基于DSSAT模型和水分满足率的的农业耕种潜力时空评估新方式研究

郭 峰

(辽宁省鞍山水文局，辽宁 鞍山 114000)

当前，受到气候变化影响，主要是光温的影响，农作物生产潜力受到不同程度的影响[1]。而农作物的生产潜力和区域农业经济发展关系十分密切，对于农作物生产潜力的合理评估，有助于提高区域农作物的产量[2]。当前对区域农作物生产潜力主要的评估方法为DSSAT模型，通过DSSAT模型模拟作物产量，结合作物产量定量计算其光温、气候以及灌溉生产潜力，从而综合分析作物的生产潜力。DSSAT模型在我国不同区域得到应用，研究成果均表明模型可较好地模拟区域作物产量，并对农作物生产潜力进行合理、定量的评估，是对区域农作物生产潜力分析的重要且较为有效的方式[3- 10]。近些年来，一些学者研究结果表明[11- 14]农作物生产潜力不仅受气候变化影响，还和其水分满足率有较为明显的相关性，在分析作物生产潜力时，不但需要考虑气候影响，而且应结合其水分满足率进行综合分析。为提高作物生产潜力评估精度，本文以辽宁主要粮食产区鞍山地区为研究实例，结合DSSAT模型并综合考虑其水分满足率，对区域主要农作物玉米的生产潜力时空分布进行模拟。研究成果对于更为精准地评估区域农作物生产潜力提供一种思路和方法。

1 研究方法

本文主要采用DSSAT模型对鞍山地区玉米产量进行模拟，并结合模拟结果对其光温、气候以及灌溉生产潜力进行分析，并综合考虑其作物水分的满足率。DSSAT模型是当前应用较为成熟的农作物生产模拟方法，由于在国内应用已较为成熟，本文不再对其方法进行描述，其具体模拟原理可详见参考文献[15]。本文主要对其生产潜力的计算进行介绍，DSSAT模型主要结合作物的光合作用来模拟生长过程，计算作物吸收的光温，计算方程为：

YT=YP×f(T)

(1)

式中，YT—光温生产潜力，kg/hm2；YP—光合生产潜力，kg/hm2；f(T)—温度修订系数。

(2)

式中，T—作物的积温，℃。

在光温生产潜力分析的基础上，结合作物产量及形成过程，分析其气候生产潜力，其计算方程为：

YW=YT×f(W)

(3)

式中，YW—气候生产潜力，kg/hm2；f(W)—水分满足率，%；其他变量含义同前。气候生产潜力和光温生产潜力的插值即为灌溉生产潜力值。

2 模型参数设置

模型主要通过模拟农作物的积温，建立积温和产量之间的关系，来对其产量进行动态模拟，因此模型主要需要参数为温度、生理特性参数，为对试验区玉米的生理特性参数进行分析，进行野外采样后，到室内进行参数的分析，试验场景如图1所示。并对试验区玉米的特征属性进行分析，主要分析采样玉米品种株高、穗位、籽粒容重等参数，并综合分析其产量及栽培的特点，试验区玉米的主要生理参数见表1，在生理特性参数分析的基础上，结合试验区域气象站点观测的温度数据，建立DSSAT模型参数数据库。

3 研究成果

3.1 产量验证结果

在模型参数设置的基础上，应用DSSAT模型对试验区6个采样点的玉米产量进行模拟，并结合实际产量对模型进行验证，验证结果如图2所示。

从产量验证结果可看出，DSSAT模型在试验区玉米产量具有较好的模拟精度，各采样点模拟的相关系数均在0.5以上，其中采样点5和采样点6的相关系数达到0.6以上，这2个采样点相关系数较高的原因在于2个采样点玉米积温计算精度效果较好，这和采样点区域太阳辐射和光照强度是具有较为直接的相关性。从验证精度可看出，DSSAT模型在鞍山地区玉米作物产量具有较好的模拟精度，可以用来分析各采样点区域生产潜力的时空分布。

图1 试验区玉米生理参数的获取

表1 试验田玉米的主要生理参数

图2 试验区玉米采样点产量验证结果(单位：kg·hm-2)

3.2 光温生产潜力分析结果

应用DSSAT模型，结合光温生产潜力计算方程，对试验区各玉米采样点的光温生产潜力进行分析，分析结果见表2，如图3所示。

表2 光温生产潜力特征统计结果

从表2中可看出，不同水分满足率下光温生产潜力最大值和最小值均有所不同，总体标准差和均值差异程度较小，可见水分满足率对试验区玉米生产潜力的影响程度也较高。从各采样点计算的逐年光温生产潜力可以看出，各采样点光温生产潜力逐年有递减的变化趋势，5a滑动平均值为35.5kg/hm2。光温是玉米作物积温的重要表征因子，且和作物的产量有关，鞍山地区从2000年以后太阳辐射和日照时数有所下降，也影响了区域玉米的积温，使得其光温生产潜力存在递减的变化。

3.3 气候生产潜力分析结果

在光温生产潜力计算的基础上，结合气候生产潜力计算方程对区域各采样点的玉米气候生产潜力变化趋势进行分析，分析结果见表3，如图4所示。

表3 气候生产潜力特征统计结果

图3 试验区玉米光温生产潜力年变化过程

从气候生产潜力统计结果可看出，不同水分满足率条件下各采样点气候生产潜力的平均值和标准差变化幅度较小，可见水分满足率对区域玉米气候生产潜力影响程度较小。从各采样点气候生产潜力的年变化趋势可看出，相比于光温生产潜力，各采样点玉米气候生产潜力递减趋势更为明显，这主要是因为气候变化影响下，鞍山地区玉米产量有所减少，气候变化影响的两个因素分别为温度和降水，温度有所增高，但太阳辐射和日照时数有所减少，使得其光温生产潜力递减，而降水量偏少，直接影响鞍山地区气候生产潜力，从各采样点变化过程可看出，2000年以后，各采样点气候生产潜力变化率高于2000年以前，且这种趋势有逐步增加的变化特征。

3.4 灌溉生产潜力分析结果

在气候和光温生产潜力分析的基础上，计算2种生产潜力的差值即为试验区玉米的灌溉生产潜力，分析结果见表4，如图5所示。

表4 灌溉生产潜力特征统计结果

从表4中可以看出，不同水分满足率灌溉生产潜力的平均值标准差变化度较大，可见水分满足率对灌溉生产潜力的影响要高于光温和气候生产潜力，水分满足率和玉米的灌溉生产潜力相关度较高。从试验区各采样点玉米的灌溉生产潜力变化过程可看出，灌溉生产潜力的变化趋势不同，有的采样点灌溉生产潜力逐年递增，而有的采样点灌溉生产潜力逐年递减，这主要是因为不同采样点灌溉能力有所不同，灌溉能力较高的区域，灌溉潜力相对较小，而灌溉能力较低的区域，灌溉生产潜力较大，因此变化趋势有所不同。

图4 试验区玉米气候生产潜力年变化过程

图5 试验区玉米灌溉生产潜力年变化过程

图6 试验区玉米生产潜力空间模拟结果

3.5 试验区生产潜力空间模拟结果

结合区域各气象站点数据，对温度、太阳辐射、日照时数、降水量进行空间插值，并结合区域水分满足度插值分析，对鞍山地区水分满足率、玉米生产潜力的空间进行动态模拟，模拟结果如图6所示。

从图6中可看出，在空间上，受作物水分满足率和气候综合影响，灌溉和气候生产潜力从西向东逐步递减，而光温生产潜力从北向南逐步递增。在光温生产潜力较高的区域，应增加玉米的种植面积，而在光温生产潜力较小的区域，应逐步较少玉米的种植面积。而对于气候生产潜力较高的区域，可以综合考虑加大其种植的面积，而对于气候生产潜力较小的区域，可以改种植其他经济类作物。对于灌溉生产潜力较大的区域，可以适当转变灌溉方式，提高灌溉用水效率，而对于灌溉生产潜力较小的区域如鞍山的东部地区，可进行节水灌溉方式的优化。

4 主要结论

(1)在鞍山北部，建议加大玉米的种植面积，提高光温生产潜力、在南部地区可适当减少玉米种植面积，调整种植结构。

(2)在鞍山东部，应优化灌溉方式，加大节水措施，提高玉米灌溉生产潜力，在西部区域，应改变原有灌溉方式，提高灌溉效率。

(3)本文评估方法可为区域作物生产潜力，灌溉方式和农作物种植结构调整方式提供有效的评估方式。

(4)DSSAT模型参数库部分采用默认值，存在不足，在以后的研究中还应结合更多调查数据，对其参数库进行本地化设置。