氣候變化下2020-2099年錢塘江流域水稻單產不確定性研究
發(fā)布時間:2021-05-19 09:46
全球變暖及其所產生的一系列影響是本世紀人類面臨的一項重要難題,其中對糧食產量的影響是人類最密切關注的問題之一。多數(shù)研究結果顯示,全球變暖對全球水稻生產的消極影響大于積極影響。錢塘江發(fā)源于安徽省,是浙江省內的最大河流,流域內水稻種植歷史悠久,在萬年上山,八千年跨湖橋遺址中均出現(xiàn)了水稻生產的遺跡。改革開放以來,浙江人民通過自己的努力取得了豐碩的經濟成果,經濟的快讀發(fā)展促使城市化加速擴張,導致大量耕地日益吞沒,加劇了本省的糧食安全。錢塘江流域作為省內的主要水稻種植區(qū),研究未來氣候變化背景下對流域內水稻單產變化的影響是一項非常重要的工作。本文研究的核心問題主要分為兩個方面,首先從流域作物模型APEX入手,以金華江流域為例,分析了不同空間分辨率數(shù)據組合驅動數(shù)據對APEX模型模擬的影響,得出了不同空間分辨率數(shù)據對流域水文響應單元和作物產量的影響結果;然后以前一步結果為依據選取了適當空間分辨率的驅動數(shù)據,使用GCMs 4種全球氣候模式與4類典型濃度的2020-2099年氣象數(shù)據與3種灌溉情景下對錢塘江流域未來水稻單產進行了模擬研究,得出了未來錢塘江流域水稻單產的變動區(qū)間與損失情況,并對水稻單產損失的...
【文章來源】:浙江師范大學浙江省
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 氣候變化對水稻產量的影響
1.2.2 氣候變化對作物產量影響研究方法
1.2.3 APEX模型應用進展
1.2.4 模型不確定性研究進展
1.3 研究內容與技術路線
1.3.1 研究內容
1.3.2 技術路線圖
2 研究區(qū)概況與數(shù)據
2.1 研究區(qū)概況
2.2 數(shù)據來源與處理
2.2.1 數(shù)據來源
2.2.2 數(shù)據處理
3 基礎理論與研究方法
3.1 APEX模型原理、構建及驗證
3.1.1 APEX簡介
3.1.2 APEX產量、水蝕計算原理
3.1.3 APEX模型構建方法
3.1.4 APEX水稻參數(shù)調整、驗證方法
3.2 APEX情景模擬方法
3.2.1 多空間分辨率情景模擬方法
3.2.2 多模式RCPs氣候情景模擬方法
3.2.3 不同灌溉水量田間管理操作方法
4 APEX模型數(shù)據的分辨率適用性研究
4.1 數(shù)據分辨率對水文響應單元模擬影響
4.2 數(shù)據分辨率對單產模擬影響
4.3 分辨率降低模擬誤差空間分布
4.4 小結
5 錢塘江流域未來水稻單產模擬研究
5.1 水稻分區(qū)與模型驗證結果
5.1.1 錢塘江流域水稻分區(qū)結果
5.1.2 錢塘江流域模型參數(shù)校準結果
5.2 錢塘江流域未來氣候變化
5.2.1 降水變化
5.2.2 氣溫變化
5.3 錢塘江流域水稻單產不確定性分析
5.3.1 多情景錢塘江流域水稻單產
5.3.2 分流域未來水稻單產損失
5.3.3 水稻單產變化影響因素分析
5.4 適應性措施
6.結論與展望
6.1 結論
6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]氣候變化對水稻灌溉需水量影響研究[J]. 李紳東,熊玉江,余仲相,肖軍. 節(jié)水灌溉. 2018(09)
[2]基于MCMC方法的WOFOST模型參數(shù)標定與不確定性分析[J]. 黃健熙,黃海,馬鴻元,李穎,侯英雨,何亮,朱德海. 農業(yè)工程學報. 2018(16)
[3]氣候變化影響下作物模型的不確定性[J]. 楊偉才,毛曉敏. 排灌機械工程學報. 2018(09)
[4]不同空間分辨率驅動數(shù)據對作物模型區(qū)域模擬影響研究[J]. 何亮,侯英雨,于強,靳寧. 農業(yè)機械學報. 2018(02)
[5]氣候變化對全球糧食產量的影響綜述[J]. 彭俊杰. 世界農業(yè). 2017(05)
[6]氣候變化對浙江水稻生產影響的集合模擬分析[J]. 葉宏寶,石曉燕,李冬,華珊,徐志福. 浙江農業(yè)學報. 2016(07)
[7]氣候變化對中國糧食生產的影響——基于縣級面板數(shù)據的實證分析[J]. 陳帥,徐晉濤,張海鵬. 中國農村經濟. 2016(05)
[8]利用播期研究氣候條件對黑龍江春玉米產量性狀的影響[J]. 韓毅強,高亞梅,鄭殿峰,杜吉到. 干旱地區(qū)農業(yè)研究. 2016(03)
[9]環(huán)境溫度和CO2濃度升高對湖北早稻氮素含量及產量的影響[J]. 蔡威威,艾天成,萬運帆,李健陵,郭晨. 中國農業(yè)氣象. 2016(02)
[10]未來RCPs情景下水稻單產模擬研究——以浙江省寧波市為例[J]. 郭浩,張興明,林德根,王靜愛,梁勤歐. 浙江師范大學學報(自然科學版). 2015(04)
博士論文
[1]APEX模型在土壤侵蝕模擬中的適用性和不確定性分析研究[D]. 尹黎明.南京農業(yè)大學 2007
碩士論文
[1]黃旗海流域生態(tài)需水與水資源短缺研究[D]. 劉清影.北京林業(yè)大學 2015
[2]基于EPIC模型的區(qū)域水稻作物參數(shù)敏感性分析[D]. 郭浩.浙江師范大學 2015
[3]未來旱災情景下世界水稻產量模擬研究[D]. 林德根.浙江師范大學 2013
[4]基于GIS的水田生態(tài)系統(tǒng)水土保持功能價值評估[D]. 孫平.西南大學 2011
本文編號:3195564
【文章來源】:浙江師范大學浙江省
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 氣候變化對水稻產量的影響
1.2.2 氣候變化對作物產量影響研究方法
1.2.3 APEX模型應用進展
1.2.4 模型不確定性研究進展
1.3 研究內容與技術路線
1.3.1 研究內容
1.3.2 技術路線圖
2 研究區(qū)概況與數(shù)據
2.1 研究區(qū)概況
2.2 數(shù)據來源與處理
2.2.1 數(shù)據來源
2.2.2 數(shù)據處理
3 基礎理論與研究方法
3.1 APEX模型原理、構建及驗證
3.1.1 APEX簡介
3.1.2 APEX產量、水蝕計算原理
3.1.3 APEX模型構建方法
3.1.4 APEX水稻參數(shù)調整、驗證方法
3.2 APEX情景模擬方法
3.2.1 多空間分辨率情景模擬方法
3.2.2 多模式RCPs氣候情景模擬方法
3.2.3 不同灌溉水量田間管理操作方法
4 APEX模型數(shù)據的分辨率適用性研究
4.1 數(shù)據分辨率對水文響應單元模擬影響
4.2 數(shù)據分辨率對單產模擬影響
4.3 分辨率降低模擬誤差空間分布
4.4 小結
5 錢塘江流域未來水稻單產模擬研究
5.1 水稻分區(qū)與模型驗證結果
5.1.1 錢塘江流域水稻分區(qū)結果
5.1.2 錢塘江流域模型參數(shù)校準結果
5.2 錢塘江流域未來氣候變化
5.2.1 降水變化
5.2.2 氣溫變化
5.3 錢塘江流域水稻單產不確定性分析
5.3.1 多情景錢塘江流域水稻單產
5.3.2 分流域未來水稻單產損失
5.3.3 水稻單產變化影響因素分析
5.4 適應性措施
6.結論與展望
6.1 結論
6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]氣候變化對水稻灌溉需水量影響研究[J]. 李紳東,熊玉江,余仲相,肖軍. 節(jié)水灌溉. 2018(09)
[2]基于MCMC方法的WOFOST模型參數(shù)標定與不確定性分析[J]. 黃健熙,黃海,馬鴻元,李穎,侯英雨,何亮,朱德海. 農業(yè)工程學報. 2018(16)
[3]氣候變化影響下作物模型的不確定性[J]. 楊偉才,毛曉敏. 排灌機械工程學報. 2018(09)
[4]不同空間分辨率驅動數(shù)據對作物模型區(qū)域模擬影響研究[J]. 何亮,侯英雨,于強,靳寧. 農業(yè)機械學報. 2018(02)
[5]氣候變化對全球糧食產量的影響綜述[J]. 彭俊杰. 世界農業(yè). 2017(05)
[6]氣候變化對浙江水稻生產影響的集合模擬分析[J]. 葉宏寶,石曉燕,李冬,華珊,徐志福. 浙江農業(yè)學報. 2016(07)
[7]氣候變化對中國糧食生產的影響——基于縣級面板數(shù)據的實證分析[J]. 陳帥,徐晉濤,張海鵬. 中國農村經濟. 2016(05)
[8]利用播期研究氣候條件對黑龍江春玉米產量性狀的影響[J]. 韓毅強,高亞梅,鄭殿峰,杜吉到. 干旱地區(qū)農業(yè)研究. 2016(03)
[9]環(huán)境溫度和CO2濃度升高對湖北早稻氮素含量及產量的影響[J]. 蔡威威,艾天成,萬運帆,李健陵,郭晨. 中國農業(yè)氣象. 2016(02)
[10]未來RCPs情景下水稻單產模擬研究——以浙江省寧波市為例[J]. 郭浩,張興明,林德根,王靜愛,梁勤歐. 浙江師范大學學報(自然科學版). 2015(04)
博士論文
[1]APEX模型在土壤侵蝕模擬中的適用性和不確定性分析研究[D]. 尹黎明.南京農業(yè)大學 2007
碩士論文
[1]黃旗海流域生態(tài)需水與水資源短缺研究[D]. 劉清影.北京林業(yè)大學 2015
[2]基于EPIC模型的區(qū)域水稻作物參數(shù)敏感性分析[D]. 郭浩.浙江師范大學 2015
[3]未來旱災情景下世界水稻產量模擬研究[D]. 林德根.浙江師范大學 2013
[4]基于GIS的水田生態(tài)系統(tǒng)水土保持功能價值評估[D]. 孫平.西南大學 2011
本文編號:3195564
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