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    基于ORYZA 2000模型評(píng)估雙季早稻灌漿期低溫陰雨影響

    2019-09-02 14:01:46姚俊萌蔡哲舒婷郭瑞鴿楊愛(ài)萍曾凱黃偉
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年5期
    關(guān)鍵詞:早稻

    姚俊萌 蔡哲 舒婷 郭瑞鴿 楊愛(ài)萍 曾凱 黃偉

    摘要:6月中旬至7月中旬是江西省雙季早稻經(jīng)歷抽穗—灌漿的生育歷程,是產(chǎn)量形成的關(guān)鍵時(shí)期和容易受災(zāi)的敏感時(shí)期。針對(duì)2017年江西罕見(jiàn)持續(xù)陰雨寡照天氣對(duì)雙季早稻抽穗灌漿和產(chǎn)量形成造成的嚴(yán)重影響,基于ORYZA 2000模型定量評(píng)估災(zāi)害影響和損失。結(jié)果表明,本地化的ORYZA 2000模型對(duì)江西雙季早稻的生育進(jìn)程以及生長(zhǎng)量變化具有良好的模擬效果;模型結(jié)果表明,持續(xù)低溫陰雨寡照導(dǎo)致灌漿期熱量和光照不足,造成各站點(diǎn)早稻成熟期普遍偏晚1~3 d;早稻穗干質(zhì)量和地上部干質(zhì)量增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著變慢,且與基準(zhǔn)氣候環(huán)境的差值隨時(shí)間持續(xù)而擴(kuò)大,總體來(lái)看,對(duì)莖葉干質(zhì)量的影響較小,平均損失率為2.8%;但對(duì)穗質(zhì)量和產(chǎn)量影響較大,地上部干質(zhì)量、穗干質(zhì)量和產(chǎn)量平均損失率分別為4.7%、6.8%、8.1%。

    關(guān)鍵詞:ORYZA2000模型;早稻;低溫陰雨;災(zāi)害評(píng)估

    中圖分類號(hào): S162.5+3? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A? 文章編號(hào):1002-1302(2019)05-0059-05

    收稿日期:2018-11-15

    基金項(xiàng)目:中國(guó)氣象局氣候變化專項(xiàng)(編號(hào):CCSF201840);江西省氣象局2014年重點(diǎn)科研項(xiàng)目。

    作者簡(jiǎn)介:姚俊萌(1981—),男,江西九江人,碩士,工程師,主要從事作物模型及農(nóng)業(yè)氣候資源利用相關(guān)研究。E-mail:meng_jackyyao@sina.com。

    通信作者:蔡 哲,碩士,高級(jí)工程師,主要從事農(nóng)業(yè)氣象相關(guān)研究。E-mail:caizheread@163.com。

    江西是研究長(zhǎng)江中下游區(qū)雙季稻的典型區(qū)域,6月中旬至7月中旬是江西省雙季早稻抽穗—灌漿期,是產(chǎn)量形成的關(guān)鍵時(shí)期和容易受災(zāi)的敏感時(shí)期,也是降雨多發(fā)期,每年6月降雨量約占早稻生長(zhǎng)季總雨量的30%,降雨集中造成的洪澇和持續(xù)低溫陰雨災(zāi)害,一方面對(duì)水稻有洗花影響,導(dǎo)致空秕粒增多[1],另一方面嚴(yán)重阻礙水稻的光合及呼吸等生理活動(dòng),使其結(jié)實(shí)率下降、千粒質(zhì)量減少[2],最終造成早稻減產(chǎn)。有關(guān)水稻灌漿期的災(zāi)害影響研究較多,殷劍敏等分別從洪澇災(zāi)害指標(biāo)、洪澇對(duì)產(chǎn)量影響、不同溫度下受淹減產(chǎn)規(guī)律等方面對(duì)澇災(zāi)開(kāi)展了研究[3-7];章起明等通過(guò)試驗(yàn)研究了陰雨天氣對(duì)水稻產(chǎn)量、生育期的影響[8-11];劉博等分別研究了弱光條件對(duì)水稻生理和品質(zhì)的影響[11-12]。但以上研究多以調(diào)查統(tǒng)計(jì)和生理試驗(yàn)方法為主,前者不能較好地揭示農(nóng)業(yè)過(guò)程的內(nèi)在動(dòng)態(tài)數(shù)量關(guān)系,后者具有很強(qiáng)的機(jī)理性,但試驗(yàn)結(jié)果在氣候差異大的地區(qū)適用性沒(méi)有把握。而作物生長(zhǎng)模型由于其機(jī)理性強(qiáng)、可動(dòng)態(tài)模擬作物生長(zhǎng)過(guò)程等優(yōu)勢(shì)[13],已廣泛應(yīng)用于災(zāi)害影響評(píng)估和決策管理。因此,本研究旨在通過(guò)ORYZA 2000模型在江西雙季稻區(qū)的本地化,進(jìn)一步探討和研究灌漿期低溫連陰雨災(zāi)害對(duì)江西早稻影響的定量評(píng)估。

    1 材料與方法

    1.1 資料及其來(lái)源

    1.1.1 氣象資料 2011—2017年江西省農(nóng)田生態(tài)氣象觀測(cè)站(南昌縣、廣豐區(qū)、南康區(qū))逐日氣象資料(包括最低氣溫、最高氣溫、降水量、相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù))。

    1.1.2 農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)資料 2011—2015年江西省農(nóng)田生態(tài)氣象觀測(cè)站(南昌縣、廣豐區(qū)、南康區(qū))雙季早稻農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)資料,包括生育期、葉干質(zhì)量、莖干質(zhì)量、穗干質(zhì)量、地上部干質(zhì)量、葉面積指數(shù)、田間密度等觀測(cè)資料以及管理措施、灌溉水平等田間管理資料。

    1.2 工具和方法

    ORYZA 2000是荷蘭瓦赫寧根大學(xué)和國(guó)際水稻研究所聯(lián)合研制的水稻模型,是在ORYZA系列模式ORYZA 1(潛在生產(chǎn)水平)、ORYZA-W(水分脅迫生產(chǎn)水平)和ORYZA-N(氮素脅迫生產(chǎn)水平)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善、更新和集成而來(lái)的。該模型對(duì)水稻生長(zhǎng)各過(guò)程特別是高溫、水分脅迫等有更深入的定量描述,已經(jīng)在一些地區(qū)進(jìn)行了檢驗(yàn)和應(yīng)用。ORYZA 2000主要描述潛在、水分脅迫和氮素脅迫等3種生產(chǎn)水平上水稻的生長(zhǎng)、發(fā)育及產(chǎn)量形成過(guò)程。準(zhǔn)確定量的物候發(fā)育在植物生長(zhǎng)模擬中非常重要。ORYZA 2000模型用發(fā)育階段(development stage,簡(jiǎn)稱DVS)定量描述生理年齡、溫度、晝長(zhǎng)為影響水稻物候發(fā)育的因子。模型考慮了水稻移栽對(duì)發(fā)育進(jìn)程的影響,秧苗秧齡越長(zhǎng),對(duì)物候延遲的影響越大。ORYZA 2000模型的主要生長(zhǎng)參數(shù)包括比葉面積、同化物分配系數(shù)、葉片相對(duì)生長(zhǎng)速率、葉片死亡速率、莖同化物向穗轉(zhuǎn)移系數(shù)、最大粒質(zhì)量等。

    ORYZA 2000模型表征品種間差異的作物參數(shù)大部分是根據(jù)大量試驗(yàn)結(jié)果分析得出,具有普適性,但有10%左右的作物參數(shù)表示當(dāng)?shù)仄贩N習(xí)性,須通過(guò)田間試驗(yàn)進(jìn)行確定,這些參數(shù)包括發(fā)育速率、干物質(zhì)分配系數(shù)、比葉面積、葉片相對(duì)生長(zhǎng)速率、葉片死亡速率、莖同化物轉(zhuǎn)移系數(shù)以及最大粒質(zhì)量等。

    利用獨(dú)立的一套數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型,分別驗(yàn)證早稻發(fā)育期、葉面積系數(shù)、各器官生物量及產(chǎn)量的模擬性能,檢驗(yàn)評(píng)價(jià)模型的有效性與適應(yīng)性。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 ORYZA 2000模型參數(shù)校準(zhǔn)及檢驗(yàn)

    利用南昌縣、廣豐區(qū)、南康區(qū)等3個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站2012年和2015年氣象資料以及雙季早稻生育期、生物量(葉面積指數(shù)、水稻分器官干物質(zhì))等田間觀測(cè)資料,對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行本地化參數(shù)校準(zhǔn),獲得不同品種各發(fā)育階段的發(fā)育速率、干物質(zhì)分配系數(shù)、比葉面積及葉片相對(duì)生長(zhǎng)速率等參數(shù)。由于所選站點(diǎn)觀測(cè)田塊水分保證率均達(dá)到99%以上,肥料供應(yīng)充足,因此,在模型本地化調(diào)試時(shí)選擇氣候生產(chǎn)潛力模式,即不存在水分脅迫和養(yǎng)分脅迫,僅受氣象條件限制。

    2.1.1 發(fā)育參數(shù)校正與檢驗(yàn) ORYZA 2000模型中發(fā)育速率參數(shù)是完成某一發(fā)育階段(如從開(kāi)花到成熟)所需要的時(shí)間倒數(shù),反映的是該品種在某一個(gè)生育階段對(duì)熱量條件的需求。模型將水稻生命期分為基本營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段(basic vegetative growth period,簡(jiǎn)稱BVP,從出苗到光周期敏感開(kāi)始)、光周期敏感階段(photopefiod sensitivephase,簡(jiǎn)稱PSP,從基本營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段結(jié)束到孕穗)、穗形成階段(panicleformationphase,簡(jiǎn)稱PFP,從孕穗到開(kāi)花)和灌漿階段(GFP,從開(kāi)花到生理成熟)等4個(gè)發(fā)育階段,根據(jù)不同發(fā)育階段的發(fā)育速率常數(shù)、熱量單位日增量和光周期來(lái)計(jì)算發(fā)育速率,用DVS=0、0.65、1.0、2.0分別表示作物出苗、孕穗、開(kāi)花和生理成熟。

    發(fā)育參數(shù)校正:利用2012、2015年南昌縣、廣豐區(qū)、南康區(qū)觀測(cè)站雙季早稻生育期觀測(cè)資料,分別調(diào)試校正嘉早312、73-07和佳優(yōu)615等3個(gè)品種的發(fā)育期參數(shù)。表1為調(diào)試校正后雙季早稻各品種不同發(fā)育期參數(shù),可見(jiàn)不同品種間營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)期參數(shù)和生殖生長(zhǎng)期參數(shù)變化較大,與模型中默認(rèn)品種IR72的參數(shù)值相比也變化較大。其中,營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段73-07對(duì)熱量的需求最大,佳優(yōu)615其次;在穗分化期,嘉早312對(duì)熱量的需求最大,73-07最低;而在生殖生長(zhǎng)期,對(duì)熱量需求最大的則是佳優(yōu)615,其次是嘉早312。

    發(fā)育參數(shù)回代檢驗(yàn):表2為將調(diào)試校正后的雙季早稻品種發(fā)育參數(shù)回代到2012年和2015年后的檢驗(yàn)結(jié)果。在開(kāi)花期和成熟期2個(gè)關(guān)鍵生育期,雙季早稻66.7%的生育期模擬誤差在±1 d以內(nèi),93.3%的模擬誤差在±4 d以內(nèi)。

    發(fā)育參數(shù)外推檢驗(yàn):利用2011、2013、2014年的獨(dú)立數(shù)據(jù),對(duì)校正后的ORYZA 2000模型在進(jìn)行外推檢驗(yàn)。在開(kāi)花期和成熟期2個(gè)關(guān)鍵生育期,雙季早稻平均誤差為1.5 d,其中,88.9%模擬誤差在±4 d內(nèi)(表3)。綜合回代和外推檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,校正后的本地化ORYZA 2000模型能夠較好地模擬江西省雙季早稻生育進(jìn)程。

    2.1.2 生長(zhǎng)量調(diào)試與檢驗(yàn) 比葉面積(specific leaf area,簡(jiǎn)稱SLA)是指葉的單面面積與其干質(zhì)量之比。ORYZA 2000模型中,在指數(shù)階段之后[當(dāng)葉面積指數(shù)(leaf area index,簡(jiǎn)稱LAI)大于1時(shí)],葉面積增長(zhǎng)取決于用于葉片生長(zhǎng)的碳水化合物的多少,在這個(gè)線性生長(zhǎng)階段,葉面積增加等于葉質(zhì)量增加乘以1個(gè)作為發(fā)育期函數(shù)的比葉面積。由表4可看出,在雙季早稻3個(gè)品種中,73-07的比葉面積在不同階段基本上是最小的,嘉早312與佳優(yōu)615的比葉面積基本一致,而3個(gè)品種均與模型初始值變化均較大。

    OYRZA 2000模型遵循逐日計(jì)算植株器官干物質(zhì)生產(chǎn)速率和物候發(fā)育速率的方案,可在整個(gè)生長(zhǎng)季進(jìn)行干物質(zhì)生產(chǎn)和發(fā)育階段的模擬。每天的凈生長(zhǎng)量按照分配系數(shù)(該分配系數(shù)是發(fā)育進(jìn)程的函數(shù)),生產(chǎn)的碳水化合物分配到根、葉片、莖和穂部器官。其中,綠葉分配系數(shù)(FLVTB)表示不同階段分配到綠葉的凈生長(zhǎng)量比率;莖分配系數(shù)(FSTTB)表示不同階段分配到莖稈中的凈生長(zhǎng)量比率;穗分配系數(shù)(FSOTB)表示不同階段分配到生殖器官的凈生長(zhǎng)量比率,三者加起來(lái)須等于1。

    生長(zhǎng)量參數(shù)回代檢驗(yàn):圖1、圖2、圖3分別為校正后的ORYZA 2000模型對(duì)2012、2015年南昌縣、廣豐區(qū)、南康區(qū)雙季早稻的回代模擬檢驗(yàn)結(jié)果。校正后的ORYZA 2000模型可以較好地模擬出雙季早稻葉干質(zhì)量、莖干質(zhì)量、穗干質(zhì)量和地上部干質(zhì)量的變化趨勢(shì),與實(shí)測(cè)值保持一致。

    由表5、表6、表7的回代模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的比較可以看出,在乳熟期和成熟期等產(chǎn)量形成關(guān)鍵時(shí)期,2年3個(gè)站點(diǎn)的莖葉干質(zhì)量平均相對(duì)誤差為12.1%,穗干質(zhì)量平均相對(duì)誤差為-7.7%,地上部總干質(zhì)量平均相對(duì)誤差為3.0%,說(shuō)明模型對(duì)早稻各器官生長(zhǎng)量的總體模擬結(jié)果較好,可以認(rèn)為通過(guò)回代檢驗(yàn)。

    生長(zhǎng)量參數(shù)外推檢驗(yàn):圖4為調(diào)試校正后的ORYZA 2000模型在2011、2013、2014年的獨(dú)立數(shù)據(jù)中進(jìn)行外推檢驗(yàn)的雙季早稻各器官生物量模擬值與實(shí)測(cè)值綜合對(duì)比分析結(jié)果??梢钥闯?,模型對(duì)早稻莖葉干質(zhì)量、穗干質(zhì)量和地上部干質(zhì)量的模擬值與實(shí)測(cè)值呈良好的一致性,回歸系數(shù)α分別為 0.959 0、0.818 5、0.927 3,均接近于1,決定系數(shù)r2分別為 0.889 6、0.929 2、0.963 4,說(shuō)明各器官生長(zhǎng)量的模擬性能良好,模擬值與實(shí)測(cè)值總體相關(guān)性較好,可以用于江西雙季早稻生長(zhǎng)量模擬。

    2.2 基于ORYZA 2000模型評(píng)估早稻灌漿期低溫連陰雨災(zāi)害影響

    2017年6月11日至7月20日江西出現(xiàn)罕見(jiàn)持續(xù)陰雨寡照天氣(表8),平均氣溫較近30年(1981—2010年)同期偏低1.2 ℃,日照時(shí)數(shù)偏少76.0 h(為1961年以來(lái)第3低值年),全省均降雨日數(shù)達(dá)到24.2 d,低溫寡照天氣對(duì)江西雙季早稻灌漿和產(chǎn)量形成造成了嚴(yán)重的影響。

    為評(píng)估此次低溫陰雨災(zāi)害對(duì)早稻生長(zhǎng)和產(chǎn)量的損失,基于本地化的ORYZA 2000模型,以近30年(1981—2010年)各氣象要素平均值為基準(zhǔn)氣候環(huán)境,與2017年持續(xù)陰雨寡照氣候情景下的模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,定量評(píng)估此次災(zāi)害對(duì)早稻產(chǎn)量的損失。

    受持續(xù)低溫陰雨影響,從6月11日起,南昌縣早稻的穗干質(zhì)量和地上部干質(zhì)量增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著慢于常規(guī)氣候情景,且隨著時(shí)間持續(xù),差距不斷擴(kuò)大,而在抽穗期以后,莖葉干質(zhì)量的下降趨勢(shì)則顯著快于常規(guī)氣候情景,綠葉衰亡加快(圖5)。說(shuō)明持續(xù)低溫陰雨對(duì)早稻的光合作用能力有明顯抑制作用,造成每日植株的凈光合產(chǎn)量降低,最終對(duì)產(chǎn)量造成直接影響。

    結(jié)果表明,持續(xù)低溫陰雨寡照導(dǎo)致灌漿期熱量和光照不足,造成早稻生育期推遲,各站點(diǎn)成熟期普遍偏晚1~3 d;早稻穗干質(zhì)量和地上部干質(zhì)量增長(zhǎng)趨勢(shì)顯著變慢,且與基準(zhǔn)氣候環(huán)境的差值隨時(shí)間持續(xù)而擴(kuò)大,定量評(píng)估來(lái)看,將2種氣候情景的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行定量化對(duì)比,可以看出,光溫缺乏嚴(yán)重影響作物光合作用,抑制各器官生物量增長(zhǎng)。定量評(píng)估結(jié)果(表 9)來(lái)看,對(duì)莖葉干質(zhì)量的影響較小,平均損失率為

    2.8%,在生殖生長(zhǎng)期,凈光合產(chǎn)物基本全部分配給生殖器官,因而對(duì)穗質(zhì)量和產(chǎn)量影響較大,地上部干質(zhì)量、穗干質(zhì)量和產(chǎn)量平均損失率分別為4.7%、6.8%、8.1%。

    3 結(jié)論與討論

    利用江西省雙季早稻區(qū)3個(gè)代表農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站2年的觀測(cè)資料、氣象數(shù)據(jù)和土壤資料,對(duì)水稻生長(zhǎng)模擬模型ORYZA 2000進(jìn)行本地化校正,并利用3年的獨(dú)立觀測(cè)資料進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明,不同品種間發(fā)育期參數(shù)、干物質(zhì)分配系數(shù)以及比葉面積在不同時(shí)期有不同的表現(xiàn),反映了品種的獨(dú)特性質(zhì)。從檢驗(yàn)結(jié)果看出,參數(shù)校正后的ORYZA 2000模型能夠較好地模擬江西省早稻生育期進(jìn)程和生物量變化趨勢(shì),對(duì)不同品種在不同氣象條件下影響有較好的模擬性能,在江西雙季稻區(qū)具有廣泛的適用性。

    基于校正后的ORYZA 2000模型,定量分析了低溫連陰雨災(zāi)害對(duì)江西省早稻生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的影響,結(jié)果表明,早稻灌漿期低溫連陰雨災(zāi)害延遲了早稻生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程,對(duì)莖葉干質(zhì)量影響較小,但對(duì)穗質(zhì)量和產(chǎn)量影響較大。

    本研究只針對(duì)江西3個(gè)代表點(diǎn)進(jìn)行影響評(píng)估,沒(méi)有展開(kāi)區(qū)域性評(píng)價(jià),還有待進(jìn)一步研究模型區(qū)域化應(yīng)用,從而在大尺度上進(jìn)行災(zāi)害影響評(píng)估。同時(shí),模型中沒(méi)有考慮暴雨造成的水稻結(jié)實(shí)率下降影響,研究結(jié)果有一定局限性。

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