王 勝，宋阿偉，謝五三，唐為安，戴 娟，丁小俊，吳 蓉

(1.中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點實驗室，甘肅 蘭州 730020；2.安徽省氣候中心，安徽 合肥 230031)

引 言

近百年來全球氣溫呈不斷上升趨勢，氣候變化影響逐漸成為全球安全與發(fā)展的重大挑戰(zhàn)。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會第5次評估報告指出，1880—2012年全球地表氣溫升高約0.85 ℃[1]，這種升溫程度已經(jīng)對全球自然生態(tài)系統(tǒng)和人類社會產(chǎn)生了深遠影響[2]。世界銀行評估了不同區(qū)域在2 ℃和4 ℃升溫條件下的氣候風(fēng)險，指出未來海平面上升更為急劇，海洋酸化更為嚴重，作物產(chǎn)量會降低[3-5]。安徽省位于我國東部大陸，屬暖溫帶與亞熱帶過渡地區(qū)，農(nóng)業(yè)氣候資源豐富，是典型的“雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)”區(qū)，水稻是該省最重要的糧食作物，一季稻主產(chǎn)區(qū)位于淮河以南。該區(qū)域是氣候變化的高響應(yīng)區(qū)，一季稻生產(chǎn)對氣候條件高度依賴，未來全球變暖趨勢不可逆轉(zhuǎn)，極端天氣氣候事件可能增多[6]，一季稻生長發(fā)育及產(chǎn)量將發(fā)生改變，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不穩(wěn)定因素加大。因此，研究未來氣候變化對一季稻氣候生產(chǎn)潛力的影響，對于調(diào)整優(yōu)化農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、科學(xué)應(yīng)對氣候變化具有重要意義。

氣候生產(chǎn)潛力是指在一定的光、溫、水資源條件下，其他環(huán)境因素(CO2、養(yǎng)分等) 和作物群體因素處于最適宜狀態(tài)時，作物利用當(dāng)?shù)氐墓?、溫、水資源的潛在生產(chǎn)力[7]。最初，作物生產(chǎn)潛力研究是定性分析單個環(huán)境因子對其產(chǎn)量影響。隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展與進步，研究方法已從單純考慮自然因素轉(zhuǎn)向自然因素與社會經(jīng)濟技術(shù)因素相結(jié)合[8-11]。近年來，研究重點轉(zhuǎn)向于農(nóng)業(yè)氣候生產(chǎn)潛力模型的構(gòu)建與訂正，以便適應(yīng)不同地區(qū)氣候生產(chǎn)潛力變化[12-15]。這些工作有力推動了氣候生產(chǎn)潛力的理論基礎(chǔ)研究。然而，由于未考慮不同生育期響應(yīng)程度及氣候要素衰減效應(yīng)，純粹的宏觀數(shù)學(xué)模型對于作物生產(chǎn)潛力估算存在先天不足。

研究氣候變化情景下作物生產(chǎn)潛力分布及種植結(jié)構(gòu)變動是評估未來氣候變化對農(nóng)業(yè)影響的重要內(nèi)容，籍以了解土地生產(chǎn)力和糧食安全保障能力。本文采用聯(lián)合國糧食和農(nóng)業(yè)組織(FAO)推薦的潛力衰減法構(gòu)建的生產(chǎn)潛力模型，利用輻射量估算光合生產(chǎn)潛力，并引入溫度與水分訂正系數(shù)進行逐步訂正，從而得到光溫生產(chǎn)潛力和氣候生產(chǎn)潛力。在此基礎(chǔ)上，利用CMIP5中5個全球氣候模式數(shù)據(jù)的輸出結(jié)果，預(yù)估安徽淮河以南未來21世紀一季稻生育期氣候變化，并基于潛力衰減法估算21世紀近期、中期和遠期一季稻氣候生產(chǎn)潛力變化，探討其對氣候變化的響應(yīng)，以期為應(yīng)對氣候變化、合理利用農(nóng)業(yè)氣候資源、調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)提供理論基礎(chǔ)。

1 資料與方法

1.1 資 料

所用資料包括安徽淮河以南50個氣象站1961—2010年逐日平均氣溫、降水量等觀測資料和各縣一季稻生育期、單產(chǎn)資料以及IPCC第五次評估報告采用的ISI-MIP項目(inter-sectoral impact model intercomparison project)氣候模式數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)選用CMIP5中5個全球氣候模式，即GFDL-ESM2M(GFDL)、HaDGem2-ES(HadGem)、IPSL_CM5A_LR(IPSL)、MIROC-ESM-CHEM(MIROC)和NorESM1-M(NorESM)歷史回算和預(yù)估結(jié)果。利用降尺度計算得到3種典型濃度路徑(reprehensive concentration pathways，RCPs)下逐日平均、最高和最低氣溫以及降水量、太陽總輻射等氣候要素，并采用誤差訂正-趨勢偏差糾正方法進行訂正[16-17]，數(shù)據(jù)水平空間分辨率為0.5°×0.5°。氣候模擬歷史試驗從1950年1月至2005年12月，預(yù)估從2006年1月積分至2099年12月。上述5個氣候模式對我國不同區(qū)域(全國范圍、長江流域、淮河流域等)以及其他國家氣溫和降水均具有可靠的模擬性能[18-22]。最新研究[23-24]證實，ISI-MIP項目5個氣候模式在季節(jié)平均氣溫和降水預(yù)估方面的FRC(fractional range coverage)指數(shù)分別為0.75和0.59，優(yōu)于CMIP5中隨機選取的5個模式，能較合理地代表區(qū)域平均氣溫和降水變化。

1.2 研究方法

1.2.1 模式性能檢測

泰勒圖是檢測模式模擬性能的重要工具，相關(guān)系數(shù)和標準差可以在一張二維圖上以“點”體現(xiàn)[25]。其中，方位角余弦代表模式與實況的相關(guān)系數(shù)，模擬值與實況參考點(REF)的距離反映模式和實況的均方根誤差。利用1961—2005年臺站觀測的平均氣溫和降水量，通過與模式回算值的相關(guān)系數(shù)和標準差比對可知，GCMs對安徽淮河以南氣溫和降水量具有一定的模擬能力，年平均氣溫模擬值與實況的相關(guān)系數(shù)為0.23～0.58(通過0.01的顯著性檢驗)，其中HaDGem模擬性能最好；而對降水量的模擬性能略差，且MIROC模擬性能最好。對5個GCMs采用等權(quán)重集合平均(MME，下同)，發(fā)現(xiàn)平均氣溫模擬與觀測場的相關(guān)系數(shù)為0.61，高于單個模式，但對降水模擬性能不及MIROC。因此，本文對氣溫的模擬選取MME，降水則采用MIROC。由于太陽總輻射無觀測資料，故而未予以評估，直接采用MME預(yù)估結(jié)果。

另外，以1976—2005年為基準期，考慮到未來氣候變化差異，以2018—2039年、2040—2069年、2070—2099年作為21世紀近期、中期和遠期，預(yù)估安徽淮河以南一季稻氣候生產(chǎn)潛力變化。

1.2.2 氣候生產(chǎn)潛力模型

氣候生產(chǎn)潛力估算基于潛力衰減法，按光合、光溫、氣候潛力三級訂正進行計算，先計算不同生育期，再累加得到全生育期生產(chǎn)潛力，公式如下[26-27]：

(1)光合生產(chǎn)潛力

YPPP=cf(Q)

(1)

f(Q)=Ωεφ(1-α)(1-β)(1-ρ)(1-γ)

(1-ω)(1-η)-1(1-ξ)-1sq-1f(L)∑Q

(2)

式中：YPPP為單位面積光合生產(chǎn)潛力(kg·hm-2)；c為單位換算系數(shù)，取10 000；Q為各生育期太陽總輻射(MJ·m-2)；Ω為作物光合作用固定CO2能力比例，取1.0；ε為光合輻射占太陽總輻射比例，取0.49；φ為光合作用量子效率，取0.22；α為作物群體對太陽輻射反射率，取0.06；β為作物群體對太陽輻射漏射率，取0.06；ρ為非光合器官對太陽輻射無效吸收率，取0.1；γ為光飽和限制率，取0.01；ω為作物呼吸損耗率，取0.3；η為成熟谷物含水率，取0.15；ξ為植物無機灰分含量比，取0.08；s為經(jīng)濟系數(shù)，取0.40；q為形成單位質(zhì)量干物質(zhì)所需熱量，取17.2 MJ·kg-1；f(L)為葉面積動態(tài)變化訂正值，取0.58。

(2)光溫生產(chǎn)潛力

光合生產(chǎn)潛力經(jīng)過溫度訂正函數(shù)訂正后得到光溫生產(chǎn)潛力YTPP，其公式如下[28]：

YTPP=YPPP·f(Tij)

(3)

其中：

(4)

式中：f(Tij)為j年i生育期溫度訂正函數(shù)；Tij為j年i生育期平均溫度(℃)；T1、T2、T0分別是各生育期作物生長下限溫度、上限溫度和平均適宜溫度(表1)[29-30]。

表1 一季稻各生育期三基點溫度Tab.1 The temperature of three cardinal points in each growth period of single-season rice 單位：℃

(3)氣候生產(chǎn)潛力

光溫生產(chǎn)潛力經(jīng)過水分訂正函數(shù)訂正后得到氣候生產(chǎn)潛力YCPP，其公式如下[28]：

YCPP=YTPP·f(Rij)

(5)

其中：

(6)

式中：f(Rij)為j年i生育期水分訂正函數(shù)；Rij為j年i生育期降水量(mm)；R0為對應(yīng)生育期生理需水量(mm)。一季稻全生育期需水折合降水量約750 mm，其中秧苗期、移栽-返青期、分蘗期、拔節(jié)-孕穗期、抽穗-開花期以及灌漿-成熟期生理需水量分別占13%、15%、29%、17%、13%及12%[29-30]。

1.2.3 生育期劃分依據(jù)

溫度是影響一季稻生長發(fā)育速度的基本因子，隨著溫度升高，生育期提前、生育進程縮短[31-32]?？紤]溫度對一季稻生長發(fā)育起主導(dǎo)作用，以積溫為指標確定發(fā)育階段。利用1981—2010年一季稻生育期實測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各生育期10 ℃及以上積溫閾值，當(dāng)積溫超過閾值即進入下一生育期，適播期采用5 d滑動穩(wěn)定在15 ℃及以上的初日確定[26]，得到1981—2010年淮河以南一季稻適播期平均為4月18日，而模式數(shù)據(jù)計算的適播期為4月16日，兩者較為接近，說明模式資料具有一定的可信性。鑒于此，假定在未來時段仍保留現(xiàn)有作物種植制度和品種，利用此方法預(yù)估21世紀不同時期各生育期日期。

2 結(jié)果與分析

2.1 21世紀一季稻生育期變化預(yù)估

表2是基于積溫閾值確定的21世紀安徽淮河以南一季稻動態(tài)生育期?？梢钥闯觯S著21世紀氣候變暖趨勢的加劇，安徽淮河以南一季稻總體呈各生育期提前、全生育期縮短的變化趨勢。以拔節(jié)期為例，在RCP4.5情景下，21世紀近期、中期和遠期較基準期分別提前7 d、12 d和16 d，全生育期分別縮短8 d、12 d和13 d，且這種變化趨勢由近至遠、排放情景由低至高逐漸增大，與以往研究成果[26,31]基本一致。鑒于此，在未來RCPs情景下，安徽淮河以南可適當(dāng)調(diào)整一季稻播種期，使拔節(jié)-灌漿期避開高溫時段，以便獲得穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)。

表2 21世紀不同年代RCPs情景下淮河以南一季稻生育期Tab.2 Growth stages of single-season rice in the south of the Huaihe River under RCPs scenarios in different decades of the 21st century

2.2 一季稻全生育期氣候變化預(yù)估

在RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下預(yù)估的淮河以南一季稻全生育期平均氣溫持續(xù)升高，2018—2099年升溫率分別為0.18、0.27和0.43 ℃·(10 a)-1[圖1(a)]，均通過0.001的顯著性檢驗，且升溫率北部高于南部，3種RCPs情景下江淮之間西北部升溫率最高(圖略)。相對于基準期，不同RCPs情景下21世紀由近至遠期氣溫增幅逐漸加大，且對于遠期未來排放越強，氣溫增幅越大，其中RCP8.5情景下遠期最大升溫達3.1 ℃[圖1(b)]。

預(yù)估的2018—2099年淮河以南一季稻全生育期降水量年際波動大，線性增減趨勢不明顯[圖2(a)]。從空間分布上看，RCP4.5情景下降水量一致性增加，以江南中部增加率最大；RCP6.0和RCP8.5情景下北部略有減少而南部略有增多(圖略)。從年代際變化率看，相對于基準期，21世紀近期降水量減幅在2%～4%；中期RCP4.5和RCP8.5情景分別增加4%和2%，而RCP6.0情景減少7%；遠期RCP4.5情景下增加5%，而RCP6.0和RCP8.5情景下分別減少6%和4%[圖2(b)]。

RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下，預(yù)估的2018—2099年淮河以南一季稻全生育期太陽總輻射均顯著減少(通過0.001顯著性檢驗)，線性傾向率分別為-4.1、-9.8和-12.1 MJ·m-2·(10 a)-1[圖3(a)]，且空間上表現(xiàn)為一致性減少，其中東部減少趨勢最大(圖略)。相對于基準期，不同RCPs情景下21世紀由近至遠期太陽總輻射減幅逐漸加大，且在遠期未來排放越強，太陽輻射減幅越大，其中RCP8.5情景下遠期減少最大為3.8%[圖3(b)]。

圖1 2018—2099年RCPs情景下淮河以南一季稻全生育期平均氣溫的年際變化(a)和年代際增幅(b)(增幅是與基準期相比)Fig.1 The annual change (a) and decadal increment (b) of estimated mean temperature during the whole growth stage of single-season rice under RCPs scenarios in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099(The increment is compared with baseline period)

圖2 2018—2099年RCPs情景下淮河以南一季稻全生育期降水量年際變化(a)和年代際變化百分率(b)(變化百分率是與基準期相比，下同)Fig.2 The annual change (a) and decadal change percentage (b) of estimated precipitation during the whole growth stage of single-season rice under RCPs scenarios in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099(The change percentage is compared with baseline period, the same as below)

圖3 2018—2099年RCPs情景下淮河以南一季稻全生育期太陽總輻射的年際變化(a)和年代際變化百分率(b)Fig.3 The annual change (a) and decadal change percentage (b) of estimated total solar radiation during the whole growth stage of single-season rice under RCPs scenarios in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099

綜上所述，預(yù)估的未來21世紀淮河以南一季稻全生育期升溫顯著，且增溫率由近至遠期逐漸增大，北部增幅明顯高于南部；降水量整體變化趨勢不明顯，RCP4.5情景下全區(qū)一致性略有增加，而RCP6.0和RCP8.5情景下北部略有減少、南部略有增多；太陽總輻射顯著減少，且由近至遠期變化率增大，其中淮河以南中東部減少趨勢最為顯著。

2.3 一季稻氣候生產(chǎn)潛力預(yù)估

在RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下，預(yù)估的未來21世紀淮河以南一季稻氣候生產(chǎn)潛力YCPP年際波動大，且線性減少趨勢明顯，2018—2099年減少率分別為197、276和511 kg·hm-2·(10 a)-1[圖4(a)]，其中RCP6.0和RCP8.5情景均通過0.05的顯著性檢驗。相對于基準期，不同RCPs情景下預(yù)估的YCPP均降低，未來近期、中期和遠期平均分別減小10%、11%和23%，其中RCP8.5情景下遠期降幅達35%[圖4(b)]，與以往預(yù)估結(jié)果基本一致[33-34]。

從一季稻YCPP變化趨勢預(yù)估空間分布(圖5)看出：RCP4.5情景下，淮河以南一季稻YCPP的變化趨勢空間不一致，除江南東部局地略有增大外，其他絕大部分地區(qū)減小，且西南部減小幅度最大；RCP6.0和RCP8.5情景下YCPP全區(qū)一致性下降，且以沿江西部減小幅度最大。

2.4 氣候生產(chǎn)潛力對氣候變化的響應(yīng)

各類環(huán)境因子對生物生長發(fā)育都有直接或間接影響，其中必有一些因子起主導(dǎo)作用。確定主導(dǎo)氣候因子將有助于揭示氣候?qū)λ静季值挠绊懠皻夂蛏a(chǎn)潛力。在適宜的氣候條件下，光、溫、水資源越充沛越有利于一季稻生長發(fā)育及產(chǎn)量提高。一季稻不同生育期適宜溫度不同，一旦氣溫超過耐受最高溫度或低于耐受最低溫度，都不利于其生長發(fā)育及產(chǎn)量形成。在不考慮洪澇災(zāi)害影響下，降水量和太陽總輻射的增加總體有利于產(chǎn)量增加[29,35]。

淮河以南一季稻YCPP與對應(yīng)全生育期氣候要素相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，未來21世紀YCPP與對應(yīng)全生育期平均氣溫、降水量和太陽總輻射的相關(guān)系數(shù)分別為-0.465、0.311和0.205，且與平均氣溫和降水量均呈顯著相關(guān)(通過0.01及以上的顯著性檢驗)，表明在未來氣候變暖條件下，部分生育時段氣溫已超出一季稻生長適宜溫度，甚至三基點溫度，這將導(dǎo)致氣候生產(chǎn)潛力下降，而未來太陽總輻射顯著減少也會使一季稻氣候生產(chǎn)潛力下降。另外，從相關(guān)系數(shù)的空間分布(圖6)來看，淮河以南一季稻YCPP與平均氣溫全區(qū)一致性呈顯著負相關(guān)[通過0.05(相關(guān)系數(shù)為0.215)及以上的顯著性檢驗]，江淮之間中部及沿江西部相關(guān)性最高，而與太陽總輻射呈現(xiàn)全區(qū)一致性正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)基本在0.3以下，相關(guān)性不顯著；絕大部分地區(qū)YCPP與降水量呈正相關(guān)關(guān)系(江南中部除外)，且江北地區(qū)正相關(guān)性顯著?？傮w來看，在氣候變暖情景下，未來21世紀淮河以南一季稻YCPP主導(dǎo)因子為全生育期平均氣溫和降水量，且隨著增暖加劇，溫度條件，特別是夏季高溫已成為一季稻生產(chǎn)潛力提升的抑制因子。

利用集合平均方法預(yù)估了3種RCPs情景下未來近期、中期和遠期平均氣溫及降水量變化(相對于基準期)，得到安徽淮河以南一季稻全生育期21世紀近期平均氣溫將升高1.0 ℃，降水量減少約3%；中期，平均氣溫升高2.0 ℃，降水量減少約1%；遠期，增溫約3.0 ℃，降水量減少約2%。一季稻氣候生產(chǎn)潛力與氣溫增幅It、降水變化百分率Pr的關(guān)系為：

圖4 2018—2099年RCPs情景下淮河以南一季稻氣候生產(chǎn)潛力年際變化(a)和年代際變化百分率(b)Fig.4 The annual change (a) and decadal change percentage (b) of estimated climatic productivity potential of single-season rice under RCPs scenarios in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099

圖5 不同RCPs情景下2018—2099年淮河以南一季稻氣候生產(chǎn)潛力線性趨勢空間分布[單位：kg·hm-2·(10 a)-1](a) RCP4.5，(b) RCP6.0，(c) RCP8.5Fig.5 Spatial distribution of linear tendency rate of climatic productivity potential of single-season rice under different RCPs scenarios in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099 (Unit: kg·hm-2·(10 a)-1)(a) RCP4.5, (b) RCP6.0, (c) RCP8.5

圖6 2018—2099年淮河以南一季稻氣候生產(chǎn)潛力與全生育氣候要素相關(guān)系數(shù)空間分布(a)平均氣溫，(b)降水量，(c)太陽總輻射Fig.6 The spatial distribution of correlation coefficients between estimated climatic productivity potential of single-season rice and climatic factors during the whole growth stage in the south of the Huaihe River from 2018 to 2099(a) mean temperature, (b) precipitation, (c) solar total radiation

YCPP=-6.578It+0.241Pr

(7)

由公式(7)看出，在同一降水變化條件下，平均氣溫每升高1.0 ℃，YCPP將減小6.6%；在同一升溫條件下，降水量每減少1%，YCPP將減小約0.24%。由此可見，安徽淮河以南未來21世紀一季稻生育期降水與YCPP呈趨勢一致性變化，即降水量減少將引起YCPP減小，反之降水增多則對YCPP有促進作用，但氣候增暖則不利于YCPP增加，且增暖的影響遠高于降水變化的影響。在未來21世紀降水量趨勢變化不明顯情況下，增暖不利于YCPP增加。

3 結(jié)論與討論

(1)選取的CMIP5中5個全球海-氣耦合模式GCMs，對安徽淮河以南區(qū)域氣溫和降水量具有較好的模擬能力，且對氣溫的模擬能力更強。

(2)預(yù)估的21世紀不同時期安徽淮河以南一季稻各生育期提前，全生育期縮短，且以中、遠期變化最為明顯。2018—2099年，預(yù)估的安徽淮河以南一季稻全生育期氣溫全區(qū)一致性持續(xù)升高，且增幅北部高于南部；相對于基準期，平均氣溫由近至遠、由低至高RCP情景增幅逐漸加大。然而，降水量整體線性變化趨勢不明顯，RCP4.5情景下全區(qū)一致性略有增加，而RCP6.0和RCP8.5情景下北部略有減少、南部略有增多。相對于基準期，未來21世紀不同時期淮河以南一季稻全生育期太陽總輻射均顯著減少，且以中東部減少幅度最大。

(3)預(yù)估的未來21世紀安徽淮河以南一季稻YCPP年際波動大，總體下降趨勢明顯，且以沿江西部減小率最大。與基準期相比，未來近期、中期和遠期一季稻YCPP分別減小10%、11%和23%。一季稻YCPP與全生育期平均氣溫和降水量分別呈顯著的負、正相關(guān)，并以增暖的負效應(yīng)響應(yīng)占主導(dǎo)，在同一降水變化水平下，每增溫1.0 ℃，YCPP將減小6.6%；在同一升溫水平下，降水量每減少1%，YCPP將減小約0.24%。

安徽淮河以南農(nóng)業(yè)氣候資源豐富，在未來RCPs情景下，可適當(dāng)調(diào)整一季稻播種期，使拔節(jié)-灌漿期避開高溫時段，以便獲得穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)。降水量與一季稻氣候生產(chǎn)潛力呈一致性變化，未來降水略有減少，也將會導(dǎo)致YCPP略有減??；氣候增暖，尤其是21世紀中、遠期增溫將超過一季稻生長適宜溫度，這勢必對一季稻YCPP提升有一定抑制。因此，應(yīng)充分挖掘未來有利氣候條件，趨利避害，從種植制度、作物布局、品種布局3方面適應(yīng)氣候變化。

氣候變化對作物氣候生產(chǎn)潛力影響十分復(fù)雜，本研究結(jié)果尚存在一定的不確定性。一方面，預(yù)估精度主要依賴氣候模式的可靠性，CMIP5氣候模式情景數(shù)據(jù)雖經(jīng)過修正，但受限于數(shù)值模式完備程度、未來輻射強迫情景及模式參數(shù)化[36-37]，模式的不確定性是氣候變化研究重要考慮部分。另一方面，本文基于潛力衰減法構(gòu)建的氣候生產(chǎn)潛力模型，是在考慮未來氣候變化影響動態(tài)生育期的基礎(chǔ)上，設(shè)計不同情景方案，建立精細化作物數(shù)據(jù)庫，從各生育期著手采用光合、光溫、氣候潛力三級訂正計算，刻畫了一季稻生長的動態(tài)過程，相較于以往模型，物理機制更為明確。然而，任何一個作物評估模型都是建立在一定的前提假設(shè)基礎(chǔ)上，對作物生長復(fù)雜機理進行簡化處理，忽略一些非決定性的細節(jié)過程，必將增加預(yù)估結(jié)果的不確定性[38-39]。此外，本研究僅局限于安徽淮河以南區(qū)域，提供了一個框架式結(jié)果，結(jié)論有一定的局限性，但作為預(yù)估試驗研究，這對今后指導(dǎo)安徽省一季稻生產(chǎn)具有一定的現(xiàn)實意義，下一步將擴大研究范圍和糧食作物品種，科學(xué)研判未來氣候變化對糧食生產(chǎn)的綜合影響，便于政府宏觀調(diào)控。