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作者与发表信息

本研究由Zhenong Jin（普渡大学地球、大气与行星科学系）、Qianlai Zhuang（普渡大学农学院及气候变化研究中心）、Zeli Tan、Jeffrey S. Dukes、Bangyou Zheng（澳大利亚CSIRO农业研究所）、Jerry M. Melillo（美国海洋生物实验室生态系统中心）合作完成，发表于期刊Global Change Biology（DOI: 10.1111/gcb.13376），接受日期为2016年5月4日。

学术背景

研究领域：农业模型与气候变化。
研究动机：极端高温和干旱对玉米产量的负面影响日益显著，但现有作物模型对这两种胁迫的模拟能力存在不确定性。尽管模型比较研究（如AgMIP项目）已揭示模型间差异，但缺乏对具体算法（algorithm）的针对性评估。
研究目标：通过“算法集合（algorithm ensemble）”框架，系统评估16种主流玉米模型中高温和干旱胁迫算法的表现，明确最优算法组合，并提出模型改进方向。

研究流程与方法

1. 算法筛选与分类

• 高温胁迫算法：从8个代表性模型（如APSIM、CERES-Maize、DSSAT等）中提取温度响应曲线，分为四类：
  
  • 二次函数型（如Agro-IBIS，基于叶温Tleaf）；
    
  • 分段线性型（如APSIM，基于日均温Tmean）；
    
  • 广义泊松型（如DayCent，基于土壤温度Tsoil）；
    
  • 指数型（如MAIZSIM，基于小时温度Thourly）。
    
• 干旱胁迫算法：分为三类：
  
  • 土壤含水量函数（SWC）；
    
  • 水分供需比函数（WS/WD）；
    
  • 实际/潜在蒸腾比函数（AT/PT）。
    

2. 算法集成与模拟

• 基准模型选择：以模块化设计的APSIM-Maize为平台，嵌入不同胁迫算法，构建30种组合（10种高温算法×3种干旱算法）。
  
• 模拟设计：
  
  • 历史时期（1980-2013年）：使用DayMet气象数据，在美国中西部三个试验站（印第安纳州、伊利诺伊州、爱荷华州）运行模型，以USDA-NASS县级产量数据验证。
    
  • 未来情景（2006-2099年）：基于CMIP5的RCP4.5和RCP8.5情景，评估胁迫贡献变化。
    
• 关键实验方法：
  
  • 高温算法测试：对比日均温（Tmean）与昼温（(Tmax+Tmin)/2）对胁迫模拟的影响。
    
  • 干旱算法验证：通过APSIM土壤模块（SoilWat）生成水分变量，对比不同算法的季节性干旱模式。
    

3. 数据分析

• 模型性能指标：R²、RMSE（均方根误差）、Spearman相关系数。
  
• 胁迫贡献量化：通过开关胁迫函数（如关闭高温响应），计算生物量与产量损失的相对贡献（公式1-3）。
  

主要结果

1. 高温算法表现

• 温度响应差异：最优温度阈值（Topt）因算法类型和输入温度而异（如Agro-IBIS的Topt=25°C，CERES-Maize的Topt=33°C）。
  
• 关键发现：使用昼温（而非日均温）驱动算法时，模型对极端高温（如EDD>30°C）的敏感性显著提升（r<-0.95），与观测数据更吻合（图3）。
  

2. 干旱算法表现

• 季节性差异：AT/PT算法在湿润年份（如2010年）仍预测显著干旱，而SWC和WS/WD算法仅在干旱年（如2012年）响应强烈（图4）。
  
• 年度一致性：尽管算法间干旱模式不同，但对产量损失的预测相似（R²=0.53-0.67）。
  

3. 模型性能对比

• 最优算法组合：基于收获指数（HI）的方法（如AquaCrop和SWAT的HI模型）预测产量变异性最佳（R²>0.64），优于传统籽粒填充模型。
  
• 叶片级光合模型局限：Collatz模型（SM10）虽机理复杂，但未显著提升预测精度（RMSE=1.272 t/ha），可能与忽略氮限制有关。
  

4. 未来情景预测

• 干旱主导减产：历史时期干旱贡献占比>10%（2012年达30%），未来RCP8.5情景下将升至27%（2090年代）。
  
• 高温影响加剧：21世纪后期，极端高温对籽粒数的负面影响频率增加（图7c）。
  

结论与价值

1. 科学价值：
   
   • 揭示了现有高温算法参数化与温度输入的不匹配问题，提出使用昼温或更高时间分辨率（如3小时）可提升模拟准确性。
     
   • 明确了HI方法在产量预测中的优势，为模型简化提供依据。
     
2. 应用价值：
   
   • 为农业模型开发者提供算法优化方向（如事件化胁迫描述、夜间升温效应协调）。
     
   • 框架可扩展至其他作物（如小麦、大豆）和生理过程（如物候、蒸腾）。
     

研究亮点

1. 方法创新：首次在单一平台（APSIM）中系统集成多模型算法，实现“控制变量”式比较。
   
2. 关键发现：
   
   • 干旱胁迫对玉米产量的影响显著高于高温胁迫，但后者在RCP8.5情景下重要性上升。
     
   • 现有算法对复合胁迫（如高温+干旱）的协同效应模拟不足。
     
3. 数据支持：整合了长期观测（AmeriFlux站点）、统计资料（USDA-NASS）和未来气候情景（NEX-GDDP），增强结论可靠性。
   

其他有价值内容

• 模型局限性：未考虑品种更替对参数的影响，可能低估历史产量趋势。
  
• 扩展建议：未来可结合基因组数据优化品种特异性参数（如光利用效率）。
  

（报告字数：约1800字）