基於作物生長過程模擬的區域農業乾旱監測方法研究

《基於作物生長過程模擬的區域農業乾旱監測方法研究》是依託北京師範大學，由武建軍擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於作物生長過程模擬的區域農業乾旱監測方法研究
• 依託單位：北京師範大學
• 項目負責人：武建軍
• 項目類別：面上項目

項目摘要

乾旱災害已經成為最嚴重的自然災害之一，嚴重影響著全球農業生產。開展農業乾旱的監測方法研究，對了解乾旱災害的影響範圍、理解乾旱對作物生長的影響過程、制定合理的抗旱減災策略具有重要意義。本項目擬選擇位於我國黃淮海平原的保定市作為研究區，以冬小麥為研究對象，通過作物水分控制實驗和站點觀測，運用作物生長模型開發基於柵格數據的農業乾旱過程模擬模型；模擬不同乾旱條件對作物生長過程及產量影響，揭示作物生長和產量對不同水分脅迫形式的回響規律；綜合作物生長過程中水分脅迫發生階段、強度和持續時間，探索水分脅迫累計效應的計算方法，研究基於冬小麥水分脅迫累積算法的農業乾旱監測指數，構建基於水分脅迫累積效應的區域農業乾旱評價方法。為深入理解農業旱災的形成過程、提高區域農業乾旱的監測能力及水資源的最佳化配置提供科學依據

結題摘要

基於農作物生長機理的作物生長模型可以定量描述乾旱對農作物生長和產量的脅迫過程。本研究以黃淮海平原為研究區，依託固城生態與農業氣象試驗站，開展2年的冬小麥小區水分控制實驗。收集區域內近50年全部氣象站點和近20年農氣站點的觀測數據，分析研究區冬小麥近50年水熱環境變化規律，完成了區域農業乾旱成災過程模擬方法研究。 項目研究結果表明：1961-2010年，黃淮海平原冬小麥生長期內平均溫度升高了約1.42℃，近50年冬小麥開花期平均提前了7-10天，農業乾旱在4月中旬至5月中旬較為嚴重。作物水分敏感指數可以準確反映冬小麥不同生長階段水分虧缺對作物產量的影響差異。基於作物生長過程中水分敏感性差異，本項目提出了一種新的農業乾旱監測模型—作物水分虧缺減產指數（the Yield Reduction by the Water Deficit , YRWD），該方法可識別近90%的農業乾旱事件，對於中度和重度農業乾旱監測能力尤為突出。 基於作物生長模型，提出了一種基於作物模型模擬的產量旱災損失評估方法，該方法在重度及極端乾旱導致的作物產量損失評估有更好的精度，是量化乾旱對農業的影響的新途徑。 項目共發表論文10篇，其中SCI論文8篇，中文核心2篇。 本項目已經順利完成了研究內容， 達到預期的研究目標。