模型模拟华北地区气候变化对冬小麦产量的影响*

张明伟，邓 辉，李贵才，范锦龙，任建强

(1.国家卫星气象中心，北京 100081;2.农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室，中国农业科学院，北京 100081)

粮食安全是个世界性问题，是一个关系到人类生存与发展的战略性问题［1］。受自然条件和经济条件的限制，农业生产很大程度上依赖于天气气候条件。小麦是世界主要粮食作物之一，开展气候变化对冬小麦产量影响的模拟研究对政策制定和保持可持续发展十分重要。近年来，已有不少研究从不同的方面分析气候变化对农业的影响［2～5］。随着数值预报模式和作物模式的发展，耦合气候模式与作物模式，成为研究气候变化对农作物生长影响的一个新的途径［6～8］。

目前气候模式输出的空间分辨率和时间较低，缺少区域气候信息，很难对区域气候情景精确的预测［9-10］。为了获得更详细的区域气候信息，目前有3种方法:发展更高分辨率的区域环流模式［11-12］，对模式预测结果插值，采用统计降尺度方法［13-14］。统计降尺度方法计算量小，较动力学方法简单易用。目前，已有的气候模式和作物模型的结合应用中，较少关注气候模式结果空间和时间尺度转换。

该研究通过空间和时间尺度转换，研究华北地区气候变化对冬小麦生长的影响。可为耦合气候数值模式和作物模型作物产量动态预测提供思路，也可为冬小麦生产管理、合理布局提供科学依据。

1 研究区域和数据

1.1 研究区域

华北地区农作物生产历来是以旱地作物为主，旱地面积占全国的1/3，是我国最大的旱地作物产区，冬小麦、玉米等生产在全国具有重要地位。2003年，农作物总播种面积3 743万hm2，其中粮食作物3 057万hm2，占总播种面积的81.6%，冬小麦、玉米的产量分别占全国的56%、37.5%［15］。该区域的冬小麦产量变化直接关系我国冬小麦的供给状况。

1.2 数据来源

文中所用IPCCAR4模式资料是从国家气候中心提供的5个全球气候模式的7个气候要素数据集中，优选出对华北平原的降水、温度最大/最小值综合模拟较好的MIROC3_2_M模式生成B1情景下7要素月均数据集。该数据集包括地面温度，最高地面温度、最低地面温度、降水量、海平面气压、经向和纬向地面风速。气象观测资料格点数据包括利用1971～2000年国家气候中心提供的基于观测资料生产的东亚地区0.5°×0.5°逐日降水格点数据［16］、中国区域 1°×1°日最高/最低气温格点数据［17］。用于模式资料空间和时间尺度转换，及作为作物模型驱动数据。

2007～2009年冬小麦田间试验数据由河北固城中国气象科学院研究院农业气象试验基地和中科院禹城综合实验站提供，包括不同播期和处理的发育期以及各器官生物量观测数据。同时，收集、整理1990～2009年华北不同气候生态区一级农业气象观测站的冬小麦物候期、产量和气象数据。气象数据包括各代表站点的逐日最高/最低气温，总辐射、降水量、水汽压、风速等要素值。用于作物模型中作物参数调整和作物模型气候驱动参量估算方法试验。

土壤数据来自中国科学院南京土壤所1∶100万数字化土壤图及相关参考文献［18～20］，推算华北地区主要土壤类型的凋萎系数，饱和含水量，田间持水量、土壤容重等土壤属性参数。

2 研究方法

2.1 模式资料尺度转换

首先采用双线性插值方法，将分辨率为1.0°×1.0°的模式资料气温格点数据插值到0.5°×0.5°的同一个点分布。利用逐日降水格点数据、最高/最低气温格点数据分别与模式对当前 (20世纪)的模拟实验(20C3M)的同期月均降水资料、最低/最高进行对比，考察模式模拟结果的可靠性。同时获取各月模拟数据的拟合方程，假设拟合方程对未来变化的气候情景下适用，从而得到2010～2099月均系列气象数据。

将空间尺度转化完成的月系列数据通过天气发生器生成日系列数据。该文采用CLIGEN5.3进行模式数据时间尺度转换。CLIGEN模型是美国农业部开发的一种随机气候发生器。该模型基于观测资料的气象要素月序列统计值，通过二阶马尔可夫链生成日序列值及其分布。CLIGEN模型可用于降雨量、最高/最低气温、太阳辐射、风速、露点温度等要素模拟［21］。

2.2 作物模型

该文以荷兰作物模型WOFOST(World Food Study)作为研究工具，已有的研究结果显示该模型在我国具有很好的适用性［22-23］。模型主要包括3个子模块，分别为作物模块、气候模块和土壤模块。作物参数本地化大致分为3步:(1)根据已有的研究结果［22-23］，结合2007～2009年固城和禹城冬小麦田间试验数据进行作物参数调整;(2)按冬小麦气候生态区划研究成果，将研究区划分强冬性半干旱、冬性半干旱和冬性半湿润3个生态区域［24-25］;(3)依据生态区内常年农气站观测的冬小麦物候期、作物产量观测数据，对作物参数进行进一步修正，作为最终整个区域作物参数。适宜的播种期的确定，采用计算各站点历年播种期5日滑动平均气温的多年平均值，以该平均值为适宜播种期的温度指标。

根据1993～2000年 (1996年数据缺失)模型模拟产量与统计产量数据比较显示 (图1)，相关系数 (R2)为0.736。模拟产量与统计产量之间出现偏差的原因很多，主要有数据本身的误差、不正确的输入数据、不合理的作物参数等。就该研究而言，模拟精度在一定程度上能满足评估气候变化对冬小麦产量影响要求。

对于气候模式不能直接输出水汽压和到达地表太阳总辐射，分别采用不同气候模型进行估计。对于水汽估算，采用Bristow提出的基于最低温度与降水相结合，对露点温度估算订正的方法［26］，估算露点温度，然后利用露点温度估算水汽压。

辐射的估算是用 Thornton和 Running的方法预测的［27］。该方法依据两个假设条件建立:(1)假设温度日较差是直接由辐射的波纹比引起的;(2)假设晴空状态下的辐射透射率受大气压、天顶角和水汽压的影响。

图1 北京大兴、河北固城和山东德州3个站点的模拟产量与统计产量散点图 (1993年～2000年，1996年数据缺失)

3 结果分析

3.1 气候要素空间尺度转换

气候模式对20世纪的模拟实验 (20C3M)3月份月均降水资料的多年均值 (1971～1999年)与降水格点数据的散点图，两者之间呈指数关系，相关系数 (R2，n=735)为0.881(图2)。最高/最低气温模拟与观测值之间的散点图，均呈线性关系，相关系数 (R2，n=178)分别为0.835、0.900。冬小麦生长季 (10月至次年6月)，气候模式对降水、最高/最低气温模拟资料与基于观测数据生成的格点数据相关性分析结果显示，两者之间呈现了较好的相关性 (表1)。5、6月份最高气温相关性略低，是由于这段时期华北地区月均最高气温在空间上差异并不大，点分布比较聚集导致相关系数较低，但仍能通过显著性检验。经过线性或非线性校正的降水、最高/最低气温数据，可以用于冬小麦产量预测。

表1 降水、最高/最低气温模拟结果与观测相关性

图2 3月份多年平均降水量、最高/最低气温模拟值与观测值散点图

3.2 气候变化对冬小麦产量的影响

从利用模型模拟IPCC-B1情景下冬小麦生育期长度来看 (图3)，华北地区冬小麦生长期2010年至2099年会缩短，变化范围为3.2% ～-14.5%，平均为-7.5%。冬小麦产量模拟结果来看 (图4)，总体上会减产，变化范围为16.1% ～-35.1%，平均为-8.0%。造成冬小麦产量减少的原因可能与气候变暖，温度胁迫使得冬小麦发育速度加快，生长期变短，致使干物质累计减少和穗重减少，导致产量下降。

图3 IPCC－B1情景下华北地区冬小麦生长期变化 (2010～2099)

图4 IPCC－B1情景下华北地区冬小麦产量变化 (2010～2099)

4 结论与讨论

利用IPCC-B1情景下模式输出结果结合气候观测数据寻找调节因素，获取模拟数据调节的拟合方程，实现华北地区模式结果的降尺度。在此基础上，利用模型模拟未来华北地区冬小麦生长期和产量变化。结果表明:降尺度模型精度较高，最高/最低气温模拟结果与观测值比较发现，相关系数 (R2)大于0.70，降水模拟结果与观测值比较，相关系数最小为0.63;模拟作物产量与统计值具有较好的一致性，说明模型能够用于模拟气候变化对冬小麦的影响;IPCC-B1情景下，华北地区冬小麦生长期总体上变短，产量下降，可能是受气候变暖，温度胁迫所致。

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