【摘 要】
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水资源是支撑粮食生产的重要因素之一,气候变化驱动下的水资源变化及对粮食产量的影响是当前研究的国际前沿和热点问题.以汾河流域冬小麦和夏玉米2种主要粮食作物为研究对象,利用线性回归、人工神经网络、支持向量机、随机森林、径向基网络、极限学习机等6种机器学习算法构建粮食产量模拟模型,基于气候弹性系数法分析水资源量对气候变化响应关系,在流域尺度上研究粮食产量对气候变化驱动水资源变化的综合响应.结果表明:①机器学习算法能够较好地模拟汾河流域的冬小麦和夏玉米产量;②降水增加10％导致汾河流域水资源量增加19.4％,气温
【机 构】
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天津大学建筑工程学院,天津 300000;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210029;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 2100
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水资源是支撑粮食生产的重要因素之一,气候变化驱动下的水资源变化及对粮食产量的影响是当前研究的国际前沿和热点问题.以汾河流域冬小麦和夏玉米2种主要粮食作物为研究对象,利用线性回归、人工神经网络、支持向量机、随机森林、径向基网络、极限学习机等6种机器学习算法构建粮食产量模拟模型,基于气候弹性系数法分析水资源量对气候变化响应关系,在流域尺度上研究粮食产量对气候变化驱动水资源变化的综合响应.结果表明:①机器学习算法能够较好地模拟汾河流域的冬小麦和夏玉米产量;②降水增加10％导致汾河流域水资源量增加19.4％,气温升高1℃导致水资源量减少4.3％;③当降水减少10％～30％时,冬小麦产量减少6.4％～19.3％,夏玉米产量减少4.0％～15.0％;④当气温升高0.5～3.0℃时,冬小麦产量预计增加1.8％～17.1％,夏玉米产量预计增加1.2％～7.9％;⑤汾河流域冬小麦产量对降水和气温变化的敏感性大于夏玉米.相关成果对于区域水资源管理和农业生产策略制定具有重要的科学意义和实用价值.
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