水稻生长模型耦合花期高温胁迫信息对产量影响的模拟研究

Temperature variability is one of an important determinant factor of the rice yields, particularly when high temperature episodes during flowering duration of rice. The aims of this project is to establish a quantitative model for the effects of high temperature stressing on rice yield formation, and couple with the CERES rice growth model based on observed control experiments data, and simulate the effect of high temperature rice yields. Firstly, the experiments of the different temperature treatments effecting on heat tolerant and sensitive rice genotypes are conducted using the infrared radiation temperature control experiment, artificial climate chamber temperature experiments，and field experiments from different sowing date. Based on the biological characteristics of rice growth observational data, flowering duration，the daily fraction of flowering, pollination, floret fraction of flowering and pollination change at different temperatures are analyzed. The parameter equations of critical temperature and upper limited temperature with the time of high temperature occurrence and duration are defined. The model of high temperature stressing on yields formation are established, which are integrated with CERES-Rice growth model. Revised daily change rate of harvest index and connect to CERES-Rice model, by using with weather data of historical high temperature record and observed rice yield components data in agro-meteorological station, and with independent sowing data to examine the simulation of accuracy of coupled model, and improve the simulating ability of model which using to study on the effects of temperature variability on rice yield.

温度变率是决定水稻产量重要因素，特别是开花期高温事件对水稻产量形成具有重要影响。项目基于试验数据，建立不同高温发生时段和持续时间高温模式对不同温度敏感性水稻颖花败育影响过程的定量模型, 并耦合CERES-Rice作物模型，模拟高温对水稻产量影响。通过水稻抽穗开花期红外辐射温度控制试验、人工气候箱温度试验和不同播期田间试验，选用耐热性和敏感性基因型水稻为供试品种，在水稻抽穗开花前和开花后设置不同温度处理；基于水稻生长发育的生物学特征观测数据，分析水稻抽穗开花期不同温度处理下开花持续时间、逐日开花和授粉变化特征及水稻颖花发育动态变化规律，建立不同高温模式下影响水稻颖花败育关键温度和临界温度的参数化方程,构建高温影响水稻产量形成模型并耦合CERES-Rice模型，用历史高温年农气站天气数据和水稻产量构成要素观测数据及独立分期播种数据检验耦合模型模拟精度，提高模型对温度变率影响水稻产量的模拟精度。

温度变率是决定水稻产量重要因素，特别是开花期高温事件对水稻产量形成具有重要影响。本研究开展了不同高温处理的控制试验、和大田观测试验、获取不同温度处理和大田试验下的水稻开花期高温胁迫对颍花萌发率和对结实率及千粒重的影响数据。对试验数据处理分析；通过对试验数据处理分析不同高温高温模式对水稻结实率的综合影响；建立了不同高温模式影响水稻产量的模拟模型，开展了不同基因型水稻对高温胁迫的响应敏感性模拟研究，并结合已有历史观测观测数据，分析发生在抽穗开花期不同时间高温对水稻颖花和结实影 响的生物学特征；建立识别不同高温发生时间和持续时间的高温事件对水稻开花结实率胁迫的参数方程。通过高温实验数据和历史花期自然大田环境下高温观测数据分析不同温度对水稻生长发育的生物学特征数据，通过多元回归分析、线性插值等方法进行系统分析方法，构建水稻抽穗开花期高温影响产量回归模型。不同增温幅度和增温日数对水稻颖花率的影响研究表明高温胁迫对花粉萌发率有较大影响，在同一温度胁迫处理下，随着胁迫天数的增加，花粉萌发率逐渐下降；不同基因型水稻对高温敏感性不同，粳稻基因型高温敏感性相对较弱，籼稻基因型对高温较敏感，高温胁迫下柱头上的花粉数、花粉萌发率以及最终的结实率可作为水稻生殖生长阶段的抗性指标在生产上加以利用。通过控制实验和大田试验观测资料、历史数据集，分析发生时间和持续时间为特征的高温对水稻开花结实率的综合影响机制和特征；建立水稻开花期高温强度和高温日数影响产量形成的不同高温模式下温度-产量胁迫回归模型，结合水稻生长模型模拟不同基因型水稻对高温模式的敏感性，为目前作物模型发展提供了理论方法和途径。