葛道闊， 曹宏鑫， 張利華， 葛淑芬

(1.江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與信息研究所，江蘇 南京 210014;2.江蘇省徐州市氣象局，江蘇 徐州 221002)

稻麥模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)(R/WCSODS)的開放 性和通用性為其在不同層面和不同區(qū)域的應(yīng)用提供了條件，但在不同區(qū)域往往有其主要的生理生態(tài)脅迫類型。近年來(lái)，圍繞氮素脅迫、光照脅迫、漬水脅迫等，R/WCSODS應(yīng)用性強(qiáng)和預(yù)測(cè)性強(qiáng)的特點(diǎn)得到進(jìn)一步延伸和發(fā)展［1-8］。然而，淮河流域地處中國(guó)南北氣候過(guò)渡帶，降雨年際變化大且季節(jié)分配不均，不僅突發(fā)性旱澇災(zāi)害頻繁，而且常表現(xiàn)為澇年有旱，或旱年有澇。因此在干旱、澇漬脅迫條件下訂正和應(yīng)用WCSODS，對(duì)增強(qiáng)系統(tǒng)的應(yīng)用性和小麥生產(chǎn)在受災(zāi)條件下的精細(xì)化評(píng)估和數(shù)字化管理具有重要意義。本研究根據(jù)在淮河流域內(nèi)多點(diǎn)開展的小麥水分過(guò)量和水分不足的大田和盆栽控制試驗(yàn)，對(duì)WCSODS中的小麥群體光合生產(chǎn)、干物質(zhì)分配和葉面積擴(kuò)展等模塊進(jìn)行了干旱和漬水脅迫等影響因素的訂正，重點(diǎn)在冬小麥對(duì)干旱、漬水脅迫敏感階段性變化的基礎(chǔ)上，將本項(xiàng)目組自行研制的與國(guó)內(nèi)外引進(jìn)的涵蓋干旱和漬水水分脅迫訂正因子算法的相關(guān)模型(子模型)加以集成，并與已完成的有關(guān)發(fā)育期模型改進(jìn)研究［4］相結(jié)合，試圖建立一個(gè)機(jī)理性較強(qiáng)的、可用于模擬流域范圍的、考慮土壤不同水分狀況對(duì)小麥生長(zhǎng)及產(chǎn)量形成影響的改進(jìn)型的WCSODS。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1.1 小麥干旱敏感性大田試驗(yàn) 于2010～2012年分別在安徽宿州、河南鄭州活動(dòng)防雨棚中進(jìn)行，小區(qū)面積4 m×8 m，每試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)設(shè)置3個(gè)重復(fù)，重復(fù)之間間隔0.12 m，小區(qū)間隔1.00 m，四周有保護(hù)行，小區(qū)四周布設(shè)至少1 m深的水分水平運(yùn)動(dòng)隔離薄膜或水泥隔離帶。降水前移來(lái)防雨棚，降水后移去防雨棚。前推20～30 d進(jìn)行水分預(yù)備控制，相對(duì)濕度低于65%時(shí)進(jìn)行小水灌溉，務(wù)必控制土壤相對(duì)濕度＜小于70%，試驗(yàn)前5～8 d進(jìn)行準(zhǔn)控制，不再灌溉，遇有降水時(shí)遮擋?？刂粕疃雀鶕?jù)當(dāng)?shù)匦←湼?0%土壤層次設(shè)定，一般50～100 cm。設(shè)置3個(gè)發(fā)育期(返青－拔節(jié)、拔節(jié)－抽穗、抽穗－灌漿)、3種土壤濕度類型(小于40%、40% ～60%、大于60%)。設(shè)2個(gè)對(duì)照區(qū)，CK1:旱作小麥，自然降水，在順利出苗的基礎(chǔ)上不進(jìn)行任何水分處理;CK2:適宜水分。

1.1.2 小麥澇漬敏感性大田試驗(yàn) 于2010～2012年分別在安徽壽縣、江蘇興化進(jìn)行，小區(qū)設(shè)置、小區(qū)面積、重復(fù)、隔離等同方法1.1.1，小區(qū)外圍取土建垅，垅高20 cm?？刂圃囼?yàn)時(shí)，地表保持1～2 cm水分，其余生長(zhǎng)期保持正常管理。壽縣設(shè)置2個(gè)關(guān)鍵發(fā)育期(拔節(jié)－孕穗、抽穗－灌漿)，2個(gè)處理時(shí)間(10 d、20 d)，興化另增加分蘗期處理及5 d、30 d時(shí)間處理。均設(shè)2個(gè)對(duì)照區(qū)，CK1:自然降水;CK2:適宜水分。

1.1.3 小麥干旱、澇漬敏感性盆栽綜合試驗(yàn) 于2010～2012年在興化市進(jìn)行，盆缽試驗(yàn)置于全封閉網(wǎng)室中開展，網(wǎng)室頂部固定透明材料、透光防雨。試驗(yàn)用缽為高25 cm、直徑25 cm的塑料桶，盆栽用土取自本研究在興化市同期小麥澇漬敏感性大田試驗(yàn)相同田塊耕作層表土(中壤土，最大持水量21.4%，肥力中等)，每缽裝風(fēng)干土10 kg，播前用水沉實(shí)。試驗(yàn)土壤水分處理分5個(gè)時(shí)期(苗期、分蘗期、拔節(jié)孕穗期、抽穗開花期和灌漿成熟期)，土壤水分設(shè)5個(gè)水平，即漬水(土表保持1～2 cm水層)、對(duì)照(以土壤水分含量占最大持水量的百分比計(jì)量，保持70% ～80%)、輕旱(保持45% ～55%)、中旱(保持35% ～44%)、重旱(保持 25% ～34%)，處理持續(xù)時(shí)間:2010～2011 年分別設(shè)置 3 d、15 d、30 d，2011～2012年分別設(shè)置5 d、20 d、25 d。通過(guò)土壤水分測(cè)定儀或秤重法測(cè)定土壤含水量，以確定每日的補(bǔ)水量，控制土壤水分含量(同時(shí)考慮植株質(zhì)量變化)。

1.2 測(cè)定項(xiàng)目

每處理期間測(cè)定葉片凈光合速率、葉水勢(shì)、土壤含水量、土壤水勢(shì)等;各主要生育期及處理結(jié)束時(shí)及時(shí)取樣，測(cè)定各器官(莖、葉、黃葉、穗、根)干物重、分蘗數(shù)、黃葉數(shù)、葉面積指數(shù)(LAI)，開花后至成熟測(cè)定灌漿速度，成熟后測(cè)定產(chǎn)量結(jié)構(gòu)。

1.3 建模方法

充分利用和借鑒國(guó)內(nèi)外已有的研究結(jié)論，設(shè)計(jì)出合理有效的試驗(yàn)方案，嚴(yán)格開展水分控制試驗(yàn)研究，獲取可用資料，探明小麥各主要生理、生態(tài)過(guò)程變化規(guī)律及其與環(huán)境因子之間的關(guān)系，以此為基礎(chǔ)，借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法，分別建立定量描述上述關(guān)系的適合的數(shù)學(xué)表達(dá)式，并確定模型的參數(shù)。模型建立后，用獨(dú)立于建模的其他試驗(yàn)資料對(duì)模型及其參數(shù)的算法進(jìn)行測(cè)試檢驗(yàn)和修正，確保其可靠性與嚴(yán)格性。

采用MAE(絕對(duì)平均誤差)及RMSE(均方差根)評(píng)價(jià)與測(cè)試本模型的預(yù)測(cè)性與精準(zhǔn)度［4，9］。MAE和RMSE越小，表明誤差越小，模型的預(yù)測(cè)性就越好、精準(zhǔn)度越高。

2 模型的建立

2.1 小麥群體光合生產(chǎn)模型

小麥群體光合生產(chǎn)模型是將Monsi-Saeki的光合模型和Beer的群體消光公式綜合而成的。如式(1)所示:

式中，PGDi為出苗后第 i日的群體光合量［g/(m2·d)，CO2］;TF 為溫度系數(shù)，是平均溫度的函數(shù)，且0≤TF≤1［10］;PMAX為光飽和點(diǎn)時(shí)的最大光合作用強(qiáng)度，取值范圍為3～5 g/(m2·d)，CO2，本文取值3.93 g/(m2·d)，CO2;B為弱光時(shí)光－光合響應(yīng)曲線的初始斜率［11-12］，取值 14.5 g/MJ，CO2;PAR為光合有效輻射;K為消光系數(shù)，其值與小麥株型及葉片排列狀態(tài)密切相關(guān);m為光的透射率，一般小于10%，本文取值0.025［13］;Si為第i日的平均太陽(yáng)輻射(MJ/d);a為群體反射率，取值5%［13］;0.49是Si折算成PAR的系數(shù);LAIi為拔節(jié)孕穗期測(cè)定日的葉面積指數(shù);Di為日長(zhǎng)。

由式(1)計(jì)算的第i日群體光合量 (PGDi)減去呼吸消耗量(REDi)后，即為第i日的群體凈光合量(NPDi):

小麥群體第i日的呼吸消耗(REDi)包括生長(zhǎng)呼吸和維持呼吸兩部分，可表述為:

式中，Rg為生長(zhǎng)性呼吸系數(shù)，取值為0.03;Rm、Q10分別為維持性呼吸系數(shù)及其溫度系數(shù)，取值分別為0.02和2.00，T為小麥全生育期平均氣溫(℃);DMi為干物重，按下式計(jì)算:

式中，0.68、0.82分別為 CO2與碳水化合物(CH2O)以及碳水化合物與干物質(zhì)的轉(zhuǎn)換系數(shù)。將DMi在一定生育期內(nèi)累加，即可得到該生育期結(jié)束時(shí)的干物質(zhì)產(chǎn)量，在全生育期內(nèi)累加，則可得到最終的干物質(zhì)產(chǎn)量。

2.2 干旱、澇漬對(duì)小麥LAI的影響訂正

土壤水分的多寡均加劇小麥葉片不同程度和不同形式的衰老，本研究不同土壤條件下的LAI采用干物質(zhì)分配法計(jì)算［3，6］:

式中，PCg為小麥地上部的分配系數(shù);PCl為葉干重占地上部干重的比例;LS為綠葉的相對(duì)日衰老速率，隨發(fā)育階段而變化，并分別經(jīng)干旱和漬水脅迫影響訂正［3］;SLAi為出苗后第i天的比葉面積;△W為第(i+1)天的干物質(zhì)累積量。

2.3 干旱、澇漬對(duì)小麥光合速率的影響訂正

2.3.1 凈光合速率的干旱脅迫訂正因子(DFpn)的確定

式中，SW為土壤含水量;SWfc為田間持水量;SWwp為土壤萎蔫含水量;SWcr為干旱脅迫時(shí)的土壤含水量臨界值(相對(duì)于田間持水量的百分率)，可用作物凌晨葉水勢(shì)和土壤含水量的阻滯函數(shù)關(guān)系計(jì)算［14］，公式如下:

式中，PLWPcr表示發(fā)生干旱脅迫時(shí)的凌晨葉水勢(shì)臨界值(MPa)，采用文獻(xiàn)［14］的方法求得。

2.3.2 凈光合速率的漬水脅迫訂正因子的確定

模型中主要考慮3個(gè)方面對(duì)小麥漬水脅迫的影響:(1)土壤水分含量;(2)漬水持續(xù)天數(shù);(3)不同生育階段對(duì)漬水的差異。漬水脅迫訂正因子(WFpn)表達(dá)式參照文獻(xiàn)［3］和文獻(xiàn)［6］:

式中，SW為土壤含水量;SWCR1和SWCR2分別為無(wú)水分逆境條件下土壤含水量的下、上臨界指標(biāo)，并假定 SWCR2=土壤最大持水量，SWCR1=0.7SWCR2;WS為土壤飽和含水量;t為漬水持續(xù)天數(shù);a、b為模型參數(shù)，根據(jù)淮河流域試驗(yàn)資料擬合，分3個(gè)發(fā)育階段得到不同數(shù)值，即越冬前，a、b分別為 65、0.21，返青至抽穗前為 90、0.26，抽穗后為 96、0.28。

2.4 小麥物質(zhì)分配干旱、漬水脅迫訂正因子的確定

2.4.1 影響根冠比的干旱和漬水脅迫訂正因子

根冠比反映了植株光合產(chǎn)物的調(diào)配和地上部與地下部相對(duì)生長(zhǎng)的差異。大量研究表明，作物遭受干旱脅迫時(shí)，根冠比增大，即地上部和根間碳水化合物的分配將有利于根生長(zhǎng)，漬水時(shí)土壤缺氧，根系生長(zhǎng)首先受到抑制，根冠比降低。

根據(jù)MACROS模型［15］，影響根冠比的干旱和漬水脅迫訂正因子(DFrs，WFrs)分別為:

則干旱和漬水脅迫下地上部干物質(zhì)分配指數(shù)PCD和PCW分別為:

顯然，干旱和漬水脅迫下地下部干物質(zhì)分配指數(shù)(PCr)D和(PCr)W分別為:

2.4.2 小麥地上部干物質(zhì)分配子模型 WCSODS的發(fā)育期模型將小麥分為4個(gè)發(fā)育階段，即播種至出苗、出苗至拔節(jié)、拔節(jié)至抽穗、抽穗至成熟。每個(gè)發(fā)育階段都對(duì)應(yīng)于一定的發(fā)育指數(shù)(DI)，即播種為0，出苗為1.0，拔節(jié)為1.5，抽穗為2.0，成熟為3.0。利用宿州、興化、壽縣、鄭州等地的試驗(yàn)資料擬合建立了小麥地上部干物質(zhì)分配子模型，其中葉/地上部分配系數(shù)(PCl)與發(fā)育指數(shù)子模型如(15)式。它們可以較好地反映淮河流域小麥各生育階段干物質(zhì)分配系數(shù)(PC)與發(fā)育指數(shù)(DI)之間的關(guān)系。

2.5 小麥產(chǎn)量形成的干旱、澇漬脅迫訂正因子的確定

在WCSODS中，產(chǎn)量形成的模擬模型根據(jù)小麥抽穗前與抽穗后光合累積量向穗部轉(zhuǎn)移的基本規(guī)律，基本固定其抽穗前和抽穗后的轉(zhuǎn)移率k1和k2，分別為1/3和2/3。但大量試驗(yàn)研究表明，k1和k2受干旱、澇漬影響顯著。由試驗(yàn)資料擬合得到(16)、(17)式，k2D、k2W分別為受干旱、澇漬影響時(shí)的抽穗后轉(zhuǎn)移率，SW為土壤相對(duì)含水量，d為澇漬天數(shù)，顯然，k1D、k1W可由(18)、(19)式求得。

3 結(jié)果與分析

3.1 干旱脅迫訂正因子的測(cè)試

將上述(6)式計(jì)算的干旱土壤水分下DFpn的模擬值，與對(duì)應(yīng)光合速率干旱脅迫影響因子DFpn的實(shí)測(cè)值(取盆栽試驗(yàn)對(duì)照水分處理與干旱脅迫處理的單葉凈光合速率觀測(cè)值的比值)相比較，對(duì)DFpn的算法進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果見(jiàn)圖1，MAE和RMSE值分別為0.054和 0.042，R2=0.922。表明兩者有很好的一致性。

圖1 DFpn的模擬值和實(shí)測(cè)值Fig.1 Comparison of DFpnbetween simulated and observed data

同理，將上述(9)式計(jì)算的DFrs模擬值，與對(duì)應(yīng)根冠比的干旱脅迫訂正因子(DFrs)的實(shí)測(cè)值(取對(duì)照水分的根冠比與干旱脅迫下根冠比的比值)比較，驗(yàn)證 DFrs算法的可靠性，結(jié)果見(jiàn)圖2，MAE和 RMSE值分別為 0.054和 0.072，R2=0.823 7，表明DFrs的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值較為一致，模擬效果較好。

圖2 DFrs的模擬值和實(shí)測(cè)值Fig.2 Comparison of DFrsbetween simulated and observed data

3.2 漬水脅迫訂正因子的測(cè)試

以興化2010～2012年冬小麥大田試驗(yàn)資料及盆栽漬水試驗(yàn)資料，對(duì)光合速率的漬水脅迫訂正因子WFpn進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見(jiàn)圖3，可以看出，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值有較好的吻合度和一致性，MAE和RAISE值分別為0.072和0.021，R2=0.871 8，表明誤差小，算法有較好的預(yù)測(cè)性。用同年的大田和盆栽漬水試驗(yàn)資料核準(zhǔn)根冠比漬水脅迫訂正因子WFrs，結(jié)果見(jiàn)圖4，MAE和 RMSE值分別為0.043和0.059，R2=0.903 7，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值也表現(xiàn)一致，表明本文的算法較為可靠。

圖3 WFpn的模擬值和實(shí)測(cè)值Fig.3 Comparison of WFpnbetween simulated and observed data

圖4 WFrs的模擬值和實(shí)測(cè)值Fig.4 Comparison of WFrsbetween simulated and observed data

3.3 參數(shù)調(diào)試和模型檢驗(yàn)

利用江蘇興化2011～2012年度的小麥試驗(yàn)資料和對(duì)應(yīng)天氣資料，調(diào)用經(jīng)水分影響改進(jìn)的WCSODS，分別模擬不同水分處理的小麥葉面積指數(shù)和產(chǎn)量，并與相應(yīng)的實(shí)收產(chǎn)量進(jìn)行了比較，以澇漬處理為例，見(jiàn)圖5。受水分脅迫影響，水分過(guò)量處理的LAI與水分適宜(對(duì)照)相比，表現(xiàn)出不同程度的減小趨勢(shì)，但變化趨勢(shì)基本一致，與生產(chǎn)實(shí)際相符，說(shuō)明模型對(duì)水分脅迫進(jìn)行的訂正結(jié)構(gòu)較為合理，參數(shù)選值準(zhǔn)確。在水分不足和過(guò)量條件下葉面積模擬值與實(shí)測(cè)值R2為 0.965～0.982，經(jīng)方差分析，相關(guān)性均達(dá)極顯著水平。不同水分條件下小麥產(chǎn)量的模擬值與實(shí)測(cè)值間的 R2為0.810～0.820，達(dá)極顯著水平，MAE 和 RMSE值分別為0.382～0.436和0.265～0.502(圖6)，可見(jiàn)產(chǎn)量模擬值和實(shí)測(cè)值在不同水分條件相關(guān)性較好，并有一定的正確度，可用于小麥產(chǎn)量的精細(xì)化評(píng)估。

圖5 不同澇漬條件下小麥品種揚(yáng)麥16葉面積指數(shù)在不同時(shí)期的模擬值與實(shí)測(cè)值的比較Fig.5 Comparison of leaf area index(LAI)between simulated and observed data in wheat cultivar Yangmai 16 during growth under different waterlogging stress conditions

圖6 干旱和澇漬條件下小麥產(chǎn)量的模擬值與實(shí)測(cè)值Fig.6 Comparison of wheat yields between simulated and observed data under drought and waterlogging stress

4 結(jié)論

利用淮河流域內(nèi)多年多點(diǎn)的水分控制試驗(yàn)數(shù)據(jù)及相關(guān)文獻(xiàn)資料，分析顯著反映小麥水分脅迫產(chǎn)量效應(yīng)的各主要生理生態(tài)過(guò)程，利用本項(xiàng)目組自行研制的和國(guó)內(nèi)外引進(jìn)的相關(guān)模型(子模型)描述上述過(guò)程的訂正因子，主要就干旱、澇漬影響小麥LAI、光合速率、物質(zhì)分配和產(chǎn)量形成等方面，對(duì)WCSODS進(jìn)行了訂正，對(duì)各訂正因子的算法進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。從模擬值與實(shí)測(cè)值的比較可知，對(duì)模型的訂正結(jié)構(gòu)合理，參數(shù)選值正確，訂證后的模型更適應(yīng)小麥生產(chǎn)的評(píng)估與預(yù)測(cè)。

因模型訂正所用算法和定量表達(dá)能綜合考慮小麥干旱、澇漬脅迫下土壤水分有效性、土壤水分脅迫的敏感性及不同生育階段的差異性，因此在淮河流域運(yùn)用經(jīng)訂正改進(jìn)的WCSODS開展災(zāi)害產(chǎn)量損失精細(xì)化評(píng)估較為可行。

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