播期和品種變化對馬鈴薯產(chǎn)量的耦合效應(yīng)*

李 揚, 王 靖, 唐建昭, 黃明霞, 白慧卿, 王 娜, 賀付偉

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播期和品種變化對馬鈴薯產(chǎn)量的耦合效應(yīng)*

李 揚, 王 靖**, 唐建昭, 黃明霞, 白慧卿, 王 娜, 賀付偉

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院 北京 100193)

馬鈴薯作為北方農(nóng)牧交錯帶的主栽作物, 隨著氣候向暖干化發(fā)展, 其產(chǎn)量的穩(wěn)定對保證該地區(qū)糧食安全有重要意義。為探究播期和品種耦合對農(nóng)牧交錯帶馬鈴薯產(chǎn)量的影響, 基于分期播種和品種比較試驗的生育期和產(chǎn)量數(shù)據(jù)對APSIM-Potato模型進行調(diào)參和驗證, 利用驗證后的模型設(shè)置連續(xù)模擬情景, 比較不同耦合方式的產(chǎn)量及保證率, 分析農(nóng)牧交錯帶雨養(yǎng)馬鈴薯的最佳播期和品種耦合方式。結(jié)果表明: APSIM-Potato模型可以較好地模擬不同熟性馬鈴薯品種的生育期和產(chǎn)量, 不同品種生育期實測值和模擬值的均方根誤差(RMSE)均小于6.3 d, 不同品種產(chǎn)量實測值和模擬值的歸一化均方根誤差(NRMSE)均小于7.6%。雨養(yǎng)條件下, 農(nóng)牧交錯帶不同播期和品種耦合下馬鈴薯的多年平均鮮重產(chǎn)量為10 494 kg?hm-2; 中熟品種‘克新一號’晚播(6月1日播種)的平均產(chǎn)量最高, 為12 153 kg?hm-2, 且可以保證在66.7%的年份產(chǎn)量高于不同耦合方式的平均值, 較早播(4月26日播種)和中播(5月15日播種)的平均鮮重產(chǎn)量分別高16.3%和7.0%, 較同一時期播種的早熟品種‘費烏瑞它’和晚熟品種‘底西芮’分別高18.7%和17.2%。本研究揭示了農(nóng)牧交錯帶馬鈴薯播期、品種和環(huán)境存在顯著的交互作用, 播期推遲和選種中熟馬鈴薯品種是應(yīng)對氣候暖干化的重要方式, 為該地區(qū)馬鈴薯適應(yīng)氣候變化和保證穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)提供了科學(xué)依據(jù)。

農(nóng)牧交錯帶; 馬鈴薯; 播期; 品種; 產(chǎn)量保證率; APSIM-Potato模型

北方農(nóng)牧交錯帶是我國典型的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū), 降水少且變率大, 水分短缺嚴重限制了該地區(qū)作物生產(chǎn)[1-2]。馬鈴薯()是該地區(qū)主栽作物之一, 占該區(qū)作物總產(chǎn)的46.8%, 且其種植面積在逐年增加[3-4]。然而當(dāng)?shù)伛R鈴薯生長季降水量遠低于其需水量, 因此水分短缺嚴重限制了馬鈴薯的高產(chǎn)和穩(wěn)產(chǎn)[5-6]。在氣候變化背景下, 農(nóng)牧交錯帶向暖干化方向發(fā)展[1], 進一步加劇了馬鈴薯生長期的水分虧缺, 且馬鈴薯為喜涼作物, 溫度升高對產(chǎn)量有不利影響[3]。

選擇適宜的播期和品種是提高農(nóng)牧交錯帶馬鈴薯產(chǎn)量和降水利用效率的重要措施。董旭生等[7]通過在甘肅隴中地區(qū)進行品種比較試驗表明, 適宜品種可使雨養(yǎng)馬鈴薯增產(chǎn)30%以上。張麗芳[8]在內(nèi)蒙古中部地區(qū)的試驗研究表明, 中熟品種‘克新一號’的產(chǎn)量較其他品種高且適應(yīng)性強。于婷婷等[9]通過分析內(nèi)蒙古地區(qū)馬鈴薯需水關(guān)鍵期和降水的匹配度, 發(fā)現(xiàn)早熟品種應(yīng)種植在中部和中西部地區(qū), 中熟品種應(yīng)種植在東北部地區(qū)。分期播種試驗被廣泛用于分析馬鈴薯的適宜播期。如沈姣姣等[10]通過分期播種試驗研究表明, 農(nóng)牧交錯帶馬鈴薯早熟品種最適宜播期在5月中下旬。張凱等[11]在隴中黃土高原半干旱區(qū)的分期播種試驗同樣認為5月底或6月初是最適宜馬鈴薯播種的時間。而趙沛義等[12]在農(nóng)牧交錯帶中部的研究表明中熟品種‘克新一號’在5月初播種有助于其產(chǎn)量和水分利用效率的提高。

當(dāng)前對馬鈴薯最適播期和品種的研究大多側(cè)重于播期間或品種間的比較, 較少關(guān)注播期和品種的耦合效應(yīng)。其次, 當(dāng)前的研究主要基于大田試驗, 但有限的年份和處理不能充分考慮播期、品種和環(huán)境的耦合效應(yīng)?；谶^程的作物生長模型能夠幫助揭示長時間序列下馬鈴薯的最適播期和品種并能夠揭示播期、品種和環(huán)境的耦合效應(yīng), 因此得到了廣泛應(yīng)用[2,13]。APSIM模型已經(jīng)在農(nóng)牧交錯帶進行了驗證并能夠分析播期和氣候波動對馬鈴薯產(chǎn)量和水分平衡的影響[5]。本研究進一步通過大田播期和品種試驗數(shù)據(jù), 對APSIM-Potato在農(nóng)牧交錯帶播期和品種耦合對馬鈴薯生育期和產(chǎn)量影響的模擬能力進行評價, 利用驗證后的模型分析播期和品種耦合對馬鈴薯產(chǎn)量的影響, 以期為該區(qū)馬鈴薯產(chǎn)量和水分利用效率的提升提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 代表性研究站點及氣候和土壤數(shù)據(jù)

選擇農(nóng)牧交錯帶的典型站點內(nèi)蒙古呼和浩特市農(nóng)業(yè)部武川農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)觀測試驗站(41°06′N, 111°28′E, 海拔1 756 m, 簡稱武川試驗站)進行播期和品種耦合對產(chǎn)量影響的模擬研究。站點位于北方農(nóng)牧交錯帶中段, 屬于干旱半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū), 1981—2010年年平均氣溫和降水量分別為3.9 ℃和325 mm, 降水主要集中在4—9月, 年潛在蒸發(fā)量為降水量的5倍; 無霜期90~120 d, 全年月平均風(fēng)速為4.5 m?s-1, 土壤為栗鈣土, 種植制度為一年1熟。表1為站點的基礎(chǔ)土壤數(shù)據(jù), 包括容重、土壤凋萎含水量、田間持水量和飽和含水量等。1981—2010年武川試驗站逐日氣象資料來自于中國氣象局國家氣象信息中心地面氣象資料觀測數(shù)據(jù)集, 包括日照數(shù)據(jù)(h)、日最高氣溫(℃)、日最低氣溫(℃)和降水量(mm)。

表1 研究站點土壤基礎(chǔ)參數(shù)

1.2 播期和品種試驗

播期和品種試驗數(shù)據(jù)包括馬鈴薯的關(guān)鍵生育期(出苗、開花和成熟)和產(chǎn)量鮮重(含水量80%)數(shù)據(jù), 均來自于已發(fā)表的文獻[2,14-16], 試驗地點均位于武川試驗站, 用于模型調(diào)參和驗證的數(shù)據(jù)主要來自馬鈴薯早、中和晚熟3個品種, 分別為‘費烏瑞它’、‘克新一號’和‘底西芮’。其中早熟品種‘費烏瑞它’的分期播種試驗在2009年和2010年進行, 分別設(shè)置超早播(4月28日)、早播(5月8日)、中播(5月18日)、晚播(5月28日)和超晚播(6月8日)5個播期, 播種密度為60 000株?hm-2, 行距50 cm, 株距40 cm, 播前一次性施入氮35 kg?hm-2, 磷6 kg?hm-2, 鉀23 kg?hm-2, 試驗期間僅在土壤濕度下降到接近凋萎點時進行補水[14]。中熟品種‘克新一號’的分期播種試驗在2011年和2012年進行, 分別設(shè)置4月26日、5月6日、5月16日、5月26日和5月31日5個播期, 播種密度為40 000株?hm-2, 播前一次施入尿素37.5 kg?hm-2, 磷酸二銨70 kg?hm-2, 氯化鉀37.5 kg?hm-2, 在播種時進行一次補水, 補水量為30 mm[2]。晚熟品種‘底西芮’2010年試驗設(shè)置的播期為5月15日, 播種密度為52 000株?hm-2, 行距50 cm, 播前施入有機肥30 t?hm-2作底肥, 全生育期化肥用量為磷酸二銨150 kg?hm-2作種肥, 尿素135 kg?hm-2和硫酸鉀60 kg?hm-2按3∶2分種肥和追肥施入; 2011年試驗設(shè)置的播期為5月8日, 播種密度為67 500株?hm-2, 行距65 cm, 株距30 cm, 試驗期間水肥充足[15-16]。

1.3 APSIM-Potato模型及參數(shù)化

基于過程的作物模型APSIM已在不同氣候區(qū)進行了廣泛應(yīng)用[17-19]。APSIM模型以土壤為核心, 主要包括作物模塊、土壤模塊和管理模塊。作物模塊模擬作物的生長發(fā)育和產(chǎn)量形成以及與土壤的相互作用, 土壤模塊模擬土壤水分和養(yǎng)分的運移等, 管理模塊包括模塊的調(diào)用、作物播種和收獲、施肥和灌溉的設(shè)定、輸入輸出結(jié)果等。作物參數(shù)存放于獨立的文件中, 主要包括兩部分: 作物特定的參數(shù)和品種特定的參數(shù), 這樣的結(jié)構(gòu)便于創(chuàng)建新的作物和品種參數(shù), 而不需要改動模型結(jié)構(gòu)[20]。APSIM-Potato逐日模擬馬鈴薯的生長發(fā)育、干物質(zhì)積累和塊莖生長[21]。模型將馬鈴薯生育期劃分為5個階段: 播種—發(fā)芽、發(fā)芽—出苗、出苗—塊莖形成(現(xiàn)蕾)、塊莖形成—開花和開花—成熟, 各階段均由積溫(CTT, ℃·d)驅(qū)動完成。發(fā)芽—出苗階段的速率由播種深度和土壤溫度決定, 出苗到塊莖形成的積溫隨著光周期的增加而增加。日干物質(zhì)積累速率(DM)由輻射截獲和輻射利用效率(RUE, g?MJ?1)共同決定, 且水分和氮素脅迫會降低干物質(zhì)積累速率:

式中:u為作物實際蒸騰,d為作物潛在蒸騰。

日平均氣溫為2 ℃時,t從0開始增加, 當(dāng)日平均氣溫為12~24 ℃時t為1, 當(dāng)氣溫升高到34 ℃時t又逐漸降低至0。

根據(jù)干物質(zhì)的積累量以及干物質(zhì)向不同器官的運移和分配來模擬馬鈴薯的干重產(chǎn)量, 在與實測鮮重產(chǎn)量比較時折算為含水量為80%的鮮重。

APSIM-Potato模型中有4個發(fā)育期控制參數(shù), 分別為苗期時光周期(x_pp_emergence, h)、播種—出苗所需的有效積溫(y_tt_emergence, ℃?d)、出苗—塊莖形成所需的有效積溫(tt_earlytuber, ℃?d)和塊莖形成—衰老所需的有效積溫(tt_senscing, ℃?d)。

基于播期和品種試驗數(shù)據(jù), 采用“試錯法”對APSIM-Potato模型進行調(diào)參: 早熟品種‘費烏瑞它’使用2009年的數(shù)據(jù)進行調(diào)參, 2010年的數(shù)據(jù)進行驗證; 中熟品種‘克新一號’使用2011年的數(shù)據(jù)進行調(diào)參, 2012年的數(shù)據(jù)進行驗證; 晚熟品種‘底西芮’使用2010年的數(shù)據(jù)進行調(diào)參, 2011年的數(shù)據(jù)進行驗證。根據(jù)試驗觀測的生育期數(shù)據(jù)調(diào)整模型中各發(fā)育階段所需的有效積溫來確定各品種的主要遺傳參數(shù)。

1.4 長期模擬情景設(shè)置

為探究播期和品種耦合對雨養(yǎng)條件下馬鈴薯產(chǎn)量的影響, 選擇1981—2010年時段, 參照當(dāng)?shù)貙嶋H情況設(shè)置3個播期: 4月26日(早播)、5月15日(中播)和6月1日(晚播)。播種密度為40 000株?hm-2, 行距為50 cm, 播前一次性施入尿素37.5 kg?hm-2(純N含量46.3%), 初始含水量設(shè)置為田間持水量的35%, 連續(xù)模擬馬鈴薯產(chǎn)量?？紤]實際生產(chǎn)中馬鈴薯在成熟階段可能會受到初霜凍的影響, 因此當(dāng)日平均氣溫低于0 ℃時在模型中設(shè)置強制收獲。

1.5 APSIM-Potato模型評價指標

采用模擬值與實測值之間的均方根誤差(RMSE)、歸一化均方根誤差(NRMSE)和決定系數(shù)(2)[22-24]作為評價APSIM-Potato模型的統(tǒng)計指標。RMSE和NRMSE可反映模擬值與實測值之間的相對誤差和絕對誤差, 值越小表明模擬效果越好;2可反映模擬值與實測值之間的一致性, 值越接近1表明模擬效果越好。具體計算公式如下:

1.6 產(chǎn)量保證率的計算方法

馬鈴薯產(chǎn)量保證率是指產(chǎn)量大于等于或小于等于某產(chǎn)量值出現(xiàn)的年份占總年份的百分比。本研究采用農(nóng)業(yè)氣候?qū)W中氣候要素保證率的計算方法對模擬的不同品種和播期耦合下馬鈴薯鮮重產(chǎn)量進行分析比較[25]。計算公式如下:

式中:為保證率, 單位為%;為產(chǎn)量達到某產(chǎn)量值的年份數(shù);為總研究年份數(shù), 本研究時間序列長為30年, 因此的取值為30。

2 結(jié)果與分析

2.1 APSIM-Potato的模擬能力評價

APSIM-Potato模型的調(diào)參和驗證結(jié)果表明, 各品種生育期和產(chǎn)量在調(diào)參年和驗證年的模擬值和實測值表現(xiàn)出良好的相關(guān)性和一致性, 基本落在模擬值和實測值的1∶1線附近(圖1)。調(diào)參年份馬鈴薯品種‘費烏瑞它’、‘克新一號’和‘底西芮’生育期實測值和模擬值的RMSE分別為6.3 d、2.8 d和0 d, 實測產(chǎn)量和模擬產(chǎn)量的NRMSE分別為1.9%、3.9%和0.3%; 驗證年份‘費烏瑞它’、‘克新一號’和‘底西芮’生育期實測值和模擬值的RMSE分別為3.5 d、2.1 d和4.2 d, 實測產(chǎn)量和模擬產(chǎn)量的NRMSE分別為0.9%、7.6%和2.3%。由表2可以看出, 3個品種的營養(yǎng)生長期、生殖生長期和全生育期所需有效積溫存在顯著差異, 中熟和晚熟品種營養(yǎng)生長階段所需有效積溫分別為730 ℃?d和790 ℃?d, 顯著高于早熟品種(430 ℃?d)。因此, 盡管早熟品種的生殖生長階段所需有效積溫(490 ℃?d)顯著高于中熟品種(300 ℃?d)和晚熟品種(355 ℃?d), 但中熟和晚熟品種全生育期所需有效積溫分別為1 030 ℃?d和1 145 ℃?d, 顯著高于早熟品種(920 ℃?d)。

2.2 播期和品種耦合對馬鈴薯產(chǎn)量的影響

分析同一播期下不同品種馬鈴薯模擬鮮重產(chǎn)量保證率可知(圖2a, 2b, 2c), 早播(4月26日)時, 中熟品種‘克新一號’鮮重產(chǎn)量在5 000~15 000 kg?hm-2的保證率比早熟品種‘費烏瑞它’和晚熟品種‘底西芮’高, 產(chǎn)量在10 000 kg?hm-2時早、中和晚熟品種的保證率分別為40.0%、56.7%和46.7%; 中播(5月15日)時晚熟品種產(chǎn)量在0~10 000 kg?hm-2的保證率最高, 而中熟品種在10 000 kg?hm-2以上的保證率最高; 早、中和晚熟品種在晚播(6月1日)時達10 000 kg?hm-2的保證率分別為43.3%、66.7%和60.0%, 而早熟品種在15 000~30 000 kg?hm-2產(chǎn)量的保證率比中熟和晚熟品種高。分析同一品種在不同播期馬鈴薯模擬鮮重產(chǎn)量保證率可知(圖2d, 2e, 2f), 早熟品種在早、中和晚播達15 000 kg?hm-2鮮重產(chǎn)量時的保證率分別為20.0%、26.7%和33.3%; 中熟品種晚播的產(chǎn)量在5 000~15 000 kg?hm-2的保證率高于早播和中播, 如產(chǎn)量達10 000 kg?hm-2時早播、中播和晚播的保證率分別為56.7%、63.3%和66.7%; 而晚熟品種中播時鮮重產(chǎn)量在5 000~15 000 kg?hm-2的保證率高于早播和晚播, 達10 000 kg?hm-2時早、中和晚播的保證率分別為46.7%、63.3%和60.0%。

2.3 不同播期和品種組合下馬鈴薯的產(chǎn)量水平

分析各品種和播期在近30年模擬鮮重產(chǎn)量的表現(xiàn)可知(圖3), 9種耦合方式下的馬鈴薯平均鮮重產(chǎn)量為10 494 kg?hm-2, 早熟品種‘費烏瑞它’早、中、晚各播期和晚熟品種早播(4月26日)的產(chǎn)量均有50%以上的年份低于平均值, 分別占研究年份的60.0%、56.7%、56.7%和53.3%, 多年平均產(chǎn)量分別為9 067 kg?hm-2、9 604 kg?hm-2、10 241 kg?hm-2和10 199 kg?hm-2; 中熟品種‘克新一號’各播期均有50%以上的年份產(chǎn)量高于平均值, 其中晚播(6月1日)有66.7%的年份高于平均產(chǎn)量, 晚播多年平均產(chǎn)量最高, 為12 153 kg?hm-2; 晚熟品種‘底西芮’中播(5月15日)和晚播(6月1日)高于平均產(chǎn)量的年份分別占總年份的63.3%和60.0%, 多年平均產(chǎn)量分別為11 023 kg?hm-2和10 373 kg?hm-2。

圖1 不同品種馬鈴薯生育期(a, b)和產(chǎn)量(c, d)的調(diào)參(a, c)和驗證(b, d)結(jié)果(圖a, b中的虛線為1∶1線, 圖c, d中產(chǎn)量實測值上的誤差線為重復(fù)間的標準差)

表2 不同熟性馬鈴薯品種的主要遺傳參數(shù)(E: 早熟; M: 中熟; L: 晚熟)

圖2 1981—2010年APSIM模型模擬的馬鈴薯鮮重產(chǎn)量的保證率[圖a、b、c表示在同一播種期下(a: 4月26日; b: 5月15日; c: 6月1日)不同品種的產(chǎn)量保證率;圖d、e、f表示同一品種(d: 早熟; e: 中熟; f: 晚熟)在不同播期下的產(chǎn)量保證率]

E、M、L分別表示早熟品種、中熟品種和晚熟品種。E, M, L represent potato varieties of early-maturing, mid-maturing and late-maturing, respectively.

圖3 不同播期和品種耦合下不同馬鈴薯品種的產(chǎn)量(kg?hm-2)水平

E、M、L分別表示早熟品種、中熟品種和晚熟品種; 04-26、05-15、06-01分別表示早播(4月26日)、中播(5月15日)和晚播(6月1日)。E, M, L represent potato varieties of early-maturing, mid-maturing and late-maturing, respectively. 04-26, 05-15, 06-01 represent planting on April 26, May 15 and June 1, respectively.

3 討論

APSIM模型已經(jīng)廣泛用于指導(dǎo)實際作物生產(chǎn), 以前的研究[3]已證明APSIM-Potato模型能夠模擬播期對馬鈴薯生育期和產(chǎn)量的影響, 但尚未探究APSIM-Potato模型是否能夠模擬播期和品種耦合對馬鈴薯生育期和產(chǎn)量的影響。因此, 本研究進一步收集大田播期和品種試驗數(shù)據(jù), 針對不同熟性的品種和多個播期的馬鈴薯生育期和產(chǎn)量數(shù)據(jù)對APSIM-Potato模型進行進一步評價, 結(jié)果表明APSIM-Potato模型可以有效模擬農(nóng)牧交錯帶馬鈴薯生育期和產(chǎn)量對不同播期和品種的響應(yīng)。

夏哲超等[26]指出, 灌溉是干旱半干旱地區(qū)提升作物產(chǎn)量最有效的方法, 然而北方農(nóng)牧交錯帶地區(qū)可灌溉的農(nóng)田面積有限, 因此選擇適宜的播期和品種是該地區(qū)提升雨養(yǎng)作物產(chǎn)量和適應(yīng)氣候變化最有效的方式。本研究指出該地區(qū)馬鈴薯品種和播期的最佳耦合方式是中熟品種在6月初播種, 其產(chǎn)量和保證率均較其他耦合方式高, 這與張凱等[11]的研究結(jié)果一致, 但與趙沛義等[12]認為中熟品種的最適播期為5月初的結(jié)果不同。為此, 我們進一步分析了中熟品種早播和晚播時30年平均生育期內(nèi)的水分脅迫和溫度脅迫。由圖4可知, 雨養(yǎng)條件下, 中熟品種早播的水分脅迫比晚播更嚴重, 研究表明半干旱地區(qū)馬鈴薯的需水關(guān)鍵期為塊莖形成期[27], 而早播和晚播在塊莖形成期的平均水分脅迫因子分別為0.57和0.85, 表明晚播所受的水分脅迫低于早播; 盡管早播和晚播在發(fā)育的關(guān)鍵階段幾乎都不受溫度脅迫, 但苗期適宜的溫度能保證馬鈴薯正常出苗, 早播的溫度脅迫主要在苗期, 而晚播在苗期不受溫度脅迫。因此中熟品種選擇晚播比早播受到的溫度和水分脅迫更低, 更有利于馬鈴薯的生長和產(chǎn)量。

圖4 馬鈴薯中熟品種早播(a, c: 4月26日播種)和晚播(b, d: 6月1日播種)的水分和溫度脅迫因子

4 結(jié)論

基于農(nóng)牧交錯帶典型站點的大田分期播種和品種比較試驗的生長發(fā)育和產(chǎn)量數(shù)據(jù)的調(diào)參和驗證結(jié)果表明, APSIM-Potato模型在北方農(nóng)牧交錯帶地區(qū)具有較好的適用性, 可以準確地模擬不同播期和品種耦合下馬鈴薯生育期和產(chǎn)量, 因此可以用于探究該區(qū)域馬鈴薯的播期、品種和環(huán)境的互作效應(yīng); 長期模擬結(jié)果表明, 馬鈴薯品種和播期間存在顯著的耦合效應(yīng), 選擇中熟品種在6月初播種, 多年平均鮮重產(chǎn)量最高。播期和品種的優(yōu)化管理是該區(qū)適應(yīng)氣候變化和保證馬鈴薯穩(wěn)產(chǎn)的有效措施。

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Coupling impacts of planting date and cultivar on potato yield*

LI Yang, WANG Jing**, TANG Jianzhao, HUANG Mingxia, BAI Huiqing, WANG Na, HE Fuwei

(College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China)

Potato is one of the major food crops in agro-pastoral ecotone (APE) in North China, with a total yield accounting for 46.8% of total grain yield in the region. Therefore, yield stability of potato is of significance for food security in the region. Due to the shortage of surface water and groundwater resources, potato is mostly produced under rainfed condition in the APE. Thus, there is large variation in rainfed potato yield due to high variability of annual and season precipitation. Adjustment in planting date and selection of cultivars were both effective ways of adapting to climate change, but there were few studies on the exploration of the impacts of coupling planting date and cultivar type on potato yield under rainfed condition in the APE. In this study, the APSIM-Potato model were calibrated and validated by serial planting date and cultivar experiments of potato in 1981–2010 to analyze the optimal combinations of planting date and cultivar by focusing on yield and guaranteeing rate of yield of rainfed potato. The results showed that APSIM-Potato model performed well in simulating phenology and fresh yield under different planting dates and cultivars of potato. The range of root mean square errors (RMSE) between the observed and simulated phenology was 0–6.3 days for the calibration years and 2.1–4.2 days for the validation years under different combinations of planting date and cultivar type. The range of normalized root mean square error (NRMSE) between the observed and simulated yields under different combinations of planting date and cultivar type was 0.3%–3.9% for the calibration years and 0.9%–7.6% for the validation years. Under rainfed condition, the range of simulated fresh yield of potato under different combinations of planting date and cultivar was 0–28 914 kg?hm-2for the period 1981–2010, with an average of 10 494 kg?hm-2. Planting mid-maturing cultivar ‘Kexin_1’ in late planting date (1stJune) produced fresh yield of 12 153 kg?hm-2, which was respectively 16.3% and 7.0% higher than that under early planting season (26thApril) and the middle planting (15thMay) in the APE during 1981–2010. Moreover, the simulated fresh potato yield of ‘Kexin_1’ under late planting date was respectively 18.7% and 17.2% higher than that of early-maturing cultivar ‘Favorita’ and late-maturing cultivar ‘Desiree’. Planting mid-maturing cultivar at late planting date (1stJune) guaranteed higher simulated fresh yield than the average in 66.7% years of 1981–2010. The study showed significant interaction among planting date, cultivar and environment in potato production in the APE in North China. Under rainfed condition, postponing planting date and selecting mid-maturity cultivar of potato was the most effective way of adapting to the warming and drying climatic conditions. This provided a reference for adapting to climate change and ensuring stable and high potato yield in the region.

Agro-pastoral ecotone; Potato; Planting date; Cultivar; Yield rate guarantee; APSIM-Potato

, E-mail: wangj@cau.edu.cn

Jul. 29, 2018;

Sep. 27, 2018

S162.5+7

A

2096-6237(2019)02-0296-09

10.13930/j.cnki.cjea.180707

* 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(2018TC042)和國家自然科學(xué)基金項目(41475104)資助

王靖, 主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模擬與氣候變化影響評估研究。E-mail: wangj@cau.edu.cn

李揚, 主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)模擬研究。E-mail: doudoucau@163.com

2018-07-29

2018-09-27

* This research was supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China (2018TC042) and the National Natural Science Foundation of China (41475104).

李揚, 王靖, 唐建昭, 黃明霞, 白慧卿, 王娜, 賀付偉. 播期和品種變化對馬鈴薯產(chǎn)量的耦合效應(yīng)[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文), 2019, 27(2): 296-304

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