基于决策系统模拟不同降水年型旱作冬小麦的最佳播期*

张媛铃，郭晓磊，王 娜，李 萍，宗毓铮，张东升，郝兴宇

（山西农业大学农学院，太谷 030801）

播前蓄水是有效调控水资源季节供需矛盾、改善土壤墒情、提高冬小麦产量的有效措施。特别是在土壤质地黏重的区域，播前蓄水有利于出苗，并对冬小麦的分蘖、越冬，以及后期的干物质积累和产量形成具有显著促进作用[1]。俗语“赶时不等墒，抢墒不等时”充分表明了播前土壤水分对小麦生产的重要性。在黄土高原东部不具备灌溉条件的旱作农业区，夏季温度较高、雨热同期，雨季降水量不能充分补充土壤蓄水量，冬小麦最适播种期受多种因素制约，冬前积温、播前降水量、土壤初始含水量等因素都会影响小麦播种[2]。根据降水年型，播前土壤墒情选择最适播期尤为重要。目前对于粮食作物的最佳播期已经有了大量研究，并取得一定进展，但是有关山西旱作区的最佳播期研究报道还较少[3−6]。随着全球气温的升高，作物最佳播期也随之发生改变，气候变化背景下，对作物的播期变化也已有一定的研究[7−9]。传统的大田试验不仅周期长，试验步骤复杂繁琐，还需要耗费大量的人力物力，且大田试验可能由于人为因素造成不可避免的误差[10]。

作物模型凭借较强的机理性和简便性，广泛用于模拟作物生产。随着作物模型的发展，模型已用于作物产量预测、优化种植制度、优化田间管理措施以及气候风险评估等方面[11]。黄秋婉等利用APSIM模型对东北三省的春玉米播期进行了模拟研究，结果表明，20世纪90年代和21世纪00年代玉米适宜播期较20世纪80年代有提前趋势，其中20世纪90年代提前趋势更明显[12]。马千虎利用APSIM模型模拟发现，适当晚播有利于青藏高原地区燕麦干物质的积累，并使得燕麦耗水量较高，但降水较少时，早播燕麦耗水量反而高于晚播[13]。王莉欢运用水稻生长模型（Rice Grow模型、ORYZA2000模型、CERES-Rice模型）对1981−2011年历史年份以及未来气候条件下，单、双季稻主产区最适播期进行了模拟研究，结果表明历史年份早稻最适播期由南至北逐渐推迟。未来气候条件下，由于温度及辐射量差异的原因，滇南河谷盆地单季稻亚区，长江中下游平原单、双季稻亚区等各单双季稻亚区最适播期均呈现由南至北，由西向东逐渐推迟的变化规律[14]。黄土高原东部旱作小麦区，利用作物模型综合考虑降水年型以及播期对冬小麦产量影响的研究，目前仍少见报道。本研究收集山西省闻喜县旱作小麦大田试验数据，对小麦决策系统（Sirius Wheat Calculator）进行品种参数校验和验证研究，实现决策系统的本土化，进而分析山西历史36a内冬小麦最佳播期变化规律，以及不同降水年型下小麦产量随播期变化情况，以期为该区域旱作冬小麦的播期选择提供依据。

1 材料与方法

1.1 试验概况

山西地处黄土高原东部，试验地（闻喜县）处于山西南部的丘陵沟壑区（35°20′N，111°17′E），海拔630m，年平均降水量471.1mm，年平均气温12.5℃，年平均日照时数2242.0h，无霜期190d，大于10℃有效积温4171℃·d[15]。试验田为旱地，无灌溉条件，年降水量约有60%集中在7−9月，且此时间段内气温较高。

利用由新西兰引进的2005版Sirius Wheat Calculator（SWC）中文改进版小麦决策系统（2019版），该决策系统通过截获的光合有效辐射（PAR）和一定的分配规则计算生物量产量；叶面积指数（LAI）根据积温计算得到；物候发育由主茎叶出现时间、最终叶片数以及春化光周期决定；水氮胁迫通过影响LAI发育和辐射利用效率（RUE）间接影响植物生长[16−17]。该决策系统操作简单、界面简洁、易掌握，利用收集到的气象、土壤、作物品种以及田间管理等数据对小麦品种参数进行调试并校验，可用于指导小麦生产[18]。

1.2 试验设计

试验品种为“运旱20410”，是优质强筋、抗旱丰产、适应性广泛、综合农艺性状优良的旱地小麦新品种。播种基本苗315株·m−2，行距为20cm，播前施氮量150kg·hm−2。利用收集到的2009−2014年（5a）的田间试验数据对决策系统进行校验和验证。

利用闻喜县气象站1980−2015年（36a）逐日降水量资料和国内较常用的降水年型划分标准[19]划分出丰水年、平水年和枯水年，即

丰水年：Pi＞M1+0.33σ

平水年：M1−0.33σ＜Pi＜M1+0.33σ

枯水年：Pi＜M1−0.33σ

式中，Pi表示某年降水量（mm），M1表示年降水系列的平均值（mm），σ表示年降水系列的标准差。

基于当地播种习惯，每隔5d分别设置10个播期，即9月15、20、25、30日和10月5、10、15、20、25、30日，输入小麦决策系统进行产量模拟，以最高产量作为选择小麦最佳播期的依据。

1.3 试验数据

1.3.1 气象数据

决策系统所需逐日气象数据包括平均气温（mean）、最高气温（maxt）、最低气温（mint）、总辐射量（radn）、2m高处风速（wind）、日照时数（dayL）、大气压（vp）和降水量（precipitation）等，所有数据来源于试验站的自动气象站以及当地气象站。模型利用日照时间、地理纬度计算逐日太阳辐射[17]。

2009/2010−2013/2014年度冬小麦生育期降水量涵盖了两种降水年型，生育期内降水量分布见图1，最高/最低气温分布见图2。由图可见，2009年播种小麦全生育期降水量为145.5mm，属于枯水年；2010年播种小麦全生育期降水量为125.3mm，属于枯水年；2011年播种小麦全生育期降水量为205.1mm，属于丰水年。2012年播种小麦全生育期降水量为178.5mm，属于枯水年；2013年播种小麦全生育期降水量为249.8mm，属于丰水年。气温分布图中显示，这些年份冬小麦生育期内气温变化基本一致，最低温在−14.9～21.4℃，最高温在−5.5～37.9℃范围内，无极端气温事件发生。

图1 2009/2010−2013/2014年度闻喜县不同降水年型冬小麦生育期（10月−翌年6月）降水量分布Fig.1 Distribution of precipitation during winter wheat growth period (October to next June) in Wenxi county under different precipitation years from 2009/2010 to 2013/2014

图2 2009/2010−2013/2014年度闻喜县冬小麦生育期气温分布Fig.2 Distribution of air temperature during total growth period of winter wheat in Wenxi from 2009/2010 to 2013/2014

1.3.2 土壤特性数据

决策系统所需主要土壤数据，包括环刀法田间实测得到的土壤含水量：土壤容重（BD）、土壤最大持水量（DUL）、土壤饱和含水量（SAT）、萎蔫系数（LL）等，以及分光光度计法测得的土壤养分含量，包括硝态氮、铵态氮等，部分土壤参数如表1。

表1 土壤基本物理性质Table 1 Physical properties of the experiment soil

1.3.3 田间管理数据

决策系统所需作物数据如表2，主要包括作物播期、播量、各生育时期、产量及生物量，以及管理数据，包括灌溉量和灌溉日期、施肥量和施肥日期、作物种植制度等。

表2 小麦生育期及产量等数据Table 2 Developmental periods and yield et.al of wheat

1.4 决策系统评价方法

检验决策系统模拟效果的指标有很多，选择目前国际上通用的方法和指标[20]。通过折线图利用决定系数（R2），可反映决策系统模拟值与实测值的一致性；均方根误差RMSE、标准化均方根误差N-RMSE，反映决策系统模拟值与实测值之间的相对误差和绝对误差，其值越小，说明模拟值与实测值之间偏差越小，模拟结果越好[21]。

式中，Pi为模拟值，Oi为实测值，Pavg为模拟值平均值，Oavg为实测值平均值。

1.5 数据处理软件

采用SPSS软件进行数据分析，模拟产量结果用统计箱式图表征，利用Excel软件进行作图。

2 结果与分析

2.1 小麦品种参数调试结果分析

结合决策系统所提供的默认参数，利用闻喜地区2009/2010−2010/2011年度（枯水年）“运旱20410”小麦生育期、产量和生物量等实测数据，对决策系统的相关品种参数进行调整，调整后的主要参数如表3所示。

表3 “运旱20410”小麦主要品种参数（2009/2010−2010/2011年度数据）Table 3 The main parameters of wheat “Yunhan 20410”（2009/2010−2010/2011 data）

根据观测到的小麦播种−出苗、出苗−开花和开花−成熟的间隔天数，与决策系统模拟的这3个生育期的间隔天数进行校验，小麦生育期校见图3。由图可见，小麦生育期间隔天数的RMSE值为2d。对于产量和生物量的校验结果见表4，其中生物量RMSE值为92.62kg·hm−2，N-RMSE为0.81%；产量RMSE值为5.28kg·hm−2，N-RMSE为0.16%。模拟结果表明，校验好的小麦决策系统对小麦生育期、产量以及生物量的模拟结果与实测结果均具有较好的一致性，能够较好地模拟闻喜地区冬小麦的生产。

表4 参数调试结果中的生物量和产量校验（2009/2010−2010/2011年度）Table 4 Results of adjusting parameters for biomass and yield（2009/2010−2010/2011 data）

图3 参数调试结果中的生育期（间隔天数）校验（2009/2010−2010/2011年度）Fig.3 Results of adjusting parameters of the growth period(interval days) (2009/2010−2010/2011 data)

2.2 小麦生育期和产量模拟结果验证

利用2011−2014年（2011/2012年度和2013/2014年度为丰水年，2012/2013年度为枯水年）实测数据对决策系统进行验证以及适应性评价。根据观测到的小麦播种−出苗、出苗−开花和开花−成熟的间隔天数，与决策系统模拟的这3个生育期的间隔天数进行验证，结果见图4。由图可见，验证年份中，小麦生育期间隔天数的RMSE值为2.1d，表明校验好的小麦决策系统可以较好地模拟闻喜地区小麦的生育期。对于“运旱20410”小麦产量和生物量的验证，结果见图5，其中小麦模拟生物量与实测生物量的拟合方程的决定系数R2为0.9996，RMSE为1788.87kg·hm−2，N-RMSE为20.91%；模拟产量与实测产量的拟合方程的决定系数R2为0.9934，RMSE为142.04kg·hm−2，N-RMSE为4.56%，表示决策系统对产量和生物量的模拟值与实测值均有很好的一致性，模拟效果很好。

图4 决策系统对小麦生育期（间隔天数）模拟结果的验证（2011/2012−2013/2014）Fig.4 Verification results of wheat growth period (interval days) simulated by decision system (2011/2012−2013/2014)

图5 决策系统对小麦生物量和产量模拟结果的验证（2011/2012−2013/2014年度）Fig.5 Verification results of wheat yield and biomass simulated by wheat decision system (2011/2012−2013/2014 data)

2.3 利用决策系统对小麦最佳播期的模拟

2.3.1 最佳播期变化

利用闻喜地区近36a（1980−2015年）气象资料，从9月15日起设定不同播种日期进行产量模拟，将小麦获得最高产量的播种日期定义为最佳播期，统计最佳播期落在9月15日−10月30日某个日期的概率，结果见表5。由表中可见，由于当地气温逐年增高，研究期内闻喜地区小麦最佳播期呈明显后移趋势。从阶段分布看，1980−1984年小麦最佳播种窗口在9月20−30日，最佳播期主要集中在9月25日前后；1985−1995年最佳播种窗口在9月20日−10月10日，较1980−1984年推迟，最佳播期主要集中于9月30日前后，呈现明显后移；1996−2015年最佳播种窗口在9月25日−10月15日，较1980−1984年推迟且呈现后移趋势，最佳播期主要集中于10月5日前后，较1980−1984年、1985−1995年均呈明显后移。

表5 决策系统模拟的各阶段最佳播期落在不同日期的概率(%)Table 5 Probability of the best sowing time in different sowing time of each stage simulated by wheat decision system (%)

2.3.2 丰水年最佳播期

统计丰水年（13a）不同播种期对应模拟产量，结果见图6。结果显示，在丰水年，从9月15日播种开始，直至播期延后至9月30日，小麦的平均产量上升至最高值（4293.1kg·hm−2），模拟产量的中值出现最高水平（4109.7kg·hm−2），随着播期的延后，模拟的平均产量呈下降趋势，当播期从9月30日延至10月30日时，小麦平均产量从4293.1kg·hm−2降至2001.4kg·hm−2，减少了53%。可见，丰水年当地小麦的最佳播期在9月30日前后。

图6 丰水年（13a）不同播期小麦产量的模拟值Fig.6 Simulated value of wheat yield at different sowing dates in wet year (13 years)

2.3.3 枯水年最佳播期

统计枯水年（11a）不同播种期对应模拟产量，结果见图7。由图可见，从9月15日播种开始，播期延后至10月5日时，模拟产量的中值出现最高水平（3704.6kg·hm−2），小麦的平均产量呈上升趋势，达到了最大值（3334.5kg·hm−2），随着播期的延后，模拟的平均产量呈大幅下降趋势，当播期从10月5日延至10月30日时，小麦平均产量从3334.5kg·hm−2降至1977kg·hm−2，减少了40%。可见，枯水年当地小麦的最佳播期在10月5日前后。

图7 枯水年（11a）不同播期小麦产量的模拟值Fig.7 Simulated value of wheat yield at different sowing dates in dry year (11 years)

2.3.4 平水年最佳播期

统计平水年（12a）不同播种期对应模拟产量，结果见图8。图中显示，从9月15日播种开始，播期延后至9月30日时，模拟产量的中值出现最高水平（3783.4kg·hm-2），小麦平均产量呈上升趋势，达到最大值（4055.2kg·hm-2），随着播期的延后，模拟的平均产量呈大幅下降趋势，当播期从9月30日延至10月30日时，小麦平均产量从4055.2kg·hm-2降至1993.5kg·hm-2，减少50%。可见，平水年当地小麦的最佳播期在9月30日前后。

图8 平水年（12a）不同播期小麦产量的模拟值Fig.8 Simulated value of wheat yield at different sowing dates in normal rainfall year (12 years)

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）历史年份（1980−2015年）最佳播期的模拟中，1980−1984年小麦最佳播期主要集中在9月25日前后；1985−1995年最佳播期主要集中于9月30日前后；1996−2015年最佳播期主要集中于10月5日前后，呈现明显后移。

（2）平水年和丰水年9月30日前后播种小麦更容易获得较高产量，枯水年10月5日前后播种小麦更容易高产。

3.2 讨论

利用闻喜旱作区2009−2014年的田间数据对小麦决策系统进行了校验与验证研究，结果表明，验证年份生物量实测值与模拟结果的N-RMSE为20.91%，模拟结果不理想，主要由于2012年小麦模拟生物量（7000kg·hm−2）远大于实测生物量（4028kg·hm−2），但校正年份模拟生物量与实际生物量的拟合方程的决定系数R2大于0.99；产量、生育期的模拟结果均非常理想，因此小麦决策系统的模拟效果总体较好。研究表明，冬小麦产量与播前底墒具有显著的相关性，播前底墒低可能导致小麦种子发芽出苗困难，进而影响小麦早期生长以及物质分配，干旱胁迫促进植株养分向叶、鞘转移，减少对茎、穗的养分供给[22−23]。2010、2011、2012、2013年6−10月降水量分别为312.3、464.7、262.1和374.9mm，2012年6−10月降水量少，雪新丽[24]计算2012年6−10月干旱Z指数为−1.19，属中度干旱。此外，2012年播种小麦生育期内无极端高温影响，但生育期内降水量为178.5mm，属于枯水年。因此，土壤初始水分匮缺以及生育期内干旱胁迫可能是造成决策系统模拟结果不准确的主要原因，今后有待对决策系统进行改进。

前人采用大田试验、统计分析等方法开展了大量冬小麦适宜播期的研究[25−26]。本研究利用小麦决策系统，考虑在不同降水年型下，小麦最佳播期的选择，小麦决策系统可以利用田间试验数据对系统进行校验、验证后，进行播期试验和其他管理措施试验的模拟，可一定程度上减少田间试验的工作量，是目前农业研究的重要手段之一[27]。近 36a（1980−2015年）闻喜地区气温呈逐渐增高趋势，冬小麦的历史最佳播期明显呈现后移趋势，这与其他研究结果基本一致[28]。大量研究表明，未来气候变暖条件下，年降水量会减少，造成不同程度的干旱，甚至极端干旱天气发生概率增加，因此，在旱作农业区，根据降水年型和播前土壤墒情选择最佳播期，可充分利用生育期内的天然降水达到高产稳产目的。在气候变暖背景下，作物播期应适当推迟，可避免小麦冬前旺长[29]。本研究可为未来气候背景下不同降水年型旱作小麦的播期选择提供指导，气候变暖在影响作物产量的同时，多熟农作物的种植带也会随之扩大，闻喜所在的晋南地区为气候敏感带，有灌溉条件的农田多为一年两熟种植制度（冬小麦−夏玉米轮作），因此，仍需进一步研究在轮作制度条件下最适前茬作物（早熟、中熟、晚熟玉米）、最优冬小麦品种以及最佳播期的选择，减少土壤休闲期水分蒸发，提高玉米−小麦系统的产量[30]。本研究未考虑小麦播量和品种更替问题，二者均可能影响冬小麦最佳播期[31−33]。由于时间和研究条件的限制，仅对闻喜地区单一品种的冬小麦最佳播期进行分析，不同地区不同小麦品种及播量下的冬小麦最适播期有待深入研究。