小麥生長發(fā)育模型WheatSM參數(shù)優(yōu)化及適用性分析

郭其樂，李 穎，田宏偉

(1.中國氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應用技術重點開放實驗室，河南鄭州 450003； 2.河南省氣象科學研究所，河南鄭州 450003； 3.中國農(nóng)業(yè)科學院研究生院，北京 100081)

小麥生長發(fā)育模型WheatSM參數(shù)優(yōu)化及適用性分析

郭其樂1,2,3，李 穎1,2，田宏偉1,2

(1.中國氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應用技術重點開放實驗室，河南鄭州 450003； 2.河南省氣象科學研究所，河南鄭州 450003； 3.中國農(nóng)業(yè)科學院研究生院，北京 100081)

為分析WheatSM模型區(qū)域業(yè)務應用的適用性，采用EFAST全局敏感性分析方法，對WheatSM模型的小麥生長發(fā)育參數(shù)進行分析，篩選出了影響模型模擬效果的10個敏感參數(shù)，即冬小麥各發(fā)育階段的基本發(fā)育系數(shù)(K1、K21、K22和K3)、出苗至越冬期的溫度系數(shù)(P21)、越冬至拔節(jié)期的光周期系數(shù)(Q2)、抽穗后的光合產(chǎn)物向籽粒的轉運效率(TR2)、比葉面積(SLA)，以及拔節(jié)至抽穗期的穗干物質分配系數(shù)(PcEar34)和抽穗至成熟期的葉干物質分配系數(shù)(PcLeaf45)。然后，基于農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)，利用SCE-UA全局優(yōu)化算法，對敏感參數(shù)進行優(yōu)化和率定。結果表明，模型對出苗期模擬具有很高的精度，RRMSE<0.5%，R2>0.9，其對抽穗期、拔節(jié)期的模擬效果尚可，對越冬期的模擬效果最差；模型模擬的干物質和LAI與觀測數(shù)據(jù)的相關性較高，但相對誤差較大，精度為75.0%左右。

冬小麥；生長發(fā)育模型；全局敏感性分析；參數(shù)優(yōu)化

空間信息獲取、大數(shù)據(jù)處理與分析等現(xiàn)代技術的不斷發(fā)展，為利用作物模型進行定量化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理及估產(chǎn)提供了強力支撐。作物模型的區(qū)域適用性強，模擬效果好，在其推廣應用中顯得非常重要。模型的模擬效果除了與模型結構合理性有關以外，還與模型參數(shù)的選擇有重要關系[1]。由于作物模型的很多參數(shù)不能通過田間觀測直接獲得[2]，其真實值是未知的，而且可能在一定范圍內(nèi)變化[3]，因此在作物模型的機理、結構及參數(shù)化方案選定的情況下，需要運用一定方法對模型參數(shù)進行優(yōu)化率定，以此來減少模型的不確定性，提高其模擬效果。

作物模型及其他過程模型的參數(shù)優(yōu)化方法已經(jīng)有很多，如GLUE(generalized likelihood uncertainty estimation)法[4]、遺傳算法(genetic algorithm)[5]、SCE-UA(shuffled complex evolution)[1,6-7]和基于先驗信息的貝葉斯方法(Bayesian method)[3,8]，這些方法廣泛應用于各種水文和作物模型中。其中SCE-UA方法更多地應用在水文模型中，MA等[9]利用該方法將MODIS-LAI產(chǎn)品同化到WOFOST模型中，有效提高了區(qū)域作物模擬能力，證明其在區(qū)域作物模擬及估產(chǎn)中有很大的潛力。另外，由于作物模型包括作物品種、土壤、田間管理等眾多參數(shù)，通常利用參數(shù)敏感性分析方法，篩選出引起模型結果不確定性的主要影響因素，選擇關鍵控制參數(shù)進行優(yōu)化[10]。敏感性分析方法分為局部敏感性分析和全局敏感性分析。由于局部敏感性分析不考慮因子間耦合和同時變化，因而分析是片面的；對于復雜過程模型，采用全局敏感性分析更能客觀反映模型參數(shù)對模型輸出的影響。拓展傅里葉幅度敏感性檢驗(extended fourier amplitude sensitive test,EFAST)是Saltelli[11-13]結合了Sobol 法和傅里葉幅度法的優(yōu)點提出的基于方差分析的全局敏感性分析方法，在陸面過程、水文、作物生長程機理模型等系統(tǒng)中已取得了良好應用效果[14-17]。當前國際上應用成熟、廣泛的作物模型有荷蘭的WOFOST(world food studies)、美國的DSSAT(decision support system for agro-technology transfer)和EPIC(environmental policy integrated climate)，以及澳大利亞的APSIM(agricultural production systems simulator)模型等。在國內(nèi)，CCSODS(crop computer simulation，optimization，decision making system)即“作物計算機模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)”，是有重要影響的作物模型[18-19]；其他單作物生長模擬模型有WheatGrow生育期模型[20-23]、小麥生長發(fā)育模擬模型WheatSM[24-26]、水稻生長日歷模擬模型RICAM(rice growth calendar simulation model)、棉花模型COTGROW等[18]。經(jīng)過多年發(fā)展，作物模型也逐步從科學研究走向應用。但總體來說，作物模型應用在我國還處于探索階段，特別是國產(chǎn)作物模型的業(yè)務應用能力和競爭力亟待提高。近年來，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象服務業(yè)務的科技含量、定量化水平有所提高,業(yè)務中更需要有機理性較強的新一代農(nóng)業(yè)氣象數(shù)值模擬模型，以增強農(nóng)業(yè)氣象服務能力[27]。基于上述原因，本研究選擇由馮利平研究的冬小麥生長發(fā)育模擬模型WheatSM，利用多年冬小麥農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)，采用EFAST全局敏感性分析方法，對關鍵參數(shù)進行篩選，進而用SCE-UA算法對參數(shù)進行優(yōu)化和率定，以分析WheatSM模型區(qū)域業(yè)務應用的適用性。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域站點和數(shù)據(jù)

河南省是我國冬小麥生產(chǎn)大省，小麥常年種植面積470 hm2以上，約占全國小麥種植面積的20%，總產(chǎn)量約占全國的1/4，且以半冬性小麥品種為主[28]。本研究以河南省半冬性小麥為對象，選用鄭州、周口黃泛區(qū)國家級農(nóng)業(yè)氣象試驗站和新鄉(xiāng)、湯陰農(nóng)業(yè)氣象基本站(圖1)的半冬性小麥多年歷史觀測資料，探討WheatSM模型在豫北地區(qū)的適用性。

數(shù)據(jù)包括1994-2016年的氣象、農(nóng)氣觀測和田間管理數(shù)據(jù)，以及4個站點土壤屬性數(shù)據(jù)。驅動模型運行的4個站點的逐日氣象數(shù)據(jù)有最低氣溫、最高氣溫、日照、風速、降水等要素；冬小麥農(nóng)氣觀測數(shù)據(jù)有關鍵生育期的日期、葉面積指數(shù)(LAI)、干物質生長率；田間管理參數(shù)主要有播種期、播種深度、灌溉日序(DOY)和灌溉量，其中播種期來自觀測數(shù)據(jù)，其他為默認值；4個站點土壤深度0～100 cm逐10 cm的土壤屬性數(shù)據(jù)包括土壤水文參數(shù)、各類氮含量、有機質含量以及根長密度因子等，其中水文參數(shù)采用觀測值，其他土壤參數(shù)采用默認值。

圖1 站點分布圖

1.2 WheatSM模型

WheatSM(wheat growth and development simulation model)由馮利平[27]提出并完成，經(jīng)過多年的改進，已逐步完善。該模型根據(jù)冬小麥生長的生理生態(tài)學原理，構建了小麥發(fā)育期、葉齡動態(tài)、光合生產(chǎn)、器官形成、同化物分配和產(chǎn)量形成等功能模塊。模型在氣象數(shù)據(jù)驅動下，對冬小麥生長進行全生育模擬，模型結構及其模擬過程見圖2。模型根據(jù)小麥品種的生態(tài)類型(強冬性、冬性、半冬性和春性)，既考慮光合作用、呼吸消耗和同化物分配等生理過程，又考慮春化作用、光周期作用和三基點溫度及發(fā)育速度與溫度的非線性關系等[28]。該模型特點是以小麥發(fā)育期為“時標”，控制系統(tǒng)的運行及子程序與有關參數(shù)的調用，并以此為基礎實現(xiàn)對生育期、生物產(chǎn)量、經(jīng)濟產(chǎn)量，分器官干重及總生物量的模擬輸出，并且以日為步長，具有較高的時間分辨率[29]。因此，對小麥發(fā)育期的高精度模擬，是所有狀態(tài)變量模擬的關鍵。WheatSM模型的小麥生長發(fā)育參數(shù)有發(fā)育期參數(shù)、光合作用參數(shù)、同化物分配和產(chǎn)量參數(shù)(表1)。由圖2和表1可看出，WheatSM模型的模擬效果都與表征小麥發(fā)育階段的發(fā)育期指數(shù)DSI(development stages index)緊密相關，進一步說明WheatSM模型的“時標”特性。

1.3 全局敏感性分析方法

1.3.1 EFAST法

設有n個參數(shù)的過程機理模型y=f(x1,x2,…,xn),輸入?yún)?shù)X(x1,x2,…,xn)存在于某個n維空間中Kn。定義一個獨立變量s，引入s→X的映射：

xi(i)=Gi(sinωi·s)

(1)

式中，s取值范圍為[-π/2,π/2]，ωi為每個參數(shù)的振蕩頻率，Gi為搜索曲線函數(shù)。在Gi函數(shù)下，當s變化時，所有的參數(shù)在Kn空間中沿著一條曲線變化。Gi有多種形式可供選擇，通常選擇Saltelli提出的形式[31]。利用Gi函數(shù)將y=f(x1,x2,…,xn)轉換為y=f(s)，并對其進行傅里葉變換，即：

(2)

(3)

(4)

圖2 WheatSM模型結構及其模擬過程

表1 WheatSM模型小麥生長發(fā)育參數(shù)Table 1 Parameters of wheat growth and development in the WheatSM model

(5)

其中Λ是傅里葉變換的譜；Z0=Z-{0}，為非0整數(shù)。

模型的總方差由所有頻率的譜求和得到：

(6)

根據(jù)Sobol方法，模型輸出的總方差可以分解為單個模型參數(shù)和組合參數(shù)的函數(shù)：

(7)

式中，Vi是參數(shù)xi單獨作用引起的方差，Vi,j、Vi,j,m、…V1,2,…,k是各參數(shù)相互作用的方差。那么，參數(shù)xi對模型輸出的總方差的直接貢獻，用通過歸一化處理得到的主敏感性指數(shù)Si(一階敏感性指數(shù))反應，定義為：

(8)

同理，參數(shù)xi與其他參數(shù)相互作用的二階、三階及高階敏感性指數(shù)可以定義為：

(9)

(10)

(11)

參數(shù)xi對模型輸出總方差的直接貢獻和通過參數(shù)間接對模型方差輸出的貢獻可用總敏感性指數(shù)STi來表示，即各階敏感性指數(shù)之和：

STi=Si+Si,j+Si,j,m+…+S1,2,…，i,…，k

(12)

Saltelli等[11-13]給出該方法參數(shù)采樣的總個數(shù)為：

Ns=nNr(2Mwmax+1)

(13)

其中M是干涉因子，一般取4或更高；wmax是最大采樣頻率；n為過程模型的參數(shù)個數(shù)；Nr是搜索曲線的重復次數(shù)，可取2。

1.3.2 WheatSM模型參數(shù)的敏感性分析方案

本研究主要是針對河南省半冬性小麥的生長發(fā)育參數(shù)進行優(yōu)化，因此不考慮土壤參數(shù)、管理參數(shù)，這些參數(shù)值采用實際觀測數(shù)據(jù)。小麥生長發(fā)育參數(shù)系統(tǒng)給定了默認值，各參數(shù)的分布范圍通過模型“試錯”實現(xiàn)。其中，獨立參數(shù)服從均一分布，葉、莖、穗的分配系數(shù)服從正態(tài)分布。為了減少模擬次數(shù)，根據(jù)文獻[2]，設定采樣數(shù)N=n×150，n=29，為參數(shù)數(shù)量，則參數(shù)總采樣數(shù)量N=4 350。根據(jù)數(shù)據(jù)準備情況，設定模擬的生長季數(shù)m=5和隨機模擬次數(shù)p=3，得到m×p=15組敏感性指數(shù)，對各參數(shù)的平均敏感性指數(shù)進行分析。

1.4 參數(shù)優(yōu)化方法

1.4.1 SCE-UA參數(shù)優(yōu)化算法

SCE-UA是一種全局優(yōu)化算法，由DUAN Q Y[33]提出。該方法有效地解決了非線性約束最優(yōu)化問題，可以一致、有效、快速地搜索到模型參數(shù)的全局最優(yōu)解。核心思想是將基于確定性復合型搜索技術、生物競爭進化原理與基因算法相結合。算法的關鍵部分為競爭的復合型進化算法(CCE)。在 CCE 中，每個復合型的頂點都是潛在的父輩，都有可能參與產(chǎn)生下一代群體的計算。每個子復合型的作用如同一對父輩。在構建過程中應用了隨機方式選取子復合型，使得在可行域中的搜索更加徹底[8]。SCE-UA算法雖然參數(shù)較多，但絕大部分可采用默認值，僅需根據(jù)情況確定復合型個數(shù)p即可，算法流程如圖3[34]。

1.4.2 優(yōu)化參數(shù)選擇、優(yōu)化和驗證方案

基于WheatSM模型的“時標”特性，根據(jù)參數(shù)全局敏感性分析的結果，選擇對關鍵小麥發(fā)育期、抽穗期生物量和LAI、成熟期生物量均敏感的生長發(fā)育參數(shù)進行優(yōu)化。為提高SCE-UA的效率，先用“試錯”法進一步縮小敏感參數(shù)的分布范圍。然后采取隨機種子多次優(yōu)化策略，調用SCE-UA算法進行參數(shù)優(yōu)化，以降低單次優(yōu)化的不確定性，從而得到最優(yōu)的參數(shù)集合，并確定最優(yōu)參數(shù)。選擇相對均方根誤差(RRMSE)和決定系數(shù)(R2)，作為參數(shù)優(yōu)化和效果驗證的目標函數(shù)。根據(jù)收集到的4個臺站半冬性小麥農(nóng)業(yè)氣象觀測數(shù)據(jù)樣本情況，為保證參數(shù)優(yōu)化和驗證都有足夠樣本數(shù)，按表2中數(shù)據(jù)進行參數(shù)優(yōu)化和驗證。

表2 WheatSM模型半冬性小麥參數(shù)優(yōu)化和驗證數(shù)據(jù)Table 2 Data for parameters optimization and validation

2 結果與分析

2.1 全局敏感性分析的結果

2.1.1 發(fā)育期敏感參數(shù)

從WheatSM模型的29個小麥生長發(fā)育參數(shù)中，用EFAST算法篩選得到影響小麥主要生育期模擬的全局參數(shù)敏感性指數(shù)(圖4)。對出苗期敏感的參數(shù)主要為K1，且極為敏感，其一階敏感性指數(shù)值為0.962，總敏感指數(shù)值高達0.988，其他參數(shù)影響極小。對越冬期敏感的主要參數(shù)是K21和P21，其一階敏感性指數(shù)值分別為0.574和0.336，總敏感性指數(shù)值分別為0.620和0.384。對于拔節(jié)期，一階敏感指數(shù)較大的參數(shù)僅有Q2，其值僅為0.230，說明其對輸出方差的單獨影響較弱；Q2、PcLeaf45、TR2、K22和P21的總敏感性參數(shù)值較高，分別為0.912、0.747、0.722、0.633和0.632，說明參數(shù)耦合作用對模型輸出方差影響較大，其中Q2貢獻較為明顯。對于抽穗期，單獨影響敏感的參數(shù)主要有Q2和K3，其一階敏感性指數(shù)值較小，分別為0.160、0.055，說明對模型輸出方差單獨影響有限；Q2、K22、PcEar34、K3、P21的總敏感性指數(shù)較高，其值分別為0.912、0.822、0.656、0.542、0.481，對模型方差的耦合貢獻較大。由以上分析可知，小麥拔節(jié)和抽穗期的主要影響參數(shù)變多，總敏感性指數(shù)較大，而單獨影響的參數(shù)少且值小，說明參數(shù)對其作用復雜，耦合明顯。另外，P21、Q2、K22對越冬、拔節(jié)、抽穗期均有影響，說明后期發(fā)育進程也受前期發(fā)育進程影響。

圖3 SCE-UA算法流程圖

圖4 主要發(fā)育期的EFAST敏感性分析結果

2.1.2 生物量、LAI和產(chǎn)量敏感參數(shù)

從圖5可以看出，對抽穗期生物量模擬敏感的參數(shù)有Q2和K22，其一階敏感性指數(shù)值分別為0.384和0.383，其總敏感性指數(shù)值分別為0.529和0.606。對抽穗期LAI模擬單獨影響大的參數(shù)只有SLA，其一階敏感指數(shù)值為0.401，其總敏感性指數(shù)也最高，為0.931，而其他參數(shù)的一階敏感性指數(shù)值均很小，而總敏感性指數(shù)大并且接近，說明這些參數(shù)相互作用，對葉面積的方差貢獻相近且大，影響其模擬精度，以其為模擬目標的參數(shù)優(yōu)化難度大。對成熟期生物量模擬作用明顯的參數(shù)有Q2、K22和SLA，一階敏感指數(shù)值分別為0.429、0.324和0.217，總敏感性指數(shù)高的參數(shù)是Q2、K22、TR2和SLA，其值分別為0.657、0.624、0.532、0.285。由于WheatSM 4.0版本并不考慮生物產(chǎn)量，故對于產(chǎn)量的敏感參數(shù)只有經(jīng)濟產(chǎn)量系數(shù)HI，其一階敏感指數(shù)為0.690，總敏感指數(shù)為0.779。

2.2 SCE-UA參數(shù)優(yōu)化結果分析

在對28個半冬性小麥品種參數(shù)全局敏感性分析的基礎上，選定10個參數(shù)作為優(yōu)化對象(本研究暫不考慮產(chǎn)量敏感參數(shù)HI的優(yōu)化)，分別指各發(fā)育階段的基本發(fā)育系數(shù)(K1、K21、K22和K3)、出苗至越冬期的溫度系數(shù)(P21)、越冬至拔節(jié)期的光周期系數(shù)(Q2)、抽穗后光合產(chǎn)物向籽粒的轉運效率(TR2)、比葉面積(SLA)、拔節(jié)至抽穗期的穗干物質分配系數(shù)(PcEar34)，以及抽穗至成熟期的葉干物質分配系數(shù)(PcLeaf45)。由于K1僅對出苗期有高敏感性，對其他時期影響很小，為提高SCE-UA優(yōu)化效率，直接采用“試錯”法優(yōu)化確定，其優(yōu)化值為-2.2。其他9個參數(shù)，也先用“試錯”法確定其初始值，然后用SCE-UA全局優(yōu)化法確定。對SCE-UA 給定30個隨機數(shù)種子，在完成 62 554次“進化”后，得到30組優(yōu)化參數(shù)，將各參數(shù)的均值作為最終優(yōu)化值(表3)?？偟膩砜?，大多數(shù)參數(shù)變異系數(shù)較小，說明這些參數(shù)已經(jīng)可靠。而PcLeaf45、TR2和Q2的變異系數(shù)相對較大，說明利用基本農(nóng)氣觀測數(shù)據(jù)對其優(yōu)化的可靠性差，影響對其敏感的拔節(jié)期和干物質的模擬精度。

按表2方案進行優(yōu)化參數(shù)的模擬驗證，結果(表4)表明，各模擬輸出變量的優(yōu)化和驗證目標函數(shù)值前后變化不大，說明優(yōu)化的小麥生長發(fā)育參數(shù)對模型模擬效果具有較好的穩(wěn)定性。從各模擬輸出變量與觀測值的RRMSE和R2看，參數(shù)優(yōu)化后的WheatSM模型在主要發(fā)育期模擬中，以出苗期模擬效果最好，其次為拔節(jié)期和抽穗期，對越冬期的模擬效果最差。通過對越冬期觀測數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，“寒冬”和“暖冬”使得越冬期明顯提前或滯后，如2009、2015年11月中旬即進入越冬期，而泛區(qū)2005年2月份才進入越冬期。有研究認為，河南南部部分地區(qū)，多年出現(xiàn)暖冬，在一些年份已沒越冬期，而有些地區(qū)越冬期變長，開始日有提前趨勢，終止日有推遲趨勢[35]。因此，在極端氣候條件下，越冬期年際間變化較大，WheatSM模型難以響應這種變化。而模型能很好地反模擬出地上干物質生長率和LAI的變化趨勢，R2值達0.90以上，但誤差較大，RRMSE達20.0%以上。

圖5 生物量、葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的EFAST敏感性分析結果

表3 WheatSM模型參數(shù)優(yōu)化結果Table 3 Optimization results of growth and development parameters for the WheatSM model

表4 WheatSM模型參數(shù)優(yōu)化和驗證的目標函數(shù)值Table 4 Cost function values for parameter optimization and validation for the WheatSM model

3 討 論

EFAST全局敏感性分析方法和SCE-UA全局優(yōu)化算法結合，能有效地對WheatSM模型參數(shù)進行重點篩選和優(yōu)化，是模型不確定性分析及實現(xiàn)模型“本地化”和“區(qū)域化”應用的有效手段。在以農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務觀測數(shù)據(jù)作為“真值”建立的約束條件下，對模型參數(shù)進行優(yōu)化和驗證的結果表明，WheatSM模型對小麥出苗期具有很高的模擬精度，其次是拔節(jié)期和抽穗期，較難響應極端氣候條件下“暖冬”或“寒冬”對越冬期的影響；WheatSM模型能較好反映出小麥干物質的生長累積和LAI變化趨勢，與觀測值一致性較好，但誤差偏大，需要基于精確試驗數(shù)據(jù)，對相關敏感參數(shù)進一步優(yōu)化率定。

本研究作為WheatSM模型區(qū)域應用前的適用性探索，僅以時間尺度較大的農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務基本觀測數(shù)據(jù)，對河南省半冬性小麥生長發(fā)育參數(shù)進行了敏感性分析和優(yōu)化，并未考慮土壤參數(shù)、水肥脅迫等情景，反映的是“潛在”水平下的生長發(fā)育參數(shù)最優(yōu)情況，具有片面性。另外，觀測數(shù)據(jù)質量也嚴重制約模型參數(shù)的優(yōu)化和率定，因此“全局優(yōu)化”更有賴于各種情形下嚴格的試驗設計和高質量的數(shù)據(jù)獲取。

[1] 董潔平,李致家,戴健男.基于SCE-UA算法的新安江模型參數(shù)優(yōu)化及應用[J].河海大學學報(自然科學版),2012,40(5):485.

DONG J P,LI Z J,DAI J N.Application of SCE-UA algorithm to optimization of Xin'anjiang model parameters [J].JournalofHohaiUniversity(NaturalSciences),2012,40(5):485.

[2] 何 亮,侯英雨,趙 剛,等.基于全局敏感性分析和貝葉斯方法的WOFOST作物模型參數(shù)優(yōu)化[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(2):169.

HE L,HOU Y Y,ZHAO G,etal.Parameters optimization of WOFOST model by integration of global sensitivity analysis and Bayesian calibration method [J].TransactionsoftheCSAE,2016,32(2):169.

[3] 周廣勝,何奇瑾,殷曉潔.中國植被/陸地生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化的適應性與脆弱性[M].北京:氣象出版社,2015:134.

ZHOU G S,HE Q J,YIN X J.Adaptation and vulnerability of vegetation and terrestrial ecosystems to climate change in China [M].Beijing:China Meteorological Press,2015:134.

[4] 姚 寧,周元剛,宋利兵,等.不同水分脅迫條件下DSSAT-CERES-Wheat模型的調參與驗證[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2015,31(12):138.

YAO N,ZHOU Y G,SONG L B,etal.Parameter estimation and verification of DSSAT-CERES-Wheat model for simulation of growth and development of winter wheat under water stresses at different growth stages [J].TransactionsoftheCSAE,2015,31(12):138.

[5] 涂啟玉,梅亞東.Matlab遺傳算法工具GUI率定馬斯京根模型參數(shù)[J].水文,2008,28(5):33.

TU Q Y,MEI Y D.Application of Matlab Gatool GUI in parameter estimation of Muskingum Routing model [J].JournalofChinaHydrology,2008,28(5):33.

[6] 張 添,黃春林,沈煥鋒.土壤水分對土壤參數(shù)的敏感性及其參數(shù)優(yōu)化方法研究[J].地球科學進展,2012,27(6):678.

ZHANG T,HUANG C L,SHEN H F.Sensitivity and parameters optimization method of soil parameters to soil moisture in common land model [J].AdvancesinEarthScience,2012,27(6):678.

[7] 徐會軍,陳洋波,曾碧球,等.SCE-UA算法在流溪河模型參數(shù)優(yōu)選中的應用[J].熱帶地理,2012,32(1):32.

XU H J,CHEN Y B,ZENG B Q,etal.Application of SCE-UA Algorithm to Parameter Optimization of Liuxihe Model [J].TropicalGeography,2012,32(1):32.

[8] 李明亮,楊大文,陳勁松.基于采樣貝葉斯方法的洪水概率預報研究[J].水力發(fā)電學報,2011,30(3):27.

LI M L,YANG D W,CHEN J S.Probabilistic flood forecasting by a sampling-based Bayesian model [J].JournalofHydroelectricEngineering,2011,30(3):27.

[9] MA G N,HUANG J X,WU W B,etal.Assimilation of MODIS-LAI into the WOFOST model for forecasting regional winter wheat yield [J].Mathematical&ComputerModelling,2013,58(3-4):634.

[10] 姜志偉,陳仲新,周清波,等.CERES-Wheat作物模型參數(shù)全局敏感性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2011,27(1):236.

JIANG Z W,CHEN Z X,ZHOU Q B,etal.Global sensitivity analysis of CERES-Wheat model parameters [J].TransactionsoftheCSAE,2011,27(1):236.

[11] SALTELLI A,ANNONI P,AZZINI I,etal.Variance based sensitivity analysis of model output.Design and estimator for the total sensitivity index [J].ComputerPhysicsCommunications,2010,181(2):259.

[12] SALTELLI A.Sensitivity analysis for importance assessment [J].RiskAnalysis,2002,22(3):579.

[13] SATELLI A.Global sensitivity analysis:the primer [M].John Wiley,2008.

[14] 王建棟,郭維棟,李紅祺.拓展傅里葉幅度敏感性檢驗(EFAST)在陸面過程模式中參數(shù)敏感性分析的應用探索[J].物理學報,2013,62(5):050202.

WANG J D,GUO W D,LI H Q.Application of extended Fourier amplitude sensitivity test (EFAST) method in land surface parameter sensitivity analysis [J].ActaPhysicaSinica,2013,62(5):050202.

[15] 廖征紅,陳洋波,徐會軍,等.基于 E-FAST 的流溪河模型參數(shù)敏感性分析[J].熱帶地理,2012,32(6):606.

LIAO Z H,CHEN Y B,XU H J,etal.Parameter sensitivity analysis of the Liuxihe model based on E-FAST algorithm[J].TropicalGeography,2012,32(6):606.

[16] 何 亮,趙 剛,靳 寧,等.不同氣候區(qū)和不同產(chǎn)量水平下APSIM-Wheat模型的參數(shù)全局敏感性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2015,31(14):148.

HE L,ZHAO G,JIN N,etal.Global sensitivity analysis of APSIM-Wheat parameters in different climate zones and yield levels [J].TransactionsoftheCSAE,2015,31(14):148.

[17] 吳 錦,余福水,陳仲新,等.基于EPIC模型的冬小麥生長模擬參數(shù)全局敏感性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2009,25(7):136.

WU J,YU F S,CHEN Z X,etal.Global sensitivity analysis of growth simulation parameters of winter wheat based on EPIC model [J].TransactionsoftheCSAE,2009,25(7):136.

[18] 林忠輝,莫興國,項月琴.作物生長模型研究綜述[J].作物學報,2003,29(5):750.

LIN Z H,MO X G,XIANG Y Q,Research advances on crop growth models [J].ActaAgronomicaSinica,2003,29(5):750.

[19] 姜志偉.區(qū)域冬小麥估產(chǎn)的遙感數(shù)據(jù)同化技術研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)科學院,2012:9-11.

JIANG Z W.Study of the remote sensing data assimilation technology for regional winter wheat yield estimation [D].Beijing:Chinese Academy of Agricultural Sciences,2012:9-11.

[20] 呂尊富,劉小軍,湯 亮,等.基于WheatGrow和CERES模型的區(qū)域小麥生育期預測與評價[J].中國農(nóng)業(yè)科學,2013,46(6):1136.

LU Z F,LIU X J,TANG L,etal.Regional prediction and evaluation of wheat phenology based on the WheatGrow and CERES models [J].ScientiaAgriculturaSinica,2013,46(6):1136.

[21] 嚴美春,曹衛(wèi)星,羅衛(wèi)紅,等.小麥發(fā)育過程及生育期機理模型的研究I.建模的基本設想與模型的描述[J].應用生態(tài)學報,2000,11(3):355.

YAN M C,CAO W X,LUO W H,etal.A mechanistic model of phasic and phenological development of wheat I.Assumption and description of the model [J].ChineseJournalofAppliedEcology,2000,11(3):355.

[22] 劉鐵梅,曹衛(wèi)星,羅衛(wèi)紅.小麥抽穗后生理發(fā)育時間的計算與生育期的預測[J].麥類作物學報,2000,20(3):29.

LIU T M,CAO W X,LUO W H.Calculation of physiological development time and prediction of development stages after heading [J].JournalofTriticeaeCrops,2000,20(3):29.

[23] CAO W X,MOSS D N.Modelling phasic development in wheat:a conceptual integration of physiological components [J].JournalofAgriculturalScience,1997,129(2):163.

[24] 馮利平,高亮之,金之慶,等.小麥發(fā)育期動態(tài)模擬模型的研究[J].作物學報,1997,23(4):418.

FENG L P,GAO L Z,JIN Z Q,etal.Studies on simulation model for wheat phenology [J].ActaAgronomicaSinica,1997,23(4):418.

[25] 孫 寧,馮利平.小麥生長發(fā)育模擬模型在華北冬麥區(qū)適用性驗證[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報,2006,14(1):70.

SUN N,FENG LP.Validation of WheatSM model in winter wheat production region of North China [J].ChineseJournalofEco-Agriculture,2006,14(1):71.

[26] 鄭秀琴.對小麥生長模型WheatSM改進研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2005:8-13.

ZHENG X Q.Study of improvement of wheat growth model WheatSM [D].Beijing:China Agricultural University,2005:8-13.

[27] 王石立,馬玉平.作物生長模擬模型在我國農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務中的應用研究進展及思考[J].氣象,2008,34(6):3-10.

WANG S L,MA Y P.The progress in application of crop growth simulation models to agro-meteorological services in China [J].MeteorologicalMonthly,2008,34(6):3-10.

[28] 王紹中,鄭天存,郭天財.河南小麥育種栽培研究進展[M].北京:中國農(nóng)業(yè)科學技術出版社,2007.

WANG S Z,ZHENG T C,GUO T C.Research progress on wheat breeding and cultivation in Henan [M].Beijing:China Agricultural Science and Technology Press,2007.

[29] 馮利平.小麥生長發(fā)育模擬模型(WheatSM)的研究[D].南京:南京農(nóng)業(yè)大學,1995.

FENG L P.Study on simulation model of wheat growth and development [D].Nanjing:Agricultural University of Nanjing,1995.

[30] 李 寧.小麥生長發(fā)育模擬模型(WheatSM)V4.0版本軟件設計[D] .北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2015:4.

LI N.Software design for the simulation model of wheat growth and development(V4.0) [D].Beijing:China Agricultural University,2015:4.

[31] 陳懷亮,唐世浩,俄有浩,等.農(nóng)作物生長動態(tài)監(jiān)測與定量評價[M].北京:氣象出版社,2016:145.

CHEN H L,TANG S H,E Y H,etal.Dynamic monitoring and quantitative evaluation of crop growth [M].Beijing:China Meteorological Press,2016:145.

[32] 李 艷,黃春林,盧 玲.基于EFAST方法的SEBS模型參數(shù)全局敏性分析[J].遙感技術與應用,2014,29(5):719.

LI Y,HUANG C L,LU L.Global sensitivity analysis of SEBS model parameters based on EFAST method [J].RemoteSensingTechnologyandApplication,2014,29(5):719.

[33] DUN Q Y.A global optimization strategy for efficient and effective calibration of hydrologic models [J].InternationalArchivesofAllergy&AppliedImmunology,1991,86(2):176-82.

[34] 宋星原,舒全英,王海波,等.SCE-UA遺傳算法和單純形優(yōu)化算法的應用[J].武漢大學學報(工學版),2009,42(1):6.

SONG X Y,SHU Q Y,WANG H B,etal.Comparison and application of SCE-UA,genetic algorithm and simplex method [J].EngineeringJournalofWuhanUniversity,2009,42(1):6.

[35] 李彤霄,趙國強,李 有.河南省氣候變化及其對冬小麥越冬期的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2009,30(2):143.

LI T X,ZHAO G Q,LI Y,Climate change and its impacts on duration of winter wheat overwintering stage in Henan Province [J].ChineseJournalofAgrometeorology,2009,30(2):143.

ParameterOptimizationandValidationoftheWheatSMModelforGrowthandDevelopmentofWheat

GUOQile1,2,3,LIYing1,2,TIANHongwei1,2
(1.China Meteorological Administration/Henan Key Laboratory of Agrometeorological Support and Applied Technique,Zhengzhou,Henan 450003,China; 2.Henan institute of Meteorological Sciences,Zhengzhou,Henan 450003,China; 3.Graduate School of Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China)

To validate the application of WheatSM model,based on the global sensitivity analysis method (EFAST),wheat growth and development parameters of the WheatSM model were analyzed,and then ten key parameters were screened out to optimize,such as the basic development coefficients before heading (K1,K21,K22 and K3),the temperature coefficient from emergence to overwintering (P21),the genetic photoperiod coefficient from overwintering to jointing (Q2),the transfer rate of photosynthetic product to grain after heading (TR2) ,the specific leaf area (SLA),the partition coefficient of ear dry matter from jointing to heading (PcEar34),and the partition coefficient of leaf dry matter from heading to maturity (PcLeaf45). Based on these parameters,the global optimization algorithm (SCE-UA) was carried out,and observation data of many continuous years was used to constrain the cost function of optimization and validate the effect. The results showed that the WheatSM model has the highest accuracy for the simulation at emergence stage,with RRMSE<0.5%,andR2>0.9; and it has a modest accuracy for the simulations at heading and jointing stages,but the worst accuracy for the simulation at overwintering stage. The simulation results of dry matter and LAI have high correlation to observed data,withR2>0.9,but the accuracy is relatively lower (75.0%).

Winter wheat; The growth and development model; Global sensitivity analysis; Parameters optimization

時間：2017-12-11

網(wǎng)絡出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1359.S.20171211.1106.014.html

2017-04-28

2017-05-16

中國氣象局河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應用技術重點開放實驗室基金項目(AMF201404，AMF201507)

E-mail：guoqile@163.com

S512.1；S311

A

1009-1041(2017)12-1571-10