气候变化条件下旱作玉米用水效率与单产变化趋势分析

王玉宝 柴成亮 张 鹏 赵 旗 何建强 孙世坤

(1.西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室， 陕西杨凌 712100； 2.西北农林科技大学中国旱区节水农业研究院， 陕西杨凌 712100； 3.西北农林科技大学农学院， 陕西杨凌 712100)

0 引言

气候变化对未来农业用水效率和产量会造成重要影响。与灌溉农业相比，旱作农业用水效率和产量更易受到气候变化的影响[1]。将作物模型与气候模式相结合，可有效预测气候变化对作物产量和水分利用效率的影响[2]。农业技术推广决策支持系统DSSAT(Decision support system for agrotechnology transfer)[3-5]作物系统模型是目前应用较为广泛的作物模型，可逐日模拟20余种作物的生长发育过程，定量各影响因子对产量和全生育期蒸散量的影响[6]。DSSAT 中专门用于玉米生长模拟的CERES-Maize模型[7]，被广泛用于不同环境条件下玉米遗传参数的确定[8]、不同播期及灌溉制度对玉米产量的影响[9]以及玉米灌溉需水量的确定[10]等诸多领域。部分学者将CERES-Maize模型用于气候变化对玉米产量及水分利用效率影响的研究，如利用大气环流模型(General circulation model，GCM)产生的数据和随机天气发生器产生的逐日气象数据与作物模型相结合，研究华北平原和吉林省等地玉米产量和水分利用效率对气候变化的响应[11-12]，但是GCM输出的数据空间分辨率较低。也有学者采用作物模型和最新且具有高分辨率的RCPs(Representative concentration pathways)系列气候情景相链接，研究气候变化对东北玉米产量和潜在适应性措施的影响，但未对灌溉玉米和旱作玉米进行比较研究[13-14]。一系列将RegCM(Regional climate model)区域气候模式和校正过的CERES-Maize模型相链接的方法在玉米作物上得到验证[15-17]。但是，运用CERES-Maize模型研究气候变化条件下旱作玉米产量及其生产水足迹方面的研究尚未见报道。

旱作农业的产量与用水效率密切相关。因此，合理评价旱作农业用水效率至关重要。旱作农业的作物用水全部依靠降水，降水利用率(有效降水量与总降水量的比值)和降水利用效率(作物单产与蒸发蒸腾量的比值)是评价旱作农业用水效率的两个传统指标。水足迹概念的提出为农业用水效率评价提供了新的工具。作物生产水足迹有效地综合了两个传统指标的意义，并简化了计算过程[18]。针对利用CERES-Maize模型研究雨养玉米生产水足迹方面的不足，本研究以基于田间尺度作物生产水足迹的核算方法为基础，尝试利用CERES-Maize模型综合评价气候变化对旱作玉米产量和水分利用效率的影响。选择玉米为研究对象，以北方典型旱作区的陕西渭北旱塬为研究区域，通过多年的玉米田间试验数据评估CERES-Maize模型在渭北旱塬地区的适宜性，并利用区域气候模式RegCM4.0输出气象数据，分析渭北旱塬在RCP2.6和RCP8.5两种气候情景下玉米产量和水分利用效率的变化趋势，旨在为我国旱作农业生产布局规划，以及制定适应气候变化的农业生产策略提供支持。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

渭北旱塬位于陕西省关中平原区以北、陕北丘陵沟壑区以南，是陕西省重要的粮食生产基地。区域农业生产依赖天然降水，属于中国北方典型的旱作农业区，种植方式为春玉米一年一熟制[19]。选取位于旱塬东部的陕西省合阳县西北农林科技大学旱作农业试验站(35°19′54.45″ N，110°05′58.35″ E，海拔850 m)，以及位于旱塬西部的长武县中国科学院黄土高原农业生态试验站(35°14′ N，107°41′ E，海拔1 220 m)2个试验点进行研究。合阳和长武2个站点均属暖温带半湿润易干旱型大陆性季风气候区，多年平均气温分别为10.5℃和9.5℃，极端高温分别为40.1℃和37.6℃，极端低温分别为-21.2℃和-26.2℃；无霜期分别为190 d和171 d；多年平均降雨量分别为543.35 mm和583.41 mm，常年降水主要集中在7、8、9月，降雨年际间分布不均；多年平均蒸发量分别为1 832.8 mm和1 016.6 mm。2个站点土壤类型均为黑垆土，黄土母质疏松，属于中壤土，土层厚，蓄水保肥能力强。

1.2 数据及来源

研究所需数据包括：田间管理数据、土壤数据和气象数据。田间管理数据包括初始土壤水，作物品种，播种方式、日期和密度，施肥品种、日期和施肥量，收获时期等，来自试验、调查数据和文献[18-19]。土壤剖面数据来源于《陕西农业土壤》[20]和文献[19]。历史年份逐日气象数据，包括太阳辐射、最高气温、最低气温、降雨量，其中太阳辐射根据逐日日照时数通过埃斯曲郎(Angstron)经验公式计算[21]，来自于中国气象科学数据共享服务网(http:∥data.cma.cn)。2017—2050年气候数据，来源于中国国家气候中心基于全球气候模式比较计划CMIP5(Coupled model intercomparison project phase 5)的数据产品，采用动力降尺度模型RegCM4.0获取的分辨率为0.5°×0.5°的区域数据[22]，再通过薄盘样条曲线函数进行插值和2个站点经纬度获取站点水平的逐日气象数据。本研究选取辐射强迫最低和最高的RCP2.6与RCP8.5气候情景，分析未来最极端的2种气候情景。

1.3 作物模型遗传参数的率定

遗传参数是品种特性的反映，不同区域所种植的玉米品种特性和模型中供试品种参数不尽相同，因此在调试参数时，需要调整模型中遗传参数的阈值范围。CERES-Maize模型中可供调试与生长有关的玉米品种特性参数有6个，即遗传参数：P1为幼苗期生长特性参数，指完成非感光幼苗大于8℃热量时间，一般取100～400℃·d；P2为光周期敏感系数，指光敏感期大于临界日长1 h的光周期导致发育延迟的程度，通常取值0～4；P5为灌浆期特性参数，指吐丝至生理成熟期大于8℃的热量时间，取值为600～1000℃·d；G2为单株最大穗粒数，一般取值500～1 000粒；G3为潜在灌浆速率参数，指最适灌浆条件下线性灌浆阶段的籽粒灌浆速率，一般取值5～12 mg/(粒·d)；PHINT为出叶间隔特性参数，一般取值30～75℃·d[23]。

本文采用DSSAT模型自带的GLUE(Generalized likelihood uncertainty estimation)调参程序包对玉米品种遗传特性进行参数标定[24]，以出苗期、开花期、成熟期和籽粒产量为相关输出变量，以田间观测值和模型模拟值之间的绝对相对误差最小为目标进行调参。模型参数验证均以模拟值和实测值之间绝对相对误差(Absolute relative error，ARE)、相对均方根误差(Normalized root mean suare error，NRMSE)、一致性指数d(The index agreement)及决定系数R2来评价，并通过比较模拟值和实测值之间的差异，逐步调整模型品种和管理参数，使其尽可能地表现出产量等作物性状的时空差异。ARE与NRMSE越小，表明模拟精度越高，ARE和NRMSE为小于10%、10%～20%、20%～30%和大于等于30%分别表示模拟结果非常好、较好、一般和较差[25]。根据一致性指标统计，一致性指数d越接近1，说明模拟值和观测值之间的一致性越高[26]。

1.4 田间尺度作物生产水足迹

田间尺度作物生产水足迹(Water footprint of crop production)是指农田尺度生产单位质量的作物(一般指经济产量)所消耗的广义水资源量。按照水资源消耗的类型，作物生产水足迹可以分为绿水足迹(Green water footprint)和蓝水足迹(Blue water footprint)。本研究中无灌溉，且地下水位深达10 m以上，因此也无地下水补给[27]，玉米生产全部依赖天然降水，即玉米生产蓝水足迹为零。玉米生产水足迹计算公式为

WFmaize=WFgreen

(1)

其中

WFgreen=CWUgreen/Y=aETgreen/Y

(2)

ETgreen=min(ETc,Pe)

(3)

式中WFgreen——玉米生产绿水足迹，m3/kg

CWUgreen——玉米所消耗的绿水资源量，m3/hm2

Y——玉米单位面积产量，kg/hm2

a——单位换算系数，将单位由水深(mm)转化为单位面积水量(m3/hm2)，取10

ETgreen——玉米绿水蒸发蒸腾量，mm

ETc——玉米蒸发蒸腾量，由CERES-Maize模型求出，mm

Pe——玉米生育期有效降水量，mm

有效降水量根据美国农业部土壤保持局提出的方法计算[28]，根据玉米生育期对Pe(dec)进行求和即可得到玉米整个生育期的有效降水量，刘帝等[29]、史利洁等[30]的研究表明，该方法在关中地区具有较好的适用性，其计算公式为

(4)

式中Pdec——玉米生育期旬降水量，mm

Pe(dec)——玉米生育期旬有效降水量，mm

2 结果与分析

2.1 CERES-Maize模型验证

历史年份两个站点各处理的不同指标模拟值和实测值比较结果分别见表1和表2，其中，BF为平衡施肥，CF为常规施肥，LF为低肥，NF为无肥。合阳站点在研究时段内每年有3种不同施肥水平，所有年份出苗期ARE值均在0～12.50%之间，均值为5.50%；开花期的ARE值在0～4.65%之间，均值为1.73%；成熟期ARE值在0～4.4%之间，平均值为1.66%；开花期ARE值都在5%以下；物侯期均值为2.96%，表明模拟结果非常好。总体而言，CERES-Maize模型对合阳站点玉米物候期的模拟结果较好。长武站点各年份玉米出苗期的ARE值均在0～10%之间，其中41.67%的年份模拟值与实测值完全一致，对开花期和成熟期的模拟ARE值均在4%以内，物侯期均值为2.71%，表明该站点用CERES-Maize模型对玉米物候期的模拟结果非常好。

表1 2008—2015年合阳站点CERES-Maize模型模拟值与实测值对比 Tab.1 Comparison of simulated values of CERES-Maize model with observed values in Heyang station during 2008—2015

表2 1998—2011年长武站点CERES-Maize模型模拟值与实测值对比 Tab.2 Comparison of simulated values of CERES-Maize model with observed values in Changwu station during 1998—2011

合阳站点所有年份不同处理籽粒产量模拟值与实测值之间的ARE均值为7.65%，其中75%的处理产量ARE值在10%以下，25%的处理产量ARE值介于10%～20%之间。产量模拟值和观测值之间的RMSE及NRMSE分别为670.53 kg/hm2和8.27%，从ARE值来看，对产量的模拟相对于物候期稍差，但总体上模拟结果仍非常好。决定系数R2和一致性指标d分别为0.86和0.96，也说明模拟值与观测值的一致性非常好。长武站点各年份玉米产量模拟值与田间实测值之间的ARE值均在13%以内，RMSE和NRMSE分别为791.33 kg/hm2和8.72%，决定系数R2和一致性指标d分别为0.91和0.96，都很接近1，说明产量模拟值与观测值之间有很好的一致性。

2.2 玉米生产水足迹与产量变化过程分析

如图1所示，合阳站点2008—2015年玉米生产水足迹呈波动下降趋势，但下降幅度不大；产量呈波动增加趋势，但增加幅度较小。如图2所示，长武站点1998—2011年(缺测2006年和2009年)玉米生产水足迹下降趋势较为明显，产量随着时间的推移增加趋势较为显著。玉米生产水足迹是由玉米生产过程中的水资源消耗量和玉米单产共同决定，分析发现，合阳站点玉米生产水足迹与对应年份的有效降水量变化趋势相反，生育期有效降水量高的年份对应的玉米生产水足迹较低。特殊年份是2011年，该年份玉米生产水足迹与有效降水量均较高，其原因是玉米播种前期土壤蓄水量较少，影响了玉米生长发育过程，造成玉米产量的下降。长武站点玉米生产水足迹与对应年份有效降水量的变化规律与合阳站点相似。特殊年份是1998年，该年份玉米生育期有效降水量很高，但由于渍涝灾害的原因，单产较低，导致该年份玉米生产水足迹也很高。

图1 2008—2015年合阳站点玉米生产水足迹、生育期有效降水量和产量变化趋势 Fig.1 Water footprint of maize production, effective precipitation and maize production in Heyang station from 2008 to 2015

图2 1998—2011年长武站点玉米生产水足迹、有效降水量和产量变化趋势 Fig.2 Water footprint of maize production, effective precipitation and maize production in Changwu station from 1998 to 2011

2.3 2017—2050年玉米生产水足迹与产量预测

图3 2017—2050年合阳站点玉米生产水足迹变化 趋势和产量预测 Fig.3 Changing trend of water footprint of maize production and maize production in Heyang station from 2017 to 2050

图4 2017—2050年长武站点玉米生产水足迹变化 趋势和产量预测 Fig.4 Changing trend of water footprint of maize prodction and maize production in Changwu station from 2017 to 2050

如图3所示，在RCP2.6和RCP8.5两种气候情景下，合阳站点2017—2050年玉米生产水足迹均值均为0.37 m3/kg，产量均值分别为8 896.38 kg/hm2和9 250.53 kg/hm2，玉米生产水足迹的M-K(Mann-Kendall)趋势检验值分别为-0.14和-0.43，产量的M-K检验值分别为0.27和-0.43；其中，RCP2.6气候情景下产量呈上升趋势，由于玉米生育期有效降水的增加幅度小于产量增加幅度，使玉米生产水足迹也呈下降趋势；而RCP8.5情景下虽然玉米的产量有不显著下降趋势，但因玉米用水效率较高，玉米生产水足迹呈下降趋势。如图4所示，长武站点RCP2.6和RCP8.5两种气候情景下，玉米生产水足迹均值分别为0.39 m3/kg和0.38 m3/kg，产量均值分别为8 528.91 kg/hm2和8 771.03 kg/hm2；两种气候情景下该站点玉米生产水足迹的M-K趋势检验值分别为-2.77和-0.43，产量的M-K检验值分别为0.28和-0.43；因RCP2.6情景下玉米水分利用效率较高，玉米生产水足迹呈极显著下降趋势，产量呈上升趋势；由于有效降水量下降幅度大于产量下降幅度，从而出现在RCP8.5情景下玉米生产水足迹及其产量同时呈下降的特征。

3 讨论

3.1 CERES-Maize模型计算玉米生产水足迹的适宜性

本研究以田间尺度作物生产水足迹的核算方法为基础，利用CERES-Maize模型模拟玉米产量和实际蒸发蒸腾量，进而获得玉米生产水足迹。玉米实际蒸发蒸腾量主要基于精度较高的内嵌于模型中的Priestley-Taylor公式计算获得。本文研究结果表明，CERES-Maize模型对渭北旱塬旱作玉米产量具有很好的模拟效果；利用该模型模拟玉米产量在国内外其他地区也都得到了广泛验证[11,31]。因此，CERES-Maize适于计算玉米生产水足迹。与计算旱作和灌溉综合条件下结果相比(表3)，本研究计算的旱作玉米生产水足迹结果明显较小，表明旱作农业用水效率较高，即尽管灌溉提高了农业单产，用水效率却下降了。与刘帝等[29]采用的灌区水量平衡法相比，以及与史利洁等[30]采用的以地市为单元和张蕾[32]以省级行政区为单元的计算方法相比，本研究利用作物模型和田间试验相结合的方式，通过多年玉米田间试验数据对模型进行调参和验证后，模型模拟计算的玉米生产水足迹数据更精确、可靠。

表3 不同学者研究结果比较 Tab.3 Comparison with other researches

3.2 不同气候情景下气温对玉米产量和用水效率的影响

以气候变暖为主要特征的全球气候变化是各界学者的共识。渭北旱塬是受气候影响敏感地区之一[22]。本研究发现(表4)，合阳和长武两个站点的最高温度和最低温度在两种气候情景下随时间的推移都呈上升趋势，其中，RCP8.5情景下两站点温度M-K趋势检验值明显大于RCP2.6情景。两站点RCP8.5情景下最低温度上升趋势均达到显著水平(P<0.05)。由于RCP8.5气候情景下温度升高幅度较大，引起玉米生育期的缩短[33]，导致玉米光合作用时间的缩短，净光合产物和玉米干物质积累的下降，促使两站点玉米产量均呈下降趋势。气温上升幅度过大对玉米单产有明显的负面影响，这与KANG等[34]的研究一致。应减少温室气体排放、提高作物用水效率等措施来降低气候变化对作物生产造成的负面影响。此外，因玉米生育期缩短引起的玉米蒸发蒸腾量下降幅度小于产量下降幅度，导致气候变暖对玉米水分利用效率有正面影响[11]，渭北旱塬玉米水分利用效率在2050年前随温度的升高呈上升趋势。

3.3 未来气候条件下玉米产量和有效降水量的关系

无灌溉条件下，生育期有效降水量决定玉米产量的上限[35]。本研究模型模拟结果表明，两站点RCP2.6和RCP8.5两种气候情景下，生育期有效降水量越多的年份玉米产量越高(图5、6)。有相关学者运用CERES-Mazie模型模拟了降水对玉米产量的影响，结果表明降水量与玉米产量呈显著的中度正相关，相关系数为0.75[36]。因此，提高降水利用率和利用效率，可进一步提高旱作玉米产量。

表4 2017—2050年合阳站点和长武站点气温、 玉米产量、蒸发蒸腾量和水分利用效率M-K 趋势检验值 Tab.4 Values of M-K trend test of temperature, maize production, ETc and WUE of Heyang and Changwu stations from 2017 to 2050

图5 2017—2050年合阳站点玉米产量和有效降水量 变化趋势 Fig.5 Maize production and effective precipitation in Heyang station from 2017 to 2050

图6 2017—2050年长武站点玉米产量和有效降水量 变化趋势 Fig.6 Maize production and effective precipitation in Changwu station from 2017 to 2050

3.4 不同气候情景下玉米生产水足迹和产量的比较

旱作玉米生产水足迹由玉米生产过程中绿水消耗量和单产共同决定。通过对比两种气候情景下玉米生产水足迹和产量之间的差异可以发现(图3、4)，两站点RCP8.5情景下2050年前玉米产量均值高于RCP2.6情景。合阳站点RCP8.5情景下玉米生育期有效降水量波动幅度较大，导致玉米产量的波动幅度也较大，在产量和生育期有效降水共同作用下，RCP8.5情景下玉米生产水足迹波动幅度较小。长武站点RCP2.6情景下玉米蒸发蒸腾量波动幅度较大，造成玉米产量波动幅度也较大，在产量和蒸发蒸腾量共同作用下，RCP2.6情景下玉米生产水足迹波动幅度大于RCP8.5情景。为减弱较小的有效降水和较大的蒸发蒸腾量对产量造成的负面影响，可以采取保护性耕作措施，改良土壤结构，增强蓄水保水能力；发展雨水集蓄，在旱灾和玉米需水临界期进行补充灌溉；筛选和培育节水抗旱品种。

4 结论

(1)建立了利用CERES-Maize模型模拟作物生产水足迹的方法。以田间尺度作物生产水足迹的核算方法为基础，利用CERES-Maize模型模拟玉米产量和实际蒸发蒸腾量，进而获得玉米生产水足迹。利用作物模型和田间试验相结合的方式，通过多年玉米田间试验数据对模型进行调参和验证，模型模拟计算的玉米生产水足迹数据更为精确、可靠。

(2)CERES-Maize模型模拟旱作玉米产量效果好。通过多年田间定位试验数据对CERES-Maize模型遗传参数的校准和验证，能很好地模拟旱作玉米的生长发育和产量形成过程，其中，物候期总体模拟绝对相对误差(ARE)均值为2.84%(合阳站点为2.96%、长武站点为2.71%)，产量模拟值和实测值之间的决定系数(R2)均值为0.89(合阳站点为0.86、长武站点为0.91)。

(3)不同气候情景下旱作玉米产量存在较大差异，用水效率基本相同。两站点RCP8.5情景下2050年前玉米产量均值较RCP2.6情景高298.13 kg/hm2。但RCP2.6情景下随着温度的升高和生育期有效降水量的增加，玉米产量呈上升趋势；RCP8.5情景下随着温度的上升和生育期有效降水量的减少，玉米产量呈下降趋势。两种气候情景下玉米生产水足迹基本相同，2050年前均呈下降趋势。

(4)气温上升幅度过大对玉米单产有明显的负面影响，有效降水量与玉米单产呈正相关。RCP8.5气候情景下温度升高幅度较大，使得玉米生育期缩短，导致玉米光合作用时间的缩短、净光合产物和玉米干物质积累的下降，促使两站点玉米产量均呈下降趋势。提高降水利用率和利用效率，可进一步提高旱作玉米产量。

(5)玉米生产水足迹对气温敏感性较低，有效降水量与玉米生产水足迹呈负相关。由于适当的气温升高对玉米蒸发蒸腾量和产量均具有一定的促进作用，而二者的比值是玉米生产水足迹，因此生产水足迹对气温敏感性较低。继续增加玉米有效降水量，仍可以提高降水利用效率，这表明有效降水量仍未达到玉米用水效率最高时所需的水量，因此，采取有效措施，增加玉米生长过程中的水分供应，可大幅提高玉米单产。

(6)为有效应对气候变化对旱作作物产量造成的负面影响，应进一步提高资源利用效率，发展循环农业，减少温室气体排放量，防止气温的过快升高；采取保护性耕作措施，改善土壤结构，增强土壤蓄水保墒效果；采取农田微集雨措施和适宜的农艺节水模式，发展集雨补灌，筛选和培育节水抗旱新品种，提高降水利用率和利用效率；做好干旱等自然灾害的预警和应对工作，降低灾害对玉米产量的影响。