《Agricultural Water Management》：Projected changes in water demand and potential water savings for US grown rice under alternate wetting and drying practice
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在美国，水稻生产约占全球水稻贸易的10%，每年为国民经济贡献超过340亿美元。尽管水稻是全球粮食安全的关键主粮作物，但传统上一直采用持续淹水灌溉。能够更有效利用水资源同时最大化产量的耕作实践，有助于缓冲极端天气事件的影响，并满足日益增长的消费者需求。因此，准确
在美国，水稻生产约占全球水稻贸易的10%，每年为国民经济贡献超过340亿美元。尽管水稻是全球粮食安全的关键主粮作物，但传统上一直采用持续淹水灌溉。能够更有效利用水资源同时最大化产量的耕作实践，有助于缓冲极端天气事件的影响，并满足日益增长的消费者需求。因此，准确量化美国水稻系统的需水量和灌溉需求，对于提高农场水分利用效率和推进农业可持续性至关重要。本研究通过应用针对美国条件修改的ORYZA作物模型版本，评估了干湿交替灌溉（AWD）与传统持续淹水灌溉相比的水分利用影响。利用广泛的气象数据集，研究人员评估了模拟作物需水量、灌溉需求和水利用效率的短期和长期变化。结果表明，采用AWD有潜力在维持高产的同时减少用水量，尽管该实践的有效性在不同生产区域间差异显著。在基线条件下，AWD在密西西比三角洲和墨西哥湾沿岸地区平均减少了142.2 ± 18.2毫米的灌溉需求。预估显示，到本世纪末，在SSP5–8.5情景下，AWD可提供高达84.9 ± 6.7毫米的额外节水。这些发现，连同其跨多个地球系统模型的不确定性范围（±标准差），为美国水稻生产中的蓝水利用提供了新的见解。本研究强调了利用数据驱动方法识别灌溉管理策略以最大化生产力和韧性的重要性。
**论文解读：美国水稻在干湿交替灌溉下需水量与潜在节水的预估变化**
**研究背景与问题**
水稻是全球半数以上人口的主食，美国作为第四大水稻生产国，其水稻产业年产值超过340亿美元，提供超过12.5万个就业岗位。然而，传统水稻种植依赖持续淹水灌溉（continuous flooding, CF），这种高耗水方式在水资源日益紧张、极端天气事件（如热浪、干旱）频发的背景下面临严峻挑战。气候变化导致气温升高、饱和水汽压差（VPD）增大、蒸散（ET）增强，加剧了水资源压力。在此背景下，干湿交替灌溉（Alternate Wetting and Drying, AWD）作为一种节水技术，被证实可减少灌溉用水量高达30%且不显著减产，但其在美国各主要产区的长期节水效果及未来气候情景下的表现尚缺乏系统评估。现有研究多关注亚洲或非洲水稻系统，美国水稻系统的未来灌溉需求与AWD潜力仍存在显著知识空白。因此，准确量化美国水稻系统的水分需求，并评估AWD在不同气候情景下的节水能力，对于提高农场水分利用效率、保障粮食安全具有重要科学意义。
**本研究内容与结论**
研究人员利用修改后的ORYZA作物模型（RICESIM），结合CMIP6地球系统模型的偏差校正数据，模拟了美国三大水稻主产区（萨克拉门托山谷SV、密西西比三角洲SMD、墨西哥湾沿岸GC）在基线（1985–2014）和两个未来时段（2041–2070和2071–2100）下，SSP3–7.0和SSP5–8.5情景中AWD与CF两种灌溉方式的作物需水量、灌溉需求及潜在节水（PWS）。结果表明：AWD可在维持高产的同时显著减少用水量，但效果因区域而异；在基线条件下，AWD在SMD和GC区域平均减少灌溉需求142.2毫米；未来气候下，AWD的节水潜力增加，在SSP5–8.5情景下本世纪末可达84.9毫米；同时，气温升高和有效降水减少将整体增加灌溉需求，尤其在SV区域。该研究首次将RICESIM模型应用于美国水稻水分利用的时空权衡分析，揭示了AWD作为适应策略的潜力，为数据驱动的灌溉管理决策提供了支撑。论文发表在《Agricultural Water Management》。
**主要关键技术方法**
本研究采用修改后的ORYZA模型（RICESIM）进行模拟，该模型基于国际水稻研究所（IRRI）的ORYZA v3版本，针对美国品种和气候条件进行了校准。模型中整合了来自SSURGO数据库的县级主要土壤剖面数据，以及来自CMIP6的4个地球系统模型（ESMs：CanESM5、FGOALS-g3、MIROC-ES2L、NorESM2-LM）的偏差校正气象数据（包括最高/最低气温、降水、短波辐射等），采用多年集合平均以降低不确定性。灌溉管理方案包括AWD（干湿交替）和CF（持续淹水），依据田间试验设定。模型校准和验证使用了阿肯色州Humnoke县的田间观测数据（2021年生长季）。蓝水、绿水蒸散及灌溉需水量通过基于有效降水（Peff）的公式计算，潜在节水（PWS）则基于基准蓝水足迹差值计算。
**研究结果**
**3.1 模型评估**
模型在模拟AWD和CF处理下的籽粒产量时表现优异，归一化均方根误差（NRMSE）分别为1.9%和7.9%，均低于10%的“优秀”阈值。但模型低估了生长季长度（AWD少7天，CF少12天），且最大叶面积指数（LAI）高估约50%，表明在模拟冠层发育和物候阶段方面仍需改进。
**3.2 作物生长变量**
**3.2.1 历史时期**
基线期（1985–2014）模拟显示，SV区域日温差较大（18.2°C），生长季较长（151.4天），而SMD和GC区域生长季较短（130.2和119.9天）。蒸散（ET）在SV区域最高（902.7毫米），SMD和GC区域较低（603.6毫米）。作物需水量（CWR）在SV区域达829.2毫米，远高于SMD（244.3毫米）和GC（332.8毫米）。有效降水（Peff）在SV区域极低（36.4毫米），导致灌溉需求极高（865.6毫米），而SMD和GC区域灌溉需求相对较低（628.0和693.6毫米）。
**3.2.2 预估时期**
未来气候下，最低和最高气温均呈上升趋势（2041–2070年增加约2.4–2.6°C，2071–2100年增加约4.8–5.0°C）。生长季长度缩短（8–9.7天）。籽粒产量在SMD区域增加（23–29%），但在SV区域下降（24–33%）。蒸散（ET）在SMD和GC区域增加（22.7–70.8毫米），在SV区域略有下降（-6.7至-8.4毫米）。作物需水量（CWR）在SMD和GC区域增加14–46%，而有效降水（Peff）减少约4–11%，导致灌溉需求显著上升（在SSP5–8.5情景下，2071–2100年灌溉需求增加约84.9毫米）。AWD带来的潜在节水（PWS）在SMD和GC区域可达57–177毫米，在SV区域由于产量下降而更高（达到3100–3600毫米）。此外，CO
2浓度升高对产量产生正效应，部分抵消了高温和降水减少的负面影响。
**讨论与结论**
讨论部分指出，RICESIM模型在产量模拟上表现良好，与先前研究一致，但LAI高估对蒸腾和灌溉需求的影响有限，因为LAI超过3–4后蒸腾速率趋于饱和。与已有田间试验（如Reba等2013，Massey等2014）比较，模拟的ET和节水效果吻合，验证了模型的可靠性。研究还指出，AWD的节水效果在黏土和排水不良土壤上可能受限，且实际推广需考虑社会经济因素（如劳动力成本、基础设施）。研究结论强调：AWD是一种有前景的节水实践，可减少灌溉需求高达25%而不减产，但效果因区域而异；未来气候下，需水量增加，尤其在SV区域，需投资抗旱基础设施和水足迹评估；RICESIM模型为长期情景分析提供了可靠框架，有助于制定可持续水稻生产策略。研究结论部分翻译如下：本研究的主要目标是评估在不同预估气候情景下，美国水稻生产系统中采用AWD灌溉的当前和未来灌溉需水量及潜在节水。研究人员利用修改后的ORYZA模型（RICESIM），在基线期和两个未来气候情景下，对三个主要产区（SV、SMD和GC）的水稻生长和水分利用进行了模拟。结果表明，气温升高和有效降水减少将显著增加灌溉需求，尤其在SV区域，而AWD的节水效果在GC和SMD区域最为显著（高达25%），且不降低产量。研究验证了RICESIM模型在长期情景分析中的有效性，为提升农场水分利用效率和气候风险管理提供了数据支持。
