农业机械学报

作者：刘博，徐涛，徐强强，李启龙，刘方平，侯佳佳，崔远来

单位：扬州大学,江西省灌溉试验中心站,汉江水利水电（集团）有限公司,扬州大学,江西省灌溉试验中心站,扬州大学,武汉大学,

关键词：日光诱导叶绿素荧光;总初级生产力;估算模型;稻田;时空分布;江西省

基金：国家自然科学基金长江水科学研究联合基金项目（U2040213）、江西省水利科技项目（202426ZDKT21、202223TGKT08）和江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（21KJB210021）

总初级生产力（Gross primary production, GPP）是表征作物在光合作用中吸收大气CO2的指标，也是作物产量形成的重要起点。本研究以江西省稻田为研究对象，基于日光诱导叶绿素荧光（Sun-induced chlorophyll fluorescence, SIF）遥感数据和地面通量观测数据，构建了基于SIF的稻田GPP非线性估算模型，进而对江西省2001—2020年稻田GPP进行模拟。结果表明：相较于MOD17 GPP和GOSIF GPP，基于SIF的非线性模型模拟精度更高，可以更好地捕捉水稻季和非水稻季GPP的季节变化，但对早稻-晚稻交替期模拟效果较差。2001—2020年江西省稻田多年平均GPP为（2082.8±143.2）g/(m2·a)，空间上呈现北侧低、南侧高的特点，稻田GPP低值主要位于南昌市及其周边，高值位于赣州市和景德镇市。2001—2020年江西省稻田GPP总体呈波动上升趋势，趋势率为24.3g/(m2·a)，上升趋势最大的区域位于江西省南部，上升趋势最小或存在下降趋势的区域主要位于南昌市和九江市，可能与该地区水稻“双改单”现象有关。江西省各市稻田GPP年际变化的主要影响因素为气温，贡献率在28.3%～44.2%之间，太阳辐射对稻田GPP为负贡献，风速在部分区域对稻田GPP为正贡献，降水量和相对湿度对稻田GPP年际变化的影响最弱。研究可为模拟江西省稻田GPP以及评估气候变化背景下稻田固碳能力和产量估算提供理论依据。

来源：2024年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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