RZWQM2模型对裸燕麦作物生长模拟的适用性研究

张红娟，岑剑涛，王海英，沈彦俊，裴宏伟

（1.河北建筑工程学院，河北张家口075000；2.河北省水质工程与水资源综合利用重点实验室，河北张家口075000；3.张家口市农业高效节水研究所，河北张家口075000；4.中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心，河北石家庄050021）

0 引 言

我国北方农牧交错带是传统农耕区与畜牧区之间的生态过渡区，水资源匮乏、生态环境脆弱是该地区的主要特征[1]。近三十年，北方农牧交错带高强度的农业生产模式尽管在一定程度上增加了当地农民的收入，但却给区域水资源可持续利用带来巨大的压力。2016、2017、2020年中央一号文件先后指出要降低北方农牧交错带的农业生产强度，并提出探索实施粮饲一体的农业模式，以降低农业生产对本地区水土资源的压力。裸燕麦（Avena sativa L.）作为一种抗旱耐寒的禾本科作物[2]，在我国已有2100年的种植历史，主要种植在华北、西北、西南及冷凉气候的半干旱地区的农牧交错带。裸燕麦在生长阶段因作物品种、栽培方式和播期的不同使得生育期不同，早熟裸燕麦生育期为105～125 d；中熟品种为90～105 d，属于粮饲兼用型作物；而晚熟生育期则可达到250 d以上，株高较高，茎叶较大[3]。同时裸燕麦籽粒具有很高的营养价值[4]，秸秆也是一种具有良好适口性的牧草[5]，既可在干旱年份做饲草，又能在湿润年份生产出高品质的谷物[6]，非常适宜在冷凉干旱地区进行粮饲一体模式的种植生产。

我国北方农牧交错带基本处于夏季东南季风的尾闾区，无霜期短、干旱频发的气候特征，成为严重影响本地区粮食生产和饲草种植稳定性的关键限制因素[7,8]。因此，明确抗旱耐寒作物——裸燕麦在不同水分条件下田间水分动态变化规律及作物生长发育情况，并结合雨养条件下的裸燕麦籽粒产量等指标，综合评价裸燕麦高产的最佳水分条件，对田间管理及粮饲一体的实施具有极其重要的现实意义。

近年来，有许多模型被普遍应用于不同作物模拟的研究中[9]。如韩桐等[10]利用作物生长的水分驱动模型AquaCrop 对华北平原黑龙港流域不同种植模式下的冬小麦-夏玉米进行模拟，研究得到了适用于该地区的一系列作物参数；董智强等[11]通过WOFOST 模型解决了单一参数对模拟精度的影响问题，对山东省夏玉米进行了较准确的模拟。在众多的作物模型中，RZWQM2（Root Zone Water Quality Model2）模型是一个兼顾作物生长过程和农业环境影响的综合性研究工具。RZWQM2作为一个集成农业系统作物与环境管理系统的模型，可通过对其参数的调整使之适用于各区域的不同作物的模拟[12-16]，或者通过研究区的气象数据及土壤理化特征参数数据校准作物参数得到适宜于本地区研究的模型参数[17]。如丁奠元等[18]验证了根区水质模型RZWQM2 在黄土高原旱地冬小麦不同施肥管理的良好适用性，并分析出更适于该地区冬小麦生产的施肥模式。薛长亮等[19]应用RZWQM2 模型对华北玉米土壤剖面水氮迁移及淋溶特征进行模拟，得到该模型对于评估硝态氮淋溶等具有可行性。然而目前关于利用RZWQM2 模型对裸燕麦作物生长模拟情况的相关研究还鲜有报道，且一些作物模型模拟的工作也主要集中在农牧交错带的黄土高原地区[20,21]，无法为冷凉干旱的中东段农牧交错带粮饲生产提供指导。因此，本文以北方农牧交错带中段核心区——河北坝上为实验区，利用雨养裸燕麦作为研究对象，依据2018年和2019年的田间试验基础，通过试错法对RZWQM2 模型进行参数校准，评价裸燕麦作物生长过程模拟中的精度，为北方农牧交错带地区裸燕麦田间土壤水分研究、作物管理等领域的研究工作提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

本研究试验区位于河北省张家口市张北县庙滩村张家口市农业高效节水研究所（东经114°7′，北纬41°15′），海拔1 393.3 m，为中温带大陆性季风气候，该地区是河北省日照条件最好的地区之一，年平均日照时数为2 897.8 h，年平均气温3.2 ℃，多年平均降水量为300 mm，其降雨主要集中于七八月，占全年总降雨量的70%。

1.2 试验设计

该试验裸燕麦种植期为2018-2019年，种植作物品种为该地区普遍种植的“坝莜一号”。实验小区面积为4 m2（2 m×2 m），由一个不锈钢铁箱（长×宽×高=2 m×2 m×2.3 m）组成，小区四周设有1 m的保护行。本实验采用雨养处理，2018年和2019年裸燕麦施肥均为复合肥90 kg/hm2（N-P2O5-K2O 的比例为18-18-18），播种前以有机肥作为底肥且生育期内不再追肥。裸燕麦播种日期分别为2018年6月15日、2019年6月5日，种植密度为450 万株/hm2，行距为25 cm，播种深度为4 cm，收获日期分别为2018年9月23日、2019年9月11日。该试验区其他田间管理方式采用当地管理措施。

1.3 观测指标与方法

1.3.1 气象数据

试验期间所需的气象数据由当地的小型气象站提供，包括日最高气温（℃）、日最低气温（℃）、太阳辐射（MJ/m2）、日照时数（h）、风速（km/d）、降雨量（mm）、相对湿度（%）等。

1.3.2 裸燕麦生长数据

（1）叶面积及株高：裸燕麦株高与叶面积数据每7～10 d观测一次，每次取样20 株并用盒尺（精度0.1 mm）测量株高（cm）及叶宽（B）与叶长（L），将计算结果取其20 株的平均值。

式中：L为叶长；B为叶宽；R=0.831 7为叶面积校正系数[22]。

（2）生物量及产量：在裸燕麦生育期内每7～10 d 取样20株进行观测，选取作物的地上部分测得生物量并取平均值，在作物收获期取样测得裸燕麦的产量。

1.3.3 土壤含水率数据

采用基于物联网的智能测墒系统Insentek Sensor(简称“智墒”)测定土壤含水率，是以太阳能为动力的土壤水分实时监测装置，智墒传感器可测定每间隔10 cm 土壤蓄水量日变化情况，它可通过GPRS 方式对监测数据实时上传云服务器，用户可在互联网和微信二维码扫描查看不同土层土壤含水量和土壤温度变化[23]（图1）。本研究选取了0～20、20～40、40～60、60～80 cm的土壤含水率。

图1 试验田及智墒传感器监测Fig.1 Insentek sensor of experiment moniter and yield

1.4 RZWQM2模型介绍

RZWQM2 是一个集生物过程、物理过程与化学过程为一体的农业系统模型，由美国农业部大平原系统研究所开发。该模型主要由6 个模块组成，包括物理、化学、杀虫剂、养分、作物与管理模块，各模块间相互作用、相互影响[24-26]。由于该模型中的作物模块中没有裸燕麦，故选用了与裸燕麦生长及作物生长发育相似的大麦以此代替裸燕麦的模拟，本文作物模拟采用CERES-barely 模拟裸燕麦的生长发育过程，因试验研究区为半干旱地区，年降水量较少，因此在模拟过程中对作物考虑水分胁迫。

RZWQM2 模型所需初始输入数据主要包括土壤基本参数数据（表1）和气象数据。其中气象数据有日最高气温、日最低气温、日均风速、降雨量、日均相对湿度及日短波辐射等；土壤物理性质参数包括土壤质地、土壤容重、土壤饱和导水率和田间持水量等；此外还有模拟所需的初始土壤含水率和温度，田间管理措施，有作物播种日期、播种密度、收获日期、施肥情况、耕作处理和灌溉处理等。对未测数据选择模型默认值处理。

表1 研究区土壤不同深度基本参数Tab.1 Basic parameters of different depths of soil in the study area

1.5 模型评价指标

在本研究中对模型的率定与验证主要包括土壤水分、作物及养分模块，参数的率定应按照土壤水分模块，养分模块，作物模块的顺序进行[27]，采用试错法对模型校正以满足率定要求[28]，当误差达到最小时将校正得到的参数即为率定的结果[29]。本文选用3 个评价指标对模拟的结果进行评价：①均方根误差RMSE(root mean square error)；②相对误差MRE(mean relative error)；③决定系数R2；

式中：N为观测值的个数；Pi与Qi分别为第i个模拟值和第i个观测值；Pavg为模拟值的平均值；Qavg为观测值的平均值。

当均方根误差RMSE与相对误差MRE越小时则表示模拟结果越好，R2越接近于1则模拟值与实测值误差越小[30]。

2 结果与分析

2.1 RZWQM2对裸燕麦田间土壤水分动态模拟验证

2.1.1 裸燕麦田间整体土壤水分动态模拟分析

雨养条件下，2018年和2019年裸燕麦田间0～80 cm 土层含水率在生育期内的变化（图2），其中在2018年降雨量集中在七八月，裸燕麦田间土壤含水率呈现增加的趋势；而在2019年降雨量则在六七月比较集中，田间土壤含水率在这两月相对较大。总体而言，2018年、2019年裸燕麦生育期快末时土壤含水率最低，且2018年、2019年田间土壤体积含水率的平均值分别为15.10%、9.40%。

图2 RZWQM2在2018和2019年雨养条件下裸燕麦田间土壤水分动态模拟（0～80 cm）Fig.2 RZWQM2 simulated the soil water content of naked oat field under the rain-fed conditions of 2018 and 2019(depth：0～80 cm)

在2018-2019年间，0～80 cm 土层土壤含水率的实测值与模拟值拟合情况较好，校准后的实测值和模拟值的均方根误差RMSE分别为4.8%、5.1%，MRE分别为4.12%、5.04%，在裸燕麦生育期内土壤含水率的决定系数R2分别为0.78、0.71。结果表明，土壤含水率的模拟趋势基本吻合，对模拟结果有差异的阶段可能原因是由于长期无降水，出现干旱时，模拟能力下降，但总体模拟值与实测值的差异不显著[31]。

2.1.2 裸燕麦田间土壤含水量剖面分布动态模拟分析

2018 和2019年这两年内的裸燕麦生育期内，土壤含水率随着土层深度的增加而呈逐渐增大的趋势（图3）。在2年试验期表层的（0～20 cm）土壤含水率模拟值与实测值差异较大，总体呈现被高估的状态；60～80 cm 土层的土壤含水率模拟值与实测值变化幅度相对稳定。0～80 cm 土壤含水率总体呈下降趋势，而在2019年生育期结束出现突增的情况是由连续降雨造成。结果表明，土壤含水率随裸燕麦的生长而逐渐降低。

图3 RZWQM2在2018和2019年雨养条件下裸燕麦田间0～80 cm不同土层土壤含水率模拟值与实测值Fig.3 The simulated and measured values of soil water content in 0～80 cm soil layer of naked oat field under rain-fed conditions in different years of 2018 and 2019 for the RZWQM2

各土层土壤含水量模拟值与实测值的决定系数（R2）在0.70～0.95 之间，其中0～60 cm 的R2达到0.90 以上，表明随土层深度的增加模拟偏差越大。2018年，0～20、20～40、40～60、60～80 cm 各土层土壤含水量模拟值与实测值之间的MRSE(均方根误差)分别为4.52%、6.12%、4.02%、3.90%；MRE(相对误差)各为19.88%、13.70%、11.72%、7.97%；4 个土层深度的R2（决定系数）分别为0.76、0.84、0.71、0.88。

根据不同土层土壤含水量的模拟值与实测值的比较分析表明（表2），2018年和2019年裸燕麦土壤含水率模拟值与实测值的RMSE在3.90%～6.12%之间，MRE在7.97%～19.88%之间，R2在0.76～0.93 之间。总体表明，RZWQM2 模型对北方农牧交错带地区雨养裸燕麦田间土壤含水率模拟结果较为合理。

表2 RZWQM2在雨养条件下不同深度土壤含水量率模拟值与实测值对比Tab.2 Comparison of simulated and measured soil water content of RZWQM2 at different depths under rain-fed conditions

2.2 RZWQM2对裸燕麦生长过程模拟校准

2.2.1 作物遗传参数确定

RZWQM2 模型中对作物生长模块采用生长发育相似的大麦作物（barely）代替本研究的裸燕麦作物，利用裸燕麦生育期内的生物量、叶面积指数及作物株高的测定，对裸燕麦的进行该模块参数的确定，确定后的作物遗传参数见表3。

表3 裸燕麦作物遗传参数值及取值区间Tab.3 Genetic parameters and ranges of naked oat crops

2.2.2 裸燕麦叶面积指数模拟验证

2018年和2019年，雨养条件下裸燕麦叶面积指数（LAI）最大达到5.51，而模拟值最大叶面积指数为5.52，这较实测值高1.00%。其中2018年与2019年模拟值与观测值的RMSE为0.33、0.73 ；R2为0.98、0.76 ；MRE分别为11.26% 、16.61%（表4），在与实测值的对比下，裸燕麦叶面积指数（LAI）在孕穗期模拟偏差较大，最大偏差为1.29，可能原因是模拟过程中考虑了快脱落的叶子导致模拟值偏高。就总体而言，裸燕麦叶面积指数的模拟值与实测值的趋势基本一致，拟合程度相对较好（图4）。表明该模型对在雨养条件下裸燕麦的叶面积指数的模拟适用于本地区的研究。

图4 RZWQM2在2018和2019不同年份在雨养条件下裸燕麦叶面积指数模拟值与实测值分析Fig.4 Analysis of simulated and measured values of naked oat leaf area index under rain-fed conditions in different years of 2018 and 2019 for the RZWQM2

2.2.3 裸燕麦株高与生物量模拟验证

在RZWQM2 模型作物模块参数校正结果下，验证了雨养条件下裸燕麦株高与生物量的模拟值与实测值在2018年和2019年随生育期变化呈现相似的趋势（图5）。2018年株高与生物量的R2为0.91 和0.93，RMSE分别为25.22 cm 和1 893.80 kg/hm2，MRE分别为21.66%和35.08%（表4）。且株高和生物量的模拟值与观测值的一致性较好，R2在0.80～0.93 之间（表4）。而裸燕麦株高的模拟结果对土壤水分变化的响应较好（R2分别为0.91 和0.80）。在2018-2019年，裸燕麦株高与生物量的RMSE分别为25.22 cm、27.03 cm；1 893.80 kg/hm2、1 830.99 kg/hm2；MRE分别为21.66%、18.09%；35.08%、29.68%；R2的值均大于0.80，表明RZWQM2 模型对裸燕麦的株高与生物量模拟结果较好。

图5 RZWQM2在2018年和2019年不同年份在雨养条件下裸燕麦生物量与株高模拟值与实测值Fig.5 Analysis of simulated and measured values of naked oat biomass and height under rain-fed conditions in different years of 2018 and 2019 for the RZWQM2

表4 RZWQM2在雨养条件下作物叶面积指数、株高及生物量模拟结果评价Tab.4 Model evaluation of simulating leaf area index，plant height and biomass of RZWQM2 in rain-fed crops

2.3 RZWQM2模型对裸燕麦模拟适用性评价

在对RZWQM2模型参数校准后，对裸燕麦的叶面积指数、株高及生物量模拟结果整体较好，且R2在0.76～0.98 之间，表明模拟值与实测值拟合情况较好，模拟结果具有较高的可信度。而对生物量的模拟结果在2018年和2019年MRE均大于25%，模拟相对较差，可能原因是模型中选用的作物CERESbarely 与裸燕麦存在差异，使得模拟值偏高于实测值。总体而言，RZWQM2模型对裸燕麦生长情况模拟结果较好。

3 讨 论

模型参数的校准是模型运行的基准，也是提高模拟精度的前提条件[32]。RZWQM2 模型是农业系统作物模拟的有力工具，已广泛应用于玉米、小麦等主要作物的研究[19]。本研究针对北方农牧交错带中段河北坝上地区的主要粮饲一体作物—裸燕麦，研究该模型对于裸燕麦生长过程精细化模拟的适用性，以期为本区域未来的粮饲结构调整、农业水资源管理等重大地区农业发展、环境保护需求服务，结果表明RZWQM2模型可适用于裸燕麦的模拟。

在本研究中，模拟结果虽表明RZWQM2 模型在北方农牧交错带典型区河北坝上具有较好的适用性，但模拟结果仍有差距，可能原因是模型本身假定为理想情况，使得在该模型参数优化过程中，模型的模拟条件与田间试验的条件之间仍不可避免地存在偏差，导致参数的优化只是一个阶段性的成果；在对参数的调整方面未对参数进行敏感性分析，使得模拟结果存在误差；模型本身的参数在研究区河北坝上可能存在限制；与此同时，RZWQM2 模型在对较干旱条件下裸燕麦生长过程的模拟精度要低于水分条件较充足的月份，这可能会影响严重干旱年份的模拟精度。本研究表明RZWQM2 模型在研究区内裸燕麦生长过程模拟研究中具有较好的适用性，在模型自有的大麦模型参数基础上，通过参数优化和验证，可以获得较为满意的裸燕麦模拟效果。农业系统模型在参数优化方面具有较高的不确定性[33]，

RZWQN2 模型适用性评价的作物较多，但主要集中于小麦和玉米上，在其他作物上的应用研究较少。例如王贵云等[34]于2020年以河北省徐水区的玉米为研究对象，分析了牛场肥水施用对玉米农田的适用性，得到了较好的模拟结果；蒋腾聪等[35]于2018年在水分胁迫条件下，对冬小麦生长过程进行模拟，得出该模型对关中地区的适用性较好，同时分析了冬小麦在受旱处理下模拟存有局限性。

4 结 论

（1）本研究利用2018、2019年两年的田间试验实测数据与RZWQM2 模型自备模型参数，驱动RZWQM2 模型并运用“试错法”得到适用于本研究区裸燕麦生长过程的一套作物模型参数。

（2）模型对雨养条件下裸燕麦农田0～20 cm 及60～80 cm土层的土壤含水量的模拟结果偏差相对较大，田间土壤含水量在八九月被高估。裸燕麦田间各土层土壤含水量观测值与模拟值的R2介于0.76～0.93，RMSE值在3.0%～7.0%之间，且R2均大于0.70。

（3）裸燕麦作物生长（叶面积指数、生物量及株高）的模拟结果显示R2在0.76～0.98之间。结果表明RZWQM2模型对裸燕麦田间土壤水分模拟精度较高及对作物生长变化特征模拟结果较好，该模型在北方农牧交错带典型区域河北坝上地区的适用性较好，同时可进一步开展RZWQM2 模型应用于该区域裸燕麦的相关研究。