不同播期和灌水条件下冬小麦生物量变化与产量模拟

为了阐明播期和灌水对冬小麦生物量积累动态特征的影响并实现不同播期与灌水条件下的产量模拟,在吴桥实验站2年（2017—2019年）播期水分大田试验基础上,结合2011—2017年播期水分文献资料,采用“小麦钟”模型发育指数来定量模拟冬小麦的发育期,以Logistic模型定量模拟不同播期和水分处理对地上部生物量积累动态的影响,并建立冬小麦生物量模型,进而构建冬小麦产量模型。结果表明,播期通过影响冬小麦生长旺盛期来影响生物量积累;播期推迟,冬小麦生长旺盛期缩短而使生物量减小。不同水分处理造成的地上部最大生物量的差异主要由生物量的最大积累速率决定,生物量最大积累速率随灌水量的增大呈先增加后下降趋势。基于冬前积温和生长季供水量建立冬小麦生物量与产量模型,冬小麦地上部生物量实测值和模拟值的均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（NRMSE）分别为1980.2kg/hm2和15.7%,产量实测值和模拟值的RMSE和NRMSE分别为839.7kg/hm2和10.6%。基于发育指数的Logistic模型能较好地模拟冬小麦的生物量积累,对不同播期与灌水条件下的产量具有较好的预测效果。足墒播种条件下,冬小麦适宜冬前积温为200~600℃·d,生长季适宜供水量为200~450mm。该研究为华北地区合理调控播期灌水措施提供了科学依据,为不同播期与灌水条件下冬小麦产量预测提供了思路。     

小麦模型算法集成平台构建与算法比较

为方便小麦模型算法比较与多算法集成模拟,本研究参考国内外主流作物模型CERES-Wheat、APSIM-Wheat、WheatSM、WOFOST、SWAT等的主要算法,集成了发育期、生物量、产量形成等模块的多种算法,构建了小麦模型算法集成平台（Wheat model algorithm integration platform, WMAIP）。发育期模块集成了小麦钟模型和热时两种算法;生物量模块集成了群体光合作用、光能利用效率和二氧化碳同化率3种算法;产量形成模块集成了籽粒灌浆、生物量转移和收获指数3种算法。基于模型平台组成了6个具有代表性的模拟模型。利用河北省吴桥县2017—2019年两年播期试验的田间观测数据结合2011—2014年3年播期耦合水分文献资料对模型进行参数校准与验证,并对特定模块的不同算法进行比较。结果表明,各模型的模拟结果与实测值均吻合良好,模拟误差在合理范围之内,其中发育期、地上部生物量、产量和土壤贮水量模拟值和实测值的归一化均方根误差（NRMSE）分别在0.56%~4.00%、16.13%~18.72%、12.48%~18.95%和10.78%~11.63%之间,模型集合的模拟效果优于单一模型。通过算法比较发现,发育期模块中热时法模拟播种至拔节阶段较优,小麦钟模型模拟播种至开花阶段和播种至成熟阶段较优;生物量模块中3种算法均为模拟小麦生物量的较佳模型,但在高辐射条件下,群体光合作用法模拟的生物量较高;产量模块中3种算法模拟的产量变化趋势较为一致,但生物量转移法效果略好。该平台集成了特定模块的多种算法,能较好地模拟土壤贮水量和冬小麦的生物学指标,在小麦模型算法比较与改进、集成模拟及气候变化影响评估方面具有较大的应用潜力。     

小麦模型算法集成平台构建与算法比较

为方便小麦模型算法比较与多算法集成模拟,本研究参考国内外主流作物模型CERES-Wheat、APSIM-Wheat、WheatSM、WOFOST、SWAT等的主要算法,集成了发育期、生物量、产量形成等模块的多种算法,构建了小麦模型算法集成平台(Wheat model algorithm integration platform, WMAIP)。发育期模块集成了小麦钟模型和热时两种算法;生物量模块集成了群体光合作用、光能利用效率和二氧化碳同化率3种算法;产量形成模块集成了籽粒灌浆、生物量转移和收获指数3种算法。基于模型平台组成了6个具有代表性的模拟模型。利用河北省吴桥县2017—2019年两年播期试验的田间观测数据结合2011—2014年3年播期耦合水分文献资料对模型进行参数校准与验证,并对特定模块的不同算法进行比较。结果表明,各模型的模拟结果与实测值均吻合良好,模拟误差在合理范围之内,其中发育期、地上部生物量、产量和土壤贮水量模拟值和实测值的归一化均方根误差(NRMSE)分别在0.56%～4.00%、16.13%～18.72%、12.48%～18.95%和10.78%～11.63%之间...     

基于WMAIP集成模型的华北冬小麦适宜播期与冬前积温下限研究

为明确气候变暖和“双晚技术”背景下华北地区冬小麦的适宜播期,基于WMAIP集成模型,对华北地区冬小麦适宜播期、冬前积温下限及最迟播期进行了分析。研究结果表明,华北地区晚播减产幅度由南向北增大,南部晚播减产幅度最小(<19.5%),中部晚播减产幅度在26.4%以内,北部晚播减产幅度最大,最高可达32.0%。华北地区北部、中部和南部的适宜播期分别在9月25日—10月5日之间、9月30日—10月20日之间和10月10日—11月5日之间。华北地区冬小麦基于高产和高水分利用效率的适宜冬前积温下限分别在497～629℃·d和344～581℃·d之间,并由南部向北部递增。在高产和高水分利用效率条件下,河北、山东、河南大部分地区的最迟播期分别为10月1—13日、10月10—16日、10月22—28日和10月7—19日、10月16—22日、10月31日—11月12日。研究结果可为气候变暖背景下华北地区“双晚技术”的推广和应用提供参考。     

播期和播深对冬小麦越冬前生长性状的影响

为评价播期和播深对冬小麦越冬前生长性状的影响,以农大211冬小麦为试验材料,于2015-2017年在中国农业大学北京上庄实验站进行了4个播期水平(9月23日、10月3日、10月13日和10月23日)、3个播深水平(2、4、6 cm)的随机区组大田试验,探究不同栽培措施对越冬前冬小麦各生长指标(单株叶面积、主茎叶龄、分蘖...     

小麦模型算法集成平台在华北平原区的适应性评价

为评价小麦模型算法集成平台（wheat model algorithms integration platform, WMAIP）在华北平原区的适应性,该研究利用华北平原区4个典型试验站多年试验数据,对WMAIP组成的16个模型进行调参和验证,并利用归一化均方根误差（normalized root mean squared error, NRMSE）选择最优模型,最后评价WMAIP集成模型在华北平原区的适应性。WMAIP中组合的16个模型均能有效地模拟土壤水分动态和冬小麦生长发育指标。发育期模拟误差小于4.2%;2 m土层土壤贮水量模拟误差小于7.0%;生物量和产量模拟误差分别在17.3%～23.7%和10.8%～20.8%之间。单个模型的模拟性能不稳定,调参与验证结果的最优模型存在差异。模型集成可降低华北平原区冬小麦产量的模拟误差,用于集成的模型数量越多,模拟误差越小,选择6个模型进行集成就可获得近似田间试验的模拟误差。以16个组合模型模拟结果的均值作为集成模型的结果,得到生物量和产量的模拟误差分别为18.7%和11.8%。结果表明,WMAIP在华北平原区有较好的适应性,可用于华北平...     

基于小麦模型算法集成平台的三种水分胁迫算法比较

准确模拟水分胁迫并揭示其对作物生长发育过程的影响,是作物模型应用于田间研究和干旱影响评估的关键。该研究将3种主流水分胁迫算法整合到一个标准平台中,组成土壤含水率模型(average Soil Water Content,SWC)、土壤水分供需比模型(Water Supply to Demand ratio,WS/WD)和相对蒸腾模型(Actual to Potential Transpiration ratio,AT/PT)共3种水分胁迫模拟模型。利用河北吴桥2017—2019年冬小麦水分试验田间观测数据结合2008—2009和2013—2016年水分试验文献资料对模型平台进行参数校准与验证。结果表明,3种模型的模拟结果与实测值均吻合良好,地上部生物量、土壤含水率和产量的归一化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)分别为14.0%～16.5%、5.1%～8.8%和5.4%～7.7%。3种水分胁迫模型模拟的生长季水分亏缺出现的时间和严重程度不同,但模拟的水分胁迫因子年际间变化一致。雨养条件下,生长季降水量分别决定了SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟的年际间水分胁迫因子变异的56%、56%和39%。灌水对产量具有促进作用,但灌水量增加会导致灌水利用效率下降。SWC、WS/WD和AT/PT模型模拟枯水年灌四水(底墒水+起身水+孕穗水+开花水)处理的产量较不灌水分别高163%、132%和92%,灌四水处理的灌水利用效率较灌一水(底墒水)处理分别低26.8%、12.3%和40.0%。在吴桥县冬小麦水分管理决策中,WS/WD模型最优,SWC模型次之,AP/TP模型较差。研究结果可为提升作物模型在冬小麦干旱影响评估和水分管理方面的可信度提供参考。