中国农业气象模式(CAMM1.0)构建与应用

为发展适宜中国区域农业种植特点的农业气象模式,基于国外作物生长模拟方法,通过模式机理过程改进或重构以及应用方式革新,建立了中国农业气象模式（Chinese AgroMeteorological Model version 1.0,CAMM1.0）。CAMM1.0利用平均温度和土壤水分改进了作物发育进程模式,利用土壤水分改进了作物叶片光合作用、干物质分配和叶面积扩展过程模式,通过蒸发比法扩展了作物蒸散过程模式;自主建立了基于发育进程的冬小麦株高、基于遥感信息的作物灌溉、遥感数据同化、作物长势与灾害评价等模式。基于互联网技术构造了实时运转平台,主要功能包括作物生长过程实时常规模拟与用户个性化定制模拟。CAMM1.0的部分子模式采用多种方法构造,便于多模式集成。CAMM1.0对作物发育进程、光合过程、株高的模拟效果较好,但对土壤水分变化过程的拟合略差,模拟产量略偏低。CAMM1.0评价淮河流域夏玉米年际干旱减弱而涝渍增加的趋势与实际基本相符。     

山东省冬小麦产量动态集成预报方法

在新型统计检验聚类分析 (CAST) 方法对山东省冬小麦种植区进行合理分区的基础上,利用基于作物产量历史丰歉气象影响指数、关键气象因子影响指数、气候适宜度指数、WOFOST (world food study) 作物生长模型分别建立各区域冬小麦产量动态预报方法,利用这4种方法分别对2004—2011年山东省冬小麦产量进行动态预报,在分析历史预报结果平均准确率的基础上,剔除预报准确率低于90.0%的预报方法,确定每种方法的权重系数,采用加权方法建立山东省冬小麦产量动态集成预报方法。结果表明:4种单一产量预报方法在各区域各时段的预报准确率很不稳定,波动范围较大。而集成预报方法对山东省各区域冬小麦产量动态预报准确率相对于4种单一预报方法均有所提高,预报准确率普遍在95.0%以上,且其预报结果稳定性较好,变化比较平稳, 集成预报方法更适合在业务上应用。     

云南山地太阳总辐射的分布式模拟

在前人研究的基础上,对太阳总辐射模拟模型进行了改进:利用MODIS的地表反照率产品,取代前人研究中的计算地表反照的经验公式,并且在更短的积分步长内进行计算,进而开发了复杂地形下太阳总辐射的模拟模型。应用1000 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据以及常规气象资料和2个辐射站的实测总辐射数据对模型进行验证,结果表明:所建立的分布式太阳辐射模拟模型能准确地模拟云南的太阳总辐射,模拟值与实测值吻合非常好;云南年总辐射变化在3191~5858 J·m-2·s-1之间,四季的辐射差异不大,春季稍高,冬季次之,其次是夏季,秋季稍低,这可能是受夏季降水量以及云量较多的影响。在区域分布上,云南省境内多山,地面起伏较大,对总辐射的区域分布产生了较大的影响,如红河及南盘江两岸等,因遮蔽度较大,总辐射较低。太阳总辐射是陆地生态系统最基本也是最重要的能量来源,在小网格的尺度上进行精细化的太阳总辐射计算可以为多个学科的研究提供重要的基础数据,本研究为此提供了一个计算案例。     

近30年华北平原冬小麦有效积温的变化

气候变化和以品种变化为代表的技术进步是影响作物有效积温的主要因子。受此影响,近30年来我国农作物的实测有效积温发生了显著变化。利用1981-2012年华北平原65个农业气象观测站冬小麦发育期观测数据与同期气象资料,分析了在气候变化和技术进步背景下冬小麦主要发育阶段所需3℃以上有效积温的区域分布特征,及其随年份和发育阶段内平均温度的变化特点。结果表明:1)有效积温在播种-越冬开始阶段大体上自西向东增加,返青抽穗从北向南递减,抽穗-成熟规律不明显。全生育期(播种-成熟)大致从北向南递减。2)有效积温在播种越冬开始阶段变异系数最大,在全生育期最小,且具有各自的区域分布特点。3)平原东北部有效积温随时间的趋势在播种越冬开始、返青-抽穗阶段为负值,在河南南部的返青-抽穗阶段也为负值;其他区域的趋势值基本上均为正值,平原中西部正值最大。4)有效积温与发育阶段内平均气温的关系,除个别站点在抽穗成熟期存在负相关外,其他发育阶段均为正相关,且大部分站点通过显著性检验。5)营养生长阶段(播种-越冬开始、返青-抽穗)内平均气温对有效积温的解释率高于年份的,而生殖生长阶段则相反,表明气温变化对营养生长的影响可能高于技术进步的影响,而在生殖生长阶段技术进步的影响可能高于气温变化的影响。     

黄淮海平原冬小麦最大可能蒸散的估算

作物最大可能蒸散考虑了作物及当地地表状况,为当地地表实际覆盖情况下实际蒸散的理论上限值,能客观分析作物对水分的需求程度和农业干旱状况。基于遥感（叶面积指数和地表反照率）数据和逐日气象数据,利用Penman-Monteith公式,计算黄淮海平原小麦种植区27个气象站冬小麦生育期2000-2015年逐日蒸散,提取得到冬小麦生育期逐日最大可能蒸散数据集,并分析其时空变化特征及成因。结果表明:与联合国粮农组织（FAO）单作物系数法计算的最大可能蒸散E_k对比,区域平均最大可能蒸散E_c的时间变化趋势与E_k一致,空间分布上E_c符合客观实际。黄淮海平原冬小麦全生育期、越冬期和返青-拔节期E_c均呈北低南高的分布特征,日平均值分别为1.99 mm,0.44 mm和2.75 mm;其余3个生育期（越冬前、抽穗期、乳熟-成熟期）在空间分布上差异不大,日平均值分别为1.23 mm,4.71 mm和3.74 mm。冬小麦不同生育期（含全生育期）E_c的空间分布主要受叶面积指数分布特征的影响,二者呈显著正相关关系。     

两种参数化方案下冬小麦品种对发育期的影响

利用华北平原47个农业气象观测站1986—2010年冬小麦的品种、发育期观测资料和同期气象数据,基于常用的发育期模型,对两种参数化方案下品种变化对发育期影响的特征进行研究。其中参数化方案1采用固定的三基点温度,参数化方案2通过循环优化得到三基点温度。结果表明:在华北平原冬小麦品种变化频繁的情况下,两种参数化方案均能较好地对返青-抽穗期与抽穗-成熟期的模拟过程进行参数化;两种参数化方案均认为品种变化使返青-抽穗期和抽穗-成熟期日数有延长趋势,但不同参数化方案的趋势值存在较大差异,且参数化方案1模拟的趋势值总是高于参数化方案2。此外,不同的参数化方案也会使模拟的趋势值在区域上的分布规律发生变化。研究表明:不同参数化方案的使用会对模拟结果产生明显影响,因此,在量化品种变化对发育期影响时,需关注不同参数化方案对结果的影响,以及由此带来的不确定性。     

华北冬小麦品种演变过程中CO2补偿点变化分析

CO₂补偿点是作物生长模型中最基本的关键模型参数之一,本文利用Licor-6400便携式光合作用测定仪,对1949年以前和1949-2005年中国华北地区不同年代冬小麦主要品种的生理生态参数进行大量的系统测定,在此基础上,对华北地区不同冬小麦品种的光合作用模型进行拟合,以确定不同年代不同品种冬小麦CO2的补偿点。结果表明：中国华北地区冬小麦CO₂补偿点随光强升高而降低,在800 μmol·m^-2·s^-1光量子通量密度条件下,野生麦种CO₂补偿点最高,达123.40 μmol·mol^-1。1949-2005年华北地区不同冬小麦品种中泰山1号CO₂补偿点最高,达107.07 μmol·mol^-1;红秃头CO₂补偿点最低,为57.25 μmol·mol^-1;不同品种冬小麦CO₂补偿点最高值和最低值差值为49.82 μmol·mol^-1,说明华北地区冬小麦随品种演化CO₂补偿点变化明显。建立了中国华北地区7个典型冬小麦品种包含CO₂因子的直角双曲线光合作用模型,确定了不同年代不同品种冬小麦CO₂的补偿点,为进一步建立包含CO₂直接作用的气候变化影响评估机理模型提供基础数据。     

江西早稻高温热害发生时间分布特征

以江西早稻为例,利用1981—2016年气象资料、早稻高温热害灾情史料和生育期资料,构建历史早稻高温热害样本集合,在Kolmogorov-Smirnov（K-S）分布拟合检验的基础上,采用信息扩散方法计算得到早稻高温热害总样本和不同持续日数（3~5 d,6~8 d和8 d以上）不同等级（轻度、中度、重度）热害在早稻抽穗期前后的发生概率。结果表明:早稻高温热害起始于抽穗前6 d至抽穗后20 d,抽穗扬花期发生概率最高,随着早稻进入乳熟期高温热害发生概率逐渐降低。早稻抽穗扬花期持续3~5 d早稻高温热害以轻度、中度为主,5 d以上中度、重度高温热害发生概率为98.77%;随着早稻进入乳熟期,高温热害以中度和轻度为主,重度高温热害概率显著降低。早稻轻度高温热害的主要致灾时段为抽穗至灌浆中期,中度高温热害的主要致灾时段为抽穗至灌浆中前期,而重度高温热害的主要致灾时段为孕穗期至灌浆初期。     

土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型构建

植物叶片光合速率是表征植物光合能力的重要参数,对土壤水分反应敏感,建立不同土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型,有助于准确理解冬小麦的光合作用和产量形成。该文收集整理了1996—2017年我国冬小麦主产区11个试验地点、17个冬小麦品种的干旱和渍水试验数据共64组310个样本,分别构建干旱和渍水对冬小麦叶片光合速率影响的分段式和指数型模型,形成土壤水分对冬小麦叶片光合速率影响模型（the model for Soil Moisture Effects on leaf Photosynthesis rate of winter wheat,SMEP）。结果表明:随着土壤相对湿度增加,冬小麦叶片光合速率系数呈稳定低值-线性增加-稳定高值-缓慢下降的特点;随着渍水时间延长,冬小麦叶片光合速率系数呈缓慢下降-快速下降的特点。对SMEP模型进行回代检验、外推检验、单点验证、单发育期验证发现,模型模拟结果与文献数据有较好的一致性,回归系数在1.0附近,且均达到0.01显著性水平。SMEP模型将嵌入中国农业气象模式（CAMM1.0）,为CAMM不断完善提供科技支撑。     

土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害发生的影响

以华北黄淮地区高温低湿型冬小麦干热风灾害为研究对象,基于逐日逐时气象资料、分层土壤水分资料、灾情资料等,采用历史灾情反演、独立t检验等方法,将灾情记录中无明确记载和有明确记载土壤相对湿度影响干热风灾害的样本分为A类和B类,基于两类样本相互独立,厘定各土层对干热风灾害有影响的土壤相对湿度阈值,利用随机预留样本验证阈值的合理性。结果表明:分层和整层土壤相对湿度阈值均随土层深度增加而增大,其中整层阈值平均值近似60%;独立样本检验符合率在80%左右。为便于业务应用,选取10~20 cm土层相对湿度60%为土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响的临界阈值。当土壤相对湿度大于等于60%时,土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响显著;当土壤相对湿度小于60%时,土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害影响较小,独立样本检验符合率达82.5%。该文为量化评估土壤相对湿度对冬小麦干热风灾害的影响提供了科学依据。