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大气CO2浓度和温度是影响作物生长发育的重要气候因子,其通过对作物生长发育(发育速率、叶片光合参数、比叶面积和分配系数等)的影响而影响作物生产力。因此,以大气CO2浓度和温度升高为主的气候变化将影响作物生产和粮食安全。大气CO2浓度升高会促进作物光合作用,增加干物质积累同时也会改变干物质的分配,使干物质更多的向茎秆转运;而温度的升高则会加速作物生长,缩短作物生育期,降低干物质积累,并使干物质更多的向籽粒转运。作物生长模型是评估未来气候变化对作物生产和产量影响的重要工具。但是现有作物生长模型并没有综合考虑作物对大气CO2浓度和温度升高这些响应,从而限制了其在评估未来气候变化对作物生产可能产生影响的准确性。本研究以冬小麦扬麦-14号(Triticum aestium cv Yangai-1)为研究对象,利用田间开放式大气CO2浓度和温度升高系统(Free air CO2 enrichment and temperature increase system,T-FACE)平台,于 2012-2014 年开展田间试验,获取小麦生长发育对大气CO2浓度和温度升高响应的生理生态数据。试验分四个处理各三个重复,对照处理(CK)、CO2浓度升高至500ppm(C)、冠层温度升高1.5-2℃(T)以及C02浓度升高至500ppm和温度升高1.5-2℃(CT)。首先用2012-2013年生长季的对照(CK)试验数据对通用作物生长模拟模型SUCROS进行参数校订。在此基础上,将试验研究获得的生理生态数据分析与SUCROS模型模拟分析相结合,明确CO2浓度和温度升高环境下,SUCROS模型对小麦发育的模拟效果,并定量分析叶片比叶面积和光合参数变化对冬小麦地上部总干重模拟的影响,以及分配系数变化对叶面积指数和产量模拟的影响,为进一步完善现有作物生长模拟模型、提高其在评估气候变化对作物生长和产量影响方面的准确性和应用性奠定基础。主要研究结果如下:1.CO2浓度增加和温度升高条件下SUCROS模型对冬小麦生殖生长阶段的模拟效果较好,但对营养生长阶段显著高估。具体结果如下:1)模型对C处理播种到开花期与开花到成熟期模拟较好;2)T处理的播种到开花期模拟值较观测值两年分别延迟5天和3天,开花到成熟期模拟较好;3)CT处理的播种到开花期模拟值较观测值两年分别延迟7天和6天,开花到成熟期模拟较好。2.CO2浓度增加和温度升高会改变叶片比叶面积和光合参数,未考虑适应性的SUCROS模型对地上部总干重的模拟会出现高估。具体结果如下:1)C02浓度升高使比叶面积相对于CK处理平均下降3%,温度升高使比叶面积相对于CK处理平均下降7%,CO2浓度和温度同时升高则使比叶面积相对于CK处理平均下降9%。模拟分析中,两年C处理比叶面积调整前后对最终的地上部总干重模拟影响较小,两年T处理比叶面积调整使得最终的地上部总干重模拟值与实测值相比从调整前的平均高估3.20%下降至2.60%,两年CT处理比叶面积调整使得最终的地上部总干重模拟值与实测值相比从调整前的平均高估3.05%下降至0.35%;2)CO2浓度升高使饱和光强下最大光合速率和叶片初始光能利用率相对于CK处理分别提高了 27%和5%,低于以往模型模拟研究中使用连乘法的31%和10%。温度升高使饱和光强下最大光合速率和叶片初始光能利用率相对于CK处理分别降低了 6%和3%,以往模型模拟研究中默认温度对其无影响。CO2浓度和温度同时升高使饱和光强下最大光合速率和叶片初始光能利用率相对于CK处理分别提高了 23%与2%。对只考虑了冬小麦对CO2浓度和温度升高产生的光合适应性的模型进行模拟分析,调整光合参数(饱和光强下最大光合速率,Ag,max;初始光能利用率,ε)后能更好的模拟各处理的地上部总干重WSH。两年C处理光合参数调整使得最终的地上部总干重模拟值与实际观测值相比从调整前的平均高估4.95%下降至-0.20%,T处理光合参数调整使得最终的地上部总干重模拟值与实测值相比从调整前的平均高估8.60%下降至2.60%,CT处理光合参数调整使得最终的地上部总干重模拟值与实测值相比从调整前的平均高估9.25%下降至0.25%。大气CO2浓度和温度升高对冬小麦光合参数的影响,对冬小麦干物质生产影响更显著。3.CO2浓度增加和温度升高会改变地上部干物质分配,未考虑适应性的SUCROS模型对叶面积指数和产量的模拟会出现高估。采用C、T与CT各自的分配系数的模型与采用CK处理分配系数校订的模型相比模拟叶面积指数和产量均有不同程度改善。具体结果如下,对于叶面积指数的模拟,抽穗期改善最明显,C处理从调整前的两年平均高估10.50%下降至2.60%,T处理从调整前的平均高估26.50%下降至20.20%,CT处理从调整前的平均高估27.10%下降至13.70%。对于收获产量,C处理从调整前的两年平均高估17.60%下降至10.00%,T处理从调整前的平均高估8.30%下降至4.20%,CT处理从调整前的平均高估8.20%下降至2.40%。本研究结果为进一步改善其他作物生长模拟模型在准确评估未来气候变化对作物影响的准确性和应用性方面提供了参考依据。