通过实时传感器–GCM集成模拟气候变化对半干旱玉米种植系统的影响

《Agriculture & Food Security》：Modeling the impact of climate change in the semiarid maize cropping system through real-time sensor–GCM integration

　　

气候变化通过扰乱温度和降雨模式威胁全球粮食安全，增加了作物减产的风险。虽然全球范围内已有大量研究探讨了这些影响，但关于气候变化与管理策略对巴基斯坦白沙瓦地区玉米生产力的综合效应的量化研究仍然有限。本研究通过将决策支持系统用于农业技术转让（DSSAT）的种植系统建模（CSM）CERES模块与实时环境数据和先进作物建模技术集成，模拟玉米产量预测，填补了这一空白。研究人员在巴基斯坦白沙瓦进行了为期两年的田间试验（2020–21年），校准并评估了叶面积指数（LAI）、叶重（kg ha^?1）、豆荚重（kg ha^?1）、地上生物量（AGB，kg ha^?1）和产量（kg ha^?1）。评估了两个玉米杂交种：杂交种-1（SB92-K97）和杂交种-2（SB-909）。基于五个全球气候模型（GCMs）在代表性浓度路径（RCPs）4.5和8.5下构建了气候变化情景，并进行了全面模拟，追踪了基线、近、中、远未来时间段（2006–2100年）的产量表现。该过程包括开发一个迭代重新校准模块，该模块根据环境反馈回路调整模型参数，从而改进了开花期、成熟期和产量的预测，特别是在氮（N）限制情景下。研究结果表明，该模型显示出可接受的校准，杂交种-1的均方根误差（RMSE）为397 kg ha^?1，杂交种-2为411 kg ha^?1，产量预测准确，RMSE分别为68 kg ha^?1和79 kg ha^?1。动态重新校准的实施导致在RCP4.5和RCP8.5下分别预测产量下降14%和16%，强调了模型在升温条件下预测的适应性。研究人员分析了一个热胁迫系数，该系数捕捉了玉米对极端温度波动的敏感性，并阐明了热胁迫对长期生产力的瞬态影响。敏感性分析显示，2021年产量受温度变化影响最大，温度变化影响了遗传参数（P1、P2、P5、G2、G3、PHINT），在稳定温度下产量最高。气候预测表明，在RCP 8.5下，温度最高升高4°C和9°C。到2100年，灌溉需求预计将增加15–22%。最大化玉米产量的最优策略是175 mm灌溉结合240 kg N ha^?1肥料。

**论文解读：基于实时传感器与GCM集成模拟气候变化对半干旱玉米种植系统的影响**

**研究背景与问题**

气候变化通过改变温度和降雨模式，对全球粮食安全构成严重威胁，尤其在半干旱地区，水资源短缺、降雨不足和极端温度波动加剧了环境胁迫。玉米作为巴基斯坦等地区的主要粮食作物，其生长动态对温度和水分条件极为敏感，易受气候变化影响。尽管已有大量研究探讨了气候变化对作物产量的影响，但在巴基斯坦白沙瓦地区，量化气候变化与管理策略（如灌溉和氮肥管理）对玉米生产力的综合效应的研究仍十分有限。现有作物模型如DSSAT的CSM-CERES模块虽能模拟作物生长，但在氮胁迫条件下预测精度不足，且缺乏实时环境数据集成。因此，需要开发一种动态建模框架，集成实时传感器数据、高分辨率气候预测和自适应校准技术，以提高半干旱条件下玉米产量预测的准确性，并制定适应性管理策略。

**研究内容与结论**

本研究旨在通过集成实时传感器数据、动态重新校准的作物模型和高分辨率气候预测，评估气候变化对巴基斯坦白沙瓦地区半干旱玉米种植系统的影响，并优化水氮管理策略。研究人员在2020–21年开展了两年田间试验，校准和评估了叶面积指数（LAI）、叶重、豆荚重、地上生物量（AGB）和产量。两个玉米杂交种（杂交种-1 SB92-K97和杂交种-2 SB-909）在五种氮水平（0–300 kg N ha^?1）下种植，并利用无线土壤水分和温度传感器实时监测数据。基于五个全球气候模型（GCMs：GFDL-ESM2M、CanESM2、ACCESS1.0、MPI-ESM-LR、CMCC-CM）在RCP4.5和RCP8.5情景下的气候投影，进行了基线、近、中和远未来（2006–2100年）的产量模拟。开发了迭代重新校准模块，通过实时传感器反馈动态调整模型参数（如遗传系数P1、P5、G2、G3、PHINT），改进了开花期、成熟期和产量预测。研究结论表明：模型校准可接受，产量预测RMSE分别为68 kg ha^?1（杂交种-1）和79 kg ha^?1（杂交种-2）；动态重新校准下，RCP4.5和RCP8.5情景的产量分别下降14%和16%；温度是影响产量的主要因素，热胁迫系数揭示了极端温度对长期生产力的瞬态影响；最优管理策略为175 mm灌溉结合240 kg N ha^?1肥料，可最大化产量并减少环境风险。该研究发表在《Agriculture》期刊。

**主要技术方法**

1. **田间试验与数据采集**：在巴基斯坦白沙瓦农业大学新开发农业研究中心（34°0′45.9″N, 71°28′8.9″E）进行2020–21年两年试验，采用裂区设计，主区为玉米杂交种，副区为五种氮水平（0–300 kg N ha^?1）。实时监测土壤水分（LM393传感器）和温度（DS18B20传感器），每15分钟记录数据，用于动态重新校准。
2. **作物模型与气候集成**：使用DSSAT v4.8的CSM-CERES-Maize模块，集成实时传感器数据和高分辨率气候投影。从五个CMIP5 GCMs获取RCP4.5和RCP8.5情景下的日最高/最低温度、降水和太阳辐射数据，通过双线性插值降尺度和偏差校正（delta方法、比率法、分位数映射），生成基线、近、中、远未来时段（2006–2100年）的天气文件。
3. **动态重新校准与敏感性分析**：开发迭代重新校准模块，基于实时传感器反馈（土壤水分偏差±5%或温度偏差±1.5°C）自动调整土壤水力参数、热时间需求等。通过敏感性分析评估遗传参数（P1、P2、P5、G2、G3、PHINT）对温度变化的响应，并分析热胁迫系数（TSRC）和氮分配指数（PNAI）。

**研究结果**

**1. 遗传系数与输出参数**
通过集成实时气候预测与传感器数据，研究人员动态调整了遗传系数。2020年稳定温度（平均25.3°C）和充分降水（410 mm）下，杂交种-1的P1和P5分别为106.2°C-d和230.4°C-d，杂交种-2为131.8°C-d和285.3°C-d。2021年高温干燥（平均26.4°C，降水350.8 mm）导致籽粒灌浆速率下降4–6%，PHINT延长约1°C-d。产量预测RMSE分别为68和79 kg ha^?1。

**2. 模型校准**
以2020年充分灌溉施肥处理（N4=240 kg N ha^?1）进行校准，实时传感器反馈使开花期预测RMSE降至1.8天（杂交种-1）和2.1天（杂交种-2）。成熟期AGB和产量RMSE在2020年为0.16，2021年为0.45，表明动态校准提升了对环境波动的适应性。

**3. 模型评估**
将2020年校准系数应用于2021年不同氮水平，开花期模拟与观测高度一致（RMSE≈0–1天），成熟期RMSE低。AGB模拟RMSE为68 kg ha^?1（杂交种-1）和79 kg ha^?1（杂交种-2）。LAI、叶重、豆荚重、AGB和产量在不同氮水平下均表现出良好拟合，其中低氮水平（0–60 kg N ha^?1）下模型低估了作物对氮胁迫的响应，高氮水平（240–300 kg N ha^?1）下精度更高。

**4. 气候变化预测**
所有GCMs预测温度升高，RCP8.5下最高温度（Tmax）在远未来升高最多（+3.9°C），最低温度（Tmin）升高3–5°C，加剧夜间呼吸损失。太阳辐射（Rs）相对稳定，降水变化高度不确定。灌溉需求预计增加15–22%（RCP4.5）至22%（RCP8.5）。

**5. 产量预测**
RCP4.5下，杂交种-1产量在基线期多高于7800 kg ha^?1，中期模型间差异扩大，晚期MPI预测最高（>8300 kg ha^?1）。RCP8.5下，产量波动更大，低值出现在2050–2069年（ACCESS1降至6983 kg ha^?1），晚期CanESM2和CMCC预测高于8300 kg ha^?1。杂交种-2在RCP8.5下基线期产量较高，但多模型显示低产年份更频繁。

**6. 灌溉预测**
基线期平均灌溉需水量263 mm，RCP4.5下远未来增至301 mm（+15%），RCP8.5下远未来增至322 mm（+22%）。

**7. 敏感性分析**
温度敏感性分析显示，2021年极端温度波动导致产量RMSE 287 kg ha^?1，热胁迫系数（TSRC）揭示了热积累对生殖同步性的破坏。土壤水分非线性影响产量：排水下限（DLL）条件下产量最高（2837 kg ha^?1），且蒸散量降低11.74%，水分利用效率提高6.53%；排水上限（DUL）导致AGB下降23.84%。氮敏感性分析表明，240 kg N ha^?1为最优阈值，过量施肥导致收益递减；相特异性氮分配指数（PNAI）可优化氮与作物代谢需求的同步。

**8. 适应性管理策略**
开发了集成系统，基于传感器网络实时监测土壤水分、温度和蒸散，动态调整175 mm灌溉量，并利用PNAI在关键生长阶段（V6、VT）精准调控氮肥，避免过量施肥（>240 kg N ha^?1）导致的氮淋溶和温室气体排放。该系统结合短期气候预测，可提前应对降水不足，在RCP4.5和RCP8.5下稳定产量。

**讨论与结论**

**讨论**：模型校准与评估显示，CSM-CERES模块在半干旱条件下对玉米生长和产量的模拟精度可接受，但对低氮胁迫下的LAI和叶重预测存在低估，源于模型对氮动力学简化的局限性。气候变化预测表明温度升高将缩短生殖生长期，减少光合积累，导致产量下降，但优化灌溉可部分抵消这一趋势。动态管理策略通过实时调整水氮输入，不仅提高了产量和资源利用效率，还减少了环境风险，如氮淋溶和温室气体排放。研究还指出，模型结构不确定性（±8–15%）、气候预测偏差（±0.7–1.2°C温度、±8–12%降水）以及极端事件频率（>35°C热日，±18–24%置信区间）导致产量风险评估存在变异性。在RCP8.5的2050年情景下，产量中位数为6049 kg ha^?1，5%–95%置信区间为4391–6583 kg ha^?1，低于基线平均产量（5680 kg ha^?1）的概率为26%。

**结论**：本研究构建了一个集成高分辨率气候预测、实时传感器反馈和动态作物模型的框架，用于优化半干旱地区玉米生产。通过动态重新校准，实现了对灌溉（175 mm）和氮肥（240 kg N ha^?1）的精准管理，显著缓冲了气温升高和降水减少对产量的负面影响。该框架不仅提高了产量预测精度，还支持了可持续的粮食安全，为半干旱地区应对气候变化提供了可操作的管理策略。