基于APSIM模型的旱地小麦和豌豆水肥协同效应分析
基于APSIM模型的不同氮肥方案小麦叶面积指数的模拟研究
２０２０年６月甘 肃 农 业 大 学 学 报第５５卷第３期３８～４４ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＡＮＳＵＡＧＲＩＣＵＬＴＵＲＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ双月刊基于犃犘犛犐犕模型的不同氮肥方案小麦叶面积指数的模拟研究逯玉兰１，李广２，闫丽娟３，燕振刚１，聂志刚１，董莉霞１（１．甘肃农业大学信息科学技术学院，甘肃兰州 ７３００７０；２．甘肃农业大学林学院，甘肃兰州 ７３００７０；３．甘肃农业大学农学院，甘肃兰州 ７３００７０）摘要：【目的】了解黄土丘陵沟壑区域旱地春小麦叶片的生长规律．【方法】在田间试验的基础上，调试ＡＰＳＩＭ模型参数，利用调参后的ＡＰＳＩＭ模型模拟低氮量Ｎ１、中氮量Ｎ２和高氮量Ｎ３３种氮肥方案下小麦整个生育期叶面积指数的动态变化过程．【结果】ＡＰＳＩＭ模型对不同氮肥方案下小麦叶面积指数的模拟有较高的精度，均方根误差（ＲＭＳＥ）范围在０．１００～０．３６６，决定系数（犚２）介于［０．８０８，０．９７５］，有效性指数（Ｍｅ）的范围在０．５０７～０．９１１．在中氮方案下的ＲＭＳＥ值最小，犚２值最大，Ｍｅ值最大．【结论】在中氮方案下ＡＰＳＩＭ模型表现出更好的一致性，更高的解释程度和更好的有效性；其次是低氮方案；高氮方案下的模拟效果较差．关键词：旱地春小麦；叶面积指数；不同氮肥方案；ＡＰＳＩＭ模型中图分类号：Ｓ５１２．１＋２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００３ ４３１５（２０２０）０３ ００３８ ０７犇犗犐：１０．１３４３２／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｇｓａｕ．２０２０．０３．００６第一作者：逯玉兰，硕士，讲师，研究方向为农业信息技术．Ｅ ｍａｉｌ：ｌｕｙｌ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：闫丽娟，博士，副教授，研究方向为生态学．Ｅ ｍａｉｌ：ｙａｎｌｊ＠ｇｓａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ基金项目：甘肃农业大学学科建设基金项目（ＧＡＵ ＸＫＪＳ ２０１８ ２５３）；国家自然科学基金项目（３１６６０３４８，３１６６０３４７）；甘肃省重点研发计划（１８ＹＦ１ＮＡ０７０）；甘肃省高等学校协同创新团队项目（２０１８Ｃ １６）；甘肃省财政专项（ＧＳＣＺＺ ２０１６０９０９）；甘肃省重点人才项目（ＩＲＹＣＺ ２０２０ １）．收稿日期：２０１９ １０ ２１；修回日期：２０１９ １２ ０５犛犻犿狌犾犪狋犻狀犵狊狋狌犱狔狅狀犾犲犪犳犪狉犲犪犻狀犱犲狓狅犳狊狆狉犻狀犵狑犺犲犪狋犻狀犱狉狔犾犪狀犱狌狀犱犲狉犱犻犳犳犲狉犲狀狋狀犻狋狉狅犵犲狀犳犲狉狋犻犾犻狕犪狋犻狅狀狊犮犺犲犿犲狊犫犪狊犲犱狅狀犃犘犛犐犕犿狅犱犲犾ＬＵＹｕ ｌａｎ１，ＬＩＧｕａｎｇ２，ＹＡＮＬｉ ｊｕａｎ３，ＹＡＮＺｈｅｎ ｇａｎｇ１，ＮＩＥＺｈｉ ｇａｎｇ１，ＤＯＮＧＬｉ ｘｉａ１（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ；３．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，ＧａｎｓｕＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪犮狋：【Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ】Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｇｒｏｗｔｈｐａｔｔｅｒｎｏｆｄｒｙｌａｎｄｓｐｒｉｎｇｗｈｅａｔｌｅａｖｅｓｉｎｔｈｅｌｏｅｓｓｈｉｌｌｙａｎｄｇｕｌｌｙｒｅｇｉｏｎ．【Ｍｅｔｈｏｄ】Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌｗｅｒｅａｄｊｕｓｔｅｄ，ｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘｉｎｗｈｏｌｅｇｒｏｗｔｈｐｅｒｉｏｄｏｆｗｈｅａｔｗａｓｓｉｍｕｌａ ｔｅｄｗｉｔｈａｄｊｕｓｔｅｄＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌ．【Ｒｅｓｕｌｔ】ＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌｈａｄｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｉｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｈｅａｔｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｉｔｒｏｇｅｎｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓ，犚犕犛犈ｒａｎｇｅｄｆｒｏｍ０．１００ｔｏ０．３６６，犚２ｗａｓｂｅ ｔｗｅｅｎ０．８０８ａｎｄ０．９７５，犕犲ｒａｎｇｅｄｆｒｏｍ０．５０７ｔｏ０．９１１．Ｔｈｅ犚犕犛犈ｖａｌｕｅｗａｓｔｈｅｌｏｗｅｓｔ，犚２ｖａｌｕｅｗａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔａｎｄ犕犲ｖａｌｕｅｗａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｕｎｄｅｒｔｈｅｍｅｄｉｕｍｎｉｔｒｏｇｅｎｓｃｈｅｍｅ．【Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ】ＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌ第３期逯玉兰等：基于ＡＰＳＩＭ模型的不同氮肥方案小麦叶面积指数的模拟研究ｓｈｏｗｓｂｅｔｔｅｒｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ，ｈｉｇｈｅｒｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄｂｅｔｔｅｒｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｕｎｄｅｒｍｅｄｉｕｍｎｉｔｒｏｇｅｎｓｃｈｅｍｅ，ｆｏｌ ｌｏｗｅｄｂｙｌｏｗｎｉｔｒｏｇｅｎｓｃｈｅｍｅ，ａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｕｎｄｅｒｈｉｇｈｎｉｔｒｏｇｅｎｓｃｈｅｍｅｉｓｐｏｏｒ．犓犲狔狑狅狉犱狊：ｄｒｙｌａｎｄｓｐｒｉｎｇｗｈｅａｔ；ＬＡＩ；ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｉｔｒｏｇｅｎｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ；ＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌ 在小麦生长模型中，小麦叶面积指数是描述小麦生长过程的一个重要指标，该指标对作物产量、小麦群体的蒸腾蒸发以及干物质积累等有着十分重要的影响．小麦叶面积指数直接反映着小麦群体质量［１ ４］．前人利用作物模拟技术对小麦叶面积指数进行了模拟研究．王琳等［５］用农业生产系统模拟平台ＡＰＳＩＭ（ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｉｍｕｌａｔｏｒ）模型检验了华北平原小麦 玉米连作系统的适用性，验证结果表明ＡＰＳＩＭ模型能够很好地模拟生物量及水分变化，对叶面积指数的模拟误差较大．曹宏鑫等［６］建立了南京、济南两地区不同产量方案下小麦最适叶面积指数模拟模型，模拟值与实测值的相关性达极显著水平．刘战东等［７］利用线性方程和Ｌｏ ｇｉｓｔｉｃ曲线修正方程，分段建立了以气温估算河南新乡地区冬小麦叶面积指数的半经验公式，研究结果表明２００３～２００４年的冬小麦叶面积指数的模拟值与实测值吻合较好，相关系数为０．９８，达极显著水平．刘铁梅等［８］重点关注了小麦绿叶分配指数以及地上部干质量等因素，对小麦叶面积指数进行了相关的模拟研究，结果表明小麦叶面积指数的误差小于１０％．曹中盛［９］在小麦叶面积指数估测的最佳高光谱参数研究中详细分析了主要高光谱指数与小麦叶面积指数的定量关系，模型检验结果表明犚２均大于０．８．聂志刚等［１０］利用ＡＰＳＩＭ模型对不同耕作措施下小麦叶面积指数进行了模拟，结果表明ＡＰ ＳＩＭ模型能够很好地模拟不同耕作措施下小麦叶面积指数，其他耕作措施的模拟效果优于传统耕作措施．马新明等［１１］采用ＷＣＳＯＤＳ小麦模型对河南省的小麦叶面积指数动态变化进行了模拟，相关系数达０．９３．曹宏鑫等［１２］根据小麦生态学原理，建立了小麦群体叶面积指数模型，检验结果表明实测值与模拟值之间达极显著水平．ＡＰＳＩＭ模型用于模拟农业系统各生物生理过程，特别是在气候风险下反映旱作农业生产区系统各组分生态和经济输出的机理模型，目前已广泛用于农作系统管理、气候变化影响评估等方面．然而，利用ＡＰＳＩＭ模型模拟黄土丘陵沟壑区域旱地春小麦在不同氮肥方案下叶面积指数的研究鲜有报道．鉴于此，本研究在前人研究的基础上，以定西市安定区２０１１～２０１７年期间同一品种（‘定西３５号’）同一栽培条件下（旱地春小麦）的大田观测数据以及对应的气候和土壤数据为依据，在田间试验的基础上调试模型参数并测算叶面积指数，利用ＡＰＳＩＭ模型对不同氮肥方案下旱地春小麦ＬＡＩ进行模拟，以期为今后开展旱地春小麦叶面积指数的模拟研究提供科学依据．１ 材料与方法１．１ 农田试验１．１．１ 试验地基本情况 在甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村开展农田试验，共获取了连续７ａ年（２０１１～２０１７年）的试验数据．试验地质地为黄绵土，地力中等，土壤密度１．１７ｇ／ｃｍ３、酸碱值８．３６、有机质含量约为１２．０１ｇ／ｋｇ、全氮０．７６ｇ／ｋｇ、速效钾０．０７５２ｇ／ｋｇ、全磷１．７７ｇ／ｋｇ［１３ １９］，多年平均降水量３９１ｍｍ，年蒸发量１５３１ｍｍ，年均太阳辐射５９２．９ｋＪ／ｍ２，日照时数２４７６．６ｈ，年均≥０℃积温２９３４℃，年均≥１０℃积温２２３９℃［１３ １９］．１．１．２ 试验设计 试验选用尿素（Ｎ≈４６％）作为氮肥品种，‘定西３５号’作为试验品种，‘定西３５号’系甘肃省农作物品种审定委员会于１９９５年审定通过的小麦品种，该品种是典型的黄土丘陵沟壑地区旱地春小麦品种．试验针对氮肥施肥量设计了３种方案，即低氮量施肥方案Ｎ１（１００ｋｇ／ｈｍ２）、中氮量施肥方案Ｎ２（１７５ｋｇ／ｈｍ２）和高氮量施肥方案Ｎ３（２５０ｋｇ／ｈｍ２）．施肥过程分两步进行，先在播种前施入基肥，占总施肥量的７０％，同时在该阶段将磷肥、钾肥等作为基肥一次性足量施入，具体施入Ｐ２Ｏ５１５０ｋｇ／ｈｍ２，ＫＣｌ１０５ｋｇ／ｈｍ２；而后，在小麦拔节期施入追肥，占总施肥量的３０％．设计３个处理，每处理５次重复，行距０．２５ｍ，四周设０．５ｍ的保护行，试验小区长２０ｍ，宽４ｍ，面积８０ｍ２，共１５个小区，随机区组排列［２０］．栽培管理同大田．１．１．３ 指标测定 在试验小区选取长势相近的２０９３甘肃农业大学学报２０２０年株小麦挂牌标记（其中１０株的测量数据用于检验整个生育期的模拟效果，另外１０株的测量数据用于检验拔节期和开花期的模拟效果），针对每一株小麦，测量范围从主茎第一叶片到旗叶．针对每个叶片，自叶片露尖开始连续测量叶长（叶尖到叶枕的距离），每间隔１ｄ测量一次，直至叶片定长．同时，针对同一个叶片，每隔１ｃｍ测量一次叶宽（最宽处的值）．对叶面积数据的测量工作贯穿整个小麦生育期（分蘖、拔节、孕穗、抽穗、开花、灌浆、乳熟和蜡熟期共８个生育期）．叶面积的计算采用长宽系数法，每株每次测量重复５次，取平均值即为该株本次测量的叶面积，所测１０株叶面积取平均值为该次处理所获叶面积的测算值．每个生育时期重复３次测量，取平均值作为该生育时期叶面积的平均值．小麦的８个生育时期共２４个测算值，８个平均值．长宽系数法：植株叶面积＝０．８３×叶长×叶宽［２０］叶面积指数＝植株总面积土地面积１．２ 模型及参数ＡＰＳＩＭ模型是由澳大利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统组（ＡＰＡＲＵ）联合开发研制的，用于模拟旱作农业生产系统中各主要组分的机理模型［２１ ２２］．ＡＰＳＩＭ模型的框架主要由４部分组成：（１）生物物理模块，用于模拟农业系统中的生物和物理过程；（２）管理模块，输入水、肥、耕作等管理措施；（３）数据输入输出模块，用于模拟过程中数据的输入、输出；（４）中心引擎，用于控制模块间信息的传递．除此之外，ＡＰＳＩＭ模型还包括ＡＰＳ ＦＲＯＮＴ、ＡＰＳＩＭ ｅｘｐｌｏｒｅ、ＡＰＳＧＲＡＰＨ、ＡＰＳＩＭ Ｑｕｔｌｏｏｋ、ＡＰＳＲＵＤＯ、ＡＰＳＴＯＯＬ等辅助用户界面，用于模型构建、测试、显示模拟结果等．１．２．１ 气象模块参数设置 ＡＰＳＩＭ模型的基础是气候模块，因此建立精确、合理的气候模块是整个模型应用的关键［１９］．模型运行所需的最基本的一组逐日气象要素变量包括：逐日最高气温（℃）、逐日最低气温（℃）、逐日降水量（ｍｍ）和逐日太阳辐射量（ＭＪ／ｍ２）．本研究中应用的１９７１～２０１７年的气候资料是由定西水保所气象观测站自动测定的．组建气候模块其他参数都较容易获取，但逐日太阳辐射量难以得到，需将观测日照时数转换为太阳辐射值，具体计算公式如下［２３］：δ＝０．４０９×ｓｉｎ（２π／３６５×犑－１．３９）（１）犠狊＝ａｒｃｏｓ（－ｔａｎδ×ｔａｎφ）（２）犱狉＝１＋０．０３３×ｃｏｓ（２π／３６５×犑）（３）犚犪＝３７．６×犱狉×（犠ｓｓｉｎφ×ｓｉｎδ＋ｃｏｓφ×ｃｏｓδ×ｓｉｎ狑狊）（４）犖＝２４／π×狑狊（５）犚狀狊＝０．７７×（０．２５＋０．５×狀／犖）×犚犪（６）式中，δ代表太阳赤纬（Ｒａｄ），犑代表日序，φ代表当地纬度，狑狊代表日落的角度（Ｒａｄ），犱狉代表日地相对距离，犚犪代表晴空太阳辐射（ＭＪ／（ｍ２·ｄ）），犖代表最大天文日照时数（ｈ），狀代表逐日日照时数（ｈ），犚ｎｓ代表日净短波辐射（ＭＪ／（ｍ２·ｄ））．１．２．２ 土壤模块参数设置 根据在试验地测定的土壤属性参数，并参考李广等［１６］的研究数据建立了土壤模块（表１）．表１ 土壤参数Ｔａｂｌｅ１ Ｓｏｉｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ土层／ｃｍＳｏｉｌｌａｙｅｒ容重／（ｇ·ｃｍ－３）Ｂｕｌｋｄｅｎｓｉｔｙ田间最大持水量／（ｍｍ·ｍｍ－１）Ｍａｘｉｍｕｍｆｉｅｌｄｃａｐａｃｉｔｙ萎蔫系数／（ｍｍ·ｍｍ－１）Ｗｉｌｔｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ有机碳／％Ｏｒｇａｎｉｃｃａｒｂｏｎ硝态氮／（ｍｇ·ｇ－１）Ｎｉｔｒａｔｅｎｉｔｒｏｇｅｎ小麦有效水分下限／（ｍｍ·ｍｍ－１）Ｌｏｗｅｒｌｉｍｉｔｏｆｗｈｅａｔａｖａｉｌａｂｌｅｍｏｉｓｔｕｒｅ饱和含水量／（ｍｍ·ｍｍ－１）Ｓａｔｕｒｔｅｄｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ铵态氮／（ｍｇ·ｋｇ－１）Ａｍｍｏｎｉｕｍｎｉｔｒｏｇｅｎ＞０～５１．２９０．２７０．０８０．９５１９．１００．０９０．４６６．３０＞５～１０１．２３０．２７０．０８０．９５１５．２００．０９０．４９５．２０＞１０～３０１．３２０．２７０．０８０．９６２３．１００．０９０．４５５．１０＞３０～５０１．２００．２７０．０８０．８５１６．６００．０９０．５４．９０＞５０～８０１．１４０．２６０．０９０．５４１６．８００．０９０．５２４．６０＞８０～１１０１．１４０．２７０．０９０．２６１８．２００．１０．５２４．８０＞１１０～１４０１．１３０．２７０．１１０．２０１６．４００．１１０．４８４．８０＞１４０～１７０１．１２０．２７０．１３０．２６１３．７００．１３０．５３５．８０＞１７０～２００１．１１０．２７０．１３０．２０１５．４００．１５０．５３４．１００４第３期逯玉兰等：基于ＡＰＳＩＭ模型的不同氮肥方案小麦叶面积指数的模拟研究１．２．３ 作物属性模块参数设置 ＡＰＳＩＭ模型采用的是通用作物生长模型来模拟各种一年生和多年生作物的生长，不同作物的模型参数值不同．作物属性模块主要包括小麦的生长发育进程、品种遗传参数、产量形成和植株形态等参数［１６］（表２）．表２ 作物属性模块参数Ｔａｂｌｅ２ Ｃｒｏｐａｔｔｒｉｂｕｔｅｍｏｄｕｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ参数Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ取值Ｖａｌｕｅ春化系数ｖｅｒｎ＿ｓｅｎｓ１最大灌浆速率ｍａｘｇｒａｉｎｆｉｌｌｒａｔｅ２．３株高／ｍｍＳｔｅｍｌｅｎｇｔｈ１０００灌浆到成熟的积温／℃ｔｔ＿ｓｔａｒｔｇｆ＿ｔｏ＿ｍａｔ５８０播种期地表蒸发系数Ｓｕｒｆａｃｅｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｔｓｏｗｉｎｇｔｉｍｅ７．２光周期系数Ｐｈｏｔｏｐ＿ｓｅｎｓ２分蘖质量／（ｇ·ｔｉｌｌｅｒ－１）Ｗｅｉｇｈｔｏｆｔｉｌｌｅｒ１．２２发芽期地表蒸发系数Ｓｕｒｆａｃｅｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｕｒｉｎｇｇｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ６．２单株质量／ｇＷｅｉｇｈｔｏｆｓｉｎｇｌｅｐｌａｎｔ４１．２．４ 管理模块参数设置 管理模块的参数是根据田间试验设置的，包括播种参数、耕作措施等，本研究中的具体管理措施：播种日期３月１５日，播种深度３０ｍｍ，播种量１８７．５ｋｇ／ｈｍ２，播种行间距２５０ｍｍ．１．３ 模型检验方法模型检验时，对模型的模拟值和实测值进行拟合度分析，主要采用通用的三大指标进行分析，即均方根误差（犚犕犛犈）、决定系数（犚２）和模型的有效性指数（犕犲）．如果犚犕犛犈值越小，则说明模拟值与实测值有着较好的一致性，二者之间的偏差越小，模拟结果越准确，模型越可靠．因此，犚犕犛犈在预测层面反映着模型的准确性和可靠性，其计算公式如式（７）：犚犕犛犈＝∑狀犻＝１（犗犅犛犻－犛犐犕犻）２槡狀（７）式中，犗犅犛犻为实测的ＬＡＩ；犛犐犕犻为模拟的ＬＡＩ；狀为样本容量；犻为样本序号．犚２越接近于１，自变量引起的变化占总变化的百分比就越高，说明自变量对因变量的解释程度越高［２４］．其计算公式如式（８）：犚２＝１－∑狀犻＝１（犗犅犛犻－犛犐犕犻）２∑狀犻＝１犗犅犛犻２（８）关于模型的有效性指数Ｍｅ，Ｚｈａｎｇ［２５］认为当犕犲大于０．５时模型的模拟结果较好．其计算公式如式（９）：犕犲＝１－∑狀犻＝１（犗犅犛犻－犛犐犕犻）２∑狀犻＝１（犗犅犛犻－犕犈犃犖）２（９）式中，犕犈犃犖为实测值的平均值．２ 结果与分析２．１ 基于犃犘犛犐犕模型的叶面积指数动态模拟小麦全生育期内，低氮（Ｎ１）和中氮（Ｎ２）方案下ＬＡＩ最大值出现在抽穗期，高氮（Ｎ３）方案下ＬＡＩ最大值出现在孕穗期，有别于其他两种氮肥方案．总体来看，３种氮肥方案下小麦叶面积指数均呈现单峰曲线变化．在整个生育期中，ＬＡＩ的变化在抽穗期（低氮和中氮）和孕穗期（高氮）出现拐点，以此可将其分为两个阶段．第一阶段，从出苗期开始，ＬＡＩ数据逐渐增大，到抽穗期或孕穗期达到最大值．第二阶段，从抽穗期或孕穗期往后，ＬＡＩ随着生育进程的递进逐渐减小，至乳熟期时减小为０（图１）．２．２ 模拟效果分析采用ＡＰＳＩＭ模型对２０１３～２０１８年期间氮肥因素试验结果进行检验，模型在不同氮肥方案下的犚犕犛犈、犚２和犕犲值见表３．２．２．１ 整个生育期的模拟效果分析 综合采用犚犕犛犈、犚２和犕犲３个统计量对模型进行效果评价：１）低氮（Ｎ１）方案：模型在小麦全生育期内，均方根误差（犚犕犛犈）值都没有大幅波动，犚犕犛犈值介于［０．１０２，０．２２３］，反映出ＡＰＳＩＭ模型的模拟值与实测值具有好的一致性，模拟效果佳；模型的决定系数（犚２）比较接近１，介于［０．８５２，０．９２６］，反映出模型计算数据对实际数据的解释程度高；从有效性指数（犕犲）来看，ＡＰＳＩＭ模型的犕犲值介于［０．５０７，０．８９１］，通过仔细分析可以看出犕犲值在小麦发育的关键时期（抽穗期 乳熟期）更加稳定且呈逐渐上升趋势，反映出ＡＰＳＩＭ模型对ＬＡＩ的拟合有效．２）中氮（Ｎ２）方案：在中氮（Ｎ２）方案下，模型的犚犕犛犈值介于［０．１００，０．２１２］，抽穗期以后犚犕犛犈值更加稳定，反映出ＡＰＳＩＭ模型与实际数１４甘肃农业大学学报２０２０年图１ 基于犃犘犛犐犕模型的不同氮肥方案下犔犃犐的动态变化Ｆｉｇｕｒｅ１ ＤｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓｏｆＬＡＩｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｉｔｒｏｇｅｎｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒｓｃｈｅｍｅｓｂａｓｅｄｏｎＡＰＳＩＭｍｏｄｅｌ表３ 不同氮肥处理方案下叶面积指数实测值与模拟值统计分析表Ｔａｂｌｅ３ ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｏｂｓｅｒｖｅｄｖａｌｕｅｓｗｉｔｈｓｉｍｕｌａｔｅｄｆｏｒｌｅａｆａｒｅａｉｎｄｅｘｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔＮＲａｔｅｓ方案Ｓｃｈｅｍｅｓ指标ｈｉｎｄｅｘⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧ犚犕犛犈０．１１７０．１０２０．１１２０．１１６０．１５７０．１０７０．２２３０．２１７Ｎ１犚２０．８５２０．８９６０．９２６０．８９１０．８９３０．９１７０．８８２０．９２０犕犲０．８０１０．８９１０．７９２０．５０７０．７３１０．７４７０．８２８０．６１０犚犕犛犈０．２１２０．１６２０．２０４０．１０００．１０３０．１１８０．１１６０．１０９Ｎ２犚２０．８４２０．８８５０．９２９０．９４１０．９７５０．９２８０．９１８０．９３２犕犲０．８３８０．９１１０．８４６０．７６８０．８４６０．８８９０．８７７０．８８８犚犕犛犈０．２０４０．２５８０．２１００．２８００．３４５０．２０９０．３５１０．３６６Ｎ３犚２０．８７９０．９１００．８９９０．８５９０．８０８０．８１９０．８６７０．９０８犕犲０．５６５０．６７８０．７７９０．６１５０．６７８０．６７８０．８１４０．８１５ Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ，Ⅵ，Ⅶ，Ⅷ分别表示小麦生育期的８个阶段，即分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期、开花期、灌浆期、乳熟期和蜡熟期．Ⅰ：Ｔｉｌｌｅｒｉｎｇｓｔａｇｅ；Ⅱ：Ｊｏｉｎｔｉｎｇｓｔａｇｅ；Ⅲ：Ｂｏｏｔｉｎｇｓｔａｇｅ；Ⅳ：Ｈｅａｄｉｎｇｄａｔｅ；Ⅴ：Ｆｌｏｗｅｒｉｎｇｓｔａｇｅ；Ⅵ：Ｆｉｌｌｉｎｇｓｔａｇｅ；Ⅶ：Ｍｉｌｋｓｔａｇｅ；Ⅷ：Ｄｏｕｇｈｓｔａｇｅ．据的拟合程度高；犚２值介于［０．８４２，０．９７５］，均在０．８４以上，模型解释程度高；ＡＰＳＩＭ模型的犕犲值介于［０．７６８，０．９１１］，各阶段的犕犲值都超过了０．７５，表现出很好的模拟效果．３）高氮（Ｎ３）方案：在该氮肥方案下，犚犕犛犈值介于［０．２０４，０．３６６］；犚２值介于［０．８０８，０．９１０］；犕犲值介于［０．５６５，０．８１５］．与前两种氮肥方案相比，模拟效果较差．２．２．２ 每个生育阶段的模拟效果分析 １）分蘖期：３种氮肥方案下的犚犕犛犈值分别为０．１１７、０．２１２和０．２０４，Ｎ１方案下的值最小；犚２值分别为０．８５２、０．８４２和０．８７９，Ｎ３方案下的值最大；犕犲值分别为０．８０１、０．８３８、０．５６５，Ｎ２方案下的值最大．２）拔节期：犚犕犛犈值为Ｎ１（０．１０２）＜Ｎ２（０．１６２）＜Ｎ３（０．２５８）；犚２值Ｎ３（０．９１０）＞Ｎ１（０．８９６）＞Ｎ２（０．８８５）；犕犲值Ｎ２（０．９１１）＞Ｎ１（０．８９１）＞Ｎ３（０．６７８）．３）孕穗期：Ｎ１方案下的犚犕犛犈值最小，为０．１１２，Ｎ３方案下的犚犕犛犈值最大，为０．２１０；犚２值Ｎ２方案下最大，为０．９２９，Ｎ３方案下最小，为０．８９９；犕犲值Ｎ２方案下最大，为０．８４６，Ｎ３方案下最小，为０．７７９．４）抽穗期：犚犕犛犈值为Ｎ２（０．１００）＜Ｎ１（０．１１６）＜Ｎ３（０．２８０）；犚２值Ｎ２（０．９４１）＞Ｎ１（０．８９１）＞Ｎ３（０．８５９）；犕犲值Ｎ２（０．７６８）＞Ｎ３（０．６１５）＞Ｎ１（０．５０７）．５）开花期：３种氮肥方案下的犚犕犛犈值分别为０．１５７、０．１０３、０．３４５，Ｎ２方案下的值最小；犚２值分别为０．８９３、０．９７５、０．８０８，Ｎ２方案下２４第３期逯玉兰等：基于ＡＰＳＩＭ模型的不同氮肥方案小麦叶面积指数的模拟研究的值最大；犕犲值分别为０．７３１、０．８４６、０．６７８，Ｎ２方案下的值最大．６）灌浆期：Ｎ１方案下的犚犕犛犈值最小，为０．１０７；犚２值Ｎ２方案下最大，为０．９２８；犕犲值Ｎ２方案下最大，为０．８８９．７）乳熟期：犚犕犛犈值为Ｎ２（０．１１６）＜Ｎ１（０．２２３）＜Ｎ３（０．３５１）；犚２值Ｎ２（０．９１８）＞Ｎ１（０．８８２）＞Ｎ３（０．８６７）；犕犲值Ｎ２（０．８７７）＞Ｎ１（０．８２８）＞Ｎ３（０．８１４）．８）蜡熟期：在该阶段，３种氮肥方案下的犚犕犛犈值分别为０．２１７、０．１０９、０．３６６，Ｎ２方案下的值最小；犚２值分别为０．９２０、０．９３２、０．９０８，Ｎ２方案下的值最大；犕犲值分别为０．６１０、０．８８８、０．８１５，Ｎ２方案下的值最大．２．３ 模型检验为了进一步检验模型，利用另外１０株的测量数据在拔节期和开花期进行了检验，结果见表４．分析表４数据可以看出：ＡＰＳＩＭ模型在３种氮肥方案下拔节期和开花期的犚犕犛犈值总体都比较小，其中中氮（Ｎ２）方案下犚犕犛犈值最小，其次是低氮（Ｎ１）方案，高氮（Ｎ３）方案下犚犕犛犈值最大；３种氮肥方案下拔节期和开花期的犚２值都大于０．８５，中氮（Ｎ２）方案下犚２值最大，高氮（Ｎ３）方案下犚２值最小；３种氮肥方案下两个阶段的犕犲值都超过了０．５，不同氮肥方案下犕犲值的排序为Ｎ２＞Ｎ１＞Ｎ３．这和模拟效果分析结果一致．表４ 拔节期和开花期犔犃犐实测值与模拟值的统计分析Ｔａｂｌｅ４ ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｏｂｓｅｒｖｅｄａｎｄｓｉｍｕｌａｔｅｄＬＡＩｏｎｊｏｉｎｔｉｎｇｓｔａｇｅａｎｄｆｌｏｗｅｒｉｎｇｓｔａｇｅ指标Ｉｎｄｅｘ拔节期ＪｏｉｎｔｉｎｇｓｔａｇｅＮ１Ｎ２Ｎ３开花期ＦｌｏｗｅｒｉｎｇｓｔａｇｅＮ１Ｎ２Ｎ３犚犕犛犈０．１４１０．１１９０．２７７０．１０８０．０６９０．２３９犚２０．９０６０．９３６０．８５３０．９２７０．９６７０．８６７犕犲０．７５６０．７９８０．５２７０．７１２０．８３１０．５８６３ 讨论李廷亮等［２６］的研究结果显示，随施氮量的增加，小麦叶片叶绿素含量增加．相关研究表明增加施氮量使小麦叶面积指数增加，进而提高小麦产量［２７ ２８］．卞赛男等［２９］的研究表明随着施氮量的继续提高，植物的叶面积指数会显著下降，过量的施氮不利于生物量的积累．适宜的施氮量避免生育后期叶片早衰，从而维持了生长中后期叶片的高光合能力，为氮肥利用率与产量协同提高奠定了基础［３０］．这与本研究结果一致．用ＡＰＳＩＭ模型模拟的３种氮肥方案下小麦叶面积指数较好地体现了小麦的真实生长过程．当前黄土丘陵沟壑区旱地春小麦的生产要求对各个生产环节的风险评估，应用ＡＰＳＩＭ模型可为研究区小麦产业的精确化管理提供依据．统计结果显示，模型模拟值和实测值之间呈现出较好的一致性和相关性．但是，模型指标犚犕犛犈、犚２以及犕犲在小麦整个生育期的不同阶段并非理想地表现出稳定性，而是呈现出轻微的波动性，这说明影响实际问题的更细粒度的因素（如忽略作物的病虫害影响、耕作措施的长期效应以及疏于整理运用多年气象、试验数据等）可能被排除在了模型之外，也有可能是模型对数据产生了“过拟合”，亟待更加深入的研究去揭示规律［３１］．另外，由于试验条件的限制，模型检验仅采用了研究区的试验数据，并未采用其他黄土丘陵沟壑旱区的数据，在后续研究中也亟待能够使用其他数据来进一步检验模型，并以此作为改进模型的依据，以期增强模型的普适性．本研究仅研究了不同氮肥方案（不同施用量，基追比都为７∶３）对叶面积指数的影响，还需要进一步研究氮肥、耕作措施、基追比变化互作对小麦叶面积指数的影响来研究其对产量结构的影响，以此来逐步完善对模型的研究工作．４ 结论本研究以２０１１～２０１７年甘肃省定西市安定区试验田的观测数据为依据．通过设计３种不同的氮肥实施方案，利用ＡＰＳＩＭ模型模拟了３种氮肥方案下小麦叶面积指数，以犚犕犛犈、犚２和犕犲为统计指标分析了ＡＰＳＩＭ模型在模拟旱地春小麦ＬＡＩ时的一致性、解释程度以及有效性，得出以下主要结论：１） ３种氮肥方案下小麦叶面积指数均呈现单峰曲线变化．在整个生育期中，ＬＡＩ的变化在抽穗期（低氮和中氮）和孕穗期（高氮）出现拐点．３４甘肃农业大学学报２０２０年２） ＡＰＳＩＭ模型模拟旱地春小麦叶面积指数时，在全生育期，中氮（Ｎ２）方案下的ＲＭＳＥ值最小，犚２值最大，犕犲值最大，在此氮肥方案下表现出更好的一致性，更高的解释程度和更好的有效性；其次是低氮（Ｎ１）方案；高氮（Ｎ３）方案下的模拟效果较差．３） 在８个生育阶段，总体也表现出中氮（Ｎ２）方案下的模拟效果优于低氮（Ｎ１）方案，低氮（Ｎ１）方案的模拟效果优于高氮（Ｎ３）．参考文献［１］ 陈雪洋，蒙继华，杜鑫，等．基于环境星ＣＣＤ数据的冬小麦叶面积指数遥感监测模型研究［Ｊ］．国土资源遥感，２０１０（２）：５５ ５８，６２．［２］ 刘战东，段爱旺，高阳，等．河南新乡地区冬小麦叶面积指数的动态模型研究［Ｊ］．麦类作物学报，２００８，２８（４）：６８０ ６８５．［３］ 于强，傅抱璞，姚克敏．水稻叶面积指数的普适增长模型［Ｊ］．中国农业气象，１９９５，１６（２）：６ ８．［４］ 陈华，张立中，方娟．小麦发育动态模拟模型的初步研究［Ｊ］．中国农业气象，１９９５，１６（１）：１ ４．［５］ 王琳，郑有飞，于强，等．ＡＰＳＩＭ模型对华北平原小麦 玉米连作系统的适用性［Ｊ］．应用生态学报，２００７，１８（１１）：２４８０ ２４８６．［６］ 曹宏鑫，董玉红，王旭清，等．不同产量方案小麦最适叶面积指数动态模拟模型研究［Ｊ］．麦类作物学报，２００６，２６（３）：１２８ １３１，１３９．［７］ 刘战东，段爱旺，高阳，等．河南新乡地区冬小麦叶面积指数的动态模型研究［Ｊ］．麦类作物学报，２００８，２８（４）：６８０ ６８５．［８］ 刘铁梅，曹卫星，罗卫红，等．小麦叶面积指数的模拟模型研究［Ｊ］．麦类作物学报，２００１，２１（２）：３８ ４１．［９］ 曹中盛．小麦叶面积指数估测的最佳高光谱参数研究中国作物学会２０１３年学术年会论文摘要集［Ｃ］．郑州：中国作物学会，２０１３．［１０］ 聂志刚，李广．基于ＡＰＳＩＭ模型的不同耕作措施旱地春小麦叶面积指数动态分析［Ｊ］．土壤与作物，２０１３，２（１）：４３ ４８．［１１］ 马新明，张娟娟，刘合兵，等．小麦生长模型（ＷＣ ＳＯＤＳ）在河南省的适应性评价研究［Ｊ］．中国农业科学，２００６，３９（９）：１７８９ １７９５．［１２］ 曹宏鑫，刘世军，张立民，等．小麦群体叶面积的动态模型［Ｊ］．沈阳农业大学学报，２０００，３１（３）：２４６ ２４８．［１３］ 李红岭，高晓阳，张明艳，等．大麦茎秆生长动态模拟模型［Ｊ］．干旱地区农业研究，２０１２，３０（４）：１２９ １３２．［１４］ 聂志刚，李广．基于ＡＰＳＩＭ的旱地春小麦叶面积指数模拟模型构建［Ｊ］．干旱地区农业研究，２０１３，３１（４）：９４ ９８．［１５］ 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ＺｈａｎｇＸＣ．Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｅｆｉｎｅｍｅｎｔ，ａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＷＥＰＰｍｏｄｅｌｆｏｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｌｉｍａｔｉｃｉｍｐａｃｔｏｎｗｈｅａｔｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＡＳＡＥ，２００４，４７（４）：１０７５ １０８５．［２６］ 李廷亮，谢英荷，洪坚平，等．施氮量对晋南旱地冬小麦光合特性、产量及氮素利用的影响［Ｊ］．作物学报，２０１３，３９（４）：７０４ ７１１．［２７］ 薛丽华，赵连佳，陈兴武，等．施氮量对滴灌冬小麦光合特性、产量及氮素利用效率的影响［Ｊ］．中国农学通报，２０１８，３４（１０）：１１ １６．（下转第５３页）４４第３期杜杰等：耕作措施对黄土高原地区农田土壤碳排放影响的Ｍｅｔａ分析ＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ，２０１４，１１１（２５）：９１９９ ９２０４．［２５］ ＷａｎｇＬ，ＬｉＱ，ＣｏｕｌｔｅｒＪＡ，ｅｔａｌ．ＷｉｎｔｅｒｗｈｅａｔｙｉｅｌｄａｎｄｗａｔｅｒｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｏｒｇａｎｉｃｆｅｒｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ：ａｍｅｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＷａｔｅｒＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０２０（２２９）：１０５９３４．［２６］ ＷａｎｇＬ，ＣｏｕｌｔｅｒＪＡ，ＰａｌｔａＪＡ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｃｈｉｎｇ ｉｎ ｄｕｃｅｄｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｕｂｅｒｙｉｅｌｄａｎｄｎｉｔｒｏｇｅｎｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｐｏｔａｔｏｉｎＣｈｉｎａ：ａｍｅｔａ ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ａｇｒｏｎｏｍｙ，２０１９，９（１２）：７９３ ７９９．［２７］ 张伟玮，魏镇泽．保护性耕作春小麦日间土壤ＣＯ２排放的特性［Ｊ］．吉林农业，２０１５（９）：７１ ７１．［２８］ 窦学诚．陇中黄土高原旱地覆盖耕作效应的初步研究［Ｊ］．甘肃农业大学学报，１９９４，２９（１）：５６ ６０．［２９］ 刘博，黄高宝，高亚琴，等．免耕对旱地春小麦成熟期ＣＯ２和Ｎ２Ｏ排放日变化的影响［Ｊ］．甘肃农业大学学报，２０１０，４５（１）：８２ ８７．［３０］ 张伟玮，魏镇泽．春小麦土壤碳排放主要影响因子研究［Ｊ］．科技展望，２０１５（９）：８０ ８５．［３１］ 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ｅｎｃｅｏｆｔｉｌｌａｇｅａｎｄｐｌａｎｔｒｅｓｉｄｕｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｎｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｏｆａＦｌｏｒｉｄａＥｖｅｒｇｌａｄｅｓＨｉｓｔｏｓｏｌ［Ｊ］．ＳｏｉｌａｎｄＴｉｌｌａｇｅＲｅｓｅａｒｃｈ，２００７，９２（１）：１５６ １６６．［４４］ 李琳，张海林，陈阜，等．不同耕作措施下冬小麦生长季农田二氧化碳排放通量及其与土壤温度的关系［Ｊ］．应用生态学报，２００７（１２）：２７６５ ２７７０．［４５］ 王奇博．不同秸秆还田方式对坡耕地土壤ＣＯ２与Ｎ２Ｏ排放的影响［Ｄ］．郑州：河南师范大学，２０１６．（责任编辑 汪丹丹）（上接第４４页）［２８］ 倪永静，贺群岭，李金沛，等．不同灌水次数与氮肥运筹对‘豫教５号’叶面积指数及产量的影响［Ｊ］．中国农学通报，２０１５，３１（３）：３５ ４２．［２９］ 卞赛男，常鹏杰，王宁杭，等．氮素形态对喜树叶片生长、叶绿素荧光参数及叶绿体相关基因表达的影响［Ｊ］．浙江农林大学学报，２０１９，３６（５）：９０８ ９１６．［３０］ 吕丽华，陶洪斌，王璞，等．施氮量对夏玉米碳、氮代谢和氮利用效率的影响［Ｊ］．植物营养与肥料学报，２００８，１４（４）：６３０ ６３７．［３１］ 逯玉兰，李广，燕振刚，等．旱地小麦在不同氮肥处理下叶面积指数变化的模拟模型研究［Ｊ］．甘肃农业大学学报，２０１８，５３（３）：７０ ７５．（责任编辑 赵晓倩）３５。
农田生产系统模型_APSIM_在土地和水肥资源管理中的应用_王琳
ＡＰＳＩＭ（ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＳｉｍｕｌａｔｏｒ）是由隶属澳大利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统研究组（ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓＲｅｓｅａｒｃｈＵｎｉｔ，简称ＡＰＳＲＵ）自１９９１年以来开发研制的农业生产系统模拟模型［１、２］。
ＡＰＳＩＭ可用于模拟农业系统中的作物生长过程及土壤水氮动态，特别适用于评价农作系统生产潜力及耕作措施的经济效益受气候波动和气候变化的影响。
作物生长模拟模型可以动态表达作物生长过程，它与静态的统计回归模型最显著的差别在于，统计模型是“黑箱”操作的过程，作物生长模拟模型则描述了作物生长的机理（尽管有些方面还是应用了统计公式），目的是模拟并解释作物生长、发育、产量、质量和环境、管理措施或遗传变异的关系［３］。
在众多的作物模型中，荷兰的作物模型注重作物生长发育及产量形成的生理生态过程机制，对作物冠层光合作用、呼吸作用、同化产物转化成结构物质和物候期的模拟可靠性上较好，但对于形态发育、器官建成、同化产物在各器官的分配和可用性，Ｋ、Ｐ的吸收模拟则仍有待改进［４］。
美国学者提出的ＳＩＭＣＯＴ模型、ＣＯＲＮＭＯＤ模型，特别是Ｒｉｔｃｈｉｅ领导建立的ＣＥＲＥＳ模型，综合考虑了气象因子、土壤水分和土壤氮素对作物生长的影响，模拟的环境条件已经基本接近作物生长实际环境条件，注重作物的个性，能完整地描述和预测特定作物的生长及产量形成的整体特点，但在作物生理生态过程模拟方面仍然比较简单，其结构性、机理性、适用性有待进一步加强和提高［５］。
国内开发的模型将理论与实际应用结合并加以优化，注重模型的简洁与实用性，但模拟作物的种类较为单一，模型的复杂程度和适用性还有待于改进。
ＡＰＳＩＭ是澳大利亚开发的一个著名的作物生长模拟系统，主要特色在于：（１）对于极端环境变化条件下预测产量变化和经济风险分析具有充分的敏感性；（２）对干旱地区作物水分关系具有较强的分析能力；（３）可以模拟在作物轮作、间作及留茬等决策管理影响下土壤的生产能力和腐蚀趋势；（４）模型体系庞大，适用范围广，可模拟物种数目农田生产系统模型（ＡＰＳＩＭ）在土地和水肥资源管理中的应用王琳１，郑有飞１，于强２，王恩利３（１．南京信息工程大学环境科学与工程学院，江苏南京２１００４４；２．中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１；３．澳大利亚联邦科学与工业研究组织土地与水研究所，澳大利亚堪培拉２６０１）摘要：农业生产系统模型（ＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｏｒ，简称ＡＰＳＩＭ）是澳大利亚农业生产系统研究组（Ａ－ｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＲｅｓｅａｒｃｈＵｎｉｔ，ＡＰＳＲＵ）开发的一种具有模块化结构的作物生产系统模拟器。
利用混合蛙跳算法优化基于APSIM的旱地小麦产量形成模型参数
利用混合蛙跳算法优化基于APSIM的旱地小麦产量形成模型参数聂志刚;李广;雒翠萍;马维伟;代永强【摘要】模型参数的快速、准确估算是产量形成模型应用的重要前提.在基于APSIM (agricultural production systems simulator)的旱地小麦产量形成模型参数本土化率定过程中,存在体量大、耗时长、精度低、效率低的缺点,本研究利用智能算法优化模型参数,试图解决上述问题.依据甘肃省定西市安定区李家堡镇麻子川村2002-2005年、凤翔镇安家沟村2015-2016年大田试验数据以及定西市安定区1971-2016年气象和产量资料,运用混合蛙跳算法分组轮换和全局信息交换的智能策略,对基于APSIM的旱地小麦产量形成模型参数进行了优化,并采用相关性分析方法检验.该优化方法利用青蛙智能的群体生物进化学习策略,可实现对小麦产量形成模型参数的估算,较APSIM平台参数本土化率定常用的穷举试错法,参数优化后产量模拟精度显著提高,均方根误差(RMSE)平均值由79.13 kg hm-2降低到35.36 kg him-2,归一化均方根误差(NRMSE)平均值由5.97％降低到2.63％,模型有效性指数(ME)平均值由0.939提高到0.989.该方法全局优化能力强,收敛速度快.【期刊名称】《作物学报》【年(卷),期】2018(044)008【总页数】8页(P1229-1236)【关键词】小麦;混合蛙跳算法;APSIM;参数优化【作者】聂志刚;李广;雒翠萍;马维伟;代永强【作者单位】甘肃农业大学资源与环境学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学林学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学林学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文为争取产量形成三要素的充分协调发展, 许多研究者以产量形成因素为主线, 因地制宜构建作物产量形成模型[1-2], 为当地农作物生产调控与预测提供依据。
基于 APSIM 的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建
基于 APSIM 的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建聂志刚;李广【摘要】In order to understand the growth law of leaves of wheat in dryland ,the APSIM-based model of leaf area potential growth and the leaf area growth model regarding to water and nitrogen stress were built .The parameters of AP-SIM were modified and verified according to the data collected from the field experiment ,and the dynamic process of leaf area index (LAI) during the growth period of wheat was simulated by connecting the models to APSIM-Wheat .Further-more ,the change law of LAI of wheat was explored by using correlation analysis method .The results showed that the AP-SIM-based model of leaf area potential growth and the leaf area growth model regarding to water and nitrogen stress could be used to simulate the dynamic process of LAI of wheat with a high accuracy .During the whole growth period of wheat , the simulated and observed LAI values were positively correlated (R=0 .996) ,with the normalized root mean square er-ror (NRMSE) within 3 .08% ~9 .38% and the effectiveness index (ME ) within 0 .594~0 .956 .% 为了解旱地小麦叶片生长规律，建立基于APSIM的小麦叶面积潜在生长率模型和叶面积水、氮协同生长率模型，并在田间试验修订参数的基础上，连接到APSIM平台，模拟小麦叶面积指数动态变化过程，采用相关性分析方法定量分析小麦叶面积指数的变化规律。
基于APSIM的黄土丘陵区旱地小麦气候适宜性评价
基于APSIM的黄土丘陵区旱地小麦气候适宜性评价聂志刚;任新庄;李广;董莉霞;马维伟;唐洁;刘小娥;罗永忠【摘要】In order to improve the dynamic analysis ability about climate suitability level of drylang wheat, based on daily meteorolosical data of Dingxi experimental station, field experimental data from 1971 to 2005, the daily climate suitability degree model of dryland wheat was established in the hilly-gullied region of the Loess Plateau. By using the model, the comprehensive climate suitability indices were calculated and the comprehensive evaluation standards were confirmed during each growth stage(nutrition growth stage, nutrition and reproduction growth stage, reproduction growth stage) and whole stage of wheat. The wheat daily biomass was simulated by applying suitable APSIM. The diagnosis analysis standards of climate suitability were determined by methods of dynamic approximation error sum of squares and were verified by comparing the evaluation results based on APSIM and those based on the daily climate suitability degree model with grade percentage method. During the main growth stage of wheat from 2002 to 2005, the climate suitability level of dryland wheat was analyzed and evaluated by using diagnosis analysis standards. The results showed that the evaluation results based on APSIM and those based on the daily climate suitability degree model were in substantial agreement grade identical and differ by one grade accounted for 86%-90%.The diagnosis analysis results of each growth stage and whole stage of dryland wheat were more suitable from 2002 to 2005, andthat was basically consistent with actual circumstances of experimental region. The APSIM-based optimization method could improve the tracing analysis ability about climate suitability level of wheat and could provide technical assistance for wheat production adapting to climatic change.%为提高旱地小麦气候适宜程度动态分析的能力,利用黄土丘陵典型区域定西1971-2005年逐日气象资料及大田资料,建立小麦日气候适宜度模型,计算各生长阶段(营养生长阶段、营养与生殖生长并进阶段、生殖生长阶段)及全生育期综合气候适宜度,确定气候适宜性综合评价标准.通过本土化APSIM(Agricultural Production System Simulator)平台,模拟小麦逐日生物量,采用动态逼近误差平方和方法,确定气候适宜性诊断分析标准.通过等级百分比比较的方法,检验诊断分析标准,并定量、动态分析2002-2005年旱地小麦各生长阶段及全生育期气候适宜程度.结果表明,基于APSIM的诊断分析标准评价结果与基于综合评价标准的结果相比,气候适宜性等级相同和级差为1的占86%~90%;2002-2005年旱地小麦各生长阶段及全生育期诊断分析结果均为较适宜,与研究区实际情况基本相符.该优化方法为旱地小麦气候适宜性分析的动态跟踪提供了一定技术支持.【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2017(038)006【总页数】9页(P369-377)【关键词】APSIM;综合评价;动态诊断;小麦;模拟【作者】聂志刚;任新庄;李广;董莉霞;马维伟;唐洁;刘小娥;罗永忠【作者单位】甘肃农业大学信息科学技术学院/甘肃农业大学资源与环境学院,兰州730070;甘肃农业大学农学院,兰州 730070;甘肃农业大学林学院,兰州 730070;甘肃农业大学信息科学技术学院/甘肃农业大学资源与环境学院,兰州 730070;甘肃农业大学林学院,兰州 730070;甘肃农业大学信息科学技术学院/甘肃农业大学资源与环境学院,兰州 730070;甘肃农业大学林学院,兰州 730070;甘肃农业大学林学院,兰州 730070【正文语种】中文地处新丝路经济带甘肃段的定西是典型的黄土丘陵沟壑区域，生态环境属干旱、半干旱过渡带，农作物生长对气候变化的敏感性较高[1]。
基于APSIM模型的旱地小麦水肥协同效应分析
基于APSIM模型的旱地小麦水肥协同效应分析基于APSIM模型的旱地小麦水肥协同效应分析一、引言旱地是中国主要的农业区域之一，而小麦是我国的主要粮食作物之一。
如何提高旱地小麦的产量和质量成为了农民们关注的焦点。
水肥协同效应是指在一定的土壤墒情下，通过合理施肥和科学灌溉的方式，实现水肥资源的高效利用，从而提高作物产量和品质。
基于APSIM模型的旱地小麦水肥协同效应分析就是通过模拟旱地小麦的生长发育过程，探究合理的水肥管理对于提高产量和优化品质的影响，为农民提供科学种植的指导。
二、APSIM模型简介APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）模型是由澳大利亚农业科学中心（CSIRO）开发的集成农业生态系统模型，具有较高的准确性和适应性。
该模型基于物理学原理和作物生长动力学模型，可以模拟作物的生长、发育过程和对气候、土壤、水分、营养等的敏感性。
通过APSIM模型，可以精确地模拟作物的生长发育过程，分析不同管理措施对作物产量和品质的影响。
三、水肥协同效应的机理1. 水肥资源的互补利用水分是作物生长的基本要素之一，对于小麦生长来说尤为重要。
合理的灌溉措施可以提供充足的水分，增加作物的净光合速率、促进光合产物的积累。
施肥则可以提供作物所需的养分，增加作物的根系发育和叶面积，提高养分的吸收利用率。
2. 水肥的协同效应水肥的协同效应是指在合适的土壤墒情下，适当增加施肥量，可以促进水分的吸收和利用。
施肥过多或过少都会对作物生长产生负面影响，合理施肥可以提高作物对水分的利用效率，增加产量和优化品质。
四、实验设计与结果分析本次研究参考旱地小麦种植的常用管理措施，设置了不同的水肥处理组合。
通过APSIM模型模拟旱地小麦的生长发育过程，得到相应的生长指标和产量数据，并进行统计与分析。
1. 施肥剂量的影响设置了不同施肥剂量的处理组合：低剂量（N-P-K 100-50-50 kg/hm²）、中剂量（N-P-K 150-75-75 kg/hm²）和高剂量（N-P-K 200-100-100 kg/hm²）。
基于APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化
中国农业科学 2019,52(12):2056-2068 Scientia Agricultura Sinica
doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2019.12.004
基于 APSIM 模型旱地小麦叶面积指数相关参ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的优化
聂志刚 1,2，李广 3，王钧 2，马维伟 3，雒翠萍 2，董莉霞 2，逯玉兰 2
关键词：APSIM；小麦；叶面积指数；参数优化；混合蛙跳算法
Parameter Optimization for the Simulation of Leaf Area Index of Dryland Wheat with the APSIM Model
NIE ZhiGang1,2, LI Guang3, WANG Jun2, MA WeiWei3, LUO CuiPing2, DONG LiXia2, LU YuLan2
(1College of Resources and Environmental Sciences, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070; 2College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070; 3College of Forestry, Gansu Agricultural University,
基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响
2342-2350草 业 科 学第 36 卷第 9 期9/2019PRATACULTURAL SCIENCE Vol.36, No.9DOI: 10.11829/j.issn.1001-0629.2018-0500茹晓雅，李广，闫丽娟，陈国鹏，聂志刚. 基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响. 草业科学, 2019, 36(9): 2342-2350.RU X Y, LI G, YAN L J, CHEN G P, NIE Z G. Effect of precipitation and nitrogen application on spring wheat yield in dryland based on APSIM model. Pratacultural Science, 2019, 36(9): 2342-2350.基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响茹晓雅1，李 广2，闫丽娟3，陈国鹏2，聂志刚1（1. 甘肃农业大学信息科学技术学院，甘肃 兰州 730070；2. 甘肃农业大学林学院，甘肃 兰州 730070；3. 甘肃农业大学农学院，甘肃 兰州 730070）摘要：为明确水氮调控对春小麦(Triticum aestivum)产量的影响，研究自然降水条件下小麦产量达到最佳所需含氮量，将田间试验数据与农业生产系统模拟模型(Agricultural Production System Simulator，APSIM)结合，分别设定降水和施氮梯度为春小麦的产量变化的影响因素，并对模型予以检验。
APSIM模型对春小麦产量模拟精度较高，决定系数(R2)、归一化均方根误差(NRMSE)、模型一致性指标(D)分别为0.95、27.36%和0.91。
随降水量或施氮量的增加，整体产量表现出先增后减趋势；其次，在所有组合中降水增加到20%，施氮量为157.5 kg·hm–2的处理较好，平均产量最高达到5 406.64 kg·hm–2；最后，根据产量变化曲面拟合方程得出产量最佳方案：当自然降水增加55%，施氮量增加到257.25 kg·ha–1，产量达到最佳，为5 988 kg·hm–2。
温度升高下APSIM_模型春小麦籽粒生长参数敏感性分析及优化
作物学报 ACTA AGRONOMICA SINICA 2024, 50(2): 464 477 / ISSN 0496-3490; CN 11-1809/S; CODEN TSHPA9 E-mail:***************本研究由国家自然科学基金项目(32160416), 甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC-15, 2022CYZC-41)和甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2022CXZXS-026)资助。
This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (32160416), the Industrial Support Program of Gansu Provin-cial Education Department (2021CyzC-15, 2022CYZC-41), and the “Innovation Star” Project of Gansu Province Outstanding Postgraduate Students (2022CXZXS-026).*通信作者(Corresponding author): 聂志刚,E-mail:**************.cn第一作者联系方式:E-mail:*****************Received (收稿日期): 2023-03-12; Accepted (接受日期): 2023-09-13; Published online (网络出版日期): 2023-10-11. URL: https:///urlid/11.1809.S.20231010.1346.002This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (/licenses/by-nc-nd/4.0/).DOI: 10.3724/SP.J.1006.2024.31018温度升高下APSIM 模型春小麦籽粒生长参数敏感性分析及优化张 康1 聂志刚1,* 王 钧1 李 广21甘肃农业大学信息科学技术学院, 甘肃兰州 730070; 2 甘肃农业大学林学院, 甘肃兰州 730070摘 要: 为有效识别基于APSIM 模型籽粒生长参数中春小麦产量敏感性参数, 快速并准确的估算当地模型参数。
基于APSIM模型研究不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响
作物研究(CROP RESEARCH)2O21,35(2)：108-111,24引用格式：冯仰强，聂志刚，王钧，等•基于APSIM模型研究不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响7.作物研究,2221, 38(2)：108-111,14O.基于APSIM模型研究不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响冯仰强，聂志刚*，王钧，罗荣鑫(甘肃农业大学信息科学技术学院，兰州734O77)摘要:旱地小麦是甘肃省重要的粮食作物，气候变化对旱地小麦产量影响显著。
本文利用APSIM模型模拟评估不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响，并利用甘肃省定西市1977-2O17年的气候数据，采用相关分析 法对甘肃省定西市旱地小麦产量进行模拟研究。
结果表明：丰水年小麦平均产量为2246.48kh/hm4,平水年和干旱年分别为19O6.94、、59&62kg/hm7,丰水年产量显著高于平水年和干旱年;在这3种降水年型下，旱地小麦产量随降水变化表现为正效应，降水变化比例每增加5%，干旱年旱地小麦平均增产2.9%，平水年旱地小麦平均增产17.7%,丰水年旱地小麦平均增产2.9%。
关键词:旱地小麦;产量;降水;APSIM模型中图分类号：S517.448文献标志码:A文章编号：1OO1-528O(2O21)O2_O1O8_O4DOI：10.16848/kV isss.1OO1-528O.2O21.O2.03Based on APSIM Model te Study the:nfluence of DiffertnSPrecipitatie n Years on the Yield of Dryland WheatFENG Yangqiang,NIE Zhigang*,WANG Jun,LUO Rongxin(Colleye of Informatiod Sciexce and Technoloyy,Gansp Agricelturai University?Lanzhou,Gansp734O7O, Chida)Abshrct:Dryland wheat is an imporWnl O o U crop in Gansp Providce；and climate chande has a sivnificani impact on wheat yield in the dry land,n this paper,the APSIM moUci was use)te simulate and evaluate the effeci of chande water in diner-ext precipitatiou years os the wheat yield in the dry land of Dingpl City,Gansp Province.The00x8/0date from279to 242were use)to simulate the wheat yield in the dry land of Dingxi,in Gansp Providce ry usind correlatiou analysis method.The results showed that the averaae wheat yield in we I year were2246.48kg/hm7,19O6.94ka/hm7in MeXian water year and1598.62kg/hm1in dry year.The wheat yield in wei year was sianifican/d higher th a s that in the MeXiaa water year and the dry year,and was211and091times of that in the aormai year and dry year,respectiveld.Under the three precipimtiou types,the yield of wheat in the dry land sPowed positive effeci with precipitatiou chanae,when precipitatiou chanae increase)ry5%,the dryland wheat proPuctiop increase)ry an average of17.2%in the drouaht years；dryland wheat yields increase)ry the averaae of17.2%in meXian water year；dryland wheat proPuctiop increase)ry an averageue1454%ndwrhyraei5Kerwords:dryland wheai；yield;precipitatiou；APSIM modei收稿日期：2241-21-05作者简介:冯仰强(1795-),男，硕士研究生,Emi：****************。
基于APSIM模型的黄土旱塬区苜蓿——小麦轮作系统深层土壤水分及水分利用效率研究
2 0 2 1 ，3 0（7）：2 2 − 3 3 .
Gulnazar Ali，TAO Hai-ning，WANG Zi-kui，et al. Evaluating the deep-horizon soil water content and water use efficiency in the alfalfa-wheat rotation
22-33 2021 年 7 月
草业学报 ACTA PRATACULTURAE SINICA
第 30 卷 第 7 期 Vol. 30，No. 7
： DOI 10. 11686/cyxb2020271
http：//cyxb. ma，陶 海 宁 ，王 自 奎 ，等 . 基 于 APSIM 模 型 的 黄 土 旱 塬 区 苜 蓿 —— 小 麦 轮 作 系 统 深 层 土 壤 水 分 及 水 分 利 用 效 率 研 究 . 草 业 学 报 ，
Evaluating the deep-horizon soil water content and water use efficiency in the
alfalfa-wheat rotation system on the dryland of Loess Plateau using APSIM
（兰州大学草地农业科技学院，草地农业生态系统国家重点实验室，草业科学国家级实验教学示范中心，甘肃 兰州 730020）
摘 要 ：黄 土 高 原 地 区 降 水 较 少 且 季 节 性 分 配 不 均 ，苜 蓿 连 续 种 植 所 导 致 的 深 层 土 壤 干 燥 化 问 题 已 经 引 起 普 遍 关 注 ， 苜 蓿 与 粮 食 作 物 轮 作 是 恢 复 苜 蓿 草 地 土 壤 水 分 、提 高 粮 草 种 植 系 统 可 持 续 性 的 有 效 方 式 。 但 是 长 期 轮 作 对 土 壤 水 分 环 境 和 水 分 利 用 效 率 的 影 响 仍 然 缺 乏 研 究 ，农 业 生 产 系 统 模 拟 模 型（APSIM）具 有 广 泛 的 适 应 性 ，可 准 确 模 拟 耕 作管理对作物系统资源利用的影响。首先根据黄土旱塬区庆阳、长武、镇原 3 个试验区试验数据验证 APSIM 模型 模 拟 苜 蓿 长 期 连 作 和 苜 蓿 - 小 麦 轮 作 系 统 深 层 土 壤 水 分 和 苜 蓿 产 量 的 可 行 性 ，然 后 设 置 历 时 38 年 的 81 组 轮 作 情 景 ，评 估 不 同 轮 作 模 式 对 农 田 深 层 土 壤 水 分 、系 统 干 物 质 产 量 、氮 素 吸 收 和 水 分 利 用 效 率 的 影 响 。 结 果 表 明 ： APSIM 模 型 模 拟 苜 蓿 产 量 的 精 度 较 高 ，模 拟 结 果 的 决 定 系 数（R2）为 0. 65，均 方 误 差（RMSE）和 平 均 绝 对 误 差 （MAE）分别为 0. 23 t·hm-2 和 0. 17 t·hm-2，归一化均方误差（NRMSE）为 29. 2%；模型能够精确模拟长期苜蓿连作 和 苜 蓿 轮 作 小 麦 农 田 0~1000 cm 的 土 壤 含 水 量 ，长 期 连 作 模 拟 结 果 的 R2 为 0. 73，RMSE、MAE 及 NRMSE 分 别 为 0. 021 t·hm-2、0. 017 t·hm-2 和 11. 7%，轮 作 系 统 模 拟 结 果 的 决 定 系 数 为 0. 83，RMSE、MAE 及 NRMSE 分 别 为 0. 024 t·hm-2、0. 018 t·hm-2 和 11. 8%。情景模拟结果表明，随着苜蓿在系统中轮作年限的增加，0~1000 cm 土壤剖 面水分极度缺乏（含水量在 0. 10~0. 15）的区域以 400~600 cm 土层为起点不断扩大，当苜蓿轮作年限大于 12 年时， 所有轮作周期的处理土壤都出现了大范围水分缺乏。81 个情景中 12 年苜蓿轮作 14 年小麦（L12W14）、L12W16 和 L8W16 这 3 个 处 理 的 总 产 量 最 大 ；系 统 吸 氮 量 随 着 苜 蓿 加 入 年 限 的 增 加 而 增 加 ，小 麦 轮 作 年 限 大 于 10 年 以 后 系 统 吸氮量急剧下降 ；苜蓿轮作大于 8 年以后系统水分利用效率随着苜蓿年限的增加而降低。综合考虑土壤水分环境 和水分利用效率，建议研究区苜蓿-小麦轮作系统中苜蓿轮作年限为 4~6 年，小麦轮作年限大于 4 年。研究结果可 为黄土旱塬区苜蓿草地管理及草田轮作实践提供一定的参考。 关 键 词 ：黄 土 旱 塬 区 ；草 田 轮 作 ；紫 花 苜 蓿 ；轮 作 周 期 ；水 分 利 用 效 率
基于ＡＰＳＩＭ 模型的气候变化条件
为早播时春小麦产量最高ꎮ 为应对未来气候变化ꎬ陇中旱地农田可通过适当调整播种日期来提高春小麦产量ꎬ如
当温度升高 １ ℃ 、降水量升高 １０％、ＣＯ２ 浓度接近 ４７０ ｍｏｌ / ｍｏｌ 时ꎬ可选择早播以获得高产ꎮ
气候变化将对世界各地的作物生产和粮食安全
农业 生 产 系 统 模 拟 模 型 ( Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｐｒｏｄｕｃ￣
ꎮ 旱地春小麦是陇中地
ｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ ＳｉｍｕｌａｔｏｒꎬＡＰＳＩＭ) 是澳大利亚联邦科学
的生长发育起着重要的作用ꎮ 陇中地区是典型的旱
产系统生物物理过程的模型 [８－１０] ꎬ其已在世界范围
作物研究( ＣＲＯＰ ＲＥＳＥＡＲＣＨ)
２０２２ꎬ３６(６) :４９９－５０６
引用格式:
韩雪ꎬ刘强ꎬ王钧ꎬ等 基于 ＡＰＳＩＭ 模型的气候变化条件下播期对旱地春小麦产量影响研究[ Ｊ] 作物研究ꎬ２０２２ꎬ３６( ６) :
４９９－５０６
基于 ＡＰＳＩＭ 模型的气候变化条件下播期
对旱地春小麦产量影响研究
与 ＡＰＳＩＭ－ｗｈｅａｔ 模型ꎬ选取甘肃省定西市安定区甘肃农业大学大田试验地为研究区ꎬ在验证模型模拟的适应性基
础上ꎬ设置春小麦播期为早播(３ 月 ３ 日) 、常规播期( ３ 月 １９ 日) 、晚播( ３ 月 ３１ 日) ３ 种模式ꎬ分析 ５ 个降水梯度
( 降水量不变、降低 １０％和 ２０％、升高 １０％和 ２０％) 、５ 个气温梯度( 不变、降低 １ ５ 和 １ ℃ 、升高 １ ５ 和 １ ℃ ) 以及 ５
Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ Ｓｏｗｉｎｇ Ｄａｔｅ ｏｎ Ｄｒｙｌａｎｄ Ｓｐｒｉｎｇ Ｗｈｅａｔ Ｙｉｅｌｄ ｕｎｄｅｒ
基于APSIM 模型小麦-玉米不同灌溉制度作物产量和水分利用效率分析
mm)时可获得较高的周年产量和最大 WUE。不同降水年型周年产量和 WUE 在干旱年份分别为17357.6
kg/hm2 和 29.6kg/(hm2 ·mm),平 水 年 份 分 别 为 18827.9kg/hm2 和 25.9kg/(hm2 ·mm),湿 润 年 份 分 别 为19685.2kg/hm2和25.8kg/(hm2·mm)。此灌溉制度下,小 麦、玉 米 可 获 得 较 高 的 产 量 和 水 分 利 用 效
等相关参数进行了校准和验证。利用校准和验证的 APSIM 模型,对不同降水年型 小 麦—玉 米 不 同 生 长 阶
段水分亏缺指数(CWDI)进行了分析,并模拟了8 种 不 同 灌 溉 制 度 情 景 下 小 麦 玉 米 产 量、水 分 利 用 效 率 和
灌溉水利用效率(IWUE)。结果表明:不同降水年型小麦各生育阶段 CWDI均较高,说明无论干旱、平 水 和
麦—玉米不同灌溉制度下产量和水分利用效率(WUE)进 行 模 拟 分 析,结 果 对 平 衡 该 区 域 地 下 水 可 持 续 利
用与粮食生产提供重要科学决策依据。利用 研 究 区 域 站 点 长 时 间 序 列 气 象 数 据,以 小 麦 不 同 水 分 处 理 地
上部生物量、叶面积和周年土壤水分动态田间试 验 数 据 为 基 础,对 APSIM 小 麦 玉 米 遗 传 参 数 和 土 壤 水 分
第 35 卷 第 4 期 2021 年 8 月
水土保持学报 JournalofSoiland WaterConservation
Vol.35 No.4 Aug.,2021
基于 APSIM 模型小麦-玉米不同灌溉制度 作物产量和水分利用效率分析
薛佳欣1,2,张 鑫1,2,张建恒1,张江伟1,2,王贵彦1,2,3,陈宗培1
基于APSIM模型的旱地小麦和豌豆水肥协同效应分析
基于APSIM模型的旱地小麦和豌豆水肥协同效应分析李广;黄高宝;王琦;罗珠珠【期刊名称】《草业学报》【年(卷),期】2011(020)005【摘要】为探索水肥协同作用对作物产量影响的机制和规律,在田间试验的基础上调试APSIM模型参数,并对模型进行检验,然后用该模型模拟近30多年来研究区的小麦/豌豆产量,并采用多元回归方法分析了施N量(X1)、生育期降水量(X2)和休闲期降水量(X3)对小麦/豌豆模拟产量的协同效应.结果表明,APSIM模型可以准确用来模拟小麦和豌豆的产量；小麦和豌豆产量的影响因子程度均为:生育期降水量(X2)＞休闲期降水量(X3)＞＞施N量(X1)；施N量(X1)对小麦产量影响在一定程度会出现报酬递减效应,小麦阈值为65.0 kg N/hm2、豌豆阈值17.9kg N/hm2;小麦和豌豆产量影响因素的协同效应为:X2X3＞＞X1X3＞X1X2,生育期降水和休闲期降水协同效应为显著,远大于其他因子的协同效应.在黄土丘陵区降水量对作物产量的影响远大于肥效作用,同时水肥协同效应对产量具有重要的影响.【总页数】9页(P151-159)【作者】李广;黄高宝;王琦;罗珠珠【作者单位】甘肃省干旱生境作物学重点实验室甘肃农业大学,甘肃兰州730070;甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学农学院,甘肃兰州730070;甘肃农业大学草业学院,甘肃兰州730070;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所青藏高原冰冻圈观测研究站,甘肃兰州730000;甘肃农业大学资源与环境学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】S344.1+3;S158.3【相关文献】1.基于APSIM模型的降水量分配对旱地小麦和豌豆产量影响的研究 [J], 李广;黄高宝2.基于APSIM模型研究不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响 [J], 冯仰强;聂志刚;王钧;罗荣鑫3.基于APSIM模型分析不同降水年型下日最高温度变化对旱地春小麦产量的影响[J], 罗荣鑫;聂志刚;孔好珍;胡勇;王雪娜;陈凯阳4.基于APSIM模型的旱地春小麦产量对大气CO2浓度和氮肥水平的响应 [J], 高雪慧;刘强;王钧5.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 [J], 尹嘉德;侯慧芝;张绪成;马明生;雷康宁;郭宏娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于APSIM模型的气候变化条件下播期对旱地春小麦产量影响研究
基于APSIM模型的气候变化条件下播期对旱地春小麦产量影响研究韩雪;刘强;王钧;高雪慧;车鹏鹏【期刊名称】《作物研究》【年(卷),期】2022(36)6【摘要】持续复杂的气候变化开始影响全球农作物的生产模式,小麦作为主要的粮食作物受到气候变化的影响更显著。
播期是影响小麦最重要的农艺措施之一。
为研究小麦产量对气候变化和播期的响应,本文结合大田试验与APSIM-wheat模型,选取甘肃省定西市安定区甘肃农业大学大田试验地为研究区,在验证模型模拟的适应性基础上,设置春小麦播期为早播(3月3日)、常规播期(3月19日)、晚播(3月31日)3种模式,分析5个降水梯度(降水量不变、降低10%和20%、升高10%和20%)、5个气温梯度(不变、降低1.5和1℃、升高1.5和1℃)以及5个CO_(2)浓度梯度(以100 mol/mol为梯度逐步递增,变化范围170~570 mol/mol)的组合情景下春小麦产量的变化趋势。
APSIM-wheat模型在研究区具有较高的精确度和适应性。
气候变化和播期都会对春小麦产量产生影响。
各播期当处于P_(1)T_(1)C_(1)(降水量降低20%、气温降低1.5℃、CO_(2)浓度为170 mol/mol)时,春小麦的产量最低;当处于P_(4)T_(4)C_(4)(降水量升高10%、气温升高1℃、CO_(2)浓度为470 mol/mol)时,春小麦的产量最高。
当气候情景相同,播期为早播时春小麦产量最高。
为应对未来气候变化,陇中旱地农田可通过适当调整播种日期来提高春小麦产量,如当温度升高1℃、降水量升高10%、CO_(2)浓度接近470 mol/mol时,可选择早播以获得高产。
【总页数】8页(P499-506)【作者】韩雪;刘强;王钧;高雪慧;车鹏鹏【作者单位】甘肃农业大学理学院;甘肃农业大学信息科学技术学院【正文语种】中文【中图分类】S512.1【相关文献】1.基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响2.基于APSIM模型分析不同降水年型下日最高温度变化对旱地春小麦产量的影响3.基于APSIM模型的旱地春小麦生育期的播期和耕作效应分析4.基于APSIM模型的陇中旱地春小麦产量对播期、施氮和降水量变化的响应模拟5.基于APSIM模型播期对未来气候变化情景下旱地春小麦产量和生育期影响的模拟分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于APSIM模型的旱地小麦叶面积指数相关参数敏感性分析及优化
基于APSIM模型的旱地小麦叶面积指数相关参数敏感性分析及优化魏学厚;聂志刚【期刊名称】《中国生态农业学报(中英文)》【年(卷),期】2024(32)1【摘要】为解决作物模型参数率定过程中参数众多导致的敏感参数定位迟缓和调参效率低的问题,本研究运用敏感性分析和智能优化算法相结合的方法对作物模型参数进行调整,以甘肃省定西市安定区李家堡镇麻子川村(2002—2004年)和凤翔镇安家沟村(2015—2017年)大田旱地小麦试验数据(叶面积指数)为参照,利用扩展傅里叶幅度检验法(EFAST),对APSIM-Wheat旱地小麦叶片生长子模型的23个参数进行敏感性分析,得到对模型结果较敏感的部分参数,然后利用粒子群优化算法对部分敏感参数进行优化。
结果表明:1)影响旱地小麦叶片生长最敏感的参数依次为叶面积指数为0时最大比叶面积、叶片生长的氮限制因子、出苗到拔节积温、消光系数、拔节到开花积温、蒸腾效率系数;2)旱地小麦叶片生长子模型的参数优化结果:叶面积指数为0时最大比叶面积为26652 mm^(2)∙g^(−1),叶片生长的氮限制因子为0.96,出苗到拔节积温为382℃∙d,消光系数为0.44,拔节到开花积温为542℃∙d,蒸腾效率系数为0.0056;3)上述参数优化后的叶面积指数实测值与模拟值之间的均方根误差平均值从参数优化前的0.080减小到0.042,归一化均方根误差平均值从11.54%减小到6.11%,模型有效性指数平均值从0.962增加到0.988,优化后叶面积指数的模拟更好。
该方法相对于传统的手工试错法,避免了优化参数的不确定性,实现参数自动率定,提高模型参数的率定效率,有利于模型快速地本地化应用,并指导农业生产。
本研究方法也对APSIMWheat模型中其他作物模块的参数调整优化具有指导意义。
【总页数】11页(P119-129)【作者】魏学厚;聂志刚【作者单位】甘肃农业大学信息科学技术学院【正文语种】中文【中图分类】S512.1【相关文献】1.基于 APSIM 的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建2.基于APSIM模型的不同耕作措施旱地小麦叶面积指数动态分析3.利用混合蛙跳算法优化基于APSIM的旱地小麦产量形成模型参数4.基于APSIM模型旱地小麦叶面积指数相关参数的优化因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于APSIM模型的地膜覆盖与露地种植条件下旱地小麦灌浆过程模拟
基于APSIM模型的地膜覆盖与露地种植条件下旱地小麦灌浆过程模拟张仕林;程宏波;柴守玺;马建涛;柴雨葳;王彦萍;高甜甜;张博【期刊名称】《干旱地区农业研究》【年(卷),期】2022(40)6【摘要】准确模拟小麦籽粒干物质积累过程可为调控小麦生产提供技术支持。
基于APSIM模型模拟数据和大田实测数据同步研究旱地冬小麦籽粒干物质积累过程,并在模型验证的基础上分析积温对小麦籽粒干物质积累过程的影响。
APSIM-Wheat模型模拟地膜覆盖和露地种植在灌浆期各阶段粒重和籽粒灌浆速率的决定系数大于0.92,归一化均方根误差小于16.25%,有效性指数大于0.91,表明APSIM-Wheat模型在研究区模拟小麦灌浆过程具有较好的拟合度和适应性。
地膜覆盖种植优于露地种植,两年度模型模拟地膜覆盖籽粒干物质日积累量模拟值高于露地5.23%,田间实测地膜覆盖的最大灌浆速率平均高于露地10.46%,快增期平均灌浆速率高于露地13.68%,千粒重平均高于露地2.50%。
Logistic进一步分析表明,地膜覆盖种植有利于提前最大灌浆速率的时间,减少灌浆渐增期、缓增期的持续时间;其次,积温通过影响籽粒干物质日积累量进而影响灌浆速率,在灌浆期大气日积温、土壤日积温与籽粒干物质日积累量均呈极显著正相关关系。
【总页数】12页(P201-211)【作者】张仕林;程宏波;柴守玺;马建涛;柴雨葳;王彦萍;高甜甜;张博【作者单位】甘肃农业大学生命科学技术学院;甘肃省干旱生境作物学重点实验室/甘肃农业大学农学院【正文语种】中文【中图分类】S512.11【相关文献】1.基于 APSIM 的旱地小麦叶面积指数模拟模型构建2.基于APSIM模型模拟水氮调控对旱地春小麦产量的影响3.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4.基于APSIM模型的陇中旱地春小麦产量对播期、施氮和降水量变化的响应模拟5.基于APSIM模型播期对未来气候变化情景下旱地春小麦产量和生育期影响的模拟分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究
基于APSIM模型的旱地春玉米施肥类型及氮肥用量研究金志强;孙东宝;王庆锁【期刊名称】《干旱地区农业研究》【年(卷),期】2024(42)3【摘要】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。
【总页数】11页(P214-224)【作者】金志强;孙东宝;王庆锁【作者单位】中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部旱作节水农业重点开放实验室【正文语种】中文【中图分类】S513;S423【相关文献】1.旱地三熟制春玉米不同穗肥用量对玉米产量及后熟夏甘薯产量影响研究2.东北春玉米氮肥推荐施肥模型研究3.基于APSIM模型的旱地春小麦产量对大气CO2浓度和氮肥水平的响应4.基于APSIM模型的不同施肥处理下春玉米产量模拟及气候敏感性分析5.旱地小麦银春11号适宜氮肥施用量研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于APSIM模型的可视化小麦生长系统分析
基于APSIM模型的可视化小麦生长系统分析聂志刚;李广【期刊名称】《草业科学》【年(卷),期】2013(030)005【摘要】以气象参数、土壤条件和作物属性等基础数据为驱动,通过耦合基于APSIM的小麦(Triticum aestivum)生长模拟模型、形态结构建成模块构建小麦功能-结构模块(Wheat Function-Morphostructure Module).利用计算机图形技术,在.NET平台上,调用(penGL作图工具,可以绘制小麦器官三维形态,并通过功能-结构反馈校正建立形态建成过程与生理生态过程的内在融合,分析了小麦形态结构随生长过程动态变化的可视化生长系统的研发过程,从而为提高系统开发中预测的准确性和图形对象高仿真度提供关键的技术支持.【总页数】4页(P795-798)【作者】聂志刚;李广【作者单位】甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州700070;甘肃省干旱生境作物学重点实验室,甘肃兰州700070;甘肃省干旱生境作物学重点实验室,甘肃兰州700070【正文语种】中文【中图分类】S512.101;Q94-33【相关文献】1.基于APSIM模型研究不同降水年型下降水变化对旱地小麦产量的影响 [J], 冯仰强;聂志刚;王钧;罗荣鑫2.基于APSIM模型的春玉米生育期旱灾损失敏感性定量分析 [J], 王亚许;孙洪泉;吕娟;高辉;王义成;聂嘉谊;苏志诚3.基于APSIM模型的黄土旱塬区苜蓿——小麦轮作系统深层土壤水分及水分利用效率研究 [J], 古丽娜扎尔·艾力;陶海宁;王自奎;沈禹颖4.基于APSIM模型的旱地春小麦产量对大气CO2浓度和氮肥水平的响应 [J], 高雪慧;刘强;王钧5.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 [J], 尹嘉德;侯慧芝;张绪成;马明生;雷康宁;郭宏娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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利用 效率 口。 。 。为此 ， 研 究利 用 ＡＰ Ｉ ａ ｒ ｕｔ ｒｌ ｒ ｄ ｃｉｎｓ ｓｅ ｉ ｌｔｒ 模 型 ， 土壤 类 型 、 物 品 本 Ｓ Ｍ（ ｇｉ ｌ ａ ｐｏ ｕ ｔ ｙｔｍ ｓ ａｏ ） ｃ ｕ ｏ ｍｕ 在 作
种 和 管理 等要 素完 全相 同情 况下 模拟 ３ ５年不 同 自然 降水 年型 和施 肥水 平 的产量 ， 用模 糊数 学 和隶 属 函数 进 行 运
作物 耐旱 能力 ［７； 分研 究者认 为 ： 水分 亏缺 时增 施氮 肥使 作 物水分 胁 迫加 重 ， 产 量造 成 不利 影 响 ６ ｊ部 ， 在 对 。水
分和 养分 对作 物生 长 的协 同作用 不是 孤立 的 ， 而是 相互 作用 的＿ 。在 我 国西北 黄 土丘 陵 区 ， ｌ 虽然 无 法调控 自然 降水 ， 已通过 集 雨工程 、 但 引河灌 溉 和开发 地下 水等 进 行作 物水 肥效 应 的大量 研究 ， 大多数 结果 表 明 ： 肥协 调 不 水 仅 有 利于作 物 养分 吸收 和运 输 ， 利 于植株 协 调生 长＿ 有 ｌ ， 可 以有 效地 协 调水 分和 养 分 ， 高作 物 产量 和 水 分 还 提
理施肥， 以肥调 水 ， 以水 促肥 ， 促进 作 物生 长 发 育 和提 高 作 物 产 量 成 为 农业 综 合 发 展 的关 键 技 术 ＿ ］ ２ 。同 时研 究
区降 水量 小 ， 发强 ， 旱频 繁 ， 降水 量集 中在 ７ ９月 份 ， 蒸 干 且 — 占全年 降水 量 的 ６ 以上 ， 物 生长 在 水 分胁 迫 环 Ｏ 作 境Ｅ 当水 分 亏缺 时施肥 是否 有 利于作 物 生长 ， 。 尚存 在着 争议 。部分 研究 者认 为 ： ］ 在水 分 亏缺 时施 肥能 够 提 高
李 广 。 黄 高 宝弘 ， ， 王琦 ， 罗珠 珠。
（． 肃 省 干旱 生 境 作 物 学 重 点 实 验 室 甘 肃 农业 大 学 ， １甘 甘肃 兰州 ７ ０ ７ ；． 肃 农 业 大 学 信 息 科 学 技 术 学 院 ， 肃 兰 卅 ７０ ７ ３００２甘 甘 『３００ ３甘 肃 农 业 大 学 农 学 院 ， 肃 兰 州 ７ ０ ７ ；． 肃 农 业 大 学 草 业 学 院 ， 肃 兰 州 ７ ０ ７ ；． 国 科 学 院 寒 区 旱 区 环 境 与 工 程 ． 甘 ３００４甘 甘 ３００５中
对 产 量 具 有 重 要 的影 响 。
关 键 词 ： Ｐ Ｉ ； 土丘 陵 区 ； 肥 ； 同 效 应 Ａ ＳＭ 黄 水 协
中图 分 类 号 ： ３ ４ １ ； １ ８ ３ Ｓ ４ ． ３ Ｓ ５ ． 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ４ ５ ５ （ ０ １ ０ — １ １０ １ ０ —７ ９ ２ １ ） ５ ０ ５ － ９
我 国西 北 黄土 丘陵 区是传 统 旱作农 业 区 ， 表水 和地 下水 贫 缺 ， 地 自然 降雨 是农 业用 水 的主要 来源 。该 区域 大 部 分地 表裸 露 ， 降水量 少 、 年 降水 时空 分布 不均 、 冬春 少 雨 ， 多 为无效 降 雨 ； 秋 多雨 ， 且 夏 且多 以暴 雨形 式 出现 。这 不 仅 加剧 少雨 时段 的干 旱发 生和 危害 程度 ， 而且 为水 土 流失 提 供 动力 条 件 ， 土流 失 伴 随着 土 壤 养 分 、 药 和杀 水 农 虫 剂 等损失 ， 致土 壤肥 力低 和作 物产 量低 。水 和肥 是黄 土 丘 陵区最 主要 两 大农业 产量 限制 因子 ， 据 水分 合 导 ］ 根
期 降 水 量 （ 和 休 闲期 降水 量 （ 。对 小 麦 豆 模 拟 产 量 的协 同 效 应 。结 果 表 明 ， Ｐ Ｉ 模 型 可 以准 确 用 来 模 拟 Ｘ） Ｘ） 豌 Ａ ＳＭ 小 麦 和豌 豆 的 产 量 ； 麦 和 豌 豆 产 量 的 影 响 因 子 程 度 均 为 ： 育 期 降 水 量 （ ｚ ＞ 休 闲 期 降 水 量 （ ｓ ＞ ＞ 施 Ｎ 量 小 生 Ｘ） Ｘ）
（ ； Ｎ 量 （ 对 小 麦 产 量影 响 在 一 定 程 度 会 出 现 报 酬 递 减 效 应 ， 麦 阈 值 为 ６ ． ｇＮ／ ｍ。 豌 豆 阈 值 １ ． Ｘ ）施 Ｘ） 小 ５ ０ｋ ｈ 、 ７９ ｋ ｈ ／麦 和豌 豆产 量 影 响 因 素 的 协 同效 应 为 ： 。 。 ＞ ｘ Ｘ ＞ ｘ ｘ ， 育 期 降 水 和 休 闲 期 降 水 协 同 效 应 为 ｇＮ／ ｍ ． 、 Ｊ ｘｘ＞ 。 。生 显 著 ， 大 于其 他 因 子 的 协 同 效 应 。在 黄 土 丘 陵 区降 水 量 对 作 物 产 量 的影 响 远 大 于 肥 效 作 用 ， 时 水 肥 协 同效 应 远 同
第 ２ Ｏ卷
第 ５ 期
草 业 学 报
Ａ ＣＴＡ ＰＲ ＡＴ Ａ ＣＵ ＬＴ Ｕ ＲＡ Ｅ Ｎ Ｉ ＳＩ ＣＡ
１ １ ５１ ５９
Ｖ０ｌ ２ Ｎ Ｏ． ｜ ０， ５
２１ ０ １年 １ Ｏ月
基 于 ＡＰ Ｉ 模 型 的 旱 地 小 麦 和 ＳＭ 豌 豆 水 肥 协 同效 应 分 析
研 究 所 青藏 高 原 冰 冻 圈观 测 研究 站 ， 肃 兰 州 ７ ００ ；． 肃农 业 大 学 资 源 与 环 境 学 院 ， 肃 兰 州 ７ ０ ７ ） 甘 ３００６甘 甘 ３ ０ ０
摘 要 ： 探 索 水 肥 协 同 作 用 对 作 物 产 量 影 响 的机 制 和 规 律 ， 田 间试 验 的 基 础 上 调 试 Ａ ＳＭ 模 型 参 数 ， 对 模 型 为 在 ＰＩ 并 进 行 检 验 ， 后用 该模 型 模 拟 近 ３ 然 ｏ多 年 来 研 究 区 的 小 麦 豆 产量 ， 采 用 多元 回 归 方 法 分 析 了 施 Ｎ 量 （ 、 育 豌 并 ｘ ）生