作者：黃煥平 熊偉 林而達(dá) 單位：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)環(huán)境與氣候變化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

材料與方法

1模型簡(jiǎn)介DSSAT（DecisionSupportSystemforAgrotechnologyTransfer）系列模型是在整合土壤、氣候、作物和管理等學(xué)科知識(shí)的需求驅(qū)動(dòng)下，由各領(lǐng)域科學(xué)家共同努力開發(fā)出來(lái)的，以便于當(dāng)生產(chǎn)技術(shù)需要從一個(gè)地方推廣到另一個(gè)土壤和氣候條件都不相同的地方時(shí)，它能夠輔助推廣機(jī)構(gòu)和農(nóng)民做出更好的決策[10]。該模型由三部分構(gòu)成：數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，用于數(shù)據(jù)組的輸入、儲(chǔ)存和調(diào)用；經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的作物模型，用于模擬環(huán)境因子相互作用下某一遺傳型作物的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程以及產(chǎn)量；應(yīng)用程序群，用以分析和顯示長(zhǎng)期的農(nóng)學(xué)模擬試驗(yàn)結(jié)果[11]。目前它已發(fā)展到了DSSATv4.5，可以模擬水稻、小麥、玉米、大豆、馬鈴薯、甘蔗等20多種作物。本研究中用到的CERES-Rice即是DSSATv4.0當(dāng)中的子模型，模型的輸入數(shù)據(jù)包括：氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、作物管理數(shù)據(jù)和品種遺傳參數(shù)數(shù)據(jù)，用于模型校驗(yàn)時(shí)還要有作物栽培試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)輸入后運(yùn)行CERES-Rice模型就能夠以日為步長(zhǎng)，模擬水稻營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)和生殖生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程，包括發(fā)芽到開花，葉片出現(xiàn)次序、開花時(shí)期、籽粒生理成熟和收獲，作物光合作用、呼吸作用、干物質(zhì)分配和植株生長(zhǎng)以及衰老等基本生理生態(tài)過(guò)程。此外，該模型還包括一個(gè)一維的土壤水分平衡模型和土壤氮素平衡模型[5]。

2研究區(qū)域和資料本文選取的研究站點(diǎn)為西班牙南部的塞維利亞（37.25°N，6.1°W），地處地中海沿岸地區(qū)，氣候特征為夏季干燥炎熱，冬季溫和多雨。由于資料的限制，水稻田間試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)采用M.Aguilar等人于2000-2001年在塞維利亞開展的六個(gè)水稻試驗(yàn)[12]。土壤數(shù)據(jù)來(lái)源于世界統(tǒng)一土壤數(shù)據(jù)庫(kù),歷史逐日氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自歐洲氣候評(píng)估數(shù)據(jù)庫(kù)。氣候情景數(shù)據(jù)由GCMs數(shù)據(jù)降尺度得到，包括兩種排放情景：A2（高排放情景）和B2（中排放情景）；五個(gè)GCM：CSMK3、GFCM21、HadGEM、IPCM4和MPEH5，兩個(gè)時(shí)段：2020s（2011-2040）和2050s（2041-2070）。其中在2020s，A2升溫幅度小于B2，2050s則相反；不同GCMs預(yù)估的增溫幅度也不同，增溫幅度依次為GFCM21＞MPEH5＞HadGEM＞IPCM4＞CSMK3（見表1）。

3模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證塞維利亞站點(diǎn)的水稻供試品種為Thaibonnet(L-202)，在CERES-Rice模型中用“試錯(cuò)法”調(diào)試其品種參數(shù)。以2001年的水稻試驗(yàn)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型，再用2000年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)去驗(yàn)證參數(shù)，結(jié)果如下：由表2可知，2000、2001年水稻開花期、成熟期的模擬誤差較小，其中2000年的開花期、成熟期分別與實(shí)測(cè)值差+2天和0天；2001年的與實(shí)測(cè)值分別差+1天和-2天，相對(duì)誤差的絕對(duì)值介于0-2%。2000、2001年水稻模擬產(chǎn)量與實(shí)際產(chǎn)量的差值為-415和+37kg/hm2，相對(duì)誤差分別為-5%和+0.5%。因此，CERES-Rice模型對(duì)塞維利亞水稻有較好的模擬能力，可以進(jìn)一步用于氣候變化的影響評(píng)估。

4評(píng)估氣候變化對(duì)玉米生產(chǎn)的影響為了研究不同氣候變化背景下水稻生育期和產(chǎn)量的變化趨勢(shì)，分別將5個(gè)GCM與2個(gè)排放情景（A2、B2）耦合，模擬2020s、2050s的水稻生育期和產(chǎn)量，再與Baseline的模擬結(jié)果作對(duì)比，研究其生育期和產(chǎn)量變化狀況。為了考察不同的灌溉方式對(duì)氣候變化背景下的水稻生產(chǎn)的影響，筆者參照M.Aguilar等人在試驗(yàn)中采用的三種方式：傳統(tǒng)的連續(xù)灌溉，即一周灌7次；非連續(xù)灌溉，一周灌5次、4次。且三種灌溉都是在打完第一次除草劑（播種后約55天）之后實(shí)施，而之前都采用當(dāng)?shù)貍鹘y(tǒng)的灌溉方式，其余管理措施保持不變[12]，分別模擬在A2、B2情景和CSMK3氣候模式下2020s、2050s水稻生產(chǎn)的變化，并與采用傳統(tǒng)灌溉的Baseline模擬結(jié)果作對(duì)比，進(jìn)而評(píng)價(jià)改進(jìn)水稻灌溉模式在適應(yīng)氣候變化方面的潛力。

結(jié)果與分析

1氣候變化對(duì)水稻生育期的影響由表3可知，在A2情景下，對(duì)應(yīng)于5個(gè)GCM模擬的水稻生育期在2020s、2050s分別為130.8-135天、121.2-128.9天，平均值分別為134天和126.1天，較之Baseline時(shí)段，生育期分別縮短8.4天和15.7天。在B2情景下，對(duì)應(yīng)于5個(gè)GCM模擬的水稻生育期在2020s、2050s分別為130.1-134.8天、122-130.4天，平均值分別為133天和127.8天，較之Baseline時(shí)段，生育期分別縮短8.8天和14天。且A2和B2情景的模擬結(jié)果總體上差異較小。水稻生育期長(zhǎng)短與溫度的關(guān)系密切，而且不同類型的水稻品種，對(duì)積溫有一定的要求，并且具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)定性[13]。在氣候變暖背景下，特定水稻品種完成某個(gè)生育期所需要的有效積溫將提前得到滿足，最終表現(xiàn)為生育期的縮短。模型模擬結(jié)果很好地證明了這一點(diǎn)。

2氣候變化對(duì)水稻產(chǎn)量的影響由表4可知，在A2情景下，對(duì)應(yīng)于5個(gè)GCM模擬的水稻產(chǎn)量在2020s、2050s分別為6532-7262kg/hm2、4747-6389?kg/hm2，平均值分別為6952kg/hm2、5843kg/hm2，較之Baseline時(shí)段，分別減產(chǎn)8.9%、24%。在B2情景下，對(duì)應(yīng)于5個(gè)GCM模擬的水稻產(chǎn)量在2020s、2050s分別為6500-7526kg/hm2、5299-6484kg/hm2，平均值分別為7002kg/hm2、6112kg/hm2，較之Baseline時(shí)段，分別減產(chǎn)8.3%、20%。其中A2情景要比B2情景減產(chǎn)幅度稍大，且在多數(shù)時(shí)間段水稻減產(chǎn)幅度與GCMs預(yù)估的增溫幅度成正比，可能的原因是高溫促使水稻生育期明顯縮短，抽穗期高溫還會(huì)造成空秕谷增加和稻谷千粒重降低[14]。

3灌溉方式對(duì)水稻產(chǎn)量的影響由圖1可知，無(wú)論在A2還是B2情景下，未來(lái)水稻減產(chǎn)的趨勢(shì)都非常明顯，但是非連續(xù)灌溉相比于連續(xù)灌溉都取得了不錯(cuò)的產(chǎn)量，甚至比連續(xù)灌溉獲得的產(chǎn)量還要略高，這與M.Aguilar等人在2000-2001年期間的試驗(yàn)結(jié)果基本一致[12]。這是因?yàn)樗緦?duì)干旱和淹水脅迫均有一定的適應(yīng)能力，適度的水分虧缺后復(fù)水可減少生長(zhǎng)冗余，增強(qiáng)生理活性，利于籽粒灌漿，而且土壤的通透性也將改善，促進(jìn)了肥料的分解和吸收[15，16]。田間試驗(yàn)和模型模擬結(jié)果都表明，節(jié)水灌溉技術(shù)不僅沒有導(dǎo)致水稻減產(chǎn)，反而在穩(wěn)產(chǎn)的同時(shí)大幅提高了水資源利用效率，節(jié)省了用水成本，增強(qiáng)了社會(huì)可持續(xù)發(fā)展能力。

結(jié)論與討論

本文利用CERES-Rice模型與GCMs耦合的方法評(píng)估了未來(lái)氣候變化對(duì)2020s（2011-2040年）、2050s（2041-2070年）塞維利亞水稻生育期和產(chǎn)量的影響，并評(píng)價(jià)了改進(jìn)水稻灌溉模式在適應(yīng)氣候變化方面的潛力大小。模擬結(jié)果表明，在A2情景下，2020s、2050s較之Baseline時(shí)段，水稻生育期分別縮短8.4天、15.7天，減產(chǎn)8.9%、24%。在B2情景下，2020s、2050s水稻生育期分別縮短8.8天、14天，減產(chǎn)8.3%、20%。生育期在A2和B2情景下總體上差異較小，A2情景要比B2情景減產(chǎn)幅度稍大，且在多數(shù)時(shí)間段水稻減產(chǎn)幅度與GCMs預(yù)估的增溫幅度成正比。采用節(jié)水灌溉技術(shù)不僅沒有導(dǎo)致水稻減產(chǎn)，反而在穩(wěn)產(chǎn)的同時(shí)大幅提高了水資源利用效率，節(jié)省了用水成本。本研究也存在著諸多不確定性問(wèn)題：（1）模型自身的如機(jī)理不夠準(zhǔn)確、缺少病蟲害模塊、不能模擬極端天氣氣候事件等；（2）氣候變化情景的不確定：對(duì)未來(lái)可能的社會(huì)發(fā)展方向及溫室氣體排放情況的不確定，以及經(jīng)由它驅(qū)動(dòng)的GCM都存在模擬尺度過(guò)大的問(wèn)題；（3）未來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不確定性：做影響評(píng)估時(shí)是建立在假設(shè)未來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況與現(xiàn)有狀況保持一致的前提下，在做適應(yīng)研究時(shí)也只考慮了改進(jìn)水稻灌溉模式一種措施，對(duì)其它適應(yīng)措施諸如調(diào)整品種和播期也沒有探討。