气候变化对孟加拉国西北部水稻生长与产量的模拟研究：基于APSIM模型与CMIP6情景的分析

《Journal of Sustainable Agriculture and Environment》：Modelling Climate Change Impact on Rice Growth and Yield in Northwest Bangladesh

本文基于APSIM-Oryza模型与27个CMIP6气候模型数据，系统模拟了SSP245/SSP585情景下孟加拉国西北部灌溉稻与雨养稻的产量响应。研究表明：近未来（2031-2065）CO2施肥效应可提升产量（灌溉稻最高+14.7%），但远未来（2066-2100）高温胁迫将导致小穗育性（SPFERT）骤降（最高-47%），造成减产（灌溉稻-21%）。研究揭示了花期最高温度（Tmax）对小穗育性的决定性影响，为热带水稻气候适应性策略提供了关键理论依据。

　　

1 引言

农业面临在有限土地上提高产量的巨大挑战，而人为气候变化通过热胁迫、水资源短缺和极端事件对作物构成严重威胁。孟加拉国作为水稻主导的农业国，其粮食安全高度依赖水稻生产，但已有研究表明气温每升高1°C可能导致水稻减产2-6%。本研究通过耦合CMIP6气候数据与APSIM-Oryza模型，定量评估西北部三个主要稻区（Rangpur、Bogura、Rajshahi）在不同排放情景下的水稻响应机制。

2 方法

2.1 研究区与数据

西北部属热带季风气候，年均降水量1444-2289mm，Rajshahi为最干旱区域。土壤理化性质显示Rajshahi土壤有机碳（OC）含量最高（0-15cm层达1.22%），但Bogura土壤pH偏酸性（4.6-5.8）。基础气象数据来自孟加拉国气象局（1981-2022），未来气候采用27个GCMs降尺度数据。

2.2 模型设置

灌溉稻（BRRI dhan89）和雨养稻（BRRI dhan87）分别按12月1日播种和7月1日播种进行模拟。氮肥施用量为120kg/ha（灌溉稻）和90kg/ha（雨养稻），CO₂浓度通过经验公式动态输入（基线期380ppm）。模型验证显示nRMSE<10%、R²>0.5，证明模拟可靠性。

3 结果

3.2 气候变量变化

SSP585情景下远未来灌溉稻季T_max最高上升3.3°C，T_min上升3.7°C；雨养稻季降水增加23-26%。Rajshahi在灌溉季降水减少17%，凸显区域异质性。

3.3 物候期响应

高温使灌溉稻开花期（DTF）和成熟期（DTM）最大缩短18天和19天（SSP585），雨养稻缩短幅度较小（DTF最大5天）。物候缩短主要发生在营养生长期。

3.4 产量与产量构成

近未来产量增加受益于小穗数（NSP）提升（灌溉稻最高+23%），但远未来小穗育性（SPFERT）在Rajshahi暴跌47%（灌溉稻），导致产量下降21%。回归分析表明，Rajshahi产量变化中ΔNSP和ΔSPFERT贡献度分别为54.3和50.8（R²=0.97）。

3.5 小穗形成与育性调控机制

穗分化至开花期（DVS 0.65-1.0）的升温负向影响NSP（系数-3.66至-7.54），而CO₂浓度呈正向效应（系数+3.52至+6.10）。花期（DVS 0.96-1.22）T_max超过32.5°C后SPFERT急剧下降，Rajshahi基线花期温度已达34.5°C，未来风险最高。

4 讨论

CO₂施肥效应在近未来可抵消升温负面影响，但与Maniruzzaman等研究不同，本研究发现远未来高温胁迫主导产量下降。Rajshahi的脆弱性源于其基线高温与降水减少的叠加效应。SPFERT与花期T_max的高相关性（R²≈0.9）提示育种应聚焦抗高温品系。

5 结论

气候变化对水稻生产存在时空异质性，近未来增产潜力与远未来减产风险并存。适应性策略需针对花期高温胁迫与小穗育性保护展开，特别是Rajshahi等高危区域。研究局限性包括固定播种日期设定未考虑农艺调整潜力，以及未纳入生物胁迫因素。