未來氣候變化對關(guān)中地區(qū)冬小麥耗水和產(chǎn)量的影響模擬

張　延，任小川，趙　英，曹　寒，馮　浩

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100； 2.陜西省咸陽市乾縣農(nóng)經(jīng)站， 陜西 乾縣 713300；

3.西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 陜西 楊凌 712100； 4.中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西 楊凌 712100；

5.國家節(jié)水灌溉楊凌工程技術(shù)研究中心， 陜西 楊凌 712100)

?

未來氣候變化對關(guān)中地區(qū)冬小麥耗水和產(chǎn)量的影響模擬

張延1，任小川2，趙英3，曹寒1，馮浩4,5

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100； 2.陜西省咸陽市乾縣農(nóng)經(jīng)站， 陜西 乾縣 713300；

3.西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 陜西 楊凌 712100； 4.中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西 楊凌 712100；

5.國家節(jié)水灌溉楊凌工程技術(shù)研究中心， 陜西 楊凌 712100)

摘要：采用IPCC第四次評估報(bào)告給出的SRA1B、SRA2和SRB1 3種氣體排放情景，選用HadCM3、IPCM4、MPEH5、NCCCSM 4種大氣環(huán)流模式，利用隨機(jī)天氣發(fā)生器LARS-WG生成逐日氣象資料，結(jié)合DSSAT模型，模擬歷史(1961—2010年)和未來(2011—2030、2046—2065、2080—2090年)氣候變化下灌溉與不灌溉條件下冬小麥生育期、耗水量及產(chǎn)量的變化情況。模擬結(jié)果顯示：未來氣候變化情景下，冬小麥生育期內(nèi)平均氣溫上升，降雨量下降，2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)平均氣溫分別上升0.93℃、1.76℃、2.87℃，降雨量分別下降27.40、39.37、42.50 mm。灌溉和不灌溉條件下冬小麥生育期內(nèi)耗水量和產(chǎn)量較現(xiàn)狀均下降，其中灌溉條件下分別減少5.16%和8.63%，不灌溉條件下減少9.58%和13.76%。無論何種氣候變化情景，灌溉和不灌溉方式下冬小麥生育期均縮短且與生育期內(nèi)的平均氣溫呈現(xiàn)較好的負(fù)相關(guān)性，生育期內(nèi)降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量均具有較好的正相關(guān)性。

關(guān)鍵詞：未來氣候變化；冬小麥；耗水量；產(chǎn)量；DSSAT模型

近年來，氣候變化已成為全球性話題，引起了世界各國的關(guān)注[1-3]。氣溫升高、CO2濃度增加及降水不均勻等因素的變化對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及生態(tài)已產(chǎn)生重大影響[4]。氣候變化引起了作物生長發(fā)育、產(chǎn)量及耗水量的改變。冬季氣溫升高，熱量資源增加，導(dǎo)致北方旱區(qū)冬小麥種植區(qū)向北擴(kuò)展，其越冬安全受到氣候變化的威脅；同時(shí)，降雨量的減少導(dǎo)致水資源嚴(yán)重不足，使得該地區(qū)干旱加劇[5-6]。

在探討氣候變化對作物潛在蒸騰量和耗水量的影響時(shí)，Penman-Monteith公式和作物單系數(shù)法多被用于研究中[7-8]，而將未來氣候信息和作物模型相結(jié)合的方法則具有可定量、動(dòng)態(tài)地描述作物生長及耗水情況的特征，因此后一種研究方法是一種快速且有廣闊前景的方法。模擬作物的生長、耗水及產(chǎn)量的作物模型主要有WOFOST[9]、APSIM[10]、CERES[11]、CropSyst[12]和ORYZA2000[13]等。Wang[14]借助APSIM模型研究了氣候變化對小麥生長的影響和極端氣候變化下的農(nóng)田水分平衡狀況。利用將氣候變化情景與ORYZA模型相結(jié)合的方法，王衛(wèi)光[15]研究了氣候變化下水稻耗水量、灌水量及產(chǎn)量的響應(yīng)規(guī)律。

對于氣候變化的預(yù)估主要以大氣環(huán)流模式(GCMs，General circulation models)為主，HadCM3大氣環(huán)流模式、IPCM4大氣環(huán)流模式等在研究作物耗水量和產(chǎn)量方面得到了較為廣泛的應(yīng)用[15-17]。對于氣候變化多采用SERS(Special report on emission scenarios)系列情景加以表達(dá)[18]。其中SRA1B情景主要特征為人口增加緩慢，經(jīng)濟(jì)增長迅速，新技術(shù)得到應(yīng)用[19]；SRA2情景主要特征為人口持續(xù)增加，經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)更新緩慢[20]；SRB1情景主要特征為人口增加緩慢，可實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境的持續(xù)發(fā)展[21]。

本文主要利用IPCC第四次評估報(bào)告給出的SRA1B、SRA2和SRB1排放情景下的大氣環(huán)流模式(HadCM3、IPCM4、MPEH5、NCCCSMS)結(jié)果，并選擇統(tǒng)計(jì)降尺度方法中的天氣發(fā)生器作降尺度處理生成逐日氣象資料，結(jié)合經(jīng)田間試驗(yàn)資料率定過的DSSAT模型，模擬歷史及未來氣候變化下灌溉與不灌溉條件下冬小麥生育期、需水量與產(chǎn)量的變化情況，為定量評估氣候變化對作物水分與產(chǎn)量的影響提供新的技術(shù)手段。

1材料與方法

1.1田間試驗(yàn)

本試驗(yàn)地點(diǎn)位于陜西省楊凌區(qū)西北農(nóng)林科技大學(xué)教育部旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室灌溉試驗(yàn)站(N108°24′，E34°20′)，海拔521 m。該地區(qū)年平均氣溫13℃，降水量660 mm左右。土壤質(zhì)地為中壤土，平均容重為1.44 g·cm-3，地下水埋藏較深，忽略其向上補(bǔ)給量。

試驗(yàn)于2008年10月到2010年6月進(jìn)行，小麥品種為小偃22。2008年于10月15日播種，2009年6月7日收獲，施尿素(N≥46%)25 kg·667m-2，磷酸二銨(P2O544%、含N 16%)25 kg·667m-2。2009年于10月17日播種，2010年6月14日收獲，施尿素(N≥46%)30 kg·667m-2，磷酸二銨(P2O544%、含N 16%)30 kg·667m-2。試驗(yàn)監(jiān)測的主要指標(biāo)有：氣象資料、土壤水分、土壤有機(jī)質(zhì)與養(yǎng)分含量、作物生長動(dòng)態(tài)狀況及產(chǎn)量等。

1.2DSSAT模型及其參數(shù)率定

DSSAT(Decision support system for agrotechnology transfer)模型是目前使用最廣泛的模型之一，被國內(nèi)外許多研究人員廣泛應(yīng)用[22-24]。模型通過輸入氣象資料、土壤數(shù)據(jù)、田間管理措施及作物品種遺傳特性參數(shù)，對作物的生長發(fā)育過程、作物地上器官和根系生長、土壤水分平衡、土壤碳、氮平衡等進(jìn)行模擬。

DSSAT模型中冬小麥主要參數(shù)包括春化敏感系數(shù)、光周期敏感系數(shù)、灌漿期特性系數(shù)、籽粒數(shù)特性系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)籽粒重系數(shù)、成熟期單株莖穗重系數(shù)、出葉間隔特性系數(shù)。根據(jù)2008—2009年試驗(yàn)實(shí)測數(shù)據(jù)，以冬小麥生育期和產(chǎn)量為目標(biāo)對DSSAT模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)試，得到各參數(shù)結(jié)果為34.73、109.2、591.4、17.79、52.81、1.924、94.6，然后采用經(jīng)過率定的參數(shù)對2009—2010年的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明模型對冬小麥生育期及產(chǎn)量的模擬結(jié)果與實(shí)測值較為接近[25]。由表1可以看出，冬小麥兩年開花期和成熟期的模擬值和實(shí)測值誤差不超過2 d，產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測值差異不超過5%。

表1　關(guān)中地區(qū)2008—2010年冬小麥生育期及產(chǎn)量模擬值與實(shí)測值對比

1.3未來氣象數(shù)據(jù)的生成

武功站1961—2010年逐日最高氣溫、最低氣溫、降水量來自中國氣象科學(xué)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn)，太陽輻射利用國際上公認(rèn)的Angstron(艾斯屈郎)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得到。未來氣象HadCM3[26]、IPCM4[27]、MPEH5[28]、NCCCSMS[29]4種大氣環(huán)流模式和SRA1B、SRA2和SRB1 3種排放情景氣象數(shù)據(jù)選擇統(tǒng)計(jì)降尺度方法LARS-WG(Long ashton research station weather generator)隨機(jī)天氣發(fā)生器[30-31]作降尺度處理生成逐日氣象資料。LARS-WG天氣發(fā)生器是由英國洛桑實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的，其可以根據(jù)某一地區(qū)歷史氣象資料和地形資料的統(tǒng)計(jì)特征生成未來若干年的最高氣溫、最低氣溫、降雨量和太陽輻射的日序列氣象資料。此外，本研究選用由不同國家開發(fā)的大氣環(huán)流模式可以避免僅使用一種大氣環(huán)流模式的不確定性。

圖1為LARS-WG天氣發(fā)生器1961—2010年月平均氣溫及降雨量觀測值和模擬值的比較，并采用均方根誤差法RMSE來衡量觀測值和模擬值的相對差異(一般認(rèn)為：RMSE<10%，為極好；10%30%,為差)。1961—2010年月平均氣溫觀測值和模擬值的相對差異RMSE=1.4%，降雨量觀測值和模擬值的相對差異RMSE=9.9%，兩者均小于10%，并且平均氣溫的模擬結(jié)果好于降雨量的模擬結(jié)果?？傮w來說，LARS-WG天氣發(fā)生器在關(guān)中地區(qū)可以用來預(yù)測該地區(qū)未來氣象資料以驅(qū)動(dòng)DSSAT模型。

圖1基于LARS-WG的1961—2010年月平均氣溫、降雨量觀測值與模擬值的比較

Fig.1Comparison of simulated and observed monthly average temperature, precipitation in the baseline period 1961—2010

1.4模擬方案的設(shè)定

本研究考慮灌溉和不灌溉兩種方式。灌溉條件通過分析關(guān)中地區(qū)近30年冬小麥需水量及有效降水量，冬小麥生育期內(nèi)需灌水248.4 mm[32]，本研究選取灌溉定額120 mm(約為需灌水總量的1/2)，灌水次數(shù)2次，每次60 mm，分別在越冬期和拔節(jié)期進(jìn)行灌溉，灌溉日期為12月25日(越冬)和4月15日(拔節(jié))。無灌溉條件下冬小麥的水分來源主要是降雨，這樣設(shè)定更能反映未來氣候情景下降雨的變化對冬小麥耗水量及產(chǎn)量產(chǎn)生的影響。

2結(jié)果與分析

2.1氣候要素分析

表2給出了未來氣候變化HadCM3、IPCM4、MPEH5、NCCCSM 4種大氣環(huán)流模式下3種排放情景(SRA1B、SRA2、SRB1)不同時(shí)段(2011—2030、2046—2065、2080—2090年)關(guān)中地區(qū)冬小麥生育期內(nèi)平均溫度及降雨量的變化情況。從表中可以看出未來氣候變化情景下冬小麥生育期內(nèi)的平均氣溫均不同程度上升，并隨著時(shí)間的推移上升的程度越來越大，2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)分別平均上升0.93℃、1.76℃、2.87℃，最大上升1.74℃、2.23℃、4.46℃。冬小麥生育期內(nèi)的降雨量呈現(xiàn)下降趨勢，在2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)分別平均下降27.40、39.37、42.50 mm，最多下降44.46、68.07、53.82 mm。

表2　冬小麥生育期內(nèi)平均氣溫及降雨量變化

2.2冬小麥生育期變化

未來氣候4種大氣環(huán)流模式3種排放情景不同時(shí)間段內(nèi)關(guān)中地區(qū)灌溉和不灌溉條件下冬小麥生育期縮短，且隨著時(shí)間的推移在未來3個(gè)時(shí)期生育期越來越短(見表3)，2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)冬小麥生育期分別為231、225、218 d，較現(xiàn)狀分別縮短6、12、19 d，并且最短生育期達(dá)到211 d，較現(xiàn)狀縮短26 d。未來氣候變化情景下冬小麥生育期內(nèi)的平均氣溫呈現(xiàn)不同程度的上升會導(dǎo)致其生育期縮短，并且生育期長度和生育期內(nèi)的平均氣溫兩者相關(guān)性較好，氣溫每升高1℃，生育期就會縮短約6 d(見圖2)。

2.3冬小麥耗水量及產(chǎn)量變化

表3為未來氣候變化下灌溉條件下冬小麥耗水量及產(chǎn)量DSSAT模型模擬結(jié)果，從表中可以看出4種大氣環(huán)流模式3種排放情景不同時(shí)間段內(nèi)灌溉條件下冬小麥耗水量和產(chǎn)量較現(xiàn)狀多數(shù)減少。耗水量較現(xiàn)狀平均減少5.16%，最多減少11.69%；產(chǎn)量較現(xiàn)狀平均減少8.63%，最多減少19.57%。2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)冬小麥生育期內(nèi)耗水量和產(chǎn)量隨時(shí)間的推移而減少，耗水量分別減少3.34%、5.21%、6.92%，產(chǎn)量分別減少4.45%、9.83%、11.62%。

圖2生育期長度與生育期平均氣溫

Fig.2The relationship between growth period and

average temperature in growth period

未來氣候變化下氣溫升高導(dǎo)致作物耗水量增加，灌溉條件下，水分供給不足，冬小麥生長受到水分脅迫，即使氣溫的升高會導(dǎo)致冬小麥耗水量和光合作用的增強(qiáng)，但氣溫的升高會使土壤水分減少，再加之未來氣候變化下冬小麥生育期內(nèi)降雨量的減少，冬小麥生長受水分脅迫更加嚴(yán)重，從而導(dǎo)致葉面積指數(shù)減小，同時(shí)氣孔開度減小，蒸發(fā)蒸騰量減少[33-34]。溫度升高使冬小麥生長發(fā)育加速，生育期的縮短不利于干物質(zhì)的積累，從而導(dǎo)致產(chǎn)量下降。受氣溫升高、生育期縮短、降雨減少的綜合作用，未來氣候變化下關(guān)中地區(qū)冬小麥耗水量和產(chǎn)量均下降。

表3　灌溉條件下冬小麥耗水量及產(chǎn)量模型模擬結(jié)果

表4為未來氣候變化不灌溉條件下冬小麥耗水量及產(chǎn)量DSSAT模型模擬結(jié)果，從表中可以看出4種大氣環(huán)流模式3種排放情景不同時(shí)間段內(nèi)不灌溉條件下耗水量及產(chǎn)量模型模擬結(jié)果變化規(guī)律與灌溉條件下一致，但不灌溉條件下冬小麥耗水量和產(chǎn)量減少程度均比灌溉條件下大。不灌溉條件下耗水量較現(xiàn)狀平均減少9.58%，最多減少18.51%；產(chǎn)量較現(xiàn)狀平均減少13.76%，最多減少24.32%。

表4　不灌溉條件下冬小麥耗水量及產(chǎn)量模型模擬結(jié)果

2011—2030、2046—2065、2080—2090年3個(gè)時(shí)間段內(nèi)冬小麥生育期內(nèi)耗水量和產(chǎn)量隨時(shí)間的推移而減少，耗水量分別減少6.61%、9.56%、12.58%，產(chǎn)量分別減少9.93%、14.84%、16.81%。不灌溉條件下，冬小麥水分的供給主要受降雨控制，水分脅迫更加嚴(yán)重，氣溫的升高、降水的減少、生育期的縮短使得冬小麥耗水量及產(chǎn)量也呈現(xiàn)下降趨勢并比灌溉條件下更為明顯。

此外，未來不同氣候變化情景下3個(gè)時(shí)期內(nèi)，不灌溉與灌溉條件下冬小麥生育期內(nèi)降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量均具有較好的正相關(guān)性(見圖4)。其中不灌溉條件下冬小麥生育期內(nèi)降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系分別為0.84、0.88、0.89；灌溉條件下降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量的相關(guān)關(guān)系分別為0.79、0.70、0.84。

圖3降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量的關(guān)系

Fig.3The relationship between precipitation and water consumption, rainfall and yield, water consumption and yield

3結(jié)論與討論

本文利用歷史氣象資料和不同氣候變化情景(SRA1B、SRA2、SRB1)不同大氣環(huán)流模式(HadCM3、IPCM4、MPEH5、NCCCSM)的輸出，結(jié)合DSSAT模型，模擬了關(guān)中地區(qū)歷史和未來氣候變化下3個(gè)時(shí)期(2011—2030、2046—2065、2080—2090年)不灌溉和灌溉條件下冬小麥生育期、耗水量及產(chǎn)量的變化規(guī)律，結(jié)果表明：未來不同氣候變化條件下不同時(shí)期內(nèi)，平均氣溫不同程度上升，降水量不同程度下降；灌溉與不灌溉條件下冬小麥生育期均縮短，并且與生育期內(nèi)的平均氣溫存在較好的負(fù)相關(guān)關(guān)系；未來氣候變化兩種灌溉條件均受到水分脅迫，未來氣溫升高、降雨減少、生育期縮短導(dǎo)致冬小麥耗水量與產(chǎn)量較現(xiàn)狀減少且不灌溉條件下更為明顯；灌溉與不灌溉條件下冬小麥生育期內(nèi)降水量與耗水量、降水量與產(chǎn)量、耗水量與產(chǎn)量均具有較好的正相關(guān)性。

居輝、孫芳等[35-36]研究表明未來氣候變化條件下我國小麥不管是灌溉方式下還是雨養(yǎng)方式下均面臨減產(chǎn)趨勢，與本研究的灌溉和不灌溉條件得到的結(jié)果相一致。姚玉璧等[5,37]對黃土高原地區(qū)歷史氣象資料分析表明該地區(qū)平均氣溫呈現(xiàn)上升趨勢，降水量呈現(xiàn)下降趨勢，從而導(dǎo)致作物生育期縮短和作物產(chǎn)量減少。本文分析了未來氣候變化氣象因素的變化情況，未來氣候變化情景下溫度繼續(xù)呈現(xiàn)上升趨勢，降水量繼續(xù)呈現(xiàn)下降趨勢，隨著溫度的上升與降水量降低冬小麥的生育期繼續(xù)縮短，產(chǎn)量也繼續(xù)下降。

本文在作物生長模擬過程中未考慮CO2濃度變化，土壤養(yǎng)分(設(shè)定土壤養(yǎng)分充足)與病蟲害(設(shè)定無病蟲害)引起的冬小麥蒸發(fā)蒸騰和產(chǎn)量的變化，且未來氣候變化情景下模型對冬小麥耗水量與產(chǎn)量的模擬沒有考慮品種的變化帶來的影響，此外，天氣發(fā)生器統(tǒng)計(jì)降尺度的模擬過程與作物模型參數(shù)的不確定增加了模擬結(jié)果的不確定性。

冬小麥作為我國主要的糧食作物之一，面對未來氣候變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)采取一定的措施以適應(yīng)氣候變化對冬小麥生產(chǎn)帶來的負(fù)面影響。通過調(diào)整冬小麥的播期、改變其種植密度、制定合理的灌溉制度等改變生育期長度及生育期內(nèi)光溫水的配置，提高資源的有效利用，增加冬小麥的產(chǎn)量。此外，通過改變冬小麥品種的遺傳改良培育適應(yīng)未來氣候的新品種，或引進(jìn)適應(yīng)于未來氣候變化的新品種來提高冬小麥的產(chǎn)量也是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的必然趨勢。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]IPCC. Climate change 2007: the physical science basis. Working Group I contribution to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M]. Cambridge : Cambridge University Press, 2007.

[2]IPCC. Climate change 2013: the physical science basis. Working Group I contribution to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2013.

[3]氣候變化國家評估報(bào)告編寫委員會.氣候變化國家評估報(bào)告[M].北京：科學(xué)出版社，2007.

[4]肖國舉，張強(qiáng)，王靜.全球氣候變化對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究進(jìn)展[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2007，18(8)：1877-1885.

[5]曾英，黃祖英，張紅娟.氣候變化對陜西省冬小麥種植區(qū)的影響[J].水土保持通報(bào)，2007，27(5)：137-140.

[6]劉德祥，董安祥，鄧振鏞.中國西北地區(qū)氣候變暖對農(nóng)業(yè)的影響[J].自然資源學(xué)報(bào)，2005，20(1)：119-125.

[7]劉曉英，林而達(dá).氣候變化對華北地區(qū)主要作物需水量的影響[J].水利學(xué)報(bào)，2004，35(2)：77-82.

[8]韓宇平，王朋，王富強(qiáng).氣候變化下淮河區(qū)主要作物需水量變化特征[J].灌溉排水學(xué)報(bào)，2013，32(5)：114-117.

[9]Diepen C A, Wolf J, Keulen H, et al. WOFOST: a simulation model of crop production[J]. Soil use and management, 1989,5(1):16-24.

[10]Keating B A, Carberry P S, Hammer G L, et al. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation[J]. European Journal of Agronomy, 2003,18(3):267-288.

[11]Guo R, Lin Z, Mo X, et al. Responses of crop yield and water use efficiency to climate change in the north China Plain[J]. Agricultural Water Management, 2010,97(8):1185-1194.

[12]Stockle C O, Donatelli M, Nelson R. CropSyst, a cropping systems simulation model[J]. European Journal of Agronomy, 2003,18(3):289-397.

[13]楊沈斌，申雙和，趙小艷，等.氣候變化對長江中下游稻區(qū)水稻產(chǎn)量的影響[J].作物學(xué)報(bào)，2010，36(9)：1519-1528.

[14]Wang J, Wang E, Luo Q, et al. Modelling the sensitivity of wheat growth and water balance to climate change in Southeast Australia[J]. Climate Change, 2009,96：79-96.

[15]王衛(wèi)光，孫風(fēng)朝，彭世彰，等.水稻灌溉需水量對氣候變化響應(yīng)的模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(14)：90-98.

[16]Bannayan M, Rezaei E E. Future production of rainfed wheat in Iran (Khorasan Province): climate change scenario analysis[J]. Original Article, 2014,19：211-227.

[17]Elgaali E, Garcia L A, Ojima D S. High resolution modeling of the regional impacts of climate change on irrigation water demand[J]. Climate change, 2007,84:441-461.

[18]張雪芹，彭莉莉，林朝暉.未來不同排放情景下氣候變化預(yù)估研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2008，23(2)：174-185.

[19]Hanafin J A, McGrath R, Semmler T, et al. Air flow and stability indices in GCM future and control runs[J]. International Journal of Climatology, 2011,31(8):1240-1247.

[20]Prudhomme C, Wilby RL, Crooks S, et al. Scenario-neutral approach to climate change impact studies: application to flood risk[J]. Journal of Hydrology, 2010,390(3):198-209.

[21]Wetterhall F, Bardossy A, Chen D, et al. Statistical downscaling of daily precipitation over Sweden using GCM output[J]. Theoretical and applied climatology, 2009,96:95-103.

[22]Jones JW, Hoogenboom G, Porter CH, et al. The DSSAT cropping system model[J]. European journal of agronomy, 2003,18(3):235-265.

[23]Dettori M, Cesaraccio C, Motroni A, et al. Using CERSE-Wheat to simulate durum wheat production and phenology in Southern Sardinia, Italy[J]. Field crops research, 2011,120(1):179-188.

[24]劉建剛，褚慶全，王光耀，等.基于DSSAT模型的氮肥管理下華北地區(qū)冬小麥產(chǎn)量差的模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(23)：124-129.

[25]王文佳，馮浩，宋獻(xiàn)方.基于DSSAT模型陜西楊凌不同降水年型冬小麥灌溉制度研究[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2013，31(4)：1-10.

[26]Mitchell F B, Johns T C, Gregory J M, et al. Climate response to increasing levels of greenhouse gases and sulphate aerosols[J]. Nature,1995,376:501-504.

[27]Semenov M A, Stratonovitch P. Use of multi-model ensembles from global climate models for assessment of climate change impacts[J]. Climate research, 2010,41(1):1-14.

[28]Brands S, Herrera S, San-Martín D, et al. Validation of the ENSEMBLES global climate models over southwestern Europe using probability density functions, from a downscaling perspective[J]. Climate Research, 2011,48(2-3):145-161.

[29]Jackson C R, Meister R, Prudhomme C. Modelling the effects of climate change and its uncertainty on UK Chalk groundwater resources from an ensemble of global climate model projections[J]. Journal of Hydrology, 2011,399(1):12-28.

[30]張徐杰，馬沖，朱仟，等.兩種降尺度方法對錢塘江流域日設(shè)計(jì)暴雨計(jì)算的影響[J].中山大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，53(1)：52-56.

[31]王幼奇,樊軍,邵明安.LARS-WG天氣發(fā)生器在黃土高原的適應(yīng)性研究[J].中國水土保持科學(xué)，2007，5(3)：24-27.

[32]王文佳，馮浩.基于CROPWAT-DSSAT關(guān)中地區(qū)冬小麥需水規(guī)律及灌溉制度研究[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)，2012，20(6)：795-802.

[33]劉培，蔡煥杰，王建.土壤水分脅迫對冬小麥生長發(fā)育、物質(zhì)分配及產(chǎn)量構(gòu)成的影響[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2010，31(3)：330-333.

[34]王育紅，姚宇卿，呂軍杰.調(diào)虧灌溉對冬小麥光合特性及水分利用效率的影響[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2008，26(3)：59-62.

[35]孫芳，楊修，林而達(dá).中國小麥對氣候變化的敏感性和脆弱性研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2005，38(4)：692-696.

[36]居輝，熊偉，許吟隆，等.氣候變化對我國小麥產(chǎn)量的影響[J].作物學(xué)報(bào)，2005，31(10)：1340-1343.

[37]姚玉璧，李耀輝，王毅榮，等.黃土高原氣候與氣候生產(chǎn)力對全球氣候變化的響應(yīng)[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2005，23(2)：202-208.

Impact and simulation of climate change on water consumption and

yield of winter-wheat in Guanzhong Region

ZHANG Yan1, REN Xiao-chuan2, ZHAO Ying3, CAO Han1, FENG Hao4,5

(1.CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China；

2.AgriculturalEconomyManagementStationofQianxianCounty,Xianyang,Shaanxi713300,China；

3.CollegeofNaturalResourcesandEnvironment,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China;

4.InstituteofWaterSavingAgricultureinAridRegionsofChina,Yangling,Shaanxi712100,China;

5.NationalEngineeringResearchCenterforWaterSavingIrrigation,Yangling,Shaanxi712100,China)

Abstract：Study the effects of climate change on water consumption and yield of winter wheat is significant for mitigating the negative impact of climate change, ensuring food security and the sustainable utilization of water resources. This paper applied the LARS-WG weather generator to simulate synthetic weather data under the SRA1B, SRA2, SRB1 emission scenarios from Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC) using the results of General Circulation Model HadCM3、IPCM4、MPEH5 and NCCCSM. Furthermore, DSSAT model was combined to simulate the change of winter wheat growth period、yield and water consumption under irrigation and non-irrigation conditions at the history(1961—2010) and future (2011—2030、2046—2065、2080—2090) climate change scenarios. Simulation results showed that, the average temperature will increase, the precipitation will decrease during the growth season under climate change scenarios in the future. Average temperature will increase by 0.93℃, 1.76℃ and 2.87℃, and rainfall will drop by 27.40 mm, 39.37 mm and 42.50 mm respectively in three periods(2011—2030, 2046—2065, 2080—2090). Water consumption and yield will decrease in both irrigation and non-irrigation conditions under different climate scenarios (irrigation condition will reduce by 5.16% and 8.63%, while non-irrigation condition will reduce by 9.58% and 13.76%). Regardless of climate change scenarios, winter wheat growth period will be shortened under both irrigation and non-irrigation conditions and it correlates negatively with average temperature, whereas positive correlation existed between precipitation and water consumption, rainfall and yield, and water consumption and yield.

Keywords:climate change; winter wheat; water consumption; yield; DSSAT model

中圖分類號：S162；S512.1+1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

通信作者：馮浩(1970—)，男，陜西延安人，研究員，博士生導(dǎo)師，主要從事水土資源高效利用方面的研究。 E-mail：nercwsi@vip.sina.com。

作者簡介：張延(1988—)，女，河北保定人，碩士，主要從事雨水資源高效利用及作物模型方面的研究。 E-mail：zhangyan0929@sina.cn。

基金項(xiàng)目：國家863計(jì)劃項(xiàng)目(2013AA102904)；高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助(B12007)

收稿日期：2014-11-25

doi:10.7606/j.issn.1000-7601.2016.01.34

文章編號：1000-7601(2016)01-0220-09