Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến các sự kiện sinh lý của cây trồng ở Châu Âu bằng một mô hình sinh lý học

International Journal of Biometeorology - Tập 56 - Trang 749-763 - 2011
Shaoxiu Ma1,2,3, Galina Churkina4,5, Kristina Trusilova4
1Leibniz-Center for Agricultural Landscape Research, Müncheberg, Germany
2Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany
3Key Laboratory of Desert and Desertification, Cold and Arid Region Environmental and Engineering Research Institute, CAS, Lanzhou, China
4Leibniz Center for Agricultural Landscape Research, Müncheberg, Germany
5Institute of Geography, Humboldt University of Berlin, Berlin, Germany

Tóm tắt

Dự đoán động lực carbon và nước khu vực cũng như toàn cầu cần có sự đại diện thực tế về sinh lý học thực vật. Các mô hình thực vật bao gồm mô hình đất trồng cũng tồn tại (ví dụ: LPJmL, Daycent, SIBcrop, ORCHIDEE-STICS, PIXGRO) nhưng chúng có nhiều hạn chế trong việc dự đoán các sự kiện sinh lý của đất trồng và phản ứng của chúng đối với biến đổi khí hậu. Ở đây, chúng tôi điều tra cách ngày bắt đầu và kết thúc của lá ở các đất trồng chính tại Châu Âu đã phản ứng như thế nào với những thay đổi trong khí hậu từ năm 1971 đến 2000 bằng cách sử dụng một mô hình sinh lý mới phát triển, chỉ dựa vào dữ liệu khí hậu. Dữ liệu trao đổi sinh thái ròng (NEE) được đo bằng kỹ thuật biến thiên xoáy tại bảy địa điểm ở Châu Âu đã được sử dụng để điều chỉnh các tham số mô hình cho lúa mì, lúa mạch và cải dầu. Dữ liệu quan sát từ các Vườn Sinh lý Quốc tế đã được sử dụng để xác thực các phản ứng sinh lý mô hình hóa đối với những thay đổi trong khí hậu. Chỉ số thực vật tăng cường (EVI) và một lịch gieo trồng đã được khám phá như là những biến dự đoán thay thế cho ngày bắt đầu lá và ngày thu hoạch, tương ứng, trên một quy mô không gian lớn. Trong mỗi mô phỏng mô hình không gian, chúng tôi giả định rằng tất cả các đất trồng ở Châu Âu chỉ được trồng bằng một loại cây duy nhất. Dựa trên giả định này, mô hình ước tính rằng ngày bắt đầu lá cho lúa mì, lúa mạch và cải dầu ở Đức đã được đẩy sớm lên 1,6, 3,4 và 3,4 ngày mỗi thập kỷ, tương ứng, trong giai đoạn 1961–2000. Phần lớn các đất trồng ở Châu Âu (71,4%) có ngày bắt đầu lá trung bình cho lúa mì, lúa mạch và cải dầu được đẩy sớm (7,0% có ý nghĩa), trong khi 28,6% các đất trồng ở Châu Âu có ngày bắt đầu lá bị trì hoãn (0,9% có ý nghĩa) trong giai đoạn 1971–2000. Xu hướng ngày bắt đầu sớm được ước tính bởi mô hình rất tương tự với các quan sát từ các Vườn Sinh lý Quốc tế ở Châu Âu. Mô hình sinh lý phát triển có thể được tích hợp vào một mô hình hệ sinh thái quy mô lớn để mô phỏng động lực của các sự kiện sinh lý ở các tỷ lệ thời gian và không gian khác nhau. Các lịch gieo trồng và chỉ số thực vật tăng cường có những bất định đáng kể trong việc dự đoán các sự kiện sinh lý của các mảnh đất trồng. Cần thận trọng khi sử dụng những dữ liệu này.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Adiku SGK, Reichstein M, Lohila A, Dinh NQ, Aurela M, Laurila T, Lueers J, Tenhunen JD (2006) PIXGRO: A model for simulating the ecosystem CO2 exchange and growth of spring barley. Ecol Model 190:260–276 Anthoni PM, Freibauer A, Kolle O, Schulze E-D (2004) Winter wheat carbon exchange in Thuringia, Germany. Agric For Meteorol 121:55–67 Aubinet M, Moureaux C, Bodson B, Dufranne D, Heinesch B, Suleau M, Vancutsem F, Vilret A (2009) Carbon sequestration by a crop over a 4-year sugar beet/winter wheat/seed potato/winter wheat rotation cycle. Agric For Meteorol 149:407–418 Baldocchi DD (2003) Assessing the eddy covariance technique for evaluating carbon dioxide exchange rates of ecosystems: past, present and future. Glob Chang Biol 9:479–492 Baldocchi DD, Black TA, Curtis PS, Falge E, Fuentes JD, Granier A, Gu L, Knohl A, Pilegaard K, Schmid HP, Valentini R, Wilson K, Wofsy S, Xu L, Yamamoto S (2005) Predicting the onset of net carbon uptake by deciduous forests with soil temperature and climate data: a synthesis of FLUXNET data. Int J Biometeorol 49:377–387 Béziat P, Ceschia E, Dedieu G (2009) Carbon balance of a three crop succession over two cropland sites in South West France. Agric For Meteorol 149:1628–1645 Birch CJ, Vos J, van der Putten PEL (2003) Plant development and leaf area production in contrasting cultivars of maize grown in a cool temperate environment in the field. Eur J Agron 19:173–188 Bondeau A, Smith PC, Zaehle S, Schaphoff S, Lucht W, Cramer W, Gerten D (2007) Modelling the role of agriculture for the 20th century global terrestrial carbon balance. Glob Chang Biol 13:679–706 Boonjung H, Fukai S (1996) Effects of soil water deficit at different growth stages on rice growth and yield under upland conditions. 2. Phenology, biomass production and yield. Field Crops Res 48:47–55 Botta A, Viovy N, Ciais P, Friedlingstein P, Monfray P (2000) A global prognostic scheme of leaf onset using satellite data. Glob Chang Biol 6:709–725 Brisson N, Gary C, Justes E, Roche R, Mary B, Ripoche D, Zimmer D, Sierra J, Bertuzzi P, Burger P, Bussiere F, Cabidoche YM, Cellier P, Debaeke P, Gaudillere JP, Heault C, Maraux F, Seguin B, Sinoquet H (2003) An overview of the crop model Stics. Eur J Agron 18:309–332 Carberry PS, Muchow RC, McCown RL (1989) Testing the CERES-Maize simulation model in a semi-arid tropical environment. Field Crops Res 20:297–315 Chen Y, Galina C, Martin H (2009) Constructing a consistent historical climate data set for the European domain. Tech report, Max-plank institute for Biogeochemistry, 15, p 30 Chmielewski FM, Koen W (2000) Impact of weather on yield components of winter rye over 30 years. Agric For Meteorol 102:253–261 Chmielewski F-M, Rozer T (2001) Response of tree phenology to climate change across Europe. Agric For Meteorol 108:101–112 Chmielewski F-M, Mueler A, Bruns E (2004) Climate changes and trends in phenology of fruit trees and field crops in Germany, 1961–2000. Agric For Meteorol 121:69–78 Chuine I, Cour P (1999) Climatic determinants of Budburst seasonality in four temperate-zone tree species. New Phytol 143:339–349 Churkina G, Schimel D, Braswell BH, Xiao X (2005) Spatial analysis of growing season length control over net ecosystem exchange. Glob Chang Biol 11:1777–1787 Dietiker D, Buchmann N, Eugster W (2010) Testing the ability of the DNDC model to predict CO2 and water vapour fluxes of a Swiss cropland site. Agric Ecosyst Environ 139:396–401 Fitter AH, Fitter RS (2002) Rapid changes in flowering time in British plants. Science 296:1689–1691 Foley JA, Prentice IC, Ramankutty N, Levis S, Pollard D, Sitch S, Haxeltine A (1996) An integrated biosphere model of land surface processes, terrestrial carbon balance, and vegetation dynamics. Glob Biogeochem Cycles 10:603–628 Goulden ML, Munger JW, Fan SM, Daube BC, Wofsy SC (1996) Exchange of carbon dioxide by a deciduous forest: Response to interannual climate variability. Science 271:1576–1578 Gungula DT, Kling JG, Togun AO (2003) CERES-maize predictions of maize phenology under nitrogen-stressed conditions in Nigeria. Agron J 95:892–899 Hollinger DY, Aber J, Dail B, Davidson EA, Goltz SM, Hughes H, Leclerc MY, Lee JT, Richardson AD, Rodrigues C, Scott NA, Achuatavarier D, Walsh J (2004) Spatial and temporal variability in forest-atmosphere CO2 exchange. Glob Chang Biol 10:1689–1706 Huld TA, Suri M, Dunlop ED, Micale F (2006) Estimating average daytime and daily temperature profiles within Europe. Environ Model Softw 21:1650–1661 Hungerford RD, Nemani RR, Running SW, Coughlan JC (1989) MTCLIM: a mountain microclimate simulation model. USDA Forest Service, Ogden, p 52 Jame YW, Cutforth HW, Ritchie JT (1998) Interaction of temperature and daylength on leaf appearance rate in wheat and barley. Agric For Meteorol 92:241–249 Jamieson PD, Brooking IR, Semenov MA, Porter JR (1998) Making sense of wheat development: a critique of methodology. Field Crops Res 55:117–127 Jolly WM, Nemani R, Running SW (2005) A generalized, bioclimatic index to predict foliar phenology in response to climate. Glob Chang Biol 11:619–632 Keatinge JDH, Qi A, Wheeler TR, Ellis RH, Summerfield RJ (1998) Effects of temperature and photoperiod on phenology as a guide to the selection of annual legume cover and green manure crops for hillside farming systems. Field Crops Res 57:139–152 Keeling CD, Chin JFS, Whorf TP (1996) Increased activity of northern vegetation inferred from atmospheric CO2 measurements. Nature 382:146–149 Kucharik CJ (2006) A multidecadal trend of earlier corn planting in the central USA. American Society of Agronomy, Madison, WI, USA, p 7 Kucharik CJ, Foley JA, Delire C, Fisher VA, Coe MT, Lenters JD, Young-Molling C, Ramankutty N, Norman JM, Gower ST (2000) Testing the performance of a dynamic global ecosystem model: water balance, carbon balance, and vegetation structure. Glob Biogeochem Cycles 14:795–825 Lamaud E, Loubet B, Irvine M, Stella P, Personne E, Cellier P (2009) Partitioning of ozone deposition over a developed maize crop between stomatal and non-stomatal uptakes, using eddy-covariance flux measurements and modelling. Agric For Meteorol 149:1385–1396 Lawless C, Semenov MA, Jamieson PD (2005) A wheat canopy model linking leaf area and phenology. Eur J Agron 22:19–32 Linderholm H, Walther A, Chen D (2008) Twentieth-century trends in the thermal growing season in the greater Baltic area. Clim Chang 87:405–419 Lindquist JL, Mortensen DA (1999) Ecophysiological characteristics of four maize hybrids and Abutilon theophrasti. Weed Res 39:271–285 Lokupitiya E, Denning S, Paustian K, Baker I, Schaefer K, Verma S, Meyers T, Bernacchi CJ, Suyker A, Fischer M (2009) Incorporation of crop phenology in Simple Biosphere Model (SiBcrop) to improve land-atmosphere carbon exchanges from croplands. Biogeosciences 6:1103–1103 Mauder M, Foken T, Clement R, Elbers JA, Eugster W, Gruenwald T, Heusinkveld B, Kolle O (2008) Quality control of CarboEurope flux data. Part 2: Inter-comparison of eddy-covariance software. Biogeosciences 5:451–462 McMaster GS, Wilhelm WW (1997) Growing degree-days: one equation, two interpretations. Agric For Meteorol 87:291–300 Menzel A (2000) Trends in phenological phases in Europe between 1951 and 1996. Int J Biometeorol 44:76–81 Menzel A (2002) Phenology: its importance to the global change community. Clim Chang 54:379–385 Menzel A (2006) European phenological response to climate change matches the warming pattern. Glob Chang Biol 12:1969–1976 Mitchell TD, Hulme M (2002) Length of the growing season. Weather 57:196–198 Mitchell TD, Jones PD (2005) An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. Int J Climatol 25:693–712 Moore KE, Fitzjarrald DR, Sakai RK, Goulden ML, Munger JW, Wofsy SC (1996) Seasonal variation in radiative and turbulent exchange at a deciduous forest in central Massachusetts. J Appl Meteorol 35:122–134 Moors E, Jacobs C, Jans W, Supit I, Kutsch W, Bernhofer C, Béziat P, et al. (2010). Variability in carbon exchange of European croplands. Agriculture, Ecosystems & Environment, 139(3):325–335 Moureaux C, Debacq A, Hoyaux J, Suleau M, Tourneur D, Vancutsem F, Bodson B, Aubinet M (2008) Carbon balance assessment of a Belgian winter wheat crop (Triticum aestivum L.). Glob Chang Biol 14:1353–1366 Muchow RC, Carberry PS (1989) Environmental control of phenology and leaf growth in a tropically adapted maize. Field Crops Res 20:221–236 Myneni RB, Keeling CD, Tucker CJ, Asrar G, Nemani RR (1997) Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991. Nature 386:698–702 Parmesan C, Yohe G (2003) A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature 421:37–42 Piao S, Friedlingstein P, Ciais P, Viovy N, Demarty J (2007) Growing season extension and its impact on terrestrial carbon cycle in the Northern Hemisphere over the past 2 decades. Glob Biogeochem Cycles 21:GB3018 Prescher A-K, Gruewald T, Bernhofer C (2010) Land use regulates carbon budgets in eastern Germany: from NEE to NBP. Agric For Meteorol 150:1016–1025 Richardson A, Jenkins J, Braswell B, Hollinger D, Ollinger S, Smith M-L (2007) Use of digital webcam images to track spring green-up in a deciduous broadleaf forest. Oecologia 152:323–334 Rötzer T, Chmielewski F-M (2001) Phenological maps of Europe. Clim Res 18:249–257 Sacks WJ, Deryng D, Foley JA, Ramankutty N (2010) Crop planting dates: an analysis of global patterns. Glob Ecol Biogeogr 19:607–620 Sakai RK, Fitzjarrald DR, Moore KE (1997) Detecting leaf area and surface resistance during transition seasons. Agric For Meteorol 84:273–284 Schwartz MD (1999) Advancing to full bloom: planning phenological research for the 21st century. Int J Biometeorol 42:113–118 Schwartz MD, Reiter BE (2000) Changes in North American spring. Int J Climatol 20:929–932 Sidaway-Lee K, Josse E-M, Brown A, Gan Y, Halliday KJ, Graham IA, Penfield S (2010) SPATULA links daytime temperature and plant growth rate. Curr Biol 20:1493–1497 Smith PC, De Noblet-Ducoudr N, Ciais P, Peylin P, Viovy N, Meurdesoif Y, Bondeau A (2010) European-wide simulations of croplands using an improved terrestrial biosphere model: phenology and productivity. J Geophys Res 115:G01014 Solantie R (2004) Daytime temperature sum: a new thermal variable describing growing season characteristics and explaining evapotranspiration. Boreal Environment Res 9:319–333 Sparks TH, Menzel A (2002) Observed changes in seasons: an overview. Int J Climatol 22:1715–1725 Stehfest E, Heistermann M, Priess JA, Ojima DS, Alcamo J (2007) Simulation of global crop production with the ecosystem model DayCent. Ecol Model 209:203–219 Thornton PE (1998) Regional ecosystem simulation: combining surface- and satellite-based observations to study linkages between terrestrial energy and mass budgets. Ph.D. Dissertation, University of Montana, pp 56–80 Thum T, Aalto T, Laurila T, Aurela M, Hatakka J, Lindroth A, Vesala T (2009) Spring initiation and autumn cessation of boreal coniferous forest CO2 exchange assessed by meteorological and biological variables. Tellus B 61:701–717 Travis KZ, Day W, Porter JR (1988) Modelling the timing of the early development of winter wheat. Agric For Meteorol 44:67–79 Tucker CJ, Slayback DA, Pinzon JE, Los SO, Myneni RB, Taylor MG (2001) Higher northern latitude normalized difference vegetation index and growing season trends from 1982 to 1999. Int J Biometeorol 45:184–190 Vetter M, Churkina G, Jung M, Reichstein M, Zaehle S, Bondeau A, Chen Y, Ciais P, Feser F, Freibauer A, Geyer R, Jones C, Papale D, Tenhunen J, Tomelleri E, Trusilova K, Viovy N, Heimann M (2008) Analyzing the causes and spatial pattern of the European 2003 carbon flux anomaly using seven models. Biogeosciences 5:561–583 White MA, Thornton PE, Running SW (1997) A continental phenology model for monitoring vegetation responses to interannual climatic variability. Glob Biogeochemical Cycles 11:217–234 White MA, Running SW, Thornton PE (1999) The impact of growing-season length variability on carbon assimilation and evapotranspiration over 88 years in the eastern US deciduous forest. Int J Biometeorol 42:139–145 White MA, de Beurs KM, Didan K, Inouye DW, Richardson AD, Jensen OP, O'Keefe J, Zhang G, Nemani RR, van Leeuwen WJD, Brown JF, de Wit A, Schaepman M, Lin XM, Dettinger M, Bailey AS, Kimball J, Schwartz MD, Baldocchi DD, Lee JT, Lauenroth WK (2009) Intercomparison, interpretation, and assessment of spring phenology in North America estimated from remote sensing for 1982–2006. Glob Chang Biol 15:2335–2359