现最为明显,下降了47.23%;②冬小麦的降水满足率仅为20%～30%,而春玉米和夏玉米均为50%以上;冬小麦—夏玉米一年两熟制所需的灌溉水资源量为400～530mm,而春玉米一年一熟制仅为160～210mm;③该时段河北平原因冬小麦播种面积收缩而节省的灌溉水资源量约为15.96×108m3/a,相当于南水北调中线一期工程为京津冀三省市供水量的27.85%。 |
| [30] | . 利用农村固定观察点数据、《全国农产品成本收益资料汇编》、全国农业统计数据等,对近年来我国普通劳动者工资的变化特征及其对我国农地利用的影响进行了分析。结果表明:近年来我国普通劳动者工资的增长速度和幅度明显要快于农产品和农业生产资料价格的增长速度。我国东部发达地区的部分省份,其复种指数已经出现了明显的下降趋势,物质和服务投入中,省工性投入比重增加,农业种植结构向蔬菜作物和茶果园转变明显。这种趋势有逐渐蔓延全国之势。从原因上分析,主要是面对非农工资的上升,农户只有提高农业劳动生产率才能达到与非农工资匹配的目标。要保证农业生产的稳定和持续,提高农业生产效益和劳动生产率是唯一途径,其具体的政策建议是:持续增加农业补贴,继续鼓励劳动力非农迁移,以扩大农业生产规模。 利用农村固定观察点数据、《全国农产品成本收益资料汇编》、全国农业统计数据等,对近年来我国普通劳动者工资的变化特征及其对我国农地利用的影响进行了分析。结果表明:近年来我国普通劳动者工资的增长速度和幅度明显要快于农产品和农业生产资料价格的增长速度。我国东部发达地区的部分省份,其复种指数已经出现了明显的下降趋势,物质和服务投入中,省工性投入比重增加,农业种植结构向蔬菜作物和茶果园转变明显。这种趋势有逐渐蔓延全国之势。从原因上分析,主要是面对非农工资的上升,农户只有提高农业劳动生产率才能达到与非农工资匹配的目标。要保证农业生产的稳定和持续,提高农业生产效益和劳动生产率是唯一途径,其具体的政策建议是:持续增加农业补贴,继续鼓励劳动力非农迁移,以扩大农业生产规模。 |
| [31] | . 在分析总结前人研究的基础上,利用黄淮海京津冀鲁豫五省市53个气象站点1971-2006年的逐日气象数据,驱动WOFOST模型,模拟冬小麦的光温生产潜力和气候生产潜力；借用ArcGIS、SPSS等软件,整理分析模拟结果,探讨气候变化背景下黄淮海冬小麦的气候适宜性变化规律,并进行初步前瞻。研究表明： 一、1971-2006年期间,黄淮海地区冬小麦气候适宜性受到气候变化的明显影响。具体表现为： (1)过去34年,黄淮海地区冬小麦光温生产潜力不同阈值面积发生了变化,整体上光温生产潜力呈增势。河北西北部和南部的光温生产潜力增势明显,但冀东和京津地区的光温生产潜力有减少趋势。山东光温生产潜力整体呈降势,但局部波动明显,如胶东半岛光温生产潜力在上世纪80年代下降后又逐年上升。河南省的气候生产潜力从上世纪70年开始逐年下降,至本世纪初又大幅上升,并超过了上世纪70年代水平。 (2)过去34年,黄淮海地区冬小麦气候生产潜力≥7000kg/ha的面积明显减少,气候生产潜力整体上呈减势。河北西北部的气候生产潜力有增势,但南部和东部的气候生产潜力有逐年减少趋势。山东和河南的气候生产潜力整体呈降势,部分地区波动明显。 (3)过去34年,山东省、河南省大部分地区及河北省的南部和东部地区的气候生产潜力与光温生产潜力比值逐年递减,水分满足率水平逐年降低,尤其是河南西南部及山东东部、中部的水分满足率降速较快,水分限制气候生产潜力提高的作用逐渐凸显。 二、如果黄淮海地区气候变化的趋势不变,预计到2030年和2050年,黄淮海地区冬小麦光温生产潜力将持续增加、气候生产潜力将持续减少,光合生产潜力与气候生产潜力相悖的变化趋势会更明显。降水减少严重制约着黄淮海冬小麦产量的提高,中部气候生产潜力低值区的面积向东向南扩展。气候变化可能使黄淮海冬小麦种植北界北移,引起品种布局的变化,小麦产量持续提升可能会受到明显影响。 三、在前人研究的基础上,本研究在方法上有一定改进,使用了最新的气象资料,首次将黄淮海冬小麦按照三个亚区分别模拟,使模拟结果和趋势前瞻更为可靠。 在分析总结前人研究的基础上,利用黄淮海京津冀鲁豫五省市53个气象站点1971-2006年的逐日气象数据,驱动WOFOST模型,模拟冬小麦的光温生产潜力和气候生产潜力；借用ArcGIS、SPSS等软件,整理分析模拟结果,探讨气候变化背景下黄淮海冬小麦的气候适宜性变化规律,并进行初步前瞻。研究表明： 一、1971-2006年期间,黄淮海地区冬小麦气候适宜性受到气候变化的明显影响。具体表现为： (1)过去34年,黄淮海地区冬小麦光温生产潜力不同阈值面积发生了变化,整体上光温生产潜力呈增势。河北西北部和南部的光温生产潜力增势明显,但冀东和京津地区的光温生产潜力有减少趋势。山东光温生产潜力整体呈降势,但局部波动明显,如胶东半岛光温生产潜力在上世纪80年代下降后又逐年上升。河南省的气候生产潜力从上世纪70年开始逐年下降,至本世纪初又大幅上升,并超过了上世纪70年代水平。 (2)过去34年,黄淮海地区冬小麦气候生产潜力≥7000kg/ha的面积明显减少,气候生产潜力整体上呈减势。河北西北部的气候生产潜力有增势,但南部和东部的气候生产潜力有逐年减少趋势。山东和河南的气候生产潜力整体呈降势,部分地区波动明显。 (3)过去34年,山东省、河南省大部分地区及河北省的南部和东部地区的气候生产潜力与光温生产潜力比值逐年递减,水分满足率水平逐年降低,尤其是河南西南部及山东东部、中部的水分满足率降速较快,水分限制气候生产潜力提高的作用逐渐凸显。 二、如果黄淮海地区气候变化的趋势不变,预计到2030年和2050年,黄淮海地区冬小麦光温生产潜力将持续增加、气候生产潜力将持续减少,光合生产潜力与气候生产潜力相悖的变化趋势会更明显。降水减少严重制约着黄淮海冬小麦产量的提高,中部气候生产潜力低值区的面积向东向南扩展。气候变化可能使黄淮海冬小麦种植北界北移,引起品种布局的变化,小麦产量持续提升可能会受到明显影响。 三、在前人研究的基础上,本研究在方法上有一定改进,使用了最新的气象资料,首次将黄淮海冬小麦按照三个亚区分别模拟,使模拟结果和趋势前瞻更为可靠。 |
| [32] | . 【目的】从国家层次和年尺度阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子，揭示中国双季稻种植分布及其气候适宜性，可为优化双季稻生产布局、改进种植制度和确保粮食生产安全提供科学依据。【方法】从中国区域和年尺度选取影响中国水稻种植分布的潜在气候因子，利用双季稻的地理分布信息及其对应的气候资料，结合最大熵模型和ArcGIS软件的空间分析功能，阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子并构建中国双季稻种植分布与气候的关系模型。【结果】影响中国双季稻种植分布的主导气候因子有：年降水量、最暖月平均气温和稳定通过18℃持续日数，它们对双季稻种植分布的累积贡献率达潜在气候因子的99.1%；基于主导气候因子和最大熵模型构建的中国双季稻种植分布与气候的关系模型能够很好地模拟中国双季稻种植区分布；中国适宜种植双季稻的国土面积达174万km2，远大于目前种植面积；根据待预测区双季稻的存在概率给出了中国双季稻种植区的气候适宜性分区，并分析了各气候适宜区的主导气候因子特征。【结论】利用最大熵模型构建的中国双季稻分布与气候的关系模型揭示了中国双季稻种植区的潜在分布及其气候适宜性，从气候适宜性角度来说，中国双季稻种植面积还有很大的扩展潜力。 【目的】从国家层次和年尺度阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子，揭示中国双季稻种植分布及其气候适宜性，可为优化双季稻生产布局、改进种植制度和确保粮食生产安全提供科学依据。【方法】从中国区域和年尺度选取影响中国水稻种植分布的潜在气候因子，利用双季稻的地理分布信息及其对应的气候资料，结合最大熵模型和ArcGIS软件的空间分析功能，阐明影响中国双季稻种植分布的主导气候因子并构建中国双季稻种植分布与气候的关系模型。【结果】影响中国双季稻种植分布的主导气候因子有：年降水量、最暖月平均气温和稳定通过18℃持续日数，它们对双季稻种植分布的累积贡献率达潜在气候因子的99.1%；基于主导气候因子和最大熵模型构建的中国双季稻种植分布与气候的关系模型能够很好地模拟中国双季稻种植区分布；中国适宜种植双季稻的国土面积达174万km2，远大于目前种植面积；根据待预测区双季稻的存在概率给出了中国双季稻种植区的气候适宜性分区，并分析了各气候适宜区的主导气候因子特征。【结论】利用最大熵模型构建的中国双季稻分布与气候的关系模型揭示了中国双季稻种植区的潜在分布及其气候适宜性，从气候适宜性角度来说，中国双季稻种植面积还有很大的扩展潜力。 |
| [33] | . 通过综合80 年代初以来的农作物面积与产量统计、耕地分布、农业灌溉分布以及作物生长适宜性分布等多源数据, 利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(Spatial Production Allocation Model, SPAM),获得了我国10 km像元尺度的水稻分布信息。在此基础上,重点分析了80 年代初以来水稻种植面积与产量的时空变化特征。总体来看,在全国水稻种植区域内发生变化的地区中有超过50%的地区水稻种植面积出现缩减态势,但仍有近70%的地区水稻产量在增加。空间变化来看,种植面积缩减主要发生在东南沿海的广东、福建和浙江等省,而增加主要出现在东北地区的吉林和黑龙江等省,我国水稻种植重心因此向东北方向迁移约230 km,产量重心向东北迁移约320 km。同时,研究还发现我国水稻种植面积变化对产量增减具有重要影响,其中产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用,数据显示种植面积扩展对水稻增产的平均贡献率约54.5%,而在产量减少的区域,面积缩减对减产的贡献率高达80%以上。 通过综合80 年代初以来的农作物面积与产量统计、耕地分布、农业灌溉分布以及作物生长适宜性分布等多源数据, 利用基于交叉信息熵原理的作物空间分配模型(Spatial Production Allocation Model, SPAM),获得了我国10 km像元尺度的水稻分布信息。在此基础上,重点分析了80 年代初以来水稻种植面积与产量的时空变化特征。总体来看,在全国水稻种植区域内发生变化的地区中有超过50%的地区水稻种植面积出现缩减态势,但仍有近70%的地区水稻产量在增加。空间变化来看,种植面积缩减主要发生在东南沿海的广东、福建和浙江等省,而增加主要出现在东北地区的吉林和黑龙江等省,我国水稻种植重心因此向东北方向迁移约230 km,产量重心向东北迁移约320 km。同时,研究还发现我国水稻种植面积变化对产量增减具有重要影响,其中产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用,数据显示种植面积扩展对水稻增产的平均贡献率约54.5%,而在产量减少的区域,面积缩减对减产的贡献率高达80%以上。 |
| [34] | . <p>定量描述气候变化影响下水稻种植分布变化可为优化水稻生产布局及制定应对气候变化政策提供依据. 基于最大熵方法建立的双季稻种植分布与气候的关系模型, 本文研究了1961～2010年我国双季稻种植分布变化. 结果表明: 我国双季稻种植分布及其气候适宜性存在年代际变化. 低适宜等级以上总适宜区面积, 在20世纪60年代最高, 70年代到21世纪前10年呈先增后减的特点; 低适宜区面积呈减少趋势, 反映双季稻主产区的中、高适宜区面积之和呈增加趋势; 高气候适宜区面积在21世纪前10年增加较多, 是20世纪90年代的4.4倍, 是60年代的4倍. 我国双季稻种植分布受年代际气候变化影响较大的地区主要位于江苏、安徽中部、四川盆地东部、河南南部及贵州中部; 在浙江北部、安徽、湖北南部、广西北部地区, 存在双季稻低、中气候适宜等级之间的转换; 在江西中部、雷州半岛, 存在双季稻中、高气候适宜等级之间的转换. 20世纪70年代双季稻种植北界南移东退, 80年代双季稻种植界限北移, 21世纪前10年气温明显升高并没有使双季稻种植界限北移.</p> <p>定量描述气候变化影响下水稻种植分布变化可为优化水稻生产布局及制定应对气候变化政策提供依据. 基于最大熵方法建立的双季稻种植分布与气候的关系模型, 本文研究了1961～2010年我国双季稻种植分布变化. 结果表明: 我国双季稻种植分布及其气候适宜性存在年代际变化. 低适宜等级以上总适宜区面积, 在20世纪60年代最高, 70年代到21世纪前10年呈先增后减的特点; 低适宜区面积呈减少趋势, 反映双季稻主产区的中、高适宜区面积之和呈增加趋势; 高气候适宜区面积在21世纪前10年增加较多, 是20世纪90年代的4.4倍, 是60年代的4倍. 我国双季稻种植分布受年代际气候变化影响较大的地区主要位于江苏、安徽中部、四川盆地东部、河南南部及贵州中部; 在浙江北部、安徽、湖北南部、广西北部地区, 存在双季稻低、中气候适宜等级之间的转换; 在江西中部、雷州半岛, 存在双季稻中、高气候适宜等级之间的转换. 20世纪70年代双季稻种植北界南移东退, 80年代双季稻种植界限北移, 21世纪前10年气温明显升高并没有使双季稻种植界限北移.</p> |
| [35] | . <p>水资源是制约华北平原农业稳定和可持续发展的主要因素。气候变化对华北平原水资源和农业需水影响显著。1950年以来，华北平原气候总体趋向于暖干化，潜在蒸散呈下降趋势。近30年实际蒸散量呈现弱的上升趋势，与潜在蒸散有互补关系。未来气候变化情景下，区域水分盈余量下降，华北地区干旱化趋势加重。作物生育期耗水量和灌溉需水量增加，其中北部地区水量亏缺更为严重，南部地区水量盈余则减少。调整春季高耗水作物种植面积和空间布局，减少农业用水量，是适应气候变化的必要途径。</p> <p>水资源是制约华北平原农业稳定和可持续发展的主要因素。气候变化对华北平原水资源和农业需水影响显著。1950年以来，华北平原气候总体趋向于暖干化，潜在蒸散呈下降趋势。近30年实际蒸散量呈现弱的上升趋势，与潜在蒸散有互补关系。未来气候变化情景下，区域水分盈余量下降，华北地区干旱化趋势加重。作物生育期耗水量和灌溉需水量增加，其中北部地区水量亏缺更为严重，南部地区水量盈余则减少。调整春季高耗水作物种植面积和空间布局，减少农业用水量，是适应气候变化的必要途径。</p> |
