文献

J-GLOBAL ID：201702212456823352   整理番号：17A0364269

CMIP5(第5次結合モデルに基づく中国の3種類の代表的イネ人工林地域における用水量と水利用効率のBayesianマルチモデル予測【Powered by NICT】

Bayesian multi-model projection of irrigation requirement and water use efficiency in three typical rice plantation region of China based on CMIP5

著者 (9件)： Wang Weiguang (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Wang Weiguang (College of Water Resources and Hydrology, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Ding Yimin (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Shao Quanxi (CSIRO Computational Informatics, Private Bag 5, Wembley, WA 6913, Australia) ,  Xu Junzeng (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Jiao Xiyun (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Luo Yufeng (State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Yu Zhongbo (State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China) ,  Yu Zhongbo (College of Water Resources and Hydrology, Hohai University, Nanjing 210098, China)
資料名： Agricultural and Forest Meteorology  (Agricultural and Forest Meteorology)
巻： 232  ページ： 89-105  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0901A  ISSN： 0168-1923  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イネ成長は有意に進行中の気候変動の影響を受け,水不足に供した。将来の気候下のイネ生産性の成長と水資源利用の変化に関する射影は食糧安全保障と水資源の持続可能な管理にとって非常に重要である。物理ベース作物モデルによる気候モデル出力の組合せは作物生産性および水消費応答をモデル化するための効果的な方法であるが,気候モデルに関連する不確実性は主要な課題として残っている。本研究では,五相結合モデル相互比較プロジェクト(CMIP5)から四排出シナリオ(RCP2.6,RCP4.5,RCP6~RCP8.5)下で4気候モデルの併合によるマルチモデルアンサンブル予測を提供するためにBayesモデル平均化(BMA)法を導入した。中国の稲作地域を代表する三サイト(黄河流域における揚子江流域における昆山と南京,と開封市)におけるCO_2濃縮を考慮した将来の気候シナリオに対する応答米収量、水消費量(ET),潅がい用水必要量(IR),水利用効率(WUE)および潅がい水使用効率(IWUE)に関する包括的な研究は,多重モデルアンサンブル予測された気候出力を結合するとよく検証されたイネ作物モデルORYAZ2000を駆動して行った。広いモデルの広がりを持つ気候変数の気候モデル予測のためのいくつかの明らかな不確実性,特に太陽放射と風速であった。BMA法簡単なモデル平均化(SA)法と個々の気候モデルと比較して最低バイアスによるアンサンブルを生成する最も適切であった。三の観測所の将来の気候変動に対する生育期間の異なる応答にもかかわらず,イネ収量は気候温暖化の下で有意に低減すると考えられる。IRはETと比較してより顕著な増加を示し,特に南京と昆山観測所では,米穀粒の成長期降水量の減少に起因する。米生産の有意な減少はETとIRの拡大と共に,一般的に抑制されWUEおよびIWUEをもたらした。さらに,CO_2施肥効果は温度上昇の負の影響を補償できないにもかかわらず,CO_2濃度の増加は収率の全体的なレベルを促進し,その結果イネの水利用効率を改善することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 気候 ,  温暖化 ,  昇温 ,  流域 ,  気候モデル ,  水資源 ,  灌漑用水 ,  不確実性 ,  水不足 ,  *結合モデル ,  アンサンブル予報 ,  施肥 ,  風速 ,  モデリング
準シソーラス用語： *水利用効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 気候変動 ,  マルチモデルアンサンブル ,  水使用効率 ,  Bayesモデル平均化(BMA) ,  不確実性

分類 (3件)： 作物栽培一般  (FC03010R) ,  麦  (FC03033M) ,  農業気象  (DC05030Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： CMIP5 ,  結合モデル ,  中国 ,  イネ ,  人工林 ,  地域 ,  水利用効率 ,  マルチ ,  モデル予測