高雪慧，劉 強(qiáng)，王 鈞

(甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，甘肅蘭州 730070)

小麥?zhǔn)侵袊?guó)三大糧食作物之一，在隴中黃土丘陵溝壑區(qū)種植面積較廣。全球氣候變化背景下，基于IPCC對(duì)全球本世紀(jì)末(2081-2100年)氣候最嚴(yán)重的預(yù)測(cè)，西北地區(qū)降水變化范圍為10%～20%，氣溫上升范圍為1.5～2.0 ℃。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候變化非常敏感，是受氣候變化影響最大的行業(yè)，因此針對(duì)氣候變化，制定出科學(xué)合理的旱地春小麥高產(chǎn)高效栽培措施對(duì)西北地區(qū)糧食生產(chǎn)具有重要意義。

氣候變化顯著影響作物產(chǎn)量。利用APSIM模型模擬發(fā)現(xiàn)，當(dāng)CO濃度不變時(shí)，溫度每升高 1 ℃，旱地春小麥平均減產(chǎn)6.1%，最大減產(chǎn)幅度高達(dá)14.2%。通過APSIM模型與降尺度氣象數(shù)據(jù)集的耦合，模擬得出在RCP4.5和RCP8.5情景下，當(dāng)前黃土高原冬小麥種植范圍內(nèi)產(chǎn)量將顯著提高。播期調(diào)控可以有效應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)農(nóng)作物帶來的影響，確保糧食作物安全。研究表明，不同小麥品種的生育期隨著播期推遲均顯著縮短。在氣候變化背景下，東北三省春玉米在雨養(yǎng)條件下的適宜播期較充分灌溉有推遲趨勢(shì)。

近年來，國(guó)內(nèi)很多學(xué)者已經(jīng)針對(duì)播期和氣候變化對(duì)糧食作物的影響做了大量研究，但有關(guān)播期對(duì)未來氣候變化下的隴中黃土丘陵溝壑區(qū)春小麥生產(chǎn)的影響尚不明確。本研究利用不同播期處理的大田試驗(yàn)對(duì) APSIM-Wheat模型在隴中黃土丘陵溝壑區(qū)的適應(yīng)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)而基于RegCM4.6模型和HadGEM2-ES預(yù)測(cè)兩個(gè)典型氣候模式下的未來逐日氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) APSIM-Wheat模型，模擬分析未來氣候變化下播期對(duì)隴中黃土丘陵溝壑區(qū)下春小麥產(chǎn)量、生物量和生育期的影響，并對(duì)RCP4.5和RCP8.5情景下播期效應(yīng)進(jìn)行比較分析，以期為未來氣候條件下旱地春小麥生產(chǎn)措施的選擇提供指導(dǎo)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

大田試驗(yàn)在甘肅省定西市安定區(qū)鳳翔鎮(zhèn)安家溝村進(jìn)行(35°35′N，104°38′E)，該村海拔2 000 m。該地區(qū)為黃土丘陵典型區(qū)域，氣候?qū)僦袦貛О敫珊祬^(qū)，日照充足，晝夜溫差大，年均降水量少，且集中于6-9月。土壤為黃綿土，土壤容重 1.26 g·cm，有機(jī)質(zhì)含量12.01 g·kg，全氮含量0.61 g·kg，pH值8.36。

1.2 APSIM模型及調(diào)參驗(yàn)證

APSIM(agricultural production systems simulator)是澳大利亞系列作物模型的總稱，支持將不同作物模型集成到一個(gè)公用的平臺(tái)。其設(shè)計(jì)特色之一就是把零散的研究結(jié)果集成到模型之中，以便把某一學(xué)科或領(lǐng)域的成果能應(yīng)用于別的學(xué)科或領(lǐng)域，適于比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同的氣候、品種、土壤和管理因素下的作物產(chǎn)量。模型所需的主要數(shù)據(jù)包括氣象參數(shù)、土壤屬性參數(shù)(表1)、作物屬性參數(shù)(表2)和農(nóng)田管理參數(shù)。

表1 土壤參數(shù)Table 1 Soil parameters

表2 小麥品種定西35號(hào)的生長(zhǎng)發(fā)育參數(shù)Table 2 Growth and development parameters of wheat variety Dingxi 35

模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證對(duì)APSIM模型在農(nóng)業(yè)上模擬的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。本研究在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)實(shí)測(cè)值和模擬值進(jìn)行分析，主要選用標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)參數(shù)作為檢驗(yàn)指標(biāo)對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)價(jià)，檢驗(yàn)指標(biāo)包括模擬值與實(shí)測(cè)值之間的均方根誤差(RMSE)、歸一化均方根誤差(NRMSE)和模型的有效性(Me)。

式中，為實(shí)測(cè)值，為模擬值，為實(shí)測(cè)值的平均值。

1.3 模擬情景設(shè)計(jì)

本研究選擇2007-2019、2020-2060年甘肅省定西市安定區(qū)李家堡鄉(xiāng)甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)區(qū)作為長(zhǎng)期模擬情景，基于前期李廣等驗(yàn)證后的APSIM-Wheat模型分別模擬未來氣候情景下不同時(shí)期播種的春小麥產(chǎn)量、生物量和生育時(shí)期。

根據(jù)定西市春小麥生長(zhǎng)發(fā)育所需積溫條件和生長(zhǎng)下限溫度，結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際播期數(shù)據(jù)，本試驗(yàn)共設(shè)3個(gè)播期，分別為早播(ESW，每年3月3日播種)、正常播(NSW，每年3月18日播種)，晚播(LSW，每年3月31日播種)。播量均為187.5 kg·hm，小麥品種為定西35號(hào)。小區(qū)面積為80 m(20 m×4 m)，采用傳統(tǒng)耕作方式，播種深度為30 mm，每個(gè)處理重復(fù)3次，采用隨機(jī)區(qū)組 排列。

1.4 未來數(shù)據(jù)獲取

2007-2019年氣候數(shù)據(jù)為甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)區(qū)氣象站自動(dòng)測(cè)定結(jié)果，主要包括日最高溫度、日最低溫度、每日降水量、日照時(shí)數(shù)。

未來氣候預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集來源于國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.tpdc.ac.cn)。該數(shù)據(jù)集是基于RegCM4.6模型和HadGEM2-ES的4種不同碳排放濃度情景下中國(guó)西北氣候的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。本研究選用的是空間分辨率為0.25度、時(shí)間分辨率分別為3 h的逐日尺度下的2020-2060年氣候數(shù)據(jù)。氣候數(shù)據(jù)包括日最高溫度、日最低溫度、日降水量。通過APSIM.Met將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為APSIM-Wheat所需的氣候數(shù)據(jù) 文件。

1.5 變化率

本研究中，未來氣候情景下各指標(biāo)(不同氣候因子、同一播期水平的產(chǎn)量、生物量)相比于基準(zhǔn)期(2007-2019年)的變化率根據(jù)以下公式進(jìn)行計(jì)算：

CR=(Vf-Vb)/Vb

式中，CR代表未來氣候情景下各指標(biāo)(不同氣候因子、同一播期水平的產(chǎn)量、生物量)相比于基準(zhǔn)期的變化率；Vf和Vb分別代表各指標(biāo)(不同氣候因子、同一播期水平的產(chǎn)量、生物量)在未來氣候情景和基準(zhǔn)期的數(shù)值。

1.6 數(shù)據(jù)處理

本研究中的未來氣候數(shù)據(jù)利用 ArcGIS 10.7進(jìn)行提取，采用Excel 2010對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，用平均值表示模擬結(jié)果，用Origin 2018軟件對(duì)所測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析并做圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 APSIM模型調(diào)參和驗(yàn)證

運(yùn)用APSIM模型模擬2016-2018年不同播期處理的小麥產(chǎn)量和4個(gè)主要生育時(shí)期，并進(jìn)行擬合性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，早播、正常播和晚播下春小麥產(chǎn)量模擬結(jié)果的RMSE分別為45、39和35 kg·hm，NRMSE分別為1.59%、1.54%和1.53%，Me分別為0.71、0.73和0.74(表 3)；出苗期的RMSE為2.71～3.46 d，NRMSE為 2.53%～3.71%，Me為0.68～0.83；孕穗期的RMSE為2.52～3.11 d，NRMSE為1.55%～ 1.81%，Me為0.84～0.90；開花期的RMSE為2.52～3.00 d，NRMSE為1.41%～1.62%，Me為0.80～0.84；灌漿期的RMSE為2.00～2.71 d，NRMSE為1.09%～1.41%，Me為0.83～ 0.92。這說明APSIM-Wheat模型對(duì)不同播期春小麥產(chǎn)量和生育期的模擬具有較高的精確性。

表3 基于APSIM模型的春小麥產(chǎn)量與實(shí)測(cè)產(chǎn)量Table 3 Simulated yield and measured yield of spring wheat based APSIM model

2.2 不同氣候情景下未來氣候變化特點(diǎn)

試驗(yàn)區(qū)基準(zhǔn)期(2007-2019年)年均最低氣溫和最高氣溫分別為1.4和10.3 ℃，年均降水量為512 mm。在RCP4.5情景下，試驗(yàn)區(qū)2020-2060年年均最高氣溫和最低氣溫分別為11.1和2.3 ℃，較基準(zhǔn)期分別高0.8 和0.9 ℃；年均降水量為543.5 mm，較基準(zhǔn)期增加31.5 mm。在RCP8.5情景下，試驗(yàn)區(qū)2020-2060年年均最高氣溫和最低氣溫分別為11.2和 2.5 ℃，較基準(zhǔn)期分別升高0.9和1.1 ℃；年均降水量為556.2 mm，較基準(zhǔn)期增加44.2 mm。由此可見，未來兩種氣候情景下2020-2060年年均最高溫、最低溫和降水量均呈增加趨勢(shì)，RCP8.5情景下增溫和降水增加較RCP4.5情景明顯(圖1)。

圖1 未來氣候情景下研究區(qū)域年均最高溫度、最低溫度和降水量的變化Fig.1 Changes of average annual maximum temperature,minimum temperature and precipitation in the study area under future climate scenarios

2.3 未來氣候情景下播期對(duì)春小麥生育天數(shù)的影響

基于APSIM-Wheat模型模擬結(jié)果(表4)表明，在RCP4.5和RCP8.5情景下，2020-2060年隨著播期的推遲，小麥播種至出苗、出苗至開花和開花至灌漿階段的生育天數(shù)較基準(zhǔn)期均不同程度縮短，RCP4.5情景下分別縮短8～12、0～3和0～1 d，RCP8.5情景下分別縮短11～12、3～6和0～1 d。兩種氣候情景下灌漿到成熟階段天數(shù)均保持不變。不同播期下小麥生育階段天數(shù)變化表現(xiàn)為RCP8.5>RCP4.5，同一情景下小麥生育階段天數(shù)變化表現(xiàn)為早播>正常播>晚播。

表4 RCP4.5和RCP8.5情景下不同播期小麥生育階段天數(shù)的變化Table 4 Changes of days of wheat growth stages under different sowing dates in RCP4.5 and RCP8.5 scenarios

2.4 未來氣候變化下播期對(duì)春小麥產(chǎn)量和生物量的影響

在基準(zhǔn)期(2007-2019年)，早播、正常播、晚播小麥的產(chǎn)量分別為2 296.2、2 331.9和 2 361.7 kg·hm。與基準(zhǔn)期相比，三個(gè)播期下2020-2060年小麥產(chǎn)量在RCP4.5情景下分別增加29.26%、28.87%和24.73%，RCP8.5情景下分別增加27.51%、25.76%和20.92%。這說明RCP4.5情景下小麥產(chǎn)量增幅高于RCP8.5情景，且同一情景下延遲播期不利于小麥產(chǎn)量升高(圖2)。

在基準(zhǔn)期(2007-2019年)，早播、正常播、晚播小麥的生物量分別為8 695.1、8 712.9和 8 905.5 kg·hm。與基準(zhǔn)期相比，三個(gè)播期下2020-2060年小麥生物量在RCP4.5情景下分別增加24.72%、25.08%和20.64%，在RCP8.5情景下分別增加23.72%、23.98%和17.09%。這說明RCP4.5情景下小麥生物量增幅較高，且同一情景下小麥生物量增幅表現(xiàn)為正常播>早播>晚播(圖3)。

圖3 未來氣候情景不同播期春小麥生物量相比于基準(zhǔn)期(2007-2019)的變化率Fig.3 Biomass variation rate of spring wheat under different sowing dates in future climate scenarios compared with the base period(2007-2019)

2.5 未來氣候變化對(duì)不同播期春小麥產(chǎn)量、生育階段天數(shù)的單因素方差分析

方差分析結(jié)果表明，在RCP4.5和RCP8.5情景下早播、正常播和晚播對(duì)春小麥產(chǎn)量影響的sig值均為0(sig值就是顯著性，sig值等于1時(shí)均值差異達(dá)到0.05顯著水平，sig等于0時(shí)表示均值差異未達(dá)到0.05顯著水平)，說明播期對(duì)春小麥產(chǎn)量的影響不顯著。在RCP4.5和RCP8.5情景下，早播、正常播和晚播對(duì)春小麥播種到出苗、出苗到開花階段天數(shù)影響的sig值均為1，開花至灌漿、灌漿至成熟的sig值為0，說明2種氣候情景下播期對(duì)春小麥生育前中期時(shí)長(zhǎng)影響顯著，而對(duì)生育后期時(shí)長(zhǎng)的影響不顯著。

ESW：早播；NSW：正常播；LSW：晚播。圖3同。

3 討 論

本研究首先利用隴中旱地春小麥播期田間試驗(yàn)結(jié)果對(duì)APSIM-Wheat模型調(diào)參和適應(yīng)性驗(yàn)證，結(jié)果表明，APSIM-Wheat模型對(duì)于隴中黃土丘陵溝壑區(qū)旱地春小麥產(chǎn)量和生育日期具有較好的適應(yīng)性。前人的研究也表明，APSIM-Wheat模型可以較好地模擬不同氣候區(qū)不同管理措施下的春小麥的生長(zhǎng)。本研究基于兩種氣候情景，模擬分析未來2020-2060年相對(duì)基準(zhǔn)期(2007-2019)3個(gè)主要?dú)夂蛞蜃?年均最高溫度、年均最低溫度和年降水量)的變化趨勢(shì)，結(jié)果表明，試驗(yàn)區(qū)在RCP4.5(RCP8.5)情景下，年均最高氣溫較基準(zhǔn)期升溫0.8 ℃(0.9 ℃)，年均最低氣溫較基準(zhǔn)期升溫0.9 ℃(1.1 ℃)，年均降水量較基準(zhǔn)期增加31.5 mm(44.2 mm)。趙傳燕等從統(tǒng)計(jì)降尺度對(duì)西北地區(qū)未來氣候變化預(yù)估得出，與20世紀(jì)后半期相比，未來30年中國(guó)西北地區(qū)將普遍增溫 0.5～1.0 ℃，降水也普遍增加。本研究和前人研究結(jié)果較為一致。

播期調(diào)控是提高小麥產(chǎn)量的重要措施之一，并且未來氣候變化對(duì)不同播期春小麥產(chǎn)量、生物量和生育時(shí)期影響不同。本研究中，2020-2060年，RCP4.5(RCP8.5)情景下，播種到出苗階段天數(shù)縮短8～12 d(11～12 d) ，出苗到開花階段縮短0～3 d(3～6 d)，開花到灌漿階段天數(shù)縮短0～1 d。不同播期小麥出苗以后生育時(shí)期在日期上逐漸接近。這印證了前人研究得出的小麥全生育期天數(shù)隨著播期的推遲而逐漸縮短的結(jié)論。

未來氣候情景下，相比于基準(zhǔn)期，早播春小麥產(chǎn)量和生物量提升最高，而晚播春小麥產(chǎn)量和生物量提升最低。相關(guān)研究也認(rèn)為通過氣候變化下黃土高原作物產(chǎn)量與土壤水分模擬得出在RCP4.5與RCP8.5情景下，黃土高原種植區(qū)冬小麥的產(chǎn)量與穩(wěn)產(chǎn)性都顯著提高。

本研究在APSIM-Wheat模擬過程中未考慮CO濃度變化，且在生成未來氣候數(shù)據(jù)時(shí)未考慮太陽輻射，在生成未來氣候變化情景下模型對(duì)春小麥生育期、生物量與產(chǎn)量的模擬沒有考慮品種的變化，因而后續(xù)需要進(jìn)一步探討。

4 結(jié) 論

APSIM-Wheat模型可較好模擬隴中黃土丘陵溝壑區(qū)旱地春小麥產(chǎn)量和生育期。RCP4.5 和RCP8.5情景下試驗(yàn)區(qū)2020-2060年較基準(zhǔn)期增溫和降水增加明顯，RCP8.5情景的升高效應(yīng)高于RCP4.5。在兩種不同氣候情景下，小麥生育階段天數(shù)較基準(zhǔn)期不同程度縮短，產(chǎn)量和生物量增加。在同一情境下，生育階段天數(shù)縮短效應(yīng)和增產(chǎn)效應(yīng)均表現(xiàn)為早播>正常播>晚播，而生物量增加效應(yīng)表現(xiàn)為正常播>早播>晚播。經(jīng)方差分析，RCP4.5和RCP8.5情景下播期對(duì)產(chǎn)量影響不顯著，但顯著影響播種到出苗、出苗到開花階段的生育天數(shù)。