全 文 ：2011—2050 年黄淮海冬小麦、夏玉米
气候生产潜力评价*
赵俊芳摇 郭建平**摇 邬定荣摇 房世波摇 俄有浩
(中国气象科学研究院, 北京 100081)
摘摇 要摇 基于区域气候模式 PRECIS输出的未来 B2 气候情景(2011—2050 年)逐日资料以及
基准气候时段(1961—1990 年)的逐日资料,应用农业生态区域(AEZ)模型,对 2011—2050 年
我国黄淮海地区冬小麦、夏玉米气候生产潜力时空变化特征进行预测. 结果表明: 基准气候
时段下,我国黄淮海地区冬小麦、夏玉米气候生产潜力的空间分布呈现一定的区域分异规律,
总体均呈东南高、西北低的趋势,且同纬度地区的沿海高于内陆. 1961—1990 年,冬小麦、夏玉
米气候生产潜力的变化幅度分别在 3893 ~ 11000 和 5908 ~ 12000 kg·hm-2 .未来 B2 气候情景
下,冬小麦、夏玉米气候生产潜力的年际变化很大,这与该时期作物生长发育光、温、水的匹配
程度有关.冬小麦、夏玉米分别在 2011—2030 年和 2021—2040 年间气候生产潜力的增加趋势
非常明显,开发潜力很大.在保持现有生产状况下,未来 B2 气候情景下,2011—2050 年冬小麦
气候生产潜力在空间上总体呈现明显的区域分异,表现为东南地区与西北地区的反向变化、
沿海地区与内陆地区之间的同向变化;而夏玉米气候生产潜力的区域分异规律不明显.
关键词摇 黄淮海地区摇 冬小麦摇 夏玉米摇 气候生产潜力摇 未来气候情景摇 AEZ模型
文章编号摇 1001-9332(2011)12-3189-07摇 中图分类号摇 S162. 3摇 文献标识码摇 A
Climatic potential productivity of winter wheat and summer maize in Huanghuaihai Plain in
2011-2050. ZHAO Jun鄄fang, GUO Jian鄄ping, WU Ding鄄rong, FANG Shi鄄bo, E You鄄hao (Chi鄄
nese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22
(12): 3189-3195.
Abstract: Based on the daily data under B2 climate scenario (2011-2050) and baseline climate
condition (1961-1990) extracted from the regional climate model PRECIS, and by using the Agro鄄
Ecological Zone (AEZ) model, a prediction was conducted on the possible spatiotemporal changes
of the climatic potential productivity of the two crops in the Huanghuaihai Plain in 2011-2050. Un鄄
der baseline climate condition, the climatic potential productivities of winter wheat and summer
maize presented a regional differentiation, i. e. , higher in southeast and lower in northwest regions,
and higher along coast and lower in inland at the same latitudes, and fluctuated within the ranges of
3893-11000 kg·hm-2and 5908-12000 kg·hm-2, respectively. Under B2 climate scenario, the
climatic potential productivity of winter wheat and summer maize would have a greater inter鄄annual
change, due to the different matching degrees of light, temperature and water during the growth pe鄄
riods of the crops. The climatic potential productivity of winter wheat in 2011-2030 and summer
maize in 2021-2040 would have an obvious increase, with great potential for development. Under
the conditions of maintaining the present production, the climatic potential productivity of winter
wheat in 2011-2050 would present an overall regional differentiation of reverse change in southeast
and northwest regions and the same change in coastal and inland areas, whereas the climatic poten鄄
tial productivity of summer maize in 2011-2050 would have little regional differentiation.
Key words: Huanghuaihai Plain; winter wheat; summer maize; climatic potential productivity; fu鄄
ture climate scenario; AEZ model.
*公益性行业(气象)科研专项资金项目(GYHY201106020)、“十二五冶国家科技支撑计划项目(2011BAD32B01)和全球变化研究国家重大科
学研究计划项目(2010CB951300)资助.
**通讯作者. E鄄mail: gjp@ cams. cma. gov. cn
2011鄄04鄄08 收稿,2011鄄08鄄22 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 12 月摇 第 22 卷摇 第 12 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Dec. 2011,22(12): 3189-3195
摇 摇 农业对气候变化反应十分敏感[1-4] . 全球气候
变化背景下光、热、水等气候资源都发生了明显变
化,各种农业气候资源的数量及其匹配变化使农业
气候生产潜力、农业生产布局、种植制度等发生改
变,并最终对国家的粮食生产安全带来威胁.随着全
球气候变化问题的日益突出,对农业气候生产潜力
的研究也受到了社会各界的普遍关注[5-9] .
黄淮海农业区是全国粮食主产区, 以冬小麦鄄
夏玉米二熟制为主,在国家粮食安全保障战略中居
重要地位.区内热量较充足,雨热同季,具有可观的
气候生产潜力.因此,气候变化背景下开展黄淮海地
区冬小麦、夏玉米气候生产潜力时空变化特征的预
测研究对于该区未来应对气候变化具有重要意义.
农业气候生产潜力是评价农业气候资源的判据之
一,其大小取决于光、温、水三要素的数量及其相互
配合协调的程度[10-13] . 目前对黄淮海地区冬小麦、
夏玉米气候生产潜力的估算,已经取得了大量的研
究成果[14-17] .黄进勇等[11]通过田间定位试验,研究
了黄淮海地区冬小麦鄄春玉米鄄夏玉米复合种植模式
下各作物的产量效应. 刘建栋等[14]将 CO2倍增后
GCMs的输出结果输入到 ARID CROP 模型,模拟了
1961—1990 年 CO2倍增后黄淮海地区冬小麦和夏
玉米的气候生产力及变化情况.张浩等[16]通过收集
河南省 8 个县域的属性数据(气象、土壤和小麦资
源数据)和空间数据,创建空间鄄属性一体化数据库,
应用基于“经验鄄统计法冶的光、温、水、土逐级衰减机
制模型,定量计算了河南省 8 个县域的小麦自然生
产潜力,实现了基于 GIS 的小麦自然生产潜力评价
系统.以上研究成果对该区气候资源的开发利用起
到了很大的推动作用,但以往的研究大多是基于历
史资料分析气候生产潜力的时空分布特征、资源利
用情况以及对气候变化的响应等方面. 从目前国内
的研究情况来看,气候变化背景下黄淮海地区冬小
麦、夏玉米气候生产潜力未来变化趋势的预测研究
尚未见报道.因此,本文采用区域气候模式 PRECIS
输出的未来气候情景(2011—2050 年)逐日资料以
及基准气候时段(1961—1990 年)的逐日资料,应用
联合国粮农组织(FAO)和国际应用系统分析研究
所(IIASA)共同开发的农业生态区域(AEZ)模型,
对 2011—2050 年该区冬小麦、夏玉米气候生产潜力
时空变化特征进行预测,以期为未来应对气候变化、
合理开发利用气候资源、调整农业生产布局提供理
论依据.
1摇 数据与方法
1郾 1摇 数据来源与未来气候情景的选择
本研究中区域气候模式 PRECIS(分辨率 50 km
伊50 km)输出的未来气候情景(2011—2050 年)以
及基准气候时段(1961—1990 年)逐日资料由中国
农业科学院农业环境与可持续发展研究所提供,包
括逐日降水、太阳总辐射、平均温度、最低温度、最高
温度、相对湿度、风速. 其中,PRECIS 模式输出的未
来气候情景资料和基准气候资料已经作了订正,其
资料的适用性已经在原始数据提供方的文献中得到
体现[18] . 与以往研究所采用的全球气候模式
(GCM)相比,该模式在模式验证、时空分辨率、对地
形的表述以及模式的不确定性方面有显著改善,但
该模式对降水变化的预测结果较其他模型大[19] .
为了估计大气温室气体浓度变化对全球气候、
社会经济的影响,政府间气候变化专门委员会
(IPCC)组织各国专家在大量模型分析的基础上,提
出了 2001—2100 年全球温室气体的排放情景,即
SRES情景[1] .本研究采用 IPCC 温室气体未来排放
情景 B2,即符合中国国情的区域可持续发展情景,
其输出结果作为预测 2011—2050 年黄淮海地区冬
小麦、夏玉米气候生产潜力的输入数据.
1郾 2摇 农业生态区划(AEZ)模型简介
20 世纪 70 年代后期,联合国粮农组织(FAO)
和国际应用系统分析研究所 ( IIASA)基于中国
1961—1997 年的统计资料(经多方校正)共同开发
了农业生态区划 ( agro鄄ecological zone, AEZ ) 模
型[20] .随着 AEZ 模型的不断完善及技术上的日趋
成熟,到目前为止,其已成为国际上比较流行的估算
作物气候生产潜力的方法之一.本研究以 AEZ模型
为理论依据,分 3 步来估算冬小麦和夏玉米的气候
生产潜力,即用光、热、水分层进行修正[20] .通过对不
同层次作物生产潜力以及限制因子的计算,有助于分
析当地气候对农业生产的影响,找出影响产量形成的
因素,从而有针对性地寻求克服的方法和途径.
1郾 2郾 1 光合生产潜力摇 光合生产潜力指特定作物在
水、肥、热等因素均处于最佳状态时,由太阳辐射所
决定的产量水平.计算作物全晴天的干物质生产量
和全阴天的干物质生产量, 最后用云层覆盖率来校
正,得到作物每日总干物质生产量.其估算公式为:
Yo =Fyo+ (1 - F)yc (1)
F=5郾 2 (Rse-0郾 5 Rg) / Rse (2)
式中:Yo 为每日总干物质生产量(kg·hm-2·d-1);yo
0913 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
为全阴天的干物质生产量(kg·hm-2·d-1);F 为云
层覆盖率;yc 为全晴天的干物质生产量(kg·hm-2·
d-1);Rse为晴天最大有效射入短波辐射(J·cm- 2·
d-1);Rg 为实测射入短波辐射(J·cm-2·d-1).
1郾 2郾 2 光温生产潜力摇 光温生产潜力指作物在水肥
条件处于最适状态时,由光温因素组合所决定的产
量水平,反映了最高投入水平下特定作物在一个地
区灌溉农田中可能达到的产量上限. 在光合生产潜
力计算的基础上,考虑温度和不同作物的生理特性,
用最大干物质生产率( ym,kg·hm-2·h-1)、作物叶
面积校正系数(Lc)、作物在生育期日均温度下呼吸
消耗时的净干物质产量校正值(Nc)、收获部分干物
质校正值(Hc)等参数对光合生产潜力进行校正,得
到光温生产潜力(Ymp).
1)最大干物质生产率(ym)的校正.作物干物质
生产率决定于作物品种和生产期间温度,根据王学
强等[21]的研究结果,当白天气温分别为 15、20、25
和 30 益时,黄淮海地区冬小麦的干物质生产率分别
为 33郾 96、33郾 96、25郾 45 和 8郾 41 kg·hm-2·h-1,夏玉
米的干物质生产率分别为 5郾 25、47郾 25、47郾 25 和
68郾 25 kg·hm-2·h-1 .
2)以叶面积指数对作物生长量进行校正. 当叶
面积指数(LAI)逸5 时,校正后的 Lc =0郾 5;当 LAI 分
别为 1、2、3、4 时,校正后的 Lc 分别为 0郾 2、0郾 3、0郾 4
和 0郾 48.
3)净干物质生长量的校正. 作物在生长过程
中,既有光合作用又有呼吸作用,光合呼吸之差才能
用于作物生长与物质积累.大量实验表明:当平均气
温<20 益时,净干物质生长量的校正值为 0郾 6;当平
均温度逸20 益时,净干物质生长量的校正值为 0郾 5,
故 Nc 在 0郾 5 ~ 0郾 6[20] .
4)收获部分干物质的校正. 收获部分干物质
(籽粒、糖、油等)的比率即收获系数.
当 ym>20 kg·hm-2·h-1时:
Ymp =LcNcHcG[F(0郾 8+0郾 01ym)yo+(1-F)
(0郾 5+0郾 025ym)yc] (3)
当 ym<20 kg·hm-2·h-1时:
Ymp =LcNcHcG[F(0郾 5+0郾 025ym)yo+(1 -F)
0郾 5ymyc] (4)
式中:Ymp为光温生产潜力(kg·hm- 2);Lc 为作物叶
面积校正系数;Nc 为净干物质产量校正值;Hc 为收
获部分干物质校正值;G为作物生长期天数(d).
1郾 2郾 3 气候生产潜力摇 作物气候生产潜力指作物在
光、温和自然降水 3 种因子组合条件下的产量潜力,
是在有限的降水条件下作物所能实现的最大生产
力.气候生产潜力是通过水分校正系数对光温生产
潜力进行修正后获得.
作物需水量(Tm,mm)和播前土壤有效水分储
量(Sa,mm)的算式如下:
Tm =K伊P (5)
Sa =移 iP - 移kjP (6)
式中:K 为作物需水系数,可查表得到;P 为可能蒸
散量(mm);k为经验校正指数;i和 j为天数;P为降
雨量(mm).
作物实际耗水量(Ta,mm)指水分供应受限制
的情况下,作物实际所能得到的水量.
当 P+ Sa1> Tm 时,Ta =Tm,Sa2 =P+Sa1-Tm;当 P+
Sa1
各生育阶段产量降低百分率(Ym)的算式如下:
Ym =Ky(1-Ta / Tm)伊100% (7)
式中:Ky 为产量反应系数,可查表得到.
第 n生育阶段产量指数( I n)的算式如下:
I n = in-1伊(1- in) (8)
式中:in-1、in分别为第 n-1 、n 生育阶段产量的降低
率,可查表得到.
气候生产潜力(Yp,kg·hm-2)的算式如下:
Yp =Ymp伊I n (9)
1郾 3摇 气候生产潜力的距平百分率
距平百分率指距平值与多年平均值的百分比
值.本文中计算气候生产潜力距平百分率所用的多
年平均值为基准气候条件下 1961—1990 年的平
均值.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 未来气候情景下黄淮海地区冬小麦气候生产
潜力时空变化特征
基准气候时段(1961—1990 年)下,我国黄淮海
地区冬小麦气候生产潜力(3893 ~ 11000 kg·hm-2)
总体呈东南高、西北低的趋势,且同纬度地区的沿海
高于内陆;最低值出现在北京、天津、石家庄一带,最
高值出现在黄淮海地区东南部和山东省沿海一带;
山西省大部、河南省北部、山东省中部一带冬小麦气
候生产潜力在 6000 ~ 7000 kg·hm-2;河北省的北部
和西部以及山东省北部部分地区的冬小麦气候生产
潜力在 5000 ~ 6000 kg·hm-2(图 1). 这与刘建栋
等[14]的研究结果相吻合.
与基准气候时段(1961—1990年)相比,未来
191312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 赵俊芳等: 2011—2050 年黄淮海冬小麦、夏玉米气候生产潜力评价摇 摇 摇 摇 摇 摇
图 1摇 基准气候时段(1961—1990 年)黄淮海地区冬小麦气
候生产潜力的空间分布
Fig. 1 摇 Spatial distribution of climatic potential productivity of
winter wheat in Huanghuaihai Plain under the baseline climate
condition (1961—1990)郾
B2 气候情景下,2011—2030 年我国黄淮海地区冬
小麦气候生产潜力增加趋势非常明显;2011—2020
年,河北省中北部部分地区以及山西、河南、山东、江
苏、安徽省零星地区的冬小麦气候生产潜力较基准
气候时段低,其他地区均呈增加趋势,山西省北部、
河北省大部、山东省中部及河南省北部部分地区的
增幅(21% ~ 50% )最大,水热条件配合得最好;
2021—2030 年,山西省西部、河南省中部以及安徽
省西部部分地区的冬小麦气候生产潜力较基准气候
时段低,其他地区均呈增加趋势,增幅在 1% ~
50% ,其中,河北省东部、北京南部、天津以及山东省
北部的增幅最大,在 21% ~ 50% ;2031—2040 年,冬
小麦气候生产潜力较基准气候时段的降低趋势较明
显,这与该时期冬小麦生长发育光、温、水的匹配程
度有关,河北省北部、山西省西北部、山东省东北部、
河南南部、安徽、江苏等地冬小麦气候生产潜力的变
幅在-22% ~ 0% ,其他地区均呈增加趋势;2041—
2050 年,冬小麦气候生产潜力较基准气候时段的降
低趋势也较明显,该时段冬小麦产量将受到较大冲
击,生产力也将更脆弱,山西省大部、北京、天津、河
北省大部、山东省北部较基准气候时段低,其他地区
则呈增加趋势,增幅在 1% ~ 10% (图 2). 未来 B2
气候情景下,由于 2011—2050 年我国黄淮海地区降
水的地带性分布以及光热水各要素匹配组合的差
异,导致该区冬小麦气候生产潜力在空间上总体呈
现明显的区域分异规律:东南地区与西北地区的反
向变化,沿海地区与内陆地区之间的同向变化.
图 2摇 未来 B2 情景下黄淮海地区冬小麦气候生产潜力距平百分率的空间分布
Fig. 2摇 Spatial distributions of anomaly percentage of climatic potential productivity of winter wheat in Huanghuaihai Plain under future
B2 scenario (2011—2050).
2913 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
2郾 2摇 未来气候情景下黄淮海地区夏玉米气候生产
潜力时空变化特征
基准气候时段(1961—1990 年)下,我国黄淮海
地区夏玉米气候生产潜力(5908 ~ 12000 kg·hm-2)
的分布总体呈东南高、西北低的趋势,同纬度地区的
沿海高于内陆.最低值出现在河北省北部和山西省
西部的部分地区,最高值出现在山东省和江苏省沿
海一带;山西省大部、河南省北部和西部、河南省北
部一带夏玉米气候生产潜力在 8000 ~ 9000
kg·hm-2;河北省东南部、河南省中北部以及山东省
西部部分地区的夏玉米气候生产潜力在 9000 ~
10000 kg·hm-2;天津大部、江苏省和安徽省的大
部、河南省东南部、山东省东部沿海一带夏玉米气候
生产潜力较高,超过 10000 kg·hm-2(图 3).
摇 摇 与基准气候时段(1961—1990 年)相比,未来
B2 气候情景下,2011—2050 年我国黄淮海地区夏
玉米气候生产潜力增加的区域多于气候生产潜力减
少的区域,总体来说,2021—2040 年夏玉米气候生
产潜力增加趋势非常明显,开发潜力很大(图 4).与
1961—1990 年相比,2011—2020 年,河南省、山东
省、江苏省和安徽省大部地区的夏玉米气候生产潜
力有所增加,但增幅(1% ~ 10% )较小,其他地区呈
图 3摇 基准气候时段(1961—1990 年)黄淮海地区夏玉米气
候生产潜力的空间分布
Fig. 3 摇 Spatial distribution of climatic potential productivity of
summer maize in Huanghuaihai Plain under the baseline climate
condition (1961—1990).
下降趋势,变幅在-24% ~ 0% ;2021—2030 年,各地
区夏玉米气候生产潜力的增加趋势较明显,河北、山
西、河南、安徽、江苏省大部以及山东省夏玉米气候
生产潜力明显增加,增幅在 1% ~ 20% ;2031—2040
年,夏玉米气候生产潜力的增加趋势较2021—2030
图 4摇 未来 B2 情景下黄淮海地区夏玉米气候生产潜力距平百分率的空间分布
Fig. 4摇 Spatial distributions of anomaly percentage of climatic potential productivity of summer maize in Huanghuaihai Plain under fu鄄
ture B2 scenario (2011—2050).
391312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 赵俊芳等: 2011—2050 年黄淮海冬小麦、夏玉米气候生产潜力评价摇 摇 摇 摇 摇 摇
年更明显,增幅在 1% ~ 40% ,说明该时期的气候增
湿、增温效应比较显著,对当地农业发展具有促进作
用,其中,河北石家庄西南部、河南北部、山西中部部
分地区的增幅在 21% ~ 30% ,河北省北部少许地区
的增幅更大,超过 31% ,然而,河北东北部、河南北
部、安徽北部地区夏玉米气候生产潜力的降幅较大,
变化范围在-24% ~ 0% ,气候暖干化是该时段这些
地区气候生产潜力减少的重要原因;2041—2050
年,夏玉米气候生产潜力的增加趋势不太明显,山西
省和河北省的大部以及山东济南周边地区的降幅较
大,最大降幅达 24% ,其他地区呈增加趋势,但增幅
较小,在 10%以下. 这进一步说明气候的暖干化趋
势对研究区未来农业发展提出了严峻挑战.为此,研
究区必须科学地调整农业生产格局,趋利避害,因地
制宜,为充分利用气候资源、提高生产力水平及农业
可持续发展创造有利环境.
3摇 讨摇 摇 论
气候生产潜力一直是国内外全球变化研究的热
点.本文利用区域气候模式 PRECIS 输出的未来气
候情景(2011—2050 年)逐日资料以及基准气候时
段(1961—1990 年)的逐日资料,应用联合国粮农组
织(FAO)和国际应用系统分析研究所( IIASA)共同
开发的农业生态区域(AEZ)模型,就未来 2011—
2050 年黄淮海地区冬小麦、夏玉米气候生产潜力时
空变化特征进行了预测. 结果表明:1)基准气候时
段(1961—1990 年)下,我国黄淮海地区冬小麦、夏
玉米气候生产潜力的空间分布呈现一定的区域分异
规律,总体均呈东南高、西北低的趋势,同纬度地区
的沿海高于内陆.冬小麦气候生产潜力的变化幅度
在 3893 ~ 11000 kg·hm-2,最低值出现在北京、天
津、石家庄一带,最高值出现在黄淮海地区东南部及
山东省沿海一带.夏玉米气候生产潜力的变化幅度
在 5908 ~ 12000 kg·hm-2,最低值出现在河北省北
部和山西省西部的部分地区,最高值出现在山东省
和江苏省沿海一带. 2)气候生产潜力是度量光、热、
水各要素匹配状况的定量指标,可以很好地揭示一
个地区气候资源状况. 由于黄淮海地区未来气候各
要素匹配组合的差异,导致该区未来冬小麦、夏玉米
气候生产潜力的年际变化很大. 未来 B2 气候情景
下,与基准气候时段相比,2011—2030 年冬小麦气
候生产潜力的增加趋势非常明显,开发潜力很大,可
极大地改善农业生产收益,山西省北部、河北省大
部、山东省中部及河南省北部等地的部分地区的最
大增幅在 50% 左右,而 2031—2050 年则相反;
2021—2040 年夏玉米气候生产潜力的增加趋势非
常明显,但在 2011—2020 年和 2041—2050 年间,由
于水热条件的制约,夏玉米气候生产潜力较基准气
候时段的增加趋势不太明显,山西省和河北省的大
部以及山东省济南周边地区的作物产量受到很大冲
击,生产力相对更脆弱,夏玉米气候生产潜力下降幅
度较大,最大下降幅度达 24% . 3)在保持现有生产
状况下,未来 B2 气候情景下,2011—2050 年我国黄
淮海地区冬小麦气候生产潜力在空间上总体呈现明
显的区域分异:东南地区与西北地区的反向变化,沿
海地区与内陆地区之间的同向变化,这对于指导未
来该区丰歉年景的空间互补具有重要意义;而夏玉
米的这种区域分异规律不明显.
本研究选取目前世界上应用范围最广的一个农
业生产潜力评估模型,即农业生态区划(AEZ)模型,
对我国黄淮海地区冬小麦、夏玉米未来气候生产潜
力时空变化特征进行预测.该模型思路严谨,不但同
时涉及光、温、水等多个影响作物产量形成的因素和
指标,还考虑了作物类型在不同生长条件下产量形
成的差异,同时该方法的基础资料较易获取,便于计
算,其结果也能够较好地反映地区作物生产潜力的
多年平均状况[21] .经过 20 多年的推广和应用,该模
型在世界上得到了广泛应用. 在我国,约有 35%的
农业潜力评估项目采用该模型[22] .但该方法在一些
区域还存在参数估计误差,且未考虑耕作方式、品种
选择、种质资源等这些影响单产的因素.在实际生产
条件下,由于短期内的不利气候条件、水分和营养供
应、耕作措施、相关参数获得的难度与精确性以及包
括收获在内的问题,产量都会遭受损失,这些限制因
素无疑是复杂的.因此,对作物气候生产潜力的计算
还需要在今后的工作中进一步综合订正.而且,如何
根据研究地区实际情况,科学地确定各层次生产潜
力的主要限制因子的有效程度,以及如何建立不同
尺度、不同作物的生产潜力计算体系,使计算结果更
接近实际,还需要深入研究.本研究结果与之前类似
工作对黄淮海地区冬小麦、夏玉气候生产潜力变化
趋势的估计定性一致[16,21],但由于模式、排放情景
及参考时段等差异,不同研究给出的预估结果难以
定量对比. 本文中 2011—2050 年黄淮海地区冬小
麦、夏玉米气候生产潜力的预估结果仍然存在着多
种因素可能引起的不确定性,这也是造成最后研究
结果存在较大不确定性的主要原因. 主要是气候变
化情景的不确定,气候变化情景的不确定性来源于
4913 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
气候模式的不完善和未来温室气体排放情景的不确
定[23];其次是影响评价方法的不确定性,如空间数
据产生的误差(空间数据产生的误差包括土壤数
据、天气数据和统计数据本身的准确性及数据处理
方式和方法等[24] );第三是对未来农业生产发展状
况的不可预见性所引起的不确定性. 随着研究的不
断深入、资料的不断完善和技术手段的不断提高,今
后将逐步降低研究中的不确定性. 本研究的计算和
分析过程都是建立在假设未来农业生产状况与现有
农业生产状况一致的前提下,没有考虑未来农业生
产过程中适应措施(如基因技术、农业政策、农业种
植制度调整以及其他农业技术等)的应用,今后也
将深入探讨.
致谢摇 衷心感谢中国农业科学院许吟隆研究员提供未来气
候情景数据以及诸位审稿人提出的宝贵意见.
参考文献
[1] 摇 IPCC. Climate Change 2007: Synthesis Report. Oslo:
Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007
[2]摇 Tubiello FN, Donatelli M, Rosenzweig C, et al. Effects
of climate change and elevated CO2 on cropping sys鄄
tems: Model predictions at two Italian locations. Euro鄄
pean Journal of Agronomy, 2000, 13: 179-189
[3]摇 Gryze SD, Wolf A, Kaffka SR, et al. Simulating green鄄
house gas budgets of four California cropping systems
under conventional and alternative management. Ecolog鄄
ical Applications, 2010, 20: 1805-1819
[4]摇 Tao FL, Yokozawa M, Hayashi Y, et al. Changes in
agricultural water demands and soil moisture in China o鄄
ver the last half鄄century and their effects on agricultural
production. Agricultural and Forest Meteorology, 2003,
118: 251-261
[5]摇 Zhang JK, Zhang FR, Zhang D, et al. The grain poten鄄
tial of cultivated lands in Mainland China in 2004. Land
Use Policy, 2008, 26: 68-76
[6]摇 Xiong W, Conway D, Lin ED, et al. Future cereal pro鄄
duction in China: The interaction of climate change,
water availability and socio鄄economic scenarios. Global
Environmental Change, 2009, 19: 34-44
[7]摇 Deng XZ, Huang JK, Rozelle S, et al. Cultivated land
conversion and potential agricultural productivity in Chi鄄
na. Land Use Policy, 2006, 23: 372-384
[8]摇 Chauhan YS. Potential productivity and water require鄄
ments of maize鄄peanut rotations in Australian semi鄄arid
tropical environments: A crop simulation study. Agricul鄄
tural Water Management, 2010, 97: 457-464
[9]摇 Arora VK, Singh H, Singh B. Analyzing wheat produc鄄
tivity responses to climatic, irrigation and fertilizer鄄ni鄄
trogen regimes in a semi鄄arid sub鄄tropical environment
using the CERES鄄Wheat model. Agricultural Water
Management, 2007, 94: 22-30
[10]摇 Wang Z鄄M (王宗明), Zhang B (张摇 柏), Song K鄄S
(宋开山), et al. Establishment and its application of
model for evaluation of agricultural land potential pro鄄
ductivity in Northeast China. Ecological Science (生态
科学), 2007, 26(4): 351-360 (in Chinese)
[11]摇 Huang J鄄Y (黄进勇), Li X鄄P (李新平), Sun D鄄L
(孙敦立). Ecophysiological effects of multiple crop鄄
ping of winter wheat鄄spring corn鄄summer corn in Huang鄄
huaihai Plain. Chinese Journal of Applied Ecology (应
用生态学报), 2003, 14(1): 51-56 (in Chinese)
[12]摇 Chavas DR, Izaurralde RC, Thomson AM, et al. Long鄄
term climate change impacts on agricultural productivity
in eastern China. Agricultural and Forest Meteorology,
2009, 149: 1118-1128
[13]摇 Zhou Y鄄H (周允华), Xiang Y鄄Q (项月琴), Li J (李
俊), et al. Simulation of winter wheat and summer
maize production under optimum conditions. Chinese
Journal of Applied Ecology (应用生态学报), 1997, 8
(3): 257-262 (in Chinese)
[14]摇 Liu J鄄D (刘建栋), Wang S鄄L (王石立), Yu Q (于摇
强), et al. Simulation of impacts of doubled CO2 on the
climatic productivity in Huang鄄Huai鄄Hai Plain. Journal
of Natural Disasters (自然灾害学报), 2001, 10(1):
17-23 (in Chinese)
[15]摇 Wang S鄄L (王石立), Wang F鄄T (王馥棠). Modeling
the potential impacts of climate change on winter wheat
yield in Huanghuaihai Plain. Acta Meteorologica Sinica
(气象学报), 1993, 51(2): 209-215 (in Chinese)
[16]摇 Zhang H (张 摇 浩), Xi L (席 摇 磊), Xu X (许 摇
鑫), et al. Evaluation system of wheat natural potential
productivity at county scale based on GIS. Transactions
of the Chinese Society of Agricultural Engineering (农业
工程学报), 2009, 25(12): 198-205 (in Chinese)
[17]摇 Zhou Z鄄G (周治国), Cao W鄄X (曹卫星), Wang S鄄H
(王绍华), et al. GIS鄄based potential productivity anal鄄
ysis of regional crop production system. Transactions of
the Chinese Society of Agricultural Engineering (农业工
程学报), 2003, 19(1): 124-128 (in Chinese)
[18]摇 Xu Y鄄L (许吟隆), Richard J. Validating PRECIS with
ECMWF reanalysis data over China. Chinese Journal of
Agrometeorology (中国农业气象), 2004, 25(1): 5-9
(in Chinese)
[19]摇 Xiong W (熊 摇 伟), Lin E鄄D (林而达), Jiang J鄄H
(蒋金荷), et al. An integrated analysis of impact fac鄄
tors in determining China爷s future grain production. Ac鄄
ta Geographica Sinica (地理学报), 2010, 65(4): 397
-406 (in Chinese)
[20]摇 Cai C鄄Z (蔡承智), van Harrij V, Guenther F, et al.
Analyses of wheat yield potential by AEZ model on the
basis of Chinese farming system zonation. Chinese Jour鄄
nal of Eco鄄Agriculture (中国生态农业学报), 2007,
15(5): 182-184 (in Chinese)
[21]摇 Wang X鄄Q (王学强), Jia Z鄄K (贾志宽), Li Y鄄B (李
轶冰). Evaluations on the productive potential of wheat
based on AEZ model in Henan Province. Journal of
Northwest A & F University (Natural Science) (西北农
林科技大学学报·自然科学版), 2008, 36(7): 85-
90 (in Chinese)
[22]摇 Zhang J (张 摇 晶). GIS鄄based study on potential pro鄄
duction of winter鄄wheat in China. Ecological Economy
(生态经济), 2008(10): 37-40 (in Chinese)
[23]摇 Zhao J鄄F (赵俊芳), Guo J鄄P (郭建平), Ma Y鄄P (马
玉平), et al. Change trends of China agricultural ther鄄
mal resources under climate change and related adapta鄄
tion countermeasures. Chinese Journal of Applied Ecolo鄄
gy (应用生态学报), 2010, 21(11): 2922-2930 ( in
Chinese)
[24]摇 Xiong W (熊摇 伟), Yang J (杨摇 婕), Lin E鄄D (林
而达), et al. The projection of maize yield in China
under climate change scenarios. Advances in Earth Sci鄄
ence (地球科学进展), 2008, 23(10): 1092 -1101
(in Chinese)
作者简介 摇 赵俊芳,女,1977 年生,博士,助理研究员. 主要
从事农业气象、全球变化、陆地碳循环等研究,发表论文 30
余篇. E鄄mail: zhaojf@ cams. cma. gov. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
591312 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 赵俊芳等: 2011—2050 年黄淮海冬小麦、夏玉米气候生产潜力评价摇 摇 摇 摇 摇 摇