【摘 要】
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我国是冬小麦生产和消费大国,其生产量对社会稳定与国家粮食安全极其重要。研究分析我国不同冬麦区小麦产量变化趋势及其限制因素,对于进一步提升冬小麦产量至关重要。本研究根据1986-2016年各省冬小麦总产数据,划定年均产量为3×10~6 t以上的8个省份为研究区,分别是陕西、河北、山东、河南、安徽、江苏、湖北和四川省,分别代表了我国北部麦区、黄淮海麦区、长江中下游麦区和西南麦区。根据GYGA（Glob
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFD0300206）； 国家自然科学基金项目（31601251）； 华中农业大学自主科技创新基金（2662019QD020）；
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我国是冬小麦生产和消费大国,其生产量对社会稳定与国家粮食安全极其重要。研究分析我国不同冬麦区小麦产量变化趋势及其限制因素,对于进一步提升冬小麦产量至关重要。本研究根据1986-2016年各省冬小麦总产数据,划定年均产量为3×10~6 t以上的8个省份为研究区,分别是陕西、河北、山东、河南、安徽、江苏、湖北和四川省,分别代表了我国北部麦区、黄淮海麦区、长江中下游麦区和西南麦区。根据GYGA（Global Yield Gap Atlas）中选取代表性站点的方法从以上区域选择了32个代表性气象站点。基于32个各代表性气象站点的气象、土壤和作物管理等数据,分析了我国冬麦区小麦季及主要生育阶段各气候因子变化特征;利用校准过的APSIM-Wheat模型因子替换法与残差分析法,研究分析了各代表性气象站点综合气候及关键气候因子变化对冬小麦产量变化的贡献;结合湖北省2004-2016年冬小麦新品种区试试验数据,分析了品种更新对小麦产量变化的贡献;基于以上研究,采用逆推法分析栽培管理对冬小麦产量变化的贡献;进而解析了不同麦区气候与产量变化特征及其主要影响因素。主要研究结果如下:（1）经过校准验证的APSIM-Wheat模型能够较好的模拟我国冬麦区小麦产量。即各代表性冬小麦品种产量观测值与模拟值基本一致,决定系数（R~2）≥0.86,均方根误差（RMSE）在136.03～271.28 kg ha-1之间,归一化均方根误差（NRMSE）的范围是1.75%～3.65%,一致性指数（Dr值）在0.54～0.87之间,平均绝对误差百分比（PMARE）的范围为1.46%～3.32%。（2）1986-2016年我国冬麦区小麦季最低温与最高温均呈北低南高的空间分布,年际变化趋势表现为上升,增速分别为0.32℃10a-1和0.35℃10a-1;降水量呈北低南高,而太阳辐射表现为北高南低的空间分布,两者在时间变化上整体表现为下降趋势,降速分别为-13.70 mm 10a-1和-28.33 MJ m-2 10a-1。区域间小麦季气候因子的年际变化幅度不同,最低温增幅以黄淮海麦区最高,长江中下游麦区最低;最高温增幅则以北部麦区最高,黄淮海麦区最低;降水降幅最大的是长江中下游麦区,北部麦区和黄淮海麦区次之,西南麦区最小;近30年,太阳辐射降幅最大的是黄淮海麦区,北部麦区最小。（3）经过对32个代表性气象站点的冬小麦实际产量进行统计分析发现,我国不同麦区间实际产量差异较大,黄淮海麦区实际产量最高,平均为4885kg ha-1,其次为长江中下游麦区,平均为4290 kg ha-1,再次为西南麦区,平均为3562 kg ha-1,北部麦区最低,仅有2802 kg ha-1;各麦区冬小麦实际产量年际变化趋势均显著上升,其中增速最快的是黄淮海麦区、其次是长江中下游麦区与北部麦区、西南麦区最慢,年均增长幅度分别为93.43 kg ha-1 yr-1、69.81 kg ha-1 yr-1、51.64 kg ha-1 yr-1和28.27 kg ha-1 yr-1。（4）采用作物模型因子替换法表明,除部分区域外,小麦季降水下降、最高温上升和综合气候变化对冬小麦产量表现为负效应;最低温上升有利于北方麦区小麦产量提升;辐射上升有利于北部麦区小麦产量提升。残差分析法表明,小麦季辐射下降、最低温（除西南麦区）上升和综合气候变化对产量整体表现为负效应;降水下降明显不利于北部麦区产量提升;而最高温升高明显有利于北部麦区、不利于西南麦区,其他麦区影响不显著。（5）基于湖北省2004-2016年的冬小麦实际产量、气候因子、区试新品种产量,初步探索了气候变化、品种更新和栽培管理对冬小麦产量变化的贡献。研究发现,湖北省冬小麦实际产量年际间呈上升趋势,其增幅为37.03 kg ha-1 yr-1,气候变化对冬小麦产量变化表现为负效应,品种更新与栽培管理对小麦产量变化均表现为正效应。进一步研究发现,近13年来,湖北省气候变化、品种更新和栽培管理对小麦年际产量增加的贡献率分别为-43%、55%和88%。
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