气候变化对安徽省两熟制粮食作物物候期及周年气候资源分配与利用的影响*

2021-03-08阮新民占新春从夕汉杜弘杨施伏芝罗志祥

中国生态农业学报(中英文) 2021年2期

阮新民, 陈曦, 岳伟, 占新春, 从夕汉, 杜弘杨, 施伏芝, 罗志祥

阮新民1, 陈曦2, 岳伟2, 占新春1, 从夕汉1, 杜弘杨1, 施伏芝1, 罗志祥1

(1. 安徽省农业科学院水稻研究所合肥 230031; 2. 安徽省农业气象中心合肥 230031)

为了进一步明确江淮区域气候变化对两熟制粮食作物物候期及周年光温水资源分配与利用的影响, 以安徽省12个农业气象观察站1992—2013年气象数据、作物生长发育期数据与产量数据为基础, 采用线性趋势、相关分析、回归分析等方法, 分析不同区域不同熟制作物物侯期变化趋势, 以及气候变化对积温、辐射和降水资源分配与利用的影响。结果表明, 1992—2013年沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式, 冬小麦播种期提前趋势显著(<0.05), 平均每10 a提前3.03 d, 成熟期变化不显著, 全生育期平均每10 a增加3.54 d; 大豆播种期和开花期则显著推迟(<0.05), 平均每10 a推迟3.06 d和0.86 d, 全生育期平均每10 a减少3.65 d。江淮冬小麦-一季稻模式, 水稻播种期、抽穗期和成熟期均显著提前(<0.05), 平均每10 a分别提前5.12 d、3.87 d和2.92 d, 全生育增加2.2 d; 小麦有同样的变化趋势, 全生育期表现为每10 a缩短0.8 d。沿江江南双季早稻物候期变化不明显, 全生育期每10 a缩短0.6 d; 晚稻平均每10 a播种期推迟1.14 d, 抽穗期与成熟期分别提前0.71 d和6.85 d, 成熟期提前趋势显著(<0.01), 全生育期每10 a缩短5.17 d。沿淮淮北冬小麦与江淮一季稻以及沿江早稻和晚稻生长季积温呈增加趋势, 大豆与江淮冬小麦积温减少。沿淮淮北与江淮冬小麦及沿江早稻和晚稻生长季辐射呈增加趋势, 大豆与一季稻则表现为减少。不同种植模式第1季作物冬小麦和早稻的降水均有减少趋势, 而第2季作物大豆、一季稻和晚稻则呈增加趋势。冬小麦-一季稻种植模式周年光温水生产效率最高。线性回归分析表明, 积温和辐射与沿淮淮北冬小麦和沿江双季稻的产量均呈显著线性正相关(<0.05), 光温是提高其产量的主要限制因子。江淮一季稻积温过高和降水过多也限制产量提升。气候变化改变了两熟制粮食作物物侯期, 进一步影响了光温水气候资源的分配与利用效率。通过改良品种、改变播栽时间、提高抗逆性等适应措施, 可以在一定程度上抵消气候变化对作物生长的不利影响。

江淮区域; 两熟制; 物候期; 产量; 气候资源; 资源分配特征; 资源利用效率

安徽地处江淮流域中部, 温光资源丰富, 热量充足, 雨量充沛, 是我国多熟制最广泛的区域之一。沿淮淮北以小麦()为中心的种植制度, 冬小麦-大豆()一年两熟是其主要种植模式; 江淮之间以水稻()为主体种植布局, 以冬小麦-水稻轮作为主; 沿江及江南为一年两熟或3熟, 实行双季稻为主的种植模式。充分利用气候资源是提高产量优化品质的一个重要环节。近年来, 受气候变化、土地规模化经营和农业种植结构调整影响, 周年气候资源分配与利用不合理问题凸显, 例如小麦早种限制了迟熟水稻品种的增产潜力, 增加了小麦冻害发生风险等。因此, 明确安徽两熟制主要作物周年气候资源分配与利用特征, 对科学配置作物季节间温光资源, 充分挖掘周年高产潜力具有重要意义。

气候变化引起气温、辐射、降水等因子的变化, 从而影响作物物候、产量以及作物周年气候资源分配与利用[1-4]。刘玉洁等[5]认为以气温升高为主要标志的全球气候变化对作物物候产生了重要影响。张宸赫等[6]研究表明, 气候变暖背景下中国冬小麦返青期、拔节期、成熟期起始日期在空间上自东南向西北逐渐推迟, 在时间序列中返青期、拔节期、成熟期的发生时间主要呈延后趋势。温度升高导致冬小麦物候期提前。崔读昌[7]研究发现, 平均气温升高1 ℃, 水稻生育期日数平均缩短7.6 d, 温度增加导致一季稻、早稻生育期缩短; 雷秋良等[8]认为气候变暖使生产中作物春季适宜播期提前, 秋季适宜播期推迟, 生产中传统作物品种生育期普遍缩短。优化作物周年气候资源的分配, 提高利用效率是发掘该地区高产潜力的关键。崔读昌[7]认为光、热、水的数量、分配与作物需求较协调的地区利用效率高。习敏等[9]采用稻麦双季适期晚播模式, 水稻季温度生产效率、光能生产效率和降雨生产效率分别提高了9.8%、5.6%和8.3%, 小麦季资源利用效率无显著差异。杜祥备等[10]认为江淮区域稻麦周年小麦季、水稻季辐射分配率粳稻-小麦模式分别为53.1%、51.9%, 籼稻-小麦模式分别为55.0%、49.8%, 两熟制资源高效利用原则应以合理配置季节间辐射为主, 兼顾降雨和积温。季节间光热资源配置直接影响作物周年生产潜力, 但针对安徽省两熟制主要作物物候期及光热资源分配历史演变特征的研究还鲜见报道。

本文利用安徽省不同生态区12个典型站点1992—2013年作物生长发育资料及对应的逐日气象数据, 分析了不同区域种植模式下, 作物平均播/收期与年际间变化趋势, 在此基础上, 进一步计算安徽作物不同种植模式光温水资源配比与生产效率, 明确光温水气候资源分配及利用特征, 以期为一进步研究周年气候资源最佳分配模式, 促进安徽粮食作物周年高产高效种植提供理论依据。

1 研究资料与方法

1.1 数据来源

本研究作物物候观测数据与产量数据来自于中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.cn/), 主要包括亳州、蒙城、宿州等12个农业气象观测站(图1)1992—2013年冬小麦、大豆、一季稻、早稻、晚稻等作物播种期、抽穗期、开花期、成熟期及实际产量。对应站点气象数据来自于安徽省气象信息中心, 包括逐日平均气温(℃)、日最高气温(℃)、日最低气温(℃)、日照时数(h)和降水量(mm)。

1.2 研究区域概况

安徽省位于中国的东部, 全省分为淮北平原、江淮丘陵和皖南山区3大自然区域, 淮河以北属暖温带半湿润季风气候, 淮河以南为亚热带湿润季风气候, 四季分明, 雨热同季。全省平均气温14~17 ℃, 年降水量750~1800 mm, 全年无霜期200~260 d, ≥10 ℃活动积温4700~5400 ℃·d, 太阳辐射年总量在4100~ 4600 MJ∙m−2, 全年日照时数1700~2200 h, 丰富的光温水资源为多熟制种植模式提供了优越的条件。

1.3 研究方法

1.3.1 作物生长季节间资源分配率与分配比值

参照以下公式计算资源分配率和资源分配比值等指标[11]:

积温分配率(TDR)=单季积温量(T)/周年积温总量() (1)

辐射分配率(RDR)=单季辐射量(R)/周年辐射总量() (2)

降雨分配率(PDR)=单季降雨量(P)/周年降雨总量() (3)

积温比值(TR)=第1季积温量(1)/第2季积温量(2) (4)

辐射比值(RR)=第1季辐射量(1)/第2季辐射量(2) (5)

降雨比值(PR)=第1季降雨量(1)/第2季降雨量(2) (6)

积温为作物生长季活动积温, 小麦季下限温度为0 ℃, 水稻和大豆季下限温度为10 ℃。

1.3.2 光温水生产效率

光能生产效率(g∙MJ−1)=单位籽粒产量/单位面积的太阳辐射 (7)

积温生产效率(kg∙hm−2)=单位面积籽粒产量/生育期间积温总量 (8)

降水生产效率(kg∙hm−2∙mm−1)=单位籽粒产量/单位面积降水量 (9)

1.3.3 数据统计分析

利用WPS office 2016和DPS 18.1软件处理和统计分析数据, 采用Origin 8.5软件作图。

2 结果与分析

2.1 平均播/收期与年季间变化特征

由表1可知, 在沿淮淮北冬小麦-大豆一年两熟种植模式中, 冬小麦平均播种期在10月22日, 成熟期在5月30日, 全生育期为220 d。大豆平均播种期在6月18日, 成熟期在9月26日, 全生育期为100 d。趋势分析表明, 1992—2013年冬小麦播种期、抽穗期呈提前趋势为主, 播种期提前3.03 d∙(10a)−1, 且趋势显著, 抽穗期提前1.11 d∙(10a)−1, 而成熟期变化不明显。不同地点略有差异, 蒙城的播种期则为显著推迟。与此相反, 大豆播种期与开花期均呈推迟趋势, 且趋势显著。播种期推迟3.06 d∙(10a)−1, 开花期推迟0.86 d∙(10a)−1, 成熟期提前趋势不明显。因此, 沿淮淮北冬小麦物候以播种与抽穗提前为明显特征, 全生育期有延长的趋势。大豆物候以推迟播种与开花为显著特征, 全生育期有缩短趋势。

表1 安徽省不同地区种植模式平均播种/收获期与1992—2013年变化特征

s: 趋势显著; ns: 趋势不显著。s: trends are significant at<0.05 level; ns: trends are not significant at<0.05 level.

在江淮冬小麦-一季稻种植模式中, 冬小麦平均播种期在10月26日, 抽穗期在4月14日, 成熟期在5月28日, 全生育期为214 d。一季水稻平均播种期在5月2日, 抽穗期在8月17日, 成熟期在9月22日, 全生育期为143 d。趋势分析表明, 水稻播种期、抽穗期和成熟期均呈显著提前趋势, 但播种期提前的变化大于成熟期, 全生育期表现为延长趋势。播种期提前5.12 d∙(10a)−1, 抽穗期提前3.87 d∙(10a)−1, 成熟提前2.92 d∙(10a)−1, 全生育期增加2.2 d∙(10a)−1。小麦有同样趋势, 播种期、抽穗期和成熟期均提前, 但趋势不显著, 播种期提前的幅度小于成熟期, 全生育表现为缩短0.8 d∙(10a)−1。由此可知, 江淮一季稻与冬小麦有提前播种、抽穗和成熟的明显特征, 其中一季稻全生育期增加趋势明显。

沿江及江南以双季稻为主的种植模式中, 早稻平均播种在4月8日, 抽穗期在6月26日, 成熟期在7月20日, 全生育期为103 d。晚稻平均播种在6月22日, 抽穗期9月15日, 成熟期在10月23日, 全生育期123 d。趋势分析表明, 早稻播种期、抽穗期呈推迟趋势, 播种期推迟0.75 d∙(10a)−1, 抽穗期推迟0.87 d∙(10a)−1, 而成熟期呈提前趋势, 提前1.35 d∙(10a)−1, 但趋势均不显著, 全生育期每10 a缩短0.6 d。晚稻播种期呈推迟趋势, 推迟1.14 d∙(10a)−1,而抽穗与成熟期有提前趋势, 抽穗期提前0.71 d∙(10a)−1, 成熟期提前6.85 d∙(10a)−1, 其中成熟期提前趋势显著, 全生育期每10 a缩短5.17 d。

2.2 周年季节间气候资源分配特征

2.2.1 积温分配特征

周年积温在空间上有从南到北呈减少趋势。沿江江南最高为6176.4 ℃∙d, 其次为江淮5221.8 ℃∙d, 沿淮淮北最低为4210.8 ℃, 空间分布差异显著。在时间上年季间沿淮淮北与江淮呈逐年减少趋势, 减幅分别为3.46 ℃∙d∙(10a)−1、17.63 ℃∙d∙(10a)−1, 其中江淮减少趋势显著。沿江江南呈不显著增加趋势(表2)。沿淮淮北第1季冬小麦与沿江江南早稻积温均有增加趋势, 第2季一季稻与晚稻有增加趋势, 而大豆有减少趋势, 其中沿江江南早稻和晚稻显著增加, 沿淮淮北第2季大豆显著减少。

对于单季作物分配来说, 沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式中小麦季积温分配率为38.1%, 大豆为61.9%, 季节间分配比为0.62; 江淮冬小麦-一季稻种植模式中小麦分配率为30.7%, 水稻为69.7%, 小麦分配量低于水稻, 分配比为0.44; 沿江江南双季稻种植模式中早稻分配率为23.0%, 晚稻为39.6%, 早稻低于晚稻, 分配比为0.59, 早稻-晚稻的积温占周年的62.6%。以上结果表明, 即使是同一种作物, 在不同种植模式中其积温的分配率也不同。

表2 安徽省不同地区种植模式积温特征与分配及1992—2013年变化趋势

s: 趋势显著; ns: 趋势不显著。不同小写字母表示各地区平均有效积温在<0.05水平差异显著。s: trends are significant at<0.05 level; ns: trends are not significant at<0.05 level. Mean values of active accumulated temperature of different regions followed by different letters are significantly different at a<0.05 level.

2.2.2 辐射分配特征

周年辐射在空间上有从南到北减小趋势(表3), 区域间差异显著。在时间上沿淮淮北周年辐射量显著减少。沿淮淮北与江淮第1季小麦辐射量有增加趋势, 第2季大豆与一季稻有减少趋势, 其中沿淮淮北第2季大豆与江淮第1季冬小麦减少趋势显著。

对于单季作物分配来说, 沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式中小麦季辐射分配率为57.6%, 大豆为42.4%, 说明在该模式下小麦分配占优势, 季节间分配比为1.36; 江淮冬小麦-一季稻种植模式中小麦分配率为45.4%, 一季稻为52.0%, 小麦分配量又低于水稻, 分配比为0.88; 沿江江南双季稻种植模式中早稻分配率为35.0%, 晚稻为38.5%, 早稻低于晚稻, 分配比为0.91。此外, 由于在沿江江南越冬作物中有种植紫云英()或油菜()习惯, 实行一年3熟, 有一部分气候资源分配给了油菜或绿肥作物。因此, 早稻-晚稻的辐射量只占周年的73.5%。

表3 安徽省不同地区种植模式辐射特征与分配及1992—2013年变化趋势

Table 2 Radiation and change characteristics from 1992 to 2013 and distribution of different planting patterns in different regions in Anhui Province

s: 趋势显著; ns: 趋势不显著。不同小写字母表示各地区平均辐射在<0.05水平差异显著。s: trends are significant at<0.05 level; ns: trends are not significant at<0.05 level. Mean values of radiation of different regions followed by different letters are significantly different at a<0.05 level.

2.2.3 季节间降水分配特征

周年降水在空间上从南到北显著减少, 且地区间有显著差异。时间上沿淮淮北与沿江江南呈逐年增加趋势, 江淮呈减少趋势, 但均不显著(表4)。第1季作物降水量均有减少趋势, 而第2季作物则有增加趋势, 变化均不显著。地区间第1季南到北逐渐减少, 差异显著。第2季无显著差异。

对于单季作物分配来说, 沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式中小麦季降水分配率为26.9%, 大豆为73.1%, 季节间分配比为0.37; 江淮的冬小麦-水稻种植模式中小麦分配率为30.27%, 水稻为68.0%, 分配比为0.45; 沿江江南双季稻种植模式中早稻分配率为33.5%, 晚稻为47.4%, 分配比为0.71, 早稻-晚稻降水占周年的80.9%。

2.3 产量形成与气候资源的关系

对不同地区年季间产量与气候资源要素进行相关分析表明(表5), 沿淮淮北冬小麦年季间产量与积温、辐射呈显著正相关; 江淮一季稻年季间产量与积温和降水呈显著负相关, 沿江江南双季晚稻年季间产量与积温、辐射呈显著正相关。而沿淮淮北大豆、江淮冬小麦以及沿江江南早稻年季间的产量与光温水气象因子无明显相关关系, 品种与栽培措施可能是影响其产量的主要因素。

表4 安徽省不同地区种植模式降水特征与分配及1992—2013年变化趋势

ns: 趋势不显著。不同小写字母表示各地区平均降水在<0.05水平差异显著。ns: trends are not significant at<0.05 level. Mean values of precipitation of different regions followed by different letters are significantly different at a<0.05 level.

对显著相关气候因子, 进一步进行回归分析, 结果表明, 沿淮淮北冬小麦积温在1412.2~1822.9 ℃∙d范围内, 年季间产量与积温呈线性关系, 线性方程为=2.8807+1072.7 (<0.05), 即产量随积温的增加而显著增加。辐射在1999.0~2628.1 MJ∙m−2范围内,年季间产量与辐射呈显著线性关系,=1513.7+ 1.8075(<0.05)(图2a-2b)。由此可知, 将更多光温分配给冬小麦将有利于产量的提高。江淮一季稻年季间产量与积温呈二次函数关系, 拟合方程为=−53 856.8+35.530.00512(<0.05), 在积温达3483.3 ℃∙d时, 一季稻产量最高, 为8024.6 kg∙hm−2。一季稻产量与降水呈显著线性关系, 线性方程为=8935.4−1.8499(<0.05), 即产量随降水的增加而减少。由此说明, 江淮一季稻产量的提高在一定程度上受积温与降水制约(图2c-2d)。沿江江南双季晚稻年季间产量与积温、辐射呈显著线性关系。积温在2180.6~2619.8 ℃范围内, 产量与积温呈显著线性关系, 线性方程为=1017.8+1.807(<0.05)。辐射在1603.2~2347.0 MJ∙m−2范围内, 产量与辐射呈显著线性关系, 线性方程为=3745.1+1.4001(<0.05), 即产量随积温与辐射的增加而增加(图2d-2f)。

表5 安徽不同区域种植模式产量与光温水资源相关分析

*和**分别表示在<0.05和<0.01水平上显著相关。*, ** mean significant correlation at<0.05 and<0.01 levels, respectively.

2.4 气候资源生产效率变化特征

由表6可知, 积温生产效率在沿淮淮北与江淮的第1季冬小麦间无显著差异, 但均显著高于沿江江南早稻。第2季一季稻和双季晚稻均显著高于沿淮淮北的大豆。周年积温生产效率以江淮冬小麦-水稻种植模式最高, 分别高于沿淮淮北冬小麦-大豆和沿江江南早稻-晚稻种植模式36.6%和29.2%, 且与冬小麦-大豆差异显著。

光能生产效率不同地区第1季作物均无显著差异, 第2季光能生产效率以沿江江南双季晚稻最高, 其次为江淮一季稻, 均与沿淮淮北大豆差异显著。周年光能生产效率以冬小麦-水稻种植模式最高, 分别高于冬小麦-大豆和早稻-晚稻种植模式38.1%和20.8%, 规律与积温相同。

降水生产效率以第1季沿淮淮北冬小麦最高, 其次为江淮冬小麦, 均显著高于沿江早稻生产效率。第2季一季稻和双季晚稻均显著高于沿淮淮北的大豆。周年则表现为江淮冬小麦-水稻种植模式最高, 分别高于沿淮淮北冬小麦-大豆和沿江江南早稻-晚稻种植模式34.2%和56.1%, 显著高于沿江江南双季稻种植模式。

由表6分析得出, 周年光温水资源生产效率均以冬小麦-水稻种植模式最高。就单个作物生产效率来说, 冬小麦光温水生产效率均高于大豆, 冬小麦积温与降水生产效率高于一季稻, 而光能生产效率低于一季稻。早稻积温生产效率高于晚稻, 降水低于晚稻, 光能生产效率则相同。

表6 安徽省不同地区种植模式光温水资源生产效率

不同小写字母表示同一指标同一季各地区间在<0.05水平差异显著。Different letters mean significant differences among different regions for the same index in the same cropping season at<0.05 level.

3 讨论

气候变化背景下, 农业气候资源的数量及其配置直接影响农作物生长发育和产量的形成, 并进一步影响地区农业种植制度、品种布局以及气候资源的利用效率[12]。物候是一种能够指示气候变化的综合响应指标, 物候变化及其影响机制研究对于应对气候变化和指导区域农业生产有重要意义[5,12-13]。本研究结果表明沿淮淮北冬小麦播种期、抽穗期均提前, 成熟期变化不明显, 这与王胜等[14]研究结论基本相同。冬小麦是沿淮淮北地区主要的粮食作物, 播种期与抽穗期提前与黄淮海平原冬季(12月、1月、2月)积温增加有关[15], 更多利用冬前积温将有利于冬小麦产量的提高。合理播种期是充分利用温光资源的关键, 本研究发现沿淮淮北冬小麦平均播期10月22日, 这与沿淮淮北小麦形成冬前壮苗理论上最佳播种期一致[16]。江淮冬小麦与一季稻播种期、抽穗期和成熟期均显著提前, 一季稻全生育期明显延长。充足的光温水资源为江淮地区一季稻高产创造了条件, 但研究表明积温与降水过多也制约了产量提高, 因此, 调整播种期以避灾减灾为目的是解决该区域粮食高产稳定的关键。沿江早稻、晚稻全生育期均有缩短趋势, 且晚稻缩短趋势明显。与前人研究基本相同[14,16-19]。未来可以通过种植生育期较长的品种、提前或推迟播种期, 提高管理水平, 延长作物生育期, 可在一定程度上减轻气候变暖对作物生育期缩短的不利影响[18,20-21]。

气候变化不仅改变了作物物候期, 同时影响周年季节间光温资源分配与利用。本研究探明了安徽省两熟制不同种植模式周年光温水分配与变化趋势。沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式中冬小麦在周年辐射分配中占有优势, 而积温则不然。这与周宝元等[22]在研究冬小麦-夏大豆种植体系中的结论相同。江淮一季稻较小麦在光温资源分配中优势明显, 这与陈天晔等[23]研究结论相同。沿江的双季晚稻周年光温资源分配率明显高于早稻, 艾治勇等[24]、岳伟等[25]也曾证实这一结论。光温资源的分配总体上向优势作物倾斜。提高气候资源利用效率可以考虑从两个方面入手, 第一, 作好茬口衔接, 合理安排播期, 提高对全年气候资源利用效率; 第二, 提高作物单产, 增加光温水整体利用效率。我国作物单产比发达国家低, 气候资源耗用量大, 单产潜力大[26]。本研究中冬小麦-一季稻种植模式周年光温水生产效率最高, 沿淮淮北地区冬小麦-大豆种植制度最低, 究其原因是大豆产量相对较低。值得注意的是江淮区域年季间太阳辐射均呈下降趋势[25], 因此, 选育高光效品种, 调整优化群体结构以增加作物截获辐射, 提高作物单产将是未来研究重点。有研究发现32%~39%的粮食作物年产量变异性可以用气候变异性来解释[27]。本研究通过进一步分析产量与气候因子的关系, 发现光温是沿淮淮北冬小麦与沿江双季稻产量提高的主要限制因子。江淮一季稻高温热害和极端降水事件频发限制产量的进一步增加。相关研究表明, 气候变暖对热量充足的地区表现为负效应[28]。

优化配置安徽省两熟制气候资源是进一步提升粮食周年产量潜力和资源效率的关键[11,29]。本研究利用1992—2013年气象、作物生长发育期和产量资料, 较为系统分析气候变化对安徽省两熟制主要作物物候及分配利用的影响。不足之处在于因数据筛选与质量控制问题选取的研究时间尺度不长, 但从变化趋势的分析对比上能反映该区域主要特点。但如何高效配置江淮流域中部气候资源, 充分发挥产量潜力有待进一步研究。气候变化引起的适应选择包括改良品种、改变播栽时间、提高抗逆性等将是今后主要研究方向[30-32]。

4 结论

安徽沿淮淮北冬小麦-大豆种植模式中冬小麦播种期显著提前, 全生育期延长; 大豆播种期与开花期显著推迟, 全生育期缩短。江淮冬小麦-一季稻种植模式中一季稻播种、抽穗和成熟期均显著提前, 全生育期延长; 小麦全生育期缩短。沿江双季早稻物候期变化不明显; 晚稻成熟期显著提前, 全生育期缩短。沿淮淮北冬小麦、江淮一季稻以及沿江早稻和晚稻的积温分配率增加, 大豆与江淮冬小麦积温分配减少。沿淮淮北与江淮冬小麦以及沿江早稻和晚稻的辐射分配率增加, 大豆与一季稻则表现为减少。第1季作物冬小麦和早稻生长季降水减少, 而第2季作物大豆与晚稻生长季降水增加。冬小麦-一季稻种植模式周年光温水生产效率最高。光温是沿淮淮北冬小麦产量主要限制因子。江淮一季稻积温过高和降水过多限制了产量的提升。通过改良品种、改变播栽时间、提高抗逆性等适应措施, 可以在一定程度上抵消气候变化对作物生长的不利影响。

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Effects of climate change on phenophases and annual climate resources distribution and utilization of major food crops under a double-cropping system in Anhui Province*

RUAN Xinmin1, CHEN Xi2, YUE Wei2, ZHAN Xinchun1, CONG Xihan1, DU Hongyang1, SHI Fuzhi1, LUO Zhixiang1

(1. Institute of Rice Research, Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China; 2. Anhui Agricultural Meteorological Center, Hefei 230031, China)

To examine the effects of climate change on the phenophases and annual climate resources distribution and utilization of major food crops under a double-cropping system in Anhui Province, this study analyzed variations in the phenophases of different cropping systems in different regions and the effects of climate change on distribution and utilization of accumulated temperature, radiation, and precipitation. The analyses included linear fitting, correlation analysis, and regression analysis and incorporated data of the daily average temperature, daily sunshine hours, and daily precipitation from 1992 to 2013 of twelve meteorological stations in the Jianghuai area. The results showed that the sowing date of winter wheat was significantly advanced (<0.05) by 3.03 days (d) per decade, on average, under the double-cropping system of winter wheat-soybean in the area along Huaihe River from 1992 to 2013. Changes in the maturity stage of winter wheat were not significant, but the average increase in the whole growth period was 3.54 d per decade. The soybean sowing date and flowering date were significantly delayed (<0.05) by 3.06 and 0.86 d per decade, respectively, and the average decrease in the whole growth period was 3.65 d per decade. For the double-cropping system of winter wheat-single rice in the Jianghuai region, the sowing date, heading date, and maturation date of rice were significantly advanced (<0.05) by 5.12, 3.87, and 2.92 d per decade, respectively; and the whole growth period increased by 2.20 d per decade Wheat showed the same trends as rice, though non-significant, and the whole growth period was shortened by 0.8 d per decade. For the double cropping rice, the change in phenophases for early rice was non-significant, and the whole growth period was shortened by 0.6 d per decade, on average. The sowing date of late rice was delayed by 1.14 d per decade, on average, whereas the heading date and maturation date were advanced by 0.71 and 6.85 d per decade, respectively. The advance of the maturation date was extremely significant (<0.01). The whole growth period of late rice was shortened by 5.17 d per decade. The accumulative temperature increased for winter wheat in Huaibei, single rice in Jianghuai, and double rice along the Yangtze River but decreased for soybean and winter wheat in Jianghuai. The radiation of winter wheat, early rice, and late rice increased, whereas that of soybean and single rice decreased. The precipitation of the first-season crops decreased, but that of the second-season crops increased. The climatic productivity of winter wheat-single rice planting patterns was the highest of all cropping systems. Linear regression analysis showed that the accumulative temperature and radiation were significantly positively correlated with the yield of double-cropping rice and winter wheat in Huaibei (<0.05), and radiation and temperature were the main limiting factors for further improvements to its production. Excessive temperature and precipitation of single-season rice in the Jianghuai region also limited yield improvements. Climate change has affected the phenophases of crops in double-cropping systems and influenced the allocation and utilization efficiency of climate resources. The adverse effects of climate change on crops can be offset by improving the varieties, changing the sowing dates, and enhancing stress tolerance.

Jianghuai region; Double cropping system; Crop phenophases; Yield; Climatic resources; Resource distribution; Resource use efficiency

10.13930/j.cnki.cjea.200459

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S344.13