WOFOST 模型在德州市的適用性研究

王萌萌，楊學斌，王吉順，來劍斌

（1.德州市氣象局，山東 德州 253078；2.中國科學院地理科學與資源研究所生態(tài)網(wǎng)絡觀測與模擬重點實驗室，北京 100101）

作物生長模型是一種面向作物生長發(fā)育過程、機理性很強的數(shù)值模擬模型，綜合考慮氣象條件、土壤特性、作物遺傳特性和田間管理等因素對作物生長發(fā)育的影響，以光、溫、水、土壤等條件為環(huán)境驅動變量，對作物生長過程中的光合、呼吸、蒸騰等重要生理生態(tài)過程進行定量描述，對作物生長發(fā)育及產(chǎn)量形成進行動態(tài)模擬［1-4］。作為一種重要的農(nóng)業(yè)氣象研究方法，作物生長模型在世界范圍內得到廣泛研究應用，其在作物生長監(jiān)測、產(chǎn)量預測、氣候變化影響評估等方面的應用得到有效驗證［5-7］。

WOFOST（World Food Studies）模型是荷蘭瓦赫寧根大學和世界糧食研究中心共同開發(fā)研制，模擬特定土壤和氣候條件下一年生作物生長的動態(tài)解釋性模型［8］。WOFOST 模型的首次應用是在 3 個非洲國家，用于研究施肥量對糧食作物產(chǎn)量的影響［9，10］。該模型也在安第斯山脈曾被用于對灌溉和水分的保持進行評價，有效指導了當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)［11］。國內學者在不同地區(qū)對WOFOST 模型的模擬性能和適用性進行驗證。鄔定榮等［2］在禹城綜合試驗站進行了水分處理試驗，驗證了WOFOST 模型在華北平原的適用性。高永剛等［12］將WOFOST 模型應用于黑龍江省玉米、水稻、大豆和小麥這4 大作物產(chǎn)量預報，取得良好成效。孫琳麗等［13］在河套灌區(qū)巴彥淖爾市農(nóng)業(yè)氣象試驗站進行春玉米分期播種試驗，驗證了WOFOST 模型在內蒙古河套灌區(qū)模擬玉米生長全過程的適應性。

德州市位于山東省西北部，黃河下游北側，屬黃河沖擊平原，四季分明、雨熱同期，春季干旱多風，夏季炎熱多雨，秋季涼爽少雨，冬季寒冷干燥，具有顯著的溫帶大陸性季風氣候特征。年平均日照時數(shù)2 483.8 h，年平均氣溫13.2 ℃，年平均降水量531.4 mm。作為農(nóng)業(yè)大市，德州是全國首個“噸糧地級市”，冬小麥是該地區(qū)的主要糧食作物之一，研究WOFOST 模型在該地的適用性具有重要的實用價值。本研究利用2015—2016 年的冬小麥生長觀測數(shù)據(jù)、歷史氣象數(shù)據(jù)及土壤特性數(shù)據(jù)，對模型的部分參數(shù)進行校正，驗證WOFOST 模型在德州市的適用性，以期為該地區(qū)冬小麥生長發(fā)育研究及產(chǎn)量預測提供科學參考，為探索該地區(qū)智慧農(nóng)業(yè)氣象服務模式提供技術支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究方法

為研究WOFOST 模型在德州市的適用性，首先依據(jù)2015 年的氣象觀測數(shù)據(jù)、冬小麥生長觀測數(shù)據(jù)和土壤特性數(shù)據(jù)進行參數(shù)校準，利用2016 年的數(shù)據(jù)進行驗證。通過比較冬小麥生育期、莖干重、葉干重、地上部分總干重和產(chǎn)量的模擬值與實測值，探索模型的精度，對模型在德州市的適用性進行定量評價。

1.2 數(shù)據(jù)收集與處理

1.2.1 數(shù)據(jù)收集 本研究收集的數(shù)據(jù)包括氣象觀測數(shù)據(jù)、冬小麥生長觀測數(shù)據(jù)和土壤特性數(shù)據(jù)。氣象觀測數(shù)據(jù)來源于德州市氣象局，獲取1981—2017 年逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風速、水汽壓、日照時數(shù)以及冬小麥產(chǎn)量數(shù)據(jù)。冬小麥生長數(shù)據(jù)來源于中國科學院禹城試驗站，選取2015—2016年度冬小麥生育期觀測數(shù)據(jù)，以及不同生育期的莖稈、綠葉、穗生物量和地上部分總生物量觀測數(shù)據(jù)。土壤特性數(shù)據(jù)采用自動土壤水分觀測站實測值，包括田間持水量、凋萎濕度、土壤容重等。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理 由于設備故障或其他原因，氣象數(shù)據(jù)缺測或存在異常值的，需要進行訂正插補，日照時數(shù)、最低氣溫、最高氣溫、風速、水汽壓數(shù)據(jù)采用5日滑動平均的方法進行訂正補充，由于降水數(shù)據(jù)存在較大的不確定性，對于缺失及異常數(shù)據(jù)統(tǒng)一定義為 0［14］。

由于氣象觀測站的常規(guī)觀測項目中沒有太陽輻射，因此需要根據(jù)每日實測的日照時數(shù)進行換算。計算公式如下。

式中，Qn為天文輻射，S為日照百分率，a、b為經(jīng)驗系數(shù)。根據(jù)德州市氣象局與德州市農(nóng)業(yè)科學院合建的黃河涯觀測站2014—2015 年實測太陽輻射數(shù)據(jù)，用最小二乘法對上式進行擬合，計算得出a=0.172，b=0.53。

2 模型簡介

2.1 WOFOST 模型簡介

WOFOST 模型根據(jù)土壤和氣象條件對作物根、莖、葉、穗生物量以及土壤水分動態(tài)進行模擬，模擬的基礎為作物的同化作用、呼吸作用、蒸騰作用以及干物質的分配等生理生態(tài)過程。根據(jù)作物的品種特性和環(huán)境條件，描述作物從出苗到開花、開花到成熟的基本生理過程，模擬作物在輻射、溫度、降水、作物自身特性等影響下日尺度的干物質積累。模型假設作物生長僅受光、溫、水及土壤養(yǎng)分狀況限制，其他條件都處于最佳狀態(tài)［8，9］。

2.2 模型參數(shù)校準

氣象數(shù)據(jù)庫為研究年份逐日氣象觀測數(shù)據(jù)，根據(jù)訂正插補后的1981—2017 年的逐日觀測數(shù)據(jù)，整理日照時數(shù)、最低氣溫、最高氣溫、風速、水汽壓等數(shù)據(jù)，用計算得到的太陽輻射數(shù)據(jù)替換日照時數(shù)，建立模型可識別的氣象數(shù)據(jù)輸入文件。

作物數(shù)據(jù)庫為描述作物生長和發(fā)育特性的參數(shù)，包括TSUM1（出苗到開花的有效積溫）、TSUM2（開花到成熟的有效積溫）等18 個參數(shù)，是參數(shù)標定的重要環(huán)節(jié)。

土壤數(shù)據(jù)庫為描述土壤物理性質的參數(shù)，包括SMTAB（土壤體積含水量）、SMW（凋萎系數(shù)）等11個參數(shù)，采用模型默認值及當?shù)貙嶋H觀測值。

2.3 模型檢驗指標

為評價各項模擬值與實測值之間的差距和模擬效果，選擇線性回歸方程（R2）、均方根誤差（RMSE）、歸一化均方根誤差（NRMSE）進行驗證評價。

式中，n為觀測值數(shù)量，Si為模擬值，Oi為實測值，O為觀測平均值。其中R2越接近于1，說明模擬值與實測值越接近，RMSE和NRMSE越接近于0 說明模擬效果越接近實際情況。

3 結果與分析

3.1 參數(shù)校準結果

在本研究中，通過查閱相關文獻，確定敏感性較高的參數(shù)為 TSUM1、TSUM2、SPAN、CVO、SPAN 等。對于不敏感參數(shù)，查閱文獻獲取經(jīng)驗值，沒有確定數(shù)值的采用模型默認值。對于敏感參數(shù)，參數(shù)取值范圍較小的采用經(jīng)驗值，對于取值范圍較大的參數(shù)，在經(jīng)驗值的基礎上根據(jù)德州市情況利用“試錯法”進行適當調整。利用2015 年的逐日氣象資料和小麥生長觀測數(shù)據(jù)對WOFOST 模型進行參數(shù)校準，直到觀測值與模擬值最為接近。標定后的部分參數(shù)見表1。

表1 WOFOST 模型部分參數(shù)校準結果

3.2 冬小麥生育期模擬與驗證

將校準后的參數(shù)輸入模型，運行模型得到模擬結果。圖1 為冬小麥生育期模擬值與實測值的比較，模擬值穩(wěn)定地分布在1∶1 線上下。對于校準和驗證年份，各階段生育期模擬值與實測值的平均誤差分別為1 和4 d，相關系數(shù)均為0.99。其中，對于出苗期，校準年份和驗證年份的誤差分別為1 和0 d；對于拔節(jié)期均為4 d；對于抽穗期為3 和6 d；對于成熟期為2 和5 d。綜上分析可見，模型對于生育期的模擬較為準確。

圖1 生育期實測值與模擬值的比較

3.3 冬小麥干物質積累模擬與驗證

參照生物量取樣時間，選擇模擬值中對應日期的莖、葉和地上部分總生物量模擬數(shù)據(jù)，模擬值與實測值的比較情況如圖2 所示。由圖2a、2b、2c 可見，模擬值與實測值的變化趨勢基本一致。莖、葉干重和地上部分總干重模擬值與實測值的RMSE分別為29.4、55.9、80.8 g/m2，NRMSE分別 為 15%、43% 和14%，R2分別為0.99、0.90 和0.99。其中，葉干重的模擬誤差相對較大，這主要是由于模型沒有考慮病蟲害和田間管理措施的影響，同時實測值也存在一定的人為觀測誤差，但整體來看，模擬誤差平均在25%以下，在可接受范圍內。模擬結果精度較高，校準后的參數(shù)適用于德州市冬小麥長勢動態(tài)和產(chǎn)量預測研究，對于研究WOFOST 模型在不同地區(qū)的適用性具有參考價值。

驗證年份生物量模擬值與實測值的對比如圖2d、圖2e、圖2f 所示，模擬值與實測值的變化趨勢同樣一致，且圖2d 和圖2f 的曲線基本吻合。莖、葉干重和地上部分總干重模擬值與實測值的RMSE分別為 29.3、86.2、92.1 g/m2，NRMSE分別為 13%、67% 和15%，R2分別為 0.99、0.84 和 0.98。對比校準和驗證年份發(fā)現(xiàn)，在校準年份葉干重模擬時的NRMSE為43%，而驗證時達到67%，且R2較小，說明模型對于莖干重和地上部分總干重的模擬效果相對較好。

綜上所述，模擬曲線與實測曲線均較為吻合，且曲線在出苗期和越冬期基本吻合，返青后，冬小麥生長速度加快，模擬值與實測值的誤差有所增大。其中，葉干重模擬值與實測值的誤差相對較大。對比圖2b、圖2e 發(fā)現(xiàn)，葉干重在拔節(jié)期的實測值與模擬值相差較大，其他部分曲線吻合較好。整體而言，WOFOST 模型適用于模擬德州市冬小麥的生長發(fā)育過程。

圖2 生物量實測值與模擬值的比較

3.4 冬小麥產(chǎn)量模擬與驗證

由于獲取的冬小麥逐年單產(chǎn)是德州市的平均值，較之單站產(chǎn)量，其影響因素較多，但其受氣象條件影響而產(chǎn)生的年際變化趨勢相對確定，因此采用趨勢產(chǎn)量模擬方法對逐年產(chǎn)量進行模擬，公式如下。

式中，Y為某年的產(chǎn)量模擬值，Yi-1為上一年的實際產(chǎn)量，ΔD為WOFOST 模型模擬的穗干重在兩年間的增減幅度，Wi和Wi-1分別為模擬年和上一年的穗干重模擬值。

將1981—2017 年的氣象數(shù)據(jù)輸入模型，得到每年的穗干重模擬值，結合上式模擬產(chǎn)量的年際動態(tài)，歷年產(chǎn)量模擬值和實測值的對比情況如圖3 所示。如圖3a，產(chǎn)量模擬值的年際變化趨勢與實測值基本一致，在 1981—1993 和 2003—2010 年，兩條曲線基本吻合?？梢娫趯崪y值兩年間相差較小的年份，模擬值與實測值的誤差相對較小。如圖3b，產(chǎn)量模擬值大都分布在1∶1 線上下較小的范圍內，少部分年份的模擬值和實測值誤差相對較大。模擬值和實測值的RMSE為 86.7 g/m2，NRMSE為 14%，整體來看WOFOST 模型可用于模擬德州市冬小麥的產(chǎn)量。

圖3 1981—2017 年冬小麥產(chǎn)量模擬值與實測值的比較

4 小結與討論

研究表明，WOFOST 模型能夠較準確地模擬冬小麥的生育期和莖、葉、地上部分總干重的動態(tài)變化，同時對產(chǎn)量的模擬也比較符合實際情況，但存在一定的誤差。

就生育期模擬情況來看，出苗期的模擬結果最為精確，拔節(jié)期和抽穗期的誤差相對較大。模型中的生長發(fā)育階段是通過無因次狀態(tài)變量發(fā)育階段D來描述的，D 為作物生長發(fā)育過程中的有效積溫與生長階段所需積溫總和的比值，因此模型對于生育期的模型主要受溫度影響。除出苗期外，模型模擬的各個生育期普遍較實測生育期提前，這是因為模型假設所有生長條件都處在最適狀態(tài)，而冬小麥在實際生長過程中會受到田間管理措施及病蟲害等影響，無法達到模型中的生長發(fā)育速率。同時觀測值存在一定的主觀觀測誤差，所以總體來看誤差在合理范圍之內，與前人研究結果基本一致［15］。

就生物量模擬結果來看，莖干重和地上部分總干重的模擬結果較為精確，葉干重的模擬誤差相對較大，主要是因為在拔節(jié)期，葉干重的實測值明顯小于模擬值。模型的潛在模式模擬的是最優(yōu)生長情況下的冬小麥生長動態(tài)，沒有考慮實際生長過程中莖蘗的生長動態(tài)。已有研究結果表明，在拔節(jié)期前后，冬小麥會有大量無效分蘗開始死亡［2］。同時，在實際生長過程中，養(yǎng)分情況以及病蟲害等都會影響葉片生長，從而導致葉干重發(fā)生變化。因此，模型模擬的葉干重最大值較實際情況出現(xiàn)較早，且維持較長一段時間，加之存在觀測誤差，最終使得拔節(jié)期的葉干重模擬值與實測值相差較大，但之后模擬值又逐漸接近實測值。綜合考慮莖、葉干重和地上部分總干重的模擬結果，誤差基本在允許范圍內。

就產(chǎn)量的模擬結果來看，1981—1993 年和2003—2010 年的模擬值與實測值較為接近，其他年份模擬誤差相對較大。WOFOST 模型僅受光溫水等氣候條件影響，因此可以反映年際間氣候變化對冬小麥穗干重的影響。本研究根據(jù)穗干重的年際變化趨勢對產(chǎn)量進行模擬，結果表明，過去30 多年，模擬產(chǎn)量和實測產(chǎn)量均呈波動增加趨勢，且波動情況基本一致。在模擬誤差相對較大的年份，實測產(chǎn)量年際間波動相對較大，在 1994 年、1996 年、1999 年、2001 年等實測產(chǎn)量減少的年份，模擬產(chǎn)量均較實測值低，而在 1995 年、1997 年、2000 年、2002 年等實測產(chǎn)量增加的年份，模擬產(chǎn)量均較實測值高，可見實測值和模擬值均能反映氣候變化對冬小麥產(chǎn)量的影響。在氣候條件相對較差的情況下，田間的一些管理措施能夠有效緩解減產(chǎn)幅度。反之，在氣候條件相對較好的情況下，模型模擬的增產(chǎn)幅度較實際偏高。實際測產(chǎn)過程中，存在一定的統(tǒng)計誤差，因此綜合來看，模型對產(chǎn)量的模擬誤差可以接受。

綜上所述，WOFOST 模型在對德州市冬小麥生長動態(tài)的模擬中表現(xiàn)出良好的適用性，模擬誤差基本上在合理范圍之內。結合WOFOST 模型對生育期、干物重和產(chǎn)量的模擬結果來看，模型適用于德州市的冬小麥模擬研究，模擬結果比較準確可靠，可用于指導該地區(qū)的冬小麥生產(chǎn)管理。但模擬過程中還存在一定誤差，因此在后續(xù)研究過程中還需要對參數(shù)進行更為精確地校準。本研究是針對單站開展的，還需要針對大范圍的適用性開展研究，同時還需要針對WOFOST 模型在農(nóng)業(yè)氣象服務中的應用開展研究。