基于作物生长过程模拟的区域农业干旱监测方法研究

干旱灾害已经成为最严重的自然灾害之一，严重影响着全球农业生产。开展农业干旱的监测方法研究，对了解干旱灾害的影响范围、理解干旱对作物生长的影响过程、制定合理的抗旱减灾策略具有重要意义。本项目拟选择位于我国黄淮海平原的保定市作为研究区，以冬小麦为研究对象，通过作物水分控制实验和站点观测，运用作物生长模型开发基于栅格数据的农业干旱过程模拟模型；模拟不同干旱条件对作物生长过程及产量影响，揭示作物生长和产量对不同水分胁迫形式的响应规律；综合作物生长过程中水分胁迫发生阶段、强度和持续时间，探索水分胁迫累计效应的计算方法，研究基于冬小麦水分胁迫累积算法的农业干旱监测指数，构建基于水分胁迫累积效应的区域农业干旱评价方法。为深入理解农业旱灾的形成过程、提高区域农业干旱的监测能力及水资源的优化配置提供科学依据

基于农作物生长机理的作物生长模型可以定量描述干旱对农作物生长和产量的胁迫过程。本研究以黄淮海平原为研究区，依托固城生态与农业气象试验站，开展2年的冬小麦小区水分控制实验。收集区域内近50年全部气象站点和近20年农气站点的观测数据，分析研究区冬小麦近50年水热环境变化规律，完成了区域农业干旱成灾过程模拟方法研究。. 项目研究结果表明：1961-2010年，黄淮海平原冬小麦生长期内平均温度升高了约1.42℃，近50年冬小麦开花期平均提前了7-10天，农业干旱在4月中旬至5月中旬较为严重。作物水分敏感指数可以准确反映冬小麦不同生长阶段水分亏缺对作物产量的影响差异。基于作物生长过程中水分敏感性差异，本项目提出了一种新的农业干旱监测模型—作物水分亏缺减产指数（the Yield Reduction by the Water Deficit , YRWD），该方法可识别近90%的农业干旱事件，对于中度和重度农业干旱监测能力尤为突出。 基于作物生长模型，提出了一种基于作物模型模拟的产量旱灾损失评估方法，该方法在重度及极端干旱导致的作物产量损失评估有更好的精度，是量化干旱对农业的影响的新途径。. 项目共发表论文10篇，其中SCI论文8篇，中文核心2篇。 本项目已经顺利完成了研究内容， 达到预期的研究目标。