《Agricultural Water Management》：Responses of crop yield and water productivity to stage-specific moisture anomalies under different precipitation scenarios
编辑推荐：
摘要
华北平原（North China Plain, NCP）作为全球最重要的谷物产区之一，约贡献中国小麦产量的50%，但长期高强度生产严重依赖地下水超采。农业生产用水约占该区域总耗水量的70%，导致地下水位以约1 m yr?1的平均速率持续下降，引发地面沉
摘要
华北平原（North China Plain, NCP）作为全球最重要的谷物产区之一，约贡献中国小麦产量的50%，但长期高强度生产严重依赖地下水超采。农业生产用水约占该区域总耗水量的70%，导致地下水位以约1 m yr?1的平均速率持续下降，引发地面沉降与生态系统退化等严重环境问题。在全球气候变化背景下，该区域极端干旱事件频发且降水分布高度不均，作物产量对降水的响应日趋不确定。为响应国家地下水超采综合治理与严格灌溉限制政策，亟需评估雨养冬小麦体系产量稳定性与水分生产力（Water Productivity, WP），探索协调粮食安全与可持续水资源利用的管理途径。
在雨养条件下，降水量及其季节分配构成冬小麦生物量积累与库容形成的生理基础。已有证据表明，关键生育阶段降水与作物需水的时间匹配对产量的影响远大于年降水总量。基于38年田间观测，研究人员（Zhao等）将拔节至开花期确定为关键的“水分亏缺敏感窗口”，期间水分有效性直接调控小穗退化与潜在粒数形成；反之，抽穗至开花阶段降水过多则可能降低辐射利用效率（Radiation Use Efficiency, RUE）或损害花药活力，进而导致减产。华北平原西北部冬小麦区的研究亦显示，生育早期（播种至拔节）的降水通过调控出苗、有效分蘖形成及穗粒数，显著影响最终产量。这些证据共同表明，雨养冬小麦生产力并非仅受季降水总量控制，而是取决于降水异常与阶段性生理过程的时间耦合。因此，核心科学问题在于明确降水在何种背景、何种阶段、通过何种跨阶段效应最强地调控籽粒产量与水分生产力的关系。
田间观测因受站点特异性、观测期短及处理组合有限等限制，难以独立解答上述问题。作物模拟模型为将田间证据扩展至长期气候变率条件、定量评估作物对环境驱动因子的敏感性提供了有效手段。已有研究提供了评估作物对降水变率响应的有用框架，例如研究人员（Yang等）开发了基于标准化降水指数（Standardized Precipitation Index, SPI）的九种降水情景框架，量化了作物产量和水分生产力对降水变化的敏感性。然而该研究主要在传统旱地农业区开展，其结论可能无法直接迁移至以长期地下水超采和强灌溉依赖为特征的典型灌溉冬小麦区——华北平原。APSIM Next Generation（APSIM-NG）借助灵活的作物建模框架（Plant Modelling Framework），能够以过程机制为基础表征辐射、温度、水分和氮素对作物发育及生物量分配的耦合效应；同时，基于全局敏感性分析的稳健参数化方案可提高模型在多变和极端气候条件下的可靠性。基于SPI的降水情景则为划分干旱、正常和湿润条件以及评估作物对生育期降水变率的响应提供了定量框架。
在地下水超采与气候风险加剧的背景下，定量理解时空降水变率如何影响华北平原雨养冬小麦的籽粒产量和水分生产力已成为迫切需求。尽管已有研究报道了雨养小麦对水分胁迫的生理响应，但系统纳入长期气候变率和多维降水情景（如SPI情景矩阵）的模拟评估仍较为缺乏。本研究选取沧州吴桥试验站这一代表性地下水超采区作为典型案例，利用2015—2019年四年田间观测数据对APSIM-NG模型进行校准和验证，并基于验证后的模型生成31年气候情景，旨在：（1）识别产量和水分生产力对生育早期、中期和后期降水分布的阶段特异性敏感性；（2）量化不同生育阶段降水变率的边际效应；（3）确定该区域稳定雨养冬小麦生产的最优管理路径。研究结果将为制定气候韧性旱地农业策略和改善华北平原地下水超采区农业水分管理提供科学依据。
论文解读：不同降水情景下阶段性水分异常对华北平原雨养冬小麦产量与水分生产力的调控机制
一、研究背景与科学问题
华北平原（North China Plain, NCP）是我国最重要的粮食主产区之一，贡献了全国约50%的小麦产量。然而，该区域长期依赖过量地下水灌溉维持高强度的农业生产，农业用水约占区域总耗水量的70%，导致地下水位以年均约1 m的速度持续下降，并引发地面沉降和生态系统退化等严重环境问题。在全球气候变化背景下，极端干旱事件和降水分布不均性加剧，使得作物产量对降水变化的响应更加不确定。因此，在严格限制灌溉的政策约束下，评估雨养冬小麦体系的产量稳定性与水分生产力（Water Productivity, WP），探索粮食安全与水资源可持续利用的协调路径，已成为亟待解决的核心科学问题。
已有研究表明，作物产量并非仅由季节降水总量决定，而是取决于降水与作物关键生育阶段需水规律的时间匹配程度。基于38年田间观测，研究人员将拔节至开花期确定为冬小麦“水分亏缺敏感窗口”，该阶段水分有效性直接调控小穗退化与潜在粒数形成；而抽穗至开花期降水过多则可能降低辐射利用效率（Radiation Use Efficiency, RUE）和花药活力。然而，传统田间试验受站点特异性、观测周期短和处理组合有限的制约，难以系统揭示多阶段、多背景降水情景组合下产量和水分生产力对降水异常的响应规律。因此，需要借助作物模型结合长期气候情景模拟来突破上述局限。
二、研究方法概况
研究人员选取河北省沧州市中国农业大学吴桥试验站（37°37′48″ N, 116°26′37″ E）作为典型地下水超采区案例，该站点位于华北平原，属温带大陆性季风气候，冬小麦生长季（10月至次年5月）平均降水量133.1 mm，夏季玉米生长季（6—9月）平均降水量404.3 mm。研究利用2015—2017年田间观测数据对APSIM Next Generation（APSIM-NG）模型进行校准，并用2017—2019年数据进行验证；模型验证指标显示根的均方根误差（RMSE）为266.79 kg ha?1，归一化均方根误差（NRMSE）为5.32%，一致性指数（d-index）为0.730，表明模型在华北平原具有较好的适用性。基于验证后的模型，研究人员利用1990—2021年历史气象数据生成31年气候情景，采用标准化降水指数（Standardized Precipitation Index, SPI）将冬小麦生育期划分为三个阶段——播种至越冬（Stage I）、返青至拔节（Stage II）和抽穗至灌浆（Stage III），并将各阶段降水划分为干旱（dry）、正常（normal）和湿润（wet）三类背景，由此构建S1（两阶段固定+一阶段历史波动）和S2（单阶段固定+两阶段历史波动）两类共18种降水情景组合，用以分离不同阶段降水异常对产量与水分生产力的边际效应和累积效应。
三、主要研究结果
（一）不同降水情景下冬小麦生长与产量响应
模拟结果显示，随着生育期降水量从约100 mm增至400 mm，籽粒产量并未持续增加，而是在5000—6000 kg ha?1范围内波动，呈现显著的非线性响应特征。这表明白云条件下降雨主要缓解水分限制，但在湿润条件下，进一步增加降水难以转化为产量增益，主导限制因子已从整体水分亏缺转向辐射利用效率及其他共限因子。产量与水分生产力之间存在明显的权衡关系：干旱条件下相对较高的水分生产力伴随较低的产量，湿润条件下水分生产力普遍偏低但产量受降水限制较小。
（二）S1情景（双阶段固定）下产量与水分生产力对降水的响应
在S1情景中，产量对降水的响应表现出明显的背景水分依赖性。在双阶段干旱背景下，目标阶段降水量增加使产量相应提高，其中HK1S1回归关系达显著水平（P<0.05）。在双阶段正常背景下，产量-降水关系整体较弱，无显著回归关系。在双阶段湿润背景下，WK1S1、WK2S1和WK3S1的产量均随目标阶段降水量增加而呈下降趋势，回归系数均为负值。水分生产力与产量在双阶段干旱背景下呈清晰正相关，其中HK2S1的回归斜率较陡且离散度较低，表明返青至拔节期是水分生产力改善更有效促进产量形成的关键敏感窗口。水分生产力总体上与降水量呈负相关，且在双阶段干旱背景下负相关最显著，湿润背景下负相关减弱。
（三）S2情景（单阶段固定）下产量与水分生产力对降水的响应
S2情景下产量对降水的响应整体弱于S1情景。在干旱背景下，各情景产量均随降水量增加而增加，但仅H3S2达到显著水平（P<0.05）。正常背景下无显著回归关系，湿润背景下W1S2和W2S2呈现轻微负响应，未形成一致且显著的减产趋势。水分生产力与产量总体呈正相关，但湿润背景下相关性进一步减弱，表明湿润条件更倾向形成高产量、低效率的生产模式。水分生产力与降水总体呈负相关，但变幅小于S1情景。
（四）产量与水分生产力相对基线的偏离及降水敏感性
以历史实际降水驱动模拟为基线（基线产量5279.72 kg ha?1，WP为1.839 kg m?3，生育期降水143.91 mm），各情景下产量相对变化范围为?15.40%至+5.86%，水分生产力相对变化范围为?13.65%至+2.94%。最大减产出现在HK3S1（?15.40%）、HK2S1（?15.25%）和H1S2（?12.05%）；增产最明显的是WK3S1（+5.86%）和WK2S1（+5.82%）。双阶段干旱（S1）导致的减产幅度显著大于单阶段干旱（S2），表明持续干旱具有明显的累积效应。单位降水量每变化10%的敏感性分析表明，产量敏感性变化范围为?6.70%至+8.25%，以H1S2情景最高（每减少10%降水对应减产8.25%），而湿润情景下每增加10%降水的产量响应仅为0.33%—0.60%，印证了湿润条件下降水对增产的边际贡献率极低。
四、讨论与结论
研究表明，冬小麦产量和水分生产力对降水的响应由水分背景、生育阶段和异常模式共同决定。干旱条件下产量和水分生产力同步下降，湿润条件下产量增加但水分生产力降低，形成明显的产量-水分生产力权衡；正常水分条件为两者协调表现提供了最稳定的环境。关键发现是降水效应具有显著阶段依赖性：返青至拔节期是调控产量形成和水分生产力最敏感的生育阶段，水分亏缺会强烈抑制茎秆伸长、穗分化、小花发育和结实，最终显著降低籽粒产量；生育早期（播种至越冬）的干旱常与低温胁迫叠加，形成干旱-低温复合胁迫，通过限制出苗及根系发育、削弱土壤热缓冲能力而加剧减产风险，并产生对后期生长的递延效应；生育后期降水过多则主要增加湿害风险并降低水分生产力。双阶段异常降水的累积效应始终大于单阶段异常，说明降水异常不仅是阶段性干扰，还会产生跨阶段的累积效应。因此，华北平原雨养冬小麦水分管理应从季降水总量调控转向基于阶段特异性需求的精准管理，优先保障返青至拔节期的水分供给，同时结合区域土壤条件、降水背景和品种特性制定因地制宜的灌溉策略。该研究为地下水超采区农业水资源管理提供了从“总量依赖”到“阶段调控”转型的科学依据，对提升区域粮食生产的气候韧性和可持续性具有重要实践价值。
