基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究

作物模型已逐渐成为干旱和半干旱地区优化农田水肥管理和实施节水灌溉的有力决策支持工具。为了探讨CERES-Maize模型模拟不同生育期受旱情况下夏玉米的生长发育、产量形成和土壤水分状况的模拟精度,进行了2013和2014年连续两季夏玉米田间分段受旱试验。试验将夏玉米整个生育期划分为苗期、拔节、抽雄和灌浆4个主要生长阶段,采用单个生育期受旱其他生育期灌水的方式,形成4个不同的受旱时段水平(D1~D4),又根据夏玉米多年生育期降雨量,设置了70和110 mm两个灌水水平(I1和I2),共形成8个处理,每个处理3次重复,在遮雨棚内按照裂区试验布设,此外设置1个各生育期均灌水110 mm的对照处理(CK)。利用两年试验数据,采用DSSAT-GLUE和PEST两种不同的模型参数估计工具,对CERES-Maize模型的遗传参数进行估计,并对该模型的模拟精度和可靠性进行验证,此外还使用交叉验证法对CERES-Maize模型的整体模拟精度进行评估。结果表明,GLUE和PEST两种调参工具所得的模型参数均有较好的稳定性和收敛性,但PEST调参工具耗时较少,效率较高;CERES-Maize模型能较好地模拟充分灌水条件下夏玉米的生长发育、产量和土壤水分变化,绝对相对误差(ARE)和相对均方根误差(RRMSE)均在6%~8%之间;但是现有CERES-Maize模型无法模拟由于不同生育期受旱造成的夏玉米物候期的差异。此外,交叉验证结果发现夏玉米生长前期(特别是拔节期)受旱处理的数据参与模型校正时,模型的总体平均模拟误差较大,精度较低。CERES-Maize模型模拟前期受旱对玉米籽粒产量的影响时结果不够准确,这可能是由于该模型低估了早期水分胁迫条件下的LAI值,进而使得ET模拟不准确所造成的。总之,CERES-Maize模型对生育期前期(特别是拔节期)受旱条件下夏玉米生长发育、产量形成和土壤水分变化的模拟还存在一定的不足,若将CERES-Maize模型应用于我国干旱和半干旱地区水分胁迫条件下玉米的生产管理和科学研究,应对模型进行相应的修正。

Parameter Estimation and Verification of CERES-Maize Model with GLUE and PEST Methods