未来气候变化对新疆阿拉尔棉花产量和灌溉量的影响

摘要

预测和评估未来气候多变性对干旱区棉花产量和所需灌溉量的潜在影响至关重要。基于13种全球气候模型（GCMs）驱动参数本地化的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型，模拟了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下棉花产量和灌溉量的变化趋势，并且考虑了GCMs间差异对模拟结果的影响。利用相关性分析、随机森林算法和逐步回归分析方法，探究了各气候因素对产量和灌溉量的影响机制。结果表明：（1）13种GCMs对阿拉尔未来降水模拟的不确定性最高，其次是辐射，温度模拟的不确定性最小。（2）SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下棉花产量分别平均增加23.0%和22.7%,其中CO₂浓度变化在其中的贡献分别为14.9%和23.4%,CO₂浓度变化对灌溉量的影响有限；不同GCMs下的棉花产量和灌溉量的模拟结果存在较大差异，SSP5-8.5情景下，在2090s时期，INM-CM4.8和IPSL-CM6A-LR模型的产量模拟结果差异高达102.6%。（3）未来情景下棉花产量和灌溉量的主要影响因素及其特征权重随时间变化，SSP2-4.5情景下，温度和CO₂浓度与产量随着时间推移由正相关变为负相关；SSP5-8.5情景下，这种转变更早且更显著；最高温度、降水和辐射是影响灌溉量的关键因素。

关键词

棉花 / 气候变化 / 灌溉量 / 产量 / 全球气候模型 / DSSAT-CROPGRO-Cotton模型