【论文精选】158:不同水分胁迫条件下 DSSAT-CERES-Wheat 模型的调参与验证

文摘   2024-09-20 18:07   陕西  


01
摘  要

目的: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,

方法:进行冬小麦分段受旱田间试验,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),设置不同灌水共 8 个处理,每个处理 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。

果:

1、参数 P1V和 G3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%;

2、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;

3、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的模型校正和验证精度最高。

4、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。

5、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。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。

结论: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。


02
材料和方法

1、进行连续两季(2012.10-2013.06 和 2013.10-2014.06)的冬小麦分段受旱田间试验。选择 400 mm 作为充分灌溉量,设置灌水定额分别为 40 和 80 mm 2 个水平(I1 和 I2),灌水方案如表1。


2、模型输入2012-2014逐日气象数据,包括逐日日照时数、逐日最高气温、逐日最低气温和降雨量;输入田间实测的土壤数据;输入管理作物文件以及作物参数。采用DSSAT-GLUE参数调试程序包对冬小麦品 种‘小偃 22’进行参数率定。主要参数有 P1V、P1D、 P5、G1、G2、G3 和 PHINT(表 3)。


3、利用冬小麦的物候期(包括开花期和成熟期)、单粒质量、最终生物量和籽粒产量作物模型输出变量和田间观测值来进行参数估计和模型验证。采取不同的模型参数估计-验证方案(表 4),通过各方案模拟结果的比较,以获取最优的一种方案。



03
结果与分析

1、不同模型参数估计方案所获得的参数估计值如表 5 所示。


2、不同方案模型校正和验证结果比较

      本研究只给出方案 1 的具体比较结果(表 6), 其他方案只给出最终的总体比较结果(表 7)。

3、方案 1 下动态变量模拟结果比较

      由于方案 1 的模拟精度较高,以方案1研讨为什么不同模型校正-验证方案的模拟精度会有较大的差距。选取 20~40 cm 土层的土壤水分进行分析。发现CERES-Wheat 模型可以较好地模拟水分充足条件下冬小 麦生物量和土壤水分的动态变化过程。

然而在不同时段受旱时,模型对生物量和土壤水分的动态模拟有很大的不同(图 1 和 2)。


图 1:2012-2013 年度不同阶段受旱条件下冬小麦生物量的动态模拟

图 2:2012-2013 年分段受旱条件下冬小麦土壤水分的动态模拟(20~40 cm)

4、基于留一交叉验证法的模型预测精度分析

在同一灌溉水平(I1 或 I2)下,模型校正的 ARE 和 RRMSE 值基本呈现随方案序号 i 的增大而增大的趋势,而验证过程中,模型验 证的 ARE 和 RRMSE 值基本随序号 i 的增大而减小(表 8)


04
结  论

1、遗传参数 P1V和 G3的估计值具有较大的变异性,受基因型-环境互作的影响较大,因此如果将模型应用于水分环境变化较大的模拟情境时,这两个参数应重新进行估计,否则会引起较大的 模型模拟误差。DSSAT-GLUE 调参工具表现出很好的收敛性和可靠性。

2、利用充分灌水处理数据进行模型校准和验证时, 所得的 ARE 和 RRMSE 均最小,模型模拟具有较高的精度,而其他方案的模拟精度均较低。

3、CERES-Wheat 模型对冬小麦生长后期发生的水分胁迫模拟优于前期发生的水分胁迫。

3)模型无法准确模拟由于水分胁迫所造成的冬小麦物候期的变化,这是因为现有的 CERES 系列模型在模拟物候期时一般只考虑温度和光周期这两个环境因子,而忽略了水分因子的次级影响。

4、利用 CERES-Wheat 模型模拟本研究中所设置的不同水分亏缺条件下冬小麦的生长过程,其模拟总体平均误差约在 15%~18%,低于水分和肥料充足时的冬小麦生长过程模拟精度。


不足:CERES-Wheat 模型计算的水分胁迫指数并没有考虑到试验的具体情况。模型模拟水分胁迫条件下的小麦生长发育和产量形成过程还存在一定的缺陷。

未来:1、为了提高 CERES-Wheat 模型在干旱和半干旱地区的模拟精度, 就必须对该模型进行相应改进。2、应进一步通过试验研究, 来深入理解并量化幼苗期水分胁迫对冬小麦生长发育, 尤其是根系的影响,设定合理的水分胁迫因子来描述其中的影响机制。3、还应该将水分胁迫对冬小麦物候期的影响考虑在内,制定新的物候期估计算法。




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