聂志刚, 冯仰强**, 董莉霞, 王 钧, 李 广

(1.甘肃农业大学信息科学技术学院 兰州 730070; 2.甘肃农业大学林学院 兰州 730070)

2013年联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)在第5次评估报告中指出, 目前全球平均表面温度(GMST)上升速度高于在工业化前的水平, 区域气候差异将持续扩大, 并在未来依旧会持续变化[1-2]。甘肃省定西地区位于黄土丘陵区域, 属于半干旱大陆性气候, 在全球气候变暖的背景下, 还存在着水资源匮乏, 旱涝频发, 降水时节分配不均的气候特征[3]。小麦(Triticum aestiveum)是世界上最重要的粮食作物之一, 也是我国西北地区主要的粮食作物,其生产对气候变化异常敏感[4]。因此, 客观了解定西地区春小麦生产对气候变化的响应和适应机制, 对未来气候变化条件下黄土丘陵区域旱地春小麦生产中选择合理的应对措施具有一定意义。

李卫民等[5]研究发现, 光合作用是影响小麦形成的基础, 而光合速率与温度变化的关系尤为密切, 适宜的温度是高光合速率的前提, 过高的温度会导致小麦的早熟和早衰, 缩短小麦物候期持续时间, 并从光合速率、光合持续时间等方面影响小麦的产量。董莉霞等[6]通过研究逐日最高温和逐日最低温对旱地春小麦产量的影响, 揭示平均气温的升高会导致旱地春小麦减产, 其减产效应可能是由逐日最高温度升高所引起的。甘肃省定西地区降水时节分配极其不均, 旱地春小麦全生育期内, 即每年3—7月, 降水量仅约占全年降水量的37%, 春小麦生产易受到干旱的影响[7-9]。董志强等[10]揭示了土壤水分的增加会降低旱地小麦叶片的温度, 增加小麦的物质运输速率,提高小麦的增产效果, 土壤水分缺少则使得小麦减产。高艳梅等[11]研究发现增加土壤蓄水量, 可提高土壤水分利用效率, 实现旱地小麦的增产。任新庄等[12]通过研究降水与温度变化对陇中旱地春小麦产量的影响, 发现降水与春小麦产量呈正效应, 温度与旱地春小麦产量呈负效应, 降水增加带来的增产效果远大于由温度升高所造成的减产效应。在黄土丘陵区域气候变暖和旱涝交替、降水时节分配不均的变化背景下, 温度和降水等生存因子的变化必然影响旱地春小麦生长发育进程, 从而对产量造成不利影响[12-13]。

近年来, 国内很多学者已经针对气候变化对小麦生产的影响开展了大量研究工作[14-15]。但是, 黄土丘陵区域降水特征呈旱涝交替, 使得从整体上考虑春小麦生产对气候变化的效应, 针对性不强。有学者根据小麦全生育期降水量进行不同降水年型的划分, 在不同降水年型下开展气候变化对小麦生产的影响研究。于琦等[16]通过研究不同降水年型黄土旱塬冬小麦免耕与深松轮耕蓄墒增收效应, 揭示丰水年比干旱年和平水年更容易提高0～200 mm土壤蓄墒量, 从而实现小麦的增产增效。裴雪霞等[17]研究不同降水年型下播期对晋南旱地小麦产量和水分利用率的影响, 确定了不同降水年型下旱地小麦的适宜播期。但不同降水年型下日最高、最低温度变化对旱地春小麦生产互作效应的研究报道较少。因此, 本研究运用APSIM模型, 针对未来可能出现的降水年型和温度变化情形, 对黄土丘陵典型区域甘肃省定西市安定区旱地春小麦生产进行模拟, 并分析不同降水年型下日最高、最低温度升高对产量的互作效应,为黄土丘陵区域旱地春小麦生产中应对未来气候变化合理化管理措施的选择提供一定参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本研究区位于甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村, 地处甘肃中部, 属黄土丘陵典型无灌溉旱作农业区。年均气温6.4 ℃, 年均≥0 ℃积温2933.5 ℃,年均≥10 ℃积温 2239.1 ℃, 年平均降水量383.08 mm, 年潜在蒸发量为降水量的4倍。春小麦生育期在3月中旬至7月下旬。

1.2 APSIM模型简介

APSIM (Agricultural Production Systems Simulator)是澳大利亚系列农业生产系统模拟模型, 近年来在黄土丘陵区域小麦生产的气候变化效应、水肥管理等方面得到了广泛应用[6-7,12,14,18-20]。模型包括4个模块, 用户可根据自身需求在输入输出模块连接不同的子模块到中心引擎上, 从而满足不同的模拟需求。模型所需的主要数据包括: 气象参数、土壤属性参数、作物属性参数和农田管理参数。

1.3 不同降水年型的确定

利用小麦生育年+休闲期的概念, 根据研究区1979—2018年春小麦全年降水量和全生育期降水量,由公式(1)和(2)计算干旱指数, 划分干旱年、平水年和湿润年3种年型。R＜-0.35为干旱年型,R介于-0.35和0.35之间为平水年型,R＞0.35为湿润年型。

式中:xi为第i年降水量,为年均降水量,σ为标准差,R为干旱指数,Pg表示年春小麦全生育期降水量,Mp表示年均春小麦全生育期降水量。1979—2018年各年份具体降水年型见表1。

表1 1979—2018年研究区降水年型划分Table 1 Classification of precipitation years from 1979 to 2018 in the study area

1.4 模拟试验设计

APSIM模型的参数已经过李广等[21]在黄土丘陵区域适应性研究中的检验。IPCC对全球21世纪末的气候预测与控制目标中指出全球平均表面温度将上升1.5～2.0 ℃[22], 因此拟在3种不同降水年型下分别进行不同梯度日最高、最低温度升高对旱地春小麦产量影响模拟耦合试验。其中, 日最高、最低温度在0～2.0 ℃的温度变化范围内, 以0.5 ℃为变化梯度, 温度升高0 ℃时旱地春小麦自然条件下模拟产量为试验对照组。

1.5 数据处理和统计分析

运用APSIM模型模拟40年(1979—2018年)旱地春小麦产量, 对照干旱年、平水年和湿润年型下的某年份春小麦模拟产量, 分别进行平均值计算,即为某耦合梯度条件的模拟结果。利用DPS软件进行回归分析和通径分析, 进行不同降水年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量影响机制的研究。

2 结果与分析

2.1 不同降水年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量的耦合模拟结果

在土壤参数、作物属性参数、田间管理参数等不变的情形下, 通过APSIM模型组件“Climate Control”,分别在0～2.0 ℃的温度变化范围内, 以0.5 ℃为变化梯度设置日最高、最低温度升高耦合模拟试验场景,模拟得旱地春小麦在不同降水年型下的平均产量(表2)。由模拟试验结果可以看出, 当日最高温不变时,产量随日最低温度升高呈增加变化; 当日最低温度不变时, 产量随日最高温度升高呈减少变化。

表2 APSIM模型模拟的不同降水年型日最高温度和最低温度不同幅度升高对春小麦产量的影响Table 2 Simulated yields of spring wheat under different increase ranges of daily maximum and minimum temperatures in different precipitation years with APSIM model kg·hm-2

2.2 不同降水年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量协同效应分析

2.2.1 主效应分析

对不同降水年型的日最高温度、最低温度对春小麦产量分别进行双因素方差分析。结果表明: 在湿润年型下日最高、最低温度的F值分别为325.436和2216.374 (P＜0.01), 在平水年型下分别为248.914和1921.496 (P＜0.01), 在干旱年型下分别为97.667和601.131 (P＜0.01)。3种年型下日最高温度、最低温度升高对春小麦产量的影响均达到极显著水平。

以产量(Y)为因变量, 日最低温度的变化量(X1)、日最高温的变化量(X2)为自变量, 利用DPS软件进行二次多项式回归分析, 分别建立3种年型下回归方程:

湿润年、平水年和干旱年型下回归方程的相关系数(R)分别为0.9992、0.9996和0.9998, 且F＞F0.01,方程均达显著水平, 能分析春小麦产量与日最高、最低温度之间的关系。湿润年、平水年和干旱年型下日最低温度(X1)的一次项系数分别为67.49、88.93和115.32, 表明日最低温度对产量正效应; 日最高温度(X2)的一次项系数分别为-400.01、-342.54和-360.98, 表明日最高温度对产量负效应。

2.2.2 单因素分析

为进一步研究不同降水年型下日最高、最低温度对春小麦产量的影响, 对回归方程进行降维处理, 得到不同降水年型下日最高、最低温度单因素方程(表3)。

表3 不同降水年型日最低温度(X1)和最高温度(X2)对春小麦产量单因素方程Table 3 Single factor equations of daily minimum (X1) and maximum (X2) temperatures on spring wheat yield in different precipitation years

由湿润年、平水年和干旱年型下日最高、最低温度与春小麦产量效应关系图(图1)可知, 日最高、最低温度对产量效应均为二次抛物线, 在本试验温度变化范围内均未出现阈值。在3种年型下, 日最高温度不变, 日最低温度升高, 产量增加; 日最低温度不变, 日最高温度升高, 产量降低。根据单因素方程进行预测,湿润年型下日最高温度上升7.1 ℃, 产量阈值达到798.61 kg·hm-2; 平水年型下日最高温度上升3.9 ℃时,产量阈值达到1118.21 kg·hm-2; 干旱年型下日最高温度上升3.1 ℃时, 产量阈值达到1026.88 kg·hm-2。

2.2.3 互作效应

以日最低温度(X1)和日最高温度(X2)为自变量, 春小麦产量(Y)为因变量, 运用DPS软件进行通径分析。

1)湿润年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量的互作效应。湿润年型下进行日最高、最低温度升高对春小麦产量通径分析(图2a)。X1→Y的直接通径系数为0.1826,X1X1→Y的直接通径系数为0.0075, 表明日最低温度升高对产量呈增产效应。日最高温度不变时, 日最低温度每增加0.5 ℃, 产量最大增产幅度为2.32%, 最小增产幅度为0.46%, 平均增产幅度为1.32%。X2→Y的直接通径系数为-1.0825,表明日最高温升高对产量呈减产效应。日最低温度不变时, 日最高温度每上升0.5 ℃, 产量最大减产幅度为9.85%, 最小减产幅度为8.30%, 平均减产幅度为 9.08%。X1X2→Y的直接通径系数为-0.0893,X1X2→X1→Y的间接通径系数为0.1155,X1X2→X2→Y的间接通径系数为-0.6846, 说明湿润年型下日最高、最低温度存在负交互作用, 且日最高温度减产作用占主导地位。

2)平水年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量的互作效应。平水年型下进行日最高、最低温度对春小麦产量通径分析(图2b)。X1→Y的直接通径系数为0.3082, 同时X1X1→Y的通径系数为0.0804,表明日最低温升高对产量呈增产效应。日最高温度不变时, 日最低温度每增加0.5 ℃, 春小麦的最大增幅为4.04%, 最小增产幅度1.94%, 平均增产幅度为3.06%。X2→Y的通径系数为-1.1869, 表明日最高温升高对产量呈减产效应。日最低温度不变时, 日最高温度每上升0.5 ℃, 产量最大减产幅度为9.73%,最小减产幅度为6.36%, 平均减产7.98%。X1X2→Y的通径系数为-0.0754,X1X2→X1→Y的间接通径系数为0.1949,X1X2→X2→Y的间接通径系数为-0.7507。说明平水年型下日最高、最低温度存在负交互作用,且日最高温减产作用占主导地位。

3)干旱年型下日最高、最低温度升高对春小麦产量的互作效应。干旱年型下进行日最高、最低温度对春小麦产量通径分析(图2c)。X1→Y的通径系数为0.3834,X1X1→Y的通径系数为0.0954, 表明日最低温升高对产量呈增产效应。日最高温度不变时,日最低温度每增加0.5 ℃, 春小麦的最大增幅为5.14%, 最小增产幅度3.07%, 平均增产幅度为3.99%。X2→Y的通径系数为-1.2002, 表明日最高温升高对产量呈减产效应。日最低温度不变时, 日最高温度每上升0.5 ℃, 小麦最大减产幅度为11.1%, 最小减产幅度为6.97%, 平均减产9.18%。X1X2→Y的通径系数为-0.1631,X1X2→X1→Y的间接通径系数为0.2425,X1X2→X2→Y的间接通径系数为-0.7591。说明干旱年型下日最高、最低温度存在负交互作用, 且日最高温度带来的减产作用占主导地位。

3 讨论

黄土丘陵区域主要气候变化特征表现为温度升高, 旱涝交替、降水时节分配不均, 温度和降水变化是影响旱地春小麦产量的主要因素。由于研究区旱涝交替出现, 使得从整体上考虑降水、温度变化对春小麦生产的影响效应以及两者之间的相互关系,解释性和针对性不强。因此, 利用干旱指数进行降水年型的划分, 在降水量不足和增加的情况下分别探讨日最高、最低温度变化对旱地春小麦产量的影响规律, 能够为小麦生产提供有针对性的实际指导意义。

在APSIM模型验证基础上, 运用模型对不同降水年型日最高、最低温度升高耦合条件的旱地春小麦产量进行了模拟, 结果显示: 日最高温度不变时,日最低温度升高具有一定的增产效果, 增产效果表现为干旱年＞平水年＞湿润年。日最低温度不变时,日最高温度升高会导致旱地春小麦减产, 减产效果表现为干旱年＞湿润年＞平水年。日最高、最低温度升高对产量存在负互作作用, 由日最高温度升高带来的减产效应远大于日最低温度升高带来的增产效应。由研究结果看出, 干旱年型下旱地春小麦产量对温度变化比较敏感, 不论是日最高温度升高带来的减产效果还是日最低温度升高带来的增产效果都比平水年型和湿润年型明显, 主要是由于降水量不足的情况下日最高温度升高造成有效积温的显著增加, 叶的生长和分蘖速度加快, 导致春小麦的减产,日最低温度升高减小了霜冻对作物的伤害, 增加春小麦的有效穗数, 从而实现春小麦增产, 这与李世平等[23]、房世波等[24]研究结果一致。湿润年型相比于平水年型, 日最高温度升高对旱地春小麦的减产效果较明显, 这主要是由于降水量增加的情况下日最高温度升高使得春小麦灌浆过程加速, 灌浆时间缩短, 春小麦出现了早熟的情况, 导致减产[25-27];同时日最高温度升高又会造成田间蒸发耗水加剧,水分有可能出现再次供应不足, 也可能导致小麦减产, 这与张凯等[28]、张冬梅等[29]研究结果一致。

本文运用APSIM模型模拟旱地春小麦产量时未考虑病虫害、田间管理和社会因素的影响, 后续需要进一步研究。

4 结论

在3种不同降水年型下, 日最低温度升高对产量呈正效应, 日最高温度不变, 日最低温度每升高0.5 ℃, 旱地春小麦产量在湿润年型平均增产1.32%,在平水年型平均增产3.06%, 在干旱年型平均增产3.99%。日最高温度升高对产量呈负效应, 日最低温度不变, 日最高温度每升高0.5 ℃, 旱地春小麦在湿润年型平均减产9.08%, 且日最高温度上升7.1 ℃,产量阈值达798.61 kg·hm-2; 在平水年型平均减产7.98%, 且日最高温度上升3.9 ℃, 产量阈值达1118.21 kg·hm-2; 在干旱年型平均减产9.18%, 且日最高温度上升 3.1 ℃时, 产量阈值达1026.88 kg·hm-2。不同降水年型下温度升高导致了旱地春小麦减产, 日最高、最低温度升高对产量存在负交互作用, 日最高温度升高带来的减产效应远大于日最低温度升高带来的增产效应。