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1980-2010年间美国温度-玉米产量关系减弱的证据外文翻译资料

 2022-11-23 07:11  

英语原文共 8 页,剩余内容已隐藏,支付完成后下载完整资料


毕业论文

英文翻译

原文标题Evidence for a weakening strength of temperature-corn yield relation in the United States during 1980–2010

译文标题1980-2010年间美国温度-玉米产量关系减弱的证据

二O一O 年 五 月 二十八 日

1980-2010年间美国温度-玉米产量关系减弱的证据

Guoyong Leng

联合全球变化研究所,太平洋西北国家实验室,大学公园,MD20740,美国

总结:美国玉米产量与温度的关系在1980-2010年间发生了变化。

变化的关系在一定程度上是基于过程的作物模型的复制。

极端的高温和水资源可利用量可以在一定程度上解释这种变化的关系。

对历史产量与温度和关系的推断在未来可能存在偏差。

图解摘要:空间平均生育期温度(GST)和玉米产量之间的联系。(a)和(b)为前15年和后15年的GST和玉米产量的相关系数,(c)和(d)为温度每升高一度玉米产量的敏感性(% /K)。对降水和辐射的影响进行了偏相关分析。所有变量在相应的周期内都是去趋势的。*和* *分别表示P b 0.05和P b 0.01的显著相关。

摘要:众所周知,作物产量与气温有关,因为作物没有适应气候变暖或二氧化碳的施肥效应将会导致产量减少。历史的温度作物产量关系经常被用于预测未来的变化。然而,随着其他环境因素的改变,这种关系可能会随着时间的推移而改变。结果表明,在1980年至2010年期间,美国玉米产量(RGST_CY)与生育期温度的年际变化之间的实际关系在统计意义上有所下降。回归斜率代表了每改变1度的玉米产量的异常现象显著地从上半年的minus;6.9% / K下降到 下半年的minus;2.4% / K -minus; 3.5% / K有关。这意味着,如果应用较早的历史数据推导出玉米-温度关系,预测的玉米产量将被高估。RGST_CY的变化主要发生在中西部玉米带和中部高平原地区,但在一定程度上是由11个基于过程的作物模型复制的。在中西部的雨水供给系统中,随着降水,负温度的下降与可利用水资源的增加相一致。在水压最低的灌区,有利温度的下降与极端高温天数的增加密切相关。结果表明,对温度的历史收益响应的推断可能会影响对气候变化的农业脆弱性评价。减少气候对农业的影响的努力不仅要注意气候变化,还要注意气候与作物产量之间的关系的变化。还有一些说明,分析仅局限于特定研究期间生育期平均温度和玉米产量之间线性关系的变化。

关键词:玉米产量,温度,美国,作物模型,统计关系,气候变化

  1. 介绍

以前的研究记录了主要作物的产量与世界各地的生育期温度之间的明显的负相关性 (Lobell和Field, 2007; Schlenker和Roberts, 2009; Deryng et al., 2011; Asseng et al., 2015; Ray et al., 2015; Leng et al., 2016a; Liu et al., 2016; Zhao et al., 2016; Schauberger et al., 2017)。这一观察结果被解释为在气候变暖的情况下,光合能力下降,而观察到的对气候变暖的消极反应被推断为一个迹象表明作物产量将继续减少在一个更温暖的世界(Battisti和Naylor, 2009; Lobell和Burke, 2010; Rowhani et al., 2011; Urban et al., 2012; Saacute;nchez et al., 2014; Urban et al., 2015)。然而,尽管未来的气候变暖预计会增加,但反应是由于最近的基因、农艺和环境的变化,作物产量与作物产量之间的关系可能随着时间的推移而改变。

在消极的方面,诸如干旱、洪水和热浪等极端事件会显著地影响作物生长和生产力(Rosenzweig et al., 2002; Semenov和Shewry, 2011; Lobell et al.,2014; Lesk et al., 2016)。从积极的方面来看,通过保护耕作 (Karlen et al., 2013),土壤覆盖 (Qin et al., 2015),复种 (Seifert和Lobell, 2015),灌溉和施肥(Stewart et al., 2005; Leng et al., 2016b)等管理实践,可以减少对农作物产量的负面影响。例如,增加的干旱胁迫被认为是减少作物生产的潜在原因 (Lobell et al., 2014; Lesk et al., 2016;Zipper et al., 2016)。然而,干旱对作物生长感温性的影响,可能在一定程度上减轻了由二氧化碳诱导的作物水分利用率增加(McGRATH和Lobell, 2011) ,以及利用免耕系统和灌溉增加土壤湿度(Troy et al., 2015; Leng et al., 2016b)。与此同时,现代遗传学促进了密度更大的播种、更深的水份渗透,以及降低土壤昆虫对根系的损伤,从而提高了抗虫性(Tollenaar和Wu, 1999; Duvick, 2005; Hammer et al., 2009; Ruffo et al., 2015)。这些问题都导致了在过去的几十年里,温度和作物产量之间的关系是否发生了显著的变化?

在本研究中,我们进行了一项数据驱动的分析,旨在提高我们对美国各县的农作物产量对温度的敏感性的了解。占世界总产量41%的玉米产量被选作分析。特别地,以下科学问题将会得到解决:1)在1980 - 2010年间,气温与作物产量的关系发生了变化吗?2)如今最新的作物模型能否捕捉观察到这种关系的变化?3)关系变化的可能机制是什么? 选择在1980 - 2010年期间进行分析,因为这两种作物模型模拟和观测都可以在这一重叠时期进行。县级分析补充了全国范围的统计分析,模糊了作物产量对温度变化反映的差异。

  1. 材料与方法

2.1.气候和产量数据

从AgMERRA气候数据集获得1980 - 2010年的日平均气温、降水量和辐射 (Ruane et al., 2015)。该数据集是为了满足农业影响评估的需要而开发的,特别考虑到农业区和影响作物的气候因子。北美土地数据同化系统(NLDAS) (Xia et al., 2012) 的旗号数据也被用于做重复分析,来检验对气候数据选择的敏感性。从美国农业部(USDA)国家农业统计调查的快速统计数据库(http://www.nass.usda.gov/Quick_Stats)中获得了1980 - 2010年的县级年度玉米产量。。对灌溉和旱作玉米产量的单独估计也从美国农业部的数据库中收集,但只主要存在于中部大平原的有限数量的县。从农业模型间比较和改进项目(AgMIP) (Rosenzweig et al., 2013)和跨部门碰撞模型间比较项目(ISI-MIP) (Warszawski et al., 2014)中获得了11种作物模型的历史玉米产量模拟(表1)。作物模型模拟被AgMERRA驱动气候包括温度、降水和太阳辐射。

2.2.分析

该分析仅局限于1980 - 2010年期间生育期温度与玉米产量之间线性关系的变化。在这里,生育期被定义为6月、7月和8月(Lobell和Asner, 2003)。生育期的平均温度被聚集到县范围内,由MIRCA2000(Portmann et al., 2010)的网格作物区域地图进行加权,而不考虑其空间分布的变化(Leng amp; Huang, 2017)。为了筛阻非天气影响(例如技术改进),时间序列的趋势首先采用最小二乘法。然后,在不考虑气候 (Schlenker 和Roberts,2009) 和季节性气候变化(Rowhani et al.,2011)对非线性作物产量的反应的情况下,对去趋势时间序列的玉米产量和生育期平均温度进行了线性相关。预计的统计显著性是基于双尾学生t检验的。在1980 - 2010年期间,每个县都使用15年的移动时间窗口对这些过程进行了重复去检验温度与玉米产量的关系演变。根据数据长度、需要稳健统计的样本大小和通过时间判断的变化趋势,选择15年时间窗口。使用10年或20年的时间窗口重复分析来检查结果对时间窗口的选择的敏感性。为了排除其他气候变量的控制效应,例如降水和辐射,采用了偏最小二乘回归(Geladi和Kowalski,1986)。偏相关从统计上消除了其他控制气候变量的影响,例如降水和辐射,这些因素影响了美国某些地区的玉米产量(Leng et al., 2016a)。探索温度-玉米产量关系变化背后的可能机制。生育期降水和以日平均气温高与95%的气候学为计算的极端高温天数。在温度与玉米产量的变化与两个因素的变化之间进行了回归分析,以检验变化关系背后的可能性机制。应该被注意的是,对变化关系的分析是基于相关的中心估计的,如下 (Piao et al., 2014; Piao et al., 2017)。为了显示这种不确定性,对整个国家的相关性的上界和下界进行了计算,而对关系的变化趋势的统计显著性则在县级范围内进行了估计。

表1

本研究中使用的作物模型的描述。

作物模型

模型类型

重要文献

CGMS-WOFOST

基于空间分布式站点的流程模型(基于WOFOST)

(de Wit和Van Diepen, 2008)

CLM-Crop

全球生态系统模型

(Drewniak et al., 2013)

GEPIC

基于站点的过程模型(基于EPIC)

(Williams et al., 1983; Liu et al., 2007)

LPJ-GUESS

全球生态系统模型

(Lindeskog et al., 2013)

LPJmL

全球生态系统模型

(Waha et al., 2012)

pAPSIM

基于站点的过程模型

(Keating et al., 2003)

PEGASUS

全球生态系统模型

(Deryng et al., 2016)

EPIC-IIASA

基于站点的过程模型(基于EPIC)

(Williams et al., 1983; Izaurralde et al., 2006)

EPIC-Boku

基于站点的过程模型(基于EPIC)

(Williams et al., 1983; Izaurralde et al., 2006)

ORCHIDEE-crop

全球生态系统模型

(Wu et al., 2016)

pDSSAT

基于站点的过程模型

(Jones et al., 2003)

  1. 结果和讨论

3.1.观察温度与玉米产量的关系

图1显示了1980 - 2010年间玉米产量与生育期温度(RGST_CY)的相关性。所有的量都是第一个反趋势,以关注年际变化的相关性变化。在1980 - 2010年的整个时期,玉米产量的年际变化与生育期温度的增长显著相关,对美国大部分地区都有负面的影响,尤其是在中西部玉米带(图1a)中。温度和玉米产量的

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