新疆作为中国最重要的棉花生产基地,其生产安全对保障国家农业经济具有重要意义。为定量评估气候变化对新疆棉花生长的影响,本研究基于新疆14个农业气象观测站和65个气象观测站点1990—2020年的逐日气象资料和棉花生长观测数据,对DSSAT...新疆作为中国最重要的棉花生产基地,其生产安全对保障国家农业经济具有重要意义。为定量评估气候变化对新疆棉花生长的影响,本研究基于新疆14个农业气象观测站和65个气象观测站点1990—2020年的逐日气象资料和棉花生长观测数据,对DSSAT作物模型进行调参和验证;利用模型分析新疆棉花物候期和潜在产量的时空演变特征;并通过Mann-Kendall检验和去趋势分析方法解析关键气候因子的贡献率。结果表明:(1)新疆棉花播种—开花期天数、播种—成熟期天数和产量模拟值与观测值调参(验证)的绝对相对误差分别为1.80%(1.51%)、0.85%(1.18%)、5.38%(5.44%),归一化均方根误差分别为9.56%(14.06%)、9.71%(11.50%)、11.30%(11.34%),DSSAT模型表现出良好的模拟性能。(2)在棉花播期和品种保持不变的条件下,1990—2020年新疆棉花播种—开花期天数和播种—成熟期天数分别以1.26 d 10a^(-1)和2.54 d 10a^(-1)的速率显著缩短(P<0.05),而潜在产量则以159.61 kg hm^(-2)10a^(-1)的速率显著增加;(3)空间分析显示,各站点棉花物候期及产量变化均达到显著水平(P<0.05),其中播种—开花期、播种—成熟期和潜在产量达到显著(极显著)水平的站点分别占33.8%(55.4%)、24.76%(64.6%)和29.2%(50.8%);各气象因子对棉花潜在产量的影响效应从大到小表现为每日太阳辐射>日最高气温>降雨>日最低温度。DSSAT模型可较好地模拟新疆棉花生长发育和产量,气候变化明显影响新疆棉花物候期和棉花潜在产量。本研究可为新疆乃至其他地区棉花作物模型研究、产量预报和气候变化评估提供数据支撑和理论依据。展开更多
作物模型为人们认识旱区农业生境过程并对其进行调控提供了一种有效的工具。为了探讨小麦生长模拟模型DSSAT-CERES-Wheat能否准确模拟水分胁迫条件下旱区冬小麦的生长发育和产量形成过程,同时确定参数估计和模型验证的最优方案,该研究...作物模型为人们认识旱区农业生境过程并对其进行调控提供了一种有效的工具。为了探讨小麦生长模拟模型DSSAT-CERES-Wheat能否准确模拟水分胁迫条件下旱区冬小麦的生长发育和产量形成过程,同时确定参数估计和模型验证的最优方案,该研究进行了连续两季（2012.10-2013.06和2013.10-2014.06）的冬小麦分段受旱田间试验。试验将冬小麦整个生育期划分为越冬、返青、拔节、抽穗和灌浆5个主要生长阶段,每相邻两个生长阶段连续受旱,形成4个不同的受旱时段水平（D1-D4）,根据小麦生育期的需水量,设置灌水定额分别为40和80 mm 2个水平（I1和I2）,共形成8个处理,每处理3次重复,在遮雨棚内采用裂区试验布置,此外在旁边设置1个各生育期全灌水的对照处理。文中设置了5套不同的参数估计和验证方案,利用DSSAT-GLUE参数估计模块得到不同的参数估计结果。通过对比分析冬小麦物候期、单粒质量、生物量、产量、以及土壤水分含量的模拟值和实测值之间的差异,以确定利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟旱区冬小麦生境过程的精度。结果表明,参数P1V（最适温度条件下通过春化阶段所需天数）和G3（成熟期非水分胁迫下单株茎穂标准干质量）具有较强的变异性,变异系数分别为19.07%和16.34%,受基因型-环境互作的影响较大,而其他参数的变异性则较弱,变异系数均小于10%;DSSAT-GLUE参数估计工具具有较好的收敛性,不同参数估计方案所得的参数值具有一定的一致性;不同的参数估计方案所得的模型输出结果有较大差异,其中参数估计方案1（利用两季试验中的充分灌溉处理CK数据进行参数估计,其他不同阶段受旱处理数据进行验证）的模型校正和验证精度最高,其中模型校正的绝对相对误差（absolute relative error,ARE）和相对均方根误差（relative root mean squared error,RRMSE）分别为4.89%和5.18%。在冬小麦抽穗期和灌浆期受旱时,DSSAT-CERES-Wheat模型可以较好地模拟小麦的生长发育过程以及土壤水分的动态变化,但是在越冬期和返青期受旱时,模拟结果相对较差,并且随着受旱时段提前和受旱程度的加重,模拟精度将变得更低。此外,该模型无法模拟由不同水分胁迫造成的冬小麦物候期差异,需要对模型进行相应的改进。交叉验证表明DSSAT-CERES-Wheat模型模拟该研究中不同水分胁迫条件下冬小麦生长和产量的总体性误差在15%~18%左右。总之,DSSAT-CERES-Wheat模型在模拟旱区冬小麦生境过程时存在着一定的局限性,若要更广泛地将该模型应用在中国干旱半干旱地区的冬小麦生产管理和研究,有必要对冬小麦营养生长阶段前期的水分胁迫响应机制和模拟方法进行进一步的深入研究。展开更多
文摘新疆作为中国最重要的棉花生产基地,其生产安全对保障国家农业经济具有重要意义。为定量评估气候变化对新疆棉花生长的影响,本研究基于新疆14个农业气象观测站和65个气象观测站点1990—2020年的逐日气象资料和棉花生长观测数据,对DSSAT作物模型进行调参和验证;利用模型分析新疆棉花物候期和潜在产量的时空演变特征;并通过Mann-Kendall检验和去趋势分析方法解析关键气候因子的贡献率。结果表明:(1)新疆棉花播种—开花期天数、播种—成熟期天数和产量模拟值与观测值调参(验证)的绝对相对误差分别为1.80%(1.51%)、0.85%(1.18%)、5.38%(5.44%),归一化均方根误差分别为9.56%(14.06%)、9.71%(11.50%)、11.30%(11.34%),DSSAT模型表现出良好的模拟性能。(2)在棉花播期和品种保持不变的条件下,1990—2020年新疆棉花播种—开花期天数和播种—成熟期天数分别以1.26 d 10a^(-1)和2.54 d 10a^(-1)的速率显著缩短(P<0.05),而潜在产量则以159.61 kg hm^(-2)10a^(-1)的速率显著增加;(3)空间分析显示,各站点棉花物候期及产量变化均达到显著水平(P<0.05),其中播种—开花期、播种—成熟期和潜在产量达到显著(极显著)水平的站点分别占33.8%(55.4%)、24.76%(64.6%)和29.2%(50.8%);各气象因子对棉花潜在产量的影响效应从大到小表现为每日太阳辐射>日最高气温>降雨>日最低温度。DSSAT模型可较好地模拟新疆棉花生长发育和产量,气候变化明显影响新疆棉花物候期和棉花潜在产量。本研究可为新疆乃至其他地区棉花作物模型研究、产量预报和气候变化评估提供数据支撑和理论依据。
文摘为探究黑龙江地区不同降水年型下的水稻最优灌溉制度,通过收集黑龙江省庆安县2018和2019两年水稻大田实测数据对DSSAT-CROPGRO-Rice模型进行参数校正和验证,在此基础上设计了包括5个灌水定额(每次15.0,20.0,25.0,30.0,35.0 mm)和3个灌溉次数(8次、10次和12次)的模拟试验.利用验证后的模型对不同灌溉组合在3种降水年型下的水稻产量进行了模拟,并进一步计算了水分利用效率,从而优选出适宜的水稻灌溉制度.结果表明:模型对水稻品种“绥粳18”的物候期、叶面积指数及产量均表现出较好的模拟效果.在灌溉定额相同条件下,采用较高灌溉频率并降低单次灌水定额的方式有助于提高水稻产量.3种降水年型下,水稻产量和水分生产率均随灌溉定额的增加呈先上升后下降的趋势,而灌溉水利用效率随灌溉定额的增加持续降低.采用频次较高、单次水量较低的灌溉模式有利于增产.3种降水年型最优灌溉制度分别为丰水年灌溉10次,灌水定额29.0 mm;平水年灌溉12次,灌水定额25.3 mm;枯水年灌溉10次,灌水定额35.2 mm.
文摘作物模型为人们认识旱区农业生境过程并对其进行调控提供了一种有效的工具。为了探讨小麦生长模拟模型DSSAT-CERES-Wheat能否准确模拟水分胁迫条件下旱区冬小麦的生长发育和产量形成过程,同时确定参数估计和模型验证的最优方案,该研究进行了连续两季（2012.10-2013.06和2013.10-2014.06）的冬小麦分段受旱田间试验。试验将冬小麦整个生育期划分为越冬、返青、拔节、抽穗和灌浆5个主要生长阶段,每相邻两个生长阶段连续受旱,形成4个不同的受旱时段水平（D1-D4）,根据小麦生育期的需水量,设置灌水定额分别为40和80 mm 2个水平（I1和I2）,共形成8个处理,每处理3次重复,在遮雨棚内采用裂区试验布置,此外在旁边设置1个各生育期全灌水的对照处理。文中设置了5套不同的参数估计和验证方案,利用DSSAT-GLUE参数估计模块得到不同的参数估计结果。通过对比分析冬小麦物候期、单粒质量、生物量、产量、以及土壤水分含量的模拟值和实测值之间的差异,以确定利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟旱区冬小麦生境过程的精度。结果表明,参数P1V（最适温度条件下通过春化阶段所需天数）和G3（成熟期非水分胁迫下单株茎穂标准干质量）具有较强的变异性,变异系数分别为19.07%和16.34%,受基因型-环境互作的影响较大,而其他参数的变异性则较弱,变异系数均小于10%;DSSAT-GLUE参数估计工具具有较好的收敛性,不同参数估计方案所得的参数值具有一定的一致性;不同的参数估计方案所得的模型输出结果有较大差异,其中参数估计方案1（利用两季试验中的充分灌溉处理CK数据进行参数估计,其他不同阶段受旱处理数据进行验证）的模型校正和验证精度最高,其中模型校正的绝对相对误差（absolute relative error,ARE）和相对均方根误差（relative root mean squared error,RRMSE）分别为4.89%和5.18%。在冬小麦抽穗期和灌浆期受旱时,DSSAT-CERES-Wheat模型可以较好地模拟小麦的生长发育过程以及土壤水分的动态变化,但是在越冬期和返青期受旱时,模拟结果相对较差,并且随着受旱时段提前和受旱程度的加重,模拟精度将变得更低。此外,该模型无法模拟由不同水分胁迫造成的冬小麦物候期差异,需要对模型进行相应的改进。交叉验证表明DSSAT-CERES-Wheat模型模拟该研究中不同水分胁迫条件下冬小麦生长和产量的总体性误差在15%~18%左右。总之,DSSAT-CERES-Wheat模型在模拟旱区冬小麦生境过程时存在着一定的局限性,若要更广泛地将该模型应用在中国干旱半干旱地区的冬小麦生产管理和研究,有必要对冬小麦营养生长阶段前期的水分胁迫响应机制和模拟方法进行进一步的深入研究。
基金Challenge Program on Water&Food"Conservation Agriculture for the Dryland Areas of the Yellow River Basin"(CN228)"十一五"国家科技支撑计划项目"黄土高原水土流失综合治理工程关键支撑技术研究"(2006BAD09B04)欧盟DESIRE项目(037046)
