基于部门间影响模型比较计划（The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project，ISIMIP）FAST-TRACK 轮模拟中由5种国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）全球气候资料驱动下的 6 种水稻格点作物模型模拟水稻产量的结果，评估了格点作物模型模拟中国区域水稻历史产量（1980-2004年）的时空分布模拟效果，并基于多种作物模型等权重集合平均（Multi-Crop Models Ensemble，MCME）对未来（2020-2099 年）4 种不同典型浓度路径（Recommended Concentration Pathways，RCPs）情景下的中国区域水稻产量进行预估。结果表明：相对于单种水稻模型模拟的结果，采用MCME可以有效提高水稻模型在中国区域的模拟能力。MCME 模拟中国区域水稻历史年平均产量相关系数R和RMSE分别为0.798和1540.6kg·hm^-2，在空间上对东北和西南地区模拟效果较好，其它地区模拟效果一般，模拟水稻产量的空间变率较大。未来随着气温和CO₂浓度的上升，水稻产量呈增加趋势，在RCP8.5 情景下中国区域平均水稻产量在21世纪末增加最多，达到22%，RCP6.0情景下约增产15%，RCP2.6和RCP4.5情景下水稻产量在 21世纪上半叶增产，21世纪下半叶产量保持稳定甚至略有下滑，在21世纪末分别增产约4%和10%，在空间上东北和西南地区水稻增产较多，可达 40%以上，其它水稻主产区如长江中下游地区和华南地区增产较小。

全球范围内大气氮沉降量的升高，增加了陆地生态系统的氮输入，从而影响土壤CO₂的排放。2014年采用生长季（6-8月）喷洒添加定量NH4NO3液体的方式模拟降水氮沉降，参照中国氮沉降分布格局决定氮素添加剂量为40kgN·hm^-2·a^-1（N40），以喷洒等量清水为对照（CK）。生长季内定期测定植物群落生物量，并利用LI-8100土壤碳通量测量系统，选两个典型晴天进行土壤呼吸速率日动态变化过程测定，同时在6月下旬-9月初定期测定土壤呼吸速率，以探究氮沉降增加对藏北高寒草甸土壤呼吸的影响。结果表明：（1）氮沉降使高寒草甸地上生物量显著增加（P<0.05）。（2）高寒草甸生长季土壤呼吸具有明显的典型日动态变化和生长季变化。典型日动态呈双峰曲线，土壤呼吸速率最大值出现在13：00-14：00和16：00；生长季变化呈单峰曲线，最大值出现在8月，生长季初期和末期土壤呼吸速率较低。（3）氮沉降极显著促进了高寒草甸的土壤呼吸，与对照相比，生长季平均土壤呼吸速率增加66.1%（P<0.001）。（4）土壤呼吸速率与土壤温度、土壤湿度和地上生物量呈极显著正相关关系（P<0.001）。（5）氮沉降对土壤呼吸的温度敏感性无显著影响。研究结果说明在高寒草甸，由于氮沉降导致地上地下生物量增加，从而导致土壤呼吸速率的增加。

以高产优质粳稻松粳9号和稻花香2号为材料，利用开放式空气CO₂浓度富集系统（FACE）实验平台，研究CO₂浓度增高对水稻籽粒淀粉代谢相关酶活性的影响。试验设正常大气CO₂浓度（400±40μmol·mol-1）和高CO₂浓度（600±60μmol·mol-1），测定开花后两个水稻品种籽粒中ADPG焦磷酸化酶、淀粉合成酶和淀粉分支酶活性的变化。结果表明，CO₂浓度增高对不同灌浆进程中酶活性的影响程度有显著差异，对乳熟期之后ADPG焦磷酸化酶、可溶性和颗粒型淀粉合成酶活性的表达均有较明显的促进作用，仅阻碍了乳熟期籽粒中淀粉分支酶活性的表达；淀粉代谢相关酶活性对CO₂浓度增高的响应因品种而异，松粳9号籽粒中ADPG焦磷酸化酶活性受CO₂浓度增高的影响较大，而稻花香2号淀粉合成酶活性受其影响更大。说明随着灌浆进程的推进，CO₂浓度增高对淀粉生物合成途径中关键酶活性表达的影响程度存在明显的时段特征，且不同品种的响应程度有显著差异，总体来看，CO2浓度增高可在一定程度上促进淀粉代谢相关酶活性的表达。

“棚温逆差”指设施大棚采取保温措施时出现棚内日最低气温低于棚外的现象，利用2010-2015年冬季和初春浙江地区塑料大棚内外气象资料，结合大棚覆膜保温、开窗通风等人工操作记录，对南方塑料大棚“棚温逆差”发生的特征及关键影响因子进行探究；选用5种常见神经网络方法（BP、GA-BP、RBF、GRNN、PNN）分别构建“棚温逆差”预报模型，并基于不同模型预报准确率构建集合预报模型。结果表明：（1）初春和初冬季“棚温逆差”频率较严冬高3倍，棚内1.5m高处出现概率较0.5m处偏高3倍；0.5m高处大棚边缘出现“棚温逆差”概率为中央的8～13倍，1.5m高处中央和边缘位置出现概率差异较小。（2）“棚温逆差”发生时，棚外日最低气温主要在2～11℃区间，大棚保温方式为单膜或双膜覆盖，其中单膜覆盖占比达93%以上。“棚温逆差”多发生在白天东西侧窗开启高度较高（平均高度35～40cm）且夜间放小缝通风时；0.5m处发生“棚温逆差”时，天气条件较1.5m处发生时明显偏差，日最小相对湿度、总云量和日均风速偏高，日照时数偏少。（3）5种神经网络方法对“棚温逆差”的预报准确率在80%左右，其中GA-BP模型预报准确率最高；集合预报模型对0.5m高度处“棚温逆差”预报准确率在85%左右，1.5m高度处准确率在80%左右，且预报稳定性较单一模型高。

以浙江省仙居县为实验区，基于4种不同空间分辨率DEM提取相关地形因子，结合可照时数分布式模型，利用数字地形分析和空间数据叠置分析等方法，模拟1月和7月4种空间分辨率下的可照时数，并定量分析DEM尺度效应对模拟结果的影响。结果表明：（1）模拟结果的空间异质性随分辨率减小而减小，其平均值逐渐增加，且1月增幅大于7月，最大值随分辨率的变化不大，而最小值差异较大，标准差逐渐减小。（2）受海拔和地形遮蔽影响，平地和山脊处可照时数最多，海拔200-400m区间最少，400-1100m区域可照时数随海拔增加而增加。以10m分辨率结果为参照，30m、90m和900m分辨率下的差值随分辨率减小而增加，海拔<100m处差值最小，700-900m区域差值最大，1月日均多算0.7、1.4和2.9h，7月日均多算0.5、0.9和2.3h。（3）坡度0-55°范围内，可照时数随坡度增加而减少，30m、90m和900m分辨率与10m分辨率的差值随分辨率降低而增加，且最小差值均在<5°区域，最大差值在不同坡度等级，1月日均多算2.1、1.8和1.7h，而7月日均多算0.3、0.6和1.2h。（4）受太阳高度角和方位角影响，可照时数在南坡-北坡间的差异较大，东南-西南坡、东坡-西坡以及东北-西北坡之间差异较小，30m、90m和900m分辨率与10m分辨率的差值随分辨率降低而增加，在偏北坡，1月差值大于7月，最大差值在1月的北坡上，日均多算1.4、2.5和4.8h，在偏南坡上，1月差值小于7月，最大差值在7月的南坡或西南坡上，日均多算0.5、0.9和2.1h。