地球科学进展, 2019, 34(6): 584-595 DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2019.06.0584

综述与评述

气候适宜度国内外研究进展及展望

魏瑞江,1,2, 王鑫1,2

1. 河北省气象科学研究所,石家庄 050021

2. 河北省气象与生态环境重点实验室,石家庄 050021

Progress and Prospects of Research on Climatic Suitability at Home and Abroad

Wei Ruijiang,1,2, Wang Xin1,2

1. Meteorological Science Institute of Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China

2. Hebei Laboratory for Meteorological and Eco-environment, Shijiazhuang 050021, China

收稿日期: 2019-01-09   修回日期: 2019-04-29   网络出版日期: 2019-07-01

基金资助: 中国气象局业务建设项目“国内外农作物产量气象预报专项”资助.

Received: 2019-01-09   Revised: 2019-04-29   Online: 2019-07-01

作者简介 About authors

魏瑞江(1966-),女,河北晋州人,正研级高级工程师,主要从事农业气象业务和科研工作.E-mail:weirj6611@sina.com

WeiRuijiang(1966-),female,JinzhouCounty,HebeiProvince,Professorofengineering.Researchareasincludeagrometeorologicaloperationsandscientificresearch.E-mail:weirj6611@sina.com

摘要

简要概述了国外在气候适宜度方面的研究现状,回顾了我国在气候适宜度方面的研究历程,将气候适宜度研究划分为3个阶段:研究的起步阶段、初步发展应用阶段及应用研究升温阶段。从气候适宜度模型的改进、气候适宜度应用的延伸及气候适宜度模型的发展3个方面介绍了我国在气候适宜度方面的主要成果和进展;从气候变化对农业的影响角度及气候适宜度研究存在的薄弱环节等方面,提出立足作物生长模型的气候适宜度模型研究、立足特色农业的气候适宜度研究、立足气候变化的气候适宜度研究、立足不同理论的气候适宜度模型研究和气候适宜度评价指标研究等方面将是未来气候适宜度研究的重点和热点。

关键词: 气候适宜度 ; 作物 ; 模型 ; 定量评价

Abstract

The research progress of climate suitability at home and abroad was briefly reviewed in this paper, which was divided into three stages: The initial stage of research, the initial development and application stage, and the application research warming stage. The main achievements and progress of climate suitability in China were also introduced from three aspects as follows: Improvement of climate suitability model, extension of climate suitability applications and development of climate suitability model. Based on the impact of climate change on agriculture and the weak links in climate suitability research, the focus and hotspot of future climate suitability research were proposed, which will be five important directions:The climate suitability model proceed from crop growth model, the climate suitability research proceed from characteristic agriculture, the climate suitability research proceed from climate change, the climate suitability model based on different theories and the climate suitability evaluation index research.

Keywords: Climate suitability ; Crops ; Models ; Quantitative assessment.

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本文引用格式

魏瑞江, 王鑫. 气候适宜度国内外研究进展及展望. 地球科学进展[J], 2019, 34(6): 584-595 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.06.0584

Wei Ruijiang, Wang Xin. Progress and Prospects of Research on Climatic Suitability at Home and Abroad. Advances in Earth Science[J], 2019, 34(6): 584-595 DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2019.06.0584

气候适宜度是综合反映光、温、水等气象条件对作物生长发育的适宜程度。国内外不少学者对气候适宜度进行了研究。

1 国外气候适宜度研究现状

严格意义上讲,国外对气候适宜度的研究较少,仅瑞士的Holzkämper等[1]于2013年的研究与本文“气候适宜度”的概念一致,他们采用遗传算法(Genetic Algorithm)建立了玉米的气候适宜度模型,评估1981—2011年瑞士玉米的气候适宜度,表明主要受早期和后期的亚适温和辐射的限制,玉米对温度变化的敏感性大于对降水量的。其他对气候适宜度的研究多是侧重于气候变化角度,研究气候波动对作物等的影响,概括为2个方面:一是对历史气候适宜性的评估,二是利用气候模型预估未来气候的影响。

在对历史气候适宜性的评估方面,主要是利用作物的历史产量和历年气候要素,通过建立相关模型或已有模型,得出作物产量与气候要素的关系。如Lobell等[2]利用1982—1998年美国各县的玉米和大豆的产量以及气温、降水量和太阳辐射等数据进行研究,得出玉米约25%的趋势产量和大豆约32%的趋势产量取决于温度,而作物产量与降水量和太阳辐射相关性不显著;Almaraz等[3]利用历年玉米产量和气候数据,通过统计模型,研究了加拿大魁北克省西南部蒙特雷吉地区(Monteregie region of south-western Quebec)33年来玉米产量的变化与温度和降水的关系;Khan等[4]以澳大利亚南部默里—达令盆地(Murray Darling Basin)的水稻、小麦和大麦为例,研究水分对作物产量的影响;Rowhan等[5]研究了坦桑尼亚玉米、高粱和水稻等作物产量与季节性气候之间的关系;Gourdji等[6]建立了尼加拉瓜的玉米和大豆的产量与气候条件的回归模型,并利用该模型预测了未来气候变化对产量的影响。

在利用气候模型预估未来气候的影响方面,主要是运用气候预测模型或作物模型,模拟未来气候变化对农业等的影响。如Rosenzweig等[7]运用大气—海洋耦合环流模型和作物模型评估了气候变化对全球18个国家125个主要农业点的作物生长和产量的潜在变化;Brown等[8]利用EPIC(Erosion-Productivity Impact Calculator)模型模拟了美国中西部5个代表农场的玉米、大豆、冬小麦和高粱在不同气候条件下的水分利用率;Reyenga等[9]利用APSIM (Agricultural Production Systems Simulator) 模型,研究大气中不同CO2浓度对澳大利亚贝内特地区(Burnett region)小麦产量的影响;Iglesias等[10]建立了“多维线性回归模型”和“Ceres-Wheat 动态模型”,揭示气候变化对作物产量的影响;Alexandrov等[11]利用DSSAT(Decision Support System for Agro-technology Transfer)系统模拟未来温度升高和降水减少对玉米和冬小麦产量的影响;Matthews等[12]分别采用 MACROS(Modules of an Annual Crop Simulator)和CERES-Rice 模型对菲律宾水稻产量与气候条件的关系进行分析,推论出未来百年,菲律宾水稻对气候变化的适应能力将持续下降;Tuck等[13]利用4种全球气候模型(HadCM3, CSIRO2, PCM和CGCM2)对欧洲4类作物(油料作物、淀粉作物、谷类和固体生物燃料作物)的产量进行预测;Alcamo等[14]使用全球安全评估模型分析了IPCC A2和B2气候情景下俄罗斯作物产量的变化;Meza等[15]基于HadCM3全球气候模型,研究智利玉米和小麦产量对气候变化的动态适应性;Lobell等[16]利用CERES-Maize模型模拟撒哈拉以南非洲近200个地区的玉米产量历年变化,并且模拟假设未来变暖2 ℃和降水量减少20%情景下的影响;Urban等[17]基于1950—2005年历年气候要素和玉米产量数据,利用作物模型和全球不同气候模式对美国玉米产量进行年际预测;Babel等[18]利用统计降尺度模型SDSM(Statistical Downscaling Model),将CERES-Maize v4.0与HadCM3气候模式数据相结合,模拟出了在SRES A2和B2情景下气候变化对乌干达玉米产量的影响;Yoshizawa[19]研究了气候变化对日本宇都宫地区(Utsunomiya)水稻生长和产量的影响;Bocchiola等[20]利用作物模型和气候模型对尼泊尔杜德—科希盆地(Dudh Koshi basin)的3种主要雨养作物(小麦、水稻和玉米)当前和未来(直到2100年)的生产力进行评估和预测,预计到2100年,小麦将减产25%,水稻将减产42%,玉米将减产46%。

2 国内气候适宜度研究历程

国内对气候适宜度的研究比较多,大体可分为3个阶段,即研究的起步阶段、初步发展应用阶段和应用研究升温阶段。

2.1 研究的起步阶段

通过文献调研显示,国内针对气候适宜度的研究最早出现在20世纪80年代初,顾恒岳等[21]利用模糊数学理论提出了适宜度的概念,将气候对作物生长的适宜程度简称为适宜度,取值为[0,1]。他们认为,适宜度是作物与气候相互关系的综合量度指标,并利用适宜度的概念建立了农业气候适宜度模型,模型如下:

Sc~t[0, t0]Sc(t)/t

式中:Sc~为气候对作物生长的适宜程度,t为作物生长过程所经历的时间,t0为作物生长所需要的适宜温度,公式(1)表征了气候适宜度随时间的变化过程。该公式的意义在于它能概括气候对农作物的综合影响,能表示这种影响的动态过程,是在Fuzzy意义下的量化模型。

20世纪80年代末,王季槐[22]进一步提出了有关适宜度的系统理论,指出对于环境因子r,在作物生长中的每一时刻,都应有一条与之对应的刻划r对该作物适宜状况的适宜度曲线,这一关系在三维空间可用曲面Z=CSrt)表示,称这个曲面为因子r对作物的适宜度过程;徐建华等[23]从生态位(Niche)理论出发,探讨了草原生态环境的适宜度,研究了农业生态环境的动态过程;许复兴[24]针对当时气候评价缺少定量化的现状,建立了作物生长适宜度静态和动态模型。

总体来看,在这一阶段,人们认识到气候对作物生长的影响可以用一种曲线表示,初步建立了表征这种曲线的模型,即气候适宜度模型,但模型中自变量与因变量的对应关系仍比较模糊,具体对应关系尚不明确。

2.2 初步发展应用阶段

20世纪90年代,气候适宜度的概念得到发展应用,适宜度模型中自变量与因变量的对应关系初步得到量化,如谢炳庚等[25]以湖南柑桔主产区历年气象记录资料和柑桔产量、冻害状况等统计资料为基础,综合运用相关分析法和模糊统计方法,建立了能够反映柑桔生长发育或越冬状况的气候适宜度模型;蒋定生等[26]针对渭北旱源地区降水资源对农作物生长发育的影响,根据模糊集理论,建立了小麦、玉米、谷子和烟草等作物降水适量、降水适时和降水有效程度的适宜度模型;王雪娥[27]运用系统论观点和模糊数学方法建立了玉米苗期温度适宜度模型和水分适宜度模型;李向林[28]根据模糊数学理论,建立了平均气温、空气相对湿度和日照时数3个气象因子对红豆草的适宜度模型;马树庆[29]建立了作物产量对气温变化的反映函数,并指出,某一时期自然环境气温(Tj)对作物正常生长发育获得高产的满足程度[fTj],是由该时期作物生长发育的下限温度(T1)、上限温度(T2)、高产的适宜温度(T0)和自然环境温度(Tj)决定的函数,是一个在0~1变化的非对称的近似抛物线的曲线;黄璜[30]建立了影响中国红黄壤地区作物生长的主要气象因子包括温度、降水和日照时数的气候适宜度模型,其中日照时数适宜度模型中以日照时数达可照时数的70%为临界点。

在这一阶段,蒋定生等[26]建立的降水适宜度模型、马树庆[29]建立的温度适宜度模型和黄璜[30]建立的日照时数适宜度模型广泛被后人所借鉴,为气候适宜度的发展奠定了基础。

进入21世纪,千怀遂等对河南省冬小麦[31,32]、棉花[33]和水稻[34,35]的气候适宜度进行研究分析,魏瑞江团队将指标进行本地化,建立针对河北省冬小麦[36,37]、夏玉米[38]的气候适宜度模型,并分析了河北省冬小麦、夏玉米气候适宜度的历年演变状况。

以上研究均是通过建立气候适宜度模型,利用历年气象资料,计算出作物的适宜度,再进行分析评价,这个过程是相对静态的,而在气象服务中,需要实时评价气象条件对作物生长发育的适宜程度。据此,魏瑞江等[39]在所建立的气候适宜度模型基础之上,于2006年建立了农作物气候适宜度实时判定系统,滚动计算不同时段的气温、降水、日照时数及光温水综合气象因子的适宜度,动态评价气象条件对农作物的适宜程度,实现农作物气候适宜度评价动态化、实时化。

2.3 应用研究升温阶段

此阶段也是大量应用研究阶段。2010年以后,基于气候适宜度的应用研究迅速升温,成果层出不穷。从研究范围上来看,有计算小范围气候适宜度的,小到以县为研究区域[40,41],也有计算大范围气候适宜度的,大到以区域为研究单位[42~47];从研究所用气象资料的尺度来看,有的以发育阶段为尺度[43,48~53],有的以旬为尺度[54~58],随着气象资料传输技术的发展,人们获取气象资料更加便捷,所以,也有应用日气象资料进行研究的[59~70];从研究对象来看,涉及的作物不仅有小麦、玉米、棉花和水稻等大田作物,还有柑桔[47,71]、葡萄[72]等林果,茶叶[73,74]、烤烟[75,76]、油菜[77]、薰衣草[78]等特色作物以及蔬菜[79~81]等;从研究内容上来看,气候适宜度的应用由最初的气候适宜性评价到后来的产量预报、发育期预报、气候风险评估等。

3 国内气候适宜度研究进展

针对气候适宜度的研究可概括为3个方面:气候适宜度模型的改进,气候适宜度应用的延伸,气候适宜度模型的发展。

3.1 气候适宜度模型的改进

对气候适宜度模型的改进,主要是在蒋定生等[26]、马树庆[29]和黄璜[30]等的研究基础上进行的。在计算出单因子的气候适宜度之后,再采用不同方法计算综合气候适宜度。

3.1.1 对降水适宜度模型的改进

在对气候适宜度的研究过程中,人们对降水(水分)适宜度模型的改进最多,如任玉玉等[33]结合河南实际情况,将蒋定生等[26]的降水适量、降水适时和降水有效程度的适宜度模型进行综合,认为当降水量小于作物需水下限时,降水适宜度为R/Rl,当降水量大于作物需水上限时,适宜度为Rh/R,当降水量在需水下限和需水上限之间时,适宜度为1,见公式(2):

SR=R/RlR<Rl1Rl<R<RhRh/RR>Rh

式中:RlRh分别为作物生育期内旬适宜降水量的下限值和上限值。

魏瑞江等[38]针对玉米需水特性,再结合河北省地下水位较低,当遇有强降水时水分能够在较短时间内下渗而被土壤贮存接纳的实际情况,定义降水量大于等于0.7倍的玉米需水量时,降水适宜玉米生长发育。所以将降水适宜度模型修改为:

R˜(rij)=rij/r0irij<0.7r0i1rij0.7r0i

式中:rij为第j年第i旬旬降水量(mm),r0i为夏玉米生育期内第i旬的需水量(mm)。但该模型只适用于排水良好的农田,不适用于低洼地和黏土地。

李昊宇等[43]和宋迎波等[64]在计算作物水分适宜度时,采用某时段降水量与该时段降水距平百分率比较,同时考虑土壤墒情状况,建立降水适宜度模型和土壤水分适宜度模型,分别见公式(4)和(5)。在作物不同的发育阶段,水分适宜度值采用降水适宜度值或土壤水分适宜度值。

F(p) = 1-30    30%p/Pa < -30%Pa/p > 30%, (4)

式中:p为区域某时段平均降水量(mm),Pa为区域某时段多年(1971—2000年)平均降水量(mm)。

Fw=w/W0w<W01wW0

式中:w为20 cm区域平均土壤相对湿度,W0为冬小麦各发育阶段适宜土壤相对湿度。但该式未考虑土壤水分饱和形成的湿害。

李树岩等[65]在建立基于气候适宜度的河南夏玉米发育期预报模型时,其中降水适宜度模型中考虑了日农田水分盈亏值和农作物理论需水量,当降水量大于等于农作物理论需水量时,适宜度值为1;当降水量小于农作物理论需水量时,则适宜度值等于1-(∣ΔWi ∣/Wi)。并且考虑到,由于降水分布的不均匀性及水分影响的滞后性,若ΔWi > 0,则将前一日盈余的水分累积到下一日,作为补给的水分来源[公式(6)]。

FRi=1-ΔWiWiRi<Wi1RiWi

式中:ΔWi=Ri-WiWi=KcET0i。其中:F(R)i为玉米生育期第i日的降水适宜度,ΔWi为日农田水分盈亏值,Ri为当日降水量,Wi为农作物理论需水量,Kc为夏玉米作物系数,ET0i为当日潜在蒸散量。

易灵伟等[58]在计算出单站降水适宜度的基础上,考虑到暴雨对晚稻生长有一定的影响,对单站旬降水适宜度做出调整[公式(7)]。

R˜=Rφ-λ×Dr

式中: Rφ为单站旬降水适宜度;λ为暴雨对适宜度的影响系数,该研究中λ=0.05;Dr为旬内单站点出现的暴雨日数。

3.1.2 对温度适宜度模型的改进

有关气候适宜度的研究中,人们对温度适宜度模型的改进最少,仅郭建平[82]在计算玉米生产潜力时,对马树庆[29]所建立的温度适宜度模型进行改进,获得玉米热量指数的计算公式:

F(T)=100×(T-T1)(T2-T)B(T0-T1)(T2-T0)B B=T2-T0T0-T1,

式中:FT)为玉米热量指数;T为5~9月逐月平均气温;T1T2T0 分别为该时段内玉米生长发育所需的下限温度、上限温度和适宜温度。虽然公式(8)与马树庆[29]所建立的温度适宜度模型外表形式一样,式中T1T2T0 的意义与前者相同,但FT)代表的意义有所变化,由原来的产量随气温的变化,变为热量条件对作物生长发育的影响程度,使得温度适宜度模型的生物学意义更明确。

自此之后,人们对温度适宜度模型多数是引用,所不同的是仅对模型中T1T2T0的指标进行改变,由生育期指标改为旬指标或日指标等。

3.1.3 对光照适宜度模型的改进

黄璜[30]所建立的日照时数适宜度模型中,当实际日照时数小于日照百分率为70%的日照时数时,日照时数气候适宜度呈指数增长;当实际日照时数大于等于日照百分率为70%的日照时数时,日照时数气候适宜度等于1。因为在黄璜[30]所建的模型中,参数b是针对中国红黄壤地区作物而确定的,但对于河北壤土下的玉米而言,该模型未必适用,所以,魏瑞江等[38]针对玉米喜光怕阴的生理特性,结合河北气候特点,对玉米的光照适宜度模型进行改进,以旬为单位,计算每旬的日照时数对玉米生长发育的适宜程度[公式(9)]。

S˜(sij)=sijs0isij<s0i1sijs0i

式中:sij为第j年第i旬的旬日照时数(h),s0i为玉米生育期内第i旬对日照需求的临界值(h)。

3.1.4 对综合气候适宜度模型的改进

为了综合反映气候条件对作物的适宜性,诸多学者在研究单因子气候适宜度的同时,也考虑到了多因子之间的相互促进或遏制作用,从而建立了综合气候适宜度模型。如顾恒岳等[21]在20世纪80年代初提出了资源指数和效能指数等概念,用资源指数、效能指数来表征综合气候适宜度。表达式如下:

Cr=130t0ST(t)+SR(t)+SI(t)dt

式中:Cr为资源指数;STt),SRt)和SIt)分别为热量、水分和光照适宜度,表示热、水、光的组合及其对农作物生长可能提供的气候资源,其值越大,资源越丰富。

Ce=0t0ST(t)ΛSR(t)ΛSI(t)dt

式中:Ce为效能指数,表示热、水、光的配合程度,其值越大,越适宜作物生长。

20世纪80~90年代,人们一直沿用资源指数和效能指数来表征综合气候适宜度[23,24,27,28],甚至进入21世纪,仍在沿用[83]

进入21世纪,人们针对作物在各个生育时段的不同生态生理特征及其对环境气候条件的需求不同,而且各个时段气候因子对作物生长发育及产量形成的满足程度亦有明显差别,所以为了客观反映不同时期不同气候因子对作物影响强度的差异,人们采用权重系数法来计算出不同时段各单因子的气候适宜度,然后再将各单因子气候适宜度的乘积开三次方,记为综合气候适宜度[31,33,38],或者赋予各单因子气候适宜度权重之后再求和[60],记为综合气候适宜度。

在综合气候适宜度的研究中,人们也在不断探索,马鹏里等[84]为了研究气候因子对冬小麦各生育阶段生物量的影响,采用辐热积来表示光照和温度的综合作用。在计算中引进了相对热效应,考虑了光合有效辐射在一定温度范围内的有效性,使光温因子对冬小麦生长发育及累积生物量影响的评价更趋于合理。李青林等[85]和李永秀等[86]在研究蔬菜生长发育状况时也用到了辐热积的概念。王彦平等[87]针对呼伦贝尔市大豆生长季日照充足,日照时数不是其生长发育和产量形成的主导因子的特点, 在建立综合气候适宜度模型时只考虑温度和降水的影响,所建模型为水热综合适宜度模型。吴佳等[88]基于考虑了气温、相对湿度和风速影响的有效温度指数ET,进行了云南省1961—2014 年气候舒适度变化的研究。

3.2 气候适宜度应用的延伸

气候适宜度的应用最初主要体现在描述气候对作物的适宜程度上。随着研究的不断深入,人们逐渐将气候适宜度应用到产量预报、气候风险、发育期预报和作物年景评估等方面,并且进一步提出了气候适宜度指数的概念。

3.2.1 在产量预报中的应用

气候适宜度应用到产量预报中最早见于王季槐等[89]1993年的研究。他们认为,春小麦的产量与春小麦各生育阶段的气候适宜度应是乘积的关系,即:

Y=β0X1β1X2β2X5β5

式中:Xi是第i阶段的适宜度,βiXi的指数,i =1,2,…,5;β0是常数乘积因子。

姜润潇[90]以旬为时间步长,建立了牧草产量与牧草生长势能指数、牧草生长效益指数、气候资源指数和气候效能指数的综合关系模型,来模拟牧草的产量动态。魏瑞江等[38]和李树岩等[56]在建立玉米气候适宜度模型基础上,进一步建立了不同区域玉米产量与气候适宜度的相关模型,利用不同阶段的气候适宜度来预报玉米的产量。

也有的研究在气候适宜度的基础上构建气候适宜指数,以气候适宜度指数为因子,来预报作物的产量[54,58,59,64,67,91],王胜等[92]通过分析作物相对气候产量与气候适宜度的关系,依据气候丰歉程度划分气候年景等级,评判农业气候年景。

3.2.2 在气候风险评估中的应用

气候风险评估就是定量判定由于气候带来的影响或损失的可能程度。基于气候适宜度对气候风险进行评估仅见俞芬等和吴红利等的研究。俞芬等[49]根据单季稻产量与气候适宜度的关系的研究得出,淮河流域大部分区域的单季稻产量在气候适宜度的值小于0.624时将出现减产,进一步得出,当气候适宜度小于0.6225,0.6210和0.6195时减产率分别达到10%,20%和30%以上,即单季稻某生育期的气候适宜度越低,单季稻正常发育和稳产高产的风险性越高。吴利红等[77]为了评估油菜花期降水适宜度变化及气候风险,建立油菜花期降水适宜度模型,根据油菜气象产量与降水适宜度的关系得到,当油菜减产率达到20%(20%减产率为油菜免赔额)时,降水适宜度为0.4747;当减产率为0 时,降水适宜度为0.5840,并应用Beta 分布评估油菜花期湿害气候风险。

3.2.3 在农作物发育期预报中的应用

农作物生长发育是一个复杂的动态过程,光、温、水数值的高低及其匹配程度直接决定着农作物生长发育的适宜程度,决定着农作物的发育期进程。李昊宇等[43]将气候适宜度应用到华北冬小麦发育期预报中。假定某日的冬小麦气候适宜度为1,说明该日的气象条件非常有利于冬小麦的生长发育,可以把这一日确定为一个冬小麦生长发育日;假定某日的气候适宜度为0.5,说明该日的气象条件对冬小麦生长发育有利有弊,可以把这一日确定为0.5个冬小麦生长发育日。即某日的气候适宜度值,就是冬小麦生长发育日数。利用冬小麦不同发育阶段的发育日数(X)和发育期间的实际天数(Y),分别建立各区域不同发育阶段持续天数的预报模型,在预报出不同发育期间的天数后,加上前一个发育期的具体日期,就是后一个发育期的预报日期。他们认为利用冬小麦气候适宜度作为冬小麦发育期的预报因子,比单一利用积温、降水或日照时数等更加全面,更能反映综合气象条件对冬小麦发育期的影响。侯英雨等[42]认为,春玉米生长过程中每日温度适宜度、土壤水分适宜度、日照适宜度的相互作用决定每日气候适宜度,春玉米生长每日气候适宜度的累积形成了生理发育时间。李树岩等[65]和王展等[66]以河南夏玉米为例,建立综合温度、降水和日照三要素的气候适宜度评价模型,构建基于气候适宜度的夏玉米发育期预报生理指标及预报模型。

3.2.4 在气候变化中的应用

徐玲玲等[45]在前人研究温度、降水和日照适宜度的基础上,构建了黄淮海地区夏玉米全生育期气候适宜度模型,通过模拟黄淮海地区1951—2100 年气候变化,研究气候变化对黄淮海地区夏玉米气候适宜度的影响。郭建平等[93]通过建立气候适宜度模型,研究了黄淮海地区冬小麦和夏玉米、东北地区春玉米以及南方水稻气候适宜度的空间分布特征和时间演变趋势。罗怀良等[94]通过对比四川省盐亭县1950—2012年历年水稻、红薯、玉米、小麦和油菜5 种主要作物的气候适宜度,得出作物间的气候适宜度差异较大,受季风气候波动的影响,该县作物气候适宜度有明显的年际波动。初征等[95]结合区域气候模式输出的2011—2099年RCP_4.5和RCP_8.5 2种气候背景气象资料,分析了未来气候变化情况下,东北玉米品种布局、生产潜力、气候资源利用率的时空变化。刘维等[96]定量分析气候变暖和提前移栽对早稻抽穗开花至乳熟成熟期温度适宜度的影响,分析南方早稻关键生育期适宜度对气候变暖与提前移栽的响应。宁晓菊等[97]选择影响主要粮食作物(小麦、玉米和水稻)生长的气候要素,结合地表土壤和地面高程要素与农业观测站数据,模拟和分析1953—2012 年主要粮食作物适宜生长区的变动,评估气候变化下作物的适应能力。

3.2.5 在设施小气候中的应用

气候适宜度定量评价方法还被应用到设施农业中。为了定量评价日光温室内小气候对蔬菜生长发育的适宜程度,魏瑞江等[79]针对日光温室小气候涵盖的内容,建立了日光温室内气温、空气相对湿度、接收到的太阳辐射及其综合因子的小气候适宜度模型,气候适宜度方法由大气候应用到小气候中。

3.3 模型的发展

在气候适宜度研究中,多数学者基于模糊数学理论建立气候适宜度模型,进而对气候适宜度进行评价分析。近年来,李德等[98]基于云模型理论,依据光、温和水的适宜指标,采用“3En”法则确定云参数,建立气温、降水和日照对冬小麦生长影响的云模型,再运用积分回归法,确定权重系数,采用加权综合法和几何平均法,确定冬小麦不同生育期和全生育期的气候适宜度。

云模型理论为设Ω是一个精确数值表示的定量论域,CΩ上的定性概念,即一个描述性的语言值或指标,对于任意一个论域中的元素x,都存在一个有稳定倾向的随机数μ(x)∈[0,1],称之为xC 的隶属度,则x在论域Ω上的分布称为云模型,简称为云,每个[xμ(x)]称为一个云滴。云模型由概率论和模糊数学演化发展而来,能较好刻画事件发生的模糊性和随机性[99,100]

基于云模型理论计算的气候适宜度,其优点在于它弥补了依据模糊隶属度或统计学关系建立的气候适宜度模型的不足,在云模型运算时,云既不是一个确定的概率密度函数,也不是一条明晰的隶属曲线,一个气候要素值对应的是一组随机性云滴即气候要素隶属度,这样得到的适宜度能够更好地表达气候要素对作物生长发育影响的不确定性。

4 讨论与展望

气候适宜度在气候对作物的影响方面做出了定量的表述,为农业气象的定量化发展做出了积极的贡献。但由于气候适宜度有其本身的局限性,如在植物机理和气候要素的补偿作用等方面不能很好地体现,所以,虽然气候适宜度研究已取得一定进展,但能否得到更加深入和广泛的应用还取决于作物气象的基础性研究,并且在农业气象业务中,气候适宜度分析结果还需要与生产实际反映的农情调查结果相结合,切不可简单下结论。针对在气候适宜度研究方面存在的薄弱环节,以及从气候变化对农业的影响角度,提出气候适宜度研究的重点和热点:

(1) 立足作物生长模型的气候适宜度模型研究。

虽然目前已经建立了气候适宜度模型,并且模型也不断深化,但作物生长是一个复杂的过程,气象条件对作物影响机理的研究需待加强,所以从作物生理角度,从作物生长发育机理角度,结合作物模型,建立气候适宜度模型,对于深化气候适宜度研究有着重要意义。

(2) 立足特色农业的气候适宜度研究。

随着农业种植结构的调整,各地特色农业种植方兴未艾,各地农业种植趋于多元化,引种、反季节种植比比皆是,在作物的种植过程中更需要了解气候的适宜性、气候的可行性等,所以加强针对特色农业的气候适宜度研究,对开拓气候适宜度的外延有着积极的意义。

(3) 立足气候变化的气候适宜度研究。

气候变暖已经成为全球关注的热点问题,气候变化导致温度、辐射、降水等农业气候资源的改变使现有农业生产不稳定性增加[101],如种植制度、结构、布局等可能有所变化,同时作物对气候变化有一定的响应,所以加强气候变化背景下气候适宜度的研究,有利于农业的可持续发展。

(4) 立足不同理论的气候适宜度模型研究。

目前气候适宜度模型的建立多是采用模糊数学的方法,随着科技的发展,技术的进步,人们可能会发现更多的规律,认识更多的规律,建立更多的理论或方法,所以基于新的理论或方法,建立开发新的气候适宜度模型,对于深入探讨气候因子对作物的影响,促进学科的发展意义重大。

(5) 气候适宜度评价指标的研究。

气候适宜度结果准确与否,除与所建立的气候适宜度模型有关外,还与所用的气候适宜度评价指标有关,评价指标过高或过低,均不利于气候适宜度的判定。气候适宜度评价指标与作物种类、品种、特性等有关,随着作物种植种类、种植品种的多样化,以及气候变化的影响,气候适宜度评价指标也会随之而变化,而且不同生育期起主导作用的光温因子并不相同,不同生育期影响品质性状的主导光温因子也不相同[102],所以,在做气候适宜度评价时,在不同的时期,气候适宜度指标应有所不同。加强气候适宜度评价指标的研究有助于提升气候适宜度的准确性。

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