本文關(guān)鍵詞： 氣候變化 高溫脅迫 冬小麥 時(shí)空變化 作物生長模型 生育期 光合速率 葉面積指數(shù) 結(jié)實(shí)率 粒重 干物質(zhì)分配 產(chǎn)量 方法比較　出處：《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：全球氣候變化導(dǎo)致平均溫度升高,氣候波動增加,致使極端高溫事件頻發(fā)。小麥生長發(fā)育和籽粒產(chǎn)量形成對高溫脅迫極為敏感,生殖生長期的高溫脅迫已對小麥產(chǎn)量的提升帶來了巨大風(fēng)險(xiǎn),威脅到我國糧食安全。因此,迫切需要對未來氣候變化對我國小麥生產(chǎn)影響進(jìn)行定量研究。作物生長模型廣泛用于評估氣候變化對作物生產(chǎn)影響和研究未來氣候背景下作物生產(chǎn)的適應(yīng)性變化。但是目前作物生長模擬模型在用于評價(jià)全球氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響時(shí)存在較大不確定性,其中尤其是對極端高溫脅迫的響應(yīng),所以迫切需要完善作物生長模型對高溫脅迫響應(yīng)預(yù)測能力。本研究首先利用農(nóng)業(yè)氣象站點(diǎn)歷史觀測溫度數(shù)據(jù)及小麥生育期資料分析了近50年我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)生育后期高溫脅迫的時(shí)空分布特征。根據(jù)上述分析的歷史高溫脅迫狀況,利用人工氣候室對耐熱性不同的兩個(gè)冬小麥品種,在開花期和灌漿期實(shí)施了不同溫度水平和不同持續(xù)時(shí)間的高溫脅迫處理試驗(yàn)。利用人工氣候室盆栽試驗(yàn)觀測資料系統(tǒng)檢驗(yàn)了 APSIM-Wheat 模型、CERES-Wheat 模型、Nwheat 模型、WheatGrow 模型等四個(gè)主要小麥生長模型對生育后期高溫脅迫下小麥的生長發(fā)育過程的響應(yīng),明確了四個(gè)模型對高溫脅迫響應(yīng)的不足。通過分析不同溫度組合下小麥花后的生育期、光合作用、LAI動態(tài)、干物質(zhì)分配、籽粒灌漿、產(chǎn)量結(jié)構(gòu)等變化,構(gòu)建了高溫脅迫對小麥生長發(fā)育各個(gè)生理過程影響的模擬算法,與WheatGrow模型耦合,顯著改進(jìn)了模型在高溫脅迫下對小麥生長發(fā)育和籽粒產(chǎn)量形成的模擬效果。在改進(jìn)完善WheatGrow模型基礎(chǔ)上,在全球、區(qū)域以及生態(tài)點(diǎn)尺度系統(tǒng)分析比較了基于柵格尺度的模擬模型、基于典型生態(tài)點(diǎn)的模擬模型以及基于統(tǒng)計(jì)回歸模型三種不同方法在定量評估增溫對區(qū)域小麥產(chǎn)量影響方面的結(jié)果�；�1960-2009年我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)166個(gè)站點(diǎn)抽穗至成熟期內(nèi)的逐日最高氣溫資料以及各個(gè)氣象站點(diǎn)小麥生育期觀測資料,以日最高溫度30℃為高溫閾值研究了我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)生育后期高溫日數(shù)、高溫強(qiáng)度、累計(jì)高溫度日等指標(biāo)的動態(tài)變化規(guī)律,并定量了高溫脅迫對小麥產(chǎn)量波動的效應(yīng)。研究結(jié)果表明:空間分布上,我國冬小麥生育后期高溫脅迫呈現(xiàn)顯著的生態(tài)區(qū)域差異性,其中黃淮冬麥區(qū)高溫脅迫最為嚴(yán)重,北部冬麥區(qū)次之,西南冬麥區(qū)和長江中下游冬麥區(qū)相對較輕;時(shí)間分布上,整個(gè)研究區(qū)域除黃淮平原部分地區(qū)外,小麥生育后期高溫脅迫呈明顯加重的趨勢,并且南部地區(qū)的高溫脅迫較北方地區(qū)更為嚴(yán)重;此外,高溫脅迫年際間的波動和灌漿期平均溫度與小麥產(chǎn)量年際間的波動顯著相關(guān),高溫脅迫波動和平均溫度變化可以解釋29%的我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)小麥產(chǎn)量波動。利用人工氣候室田間觀測數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了目前較為廣泛使用的四個(gè)主要小麥生長模型(包括 WheatGrow 模型、APSIM-Wheat 模型、DSSAT-CERES-Wheat 模型和DSSAT-Nwheat模型)在開花期和灌漿期高溫脅迫下對小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量的預(yù)測能力。研究結(jié)果表明,開花期和灌漿期高溫脅迫明顯降低了籽粒灌漿時(shí)間、成熟期地上部總干物重、籽粒產(chǎn)量、產(chǎn)量結(jié)構(gòu)(籽粒數(shù)和粒重),而明顯增加了籽粒氮含量。開花期高溫脅迫對小麥生長發(fā)育和籽粒產(chǎn)量影響要大于灌漿期高溫脅迫;高溫脅迫對小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量效應(yīng)在品種間存在差異。在四個(gè)小麥生長模型中,部分模型能夠模擬高溫脅迫對小麥生長發(fā)育中部分過程的不利影響,如葉面積指數(shù)動態(tài)、地上部總干物重、籽粒產(chǎn)量等。評估的模型對灌漿期高溫脅迫效應(yīng)的預(yù)測要好于對開花期高溫脅迫效應(yīng)的預(yù)測。全部四個(gè)模型對開花期高溫脅迫對籽粒數(shù)、粒重等的影響模擬均明顯不足,此外這些模型對不同品種對高溫脅迫響應(yīng)的差異性也無法準(zhǔn)確模擬。作物花后生育進(jìn)程受高溫脅迫影響明顯。應(yīng)用人工氣候室控制溫度試驗(yàn)和我國冬小麥主產(chǎn)區(qū)典型生態(tài)區(qū)多年田間觀測試驗(yàn)數(shù)據(jù)比較評估了目前小麥生育期預(yù)測模型中廣泛使用的四種溫度響應(yīng)方程(Bilinear、Sin、Beta和Trapezoidal)在高溫脅迫對小麥抽穗后持續(xù)時(shí)間影響的預(yù)測能力。研究結(jié)果表明生育后期高溫脅迫的發(fā)生明顯縮短了小麥抽穗后持續(xù)時(shí)間,在四種溫度響應(yīng)方程中包括Bilinear、Sin、Beta在內(nèi)的三種溫度響應(yīng)方程不能模擬高溫脅迫對小麥抽穗后持續(xù)時(shí)間效應(yīng),而Trapezoidal方程過高估計(jì)了高溫脅迫對抽穗后持續(xù)時(shí)間的效應(yīng)。為了改進(jìn)上述三種溫度響應(yīng)方程對高溫脅迫下小麥生育期預(yù)測的不足,我們提出了高溫加速小麥衰老算法HTE,并與上述三個(gè)溫度響應(yīng)方程結(jié)合。HTE算法中引入的高溫閾值溫度在經(jīng)過模型參數(shù)校正之后在三種溫度響應(yīng)方程中取值為27.3-30.1℃。模型檢驗(yàn)結(jié)果表明,HTE算法均顯著提升了上述三個(gè)溫度響應(yīng)方程的模擬精度,模型對小麥抽穗后持續(xù)時(shí)間的預(yù)測誤差(RMSE)在人工氣候室控制環(huán)境試驗(yàn)和典型生態(tài)點(diǎn)田間試驗(yàn)中平均為2.2天。通過分析不同水平和持續(xù)時(shí)間的高溫脅迫處理下小麥單葉光合作用和干物質(zhì)生產(chǎn)相關(guān)過程相關(guān)生長參數(shù)的變化,發(fā)現(xiàn)在高溫處理過程中單葉光合作用中初始光能利用率隨溫度水平上升呈線性下降;同時(shí),高溫脅迫發(fā)生導(dǎo)致葉片SPAD明顯降低,造成葉片衰老加速,導(dǎo)致高溫脅迫處理后葉片光合強(qiáng)度降低,綠色葉面積指數(shù)在花后衰減加速。基于WheatGrow模型的光合生產(chǎn)子模型,提出了模擬高溫脅迫對小麥光合作用強(qiáng)度和光合作用有效面積效應(yīng)的算法。利用獨(dú)立年份觀測數(shù)據(jù)對改進(jìn)前后的WheatGrow模型對干物質(zhì)生產(chǎn)相關(guān)生長指標(biāo)進(jìn)行了檢驗(yàn)。相比于原有模型,改進(jìn)后的模型在高溫脅迫處理下對LAI以及地上部總干物質(zhì)的預(yù)測誤差明顯降低,其中RMSE分別降低40%和57%左右。在開花以及灌漿期等作物關(guān)鍵生育時(shí)期,作物籽粒產(chǎn)量和產(chǎn)量結(jié)構(gòu)對高溫脅迫極為敏感。其中開花期高溫脅迫顯著降低了籽粒數(shù),而灌漿期則會明顯降低籽粒重。本研究基于人工氣候室控制試驗(yàn)以及前人研究結(jié)果,提出了模擬開花期高溫脅迫對結(jié)實(shí)率效應(yīng)、灌漿期高溫脅迫對籽粒重效應(yīng)算法,同時(shí)基于干物質(zhì)分配的源庫關(guān)系提出了高溫脅迫影響花后干物質(zhì)分配的算法,其中引入了品種高溫脅迫敏感性的品種參數(shù)反映不同品種之間的耐熱性遺傳差異。將構(gòu)建的基于過程的高溫脅迫影響干物質(zhì)分配和產(chǎn)量形成的模擬模型與WheatGrow模型耦合,以改進(jìn)模型在高溫脅迫下對干物質(zhì)分配和產(chǎn)量的預(yù)測效果。利用獨(dú)立年份觀測數(shù)據(jù)對模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),改進(jìn)后模型顯著提升了高溫脅迫下器官干物質(zhì)分配和籽粒產(chǎn)量以及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的模擬準(zhǔn)確度,其中籽粒產(chǎn)量、籽粒數(shù)和粒重的模擬誤差RMSE分別下降了 73%、48%和49%。同時(shí),模型敏感性分析中模擬籽粒產(chǎn)量以及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)對不同情景高溫脅迫響應(yīng)結(jié)果也與前人試驗(yàn)觀測結(jié)果保持高度一致。整體來看,改進(jìn)后WheatGrow模型可以適用于不同高溫脅迫情景下小麥籽粒產(chǎn)量預(yù)測。研究結(jié)果可以為氣候變化背景下定量模擬和評估高溫脅迫對小麥產(chǎn)量以及產(chǎn)量形成影響提供有效工具。系統(tǒng)比較了基于柵格尺度的模擬模型、基于典型生態(tài)點(diǎn)的模擬模型以及基于統(tǒng)計(jì)回歸模型在內(nèi)三種不同方法量化增溫對全球、國家和生態(tài)點(diǎn)尺度上小麥產(chǎn)量影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同評估方法在全球尺度和國家尺度的評估結(jié)果均非常接近。在不考慮C02肥效以及適應(yīng)性措施情況下,溫度每升高1℃,全球小麥產(chǎn)量平均降低4.1%-6.4%。在對全球五個(gè)主要的小麥生產(chǎn)國評估中,不同評估方法評估的溫度升高效應(yīng)在中國、印度、美國和法國的評估結(jié)果同樣非常類似,但是對俄羅斯的評估效應(yīng)在不同方法之間差異較大�；诘湫蜕鷳B(tài)點(diǎn)的模擬模型方法和基于柵格尺度的模擬模型方法的評估結(jié)果以及基于統(tǒng)計(jì)回歸模型方法的部分評估結(jié)果均表明,目前溫度較高地區(qū)小麥產(chǎn)量對全球溫度升高反應(yīng)比較冷區(qū)域更為敏感。通過綜合利用不同方法的評估結(jié)果形成方法集合,可以進(jìn)一步量化氣候效應(yīng)評估中不同方法之間的不確定性,顯著提升了目前氣候效應(yīng)評估結(jié)果的可信度,對于確保全球糧食安全具有重要意義。
[Abstract]:The effects of high temperature stress on the growth and development of wheat under high temperature stress were studied . The effects of high temperature stress on growth and yield of wheat under high temperature stress were studied . The results showed that high temperature stress at flowering stage significantly reduced the effects of high temperature stress on wheat growth and yield . The results of simulation model based on the grid scale , the simulation model based on the typical ecological point and the simulation model based on the statistical regression model are very similar .

【學(xué)位授予單位】：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S512.1
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本文編號：1523796