气候变化条件下棉花的产量和用水量的预测及其未来适应的措施外文翻译资料

 2022-12-22 05:12

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气候变化条件下棉花的产量和用水量的预测及其未来适应的措施

Yanmin Yang , Yonghui Yang , Shumin Han , Ian Macadam , De Li Liu

摘要：在中国的西北地区棉花是主要的栽培经济作物，本文研究的目的是在面临气候变化下棉花生长过程中所受到的经济挑战，那些能导致棉花品质，物候，水的需求，热量需要量和产量的变化。APSIM-OzCot的作物生长模式是被用来模拟在不同气候条件下两个地点的棉花栽培情况（新疆省，石河子和阿拉尔）。通过观测这个模式能充分的校准和验证。用HadCM3全球气候模型对未来气候数据进行缩尺模拟，结果表明了棉花物候，产量和用水的响应对气候变化的影响因种植、地点、温室气体排放情景和时间范围的不同而不同。在SRES A1B和B1排放情景下，未来棉花产量和用水量均大于1961-1990年，而生长期缩短。然而，在SRES A2排放情景下，2070年后寒冷地区的产量下降，主要是由于棉花生长期缩短。因此，在寒冷地区，生长周期短的品种被生长周期长的品种所取代。结果表明，到2070年，在A2情景下，与当地现有品种相比，中熟品种“K7”增产356公斤/公顷，晚熟品种“ZM49”增产473公斤/公顷。总蒸散量相应增加69毫米(“K7”)和92毫米(“ZM49”)。然而，“K7”和“ZM49”的用水效率提高分别从0.32 kg/m3至0.35kg/m3(6.3%)和0.35 kg/m3(9.4%)。未来维持棉花产量的合理适应性策略可能是减少棉花种植面积和提高用水效率。

关键词：棉花 气候变化 GCM APSIM 水分

  1. 介绍

物候是衡量作物对气候变化反应的最重要的被测参数，分析了过去几十年不同作物的物候变化，包括小麦、玉米、棉花和大豆(Chen et al., 2011; Ludwig and Asseng,2010; Mall et al., 2004; Sacks and Kucharik, 2011)。通过改变播种期和生长期(GDD)，气候驱动的物候变化可导致作物产量和需水量的变化(Sacks and Kucharik, 2011; Twine et al., 2004)。Tao et al. (2012)对全国100多个试验站的小麦物候学进行了调查，发现各个发展阶段的热需求都在增加，在1981-2007年间产量普遍增加。同时，Sacks and Kucharik (2011)观察到从1981年到2005年美国玉米和大豆的生长周期延长，GDD增加了14%。在气候变化条件下，播种期提前并且GDD增加。为了确保产量，可以种植成熟较慢的品种作为适应气候变暖的措施。然而，目前的研究 (Hebbar et al., 2013; Keating et al., 2002; Ludwig and Asseng, 2006)主要集中在当前的品种，在模拟未来气候条件下的产量和水分利用方面。这些结果不太可能反映现实，因为农民可能会根据气候变化改变作物品种。预测未来作物用水的简化作物模拟可能会产生相当大的误差，因为在气候变暖的情况下，作物生长周期延长可能会引发高的作物用水需求此外，由于目前的品种，较短的生长周期，一个共同的作物对全球变暖的反应 (Gerardeaux et al., 2013; Ludwig and Asseng, 2010; Wang et al., 2008),可能导致更低的水需求。这种预测误差可能很重要，特别是在干旱/半干旱等缺水地区。

本研究展示了如何检测棉花水分利用和产量的变化，以应对气候变化，有无适应成熟较慢的品种措施，可以被检测。该方法包括使用一个全球气候模型(GCM)为中国西北地区的两个地点生成气候预测，并将这些数据作为输入，用于模拟多种不同棉花品种的种植。

  1. 资料与方法

2.1.研究地

实验场地点位于中国西北部的新疆维吾尔自治区。这是典型的沙漠气候，蒸发量大，降水少。绿洲农业仅占该地区面积的5%，依靠灌溉水从冰川/雪融化在周围的山区(Fan et al., 2006)。棉花是该地区的主要作物，占中国棉花产量的大部分。近几十年来，由于气候变暖，该地区的径流量/径流不断增加。然而，这一趋势预计将逆转，随着未来几十年山地冰川/积雪的干涸，径流量/径流将减少 (Piao et al., 2010)。因此，根据可靠的模拟作物在未来水文气候条件下的需水量和产量，需要制定适应战略，包括改变棉花品种。

在本研究中，选择了新疆北部和南部的石河子(44.32◦，86.05◦，海拔442.9米)和阿拉尔(40.55◦，81.27◦，海拔1012.2米)地方，分别被选择代表该地区相对凉爽和温暖的气候条件。Shihezi和Alaer的平均温度和平均年降水量分别为7.4◦C和167毫米，11.4◦C和49毫米。石河子地区以壤土灰漠土为主，阿拉尔地区以壤土冲积土为主。土的水力参数如图1所示。

图1 阿拉尔和石河子的土壤水力参数

2.2.田间试验

利用两个试验点的田间试验数据，对石河子地区的“XLZ8”品种和阿拉尔地区的“K7”和“ZM49”品种进行了校核和验证。“XLZ8”是石河子栽培的地方品种，生长期(播种至开铃)为120天。“K7”和“ZM49”是阿拉尔当地栽培的品种。它们的活跃生长期分别为135天和145天。石河子实验分别于2002年和2003年在石河子大学的一个农业站进行。在石河子的详细实验设计是由杨等人完整的文件（2005）。阿拉尔试验分别于2011年和2012年在中生代品种“K7”和“K7”上进行长周期栽培品种ZM49。每个地块宽2米，长3.3米。“K7”和“ZM49”种子分别于2011年5月20日和2012年5月1日播种。两品种行距分别为50 cm和20 cm。在2011年和2012年，所有处理均保持相同的西-东行方向的间距。在真叶期的第三个阶段，植株逐渐减少到每座山上一株。浇筑时间分别为2011年6月15日和2012年7月5日。所有处理均采用常规的土地整理和昆虫控制措施本试验旨在研究无水、无肥料限制条件下棉花生长情况。因此，在播种前，施用NPK肥料的比例为n = 150 kg/ha(尿素)，P2O5 = 70 kg/ha, K2O = 200 kg/ha。2011年5月1日至2012年4月20日，播种前两至三周采用100毫米洪水灌溉，从根部滤出盐分，是该地区的一种常见的农业耕作方式。后续灌溉如表1所示。在2011年和2012年的作物年，每灌溉50公斤N/ha和40公斤N/ha的速度播种后，都增加了肥料的施用。

每块棉花随机标记三株，在整个生育期进行无损检测。从发生后第一天(DAE)到生长季节结束，每隔10天测量标记植物的株高和主茎节、方形、绿铃、开铃和脱落位点的数量。叶面积由LAI-2000叶面积仪测定 (LI-COR, Lincoln, NE, USA)。记录了小麦的物候(包括播期、出苗期、成方期、开铃期和收获期)。

每小区随机选择3株无标记植株，每隔10天采收一次，测定叶、茎、方、绿铃和开铃干物质重。该植物材料，除了开放的铃，是被烘干在105℃并持续半小时，然后再过36小时在80℃中烘干，并称干物质质量。开放铃在称重前风干。成熟时，每小区随机选择10株植株收获。测定了铃数、单铃重、棉绒百分比和产量。

每个小区都安装了两个通道，利用中子仪测定土壤含水量，一个在一排植物内，一个在两排植物之间。在10 cm、20 cm、30 cm、50 cm、70 cm、90 cm、110 cm、130 cm和150 cm深度测定土壤含水量。在每次连续的灌溉应用之间，包括每次应用之前，都要这样做三到四次。

表1 2011 - 2012年在阿拉尔进行的模型标定与验证试验中的灌溉应用日、施用量及方法

2.3.观测气候资料

利用中国气象数据共享服务系统(CMDSSS) http://cdc.cma.gov.cn/home.do获取1951-2012年两个站点的日照时数、最高气温、最低气温和降水量等日观测气候数据。利用Brock方法将日照时数数据转换为太阳辐射(MJ/m2)（1981）。

2.4.模拟气候资料

因为未来气候数据需要在这项研究中,附加的气候数据来源于模拟HadCM3 GCM(见表8.1 Randall et al.et al .(2007)和引用其中)政府间气候变化专门委员会的sr A2, aib硫酸和B1场景为温室气体和气溶胶排放 (Nakicenovic and Swart,2000)。这些模拟的月太阳辐射、平均日最高温度、平均日最低温度和降水数据来自世界气候研究计划署(WCRP)耦合模型互比较项目第3阶段(CMIP3)多模型数据集(Meehl et al.,2007)。使用Liu和Zuo(2012)描述的方法，将数据缩减为两个研究地点的每日气候数据。利用空间插值和相对于1951-2010年观测值的偏差校正相结合的方法，将GCM月数据缩减为特定于站点的月数据。然后，使用WGEN天气生成器的修改版本将得到的特定站点的月数据分解为日数据(Richardson and Wright, 1984)。这是基于1951-2010年观测数据建立的月度数据与WGEN参数之间的关系。这一过程用于为1961-1990年期间的两个场址产生缩小比例的每日气候数据，作为预测未来气候变化的基准期，以及以2030年、2050年、2070年和2090年为中心的20年未来期间。

2.5. APSIM-OzCot模型的描述

农业生产系统模拟器(APSIM)是由澳大利亚CSIRO开发的一种建模工具，可以准确模拟气候、基因型、土壤和农场管理因素对作物生产的影响(Keating et al.， 2003)。APSIM由不同的模块组成，用于模拟各种作物、牧场、土壤过程和管理操作控制。模块通过中央“引擎”传递的消息进行通信;单个模块很容易删除或替换，而不会中断模型操作(McCown et al.,1996)。

本研究采用APSIM-OzCot version 7.5模型对气候变化对西北地区棉花生产的影响进行了评价。APSIM-OzCot被设计成一种“自上而下”的方法，允许最佳的管理信息(Hearn, 1994)。apsimm - ozcot是从SIRATAC虫害管理模型(Hearn and Daroza, 1985)和DSSAT作物水分平衡模型(Ritchie, 1972)演化而来的。APSIM-OzCot已被证实可用于不同环境下灌溉和雨养棉花(Carberry and Bange, 1998;Hearn,1994;Milroy et al.,2004)。APSIM-OzCot对当前和未来棉花产区气候变化影响的分析正在进行中(Richards et al.,2008)。APSIM-OzCot的核心组件是一个果品生产和生存子程序(Hearn and Daroza, 1985;Milroy et al ., 2004)。叶片的生长、光合作用和结果受水分和氮的供应/吸收的影响。压力是由一个控制给定资源供应过程的压力指数施加的(Richards et al.,2008)。随着大气二氧化碳(CO2)浓度的增加，光合作用效率的提高用函数表示如图2所示。APSIM-OzCot受光合作用影响对CO2的反应如下式所示:

Pn = Pot_ Pn times; Alight times; CO2_ Fert (1)

CO2_ Fert = F([CO2]) (2)

其中Pnis净光合作用(g/m2 CH2O);盆栽Pn为潜在净光合作用(g/m2 CH2O);光照是光截留率，CO2 Fert是光合作用对CO2浓度响应的一部分。CO2 Fert之间的关系是大气CO2浓度的函数，同样如图2所示。

图2 光合作用与CO2浓度的关系

2.6.模型校正

模型标定过程分为几个阶段。简要地说，我们为APSIM-OzCot的每个开发阶段设定了一个热需求范围。然后，我们将使用范围内的值选择运行的模拟输出与观察值进行比较，以确定最佳值。对描述铃形的参数进行了标定。选择每铃皮棉百分数和每铃籽棉百分数与观察值相匹配。最后，对叶面积指数进行了标定。对于每个品种，通过改变叶面积指数改良剂的值，将模拟叶面积指数与叶面积指数观测值进行匹配(FLAI, see Hearn, 1994)。我们使用了默认的辐射使用效率设置。结果表明，模拟结果与实测结果吻合较好。利用实测参数对土壤水分动态进行了标定。各层土壤水分模拟值与实测值相似，无需进一步校正土壤参数。表2显示“K7”、“ZM49”和“XLZ8”棉花品种的主要参数值。这些数值与2011年Alaer进行的“K7”和“ZM49”实验以及2002年石河子进行的“XLZ8”实验的观测数据最为吻合。

表2 对西北地区石河子和阿拉尔试验区3个棉花品种的主要遗传参数进行了总结

2.7.气候预测下棉花模拟

在1961-2100年期间进行了APSIM-OzCot模拟。初步对石河子和阿拉尔大田试验栽培的棉花品种进行了模拟;对早熟品种“XLZ8”进行低温模拟，对中熟品种“K7”和晚熟品种“ZM49”进行高温模拟。此外，为了适应气候变暖和生长期缩短，还对石河子进行了“K7”和“ZM49”模拟。

试验了不同的播种规则(即播种前应满足的条件)。其中包括

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