覆膜條件下對(duì)AquaCrop模型冬小麥生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)和土壤水分模擬效果的評(píng)價(jià)分析

劉匣，丁奠元，張浩杰，褚曉升，余坤，馮浩,4

（1西北農(nóng)林科技大學(xué)中國(guó)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西楊凌 712100；2揚(yáng)州大學(xué)水利與能源動(dòng)力工程學(xué)院，江蘇揚(yáng)州 225009；3西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西楊凌 712100；4中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

覆膜條件下對(duì)AquaCrop模型冬小麥生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)和土壤水分模擬效果的評(píng)價(jià)分析

劉匣1,3，丁奠元2,3，張浩杰1,3，褚曉升1,3，余坤1,3，馮浩1,3,4

（1西北農(nóng)林科技大學(xué)中國(guó)旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西楊凌 712100；2揚(yáng)州大學(xué)水利與能源動(dòng)力工程學(xué)院，江蘇揚(yáng)州 225009；3西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西楊凌 712100；4中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

【目的】通過(guò)評(píng)價(jià)AquaCrop模型對(duì)覆膜條件下冬小麥的生長(zhǎng)發(fā)育、土壤水分、產(chǎn)量以及水分利用效率的模擬效果，為AquaCrop模型在覆膜條件下的校準(zhǔn)和應(yīng)用提供科學(xué)的方法和理論依據(jù)。【方法】試驗(yàn)設(shè)置不覆蓋（CK）和白色地膜覆蓋（PM）兩個(gè)處理，于2013年10月至2016年6月年在陜西楊凌進(jìn)行田間試驗(yàn)，利用2014 —2015年度試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)AquaCrop模型進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)，利用2013—2014年度和2015—2016年度的冬小麥觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)AquaCrop模型進(jìn)行驗(yàn)證?！窘Y(jié)果】AquaCrop模型較好地模擬了冬小麥冠層覆蓋度，冠層覆蓋度模擬值和實(shí)測(cè)值之間的決定系數(shù)（R2）為0.86—0.99，均方根誤差（RMSE）為2.1%—8.1%。AquaCrop模型也較好地模擬了冬小麥生物量和土壤貯水量，其中地上部生物量的模擬值和實(shí)測(cè)值之間的R2均大于0.95，RMSE為0.814—1.933 t·hm-2；CK土壤貯水量模擬值和實(shí)測(cè)值間的相關(guān)系數(shù)均大于 0.85，PM土壤貯水量模擬值和實(shí)測(cè)值間的相關(guān)系數(shù)均大于0.75，CK和PM土壤貯水量模擬值和實(shí)測(cè)值的均方根誤差表現(xiàn)為9.2 mm＜RMSE＜17.6 mm，標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差（NRMSE）小于5.5%。冬小麥產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和模擬值相對(duì)誤差（RE）為-4.4%—9.0%，PM產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和模擬值的平均值較CK分別提高40.5%和40.3%，表現(xiàn)出較好的一致性，處理間成顯著性差異。水分利用效率實(shí)測(cè)值和模擬值RE 為-10.4%—-1.5%，PM水分利用效率實(shí)測(cè)值和模擬值的平均值較CK分別提高54.1%和47.5%，同樣表現(xiàn)出較好的一致性，處理間成顯著性差異。在冠層覆蓋度、地上部生物量、產(chǎn)量和水分利用效率方面，模型模擬值和實(shí)測(cè)值的變化趨勢(shì)基本一致，且PM模擬值和實(shí)測(cè)值間均較CK表現(xiàn)出顯著性差異?！窘Y(jié)論】AquaCrop模型能夠較好地模擬覆膜條件下冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程，可以用于覆膜條件下作物生產(chǎn)力的模擬和預(yù)測(cè)，為AquaCrop模型的推廣應(yīng)用提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

AquaCrop模型；覆膜；土壤水分；產(chǎn)量；水分利用效率

0 引言

【研究意義】冬小麥?zhǔn)侵袊?guó)主要糧食作物之一，中國(guó)小麥總產(chǎn)量和播種面積分別占糧食作物的 21.3% 和 25.1%，而冬小麥則占小麥總產(chǎn)量的90.5%和面積的 86.9%[1]，因此確保冬小麥生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展對(duì)保障中國(guó)糧食安全具有十分重要的意義。關(guān)中地區(qū)降雨季節(jié)分布不均勻，主要集中在7—10月份，而冬小麥的生育期為每年的10月中旬到次年的6月[2]，期間降雨量較少，干旱缺水已經(jīng)成為限制冬小麥產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。如何有效地保蓄水分，增強(qiáng)作物抗旱能力，提高作物水分利用效率和產(chǎn)量已經(jīng)成為保證該區(qū)小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的關(guān)鍵。地膜覆蓋技術(shù)自1978年引入中國(guó)以來(lái)，在旱區(qū)得到大面積推廣。覆膜可以有效地抑制土壤水分蒸發(fā)，改善作物供水條件，減少水分虧缺，增加土層溫度[3]，并提高作物產(chǎn)量和水分利用效率[4]。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)模型已經(jīng)展開(kāi)大量應(yīng)用研究，通過(guò)模型模擬不同農(nóng)田水分狀況下各個(gè)指標(biāo)的變化，為農(nóng)田水分優(yōu)化和灌溉制度的設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)和技術(shù)支持。因此，研究覆膜條件下Aquacrop模型對(duì)冬小麥的生長(zhǎng)發(fā)育的影響對(duì)提高旱區(qū)作物產(chǎn)量具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】AquaCrop模型是由世界糧農(nóng)組織（Food and Agriculture Organization，F(xiàn)AO）研究提出的關(guān)于作物生長(zhǎng)的水分驅(qū)動(dòng)模型。AquaCrop模型數(shù)據(jù)輸入簡(jiǎn)潔、用戶界面友好、數(shù)據(jù)輸出準(zhǔn)確[5]，是一款面向用戶的簡(jiǎn)單、直觀、便捷的作物生產(chǎn)力模擬、預(yù)測(cè)工具[6]，具有很好的發(fā)展應(yīng)用前景。大量研究表明，AquaCrop模型相對(duì)于其他復(fù)雜模型比如CropSyst[7]，WOFOST[8]，CEREC-Rice[9]等具有相似的甚至更好的模擬效果。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì) AquaCrop模型開(kāi)展了大量應(yīng)用研究，主要集中在參數(shù)調(diào)整和模型驗(yàn)證方面，并證明AquaCrop模型在不同地區(qū)對(duì)于玉米[6,10]、小麥[11-13]、土豆[14]、番茄[15]等作物的生長(zhǎng)有很好的模擬精度，可以輔助農(nóng)田管理決策?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】國(guó)外對(duì)于 AquaCrop模型的研究較多[7-10, 12-15]，而中國(guó)對(duì)于AquaCrop模型的研究尚屬起步階段，主要集中在灌溉水平和施氮水平的參數(shù)優(yōu)化和模型驗(yàn)證[6, 11, 16-17]。模型中自帶覆蓋模塊，但是 AquaCrop模型設(shè)計(jì)之初對(duì)農(nóng)業(yè)地表覆蓋和耕作技術(shù)等考慮不足，AquaCrop模型中不具備土壤溫度模塊，而覆膜對(duì)土壤溫度的影響較大，所以對(duì)覆膜栽培作物的模型模擬和驗(yàn)證很少，僅楊寧等[18]對(duì)AquaCrop 模型覆膜栽培玉米水分利用過(guò)程進(jìn)行了研究，基于 AquaCrop模型覆膜條件下冬小麥農(nóng)田水分利用過(guò)程的模擬與驗(yàn)證尚屬首例?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究以關(guān)中地區(qū)雨養(yǎng)條件下冬小麥地膜覆蓋為研究對(duì)象，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行本地化，并驗(yàn)證 AquaCrop模型在水分利用和作物生長(zhǎng)及產(chǎn)量方面的適用性，以便為AquaCrop模型的改進(jìn)、應(yīng)用推廣、作物生產(chǎn)力預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)資源的綜合管理提供一些基礎(chǔ)資料。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況

試驗(yàn)地設(shè)在陜西省楊凌西北農(nóng)林科技大學(xué)教育部旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室灌溉試驗(yàn)站（108°24′E，34°20′N，海拔521 m）。該地區(qū)為關(guān)中旱作類型區(qū)，屬于暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明，多年平均氣溫13—15℃，多年平均降雨量在630 mm左右，降雨量年際分布不均，主要集中在7—10月份，無(wú)霜期為213 d左右。供試土壤為中壤土（砂粒﹕粉粒﹕黏粒質(zhì)量比8﹕73﹕19）。1 m 土層的平均田間持水率為 23%—25%，凋萎含水率為8.5%（以上均為質(zhì)量含水率），土壤 pH平均值為8.2，平均容重為1.37 g·cm-3。該站地下水埋深 5 m以下，其向上補(bǔ)給量可忽略不計(jì)。耕層土壤養(yǎng)分含量為有機(jī)碳 8.14 g·kg-1，全氮、全磷和全鉀分別為0.95、0.83 和20.42 g·kg-1，速效磷、速效鉀分別為21、290 mg·kg-1。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本試驗(yàn)設(shè)置不覆蓋（CK）、白色地膜覆蓋（PM）兩種處理措施，采用隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)，每個(gè)處理重復(fù)3次，共6個(gè)小區(qū)。小區(qū)方向?yàn)闁|西走向，面積為10 m2（5 m×2 m），每個(gè)小區(qū)之間有寬0.5 m的保護(hù)行。試驗(yàn)取樣和水分測(cè)定主要集中在小區(qū)中間部位，減少邊界影響。覆蓋處理播前，先進(jìn)行人工翻耕、整地、施肥，試驗(yàn)所用地膜為普通聚乙烯塑料薄膜，覆膜寬度為30 cm，膜厚0.01 mm。

冬小麥供試品種為小偃22，播種日期分別為2013 年10月9日、2014年10月15日、2015年10月13日，采用條播種植，深度為5—6 cm，行距30 cm，播種量為187.5 kg·hm-2。分別于2014年6月5日，2015 年6月6日和2016年6月5日收獲。各個(gè)小區(qū)統(tǒng)一施肥水平：基肥為 120 kg N·hm-2（尿素）和 100 kg P2O5·hm-2（過(guò)磷酸鈣）；返青前統(tǒng)一追肥30 kg N·hm-2（尿素）。生育期內(nèi)不灌溉。

1.3 觀測(cè)指標(biāo)

1.3.1 土壤水分和鹽分 本試驗(yàn)使用 TRIME-TDR （TRIME-PICO-IPH TDR，德國(guó)IMKO公司）測(cè)定深層土壤含水率和鹽分，測(cè)定土層最大深度為260 cm，TRIME管安裝在各小區(qū)中間部位，自地表以下1 m內(nèi)每10 cm為一個(gè)測(cè)量深度間隔，1 m之后每20 cm為一個(gè)測(cè)量深度間隔，本研究土壤剖面深度選為 120 cm。小麥種植前和收獲時(shí)，采用打土鉆的方法校正TRIME-TDR儀器。

土壤貯水量的計(jì)算公式如下：

式中，H為土壤貯水量，mm；Qi為第i層土壤體積含水率，%；hi為第i層土壤厚度，cm；n為測(cè)土壤體積含水率時(shí)的層序。

玉米生育期耗水量采用土壤水分平衡公式計(jì)算：

式中，ET為作物耗水量，mm；△W為收獲期與播種期土壤貯水量的變化（按120 cm計(jì)），mm；P為作物生育期內(nèi)的降水量，mm；I為生育期灌溉量，mm，旱作為0；K為時(shí)段內(nèi)地下水的補(bǔ)給量，mm。由于試驗(yàn)田地下水埋深在5 m以下，可視K為0；降水入滲深度不超過(guò)2 m，可視深層滲漏為0。

1.3.2 作物生長(zhǎng)指標(biāo) 生物量的測(cè)定：在冬小麥各生育期內(nèi)，每個(gè)小區(qū)選取生長(zhǎng)狀況良好、具有代表性的5株小麥，從莖基部切斷，獲得完整的地上部，105℃殺青30 min，在75℃恒溫條件下烘干至質(zhì)量恒定后稱重，記錄冬小麥的干物質(zhì)重量。葉面積指數(shù)（LAI）：采用冠層分析儀（SunScan，英國(guó)Delta T儀器公司）測(cè)定，每個(gè)小區(qū)在不同位置測(cè)定3次取平均值。

通過(guò)LAI計(jì)算冬小麥冠層覆蓋度[11]：

1.3.3 產(chǎn)量 冬小麥成熟后，在各個(gè)小區(qū)取1 m2的小麥植株樣測(cè)產(chǎn)，麥穗人工脫粒，105℃殺青30 min，在75℃恒溫條件下烘干至質(zhì)量恒定后稱重，換算成單位面積產(chǎn)量（kg·hm-2）。

1.3.4 水分利用效率（WUE） 水分利用效率（WUE）計(jì)算公式如下：

式中，WUE為水分利用效率，kg·hm-2·mm-1；Y為單位面積小麥產(chǎn)量，kg·hm-2；ET為耗水量，mm。

1.4 AquaCrop模型數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

模型輸入數(shù)據(jù)包括：氣象數(shù)據(jù)、作物參數(shù)數(shù)據(jù)、田間管理數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)、模型運(yùn)行初始條件和田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)：由陜西省楊凌西北農(nóng)林科技大學(xué)教育部旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室灌溉試驗(yàn)站提供。ET0采用FAO提供的參考作物蒸發(fā)蒸騰量計(jì)算軟件通過(guò)最高氣溫、最低氣溫、空氣相對(duì)濕度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)計(jì)算。根據(jù)降雨量、ET0和溫度數(shù)據(jù)建立模型氣象數(shù)據(jù)文件（圖1）。

作物參數(shù)數(shù)據(jù)：根據(jù)試驗(yàn)區(qū)冬小麥實(shí)際生長(zhǎng)發(fā)育期輸入AquaCrop模型生成作物參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)文件。用2014—2015年試驗(yàn)區(qū)冬小麥觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的參數(shù)調(diào)試，用2013—2014年和2015—2016年的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗(yàn)證，最終確定 AquaCrop模型作物參數(shù)如表1所示（保守參數(shù)參照FAO提供的AquaCrop模型參考手冊(cè)中參數(shù)的設(shè)定。由耕作方式不同導(dǎo)致覆膜與裸地處理的生育期有兩套參數(shù)[18-20]，GDD先根據(jù)生育期設(shè)定，然后在作物生長(zhǎng)模塊選擇 Growing degree-days，模型自動(dòng)將各階段的生育期天數(shù)轉(zhuǎn)換為積溫，再采用試錯(cuò)法調(diào)試。水分生產(chǎn)力在模型模擬中根據(jù)作物類型的特定設(shè)置區(qū)間和計(jì)算值綜合考慮設(shè)定，后采用試錯(cuò)法進(jìn)行調(diào)試。參考收獲指數(shù)首先根據(jù)實(shí)際計(jì)算值進(jìn)行設(shè)定，后在模型模擬中進(jìn)行調(diào)試）。

表1 AquaCrop模型中的作物參數(shù)Table 1 Crop parameters in AquaCrop model

模型運(yùn)行初始條件：根據(jù)試驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)輸入土層深度、土壤水分含量和土壤鹽分，生成模型運(yùn)行初始條件，如表2所示。

田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)：根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入冠層覆蓋度、生物量和貯水量，生成田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)文件。

表2 不同土層深度下土壤水分含量和土壤鹽分初始值Table 2 The initial values of soil moisture and soil salinity at different depths

1.5 模型的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)方法

通過(guò)比較覆膜與裸地冬小麥冠層覆蓋度、生物量和土壤貯水量等參數(shù)的模擬值和實(shí)測(cè)值，來(lái)評(píng)價(jià)模型模擬的效果。驗(yàn)證指標(biāo)為相對(duì)誤差（relative error，RE）、均方根誤差（root mean square error，RMSE）、標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差（normalized root mean square error，NRMSE）和決定系數(shù)（goodness-of-fit，R2）。式中，和n分別為觀測(cè)值、模擬值、觀測(cè)值的平均值，模擬值的平均值和實(shí)測(cè)值與觀測(cè)值的個(gè)數(shù)。RE越小表示模擬精度越高；RMSE越小表明模擬精度越高；NRMSE值越接近0表示模擬精度越高，當(dāng)NRMSE小于10%，模擬效果很好；當(dāng)NRMSE處于10%和20%之間，表明模擬效果好；當(dāng)NRMSE處于20%和30%之間，表明模擬效果合理；當(dāng)NRMSE大于30%，表明模擬效果差[21]。R2越接近于1表明模型的解釋程度越高。

2 結(jié)果

2.1 冬小麥冠層覆蓋度模擬結(jié)果

圖1 2013—2016年小麥季降雨量、最高氣溫、最低氣溫和參考作物蒸發(fā)蒸騰量Fig. 1 Rainfall, maximum temperature, minimum temperature, and reference evapotranspiration in winter wheat seasons from 2013 to 2016

圖2 2013—2016年覆膜與裸地處理下冬小麥冠層覆蓋度的模擬結(jié)果Fig. 2 Simulated values of winter wheat canopy cover under the plastic mulching and non-mulching treatments from 2013-2016

葉面積指數(shù)是研究冬小麥生物量和產(chǎn)量形成的重要指標(biāo)，模型中用冠層覆蓋度代替葉面積指數(shù)可以較為清晰的表現(xiàn)出作物的生長(zhǎng)狀況，2013—2016年3季冬小麥的冠層覆蓋度的發(fā)育動(dòng)態(tài)與模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)如圖2所示，在苗期和越冬期，作物生長(zhǎng)緩慢，葉面積指數(shù)較小（因覆蓋小，冠層分析儀無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)定），冠層覆蓋度相對(duì)增長(zhǎng)緩慢，拔節(jié)期以后葉面積指數(shù)增大，冠層覆蓋度迅速增加，并于抽雄期達(dá)到最大值，之后隨著生育期的變化部分葉片開(kāi)始衰老，冠層覆蓋度也隨之下降。從圖中可以看出，PM和CK在冬小麥生育期內(nèi)模擬值與實(shí)測(cè)值的總體變化趨勢(shì)基本一致。PM較CK生育期提前，增長(zhǎng)較快，且最大冠層覆蓋度明顯高于CK，CK的模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE 為2.1%—8.1%，而PM的模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE為2.4%—2.7%，冠層覆蓋度方面的模擬PM較CK模擬精度較高?？傮w來(lái)講，2014—2015年（調(diào)參）相關(guān)系數(shù)R2均大于0.95，2013—2014和2015—2016年（驗(yàn)證）相關(guān)系數(shù)R2均大于0.85。2013—2016年模擬值和實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)為 2.1%＜RMSE＜ 8.1%，2.9%＜NRMSE＜11.9%，可見(jiàn)，模型在冠層覆蓋度方面的模擬精度較高。因此，AquaCrop模型可以較好模擬冬小麥冠層覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。

在教授的過(guò)程中，教師通過(guò)解決問(wèn)題來(lái)解釋數(shù)學(xué)思想，數(shù)學(xué)應(yīng)用方法解決了數(shù)學(xué)問(wèn)題.老師反映思維活動(dòng)，學(xué)生掌握了以自己的邏輯思維生活的能力，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)的樂(lè)趣，找到解決問(wèn)題的最佳解決方案.教學(xué)問(wèn)題解決過(guò)程通過(guò)分析向?qū)W生講授課程的方法.通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)，總結(jié)和理解數(shù)學(xué)思維方法.在高中數(shù)學(xué)教育過(guò)程中，教師需要通過(guò)教授學(xué)生的知識(shí)和技能，有效地提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，并將數(shù)學(xué)思想無(wú)形地嵌入學(xué)生中.

2.2 冬小麥生物量模擬結(jié)果

地上部生物量是決定冬小麥產(chǎn)量的重要因素之一，圖3比較了3年試驗(yàn)中地膜覆蓋和裸地條件下冬小麥生育期內(nèi)地上部生物量模擬值和實(shí)測(cè)值隨時(shí)間的變化。不同處理冬小麥地上部生物量模擬值和實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)基本一致，但是在冬小麥生育期的苗期和越冬期，模型的模擬值都普遍低于實(shí)測(cè)值，可能是冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育階段（尤其是越冬期）部分小麥苗死亡，根據(jù)出苗率計(jì)算生物量，導(dǎo)致生物量計(jì)算值偏大，而模型在苗期和越冬期冬小麥生長(zhǎng)速率較慢，導(dǎo)致模擬值普遍低于實(shí)測(cè)值。CK的模擬值與實(shí)測(cè)值的 RMSE 為0.814—1.663 t·hm-2，而PM的模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE為1.487—1.933 t·hm-2，在地上部生物量的模擬方面CK較PM模擬精度較高。總體來(lái)說(shuō)，PM和CK模擬值和實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)R2均大于0.95，很接近于1，說(shuō)明模型的解釋程度很好。2013—2014年P(guān)M和CK 的NRMSE均小于20%，說(shuō)明模型的模擬好；2014—2015年CK的NRMSE大于30%，說(shuō)明模型模擬的不好，PM的NRMSE為22.3%；2015—2016年P(guān)M和 CK的20%＜NRMSE＜30%，說(shuō)明模擬值可以合理解釋實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)變化。因此，AquaCrop模型能夠較好模擬地上部生物量的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

2.3 冬小麥土壤貯水量模擬結(jié)果

圖4 2013—2016年覆膜與裸地處理下1.2 m土層貯水量的模擬結(jié)果Fig. 4 Simulated values of winter soil water content in 1.2 m depth under the plastic mulching and non-mulching treatments from 2013-2016

2013—2016年冬小麥PM和CK的1.2 m土壤貯水量的模擬值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系如圖4所示，作物生育期內(nèi)未設(shè)置灌水，降雨導(dǎo)致了模擬值和實(shí)測(cè)值中土壤貯水量的增加。CK模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.85，PM模擬值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.75，CK的平均相關(guān)系數(shù)R2比PM高，2015—2016 年CK的相關(guān)系數(shù)較低，這是由于人為因素在越冬期1月9日進(jìn)行了灌水，實(shí)測(cè)的貯水量出現(xiàn)了增加的趨勢(shì)，模型模擬灌溉參數(shù)沒(méi)有發(fā)生改變，使得模擬值偏低，從而CK的相關(guān)系數(shù)R2相對(duì)于PM較低。在模型中設(shè)置2016年1月9日灌水30 mm，增加灌水參數(shù)后，實(shí)測(cè)值與模擬值的R2為0.95，RMSE為11.4，NRMSE為3.6。整體而言，PM的模擬值和實(shí)測(cè)值的模擬精度較 CK差，原因可能是模型中覆蓋模塊的設(shè)計(jì)并不是很完善，只是考慮了土壤蒸發(fā)，對(duì)降雨入滲沒(méi)有進(jìn)行設(shè)定，本文通過(guò)改變徑流曲線可能不是十分完善，而且模塊中沒(méi)有考慮地膜覆蓋材料隨時(shí)間的變化，覆蓋材料的完整程度對(duì)土壤蒸發(fā)和降雨入滲影響較大，導(dǎo)致 PM模擬值與實(shí)測(cè)值的差異較大。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，PM和CK的RMSE在9.2至17.6之間，NRMSE＜5.5%，模擬值與實(shí)測(cè)值之間的誤差較小，AquaCrop 模型可以較準(zhǔn)確的模擬冬小麥PM和CK土壤水分的動(dòng)態(tài)變化。

2.4 產(chǎn)量和水分利用效率

耗水量、生育期內(nèi)降雨量和作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況密切相關(guān)，同一年中冬小麥生育期內(nèi)降雨量不同是由PM 和 CK的生育期天數(shù)和降雨的時(shí)空分布不均導(dǎo)致。表2給出了3年試驗(yàn)PM和CK產(chǎn)量、耗水量和水分利用效率實(shí)測(cè)值和模擬值的相對(duì)誤差（RE）。試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，各處理產(chǎn)量實(shí)測(cè)值為 3 728.9—7 400.9 kg·hm-2，模擬值為4 098—7 174 kg·hm-2，二者的RE為-4.4%—9.0%。PM和CK實(shí)測(cè)產(chǎn)量呈顯著性差異，3年實(shí)測(cè)值和模擬值的平均值，PM分別較CK增加 40.5%和 40.3%；2014—2015年和 2015—2016年耗水量RE為5.4%—12.9%，模擬值普遍高于實(shí)測(cè)值。類似的，PM和CK水分利用效率實(shí)測(cè)值為18.0—29.5 kg·m-3，模擬值為16.0—26.8 kg·m-3，二者的RE為-10.4%—-1.5%。2014—2015年和2015—2016 年P(guān)M和CK實(shí)測(cè)水分利用效率的平均值分別為18.1 kg·m-3和27.9 kg·m-3，模擬水分利用效率的平均值為17.3 kg·m-3和25.5 kg·m-3，模擬值略低于實(shí)測(cè)值。2014 —2015年P(guān)M水分利用效率的實(shí)測(cè)值和模擬值分別較 CK顯著提高44.5%和 44.3%（P＜0.05），2015 —2016年P(guān)M水分利用效率的實(shí)測(cè)值和模擬值分別較CK顯著提高63.9%和50.6%（P＜0.05）?？傮w來(lái)講，AquaCrop模型能夠較好的模擬作物產(chǎn)量和水分利用效率。

表3 2013—2016年地膜覆蓋與裸地冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的模擬值和實(shí)測(cè)值Table 3 Measured and simulated values for plastic mulching and non-mulching winter wheat yield and water use efficiency from 2013-2016

3 討論

3.1 參數(shù)的設(shè)定

作物參數(shù)的確定對(duì)于作物模型的應(yīng)用起著重要作用[22]。AquaCrop模型中本身提供了典型作物的一系列生理參數(shù)，但是對(duì)不同的品種、種植區(qū)域、田間管理措施，需要利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)率定模型參數(shù)，將模型本地化[23]。大量研究表明，覆膜可以明顯增加表層地溫[3,24-25]，明顯降低土壤蒸發(fā)并促進(jìn)作物蒸騰[18]，還可以提高作物產(chǎn)量和水分利用效率[26]。但AquaCrop模型是關(guān)于作物生長(zhǎng)的水分驅(qū)動(dòng)模型，在模型參數(shù)輸入中僅有氣溫參數(shù)模塊，而沒(méi)有地溫模塊，對(duì)于模型中自帶的地膜覆蓋模塊，也只考慮了地膜對(duì)土壤蒸發(fā)的影響，而忽略了地膜對(duì)土壤溫度的影響，進(jìn)而忽略了地膜的增溫效應(yīng)對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的影響?；诳紤]地膜的增溫效應(yīng)對(duì)作物生育期天數(shù)的影響，將地膜和裸地涉及到的地溫增加的參數(shù)根據(jù)記錄的物候期設(shè)定為兩套參數(shù)值，并率定模型參數(shù)，得到地膜和裸地的部分作物參數(shù)（表1）。

3.2 冠層覆蓋度和生物量的模擬和驗(yàn)證

本研究表明AquaCrop模型可以模擬覆膜條件下冬小麥的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程，并具有較高的模擬精度，這與楊寧等[18]研究覆膜玉米的結(jié)果類似。本研究對(duì)冠層覆蓋度的模擬結(jié)果較好，決定系數(shù)R2均達(dá)到0.85以上，均方根誤差RMSE值在2.1%—8.1%之間，這與以往的研究結(jié)果類似。比如李會(huì)等[27]研究的AquaCrop模型對(duì)不同灌溉水平處理冠層覆蓋度的模擬效果非常好，決定系數(shù)在0.95以上，RMSE在2% —6%之間，而滕曉偉等[11]的研究結(jié)果為R2和RMSE分別為0.464和8.0%。EBRAHIM[28]研究結(jié)果為0.66 ＜R2＜0.98，9%＜RMSE＜45%。本研究結(jié)果表明AquaCrop模型在覆膜條件下冠層覆蓋度的模擬各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到了較為理想的結(jié)果，AquaCrop模型可以較好的模擬冬小麥冠層覆蓋度的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。但是試驗(yàn)中冠層覆蓋度的測(cè)定值較少，以后試驗(yàn)中應(yīng)增加試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)定頻率。

地上部生物量模擬（圖3）較高的相關(guān)系數(shù)（R2＞0.95）和較低的均方根誤差（0.814 t·hm-2＜RMSE ＜1.933 t·hm-2）說(shuō)明AquaCrop模型在覆膜條件下能夠較好的模擬生物量，但是模擬結(jié)果明顯高于付馳等[23]（0.036 t·hm-2＜RMSE＜0.190 t·hm-2）和張鐵楠等[29]（RMSE為0.0959 t·hm-2）對(duì)春小麥地上部生物量的模擬。與滕曉偉等[11]（RMSE為1.622 t·hm-2）、HSIAO等[30]（0.58 t·hm-2＜RMSE＜6.18 t·hm-2）和MEBANE等[31]（RMSE為1.33 t·hm-2和1.53 t·hm-2）研究AquaCrop模型在地上部生物量上的結(jié)果類似。

本研究對(duì)于 AquaCrop模型在地上部生物量的研究結(jié)果顯示AquaCrop模型通常高估地上部生物量（圖3），但是在拔節(jié)期后的生育期內(nèi)出現(xiàn)前期高估后期低估地上部生物量的現(xiàn)象（圖3-a1，a2，b2），這種研究結(jié)果與KATERJI等[14]和AHMADI等[32]的研究結(jié)果一致。原因可能是冠層覆蓋度很大，作物根系較為發(fā)達(dá)，后期水分虧缺會(huì)影響作物生物量的形成（圖3-b1），本文中2014—2015年和2015—2016年相對(duì)于2013—2014年降雨量減少，抽雄期后作物耗水量（作物蒸騰和土壤蒸發(fā)）增加，而水分供給不足，易影響作物生物量的形成，從而造成生物量降低，而2014—2015年和2015—2016年覆膜能夠蓄水保墑，可減小水分供給不足對(duì)作物產(chǎn)量的影響，這在2014—2015年尤為明顯。而且Aqua Crop模型缺乏更復(fù)雜的生理子模塊，所以不能很好地解釋水分脅迫對(duì)地上部生物量積累及光合產(chǎn)物向籽粒轉(zhuǎn)移的影響[33]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外對(duì)于冠層覆蓋度和地上部生物量研究結(jié)果大體一致，但模擬值和實(shí)測(cè)值的大小關(guān)系不能得到一致結(jié)論，原因可能與測(cè)量數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)處理的方法、校準(zhǔn)模型參數(shù)的準(zhǔn)確性以及一些外界因素如灌溉條件、作物生長(zhǎng)環(huán)境、耕作條件等因素影響有關(guān)。模型本身需要改進(jìn)的問(wèn)題同時(shí)也影響模型模擬的準(zhǔn)確性，AquaCrop模型本身簡(jiǎn)化了作物衰老過(guò)程，并沒(méi)有考慮作物生長(zhǎng)過(guò)程中的復(fù)雜性[32]，VANUYTRECHT等[34]、HSIAO等[30]和ZELEKE等[35]研究表明AquaCrop模型在模擬冠層衰老階段不夠準(zhǔn)確。

3.3 土壤貯水量的模擬和驗(yàn)證

AquaCrop模型作為水分驅(qū)動(dòng)模型，其對(duì)產(chǎn)量和生物量的模擬性能取決于精確的土壤水分動(dòng)態(tài)模擬[32]。本研究結(jié)果表明 AquaCrop模型能夠較好地模擬覆膜和裸地土壤水分貯水量的變化，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.75以上，且均方根誤差為 9.2—17.6 mm。模擬精度高于MONTOYA等[36]和李子忠等[16]對(duì)土壤貯水量的模擬。AquaCrop模型模擬值較實(shí)測(cè)值偏高（圖 4），這與HSIAO等[30]，F(xiàn)ARAHANI等[37]的研究結(jié)果一致，但是IGBAL等[38]和MKHABELA等[39]對(duì)于小麥貯水量和 MEBANE等[31]對(duì)玉米的貯水量的模擬值卻低于實(shí)測(cè)值。對(duì)此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者并不能得到一致結(jié)論。原因可能是試驗(yàn)地土壤的結(jié)構(gòu)不同，而且模型并不能考慮土壤結(jié)構(gòu)的變異性，因此，相同的水分?jǐn)?shù)據(jù)在模型模擬中有很多的不確定性[35]。

圖 2—4中可以看出覆膜的模擬精度低于裸地處理，原因可能是模型設(shè)計(jì)之初對(duì)農(nóng)業(yè)地面覆蓋模塊的設(shè)計(jì)考慮不足，模型中覆膜模塊只是考慮覆膜對(duì)土壤蒸發(fā)的影響[18]，未考慮對(duì)降雨入滲的影響（本文中通過(guò)改變CN曲線來(lái)區(qū)別地膜覆蓋和裸地處理對(duì)降雨徑流的影響），而且覆蓋模塊中覆蓋度等參數(shù)是固定值，實(shí)際中覆蓋度（覆蓋材料的完整度）會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生改變。

3.4 產(chǎn)量和水分利用效率的模擬和驗(yàn)證

應(yīng)用AquaCrop模型模擬冬小麥生產(chǎn)力形成過(guò)程，主要考慮作物產(chǎn)量和水分利用效率兩個(gè)方面。本文在產(chǎn)量和水分利用效率方面模型模擬覆膜和裸地冬小麥相對(duì)誤差較小，說(shuō)明 AquaCrop模型能夠較為準(zhǔn)確的模擬覆膜冬小麥產(chǎn)量和水分利用形成過(guò)程。這與以往的研究結(jié)果一致[18]。且實(shí)測(cè)覆膜與裸地處理產(chǎn)量和水分利用效率均成顯著性差異，這與模擬值中覆膜與裸地的差異基本一致。但是水分利用效率的模擬值均低于實(shí)測(cè)值，原因?yàn)樽魑锷趦?nèi)耗水量的模擬值均高于實(shí)測(cè)值，這是生育后期模型沒(méi)有考慮作物生長(zhǎng)的復(fù)雜性，從而簡(jiǎn)化作物衰老的過(guò)程，使得后期土壤貯水量模擬不夠準(zhǔn)確。

本文僅應(yīng)用一個(gè)作物品種在一個(gè)研究區(qū)域?qū)quacrop模型的覆膜模塊進(jìn)行模擬和驗(yàn)證，在今后的工作中，還需要針對(duì)不同的作物品種和不同的研究區(qū)域進(jìn)行模擬和驗(yàn)證，從而完善Aquacrop模型在覆膜模塊中的應(yīng)用。而且模型本身在設(shè)計(jì)之初對(duì)覆膜模塊的考慮不足，未考慮覆膜增溫效應(yīng)，而且覆膜模塊只考慮了覆膜對(duì)土壤蒸發(fā)的影響，關(guān)于地膜對(duì)降雨入滲的阻滯作用未涉及，這需要在以后的模型改進(jìn)中加以完善。同時(shí)模型簡(jiǎn)化了作物衰老，沒(méi)有考慮作物生長(zhǎng)的復(fù)雜性，而且忽略了覆蓋材料的變化，應(yīng)該提高并細(xì)化時(shí)間參數(shù)和作物參數(shù)，從而提高模擬精度。在以后試驗(yàn)中要增加田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)頻率，充分掌握各類資料后，完善模型在覆膜冬小麥生長(zhǎng)上的應(yīng)用，以期為作物生產(chǎn)力模擬和預(yù)測(cè)以及農(nóng)藝措施的優(yōu)化提供一些理論依據(jù)和技術(shù)支持。

4 結(jié)論

利用3年冬小麥資料對(duì)AquaCrop模型在覆膜條件下進(jìn)行模擬和驗(yàn)證，根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行率定，并模擬了覆膜和裸地2種覆蓋方式對(duì)旱作冬小麥冠層覆蓋度、地上部生物量、土壤貯水量的影響，計(jì)算分析了2013—2016年冬小麥的產(chǎn)量和水分利用效率。結(jié)果表明 AquaCrop模型在關(guān)中地區(qū)對(duì)覆膜冬小麥的生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成，具有較高的模擬精度，可以應(yīng)用 AquaCrop模型對(duì)地膜覆蓋的生產(chǎn)力進(jìn)行簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)和初步的評(píng)估。

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（責(zé)任編輯 楊鑫浩）

Evaluation Analysis of AquaCrop Model in Modeling Winter Wheat Growing Development and Soil Moisture Under Plastic Mulching

LIU Xia1,3, DING DianYuan2,3, ZHANG HaoJie1,3, CHU XiaoSheng1,3, YU Kun1,3, FENG Hao1,3,4
(1Institute of Water-Saving Agriculture in Arid Areas of China, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;2School of Hydraulic Energy and Power Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu;3College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;4Institute of Water and Soil Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resource, Yangling 712100, Shaanxi)

【Objective】This study was conducted to evaluate the accuracy of the AquaCrop model in the simulation of winter wheat growth, soil moisture, yield, and water use efficiency under plastic mulching, which can provide a theoretical basis and scientific method for the calibration of the AquaCrop model under plastic mulching.【Method】The experiment was conducted atYangling, Shaanxi, from 2013 to 2016 including the flat planting under plastic mulching (PM) and a control treatment without mulching (CK). The AquaCrop model was calibrated using the experiment data in 2014-2015 and was validated using the data in 2013-2014 and 2015-2016. 【Result】The determination coefficient (R2) of the simulated and the measured canopy cover was between 0.86 and 0.99. The root mean square error (RMSE) of the simulated and the measured canopy cover was between 2.1% and 8.1%, indicating AquaCrop model a good simulation for canopy cover. The R2of the simulated and the measured biomass was greater than 0.95. Meanwhile, the RMSE of the simulated and the measured biomass was between 0.814 and 1.933 t·hm-2. The R2of the simulated and the measured soil water content in CK was greater than 0.85, and the R2of the simulated and the measured soil water content in PM was greater than 0.75. The RMSE of the simulated and the measured soil water content in both CK and PM was between 9.2 and 17.6 mm. The normalized root mean square error (NRMSE) of the simulated and the measured soil water content in both CK and PM was lower than 5.5. Moreover, the RE of the simulated and the measured yield in both CK and PM was from -4.4% to 9.0%. The simulated and the measured yield in PM increased 40.5% and 40.3% compared to that in CK, respectively, and there was a significant difference between CK and PM. The RE of the simulated and the measured water use efficiency in both CK and PM was from -10.4% to -1.5%. The simulated and the measured water use efficiency in PM increased by 54.1% and 47.5% compared to that in CK, respectively, and there was also a significant difference between CK and PM. The results showed that the simulated and measured values had the similar trend in wheat canopy coverage, biomass, yield, and water use efficiency. Those indicated a good performance of the AquaCrop model in modeling plastic mulching treatment. 【Conclusion】 The AquaCrop model can be used to model the winter wheat growing development and productivity under plastic mulching. This study provides a scientific method to calibrate the AquaCrop model and a good data support for the application and development of the AquaCrop model.

AquaCrop model; plastic mulching; soil water; yield; water use efficiency

2016-09-02；接受日期：2017-03-08

國(guó)家高技術(shù)研究計(jì)劃（“863”計(jì)劃）（2013AA102904）、高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃（“111”計(jì)劃）（B12007）

聯(lián)系方式：劉匣，E-mail：liux18792966995@163.com。通信作者馮浩，E-mail：nercwsi@vip.sina.com