基于DSSAT模型的南疆膜下滴灌棉花生長(zhǎng)與產(chǎn)量模擬

王興鵬 辛 朗 杜江濤 李明發(fā)

(1.塔里木大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 阿拉爾 843300； 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北綠洲節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 石河子 832061； 3.兵團(tuán)興新職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑與水利工程學(xué)院， 鐵門關(guān) 841007； 4.新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第一師水文水資源管理中心， 阿拉爾 843300)

0 引言

新疆南疆地區(qū)地處天山南麓，光照時(shí)間長(zhǎng)、氣候干旱，適宜棉花種植，種植面積約為132萬hm2，占新疆棉花總種植面積的63%左右。南疆地區(qū)屬于典型的干旱綠洲農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)，農(nóng)業(yè)灌溉用水占總用水量的90%以上。在棉花種植過程中，依然存在灌溉水利用率低、水資源浪費(fèi)嚴(yán)重、棉花灌水定額不統(tǒng)一的問題，且田間灌溉試驗(yàn)仍是主導(dǎo)棉花灌溉制度制定的主要方法。然而，由于田間灌溉試驗(yàn)的周期長(zhǎng)、影響因素多、勞動(dòng)強(qiáng)度大、測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等，使得相同區(qū)域確定的試驗(yàn)結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)較大差異。另外，土壤初始含水率是確定棉花播期蓄墑水量和出苗率的控制指標(biāo)，考慮土壤初始含水率對(duì)于合理制定棉田春灌蓄墑水量和保障棉花出苗率，進(jìn)而提升灌溉水利用效率和棉花產(chǎn)量具有重要意義。

作物生長(zhǎng)模型能定量、動(dòng)態(tài)地描述作物生長(zhǎng)、發(fā)育和產(chǎn)量形成過程及其對(duì)環(huán)境的影響[1-2]。作物生長(zhǎng)模型所具有的系統(tǒng)性、預(yù)測(cè)性、機(jī)理性和通用性等特征，與田間試驗(yàn)相比較，可節(jié)省大量人力和物力[3]。農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移決策支持系統(tǒng)(Decision support system for agrotechnology transfer，DSSAT)，是目前使用較為廣泛的作物模型系統(tǒng)之一[4-6]。模型涵蓋了美國(guó)眾多著名作物模型，例如CERES和CROPGRO，其中DSSAT系統(tǒng)中專門用于小麥的CERES-Wheat模型和棉花的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型應(yīng)用較為廣泛[7-12]。研究表明，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型是模擬灌水制度的有效工具，模型能精確模擬不同灌水方式處理的棉花物候期和產(chǎn)量。MUHAMMAD等[13]認(rèn)為該模型能夠?qū)γ藁ü芾韺?shí)踐決策支持系統(tǒng)的模型潛力進(jìn)行評(píng)估，包括確定棉花生產(chǎn)的最佳種植日期等。并且在不同的施氮和種植日期互作條件下，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型能較好地模擬棉花物候期、葉面積指數(shù)和產(chǎn)量，長(zhǎng)歷史時(shí)期的季節(jié)性蒸發(fā)蒸騰量(ET)和不同灌溉水平下棉花產(chǎn)量的長(zhǎng)期時(shí)間分布以及每單位水的邊際價(jià)值[14-16]。同時(shí)，模型也反映出在正常天氣條件下采用虧缺灌溉可以節(jié)約用水而不會(huì)對(duì)籽棉產(chǎn)量產(chǎn)生不利影響。但是，在干旱條件下，應(yīng)考慮虧缺灌溉存在產(chǎn)量損失增加的風(fēng)險(xiǎn)[11]。AMIN等[17]利用DSSAT模型模擬得到了兩個(gè)不同品種的棉花最適宜的磷肥施用水平，模擬精確度較高。吳立峰等[18]通過兩種方法對(duì)DSSAT-CROPGRO-Cotton模型參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，并對(duì)3種不同灌溉處理下，棉花初花天數(shù)、成熟天數(shù)、籽棉產(chǎn)量、地上干物質(zhì)量、最大葉面積指數(shù)和蒸發(fā)蒸騰量等指標(biāo)進(jìn)行了模擬驗(yàn)證。杜江濤等[19]通過模型得到了南疆膜下滴灌棉花灌水定額為27 mm及生育期內(nèi)灌溉定額297 mm是能夠兼顧產(chǎn)量和水分利用效率的最優(yōu)灌溉制度。鄭云龍[20]利用DSSAT模型來模擬在不同氮肥施用量下棉花產(chǎn)量的變化，對(duì)DSSAT模型模擬氮素限制條件下棉花產(chǎn)量的準(zhǔn)確性及適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

棉田春灌蓄墑是南疆地區(qū)保障棉花種植最主要的灌溉措施，初始土壤含水率會(huì)直接影響棉花出苗率，進(jìn)而影響產(chǎn)量。但是，考慮棉花播期不同初始土壤含水率，以及利用模型對(duì)不同灌水處理的膜下滴灌棉花生長(zhǎng)及產(chǎn)量模擬方面的研究相對(duì)較少。為了精確制定播前春灌蓄墑定額，提升灌溉水利用效率,本文利用DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對(duì)不同初始土壤含水率及灌水定額條件下的棉花籽棉產(chǎn)量和生物量進(jìn)行模擬，以期為南疆地區(qū)棉田春灌策略和棉花生育期灌溉管理提供依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)于2017—2018年在新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第一師阿拉爾市水利局十團(tuán)灌溉試驗(yàn)站(81°17′56.52″E，40°32′36.90″N，海拔1 100 m)內(nèi)進(jìn)行。試驗(yàn)區(qū)屬暖溫帶極端大陸性干旱荒漠氣候，夏季高溫，冬季寒冷少雪，年均氣溫1.4～8.4℃，全年大于等于10℃積溫3 450～4 432℃，無霜期180～221 d。試驗(yàn)區(qū)多年平均降水量50 mm，年蒸發(fā)量2 200 mm，干旱指數(shù)為7～20，為典型的干旱區(qū)。土壤質(zhì)地為沙壤土，0～100 cm土壤平均容重為1.58 g/cm3，具體的土壤物理參數(shù)見表1。地下水埋深在3.5 m以下。

表1 試驗(yàn)區(qū)土壤物理性質(zhì)Tab.1 Soil properties of experimental plots

1.2 田間管理和試驗(yàn)設(shè)計(jì)

供試棉花品種為“新陸中46”。種植模式為膜下滴灌，寬窄行配置為10 cm+66 cm+10 cm，滴灌帶布置方式為一膜兩帶六行(圖1)，膜寬2 m，膜間距33 cm。2017年棉花播種時(shí)間為4月3日，0～20 cm土層初始土壤含水率18.5%，棉花播種密度為2.4×105株/hm2，出苗時(shí)間為4月13日，5月25日進(jìn)入蕾期，6月25日進(jìn)入花鈴前期，7月18日進(jìn)入花鈴后期，8月23日進(jìn)入吐絮期，至10月中下旬棉花全部收獲。2018年棉花播種時(shí)間為4月15日，0～20 cm土層初始土壤含水率19.3%，棉花播種密度為2.4×105株/hm2，出苗時(shí)間為4月25日，6月11日進(jìn)入蕾期，7月6日進(jìn)入花鈴前期，7月20日進(jìn)入花鈴后期，8月26日進(jìn)入吐絮期，至10月底棉花全部收獲。

圖1 棉花種植及滴灌帶布設(shè)示意圖Fig.1 Cotton planting and drip irrigation belt layout

根據(jù)前期研究結(jié)果，本試驗(yàn)設(shè)定的膜下滴灌棉花灌水定額為30 mm。自棉花蕾期(2017年6月7日、2018年6月16日)開始進(jìn)行灌溉，利用氣象數(shù)據(jù)計(jì)算每日的水分虧缺量，當(dāng)累計(jì)虧缺量達(dá)到30 mm(即累計(jì)作物騰發(fā)量(ETc)與降雨量(P)之差為30 mm)時(shí)進(jìn)行灌水。灌水定額設(shè)置3個(gè)水平，分別為參考灌水定額的0.8、1.0、1.2倍，即T1：30×0.8=24 mm，T2：30×1.0=30 mm，T3：30×1.2=36 mm。每個(gè)處理設(shè)置3個(gè)重復(fù)，共9個(gè)小區(qū)，按照完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)進(jìn)行田間布置。2017年和2018年棉花灌溉制度見表2。滴灌帶直徑為16 mm，滴頭間距30 cm，滴頭流量2.4 L/h，供水壓力0.1 MPa。每個(gè)試驗(yàn)小區(qū)規(guī)格為長(zhǎng)22 m，寬7 m。各試驗(yàn)小區(qū)的灌水量由安裝在支管上的水表量測(cè)控制。

表2 2017年和2018年棉花生育期灌溉制度Tab.2 Irrigation regime during cotton growth period in 2017 and 2018

棉花生育期施肥采用隨水滴施的方式，第1次灌溉施肥量為尿素150 kg/hm2，之后隨水施用棉花滴灌專用肥150 kg/hm2(總養(yǎng)分質(zhì)量分?jǐn)?shù)大于等于43%)，至8月底停止灌水，結(jié)束施肥。2017年和2018年棉花施肥方案見表3。

表3 2017年和 2018年棉花生育期施肥方案Tab.3 Fertilization schedule during cotton growth period in 2017 and 2018

1.3 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型數(shù)據(jù)采集

本試驗(yàn)利用DSSAT-CROPGRO-Cotton對(duì)南疆膜下滴灌棉花生長(zhǎng)及產(chǎn)量進(jìn)行模擬。通過2017年的棉花試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)DSSAT-CROPGRO-Cotton模型參數(shù)進(jìn)行率定，以2018年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)價(jià)DSSAT-CROPGRO-Cotton模型在南疆地區(qū)棉花生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量模擬中的適用性。

1.3.1氣象數(shù)據(jù)

模型所需的氣象數(shù)據(jù)主要包括逐日太陽輻射(MJ/m2)、逐日最高氣溫(℃)、逐日最低氣溫(℃)和降雨量(mm)。氣象數(shù)據(jù)由試驗(yàn)站安裝的HOBO小型氣象站提供。

1.3.2土壤數(shù)據(jù)

土壤數(shù)據(jù)通過模型提供的土壤數(shù)據(jù)操作模塊Sbuild進(jìn)行輸入管理，模型運(yùn)行時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)用。本試驗(yàn)所需土壤數(shù)據(jù)主要來自田間試驗(yàn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，有效根系層為0～100 cm，分為0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm共5層。土壤粒徑采用TopSizer激光粒度分析儀測(cè)定；田間持水率采用田測(cè)法測(cè)定；凋萎系數(shù)采用高速離心法測(cè)定；土壤飽和含水率和土壤容重采用環(huán)刀法測(cè)定。其他輸入?yún)?shù)如土壤名稱、排水情況、反射率等由中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫獲得。

1.3.3棉花田間管理數(shù)據(jù)

棉花田間管理數(shù)據(jù)主要包括播種日期、種植密度及深度、灌溉日期及灌水量、施肥日期及施肥量等。本研究田間管理數(shù)據(jù)由2017年和2018年的棉花試驗(yàn)獲得。

1.3.4棉花生理生態(tài)指標(biāo)及產(chǎn)量測(cè)定

用DSSAT模型里的試驗(yàn)數(shù)據(jù)模塊(Experiment data)進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入。試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)主要分為兩種類型：一是隨時(shí)間變化的觀測(cè)數(shù)據(jù)，如土壤含水率、葉面積指數(shù)和生物量等，這類觀測(cè)數(shù)據(jù)作為T文件輸入到模型中；另一種僅是最終結(jié)果的觀測(cè)數(shù)據(jù)，如物候期、產(chǎn)量等，這類觀測(cè)數(shù)據(jù)作為A文件輸入到模型中。

棉花葉面積測(cè)定自棉花蕾期開始，在每個(gè)處理小區(qū)內(nèi)選擇具有代表性的3株棉花進(jìn)行標(biāo)記，每15 d測(cè)定1次，用直尺逐個(gè)量取標(biāo)記棉株葉片的長(zhǎng)度l和最大寬度Wmax，計(jì)算各葉片的面積(0.75lWmax)，然后將所有單葉面積累加，得到單株葉面積，最后結(jié)合棉花種植密度計(jì)算其葉面積指數(shù)(Leaf area index，LAI)。棉花生物量測(cè)定自棉花蕾期開始，每個(gè)處理小區(qū)選擇3株棉花，同時(shí)取地上部和根系，在室內(nèi)分別稱量棉株的根、莖、葉、蕾的鮮質(zhì)量，然后放入105℃干燥箱內(nèi)殺青30 min，75℃干燥至恒質(zhì)量，每15 d測(cè)定1次。在棉花吐絮期，當(dāng)吐絮量達(dá)到90%時(shí)進(jìn)行測(cè)產(chǎn)，在每個(gè)小區(qū)內(nèi)隨機(jī)確定3個(gè)2.33 m×2 m的測(cè)產(chǎn)樣方摘取棉花，并稱量百鈴質(zhì)量、吐絮籽棉產(chǎn)量等指標(biāo)。

1.3.5土壤含水率測(cè)定

在每個(gè)處理小區(qū)內(nèi)安裝EM50型土壤水分自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備，對(duì)土壤水鹽動(dòng)態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，傳感器埋設(shè)深度為10、20、40、60、80 cm，數(shù)據(jù)采集間隔時(shí)間為1 h。同時(shí)，在棉花的每個(gè)生育階段內(nèi)用取土干燥法測(cè)定土壤含水率，并對(duì)EM50型土壤水分自動(dòng)監(jiān)測(cè)設(shè)備進(jìn)行校正。

1.4 模型參數(shù)率定評(píng)價(jià)

利用DSSAT-CROPGRO-Cotton模型自帶的GLUE(Generalized likelihood uncertainty estimation)參數(shù)調(diào)試程序包進(jìn)行遺傳參數(shù)率定。選取2017年棉花試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)校正，2018年試驗(yàn)數(shù)據(jù)用于模型的驗(yàn)證和評(píng)估。選用多種統(tǒng)計(jì)方法作為驗(yàn)證和評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)模型校正和驗(yàn)證結(jié)果的可靠性，包括決定系數(shù)(Correlation coefficient，R2)、均方根誤差(Root mean square error，RMSE)、相對(duì)均方根誤差(Normalized root mean square error，nRMSE)和絕對(duì)相對(duì)誤差(Absolute relative error，ARE)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型品種參數(shù)校正

DSSAT-CROPGRO-Cotton模型本地化應(yīng)用首先要完成遺傳參數(shù)的確定即作物品種參數(shù)的校正。利用2017年3個(gè)灌水定額處理的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以土壤含水率、棉花的物候期(開花期和成熟期)、葉面積指數(shù)、最終生物量和籽棉產(chǎn)量作為模型輸出變量進(jìn)行參數(shù)校正，以開花期、成熟期、產(chǎn)量和收獲期生物量的絕對(duì)相對(duì)誤差(ARE)最小為最佳參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，最終確定作物品種參數(shù)，如表4所示。

表4 棉花品種遺傳參數(shù)Tab.4 Genetic parameters of cotton

2.2 模型驗(yàn)證及評(píng)價(jià)

將率定好的遺傳參數(shù)輸入模型后，對(duì)棉花物候期、土壤含水率、葉面積指數(shù)、產(chǎn)量和生物量進(jìn)行驗(yàn)證。2017—2018年土壤含水率的模擬值與實(shí)測(cè)值如圖2所示，不同處理土壤含水率的相對(duì)均方根誤差(nRMSE)均小于20%，表明校正后的模型對(duì)土壤含水率模擬效果較好；2017—2018年棉花葉面積指數(shù)的模擬值與實(shí)測(cè)值如圖3所示，不同處理棉花葉面積指數(shù)nRMSE均小于20%，而R2均大于0.8，表明模型對(duì)棉花葉面積指數(shù)模擬準(zhǔn)確度較高。棉花物候期、產(chǎn)量和生物量的驗(yàn)證結(jié)果如表5所示，以2017年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行校正時(shí)發(fā)現(xiàn)，模型對(duì)于校正處理各項(xiàng)指標(biāo)的模擬值與實(shí)測(cè)值吻合度較好，其中開花期、成熟期、生物量和籽棉產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值的絕對(duì)相對(duì)誤差(ARE)均值分別為2.74%、10.97%和9.02%，說明模型對(duì)校正處理開花期、成熟期和籽棉產(chǎn)量的模擬效果較好，而生物量的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值偏差較大。而以2018年實(shí)測(cè)值對(duì)校正模型進(jìn)行驗(yàn)證表明，在棉花生育期，當(dāng)灌水定額大于等于30 mm，驗(yàn)證處理開花期、成熟期和籽棉產(chǎn)量的模擬值與實(shí)測(cè)值較為吻合，其ARE均小于10%，能夠較為準(zhǔn)確反映出不同水分處理對(duì)棉花物候期和籽棉產(chǎn)量的影響。相比物候期和籽棉產(chǎn)量，模型對(duì)生物量的模擬結(jié)果偏差較大。

表5 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型的校正和驗(yàn)證結(jié)果Tab.5 Results of calibration and verification of DSSAT-CROPGRO model

圖2 2017年和2018年土壤含水率模擬值與實(shí)測(cè)值的關(guān)系Fig.2 Relationships of simulated and actual soil moisture contents in 2017 and 2018

圖3 2017年和2018年不同處理葉面積指數(shù)模擬值與實(shí)測(cè)值Fig.3 Simulated and measured values of LAI under different treatments in 2017 and 2018

利用多種統(tǒng)計(jì)參數(shù)，對(duì)DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬棉花生長(zhǎng)和產(chǎn)量的精度開展進(jìn)一步評(píng)價(jià)(表6)。2017、2018年物候期的nRMSE均小于10%，模擬精度較高。對(duì)于籽棉產(chǎn)量，2017、2018年nRMSE均小于15%，但R2分別為0.58和0.90，說明模型對(duì)籽棉產(chǎn)量的模擬效果較好。但是，2017年棉花地上部生物量nRMSE較低，而R2為0.45，2018年棉花地上部生物量R2接近1，而nRMSE為30.89%，說明模型對(duì)于棉花生物量的模擬結(jié)果較差，主要是棉花整枝和打頂?shù)奶镩g管理措施影響所致。綜上所述，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型能夠較好地模擬棉花的物候期和籽棉產(chǎn)量，可以利用該模型指導(dǎo)南疆地區(qū)的棉花生產(chǎn)和灌溉。

表6 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬棉花物候期、生物量和籽棉產(chǎn)量評(píng)估結(jié)果Tab.6 Performance of DSSAT-CROPGRO-Cotton model for simulating phenology, grain yield, aboveground biomass and grain yield of cotton in 2017 and 2018

2.3 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬應(yīng)用

2.3.1試驗(yàn)條件設(shè)置

初始土壤含水率是影響棉花出苗率、生長(zhǎng)及產(chǎn)量的重要因素，而制定適宜的播前灌水策略對(duì)于保證棉花發(fā)芽具備足夠的土壤墑情至關(guān)重要。因此，本研究利用校正的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對(duì)不同初始土壤含水率和灌水定額條件下的棉花生物量及籽棉產(chǎn)量進(jìn)行模擬，通過模擬確定棉花播種適宜的初始土壤含水率，為棉田春灌策略的制定提供理論依據(jù)。模擬情景共設(shè)置8個(gè)初始土壤含水率，即1.2θFC、1.1θFC、θFC、0.9θFC、0.8θFC、0.7θFC、0.6θFC、和0.5θFC(θFC為田間持水率)，每個(gè)模擬情景在棉花生育期設(shè)置3個(gè)灌水定額，即灌水定額為24、30、36 mm，生育期灌水時(shí)間是基于2017、2018年兩年的棉花試驗(yàn)確定(表2)。

2.3.2不同初始土壤含水率及灌水定額的棉花產(chǎn)量及生物量預(yù)測(cè)

利用修正的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬了不同灌水定額及初始土壤含水率條件下的棉花籽棉產(chǎn)量和生物量(圖4、5)。模擬結(jié)果表明，當(dāng)灌水定額為24 mm時(shí)，土壤含水率為田間持水率θFC情景下的棉花籽棉產(chǎn)量最高，而高于田間持水率模擬情景的棉花籽棉產(chǎn)量沒有明顯的增加。隨著初始土壤含水率的降低，棉花籽棉產(chǎn)量降低明顯。棉花生物量的模擬值也表現(xiàn)出了較為相似的變化趨勢(shì)。當(dāng)灌水定額為30 mm時(shí)，初始土壤含水率為1.2θFC、1.1θFC與θFC模擬情景下的棉花籽棉產(chǎn)量相差較小，而初始土壤含水率為0.9θFC、0.8θFC的棉花籽棉產(chǎn)量較θFC降低了3.25%和7.56%，更低的初始土壤含水率模擬情景的籽棉產(chǎn)量降低明顯。對(duì)于棉花生物量的模擬結(jié)果，土壤初始含水率為0.9θFC、0.8θFC的生物量模擬值高于1.2θFC、1.1θFC和θFC，而0.6θFC、0.5θFC模擬情景的生物量模擬值低于其他處理。當(dāng)灌水定額為36 mm時(shí)，初始土壤含水率為1.2θFC、1.1θFC模擬情景下的籽棉產(chǎn)量模擬值較θFC提高0.21%和0.33%，0.9θFC、0.8θFC和0.7θFC的籽棉產(chǎn)量較θFC僅降低了0.09%、0.85%、3.83%，而0.6θFC、0.5θFC情景的籽棉產(chǎn)量模擬值較其他處理降低明顯。棉花生物量的模擬值與產(chǎn)量模擬值表現(xiàn)出了較為相似的變化趨勢(shì)。

圖4 不同灌水定額及初始土壤含水率的棉花籽棉產(chǎn)量模擬值Fig.4 Simulation of seed cotton yield with different irrigation quota and pre-planting soil moisture content

圖5 不同灌水定額及初始土壤含水率的棉花生物量模擬值Fig.5 Simulation of aboveground biomass with different irrigation quota and pre-planting soil moisture content

3 討論

本文在南疆地區(qū)通過2017、2018年兩季的棉花試驗(yàn)，利用土壤含水率、棉花開花期、成熟期的葉面積指數(shù)、生物量和籽棉產(chǎn)量數(shù)據(jù)對(duì)DSSAT-CROPGRO-Cotton進(jìn)行了校正和驗(yàn)證。結(jié)果表明，模型對(duì)于校正處理各項(xiàng)指標(biāo)的模擬值與實(shí)測(cè)值吻合度較好，對(duì)生物量的模擬值與實(shí)測(cè)值偏差較大。通過2018年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)校正模型進(jìn)行驗(yàn)證表明，當(dāng)棉花生育期灌水定額大于30 mm時(shí)，模型對(duì)開花期、成熟期和籽棉產(chǎn)量的模擬值與實(shí)測(cè)值較為吻合。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)籽棉產(chǎn)量和物候期的模擬精度，引入了相對(duì)均方根誤差和決定系數(shù)對(duì)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果表明，模型經(jīng)過參數(shù)校正和驗(yàn)證后能夠?qū)δ辖藁ǖ奈锖蚱凇⑼寥篮?、葉面積指數(shù)和籽棉產(chǎn)量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的模擬，WAJID等[14]的研究也表明 DSSAT 模型對(duì)于棉花總干物質(zhì)和籽棉產(chǎn)量模擬結(jié)果相當(dāng)準(zhǔn)確。但是，由于棉花整枝和打頂?shù)奶镩g管理措施影響，本文中模型對(duì)棉花生物量的模擬效果較差，這與WAJID等[14]的研究結(jié)果不一致。而DSSAT-CROPGRO-Cotton模型也缺乏相應(yīng)的參數(shù)模塊對(duì)這方面進(jìn)行考慮，因此，后續(xù)對(duì)模型開展進(jìn)一步修正時(shí)需要考慮田間管理措施的影響。

南疆地區(qū)由于農(nóng)田土壤次生鹽漬化問題，形成了較為傳統(tǒng)的冬春灌壓鹽提墑的灌溉淋洗措施，一般情況下，冬春灌定額為3 750～4 500 m3/hm2，耗水量較大，易產(chǎn)生大量的農(nóng)田排水，水資源浪費(fèi)嚴(yán)重。春灌定額的確定與播前土壤墑情關(guān)系密切，而制定合理的播前灌溉定額則需要確定適宜棉花萌芽的初始土壤含水率。因此，本文基于驗(yàn)證的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對(duì)不同初始土壤含水率及灌水定額條件下的棉花籽棉產(chǎn)量和生物量進(jìn)行了模擬。根據(jù)模擬結(jié)果可知，棉花籽棉產(chǎn)量和生物量模擬值達(dá)到最大值的初始土壤含水率為0.8θFC～θFC，但同時(shí)要保證棉花生育期灌溉定額在330～396 mm之間，這一模擬結(jié)果在南疆地區(qū)的棉花灌溉中可供借鑒使用，但還需在后續(xù)的大田試驗(yàn)中進(jìn)一步驗(yàn)證。

4 結(jié)束語

通過對(duì)DSSAT-CROPGRO-Cotton模型的校正和驗(yàn)證表明，模型對(duì)于棉花物候期、土壤含水率、葉面積指數(shù)和籽棉產(chǎn)量的模擬結(jié)果較為準(zhǔn)確，精度相對(duì)較高，而對(duì)棉花生育期生物量的模擬誤差較大，主要是棉花整枝和打頂?shù)奶镩g管理措施影響所致，而模型也缺乏相應(yīng)的參數(shù)設(shè)定。根據(jù)模擬結(jié)果可知，棉花籽棉產(chǎn)量和生物量模擬值達(dá)到最大值的初始土壤含水率為0.8θFC～θFC，但同時(shí)要保證棉花生育期灌溉定額在330～396 mm之間，這一模擬結(jié)果在南疆地區(qū)的棉花生產(chǎn)中可供借鑒使用，但還需在后續(xù)的大田試驗(yàn)中進(jìn)一步驗(yàn)證。