DSSAT-CERES模型在黄土高原丘陵沟壑地区春玉米生产中的适用性评价

【目的】本研究在黄土高原丘陵沟壑区引入农业技术转化决策系统(DSSAT, Decision Support System for Agrotechnology Transfer)研究春玉米生长过程,旨在组建该区土壤、 气象、 作物品种的DSSAT模型数据库,验证和评估DSSAT模型在黄土丘陵沟壑地区的适用性,为模型在黄土丘陵沟壑地区的应用奠定基础。【方法】研究主要基于陕西安塞农田生态系统国家野外科学观测研究站2002、 2003、 2005年春玉米田间试验结果,采用DSSAT4.5内嵌的GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)软件,结合2002、 2003、 2005三年CK处理的大田试验数据运行GLUE软件3000次,对黄土高原丘陵沟壑区玉米品种沈单10 进行参数率定,然后运行DSSAT4.5中的CERES-Maize模型对其他处理条件下的春玉米生育期、 产量、 生物量进行模拟,并结合田间实测数据进行对比验证,对模型参数的适用性进行评价,从而评价CERES-Maize模型在该区春玉米种植中的适用性。【结果】 1)2002年和2005年对春玉米生育时期的模拟误差均在3天以内,产量模拟的归一化的均方根误差(n-RMSE)和平均相对误差(MRE)均小于10%,生物量模拟的误差稍大,但均在可接受范围内。2)2003年模拟的生育期时间和春玉米实测生育期时间基本吻合,唯独出苗日期相差较大,为9天;产量模拟的n-RMSE和MRE分别为6.47%和5.03%;地上生物量模拟误差稍大,模拟结果的n-RMSE和MRE分别为31.81%和30.21%。【结论】在正常降雨条件的情况下(2002年和2005年),CERES-Maize模型能够较好的模拟黄土高原丘陵沟壑区春玉米的生长过程、 地上部分生物量以及收获产量;在降雨较少的年份(2003年),模型对作物生产实际情况的再现能力相对变弱,因此CERES-Maize模型还不能很好的模拟干旱年份下作物的生长过程。     

秒尺度温室番茄作物-环境互作模型构建与验证

为了解决现有温室模型时间尺度不统一的问题,该研究建立了一个时间尺度统一的温室番茄作物-环境互作模型,描述作物与环境之间的相互作用,提高模型的精准性。首先,将番茄作物生长模型拆分成SUPPLY、PARTITION、GROWTH3个子模块,针对3个模块在由天数量级时间尺度到秒数量级时间尺度变换时存在的问题,通过模型替换、结构改造、参数辨识等方法对时间尺度进行了转换,并利用EFAST敏感性分析算法将模型中的不确定参数分为敏感参数和不敏感参数两类。然后,在秒时间尺度番茄作物生长模型的基础上,考虑番茄作物对温室环境的实时反馈,结合小气候模型形成包含未知参数的"通用"的互作模型结构。最后,利用贝叶斯优化方法及番茄生产温室的实际数据,分别对互作模型中生长模型和小气候模型的未知参数进行参数辨识,确定互作模型全部结构与参数,得到可用的互作模型。利用该研究得到的秒时间尺度生长模型对2015—2018年上海崇明A8温室番茄产量进行模拟,其与真实产量值间的均方根误差在7.34～18.85 g/m~2之间,平均相对误差在5.8%～18%之间,均小于TOMGRO模型与Integrated模型,可以更好地预测产量变化。含作物反馈的小气候环境模型经参数辨识后,模拟番茄作物3个不同生长时期(幼苗期、开花坐果期、结果期)的环境因子(温室内温度、湿度、CO_2浓度)变化的平均相对误差均在3%～6%之间,且相较于未考虑作物反馈的一般小气候模型有更好的模拟效果。互作模型的建立将作物与温室小气候环境统一成一个模型,可以为温室环境控制提供模型基础。     

基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险：以陕西长武为例一

水分关键期干旱是影响玉米生长和产量的主要限制因子,构建此时期玉米干旱损失模型,研究干旱指数天气保险,对于合理设计天气指数保险和解决目前传统农业保险的困境,转移农业气象灾害风险具有重要意义。针对作物特定阶段单因子气象灾害影响难以剥离的问题,本研究在西北农林科技大学旱作农业长武试验站进行了连续3a的雨养玉米观测试验,利用田间试验数据(玉米生长发育数据、气象数据、土壤数据和田间管理数据)对CERES-Maize模型进行参数校正和验证,模拟玉米水分关键期(6月21日-8月31日)干旱对生长和产量的影响,构建干旱损失模型;依据长武1990-2019年的气象数据,利用EasyFit软件筛选出玉米水分关键期干旱指数最优分布模型,模拟干旱发生概率;结合干旱损失模型,利用纯费率精算方法厘定玉米水分关键期干旱指数保险费率;采用投影寻踪的统计方法,设计干旱指数保险赔付方案。结果表明,CERES-Maize模型校正和验证的平均绝对相对误差ARE和相对均方根误差RRMSE都小于10%,符合作物模型模拟精度的要求;模拟的干旱指数(DI)与玉米减产率(y,%)间呈显著的线性函数关系,即y=-0.55DI+107.17;Log-logistic模型对干旱指数分布的拟合精度最高,Anderson-Darling(AD)检验值仅为0.20,轻旱、中旱、重旱和特旱发生的概率分别为9.75%、5.90%、3.71%和3.50%。基于Log-logistic模型厘定的玉米水分关键期干旱指数保险费率为5.6%。在玉米生长水分关键期,干旱指数保险的起赔点为DI=185,DI≤185时,进行分级赔付。     

基于FAO-Blaney-Criddle方法的河套灌区参考作物蒸散发量估算

实时灌溉预报是河套灌区管理科学化与信息化的要求,利用天气预报中相对准确的气温数据估算参考作物蒸散发量对实时灌溉预报非常重要,因此需要建立一种基于温度的参考作物蒸散发量估算方法。利用 FAO-Penman-Monteith方法估算河套灌区解放闸灌域历史参考作物蒸散发量,以此作为标准值率定 FAO-Blaney-Criddle 公式中逐旬的修正系数,得到基于温度的参考作物蒸散发量估算方法。结果表明,在作物的生长季（4－9月）,FAO-Blaney-Criddle 方法与FAO-Penman-Monteith 方法的估算结果相近。率定期各旬相对误差均<5%,标准误差<0.65 mm/d,验证期各旬相对误差均<9%,标准误差<0.70 mm/d。10 d 滑动平均的参考作物蒸散发量估算精度,Nash 效率系数达到0.75,误差0.5 mm/d 的精确度达到了68%,误差在1 mm/d 以内的准确率达到95%。FAO-Blaney-Criddle 方法可以应用于河套灌区的灌溉预报中。另外,FAO-Blaney-Criddle 方法的参数具有较强的地区差异性,需要针对不同地区的气象数据进行率定和验证。     

基于机器学习和无人机多光谱遥感的苜蓿产量预测

作物产量快速准确预估对规模化农业生产具有重要意义。该研究在河北省涿州市开展田间试验，设置5个灌水处理及雨养对照区，使用无人机搭载多光谱相机在苜蓿的分枝期、现蕾期和初花期进行遥感监测，将光谱参数与苜蓿产量做相关性分析，分别挑选各生育时期相关性较好的5种植被指数，以去除土壤噪声后的5种植被指数和作物表面模型提取的苜蓿株高为输入变量，通过支持向量回归算法建立各生育时期的苜蓿产量预测模型，并结合实测产量进行模型评价。结果表明，苜蓿产量预测模型精度由高到低的生育时期依次为初花期、现蕾期、分枝期，使用植被指数和株高组合作为输入变量可以提高产量模型的预测精度。在初花期使用植被指数和株高组合输入变量所构建的估产模型最优，其决定系数、均方根误差和标准均方根误差分别为0.90、500 kg/hm2和14.3%，可用于苜蓿产量的快速准确评估。研究结果可为苜蓿的规模化生产和精细化管理提供技术支持。     

基于Hybrid-Maize模型的黑龙江春玉米灌溉增产潜力评估

区域灌溉增产潜力研究是建设灌溉设施的基础,该文利用Hybrid-Maize模型研究了黑龙江省不同区域玉米通过灌溉措施可获得的增产潜力。田间验证结果表明,Hybrid-Maize模型对黑龙江省灌溉和雨养玉米均表现出很好的模拟效果。为了研究黑龙江省春玉米灌溉增产潜力(充分灌溉和雨养产量潜力之间的产量差),利用Hybrid-Maize模型结合实际的生产要素(品种、密度和生育期)及多年气象数据对黑龙江全省玉米的产量潜力进行了模拟,结果表明,黑龙江省第1积温带灌溉增产潜力较大,第3、4、5积温带灌溉增产潜力小;第1与第2积温带西部代表站点灌溉增产潜力大于东部。区域模拟分析表明,黑龙江省西南部充分灌溉条件下的玉米产量潜力最高,达到15000kg/hm2以上,而东部地区雨养产量潜力最高,达到14000～14799kg/hm2;自西南向东、向北,灌溉增产潜力逐渐变小,西南部的灌溉增产潜力最大,达到1600kg/hm2以上,而东部与北部最小,灌溉增产潜力小于300kg/hm2。当生育期内降雨量在350mm以下、全年降雨量在430mm以下时灌溉增产潜力变异最大。因此,黑龙江省玉米灌溉条件的建设应综合考虑积温和降雨2个要素,优先考虑积温较高(第1与第2积温带)、降雨较低(生育期降雨量在350mm以下、全年降雨量在430mm以下)的区域。该研究可为黑龙江建立合理的水利灌溉设施提供参考。     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

基于气象-生理的夏玉米作物系数及蒸散估算

准确估算作物系数对预测作物实际蒸散量和制定精准的灌溉计划至关重要。为反映作物逐日作物系数变化,综合考虑气象和生物因子对作物生长的共同影响,采用五道沟水文实验站大型蒸渗仪夏玉米实测蒸散及气象数据,基于地温及叶面积指数建立了气象-生理双函数乘法模型,并结合梯度下降法对模型进行了精度优化。结果表明,在整个玉米生长期中,作物系数实测值和计算值平均绝对误差为0.12,均方根误差为0.15,相关性为0.91,蒸散量实测值与计算值平均绝对误差为1.0 mm/d,均方根误差为4.5 mm/d,相关性为0.75。该模型计算的全生育期蒸散量准确率(误差在2～3 mm/d以内)相比使用联合国粮农组织(FAO)推荐的作物系数计算所得准确率提高了3倍以上,可更精确用于作物系数及蒸散量计算。     

引入水稻“移栽时间效应”和光敏感性算法改进ORYZA模型并验证

  【目的】  水稻生长模型是实现水稻管理自动化的重要工具。现有水稻模型未充分体现水稻生长的“移栽时间效应”，模型参数较多，使用较复杂。基于这些问题改进和完善水稻生长模型，以提高模型的准确性和实用性。  【方法】  在ORYZA与RCSODS模型的基础上，结合已有水稻生育期时间节点计算方法及其对干物质积累与分配的影响权重，在模型中增加移栽时间效应和水稻动态消光系数方程。利用2003—2012年黑龙江省绥化市庆安县农业气象站的发育期、产量和气象数据，验证了改进后的水稻生长模型的模拟效果，对比分析改进前后的效果差异。  【结果】  改进后模拟的返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期与成熟期和实际发育期时间节点的残差均方根 (RMSE) 分别为1.17、1.41、1.00、2.23和2.12天，整个发育期模拟RMSE与RE (相对误差) 平均为1.6天与1.3%。试验点位多年产量范围在6495～8715 kg/hm2，模拟值为7230～8207 kg/hm2，其中产量模拟最小误差为210 kg/hm2，平均RMSE与RE分别为714 kg/hm2与9.2%，模型相对误差率保持在10%以内。移栽前有效积温与水稻完成基本营养生长期所需的有效积温呈显著正相关 (R2 = 0.7837，P = 0.003)，根据移栽时有效积温调整发育期模型第一阶段 (基本营养阶段)生长速率参数，使发育期的模拟误差缩小3倍，产量模拟误差缩小34%。  【结论】  引入移栽前有效积温与基本营养生长期发育速率之间关系的响应方程，极大地提升了发育期模型的模拟效果；引入动态水稻消光系数方程，小幅度地提升了产量的模拟效果。改进后的模型可以促进水稻模型的发展，并更加准确地指导水稻生产。     

基于WOFOST模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟

大区域尺度WOFOST(world food studies)模型的动态模拟是作物模型区域应用的重要基础。该文以中国冬小麦主产区为研究对象,利用中国冬小麦主产区内174个农业气象站多年观测数据以及气象站点观测数据,重点优化WOFOST模型中与品种相关的积温参数,即出苗至开花有效积温与开花至成熟有效积温。在冬小麦主产区分区的基础上,以2012—2015年气象数据驱动WOFOST模型,在站点尺度进行冬小麦的物候期、叶面积指数(leaf area index,LAI)和单产动态模拟和精度分析。结果表明:WOFOST模型模拟出苗至开花天数的决定系数R2为0.89~0.94,均方根误差RMSE为7.87~11.52 d,模型模拟开花至成熟天数的R2为0.63~0.77,RMSE为2.99~4.65 d;模型模拟LAI的R2为0.70~0.83,RMSE为0.89~1.46 m2/m2;灌溉区WOFOST模拟的单产精度R2为0.45~0.59,RMSE为734~1 421 kg/hm2;雨养区WOFOST模拟的单产精度R2为0.48~0.61,RMSE为1 046~1 329 kg/hm2。结果表明,WOFOST模型在全国尺度取得了较高模拟精度,为区域尺度作物模型的农业应用提供了坚实的过程模型基础。     

The impacts of potential climate change and climate variability on simulated maize production in China

This study assessed the impacts of potential climate change on maize yields in China, using the CERES-Maize model under rainfed and irrigated conditions, based on 35 maize modeling sites in eastern China that characterize the main maize regions. The Chinese Weather Generator was developed to generate a long time series of daily climate data as baseline climate for 51 sites in China. Climate change scenarios were created from three equilibrium general circulation models: the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory model, the high-resolution United Kingdom Meteorological Office model, and the Max Planck Institute model. At most sites, simulated yields of both rainfed and irrigated maize decreased under climate change scenarios, primarily because of increases in temperature, which shorten maize growth duration, particularly the grain-filling period. Decreases of simulated yields varied across the general circulation model scenarios. Simulated yields increased at only a few northern sites, probably because maize growth is currently temperature-limited at these relatively high latitudes. To analyze the possible impacts of climate variability on maize yield, we specified incremental changes to variabilities of temperature and precipitation and applied these changes to the general circulation model scenarios to create sensitivity scenarios. Arbitrary climate variability sensitivity tests were conducted at three sites in the North China Plain to test maize model responses to a range of changes (0%, +10%, and +20%) inthe monthly standard deviations of temperature and monthly variation coefficients of precipitation. The results from the three sites showed that incremental climate variability caused simulated yield decreases, and the decreases in rainfed yield were greater than those of irrigated yield.     

测土施肥技术对内蒙古通辽市玉米养分管理的影响现状与评价

【目的】 明确通辽市玉米施肥现状,对该地区玉米养分管理提供科学指导。 【方法】 对通辽市2005—2007年和2010—2012年两个时期的农户调查数据进行分析。 【结果】 1) 通辽市2010—2012年玉米化肥投入总量为333.5～383.5 kg/hm2,氮、磷、钾投入量分别为210.0～237.0 kg/hm2、85.5～106.5 kg/hm2、38.0～40.0 kg/hm2。与2005～2007年比,总养分投入量没有差异,其中氮肥投入量没有差异;磷肥投入量有所减少,旱地和水浇地分别减少28.5 kg/hm2、15.0 kg/hm2;钾肥投入量旱地和水浇地分别增加23.0 kg/hm2和20.0 kg/hm2。2) 与最佳施肥量比,目前玉米氮肥投入量偏高,磷肥和钾肥投入量偏低,特别是钾肥投入量明显不足。3) 通辽玉米施肥主要以基肥 + 1次追肥方式为主,旱地全部为基肥 + 1次追肥,水浇地90%为基肥 + 1次追肥,仅有10%为基肥 + 2次追肥。旱地和水浇地氮肥基追比例分别为1∶2.9和1∶3.3,较合理。4) 通辽市玉米基肥施用的化肥品种主要为磷酸二铵和复合肥,追肥为尿素。复合肥以通用型复合肥为主,其中旱地玉米施用的复合肥配方为15–15–15、18–18–18、17–17–17、19–19–19的占77.6%,水浇地玉米施用的复合肥配方为15–15–15、12–15–8、15–20–10的占78.1%。旱地和水浇地玉米施用的复合肥配方差异较大。5) 有机肥施用农户少,仅占27%。6) 玉米氮磷钾比例为1∶0.45～0.46∶0.10～0.22,氮磷比例较合理,氮钾比例与玉米的需肥规律差异较大。内蒙古通辽市玉米施肥存在氮肥施用过量、磷肥施用偏低、钾肥和有机肥投入不足等问题。      

气候变化条件下中国灌溉面积变化的产量效应

灌溉可以有效缓解气候变化对粮食生产的不利影响。采用中国不同区域2006-2019年实际灌溉用水量,对4个气候模式(GFDL-ESM2M,Had GEM2-ES,IPSL-CAM5-LR,MIROC5)驱动下的3种作物模型(GEPIC、PEPIC和LPJml)的灌溉用水量进行评估,优选模拟结果较好的前5个模式组合,分析RCP2.6和RCP6.0情景下,2021-2050年中国玉米、水稻、大豆和小麦产量变化,评估灌溉面积扩张的增产效应。结果显示:未来气候变化下,2021-2050年降水量的增加使得中国水稻和大豆以及北方地区玉米和小麦产量均呈现增长趋势,其中东北80%左右的地区和西北70%左右的地区玉米产量将提高0.2～0.8 t/hm~2,东北85%左右的地区水稻和大豆增产幅度分别超过1.0、0.5 t/hm~2,东北90%左右的地区和西北75%左右的地区小麦产量增幅分别介于1.0～2.0、0.5～1.0 t/hm~2之间。降水量的减少使得西南南部地区的玉米和小麦产量均下降0.2 t/hm~2左右。不同区域玉米和小麦的增产效应差异明显,由于北部地区光热条件较差、小麦基础产量较低,使得小麦灌溉增产潜力(1%～11%)以及增产效率((0.12±0.06)kg/m~3)均较高,北部地区小麦的灌溉面积扩张可有效应对气候变化的不利影响。     

Evapotranspiration of irrigated and rainfed maize–soybean cropping systems

We have been making year-round measurements of mass and energy exchange in three cropping systems: (a) irrigated continuous maize, (b) irrigated maize–soybean rotation, and (c) rainfed maize–soybean rotation in eastern Nebraska since 2001. In this paper, we present results on evapotranspiration (ET) of these crops for the first 5 years of our study. Growing season ET in the irrigated and rainfed maize averaged 548 and 482 mm, respectively. In irrigated and rainfed soybean, the average growing season ET was 452 and 431 mm, respectively. On average, the maize ET was higher than the soybean ET by 18% for irrigated crops and by 11% for rainfed crops. The mid-season crop coefficient K_c (=ET/ET₀ and ET₀ is the reference ET) for irrigated maize was 1.03 ± 0.07. For rainfed maize, significant dry-down conditions prevailed and mid-season K_c was 0.84 ± 0.20. For irrigated soybean, the mid-season K_c was 0.98 ± 0.02. The mid-season dry down in rainfed soybean years was not severe and the K_c (0.90 ± 0.13) was only slightly lower than the values for the irrigated fields. Non-growing season evaporation ranged from 100 to 172 mm and contributed about 16–28% of the annual ET in irrigated/rainfed maize and 24–26% in irrigated/rainfed soybean. The amount of surface mulch biomass explained 71% of the variability in non-growing season evaporation totals. Water use efficiency (or biomass transpiration efficiency), defined as the ratio of total plant biomass (Y_DM) to growing season transpiration (T) was 5.20 ± 0.34 and 5.22 ± 0.36 g kg^?1, respectively for irrigated and rainfed maize crops. Similarly, the biomass transpiration efficiency for irrigated and rainfed soybean crops was 3.21 ± 0.35 and 2.96 ± 0.30 g kg^?1. Thus, the respective biomass transpiration efficiency of these crops was nearly constant regardless of rainfall and irrigation.     

基于聚类法筛选历史相似气象数据的玉米产量DSSAT-CERES-Maize预测

根据陕西杨凌、合阳、长武3个站点各2 a玉米试验,在对玉米生长模拟模型CERES-Maize进行调试、验证的基础上,探索在生育期内进行动态产量预测的方法并验证.研究将目标生育期内未知气象数据分别用试验地的多年历史同期数据代替,结合生育期实时数据对应生成多个完整的气象数据序列运行模型预测产量.随着生育期的推进,逐日在气象数据序列中融入目标年实测的气象数据,从播种至收获动态模拟玉米产量.此外该研究使用改进前后的K-NN算法从历史气象年份中筛选目标年的气象相似年份进而预测产量.通过对3种方法预测精度及预测效率对比,确定改进的K-NN算法最优.研究表明,玉米生育前期产量预测可靠性和准确率均较差,抽雄后预测精度迅速提高;利用改进的K-NN算法在3个站点全生育期预测产量的平均绝对相对误差的均值分别为9.9%、19.8%、17.9%,抽雄后预测产量的平均绝对相对误差在0.2%~12.6%之间,相比于使用全部历史年份数据进行全生育期产量预测,模拟所需时间从61 min缩短至25 min.对该方法中降雨因子的筛选进一步改进可提高预报精度,未来有望达到业务应用水平.     

长期不同施肥措施下黑土作物产量与养分平衡特征

为了明确长期不同施肥措施下黑土作物产量及养分平衡特征,利用开始于1979年的哈尔滨黑土肥力长期定位试验,以小麦-大豆-玉米轮作(3a)为一个周期,选取对照(不施肥,记作CK)、常量氮磷钾化肥配施(小麦施N、P2O5量分别为150、75 kg/hm2,大豆施N、P2O5量分别为75、150 kg/hm2,玉米施N、P2O5量分别为150、75 kg/hm2,K2O共施75 kg/hm2,记作NPK)、常量有机肥(施肥18 600 kg/hm2,记作M)、常量化肥有机肥配施(化肥施量同NPK,有机肥施量同M,记作MNPK)和二倍量氮磷化肥有机肥配施(小麦施N、P2O5量分别为300、150 kg/hm2,大豆施N、P2O5量分别为150、300 kg/hm2,、玉米施N、P2O5量分别为300、150 kg/hm2,有机肥共37 200 kg/hm2,记作M2N2P2)5个处理,研究了不同作物的平均产量、产量年际变化和土壤养分表观平衡。结果表明:1)较CK,长期平衡施用化肥或化肥配施有机肥提高了作物产量,多年平均增产率分别在82.5%~91.6%(小麦)和35.6%~40.9%(玉米)之间。长期不同施肥措施增产效果表现为M2N2P2MNPKNPKM,有机无机肥配施与单施化肥处理间作物产量差异不显著。2)长期不施肥处理小麦和玉米产量随试验年限推移呈下降趋势,降幅分别为13.93和42.61 kg/(hm2·a),大豆则以7.409 kg/(hm2·a)的速率增加。施肥处理小麦、大豆和玉米产量随试验年限的增加呈总体上升的趋势。3)在该试验条件下,长期施用常量化肥处理(NPK)和常量化肥有机肥配施处理(MNPK)土壤氮亏缺量分别为29.7和17.5 kg/hm2,磷盈余量分别为33.4和61.2 kg/hm2。各处理土壤中钾素均表现为亏缺,亏缺量在30.4~73.0 kg/hm2之间。MNPK处理氮、钾供应状况有所改善,较NPK处理分别增加12.2和27.6 kg/hm2。4)作物产量与土壤有机质、碱解氮、有效磷、降雨量、生育期日平均气温呈显著正相关关系(P0.05)。5)在黑土小麦-大豆-玉米典型轮作制度下,基于土壤养分平衡特征提出"稳氮、减磷和增钾"的施肥策略。该研究为评价和建立长期施肥模式、促进粮食持续生产提供依据。     

IPCC SRES A2和B2情景下我国玉米产量变化模拟

利用最新的温室气体和SO2 排放方案,即政府间气候变化委员会(IPCC)排放情景特别报告(SRES)的A2和B2方案,通过区域气候模式和区域作物模型模拟了未来2080s我国玉米产量的变化。主要结果如下:两种温室气体排放方案下,A2方案对我国玉米产量造成的负面影响大于 B2方案;气候变化对灌溉玉米造成的负面影响大于雨养玉米;气候变化造成玉米单产的变化表现为大多数玉米主产区减产,而非玉米主产区增产。     

小麦-玉米-大豆轮作下黑土农田土壤呼吸与碳平衡

农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,探讨农田生态系统的土壤呼吸与碳平衡对于科学评价陆地生态系统在全球变化下的源汇效应具有重要意义。基于中国科学院海伦农业生态实验站的长期定位试验,对不同施肥处理下黑土小麦-玉米-大豆轮作体系2005—2007年的作物固碳量与土壤CO2排放通量进行了观测,并对该轮作体系下黑土农田生态系统的碳平衡状况进行了估算。结果表明:在小麦-玉米-大豆轮作体系中,作物固碳量的高低表现为:玉米>大豆>小麦,平均值分别为6 513 kg(C).hm-2、4 025 kg(C).hm-2和3 655kg(C).hm-2。从作物生长季土壤CO2排放总量来看,3种作物以大豆农田生态系统的土壤CO2排放总量最高,平均值达4 062 kg(C).hm-2;其次为玉米,为3 813 kg(C).hm-2;而小麦最低,为2 326 kg(C).hm-2。3种作物轮作下NEP(净生态系统生产力)均为正值,表明黑土农田土壤-作物系统为大气CO2的"汇",不同作物系统的碳汇强度表现为玉米>小麦>大豆,三者的平均值分别为3 215 kg(C).hm-2、1 643 kg(C).hm-2和512 kg(C).hm-2。长期均衡施用氮、磷、钾化肥或氮、磷、钾化肥配施有机肥后,小麦、玉米和大豆农田生态系统的固碳量和土壤CO2排放总量均明显增加,并在氮、磷、钾配施有机肥处理下达到最高。不同的施肥管理措施将改变土壤-植物系统作为大气CO2"汇"的程度,总体表现为化肥均衡施用下NEP值较高,而化肥与有机肥配施下农田生态系统的NEP值较低。     

干旱胁迫对玉米物候及产量组成的影响及模拟研究

为了研究产量关键期干旱胁迫对玉米物候及产量和产量组成的影响,评估作物生长模型对干旱胁迫下玉米物候和产量模拟的效果,基于锦州农业气象试验站2011-2015年分期播种试验玉米产量和产量组成观测资料,尤其是2014年和2015年天然干旱胁迫试验数据和2015年玉米开花、吐丝物候加密观测资料,分析了产量关键期干旱胁迫对玉米物候及产量和产量组成的影响,评估了CERES-Maize模型对不同降水年型玉米产量和产量组成的模拟效果,提出了模型改进的方向。结果表明,2014年和2015年辽宁省西部地区在玉米开花期前后经历了较严重的干旱胁迫过程,干旱胁迫导致玉米吐丝延迟程度大于开花,90%以上的植株能到达开花阶段,但仅有45%~88%的植株能到达吐丝阶段,直接影响株籽粒数（不同播期下的玉米株籽粒数相差32%）及最终产量（产量下降33%~78%）。CERES-Maize模型对正常年玉米产量及产量组成的模拟效果较好,对干旱年的模拟效果较差,部分原因在于模型在模拟玉米物候时不对开花和吐丝期加以区别,只考虑了温度对花期的影响,而没有考虑干旱胁迫下玉米因开花-吐丝间隔增大、雌穗发育异常、物候期推迟而造成的减产作用。因此,玉米产量关键期干旱胁迫直接影响玉米物候（开花-吐丝期）,进而影响玉米穗粒数及最终产量;为提高干旱胁迫下作物模型的模拟评估能力,亟待开展干旱胁迫下基于冠层吐丝动态的玉米产量模拟研究。     

基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。