DNDC模型在华北平原夏玉米土壤水分研究中的应用

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(山西农业大学林学院，山西太谷030801)

华北平原是中国重要的粮食生产基地，其作物主要为冬小麦和夏玉米[1]。年降雨量为470～910 mm，降雨分布不均，主要集中在7―9月，该区约有64%的灌溉用水取自地下，地下水资源不容乐观，水资源的严重匮乏限制了该区的发展[2]。客观量化一个地区的作物用水效率是节水灌溉的重要步骤。为此各国学者发明了各种模型以对作物生长进行评估。DNDC[3]模型(denitrification-decomposition model，脱氮-分解作用模型)是由美国新罕布什尔大学陆地海洋空间研究中心李长生教授等开发研制并推广起来的，DNDC模型原多用于生态系统光合、土壤碳氮的释放和淋湿与温室气体的排放等。近年来，随着模型的发展与应用，DNDC模型越来越多地应用于土壤水分、生物量和产量的模拟。陈海心[4]等应用DNDC模型模拟关中地区作物产量，模型预测精度较好。刘宁[5]等利用DNDC模型模拟了沟垄覆膜种植对土壤水热及冬小麦产量的影响。韩娟[6]利用DNDC模型模拟陕西省玉米产量及土壤水热效应，模拟精度较好。目前，对于作物水分利用效率评价的模型主要有 AquaCrop 模型、DSSAT 模型和 SWAT 模型，而利用DNDC模型在夏玉米腾发量(ET)及水分利用效率方面的应用尚未见报道。

本实验利用2015年夏玉米种植期间的土壤含水率、地上部生物量和产量变化数据对DNDC模型作物参数进行率定，以得到本地化的作物参数数据库，并以2016年夏玉米数据对模型进行验证和评价，确定了DNDC模型在华北平原区夏玉米生长期间土壤含水率、生物量、产量和ET方面的适用性，以期可以为夏玉米水分利用效率提供一种新的途径。

1 材料与方法

1.1 研究区概括

为研究DNDC模型在夏玉米中的适用性，本试验于2015、2016年在中国水利水电科学研究院大兴区国家节水灌溉中心完成。该试验区地处北京市南端，隶属于北京市，区域面积为1 040 km2。地处北纬39°37.25′，东经116°25.51′，属于半干旱大陆性季风气候，冬季寒冷少雨，夏季炎热多雨，多年平均降雨量540 mm，降雨多集中在6―9月。该区全年日照时数为2 600 h，大于10℃的有效积温为4 730℃。该区属于海河冲积平原，土壤类型以沙壤土为主，主要种植作物为冬小麦和夏玉米。

1.2 数据获取

1.2.1管理数据

试验间供试夏玉米为纪元168,2015年夏玉米播种日期为6月25日，收获日期为10月2日。全生育期天数为100 d，2016年夏玉米播种日期为6月15日，收获日期为9月27日。由于夏季雨水丰富，夏玉米种植期间除播种前灌溉为60 mm外，整个生育期期间不进行灌水，所有小区的施肥、耕作措施与当地农民习惯一致。

1.2.2气象数据

气象数据为模型和计算ET所需基本数据，试验站装有自动气象观测站，定时监测降雨、风速、气温、空气湿度和太阳辐射等气象要素，以满足试验基本要求。

1.2.3土壤水分数据

土壤水分通过TRIME-DATA PILOT(德国IMKO公司)土壤水分测量系统进行测定，每个试验小区设有2根相同距离的TRIME管，定期测量土壤体积含水率(0～50 cm),降雨和灌水后需加测一次。

1.2.4地上部生物量和产量数据

测定每个小区宽度和小区夏玉米行数，在夏玉米长出后，以每隔10 d为间隔对夏玉米生物量进行测定。每个小区随机选取3株夏玉米，从茎基部剪下，获得完整冠部，按小区编号，杀青(105℃)0.5 h，恒温(75℃)24 h烘至恒重后称重。收割前在各小区取l m2的典型样本，计算每平方米株数及千粒重，并计算样本内玉米产量。

1.3 ET及用水效率计算

采用联合国粮农组织(FAO)推荐的作物系数法计算夏玉米生长期间的实际腾发量[7]：

ET=ET0·Kc

(1)

式中ET——作物实际腾发量,mm/d；ET0——参考作物腾发量,mm/d；Kc采用FAO推荐的夏玉米作物系数。

作物水分生产率WP是评价用水效率的指标之一，利用WP对夏玉米的用水效率进行评价，计算方法为：

WP=Y/ET

(2)

式中WP——作物水分生产率,kg/m3；Y——单位面积粮食产量,kg/hm2；ET——实际腾发量,m3/hm2。

1.4 DNDC模型率定及精度评价指标

1.4.1参数敏感性分析

参数敏感性分析是对参数进行率定的重要步骤，可以大大减少参数率定过程的时间。在模型敏感性分析过程中，土壤参数和气象参数以实际数据为主，采用独立参数扰动法对夏玉米作物参数如最高生物量、生物量分配比和生物量碳氮比等作物参数进行敏感性分析。首先假定模型中各参数相互独立，对原始作物参数通过增加和减少20%，确定对产量和ET的敏感参数，采用相对敏感度RS表示敏感性大小。

1.4.2模型参数率定

应用DNDC模型模拟任一点的生物地球化学过程时，只要根据当地种植耕作情况输入气象、土壤以及作物等数据便可进行一年至多年的模拟[8]。在模型参数敏感性分析基础上，选择2015年夏玉米种植期间的观测数据对DNDC模型进行率定，最后以2016年夏玉米观测数据进行验证。不断调整作物参数，使得土壤含水率、生物量、产量和ET模拟结果与实测结果在合理范围内。最终得到适合本地化的夏玉米DNDC作物模型参数。率定后夏玉米作物模型参数结果见表1。

表1 模型中夏玉米作物参数率定结果

1.4.3模型精度评价指标

由DNDC模型模拟出来的生物量、产量和土壤水分与观测值之间的拟合程度选用归一化均方根误差(NRMSE)和Willmott[8]的一致性指标d。根据Gjettermanna[9]提出归一化均方根误差小于25%表明模拟效果较好，25%～30%为可接受的范围；d∈(-∞,1),d越接近于1，表明模型模拟结果越好。以上模型评价指标具体计算公式为：

(3)

(4)

2 结果与分析

2.1 模型敏感性分析

以产量和ET为目标对夏玉米作物生长参数进行敏感性分析，分析结果(表2)表明，模型参数的改动对产量和ET的影响不尽相同，其中，需水量和生长积温的整体改变(增大和减小)对产量的影响较大，最高生物量的增加和生物量分配比例(籽粒)的减少对产量的影响明显增大；在对ET的影响参数中，生长积温和需水量的减少对ET的影响较大，其他作物参数影响结果不是很明显。

表2 敏感性分析结果

2.2 模型验证

DNDC模型需要输入的参数包括气候、土壤、农作物和农田管理等。本实验通过将模型原有参数与2015年夏玉米生育期实测数据结合，对模型参数进行校正。由校正后的模型对2016年夏玉米的土壤水分、地上部生物量和产量进行模拟，并与实测结果进行比较，计算WP。最后通过模型评价指标对模型精度进行验证。

2.2.1夏玉米土壤含水率模拟

植物吸收水分主要来源于土壤水，为保证玉米正常出苗，夏玉米播种前灌溉水量为60 mm，种植期间由于雨水充足，不再进行灌水。图1、2为2015、2016年土壤含水率模拟值与实测值比较，分析结果表明：2015、2016年夏玉米模拟与实测的一致性指数分别为0.97、0.99，这些指标表明DNDC模型能较好地模拟夏玉米生育期内土壤表层(0～20 cm)土壤水含量的动态变化。

a) 含水率～播种后天数

b) 含水率模拟值～实测值图1 2015年土壤含水率模拟值与实测值比较

a) 含水率～播种后天数

b) 含水率模拟值～实测值图2 2016年土壤含水率模拟值与实测值比较

2.2.2夏玉米生物量模拟

在对夏玉米的生物量模拟过程中，由图3、4可知随着夏玉米生长，地上部生物累计过程为前期生长较快，后期较为缓慢，分析可知，2015、2016年夏玉米地上部生物量模拟值与实测值的决定系数R2同为0.99，归一均方根误差NRMSE分别为4.66%、15.43%，一致性指数d分别为0.99、0.96，这些指标值较好，表明DNDC模型对于夏玉米生物量的模拟效果比较理想。

a) 生物量～播种后天数

b) 生物量模拟值～实测值图3 2015年夏玉米生物量模拟值与实测值比较

a) 生物量～播种后天数

b) 生物量模拟值～实测值图4 2016年夏玉米生物量模拟值与实测值比较

2.2.3夏玉米WP模拟与验证

DNDC模型每次模拟后会形成1个年度总结报告，其中包括产量和植物生育期蒸腾量，每年的土壤蒸发量存在于DAY_FieldCrop文件中，对模型模拟产量和ET值进行统计，并与测量结果比较，由表3可知2015年夏玉米产量实测值和模拟值分别为10 692、10 360 kg，ET分别为320、336 mm。2016年夏玉米产量实测值和模拟值分别为11 320、10 830 kg，ET分别为310、319 mm。经计算可得：2015年夏玉米生育期期间WP实测值和模拟值分别为3.34、3.08 kg/m3，2016年夏玉米生育期期间WP实测值和模拟值分别为3.61、3.39 kg/m3，相对误差在6.09%～7.78%之间。

表3 DNDC模型WP模拟值与实测值

3 讨论

DNDC模型提供了玉米作物的典型生长特性及作物生长所需的参数。通过对模型夏玉米相关参数进行率定和验证， DNDC模型很好地再现了夏玉米生育期的土壤含水率、地上部生物量的动态变化规律和产量，模型评价指标都在合理范围内，与韩娟[6]的实验结果相符。夏玉米生育期降水较为丰富，满足夏玉米生长所需水分，模型可以充分感知到雨养环境对于夏玉米生长的影响。试验未进行灌水处理，并不能代表水分较少情况下夏玉米生长变化。对于ET的模拟，夏玉米生育期的蒸腾量只存在于年度总结报告上，因此只能进行夏玉米整个生育期腾发量的对比，模型模拟ET与彭曼公式计算值相对误差较小，模拟效果较好。对于WP，模型模拟效果与刘兴冉[10]用AquaCrop对于夏玉米模拟值一致，表明DNDC模型可以应用于夏玉米用水效率的研究。虽然模型模拟效果较好，但模型在变化情况下和不同生育期ET方面的模拟效果尚未进行，将来须对模型进行改进，使之研究更为精确。

4 结论

本文通过模型的校正和验证试验构建了华北地区夏玉米的DNDC模型数据库。利用国家节水灌溉北京工程技术研究中心大兴试验站2015年夏玉米生长数据对DNDC模型参数进行了率定，并应用于2016年夏玉米，具体结果如下。

a) 模型敏感性分析中，生长积温和夏玉米需水量对产量和ET的影响较大。

b) DNDC模型经过率定和验证后，可以较为准确地模拟华北地区夏玉米的土壤含水率和地上部生物量的变化。

c) 夏玉米生长期间，产量和ET模拟值与实测值相比较，相对误差低于5%，模型模拟夏玉米WP分别为3.08、3.39 kg/m3，与实测相比，相对误差低于8%,表明DNDC模型可以进行水分利用效率方面的模拟。