播期调整对中国水稻主产区不同层次生产力及产量差的影响开题报告

（一）研究意义

水稻是世界上最重要的粮食作物之一，中国目前是世界上最大的稻米生产国家，而近几年来，中国水稻产量出现了增长缓慢甚至停滞的状况，因此探究30年来中国主产区水稻不同层次生产力及产量差的时空变化特征，解析障碍限制因子，为保障粮食安全问题提供科学依据。

建立我国水稻主产区缩小作物产量与资源利用效率差异的技术体系，制定粮食生产相应的政策建议，实现中国水稻主产区丰产增效可持续发展，为国家粮食安全和资源高效利用的战略决策提供科学依据。

作物响应单一或多个重大气候变化因子的生物学机制与交叉机制，是作物对未来气候变化的响应与适应的主要科学问题之一。气候变化对水稻产量潜力带来一定程度的正面（或负面）影响，那么在这种气候变化背景下，水稻的产量还有多大的提升空间？未来将是什么情况，这已经成为当今农业科学研究领域亟待明确的一个科学问题。

因此，探究未来气候条件下水稻生产力趋势特征，适当调整播期，因地制宜的科学开展水稻生产适应气候变化的行动，减轻气候变化对水稻生产的负面影响，实现趋利避害具有重大意义。

（二）国内外研究进展

近年来随着育秧、覆膜等技术的应用，灌溉、施肥技术措施的提高以及作物品种的更替和技术的进步等使得农作物产量呈现增加的趋势，但作物不同层次生产力之间存在较大差距，而这种现象广泛存在于世界各国的农业生产中^【1】。前人根据研究目的的不同，划分了不同等级的产量差^【2】。目前国内外产量差的研究方法主要有试验调查统计分析法和作物模拟模型法^【3】。但是，产量差的层次划分和估算方法不同，使得不同区域或者同一区域不同研究结果之间的可比性较差。

作物生长模型是利用系统分析的方法和计算机模拟技术，对作物生长发育过程及其与环境与技术的动态关系进行定量描述和预测，这种生长模拟模型是作物生理生态知识的高度综合与集成，具有一般性应用意义^【4】。这里要对作物生长模型概念，是评估气候变化对作物产量影响的强大工具^【5】。利用作物模型可以进行潜在产量、雨养产量以及不同管理措施的模拟，这丰富了产量差分析的比较基准，有助于量化不同限制因子对作物产量的影响程度大小^【6】。随着3S技术的发展，作物模拟模型和GIS以及遥感方面的信息技术相结合越来越紧密，进一步加强了模型在区域上的产量差的研究中的功能^【7】。

研究我国水稻主产区不同层次生产力间产量和资源利用效率差异及其时空变化特征，分析不同区域产量差的限制障碍因子，综合评价区域水稻产量与资源效率缩差的技术途径。进一步，预测未来气候条件下水稻生产力，并提出应对未来气候水稻生产的适应性举措，将为正确指导农业规划与作物生产、确保粮食安全提供科学依据。

参考文献：

[1] Lobell D B, CassmanK G, Field C B, et al. Crop Yield Gaps: Their Importance, Magnitudes, andCauses[J]. 2009,34(1):179-204.

[2]杨晓光, 刘志娟. 作物产量差研究进展[J]. 中国农业科学,2014(14):2731-2741.

[3] van Ittersum M K,Cassman K G, Grassini P, Wolf J, Tittonell P, Hochman Z, et al. Yield gapanalysis with local to global relevance—A review[J]. Field Crops Research,2013,143:4-17.

[4]曹卫星. 农业信息学[M]. 北京: 中国农业出版社, 2005.

[5] ChallinorA J, Watson J, Lobell D B, Howden S M, Smith D R, Chhetri N, et al. Ameta-analysis of crop yield under climate change and adaptation[J]. NatureClimate Change, 2014,4(4):287-291.

[6]GrassiniP, van Bussel L G J, Van Wart J, Wolf J, Claessens L, Yang H, Boogaard H, deGroot H, van Ittersum M K, Cassman K G, et al. How good is good enough? Datarequirements for reliable crop yield simulations and yield-gap analysis[J].Field Crops Research, 2015,177:49-63.

[7]Zhao Y,Chen X, Cui Z, Lobell D B, et al. Using satellite remote sensing tounderstand maize yield gaps in the North China Plain[J]. Field CropsResearch, 2015,183:31-42.