包郵糧食作物產(chǎn)量與效率層次差——縮差增效理論與技術(shù)

作者：周文彬等

出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-04-01

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糧食作物產(chǎn)量與效率層次差——縮差增效理論與技術(shù) 版權(quán)信息

ISBN：9787030726919
條形碼：9787030726919 ; 978-7-03-072691-9
裝幀：一般膠版紙
冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
重量：暫無(wú)
所屬分類：
經(jīng)濟(jì)
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糧食作物產(chǎn)量與效率層次差——縮差增效理論與技術(shù) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)系統(tǒng)梳理了國(guó)內(nèi)外糧食作物產(chǎn)量與資源利用效率層次差異的研究進(jìn)展，結(jié)合近年來(lái)全國(guó)生產(chǎn)性調(diào)研與多年多點(diǎn)聯(lián)合試驗(yàn)，以水稻、小麥和玉米為主要研究對(duì)象，面向全國(guó)三大糧食作物主產(chǎn)區(qū)，研究了作物產(chǎn)量與效率層次差異定量解析、關(guān)鍵因子、形成機(jī)理以及豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑，并結(jié)合高產(chǎn)高效與超高產(chǎn)創(chuàng)建實(shí)踐，系統(tǒng)構(gòu)建了縮減作物產(chǎn)量和效率層次差異理論與技術(shù)，為保障我國(guó)糧食安全和可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)與技術(shù)支撐。

糧食作物產(chǎn)量與效率層次差——縮差增效理論與技術(shù) 目錄

目錄
**篇　理論篇
**章　國(guó)內(nèi)外作物產(chǎn)量與效率層次差異研究進(jìn)展　3
**節(jié)　作物產(chǎn)量與效率層次差異概念　3
第二節(jié)　作物產(chǎn)量與效率層次差異研究方法　5
一、區(qū)域作物產(chǎn)量差研究方法　5
二、區(qū)域作物效率差研究方法　12
第三節(jié)　作物產(chǎn)量與效率層次差異及其形成機(jī)理研究進(jìn)展　15
一、世界主要糧食生產(chǎn)國(guó)的作物產(chǎn)量差概況　15
二、作物產(chǎn)量層次差異及形成機(jī)理研究進(jìn)展　17
三、作物效率層次差異及形成機(jī)理研究進(jìn)展　20
參考文獻(xiàn)　22
第二章　我國(guó)糧食作物產(chǎn)量和效率層次差異時(shí)空分布規(guī)律與豐產(chǎn)增效潛力　32
**節(jié)　我國(guó)三大糧食作物產(chǎn)量和效率層次差異時(shí)空分布規(guī)律　32
一、水稻產(chǎn)量差和效率差時(shí)空分布規(guī)律　32
二、小麥產(chǎn)量差和效率差時(shí)空分布規(guī)律　40
三、玉米產(chǎn)量差和效率差時(shí)空分布規(guī)律　43
四、作物產(chǎn)量潛力與高產(chǎn)紀(jì)錄差異時(shí)空分布規(guī)律　46
第二節(jié)　我國(guó)三大糧食作物產(chǎn)量和效率層次差異的限制因子　48
一、水稻產(chǎn)量和效率層次差異的限制因子　48
二、小麥產(chǎn)量和效率層次差異的限制因子　51
三、玉米產(chǎn)量和效率層次差異的限制因子　54
四、綜合關(guān)鍵限制因子分析　55
第三節(jié)　我國(guó)主要糧食作物豐產(chǎn)增效途徑　58
一、小麥豐產(chǎn)增效途徑　58
二、玉米豐產(chǎn)增效途徑　60
參考文獻(xiàn)　62
第三章　水稻產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　63
**節(jié)　南方水稻產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　63
一、南方水稻產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　63
二、南方水稻產(chǎn)量與效率層次差異主控因子/限制因子　66
三、南方水稻產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　78
第二節(jié)　東北粳稻產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　97
一、東北粳稻產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　97
二、東北粳稻產(chǎn)量與效率層次差異主控因子/限制因子　107
三、東北粳稻產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　108
參考文獻(xiàn)　130
第四章　小麥產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　132
**節(jié)　黃淮海冬小麥產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　132
一、黃淮海冬小麥產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　132
二、黃淮海冬小麥產(chǎn)量與效率層次差異主控因子/限制因子　141
三、黃淮海冬小麥產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　144
第二節(jié)　南方稻茬麥產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　186
一、南方稻茬麥產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　187
二、南方稻茬麥產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　192
三、南方稻茬麥生產(chǎn)的栽培措施的調(diào)控效應(yīng)　196
參考文獻(xiàn)　205
第五章　玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　206
**節(jié)　東北春玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　206
一、東北春玉米產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　206
二、東北春玉米產(chǎn)量與效率層次差異主控因子/限制因子　210
三、東北春玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　216
第二節(jié)　黃淮海夏玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　237
一、黃淮海夏玉米產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　237
二、黃淮海夏玉米產(chǎn)量與效率層次差異主控因子/限制因子　242
三、黃淮海夏玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　251
第三節(jié)　南方玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理　256
一、南方玉米產(chǎn)量與效率層次差異定量解析　256
二、南方玉米產(chǎn)量與效率層次差異限制因子　260
三、南方玉米產(chǎn)量與效率層次差異形成機(jī)理解析　261
參考文獻(xiàn)　268
第六章　作物產(chǎn)量和效率協(xié)同提高的生理生態(tài)機(jī)制　270
**節(jié)　作物高產(chǎn)栽培生物學(xué)特征和產(chǎn)量潛力提升的生物學(xué)途徑　270
一、水稻高產(chǎn)栽培的特征及產(chǎn)量潛力提升的途徑　270
二、小麥高產(chǎn)栽培的特征及產(chǎn)量潛力提升的途徑　270
三、玉米高產(chǎn)栽培的特征及產(chǎn)量潛力提升的途徑　272
第二節(jié)　作物資源高效利用品種的特征和效率提升的生物學(xué)途徑　273
一、光能利用效率提升的生物學(xué)途徑　273
二、溫度利用效率提升的生物學(xué)途徑　275
三、氮素利用效率提升的生物學(xué)途徑　278
第三節(jié)　作物高產(chǎn)高效協(xié)同的生理生態(tài)機(jī)制　279
一、提高葉片光合能力使作物產(chǎn)量和光能利用效率協(xié)同提高　279
二、調(diào)控群體光質(zhì)分配使作物產(chǎn)量和光能利用效率協(xié)同提高　280
三、間套作使作物產(chǎn)量和養(yǎng)分利用效率協(xié)同提高　282
四、化學(xué)調(diào)控使作物產(chǎn)量和光能利用效率、水分利用效率及品質(zhì)協(xié)同提高　282
參考文獻(xiàn)　284
第二篇　技術(shù)篇
第七章　水稻豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　289
**節(jié)　南方水稻豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　289
一、長(zhǎng)江上游中稻再生稻區(qū)　289
二、長(zhǎng)江中下游單季稻區(qū)　304
三、長(zhǎng)江中下游雙季稻區(qū)　310
四、華南雙季稻區(qū)　314
第二節(jié)　東北粳稻豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　320
一、東北粳稻超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　320
二、東北粳稻高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　324
參考文獻(xiàn)　329
第八章　小麥豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　330
**節(jié)　黃淮海冬小麥豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　330
一、黃淮海冬小麥超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　330
二、黃淮海冬小麥高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　333
第二節(jié)　南方稻茬麥豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　338
一、南方稻茬麥超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　339
二、南方稻茬麥高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　341
參考文獻(xiàn)　343
第九章　玉米豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　344
**節(jié)　東北春玉米豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　344
一、東北春玉米超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　344
二、東北春玉米高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　346
第二節(jié)　黃淮海夏玉米豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　348
一、黃淮海夏玉米超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　348
二、黃淮海夏玉米高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　352
第三節(jié)　南方玉米豐產(chǎn)增效技術(shù)途徑　356
一、南方玉米超高產(chǎn)栽培技術(shù)途徑與案例分析　356
二、南方玉米高產(chǎn)高效栽培技術(shù)途徑與案例分析　370
參考文獻(xiàn)　385
第十章　作物產(chǎn)量與效率層次差異消減技術(shù)途徑綜合評(píng)價(jià)　386
**節(jié)　玉米縮差技術(shù)綜合評(píng)價(jià)　386
一、增密技術(shù)的研究　386
二、增密技術(shù)的評(píng)價(jià)　393
第二節(jié)　水稻縮差技術(shù)綜合評(píng)價(jià)　395
一、單一管理措施改變對(duì)縮小水稻產(chǎn)量差和提高氮肥利用效率的評(píng)價(jià)　395
二、管理措施互作對(duì)縮小水稻產(chǎn)量差和提高氮肥利用效率的評(píng)價(jià)　401
三、綜合評(píng)價(jià)　407
第三節(jié)　小麥縮差技術(shù)綜合評(píng)價(jià)　409
一、單一管理措施區(qū)域縮差評(píng)價(jià)　409
二、互作管理措施區(qū)域縮差評(píng)價(jià)　411
參考文獻(xiàn)　412
第三篇　政策篇
第十一章　作物豐產(chǎn)增效與可持續(xù)發(fā)展　419
**節(jié)　三大糧食作物布局　419
一、水稻　419
二、小麥　421
三、玉米　422
四、糧食布局的影響因素　424
第二節(jié)　栽培技術(shù)對(duì)縮小糧食作物產(chǎn)量差的影響　425
一、不同類型農(nóng)戶之間的產(chǎn)量差　425
二、栽培技術(shù)提高三大糧食作物農(nóng)戶單產(chǎn)的潛力　426
三、栽培技術(shù)提高農(nóng)戶資源利用效率的情況　428
第三節(jié)　保障糧食安全的對(duì)策建議430
參考文獻(xiàn)　431

展開(kāi)全部

糧食作物產(chǎn)量與效率層次差——縮差增效理論與技術(shù) 節(jié)選

**章國(guó)內(nèi)外作物產(chǎn)量與效率層次差異研究進(jìn)展糧食的供應(yīng)能力應(yīng)滿足不斷增長(zhǎng)的人口對(duì)糧食的需求，這是保障糧食安全要解決的首要問(wèn)題（Cirera and Masset，2010）。飲食結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)一步增加了人們對(duì)農(nóng)作物的需求量，人均每天的卡路里消耗量從19世紀(jì)60年代的2250kcal（1cal=4.1868J，后文同）增加到2015年的2880kcal，估計(jì)到2050年將達(dá)到3900kcal（Pardey et al.，2014;Valin et al.，2014）。因此，糧食與飼料的需求量將大幅增加，研究表明要保障糧食安全，全球農(nóng)作物產(chǎn)量需要增加60%～110%（FAO，2009;Tilman et al.，2011）。實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)主要有兩種途徑：一是增加耕地面積，二是提高現(xiàn)有耕地的單產(chǎn)水平。許多研究表明，在南美洲北部與非洲熱帶地區(qū)有大量土地適合農(nóng)作物生長(zhǎng)，可以轉(zhuǎn)化為耕地（Rosegrant et al.，2001；Bruinsma，2003）。但這部分土地大部分位于熱帶雨林或自然保護(hù)區(qū)，具有很高的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)價(jià)值；失去森林覆蓋后熱帶土壤將會(huì)很快失去肥力，需要額外的投入以保存土壤有機(jī)質(zhì)（Ramankutty et al.，2002；Licker et al.，2010）。對(duì)許多國(guó)家而言，可增長(zhǎng)的耕地面積有限，現(xiàn)有耕地面積由于土地退化、城市化、資源開(kāi)采等因素也在逐漸減少（Lu et al.，2007；Fitzgerald et al.，2020）。1995～2007年，發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)業(yè)用地面積減少了34%，發(fā)展中國(guó)家耕地面積增加了17.1%，且主要發(fā)生在熱帶森林（Gibbs et al.，2010）。因此，通過(guò)增加耕地面積來(lái)實(shí)現(xiàn)全球糧食產(chǎn)量大幅度增加是不現(xiàn)實(shí)的。20世紀(jì)后半葉的綠色革命大幅提高了農(nóng)田單產(chǎn)，1961～2014年，在耕地面積僅增長(zhǎng)了10%的背景下，全球農(nóng)作物產(chǎn)量增長(zhǎng)了3倍（Pellegrini and Fernandez，2018），這使得農(nóng)業(yè)研究者和政策決策者看到了通過(guò)提高單產(chǎn)以滿足糧食需求的前景。但是，己有研究指出，目前主要糧食單產(chǎn)僅以每年0.9%～1.6%的速率增加，增長(zhǎng)速率緩慢，甚至出現(xiàn)停滯，無(wú)法滿足人口增長(zhǎng)對(duì)糧食的需求（Ray et al.，2013）。為了促進(jìn)作物產(chǎn)量提升，全球范圍內(nèi)化肥用量顯著增加。1961～2013年，世界肥料的用量增加了9倍以上（Lu and Tian，2017）。然而作物的肥料利用效率并未隨著施肥量的增加而增加，相反地，多數(shù)研究表明隨著氮肥施用量的增加，作物的氮肥利用效率不斷下降。未被利用的肥料不僅造成了肥料的浪費(fèi)，而且導(dǎo)致了嚴(yán)重的環(huán)境負(fù)效應(yīng)（Ju et al.，2009）。此外，不合理的灌溉、種植方式與光溫資源的不匹配等同樣導(dǎo)致了資源利用效率低下，不利于產(chǎn)量的進(jìn)一步提升。為了提高光、溫、水、肥等資源的利用效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展，需要不斷優(yōu)化作物的養(yǎng)分、水分和區(qū)域特異性的種植管理，增強(qiáng)作物對(duì)生物脅迫和非生物脅迫的抵抗能力，促進(jìn)產(chǎn)量與資源利用效率的協(xié)同提高。本章收集整理了近年來(lái)世界范圍內(nèi)主要糧食作物的產(chǎn)量和資源利用效率在不同層次的差異研究，并對(duì)不同國(guó)家不同作物產(chǎn)量效率差異程度和造成差異的原因進(jìn)行分析，以期為作物產(chǎn)量與效率的提高提供理論依據(jù)。 **節(jié)作物產(chǎn)量與效率層次差異概念產(chǎn)量差的研究始于20世紀(jì)70年代，國(guó)際水稻研究所對(duì)6個(gè)亞洲國(guó)家的水稻的產(chǎn)量限制因素進(jìn)行了研究（Inst et al.，1979）。“產(chǎn)量差”的概念于1981年被提出，被定義為實(shí)際農(nóng)場(chǎng)產(chǎn)量與試驗(yàn)站產(chǎn)量之間的差距（de Datta，1981）。De Datta（1981）還定義了潛在的農(nóng)民產(chǎn)量，以代表農(nóng)民可以實(shí)現(xiàn)的*高產(chǎn)量�；趯�(shí)際農(nóng)場(chǎng)產(chǎn)量和試驗(yàn)站產(chǎn)量，引入了“技術(shù)上限產(chǎn)量”和“經(jīng)濟(jì)上限產(chǎn)量”的概念（Fresco，1984）。技術(shù)上限產(chǎn)量是特定農(nóng)田可達(dá)到的*大產(chǎn)量，等于潛在的農(nóng)田產(chǎn)量。經(jīng)濟(jì)上限產(chǎn)量是指農(nóng)民利潤(rùn)*高時(shí)獲得的產(chǎn)量。由于農(nóng)民的投入水平低于特定農(nóng)田*大產(chǎn)量所需的投入水平，因此經(jīng)濟(jì)上限產(chǎn)量低于技術(shù)上限產(chǎn)量。一些研究人員隨后定義了“潛在產(chǎn)量”和“可獲得產(chǎn)量”（Rabbinge，1993）。潛在產(chǎn)量是指在試驗(yàn)站采用的栽培和管理措施下（如使用合適的品種、雜草控制、病蟲(chóng)害管理、*佳播種日期和播種量，無(wú)用水用肥壓力、收獲損失等限制）可能達(dá)到的*高產(chǎn)量。潛在產(chǎn)量反映了僅由光照、溫度條件和遺傳特性決定的當(dāng)?shù)禺a(chǎn)量�？色@得產(chǎn)量是在*佳栽培管理措施下實(shí)際可實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)量，與農(nóng)民潛在產(chǎn)量和技術(shù)上限產(chǎn)量的概念幾乎相同�，F(xiàn)在普遍認(rèn)為，應(yīng)將潛在產(chǎn)量的80%視為可獲得產(chǎn)量（Cassman et al.，2003；Lobell et al.，2009）。deBie（2000）總結(jié)了先前對(duì)產(chǎn)量差的研究，并確定了幾種產(chǎn)量水平：模型模擬的試驗(yàn)站的潛在產(chǎn)量、試驗(yàn)站的*大產(chǎn)量、農(nóng)民的潛在產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)上限產(chǎn)量和實(shí)際農(nóng)田產(chǎn)量。Lobell和Ortiz-Monasterio（2006）將“田間產(chǎn)量差”定義為*高田間產(chǎn)量與區(qū)域平均產(chǎn)量之間的差異。產(chǎn)量差研究通常將產(chǎn)量劃分為不同的級(jí)別，因此得出了不同的產(chǎn)量差定義。除了上述產(chǎn)量水平，“基礎(chǔ)地力產(chǎn)量”和“高產(chǎn)高效產(chǎn)量”這兩個(gè)產(chǎn)量水平也具有研究?jī)r(jià)值，但目前幾乎沒(méi)有與這兩個(gè)產(chǎn)量水平相關(guān)的文獻(xiàn)�；A(chǔ)地力產(chǎn)量是指不依賴灌溉水和化肥而僅依靠土壤的天然肥力與現(xiàn)有氣候條件而獲得的作物單產(chǎn)水平，它代表當(dāng)?shù)氐?低產(chǎn)量�！案弋a(chǎn)高效產(chǎn)量”是中國(guó)研究人員提出的一個(gè)概念，其管理實(shí)踐設(shè)計(jì)包括一個(gè)作物模塊（一種給定區(qū)域的耕種策略）和一個(gè)資源供應(yīng)模塊，用于根據(jù)土壤測(cè)試結(jié)果與作物生長(zhǎng)需求制定養(yǎng)分和水的供應(yīng)。它代表了農(nóng)業(yè)技術(shù)綜合性、創(chuàng)新性應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)作物高產(chǎn)和資源高效利用（Shen et al.，2013;Wang et al.，2014b；Bai et al.，2020），與Xu等（2016）描述的“營(yíng)養(yǎng)專家系統(tǒng)”相同。農(nóng)民產(chǎn)量是農(nóng)民實(shí)際獲得的產(chǎn)量，基礎(chǔ)地力產(chǎn)量與農(nóng)民產(chǎn)量之間的差可以反映出利用農(nóng)業(yè)資源投入的好處，并有助于進(jìn)一步評(píng)估資源利用效率。農(nóng)場(chǎng)產(chǎn)量與高產(chǎn)高效產(chǎn)量之間的差反映了在資源利用*優(yōu)化的情況下農(nóng)場(chǎng)產(chǎn)量的增加。圖1-1是對(duì)de Bie（2000）所提出的產(chǎn)量差模型的擴(kuò)展，在原有產(chǎn)量水平上新增了高產(chǎn)高效產(chǎn)量和基礎(chǔ)地力產(chǎn)量。第二節(jié)作物產(chǎn)量與效率層次差異研究方法不同產(chǎn)量水平的測(cè)定方法不同，農(nóng)田和試驗(yàn)站的各級(jí)產(chǎn)量水平可以通過(guò)田間試驗(yàn)與農(nóng)戶調(diào)查獲取。田間試驗(yàn)可以通過(guò)設(shè)置不同處理來(lái)控制變量，以此分析特定因素在作物產(chǎn)量形成中的作用。但是田間試驗(yàn)的結(jié)果僅能反映當(dāng)?shù)禺?dāng)年的情況，不能將其擴(kuò)展到區(qū)域尺度和長(zhǎng)時(shí)間序列上。農(nóng)戶調(diào)查可以通過(guò)獲取土壤、作物品種和農(nóng)戶管理等信息來(lái)估算區(qū)域尺度的不同產(chǎn)量水平與產(chǎn)量差。不過(guò)，農(nóng)戶調(diào)查通常采用提問(wèn)的方式，主觀性較強(qiáng)，可能遺漏造成產(chǎn)量差的相關(guān)信息，且難以獲得準(zhǔn)確的農(nóng)田管理信息。潛在產(chǎn)量由于無(wú)法通過(guò)實(shí)際生產(chǎn)獲得，其量化通常借助模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。產(chǎn)量差研究中使用的模型可以分為兩類：經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蜋C(jī)理模型（Cao et al.，2011）。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ褪且栽囼?yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)生物量和氣候因子的統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系建立的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析模型，例如：Miami模型（Lieth and Box，1972；Luo et al.，2011;程曼等，2012;Yu et al.，2012）、Thomthwaite Memorial模型（Lieth and Box，1972；Mao et al.，2008；Li et al.，2009）、Wageningen模型（Bouman et al.，1996；Lin et al.，2003）、Agricultural Ecology Zone（AEZ）模型（Fischer et al.，2000；Liu et al.，2001）。機(jī)理模型是應(yīng)用數(shù)學(xué)概念方法模擬作物生理過(guò)程和解釋作物整體功能的模型，例如：World Food Studies（WOFOST）模型（vanDiepen et al.，1989；Wu et al.，2006）、Hybrid-Maize模型（Yang et al.，2004；Liu et al.，2017a）、Decision Support System for Agrotechnology Transfer（DSSAT）模型（Jones et al.，2003；Andrea et al.，2018）、Environmental Policy Integrated Climate（EPIC）模型（Williams et al.，1989；Lu and Fan，2013）、Agricultural Production SystemsSimulator（APSIM）模型（Keating et al.，2003；Li et al.，2014）、ORYZA模型（Li et al.，2017；Agus et al.，2019）等。除模擬潛在產(chǎn)量外，機(jī)理模型還可以通過(guò)定義不同的栽培情景模擬相應(yīng)的產(chǎn)量水平（Bindraban et al.，2000）。由于模型建立在單點(diǎn)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，在區(qū)域產(chǎn)量差研究中存在諸多限制，區(qū)域產(chǎn)量差的研究多采用模型與遙感結(jié)合的方法（Maas，1988；Moulin et al.，1998）。Li（2014）通過(guò)APSIM-Wheat模型與地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)結(jié)合分析了華北平原冬小麥產(chǎn)量差的時(shí)空分布。值得注意的是，不同的潛在產(chǎn)量（rp）估算方法計(jì)算得到的產(chǎn)量差具有較大差異。以華北平原為例，使用作物模型計(jì)算出的相對(duì)產(chǎn)量較低（56%～68%）（Lu and Fan，2013；Li et al.，2014；Fang et al.，2017）。但是，使用邊界線分析計(jì)算的相對(duì)產(chǎn)量值為85%（Cao et al.，2019）。相對(duì)產(chǎn)量的差異是由潛在產(chǎn)量的定義差異引起的。通過(guò)作物模型獲得的Yp是理論上的*大產(chǎn)量，而根據(jù)田間試驗(yàn)估算的潛在產(chǎn)量則是高產(chǎn)田塊上農(nóng)戶實(shí)際可獲得的產(chǎn)量。一、區(qū)域作物產(chǎn)量差研究方法（一）用模型估算作物實(shí)際產(chǎn)量的研究方法 1.作物生長(zhǎng)模型模擬實(shí)際產(chǎn)量相比傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查和實(shí)地試驗(yàn)等手段，在估算產(chǎn)量方面，模型方法具有低成本和高時(shí)效的特點(diǎn)。其中作物生長(zhǎng)模型（Crop Growth Model，CGM）是估計(jì)作物實(shí)際產(chǎn)量的一種可靠工具，己經(jīng)在全球范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用和發(fā)展（Lobell et al.，2009;van Ittersum et al.，2013）。其中包括針對(duì)某一單一作物（如玉米）生長(zhǎng)過(guò)程的作物模型Hybrid-Maize（Yang et al.，2004）；集成多種作物生長(zhǎng)過(guò)程的CGM系統(tǒng)，如APSIM（Mccown et al.，1996）、世界食物VPD：vapor pressure deficit，飽和水汽壓差；LAI：leaf area index，葉面積指數(shù)；NDVI：normalized difference vegetation index，歸一化植被指數(shù)；NPP：net primary productivity，凈初級(jí)生產(chǎn)力；GPP:gross primary productivity，總初級(jí)生產(chǎn)力研究模型WOFOST（Wu et al.，2006）和DSSAT相關(guān)模塊（Basso et al.，2016）。率定之后的CGM可以在一定區(qū)域內(nèi)對(duì)作物產(chǎn)量進(jìn)行可靠的估算（Chen et al.，2010a；Wang et al.，2014b；Amarasingha et al.，2015；Innes et al.，2015）。CGM的準(zhǔn)確性高度依賴當(dāng)?shù)貧庀筚Y料和農(nóng)田管理信息的準(zhǔn)確性，因?yàn)殛P(guān)鍵的植被生理結(jié)構(gòu)參數(shù)[如葉面積指數(shù)（leaf area index，LAI）]均依靠CGM的模擬，這表明CGM只能模擬一個(gè)氣象站周圍一定范圍內(nèi)的作物產(chǎn)量。由于CGM的這一特點(diǎn)，以及全球范圍內(nèi)氣象站點(diǎn)分布稀疏的問(wèn)題，CGM在區(qū)域尺度上的應(yīng)用存在空間升尺度的問(wèn)題，這限制了其在國(guó)家和全球尺度上的應(yīng)用。

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