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      進入21世紀，給人類最大的感受是氣候變化特別的快，這種變化趨勢加快了一些原有物種的滅絕，使更多的物種面臨威脅，這也是人工氣候室被快速推廣的原因。作為一個農業大國，我們關心的是氣候變化對農業的影響，我國主要的農作物包括玉米、水稻和小麥，今天就為大家介紹一下氣候的改變對小麥種植及產量的影響。

      小麥是中國第二大糧食作物, 總產量占糧食總產量的22.5%，消費量占總消費量的25%左右, 在農業生產及國民經濟中占有重要地位。各地幾乎均可種植小麥,但主要集中在長江以北的東部地區。長城以北地區以春小麥為主, 其余地區主要以冬小麥為主。經人工智能氣候室對比分析：上述兩個地區是氣候變化的敏感地區。氣候變暖將會對此地區小麥生產產生重大影響, 評價氣候變暖對中國小麥的影響, 對指導和規劃在全球氣候變化大背景下我國小麥生產具有重要的意義。
      近些年來, 我國在開展氣候變化對小麥生產影響評價方面發展較快。鄭大瑋和劉中麗采用積分回歸法，并參照趙宗慈分析的當CO2倍增時我國各地冬夏氣溫、降水變化綜合模式的模擬結果, 就氣候變化對我國小麥生產的影響進行了評價。劉建棟將CO2倍增之后GCMs(全球大氣環流模型)的輸出結果輸入到ARIDCROP模擬表明, CO2濃度倍增后, 黃淮海地區冬小麥氣候生產力南部升高, 北部降低, 總體水平下降8.7%左右, 而且降水減少可能是引起冬小麥氣候生產力降低的主要原因。張宇等利用隨機天氣模型, 將氣候模式對大氣中CO2倍增時預測的氣候情景與CERES小麥模型相連接, 研究表明氣候變化后小麥生育期縮短; 籽粒產量呈下降趨勢, 冬小麥平均減產 7%~8%。另外, 王石立等預測了未來氣候變化情景下, 氣溫升高將使蒸發過程加劇, 華北冬麥區小麥全生育期內農田最大蒸散量增加50~70mm, 比當前氣候下增加了 8%~12%左右。
      然而, 目前我國關于氣候變化對小麥的影響研究大多是依據某種模式或農業氣候統計分析進行預測, 有關氣候變化后對我國小麥風險影響評價研究國內學者已經做了一些工作,但所采用的氣候模式大多為大尺度的全球氣候模式, 對于氣候變化對小麥的影響的模擬有很大的不確定性, 另外國內外對冬小麥生產受氣候變化影響的研究大多數是CO2倍增時氣候平衡模式的氣候情景下進行研究的, 而IPCC第三次評價報告采用最新的溫室氣體排放情景是漸進遞增的, 其氣候情景也是連續變化的。這樣, 使人們對未來不同時段的氣候變化影響得以連續評價成為可能。本研究利用計算機進行數值模擬的方法分析氣候變化對我國小麥生產的影響。在對氣候模式和作物系統動力學模型充分驗證的基礎上, 利用區域氣候模式對中國未來區域氣候情景預測結果 ( 逐日值) 與CERES—Wheat小麥作物生長動力模型相結合, 評價在IPCC SRES情景(A2 和 B2)下氣候變化對中國小麥生產的影響。
      我國小麥種植的范圍廣闊, 但主要集中在我國北方地區, 未來氣候變化后可能對于不同生態型的小麥造成不同程度的影響, 本研究選擇了甘肅定西(春麥)和安徽(合肥)兩個站點,站點信息如下。

      本文采用 CERES- Wheat(V3.0)模型進行模擬研究, CERES 作物模型在國際上被廣泛認為是應用氣候變化評價方面研究比較適合的工具模型之一。CERES 模型在站點水平已經得到廣泛的檢驗和驗證, 在模擬輸入信息與田間實際信息相符的條件下, 模型能對作物的產量、生育期等進行較好的模擬, 模擬值與實測值的誤差一般在±5~15%之間。國內部分學者在進行氣候變化影響評價研究時, 也在站點水平上對CERES系列模型在研究區域的適用性作過廣泛檢驗, 并就氣候因子改變對其進行了靈敏度分析。如金之慶等已對CERES- Rice和CERES- Wheat模型在中國區域的適用性作過廣泛檢驗, 并就該模型進行了靈敏度分析。CERES- Wheat 模型有7個遺傳參數, 即春化作用系數、光周期系數、灌漿期系數、單位面積子粒數系數、粒重系數、穗粒數系數和控制群體發育系數。前3個主要是反映小麥品種的發育性狀, 后4個參數與小麥的產量性狀有關。本文利用實測的田間資料和氣候數據(1981~2000), 采用“試錯法”在微機上調試兩站點小麥品種的遺傳參數。
      根據IPCC對相應的SRES排放情景中人口和社會經濟情況的描述, 選擇A2和B2情景作為溫室氣體排放情景和相應的社會經濟情景。由于目前 GCM 輸出的空間分辨率較低, 很難對區域尺度的氣候變化情景做精確的影響估計。因此需要把大尺度、低分辨率的GCM輸出信息輪換成區域尺度的地面氣候變化信息, 來彌補大尺度 GCM 預報的不足。這個過程被稱為降尺度法(downscaling technique)。目
前有三種降尺度方法, 即動力降尺度、統計降尺度和統計- 動力降尺度方法。這三種方法各有利弊。統計- 動力降尺度方法是利用統計方法聯系GCM 和區域模式RCM, 由于高分辨率網格點的 RCM 可以很好地反映影響局地氣候的地面特征量, 反映氣候本身未來的波動規律, 所以 RCM 被認為是獲取高分辨率的局地氣候變化信息最好的降尺度分析方法。本研究為了更詳細的反映未來局地的氣候情景, 所以采用動力降尺度法- PRE-CIS RCM 模式方法。
      本文利用1979~1993年的ECWF(歐洲中心再分析數據)驅動PRECIS模擬此期間中國的氣候條件，在詳細訂正的基礎上, 將智能人工氣候培養室中的氣候模式模擬的氣候日值代替實測的氣候數據輸入作物模型驗證氣候模式和作物模型嵌套模擬的能力。區域氣候模擬(RCM- PRECIS)與作物模型耦合(CERES- Wheat)的模擬結果是未來情景預測評價的基礎。本文分別用1981~1993年實測的天氣數據、PRECIS模擬的1981~1993年的天氣數據取代同時期實測的天氣數據進行模擬, 然后與同時期實測作物生長及產量進行比較。利用氣候模式模擬輸出的氣候數據代替觀測的氣候數據輸入作物模型所得到的模擬結果與田間實測的產量和成熟日期相比較雖然有一定的差別, 但還是能夠較為客觀的反映現實的情況, 尤其是對于成熟日期的模擬, 訂正后的模擬效果比未訂正的模擬效果大大加強。并且在實測產量各年波動較大的情況下, 兩模型嵌套仍然能夠很好的擬合實測資料, 這點尤為難得。
      將未來氣候變化情景數據輸入到作物模型中, 分別模擬二種溫室氣體排放方案下(A2和 B2)、兩個評價時段(Baseline 和 2080s)、四種管理情景下(考慮CO2的肥效作用和不考慮CO2的肥效作用、考慮灌溉和不考慮灌溉) 定西和合肥的小麥產量, 計算出不同溫室氣體排放方案和管理情景下未來產量相對于目前產量的變化百分比, 以此為基礎評價未來氣候變化對我國小麥生產的主要影響。無論是在A2情景還是B2情景, 未來的氣候變化都會使定西和合肥的小麥產量有所增加, 但增加的幅度相差很大。A2情景的正面效應一般要大于B2情景的正面效應, 灌溉小麥比雨養小麥受益更多, 從小麥的品種特性上看, 在氣候變化的情況下冬小麥(合肥)的產量要比春小麥(定西)的產量增長幅度大。

      在考慮CO2對小麥生長的肥效作用后, 各個處理的產量都大幅度的增加。用區域氣候模式 PRECIS 的輸出結果直接輸入作物模型, 模擬結果與觀測值有比較大的偏差, 但對 PRECIS 的結果進行訂正再輸入作物模型, 模擬效果大為改善。由于產量構成因素的復雜性, 訂正后的數據模擬的產量在有的站點和某些年份還會有一些偏差, 但對生育期的模擬卻顯著改善。通過這些分析可以得出結論:
      (1) 當應用 PRECIS 的氣候情景進行評價工作時, 人工氣候箱的模擬結果可以直接輸入作物模型, 但需對模擬的結果進行校驗。當應用 GCM 的情景結果進行評價時, 由于GCM提供的是氣候月均值, 需要利用天氣發生器將 GCM 產生的氣候情景結果轉化為作物模型所需要的天氣日值, 由于天氣發生器是基于實測日值的統計模型, 降低了模擬結果的可信性。而當應用區域氣候模式的情景進行評價時, 可以直接利用區域氣候模式的輸出結果, 這在評價方法、結果的確定性、以及對極端氣候事件的表現上都是一個重大的突破。
      (2) 作為中國東北、西北春麥區典型站點的定西, 在 A2 情景下雨養和灌溉小麥產量分別增加1.91%和3.38%, 在B2情景下雨養和灌溉小麥產量分別增加0.18%和4.09%, 無論是A2 情景還是 B2 情景對于定西小麥產量的增長影響都不大, 尤其是雨養小麥的增長量十分微弱。目前, 中國東北、西北的春麥區大多和定西的管理方式相同一般都無灌溉條件。這些地區地處高緯, 大陸性氣候特點十分明顯, 春季( 播期和苗期) 多數年份干旱少雨, 地面蒸發量大, 又多大風, 出苗后溫度上升很快, 影響保苗和加速苗期發育, 氣候變暖對這些地區的影響已經顯現。已有研究建議, 在未來溫度升高的條件下, 冬小麥的種植北界可以北移, 如在東北適宜地區改種冬小麥品種或適當提前播種時期, 都可以降低氣候變化對該區春小麥生產的不利影響。
      (3) 作為黃淮海冬麥區的典型站點合肥, 在 A2 情景下雨養和灌溉小麥產量分別增加11.5%和15.2%, 在B2情景下雨養和灌溉小麥產量分別增加5.43%和8.65%, A2情景的增產作用大于B2情景的增產作用, 并且 A2 情景和 B2 情景對于合肥灌溉小麥的影響也要大于雨養小麥。作為中國小麥生產的主產區黃淮海冬麥區大多需要引水灌溉, 當前該地區小麥生產的主要限制因素之一是水分的匱乏, 并且在未來氣候變化的情景下也將成為制約該地區小麥生產的最重要的一個因素。研究認為, 合肥雨養小麥在未來氣候變化情景下的增產趨勢, 可能原因是由于未來這一地區降水量的增加。根據研究中采用的未來氣候變化情景預估, 在 A2 和 B2 氣候變化情景下, 未來 2080s 中國降水量平均約增加 10%左右, 本區雨養小麥增產趨勢說明溫度的增加可能還不足以成為該區小麥生長的決定限制因素, 降水增加帶來的有利影響在一定程度上可以抵消溫度增加的負面作用。
      (4) 在考慮CO2對小麥生長的肥效作用后, 無論是定西還是合肥雨養小麥和灌溉小麥的產量都大幅度的增加。但CO2的肥效作用能否表現, 和具體的栽培管理措施和水肥條件密切相關。只有在水肥條件滿足的條件下, CO2的肥效作用才能表現出來。同時, 模型在CO2對小麥的直接作用這方面, 考慮的正面效應偏多, 而對于負面效應考慮不足也對結果有一定的影響。目前國內外雖然在這方面的研究很多, 但對影響機制、影響尺度等方面的還需深入研究。因此, 在考慮未來氣候變化影響時, 對CO2肥效作用的評估只作為一種參考, 對此還需要從微觀角度進一步的研究。
      從總體上講未, 來氣候變化將對中國小麥生產產生巨大的影響, 如果維持現有中國小麥的管理方式, 春小麥將會受到巨大沖擊, 在一定程度上可能會出現減產的現象, 對于灌溉冬小麥的主要限制因素就是未來是否會有足夠的灌溉水資源來滿足其需要, 從而體現出氣候變化對其影響的正面效應。
      利用植物生長人工氣候室進行研究，發現存在問題及不足：
      (1) 未來氣候情景的樣本年還不足, 智能人工氣候箱中的A2情景只有9年, B2 情景也只有20年, 這都增加了研究結果的不確定性;
      (2) 在小麥站點的選取上, 僅選取了兩個典型站點進行分析比較, 而中國小麥種植范圍廣闊, 品種變化繁多, 還需要在對更多的資料分析的基礎上才能較為客觀的評價氣候變化對中國小麥生產的風險影響。
      (3) 由于時間的限制, 本文僅選取了未來2080s一個時段評價氣候變化對中國小麥生產的風險影響，在以后的工作中將增加2020s，2050s 時段的研究分析, 從而全面、連續、客觀地評估未來氣候變化對中國小麥生產的風險影響。

利用人工氣候室研究氣候改變對小麥種植及產量的影響