Yotam梅纳(1、2)*yotam.menachem@mail.huji.ac.il|Roi Ben-David (3)*Avimanyu雷(1、2)*埃胡德·Strobach (2)*
1。介绍
气候变化将影响全球农业和粮食安全显著(安德森et al ., 2020)。在以色列,半干旱地区的特点是冬季寒冷和潮湿和干燥和温暖的夏天,气候变化将对农业的可持续发展构成重大风险(Haim et al ., 2008)。小麦小麦属植物(sp)是世界上种植最广泛的作物(Awika, 2011;“小麦改良”,2022)。同样,小麦种植最广泛的作物在以色列拥有超过110000公顷(43%的农业用地)。小麦的流行成为可能,其经济增长能力,在大多数地区,从rain-saturated北(每年超过1000毫米)南部半干旱,降水不足(小于200毫米/年)。以色列的小麦是一种两用作物产量约19万吨粮食和90万吨饲料喂养动物。由于水的高成本,绝大多数麦田是雨养(以色列中央统计局,2021)导致生产率波动之间的季节根据年降雨量(Shiff et al ., 2021)。
作物产量预测模型的兴趣一直在增加,近年来由于其潜在能力andability预测预期yieldunder气候变化。这种预测是很重要的一组广泛的应用程序,比如支持农业决策、agro-system和作物管理,战略规划对作物改良以及研究未来气候对粮食安全的潜在影响。在特定的环境条件下,作物模型预测植物的生长和发展,以及潜在的收益,通过模拟植物的生理过程。动力学模型,有时被称为基于过程的模型,利用微分方程来描述作物和模拟的发展随着时间的推移他们的增长。这些模型包括许多输入参数和从田间试验往往需要生理数据来定义这些参数(Kasampalis et al ., 2018)。
最近的一个发展作物与本研究相关的建模是作物模型在气候模型的集成。Noah-MP土壤模型就是这样一个例子,一种耦合最近和作物模型(Noah-MP-Crop)和后集成的一部分气象研究和预测(WRF)大气模型。作物模型包括动态增长过程的数学表示光合作用碳分配到不同的作物在生长季节。此外,模型计算时变叶面积指数(LAI),进而直接影响光合作用,蒸散、土壤水分、表面辐射和地表能量通量(刘et al ., 2016)。集成建模系统(WRF加上Noah-MP-Crop)提供了一个潜在的改进的季节性小麦产量预测建模系统。然而,作物模型中的几个缺口需要明确解决专门为春小麦品种生长在以色列。因此,本研究旨在调整小麦作物模型相关的生理参数,基于商业领域的监控。
2。方法
2.1观察和实验设计的网站
在初始研究阶段,我们从九代表收集并创建了一个数据库字段在2022 - 2023年小麦种植季节(图1),字段是位于三个分区:南方Shfela北方内盖夫,西北内盖夫,以色列的主要小麦种植区域。这些采样字段代表不同的成长环境,季节性气候变化,品种组成(商业品种“俄梅珥”,“Gadera”,和“Gadish”),并与不同的农艺协议不同的农场。所有麦田为本研究选择代表1号小麦轮作的季节。此外,所有字段,除了一个是雨养。
图1:(A)田野在这项研究及其空间分布特征。
(B)位于Revadim研究领域之一。
在作物生长季节每个字段在两周内被访问一次。我们定义了物候阶段在每个访问根据撒督规模(撒督et al ., 1974)。
此外,在每个字段访问,我们randomlysampled样(0.0625平方米)的小麦植物通过删除所有地上植被。总共9个样本/字段访问是为了收集代表尽可能多的空间变异性。样品在65°C 72小时干和干体重测量。地面测量叶面积指数(LAI)是在整个生长季节与魔法石,第1章SunScan树冠分析系统(布雷达,2003)。此外,我们计算数量的增长度天(GDD)积累每个语音阶段之间使用数据从最近的气象站。GDD的小时数的测量表面空气温度高于某个阈值(0度小麦)。
2。2现场抽样Noah-MP-Crop模型的参数
表1:野外观察和相应的模型参数。
植物需要特定的温度单位积累量在每个发展阶段(米勒et al ., 2001),这意味着农作物物候学发展对温度的依赖关系。作物模型通常使用累积GDD描述作物生长阶段。我们定义五个关键生长阶段小麦:1。分蘖,2。干伸长,3。标题,标题4.25天后,5。成熟。累积GDD dictatesthe每个成长阶段的长度,这反过来,影响碳水化合物通量的分配到不同的植物部分,呼吸,营业额,衰老率变化在不同作物生长阶段(图2)。
在这个模型中,叶密度field-atmosphere交互的领域是一个主要因素。叶面积指数(LAI) (m2 / m2)的计算方法是用树叶生物量(LFMASS)乘以(g / m2) BIO2LAI (m2 / g)参数,代表生活单位叶面积的叶生物量。Noah-MP-Crop BIO2LAI叶质量转换成赖(图1)。本研究优化BIO2LAI使用赖和LFMASS观察。,BIO2LAI也各不相同,不同的作物品种,在作物生长季节变化。然而,在这个模型中,假定BIO2LAI是恒定的价值在整个生长季节。这种假设是常见的作物在很多研究中建模(刘et al ., 2016)。
图2:流程图描述Noah-MP作物模型。红色标记强调意义的叶面积指数(LAI)和叶质量的计算过程和模拟(刘et al ., 2016)。
2.3初始模拟
我们进行了初步的模拟前几年使用参数值调整到以色列的小麦商业领域理解的大小对输出的影响。此外,我们比较了结果收到当地农民与产量数据。
3所示。结果
3.1实地测量
当前生长季节(2022 - 23)是表现为不规则分布的降水季节期间,与干旱期和高温的重要技能。所有采样fieldswere播种从中间到11月底。2022年12月是一个干燥的月份,导致后期出现和干旱胁迫期间在我们的一些采样领域的早期发展阶段。这么晚出现了显著差异领域作物发育阶段和生物量积累。另一方面,它允许将所收集的数据用于比较气候条件的变化,因此,作物的发展。野外观察将在接下来的两个赛季,让我们来评估当前结果的鲁棒性。初步结果(图3)显示相似字段出现在干旱。场8-north播种晚,出现雨后返回在12月底和遭受低林冠覆盖(图4)。
图3:(A)干重以整个生长季节的三个字段。字段与品种115 - Revadim Gadish,场与品种的Gadera Yashan5-Magen,场8 -北-贝特爱神thecultivar俄梅珥。
(B方差分析的三个字段生物出现后60天。
图4:现场8-north -贝特爱神是撒在24/11/2022 andsuffered从末出现(01/01/2023新兴日期)。现场生物量较低与缺乏林冠覆盖和低植物。
3.2初始耦合模型的模拟
为了说明野外观察校准模型参数的重要性,我们进行了一系列的模拟利用WRF模式耦合Noah-Mp-Crop模型。作物模型参数确定在这种情况下,从文学和先前的研究在以色列的小麦品种。使用这些参数仿真结果表明较低的收益率值比在商业领域的测量。然而,他们可以模拟小麦产量的空间变异性在选定的位置在以色列(图5)。未来的野外观察分析将使我们进一步调整模型参数。
图5:最初的输出耦合模型模拟2016 - 2017年的生长季节。
4所示。结论
WRF模式耦合的初始模拟Noah-MP作物modelwere过去几年进行的。然而,我们发现,没有获得的收益率值对应的收益率数据值测量由当地种植者在以前的季节。此外,模拟不同参数值显示不同的结果,并帮助我们了解哪些参数集中在这个初始研究阶段。结果还表明Noah-MP作物模型的校准参数显著影响模型的输出。为了解决这个问题,我们计划在当前赛季继续收集数据和分析在本赛季结束后。新的数据收集将使我们能够做一个作物模型的初始校准参数,这将帮助我们更准确地运行模型。这样做将允许深入检查的各种影响参数对季节性农作物预测。
* (1)农业的罗伯特·h·史密斯教授、食品和环境中,耶路撒冷希伯来大学的,以色列Rehovot 7610001,
* (2)物理环境和灌溉研究所的土壤、水和环境科学,农业研究组织(ARO)——Volcani中心RishonLeZion 7505101,以色列。
* (3)蔬菜和大田作物、植物科学研究所、农业研究组织(ARO)——Volcani中心,RishonLeZion 7505101,以色列。
