DSSAT模型在农业应用领域研究综述

DSSAT模型在农业应用领域研究综述摘要：为了掌握农业转移支持决策系统(Decision Support System for Agrotechnology Transfer, DSSAT)模型在国内农业应用领域的研究进展，更好地让模型在今后气候变化对农业生产影响评估和适应研究中应用，本文以近年来国内的研究和实践为基础，全面总结了模型的应用进展。

结果表明：DSSAT模型在中国应用比较广泛，包括不同地区和不同作物之间；利用DSSAT模型研究气候变化对农业生产的影响的研究较多，研究结果比较丰富。

但模型在应用中存在研究方法和结果比较分散、应用的作物种类有限、数据需求量大而试验数据有限等问题，这些都需要在今后的研究中不断完善解决。

关键词：DSSAT;气候变化;农业；应用进展引言本文综述了近年来农业技术转让决策支持系统(Decision Support System for Agrotechnology Transfer, DSSAT)模型在我国农业与气候变化领域的应用，为模型的进一步应用，即在气候变化对农业影响与适应方面，以及产量及生产潜力预测、种植制度选择等方面提供研究依据，也对未来模型的进一步应用研究有着积极的支撑作用。

自20世纪90年代，中国开始引进DSSAT模型，在不同田间管理和气象条件下进行土壤水分变化、产量潜力进的大量研究，对DSSAT模型在中国不同地区的适用性进行了验证，并提出了不同模拟试验和数据库构建方法，以及参数的修订和优化方案，为模型的应用提供了参考，取得了丰硕成果。

随着气候变化研究的不断深入，DSSAT模型在农业与气候变化领域的应应逐渐广泛和深入，有效支撑了气候变化对农业生产的影响与适应研究，推动了模型应用研究的创新与进步。

1 DSSAT模型概况农业技术转让决策支持系统(DSSAT)山美国乔治亚大学组织丌发，其可以通过一系列程序将作物模拟模型与土壤、气候及试验数据库相结合，进行长期、短期的气候应变决策[1]。

其在中国的气候变化对农业生产的影响评估和适应性研究的应用已经丌展很多工作，是目前气候变化影响评估领域应用比较广泛的作物模型之一。

DSSAT包括主程序（实验设计和数据管理）和八大功能模块：实验模块(XBuild);画图工具模块(GBuild)；土壤数据模块(SBuild)；实验数据文件模块(Experiment Data)；气象数据文件模块(Weather Data)；单季实验分析模块(Seasonal analysis)；轮作实验分析模块(Sequence analysis)；空间实验分析模块(Spatial analysis)[2]。

自模型引进国内以来，许多研究者介绍了模型的基本情况和应用动态。

1996年，罗群英等[3]以DSSAT 3.0的研究和实践为基础，从DSSA T 3.0外壳和作物模型两方面来阐述其新特点以及应用前景，这是国内较早的关于DSSAT模型的介绍。

随着模型应用和研究的深入，近年来，刘海龙等[4]针对农业技术推广决策支持系统DSSAT作物系统模型的发展历程、模型结构、数据输入输出、研究进展等进行了综述。

王文佳[5]利用CropWat计算得出的冬小麦需水量和其生长期间的有效降水量拟定灌溉方案，并将其输入DSSAT中进行模拟分析，得出关中地区不同水平年不同生育期灌水对冬小麦产量、水分利用效率、土壤蒸发量以及作物蒸腾量的影响，并通过对不同生育期不同灌水定额对上述指标的影响确定了不同生育期对水分的需求量以及关键灌溉期。

邹龙[6]等通过研究在黄土高原丘陵沟壑区引入农业技术转化决策系统( DSSAT，Decision Support System for Agrotechnology Transfer) 研究春玉米生长过程，采用DSSAT4. 5内嵌的GLUE( Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 软件，成功模拟黄土高原丘陵沟壑区春玉米的生长过程、地上部分生物量以及收获产量。

Zha等[7]基于东北吉林省22年黑土长期实验数据，利用DSSAT模型模拟春玉米的产量和长期定位施肥对土壤生产力的变化的影响，探讨提高土壤生产力的方法。

目前，国内应用的模型版本，已经从DSSAT 3.0 发展到DSSAT 4.5。

2 DSSAT在农业应用领域的应用2.1模型数据库的构建DSSAT模型数据库的构建主要包括作物数据、气象数据、田间管理数据和土壤数据，不同的研究区域和作物对数据的需求不同。

其中比较详细的数据库组建研究介绍包括，李军等[8]介绍了DSSAT 3.0 模型的结构与功能，组建了黄土高原地区DSSAT 3.0模型气象、土壤和作物品种参数数据库，包含了28个气象台站逐日气象资料数据、60种主要农耕土壤土种特性数据和7个作物136个品种的遗传特性数据，覆盖了黄土高原不同生态类型区，为DSSAT 3.0模型在黄土高原地区应用奠定了基础。

姜志伟等[9]以洛阳孟津地区气象数据、土壤数据、作物数据和多年田间试验数据为基础，介绍了DSSAT 4.0模型的数据库的建立过程。

DSSAT模型对数据库的要求较高，数据库的组建既需要大量实际试验或者观测资料，也需要丰富的统计资料和专业知识，如图1所示是DSSAT模型数据库构建窗口图。

2.2 利用模型评价作物产量、生育期和生产潜力利用DSSAT模型评价不同作物产量、生育期和生产潜力是模型在国内研究应用的主要方向之一。

研究的起步阶段，吴泽新等[10]利用DSSAT中的CERES-Wheat作物生长模型研究20世纪后40年气候变化对黄淮海地区弱冬性小麦生长发育及产量的影响。

商磊等[11]以中国科学院海伦农业生态站长期定位水肥耦合试验数据为依据，利用DSSAT模型系列中的CropGro-Soybean模型（大豆模型）模拟大豆产量形成过程。

随着研究的深入，戴明宏等[12]在对DSSAT 4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上，利用华北地区具有代表性的10个气象站30年（1976—2005 年）的气象资料以及华北地区典型的土壤数据对华北平原玉米生产潜力进行模拟分析。

成林[13]选取河南省具有种植代表性的5个冬小麦品种，通过收集整理17个小麦主产区历史大田观测资料、气象数据、土壤参数等资料，利用DSSAT 中的CERES-Wheat子模型分析了河南省冬小麦光温生产潜力与水分增产潜力空间分布。

此外，其利用河南省小麦和水稻的历史观测资料，结合DSSATCERES模型，分析和模拟河南省稻麦类作物在历史气候变化条件下生育期和产量的变化，表明小麦生育期和生产潜力均有不同程度变化。

目前，DSSAT模型在作物产量、生育期和生产潜力模拟研究方面应用已经比较成熟。

2.3 利用模型模拟和评价土壤水肥变化和管理利用DSSAT 模型评价不同区域不同作物土壤水肥变化和管理是模型在国内研究应用的重要方面。

早期的研究中，丁妍[14]基于长序列气象资料及北京大兴区大量土壤采样资料的基础上，利用DSSAT 3.5评价北京大兴区水、氮利用状况，为冬小麦夏玉米的水肥管理决策提供定量化、有效化的手段。

之后的研究中，胡玉昆等[15]探讨了利用DSSAT模型估算农业需水量的方法，在对模型进行充分校正和验证的基础上，模拟估算了石家庄山前平原区农业需水量，并分析了农业需水量在不同降雨典型年份的变异性及其时空分布。

此外，其设计了冬小麦不同的灌溉情景模式，利用DSSAT 模型模拟了在不同灌溉量情况下冬小麦的生长情况。

其还将DSSAT和MODFLOW两个不同尺度模型耦合，将作物用水与地下水直接建立关系，屏蔽了复杂的包气带水分运动过程，模型达到了很高的精度。

近年来的研究中。

王淑芬等[16]通过连续4年田间试验数据的校准和验证,利用DSSAT 模型22年来(1985—2006)石羊河流域主要农作物春小麦耗水规律及农业用水变化进行了模拟研究。

2.4 利用模型评价气候变化的影响作物模型与气候模式相链接是研究气候变化对作物生长发育和产量影响的有效方法之一。

在DSSAT模型用于模拟作物产量、生育期和生产潜力的基础之上，近年来的诸多研究更是将模型应用于气候变化对农业生产的影响研究。

不同的研究者基于目前的生产管理水平，利用自己构建或者气候模式模拟的未来气候情景数据输入DSSAT模型，达到评价气候变化影响的目的。

较早的研究中，陈超等[17]利用生成的黄淮海平原CO2浓度倍增条件下兼顾气候及其变率变化的3种情景，分别运行CERES-Wheat （小麦模型），并与当前气候条件下的模拟值进行比较，评价了CO2浓度倍增条件下气候及其变率变化对冬小麦生产的影响，同时考虑了大气CO2浓度对冬小麦生长发育的直接影响。

朱大威等[18]利用3种国际上通用的大气环流模型的输出值，结合东北3大农业生态区的气候本底资料和有关未来气候变率变化的若干假设，生成了兼顾气候及其变率变化的各种情景，然后将DSSAT模型中的大豆、玉米、小麦和水稻4 种子模型在不同情景下运行，最终就气候及其变率变化对粮食作物产量的影响做出定量评价。

之后的研究中，区域气候模式的情景数据被广泛应用于作物模型的模拟研究中。

2.5 利用模型评价气候变化的适应技术根据生态模拟模型也可以评价不同的适应对策。

在使用这种方法时，通过改变模拟模型的相应参数，以反映在应对不同气候变化条件下采用某种适应对策或措施。

例如，用改变的模型参数表示一些新技术、新品种对未来气候变化的适应性。

通过将各种变化参数化所得模型结果，将显示气候变化适应对策在减少未来气候变化对农作物产量方面的影响效果。

DSSAT 模型由于其田间管理参数详尽而数量多，所欲可以用来评价气候变化适应技术。

已有的研究包括，孙芳[19]以宁夏马铃薯为例，利用DSSAT作物模型进行改变播期和温度敏感系数等适应技术、措施的模拟，定量分析栽培和育种措施可能的适应效果。

胡亚南[20]基于气候模式RegCM4输出的未来新气候情景RCP 4.5（温室气体排放浓度中间稳定路径）逐日资料，采用经验频率法预测80%保证率下2011—2050 年中国东北地区早、中、晚熟型春玉米种植区域时空变化，同时结合作物模型DSSAT 4.5 对黑龙江省晚熟品种的生育期、产量变化特征及该省因气候变化而新增的晚熟品种可能种植区内晚熟玉米的适种性进行模拟评估。

3 结论与讨论（1）从目前国内外利用作物模型来进行气候影响评估的研究来看，山于所采用的作物模型大部分都是单点模型(plot/field-specific)，目前的研究也多处于站点水平，作物模型在区域上的应用还存在很大的不确定性。

此外，虽然DSSAT模型得到了国内外研究人员的广泛使用，但目前我们还无法完全的验证它，尤其是对模型中CO2的肥效作用对作物直接的作用，同时，目前模型对极端气候事件、病虫害和间套种等还无法模拟。