气候变暖对中国水稻生产的影响

【摘要】：农业生产与气候变化密切相关,在目前全球变暖趋势愈发显著的背景下,气候变化对作物生产的影响已不容忽视。水稻是世界主要粮食作物,占据世界人口一半以上的亚洲、非洲及拉丁美洲国家人民多以水稻作为主要食物来源。中国是世界上最大的水稻生产国,水稻种植面积和总产量分别占据世界的第二和第一位。水稻在中国的产量超过了谷物类总产的40%。 由于气候变化本身的区域性和季节性,以及中国水稻生产的地域性,气候变化给水稻生产带来的影响并不完全一致,具有很大的不确定性。中国以不到全球10%的农田,承载了全球近20%的人口,气候变化对其水稻生产的影响将直接关乎世界近1/5人口的粮食安全问题。毫无疑问,粮食安全将成为中国当前以及未来可预期的相当长一段时间内无法忽视的问题；如何保证粮食安全是亟待研究的重大课题。因此,本研究将采用定量化分析方法,分析气候变暖给中国地区水稻生长发育及水稻生产带来的影响,以求为确定水稻的种植区域、合理安排农作制度提供科学依据。 本研究通过气候变化、水稻物候等观测及模拟数据,采用时间序列分析等统计方法及模型模拟方法,基于地理信息系统(GIS)技术,从时间、空间上阐明了水稻安全生长季变化及生长季内关键生育期极端温度胁迫的变化情况,同时在此基础上修正水稻光温生产潜力模型,评估中国历史及未来水稻光温生产潜力和产量的变化。主要研究结果为： (1)1961-2008年间,水稻安全生长季长度阶段性变化明显,延长趋势主要出现在1985以后。水稻安全生长季在东北单季稻区,长江中下游单季稻区,长江中下游双季稻区及华南双季稻区都有显著的延长趋势,分别为9d/10a、6d/10a、7d/10a和7d/10a。东北稻区安全生长季长度的增加是由安全播种期和安全成熟期的变化同时引起的,而长江中下游地区和华南地区多是由于安全播种期的提早引起的。安全播种期的提前比安全成熟期的推迟更为显著,对生长季延长的贡献也大于安全成熟期。空间上,水稻安全生长季最长出现在云贵高原地区,最短出现在东北地区北部。东北和长江中下游地区安全生长季长度的变化最为明显,增加均超过10d。 (2)1961-2008年间,不同种植区水稻关键生育期低温冷害和高温热害的变化趋势具有明显的时空分布特征。总体而言,气候变暖背景下低温冷害逐渐减少,而高温热害并无增加。其中,低温冷害减少主要表现在育秧期和抽穗开花期,孕穗期无明显变化特征。水稻各种植区中,只有东北单季稻区,长江中下游双季稻区和华南双季稻区三个地区的低温冷害出现减少趋势,低温冷害指数在育秧期的减少幅度分别为0.6/10a、1.2/10a和1.6/10a,在抽穗开花期的减幅分别为0.2/10a、0.3/10a和0.4/10a。冷害减缓趋势开始显著的时间呈现出从北向南逐渐推迟的格局,育秧期东北单季稻区和长江中下游双季稻区起始于80年代中期,而华南双季稻区从90年代中期才开始显著；抽穗开花期起始时间在东北单季稻区、长江中下游双季稻区和华南双季稻区分别为70年代初期、80年代中期和90年代初期。水稻种植区高温热害并未出现增加趋势,仅有长江双季早稻区的高温热害在2000s出现的次数较为频繁,但近两年又有所缓和,因此无法断定该区的高温热害的变化趋势。通过在县级和省级尺度上对低温冷害和高温热害与水稻单产的相关关系进行分析发现,抽穗开花期极端温度胁迫指数(△TSI)升高1则会造成水稻减产291kg ha-1,而在育秧期极端温度胁迫指数(△TSI)同样升高1会水稻仅减产165kg ha-1。 (3)1961-2050年间,水稻各种植区光温生产潜力的变化有所不同。东北单季稻区、长江中下游稻区和华南双季稻区1961-2008年光温生产潜力明显增长,其中长江中下游双季稻区的增幅较大,每年约增加150kg ha-1;与此相反的是,四川盆地光温生产潜力每年减少75kg ha-1,减少趋势显著。未来40年间,东北、四川盆地和云贵高原三个单季稻区以及长江中下游双季稻区均表现出极其显著的上升趋势,在A2和B2情景下的增长趋势分别为每年136kg ha-1、79kg ha-1、116kg ha-1、85kg ha-1和每年91kg ha-1、67kg ha-1、118kg ha-1、89kg ha-1。空间上看,1981-2050年间光温生产潜力在东北稻区由北向南呈阶梯状增加,在南方稻区从沿海向内陆呈环状逐渐递减。最高的值出现在云贵高原西南地区及华南的部分地区,最低值则出现在东北稻区的北部。水稻单产总体表现为增加趋势,在1961-2008年间增加趋势极其显著,但在2011-2050年间增幅则较小。空间上,水稻单产在不同阶段的分布特征不同。1981-2008年,在东北稻区由周边向中部呈环状逐渐增加,在南方稻区从东南沿海向西北内陆逐渐递增,最高的单产出现在四川盆地。未来40年水稻单产在东北地区呈现由东北向西南阶梯状递增,在南方地区则呈高低相间的带状分布。最高的单产出现在东北稻区西南部和四川盆地东部,最低的则出现在两个双季稻区。 本研究主要结论：1961-2008年间,水稻安全生长季总体变长,延长趋势具有明显的时空特征,其中安全播种期的提前比安全成熟期的推迟更为显著,对生长季延长的贡献也大于安全成熟期；关键生育期低温冷害有所减少而高温热害并未增加,冷害减少主要出现在育秧期和抽穗开花期；光温生产潜力的变化在各个种植区各有不同,主要表现为1961-2008年间东北单季稻区、长江中下游稻区和华南双季稻区光温生产潜力增加而四川盆地降低,2011-2050年间所有稻区的光温生产潜力都表现出升高趋势。2011-2050年间水稻单产总体趋势增加,但增幅较小。 【关键词】：全球变暖 水稻生产 安全生长季 极端温度 光温生产潜力 粮食安全
【学位授予单位】：南京农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：S511
【目录】：

• 图表目录9-11
• 摘要11-14
• ABSTRACT14-18
• 第一章 绪论18-38
• 1.1 研究背景及意义18-25
• 1.1.1 全球变暖与极端温度18-20
• 1.1.2 中国水稻生产20-22
• 1.1.3 气候变暖对水稻生产的影响22-25
• 1.2 国内外研究进展25-35
• 1.2.1 气候变暖与作物生长季25-28
• 1.2.2 气候变暖与作物高、低温胁迫28-33
• 1.2.3 气候变暖与作物光温生产潜力33-35
• 1.3 问题的提出、研究目的与研究内容35-38
• 1.3.1 问题提出35
• 1.3.2 研究目的、内容35-38
• 第二章 研究方案38-56
• 2.1 研究区域38-40
• 2.2 数据来源40-49
• 2.2.1 气候数据40-49
• 2.2.2 物候数据49
• 2.2.3 产量数据49
• 2.3 研究方法49-53
• 2.3.1 关键研究内容的定义及定量49-50
• 2.3.2 时空变化分析50-51
• 2.3.3 时间序列分析法51-53
• 2.4 技术路线53-56
• 第三章 全球变暖背景下中国水稻安全生长季变化56-72
• 3.1 材料与方法56-59
• 3.1.1 安全生长季的计算56-57
• 3.1.2 实际生长季57-58
• 3.1.3 数据空间化处理58-59
• 3.2 水稻安全生长季变化59-68
• 3.2.1 水稻安全播种期变化59-61
• 3.2.2 水稻安全成熟期变化61-64
• 3.2.3 水稻安全生长季长度变化64-68
• 3.3 水稻安全生长季与实际生长季长度变化68-70
• 3.4 小结70-72
• 第四章 全球变暖背景下中国水稻生长季极端温度变化及其对水稻产量的影响72-88
• 4.1 材料与方法72-76
• 4.1.1 水稻关键生育期的极端温度72-74
• 4.1.2 极端温度胁迫指数的确定74-76
• 4.2 不同生育期低温冷害的年际变化76-79
• 4.2.1 育秧期76-77
• 4.2.2 孕穗期77-78
• 4.2.3 抽穗开花期78-79
• 4.3 抽穗开花期高温热害的年际变化79-80
• 4.4 极端温度胁迫的年代际变化80-82
• 4.4.1 低温冷害81
• 4.4.2 高温热害81-82
• 4.5 低温冷害和高温热害对水稻产量的影响82-85
• 4.6 小结85-88
• 第五章 全球变暖背景下中国水稻光温生产潜力和产量变化特征88-112
• 5.1 材料与方法88-92
• 5.1.1 水稻光温生产潜力估算模型及改进89-91
• 5.1.2 未来水稻产量估计——基于改进的光温生产潜力模型91-92
• 5.1.3 数据空间化处理92
• 5.2 2011-2050年水稻安全生长季变化92-94
• 5.3 1961-2050年水稻光温生产潜力的时空变化特征94-101
• 5.3.1 时间变化特征94-97
• 5.3.2 空间分布特征97-99
• 5.3.3 改进模型与原模型估计结果的比较99-101
• 5.4 1961-2050年水稻实际(预估)产量的时空变化特征101-109
• 5.4.1 时间变化特征101-104
• 5.4.2 空间分布特征104-105
• 5.4.3 全球变暖背景下极端温度导致的产量损失估计105-109
• 5.5 小结109-112
• 第六章 讨论112-118
• 6.1 水稻安全生长季变化的利用112-113
• 6.2 极端温度113-114
• 6.2.1 极端温度与气候变化的一致性113-114
• 6.2.2 极端温度强度的量化114
• 6.3 水稻光温生产潜力114-115
• 6.4 不确定性115-118
• 6.4.1 安全生长季判定指标的选取115
• 6.4.2 极端温度计算115-116
• 6.4.3 未来光温生产潜力估算的误差116-118
• 第七章 结论与展望118-122
• 7.1 主要结论118-119
• 7.2 研究特色与创新点119-120
• 7.3 研究展望120-122
• 参考文献122-136
• 附录136-142
• 致谢142-144
• 作者简介144

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