气候变化对我国小麦发育及产量可能影响的模拟研究

利用随机天气模型, 将气候模式对大气中CO₂倍增时预测的气候情景与CERES-小麦模式相连接, 研究了气候变化对我国冬小麦和春小麦生产的可能影响.结果表明, 气候变化后小麦发育将加快, 生育期缩短, 冬小麦平均缩短7.3天, 春小麦平均缩短10.5天, 春小麦生育期缩短的绝对数和相对数均大于冬小麦.籽粒产量呈下降趋势, 冬小麦平均减产7%~8%, 雨养条件下比水分适宜时减产幅度略大.春小麦的减产幅度大于冬小麦, 水分适宜时平均减产17.7%, 雨养时平均减产31.4%.     

水分影响作物发育进程的研究

不分是影响作和发育进程的重要因子，作者在田间试验的基础上，研究了不同阶段干旱处理对作物发育进程的影响，这对于指导田间灌溉，节约水资源，调节作物发育进程，提高作物产量及品质有重要意义。     

辽宁省玉米发育期模式研究

农作物的一生要包括若干个形态特征和生理特征完全不同的发育期，发育期的历时长短和变化即发育速度与外界气候条件有密切的关系，也就是说外界的气候条件制约着两个发育期之间的间隔日数。发育速度是作物生育状况的时间特征，能综台反映作物生长前期环境条件的影响，是作物生长环境好坏的标尺。物候迟早不仅反映了气象或土壤环境的变化，也是从事各项农事活动的时间依据。因而准确及时的作物发育期预报对生产单位科学适时的进行分期田间管理有着现实的意义。     

河南省稻麦类作物对气候变化的响应

小麦和水稻是世界最重要的粮食作物。利用河南省小麦和水稻的历史观测资料,结合DSSAT-CERES 小麦和ORYZA2000水稻模拟模型,分析和模拟河南省稻麦类作物在历史气候变化条件下发育期和产量的变化。结果表明：冬小麦全育期长度呈缩短趋势,但播种-越冬天数平均每10年增加1.7天,开花到乳熟天数平均每10年增加2-4天,返青后各发育期均表现出不同程度的提前;水稻各发育期均有不同程度的提前,尤其是拔节期以前,分蘖前的发育期间隔天数以缩短为主,拔节后以延长为主。雨养小麦模拟产量和水氮增产潜力均呈减少趋势;随着播种期的提前,水稻减产趋势逐渐减弱。     

CERES玉米模拟模式评价及其应用

引用美国作物－环境－资源系统玉米模式，通过田间试验及计算机模拟，设置了ＣＥＲＥＳ－玉米模式在黑龙江省应用的有关参数，并用于动态模拟黑龙江省玉米生长，发育及产量预测等，为发展玉米生产提供科学依据。     

作物生长模拟模型在我国农业气象业务中的应用研究进展及思考

近年来我国农业气象科研和业务部门紧密结合,开展了作物生长模拟模型应用于农业气象业务的研究和应用试验工作.基于国外作物生长模拟模型的应用进展以及我国农业气象业务的现状,简要分析了农业气象业务中应用作物生长模拟模型的必要性和紧迫性.针对单点理论模型能否在业务中应用的疑惑,详细讨论了国外引进作物生长模型的本地化和单点理论模型在区域尺度上模拟应用等两个关键问题的重要性和技术方法.重点介绍了近年来我国气象系统农业气象科研和业务部门在推进作物生长模拟模型在农业气象业务应用方面所做的工作,即基于东北玉米、华北小麦和江南双季稻生长模型的气象条件影响评价和产量动态预测方法等.最后从改进完善作物生长模拟模型、探讨区域模拟应用技术及稳健推进业务应用和实施等方面分析了目前存在和出现的问题,以及可能的解决途径.     

华北平原不同生长发育期作物长势对气候因子的响应研究

利用卫星遥感归一化植被指数(NDVI)时间序列数据和站点气象数据,从农作物生长发育过程的角度,分析了1981~2008年华北平原农田在12个生长发育期(冬小麦8个、夏玉米4个)对降水和温度不同的响应特征。研究区农田植被指数对降水响应的滞后性强于对温度的滞后性,其中对降水最为敏感的是前1和前2个生长发育期,对温度最为敏感的是同期和前1个生长发育期。不同种类作物在不同时期对气候因子响应不同:冬小麦发育中后期、夏玉米发育中期,绝大多数站点植被指数与降水呈正相关;冬小麦生长发育前中期植被指数与温度呈显著甚至极显著正相关。冬小麦出苗期温度、返青期温度和返青期降水分别与不同时期植被指数显著相关,出苗期和返青期为研究区农田长势对气候因子响应的敏感期。     

基于遥感信息的华北冬小麦区域生长模型及模拟研究

卫星遥感估产和作物生长模拟在作物监测和产量预测方面有各自不可替代的优势。但是,遥感估产难以揭示作物生长发育和产量形成的内在机理,作物模拟在区域应用时初始值的获取和参数的区域化遇到很多困难。如何利用二者的互补性使其相互结合受到人们关注。该文在Wofost模型本地化和区域化的基础上,首次利用同化法的思路探讨了MODIS遥感信息与华北冬小麦生长模拟模型结合的可行性和方法,初步建立了潜在生产水平(水分适宜条件)下区域遥感-作物模拟框架模型(WSPFRS模型)。模拟结果显示:WSPFRS模型对区域尺度的出苗期重新初始化后,模拟的开花期、成熟期空间分布的准确性比Wofost模拟结果有所改进;利用遥感信息对区域尺度上返青期生物量重新初始化后,模拟贮存器官干重的空间分布更接近实际单产的分布,贮存器官干重的高值区与实际高产区基本相符。该研究将为下一步实际水分供应条件下基于遥感信息的冬小麦区域生长模拟研究奠定了基础。     

EPIC模式模拟作物对当前气候和CO2条件反应的效果

用于预测气候变化对作物生产影响的模拟模型，必须首先能够描述任一特定地位的作物生产实况。本文将作物生产力的蚀损生产力计算者模式所模拟的密苏里－内布拉斯加－堪萨斯（ＭＩＮＫ）地区１９５１－１９８０年间的作物产量与美国农业部的“县级产量估计”数据（１９８４－１９８７年平均）、各典型农场的专家评估以及文献中报告的农学试验结果相比较，发现虽然有一些出入较大，但大多数ＥＰＩＣ模拟产量均在ＵＳＤＡ（美国农业部）     

基于约束性分析的数据与作物模型同化方法

同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO₂同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程, 利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。     

Coupling of a Regional Climate Model with a Crop Development Model and Evaluation of the Coupled Model across China

In this study, the CERES(Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis) crop model was coupled with CLM3.5, the land module of the regional climate model RegCM4. The new coupled model was named RegCM4_CERES; and in this model, crop type was further divided into winter wheat, spring wheat, spring maize, summer maize, early rice, late rice,single rice, and other crop types based on each distribution fraction. The development of each crop sub-type was simulated by the corresponding crop model separately, with each planting and harvesting date. A simulation test using RegCM4_CERES was conducted across China from 1999 to 2008; a control test was also performed using the original RegCM4. Data on crop LAI(leaf area index), soil moisture at 10 cm depth, precipitation, and 2 m air temperature were collected to evaluate the performance of RegCM4_CERES. The evaluation provided comparison of single-station time series, regional distributions,seasonal variations, and statistical indices for RegCM4_CERES. The results revealed that the coupled model had an excellent ability to simulate the phonological changes and spatial variations in crops. The consideration of dynamic crop development in RegCM4_CERES corrected the wet bias of the original RegCM4 over North China and the cold bias over South China.However, the degree of improvement was minimal and the statistical indices for RegCM4_CERES were roughly the same as the original RegCM4.     

Effects of Crop Growth and Development on Land Surface Fluxes

In this study, the Crop Estimation through Resource and Environment Synthesis model (CERES3.0) was coupled into the Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS), which is called BATS CERES, to represent interactions between the land surface and crop growth processes. The effects of crop growth and development on land surface processes were then studied based on numerical simulations using the land surface models. Six sensitivity experiments by BATS show that the land surface fluxes underwent substantial changes when the leaf area index was changed from 0 to 6 m2 m-2. Numerical experiments for Yucheng and Taoyuan stations reveal that the coupled model could capture not only the responses of crop growth and development to environmental conditions, but also the feedbacks to land surface processes. For quantitative evaluation of the effects of crop growth and development on surface fluxes in China, two numerical experiments were conducted over continental China: one by BATS CERES and one by the original BATS. Comparison of the two runs shows decreases of leaf area index and fractional vegetation cover when incorporating dynamic crops in land surface simulation, which lead to less canopy interception, vegetation transpiration, total evapotranspiration, top soil moisture, and more soil evaporation, surface runoff, and root zone soil moisture. These changes are accompanied by decreasing latent heat flux and increasing sensible heat flux in the cropland region. In addition, the comparison between the simulations and observations proved that incorporating the crop growth and development process into the land surface model could reduce the systematic biases of the simulated leaf area index and top soil moisture, hence improve the simulation of land surface fluxes.     

Establishment of Winter Wheat Regional Simulation Model Based on Remote Sensing Data and Its Application

Accurate crop growth monitoring and yield forecasting are significant to the food security and the sus- tainable development of agriculture.Crop yield estimation by remote sensing and crop growth simulation models have highly potential application in crop growth monitoring and yield forecasting.However,both of them have limitations in mechanism and regional application,respectively.Therefore,approach and methodology study on the combination of remote sensing data and crop growth simulation models are con- cerned by many researchers.In this paper,adjusted and regionalized WOFOST (World Food Study) in North China and Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves-a model of leaf optical PROperties SPECTra (SAIL-PROSFPECT) were coupled through LAI to simulate Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) of crop canopy,by which crop model was re-initialized by minimizing differences between simulated and synthesized SAVI from remote sensing data using an optimization software (FSEOPT).Thus,a regional remote-sensing- crop-simulation-framework-model (WSPFRS) was established under potential production level (optimal soil water condition).The results were as follows:after re-initializing regional emergence date by using remote sensing data,anthesis,and maturity dates simulated by WSPFRS model were more close to measured values than simulated results of WOFOST;by re-initializing regional biomass weight at turn-green stage,the spa- tial distribution of simulated storage organ weight was more consistent with measured yields and the area with high values was nearly consistent with actual high yield area.This research is a basis for developing regional crop model in water stress production level based on remote sensing data.     

遥感信息结合植物光合生理特性研究区域作物产量水分胁迫模型

首先给出利用遥感信息结合作物光合生理特性研究作物产量水分胁迫模型的一般性概念,然后论述作物产量水分胁迫模型中作物蒸散和光合作用的关系.建立以作物蒸散为显参的作物产量水分胁迫模型;对模型的参数给出求解公式,利用遥感信息反演模型参数.最后利用发展的作物产量水分胁迫模型对华北平原典型区进行作物产量填图,将本模型与作物产量经验模型的1997年计算结果进行比较,发现本文发展的模型有可比的精度.     

气候变化对作物产量影响的动态统计评价模式

气候变化对作物产量影响的动态统计评价模式，主要是运用积分回归原理，探索作物生育期内以旬为时间单位的气候变化对作物产量形成的影响规律。由于该模式能及时连续地进行气候影响评价，使评价工作能直接的为农业生产进行跟踪服务。在建模过程中引用了三项式产量预报模型、特殊影响因子诊断分析和选取最佳积分因归方程等方法，并在试用中取得了较满意的结果。     

基于作物模型灾损识别的黄淮区域冬小麦晚霜冻风险评估

利用近50年黄淮地区54个农业气象观测站的作物观测资料和气象资料,结合人工移动式霜箱试验结果,研究了WOFOST作物模型中增加晚霜冻影响的处理技术,揭示了晚霜冻对冬小麦各生长量的影响结果。利用修改后的作物模型提取晚霜冻灾损评估技术,建立以晚霜冻的危险性、暴露性和脆弱性为风险因子的风险评估模型,开展黄淮区域晚霜冻风险评估。结果表明,黄淮区域冬小麦晚霜冻风险分布呈西高东低分布,高风险地区主要分布在黄淮区域的河南西部、西南部、西北部及东部永城、沈丘一带。其中,黄淮西部的高风险主要是由晚霜冻高灾损引起的,河南西南部的高风险是由晚霜冻的高频率引起的,其西北部和东部的高风险则是由晚霜冻的高频率和高灾损共同引起的。     

基于作物模型的河南省旱稻干旱风险评估

采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。     

北京地区日光温室光环境模拟及分析

针对北京地区典型日光温室, 在2003—2004年试验观测的基础上, 从室内直接辐射、散射辐射及作物生长对辐射影响3个方面, 进行了模拟和分析, 并对地面辐射的模拟结果与实测值进行了比较验证。结果表明:绝对误差为9.41 W/m2, 相关系数达到0.92, 与实测值、文献资料相比, 模拟结果的准确性和趋势有较好的一致性, 对优化温室环境控制方案具有一定的参考价值。