水稻生產(chǎn)模擬

福建省地處我國(guó)東南沿海,屬典型的亞熱帶季風(fēng)氣候,水熱資源豐富。全省以水稻為主要糧食作物,稻作歷史悠久,水稻產(chǎn)量約占糧食總產(chǎn)的80%。但山地面積大,占總面積的87.5%,人口密集度大,人均占有耕地面積很少,僅為0.034hm2,為全國(guó)平均水平的1/3,所以長(zhǎng)期以來(lái)糧食不能自給,當(dāng)前稻谷自給率僅為65%。水稻的豐歉,對(duì)于福建省的糧食平安保障有重大影響。在涉及糧食平安保障的諸多因素中,氣候變化對(duì)糧食產(chǎn)量形成有較大影響。因此,能否猜測(cè)氣候特別變化和這些變化帶來(lái)的影響已成為當(dāng)前迫切需要解決的重大問(wèn)題。以往有關(guān)氣候變化對(duì)福建省水稻生產(chǎn)的影響討論,多著眼于考慮輻射、溫度等單一氣象要素變化對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育中詳細(xì)生理過(guò)程的影響。筆者也曾采納全球氣候變化模型(GCMs)的輸出值來(lái)模擬猜測(cè)將來(lái)水稻產(chǎn)量的變化。GCMs是大氣科學(xué)家用來(lái)討論全球氣候變化最先進(jìn)的手段之一,但GCMs由于計(jì)算力量的限制,多傾向于使用低空間辨別率的模擬。盡管通過(guò)隨機(jī)天氣發(fā)生器可以生成具有高空間、高時(shí)間辨別率的氣候變化情景,但天氣發(fā)生器在一些地方會(huì)低估天氣變量的年內(nèi)變異。近年來(lái)興起的方法是利用區(qū)域氣候模式直接模擬逐日天氣數(shù)據(jù),結(jié)合作物模型進(jìn)行模擬討論。Lin等使用PRECIS區(qū)域氣候模式模擬了SRESA2、B2情景下將來(lái)20~80年中國(guó)主要糧食作物的產(chǎn)量。Xiong等則在隨后的模擬評(píng)價(jià)討論中進(jìn)一步考慮了CO2肥效作用,認(rèn)為在預(yù)估溫度上升范圍內(nèi),由于CO2的肥效作用,將來(lái)氣候變化將不會(huì)對(duì)中國(guó)糧食生產(chǎn)造成負(fù)面影響,即不存在威逼中國(guó)糧食平安的溫度閾值。由于區(qū)域氣候模式可以直接模擬出高辨別率的逐日天氣數(shù)據(jù),所以為大范圍的區(qū)域討論制造了條件。本討論依據(jù)政府間氣候變化委員會(huì)(IPCC)最新的排放情景特殊報(bào)告(SRES)的A1B方案,利用英國(guó)Hadley氣候猜測(cè)與討論中心討論的高辨別率(50km×50km)區(qū)域氣候模式(PRECIS)構(gòu)建的天氣數(shù)據(jù)與作物模型(CERES-Rice)相耦合,模擬分析了福建省水稻生育期各氣象因子在將來(lái)氣候情景下的變化狀況及對(duì)福建省水稻生產(chǎn)的影響。

1討論方法與資料來(lái)源

1.1討論區(qū)域概況及樣點(diǎn)選擇

福建省界大致呈北北東南南西的長(zhǎng)方形分布,西側(cè)為武夷山脈,長(zhǎng)約500km,一般海拔在1000~1500m;閩中為戴云山,是僅次于武夷山的本省其次大山系,長(zhǎng)約300km,海拔約在700~1500m之間。閩中、閩西兩大山帶對(duì)水、熱的再安排作用非常明顯,造成在山帶的坡面上,農(nóng)業(yè)氣候垂直差異相當(dāng)顯著,農(nóng)業(yè)氣候?qū)哟呜S富。福建省的地形地勢(shì)不僅影響著人口分布及生產(chǎn)力的進(jìn)展,并且對(duì)稻作制度產(chǎn)生了重要的影響。福建大中尺度地形,大體上可以分為沿海平原、河谷盆地和丘陵山區(qū)3種類(lèi)型。隨著地勢(shì)的上升,年日照削減,受冷空氣的影響也愈大。因此,在稻作制度與品種選用上,各稻區(qū)之間應(yīng)有較大的區(qū)分。本討論依據(jù)福建省農(nóng)業(yè)氣候資源分布特征及福建省作物精細(xì)區(qū)劃和優(yōu)化布局討論結(jié)果(福建省氣象科學(xué)討論所、福建省資源區(qū)劃辦公室,2024),將福建省水稻種植區(qū)按不同地形及稻作制度劃分為3個(gè)不同稻區(qū),共選擇了17個(gè)樣點(diǎn)(表開(kāi)展討論。

1.2資料來(lái)源

作物模型中遺傳參數(shù)調(diào)試所需逐日氣象資料(2024—2024年)取自國(guó)家氣象局的《中國(guó)地面氣象記錄》和《中國(guó)太陽(yáng)輻射資料逐日值》,太陽(yáng)輻射的缺省站點(diǎn)值依據(jù)逐日日長(zhǎng)及經(jīng)緯度計(jì)算得出。水稻產(chǎn)量及模型其他輸入資料,包括播種期、生育期、行株距、種植密度等,取自福建省水稻品種區(qū)域試驗(yàn)(簡(jiǎn)稱區(qū)試)17個(gè)站點(diǎn)的資料匯編(2024—2024年專(zhuān)輯)。各樣點(diǎn)代表性土壤類(lèi)型、典型剖面資料,包括不同深度的土壤特性及理化結(jié)構(gòu)等,依據(jù)文獻(xiàn)(福建土種志,1990)確定。

1.3氣候情景的生成

IPCC最新的排放情景特殊報(bào)告(SRES)中的A1情景族描述了這樣一個(gè)將來(lái)世界:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)特別快,全球人口數(shù)量峰值消失在21世紀(jì)中葉并隨后下降,新的更高效的技術(shù)被快速引進(jìn)。A1情景族進(jìn)一步化分為3組情景,其中A1B是假設(shè)將來(lái)大氣CO2等溫室氣體保持中等排放,各種能源之間基本平衡。本討論選用英國(guó)Hadley中心研制的區(qū)域氣候模式PRECIS,生成基準(zhǔn)時(shí)段(1961—1990年)和將來(lái)時(shí)段(2024—2050年)的A1B氣候變化情景,并經(jīng)ECMWF(EuropeanCentreforMediumRangeWeatherForecasts)分析訂正,獲得50km×50km網(wǎng)格辨別率的討論區(qū)域17個(gè)站點(diǎn)的逐日氣象數(shù)據(jù),包括最高溫度、最低溫度、降水量、太陽(yáng)總輻射等。

1.4氣候變化影響模擬的詳細(xì)方案

為了分析將來(lái)水稻產(chǎn)量在肯定時(shí)段內(nèi)的漸變過(guò)程,將2024—2050年分為兩個(gè)時(shí)段:近期(2024—2030年,稱為2024s情景)與遠(yuǎn)期(2031—2050年,稱為2040s情景),分別將兩個(gè)不同時(shí)段的氣候變化情景與作物模型耦合進(jìn)行模擬,并與基準(zhǔn)時(shí)段(baseline,1961—1990年)的模擬結(jié)果進(jìn)行比較。在模擬過(guò)程中考慮了CO2的直接肥效作用。依據(jù)SRES的A1B方案,基準(zhǔn)時(shí)段大氣CO2濃度平均為330μmol?mol1,2024s與2040s情景下大氣CO2濃度分別為419μmol?mol1和486μmol?mol1。當(dāng)CO2濃度上升時(shí),除了可以提高作物的光合效率,同時(shí)還可以轉(zhuǎn)變?nèi)~片的氣孔開(kāi)度,使得水分散失的阻抗增大,造成蒸騰作用受抑,因而提高了作物的水分利用率,此作用在模型中自動(dòng)完成。模擬中為了比較將來(lái)氣候情景對(duì)水稻生育期蒸散比及澆灌量的影響,選擇了充分澆灌和雨養(yǎng)兩種供水方式進(jìn)行模擬。

2作物模型及主要農(nóng)業(yè)氣候指標(biāo)的確定

2.1作物效應(yīng)模型

本討論選用的作物模型是由農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)換國(guó)際Benchmark站網(wǎng)(IBSNAT)項(xiàng)目的贊助和指導(dǎo)下進(jìn)行、美國(guó)國(guó)際開(kāi)發(fā)署授權(quán)夏威夷高校實(shí)施開(kāi)發(fā)研制的CERES-Rice模型,目前在國(guó)際上廣泛使用。該模型在農(nóng)業(yè)科技轉(zhuǎn)換決策支持系統(tǒng)(DSSAT4.5)下運(yùn)行,可以模擬氣候、栽培措施、土壤等條件對(duì)水稻生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量的影響。

2.1.1遺傳參數(shù)的調(diào)試與確定

CERES-Rice模型設(shè)置了8個(gè)不同的參數(shù)來(lái)描述水稻的生長(zhǎng)狀況。本討論依據(jù)福建省區(qū)試資料選取了有代表性的9個(gè)水稻品種,利用2024年這些品種在全省14個(gè)點(diǎn)的種植及產(chǎn)量資料對(duì)遺傳參數(shù)進(jìn)行調(diào)試確定。調(diào)試方法采納常用的試錯(cuò)法(trialanderror)在微機(jī)上完成。筆者在多年從事作物模擬的過(guò)程中發(fā)覺(jué),要提高參數(shù)的精準(zhǔn)度,往往一次調(diào)試無(wú)法達(dá)到,可采納多次循環(huán)試錯(cuò)的方法。本討論調(diào)試過(guò)程中步長(zhǎng)的確定及其循環(huán)的采納參見(jiàn)文獻(xiàn)。

2.1.2作物模型的區(qū)域適用性檢驗(yàn)

選用上述9個(gè)代表性品種在各區(qū)域試驗(yàn)站2024年種植的產(chǎn)量與生育期資料進(jìn)行參數(shù)的調(diào)試,并且用2024年的產(chǎn)量及生育期資料進(jìn)行了驗(yàn)證(圖1)。由圖1可以看出,全部品種對(duì)生育期的模擬效果都特別好,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97,在0.01統(tǒng)計(jì)水平上極顯著,均方根差(RSME)小于10%,說(shuō)明模擬效果很好。對(duì)產(chǎn)量模擬的相關(guān)系數(shù)也達(dá)到0.75,相關(guān)性在0.01統(tǒng)計(jì)水平上達(dá)到顯著水平。RSME小于20%,說(shuō)明模擬效果較好。因此采納CERES-Rice模型及調(diào)試出的9個(gè)代表性品種的9套參數(shù)來(lái)模擬將來(lái)氣候情景對(duì)福建省水稻生產(chǎn)的影響是適用而合理的。筆者在文獻(xiàn)中曾對(duì)應(yīng)用該作物模型模擬福建省水稻產(chǎn)量的靈敏度進(jìn)行了分析,進(jìn)一步證明白該模型在討論區(qū)域的適用性,此處不再贅述。

2.2生長(zhǎng)期土壤干濕狀況的計(jì)算方法

作物生長(zhǎng)期內(nèi)土壤的干濕狀況可以用其農(nóng)田蒸散的大小來(lái)表示。本討論采納蒸散比(β)作為描述農(nóng)田土壤干濕狀況的指標(biāo)。式中,ET是雨養(yǎng)條件下水稻生長(zhǎng)期的實(shí)際蒸散總量,0ET是同期稻田潛在蒸散之和。β值愈大,說(shuō)明實(shí)際蒸散愈接近潛在蒸散,地面愈潮濕,反之,地面愈干燥。依據(jù)β變化可以討論各稻區(qū)在將來(lái)氣候漸變過(guò)程中的干濕變化趨勢(shì)。對(duì)澆灌水稻生育過(guò)程的模擬,討論中選擇了自動(dòng)澆灌方式,澆灌日期和需要量由CERES-Rice模型依據(jù)水稻不同生育階段的蒸散量、降水量及土壤質(zhì)地,由土壤水分平衡方程計(jì)算自動(dòng)得出。

2.3產(chǎn)量不穩(wěn)定性指標(biāo)的計(jì)算

將來(lái)氣候的變化除了會(huì)影響水稻的產(chǎn)量,還會(huì)影響到產(chǎn)量的穩(wěn)定性。本討論采納產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差的變化率來(lái)表示產(chǎn)量的不穩(wěn)定性:式中,ΔSD%為產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差的變化率,用來(lái)衡量水稻產(chǎn)量的不穩(wěn)定性;μc=μbμa,即等于將來(lái)氣候情景下模擬產(chǎn)量的平均值(μb)與基準(zhǔn)時(shí)段模擬產(chǎn)量的平均值(μa)之差;c為聯(lián)合方差。明顯ΔSD%愈大,產(chǎn)量的穩(wěn)定性就愈差。

2.4水稻總產(chǎn)量變化的計(jì)算

假定討論區(qū)域現(xiàn)有的水稻種植面積、土壤、品種、耕作制度和管理措施等不轉(zhuǎn)變,并且綜合考慮CO2增加后帶來(lái)的增益效應(yīng),采納以下統(tǒng)計(jì)模型對(duì)福建省的水稻總產(chǎn)變化進(jìn)行估算,同時(shí)考慮雨養(yǎng)和澆灌兩種狀況。式中,TYC為福建省水稻總產(chǎn)的變化率,RYi為各稻區(qū)當(dāng)前水稻的總產(chǎn)量,TY為福建省當(dāng)前水稻的總產(chǎn)量,RYCi為將來(lái)氣候變化情景下全省各稻區(qū)水稻產(chǎn)量的變化百分比。

3模擬結(jié)果與分析

3.1A1B情景下福建省水稻生育期內(nèi)氣象要素的變化

圖2給出了A1B情景下模擬出的福建省17個(gè)樣點(diǎn)水稻生育期內(nèi)的氣象要素相對(duì)基準(zhǔn)時(shí)段(簡(jiǎn)稱BASE)的變化狀況,分別用日均溫相對(duì)BASE的差值及其降水(R)和輻射(S)相對(duì)BASE的比率來(lái)表示。從圖2可以看出,各點(diǎn)的水稻生育期氣溫隨著將來(lái)CO2濃度的增加都在上升。2024s情景下各樣點(diǎn)的升溫幅度在0~2.4℃之間,2040s情景下則達(dá)到1.6~3.4℃,并且后季稻及單季稻生育期的升溫幅度明顯大于早稻。這種現(xiàn)象必將導(dǎo)致將來(lái)水稻生育期縮短。而降水的轉(zhuǎn)變顯示,2024s情景下,無(wú)論是雙季稻還是單季稻的種植區(qū),將來(lái)降水較之BASE下增多與削減的樣點(diǎn)數(shù)比較接近。而到了2040s,降水比率1的樣點(diǎn)數(shù)略有增加,說(shuō)明大部分種植區(qū)的降水在將來(lái)氣候變化過(guò)程中都將略有增多,這種現(xiàn)象將有助于緩解將來(lái)增溫可能導(dǎo)致的土壤干旱。但另一方面,降水量的增多可能也意味著將來(lái)暴雨幾率的加大,可能對(duì)水稻的生產(chǎn)帶來(lái)不利影響。圖3給出了A1B情景下模擬出的討論區(qū)域各樣點(diǎn)的太陽(yáng)輻射相對(duì)于BASE下的輻射比率?？梢钥闯?無(wú)論是2024s還是2040s情景下,除了漳平與福州后季稻生育期的太陽(yáng)輻射較之BASE有所增加,其他各點(diǎn)的輻射量都將減小,且早稻及單季稻生育期的輻射量削減值較后季稻略多。這種現(xiàn)象可能加重福建省早稻生育期的陰雨寡照天氣對(duì)水稻出苗和分蘗帶來(lái)的不利影響。

3.2A1B情景下氣候變化對(duì)福建省水稻生產(chǎn)的影響

3.2.1對(duì)水稻生育期的影響

在A1B情景下,無(wú)論是近期還是遠(yuǎn)期,福建省3個(gè)稻區(qū)全部水稻品種的生育期都將縮短(表2)。并且隨著水稻生育期溫度在將來(lái)氣候變化過(guò)程中不斷上升,生育期縮短天數(shù)增多。從表2可以看出,單季稻區(qū)澆灌水稻的生育期縮短達(dá)20d以上,由于單季稻生育期最長(zhǎng),將來(lái)遭受的高溫影響也最明顯,水稻生育期溫度上升幅度也較大(圖2)。

3.2.2對(duì)水稻產(chǎn)量的影響

本討論在對(duì)水稻產(chǎn)量的模擬過(guò)程中考慮了將來(lái)CO2濃度增加導(dǎo)致的氣溫上升以及CO2自身的肥效作用對(duì)產(chǎn)量的綜合影響。圖4顯示,2024s情景下,無(wú)論是雨養(yǎng)還是澆灌,均表現(xiàn)為早稻與單季稻減產(chǎn)。雨養(yǎng)條件下閩東南雙季稻區(qū)的早稻減產(chǎn)率達(dá)到12.4%,充分澆灌時(shí)為11.3%。這種現(xiàn)象除了將來(lái)氣溫的上升所致,可能還和早稻生長(zhǎng)季輻射的減弱有關(guān),春季的陰雨寡照天氣將會(huì)影響水稻的出苗和分蘗。相比較而言,閩西北雙季稻區(qū)早稻減產(chǎn)略有緩減,澆灌條件下減產(chǎn)率為5.4%,雨養(yǎng)條件下甚至增產(chǎn)2.9%?？赡苡捎谠摰噩F(xiàn)在的氣溫略低于閩東南地區(qū),將來(lái)升溫造成的負(fù)效應(yīng)略小。閩西北山地氣候單季稻區(qū)亦表現(xiàn)為減產(chǎn),說(shuō)明CO2的增益效應(yīng)亦未能彌補(bǔ)較長(zhǎng)的生育期內(nèi)高溫帶來(lái)的負(fù)效應(yīng)。雨養(yǎng)水稻7.1%及澆灌水稻2.1%的減產(chǎn)主要來(lái)自中熟品種的負(fù)貢獻(xiàn)。與此相反,后季稻在2024s情景下均表現(xiàn)為增產(chǎn),閩西北雙季稻區(qū)的澆灌水稻產(chǎn)量在2024s情景下甚至增產(chǎn)21%,增產(chǎn)幅度亦大于閩東南地區(qū)。

增產(chǎn)的緣由可能是后季稻中后期,氣溫漸低,有利于CO2肥效作用的發(fā)揮,所以CO2的直接增益效應(yīng)超過(guò)了氣溫上升導(dǎo)致的負(fù)效應(yīng)。整個(gè)討論區(qū)域的模擬結(jié)果顯示,2040s情景下的產(chǎn)量都低于2024s情景,說(shuō)明將來(lái)氣溫的增長(zhǎng)必將導(dǎo)致水稻氣候生產(chǎn)力的降低,而澆灌措施的改善可以在肯定程度上緩解后季稻的減產(chǎn)。而閩東南雙季稻區(qū)的早稻在雨養(yǎng)和澆灌條件下變化不大,究其緣由,可能是該稻區(qū)早稻生長(zhǎng)季內(nèi)(3—6月)當(dāng)前及將來(lái)的降水較多,較豐沛的降水已基本能夠滿意該地水稻生長(zhǎng)的需求,故澆灌條件對(duì)水稻產(chǎn)量的影響不大。

3.3A1B情景下水稻生育期土壤干濕狀況的變化

福建省各稻區(qū)2024s及2040s情景下與BASE下水稻生長(zhǎng)季蒸散比的比較可以看出(表3),在2024s情景下,全部地區(qū)蒸散比均減小,土壤有變干旱的趨勢(shì)。2040s情景,農(nóng)田干旱的趨勢(shì)變得愈加嚴(yán)峻,蒸散比連續(xù)減小。盡管各稻區(qū)將來(lái)的降水量變化不大,但由于溫度上升帶來(lái)的蒸散量加大可能導(dǎo)致農(nóng)田水分條件的日益惡化還是不容輕視,尤其要重視季節(jié)性干旱的發(fā)生。

3.4A1B情景下水稻生育期季澆灌需要量的變化

影響稻田澆灌需要量(WD)的因子許多,包括降水量、農(nóng)田蒸散量、生育期長(zhǎng)短和土壤持水力量等,其中降水和農(nóng)田蒸散的影響占了首位。從表4可以看出,全部稻區(qū)水稻生育期內(nèi)的澆灌需要量模擬值較當(dāng)前都略有增加,閩西北雙季稻區(qū)后季稻生育期澆灌需要量的模擬值增加最多,與該區(qū)平均降水量及蒸散比減小全都。單季稻區(qū)隨著將來(lái)氣候的轉(zhuǎn)變,澆灌需要量有所增加,對(duì)于山區(qū)澆灌條件較差的地區(qū)應(yīng)當(dāng)選用耐旱品種以保證產(chǎn)量。早稻的澆灌需要量較當(dāng)前變化不大,由于將來(lái)降水量變化不大,蒸散比減小幅度也較小。

3.5A1B情景下水稻穩(wěn)產(chǎn)性的變化

表5表示了福建省各稻作區(qū)不同稻作類(lèi)型在將來(lái)不同氣候情景下產(chǎn)量的不穩(wěn)定性(ΔSD%)狀況。從表5可以看出,無(wú)論是雨養(yǎng)還是澆灌水稻,后季稻產(chǎn)量在將來(lái)氣候變化中主要表現(xiàn)為增產(chǎn),但是產(chǎn)量的穩(wěn)定性不佳,將來(lái)的年際間波動(dòng)幅度最大,大于單季稻和早稻?？赡苁怯捎诤蠹镜旧L(zhǎng)季(6—10月)內(nèi),抽穗揚(yáng)花期遭受福建省高溫季節(jié),將來(lái)氣溫上升導(dǎo)致某些年份極端高溫消失的頻次增加,進(jìn)而導(dǎo)致穎花敗育,導(dǎo)致了年際間產(chǎn)量的波動(dòng)。

3.6A1B情景下水稻總產(chǎn)的變化

基于以上分析,得出將來(lái)福建省水稻總產(chǎn)的變化(表6)。假如實(shí)行雨養(yǎng)方式,2024s情景下,全省水稻的總產(chǎn)將比當(dāng)前(812萬(wàn)t,取自2024—2024年福建農(nóng)村經(jīng)濟(jì)年鑒)增加0.44%,但是閩東南地區(qū)的早稻和單季稻表現(xiàn)為負(fù)貢獻(xiàn)。2040s情景下,隨著溫度上升,生育期的縮短,總產(chǎn)將削減0.84%,負(fù)貢獻(xiàn)亦主要來(lái)自于早稻和單季稻。假如能實(shí)行充分澆灌方式,全省水稻總產(chǎn)則有望提高。2024s情景下,總產(chǎn)將較當(dāng)前提高1.65%,正貢獻(xiàn)來(lái)自于后季稻;2040s情景下的總產(chǎn)增加0.14%。說(shuō)明充分澆灌條件有望轉(zhuǎn)變高溫帶來(lái)的負(fù)效應(yīng)。

從總產(chǎn)變化來(lái)看,A1B情景下,近期到2050年,福建省的水稻總產(chǎn)不會(huì)降低,是由于目前全省各稻區(qū)后季稻的總產(chǎn)較高,其正貢獻(xiàn)超過(guò)了早稻及單季稻的負(fù)貢獻(xiàn);但從2024s到2040s的變化趨勢(shì)來(lái)看,總產(chǎn)是漸漸削減的,所以隨著將來(lái)溫度連續(xù)上升,氣候變化對(duì)水稻生產(chǎn)的影響還是不容忽視的。

4爭(zhēng)論與結(jié)論

福建省由于山地面積較大,山地的垂直氣候分異導(dǎo)致不同海拔高度積溫分布有較大差異,對(duì)各地水稻種植制度及品種的選用影響很大。以往學(xué)者對(duì)我國(guó)大面積糧食主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)量變化進(jìn)行評(píng)價(jià)討論時(shí),均利用大范圍區(qū)域統(tǒng)計(jì)產(chǎn)量來(lái)確定模型中的作物參數(shù),以達(dá)到參數(shù)升尺度的目的。此種方法在山地丘陵較多、地形較為簡(jiǎn)單的福建省不宜采納。而需依據(jù)不同海拔高度選用不同熟性的水稻品種調(diào)試遺傳參數(shù),進(jìn)而與將來(lái)氣候情景耦合開(kāi)展討論,可以更加客觀地分析將來(lái)氣候變化對(duì)福建省小范圍不同海拔高度各稻區(qū)的產(chǎn)量影響。

由模擬結(jié)果可知,福建省水稻生育期都將隨著生育期溫度的上升而縮短,這會(huì)導(dǎo)致水稻產(chǎn)量下降,由于生育期縮短必定會(huì)導(dǎo)致光合時(shí)間,尤其是灌漿時(shí)間削減。福建省早稻和單季稻在將來(lái)氣候變化的過(guò)程中基本都表現(xiàn)為減產(chǎn)。近年早稻在福建省的種植面積不穩(wěn)定,若提高早稻總產(chǎn),還需致力于單產(chǎn)的提高?，F(xiàn)在早稻單產(chǎn)因生育期較短而較低,將來(lái)升溫導(dǎo)致的生育期縮短將帶來(lái)更進(jìn)一步的減產(chǎn),并且負(fù)貢獻(xiàn)主要來(lái)自于早熟品種。針對(duì)這種現(xiàn)象,可以在雙季稻區(qū)結(jié)合適當(dāng)早播,采納晚熟品種,充分利用將來(lái)日益增長(zhǎng)的熱量條件提高產(chǎn)量,以彌補(bǔ)生育期縮短帶來(lái)的減產(chǎn)。而隨著溫度的上升,水稻生長(zhǎng)季延長(zhǎng),也為將來(lái)品種的搭配供應(yīng)了更多的余地。單季稻種植區(qū)當(dāng)前的熱量資源種植一季有余,兩季不足,隨著生長(zhǎng)季積溫的提高,