综述：精准农业技术在作物保护和土壤健康中的应用

这篇综述创新性地运用决策支持系统（DSSAT）模型模拟气候变化下番茄物候响应，通过整合CMIP6多模型数据（SSP4.5/8.5情景），揭示中印度地区温度（T）、太阳辐射（Srad）和降水（PPT）变化导致花期提前5-6天、产量下降16-48%的规律，为气候智慧型农业提供量化依据。

　　

气候变化对番茄物候和产量的影响机制

通过耦合DSSAT-CROPGRO-Tomato模型与8个CMIP6全球气候模型数据，研究发现中印度番茄关键物候期在SSP5-8.5情景下显著提前。温度每升高1°C导致花期缩短2.63天，果实发育期压缩6.06天，这与热胁迫抑制花粉活力（>30°C失效）和加速光合同化物消耗直接相关。模型验证显示模拟产量与观测值相关系数达0.78（R2=0.60），但系统性低估1.43吨/公顷。

气候驱动因子的时空异质性

温度变化呈现明显地域差异：东部曼德拉地区在2070-2099年升温达8°C，而西部Jhabua因地形雨影效应反降1.2°C。太阳辐射（Srad）在生育季减少2.95 MJ/(m²·d)，导致光能利用效率（RUE）下降15%。降水模式改变更致命——中部雨季延长引发水涝，西北部干旱期增加21天，使番茄裂果率和晚疫病发病率提升40%。

模型揭示的产量衰减规律

在SSP5-8.5情景下，近未来（2010-2039）产量损失最剧（48.23%），主因花芽分化期遭遇35°C极端高温。有趣的是，CO₂浓度升高至550 ppm虽提升光合速率（LFMAX=1.16 mg CO₂ m^-2 s^-1），但被呼吸消耗增加所抵消。多模型集合显示，中远期（2070-2099）产量降幅收窄至5-31%，暗示作物可能存在气候驯化现象。

精准农业适应策略

基于模拟结果提出四维应对方案：①调整播期避开高温窗口（提前2-3周）；②选用耐热品种（如花粉35°C稳定的NDT-4）；③滴灌结合地膜覆盖使水分利用效率提升30%；④建立基于Nash-Sutcliffe效率系数（NSE=0.59）的早期预警系统。这些措施在模型反演中可使减产幅度降低12-18个百分点。

技术局限与未来方向

当前模型对CO₂肥效响应存在5.9%误差，且未考虑气溶胶对辐射的散射效应。下一步将整合机器学习优化遗传参数（如比叶面积SLAVR=350 cm²/g），并加入土壤微生物组数据提升预测精度。该研究为脆弱生态区作物管理提供了可量化的决策框架。