气候变化对产量的影响和水平衡组件在旁遮普中部稻麦种植制度中,印度在RCP 8.5

Mehraj U Din Dar^*Rajan Aggarwal Samanpreet Kaur

水土工程系,卢迪亚纳,141004年,印度旁遮普农业大学

*通讯作者:: Mehraj U Din Dar
水土保持工程的部门
加索尔,卢迪亚纳,141004年,印度
电子邮件: (电子邮件保护)

收到日期:13/09/2017;接受日期:05/10/2017;发表日期:09/10/2017

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文摘

这项研究是进行(i)获得GEM2-ES气候变化场景RCP(代表浓度通路)(8.5)数据卢迪亚纳位置和最小化其偏见,(ii)模拟的影响灌溉需求,作物产量、作物持续时间,和中水回用稻麦的效率耕作制度与v 4.6.1 DSSAT模型。模型模拟预测减少水稻灌溉要求,增加灌溉小麦在RCP 8.5的要求。也减少作物产量在未来与缩短生长期由于增加了温度预测的模型。降雨增加在未来将减少灌溉作物的需水量但不会抵消增加的不利影响的温度。虽然土壤水分蒸发蒸腾损失总量将减少到世纪末,然而相对更多的产量将会降低水分利用效率下降

关键字

气候变化的场景,RCP,偏差纠正功能,DSSAT稻麦种植系统

缩写

LS:壤质砂土;SL:砂壤土;L:壤土;Sil:淤泥。

介绍

全球气候变化参数感受到温度和形式的变化降雨模式。全球大气二氧化碳浓度温室气体(温室气体)为全球变暖负主要责任,从工业化前增加了价值约280 ppm到2010年的387 ppm。肯定全球平均地表温度(公司)自19世纪后期以来增加。过去三十年来一直在先后温暖地球表面比前几十年的仪器记录,和2000年代的十年最热的。全球平均陆地和海洋温度数据计算的线性趋势,变暖的0.85 (0.65 - 1.06°C), 1880 - 2012年期间,当多个独立数据集存在,产生约0.89 (0.69 - 1.08°C)在1901 - 2012年期间,大约0.72 (0.49 - 0.89°C)在1951 - 2012年,根据三民间的调查数据集。

总之间的平均增加1850 - 1900年期间和2003 - 2012年期间是0.78 (0.72 - 0.85°C),基于哈德利中心/气候研究中心网格表面温度数据集4 (HadCRUT4),全球平均地表温度数据集的最长记录三个民间的调查数据集(1]。全球平均海平面上升速度平均每年0.19毫米(0.17 - 0.21)在1901年至2010年(2]。还有一个全球干旱频率增加的趋势在许多地区极端降水事件以及。政府间气候变化专门委员会(2007)预计,气温上升到本世纪末预计将在1.8到4.0°C。对印度地区,预计平均变暖从2°C 2.6 (RCP)到4.8°C (8.5 RCP)从1880年代到2080年代通过CPIMP5合奏建立预测模型。全印度降水(Pcp)预计将增长6%,10%,9%和14%以下场景RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0和RCP8.5分别由2080年代相对于1961 - 1990年的基线,而更大的可变性将会出现在卡式肺囊虫肺炎的空间分布。气候变化可能影响农业和粮食安全通过改变降雨的时空分布,和水的可用性,土地、资本、生物多样性和陆地资源和这些影响区域范围内还没有完全可以理解的。这是所有气候参数如温度的综合影响,有限公司₂降雨,太阳辐射,相对湿度等等,决定了作物水分需求和产量。在气候变化的情况下每日天气数据通常来源于大气环流模式(GCM)和/或区域气候模型(RCM)。近年来,使用RCM生成场景增加了在高分辨率地球的有限区域。

RCM能够解决功能细尺度比GCM的解决,尤其是那些有关改善分辨率的地形3]。撒迦利亚使用的气候输出RCM-PRECIS(提供区域气候影响研究)模型来分析基线模拟日常天气温度和降水模式数据和同期的气象观测(1960 - 1990)为了找出偏差模型中(4]。但是GCM的原始输出/ RCM经常遭受系统误差可能阻止他们被直接应用对气候系统的行为的分析,其最终的发展变化和当地对作物的影响,增长和收益。研究气候变化的影响,作物模型在文献中是可行的,但是数量模型和决策支持系统对农业技术转让(DSSAT) InfoCrop和种植系统仿真(CropSyst)被广泛使用,因为这些模型评估公司的影响₂和气象参数对作物生长,生物质每天、水平衡、氮平衡。DSSAT作物模型已经胜过之前的控制的脸,场外,TGT实验和仿真(5- - - - - -14),每日变化中创建天气参数在作物的生长期是恒定的。因此,保持这个观点,本研究进行的目标(i)获得气候数据对最高温度(T_马克斯),最低温度(T_最小值)和降雨(RF)的基线和未来有GEM2-ES GCM模式下RCP 4.5和8.5 RCP,这数据所以获得纠正偏差使用线性扩展方法(2)评估气候变化对水的需求,场景的影响生产力和水分利用效率的稻麦制在旁遮普的气候条件,印度。

材料和方法

研究地点和气候

卢迪亚纳的气候数据进行了研究(75°52 30°56 N′′E经度和纬度)在旁遮普(73°53′~ 76°55′E经度和29°33′32°31′N纬度)的印度。该地区半干旱的气候。46年来(1970 - 2015)每日天气数据射频,T_马克斯和T_最小值在气象台记录被用于这项研究。气候变化RCP 8.5 T的场景数据_马克斯T_最小值和射频是源自GEM2-ES-General循环模型每天时间卢迪亚纳段1970 - 2015(基线),2020 - 2050(中世纪)和2060 - 2090 (end-century)。偏见在T_马克斯T_最小值和射频数据进行评估等月度趋势和统计参数(μ),标准偏差(σ)和方差(σ²)。偏差最小化是通过应用回调函数由观察和建模数据从2010年到2015年,是生产至少观察和模拟数据之间的误差校正函数的应用和验证后,随机选择两年的数据。线性扩展方法每月使用规模发展的回调函数(图1和2)。

作物模拟模型

模拟灌溉要求,产量、作物持续时间和水平衡运行使用V 4.6.1 DSSAT模型(15,16]。这个模型已经集中参数化与实验数据研究观察到农场,旁遮普农业大学卢迪亚纳,(30°56 ' N, 75°52 247 E和平均海平面以上)在中央旁遮普在2005年,2011年和2013年和实验治疗的细节,这些实验土壤条件和管理实践给出其他地方(17]。模型中,来自校准作物参数,实验观察,文学和一些人保留默认值(18]。每日天气文件中使用模型的观测数据的准备礼物时间片(基线- 1970 - 2015)的世纪,中世纪的纠正建模数据(mc - 2020 - 2050)和end-century (EC - 2060 - 2090),以及每个天气文件被修改为有限公司₂浓度为研究气候变化的影响。太阳辐射数据产生的温度数据使用辐射估算模块DSSAT模型本身。四个主要土壤的土壤文件,卢迪亚纳区是使用数据系列报道(19]。时间和数量的灌溉和氮肥申请中指定不同年的稻麦轮作管理文件和灌溉;一个自动灌溉选项被选为本研究。这个选项时间表基于土壤水分亏缺灌溉门限),用户设置土壤管理的深度(DSOIL),触发门限的灌溉,水量应用门限的百分之一。模拟了正常大米种植日期即6月10日(各种PR121)和11月5日对小麦(343年各种PBW)模型的验证和性能已在别处讨论(20.]。利用基线,MC和EC每日天气数据,作物生长持续时间(种植生理成熟),模拟了稻麦产量和水平衡组件系统有限公司₂对于一个给定的水平和场景。RCP 8.5对应的公司₂水平417、462、507、572、655、752、860、982年,分别为1110 ppm(2010 - 2020),(2020 - 2030),(2030 - 2040),(2040 - 2050),(2050 - 2060),(2060 - 2070),(2070 - 2080),(2080 - 2090)和(2090 - 2100)年代际年分别;

水分利用效率,使用Eq.1计算:

WUE(公斤米⁻³)=(产量)/蒸散(1)

结果与讨论

典型的偏见GEM2-ES

每月平均6年(2010 - 2015)的观察和GCM-HAD GEM2 ES模型最高温度(T_马克斯)和最低温度(T_最小值)的位置显示,模拟温度大约代表观察到的季节性周期。然而,T的模拟值_马克斯高于中观察到的5个月,6月,8月,9月,10月和12月。模仿T_最小值也跟着趋势类似于T_马克斯但模拟值较高的5月和6月的月和11月的少。T的偏见_马克斯和T_最小值显示在(图1一个和b)。在降雨的情况下,模拟降雨少了2个月,9月和10月。0个月降雨量的预测模型的4月,11月和12月,随着降雨模型预测高于观察到剩下的1个月,3月,5月,6月,7月和8月。偏见的降雨数据所示(图1 c)。即分析统计参数。,annual mean (μ), standard deviation(σ) and variance (σ²T的)_马克斯表明,模仿的μT_马克斯1.6°C以上的观察而模仿T的σ_马克斯0.8°C低于观察T_马克斯数据。在T_最小值μ的模仿和观察到的类似但σ1.3°C比观察T模型数据_最小值。模拟降雨的降雨,μ是0.78毫米的一天¹更多的观察和σ1.67 mmday相同¹不到观察(表1)。

agriculture-allied-sciences-average-modelled

图1:平均偏差模型T的数据_马克斯。

图1 b:平均偏差模型T的数据_最小值。

agriculture-allied-sciences-data-Rainfall

图1 c:偏见的平均降水的模拟数据。

统计参数	T_马克斯(°C)		T_最小值(°C)		降雨,mm /天
统计参数	模仿	观察到的	模仿	观察到的	模仿	观察到的
的意思是	31.71	30.05	17.78	17.65	2.79	2.01
SD	7.80	8.60	9.40	8.08	5.13	6.80
方差	60.80	73.90	88.30	65.20	26.3	46.2

表1。模仿和观察到的温度和降雨量的统计参数。

修正的模型数据

中给出的结果(图1)和(表2)表明,差异发生在气候模型模拟和观测。因此,有必要调整(调整)纠正偏见的气候模型的变量。在气候变化的研究中,主要是两种校正方法viz.偏差纠正和改变因素记录在文献中使用(21]。变化因子法应用在另一个独立研究和讨论其他地方(20.]。在目前的研究线性扩展方法被用来纠正偏差。修正后的模型T的数据_马克斯(图2一个)和T_最小值(图2 b)被发现接近观察到的关于时间趋势和大小。时间趋势的射频建模表明,累积雨量(CRF)低于观察到在今年年初几乎匹配,减少中间,然后再来关闭直到今年年底(图2 c)。年度建模CRF的观察到160毫米以上。与修正,不仅是时间趋势成为类似于观察还纠正建模和观察到的差异,CRF只减少到20毫米。均方根误差(RMSE)修正模型T_马克斯和T_最小值分别为5%,优秀的好类别(下降22]。然而,RMSE模型修正的射频仍然很高(15%)即使修正。

agriculture-allied-sciences-corrected-modelled

图2:月度观察,模仿和纠正模拟T_马克斯。

图2 b:月度观察、模仿和修正模型T_最小值。

图2 c:月度观察、模仿和修正模型降雨。

时间片	土壤	收益率(公斤公顷¹)	等(毫米)	Irr(毫米)	射频(毫米)	D(毫米)	WUE (kgm³)
大米
	ls	6254.32	556.22	1633.36	595.61	1165年	1.18
	sl	6604.17	552.94	1448.46	595.61	1165.19	1.13
基线	l	6456.78	546.07	1492.8	595.61	1164.75	1.18
	银	6614.67	558.56	1536.96	595.61	1164.46	1.18
	平均	6419年	550.3	1494.9	595.61	1164.88	1.16
	ls	7585.74	758.95	1403.39	742.38	1011.2	0.99
	sl	7111.09	727.4	1229.31	737.16	1019.86	0.97
世纪中期	l	7667.35	739.1	1310.21	746.9	1019.78	1.03
	银	8071.41	741.04	1279.91	746.71	1019.68	1.08
	平均	7519年	737.3	1289.6	744.58	1019.04	1.01
	ls	5628.22	803.22	1418.82	829.49	988.03	0.7
	sl	5311.61	794.54	1244.5	829.49	988.43	0.66
世纪结束	l	5637.71	805.4	1325.7	829.49	987.74	0.69
	银	5979.77	810.05	1295.3	829.49	987.5	0.73
	平均	5564年	802.2	1305年	829.49	987.96	0.69
小麦
基线	ls	5748.06	398.36	274.88	121.41	- - - - - -	1.44
	sl	5402.82	484.16	327.54	122.71	- - - - - -	1.11
	l	5610.47	442.59	302.74	121.41	- - - - - -	1.26
	银	6134.78	409.48	288.14	121.46	- - - - - -	1.49
	平均	5604年	449年	306.9	121.83	- - - - - -	1.24
	ls	3623.48	381.23	310.12	44.86	- - - - - -	0.95
	sl	4113.54	433.51	418.11	44.86	- - - - - -	0.94
世纪中期	l	3834.07	429.14	389.2	42.03	- - - - - -	0.89
	银	4210.77	407.12	374.6	45.63	- - - - - -	1.03
	平均	3940年	424.3	390.2	43.51	- - - - - -	0.92
	ls	2522.61	378.72	319.93	28.89	- - - - - -	0.66
	sl	3043.29	415.75	395.03	28.89	- - - - - -	0.73
世纪结束	l	3046.45	440.72	412.49	28.89	- - - - - -	0.69
	银	3073.03	437.53	437.87	28.92	- - - - - -	0.7
	平均	3002年	427年	401.1	28.89	- - - - - -	0.7

表2。水平衡组件和——大米和小麦作物的利用效率影响的不同时间片21^圣8.5世纪和土壤质地在RCP。

气候变化的场景

在基线射频的平均±标准差为759.79±227.1 mm.可能增加在MC和1010.95±912.48±146.45毫米65.06毫米8.5在EC下RCP。在T的情况下_马克斯在RCP 8.5,平均年T_马克斯29.70±0.5°C的基线将增加到33.14±0.45°C MC在EC和35.87±0.7°C。相应地,年均T_最小值16.64±0.8°C的基线将增加到18.73±0.5°C在MC和21.41±0.6°C在EC RCP 8.5。这表明,年平均温度将增加2.75°C相比,电子商务在MC和5.46°C的基线期在RCP 8.5下,分别。相应的增加在年度射频RCP 8.5是153毫米和251毫米,分别。

作物产量和持续时间

模拟作物产量和水平衡组件基线,大米和小麦作物的MC和EC四土系列是在(表2)。在基线生成的模拟产量、土壤和年平均6419公斤公顷⁻¹在大米和5771公斤公顷⁻¹在小麦和近场条件下观察到的(23- - - - - -25]。在RCP 8.5平均土系列,水稻产量在MC增加1.09吨/公顷(17.13%)和EC收益率降低了855.5公斤/公顷(13.32%),分别从基线26]。小麦产量在MC和欧共体将减少1.6吨/公顷(29.6%)和2.6吨/ /公顷(46.4%),分别为5771公斤/公顷的基线。减少大米和小麦作物的产量在不同的时间片被发现增加T直接相关_马克斯和T_最小值。有效增加温度,缩短了作物持续时间除了呼吸增加,同化较少单位水消耗,减少养分吸收、低干大规模生产,高小穗不育和水槽容量在灌浆期,减少粒重等。27- - - - - -33]。合成作物持续时间,在RCP 8.5,在MC和EC(平均超过土系列),将缩短5天,4天在水稻和小麦6天,11天,分别是(图3)。气候变化对水稻和小麦产量的影响随表面土壤系列的土壤质地和世纪的时间片(表2)。在RCP 8.5,在MC,水稻产量增加了1331公斤公顷⁻¹在壤质砂土,507公斤公顷⁻¹在砂壤土,1210公斤公顷⁻¹在壤土和1457公斤公顷⁻¹在粉砂壤土土。在相应的土壤、水稻产量在EC下降了621公斤公顷⁻¹1293公斤,哈哈⁻¹819公斤,哈哈⁻¹和635公斤哈哈⁻¹分别为粉砂质壤土。在MC公顷小麦产量减少了2124公斤⁻¹在壤质砂土,1289公斤公顷⁻¹在砂壤土,1776公斤公顷⁻¹在壤土和1924公斤公顷⁻¹在粉砂壤土土。在欧共体在相应的土壤、小麦产量减少,到3225年,2360年、2564年和3062公斤公顷⁻¹分别为(表2)。这些结果表明,气候变化的影响与土壤质地修改由于微分灌溉用水。水稻产量在MC和EC相比减少了几乎所有的年的基线。小麦产量减少较小数量的年MC和EC。尽管小麦产量减少了那么多年但减少的大小超过大米尤其是电子商务。例如,模拟在小麦产量最低的是4885公斤公顷⁻¹在2090年和5741公斤公顷水稻⁻¹在2032年。这些结果显示出国际米兰年轮换作物产量信息在MC和EC只能获得使用GEM2-ES和模型一样,提供每日的天气数据。

图3:大米和小麦作物的平均持续时间在基线,MC和EC卢迪亚纳在RCP 8.5。

水平衡

灌溉需求

在RCP 8.5灌溉需求减少在所有三个时期由于更多降雨在这些时间在这些时期的小麦收成少降雨导致增加灌溉的需求。是计算为卢迪亚纳地区水稻作物年度需水量将减少到1289.6毫米(13.7%)在MC和1305毫米(12.7%)在电子商务1494.9毫米的基线。小麦作物年度灌溉用水需求将增加到390.2毫米(27.1%)在MC和401.1毫米(30.6%)在EC灌溉需水量的306.9毫米的基线。

在RCP 8.5下,在MC, RF增加了149毫米在水稻和小麦作物期间下降了78毫米。相应的值在EC 234毫米和93毫米,分别。由于降水的波动行为,在这两个场景灌溉需水量(平均超过土壤)MC和EC在水稻下降了128和110毫米;增加了73和129毫米小麦,分别。在RCP 8.5中,MC和EC灌溉水稻下降了205和190毫米;增加了83和94毫米小麦,分别。在RCP 8.5,在MC和EC等是增加了187和252毫米大米;和小麦下降了25 - 22毫米,分别在高温下,降低ET由于作物缩短持续时间也被报道(34]。在RCP 8.5减少排水组件MC和EC被计算为146和177毫米水稻和零排水计算小麦收成。

水分利用效率

RCP 8.5米下水分利用效率,减少从1.16±0.05公斤米⁻³1.01公斤米⁻³在MC和0.69公斤米⁻³在电子商务。然而在小麦水分利用效率下降从1.24±0.27公斤米⁻³0.92公斤米⁻³在MC和0.70公斤米⁻³在电子商务。

结论

本研究气候变化对灌溉的效果要求,作物生产力和资源利用效率涉及使用的全球气候模型(HADGEM2-ES)数据,与合适的校正偏差校正方法和模拟产量、作物持续时间和水平衡作物模拟模型(DSSAT)。从目前的研究结果得出结论:

1。偏差纠正HADGEM2-ES全球气候模型模拟预测,在印度旁遮普中部温度将增加1.56°C年中和年底3.11°C的21^圣世纪,将增加2.75°C到5.46°C,分别在RCP 8.5。

2。温度的增加会降低水稻作物的灌溉需求但是增加小麦作物的灌溉需求预测的模型,这可能是由于不同降雨量级在这两种作物的生长期。

3所示。温度的增加水稻和小麦作物的产量减少了他们持续时间缩短。不仅改变了气候的灌溉需求,粮食产量将减少但蒸散和水分利用效率也会降低。

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