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一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
在气候变化下识别玉米意识形态，最佳播种日期和氮肥的建模系统
气候变化对农作物和农业产量的影响是一个实际威胁，而这是一个充满挑战的问题，因为在农作物的局部规模上进行了介入的高度复杂性。对其进行评估，需要使用耦合模型气候 - 同时确定适合当地未来条件的管理和基因型的方法，以维持适应策略。我们介绍了基于区域脐带气候模型的新型集成气候适应支持建模系统的实施和使用，以及来自DSSAT平台的CERES玉米模型，并使用新的模块使用用于最佳管理和基因型识别的新模块：使用混合方法：确定性建模和-ML/ Genetic AlgorithM。它是作为罗马尼亚的区域飞行员运行的，与用户实时互动，进行农业气候预测（施肥，播种日期，土壤）并提供在气候变化预测下模拟的最佳作物管理。两个气候场景RCP4.5和RCP8.5和十二个管理场景的多模型集合模拟显示了该地区的新结果。对于实际基因型，我们发现在所有播种日期和测试的受精水平的气候情况下，预计平均降低产量的平均值下降，对初始土壤参数敏感的反应。这种反应与两个因素有关：较短的生长季节高达10％，并且在温暖的气候下施肥效率损失。对基因型的最高收获敏感性被证明是在温暖气候下分别为幼年为成熟阶段的热时间的变化。的警告指向结果显示农业收益的农业管理机会的范围狭窄，但在相反的情况下，最佳基因型范围识别的重要作用也可能在极端的几年中为气候变化提供农作物解决方案。在六个跨参数模拟的集合中识别最佳气候下的最佳基因型显示出最大产量的系统较低值，但强调了与实际气候相比，场景中中间产量值增加的基因型窗口。结果使用确定性耦合建模系统与数据驱动的建模相结合，以识别最佳适应性，包括施肥路径，这有助于缓解气候变化。