CERES-Wheat作物模型参数全局敏感性分析

作物生长模型广泛应用于区域作物估产研究与应用之中,如何选择最佳作物模型优化参数是获得较好模拟预测结果的关键之一。研究选择河南洛阳为试验区,应用扩展傅里叶振幅灵敏度检验（EFAST）法对CERES-Wheat模型作物参数及田间管理参数进行了全局敏感性分析。结果表明,完成一片叶生长所需积温、最适温度条件下通过春化阶段所需天数、光周期参数、最佳条件下标准籽粒质量参数、开花期单位株冠质量的籽粒数参数等指标具有较高敏感性,系为模型参数“本地化”的关键参数。播种日期、播种密度、施肥日期、播种深度、灌溉日期是模型区域化应用的最佳优化变量。研究表明,EFAST敏感性分析是模型参数“本地化”和选择最佳“区域化”优化变量的有效方法。     

覆土浅埋滴灌对春小麦耗水特性及水分利用效率的影响

  目的  探索新疆伊犁河南岸灌区覆土浅埋滴灌条件下春小麦耗水规律和水分利用效率。  方法  通过对覆土（覆土深度5 cm）浅埋滴灌（4个灌溉定额水分处理:W1 = 450 mm、W2 = 360 mm、W3 = 315 mm和W4 = 270 mm）和地表滴灌（灌溉定额CK = 450 mm）的春小麦各生育期耗水量分析,研究覆土浅埋滴灌对春小麦生长阶段各土层水分动态变化、耗水特性、作物系数及水分利用效率的影响。  结果  覆土浅埋（5 cm）滴灌可以显著性提高20 ~ 40 cm土层水分含量,滴灌小麦全生长阶段0 ~ 40 cm土层水分变化率大,该土层是小麦根系吸水主要利用层,40 ~ 60 cm土层为小麦根系稳定吸水层,该土层水分波动不明显。灌水量为360 mm处理下,全生育期内覆土浅埋滴灌小麦耗水量为482.78 mm,日均耗水量为4.88 mm d?1,耗水量呈抛物线变化趋势,在拔节 ~ 抽穗阶段达到抛物线最高点;小麦全生育期各滴灌量处理耗水量存在显著差异。在滴灌小麦整个生长周期内作物系数呈初期小、中期大、后期小的变化规律,在春小麦需水关键期拔节 ~ 抽穗期作物系数达到最大值为1.5。覆土浅埋滴灌小麦W1、W2、W3和W4处理的水分利用效率分别比地表滴灌CK提高了16.47%、38.73%、36.37%和13.20%,且覆土浅埋滴灌处理显著性高于地表滴灌处理。滴灌量为360 mm的W2处理产量、水分利用效率和灌溉水利用效率均达到最优;CK处理最低,但产量除外。  结论  在本试验条件下覆土浅埋滴灌灌溉定额为360 mm为理想的高产节水滴灌处理。     

浅埋滴灌土壤水分变化特征及作物耗水规律

为探明玉米节水增粮的浅埋滴灌灌溉模式,于2021年在内蒙古通辽市开展田间种植试验。按作物各生育期设置低水(W1=125.4 mm)、中水(W2=153.6 mm)、高水(W3=166.8 mm)不同定额灌水水平,以滴灌100%水量为对照(CK=179.8 mm),分析不同处理下土壤水分变化特征及对作物耗水量、水分利用率及植株生长的影响。结果表明：0—60 cm耕作土层土壤含水率随灌水量增加而变化明显;随着生育期的推进,在拔节期至灌浆期,土壤含水量均呈下降趋势。玉米作物耗水量整体存在差异,表现为CK>W3>W2>W1。玉米生长特征变化趋势差异较大,W2处理的株高、茎粗和叶面积指数最高;各生育期玉米耗水量总体变化呈波动变化趋势,在拔节期—抽雄期达到峰值。玉米产量不随灌水量增大而增加,处理W2玉米产量最高,较CK处理增产5.65%,且水分利用率最大,为3.48 kg/m³。在进一步优化节水技术之前,浅埋滴灌W2处理为灌水最佳方案。研究结果可为我国半干旱地区玉米节水灌溉提供参考。     

基于全局敏感性分析和贝叶斯方法的WOFOST作物模型参数优化

作物模型参数的敏感性分析、标定和验证可以提高模型的效率和精准度,进而为模型应用做好准备工作。该研究结合参数全局敏感性分析方法以及贝叶斯后验估计理论的马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,以华北栾城站三年的冬小麦观测数据(叶面积和地上生物量)为参照,对WOFOST模型的55个品种参数进行了敏感性分析、筛选和优化。发现:1)对叶面积影响较大的参数为:生育期为0、0.5、0.6和0.75时的比叶面积、生育期为1.5时的最大光合速率、叶面积指数最大增长率;对地上干物质影响较大的参数为:生育期为1.5时的最大光合速率、生育期为0时的比叶面积、35℃时叶面积的生命周期、生育期为0时的散射消光系数、生育期为1.8时的最大光合速率、储存器官的同化物转换效率。2)潜在和雨养产量水平下,最大叶面积和地上生物量对参数的敏感性差异不大。3)马尔科夫蒙特卡洛方法(MCMC)可以对WOFOST模型品种参数较好地优化;设计的3种校正-验证方案中,第1种方案(用1998-1999年作为校正年份,1999-2000年,2000-2001年作为验证年份)模拟效果最好。4)优化后的参数,模型对潜在产量水平模拟较好,一致性指数均大于0.9,相对均方根误差小于20%;而对有水分胁迫的雨养情况下比潜在产量水平的模拟结果差,表明模型对水分胁迫的模拟不足。该研究为WOFOST模型区域应用和模型调整优化提供科学理论依据。     

西辽河平原覆膜和浅埋对滴灌玉米生长的影响

为对比研究覆膜和浅埋对滴灌玉米生长的影响,以西辽河平原为研究区,设置膜下滴灌与浅埋滴灌2种灌溉方式和高、中、低3种灌溉水平,对滴灌玉米生长指标、根系分布、耗水量及产量等进行分析,寻求适宜试验区玉米高效节水灌溉模式.结果表明:(1)平均叶面积指数膜下滴灌较浅埋滴灌处理高13％～20％.膜下滴灌根系在30 cm土层内分布均...     

沙漠绿洲灌区膜下滴灌作物需水量及作物系数研究

根据 2001年甘肃民勤小坝口灌溉试验站自动气象站观测的气象资料，依据FAO Penman—Monteith公式计算出作物生育期内参考作物蒸发蒸腾量，结合实测的充分供水条件下作物耗水量，对膜下滴灌条件下大田作物的需水规律和作物系数进行了研究。确定了该地区膜下滴灌棉花和玉米各个生育阶段的作物系数，并建立了作物系数和有效积温及播种后天数的函数关系。该结果为该沙漠绿洲灌区膜下滴灌条件下棉花、玉米的水分管理提供了科学依据。     

浅埋滴灌条件下优化施氮对西辽河平原春玉米田碳、氮足迹的影响

为探究西辽河平原浅埋滴灌条件下优化施氮对春玉米农田生态系统碳氮足迹的影响,于2019—2020年在内蒙古通辽市科尔沁区农业高新科技示范园区连续2年进行定位试验,以传统漫灌常规常量追氮为对照（CK）,设置浅埋滴灌下常量追氮（T₁）和优化追氮（T₂：70%常量追氮）2个处理,研究不同灌溉方式和氮肥管理对春玉米产量、农田经济效益和农田碳氮足迹的影响。结果表明,相比于传统漫灌,浅埋滴灌下T₁和T₂处理在增加玉米产量的同时提高农田经济效益（P<0.05）。土壤呼吸CO₂碳排放是农田碳足迹主要来源,占比43%~44%,化肥是农业生产资料碳排放主要来源,占生产资料碳排放总量36%~43%;氮肥施用是输入氮足迹的主要组成部分,占比93%~95%。农田生态系统净碳值浅埋滴灌下T₁和T₂处理无显著差异,分别较传统漫灌CK处理增加15.43%,9.29%;碳效率浅埋滴灌下优化追氮T₂处理最高,较CK处理提高10.63%。氮素平衡浅埋滴灌下优化追氮T₂处理最接近零点,显著低于T₁和CK处理（P<0.05）;氮投入有效利用水平T₂处理最高,显著高于CK处理（P<0.05）。综合来看,浅埋滴灌下优化追氮T₂处理降低西辽河平原农田生态系统碳、氮排放,提高碳效率和氮投入有效利用水平,保证玉米产量和经济效益,是西辽河平原春玉米兼顾高产、高效和生态的水氮管理模式。     

基于双作物系数法的干旱区覆膜农田耗水及水量平衡分析

农田覆膜技术应用广泛,覆膜条件下农田蒸散发(ET)规律是制定合理灌溉制度、提高用水效率的基础。根据2014—2015年甘肃省石羊河流域春小麦试验观测资料率定和验证农田水量平衡模型,利用双作物系数法得到作物的耗水规律和耗水结构。结果表明,覆膜春小麦全生育期耗水比不覆膜减少10%~16%,有一定的节水效果。覆膜促进了春小麦全生育期蒸腾,蒸腾占总耗水的比例在70%~74%之间,比不覆膜情况提高了25%~27%。在春小麦生长前期,覆膜能够显著降低ET;中期,覆膜能够降低土壤蒸发、促进作物蒸腾。此外,覆膜还具有促进作物前期生长、延长作物中期生长、延缓冠层衰老的作用。     

基于EPIC模型的冬小麦生长模拟参数全局敏感性分析

模型参数的敏感性分析是模型本地化、区域化过程中不可或缺的重要环节。局部敏感性分析忽略了参数间的相互耦合作用对模型结果的间接影响,从而导致敏感参数选取具有一定的片面性。该研究以河北衡水冬小麦试验区为研究区,使用全局敏感性分析方法分析EPIC模型在冬小麦产量模拟中的敏感参数。研究表明：收获指数（HI）、生长季峰值点（DLAI）、潜在热量单位（PHU）、最大作物高度（HMX）是影响模型本地化最为关键的参数（总敏感指数＞0.1）;作物的播种日期、收获日期及种植密度是影响区域尺度的作物产量估计最为敏感参数（总敏感指数＞0.1）。研究同时表明全局敏感性分析方法可用于作物生长模型本地化、区域化研究,且优于传统局部敏感性分析方法。     

灌溉定额对浅埋滴灌春玉米生长与产量的影响

[目的]通过不同灌溉定额对浅埋滴灌春玉米生长与产量的影响研究,筛选出适合内蒙古东部地区的最佳灌水定额,为应用和推广浅埋滴灌提供理论和实证依据。[方法]采用大田试验方法,设置400.20m~3/hm~2(CK),1 050.53m~3/hm~2(DG1),1 700.85m~3/hm~2(DG2),2 351.18m~3/hm~2(DG3),3 001.50m~3/hm~2(DG4)浅埋滴灌和常规地面漫灌3 201.60m~3/hm~2(GG)共6个灌溉定额处理,运用统计分析方法开展研究。[结果](1)随灌溉定额的增加,浅埋滴灌春玉米的株高、叶面积指数和叶绿素相对含量呈增加趋势;(2)净光合速率和蒸腾速率表现为DG4最大,DG3次之,叶片水平水分利用效率DG3DG4且GG处理最低;(3)DG3较GG处理的产量提高6.03%,灌溉水利用效率提高44.50%。[结论]浅埋滴灌条件下,全生育期灌溉定额为2 351.18m~3/hm~2的灌溉制度节水、节膜、增产效益最优。     

Stacking集成模型模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数

为准确模拟膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数,该研究以4个经典机器学习模型：随机森林（Random Forest,RF）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BP）和Adaboost集成学习模型（Adaboost,ADA）为基础,基于Stacking算法建立了集成学习模型（Linear Stacking Model,LSM）对膜下滴灌玉米逐日蒸散量和作物系数进行模拟。并将LSM的模拟精度与RF、SVM、BP和ADA模型的模拟精度相比较,结果表明：1）RF、SVM、BP和ADA模型模拟膜下滴灌玉米的逐日蒸散量和作物系数时的相对均方根误差均大于0.2;2）相比RF、SVM、BP和ADA模型,LSM模型提高了玉米逐日蒸散量和作物系数模拟精度。LSM模拟的膜下滴灌玉米的作物系数相比于FAO推荐值更接近实测值;3）日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征对玉米膜下滴灌玉米日蒸散量和作物系数影响最高,基于这5个特征建立的LSM模型模拟膜下滴灌玉米的蒸散量和作物系数的R2 分别为0.9和0.89,相对均方根误差分别为0.23和0.16。因此,建议在该研究区使用日序数、平均温度、株高、叶面积指数和短波辐射5个特征参数建立LSM模型模拟膜下滴灌玉米蒸散量和作物系数。该研究可为高效节水条件下作物蒸散量和作物系数的精准模拟和合理制定灌溉制度提供参考。     

双作物系数模型SIMDual_Kc的验证及应用

为了将棵间蒸发与叶面蒸腾有效地分开,该文利用3 a冬小麦的田间实测数据（土壤含水率和实际腾发量）,率定和验证双作物系数模型SIMDual_Kc 在华北地区的适用性,并计算各生育阶段以及整个生育期冬小麦棵间蒸发量占作物腾发量比例。结果表明,模型模拟土壤含水率及实际腾发量的效果均比较好,拟合度较高。模型所模拟的棵间蒸发变化过程趋势明显,与作物生长阶段密切相关,整个生育期棵间蒸发量占作物腾发量比例在17%～22%左右变化,此模型在华北地区具有一定的适用性。     

滴灌夏玉米土壤水分与蒸散量SIMDualKc模型估算

为研究西北半干旱地区作物蒸腾和土壤蒸发规律,以及土壤蒸发量占蒸散量的比例(简称蒸发占比),开展2 a夏玉米滴灌控水试验,设置正常灌水(W1)、适度水分亏缺(W2)和中度水分亏缺(W3)3个灌水水平.采用W2实测土壤水分数据对SIMDualKc模型进行参数率定,并采用W1和W3实测土壤水分数据对模型进行验证;进一步基于SIMDualKc模型对不同水分供应的土壤水分胁迫系数、土壤蒸发量、植株蒸腾和蒸散量进行定量模拟分析.结果表明,SIMDualKc模型可以较好地模拟西北半干旱区滴灌夏玉米不同水分供应条件下的土壤水分动态变化过程,实测值与模型预测值有较好的一致性(R2＞0.88,RMSE＜5％);夏玉米生长期,模型能较好地估算不同水分供应的土壤水分胁迫系数、土壤蒸发量和植株蒸腾.土壤蒸发主要集中在生育前期,而生育中期较低,后期略微升高.植物蒸腾主要集中在快速生长期和生长中期,整个生育期呈先增大后减小的趋势.蒸散量随着土壤蒸发和植物蒸腾的变化而变化,前期主要受土壤蒸发的影响,快速生长期、生长中期和后期主要受植物蒸腾的影响.Wl～W3处理土壤蒸发量为78.1～100.2 mm,植株蒸腾为221.8～293.3 mm,蒸散量为299.3～383.0 mm,蒸发占比为24.1％～28.7％.研究可为西北半干旱地区制定合理的夏玉米滴灌制度和灌溉决策提供理论依据.     

基于叶面积指数改进双作物系数法估算旱作玉米蒸散

为准确估算和区分黄土高原旱作春玉米蒸散(evapotranspiration,ET),该文基于实测叶面积指数(leaf area index,LAI)动态估算基础作物系数,利用LAI修正土壤蒸发系数,并基于修正后的双作物系数法估算和区分黄土高原地区旱作春玉米ET,并以2012、2013年寿阳站基于涡度相关系统和微型蒸渗仪实测的春玉米ET和土壤蒸发(soil evaporation)对修正后的双作物系数法的适用性进行评估。结果表明:修正后的双作物系数法能够较为准确的估算春玉米ET,2012年春玉米全生育期ET估算值、实测值分别为365.3、372.6 mm,2013年分别为385.6、369.4 mm;2012年全生育期改进双作物系数法决定系数、均方根误差、模型效率系数和平均绝对误差分别为0.824、0.561 mm/d、0.817和0.449 mm/d,2013分别为0.870、0.381 mm/d、0.871和0.332 mm/d;同时,修正后的双作物系数法可对春玉米各生育期ET进行准确区分,土壤蒸发估算值与实测值有较好的一致性,2012年全生育期估算和实测土壤蒸发分别为0.98和0.99 mm/d,分别占ET的38.12%和37.08%;2013年估算和实测土壤蒸发分别为0.86和0.89 mm/d,分别占ET的33.59%和35.90%。因此,修正后的双作物系数法能够较为准确地估算和区分黄土高原地区旱作春玉米ET。该研究可为黄土高原区农田水分精准管理提供科学指导。     

秸秆覆盖条件下夏玉米田蒸散、水分利用效率和作物系数研究

Maize （Zea mays L.）, a staple crop grown from June to September during the rainy season on the North China Plain, is usually inter-planted in winter wheat （Triticum aestivum L.） fields about one week before harvesting of the winter wheat. In order to improve irrigation efficiency in this region of serious water shortage, field studies in 1999 and 2001, two dry seasons with less than average seasonal rainfall, were conducted with up to five irrigation applications to determine evapotranspiration, calculate the crop coefficient, and optimize the irrigation schedule with maize under mulch, as well as to establish the effects of irrigation timing and the number of applications on grain yield and water use efficiency （WUE） of maize. Results showed that with grain production at about 8 000 kg ha^-1 the total evapotranspiration and WUE of irrigated maize under mulch were about 380-400 mm and 2.0-2.2 kg m^-3, respectively. Also in 2001 WUE of maize with mulch for the treatment with three irrigations was 11.8% better than that without mulch. In the 1999 and 2001 seasons, maize yield significantly improved （P = 0.05） with four irrigation applications, however, further increases were not significant. At the same time there were no significant differences for WUE with two to four irrigation applications. In the 2001 season mulch lead to a decrease of 50 mm in the total soil evaporation, and the maize crop coefficient under mulch varied between 0.3-1.3 with a seasonal average of 1.0.     

蒸散视角下护坡植被滴灌技术评价

为探明以复合型人造土壤为边坡种植土的植物蒸散对于高陡边坡生态恢复评价体系制定及水资源利用的重要意义，以黑麦草、高羊茅、早熟禾和"黑麦草+高羊茅+早熟禾"混合草种为研究对象，采用壤中滴灌技术，通过改进后的Penman-Monteith公式研究草本植物实际蒸散量与作物系数，以此评价壤中滴灌技术的生态效益。结果表明：高羊茅的作物实际蒸散量和作物系数最大，黑麦草其次，早熟禾最小，拟合的决定系数不小于0.847；养护初期各植物蒸散量相差较小，均保持在4.2 mm/d左右；养护结束后混合草种的蒸散量最大，早熟禾最小，分别约6.2、5.7 mm/d；养护前20 d，除早熟禾外，黑麦草、高羊茅、混合草种实际蒸散量均差异不显著，养护20 d后黑麦草、早熟禾、混合草种开始发生显著变化；30 d后各草种蒸散量均差异不显著；4类草本植物蒸散量差值随时间递增，前期混合草种蒸散量低于黑麦草、高羊茅，后期有明显的提升，50 d起混合草种作物系数大于单草种作物系数。以30 d为界，30 d作物系数相近；生长初期的作物系数变幅最明显，且月增幅随时间呈下降趋势，但黑麦草和高羊茅的作物系数在任意时段均相近。边坡模型试验前期，以坡面喷灌方式灌溉的植物生态值较高，植物生长情况优于壤中滴灌方式，但自养护中期开始，壤中滴灌技术在生态效益上凸显优势，比坡面喷灌技术高出40.7%～1 444.0%的生态值。     

基于修正双作物系数模型估算温室黄瓜不同季节腾发量

为估算温室黄瓜植株蒸腾与土面蒸发,该研究基于FAO-56推荐的双作物系数模型,应用温室内实测微气象、叶面积指数(LAI)及土壤水分数据,对模型中基础作物系数(Kcb)和土面蒸发系数(Ke)进行修正,并基于修正后FAO-56Penman-Monteith(P-M)模型,确定温室参考作物蒸发蒸腾量(ET0),进而估算温室黄瓜蒸发蒸腾量(ETc)和植株蒸腾(Tr)。基于Venlo型温室内黄瓜不同种植季节(春夏季和秋冬季)Lysimeter和茎流计观测的黄瓜ETc和Tr,对修正后的双作物系数模型预测结果进行验证。结果表明,应用修正后的双作物系数模型估算的温室黄瓜ETc和Tr与实测值具有较好地一致性,春夏季温室黄瓜全生育期ETc估算值与实测值的日均值分别为3.05和2.94 mm/d,秋冬季分别为2.53和2.76 mm/d。修正后的双作物系数模型估算春夏季温室黄瓜日ETc的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和模型效率系数(Ens)分别为0.95、0.41 mm/d和0.93;估算秋冬季ETc的误差计算结果依次为0.91(R2)、0.48 mm/d(RMSE)和0.90(Ens)。修正后的双作物系数模型估算春夏季日平均Tr与实测值分别为2.37和2.19mm/d,秋冬季分别为1.43和1.34 mm/d。研究结果还显示,不同种植季节温室黄瓜全生育期日平均Tr占ETc的比例分别为64.62%(春夏季)和68.59%(秋冬季)。该研究成果不仅为制定准确的温室黄瓜灌溉制度提供了理论依据,而且对实现温室环境智能化控制及减少温室内无效的土面蒸发具有重要意义。     

覆膜滴灌棉田蒸散量的模拟研究

通过综合考虑影响作物蒸散量的土壤、作物、大气3方面因子,结合新疆滴灌棉田覆膜栽培的生产实际,设计了不同覆盖度和品种试验,以Penman－Montieth方程估算参考作物蒸散量,确定了不同覆盖度及品种条件下的作物系数,并在此基础上实现了覆膜滴灌棉田蒸散量较为准确地估计。试验结果认为覆膜滴灌棉田全生育期蒸散量在540～620 mm之间,全生育期蒸散量和作物系数都随着覆盖度的增加而减小,叶面积指数与日蒸散量及作物系数关系密切,品种间由于品种特性的差异而引起的叶面积指数变化,最终导致了品种间作物系数K_c的不同。     

通径分析结合BP神经网络方法估算夏玉米作物系数及蒸散量

准确估算蒸散量对于精准管理农田水分至关重要。为了解作物系数的动态特征,准确估算作物需水量,使用叶面积指数和气象要素模拟玉米全生育期作物系数及蒸散量。利用2018年五道沟实验站气象和称重式蒸渗仪实测数据,运用通径分析法筛选影响作物系数的关键因子,建立无雨期不同地下水埋深下作物系数模型,以此估算蒸散量。结果表明:1 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.04 mm/d,相关系数为0.94,其中初期、发育期、中期和后期平均绝对误差分别为0.06、0.09、0.05和0.03 mm/d。3 m埋深下全生育期作物系数平均绝对误差为0.08 mm/d,相关系数为0.92,各生育期平均绝对误差分别为0.11、0.10、0.07和0.03 mm/d,利用温度、风速和叶面积指数模拟作物系数精度较高。1 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.72 mm/d,各生育阶段平均绝对误差分别为0.56、059、0.66和0.45 mm/d。3 m埋深全生育期ET平均绝对误差为0.73mm/d,各生育阶段ET平均绝对误差分别为0.82、0.98、0.68和0.29mm/d。不同时间尺度下(1、3、5 d) 2种埋...     

杨凌地区冬小麦和夏玉米蒸发蒸腾和作物系数的确定

为了得到适合陕西杨凌地冬小麦和夏玉米的需水规律和作物系数，该文采用FAO推荐的双作物系数法对田间试验数据进行了分析计算，计算了冬小麦和夏玉米蒸发蒸腾量，确定了适合当地气候冬小麦和夏玉米的基础作物系数。