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Wheat Breeding Strategies under Climate Change based on CERES-Wheat Model

Computers, Materials & Continua 2022年第9期72卷 6107-6118页

作者： Jintao Cui Jihui Ding Sheng Deng Guangcheng Shao Weiguang Wang Xiaojun Wang yesilekin nebi College of Hydrology and Water Resources Hohai UniversityNanjing210098China State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering Hohai UniversityNanjing210098China College of Agricultural Science and Engineering Hohai UniversityNanjing210098China Institute of Rural Water Conservancy Jiangxi Academy of Hydro ScienceNanchang330029China State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering Nanjing Hydraulic Research InstituteNanjing210029China International Agricultural Research and Training Center Ministry of Agriculture and ForestryIzmir35660Republic of Turkey

Climate change has inevitably had a negative impact on agricultural production and food security.Crop breeding improvement is an efficient option to adapt to future climate and increase grain production.To study the potential to provide valuable advice for breeding under climate change condition,the crop growth model was used as basis to investigate,the effects of the cultivar genotype parameters of the crop estimation through resource and environment synthesis-wheat(CERES-Wheat)model on yield under different climate scenarios.In this study,solar radiation had a positive effect on the yield of winter wheat,while the effects of daily temperature change conditions on yield were vague,particularly under a change in daily maximum temperature.For the seven cultivar genotype parameters in the CERES-Wheat model,the yield had an approximately linear increasing relationship with kernel number(G1)and kernel size(G2).Vernalization days(P1V)had a fluctuating effect on winter yield without an evident unidirectional tendency.The yield of winter wheat increased with an increase in photoperiodic response(P1D)when P1D values varied from 64.81 to 79.81.Phyllochron interval(PHINT)had a positive impact on the yield of winter wheat.This study presented the potential benefits of the crop growth model to provide directional suggestions for crop breeding.

关键词： DSSAT genotype parameters winter wheat breeding climate change

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基于EFAST的CERES-Wheat模型土壤参数敏感性分析

引用

农业机械学报 2020年第12期51卷 276-283页

作者：崔金涛丁继辉 yesilekin nebi 邓升邵光成河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室南京210098 河海大学水文水资源学院南京210098 河海大学农业科学与工程学院南京210098 佛罗里达大学农业生物工程学院盖恩斯维尔32608 江西省水利科学研究院农村水利研究所南昌330029

为了定量讨论DSSATCERESWheat模型中土壤参数对模拟结果的影响,运用扩展傅里叶幅度检验(EFAST)法,对影响冬小麦生产及生态系统中氮素分布的2类模型参数进行了敏感性研究,重点探讨了模型中土壤参数变化对模型模拟的冬小麦产量、冬小麦氮... 详细信息

为了定量讨论DSSATCERESWheat模型中土壤参数对模拟结果的影响,运用扩展傅里叶幅度检验(EFAST)法,对影响冬小麦生产及生态系统中氮素分布的2类模型参数进行了敏感性研究,重点探讨了模型中土壤参数变化对模型模拟的冬小麦产量、冬小麦氮素分布、土壤氮素分布及土壤氮素转化的影响。结果表明:对冬小麦产量、地上生物量及收获指数影响最敏感的土壤参数为田间持水率,其次是土壤酸碱度;对冬小麦地上生物量中氮素含量影响最敏感的土壤参数为土壤酸碱度,对冬小麦籽粒中氮素含量影响最敏感的参数为田间持水率,对冬小麦根和叶中氮素含量影响最敏感的土壤参数则为土壤总氮含量;对作物吸收土壤中氮素影响最敏感的参数是径流曲线数,对土壤氮淋失量影响最敏感的参数为排水比率,对土壤中硝态氮、铵态氮含量影响最敏感的参数为土壤总氮含量;对土壤中氮素矿化和硝化影响最敏感的土壤参数为土壤总氮含量,对土壤氮素反硝化影响最敏感的参数为排水比率,对氨挥发量影响最敏感的参数为土壤总氮含量,氨挥发量对排水比率和土壤酸碱度的变化也较敏感。当侧重于模拟冬小麦产量及作物氮素研究时,原需测量的15个土壤参数可简化为4个,而当侧重于土壤氮素转化及分布研究时,可简化为重点测量的9个参数。本研究可降低CERESWheat模型土壤参数获取难度,方便模型本地化、区域化应用。

关键词：冬小麦土壤参数 EFAST DSSAT模型氮素敏感性分析

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