西北春麦区Apsim-Wheat模型参数全局敏感性分析

为了提高西北春麦区Apsim-Wheat模型的模拟精度及适应性,以甘肃省定西市安定区2015-2018年田间试验数据为基础,采用基于参数筛选法(Morris)和基于方差分解法(Sobol)分析了Apsim-Wheat模型中作物品种参数、土壤参数及田间管理参数对小麦产量的敏感性,并分析比较了两种方法对模型的适应性。结果表明,用Morris法得到的对小麦产量敏感的参数分别为始花期积温(TFI)、出苗到拔节期积温(TEOJ)、春化敏感指数(VS)、田间持水量(DUL)、萎焉系数(LL15)、小麦萎焉系数(WheatLL)、播种日期(sowing date)、播种密度(sowing density)、播种深度(sowing depth);用Sobol法得到的对小麦产量敏感的土壤参数及田间管理参数与Morris法相同,而得到的敏感作物品种参数不同,分别为春化敏感系数(VS)、开花期积温(TF)、出苗到拔节期积温(TEOJ)、潜在灌浆速率(PGFR)、光周期敏感指数(PS)、灌浆期积温(TSGF);在Morris法和Sobol法下Apsim-Wheat模型中对小麦产量最敏感的参数均是作物品种参数,且多与品种积温、春化及光周期等参数有关,分别占总敏感性的73.85%和62.9%,土壤参数及田间管理参数对小麦产量的总敏感性分别为26.15%和37.1%,占比较小。综合来看,Morris法和Sobol法均可筛选出对小麦产量敏感的参数,且在调整土壤参数和田间管理参数时,两者具有可替代性;在调整作物品种参数时,可以依据地区实际情况,结合两种方法各自优势,快速筛选出模型敏感参数。