掌握准确的物候信息及其变化规律和影响机制,对于理解作物对气候变化的响应并制定适应措施具有重要的意义。当前物候信息的获取、驱动因素的解析方法有地面观测、遥感反演和模型模拟。然而,这些方法均存在不足:如地面观测覆盖范围不全、遥感反演过于依赖传感器、点尺度的作物模型模拟结果难以扩展到区域尺度等。北京师范大学张朝教授课题组基于Wang-Engel温度响应函数改进了CERES-Wheat模型,并且使用改进的pDSSAT模型分析了2000-2015年中国冬小麦物候的时空变化趋势及其气候驱动因素。该项研究成果近期在《中国科学:地球科学》(中、英文版)发表。该研究首先使用Wang-Engel温度响应函数,改进CERES-Wheat模型的物候模块。然后,根据各区域的冬小麦农业气象站观测数据,在区域尺度上校准模型并评估模型改进前后的物候模拟精度(图1)。最终,使用pDSSAT模型模拟2000-2015年冬小麦种植格点的关键物候期,进而分析时空变化特征及其对气象因子的敏感性。图1 CERES-Wheat和CERES-Wheat-WE模型模拟开花期(a)和成熟期(b)的精度对比研究结果表明,改进的模型提高了冬小麦种植区开花期和成熟期的模拟精度。冬小麦生长低温区的物候模拟精度也提升显著。进一步分析表明,近16年来开花期、成熟期、营养生长阶段、生殖生长阶段和生长季主要呈提前和缩短趋势,其中开花期、营养生长期和生殖生长期变化具有明显的空间分异特征(图2)。物候期和生长阶段随着生长季内温度升高而提前和缩短, 而随着降水量增加则推迟和延长,对太阳辐射的响应变化则呈现地区差异。研究者还发现,物候对气象因子的敏感性呈现明显的区域特征(图3)。例如,西南地区物候对温度和太阳辐射变化最为敏感,而中国北部地区则相反。图2 2000~2015年开花期(a)、成熟期(b)、营养生长期(c)、生殖生长期(d)和生长季(e)时间变化趋势的空间分布 图3 不同分区关键物候期和生长阶段对各气象因子的敏感度 这项研究提出不同冬小麦种植区应采取针对性的适应措施来应对气候变化的影响。改进的模型将提升冬小麦产量的预测精度,为区域气候变化的影响和适应性评估提供了新方法和新工具。 研究详情请阅读原文▼[点击下方链接或阅读原文]中文版: 骆玉川, 张朝, 张亮亮, 曹娟. 2022. 冬小麦物候的时空变化模拟及其气候驱动因素解析——基于改进的pDSSAT模型. 中国科学: 地球科学, 52(1): 126–143英文版: Luo Y, Zhang Z, Zhang L, Cao J. 2021. Spatiotemporal patterns of winter wheat phenology and its climatic drivers based on an improved pDSSAT model. Science China Earth Sciences, 64(12): 2144–2160