基于DSSAT模型模拟的气候变化对棉花生产潜力影响研究

谭红，吕新，张泽，印彩霞，马露露，苏维

（1.石河子大学生命科学学院，新疆石河子832003；2.石河子大学农学院，新疆石河子832003；3.新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室，新疆石河子832003）

以全球变暖为主要特征的气候变化已经成为社会各界学者共同关注的问题，政府间气候变化专门委员会在第五次评估报告中提出，气候系统变暖是毋庸置疑的[1]。棉花是新疆的优势作物，也是我国纤维类制品的主要材料[2]，气候变化对棉花的种植结构、生育期、品质和产量等均有重要影响[3-4]。 近年来，国内外学者关于气候变化对作物生产潜力影响的研究做了很多工作。 Sinnarong 等[5]运用计量经济学估算了气候变化对泰国稻米生产的潜在影响；徐文修等[6]通过生态区域法研究北疆棉花生产力及光温生产潜力；Kritika Kothari 等[7]采用 CERES-Wheat 模型评估得克萨斯州高平原小麦对气候变化的潜在适应策略；赵放等[8]分析了气候变化对黑龙江省玉米的气候生产潜力的影响。 因此，进行气候变化对棉花生产潜力影响的研究，最大限度地发挥当地气候资源优势，挖掘棉花生产潜力，对棉花产业的可持续发展具有重要意义。

农业技术转移决策支持系统 （Decision support system for agrotechnology transfer,DSSAT）是目前世界上使用最广泛的作物模型之一[9]，可用来研究适应性对策[10]、耕作方式[11]、气候变化[12]、氮肥[13]和水分[14]等。 在评价气候变化对农业的影响方面，前人主要与区域气候模型结合分析未来气候变化对作物的响应，且多数集中研究粮食作物，而利用历史气象数据分析气候变化对棉花各生育时期生产潜力影响的尚不多见。 本研究以新疆石河子市为研究区域， 评价DSSAT V 4.7 中CROPGRO- Cotton 模型在本地区的适用性，模拟棉花生产潜力并分析气候变化对其影响，为利用模型优化农业生产提供决策支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况和试验设计

1.1.1研究区域概况。 田间试验位于新疆维吾尔自治区石河子市（44°18′52″N 、85°58′50″E）。 该区属于温带大陆性干旱气候，海拔442.9 m，多年平均气温7.7 ℃，7 月年平均最高气温为32.7 ℃，1 月年平均最低气温为－20.3 ℃， 年平均降水量199.7 mm， 年日照时间 2 800～3 000 h， 无霜期180 d 左右。 试验地土壤类型为灰漠土，土壤质地为壤土。

1.1.2 试验设计。 本试验种植的棉花品种为“新陆早 45 号”。 播种时间分别为 2015 年 4 月 11日、 2016 年 4 月 11 日、2017 年 4 月 15 日， 试验地小区面积为 25 m2（10 m×2.5 m）， 3 次重复，随机区组排列，并在小区间设有隔离带。 采用膜下滴灌的方式，每个小区一膜六行，行距66 cm＋10 cm，株距 10 cm，种植密度为 19 万株·hm－2，收获时间为10 月上旬。

本试验共有5 个氮肥（N）处理，分别为：N0（不施氮）、N1 （120 kg·hm－2）、N2 （240 kg·hm－2）、N3 （360 kg·hm－2） 和 N4 （480 kg·hm－2）。 每个处理所需的氮肥均以30%作为基肥，其余的70%在棉花生育期随水施入。 磷肥（P2O5）和钾肥（K2O）各 150 kg·hm－2播前全部基施。 灌溉定额为当地滴灌棉田一般灌溉量，其他田间管理措施均按高产栽培要求进行。

1.1.3指标测定及田间取样。生育期的确定采用田间观测方式， 当一半的植株达到某一生育阶段，即可认为达到该生育期。 各生育期田间取样是每个小区随机选取3 株植株，按叶和其他部位分样，采用叶面积仪获取植株叶片总面积，用于计算叶面积指数。 待棉花成熟后，均匀分布随机选取1 m 行长样方，调查棉花的株数、铃数，采摘吐絮棉铃晾干后称重，用于棉花单产的计算。

1.2 模型数据库的建立

1.2.1气象数据（Weather Data）。 气象数据来自石河子气象局，包括1967 年至2017 年日照时间（h）、最高气温（℃）、最低气温（℃）、降水量（mm）逐日数据。 利用日照时间（h）估算太阳辐射能，参考“Angstyon（埃斯屈朗）经验公式”进行估算[15]，公式如下:

式中：Rs为太阳总辐射 （MJ·m－2）；Rmax为天文辐射（MJ·m－2）；n为逐日日照时间（h）；N为逐日可照时间，即最大时长（h）；as、bs为经验系数，与当地的大气质量有关系，根据联合国粮食及农业组织（Food and Agriculture Organization, FAO）推荐，选择as＝0.25，bs＝0.5。

1.2.2土壤数据 （Sbuild）。土壤数据主要来自2015 年至2017 年田间试验的实测数据。 每年的土壤参数均是试验前测定，将0～100 cm 土壤剖面分为5 层，并测定每层土壤的pH、容重、有机质、全氮等，其他值默认系统计算。

1.2.3品种遗传参数（Generalized likelihood uncertainty estimation, GLUE）。CROPGRO-Cotton模型所需要的遗传系数如表1， 采用DSSAT 4.7的GLUE 参数调试程序和“试错法”[16]，对棉花作物品种“新陆早45 号”进行参数校准，先用2015 年棉花田间试验数据进行参数调试，再用2016 和2017 年田间数据进行验证。 主要以棉花播种至出苗时期、花铃期、吐絮期、叶面积指数以及最终收获产量作为指标进行参数调试和验证。

表1 CROPGRO-Cotton 模型所用遗传系数的定义Table 1 Definition of the genetic coefficient used in the CROPGRO-Cotton model

1.2.4作物管理数据（XBuild）。管理参数来源于棉花田间试验，包括播种日期、种植密度、施肥日期、灌溉日期、施肥量和灌溉量等。 棉花光温生产潜力用DSSAT 模型模拟获得； 作物实际产量数据来自1967 年至2017 年《新疆生产建设兵团统计年鉴》。棉花生育时期数据通过2015 年至2017年田间观测数据的平均值获得。

1.3 模型评价指标

选用归一化的均方根误差 （The normalized root mean square error,n-RMSE）来度量模拟值与实测值的相对差异程度，并用一致性指数（Index of agreement,D）检验模拟值和实测值的吻合度[17]，公式见（2）和（3）。

式中，Si为模拟值，Ri为实测值，为实测平均值，n为模拟值的样本数。n-RMSE越小，说明模拟值与实测值越可靠；D 值越接近1，说明模拟值和实测值一致性越好，否则相反。

2 结果与分析

2.1 棉花品种参数的校正与模型验证

采用2015 年数据进行了参数校正， 每个处理的模拟值与实测值之间的归一化的均方根误差均小于10%，调试后棉花品种参数见表2。

用2016 年和2017 年数据验证模型，得出棉花“新陆早45 号”播种- 出苗时期、花铃期、吐絮期、 叶面积指数和产量的n-RMSE分别为8.16%、3.5%、1.46%、8.78%和 8.94%，D分别为0.952、0.936、0.989、0.992 和 0.965（图 1），表明棉花生育期、叶面积指数和产量的模拟值与实测值具有较好的一致性，品种参数可以较准确地反映棉花品种的主要遗传特性，可用于石河子地区棉花的模拟研究。

表2 调试后的棉花品种参数Table 2 Cotton variety parameters after commissioning

图1 产量和叶面积指数的模拟值与实测值拟合结果Fig.1 Fitting results of simulated and measured values of yield and leaf area index

2.2 棉花生育阶段气象因子的变化趋势

从1967 年至2017 年石河子地区棉花生育阶段气象因子发生了明显变化（表3，图2），生育期的平均气温和太阳总辐射显著升高，降水量变化不显著， 并且不同生育阶段气候变化趋势有所差异。播种- 出苗时期平均最低气温呈极显著上升趋势，增幅为0.064 ℃，太阳总辐射呈显著上升趋势，且比其他气象因子增幅大；苗期、蕾期和花铃期平均最低气温和太阳总辐射呈极显著上升趋势， 而降水量和平均最高气温呈不显著上升趋势；吐絮期除了降水量呈不显著，其余气象因子都呈显著上升趋势。 整体来说，生育阶段平均最低气温的上升幅度大于平均最高气温的上升幅度，太阳总辐射也明显增多，气候逐渐变暖。

表3 1967 年至2017 年棉花各生育阶段平均气温、降水量和太阳总辐射的气候倾向率Table 2 Climate tendency rate of average temperature, rainfall and total solar radiation in different growth stages of cotton from 1967 to 2017

图2 1967-2017 年石河子地区棉花生育阶段不同气象因子的逐年变化特征Fig.2 Year by year change characteristics of different meteorological factors in growth stage of cotton in Shihezi from 1967 to 2017

2.3 棉花产量和光温生产潜力的时间变化特征

利用CROPGRO-Cotton 模型模拟石河子地区棉花光温生产潜力（图3）。近51 年来棉花实际产量和光温生产潜力呈极显著增长趋势，平均每年增长 108.33 kg·hm－2、49.86 kg·hm－2，变化趋势有明显波动。 棉花实际产量平均值为1 262.77 kg·hm－2，但年际增长显著，尤其是从 2001 年之后，实际产量稳步增加，其中2008 年至2017 年比 2007 年至 1998 年显著增长 671.5 kg·hm－2；光温生产潜力平均值为 4 585.73 kg·hm－2， 在 2003年达到高产 6 000 kg·hm－2以上， 并且光温生产潜力的平均值是实际产量的3.6 倍。此外，棉花产量主要是由自然因素和人为因素决定，在相同的气候条件下，随着年份的推移棉花实际产量与光温生产潜力的差距逐渐缩短，说明耕作栽培技术和水肥管理技术在不断的提升。

图3 石河子地区棉花光温生产潜力和实际产量Fig.3 Light and temperature production potential and actual yield of cotton in Shihezi

2.4 气象因子对棉花光温生产潜力的影响

石河子地区棉花生育阶段为当年4 月—10月，棉花光温生产潜力与月平均最低气温和月太阳总辐射呈极显著正相关，但与大多月降水量和部分月平均最高气温相关性不显著。 月降水量与棉花光温生产潜力相关系数在8 月为显著正相关，其余月份相关性不显著；月平均最高气温与棉花光温生产潜力相关系数除了在5 月、7 月和8 月呈不显著正相关， 其余月份均呈显著或极显著正相关；月平均最低气温与棉花光温生产潜力的最大相关系数为0.68；月太阳总辐射与棉花光温生产潜力的相关系数变化幅度为0.431～0.556（表4）。 说明光热的增加对棉花产量和光温生产潜力有促进作用， 石河子地区近51 年来影响棉花光温生产潜力的气象因子以气温和太阳总辐射为主要影响因素，降水量为次要因素。

3 讨论

3.1 DSSAT模型在石河子地区的适用性

本研究的模型模拟结果能够较客观地反映气候变化对棉花生产潜力的影响，但还是存在一些问题需要探讨。

一方面在未来研究DSSAT 模型时应尽量搜集更多的气象因子、 土壤组成和田间管理数据，减少默认值的输入，使模型的模拟结果更加精准[18]。 或者扩大研究区域，使模型更具有代表性，能够广泛应用。

另一方面未考虑极端气候和病虫害事件，在1981 年至2008 年期间发生气象灾害的次数明显上升[19]，在2015 年新疆棉花虫害发生面积占总播种面积的29.7%[20]， 对棉花产量造成不可忽略的影响，所以气候变化对棉花生产潜力的影响还需要进一步研究。

表4 棉花光温生产潜力与气象因子相关性分析Table 4 Correlation analysis of cotton light and temperature production potential and meteorological factors

3.2 棉花生产潜力的估算

利用不同的作物生产潜力估算方法计算出来的数值有所差异， 本研究运用DSSAT 模型估算的棉花光温生产潜力比农业生态区划法[21-22]估算的数值低， 因为DSSAT 模型不仅仅是自然资源的生产潜力，还考虑作物自身的发育过程[23]。另外，石河子为干旱半干旱地区，只靠自然条件下的降水无法满足棉花正常生长需求，必须进行适量的灌溉，因此降水量的稀少导致模型对棉花气候生产潜力的模拟结果不理想。

4 结论

经过品种参数的调试校正，DSSAT 模型的模拟值与田间试验的实测值吻合度较高，表明能够用于石河子地区棉花的模拟研究。 近51 年来石河子地区棉花生育期的平均气温和太阳总辐射呈显著上升趋势，降水量呈不显著变化，棉花的实际产量和光温生产潜力呈极显著上升趋势，平均生产潜力是实际产量的3.6 倍， 说明棉花产量存在很大的上升空间。 气象因子变化对棉花光温生产潜力的影响以气温和太阳总辐射为主要影响因素，降水量为次要因素。 表明光热资源的增加有利于棉花产量的提高。