生育后期高溫脅迫對小麥生長發(fā)育及產量形成影響的模擬研究.pdf

1、全球氣候變化導致平均溫度升高，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量的提升帶來了巨大風險，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影響進行定量研究。作物生長模型廣泛用于評估氣候變化對作物生產影響和研究未來氣候背景下作物生產的適應性變化。但是目前作物生長模擬模型在用于評價全球氣候變化對農業(yè)生產的影響時存在較大不確定性，其中尤其是對極端高溫脅迫

2、的響應，所以迫切需要完善作物生長模型對高溫脅迫響應預測能力。
　　本研究首先利用農業(yè)氣象站點歷史觀測溫度數據及小麥生育期資料分析了近50年我國冬小麥主產區(qū)生育后期高溫脅迫的時空分布特征。根據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冬小麥品種，在開花期和灌漿期實施了不同溫度水平和不同持續(xù)時間的高溫脅迫處理試驗。利用人工氣候室盆栽試驗觀測資料系統(tǒng)檢驗了APSIM-Wheat模型、CERES-Wheat模型、Nwhe

3、at模型、WheatGrow模型等四個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，明確了四個模型對高溫脅迫響應的不足。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)、干物質分配、籽粒灌漿、產量結構等變化，構建了高溫脅迫對小麥生長發(fā)育各個生理過程影響的模擬算法，與WheatGrow模型耦合，顯著改進了模型在高溫脅迫下對小麥生長發(fā)育和籽粒產量形成的模擬效果。在改進完善WheatGrow模型基礎上，在全球、區(qū)域

4、以及生態(tài)點尺度系統(tǒng)分析比較了基于柵格尺度的模擬模型、基于典型生態(tài)點的模擬模型以及基于統(tǒng)計回歸模型三種不同方法在定量評估增溫對區(qū)域小麥產量影響方面的結果。
　　基于1960-2009年我國冬小麥主產區(qū)166個站點抽穗至成熟期內的逐日最高氣溫資料以及各個氣象站點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區(qū)生育后期高溫日數、高溫強度、累計高溫度日等指標的動態(tài)變化規(guī)律，并定量了高溫脅迫對小麥產量波動的效應。研究結

5、果表明:空間分布上，我國冬小麥生育后期高溫脅迫呈現顯著的生態(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;時間分布上，整個研究區(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量年際間的波動顯著相關，高溫脅迫波動和平均溫度變化可以解釋29％的我國冬小麥主產區(qū)小麥產量波動。
　

6、　利用人工氣候室田間觀測數據檢驗了目前較為廣泛使用的四個主要小麥生長模型（包括WheatGrow模型、APSIM-Wheat模型、DSSAT-CERES-Wheat模型和DSS AT-Nwheat模型）在開花期和灌漿期高溫脅迫下對小麥生長發(fā)育和產量的預測能力。研究結果表明，開花期和灌漿期高溫脅迫明顯降低了籽粒灌漿時間、成熟期地上部總干物重、籽粒產量、產量結構（籽粒數和粒重），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)育和籽粒產量

7、影響要大于灌漿期高溫脅迫;高溫脅迫對小麥生長發(fā)育和產量效應在品種間存在差異。在四個小麥生長模型中，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，如葉面積指數動態(tài)、地上部總干物重、籽粒產量等。評估的模型對灌漿期高溫脅迫效應的預測要好于對開花期高溫脅迫效應的預測。全部四個模型對開花期高溫脅迫對籽粒數、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的差異性也無法準確模擬。
　　作物花后生育進程受高溫脅迫影

8、響明顯。應用人工氣候室控制溫度試驗和我國冬小麥主產區(qū)典型生態(tài)區(qū)多年田間觀測試驗數據比較評估了目前小麥生育期預測模型中廣泛使用的四種溫度響應方程（Bilinear、Sin、Beta和Trapezoidal）在高溫脅迫對小麥抽穗后持續(xù)時間影響的預測能力。研究結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)時間，在四種溫度響應方程中包括Bilinear、Sin、Beta在內的三種溫度響應方程不能模擬高溫脅迫對小麥抽穗后持續(xù)時間效應，而T

9、rapezoidal方程過高估計了高溫脅迫對抽穗后持續(xù)時間的效應。為了改進上述三種溫度響應方程對高溫脅迫下小麥生育期預測的不足，我們提出了高溫加速小麥衰老算法HTE，并與上述三個溫度響應方程結合。HTE算法中引入的高溫閾值溫度在經過模型參數校正之后在三種溫度響應方程中取值為27.3-30.1℃。模型檢驗結果表明，HTE算法均顯著提升了上述三個溫度響應方程的模擬精度，模型對小麥抽穗后持續(xù)時間的預測誤差（RMSE）在人工氣候室控制環(huán)境試驗和

10、典型生態(tài)點田間試驗中平均為2.2天。
　　通過分析不同水平和持續(xù)時間的高溫脅迫處理下小麥單葉光合作用和干物質生嚴相關過程相關生長參數的變化，發(fā)現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，高溫脅迫發(fā)生導致葉片SPAD明顯降低，造成葉片衰老加速，導致高溫脅迫處理后葉片光合強度降低，綠色葉面積指數在花后衰減加速。基于WheatGrow模型的光合生產子模型，提出了模擬高溫脅迫對小麥光合作用強度和光合作用有

11、效面積效應的算法。利用獨立年份觀測數據對改進前后的WheatGrow模型對干物質生產相關生長指標進行了檢驗。相比于原有模型，改進后的模型在高溫脅迫處理下對LAI以及地上部總干物質的預測誤差明顯降低，其中RMSE分別降低40％和57％左右。
　　在開花以及灌漿期等作物關鍵生育時期，作物籽粒產量和產量結構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，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以及前人研究結果，提

12、出了模擬開花期高溫脅迫對結實率效應、灌漿期高溫脅迫對籽粒重效應算法，同時基于干物質分配的源庫關系提出了高溫脅迫影響花后干物質分配的算法，其中引入了品種高溫脅迫敏感性的品種參數反映不同品種之間的耐熱性遺傳差異。將構建的基于過程的高溫脅迫影響干物質分配和產量形成的模擬模型與WheatGrow模型耦合，以改進模型在高溫脅迫下對干物質分配和產量的預測效果。利用獨立年份觀測數據對模型檢驗發(fā)現，改進后模型顯著提升了高溫脅迫下器官干物質分配和籽粒產量

13、以及產量結構的模擬準確度，其中籽粒產量、籽粒數和粒重的模擬誤差RMSE分別下降了73％、48％和49％。同時，模型敏感性分析中模擬籽粒產量以及產量結構對不同情景高溫脅迫響應結果也與前人試驗觀測結果保持高度一致。整體來看，改進后WheatGrow模型可以適用于不同高溫脅迫情景下小麥籽粒產量預測。研究結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量以及產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

14、態(tài)點的模擬模型以及基于統(tǒng)計回歸模型在內三種不同方法量化增溫對全球、國家和生態(tài)點尺度上小麥產量影響。結果發(fā)現不同評估方法在全球尺度和國家尺度的評估結果均非常接近。在不考慮CO2肥效以及適應性措施情況下，溫度每升高1℃，全球小麥產量平均降低4.1％-6.4％。在對全球五個主要的小麥生產國評估中，不同評估方法評估的溫度升高效應在中國、印度、美國和法國的評估結果同樣非常類似，但是對俄羅斯的評估效應在不同方法之間差異較大。基于典型生態(tài)點的模擬模型