基于APSIM 模型的不同降水年型灌溉制度对春小麦产量和水分利用效率的影响

2025-02-15邹皓玥刘强

软件工程 2025年2期

摘要：为提高甘肃陇中黄土丘陵沟壑地区旱地春小麦的产量和水分利用效率，本研究在定西市安定区凤翔镇安家沟村设立了试验区，根据该地区长期的气象和灌溉实验数据，采用APSIM（AgriculturalProductionSystemssIMulator）模型和DPS（DataProcessingSystem）软件进行动态模拟，分析了6种灌溉情景下春小麦的产量和水分利用率，并对产量与灌水量进行拟合分析，以确定最佳灌量。研究发现，在仅考虑高产的情况下，干旱年200.00mm处理产量最大;在正常年和润水年，150.00mm处理产量最大。综合考虑高产与灌溉水利用效率的情况下，干旱年、正常年和润水年的最适灌水量分别为194.33mm、185.43mm和174.75mm，对应产量提高率和水分利用效率分别提高了184.88%和10.69kg/（hm2·mm）、152.58%和11.36kg/（hm2·mm）、111.99%和12.00kg/（hm2·mm）。因此，合理灌溉对于提升农业生产效益具有重要意义。

关键词：春小麦;APSIM小麦模型;产量;水分利用效率;陇中黄土丘陵沟壑区;灌溉制度

中图分类号：TP391.7 文献标志码：A

0 引言（Introduction）

小麦是人类在新石器时代对其野生祖先进行驯化而得的产物，其栽培历史可追溯至一万多年前。在陇中黄土丘陵沟壑区，小麦不仅是广泛种植的主要粮食作物，而且是带来显著经济效益的经济作物之一[1-3]。水分是小麦生长过程中至关重要的影响因素，对光合作用的正常进行起着不可或缺的作用[4]。然而，水资源匮乏已成为影响全球农业生产的核心问题。陇中黄土丘陵沟壑区多年来一直采用旱作雨养的方式种植小麦。这种方式易受到降水和天气变化的影响，进而导致小麦减产。因此，如何在雨养条件下节约使用有限的水资源，成为黄土丘陵沟壑地区种植小麦的技术难题[5]。APSIM 模型作为一种根据气候数据动态模拟作物生长状况的工具，近年来在针对黄土高原地区的研究中取得了一定的成果[6-13]，为解决小麦种植难题提供了有力的支持。

先前已有大量研究深入探讨了水分对小麦籽粒产量的影响。滕晓伟等[14]利用AquaCrop模型对陕西杨凌及其周边区域的冬小麦灌溉情景与灌溉次数进行了设定，实验结果表明，适时补充冬灌水量能够有效提高小麦产量。梁银丽等[15]采用田间隔水小区的试验方法对黄土高原的冬小麦产量进行了相关研究，发现水分亏缺与地上生物量和籽粒数之间存在正向效应。胡志桥等[16]在甘肃省武威市的石羊河流域，采用水量平衡法对春小麦进行了研究，结果表明在春小麦需水的关键期采用“四水”灌溉法，不仅可以提高产量，而且还能提高水分利用效率。王文佳等[17]使用DSSAT（Process-basedCropGrowthSimulationModel）模型对陕西杨凌冬小麦在不同降水年型下的水分胁迫进行了相关研究，并据此制定了最优灌溉制度。然而，近年来对于不同降水年型下灌水量对旱地春小麦产量与水分利用效率的耦合效应研究相对较少。因此，本实验选择定西市安定区凤翔镇安家沟村为研究区域，采用2016—2017年的田间实测数据作为APSIM的验证依据;经过矫正后，利用该模型模拟了该地区不同灌溉处理下小麦的生长情况，并分析了水分对小麦产量构成因素和水分利用效率的影响，以期为该区域的春小麦生产提供合理的灌溉技术指导。

1 材料方法（Materialsandmethods）

1.1 研究区概况

本研究在甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村（35°35'N，104°38'E）开展了田间实验。此地区的海拔为2000.00m，属于中温带半干旱气候区，为典型黄土丘陵地貌;干燥度为2.53%，年均太阳辐射量为592.9kJ/m2，年均日照数为2408.60h，≥0℃的年积温为2933.50 ℃ ·d，≥10℃ 的年积温为2239.10℃·d，平均无霜期为140d，年均气温为6.4℃，但日照充足，昼夜温差大;年均降水量少，约为374.44mm，且主要集中在7—9 月，其间发生多次暴雨事件，年蒸发量为1531.00mm;土壤性质为黄绵土，容重为1.17g/cm3，全氮含量为0.76g/kg，全磷含量为1.77g/kg，有机质含量为12.01g/kg，pH值为8.36。供试小麦品种为定西35号。

1.2 数据来源

逐日气象数据（1979—2018年）来源于试验点气象站的自动监测系统，主要包括日最低温、日最高温及日降水量。土壤样品来自甘肃省农业大学实验站的小麦田，其土壤参数见表1。利用李广等[18]在黄土丘陵区对APSIM 适用性的研究成果，结合该地区2016—2017年的田间实测数据，本研究对APSIM模型进行反复校准后得出作物属性参数库，小麦定西35号参数见表2。利用APSIM为设计平台，创建APSIM控制文件Wheat.xml，并将其与1979—2018年本文研究区域的气象数据库和土壤参数库进行有机链接，从而实现了对APSIM作物生长过程的动态模拟。

1.3 APSIM 模型及调参验证

APSIM是由澳大利亚的科学家和研究机构开发的一系列作物模型，其目标是将不同的作物模型融合到一个共享平台中;其一项独特的设计是将零散的研究结果有机地整合到模型中，从而实现对小麦、玉米、豆类作物以及杂草等多种作物的模拟。APSIM的设计理念还在于促进学科和领域之间的知识共享和跨学科应用。为了实现这一目标，模型利用所需的关键数据，包括土壤属性参数（表1）、气象参数、田间管理参数以及作物属性参数（表2）等数据的综合运用，使得APSIM 能够更全面地考虑多种因素的影响，进而提升模拟结果的综合性和适用性，并准确地预测在不同气候、品种、土壤及田间管理条件下的作物产量。在农业种植领域的实际应用中，对APSIM 模型进行校准和验证是至关重要的步骤。本研究采用1∶1系数（CorrelationCoefficient）、标准均方根误差（RMSE）及归一化均方根误差（NRMSE）等指标评估模型的适用性[19]，其公式如公式（1）至公式（3）所示：

其中：Mi是产量实测值，由试验区大田实验实际测量获得;Si为模拟值，将试验区的土壤、气候参数及春小麦作物参数与田间管理措施输入APSIM-Wheat模型中，由模型模拟获得;Ma为实测数据的平均值，由实测数据计算获得;Sa 为模拟数据的平均值;n 为实测值的样本个数。1∶1线决定系数反映模型模拟值相对于实测值的真正偏差;RMSE 和NRMSE 反映模拟值和实测值的绝对误差量和误差百分比[19]。

1.4 水分利用效率

水资源匮乏是影响农业生产的核心问题，而灌溉水的利用效率（IWUE）是衡量单位面积灌溉水对作物产量贡献的重要指标。因此，在研究中特别关注IWUE，以优化水资源利用、提高作物产量，最终实现农业生产效益的最大化。水分利用效率计算公式如公式（4）所示。

IWUE=（Y-Y0）/I （4）

其中：IWUE 为灌溉水的利用效率，单位为kg/（hm2·mm）;Y 为模拟作物产量，单位为kg/hm2;Y0为作物全生育期未灌溉水模拟产量，单位为kg/hm2;I 为作物全生育期灌水量，单位为mm[19]。

1.5 降水年型确定

为便于深度研究，本研究针对1979—2018年的30个生长季，采用结合生育期内和休闲期内降雨总量的方式进行干旱系数的计算，以精确判定多样化的降水年型[20]。降水年型划分公式如公式（5）所示。

DC=（P-A）/∂ （5）

其中：P 为年生育期降水量;A 为年均生育期降水量;σ 为标准差;DC 为干旱系数，DClt;-0.35为干旱年，DCgt;0.35为润水年，-0.35lt;DClt;0.35为正常年。1979—2018年降水年型划分见表3。

1.6 数据分析

本研究采用Excel2010、DPS对数据进行整理和处理;利用Origin2022完成作图过程。

1.7 农田情景管理设定

从1979—2018年，通过观察本研究区域全生育期降水量年际变化特征图（图1），可以得知春小麦40年的全生育期平均降水量为186.25mm。其中，最大降水量出现在1999年，达到304.40mm;最小降水量则出现在1982年，仅为67.20mm。最大降水量是最小降水量的4.5倍。1979—2018年研究区域全生育期降水量年积极特征图如图1所示。

实验设计小于最小生育期降水量50.00mm为下限，大于最大生育期降水量300.00mm为上限，设置了6个灌溉水量梯度，分别为50.00（W1）、100.00（W2）、150.00（W3）、200.00（W4）、250.00（W5）、300.00（W6）。根据研究区域春小麦的种植需水规律，分别在分蘖—拔节、拔节—孕穗、开花—灌浆3个关键期进行灌溉，每次灌溉量相等。此外，设定了灌水量为0mm为对照组（CK）。

试验区域划分为15个小区，每个小区的试验面积为6m×4m，包括0.5m的保护行。试验采用定西35号小麦品种，播种量为187.5kg/hm2。使用免耕播种机进行随机播种，播种深度为7cm，行列距为0.25m。所有处理采用当地标准的施肥量，基肥与播种同时进行，为一次性施入。其他田间管理措施按照当地的实际情况进行。当地适宜的正常播种期为每年的3月，而7月则是收获的时段[18]。

2 结果与分析（Analysisofresults）

2.1 APSIM-Wheat模型的适应性分析

2016—2017年，在研究区域对春小麦产量进行了免耕覆盖下4种灌溉水平的实测，并将实测数据与APSIM 模型的模拟结果进行了验证，春小麦产量模拟与实测验证结果如图2所示，春小麦籽粒数模拟与实测验证结果如图3所示;春小麦千粒重模拟与实测验证结果如图4所示。图2至图4中的结果显示，春小麦产量实测值和模拟值的RMSE为98.69kg/hm2，NRMSE为7.89%，误差控制在-15%～+15%。实测值与模拟值基本均匀分布在1∶1线附近，决定系数R2为0.96，表明APSIM对小麦产量的模拟精确度较高。小麦籽粒数实测值和模拟值的RMSE为446.64grain/m2，NRMSE为14.81%，决定系数R2为0.75且大多数分布在-15%～+15%，误差主要与APSIM模型中每克茎籽粒数的估算准确度有关[21]。此外，小麦千粒重实测值和模拟值的RMSE为3.21g，NRMSE为8.24%，决定系数R2为0.83且大多数分布在-15%～+15%。

2.2 小麦各生育期降水量特征

根据1979—2018年长达40年的降水数据，对各个生育阶段的降水量进行了详细分析。1979—2018年小麦各生育阶段的降水量特征见表4。在生育阶段，灌浆期的平均降水量最高，达到55.95mm;而开花—灌浆阶段的平均降水量最低，仅为10.37mm。整个生育期的平均降水总量为186.25mm。通过计算变异系数发现，开花—灌浆阶段的降水量最为不稳定，其变异系数超过100%（106.07%）;而灌浆—成熟期的变异系数最低，为53.95%。这说明在定西地区，灌浆期的降水较为稳定，可能与该地区多山脉的屏障效应以及降水分布时段有关[22]。该地区的降水主要分布在每年的7月—9月，而春小麦的灌浆期恰好处于此时段。

2.3 不同灌溉处理对小麦产量及其构成因素的影响

基于APSIM模型，对1979—2018年不同降水年型下的灌溉制度对旱地春小麦产量及其构成因素进行了模拟，为了直观展示模拟结果，借助Origin软件绘制了各灌溉水平下的春小麦产量及其构成因素的柱状图。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麦产量模拟如图5所示。在干旱年份，相对于CK（0mm），旱地春小麦的产量排列为W4gt;W3gt;W5gt;W6gt;W2gt;W1，其小麦产量增幅分别为202.32%、190.06%、177.82%、166.64%、140.67%和72.59%。具体而言，W4处理表现最优。与W4相比，W5、W6处理的产量分别下降了8.10%和11.80%。在正常年份，小麦产量呈现出先增加后减少的趋势且在W3情境下达到最大值，为3743.84kg/hm2。在润水年份，旱地春小麦产量呈现出急速增加至W3水平后迅速下降的趋势。具体而言，当灌水量达到150.00mm时，产量达到各年型下的最大值。随后，随着灌水量降至100.00 mm，产量略有下降;而当灌水量降至50.00mm时，产量则显著减少。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麦籽粒数模拟如图6所示。在干旱年份，W5处理下春小麦籽粒数达最大值，为12155.97grain/m2;相较于CK组对照增幅为269.02%，随后呈下降趋势，降幅为1.67%。在正常年和润水年，两者在200.00mm灌水量时均达到最大值，分别为12088.97grain/m2和12568.993grain/m2，随后保持平稳下降趋势。因此，为保证各年型下籽粒数的有效增长，不应超过200.00 mm 和250.00mm处理。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麦千粒重模拟如图7所示，其描述了千粒重随灌水量变化的趋势。干旱年份，灌水量在50.00～150.00mm小麦千粒重逐步上升，达到最大值，即40.92g;灌水量在200.00～300.00mm小麦千粒重递减，降幅分别为17.11%、32.13%和34.02%。正常年份与润水年份均在150.00mm处理时达到最大值，随后递减。由此可见，为促使千粒重增加，3种年型中干旱年在分蘖—拔节、拔节—孕穗、开花—灌浆各关键时期的灌水量不宜超过150.00mm，而正常年份与润水年则均不宜超过150.00mm，否则将会导致负效应。

2.4 不同灌溉处理的水分利用效率

本研究采用相应的计算公式计算了灌溉水利用效率，并统计了不同降水年型灌溉制度下春小麦与灌溉水利用效率计算结果（表5），以研究不同灌水量对小麦产量和IWUE的影响。

从表5中的数据可以得知，随着灌水量的增加，干旱年、正常年、润水年的小麦产量及灌溉水利用效率均呈现先升高后减少的趋势。在干旱年中，W1情景下的IWUE 为16.33kg/（hm2·mm），W2处理次之，W3处理再次之，但W1、W2的产量均低于W3。在正常年和润水年，IWUE在100mm 灌水处理时达到最大值，分别为16.40kg/（hm2·mm）和17.53kg/（hm2·mm）。值得注意的是，正常年和润水年中W3处理的产量高于W2。因此，在选择合理的灌溉方式时，还应综合考虑产量和灌溉水分利用效率。

2.5 不同降水年型的最适灌水量

由于最大产量与灌溉水分利用效率之间存在差异，因此为进一步研究各降水年型下不同水分处理同产量间的最佳灌水量临界值。运用DPS数据处理系统对灌水量和小麦产量进行二次拟合分析，得到了每个年型的拟合方程。干旱年Y=938.30+23.32X-0.06X2;正常年Y=1080.54+25.96X -0.07X2;润水年Y=1523.80+27.96X-0.08X2。其中，Y 表示产量，X 表示灌水量，拟合方程均表现为开口向下的二次抛物线形状。当X 低于阈值时，表现为正效应;当X 高于阈值时，则为负效应。对3个方程求导后得出最佳灌水量分别为194.33 mm、185.43mm、174.75mm，对应的灌溉水利用效率处于各灌溉处理适中状态，即10.69kg/（hm2·mm）、11.36kg/（hm2·mm）和12.00kg/（hm2·mm）。产量提高率为184.88%、152.58%和111.99%。

3 结论（Conclusion）

本文利用试验区大田实验结果，对APSIM 模型在本研究区域的相关参数进行了校准和验证。结果表明，APSIM 模型在该地区具有较强的适用性，能够为制定科学的灌溉制度提供有力支持。对本研究40年区间降水量进行统计后发现，生育期的平均降水总量为186.25mm。与杨琪等[23]和聂志刚等[24]的研究结果一致，表明该地区依靠普通雨养很难达到春小麦需水量水平，因此给予灌溉是提高产量的有力措施。

通过对不同降水年型灌溉水平对小麦产量及构成因素的模拟分析后发现，根据年型的不同，分别施以150.00mm 和200.00mm灌量的水，能较好地提高产量及构成因素中的千粒重。因此，在确定春小麦的适宜灌溉水平时，除了考虑产量提升，还需要综合考虑千粒重和籽粒数的生长特性，以找到最佳的灌溉策略。

此外，该地区属于缺水区，需综合考虑水资源有限的供应情况，特别是产量和灌溉水利用效率的关系。具体而言，各年型灌溉量分别不应超过194.33mm、185.43mm、174.75mm，以确保提高产量的同时，避免干物质与灌溉水浪费现象的发生。

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