一、冬小麦北界北移试验结果浅析（论文文献综述）
孙昊蔚,马靖涵,王力[1]（2021）在《未来气候变化情景下基于APSIM模型的黄土高原冬小麦适宜种植区域模拟》文中研究表明为探究气候变化对于黄土高原冬小麦适宜种植区域的影响,通过APSIM作物模型与降尺度气象数据集的耦合,模拟了RCP 4.5和RCP 8.5情景下2020-2060、2061-2100年间黄土高原冬小麦的产量及其稳定性,并依据产量及其稳定性分析了黄土高原冬小麦适宜种植范围对于气候变化的响应。结果表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,当前黄土高原冬小麦种植范围内产量将显着提高。同时,除RCP 4.5情景的2020-2060年外,其余情景和时间段内黄土高原冬小麦适宜种植范围存在向北扩大趋势,且RCP 8.5情景下种植区域北扩的面积更大。在RCP 4.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的46.8%,较1981-2010年平均值减少13 095 km2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.2%,较1981-2010年平均值增加101 763 km2。在RCP 8.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的56.4%,较1981-2010年平均值增加46 968 km2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.7%,较1981-2010年平均值增加107 671 km2。
陈实[2]（2020）在《中国北部冬小麦种植北界时空变迁及其影响机制研究》文中提出冬小麦种植北界研究对于确保区域粮食安全和应对气候变化具有重要的科学价值和现实意义。在全球气候变暖的背景下,中国潜在冬小麦种植北界已显着向北扩展,为冬小麦种植提供了大范围潜在分布区。然而,中国北部冬麦区冬小麦实际种植的面积却在明显减少,实际冬小麦种植北界与潜在冬小麦种植北界之间可能存在差距,明晰冬小麦种植北界时空变迁及其影响机制显得尤为重要。因此,本研究以气候敏感且生态脆弱的北部冬小麦种植区为研究区,以时序MODIS遥感数据为主要数据来源,提取了2001、2007、2014和2019年四个时期实际冬小麦种植北界,阐明了实际冬小麦种植北界的时空演变特征。结合气候因子和人类活动因子数据,运用地理探测器模型,定量分析实际冬小麦种植北界界线形成和变迁的影响机制。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）冬小麦遥感制图及其时空变化分析。基于MODIS时间序列数据开展冬小麦种植面积的空间制图,能较好地反映中国北部各时期冬小麦种植面积的空间分布。研究发现,近20年冬小麦种植面积的动态度变化以显着减少为主,减少面积约为57.61×103km2,减少区域主要体现在冬小麦种植过渡区。冬小麦种植动态度增加的面积约为23.53×103km2,增加区域主要分布在资源条件较好和人类活动干预程度较高的地区。（2）冬小麦种植北界动态变化及其对比分析。2001-2019年实际冬小麦种植北界在纬度方向上向南移动了37km,潜在冬小麦种植北界在纬度方向上向北迁移约为16km。实际冬小麦种植北界相较于潜在冬小麦北界在纬度方向上向南移动了103km,约有33×103km2的冬小麦潜在种植区。潜在冬小麦种植北界与实际冬小麦种植北界之间确实存在差异,气候变化使得潜在冬小麦种植北界界线发生了北移,气候变化和人类活动的交互作用使得实际冬小麦北界界线向南迁移。（3）农业气候因子对冬小麦种植北界影响的定量分析。最冷月平均气温、越冬期负积温、年极端最低气温和越冬前积温是影响实际冬小麦种植北界迁移的重要农业气候因子,影响力均大于0.50,但这些因子之间存在信息重叠,影响力相对较大的最冷月平均气温可作为解释因子。最冷月平均气温-7.8℃、越冬期负积温-583℃、年极端最低气温-22℃、越冬前积温418℃、生育期积温1721℃、生育期降水量207mm和关键期降水量113mm是冬小麦适宜种植的临界阈值。越冬前积温、生育期积温和最冷月平均气温与其他因子之间的交互作用对实际冬小麦种植北界界线形成的解释力较高。（4）人类活动因子对冬小麦种植北界影响的定量分析。农业机械总动力、农村用电量、有效灌溉面积和农用化肥施用量是影响实际冬小麦种植北界迁移的主要人类活动因子。有效灌溉面积、农村用电量和农业机械总动力与其他人类活动因子之间的交互作用影响力相对较强。中国实际冬小麦种植北界出现南移,并与以往潜在冬小麦北界向北迁移结果之间存在差距。最冷月平均气温、越冬期负积温、越冬前积温、年极端最低气温,以及有效灌溉面积、农业机械总动力、农村用电量是影响实际冬小麦北界界线形成和变迁的关键因子,其中人类活动因子对实际冬小麦北界界线向南移动主要表现为正向效应。
杜建斌[3]（2020）在《旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究》文中研究说明旱灾是我国主要自然灾害之一,也是影响我国粮食安全的主要自然灾害之一。13个粮食主产省粮食产量占全国总产量的75%以上,分析建国以来我国13个粮食主产省粮食生产情况的变化趋势及旱灾对粮食产量的影响,对提高粮食主产省的抗旱减灾能力具有重要意义。本研究通过收集建国以来我国13个粮食主产省农作物播种面积、旱灾受灾、成灾面积、粮食产量等数据,系统的分析13个粮食主产省粮食生产变化趋势和旱灾对粮食产量的影响,并以部分省份为例总结不同区域的抗旱减灾措施,最后基于全球气候模型,模拟预测RCP4.5和RCP8.5情景下2031-2060年我国全国范围及粮食主产区不同干旱等级发生的频率及不同干旱等级所占比例,预测未来情景下我国主要粮食主产区干旱的演变趋势,论文主要结论如下:（1）建国以来我国东北地区旱灾受灾和成灾面积均呈逐渐增加的趋势,旱灾受灾率和成灾率均高于其他三个粮食主产区,其中内蒙古省粮食平均受灾和成灾率均最高,其次为辽宁。东北地区的黑龙江、吉林、内蒙古三省的粮食播种面积均呈逐渐增加的趋势,黄淮海地区粮食播种面积基本保持稳定。长江中下游和西南地区,旱灾显着降低粮食单产和总产,旱灾受灾率和成灾率与粮食单产和总产均呈负相关。大部分粮食主产省旱灾受灾率和成灾率与粮食单产和总产的年变化率负相关达到显着或极显着水平,旱灾受灾率和成灾率较大的年份与粮食单产和总产减产较大的年份相对应。（2）不同的种植区域有不同的抗旱减灾措施,东北地区针对玉米主要有育苗移栽、垄作、薄膜覆盖和免耕等抗旱措施,针对大豆有调整耕作方式和应急补灌等抗旱技术。黄淮海地区针对冬小麦、夏玉米主要有秸秆覆盖、应急补灌技术和优化灌溉措施等抗旱减灾技术。西南地区四川省抗旱减灾措施主要有合理种植制度和作物布局、合理的耕作技术、调整合适的播期和管理技术以避开旱灾的影响以及灾后的减灾农艺措施等四个方面。长江中下游的湖南省,年降雨量较大,但易发生季节性干旱,在湖南省主要采用避旱减灾种植模式,使用化学制剂调控避旱减灾技术以及干旱适应性防控高产栽培技术等。（3）在气候持续变暖情况下我国干旱发生将进一步加剧,本文基于全球气候变化模型对我国2031-2060干旱程度进行模拟预测,结果表明在RCP4.5情景下我国大部分地区干旱发生频率均大于15%。东北、黄淮海、西南、华南、长江中下游地区干旱发生频率均在15%以上,其中黑龙江北部、山东南部、江苏、广东、福建、江西、四川、陕西和西藏南部等地干旱发生频率在25%以上。在RCP8.5情景下我国不同地区干旱发生频率差异较大,西北大部分地区干旱发生频率低于5%,东北、黄淮海、西南、华南和长江中下游等地区干旱发生频率大于30%,其中黑龙江东北部、辽宁南部、山东南部、江苏北部、贵州、云南、广西、广东、福建等部分地区干旱发生频率大于40%。RCP8.5情景下干旱频率和干旱程度比RCP4.5情景高,对我国不同粮食主产区干旱预测表明在RCP8.5情景下东北地区、黄淮海地区和长江中下游地区干旱频率和程度比RCP4.5情景下进行加重,而西南地区在RCP8.5情景下干旱比RCP4.5情景下有所减缓。
袁金华[4]（2020）在《延边地区气象因子变化规律及其对水稻产量的影响》文中研究说明为了阐明延边州气象因子变化规律以及气候变化对水稻产量影响,论文调研了 1961-2019年延边州气象资料数据和1994-2018年延边州水稻产量数据,通过Microsoft Excel 2010、Fortran、ArgGIS 10.0 和 SPSS13.0 进行数据统计分析,分别分析了延边州8个县（市）水稻全生育期和4个主产区不同生育期热量资源、水资源、光资源的变化特征,研究了气候变化对水稻产量的影响,并以此建立了水稻产量模型,水稻产量模型可以用来指导生产实践,具有应用价值,研究结果具体如下:（1）1961-2019年延边州水稻生长季内热量资源呈增加趋势,热量资源呈东高西低的空间分布特征。不同县（市）水稻不同生育期热量条件存在差异,水稻生育期内年降水量变异性较大且空间分布不均、区域差异明显。延边州水稻生育期内平均日照时数呈缓慢减少的趋势,空间分布总体呈现西部多东部少的特征。（2）1994-2018年延边州水稻平均播种面积呈波动下降趋势,25年间延边州水稻总产量超过五百万吨,25年间水稻单产变幅较大。（3）1994-2018年延边州水稻相邻两年单产增减百分率与生长季平均最高气温、平均日照时数呈极显着的正相关关系,二者是影响水稻产量丰歉的重要因素。论文选择1994-2015年5-9月的逐月的平均气温、最高气温的平均值、最低气温平均值、月降水量、月日照时数25个主要气象指标,运用相关分析。最终确定了影响水稻产量的主要气象因子及关键时期,建立回归方程并进行检验,验证结果显示水稻产量模型较理想。
李梦媛[5]（2020）在《不同保墒措施对冬播小麦生长发育及产量的影响》文中指出针对内蒙古平原灌区“春麦冬播”发现的冬春季干旱、低温冻害等导致第二年春季出苗率低、产量不高的问题,以提高冬播小麦抗寒、抗旱能力,提高产量和效益为目标,本试验通过设置不同农艺措施处理,系统研究了冬播小麦越冬期间种子活力变化以及春季萌发出苗、生长发育、光合性能、物质积累、产量形成和水分利用的差异,明确了冬播小麦提高出苗率的保墒措施及其高产生理基础,为进一步完善“春麦冬播”高产高效栽培技术体系提供依据。主要研究结果如下:1覆膜穴播、秸秆覆盖、施用保水剂、土壤改良剂及维大利浸种等措施均可保持冬播小麦越冬期间的种子活力,显着提高种子发芽率和出苗率,其中以覆膜穴播处理表现最好,第二年春季出苗率达70%以上。冬播覆膜穴播处理比其他保墒处理的出苗期提早5～9d,成熟期提前7～12d,施用保水剂、土壤改良剂、秸秆覆盖及维大利浸种处理间的生育进程无明显差异。2不同保墒措施明显促进冬播小麦土壤中下层根系生长与分布,增加了对土壤水的消耗,全生育期总耗水量明显高于春播处理。覆膜穴播、秸秆覆盖、施用保水剂、土壤改良剂及维大利浸种等措施下的WUE均显着高于常规冬播处理,其中以覆膜穴播处理表现最为明显。3不同保墒措施下冬播小麦的穗数和籽粒产量均显着低于春播处理,而穗粒数和千粒重均显着高于春播处理。不同保墒处理下冬播小麦穗粒数、千粒重无显着差异,覆膜穴播和施用保水剂处理的产量及其构成因素表现最高。与春播处理比较,冬播小麦多数籽粒品质指标（除出粉率外）均呈增加趋势,各保墒处理下籽粒品质指标也明显高于常规冬播处理。覆膜冬播是河套灌区冬播小麦实现高产、高效、优质相统一的新型种植模式。
董玉新[6]（2020）在《内蒙古春麦冬播高产高效生理机制及配套栽培技术研究》文中研究表明针对内蒙古河套平原冬小麦试种中发现的冬季冻害、春季干旱或“倒春寒”影响返青率及前茬限制等问题,以“春麦冬播”为切入点,以提高小麦抗寒、抗旱能力,提高产量和效益为目标,以不同春化类型小麦品种为材料,系统研究不同播种期、播种深度、播种量及肥水措施对小麦种子越冬、萌发出苗、生长发育及产量形成的影响,阐明气候、土壤及水分条件与冬播小麦生长的关系及实现高产的关键限制因素,深入揭示冬播小麦实现高产高效的生态生理机制,探索构建春麦冬播高产高效栽培技术体系。该研究不仅有利于丰富小麦高产、高效的生态生理机理,而且,对于提高北方春麦区小麦产量、降低小麦生产成本、增加经济效益、提高复种指数、保护生态环境等,都具有重要的现实意义。主要研究结果如下:1.随着播种期推迟,不同春化类型小麦品种春季出苗率均呈增加趋势,其中以“寄籽”形式越冬的小麦出苗率接近60%,而且较春播小麦提前出苗3d左右,成熟期提前7d以上。冬播小麦叶面积指数、光合性能、干物质积累量和籽粒产量均随播期的推迟而升高,以11月上旬播种的小麦表现最优。内蒙古河套灌区“春麦冬播”的适宜播种期为11月上旬,即农历“立冬”前后,此时5 cm 土层日平均温度为1℃左右。2.冬播条件下供试小麦品种的春季田间出苗率较春播小麦有所降低,但根系发达,对低温及干旱的适应性强。通过系统聚类筛选出适宜内蒙古平原灌区冬播的3个小麦品种,包括春性品种永良4号、冬性品种宁冬11号和半冬性品种河农7106,其共同特征为抗逆性强、越冬出苗率高、根系发达、产量表现较高。3.秋浇底墒水与未浇底墒水的冬播小麦相比,出苗早、出苗率高,成熟期提前2～5 d。底墒水对冬播小麦干物质积累量、叶面积指数和光合特性等均有显着影响,以浇灌底墒水的冬播小麦表现更好。3-5 cm播深的“寄籽”小麦较9 cm播深的小麦提早出苗4～5 d,成熟期提前5～7 d,且出苗率、干物质积累量、叶面积指数、光合特性及产量性状表现最优。4.冬播条件下,适当增加播种量与施肥量,“寄籽”小麦叶面积指数、光合势和干物质积累量均表现为增加趋势。冬播小麦叶片SPAD值随播种量的增加呈现先升后降趋势;净光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）和气孔导度（Gs）均在高播种量和施肥量处理下表现最优,较春播对照分别提高15.5%、9.2%和7.9%。冬播小麦籽粒产量随播种量的增大而增加,随施肥量的增加呈现先升高后下降的趋势,回归分析表明,冬播小麦籽粒产量与播种量、施肥量二项农艺措施的关系均符合二次多项式线性回归模型,通过方程求极值得出永良4号获得最高籽粒产量的适宜播种量、施肥量分别为 480.5 kg·hm-2 和 396.2 kg·hm-2。5.冬播小麦春季田间出苗率较春播小麦有所降低,但出苗早,分蘖能力强、茎蘖成穗率高,根系发达,叶片光合速率高;且开花之后,旗叶叶绿素含量、Fv/Fm值及光合速率下降缓慢,高值稳定期较长。拔节以前,冬播与春播小麦群体干物质积累量无明显差异,开花之后,“寄籽”小麦干物质积累量逐渐超过春播小麦,籽粒产量也可达到与春播小麦相同的水平。与春播小麦相比,冬播小麦穗数有所减少,但穗粒数和千粒重显着增加。基于上述研究结果,组装集成了内蒙古河套灌区“春麦冬播”高产高效栽培技术模式:在浇灌足量底墒水的前提下,播前精细整地;适宜播期为11月上、中旬,即农历节气“立冬”前后,暖冬年份可适当推迟播种;品种采用春性品种永良4号;播种深度为3-5 cm,播种量为480.5 kg·hm-2,种肥（磷酸二铵）施用量为396.2 kg·hm-2。
赵静[7]（2020）在《东北地区玉米种植界限变迁与冷害风险评估》文中提出东北地区作为我国玉米主产区之一,位于中高纬度的气候脆弱带,面临严峻的气候变化挑战。近年来,全球气候变暖促使中高纬度地区热量增加,部分地区为了追求高产盲目北移种植中晚熟玉米品种,而气候波动性增强导致气象灾害潜在威胁加剧。受全球气候变暖影响,未来极端气象灾害可能出现频发、重发的趋势,其中低温冷害在21世纪局地发生频率呈增加趋势,将给区域粮食安全带来极大风险。因此,关注东北地区玉米种植界限的变迁以及气候变化背景下冷害风险规律,可以为粮食安全布局提供理论借鉴。本研究以东北玉米低温冷害为研究对象,基于积温指标表征不同品种的种植界限,利用气象观测数据及统计数据揭示种植界限的变迁规律及冷害影响。首先利用Mann-Kendall检验法、气候倾向率等数理统计方法分析玉米种植界限变迁特征;从风险形成要素危险性与脆弱性两方面构建冷害风险评估模型,通过缓冲区界定冷害风险影响范围;最后,预估RCP4.5、RCP8.5排放情景下界限变迁及冷害风险,利用曲面拟合模拟种植界限-冷害风险变化。主要研究结论如下:（1）近60年来,东北地区增温显着,不同品种玉米种植界限呈现北移东扩趋势,其中中晚熟品种界限变化影响区域最为广泛,同时该区域内玉米实际种植面积变化率呈现显着增加趋势;基于≥10℃界限指标计算的潜在玉米播种面积与实际种植面积显着相关,表现出10年的滞后期。（2）历史时期玉米冷害风险特征表现为:冷害危险性呈现波动降低趋势,空间上由北向南降低;高敏感性区逐步北移,同时潜在种植面积与实际种植面积不断增加,区域暴露性增强,北方区域的适应能力提高。综合分析得出1980-2017年冷害风险的中高值区逐渐由中西部向北部地区延伸,基本与玉米界限北移趋势吻合,且界限变化几何中线附近20～40 km范围内受冷害风险威胁较高。（3）对比不同排放路径下界限变化与冷害风险预估:晚熟品种界限在增温减缓期较增温显着期出现小幅度南移现象,受潜在播种面积10年的滞后影响,减缓期暴露性增加;因而减缓期冷害风险较显着期要高出0.06～0.09,减产率增加0.04～0.05,且RCP8.5排放路径下风险增加更为明显;曲面拟合结果显示界限-风险北移趋势显着,高纬度地区成为冷害风险增加显着区,拟合效果良好。本研究弥补了气候变化影响作物种植布局及灾害风险评估研究基础的不足,针对东北地区玉米种植界限变迁影响及冷害风险研究,以期为区域作物布局及保障粮食安全提供理论基础。
李帅[8]（2020）在《1961-2017年中国主要粮食作物有效积温的时空变化及未来情景模拟》文中进行了进一步梳理中国幅员辽阔,地形结构复杂多样,气候变暖对农业生产的影响存在区域性差异,了解气候变化如何影响作物所需有效积温是农业生产应对增温变暖的首要前提。本文使用惩罚最大F检验对站点温度集进行非均一性检验并插补修正,通过泰勒图确定最佳的历史数据集与插值方法的组合和CMIP6模拟中国有效积温最佳的模式,使用Manner-Kendall检验、REOF、k-means聚类分析等方法,分析1961-2017年水稻、小麦、玉米所需有效积温的空间分布、时间变化、突变前后的变化情况及物理区划;预测在未来情景下,全球升温1.5℃、2℃会对中国粮食作物热量资源的潜在积极或消极影响。本研究旨在全面了解中国农业热量资源时空格局及长期变化趋势,帮助种植者制定更好的长期决策,为全国综合农业区划的更新提供理论依据和科学支撑。研究主要得到如下结论:（1）1961-2017年水稻、玉米、小麦有效积温整体均表现出自南向北随纬度更替变化的地带性分布规律和自东向西随海拔变化的阶梯状分布规律。全国可种植小麦面积最多,其次为水稻,玉米最少。三种作物有效积温整体均呈显着的升高趋势,其中小麦的积温增幅最大（约40-90℃·d/10a）,其次为玉米,水稻增幅较小;呈减小趋势的地区主要为澜沧江中游地区。三种作物的有效积温均于1991-2005年之间发生突变,突变前后,三种作物的积温界线均表现为北移、西移趋势显着。除青藏高原地区外,全国约80%的地区水稻、玉米积温增幅在100-300℃·d,小麦增幅在150-350℃·d;三种作物有效积温均表现出北方升幅整体高于南方地区。（2）使用REOF与k-means聚类分析结合的方法对三种作物进行区划,其中水稻积温划分为5个分区,玉米积温有4个分区,小麦有7个分区。对比三种作物的区划结果,发现水稻与玉米区划结果相似;三种作物的高值区及长江流域均能成为一个单独的分区,并且均有两个分区以大凉山为界,区域划分比较合理客观。（3）在4种不同的共享社会经济路径（SSP）下,全球升温1.5℃、2℃时,三种作物的有效积温仍均表现出自南向北随纬度更替变化的地带性分布规律和自东向西随海拔变化的阶梯状分布规律。有效积温均呈上升趋势,各种植界限均向北、向西、向高海拔方向移动,2℃情景下积温增幅整体高于1.5℃情景。SSP3-7.0、SSP5-8.5情景下积温增幅相对较高,但三种作物积温变化趋势不一致,变化结果比较复杂,没有统一的增加或下降趋势。SSP1-2.6、SSP2-4.5情景下的三种作物积温变化趋势一致,且这两种情景模拟的人类社会发展都是朝着相对乐观的趋势进行的。（4）SSP1-2.6情景下,全球平均温度于2017年升温达到1.5℃,于2034年达到2.0℃。1.5℃情景下,全国约60%的地区三种作物的积温增幅在100-600℃·d,北方地区三种作物积温增幅整体高于南方地区;2℃情景下,约60%的地区积温增幅在250-900℃·d,北方地区积温增幅整体低于南方地区。SSP2-4.5情景下,全球平均温度于2023年升温达到1.5℃,于2038年达到2.0℃。1.5℃情景下,全国约60%的地区三种作物的积温增幅在100-700℃·d左右;2℃情景下,全国约60%的地区积温增幅在250-800℃·d左右;两种情景下三种作物积温均表现出西部地区升幅整体高于中东部地区。整体来说,高温区增高更快,低温相反不明显,寒冷区可能霜冻等会影响更明显,具体表现为南北方积温升幅的差异。
孙昊蔚[9]（2020）在《气候变化下黄土高原作物产量与土壤水分模拟》文中进行了进一步梳理本研究以黄土高原主要作物（冬小麦、春玉米）为研究对象,围绕气候变化对于作物产量与土壤水分的影响,以研究区域升尺度为主要思路,利用EPIC作物模型模拟了长武1981-2017年冬小麦、春玉米产量变化与土壤水分动态、研究了温度、降水和大气二氧化碳浓度三类气候要素对于冬小麦产量与土壤水分的影响、阐明了影响作物产量与土壤水分的关键气候要素;以降尺度气候数据驱动APSIM作物模型运行,探究了气候变化下冬小麦的产量与稳产性变化趋势,并利用Arc GIS技术预测了在RCP 4.5和RCP 8.5情景下2020-2100年间黄土高原冬小麦适宜种植区域变化趋势,从而明确作物产量和土壤水分对于气候变化的响应,为积极应用合理农业措施来应对气候变化提供理论基础。主要结论如下:（1）休闲期是影响冬小麦土壤墒情的关键时期。黄土塬区降水资源较为缺乏,连续多季休闲期降水不足会导致土壤储水量大幅度降低并难以恢复到之前水平。以1998-1999（休闲期降水11.5 mm）、1999-2000（休闲期降水45.9 mm）、2000-2001（休闲期降水140.0 mm）连续三年休闲期降水缺乏为例,这三季之后冬小麦土壤储水量难以恢复到1998年之前的水平。（2）1981-2017年间,春玉米和冬小麦0-4.0 m土层有效储水量在模拟前期均呈现逐渐波动上升,之后显着降低,最后在较低的水平上随着降水量变化而波动的趋势。连作后期春玉米土壤有效储水量大于冬小麦。冬小麦土壤连作14季之后出现土壤干层,随着连作年限的增加干层厚度逐渐加厚,连作末期土壤干层厚度可达3.0 m;春玉米土壤在连作12季之后出现土壤干层,随着连作年限的增加干层厚度逐渐加厚,连作末期土壤干层厚度达到2.2 m,小于冬小麦干层厚度。在全球气候不断升温的状况下,从保持土壤墒情的角度出发,黄土塬区连作冬小麦、连作春玉米年限不宜超过14季和12季。（3）在气候变化背景下,影响黄土高原冬小麦产量（产量水平和产量稳定性）和土壤水分的最大气候因素是降水,大气二氧化碳浓度和温度次之。气温的升高和降水的减少都将使冬小麦土壤水分含量降低,也将减小土层干湿交替频率,延长较低土壤水分的持续时间。但温度升高1°C的土壤水分条件优于降水量下降10%的土壤水分条件。大气二氧化碳浓度的提升将改善0-4.0 m土层的水分。短期内二氧化碳浓度的升高不足以改变模拟后期（17季以后）1.0-2.0 m土层干湿交替频率,但延长了较高土壤水分的持续时间。（4）在RCP 4.5与RCP 8.5情景下,黄土高原种植区冬小麦的产量与稳产性都显着提高。同时,冬小麦适宜种植范围将存在明显的北移,且RCP 8.5情景下北移增加的面积更大。在RCP 4.5情景下2020-2060年间,适宜种植面占黄土高原总面积的46.8%,相较于1981-2017年间减少了13095 km2;2061-2100年间,适宜种植面积占比为65.2%,相较于1981-2017年间增加面积101763 km2。在RCP 8.5情景下,2020-2060年间,占比为56.4%,相较于1981-2017年间增加面积46968 km2;2061-2100年间,面积占比为65.7%,相较于1981-2017年间增加面积107671 km2。
李鸣钰[10]（2020）在《未来气候变化对中国玉米产量影响及应对措施研究 ——以黄淮海地区为例》文中指出本文使用未来气候情景数据,分析中国黄淮海平原各气象要素的相对变化趋势,基于DSSAT中的CERES-Maize玉米模型,利用实测数据对黄淮海平原9个站点及5个亚区的夏玉米品种参数进行校准和验证,并以此模拟未来气候变化对黄淮海地区玉米产量的影响。将调整夏玉米播期作为未来主要的农作管理措施,以此评估气候变化背景下中国黄淮海夏玉米生产应对措施的作用和效果。对充分利用气候资源,积极应对气候变化给农业生产带来的不利影响提供理论依据和指导。主要结论如下:（1）在未来各情景时段下,黄淮海全境夏玉米生育期内降水量相比于基准时段均有所减少,其中西南地区降水量减少较为严重;太阳辐射量均相对增加,其中西部地区太阳辐射量增加较多;最高温度均相对增加,其中西南地区最高温度增幅相对较大;最低温度均相对增加,其中东北地区最低气温增幅略高于其它地区。（2）气候变化缩短了黄淮海夏玉米生育期长度。其中夏玉米播种至开花天数在RCP4.5情景2030s、2050s时段和RCP8.5情景2030s、2050s时段分别相对基准时段缩短了3.6d、5.4d、3.8d、6.4d;夏玉米开花至成熟天数在RCP4.5情景2030s、2050s时段和RCP8.5情景2030s、2050s时段分别相对基准时段缩短了8.4d、11.2d、10.6d、13.4d。相比于开花期来说,气候变化对成熟期影响更为严重。（3）气候变化导致黄淮海大部分地区夏玉米产量减少。在RCP4.5情景2030s、2050s时段和RCP8.5情景2030s、2050s时段下,全境夏玉米产量相对于基准时段减产分别为19%、31.78%、35.83%、40.95%。相关分析表明未来升温是导致夏玉米产量下降的主要原因,尤其是受最高温度的影响。（4）CO2肥效作用对黄淮海夏玉米减产起缓解效果。在RCP4.5和RCP8.5情景各个时段,考虑CO2肥效作用下,全境夏玉米的相对减产分别为13.49%、24.46%、30.34%、34.61%;相比于无CO2肥效下,相对产量增幅分别为5.51%、7.32%、5.49%、6.34%,表明CO2浓度适当提高可以在一定程度上缓解气候变化对玉米产量的负面影响。（5）推迟播期对黄淮海夏玉米减产起缓解作用。本文以调整播期作为主要应对措施,发现在RCP4.5情景2030s时段相对于基准时段各亚区的最优播期分别延后9d、5d、3d、4d、1d。主要是由于气候变暖,适当晚播使夏玉米适宜生长季有所延长,成熟期末段的温度升高,导致成熟期的时间相对延长,有效的缓解夏玉米减产现象。
二、冬小麦北界北移试验结果浅析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、冬小麦北界北移试验结果浅析（论文提纲范文）
（1）未来气候变化情景下基于APSIM模型的黄土高原冬小麦适宜种植区域模拟（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.2 试验设计 |
| 1.3 研究方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 黄土高原温度与降水的变化趋势 |
| 2.2 黄土高原冬小麦产量的变化 |
| 2.3 黄土高原稳产性变化趋势 |
| 2.4 黄土高原适宜种植区变化 |
| 3 讨 论 |
| 3.1 不确定性分析 |
| 3.2 黄土高原冬小麦产量的变化 |
| 3.3 黄土高原冬小麦适宜种植区域界线移动 |
| 4 结 论 |
（2）中国北部冬小麦种植北界时空变迁及其影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 冬小麦种植北界时空变迁研究进展 |
| 1.2.2 冬小麦遥感制图研究进展 |
| 1.2.3 农作物种植格局时空演变影响机制研究进展 |
| 1.3 存在问题与研究展望 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 1.4.4 论文结构安排 |
| 第二章 研究区域与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据及预处理 |
| 2.2.1 MODIS EVI2 数据 |
| 2.2.2 Landsat影像数据 |
| 2.2.3 气象数据 |
| 2.2.4 野外实地数据 |
| 2.2.5 农业统计数据 |
| 2.2.6 其他辅助数据 |
| 第三章 MODIS冬小麦遥感制图及其时空变化分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 基于MODIS EVI2 时序数据的冬小麦种植面积遥感制图方法 |
| 3.1.2 基于Landsat影像冬小麦制图方法 |
| 3.1.3 精度评估方法 |
| 3.1.4 冬小麦种植面积时空变化分析的动态度模型 |
| 3.2 MODIS冬小麦制图精度的评价 |
| 3.3 冬小麦种植面积时空变化分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 冬小麦种植北界动态变化及其对比分析 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 实际冬小麦种植北界界线提取方法 |
| 4.1.2 潜在冬小麦种植北界界线提取方法 |
| 4.1.3 Fish Net界线变动探测方法 |
| 4.2 实际冬小麦种植北界动态分析 |
| 4.3 潜在冬小麦种植北界动态分析 |
| 4.4 实际冬小麦种植北界与潜在冬小麦种植北界对比分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 农业气候因子对冬小麦种植北界影响的定量分析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 农业气候因子的选取及其信息处理 |
| 5.1.2 地理探测器模型 |
| 5.2 农业气候因子对冬小麦种植北界影响的定量探测 |
| 5.2.1 农业气候因子的影响力探测分析 |
| 5.2.2 农业气候因子的显着性差异探测分析 |
| 5.2.3 农业气候因子的指示作用探测分析 |
| 5.2.4 农业气候因子的交互作用探测分析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 人类活动因子对冬小麦种植北界影响的定量分析 |
| 6.1 人类活动因子的选取及其信息处理 |
| 6.2 人类活动因子对冬小麦种植北界的影响定量探测 |
| 6.2.1 人类活动因子的影响力探测分析 |
| 6.2.2 人类活动因子的显着性差异探测分析 |
| 6.2.3 人类活动因子的交互作用探测分析 |
| 6.2.4 人类活动因子和农业气候因子的交互作用分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 我国主要的自然灾害 |
| 1.3 旱灾的发生及抗旱对策 |
| 1.3.1 旱灾的定义及评价指标 |
| 1.3.2 我国农业旱灾发生的原因 |
| 1.3.3 防旱抗旱措施及对策 |
| 1.4 气候变化背景下国内外旱灾的发生情况 |
| 1.4.1 国外旱灾发生 |
| 1.4.2 我国旱灾发生特点 |
| 第二章 研究内容和研究方法 |
| 2.1 研究的目标与内容 |
| 2.1.1 研究目标 |
| 2.1.2 研究内容 |
| 2.1.3 技术路线 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 指标测定 |
| 2.4 计算方法 |
| 第三章 我国粮食主产省旱灾发生规律及对粮食产量的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 东北地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.2.1 黑龙江 |
| 3.2.2 吉林 |
| 3.2.3 辽宁 |
| 3.2.4 内蒙古 |
| 3.3 黄淮海地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.3.1 河北 |
| 3.3.2 河南 |
| 3.3.3 山东 |
| 3.4 长江中下游地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.4.1 安徽 |
| 3.4.2 湖北 |
| 3.4.3 湖南 |
| 3.4.4 江苏 |
| 3.4.5 江西 |
| 3.5 西南地区粮食主产省旱灾发生规律及粮食产量的变化 |
| 3.5.1 四川 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 粮食主产省旱灾发生的时空变化 |
| 3.6.2 粮食主产省粮食单产和总产的变化趋势 |
| 3.6.3 旱灾对粮食产量的影响 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 不同区域抗旱减灾技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 东北地区主要作物抗旱减灾技术研究 |
| 4.3.1 玉米抗旱技术研究 |
| 4.3.2 大豆抗旱技术研究 |
| 4.4 黄淮海地区主要作物抗旱减灾技术研究 |
| 4.4.1 夏玉米抗旱技术研究 |
| 4.4.2 冬小麦抗旱技术研究 |
| 4.5 西南地区 |
| 4.5.1 水稻抗旱减灾措施及对策 |
| 4.5.2 玉米抗旱减灾措施及对策 |
| 4.5.3 小麦抗旱减灾措施及对策 |
| 4.6 长江中下游地区 |
| 4.6.1 红黄壤坡耕旱地避旱减灾种植模式与关键技术 |
| 4.6.2 农业化学节水制剂研制与避旱减灾机理及应用技术研究 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 气候变化背景下我国未来干旱发生的趋势分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 干旱指标 |
| 5.3 我国不同区域的干旱演变趋势 |
| 5.3.1 轻旱演变趋势 |
| 5.3.2 中旱演变趋势 |
| 5.3.3 重旱演变趋势 |
| 5.3.4 特旱演变趋势 |
| 5.3.5 干旱演变趋势 |
| 5.4 我国粮食主产区干旱特征演变 |
| 5.4.1 东北地区 |
| 5.4.2 黄淮海地区 |
| 5.4.3 长江中下游地区 |
| 5.4.4 西南地区 |
| 5.5 气候变化对我国粮食产量生产的影响及未来抗旱对策 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）延边地区气象因子变化规律及其对水稻产量的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变暖对农业种植制度、区域及农作物种类的影响 |
| 1.2.2 气象因子对水稻产量的影响 |
| 1.2.3 粮食产量预测 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 研究区概况和数据处理方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 水稻数据 |
| 2.2.2 气象数据 |
| 2.3 统计分析 |
| 2.3.1 农作物气象产量 |
| 2.3.2 气候突变分析 |
| 2.3.3 皮尔森相关分析 |
| 2.3.4 滑动平均法 |
| 2.3.5 指数平滑法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 水稻生育期农业气候资源变化特征分析 |
| 3.1.1 水稻生育期热量资源变化特征分析 |
| 3.1.1.1 水稻全生育期平均气温时空变化特征分析 |
| 3.1.1.2 水稻不同生育期平均气温变化特征分析 |
| 3.1.1.3 水稻全生育期≥10℃活动积温时空变化特征分析 |
| 3.1.1.4 水稻全生育期无霜期变化特征分析 |
| 3.1.2 水稻生育期水资源变化特征分析 |
| 3.1.2.1 水稻全生育期降水时空变化特征分析 |
| 3.1.2.2 水稻不同生育期降水变化特征分析 |
| 3.1.3 水稻生育期光资源变化特征分析 |
| 3.1.3.1 水稻全生育期日照时数时空变化特征分析 |
| 3.1.3.2 水稻不同生育期日照时数变化特征分析 |
| 3.1.4 小结 |
| 3.2 水稻种植面积及生产力特征分析 |
| 3.2.1 水稻播种面积变化特征分析 |
| 3.2.2 水稻总产量变化特征分析 |
| 3.2.3 水稻单产变化特征分析 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.3 气象因子对水稻产量的影响及产量模型建立 |
| 3.3.1 水稻产量的丰歉与气象因子变化的关系 |
| 3.3.2 水稻产量及趋势产量、气候产量 |
| 3.3.3 气象产量与各气象要素相关性分析 |
| 3.3.4 水稻产量模型 |
| 3.3.5 结果检验 |
| 3.3.6 小结 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录） |
（5）不同保墒措施对冬播小麦生长发育及产量的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 内蒙古小麦生产概况 |
| 1.1.2 “冬麦北移”存在的问题 |
| 1.1.3 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 春麦冬播研究进展 |
| 1.2.2 低温和干旱对小麦种子活性及萌发的影响 |
| 1.2.3 不同保墒措施对作物生理生态的影响 |
| 1.2.3.1 保水剂 |
| 1.2.3.2 土壤改良剂 |
| 1.2.3.3 秸秆覆盖 |
| 1.2.3.4 地膜覆盖 |
| 1.2.3.5 大量元素可溶性肥料 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 测定内容及方法 |
| 2.3.1 种子萌发相关生理指标的测定 |
| 2.3.2 土壤水分含量测定 |
| 2.3.3 土壤温度的测定 |
| 2.3.4 小麦根系取样及测定方法 |
| 2.3.5 小麦植株取样及测定方法 |
| 2.3.6 叶片光合特性指标测定 |
| 2.3.7 籽粒灌浆动态测定 |
| 2.3.8 测产及考种 |
| 2.3.9 籽粒品质指标测定 |
| 2.4 数据处理与统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同保墒措施下冬播小麦种子活力相关指标的变化 |
| 3.1.1 不同保墒措施下冬播小麦种子发芽率的变化 |
| 3.1.2 不同保墒措施下冬播小麦种子TTC染色率的变化 |
| 3.1.3 不同保墒措施下冬播小麦种子相对电导率的变化 |
| 3.1.4 不同保墒措施对冬播小麦种子过氧化氢酶活性的影响 |
| 3.1.5 不同保墒措施对冬播小麦种子α-淀粉酶活性的影响 |
| 3.2 土壤温度与冬播小麦种子活力相关指标的关系 |
| 3.3 不同保墒措施对冬播小麦田间出苗率的影响 |
| 3.4 不同保墒措施下冬播小麦生育进程的差异 |
| 3.5 不同保墒措施对冬播小麦根系发育的影响 |
| 3.5.1 不同保墒措施对冬播小麦根长密度的影响 |
| 3.5.2 不同保墒措施对冬播小麦根表面积密度的影响 |
| 3.5.3 不同保墒措施对冬播小麦根体积密度的影响 |
| 3.6 不同保墒措施下冬播小麦植株形态的差异 |
| 3.7 不同保墒措施下冬播小麦生理指标变化 |
| 3.7.1 不同保墒措施下冬播小麦群体叶面积指数的变化 |
| 3.7.2 不同保墒措施下冬播小麦群体光合势的变化 |
| 3.7.3 不同保墒措施下冬播小麦群体干物质积累量变化 |
| 3.7.4 不同保墒措施下冬播小麦群体生长率的变化 |
| 3.7.5 不同保墒措施下冬播小麦叶片生理指标的变化 |
| 3.7.5.1 不同保墒措施下旗叶SPAD值的差异 |
| 3.7.5.2 不同保墒措施下旗叶光合特性指标的差异 |
| 3.8 不同保墒措施对冬播小麦籽粒灌浆的影响 |
| 3.8.1 籽粒体积的变化 |
| 3.8.2 籽粒灌浆速率的差异 |
| 3.9 不同保墒措施对冬播小麦产量及其构成因素的影响 |
| 3.10 不同保墒措施对冬播小麦群体水分利用效率的影响 |
| 3.11 不同保墒措施对冬播小麦籽粒品质的影响 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）内蒙古春麦冬播高产高效生理机制及配套栽培技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 “冬麦北移”研究现状 |
| 1.2.2 晚播冬小麦研究 |
| 1.2.3 春小麦冬播研究 |
| 1.2.4 栽培技术措施对小麦生长发育、产量形成的影响研究 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.2.1 冬播抗逆高产小麦品种筛选 |
| 2.2.2 冬季播种时间对小麦生长发育和产量形成影响研究 |
| 2.2.3 播种量和施肥量对小麦生长发育和产量形成影响研究 |
| 2.2.4 灌水及播种深度对小麦生长发育和产量形成影响研究 |
| 2.3 测试内容及方法 |
| 2.3.1 生育时期记载 |
| 2.3.2 气象资料 |
| 2.3.3 土壤养分测定 |
| 2.3.4 田间出苗率调查 |
| 2.3.5 植株取样及测定方法 |
| 2.3.6 土壤温度测定 |
| 2.3.7 土壤含水率测定 |
| 2.3.8 叶片光合特性指标测定 |
| 2.3.9 群体光照状况测定 |
| 2.3.10 籽粒灌浆特性测定 |
| 2.3.11 叶片生理指标测定 |
| 2.3.12 根系取样及测定 |
| 2.3.13 考种及测产 |
| 2.3.14 水分利用效率 |
| 2.4 数据统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同春化类型小麦越冬出苗特性及其抗寒、抗旱、高产品种筛选 |
| 3.1.1 小麦生育期内气温与降水量变化 |
| 3.1.2 冬播条件下不同春化类型小麦品种出苗率差异 |
| 3.1.3 冬播条件下不同春化类型小麦品种生育进程差异 |
| 3.1.4 冬播条件下不同春化类型小麦品种叶片生理指标差异 |
| 3.1.5 冬播条件下不同春化类型小麦品种根系性状差异 |
| 3.1.6 冬播条件下不同春化类型小麦品种的产量及其构成因素 |
| 3.1.7 内蒙古平原灌区适宜冬播小麦品种筛选 |
| 3.1.8 小结 |
| 3.2 不同冬季播种时间对小麦生长发育和产量形成的影响 |
| 3.2.1 小麦生育期内气温与降水量变化 |
| 3.2.2 播期对冬播小麦春季田间出苗率的影响 |
| 3.2.3 播期对冬播小麦生育进程的影响 |
| 3.2.4 播期对冬播小麦群体生理指标的影响 |
| 3.2.5 播期对冬播小麦光合特性的影响 |
| 3.2.6 播期对冬播小麦苗期叶片生理指标的影响 |
| 3.2.7 播期对冬播小麦开花期根系性状的影响 |
| 3.2.8 播期对冬播小麦籽粒灌特性的影响 |
| 3.2.9 播期对冬播小麦水分利用效率(WUE)的影响 |
| 3.2.10 播期对冬播小麦产量及其构成因素的影响 |
| 3.2.11 小结 |
| 3.3 播种量和施肥量对冬播小麦生长发育及产量形成的影响 |
| 3.3.1 冬播小麦生育期内气温与降水量变化 |
| 3.3.2 播种量及施肥量对冬播小麦春季田间出苗率的影响 |
| 3.3.3 播种量和施肥量对冬播小麦群体生理指标的影响 |
| 3.3.4 播种量和施肥量对冬播小麦光合特性的影响 |
| 3.3.5 播种量和施肥量对冬播小麦籽粒灌特性的影响 |
| 3.3.6 播种量和施肥量对冬播小麦水分利用效率(WUE)的影响 |
| 3.3.7 播种量和施肥量对冬播小麦产量及其构成因素的影响 |
| 3.3.8 冬播小麦播种量、施肥量与产量关系的数学模型 |
| 3.3.9 小结 |
| 3.4 不同灌水和播种深度对冬播小麦生长发育和产量形成的影响 |
| 3.4.1 冬播小麦生育期内气温及降水量变化 |
| 3.4.2 灌水和播种深度对冬播小麦春季田间出苗率的影响 |
| 3.4.3 灌水和播种深度对冬播小麦生育进程的影响 |
| 3.4.4 灌水和播种深度对冬播小麦群体生理指标的影响 |
| 3.4.5 灌水和播种深度对冬播小麦光合特性的影响 |
| 3.4.6 灌水和播种深度对冬播小麦籽粒灌浆特性的影响 |
| 3.4.7 灌水和播种深度对冬播小麦水分利用效率(WUE)的影响 |
| 3.4.8 灌水和播种深度对冬播小麦产量及其构成因素的影响 |
| 3.4.9 小结 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 春麦冬播的适宜播种期 |
| 4.1.2 春麦冬播的适宜品种 |
| 4.1.3 春麦冬播高产高效的生理基础 |
| 4.1.4 河套灌区“春麦冬播”高产高效栽培技术 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 栽培措施对冬播小麦出苗率的影响 |
| 4.2.2 栽培措施对冬播小麦生育进程的影响 |
| 4.2.3 栽培措施对冬播小麦产量及其构成因素的影响 |
| 4.2.4 栽培措施对冬播小麦根系性状的影响 |
| 4.2.5 栽培措施对冬播小麦光合特性的影响 |
| 5 主要创新点 |
| 6 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）东北地区玉米种植界限变迁与冷害风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 作物种植界限研究进展 |
| 1.2.2 气候变化对农业影响研究进展 |
| 1.2.3 气候变化下灾害风险评估研究进展 |
| 1.2.4 低温冷害风险评估研究进展 |
| 1.3 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 项目支持与数据来源 |
| 2 研究区概况、理论依据与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 理论依据 |
| 2.2.1 自然灾害风险形成理论 |
| 2.2.2 作物低温冷害风险内涵 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 Mann-Kendall检验 |
| 2.3.2 气候倾向率 |
| 2.3.3 保证率 |
| 2.3.4 气象产量计算 |
| 2.3.5 GIS格网技术 |
| 2.3.6 缓冲区分析 |
| 2.3.7 基于麦夸特法和全局优化法的三维模型建立 |
| 3 东北地区春玉米种植界限变迁 |
| 3.1 东北地区玉米种植制度变化 |
| 3.1.1 气温变化特征 |
| 3.1.2 玉米种植制度变化 |
| 3.2 玉米种植制度界限变迁及种植变化情况 |
| 3.2.1 突变前后变化情况 |
| 3.2.2 年代际变化情况 |
| 3.3 气候变化对玉米种植的影响 |
| 3.3.1 气候变化对玉米种植界限影响 |
| 3.3.2 气候变化下潜在播种面积与实际种植面积的关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 历史气候变化背景下冷害风险评估 |
| 4.1 冷害风险评估模型构建 |
| 4.1.1 冷害风险指标表征方法 |
| 4.1.2 归一化处理 |
| 4.2 冷害风险评估结果分析 |
| 4.2.1 玉米冷害危险性分析 |
| 4.2.2 玉米冷害敏感性分析 |
| 4.2.3 玉米冷害暴露性分析 |
| 4.2.4 玉米冷害适应性分析 |
| 4.2.5 玉米冷害风险分析 |
| 4.3 冷害风险评估结果验证 |
| 4.4 玉米种植界限变迁对冷害风险影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 气候变化情景模拟下冷害风险评估 |
| 5.1 气候模式数据处理 |
| 5.2 不同排放路径下气温要素预估 |
| 5.2.1 气温变化趋势 |
| 5.2.2 玉米种植界限变化 |
| 5.3 不同排放路径下低温冷害预估 |
| 5.3.1 冷害危险性分析 |
| 5.3.2 冷害潜在暴露性分析 |
| 5.3.3 冷害风险分析 |
| 5.3.4 冷害减产率变化 |
| 5.4 界限变化范围冷害风险变化情况分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究生期间学术成果 |
（8）1961-2017年中国主要粮食作物有效积温的时空变化及未来情景模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目的及研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 研究资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 数据选择及最优空间插值模型验证 |
| 3 粮食作物有效积温的时空变化分析 |
| 3.1 水稻有效积温的时空变化及区划 |
| 3.1.1 水稻有效积温空间分布 |
| 3.1.2 气候倾向率 |
| 3.1.3 有效积温突变前后的空间变化 |
| 3.1.4 水稻有效积温时空区划 |
| 3.2 玉米有效积温的时空变化及区划 |
| 3.2.1 玉米有效积温空间分布 |
| 3.2.2 气候倾向率 |
| 3.2.3 有效积温突变前后的空间变化 |
| 3.2.4 玉米有效积温时空区划 |
| 3.3 小麦有效积温的时空变化及区划 |
| 3.3.1 小麦有效积温空间分布 |
| 3.3.2 气候倾向率 |
| 3.3.3 有效积温突变前后的空间变化 |
| 3.3.4 小麦有效积温时空区划 |
| 3.4 本章小结与讨论 |
| 3.4.1 讨论 |
| 3.4.2 小结 |
| 4 全球增温1.5℃、2℃情景下中国粮食作物有效积温的空间模拟 |
| 4.1 未来气候模型与情景的选择 |
| 4.2 SSP1-2.6情景下三种作物有效积温的时空变化 |
| 4.2.1 SSP1-2.6情景下全球升温1.5℃、2℃的时间 |
| 4.2.2 中国水稻有效积温的时空变化 |
| 4.2.3 中国玉米有效积温的时空变化 |
| 4.2.4 中国小麦有效积温的时空变化 |
| 4.3 SSP2-4.5情景下三种作物有效积温的时空变化 |
| 4.3.1 SSP2-4.5情景下全球升温1.5℃、2℃的时间 |
| 4.3.2 中国水稻有效积温的时空变化 |
| 4.3.3 中国玉米有效积温的时空变化 |
| 4.3.4 中国小麦有效积温的时空变化 |
| 4.4 SSP3-7.0情景下三种作物有效积温的时空变化 |
| 4.4.1 SSP3-7.0情景下全球升温1.5℃、2℃的时间 |
| 4.4.2 中国水稻有效积温的时空变化 |
| 4.4.3 中国玉米有效积温的时空变化 |
| 4.4.4 中国小麦有效积温的时空变化 |
| 4.5 SSP5-8.5情景下三种作物有效积温的时空变化 |
| 4.5.1 SSP5-8.5情景下全球升温1.5℃、2℃的时间 |
| 4.5.2 中国水稻有效积温的时空变化 |
| 4.5.3 中国玉米有效积温的时空变化 |
| 4.5.4 中国小麦有效积温的时空变化 |
| 4.6 本章小结与讨论 |
| 4.6.1 讨论 |
| 4.6.2 小结 |
| 5 主要结论与展望 |
| 5.1 历史时期研究结论 |
| 5.2 未来模拟研究结论 |
| 5.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（9）气候变化下黄土高原作物产量与土壤水分模拟（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 EPIC模型研究进展 |
| 1.2.2 APSIM模型研究进展 |
| 1.2.3 土壤水分研究进展 |
| 1.3 目前研究存在的问题和不足 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究内容 |
| 2.1.1 1981-2017年长武塬区冬小麦和春玉米土壤水分及其水分生产力模拟 |
| 2.1.2 气候变化对关中与洛川地区冬小麦产量与土壤水分的影响 |
| 2.1.3 气候变化下黄土高原冬小麦适宜种植区域的变化 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究区概况 |
| 2.2.2 田间试验样点选择 |
| 2.2.3 EPIC模型数据库的组建 |
| 2.2.4 APSIM数据库的组建 |
| 2.2.5 降尺度气象数据集 |
| 2.2.6 黄土高原冬小麦种植区域的确定 |
| 2.2.7 研究指标计算 |
| 2.2.8 ArcGIS反距离加权插值 |
| 2.2.9 数据处理 |
| 2.3 技术路线图 |
| 第三章 1981-2017年长武塬区冬小麦和春玉米土壤水分及其水分生产力模拟 |
| 3.1 模拟精度验证 |
| 3.2 冬小麦和春玉米0-400cm土层干化状况 |
| 3.3 连作冬小麦、春玉米土壤水库动态变化 |
| 3.4 冬小麦、春玉米土壤有效储水量 |
| 3.5 冬小麦、春玉米产量与水分生产力 |
| 3.5.1 冬小麦、春玉米产量与干旱胁迫 |
| 3.5.2 冬小麦、春玉米水分生产力 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 黄土塬区冬小麦、春玉米土壤干燥化和土壤水分动态变化 |
| 3.6.2 黄土塬区冬小麦、春玉米产量和水分生产力模拟 |
| 3.7 结论 |
| 第四章 气候变化对关中与洛川地区冬小麦产量与土壤水分的影响 |
| 4.1 各气候要素对于产量的影响 |
| 4.2 气候变化下的冬小麦稳产性研究 |
| 4.3 气候变化对于土壤水分的影响 |
| 4.3.1 各因素对于土壤储水量的影响 |
| 4.3.2 气候因素对于土壤干层的影响 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 冬小麦产量与土壤水分变化 |
| 4.4.2 冬小麦产量变化预测 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 气候变化下黄土高原冬小麦适宜种植区域的变化 |
| 5.1 APSIM模型参数校正 |
| 5.2 黄土高原温度与降水变化趋势 |
| 5.3 黄土高原冬小麦产量变化 |
| 5.4 黄土高原稳产性变化趋势 |
| 5.5 黄土高原适宜种植区变化 |
| 5.6 讨论 |
| 5.6.1 不确定性分析 |
| 5.6.2 黄土高原冬小麦产量的变化与适宜种植区域界线移动 |
| 5.7 结论 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 1981-2017年长武塬区冬小麦和春玉米土壤水分及其水分生产力模拟 |
| 6.2 气候变化对关中与洛川地区冬小麦产量与土壤水分影响 |
| 6.3 气候变化下黄土高原冬小麦产量变化与适宜种植区域变化模拟 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）未来气候变化对中国玉米产量影响及应对措施研究 ——以黄淮海地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气候变化对玉米生育期影响的研究进展 |
| 1.2.2 气候变化对玉米产量影响的研究进展 |
| 1.2.3 气候变化对玉米种植制度影响的研究进展 |
| 1.2.4 气候变化对农作物影响的研究方法 |
| 1.2.5 DSSAT-CERES模型的研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 研究资料与来源 |
| 2.2.1 农业气象站农情资料 |
| 2.2.2 历史气象和未来气候情景数据 |
| 2.2.3 土壤数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 CERES-Maize作物模型 |
| 2.3.2 品种参数验证 |
| 2.3.3 气候资源评估方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 黄淮海地区未来气候资源演变分析 |
| 3.1.1 黄淮海夏玉米生育期内降水量的变化 |
| 3.1.2 黄淮海夏玉米生育期内太阳辐射量的变化 |
| 3.1.3 黄淮海夏玉米生育期内最高温度的变化 |
| 3.1.4 黄淮海夏玉米生育期内最低温度的变化 |
| 3.2 气候变化对黄淮海夏玉米生产的影响 |
| 3.2.1 模型参数的校准及区域化 |
| 3.2.2 未来气候变化对黄淮海夏玉米生育期的影响 |
| 3.2.3 未来气候变化对黄淮海夏玉米产量的影响 |
| 3.2.4 考虑CO_2肥效作用影响下黄淮海夏玉米产量变化 |
| 3.3 气候变化下应对措施的模拟分析 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
四、冬小麦北界北移试验结果浅析（论文参考文献）
- [1]未来气候变化情景下基于APSIM模型的黄土高原冬小麦适宜种植区域模拟[J]. 孙昊蔚,马靖涵,王力. 麦类作物学报, 2021(06)
- [2]中国北部冬小麦种植北界时空变迁及其影响机制研究[D]. 陈实. 中国农业科学院, 2020
- [3]旱灾对我国粮食主产省粮食产量的影响及抗旱对策研究[D]. 杜建斌. 中国农业科学院, 2020(01)
- [4]延边地区气象因子变化规律及其对水稻产量的影响[D]. 袁金华. 延边大学, 2020(06)
- [5]不同保墒措施对冬播小麦生长发育及产量的影响[D]. 李梦媛. 内蒙古农业大学, 2020(02)
- [6]内蒙古春麦冬播高产高效生理机制及配套栽培技术研究[D]. 董玉新. 内蒙古农业大学, 2020(01)
- [7]东北地区玉米种植界限变迁与冷害风险评估[D]. 赵静. 东北师范大学, 2020
- [8]1961-2017年中国主要粮食作物有效积温的时空变化及未来情景模拟[D]. 李帅. 西北师范大学, 2020(01)
- [9]气候变化下黄土高原作物产量与土壤水分模拟[D]. 孙昊蔚. 西北农林科技大学, 2020
- [10]未来气候变化对中国玉米产量影响及应对措施研究 ——以黄淮海地区为例[D]. 李鸣钰. 沈阳农业大学, 2020(08)