《水稻水分利用效率對氣候變化的回響模擬及適應性研究》是依託河海大學，由王衛光擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：水稻水分利用效率對氣候變化的回響模擬及適應性研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王衛光
- 依託單位：河海大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
作物水分利用效率(WUE)是農業高效用水的核心要素，其對全球變化的回響關係到糧食安全和水資源戰略，也是氣候和水循環互動作用研究中的關鍵科學問題。本項目以長江中下游水稻種植區為研究區域，開展水稻WUE對氣候變化的回響模擬及適應性研究，內容包括：①基於水稻灌溉生長試驗驗證作物模型，結合不同氣候模式的統計降尺度結果，分析水稻WUE對氣候要素的敏感性，預估未來水稻WUE的時空分布特徵，揭示水稻WUE對氣候變化的回響規律；②開展作物模型中參數的不確定性模擬，基於貝葉斯平均理論開展不同氣候模式集合預測，揭示模型參數的異參同效性，定量評估不同模型參數和氣候模式造成的模擬預估不確定性；③設定水稻種植灌溉情景方案，明確灌溉方式和播期調整等適應措施的相對貢獻，揭示水稻WUE對氣候變化的適應機制，提出水稻的種植灌溉應對策略。成果對減少氣候變化對水稻生產的負面影響，保障糧食安全和水資源可持續利用具有重要意義。
結題摘要
以水稻水分利用效率（WUE）為研究對象, 在江蘇崑山等試驗基地開展3年水稻灌溉田間試驗，採用Morris全局敏感性分析方法，結合經充分率定的ORYZA2000作物模型，分析了WUE對氣候要素的敏感性；藉助CMIP5大氣環流模式（GCMs）4種氣候情景下氣候變化信息，驅動多站點作物模型，預估了未來在考慮和不考慮CO2作用下水稻WUE的時空分布特徵；基於不同的大氣環流模式輸出數據和氣候數據偏差校正技術獲取不同排放情景下研究區多個站點未來氣象信息，結合貝葉斯模型平均法（BMA）集合不同GCMs，分析了氣候模式的不確定性；採用GLUE區域敏感度分析方法，評估了作物模型參數的“異參同效性”及其對模擬結果造成的不確定性；量化了播種日期調整等適應性種植管理措施對全國主要種植區水稻WUE的影響，針對不同區域提出了不同的種植管理措施；探討了長江中下游不同類型氣象災害在歷史時期的空間分布特徵，定量分析了不同氣象災害對水稻WUE的影響。 主要研究結論如下： （1）在未來多數氣候情境下，水稻平均生育周期相對於基準期均有一定程度的縮短，同時水稻產量隨著溫度的升高而顯著下降。雖然生育期縮短，但降水量的減少以及溫度的增加導致灌溉需水量呈現增加趨勢，從而引起WUE的顯著上升。此外，需注意到在最極端的氣候情景下（RCP85），水稻生育周期將有一定天數的增加。 （2）BMA加權集合法相對於簡單平均法和單一氣候模式，能夠生成具有較小偏差的多模式集合數據，有效地削弱了氣候模式的不確定性。水稻生育期參數存在較強的“異參同效”現象,不同的參數組合將引起模擬結果較大的不確定性。 （3）在現狀播種日期、品種選擇和田間管理條件下，水稻產量在未來一個世紀中將不可避免的下降6-21%，其中以單季稻下降幅度最大，而灌溉需水量將上升0-32%，其中以晚稻上升幅度最大。在未來最優播種日期下（產量最大），水稻產量可相對提高2-10%，但不足以抵消氣候變化帶來的負面影響，同時灌溉需水量亦有2-5%的增加。
