A global sensitivity analysis of cultivar trait parameters in a sugarcane growth model for contrasting production environments in Queensland,Australia

New sugarcane cultivars are continuously developed to improve sugar industry productivity. Despite this sugarcane crop models such as the ‘Sugar’ module in the Agricultural Productions System sIMulator (APSIM-Sugar) have not been updated to reflect the most recent cultivars. The implications of misrepresenting cultivar parameters in APSIM-Sugar is difficult to judge as little research has been published on the likely values of these parameters and how uncertainty in parameter values may affect model outputs. A global sensitivity analysis can be used to better understand how cultivar parameters influence simulated yields. A Gaussian emulator was used to perform a global sensitivity analysis on simulated biomass and sucrose yield at harvest for two contrasting sugarcane-growing regions in Queensland, Australia. Biomass and sucrose yields were simulated for 42 years to identify inter-annual variability in output sensitivities to 10 parameters that represent physiological traits and can be used to simulated differences between sugarcane cultivars. Parameter main effect (S_i) and total effect (ST_i) sensitivity indices and emulator accuracy were calculated for all year-region-output combinations. When both regions were considered together parameters representing radiation use efficiency (rue), number of green leaves (green_leaf_no) and a conductance surrogate parameter (k_L) were the most influential parameters for simulated biomass in APSIM-Sugar. Simulated sucrose yield was most sensitive to rue, sucrose_fraction (representing the fraction of biomass partitioned as sucrose in the stem) and green_leaf_no. However, climate and soil differences between regions changed the level of influence cultivar parameters had on simulation outputs. Specifically, model outputs were more sensitive to changes in the transp_eff_cf and k_L parameters in the Burdekin region due to lower rainfall and poor simulated soil conditions. Collecting data on influential traits that are relatively simple to measure (e.g. number of green leaves) during cultivar development would greatly contribute to the simulation of new cultivars in crop models. Influential parameters that are difficult to measure directly such as transp_eff_cf and sucrose_fraction are ideal candidates for statistical calibration. Calibrating crop models either through direct observation or statistical calibration would allow crop modellers to better test how new cultivars will perform in a range of production environments.     

APSIM模型对宁夏海原地区草田轮作系统的适应性

为验证APSIM模型对宁夏海原地区草田轮作系统的适用性,基于10年生苜蓿(Medicago sativa)与小麦(Triticum aestivum)、谷子(Oryza sativa)草田轮作试验数据和同期气象资料,运用APSIM模型对系统进行了模拟。通过试错法和文献记载完成了苜蓿、小麦和谷子几个品种的参数本地化。用统计和图形校验方法评价了APSIM模型模拟结果的可靠性和准确性。结果表明,谷子-小麦-小麦(MWW)、小麦-谷子-小麦(WMW)、谷子-谷子-小麦(MMW)、谷子-小麦-谷子(MWM)、小麦-谷子-谷子(WMM)、小麦-小麦-谷子(WWM)6种轮作方式下产量实测值和模拟值的决定系数R2值范围在0.83至0.98之间,D值范围在0.94至0.99之间,表现出了良好的相关性和一致性。土壤含水量实测值和模拟值的决定系数R2值范围在0.52至1之间,D值范围在0.92至0.97之间,相关性和一致性表现良好。表明APSIM模型对宁夏海原地区苜蓿与小麦、谷子轮作具有较好的模拟能力,可以用来模拟分析该地区草田轮作系统生产潜力和土壤水分动态,对该地区气候变化影响下草田轮作的优化管理具有一定指导意义。     

华北平原不同等级干旱对冬小麦产量的影响

华北平原是中国重要的粮食生产基地,其中冬小麦播种面积和产量均居中国首位,在国家粮食安全中具有重要作用,干旱是影响该区域冬小麦产量的最主要农业气象灾害。该研究基于华北平原44个气象站点1981—2017年的逐日气象数据以及作物、土壤和田间管理资料,以作物水分亏缺指数为农业干旱指标,基于调参验证后的农业生产系统模型(Agricultural Production Systems Simulater,APSIM),评估了冬小麦生长发育中后期各生育阶段不同等级干旱对冬小麦单产和总产的影响。结果表明,冬小麦拔节-开花和开花-成熟阶段干旱造成冬小麦减产率空间上均呈北高南低的分布特征,且开花-成熟阶段干旱引起的减产率(26.8%)高于拔节-开花阶段干旱引起的减产率(19.1%),区域间比较均表现为干旱对京津冀地区冬小麦单产影响最大,对河南省冬小麦单产影响最小;随着干旱等级的加重减产率增大,开花-成熟阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为16.5%、32.8%和44.9%,拔节-开花阶段轻旱、中旱和重旱的减产率分别为10.3%、18.8%和28.6%。结合冬小麦实际播种面积得到各生育阶段干旱对总产的影响,区域间比较均表现为干旱对山东省冬小麦总产影响最大,对河南省冬小麦总产影响最小。     

基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究

为探究玉米高产和减少硝态氮残留的合理施肥模式,通过山西寿阳旱地春玉米田间试验和APSIM模型模拟,研究不同施肥类型和施氮量对春玉米产量、硝态氮残留量和氮肥利用率的影响。田间试验设置3个施肥类型主处理,包括化肥单施、有机无机肥配施（配施比例1∶1）和有机肥单施;7个施肥梯度副处理,分别为0、50、100、150、200、250、300 kg·hm^-2,并利用2019—2021年试验站点数据对模型进行校准验证。结果表明：APSIM模型可以较好地模拟当地玉米产量和硝态氮残留量状况。各降水年型下,随氮肥施用量的增加,玉米产量先增加后减少,硝态氮残留量显著增加,氮肥利用率有所降低;相同施肥类型及施肥量下,丰水年的春玉米作物产量最高,硝态氮残留量最低,氮肥利用率最高;相同降水年型及施肥量下,有机无机肥配施方式的春玉米产量最高,硝态氮残留量居中,氮肥利用率最高。相较于化肥单施和有机肥单施方式,有机无机肥配施对于干旱地区玉米产量提升效果更好,其土壤硝态氮残留量对降水变化的敏感性相对较低,其氮肥利用率受降水影响也更小。综上,当施氮量介于148~168 kg·hm^-2时,有机无机肥配施方式下土壤硝态氮残留量维持在阈值内,春玉米产量可达到理论产量的95%左右,适宜在研究区域推广应用。     

基于APSIM模型分析不同降水年型下施氮深度对旱地小麦的产量效应

氮肥深施有助于提高旱地作物产量,但施氮深度对黄土高原丘陵沟壑区旱地小麦产量在不同降水年型的影响尚不清楚.利用1990-2020年气象观测数据,基于APSIM模型和数学统计方法探讨施氮深度对不同降水年型小麦产量的影响.结果 表明:模型模拟的小麦产量和生物量模拟值与观测值相关性决定系数(R2)＞0.9、模型有效性指数(ME...     

基于APSIM模型评估北方八省春玉米生产对气候变化的响应

基于北方地区农业气象试验站春玉米多年田间试验数据和逐日气象数据,分析农业生产系统模型APSIM在北方八省春玉米产区的适用性,在区域尺度上识别春玉米发育期和产量的关键气象响应因子,模拟过去54a（1961?2014年）该地区春玉米的生长发育和产量形成过程,探讨春玉米发育期和产量对气候变化的响应规律。结果表明：验证后的APSIM玉米模型在北方八省春玉米产区具有较好的适用性。气温和土壤温度是北方各地春玉米发育期的首要关键气象响应因子,其中北方春播区春玉米各关键发育期对最高气温响应最明显,西北内陆区春玉米各关键发育期对最低气温响应最明显。平均气温、日最高气温、日最低气温和土壤温度的升高均会导致春玉米生育期（出苗、开花和成熟）日序提前,发育天数减少,春玉米提前成熟。北方春播区春玉米产量对温度、降水、日照时数响应明显,西北内陆区春玉米产量对温度和潜在蒸散响应明显,大部分地区温度的升高和潜在蒸散的增加会引起玉米产量的显著下降。     

APSIM模型的研究进展及其在中国的应用

作物模型可以在已有研究资料基础上对在多种模拟条件下的作物生长情况进行模拟,预测未知风险,优化农业资源管理措施,为农业生产的管理经营提供科学指导。APSIM模型就是作物模型的典型代表。为了研究APSIM模型的结构特征和它在中国的应用现状,本文首先阐述了APSIM模型的发展历史、运行框架、模块结构组成,其次归纳总结了APSIM模型在中国气候变化评估和农田管理方面的应用以及在中国各个气候区域的应用,最后指出了APSIM模型在中国应用时所出现的问题,并为APSIM模型的应用提出了与RS技术和GIS技术相结合等一些意见。     

补灌量和覆盖量变化对旱地春小麦叶面积指数的影响

免耕覆盖中补灌量和秸秆覆盖量变化对叶片生长有较大影响,以甘肃省定西市安定区1979—2019年历史气象数据为基础,运用APSIM模型对补灌量与覆盖量耦合变化时旱地春小麦的叶面积指数进行模拟,并采用方差分析、二次多项式回归、单因素分析等方法,研究补灌量和覆盖量对旱地春小麦叶面积的影响机制。结果表明：在试验设计范围内,旱地春小麦叶面积指数随着补灌量变化在分蘖—拔节期呈开口向下的二次抛物线先增后减变化,补灌量在252.09 mm时春小麦叶面积指数出现最大值为1.83,其他各个时期均呈开口向上的二次抛物线递增变化。随着秸秆覆盖量变化,叶面积指数在出苗—分蘖期,呈开口向下的二次抛物线先增后减变化,试验设计范围内秸秆覆盖量为2397.09 kg/hm²时春小麦叶面积指数出现最大值为0.59,分蘖—拔节期呈开口向下的二次抛物线递增变化;其他各个时期均呈开口向上的二次抛物线递增变化。相同阶段下,补灌量每增加50 mm,春小麦叶面积指数最大增幅13.95%;秸秆覆盖量每增加1000 kg/hm²,春小麦叶面积指数最大增幅3.7%。补灌量对春小麦叶面积指数的影响...     

未来气候变化情景下基于APSIM模型的黄土高原冬小麦适宜种植区域模拟

为探究气候变化对于黄土高原冬小麦适宜种植区域的影响,通过APSIM作物模型与降尺度气象数据集的耦合,模拟了RCP 4.5和RCP 8.5情景下2020-2060、2061-2100年间黄土高原冬小麦的产量及其稳定性,并依据产量及其稳定性分析了黄土高原冬小麦适宜种植范围对于气候变化的响应。结果表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,当前黄土高原冬小麦种植范围内产量将显著提高。同时,除RCP 4.5情景的2020-2060年外,其余情景和时间段内黄土高原冬小麦适宜种植范围存在向北扩大趋势,且RCP 8.5情景下种植区域北扩的面积更大。在RCP 4.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的46.8%,较1981-2010年平均值减少13 095 km~2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.2%,较1981-2010年平均值增加101 763 km~2。在RCP 8.5情景下,2020-2060年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的56.4%,较1981-2010年平均值增加46 968 km~2;2061-2100年间,小麦适宜种植面积占黄土高原总面积的65.7%,较1981-2010年平均值增加107 671 km~2。     

基于APSIM模型的旱地春小麦生育期的播期和耕作效应分析

为对不同播期和耕作条件下旱地春小麦生育期进行准确预测,利用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村2015-2016年大田试验数据及研究区1971-2017年气象数据,通过穷举试错法校准APSIM模型的相关参数,再用相关性分析检验,进而基于模型模拟数据分析播期和耕作措施对旱地春小麦生育期的影响。结果表明,春小麦全生育期及各生育阶段持续天数模拟值与实测值相关系数大于0.9,均方根误差（RMSE）为0.7～3.0 d,归一化均方根误差（NRMSE）为2.34%～6.93%,说明APSIM模型精度较高。随着播期的推迟,春小麦从种子萌发阶段到器官建成阶段（播种-开花）持续天数明显减少,籽粒形成阶段（开花-成熟）播期对持续天数影响不大。不同播期下,耕作措施对春小麦生长阶段持续天数影响都不显著。