南农大Agric For Meteorol发文揭示冬小麦物候对拔节期和孕穗期低温胁迫响应及模拟改进
文章信息
标题：Modeling the response of winter wheat phenology to low temperature stress at elongation and booting stages
发表单位：南京农业大学 佛罗里达大学
发表期刊：《Agricultural and Forest Meteorology》
发表年份：2021
通讯作者：朱艳
通讯作者简介：南京农业大学农学院院长、教授、博导，先后入选国家杰出青年科学基金、江苏省333高层次人才第二层次培养对象、江苏省特聘教授等人才计划。兼任国家信息农业工程技术中心主任、江苏省信息农业重点实验室主任、农业部农作物系系统分析与决策重点实验室主任、“农业信息学”江苏省优势学科负责人、江苏省物联网技术与应用协同创新中心智慧农业分中心主任、AgMIP国际协作组负责人之一等。
团队简介：近年来，在国家自然科学基金、国家863 计划等科研项目的持续资助下，针对作物生长指标监测诊断时效性差和产品缺乏、作物生产力预测机理性弱和广适性差等科学问题和技术需求，将农业信息学与作物栽培学相结合，以水稻和小麦作物为主要研究对象，构建了基于反射光谱的作物生长快速监测与定量诊断技术体系，可对作物生长状况进行定点、移动和在线实时监测、诊断与调控；发展了基于模型的作物产量品质预测技术，为粮食生产力预测预警及粮食安全生产策略制定提供了数字化支撑；研究结果拓展了作物精确栽培新领域，丰富了作物栽培学的技术内涵。已在Nature Climate Change、Global Change Biology、Remote Sensing of Environment等国际著名期刊发表SCI 收录论文120多篇，EI论文50篇；合作出版专著12部、教材7部；授权国家发明专利31件；登记国家计算机软件著作权50多件；以第二完成人获国家科技进步二等奖2项、部省科技进步一等奖2项。作为主要负责人建设了“国家信息农业工程技术中心”、“农业部农作物系统分析与决策重点实验室”、“江苏省信息农业重点实验室”、“农业信息学”江苏省优势学科、江苏省物联网技术与应用协同创新中心智慧农业分中心，提升了学科的科学研究、人才培养及社会服务能力，促进了江苏乃至全国农业信息化的快速发展。
研究背景
低温胁迫是全球小麦生产的主要限制因素。到21世纪末，在气候变化的影响下，寒冷事件可能会持续下去，甚至变得更加严重。在中国，低温事件在3月下旬和4月上旬变得更加频繁，此时冬小麦作物处于伸长或孕穗期，易受低温影响。拔节期和孕穗期春季低温胁迫对小麦生长、生物量积累、籽粒产量和品质形成有显著的负面影响。
物候模拟作为最关键的子模型之一，在预测器官形成、生物量生产和粮食产量方面发挥着重要作用。准确预测物候是利用加工作物模型估计气候变化对作物产量和质量的影响的关键组成部分之一。目前的物候模型通常使用热单位、叶片出现率(或叶序)和生理发育时间(PDT)来衡量热时间并表达生长发育。热量单位是由日生长天数的累积和作物特定发育阶段所需的热量单位量决定的，用于几种小麦模型(如CERES-小麦、APSIM-小麦等)。。叶出现率或叶序是热时间的一种改进，以基于器官形态发生预测开花之间发育阶段的内部生物钟。这种方法比静态热单位法更具动态性和直观性，但在开花后使用较少。生理发育时间或生物日是一个综合尺度，通过乘以温度、光周期、春化和非生物胁迫的影响，表示相对于每个日历日的潜在生理发育的分数日(0–1)，用于小麦生长或-小麦模型。所有这些方法在基于温度的主要驱动力精确预测物候，以及在非胁迫条件下通过光周期和春化进行修正方面都显示出一定的成功。然而，在极端气候条件下，模拟作物发育速率的不确定性大幅增加。虽然这些不确定性主要来自模型结构和模型参数，但很少有模型通过严格的实验评估直接解决极端气候条件下的物候响应。
结果与讨论
准确预测作物发育阶段是作物模型中模拟生长和产量形成的关键。低温胁迫是全球小麦生产的主要限制因素，会显著减缓小麦的发育速度。在为期四年的环境控制人工气候室实验中，获得了不同温度水平和持续时间的低温胁迫处理的详细物候数据集。为了检验当前的温度响应函数能否捕捉到低温胁迫的影响，将6个广泛使用的小麦物候预测温度响应函数(线性、双线性三角形、梯形、钟形和正弦)与小麦生长模型相结合，模拟低温胁迫对伸长-开花期的影响。此外，为了提高低温胁迫下物候子模型的预测能力，提出了一种新的日热敏感性量化算法，并将其应用于6个温度响应函数中。结果表明，在伸长和孕穗期低温胁迫下，开花期明显推迟。最初的6个温度响应程序都低估了低温胁迫对小麦发育速率的延迟，线性和三角形温度响应程序表现出比其他4个函数更好的性能。提出了一种新的改进的DTS算法，能够更好地量化低温胁迫下小麦发育速率的延迟和低温胁迫后发育速率的恢复。模型验证结果表明，与原始常规方法相比，6种改进的物候子模型均显著降低了低温胁迫下的模拟误差，极端低温胁迫下(Tmin<0)的伸长-开花期RMSE分别降低了53.6%和36.7%。扬麦16和cv。分别是Xumai30。因此，新改进的低温胁迫下小麦物候常规可显著降低低温胁迫下基于模型的影响评估的不确定性。
Fig. 1Temperature responses of relative development rate in six types of temperature response functions during wheat vegetative phase (a) and reproductive phase (b). The temperatures used in HERMES, DSSAT-CERES, Expert-N-CERES, and DSSAT-Nwheat model are average daily temperature, and in Apsim-E and WheatGrow model are 3-hourly air temperature.
Fig 2.Effects of low temperature levels and durations at elongation stage (S1) on remaining leaf primordium number for cv.Yangmai16 (a-c) and cv.Xumai30 (d-f)
in 2015.
Fig 3.Comparison of observed relative leaf appearance rate (point) and simulated relative daily thermal sensitivity (DTS, line) with DTSimproved routine for two cultivars (a-c, cv.Yangmai16 and d-f, cv.Xumai30) from environment-controlled phytotron experiments under low temperature stresses at elongation stage in 2015.
Fig 4.The relationships between daily relative low temperature effectiveness (DLE) and minimum temperature for cv.Yangmai16 (V1) and cv.Xumai30 (V2)
under low temperature treatments during elongation (S1) and booting (S2).
Fig. 5. Comparison of observed and simulated elongation-anthesis durations (days) with six types of original or improved models for two cultivars (V1, cv.Yang-mai16 and V2, cv.Xumai30) from environment-controlled phytotron experiments in six types of phenology submodel. Type1 to Type6 represent WheatGrow phenology sub-model by replacing temperature response function with HERMES, DSSAT-CERES, Expert-N-CERES, DSSAT-Nwheat, Apsim-E and WheatGrow model, respectively.
原文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192321000599