文章摘要:掌握准确的物候信息及其变化规律和影响机制,对于理解作物对气候变化的响应并制定适应措施具有重要的意义.然而,当前物候信息的获取、驱动因素的解析等均存在不足:如地面观测覆盖范围不全、遥感反演过于依赖传感器、点尺度的作物模型模拟结果难以扩展到区域尺度等.本研究基于Wang-Engel函数改进了CERES-Wheat模型,首先在区域尺度上校准模型并评估了模拟性能,进一步分析了2000～2015年全国冬小麦种植格点物候的时空变化.我们发现改进的模型显著提升了冬小麦种植区开花期（13%）和成熟期（12%）的模拟精度,其中云贵高原区尤为明显（26%和28%）;冬小麦生长低温区（如营养生长期均温在0～5℃和15～20℃,生殖生长期在10～15℃范围内）的物候模拟精度也提升显著.该结果证实了模型中原始温度响应函数确实存在局限性.基于区域物候模拟结果表明:近16年来冬小麦关键物候期和生长阶段主要呈提前和缩短趋势,其中开花期、营养生长期和生殖生长期变化具有明显的空间分异特征,如华北平原和长江中下游区的开花期和营养生长期,以及西北地区的生殖生长期均呈现出推迟和延长趋势.敏感性分析结果表明:冬小麦关键物候期和生长阶段会随着最低气温和最高气温的上升而提前和缩短;与之相反的是,随着降水量的增加会推迟和延长;物候期和生长阶段对太阳辐射的响应则未表现出一致性.我们还发现物候对气象因子的敏感性呈现明显的区域特征:如西南和云贵高原区对最低气温、最高气温和太阳辐射变化最为敏感,而华北和西北地区则相反;西北地区物候对降水量的敏感性大于长江中下游区.总之,改进后的作物模型能提供更精细的区域物候空间分异规律,并能更客观地分析出物候时空变化的驱动因子.根据我们的研究,不同冬小麦种植区应采取针对性的适应措施来应对气候变化的影响.最后,改进的模型将提升冬小麦产量的预测精度,该研究也为区域气候变化的影响和适应性评估提供了新方法和新工具.

文章关键词:

论文分类号:S512.11