基于ORYZA2000模型的浙江省单季稻生物量及产量结构的模拟与分析

2017-08-12王治海金志凤李仁忠毛智军李建业

江苏农业科学 2017年11期

王治海金志凤李仁忠毛智军李建业侯英雨

摘要：以水稻品种甬优15为试验材料，对浙江省单季稻发育期、生物量及产量结构进行了观测。在此基础上，结合作物特性和观测数据调整了ORYZA2000模型参数，并验证了模型对作物生长发育变量的模拟效果。结果表明，供试品种生物量变化趋势符合作物生长发育规律，具有高产群体特征，其中LAI最大值为12.5，叶、茎、穗干质量分别为6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm2。模型对生育期模拟效果最好，绝对误差为1 d；生物量变化动态模拟效果良好，一致性指数D达0.9以上；LAI、干物质量和产量的模拟误差在可接受范围内，其中穗干质量的NMRSE为17.9%。说明ORYZA2000模型对浙江省单季稻模拟具有较好的适应性，可为作物产量预报、气象影响评价等农业气象服务提供技术支撑。

关键词：ORYZA2000模型；田间试验；生物量；产量结构；单季稻

中图分类号： S511.04文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2017）11-0063-04[HS）][HT9.SS]

水稻是浙江省最主要的粮食作物之一，常年产量占粮食总产的80%以上[1-2]。其中，单季稻是浙江省播种面积最大、分布范围最广的水稻种植类型[3]。据统计，2015年浙江省单季稻面积58.77万hm2，产量434.6万t，分别占全省稻区的71%和75%。然而，在气候多变条件下，高温热害、低温冷害等农业气象灾害发生频率和强度不断增加[4-6]，影响着水稻正常的生长发育和产量形成，粮食安全生产形势日益严峻[7-8]。因此，及时、准确地掌握作物长势和产量信息，对于确保粮食安全和宏观调控具有十分重要的意义。

作物生长模拟模型是一种面向作物生长发育过程的数值模拟模型，可为作物长势监测和产量预报提供行之有效的途径。它在遵循物质平衡、能量守恒以及物质能量转换原理的基础上，以土壤、气象等条件作为驱动变量，运用数学物理方法和生态环境数值模拟技术，人为地再现作物生长发育及产量形成过程[9]。ORYZA系列模型是由国际水稻研究所（IRRI）和荷兰瓦格宁根大学（WUCR）联合研制用于模拟水稻生长发育的模型，经历了潜在生产水平下的ORYZA1、水分限制条件下的ORYZA-W、氮素限制水平下的ORYZA-N和ORYZA1-N[10]。随着对作物生长机理认识的不断深入，该模型在我国水稻生产中得到了较好的推广和应用。帅细强等利用本地化和区域化的ORYZA2000模型，实现了水稻生长农业气象条件的定量评价[11]；莫志鸿等通过确定不同品种的作物参数，验证了ORYZA2000模型对湖南双季稻生长的模拟能力[12]；浩宇等以水稻生长观测数据为基础，分析了ORYZA2000模型模拟安徽地区不同播期水稻的适应性[13]；薛昌颖等在检验ORYZA2000模型有效性的基础上，对旱作水稻适宜播期进行了探讨[14]；沙依然·外力等结合田间控制试验，利用ORYZA2000模型开展了高温对水稻生物量及产量影响的模拟[15]，以上研究为模拟浙江省单季稻生长发育及产量形成奠定了坚实的理论基础。

本研究拟通过田间试验获取浙江省单季稻生长发育观测资料，利用观测数据，在ORYZA2000模型中调试并确定模型参数，进行生育期、叶面积指数、器官干物质量及产量的模拟验证，总体评价ORYZA2000模型在浙江省单季稻区的适应性，为进一步促进作物模型在农业气象服务中业务化应用提供科学依据。

1材料与方法

1.1试验地点和供试材料

试验于2015年在国家一级农业气象试验站浙江省龙游站（29°02′N，119°11′E）进行。该站隶属浙江省衢州市，位于金衢盆地中部，属于亚热带季风气候，年平均气温17.4 ℃，≥10 ℃的活动积温5 652.6 ℃·d，年平均降水量 1 515.7 mm，年平均相对湿度77%，年日照数为1 720.5 h。

供试材料为籼粳杂交偏籼型品种甬优15，直播单季稻。该品种较好地结合了籼型杂交稻的良好长势和粳稻的耐寒抗倒能力，平均全生育期为138.7 d，具有优质、高产、稳产等特点[16]。

1.2测定项目与方法

生育期参照《农业气象观测规范》，根据水稻外部形态变化，记录播种、出苗、三叶、分蘖、拔节、孕穗、抽穗、乳熟、成熟等生育期的日期。在上述生育期内，从田块中选取4个代表性观测点，每个测点面积为0.25 m×0.25 m。测定每个測点面积上的总株（茎）数，计算植株密度。在4个代表性测点的附近取10株（茎），共40株（茎），测量叶片、茎秆、穗粒等器官的鲜质量，并采用面积系数法测定叶面积指数。之后，105 ℃ 下杀青30 min，80 ℃烘干至恒质量，测定叶片、茎秆、穗粒等器官的干质量。

在水稻成熟收获期，在观测地段8个密度测定点上每1点连续取5穴，共40穴，测定穗粒数、穗结实粒数、空壳率、秕谷率、成穗率、茎秆质量、籽粒茎秆比和千粒质量，计算理论产量和地段实产，并实收核产。

1.2数据整理与研究方法

以作物生物学特性为基础，结合田间试验观测结果，调整模型的比叶面积、干物质分配系数、叶片生长速率、叶片死亡速率、光能利用率等参数。在此基础上，利用站点气象数据和土壤数据驱动ORYZA2000作物模型，对关键生育期、叶面积指数LAI、叶质量、茎质量、穗质量、产量等进行模拟，并与实测值对比，进而评价模型的模拟效果。

利用Excel制图工具，绘制水稻生物量观测值和模拟值随时间的变化趋势，定性分析模型的模拟效果。采用一致性指数（D）、均方根误差（RMSE）和相对均方根误差（NRMSE），定量评价模拟值与实测值的吻合程度[17-19]。

式中：Obsi为实测值，Simi为模拟值，Obs[TX-]为实测平均值，N为样本数。

2结果与分析

2.1水稻生育期气象条件

将2015年龙游单季稻生长期内气象条件与2014年、1981—2010年30年平均值进行对比（表1）。2015年作物生育期内，热量、水分、光照条件变化趋势与上一年和常年基本一致，表现出平均气温呈“两头低中间高”分布，降水集中在梅雨季，日照时数变化平稳。但阶段性变化差异较明显，如6—7月，2015年平均气温的波动幅度明显大于2014年，尤其是在6月初和7月初，气温变幅达10 ℃左右。此外，2015年入梅时间偏早，降水多集中在6月中上旬，累积雨量比2014年和常年同期分别偏多490.3、321.1 mm。此时作物在营养生长阶段，雨量过多容易造成养分流失，分蘖期较2014年遲4 d。水稻在拔节期内对热量累积水平要求最高，期间 ≥10 ℃ 活动积温约1 000 ℃·d，可以满足作物生长需求。进入生殖生长阶段，光、温、水条件的匹配状况直接影响作物产量形成。2015年9月下旬至10月上旬，雨量较常年多1倍以上，同期日照时数偏少约60%。阴雨寡照突出，影响水稻黄熟和品质，收获期较2014年迟7 d。

2.2作物生长量观测结果

2.2.1茎蘖动态

水稻茎蘖数的增长情况是作物品种特性、气象条件、土壤环境、栽培技术等因素综合作用的结果，是划

2.2.2叶面积指数

叶面积指数（LAI）是表征作物光合面积大小和冠层结构的重要参数，与作物呼吸蒸腾、太阳光截取等因素密切相关，是判断作物长势优劣的重要参数[22]。LAI时间变化如图2所示，分蘖期为0.13左右，之后增长明显，于孕穗期达到12.3。在生殖生长阶段，LAI平稳下降，但仍然处于较高水平，整个生育期内最大叶面积指数出现在乳熟期，为12.5。

2.2.3干物质分配

干物质在不同生育期内向各个器官分配情况如图3所示。在营养生长阶段，光合作用累积产物主要向叶片、茎秆输送。进入生殖生长阶段，叶干质量和茎干质量增加幅度减小，到乳熟期，叶、茎干质量达到最大值，分别为6 052.1、12 414.4 kg/hm2，之后开始减少。而穗干质量随时间不断增加，于成熟期达到最大值21 641.1 kg/hm2。地上总

生物量在整个生育阶段一直处于增加趋势，最大值出现在成熟期，为37 636.9 kg/hm2。

2.2.4产量结构

2.3.2生物量

从图4可以看出，LAI随时间呈波峰型变化，即出苗后为指数增长趋势，在孕穗抽穗期达到最大值，为13.5，之后逐步减小。地上总生物量为干物质累积作用的结果，整个生长阶段一直处于增加状态（最大值约 42 000 kg/hm2），并且在不同生育期内按干物质分配系数向各个器官输送。其中，茎干质量在营养生长阶段增加，至孕穗期稳定在13 000 kg/hm2左右；叶干质量呈波峰型变化，于孕穗抽穗期达最大值6 400 kg/hm2；穗干质量从生殖生长阶段开始一直增加，至成熟期达最大值，约20 000 kg/hm2。结合作物观测结果可知，模型对生物量模拟结果的最大值出现时间与实际情况基本吻合，变化趋势也比较一致。

为进一步分析模型的模拟效果，将模拟值与实测值进行对比。如表4所示，D指数均在0.9以上，说明模型对作物变量动态变化的模拟结果与实际情况基本相符。LAI、叶干质量、穗干质量模拟值与实测值的NRMSE为20%左右，模型对叶片动态、穗质量的模拟性能较好，而对茎干质量和地上总生物量的模拟效果相对较差，NRMSE分别为47.2%、31.3%。好。可以认为，调整后的ORYZA2000作物模型在浙江省单季稻区具有较好的适用性。

2.4模型应用

产量是作物生长成熟时的重要结果变量，其模拟效果的优劣直接影响模型在作物产量预报服务应用水平。在模型参数定标的基础上，分别利用2014年、2015年的气象数据驱动作物模型，得到2年的模拟产量分别为8 070、7 911 kg/hm2。而2年实测产量分别为7 410、7 350 kg/hm2，模拟和实测结果均表明2015年产量低于2014年，并且绝对误差均在 600 kg/hm2 左右。由此可见，模型对浙江省单季稻产量模拟效果较好。

3结论与讨论

供试水稻各器官干物质观测结果符合作物生长发育规律，即干物质在营养生长阶段主要向茎、叶输送，而在生殖生长阶段转向穗粒。并且，试验品种甬优15具有高产群体特征，生物量最大值较高，其中LAI为12.5，叶、茎、穗干质量分别为6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm2。产量观测结果表明2015年产量结构优于2014年，但平均单产比2014年少了近60 kg/hm2。这主要是由于作物品种、技术措施、生长期内的气象条件和地理环境在存在一定的区域性差异，从而造成同一个县内不同稻区实收产量与单点观测结果相悖。

ORYZA2000模型对作物生长发育进程具有良好的模拟能力。生育期绝对误差为1 d；模拟的生物量动态变化趋势与实际情况基本吻合，D指数在0.9以上；叶面积指数和穗干质量模拟效果较好，NRMSE为20%左右。此外，模型模拟的产量水平及其变化情况符合实际，可以较好地解释气候、土壤等因素对产量形成的影响。

田间试验为ORYZA2000模型参数本地化应用提供了数据支持，验证结果误差在合理范围之内，表明模型在浙江省单季稻区具有较好的适应性。但验证结果还存在一定的不稳定性，例如田间试验观测结果存在不可避免的误差、模型关于极端天气事件对作物生长发育影响的考虑不够充分，这正是作物生长模拟模型在业务应用过程中亟需解决和改进之处。此外，受管理和环境变量非均匀性的影响，模型较难确定区域范围内的作物、土壤等参数。而本研究仅以1年单站的观测资料作为研究对象，对模型区域化应用产生了一定的限制。因此，分品种分地域开展田间试验获取更具代表性的观测数据，利用更加精细的空间网格气象数据作为数据支撑，同时深化作物生长机理研究，将使得模型在作物产量预报、作物生长状况定量评价、农业气象灾害影响评估等业务应用中更加精准和客观，从而促进农业气象服务的定量化、精细化和专业化。

参考文献：

[1]孙颖，王旭东，王莺，等. 硅磷配施对水稻土中速效养分和水稻产量的影响[J]. 浙江农林大学学报，2015，32（4）：551-556.

[2]朱德峰，陈惠哲，章秀福，等. 浙江水稻种植制的变化与种植区划[J]. 浙江农业学报，2007，19（6）：423-426.

[3]段居琦，周广胜. 我国单季稻种植区的气候适宜性[J]. 应用生态学报，2012，23（2）：426-432.

[4][JP2]黃青，吴文斌，邓辉，等. [JP3]2009年江苏省冬小麦和水稻种植面积信息遥感提取及长势监测[J]. [JP3]江苏农业科学，2010（6）：508-511.[JP]

[5]王品，魏星，张朝，等. 气候变暖背景下水稻低温冷害和高温热害的研究进展[J]. 资源科学，2014，36（11）：2316-2326.

[6]谭孟祥，景元书，曹海宁. 江苏省一季稻生长季气候适宜度及其变化趋势分析[J]. 江苏农业科学，2016，44（1）：349-353.

[7]金志凤，杨太明，李仁忠，等. 浙江省高温热害发生规律及其对早稻产量的影响[J]. 中国农业气象，2009，30（4）：628-631.

[8]徐敏，徐经纬，高苹，等. 江苏水稻障碍型冷害时空变化特征及敏感性分析[J]. 气象，2015，41（11）：1367-1373.

[9]王石立，马玉平. 作物生长模拟模型在我国农业气象业务中的应用研究进展及思考[J]. 气象，2008，34（6）：3-10.[ZK）]

[10]Goff S A，Ricke D，Lan T H，et al. A draft sequence of the rice genome （Oryza sativa L. ssp. japonica）[J]. Science，2002，296（5565）：92-100.

[11]帅细强，王石立，马玉平，等. 基于水稻生长模型的气象影响评价和产量动态预测[J]. 应用气象学报，2008，19（1）：71-81.