發(fā)布時間：2020-12-03 22:47

　　本文基于農(nóng)業(yè)氣象觀測站數(shù)據(jù)和區(qū)域氣候模式系統(tǒng)PRECIS產(chǎn)生的RCP4.5氣候情景數(shù)據(jù),比較了活動積溫法、累計熱生長單位法和生長速率估測法對我國北部冬麥區(qū)冬小麥拔節(jié)、抽穗、乳熟和成熟期的模擬精度,選用精度較高的模型模擬研究區(qū)未來冬小麥的生育期。在此基礎(chǔ)上,分析未來研究區(qū)冬小麥各生育期和各生育階段內(nèi)農(nóng)業(yè)氣候資源的變化及干旱演變特征。主要結(jié)論如下:（1）生長速率估測法對播種-拔節(jié)和播種-抽穗天數(shù)的模擬結(jié)果較好,均方根誤差為3.0³.7d,一致性指數(shù)均超過0.9;活動積溫法對抽穗-乳熟和抽穗-成熟天數(shù)的模擬較為精確,均方根誤差為2.6³.1d,一致性指數(shù)均大于0.8。（2）未來研究區(qū)冬小麥冬前生育期推遲,冬后則均呈提前趨勢。2031-2090年,播種、越冬開始、返青、拔節(jié)、抽穗、乳熟和成熟期的變化趨勢分別為1.8、1.7、-1.3、-1.1、-1.1、-1.3、-1.4d·（10a）^-1,變化趨勢均極顯著（P<0.01）。相較于基準(zhǔn)時段（1976-2005年）,至2040s（2031-2060年）返青期變化的空間差異最大... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

冬小麥各生育階段氣候資源演變及干旱風(fēng)險分析技術(shù)路線圖

2.2.3 氣候情景數(shù)據(jù)本文所利用的區(qū)域氣候模式數(shù)據(jù)是區(qū)域氣候模式系統(tǒng) PRECIS 單向嵌套全球氣候模式HadGEM2-ES 產(chǎn)生的代表濃度路徑（Representative Concentration Pathways，RCPs）下的氣候模式數(shù)據(jù)進(jìn)行動力降尺度得到的。RCPs 情景考慮了適應(yīng)與減緩措施，它始于對影響模型模擬的輻射強(qiáng)迫產(chǎn)生關(guān)鍵作用的各組分的識別，然后執(zhí)行多種模式進(jìn)行計算，至 2100 年達(dá)到特定輻射強(qiáng)迫值。其輻射強(qiáng)迫軌跡并不對應(yīng)于某一特定的社會經(jīng)濟(jì)或排放情景，而是由經(jīng)濟(jì)，技術(shù)，人口，政策等綜合作用的結(jié)果（Moss et al., 2010; IPCC, 2013）。IPCC 提出的四種代表濃度路徑分別為低排放情景（RCP2.6），中等排放情景（RCP4.5/RCP6）和高排放情景（RCP8.5）。四種情景以 21 世紀(jì)末相對于工業(yè)革命以前的輻射強(qiáng)迫的增加值范圍命名，即 RCP2.6、RCP4.5、RCP6 和 RCP8.5 分別增加 2.6W/m2，4.5 W/m2, 6.0 W/m2和 8.5 W/m2(Van Vuuren et al., 2011)。本文選用中等排放情景的 RCP4.5 情景數(shù)據(jù)進(jìn)行未來北部冬麥區(qū)冬小麥研究。將 1976-2005年數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)時段，2031-2090 年為未來時段。該數(shù)據(jù)在旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下的水平分辨率為 0.44（°經(jīng)度）×0.44°（緯度），水平間隔在中緯度地區(qū)約為 50km（張玉靜，2017）。本文分析的氣候要素數(shù)據(jù)包括逐日平均氣溫（℃）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水（mm）、太陽輻射（MJ·m-2）和風(fēng)速（m·s-1）。格點(diǎn)地理分布見圖 2.1（b）。

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文 第二章 材料與方法型的參數(shù)，并使用 2004 和 2005 年的數(shù)據(jù)對三個模型進(jìn)行檢驗，比較其對冬小麥的播種-拔節(jié)、播種-抽穗、抽穗-乳熟和抽穗-成熟階段天數(shù)的模擬精度，假定品種不變，選用精度較高的模型進(jìn)行未來冬小麥拔節(jié)、抽穗、乳熟和成熟期模擬。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]PRECIS對中國區(qū)域極端氣候事件的高分辨率數(shù)值模擬與預(yù)估[D]. 張玉靜.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2017
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碩士論文
[1]未來氣候變化對黃淮海平原冬小麥的影響及干旱適應(yīng)技術(shù)補(bǔ)償能力研究[D]. 李翔翔.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2017



本文編號：2896589