2021-4-9 | 水稻栽培论文
作者：黄焕平 熊伟 林而达 单位：中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 农业部农业环境与气候变化重点实验室
材料与方法
1模型简介DSSAT（DecisionSupportSystemforAgrotechnologyTransfer）系列模型是在整合土壤、气候、作物和管理等学科知识的需求驱动下，由各领域科学家共同努力开发出来的，以便于当生产技术需要从一个地方推广到另一个土壤和气候条件都不相同的地方时，它能够辅助推广机构和农民做出更好的决策[10]。该模型由三部分构成：数据库管理系统，用于数据组的输入、储存和调用；经过检验的作物模型，用于模拟环境因子相互作用下某一遗传型作物的生长发育过程以及产量；应用程序群，用以分析和显示长期的农学模拟试验结果[11]。目前它已发展到了DSSATv4.5，可以模拟水稻、小麦、玉米、大豆、马铃薯、甘蔗等20多种作物。本研究中用到的CERES-Rice即是DSSATv4.0当中的子模型，模型的输入数据包括：气象数据、土壤数据、作物管理数据和品种遗传参数数据，用于模型校验时还要有作物栽培试验观测数据。数据输入后运行CERES-Rice模型就能够以日为步长，模拟水稻营养生长和生殖生长发育过程，包括发芽到开花，叶片出现次序、开花时期、籽粒生理成熟和收获，作物光合作用、呼吸作用、干物质分配和植株生长以及衰老等基本生理生态过程。此外，该模型还包括一个一维的土壤水分平衡模型和土壤氮素平衡模型[5]。
2研究区域和资料本文选取的研究站点为西班牙南部的塞维利亚（37.25°N，6.1°W），地处地中海沿岸地区，气候特征为夏季干燥炎热，冬季温和多雨。由于资料的限制，水稻田间试验观测数据和管理数据采用M.Aguilar等人于2000-2001年在塞维利亚开展的六个水稻试验[12]。土壤数据来源于世界统一土壤数据库,历史逐日气象观测数据来自欧洲气候评估数据库。气候情景数据由GCMs数据降尺度得到，包括两种排放情景：A2（高排放情景）和B2（中排放情景）；五个GCM：CSMK3、GFCM21、HadGEM、IPCM4和MPEH5，两个时段：2020s（2011-2040）和2050s（2041-2070）。其中在2020s，A2升温幅度小于B2，2050s则相反；不同GCMs预估的增温幅度也不同，增温幅度依次为GFCM21＞MPEH5＞HadGEM＞IPCM4＞CSMK3（见表1）。
3模型的校准和验证塞维利亚站点的水稻供试品种为Thaibonnet(L-202)，在CERES-Rice模型中用“试错法”调试其品种参数。以2001年的水稻试验数据校准模型，再用2000年的试验数据去验证参数，结果如下：由表2可知，2000、2001年水稻开花期、成熟期的模拟误差较小，其中2000年的开花期、成熟期分别与实测值差+2天和0天；2001年的与实测值分别差+1天和-2天，相对误差的绝对值介于0-2%。2000、2001年水稻模拟产量与实际产量的差值为-415和+37kg/hm2，相对误差分别为-5%和+0.5%。因此，CERES-Rice模型对塞维利亚水稻有较好的模拟能力，可以进一步用于气候变化的影响评估。
4评估气候变化对玉米生产的影响为了研究不同气候变化背景下水稻生育期和产量的变化趋势，分别将5个GCM与2个排放情景（A2、B2）耦合，模拟2020s、2050s的水稻生育期和产量，再与Baseline的模拟结果作对比，研究其生育期和产量变化状况。为了考察不同的灌溉方式对气候变化背景下的水稻生产的影响，笔者参照M.Aguilar等人在试验中采用的三种方式：传统的连续灌溉，即一周灌7次；非连续灌溉，一周灌5次、4次。且三种灌溉都是在打完第一次除草剂（播种后约55天）之后实施，而之前都采用当地传统的灌溉方式，其余管理措施保持不变[12]，分别模拟在A2、B2情景和CSMK3气候模式下2020s、2050s水稻生产的变化，并与采用传统灌溉的Baseline模拟结果作对比，进而评价改进水稻灌溉模式在适应气候变化方面的潜力。
结果与分析
1气候变化对水稻生育期的影响由表3可知，在A2情景下，对应于5个GCM模拟的水稻生育期在2020s、2050s分别为130.8-135天、121.2-128.9天，平均值分别为134天和126.1天，较之Baseline时段，生育期分别缩短8.4天和15.7天。在B2情景下，对应于5个GCM模拟的水稻生育期在2020s、2050s分别为130.1-134.8天、122-130.4天，平均值分别为133天和127.8天，较之Baseline时段，生育期分别缩短8.8天和14天。且A2和B2情景的模拟结果总体上差异较小。水稻生育期长短与温度的关系密切，而且不同类型的水稻品种，对积温有一定的要求，并且具有相当的稳定性[13]。在气候变暖背景下，特定水稻品种完成某个生育期所需要的有效积温将提前得到满足，最终表现为生育期的缩短。模型模拟结果很好地证明了这一点。
2气候变化对水稻产量的影响由表4可知，在A2情景下，对应于5个GCM模拟的水稻产量在2020s、2050s分别为6532-7262kg/hm2、4747-6389?kg/hm2，平均值分别为6952kg/hm2、5843kg/hm2，较之Baseline时段，分别减产8.9%、24%。在B2情景下，对应于5个GCM模拟的水稻产量在2020s、2050s分别为6500-7526kg/hm2、5299-6484kg/hm2，平均值分别为7002kg/hm2、6112kg/hm2，较之Baseline时段，分别减产8.3%、20%。其中A2情景要比B2情景减产幅度稍大，且在多数时间段水稻减产幅度与GCMs预估的增温幅度成正比，可能的原因是高温促使水稻生育期明显缩短，抽穗期高温还会造成空秕谷增加和稻谷千粒重降低[14]。
3灌溉方式对水稻产量的影响由图1可知，无论在A2还是B2情景下，未来水稻减产的趋势都非常明显，但是非连续灌溉相比于连续灌溉都取得了不错的产量，甚至比连续灌溉获得的产量还要略高，这与M.Aguilar等人在2000-2001年期间的试验结果基本一致[12]。这是因为水稻对干旱和淹水胁迫均有一定的适应能力，适度的水分亏缺后复水可减少生长冗余，增强生理活性，利于籽粒灌浆，而且土壤的通透性也将改善，促进了肥料的分解和吸收[15，16]。田间试验和模型模拟结果都表明，节水灌溉技术不仅没有导致水稻减产，反而在稳产的同时大幅提高了水资源利用效率，节省了用水成本，增强了社会可持续发展能力。
结论与讨论
本文利用CERES-Rice模型与GCMs耦合的方法评估了未来气候变化对2020s（2011-2040年）、2050s（2041-2070年）塞维利亚水稻生育期和产量的影响，并评价了改进水稻灌溉模式在适应气候变化方面的潜力大小。模拟结果表明，在A2情景下，2020s、2050s较之Baseline时段，水稻生育期分别缩短8.4天、15.7天，减产8.9%、24%。在B2情景下，2020s、2050s水稻生育期分别缩短8.8天、14天，减产8.3%、20%。生育期在A2和B2情景下总体上差异较小，A2情景要比B2情景减产幅度稍大，且在多数时间段水稻减产幅度与GCMs预估的增温幅度成正比。采用节水灌溉技术不仅没有导致水稻减产，反而在稳产的同时大幅提高了水资源利用效率，节省了用水成本。本研究也存在着诸多不确定性问题：（1）模型自身的如机理不够准确、缺少病虫害模块、不能模拟极端天气气候事件等；（2）气候变化情景的不确定：对未来可能的社会发展方向及温室气体排放情况的不确定，以及经由它驱动的GCM都存在模拟尺度过大的问题；（3）未来农业生产的不确定性：做影响评估时是建立在假设未来农业生产状况与现有状况保持一致的前提下，在做适应研究时也只考虑了改进水稻灌溉模式一种措施，对其它适应措施诸如调整品种和播期也没有探讨。