本文主要研究内容
作者杨轩（2019）在《气候变化对黄土高原作物生产系统产量、水分利用及土壤养分的影响》一文中研究指出：由于全球气候变化,黄土高原以粮食生产为主的传统农业系统的作物生产力、环境生态功能等将受到影响。通过纳入饲草作物、实行秸秆覆盖、免耕等措施,可增加农业系统的稳定性,缓冲气候变化对农业生产造成的负面作用。但是现阶段,该地区在作物生产系统改进、实行保护性耕作后,生产力和水分利用过程如何受气候变化影响的研究尚不深入。本研究选取的研究点甘肃庆阳,该地位于典型的黄土高原旱作农区,传统作物生产系统为玉米、冬小麦连作和玉米-冬小麦轮作。研究首先结合大田试验数据,对作物模型APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）模拟研究区多种作物生产的适应性进行了评估,并在气候变化情景下模拟了长期尺度下传统作物系统和改进的作物系统的生产,分析了作物产量、蒸散分配、水分利用、土壤养分和经济效益的变化,明确了该地区作物生产受不同管理、气候变化影响的机制,得到以下主要结果:1.在兰州大学庆阳黄土高原试验站进行的田间试验的基础上对APSIM进行了本土化,以精确模拟玉米（Zea mays）、冬小麦（Triticum aestivum）、大豆（Gyleine max）、紫花苜蓿（Medicago sativa）的生产和资源利用。模型的土壤参数和作物参数由田间试验测定。结果显示,APSIM模拟玉米-冬小麦-大豆轮作（MWS）中玉米、冬小麦和大豆的产量及生物量的精度较高,决定系数R2（Determination Coefficient）分别为0.81-0.87、0.82-0.95和0.72-0.92（P<0.01）,均方根误差RMSE（Root Mean Squared Error）最高不超过平均实测值的30%。APSIM对玉米-小麦-大豆轮作试验田土壤水分模拟的R2为0.43-0.65（P<0.01）,RMSE为平均实测值的11.7-17.8%;对紫花苜蓿草地（L）土壤水分模拟的R2为0.43-0.47（P<0.01）,RMSE为平均实测值的12.0-20.2%,模型略高估了土壤水分。对0-200 cm土壤NO3-N和0-30 cm土壤有机碳（SOC,Soil Organic Carbon）模拟的R2达到0.70-0.99和0.68-0.97（P<0.05）,RMSE最高仅占平均实测值的13.1%和17.2%。APSIM对作物产量、水分动态和土壤养分模拟较为准确,可用于情景模拟,评估作物生产系统在生产条件变化后多个组分的变化。2.在甘肃庆阳1961-2010年历史气象数据的基础上,通过改变全年降水（降水量不变、降低10%和20%、增加10%和20%）和全年气温（不变、降低1.5°C和1°C、升高1.5°C和1°C）建立了新的长期尺度气候情景,并模拟了玉米连作、冬小麦连作和紫花苜蓿草地的生产,分析3种作物的产量变化趋势。结果表明在气温升高、降水量减少的情景下冬小麦、玉米和紫花苜蓿产量降低,最大幅度分别可达38.7%、40.3%和41.8%。冬小麦、紫花苜蓿的在气温降低、降水量增加时增产,最大增幅分别为29.8%和51.7%。玉米在降水量增加、温度不变的情景下增产幅度最大,为22.0%。在设定范围内,紫花苜蓿的产量变异范围受气候变化的影响最小,说明适应能力较强。3.在甘肃庆阳1961-2010年历史气象数据的基础上,设置传统耕作处理（CT）和免耕+秸秆覆盖处理（NTR）,利用APSIM模拟了玉米-冬小麦-大豆轮作系统的生产。结果表明,在每个轮作序列初期（玉米播种期）,相比CT处理,NTR处理下0-200 cm土层土壤水分显著提高（平均提高72 mm;P<0.01）,冬小麦的籽粒产量和干物质生物量分别平均提高1805和4309 kg/hm2（P<0.01）,但NTR处理对玉米、大豆的籽粒产量和生物量无显著影响（P>0.05）。NTR还显著提升了系统蒸腾量Tc,降低了土壤蒸发量Es和蒸散量ET（P<0.05）,但玉米生长季的植物蒸腾和土壤蒸发量受耕作处理的影响不显著（P>0.05）。冬小麦和大豆的籽粒产量水分利用效率WUEY和生物量水分利用效率WUEB在NTR下有显著提升,幅度为1.9-8.0 kg/hm2·mm（P<0.05）,总体来说,在甘肃庆阳的玉米-冬小麦-大豆轮作中实行长期免耕+秸秆覆盖,有极大的提高土壤持水力、作物产量和水分利用的潜力。4.利用气象数据生成软件ACSGTR（AgMIP Climate Scenario Generation Tools with R）,以甘肃庆阳历史气象数据为基准情景,生成了RCP4.5（Representative Concentration Pathways）、RCP8.5的未来气候情景系列,以玉米连作、冬小麦连作、紫花苜蓿草地、玉米-冬小麦-大豆轮作和紫花苜蓿-冬小麦轮作为对象,设定了传统耕作处理（CT）与免耕+秸秆覆盖处理（NTR）。长期生产模拟结果表明玉米、冬小麦的产量在未来情景中相对历史情景下降1.2-39.4%,但紫花苜蓿产量在RCP4.5情景中提高4.0-12.3%。各系统的蒸腾量有随RCP通道系数增加和时间区间推后呈下降的趋势,但RCP情景中CT处理的土壤蒸发量倾向减小,而NTR处理的蒸发量倾向上升,至RCP8.5情景比NTR高16%。玉米-小麦-大豆轮作的0-200 cm土壤NO3-N含量最高,而苜蓿草地土壤0-30 cm的SOC含量最高,苜蓿-小麦轮作次之。大多数情景下苜蓿草地获得最高的毛利润（38.4-46.1万RMB/hm2）和水分效益（24.32-28.71 RMB/hm2·mm·轮）,苜蓿-小麦轮作次之。气候变化对小麦连作、玉米连作、玉米-小麦-大豆轮作经济效益有负效应,相对历史基准情景的变幅在-39.2%和+3.7%之间。苜蓿连作和苜蓿-小麦轮作的毛利润和水分效益于RCP4.5下相对历史情景提升了0.8-12.8%。综上,在黄土高原旱作农区未来气候变化下,苜蓿-小麦系统在产量、土壤养分或经济效益方面表现出较高的适应性。研究在黄土高原旱作农区对APSIM进行了本土化,验证了模型对黄土高原地区复杂农业系统的描述能力,为后续情景分析研究奠定了基础。探讨了未来气候情景下不同作物生产系统各组分的适应塑性,阐明了长期免耕+秸秆覆盖措施对不同气候条件下的响应。结果可为进一步探究草地农业系统对全球变化的响应提供理论依据,对改善黄土高原地区的生态环境和农业生产的提质增效具有实践指导意义。
Abstract
you yu quan qiu qi hou bian hua ,huang tu gao yuan yi liang shi sheng chan wei zhu de chuan tong nong ye ji tong de zuo wu sheng chan li 、huan jing sheng tai gong neng deng jiang shou dao ying xiang 。tong guo na ru si cao zuo wu 、shi hang jie gan fu gai 、mian geng deng cuo shi ,ke zeng jia nong ye ji tong de wen ding xing ,huan chong qi hou bian hua dui nong ye sheng chan zao cheng de fu mian zuo yong 。dan shi xian jie duan ,gai de ou zai zuo wu sheng chan ji tong gai jin 、shi hang bao hu xing geng zuo hou ,sheng chan li he shui fen li yong guo cheng ru he shou qi hou bian hua ying xiang de yan jiu shang bu shen ru 。ben yan jiu shua qu de yan jiu dian gan su qing yang ,gai de wei yu dian xing de huang tu gao yuan han zuo nong ou ,chuan tong zuo wu sheng chan ji tong wei yu mi 、dong xiao mai lian zuo he yu mi -dong xiao mai lun zuo 。yan jiu shou xian jie ge da tian shi yan shu ju ,dui zuo wu mo xing APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）mo ni yan jiu ou duo chong zuo wu sheng chan de kuo ying xing jin hang le ping gu ,bing zai qi hou bian hua qing jing xia mo ni le chang ji che du xia chuan tong zuo wu ji tong he gai jin de zuo wu ji tong de sheng chan ,fen xi le zuo wu chan liang 、zheng san fen pei 、shui fen li yong 、tu rang yang fen he jing ji xiao yi de bian hua ,ming que le gai de ou zuo wu sheng chan shou bu tong guan li 、qi hou bian hua ying xiang de ji zhi ,de dao yi xia zhu yao jie guo :1.zai lan zhou da xue qing yang huang tu gao yuan shi yan zhan jin hang de tian jian shi yan de ji chu shang dui APSIMjin hang le ben tu hua ,yi jing que mo ni yu mi （Zea mays）、dong xiao mai （Triticum aestivum）、da dou （Gyleine max）、zi hua mu xu （Medicago sativa）de sheng chan he zi yuan li yong 。mo xing de tu rang can shu he zuo wu can shu you tian jian shi yan ce ding 。jie guo xian shi ,APSIMmo ni yu mi -dong xiao mai -da dou lun zuo （MWS）zhong yu mi 、dong xiao mai he da dou de chan liang ji sheng wu liang de jing du jiao gao ,jue ding ji shu R2（Determination Coefficient）fen bie wei 0.81-0.87、0.82-0.95he 0.72-0.92（P<0.01）,jun fang gen wu cha RMSE（Root Mean Squared Error）zui gao bu chao guo ping jun shi ce zhi de 30%。APSIMdui yu mi -xiao mai -da dou lun zuo shi yan tian tu rang shui fen mo ni de R2wei 0.43-0.65（P<0.01）,RMSEwei ping jun shi ce zhi de 11.7-17.8%;dui zi hua mu xu cao de （L）tu rang shui fen mo ni de R2wei 0.43-0.47（P<0.01）,RMSEwei ping jun shi ce zhi de 12.0-20.2%,mo xing lve gao gu le tu rang shui fen 。dui 0-200 cmtu rang NO3-Nhe 0-30 cmtu rang you ji tan （SOC,Soil Organic Carbon）mo ni de R2da dao 0.70-0.99he 0.68-0.97（P<0.05）,RMSEzui gao jin zhan ping jun shi ce zhi de 13.1%he 17.2%。APSIMdui zuo wu chan liang 、shui fen dong tai he tu rang yang fen mo ni jiao wei zhun que ,ke yong yu qing jing mo ni ,ping gu zuo wu sheng chan ji tong zai sheng chan tiao jian bian hua hou duo ge zu fen de bian hua 。2.zai gan su qing yang 1961-2010nian li shi qi xiang shu ju de ji chu shang ,tong guo gai bian quan nian jiang shui （jiang shui liang bu bian 、jiang di 10%he 20%、zeng jia 10%he 20%）he quan nian qi wen （bu bian 、jiang di 1.5°Che 1°C、sheng gao 1.5°Che 1°C）jian li le xin de chang ji che du qi hou qing jing ,bing mo ni le yu mi lian zuo 、dong xiao mai lian zuo he zi hua mu xu cao de de sheng chan ,fen xi 3chong zuo wu de chan liang bian hua qu shi 。jie guo biao ming zai qi wen sheng gao 、jiang shui liang jian shao de qing jing xia dong xiao mai 、yu mi he zi hua mu xu chan liang jiang di ,zui da fu du fen bie ke da 38.7%、40.3%he 41.8%。dong xiao mai 、zi hua mu xu de zai qi wen jiang di 、jiang shui liang zeng jia shi zeng chan ,zui da zeng fu fen bie wei 29.8%he 51.7%。yu mi zai jiang shui liang zeng jia 、wen du bu bian de qing jing xia zeng chan fu du zui da ,wei 22.0%。zai she ding fan wei nei ,zi hua mu xu de chan liang bian yi fan wei shou qi hou bian hua de ying xiang zui xiao ,shui ming kuo ying neng li jiao jiang 。3.zai gan su qing yang 1961-2010nian li shi qi xiang shu ju de ji chu shang ,she zhi chuan tong geng zuo chu li （CT）he mian geng +jie gan fu gai chu li （NTR）,li yong APSIMmo ni le yu mi -dong xiao mai -da dou lun zuo ji tong de sheng chan 。jie guo biao ming ,zai mei ge lun zuo xu lie chu ji （yu mi bo chong ji ）,xiang bi CTchu li ,NTRchu li xia 0-200 cmtu ceng tu rang shui fen xian zhe di gao （ping jun di gao 72 mm;P<0.01）,dong xiao mai de zi li chan liang he gan wu zhi sheng wu liang fen bie ping jun di gao 1805he 4309 kg/hm2（P<0.01）,dan NTRchu li dui yu mi 、da dou de zi li chan liang he sheng wu liang mo xian zhe ying xiang （P>0.05）。NTRhai xian zhe di sheng le ji tong zheng teng liang Tc,jiang di le tu rang zheng fa liang Eshe zheng san liang ET（P<0.05）,dan yu mi sheng chang ji de zhi wu zheng teng he tu rang zheng fa liang shou geng zuo chu li de ying xiang bu xian zhe （P>0.05）。dong xiao mai he da dou de zi li chan liang shui fen li yong xiao lv WUEYhe sheng wu liang shui fen li yong xiao lv WUEBzai NTRxia you xian zhe di sheng ,fu du wei 1.9-8.0 kg/hm2·mm（P<0.05）,zong ti lai shui ,zai gan su qing yang de yu mi -dong xiao mai -da dou lun zuo zhong shi hang chang ji mian geng +jie gan fu gai ,you ji da de di gao tu rang chi shui li 、zuo wu chan liang he shui fen li yong de qian li 。4.li yong qi xiang shu ju sheng cheng ruan jian ACSGTR（AgMIP Climate Scenario Generation Tools with R）,yi gan su qing yang li shi qi xiang shu ju wei ji zhun qing jing ,sheng cheng le RCP4.5（Representative Concentration Pathways）、RCP8.5de wei lai qi hou qing jing ji lie ,yi yu mi lian zuo 、dong xiao mai lian zuo 、zi hua mu xu cao de 、yu mi -dong xiao mai -da dou lun zuo he zi hua mu xu -dong xiao mai lun zuo wei dui xiang ,she ding le chuan tong geng zuo chu li （CT）yu mian geng +jie gan fu gai chu li （NTR）。chang ji sheng chan mo ni jie guo biao ming yu mi 、dong xiao mai de chan liang zai wei lai qing jing zhong xiang dui li shi qing jing xia jiang 1.2-39.4%,dan zi hua mu xu chan liang zai RCP4.5qing jing zhong di gao 4.0-12.3%。ge ji tong de zheng teng liang you sui RCPtong dao ji shu zeng jia he shi jian ou jian tui hou cheng xia jiang de qu shi ,dan RCPqing jing zhong CTchu li de tu rang zheng fa liang qing xiang jian xiao ,er NTRchu li de zheng fa liang qing xiang shang sheng ,zhi RCP8.5qing jing bi NTRgao 16%。yu mi -xiao mai -da dou lun zuo de 0-200 cmtu rang NO3-Nhan liang zui gao ,er mu xu cao de tu rang 0-30 cmde SOChan liang zui gao ,mu xu -xiao mai lun zuo ci zhi 。da duo shu qing jing xia mu xu cao de huo de zui gao de mao li run （38.4-46.1mo RMB/hm2）he shui fen xiao yi （24.32-28.71 RMB/hm2·mm·lun ）,mu xu -xiao mai lun zuo ci zhi 。qi hou bian hua dui xiao mai lian zuo 、yu mi lian zuo 、yu mi -xiao mai -da dou lun zuo jing ji xiao yi you fu xiao ying ,xiang dui li shi ji zhun qing jing de bian fu zai -39.2%he +3.7%zhi jian 。mu xu lian zuo he mu xu -xiao mai lun zuo de mao li run he shui fen xiao yi yu RCP4.5xia xiang dui li shi qing jing di sheng le 0.8-12.8%。zeng shang ,zai huang tu gao yuan han zuo nong ou wei lai qi hou bian hua xia ,mu xu -xiao mai ji tong zai chan liang 、tu rang yang fen huo jing ji xiao yi fang mian biao xian chu jiao gao de kuo ying xing 。yan jiu zai huang tu gao yuan han zuo nong ou dui APSIMjin hang le ben tu hua ,yan zheng le mo xing dui huang tu gao yuan de ou fu za nong ye ji tong de miao shu neng li ,wei hou xu qing jing fen xi yan jiu dian ding le ji chu 。tan tao le wei lai qi hou qing jing xia bu tong zuo wu sheng chan ji tong ge zu fen de kuo ying su xing ,chan ming le chang ji mian geng +jie gan fu gai cuo shi dui bu tong qi hou tiao jian xia de xiang ying 。jie guo ke wei jin yi bu tan jiu cao de nong ye ji tong dui quan qiu bian hua de xiang ying di gong li lun yi ju ,dui gai shan huang tu gao yuan de ou de sheng tai huan jing he nong ye sheng chan de di zhi zeng xiao ju you shi jian zhi dao yi yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自兰州大学的杨轩，发表于刊物兰州大学2019-07-29论文，是一篇关于黄土高原论文,粮草作物系统论文,气候变化论文,保护性耕作论文,兰州大学2019-07-29论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自兰州大学2019-07-29论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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