作者：黃煥平 熊偉 林而達 單位：中國農業科學院農業環境與可持續發展研究所 農業部農業環境與氣候變化重點實驗室

材料與方法

1模型簡介DSSAT（DecisionSupportSystemforAgrotechnologyTransfer）系列模型是在整合土壤、氣候、作物和管理等學科知識的需求驅動下，由各領域科學家共同努力開發出來的，以便于當生產技術需要從一個地方推廣到另一個土壤和氣候條件都不相同的地方時，它能夠輔助推廣機構和農民做出更好的決策[10]。該模型由三部分構成：數據庫管理系統，用于數據組的輸入、儲存和調用；經過檢驗的作物模型，用于模擬環境因子相互作用下某一遺傳型作物的生長發育過程以及產量；應用程序群，用以分析和顯示長期的農學模擬試驗結果[11]。目前它已發展到了DSSATv4.5，可以模擬水稻、小麥、玉米、大豆、馬鈴薯、甘蔗等20多種作物。本研究中用到的CERES-Rice即是DSSATv4.0當中的子模型，模型的輸入數據包括：氣象數據、土壤數據、作物管理數據和品種遺傳參數數據，用于模型校驗時還要有作物栽培試驗觀測數據。數據輸入后運行CERES-Rice模型就能夠以日為步長，模擬水稻營養生長和生殖生長發育過程，包括發芽到開花，葉片出現次序、開花時期、籽粒生理成熟和收獲，作物光合作用、呼吸作用、干物質分配和植株生長以及衰老等基本生理生態過程。此外，該模型還包括一個一維的土壤水分平衡模型和土壤氮素平衡模型[5]。

2研究區域和資料本文選取的研究站點為西班牙南部的塞維利亞（37.25°N，6.1°W），地處地中海沿岸地區，氣候特征為夏季干燥炎熱，冬季溫和多雨。由于資料的限制，水稻田間試驗觀測數據和管理數據采用M.Aguilar等人于2000-2001年在塞維利亞開展的六個水稻試驗[12]。土壤數據來源于世界統一土壤數據庫,歷史逐日氣象觀測數據來自歐洲氣候評估數據庫。氣候情景數據由GCMs數據降尺度得到，包括兩種排放情景：A2（高排放情景）和B2（中排放情景）；五個GCM：CSMK3、GFCM21、HadGEM、IPCM4和MPEH5，兩個時段：2020s（2011-2040）和2050s（2041-2070）。其中在2020s，A2升溫幅度小于B2，2050s則相反；不同GCMs預估的增溫幅度也不同，增溫幅度依次為GFCM21＞MPEH5＞HadGEM＞IPCM4＞CSMK3（見表1）。

3模型的校準和驗證塞維利亞站點的水稻供試品種為Thaibonnet(L-202)，在CERES-Rice模型中用“試錯法”調試其品種參數。以2001年的水稻試驗數據校準模型，再用2000年的試驗數據去驗證參數，結果如下：由表2可知，2000、2001年水稻開花期、成熟期的模擬誤差較小，其中2000年的開花期、成熟期分別與實測值差+2天和0天；2001年的與實測值分別差+1天和-2天，相對誤差的絕對值介于0-2%。2000、2001年水稻模擬產量與實際產量的差值為-415和+37kg/hm2，相對誤差分別為-5%和+0.5%。因此，CERES-Rice模型對塞維利亞水稻有較好的模擬能力，可以進一步用于氣候變化的影響評估。

4評估氣候變化對玉米生產的影響為了研究不同氣候變化背景下水稻生育期和產量的變化趨勢，分別將5個GCM與2個排放情景（A2、B2）耦合，模擬2020s、2050s的水稻生育期和產量，再與Baseline的模擬結果作對比，研究其生育期和產量變化狀況。為了考察不同的灌溉方式對氣候變化背景下的水稻生產的影響，筆者參照M.Aguilar等人在試驗中采用的三種方式：傳統的連續灌溉，即一周灌7次；非連續灌溉，一周灌5次、4次。且三種灌溉都是在打完第一次除草劑（播種后約55天）之后實施，而之前都采用當地傳統的灌溉方式，其余管理措施保持不變[12]，分別模擬在A2、B2情景和CSMK3氣候模式下2020s、2050s水稻生產的變化，并與采用傳統灌溉的Baseline模擬結果作對比，進而評價改進水稻灌溉模式在適應氣候變化方面的潛力。

結果與分析

1氣候變化對水稻生育期的影響由表3可知，在A2情景下，對應于5個GCM模擬的水稻生育期在2020s、2050s分別為130.8-135天、121.2-128.9天，平均值分別為134天和126.1天，較之Baseline時段，生育期分別縮短8.4天和15.7天。在B2情景下，對應于5個GCM模擬的水稻生育期在2020s、2050s分別為130.1-134.8天、122-130.4天，平均值分別為133天和127.8天，較之Baseline時段，生育期分別縮短8.8天和14天。且A2和B2情景的模擬結果總體上差異較小。水稻生育期長短與溫度的關系密切，而且不同類型的水稻品種，對積溫有一定的要求，并且具有相當的穩定性[13]。在氣候變暖背景下，特定水稻品種完成某個生育期所需要的有效積溫將提前得到滿足，最終表現為生育期的縮短。模型模擬結果很好地證明了這一點。

2氣候變化對水稻產量的影響由表4可知，在A2情景下，對應于5個GCM模擬的水稻產量在2020s、2050s分別為6532-7262kg/hm2、4747-6389?kg/hm2，平均值分別為6952kg/hm2、5843kg/hm2，較之Baseline時段，分別減產8.9%、24%。在B2情景下，對應于5個GCM模擬的水稻產量在2020s、2050s分別為6500-7526kg/hm2、5299-6484kg/hm2，平均值分別為7002kg/hm2、6112kg/hm2，較之Baseline時段，分別減產8.3%、20%。其中A2情景要比B2情景減產幅度稍大，且在多數時間段水稻減產幅度與GCMs預估的增溫幅度成正比，可能的原因是高溫促使水稻生育期明顯縮短，抽穗期高溫還會造成空秕谷增加和稻谷千粒重降低[14]。

3灌溉方式對水稻產量的影響由圖1可知，無論在A2還是B2情景下，未來水稻減產的趨勢都非常明顯，但是非連續灌溉相比于連續灌溉都取得了不錯的產量，甚至比連續灌溉獲得的產量還要略高，這與M.Aguilar等人在2000-2001年期間的試驗結果基本一致[12]。這是因為水稻對干旱和淹水脅迫均有一定的適應能力，適度的水分虧缺后復水可減少生長冗余，增強生理活性，利于籽粒灌漿，而且土壤的通透性也將改善，促進了肥料的分解和吸收[15，16]。田間試驗和模型模擬結果都表明，節水灌溉技術不僅沒有導致水稻減產，反而在穩產的同時大幅提高了水資源利用效率，節省了用水成本，增強了社會可持續發展能力。

結論與討論

本文利用CERES-Rice模型與GCMs耦合的方法評估了未來氣候變化對2020s（2011-2040年）、2050s（2041-2070年）塞維利亞水稻生育期和產量的影響，并評價了改進水稻灌溉模式在適應氣候變化方面的潛力大小。模擬結果表明，在A2情景下，2020s、2050s較之Baseline時段，水稻生育期分別縮短8.4天、15.7天，減產8.9%、24%。在B2情景下，2020s、2050s水稻生育期分別縮短8.8天、14天，減產8.3%、20%。生育期在A2和B2情景下總體上差異較小，A2情景要比B2情景減產幅度稍大，且在多數時間段水稻減產幅度與GCMs預估的增溫幅度成正比。采用節水灌溉技術不僅沒有導致水稻減產，反而在穩產的同時大幅提高了水資源利用效率，節省了用水成本。本研究也存在著諸多不確定性問題：（1）模型自身的如機理不夠準確、缺少病蟲害模塊、不能模擬極端天氣氣候事件等；（2）氣候變化情景的不確定：對未來可能的社會發展方向及溫室氣體排放情況的不確定，以及經由它驅動的GCM都存在模擬尺度過大的問題；（3）未來農業生產的不確定性：做影響評估時是建立在假設未來農業生產狀況與現有狀況保持一致的前提下，在做適應研究時也只考慮了改進水稻灌溉模式一種措施，對其它適應措施諸如調整品種和播期也沒有探討。