基于WOFOST模型的內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害評(píng)價(jià)*

李秀芬，馬樹慶，趙慧穎，王 萍，姜麗霞，朱海霞

（1. 黑龍江省氣象科學(xué)研究所，哈爾濱 150030；2. 吉林省氣象臺(tái)，長春 130062）

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基于WOFOST模型的內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害評(píng)價(jià)*

李秀芬1，馬樹慶2，趙慧穎1，王 萍1，姜麗霞1，朱海霞1

（1. 黑龍江省氣象科學(xué)研究所，哈爾濱 150030；2. 吉林省氣象臺(tái)，長春 130062）

摘要：利用內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生長發(fā)育觀測資料，結(jié)合已有研究成果，對WOFOST模型進(jìn)行本地化及適應(yīng)性檢驗(yàn)；利用研究區(qū)內(nèi)12站1961-2010年逐日氣象資料，分區(qū)作物參數(shù)，模擬玉米生長發(fā)育過程，確定抽雄期延遲日數(shù)、灌漿指數(shù)為玉米低溫冷害指標(biāo)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為減產(chǎn)情況評(píng)價(jià)指標(biāo)，對歷史低溫冷害年及減產(chǎn)情況進(jìn)行分析。結(jié)果表明：本地化的WOFOST模型在內(nèi)蒙古河套灌區(qū)的應(yīng)用效果較好，可以用于該地區(qū)玉米生長的模擬；WOFOST模型能夠較好地模擬玉米發(fā)育程度對低溫冷害的響應(yīng)，以抽雄期延遲日數(shù)和灌漿指數(shù)為冷害指標(biāo)評(píng)估的歷史冷害發(fā)生狀況基本符合實(shí)際情況，1961-2010年研究區(qū)12個(gè)站點(diǎn)共發(fā)生不同程度低溫冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，輕中度占62.7%，在發(fā)生嚴(yán)重冷害的年份中，84.7%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)的趨勢。本文結(jié)論與傳統(tǒng)方法相比，玉米低溫冷害評(píng)價(jià)的生物學(xué)意義更加明確，本地化的WOFOST模型可以在河套灌區(qū)玉米低溫冷害監(jiān)測、評(píng)估等業(yè)務(wù)中應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：玉米；低溫冷害指標(biāo)；WOFOST模型；影響及等級(jí)評(píng)價(jià)；生育期延遲日數(shù)；灌漿指數(shù)

李秀芬,馬樹慶,趙慧穎,等.基于WOFOST模型的內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害評(píng)價(jià)[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(3):352-360

低溫冷害作為影響玉米產(chǎn)量的主要災(zāi)害之一，一直以來頗受眾多學(xué)者的關(guān)注，關(guān)于玉米低溫冷害指標(biāo)、機(jī)理的研究已有許多報(bào)道。孫玉亭等[1]以5-9月平均氣溫之和及其負(fù)距平兩者的組合作為糧食作物的冷害年指標(biāo)，分析了溫度與糧食產(chǎn)量的關(guān)系；馬樹慶等[2]綜合已有研究成果，建立了東北地區(qū)低溫冷害指標(biāo)與各地?zé)崃織l件的關(guān)系式；劉布春等[3]采用抽雄日期的早晚來判斷是否發(fā)生延遲型低溫冷害；馬樹慶等[4]建立了玉米低溫冷害發(fā)生及損失程度的動(dòng)態(tài)預(yù)測和評(píng)估方法；李祎君等[5]按不同發(fā)育時(shí)段提出了吉林玉米低溫冷害綜合指標(biāo)；趙俊芳等[6]分析了氣候變暖對東北地區(qū)春玉米嚴(yán)重低溫冷害及種植布局的影響；朱海霞等[7]建立了以積溫距平為主導(dǎo)指標(biāo)，以發(fā)育期延遲日數(shù)和負(fù)積溫累積指數(shù)為輔助指標(biāo)的黑龍江省不同生育階段不同品種的玉米延遲型低溫冷害指標(biāo)。雖然這些指標(biāo)在玉米低溫冷害動(dòng)態(tài)評(píng)估、預(yù)測中發(fā)揮了重要作用，但其多以東北地區(qū)的不同區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，且對玉米生長全程的氣候適應(yīng)性等機(jī)制方面缺乏考慮，導(dǎo)致研究成果難以推廣應(yīng)用至其它區(qū)域。

河套灌區(qū)位于黃河上中游內(nèi)蒙古段北岸的沖積平原，是中國最大的自流灌區(qū)，因其得天獨(dú)厚的氣候和引黃灌溉的條件使其成為內(nèi)蒙古重要農(nóng)業(yè)區(qū)和商品糧基地，主要作物為玉米、小麥、向日葵等。近年來，玉米種植面積呈逐年增加的趨勢，目前已占到糧食作物播種面積的50%，在全區(qū)糧食的豐歉中起主導(dǎo)作用。受全球氣候變暖的影響，內(nèi)蒙古河套灌區(qū)熱量資源顯著增加[8-10]，導(dǎo)致玉米種植結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化，生育期偏長的品種種植面積呈增加趨勢[6,10]，加之部分地區(qū)為了追求產(chǎn)量，盲目選擇晚熟品種擴(kuò)大種植面積或越區(qū)種植，一定程度上增加了玉米低溫冷害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，研究區(qū)歷史上玉米曾發(fā)生多次不同程度的低溫冷害，1979、1984和 2004 年發(fā)生的嚴(yán)重冷害，使玉米普遍減產(chǎn)15%以上。氣候變暖適應(yīng)行為使內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，低溫冷害對玉米穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)的影響重新受到關(guān)注。侯瓊等[11-12]按照不同品種類型和發(fā)育進(jìn)程，采用相對活動(dòng)積溫距平計(jì)算方法，綜合考慮冷害的階段性和延續(xù)性，制定適合內(nèi)蒙古地區(qū)應(yīng)用的玉米延遲型低溫冷害動(dòng)態(tài)監(jiān)測指標(biāo)；王志春等[13]通過分析內(nèi)蒙古東部地區(qū)的熱量條件、熱量條件變異性及低溫冷害發(fā)生頻率，得出低溫冷害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，建立空間推算模型，基于GIS對玉米低溫冷害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行空間展布并分區(qū)。然而，這些成果利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型手段間接描述低溫冷害對玉米產(chǎn)量的影響，在進(jìn)行冷害年減產(chǎn)量評(píng)估時(shí)，由于糧食產(chǎn)量的波動(dòng)受多因素共同作用，從技術(shù)上分離出由低溫冷害所造成的減產(chǎn)量存在很大困難，尤其是當(dāng)作物整個(gè)生育期遭受多種氣象災(zāi)害時(shí)，評(píng)估效果將受到很大影響，給準(zhǔn)確評(píng)估因冷害造成的玉米減產(chǎn)情況帶來一定難度。作物生長模型以其面向作物生長過程、機(jī)理性較強(qiáng)的優(yōu)勢被應(yīng)用于產(chǎn)量預(yù)報(bào)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、氣候變化影響評(píng)價(jià)、預(yù)測等方面[14-18]，能夠人為再現(xiàn)農(nóng)作物生長發(fā)育過程，從機(jī)理上定量描述作物生長過程及其與環(huán)境因素之間的關(guān)系，可以反映作物與氣候環(huán)境的相互作用。近年來，人們開始嘗試將其應(yīng)用于作物低溫冷害研究，模擬低溫對作物生長發(fā)育和產(chǎn)量形成的影響[16,19-20]。而利用作物模型對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害的研究報(bào)道鮮見，因此，本研究針對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害監(jiān)測評(píng)估的需求，嘗試?yán)肳OFOST模型開展玉米低溫冷害監(jiān)測評(píng)價(jià)的新思路和新方法，利用區(qū)內(nèi)12個(gè)站1961-2010年的逐日氣象資料，結(jié)合已有的玉米生育期和產(chǎn)量構(gòu)成因素觀測資料、低溫冷害資料，確定抽雄期延遲日數(shù)、灌漿指數(shù)為玉米低溫冷害指標(biāo)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為減產(chǎn)情況評(píng)價(jià)指標(biāo)，對歷史低溫冷害年及減產(chǎn)情況進(jìn)行分析，以期為玉米生產(chǎn)及時(shí)評(píng)估低溫冷害造成的危害提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

1 資料與方法

1.1 資料來源

所需資料包括氣象資料、作物資料、土壤資料和低溫冷害資料。氣象資料為河套灌區(qū)12個(gè)氣象站1961-2010年逐日氣象資料，包括最高氣溫、最低氣溫、輻射、水汽壓、風(fēng)速和降雨量；作物資料為臨河1984-2010年、準(zhǔn)格爾旗1986-2010年、土左旗1994年和2000-2010年、烏前旗2010年的玉米品種及熟型、發(fā)育期觀測資料、作物產(chǎn)量因素及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)資料、臨河1994-2010年玉米田間生物量觀測資料；土壤資料為臨河、準(zhǔn)格爾、土左旗、烏前旗土壤水文常數(shù)及土壤濕度資料；低溫冷害資料為研究區(qū)1961-2010年低溫冷害次數(shù)、影響程度及區(qū)域。以上資料除1961-2000年低溫冷害資料來源于《中國氣象災(zāi)害大典·內(nèi)蒙古卷》外，其它均來自內(nèi)蒙古氣象信息中心。研究區(qū)觀測站點(diǎn)分布見圖1。

圖1 研究區(qū)站點(diǎn)分布Fig. 1 Distribution of stations in Hetao irrigation district in Inner Mongolia

1.2 研究方法

1.2.1 WOFOST模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)及參數(shù)確定

以內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生長全程為研究對象，本地化WOFOST作物生長模型，進(jìn)行模型區(qū)域適宜性分析和檢驗(yàn)，保持輸入模型的其它氣象條件（日照、降水等）不變，以各時(shí)段逐日平均氣溫替代實(shí)際氣溫，取平均氣溫驅(qū)動(dòng)下模擬的玉米發(fā)育期和貯存器官干物重作為正常年份玉米的生長狀況和產(chǎn)量水平，與評(píng)價(jià)年實(shí)際氣溫驅(qū)動(dòng)下模擬的玉米生長狀況及產(chǎn)量水平對比，結(jié)合歷史冷害資料，構(gòu)建河套灌區(qū)玉米冷害評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行該區(qū)域低溫冷害評(píng)價(jià)。

為了保證WOFOST模型模擬結(jié)果更接近實(shí)際，考慮到因氣候變暖導(dǎo)致的玉米品種的變化事實(shí)，本研究利用≥10℃積溫對研究區(qū)進(jìn)行玉米品種適宜種植區(qū)域劃分。利用累積距平法[21]分析近50a研究區(qū)內(nèi)12個(gè)氣象站點(diǎn)≥10℃積溫的變化趨勢，將研究時(shí)段分為1961-1986年、1986-1996年、1997-2010年共3個(gè)階段。

逐日平均溫度：利用算術(shù)平均法計(jì)算各站每階段的逐日平均氣溫，作為模型氣象資料中各站各階段對應(yīng)年的逐日氣溫。

WOFOST模型中出苗期的確定方法：從玉米出苗期模擬的結(jié)果與從播種期開始模擬的結(jié)果比較，從玉米出苗期開始模擬誤差小的樣本數(shù)明顯增加[16]，因此，本研究的模擬從玉米出苗期開始。由于研究區(qū)東西跨度較大，玉米播種、出苗日期的空間、年際差異很大，很難得到長時(shí)間序列和多點(diǎn)、大范圍空間分布的資料，而根據(jù)有限的生育期觀測資料確定大范圍的平均播種、出苗日期顯然不盡合理。因此，本研究在進(jìn)行模擬時(shí)，有玉米生育期觀測資料的站點(diǎn)以觀測的出苗日期開始模擬，無玉米生育期觀測資料的站點(diǎn)則以≥10℃有效積溫達(dá)到100℃·d的日期為出苗日期[22]。

WOFOST作物參數(shù)的確定：本研究的作物參數(shù)除了參考WOFOST模型作物文件中自帶的部分參數(shù)值以及查閱有關(guān)文獻(xiàn)資料外，主要通過內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生育期觀測資料、生物量觀測資料和收集到的玉米發(fā)育期適宜氣象指標(biāo)調(diào)試和確定作物參數(shù)，具體方法參見文獻(xiàn)[23-24]。表1僅列出模型主要作物參數(shù)。

表1 模型中不同熟型品種的主要作物參數(shù)Table 1 Main crop parameters of different maturity varieties in the model

1.2.2 玉米低溫冷害指標(biāo)

（1）玉米減產(chǎn)率

以最終（模擬結(jié)束時(shí)）貯存器官干物重波動(dòng)百分率（ΔYi）評(píng)價(jià)低溫冷害減產(chǎn)情況，定義為

在這個(gè)項(xiàng)目中，我們將向你展示如何用幾百張照片拼成一張圖片。主圖是幾年前我們在印度旅行時(shí)拍攝的。構(gòu)成這幅肖像的其余照片也是在那次旅行中拍攝的，拍的是當(dāng)?shù)氐暮⒆雍臀覀儏⒂^過的地方。

式中，Yi為第i年實(shí)際溫度驅(qū)動(dòng)的最終貯存器官干物重(kg·hm-2)，為對應(yīng)時(shí)段的平均溫度驅(qū)動(dòng)的第i年最終貯存器官干物重(kg·hm-2)。ΔYi＞0表示當(dāng)年增產(chǎn)，ΔYi＜0表示當(dāng)年減產(chǎn)。

（2）抽雄期延遲日數(shù)

延遲性冷害主要是營養(yǎng)生長階段溫度偏低引起的，常造成抽雄期延遲、初霜凍前不能正常成熟、產(chǎn)量下降，因此，本研究以抽雄期延遲日數(shù)（ΔDi）作為判識(shí)冷害的一個(gè)單項(xiàng)指標(biāo)，定義為

式中，Di為第i年實(shí)際溫度驅(qū)動(dòng)的抽雄期日序；為平均溫度驅(qū)動(dòng)的第i年抽雄期日序。ΔDi＞0說明當(dāng)年抽雄期延遲，ΔDi＜0說明當(dāng)年抽雄期提前。

（3）灌漿指數(shù)

利用WOFOST模型進(jìn)行玉米生長模擬，在玉米未能完全成熟時(shí)，模擬過程會(huì)因溫度不適宜玉米生長而結(jié)束模擬，此時(shí)的DVS＜2.0。可見，模擬結(jié)束時(shí)DVS的大小可以反映玉米因熱量不足而受影響的程度。因此，將平均溫度驅(qū)動(dòng)的不同發(fā)育期貯存器官干物重與成熟期貯存器官干物重的比值定義為灌漿指數(shù)（ΔS），用來反應(yīng)不同發(fā)育指數(shù)（DVS）對應(yīng)的灌漿完成程度，以實(shí)際溫度驅(qū)動(dòng)的模擬結(jié)束時(shí)的DVS對應(yīng)的灌漿指數(shù)作為判識(shí)玉米低溫冷害的指標(biāo)。灌漿指數(shù)的計(jì)算公式為

式中，WSOi,j為平均溫度驅(qū)動(dòng)的第i年DVS=j時(shí)對應(yīng)的貯存器官干物重(kg·hm-2)，WSOi,end為平均溫度驅(qū)動(dòng)的第i年成熟期貯存器官干物重(kg·hm-2)。當(dāng)j＜0.9時(shí)ΔSi,j=0，j=2.0時(shí)ΔSi,j=100%（出苗期DVS為0，三葉期DVS為0.06，七葉期DVS為0.25，拔節(jié)期DVS為0.60，抽雄期DVS 為1.0，乳熟期DVS為1.60，成熟期DVS為2.0）。實(shí)際溫度驅(qū)動(dòng)玉米模擬結(jié)束時(shí)的DVS越小，對應(yīng)的灌漿指數(shù)越小，冷害越嚴(yán)重。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)各站玉米品種熟型選擇

2.2 典型站點(diǎn)WOFSOT模型模擬結(jié)果分析

表2 內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米熟型分區(qū)Table 2 Subarea of different maturity maize based on active accumulated temperature in the study area

選取玉米發(fā)育期資料、產(chǎn)量資料較完整的臨河（1984-1996年，中晚熟；1997-2010年，晚熟）、準(zhǔn)格爾（1986-2010年，中熟）來進(jìn)行模型驗(yàn)證，相應(yīng)的生育期模擬結(jié)果與實(shí)際觀測結(jié)果見圖2。由圖中可見，臨河站開花期模擬值與實(shí)測值相差在9d內(nèi)，平均相差1.4d，絕對誤差≤3d的年份占88.8%；成熟期模擬值與觀測值的絕對誤差在6d內(nèi)，平均相差2.0d，絕對誤差≤3d的年份占77.8%。準(zhǔn)格爾站開花期模擬值與實(shí)測值相差在9d內(nèi)，平均相差1.8d，絕對誤差≤3d的年份占88.0%；成熟期模擬值與觀測值的絕對誤差在13d內(nèi)，平均相差2.3d，絕對誤差≤3d的年份占88.0%。從兩條曲線的變化趨勢來看，模擬值與實(shí)測值的誤差在模型允許的范圍之內(nèi)，說明WOFOST模型區(qū)域化應(yīng)用的模擬效果較好，可以用于該地區(qū)玉米生長的模擬。

圖2 兩站模擬開花期和成熟期與實(shí)測值對比Fig. 2 Compare of anthesis date and maturity date simulated by WOFSOT and observed at two stations

2.3 玉米低溫冷害評(píng)價(jià)指標(biāo)及其閾值

利用WOFOST作物生長模型，以逐日氣象資料開展玉米生長模擬，利用模型輸出的生育期日數(shù)（IDSEM）、發(fā)育指數(shù)（DVS）和貯存器官干物重（WSO），構(gòu)建內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害指標(biāo)體系。考慮到研究區(qū)玉米冷害主要是由于選擇品種熟型差異使生育期內(nèi)熱量不足，導(dǎo)致無法正常成熟，造成減產(chǎn)的特點(diǎn)，本研究引入灌漿指數(shù)概念，以抽雄期延遲日數(shù)及最終的灌漿指數(shù)作為冷害的判識(shí)指標(biāo)，以成熟期貯存器官干物重波動(dòng)百分率評(píng)價(jià)冷害年的玉米減產(chǎn)情況。

利用研究區(qū)內(nèi)12個(gè)站點(diǎn)逐年（1961-2010年）實(shí)際溫度驅(qū)動(dòng)和各階段平均溫度驅(qū)動(dòng)的模擬結(jié)果，根據(jù)式（2）和（3），計(jì)算各站各年抽雄期延遲日數(shù)(ΔD)和灌漿指數(shù)(ΔS)，根據(jù)式（1）計(jì)算各站各年貯存器官干物重波動(dòng)百分率(ΔY)，與歷史低溫冷害年實(shí)際產(chǎn)量減產(chǎn)率對照，綜合分析確定各指標(biāo)不同冷害等級(jí)的對應(yīng)閾值，結(jié)果見表3。根據(jù)WOFOST模型模擬的各站各年ΔD、ΔS值即可判斷該年的是否發(fā)生低溫冷害或冷害程度，并且規(guī)定，ΔD、ΔS兩個(gè)指標(biāo)中有任何一個(gè)達(dá)到冷害標(biāo)準(zhǔn)，即認(rèn)為發(fā)生了相應(yīng)程度的冷害，若均達(dá)到冷害標(biāo)準(zhǔn)，則冷害的等級(jí)程度取最大值。

表3 研究區(qū)玉米低溫冷害指標(biāo)閾值Table 3 Threshold of maize chilling damage index in the study area

2.4 玉米低溫冷害評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)表3中標(biāo)準(zhǔn)和12個(gè)站1961-2010年玉米生長模擬結(jié)果，各站各年冷害程度的判定結(jié)果見表4。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，50a間，研究區(qū)內(nèi)12個(gè)站點(diǎn)共發(fā)生不同程度低溫冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，輕中度冷害占62.7%，在發(fā)生嚴(yán)重冷害的年份中，84.7%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)的趨勢，其中56.1%的年份的ΔY≤-15%。由表中可見，從區(qū)域上看，1964、1976、1979、1984和2004 年12個(gè)站全部出現(xiàn)了低溫冷害，屬區(qū)域性冷害年。分析冷害判識(shí)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，研究期內(nèi)以1979年的冷害最為嚴(yán)重，有11個(gè)站出現(xiàn)了重度冷害，11個(gè)站均出現(xiàn)不同程度的減產(chǎn)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-57.8%～-16.5%；1984年有10個(gè)站出現(xiàn)重度冷害，其中8個(gè)站出現(xiàn)不同程度的減產(chǎn)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-24.2%～-13.2%；2004年有10個(gè)站出現(xiàn)重度冷害，80%的站點(diǎn)出現(xiàn)了不同程度的減產(chǎn)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-28.7%～-0.3%。這些結(jié)果與前人研究結(jié)論[11-13]及災(zāi)害大典的記錄[26]基本一致。

表4 研究區(qū)內(nèi)12 個(gè)站點(diǎn)1961-2010年玉米低溫冷害的判識(shí)結(jié)果Fig. 4 The statistics results of maize chilling injury(CI) identification at 12 stations from 1961 to 2010

用準(zhǔn)格爾代表內(nèi)蒙古河套灌區(qū)東部、烏前旗代表中部、臨河代表西部，用1962、1979、1984、1995 和2004年代表冷害年，以2010年代表無冷害年，用上述指標(biāo)評(píng)價(jià)冷害發(fā)生程度及減產(chǎn)情況，結(jié)果見表5。由表中可見，臨河幾個(gè)重度冷害年份貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-61.9%～-15.4%，中度冷害年為-13.7%，輕度冷害年為-7.7%；1962年和1979年為全生育期的嚴(yán)重冷害，表現(xiàn)為抽雄期延遲6d，而后期熱量條件依舊不足，最終的灌漿指數(shù)均小于60%，造成玉米減產(chǎn)嚴(yán)重，減產(chǎn)率均超過50%；2004年則主要表現(xiàn)為抽雄前期熱量條件不足導(dǎo)致的冷害，相比全生育期的冷害，其玉米減產(chǎn)率僅為15.4%。烏前旗的幾個(gè)重度冷害年份（除1984年）貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-30.2%～-17.4%，輕度冷害年為-7.7%；1984年表現(xiàn)為抽雄前期熱量條件不足導(dǎo)致的冷害，但因其抽雄后期熱量條件較好，彌補(bǔ)了前期的不足，玉米產(chǎn)量未受影響。準(zhǔn)格爾的幾個(gè)重度冷害年份貯存器官干物重波動(dòng)百分率為-31.8%～-6.9%，中度冷害年為-11.5%，輕度冷害年為-0.9%；1979年準(zhǔn)格爾抽雄期延遲4d，抽雄后熱量持續(xù)偏少，最終的灌漿指數(shù)僅為69.5%，為嚴(yán)重冷害年，玉米減產(chǎn)率達(dá)31.8%。無冷害發(fā)生的2010年，各站抽雄期未發(fā)生延遲或延遲1d，且實(shí)際氣溫驅(qū)動(dòng)下的最終貯存器官干物重與平均氣溫驅(qū)動(dòng)下的最終貯存器官干物重相比持平或略偏高，說明總體評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況基本相符。

表5 典型站點(diǎn)典型年份玉米冷害評(píng)估結(jié)果Table 5 The evaluation results of maize chilling injury in special stations and years

3 結(jié)論與討論

（1）在前人研究成果基礎(chǔ)上[19-20]，利用內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生育期、生物量觀測資料和收集到的玉米發(fā)育期適宜氣象指標(biāo)調(diào)試和確定WOFOST模型的作物參數(shù)，進(jìn)行了WOFOST模型在內(nèi)蒙古河套灌區(qū)的本地化及適應(yīng)性檢驗(yàn)。本地化后的WOFOST模型，能較好地模擬內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米主要發(fā)育期和儲(chǔ)存器官干物質(zhì)重，為WOFOST模型在內(nèi)蒙古河套灌區(qū)的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。但因研究區(qū)內(nèi)玉米觀測資料有限，較難獲取完善的模型參數(shù)，加之對玉米品種熟型的把握不夠準(zhǔn)確，導(dǎo)致個(gè)別年份模擬值與實(shí)際值有較大差異，因此還需進(jìn)一步完善。

（2）本研究嘗試?yán)肳OFOST模型開展玉米低溫冷害監(jiān)測評(píng)價(jià)的新思路，引入灌漿指數(shù)概念，確定了抽雄期延遲日數(shù)和灌漿指數(shù)為玉米低溫冷害指標(biāo)，貯存器官干物重波動(dòng)百分率為減產(chǎn)情況評(píng)價(jià)指標(biāo)。據(jù)此指標(biāo)模擬的研究區(qū)歷史低溫冷害發(fā)生情況來看，1961-2010年研究區(qū)內(nèi)12個(gè)站點(diǎn)共發(fā)生不同程度低溫冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，輕中度冷害占62.7%。在發(fā)生輕度冷害的年份中，有56.4%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)的趨勢；中度冷害年中有69.4%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)；重度冷害年中則有82.5%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)，其中56.7%的年份ΔY≤-15%。因冷害而造成的減產(chǎn)幅度未達(dá)5%的，在輕度冷害中表現(xiàn)最為明顯，這與王遠(yuǎn)皓等[27]發(fā)生低溫冷害的年份玉米未必都減產(chǎn)的結(jié)論一致?？梢?，WOFOST模型能夠模擬玉米生長過程中對溫度變化做出較好響應(yīng)，與前人基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法監(jiān)測評(píng)價(jià)作物冷害的方法[1,5,11-12]相比，本文基于作物生長模型的內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米低溫冷害評(píng)價(jià)指標(biāo)的機(jī)理性較強(qiáng)，生物學(xué)意義更明顯，可以考慮在實(shí)際業(yè)務(wù)中加以應(yīng)用，從而為內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生產(chǎn)和減災(zāi)等農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)提供一種新的技術(shù)手段。

（3）本研究在利用WOFOST模型進(jìn)行內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米冷害評(píng)價(jià)時(shí)，采用的是單點(diǎn)模擬，而從地域來看，在同一冷害年內(nèi)，冷害程度具有明顯的區(qū)域差異，因此，利用單點(diǎn)氣象資料的模擬結(jié)果判識(shí)一個(gè)地區(qū)是否發(fā)生冷害難免存在偏差。隨著GIS技術(shù)的成熟應(yīng)用，利用作物生長模型模擬區(qū)域化細(xì)網(wǎng)格作物生長狀況成為模型應(yīng)用的必然趨勢，因此，WOFOST模型的應(yīng)用尺度的拓展問題有待進(jìn)一步研究。

（4）利用WOFOST模型輸出產(chǎn)品開展玉米低溫冷害的監(jiān)測及評(píng)價(jià)方面的研究報(bào)道較為少見，相關(guān)研究多集中在利用模擬的發(fā)育期和貯存器官干物重建立的指標(biāo)，而WOFOST模型輸出的有關(guān)生長發(fā)育及生物量形成過程的信息較豐富，如發(fā)育進(jìn)程、葉生物量、莖生物量、地上總生物量、呼吸消耗、葉面積指數(shù)等，如何將這些信息用于農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測評(píng)價(jià)中，還有待進(jìn)一步嘗試。隨著氣候模式研究的進(jìn)一步發(fā)展，根據(jù)區(qū)域氣候模式輸出的細(xì)網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用本研究建立的指標(biāo)，可開展玉米低溫冷害預(yù)報(bào)、評(píng)估，為及時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測、評(píng)估和有效防御低溫冷害造成的危害提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。

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Evaluation on Maize Chilling Injury Based on WOFOST Model in Hetao Irrigation Region in Inner Mongolia

LI Xiu-fen1, MA Shu-qing2, ZHAO Hui-ying1, WANG Ping1, JIANG Li-xia1, ZHU Hai-xia1
(1. Heilongjiang Institute of Meteorological Sciences, Harbin 150030, China; 2. Meteorological Observatory of Jilin Province, Changchun 130062)

Abstract:Based on observed data during maize growth and development, combining with the existing research results, the localization and adaptability test of WOFOST model was carried out. Based on daily meteorological data from 12 meteorological stations in research region from 1961 to 2010, the crop parameters were partitioned. By using WOFOST model, the maize development and growth processes were simulated. The tasseling stage delayed days, filling index were determined as maize chilling injury index, and storage organ dry weight fluctuation percentage production as evaluation index, the history and production of chilling injury were analyzed. The results showed that the localized WOFOST model was an effective method in Hetao irrigation regionin Inner Mongolia, which could be used in maize simulation. WOFOST model simulated well maize development degree and response of development degree to chilling injury. According to the WOFOST maize chilling injury index, there occurred 260 stations/times different degree maize chilling injury in the region in last 50 years, the severe chilling injury accounted for 37.3%, the light and medium chilling injury accounted for 62.7%, and 84.7% of severe chilling injury years showed yield reduction. Compared with the traditional method, the new method showed more clearly biological significance, so these indicators could be applied in the business of maize chilling injury monitoring and evaluation in Hetao irrigation region in Inner Mongolia.

Key words:Maize; Chilling injury index; WOFOST model; Effect and grade evaluation; Delayed growth days; Filling index

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.03.011

* 收稿日期：2015-09-10

基金項(xiàng)目：公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)（GYHY201206021；GYHY201306036）

作者簡介：李秀芬（1973-），女，高級(jí)工程師，主要從事農(nóng)業(yè)氣象、衛(wèi)星遙感方面研究。E-mail：ge-2003@163.com