任新庄，闫丽娟，李 广，聂志刚，王 钧，罗永忠

(1.甘肃省干旱生境作物学重点实验室，甘肃农业大学， 甘肃 兰州 730070； 2.甘肃农业大学农学院， 甘肃 兰州 730070； 3.甘肃农业大学林学院， 甘肃 兰州 730070； 4.甘肃农业大学信息科学技术学院， 甘肃 兰州 730070)

联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC，2013)发布的第五次评估报告显示：全球海陆表面平均温度在1880—2012年之间总共升高了0.85℃，未来将继续呈上升趋势[1]。在气温持续升高的情况下，全球各干湿地区之间，同一地区干湿季节之间的降水差也将增大[2]。气温和降水是作物生长发育的主要影响因素，其影响程度在干旱半干旱地区更加明显，所以，气候变化将对该地区的粮食生产产生重要的影响。

小麦是世界上最重要的粮食作物之一，其生产对气候变化非常敏感[3]。全球气候变化的主要特点包括气候变暖和降水格局变化，而温度与水分等生存因子的变化必然会影响小麦的生长发育过程，从而对产量造成影响[4-5]。光合作用是小麦产量形成的基础，而其光合效率的高低与气温有着密切的关系[6]，适宜的温度是高光合效率的重要前提之一，而过高的温度则会造成小麦早熟或早衰，缩短小麦的物候期持续时间[7]，会从光合面积、光合速率、以及光合持续时间等方面来影响小麦的产量形成。水分作为小麦最重要的生存因子之一，对小麦生长发育和产量形成的影响是决定性的，所以降水格局的变化对干旱半干旱且无灌溉条件地区的小麦生产的影响很大。大量研究表明，在黄土高原陇中地区降水量少且年内分配极不均匀，与小麦生育时期相错位，这对该地区的小麦生产造成了很不利的影响[8-9]。在温度与水分对小麦产量形成的综合影响方面，有研究表明，在水分条件较好时，温度的升高能提高小麦叶片的光合效率，但在低水分条件下，温度的变化对小麦叶片光合速率的影响并不明显[10]，其互作效应对小麦产量的研究目前还较少。

因此，本研究运用APSIM模型，针对未来可能出现的温度与降水变化情况，对黄土高原定西市安定区的小麦产量进行模拟，并分析温度与降水变化对小麦产量形成的互作效应，为在未来气候条件下该地区小麦的合理生产提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 APSIM模型简介

APSIM(Agricultural Production System Simulator)是由隶属澳大利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统组(APSRU)开发研制的一个农业生产系统模型[11]。该模型对农业生产过程的模拟是以土壤过程为核心的，并且可以模拟作物轮作系统。APSIM主要由以下4个部分组成：用于模拟农业生产中生物和物理过程的生物物理模块；用于定义农业生产管理措施和控制模型过程的管理模块；用于调用模拟过程中数据“进出”的输入输出模块和用于驱动模拟过程和控制其它模块的中心引擎。该模型可以根据用户需要连接不同的子模块到主引擎上，用户也可以自行开发标准子模块，从而满足不同的模拟需求。模型所需数据主要分为4个部分：气候参数(包括逐日太阳辐射量、逐日最高气温、逐日最低气温、逐日降水量、当地纬度、月平均气温和月均温变化等)，土壤属性参数(包括土层深度、容重、萎蔫系数、最大持水量、饱和含水量、风干系数、土壤N含量和土壤pH值等)，作物属性参数(包括作物的遗传特性参数和作物生长发育过程中的一些参数)，农田管理参数(包括播深、播期、播量、施肥种类、施肥时期、施肥量、灌水时期和灌水量等)。本研究采用的模型已经经过李广等的校验，模型相对均方根误差(NRMSE)为4.85%，有效性参数(ME)为0.908，且已有很多研究者运用校正后的模型，研究了日最高与最低温度、光照与CO2以及光照与温度等对春小麦产量的影响机制[12-15]。

1.2 试验区概况

本研究区位于甘肃省定西市安定区李家堡镇，属于陇中黄土高原，为典型的雨养农业区，一年一熟，春小麦与豌豆轮作是该区的主要轮作方式。海拔为2 000 m，年均太阳辐射592.9 kJ·cm-2，年均气温6.4℃，年均≥0℃积温2 933.5℃，年均≥10℃积温2 239.1℃，无霜期140 d,多年平均降雨量391.0 mm，且降水量集中在7—9月份，占全年降水量的60%以上，年蒸发量1 531 mm。

1.3 模拟试验设计

本研究使用的基础数据为1971—2012年的定西市安定区逐日温度及降水数据。由图1可知1971—2012年安定区的年降水量呈减少趋势，降水量倾向率为-5.5 mm·10a-1，平均气温呈升高趋势，气温倾向率为0.5 ℃·10a-1；根据IPCC的第五次评估报告，到本世纪末，在极端情况下，西北地区降水变化可达10%～20%，气温变化可达1.5℃～2.0℃。故本研究设计了降水与温度双因素耦合的模拟试验(表1)，其中降水以这42年的逐日降水为基准，在±20%的变化范围内，以5%为间隔设置9个梯度；温度以这42年的逐日温度为基准，在±2℃的变化范围内，以0.5℃为间隔设置9个梯度。由于温度和降水的量级与量纲不同，故对变量采用“极差化”进行无量纲化编码处理[15]。

图1 1971—2012年安定区年降水量与年平均温度的变化Fig.1 The changes of annual precipitation and annual mean temperature in Anding District from 1971—2012

降水变化比例Change of precipitation/%编码Code年均降水量Average annual precipitation/mm温度变化量Change of temperature编码Code年均温度Average temperature/℃-200.000308.0-2.00.0009.8-150.125327.3-1.50.1259.3-100.250346.5-1.00.2508.8-50.375365.8-0.50.3758.300.500385.00.00.5007.8+50.625404.3+0.50.6257.3+100.750423.5+1.00.7506.8+150.875442.8+1.50.8756.3+201.000462.0+2.01.0005.8

1.4 数据处理

将APSIM模拟各处理输出的小麦产量数据用Excel整理并做趋势图，用SPSS软件对数据进行方差、回归和通径分析。

2 结果与分析

2.1 春小麦产量对降水和温度变化的响应

在土壤属性、作物品种、管理方式等因素假定不变的情况下，运用APSIM模型对温度和降水二因素九水平交叉组合下的春小麦产量进行模拟。模拟结果表明(表2)，春小麦产量与降水和温度的变化有一定的关系，即当降水不变而温度增加时，春小麦产量逐渐下降；当温度不变而降水增加时，春小麦产量逐渐增加。

运用SPSS软件对春小麦产量进行方差分析，结果显示(表3)，降水和温度的F值分别为2 905.222和200.088，不同降水和温度水平对春小麦产量的影响都极显著。通过在5%和1%显著性水平检验，进一步发现降水对春小麦产量的影响比温度更加显著。

2.2 春小麦产量和降水与温度变化的回归分析

以春小麦产量为因变量，降水变化和温度变化为自变量。用SPSS软件对其进行二次多项式逐步回归分析，得出回归方程：

(1)

式中，Y为春小麦产量(kg·hm-2)；X1为降水变化的编码值；X2为温度变化的编码值。回归方程的相关系数为0.999，F>F0.01，表明回归方程达到极显著水平。该方程能够反映春小麦产量变化与降水和温度变化之间的关系。

表2 春小麦产量模拟值随降水和温度变化量的动态变化/(kg·hm-2)

注：表中春小麦产量为1971—2012年各年产量的平均值。

Note: The yield of spring wheat in the table is the average value of 1971—2012 years.

表3 春小麦产量模拟值与降水和温度的方差分析

由于在回归过程中使用了无量纲化的编码，式中的偏回归系数已标准化，故其绝对值可以直接反映变量对产量的影响程度。降水(X1)的偏回归系数为2 693.88，为正效应；温度(X2)的偏回归系数为-287.25，为负效应。降水与温度对春小麦产量的影响为互逆过程，并且降水的正效应远远大于温度的负效应。

为了进一步明确各因素对春小麦产量的影响，对回归方程进行降维处理，即将两个因素中的任意一个因素固定为零水平，便得到各自因素对产量影响的子方程：

Y降水=1452.24+2693.88X1

(2)

(3)

在本试验设计的各因素水平值范围内，将编码值代入方程(2)和方程(3)可得出各因素的产量效应关系图(图2)，从方程及其对应的关系图可知，降水变化比例对春小麦产量呈递增的线性关系；温度变化值对春小麦产量呈开口向下的二次曲线关系，在试验设计范围内，呈递减趋势。

2.3 降水与温度对春小麦产量的互作效应分析

运用SPSS软件进行通径分析，以春小麦产量(Y)为因变量，降水(X1)和温度(X2)为自变量。通径分析结果表明(图3)，X1→Y的直接通径系数为1.031，X1→X1×X2→Y的间接通径系数为-0.066，说明温度条件不变的情况下，增加降水会使得春小麦产量提高。根据模拟结果，温度不变，降水每增加5%，春小麦产量最大增幅为21.38%，最小增幅为6.93%，平均增幅为14.31%。

X2→Y的直接通径系数为-0.110，说明降水条件不变的情况下，温度升高会造成春小麦减产，X2×X2→Y的直接通径系数为-0.080，X2→X1×X2→Y的间接通径系数为-0.066，这进一步说明了春小麦产量对温度升高呈减产效应。根据模拟结果，降水不变，温度每升高0.5℃，春小麦产量最大降幅为4.92%，最小降幅为1.94%，平均降幅为3.24%。

X1×X2→Y的直接通径系数为-0.102，这说明降水与温度对春小麦产量的交互作用为负，即降水与温度按试验设计梯度同时增加时，两者对春小麦产量的影响互相制约，X1×X2→X1→Y的间接通径系数为0.663，X1×X2→X2→Y的间接通径系数为-0.071，表明由于降水对产量的正效应远远大于温度对产量的负效应，所以在两者按试验设计梯度同时增加时，最终表现为春小麦增产。根据模拟结果，降水增加5%，温度升高0.5℃，春小麦最大增产17.00%，最小增产3.51%，平均增产10.29%。

图2 降水与温度单因素效应

图3降水与温度对春小麦产量的通径分析

Fig.3 Path analysis of spring wheat yield to rain and temperature

3 结 论

1) 当温度不变时，降水的增加对春小麦产量的影响为正效应。产量随降水的增加在试验设计范围内呈线性正相关。温度不变，降水每增加5%，春小麦产量最大增幅为21.38%，最小增幅为6.93%，平均增幅为14.31%。

2) 当降水不变时，温度的升高对春小麦产量的影响为负效应。产量随温度的升高呈二次抛物线递减变化。降水不变，温度每升高0.5℃，春小麦产量最大降幅为4.92%，最小降幅为1.94%，平均降幅为3.24%。

3) 降水对产量的正效应远远大于温度对产量的负效应，所以两者在按试验设计梯度同时增加时，最终表现为春小麦增产。但由于温度与降水之间存在负的交互效应，即温度的升高减弱了降水增加带来的增产效果，所以当降水增加5%，温度升高0.5℃时，春小麦最大增产17.00%，最小增产3.51%，平均增产10.29%。

4 讨 论

根据IPCC第五次报告的预测，未来全球气温将呈现上升趋势，并且降水格局在时间和空间上差异将进一步增加[1-2]。故本文对将可能出现的温度与降水变化下的黄土高原陇中地区的春小麦产量变化进行了模拟研究。结果表明，在本试验设计的范围内，温度的升高会造成春小麦减产，降水增加则具有良好的增产效果，温度与降水之间存在负的互作效应。有许多研究认为，温度升高会造成春小麦早熟，缩短灌浆时间，从而导致产量下降[16-18]，这与本研究结果一致；且由于研究区降水量偏少，高温会增加农田土壤水分的蒸发，从而加剧旱情[19]；温度是光合作用的重要影响因素之一，适宜的温度是保持高光合效率的必要条件，较高的温度常会引起植物的“光合午休”现象，从而对生物量的生产起到消极作用[20]；本研究显示，春小麦产量与温度是呈二次曲线关系，且在试验设计范围内随着温度的升高呈递减趋势，所以一定范围内的降温会增加小麦产量。降水是该研究区土壤水分的唯一来源，降水增加必然改善土壤水分条件，杜瑞英等研究认为，当土壤水分含量低于小麦最适水分条件时，土壤水分的增加不但会同步提高光合速率和水分利用效率，而且会增加光合面积，从而增加小麦产量[5,21]；良好的土壤水分对小麦的蒸腾作用也有积极的意义，不但能促进物质的运输，还能适当降低叶片温度[22]，这对增加小麦产量也具有积极作用。对于温度与降水的互作效应，张凯等[23]研究认为，在增加降水的情况下，增温对春小麦产量仍有不利影响；柯世省等通过对夏腊梅的研究，赵琴等对枸杞的研究，都认为温度增加会降低由于降水增加引起的光合速率上升的速度[24-25]；其原因可能是因为温度升高增加了土壤水分的无效蒸发，导致降水对小麦的增产作用有所减弱。

本研究采用的APSIM模型能够较好地模拟和表达作物生长过程与气候因子变化之间的关系，其适用性已经被广泛地验证，很多研究者已经运用此模型对气候变化与农业生产、管理措施与农业生产等各方面进行了研究。本研究只模拟了不同降水与温度变化对春小麦生产的影响，所以假定光照、大气、管理措施和春小麦品种参数等都是不变的。另外，此模型对病虫害以及极端气候条件的模拟还不成熟，这可能会对研究结果产生一定的影响。因此对气候变化中各因子的变化情况对春小麦生产造成的综合影响进行研究，将会更加有效地对未来黄土高原地区的春小麦生产提供理论支持。

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