任新莊，閆麗娟，李 廣，聶志剛，王 鈞，羅永忠

(1.甘肅省干旱生境作物學重點實驗室，甘肅農業(yè)大學， 甘肅 蘭州 730070； 2.甘肅農業(yè)大學農學院， 甘肅 蘭州 730070； 3.甘肅農業(yè)大學林學院， 甘肅 蘭州 730070； 4.甘肅農業(yè)大學信息科學技術學院， 甘肅 蘭州 730070)

聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC，2013)發(fā)布的第五次評估報告顯示：全球海陸表面平均溫度在1880—2012年之間總共升高了0.85℃，未來將繼續(xù)呈上升趨勢[1]。在氣溫持續(xù)升高的情況下，全球各干濕地區(qū)之間，同一地區(qū)干濕季節(jié)之間的降水差也將增大[2]。氣溫和降水是作物生長發(fā)育的主要影響因素，其影響程度在干旱半干旱地區(qū)更加明顯，所以，氣候變化將對該地區(qū)的糧食生產產生重要的影響。

小麥是世界上最重要的糧食作物之一，其生產對氣候變化非常敏感[3]。全球氣候變化的主要特點包括氣候變暖和降水格局變化，而溫度與水分等生存因子的變化必然會影響小麥的生長發(fā)育過程，從而對產量造成影響[4-5]。光合作用是小麥產量形成的基礎，而其光合效率的高低與氣溫有著密切的關系[6]，適宜的溫度是高光合效率的重要前提之一，而過高的溫度則會造成小麥早熟或早衰，縮短小麥的物候期持續(xù)時間[7]，會從光合面積、光合速率、以及光合持續(xù)時間等方面來影響小麥的產量形成。水分作為小麥最重要的生存因子之一，對小麥生長發(fā)育和產量形成的影響是決定性的，所以降水格局的變化對干旱半干旱且無灌溉條件地區(qū)的小麥生產的影響很大。大量研究表明，在黃土高原隴中地區(qū)降水量少且年內分配極不均勻，與小麥生育時期相錯位，這對該地區(qū)的小麥生產造成了很不利的影響[8-9]。在溫度與水分對小麥產量形成的綜合影響方面，有研究表明，在水分條件較好時，溫度的升高能提高小麥葉片的光合效率，但在低水分條件下，溫度的變化對小麥葉片光合速率的影響并不明顯[10]，其互作效應對小麥產量的研究目前還較少。

因此，本研究運用APSIM模型，針對未來可能出現的溫度與降水變化情況，對黃土高原定西市安定區(qū)的小麥產量進行模擬，并分析溫度與降水變化對小麥產量形成的互作效應，為在未來氣候條件下該地區(qū)小麥的合理生產提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 APSIM模型簡介

APSIM(Agricultural Production System Simulator)是由隸屬澳大利亞聯邦科工組織和昆士蘭州政府的農業(yè)生產系統(tǒng)組(APSRU)開發(fā)研制的一個農業(yè)生產系統(tǒng)模型[11]。該模型對農業(yè)生產過程的模擬是以土壤過程為核心的，并且可以模擬作物輪作系統(tǒng)。APSIM主要由以下4個部分組成：用于模擬農業(yè)生產中生物和物理過程的生物物理模塊；用于定義農業(yè)生產管理措施和控制模型過程的管理模塊；用于調用模擬過程中數據“進出”的輸入輸出模塊和用于驅動模擬過程和控制其它模塊的中心引擎。該模型可以根據用戶需要連接不同的子模塊到主引擎上，用戶也可以自行開發(fā)標準子模塊，從而滿足不同的模擬需求。模型所需數據主要分為4個部分：氣候參數(包括逐日太陽輻射量、逐日最高氣溫、逐日最低氣溫、逐日降水量、當地緯度、月平均氣溫和月均溫變化等)，土壤屬性參數(包括土層深度、容重、萎蔫系數、最大持水量、飽和含水量、風干系數、土壤N含量和土壤pH值等)，作物屬性參數(包括作物的遺傳特性參數和作物生長發(fā)育過程中的一些參數)，農田管理參數(包括播深、播期、播量、施肥種類、施肥時期、施肥量、灌水時期和灌水量等)。本研究采用的模型已經經過李廣等的校驗，模型相對均方根誤差(NRMSE)為4.85%，有效性參數(ME)為0.908，且已有很多研究者運用校正后的模型，研究了日最高與最低溫度、光照與CO2以及光照與溫度等對春小麥產量的影響機制[12-15]。

1.2 試驗區(qū)概況

本研究區(qū)位于甘肅省定西市安定區(qū)李家堡鎮(zhèn)，屬于隴中黃土高原，為典型的雨養(yǎng)農業(yè)區(qū)，一年一熟，春小麥與豌豆輪作是該區(qū)的主要輪作方式。海拔為2 000 m，年均太陽輻射592.9 kJ·cm-2，年均氣溫6.4℃，年均≥0℃積溫2 933.5℃，年均≥10℃積溫2 239.1℃，無霜期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，年蒸發(fā)量1 531 mm。

1.3 模擬試驗設計

本研究使用的基礎數據為1971—2012年的定西市安定區(qū)逐日溫度及降水數據。由圖1可知1971—2012年安定區(qū)的年降水量呈減少趨勢，降水量傾向率為-5.5 mm·10a-1，平均氣溫呈升高趨勢，氣溫傾向率為0.5 ℃·10a-1；根據IPCC的第五次評估報告，到本世紀末，在極端情況下，西北地區(qū)降水變化可達10%～20%，氣溫變化可達1.5℃～2.0℃。故本研究設計了降水與溫度雙因素耦合的模擬試驗(表1)，其中降水以這42年的逐日降水為基準，在±20%的變化范圍內，以5%為間隔設置9個梯度；溫度以這42年的逐日溫度為基準，在±2℃的變化范圍內，以0.5℃為間隔設置9個梯度。由于溫度和降水的量級與量綱不同，故對變量采用“極差化”進行無量綱化編碼處理[15]。

圖1 1971—2012年安定區(qū)年降水量與年平均溫度的變化Fig.1 The changes of annual precipitation and annual mean temperature in Anding District from 1971—2012

降水變化比例Change of precipitation/%編碼Code年均降水量Average annual precipitation/mm溫度變化量Change of temperature編碼Code年均溫度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 數據處理

將APSIM模擬各處理輸出的小麥產量數據用Excel整理并做趨勢圖，用SPSS軟件對數據進行方差、回歸和通徑分析。

2 結果與分析

2.1 春小麥產量對降水和溫度變化的響應

在土壤屬性、作物品種、管理方式等因素假定不變的情況下，運用APSIM模型對溫度和降水二因素九水平交叉組合下的春小麥產量進行模擬。模擬結果表明(表2)，春小麥產量與降水和溫度的變化有一定的關系，即當降水不變而溫度增加時，春小麥產量逐漸下降；當溫度不變而降水增加時，春小麥產量逐漸增加。

運用SPSS軟件對春小麥產量進行方差分析，結果顯示(表3)，降水和溫度的F值分別為2 905.222和200.088，不同降水和溫度水平對春小麥產量的影響都極顯著。通過在5%和1%顯著性水平檢驗，進一步發(fā)現降水對春小麥產量的影響比溫度更加顯著。

2.2 春小麥產量和降水與溫度變化的回歸分析

以春小麥產量為因變量，降水變化和溫度變化為自變量。用SPSS軟件對其進行二次多項式逐步回歸分析，得出回歸方程：

(1)

式中，Y為春小麥產量(kg·hm-2)；X1為降水變化的編碼值；X2為溫度變化的編碼值。回歸方程的相關系數為0.999，F>F0.01，表明回歸方程達到極顯著水平。該方程能夠反映春小麥產量變化與降水和溫度變化之間的關系。

表2 春小麥產量模擬值隨降水和溫度變化量的動態(tài)變化/(kg·hm-2)

注：表中春小麥產量為1971—2012年各年產量的平均值。

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

表3 春小麥產量模擬值與降水和溫度的方差分析

由于在回歸過程中使用了無量綱化的編碼，式中的偏回歸系數已標準化，故其絕對值可以直接反映變量對產量的影響程度。降水(X1)的偏回歸系數為2 693.88，為正效應；溫度(X2)的偏回歸系數為-287.25，為負效應。降水與溫度對春小麥產量的影響為互逆過程，并且降水的正效應遠遠大于溫度的負效應。

為了進一步明確各因素對春小麥產量的影響，對回歸方程進行降維處理，即將兩個因素中的任意一個因素固定為零水平，便得到各自因素對產量影響的子方程：

Y降水=1452.24+2693.88X1

(2)

(3)

在本試驗設計的各因素水平值范圍內，將編碼值代入方程(2)和方程(3)可得出各因素的產量效應關系圖(圖2)，從方程及其對應的關系圖可知，降水變化比例對春小麥產量呈遞增的線性關系；溫度變化值對春小麥產量呈開口向下的二次曲線關系，在試驗設計范圍內，呈遞減趨勢。

2.3 降水與溫度對春小麥產量的互作效應分析

運用SPSS軟件進行通徑分析，以春小麥產量(Y)為因變量，降水(X1)和溫度(X2)為自變量。通徑分析結果表明(圖3)，X1→Y的直接通徑系數為1.031，X1→X1×X2→Y的間接通徑系數為-0.066，說明溫度條件不變的情況下，增加降水會使得春小麥產量提高。根據模擬結果，溫度不變，降水每增加5%，春小麥產量最大增幅為21.38%，最小增幅為6.93%，平均增幅為14.31%。

X2→Y的直接通徑系數為-0.110，說明降水條件不變的情況下，溫度升高會造成春小麥減產，X2×X2→Y的直接通徑系數為-0.080，X2→X1×X2→Y的間接通徑系數為-0.066，這進一步說明了春小麥產量對溫度升高呈減產效應。根據模擬結果，降水不變，溫度每升高0.5℃，春小麥產量最大降幅為4.92%，最小降幅為1.94%，平均降幅為3.24%。

X1×X2→Y的直接通徑系數為-0.102，這說明降水與溫度對春小麥產量的交互作用為負，即降水與溫度按試驗設計梯度同時增加時，兩者對春小麥產量的影響互相制約，X1×X2→X1→Y的間接通徑系數為0.663，X1×X2→X2→Y的間接通徑系數為-0.071，表明由于降水對產量的正效應遠遠大于溫度對產量的負效應，所以在兩者按試驗設計梯度同時增加時，最終表現為春小麥增產。根據模擬結果，降水增加5%，溫度升高0.5℃，春小麥最大增產17.00%，最小增產3.51%，平均增產10.29%。

圖2 降水與溫度單因素效應

圖3降水與溫度對春小麥產量的通徑分析

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

3 結 論

1) 當溫度不變時，降水的增加對春小麥產量的影響為正效應。產量隨降水的增加在試驗設計范圍內呈線性正相關。溫度不變，降水每增加5%，春小麥產量最大增幅為21.38%，最小增幅為6.93%，平均增幅為14.31%。

2) 當降水不變時，溫度的升高對春小麥產量的影響為負效應。產量隨溫度的升高呈二次拋物線遞減變化。降水不變，溫度每升高0.5℃，春小麥產量最大降幅為4.92%，最小降幅為1.94%，平均降幅為3.24%。

3) 降水對產量的正效應遠遠大于溫度對產量的負效應，所以兩者在按試驗設計梯度同時增加時，最終表現為春小麥增產。但由于溫度與降水之間存在負的交互效應，即溫度的升高減弱了降水增加帶來的增產效果，所以當降水增加5%，溫度升高0.5℃時，春小麥最大增產17.00%，最小增產3.51%，平均增產10.29%。

4 討 論

根據IPCC第五次報告的預測，未來全球氣溫將呈現上升趨勢，并且降水格局在時間和空間上差異將進一步增加[1-2]。故本文對將可能出現的溫度與降水變化下的黃土高原隴中地區(qū)的春小麥產量變化進行了模擬研究。結果表明，在本試驗設計的范圍內，溫度的升高會造成春小麥減產，降水增加則具有良好的增產效果，溫度與降水之間存在負的互作效應。有許多研究認為，溫度升高會造成春小麥早熟，縮短灌漿時間，從而導致產量下降[16-18]，這與本研究結果一致；且由于研究區(qū)降水量偏少，高溫會增加農田土壤水分的蒸發(fā)，從而加劇旱情[19]；溫度是光合作用的重要影響因素之一，適宜的溫度是保持高光合效率的必要條件，較高的溫度常會引起植物的“光合午休”現象，從而對生物量的生產起到消極作用[20]；本研究顯示，春小麥產量與溫度是呈二次曲線關系，且在試驗設計范圍內隨著溫度的升高呈遞減趨勢，所以一定范圍內的降溫會增加小麥產量。降水是該研究區(qū)土壤水分的唯一來源，降水增加必然改善土壤水分條件，杜瑞英等研究認為，當土壤水分含量低于小麥最適水分條件時，土壤水分的增加不但會同步提高光合速率和水分利用效率，而且會增加光合面積，從而增加小麥產量[5,21]；良好的土壤水分對小麥的蒸騰作用也有積極的意義，不但能促進物質的運輸，還能適當降低葉片溫度[22]，這對增加小麥產量也具有積極作用。對于溫度與降水的互作效應，張凱等[23]研究認為，在增加降水的情況下，增溫對春小麥產量仍有不利影響；柯世省等通過對夏臘梅的研究，趙琴等對枸杞的研究，都認為溫度增加會降低由于降水增加引起的光合速率上升的速度[24-25]；其原因可能是因為溫度升高增加了土壤水分的無效蒸發(fā)，導致降水對小麥的增產作用有所減弱。

本研究采用的APSIM模型能夠較好地模擬和表達作物生長過程與氣候因子變化之間的關系，其適用性已經被廣泛地驗證，很多研究者已經運用此模型對氣候變化與農業(yè)生產、管理措施與農業(yè)生產等各方面進行了研究。本研究只模擬了不同降水與溫度變化對春小麥生產的影響，所以假定光照、大氣、管理措施和春小麥品種參數等都是不變的。另外，此模型對病蟲害以及極端氣候條件的模擬還不成熟，這可能會對研究結果產生一定的影響。因此對氣候變化中各因子的變化情況對春小麥生產造成的綜合影響進行研究，將會更加有效地對未來黃土高原地區(qū)的春小麥生產提供理論支持。

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