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Estimation of Climate Change Effects on Water Use Efficiency of Rain-fed Winter Wheat
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摘要: 研究气候变化对雨养冬小麦水分利用效率的影响规律，可为农业适应气候变化提供科学依据。通过构建代表站雨养冬小麦产量和土壤水分变化量的模拟方程，分析水分利用效率的历史变化，并结合两种区域气候模式PRECIS和REGCM4.0输出的4种不同气候变化情景资料，估算未来2021—2050年雨养冬小麦水分利用效率的可能变化。结果表明：1981—2010年甘肃、山西和河南代表站的雨养冬小麦水分利用效率呈二次曲线变化趋势，最大值出现在2003年前后。4种气候变化情景的模拟结果均显示：2021—2050年冬小麦全生育期耗水量明显增加，各代表站不同情景平均增加6.2%；产量有增有减，平均产量变化率为1.4%；水分利用效率平均减小3.8%，且变率减小。区域气候模式PRECIS估算的水分利用效率的减小量A2情景大于B2情景，REGCM4.0模式估算的水分利用效率的减小量RCP8.5情景大于RCP4.5情景。整体来看，RCP气候情景对雨养冬小麦水分利用效率的负面影响更大。Abstract: Investigating the influencing rule of climate change on water use efficiency (WUE) of rain-fed winter wheat can offer scientific reference for agriculture adapting to climate change. Based on yield information and observed soil water data at representative stations, the historical trend of WUE is analyzed. Simulation models for meteorological yield and soil water variation quantity are established, and four different kinds of climate change scenarios, which are outputs by regional climate models of PRECIS and REGCM4.0 are combined to estimate the probable variation trend of WUE in the future years of 2021-2050 for rain-fed wheat. It is validated that in the basic scenario years, simulated yields by the combination of two regional climate models with meteorological yield simulation model are close to actual values, so methods for estimating future yield of wheat is proved feasible. Results by data analyzing shows that the average yield for representative stations varies as a cubic curve during the last 30 years of 1981-2010, and grows faster before the year of 2000. Water consumption of wheat also increases with fluctuating. The average WUE value of rain-fed wheat for representative stations in Gansu, Shanxi and Henan are 13.19 kg·mm-1·hm-2, 12.86 kg·mm-1·hm-2 and 11.28 kg·mm-1·hm-2, respectively. The varying trend of WUE is similar to a quadratic curve, and the maximum value appears in the year of 2003. Estimation results under four different climate change scenarios shows that in 2021-2050, water consumption of winter wheat would increase dramatically, and the increasing amount could reach to 6.2% for all the representative stations and all scenarios averagely. Yields in the future would decrease and some increase, and the variation rate would be 1.4% on average. The value of WUE would decrease 3.8% on average, meanwhile, the variability rate would also decrease. The increase of water consumption would be the main cause for WUE decreasing in the future. From the inter-annual variation during 2021-2050, WUE would show a non-significant trend of increasing under the simulation of PRECIS model, and comparing to the average value of 1981-2010, the decreasing rate of WUE would be more significant under A2 scenario than B2. However, there would be a significant decline trend for WUE simulated by REGCM4.0 model, and under the scenario of RCP8.5, the reduced value of WUE would be higher than that of RCP4.5. Generally speaking, the climate scenario of RCP has even more negative effects on WUE of rain-fed wheat.
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图 1 渑池站、宜阳站、临汾站雨养冬小麦平均产量 (a)、平均耗水量 (b) 及平均水分利用效率 (c) 的年际变化
Fig. 1 Annual variation of average value of yield (a), water consumption (b) and water use efficiency (c) of rain-fed winter wheat for Mianchi, Yiyang and Linfen stations
图 2 代表站雨养冬小麦平均产量 (a)、平均耗水量 (b) 及平均水分利用效率 (c) 的年际变化
Fig. 2 Annual variation of average value of yield (a), water consumption (b) and water use efficiency (c) of rain-fed winter wheat for representative stations
图 3 不同条件下冬小麦耗水量 (a)、产量 (b) 及水分利用效率 (c) 的估算值
Fig. 3 Estimated value for water consumption (a), yield (b) and water use efficiency (c) of winter wheat under different conditions at representative stations
图 4 不同气候模式输出的未来水分利用效率年际变化 (直线代表变化趋势)
Fig. 4 Annual variation of water use efficiency by different climate models in the future (straight lines denote trends)
表 1 代表站冬小麦气象产量线性回归模型参数
Table 1 Parameters of linear regression model for meteorological yield of winter wheat at representative stations
站点 时段 正相关因子 回归系数 负相关因子 回归系数 常数项 渑池 1961—2010年 P(1)* 0.802 Tave(1)* -47.09 -1144.5 P(2)** 20.664 Tmin(10)* -41.798 P** 2.127 Tmin(1)* -32.458 宜阳 1961—2010年 Tmax 9.202 Tmax(11)** -59.177 599.8 P(1) 4.906 P(2)** 10.1 P* 1.546 西峰 1981—2010年 Tave(5) 1018.696 Tmin(5)* -807.948 1843.3 P(10)** 9.274 Tmax(5) -507.127 P(2) 73.29 P(5)** 1.084 天水 1981—2010年 Tmin(9) 21.319 -4085.9 Tmin(1) 176.754 Tmax(6) 125.673 P(1) 78.789 P(2) 55.977 P(4) 18.353 临汾 1961—2010年 P(4)* 2.805 Tave(5)* -79.409 3917.810 Tmax(10)* -94.758 Tmax(4)* -23.005 Tmax(all)* -32.565 注：*表示达到0.05显著性水平，**表示达到0.01显著性水平。 
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表 2 代表站产量模拟相关系数
Table 2 Correlation coefficient for yield simulation
气候模式 站点 变量数 气象产量 单产 PRECIS 渑池 29 0.4217* 0.8587** 宜阳 29 0.3551* 0.9040** 西峰 10 0.4869 0.7565** 天水 10 0.2223 0.3334 临汾 29 0.3169 0.8730** REGCM4.0 渑池 44 0.4058** 0.8493** 宜阳 44 0.3611* 0.8506** 西峰 25 0.3840* 0.6181** 天水 25 0.2934 0.7892** 临汾 44 0.3049* 0.9014** 注：*表示达到0.05显著性水平，**表示达到0.01显著性水平。
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表 3 代表站冬小麦全生育期土壤水分变化量线性回归模型参数
Table 3 Parameters of linear regression model for soil water variation of the whole growing season of winter wheat at representative stations
站点 时段 正相关因子 回归系数 负相关因子 回归系数 常数项 渑池 1961—2010年 Tave(5)* 13.076 P(3) -0.453 -187.329 Tmin(11) 0.390 P(4)** -0.778 P(5) 0.322 P(all)* -0.181 宜阳 1961—2010年 Tave(4) 3.822 P(4)** -0.175 -149.946 Tave(5)** 6.312 P(5) -0.076 T(all) 2.895 Tmin(12)** 10.321 西峰 1981—2010年 Tave(10) 20.835 Tmax(10)* -7.138 21.011 P(10)** 0.867 Tmax(5) -4.543 P(2)* 1.244 P(5)* -0.634 天水 1981—2010年 Tave(6)** 0.627 Tmin(4) -9.135 -155.832 P(1)* 3.242 P(9) -0.058 Tave(9) 12.474 临汾 1961—2010年 Tave(6)* 109.948 Tmin(11)* -9.052 -268.412 Tmax(5) 5.587 Tmax(6)* -81.384 P(11)* 2.581 P(6) -0.464 注：*表示达到0.05显著性水平，**表示达到0.01显著性水平。
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表 4 雨养冬小麦水分利用效率的变异系数 (单位：%)
Table 4 Variable coefficient of water use efficiency for rain-fed winter wheat (unit:%)
情景 渑池站 宜阳站 西峰站 天水站 临汾站 A2 27.12 23.49 23.12 31.18 21.86 B2 30.39 17.49 23.90 34.55 11.63 RCP4.5 20.86 21.43 28.55 26.35 18.13 RCP8.5 14.93 23.33 23.91 23.51 24.23
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