期刊信息
主办:内蒙古农业大学沙漠治理研究所
主管:内蒙古农业大学
ISSN:1003-7578
CN:15-1112/N
语言:中文
周期:月刊
影响因子:1.681818
数据库收录:
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气候变化下干旱对中国玉米产量的影响(6)
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】根据本研究的评估结果,未来中国西北地区干旱程度最为严重,在无灌溉情形下,玉米产量损失平均可以90%以上,农业生产需要完全依赖于灌溉,这与刘钰
根据本研究的评估结果,未来中国西北地区干旱程度最为严重,在无灌溉情形下,玉米产量损失平均可以90%以上,农业生产需要完全依赖于灌溉,这与刘钰等[38]、Shen 等[39]的研究结果相一致,在这部分极端干旱地区,当地政府应做好水资源调节分配工作,积极维护灌溉设施,充分提高水资源利用效率,保证农业灌溉需求。北方、黄淮海地区未来干旱水平相比于西北地区较低,但干旱水平相比于历史时期有明显增加,作物面临的干旱风险水平也随之增加。同时,由于这2 个区域的干旱指数多集中于“S”曲线中部,玉米产量损失率随着干旱强度增大而急剧增加,因此从理论上讲,在灌溉量相同的前提下,北方、黄淮海地区的灌溉可以更加有效地降低玉米的产量损失,其灌溉效益是最高的。此外,北方春播玉米区和黄淮海夏播玉米区也是全国玉米产量最高的两大产区,理应引起政府部门的足够重视,制定合理灌溉策略来保障农业生产的用水需求。在西南、南方地区,自然降水基本上可以完全满足作物生长的需求,农业生产对灌溉的依赖程度很低。但由于南方地区未来干旱强度与历史时期相比增长幅度相对较大,故也应尽量完善灌溉设备,准备相关应急措施,以防突发性轻旱、中旱事件的发生。
在研究中,由于施肥、农药、地表覆盖物等一些实际田间管理数据的缺失以及对作物生长原理及农艺过程的不完全了解,以基于作物模型的方法对未来气候情景下作物产量的模拟难免存在一定程度上的不确定性[40]。同时,相关研究表明CMIP5 中全球气候模式对未来气候预测的系统偏差也是不确定性的主要来源之一[41]。尽管研究中使用多个全球气候模式的数据作为模型输入以尽可能减轻这方面的影响,但因气候模式不确定性对产量模拟的影响依旧难以完全消除。此外,研究中使用最近邻方法将不同分辨率下的模式数据统一重采样到地级行政单元的方法也相对比较粗糙。在今后的研究中,将尝试采用更加严谨的降尺度方式对多种气候模式数据进行统合,同时也会采取适合的措施对气候模式数据的系统偏差进行校正,从而进一步减少模型不确定性带来的影响,使模拟结果更加精确。
5 结 论
本研究以中国五大玉米种植区中241 个地级行政单元为研究对象,基于国际耦合模式比较计划第五阶段(Phase 5 of Coupled Model Inter-Comparison Project,CMIP5)中多个气候模式提供的未来气候预测数据集和AquaCrop 作物生长模型对中国在21 世纪中期及末期在rcp2.6、rcp4.5、rcp8.5,3 种不同代表性浓度路径下的干旱强度及玉米产量损失率进行了模拟计算,比较了中国未来时期与历史基准时期干旱分布的时空变化,并在此基础上通过建立Logistic 回归模型评估了干旱水平对玉米产量的影响。主要结论如下:
1)在未来气候条件下,中国干旱强度及玉米产量损失在空间分布上均呈现由西北到东南递减的总体趋势。5个玉米种植区的干旱强度及产量损失率由大到小依次是:西北灌溉玉米区、北方春播玉米区、黄淮海夏播玉米区、南方丘陵玉米区、西南山地丘陵玉米区。
2)与历史时期相比,未来中国干旱水平除西南山地丘陵玉米区略有下降以外,其余地区均呈现总体上升趋势,这种趋势在rcp4.5、rcp8.5 情景下的表现尤为明显。其中南方丘陵玉米区的干旱强度增长幅度最大,其次是黄淮海夏播玉米区、北方春播玉米区和西北灌溉玉米区。
3)玉米因干旱导致的产量损失率随干旱强度变化符合Logistic 曲线关系,回归结果的R2=0.96。当干旱指数到达0.2 附近时,随着干旱指数增长,产量损失率开始迅速增加;当干旱指数到达0.6 左右时,产量损失率接近最大值。
4)未来中国西北地区干旱程度最为严重,在无灌溉情形下,玉米产量损失平均可以90%以上,而北方春播玉米区和黄淮海夏播玉米区干旱指数的阈值正处于“S”曲线斜率最大的中部,产量损失对干旱变化的反应最为敏感,灌溉效益最高。因此,在这3 个区域需要积极维护灌溉设施,充分提高水资源利用效率,以保证农业灌溉需求。
[1] Schubert S D, Stewart R E, Wang Hailan, et al. Global meteorological drought: A synthesis of current understanding with a focus on SST drivers of precipitation deficits[J]. Journal of Climate, 2016, 29(11): 3989-4019.
[2] Dai Aiguo. Increasing drought under global warming in observations and models[J]. Nature Climate Change, 2013, 3(1): 52-58.
[3] Guo Enliang, Liu Xingpeng, Zhang Jiquan, et al. Assessing spatiotemporal variation of drought and its impact on maize yield in Northeast China[J]. Journal of Hydrology, 2017, 553: 231-247.
文章来源:《干旱区资源与环境》 网址: http://www.ghqzyyhjzz.cn/qikandaodu/2021/0120/399.html