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当期目录

2022年 第43卷 第04期    刊出日期:2022-04-20
农业气候资源与气候变化栏目
全球升温1.5℃和2.0℃情景下贵州省极端降水的变化特征
张娇艳, 李霄, 陈早阳, 李扬, 周涛
2022, 43(04):  251-261.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.001
摘要 ( 229 )   PDF (7840KB) ( 149 )  
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利用CCSM4和IPSL-CM5A-MR模式1961-2005年历史模拟和2006−2098年RCP2.6和RCP4.5排放情景下的逐日降水以及1961−2005年贵州省84个气象台站逐日降水资料,使用偏差校正改善模式模拟能力,通过降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标探究全球升温1.5℃和2.0℃条件下贵州省极端降水变化特征。结果表明:贵州省RCP2.6和RCP4.5情景下各极端降水指数虽然波动幅度较大,但总体上均呈现增加的趋势,且相对于基准期(1986−2005年)而言全球升温2.0℃时各极端降水指数增幅约为升温1.5℃时的两倍。在升温2.0℃下9个极端降水指数概率密度曲线尾端均向右延伸,表明在升温2.0℃情景下各极端降水指数中高值出现的概率增大。因此,将全球升温控制在1.5℃而不是2.0℃意义重大。
农业生物气象栏目
基于MaxEnt模型预测未来气候变化情景下中国区域水稻潜在适生区的变化
吕彤, 郭倩, 丁永霞, 刘力, 彭守璋
2022, 43(04):  262-275.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.002
摘要 ( 405 )   PDF (3631KB) ( 401 )  
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基于双季稻(早稻、晚稻)和一季稻的站点数据以及历史时期(1970−2000年)与未来时期(2081−2100年)气候数据,利用最大熵模型(MaxEnt),研究影响中国水稻种植分布的主要气候因子,并预测分析水稻在历史与未来时期适生区的变化,为未来气候变化下中国水稻的合理种植提供参考依据。结果表明:(1)影响双季稻分布的主要气候因子为最干旱月降水量、最暖季度平均气温和最干旱季度降水量;影响一季稻分布的主要气候因子为年平均气温和最暖季度降水量。(2)在历史时期,早稻和晚稻适宜种植区主要在长江中下游地区及以南地区,其适宜种植区面积占比分别为14.26%和13.01%,其中大部分地区为较适宜区,占比分别为7.66%和6.62%;一季稻适宜种植区面积占比为45.46%,主要以较适宜和适宜地区为主,面积占比分别为23.47%和18.86%。(3)相比历史时期,未来时期早稻的适宜种植区面积占比在SSP126、SSP245和SSP585情景下将分别增加6.27个、9.26个和16.66个百分点,晚稻分别增加4.26个、5.55个和10.97个百分点,一季稻分别增加11.34个、18.46个和28.31个百分点。到21世纪末,早稻的适宜种植区在空间分布上向川渝、黄淮地区扩张,晚稻的适宜种植区在空间分布上向川渝和长江中下游地区以北小部分地区扩张,一季稻的完全适宜区表现出向华北平原和东北地区扩张。整体而言,未来气候变化有助于扩大中国水稻适宜种植区。
北方冬小麦越冬前后生物量消长规律
谭凯炎, 张心如, 耿金剑, 崔兆韵
2022, 43(04):  276-284.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.003
摘要 ( 280 )   PDF (521KB) ( 223 )  
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华北冬小麦生育期中通常有一个越冬休眠枯萎过程,现有国外作物模型未考虑冬小麦越冬过程生物量损耗及其影响。为了探索冬小麦越冬过程生物量模拟的修订方法,通过大田调查观测和田间处理试验研究了华北冬小麦越冬枯萎的变化规律和冬前苗情长势对冬后生长速率的影响。越冬期冬小麦枯萎大田调查观测涵盖了河北、河南、山东及天津等华北冬小麦主产区15个县;田间处理试验分别在河北固城试验基地和衡水试验站进行,采用分期播种和控制底肥以形成不同冬前苗情长势。结果表明,北方冬小麦越冬期地上部枯萎程度与越冬期气象条件密切相关,在试验年份,调查区域内冬小麦返青前地上生物量枯萎率随越冬期极端最低气温下降而直线增加,极端最低气温解释了地上生物量枯萎率86%的原因;在越冬期小麦叶片部分或完全枯萎情况下,冬小麦冬前长势仍显著影响着冬后生长速率,小麦返青-抽穗期平均生长速率随冬前地上生物量的变化服从抛物线函数关系。因此,根据越冬期气象条件可以反演出返青期地上生物量初始值,同时,利用冬前小麦苗情长势修订冬后生物量的模拟是必要和可行的。
低温寡照条件下黄瓜叶片光合作用减弱的机理分析
张瑶, 杨再强, 姜雨函, 苏泽阳, 徐若涵, 龙宇芸
2022, 43(04):  285-294.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.004
摘要 ( 232 )   PDF (1226KB) ( 182 )  
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以黄瓜品种‘津优101’(Jinyou101)为试材,于2020−2021年在南京信息工程大学利用人工气候箱开展低温寡照双因素环境控制试验。昼/夜温设置13℃/3℃、16℃/6℃、19℃/9℃、22℃/12℃共4个水平,光合有效辐射(PAR)设置200和400μmol·m−2·s−1两个水平,各处理均分别持续3、6、9、12d,以28℃/18℃和800μmol·m−2·s−1的光温设置为对照(CK)。测定不同处理下幼苗期黄瓜叶片的叶绿体色素含量、光合参数和快速叶绿素荧光诱导动力学参数,以探究低温寡照条件下黄瓜幼苗叶片光合作用减弱的机理。结果表明:(1)不同处理下黄瓜叶片的各叶绿体色素含量均随温度和PAR降低而降低,随处理时间延长而降低。(2)不同处理下叶片最大光合速率(Pmax)、光饱和点(LSP)、气孔导度(Gs)和蒸腾速率(Tr)均随胁迫程度和时间的增加呈降低趋势,光补偿点(LCP)随胁迫程度和时间的增加呈上升趋势,说明低温寡照胁迫程度越深、胁迫时间越长,黄瓜叶片光合作用越弱。(3)随着胁迫程度加深和时间延长,黄瓜叶片快速荧光诱导动力学曲线(OJIP曲线)的JIP相逐渐下降;能量分配比率参数(φPo、ψEo和φEo)均逐渐减小;单位活性反应中心所吸收(ABS/RC)和捕获(TRo/RC)的光能逐渐增加,但用于电子传递的光能(ETo/RC)仍逐渐减少。本研究证实,低温寡照处理使黄瓜叶片气孔导度下降,气体交换受阻;天线色素含量降低,叶片吸收和捕获的光能减少;PSII性能降低,用于光化学反应的能量减少,因而叶片光合作用减弱。
基于日气温特征值与冷/热积量模型耦合的苹果始花期预报模型
刘淼, 邱春霞, 杨贵军, 杨浩, 蔡淑红, 朱耀辉
2022, 43(04):  295-307.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.005
摘要 ( 194 )   PDF (6093KB) ( 202 )  
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以临猗、洛川和栖霞3个富士系苹果主产区为研究区,基于2019−2020年各地调查样点的1km格网气象数据、实际始花期数据以及冷小时模型(Chilling Hour Model,CHM)和生长度小时(Growing Degree Hour,GDH)模型,利用网格搜索法得到苹果始花期最优冷/热需求量;然后将日气温特征值(日最高温Tmax、日最低温Tmin和日平均温Tavg)划分为单因子、双因子和三因子7种日气温特征因子组合方式,利用随机森林算法(Random Forest,RF)构建3个地区不同日气温特征因子组合下的日冷/热积量模型,以筛选最优日气温特征因子;在此基础上,基于最优日气温特征因子,利用RF构建苹果始花期预报模型,并通过独立实际始花期数据对预报模型进行精度评价。结果表明:(1)临猗地区的苹果始花期最优冷/热需求量分别为730CH和7350GDH,洛川地区分别为345CH和4950GDH,栖霞地区分别为520CH和4450GDH;(2)7种日气温特征因子组合中,Tmax、Tmin和Tavg三因子组合下的3个地区日冷/热积量模型在估算日冷/热积量时均具有较高的准确性,日冷积量估算值与基于CHM模型得到的日冷积量间的RMSE为0.97~2.50CH,日热积量估算值与基于GDH模型得到的日热积量间的RMSE为1.73~15.76GDH;(3)利用苹果始花期预报模型估算日冷/热积量,日冷/热积量估算值与基于CHM/GDH模型得到的日冷/热积量间的RMSE分别为1.08~1.14CH和2.03~3.74GDH;当利用该模型进行苹果始花期预报时,预报值与实际值R2为0.92,RMSE为3.44d,其精度与基于真实逐小时气温数据的精度整体一致,表明本研究构建的苹果始花期预报模型可以有效将输入气温数据从逐小时尺度转换为日尺度,这在后续苹果始花期预报工作中具有较好的应用价值和潜力。
农业气象信息技术 栏目
基于无人机图像参数对滴灌条件下玉米氮素营养的动态诊断
翟勇全, 魏雪, 运彬媛, 马健祯, 贾彪
2022, 43(04):  308-320.  doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2022.04.006
摘要 ( 181 )   PDF (575KB) ( 135 )  
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于2018和2019年在宁夏平吉堡农场进行滴灌水肥一体化氮肥梯度试验,以天赐19为试验材料,设6个氮素水平,即 0 (N0)、90(N1)、180(N2)、270(N3)、360(N4)和450(N5)kg·hm−2,在玉米拔节期(V6)、小喇叭口期(V10)、大喇叭口期(V12)、吐丝期(R1)和乳熟期(R3)利用无人机搭载数码相机获取玉米冠层图像,利用Matlab编写代码开发的数字图像识别系统提取玉米冠层图像红光值R、绿光值G、蓝光值B,研究基于此计算的10个冠层图像参数指标与氮素营养指标间的相关性,筛选出稳定性好且敏感度高的图像色彩参数,构建玉米氮素营养诊断指标与图像参数间关系模型并进行验证,以探究利用无人机图像进行宁夏引黄灌区滴灌玉米拔节-乳熟期氮素营养动态估测的可行性。结果表明:冠层图像参数指标绿光与红光比值(G/R)、绿光标准化值(NGI)、红绿蓝植被指数(RGBVI)与植株氮含量和叶片氮含量相关性高且变异系数小,可作为氮素营养诊断的潜在最佳色彩参数;将最佳色彩参数与植株氮含量和叶片氮含量分别进行回归模型构建,幂函数模型可以更好地预估玉米氮素营养状况;利用2019年相同氮素试验进行模型验证,发现NGI与植株氮浓度和叶片氮浓度实测值与估测值的R2分别为0.738和0.689,检验指标RMSE为2.594和3.014,nRMSE为13.125%和13.347%,预测精度和准确性高于G/R和RGBVI。故选择NGI作为滴灌玉米拔节−乳熟期氮素营养动态诊断的最优参数,参数NGI与植株氮浓度的关系模型(NP=4.967×106NGI14.26)R2为0.707,与叶片氮浓度的关系模型(NL=1.707×106NGI12.88)R2为0.654。说明应用无人机图像技术可以较好地对宁夏引黄灌区玉米拔节−乳熟期氮素营养状况进行动态估测,构建的氮素营养诊断模型可为宁夏引黄灌区滴灌玉米氮肥精准配施提供理论依据。