WOFOST模型在評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響方面的研究進(jìn)展

王萌萌，董智強(qiáng)，李楠，李曼華，陳辰

摘要：近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用不同的方法評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，其中機(jī)理模型評(píng)價(jià)方法是運(yùn)用較多的方法之一。WOFOST（WOrld FOod STudies）模型由于其機(jī)理性強(qiáng)、源代碼開放、調(diào)參較為簡(jiǎn)便等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)在相關(guān)研究中得到廣泛應(yīng)用。該模型以不同作物生長(zhǎng)發(fā)育的機(jī)理過程為依據(jù)，經(jīng)過適用性驗(yàn)證后，可用于糧食作物氣候生產(chǎn)潛力評(píng)估和氣象災(zāi)害影響評(píng)價(jià)；結(jié)合歷史氣候資料與未來氣候情景數(shù)據(jù)，可定量評(píng)價(jià)過去及未來氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響。通過介紹WOFOST模型的基本原理、運(yùn)行機(jī)制、參數(shù)設(shè)定與參數(shù)本地化等相關(guān)方法，系統(tǒng)總結(jié)該模型在評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響方面的研究進(jìn)展，并指出現(xiàn)有研究存在的不足，以期對(duì)未來開展相關(guān)研究工作提供參考。

關(guān)鍵詞：氣候變化；WOFOST模型；糧食生產(chǎn)；影響解析；適應(yīng)決策

中圖分類號(hào)：P49? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：2096-3599（2023）03-0001-00

DOI：10.19513/j.cnki.issn2096-3599.2023.03.001

Research progress of assessing the impacts of climate change on grain production by the WOFOST model

WANG Mengmeng1，2，4， DONG Zhiqiang1，3，4， LI Nan1，3，4， LI Manhua1，3，4， CHEN Chen1，3，4

（1. Key Laboratory for Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Shandong， Jinan 250031 China; 2. Dezhou Meteorological Bureau， Dezhou 253078， China; 3. Shandong Climate Center， Jinan 250031， China; 4. CMA–CAU Jointly Laboratory of Agriculture Addressing Climate Change， Beijing 100193， China）

Abstract： In recent years， domestic and foreign scholars assess the impacts of climate change on grain production by different methods， and crop mechanism model is one of the widely used methods. With the strong mechanism， open source code， and relatively simple way to adjust parameters， the WOFOST （WOrld FOod STudies） model has played an important role in related researches. Based on the growth mechanism of different crops， this model could be used to assess the climatic potential productivity and the impacts of meteorological disasters after applicability verification. Combined with the historical climate data and the future climate scenario data， this model could also be used to quantitatively assess the impacts of the past and future climate change on grain production. On this basis， the general information of the WOFOST model is introduced， including the basic principle， operating mechanism， parameter setting， parameter optimization methods and so on. The research progress of assessing the impacts of climate change on grain production by the WOFOST model is systematically summarized， and the shortcomings of the existing researches are pointed out， hoping to provide reference for future researches.

Keywords： climate Change; WOFOST model; grain production; impact analysis; adaptation decision-making

引言

人類活動(dòng)致使氣候以前所未有的速度變暖[1]，伴隨氣溫升高、降水格局改變、極端天氣氣候事件的頻發(fā)與增強(qiáng)，人類生產(chǎn)生活正受到顯著影響[2–3]。糧食生產(chǎn)作為對(duì)氣候變化響應(yīng)最為敏感的產(chǎn)業(yè)，正承受著日益增長(zhǎng)的負(fù)面影響；伴隨農(nóng)業(yè)氣候資源、作物生長(zhǎng)發(fā)育與產(chǎn)量形成等的變化，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展與糧食生產(chǎn)安全正面臨前所未有的威脅[4–7]。

農(nóng)業(yè)氣候資源主要包括光、熱和水等，是作物生長(zhǎng)的物質(zhì)基礎(chǔ)和能量源泉。氣候變化使光、熱、水的分配發(fā)生變化，進(jìn)而影響種植制度、品種布局、作物發(fā)育進(jìn)程及其產(chǎn)量、品質(zhì)形成等[2，8–9]。氣候變暖直接改變了區(qū)域的熱量資源，但同時(shí)積溫的增加會(huì)使得作物生長(zhǎng)發(fā)育加快，生育期縮短，減少短生育期作物的干物質(zhì)累積時(shí)間，最終造成產(chǎn)量下降[10–12]。非洲、亞洲、歐洲、拉丁美洲等大多數(shù)國(guó)家，都出現(xiàn)糧食產(chǎn)量顯著降低的情況，糧食生產(chǎn)正面臨前所未有的威脅，并隨著氣候變化的嚴(yán)峻形勢(shì)而日益加劇[1，12]。在氣候變化背景下，干旱、洪澇、高溫?zé)岷?、低溫冷害與病蟲害等發(fā)生的頻率與強(qiáng)度呈明顯增大的趨勢(shì)，影響糧食生產(chǎn)安全[13–14]。為此，如何科學(xué)定量地評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響，并探討有效的適應(yīng)對(duì)策，不僅是一個(gè)重要的科學(xué)問題，也是政府部門亟需解決的現(xiàn)實(shí)問題，對(duì)于提升防災(zāi)減災(zāi)能力、保障糧食安全、確保農(nóng)業(yè)資源高效利用等均具有重要意義。

目前，最直接揭示氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響的研究方法，便是構(gòu)建氣候因子與作物生育期、產(chǎn)量及品質(zhì)等的關(guān)系方程，并以之為依據(jù)進(jìn)行影響評(píng)估。但是由于很多地區(qū)缺乏長(zhǎng)時(shí)間尺度的糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù)資料，或是因?yàn)樵诓煌臍夂虮尘跋拢煌瑲夂蛞蜃优c糧食生產(chǎn)之間的相互關(guān)系不明確，導(dǎo)致氣候變化影響評(píng)估的不確定性增大。針對(duì)這兩個(gè)問題，常用的方法包括觀測(cè)試驗(yàn)和模型模擬等[15–20]。觀測(cè)試驗(yàn)是一種重要的研究方法，可獲取大量重要數(shù)據(jù)用以檢驗(yàn)假設(shè)或評(píng)價(jià)因果關(guān)系。但試驗(yàn)過程耗時(shí)、耗力，需要多種處理的長(zhǎng)期觀測(cè)，實(shí)施起來具有一定的難度，在使用中存在較大的局限性。作物機(jī)理模型以不同作物生長(zhǎng)發(fā)育的機(jī)理過程為依據(jù)，通過結(jié)合不同的氣候模式，能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成進(jìn)行模擬，進(jìn)而生成長(zhǎng)時(shí)間尺度的糧食生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從而較為有效地解決上述兩個(gè)問題。加之作物模型模擬定量水平高且更為高效，特別是能夠大大擴(kuò)展影響評(píng)估的時(shí)間與空間尺度，目前已經(jīng)在很多國(guó)家和地區(qū)得到廣泛應(yīng)用，成為定量評(píng)估氣候變化對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量形成影響的主要研究方法[15，17，21]。而這其中，WOFOST（WOrld FOod STudies）作物模型由于機(jī)理性強(qiáng)、源代碼開放、調(diào)參相對(duì)簡(jiǎn)便等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)在氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響評(píng)估方面得到了廣泛應(yīng)用[22–25]。

為此，本文將在介紹WOFOST模型基本原理、參數(shù)本地化方法及其發(fā)展應(yīng)用的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)總結(jié)該模型在評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響中的研究進(jìn)展，分析目前研究中存在的相關(guān)問題與未來展望，以期為更加客觀、定量的氣候變化影響評(píng)估工作提供參考。

1 WOFOST模型簡(jiǎn)介

WOFOST模型是荷蘭瓦赫寧根大學(xué)和世界糧食研究中心共同開發(fā)研制，模擬一定土壤和氣候條件下作物生長(zhǎng)發(fā)育的動(dòng)態(tài)解釋性模型[26–31]。以日為時(shí)間步長(zhǎng)，該模型能夠動(dòng)態(tài)、定量模擬潛在條件、水分限制和養(yǎng)分限制三種水平下的作物生長(zhǎng)[21，32]。其中，潛在生長(zhǎng)條件下作物生長(zhǎng)僅由輻射、溫度和作物特性決定，養(yǎng)分、水分等條件都處于最適狀態(tài)；水分限制條件下假設(shè)養(yǎng)分供給仍處于最佳狀態(tài)，模擬水分條件對(duì)作物生長(zhǎng)的影響；養(yǎng)分限制條件需綜合考慮N、P、K三種元素對(duì)作物生長(zhǎng)的影響[25–30，33]。

WOFOST模型根據(jù)土壤和氣象條件對(duì)作物根、莖、葉、穗生物量以及土壤水分動(dòng)態(tài)進(jìn)行模擬，模擬的基礎(chǔ)為同化作用、呼吸作用、蒸騰作用以及干物質(zhì)分配等生理生態(tài)過程[26，31]。根據(jù)作物品種特性和環(huán)境條件，解釋作物從出苗到開花、開花到成熟的生長(zhǎng)發(fā)育過程，模擬在輻射、溫度、降水、作物自身特性等綜合情況下日尺度的干物質(zhì)積累[27]（圖1）。干物質(zhì)生產(chǎn)的基礎(chǔ)是冠層總CO2的同化，通過吸收的太陽(yáng)輻射和單葉光合特性計(jì)算作物的日同化量，再通過高斯積分法計(jì)算冠層總同化量[28]（圖1）。部分同化物被用于維持呼吸而消耗，余下的同化物被轉(zhuǎn)化成干物質(zhì)，在轉(zhuǎn)化過程中又有部分干物質(zhì)被用于生長(zhǎng)呼吸而消耗，產(chǎn)生的干物質(zhì)在根、莖、葉和儲(chǔ)存器官中進(jìn)行分配，分配系數(shù)隨發(fā)育階段的不同而變化，發(fā)育階段的計(jì)算由積溫或日長(zhǎng)進(jìn)行控制[26–28]（圖1）。

WOFOST模型自問世以來得到了極大的發(fā)展，隨著版本的不斷更新，其應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，相關(guān)研究在世界各地不同領(lǐng)域廣泛開展[34]。目前WOFOST模型主要被用于產(chǎn)量預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)分析、生產(chǎn)潛力評(píng)價(jià)、災(zāi)害影響評(píng)估、氣候變化影響評(píng)估及預(yù)估、關(guān)鍵發(fā)育期預(yù)報(bào)、長(zhǎng)勢(shì)模擬、生長(zhǎng)關(guān)鍵因子確定、灌溉和施肥的產(chǎn)量效益估算等方面[35–41]。

WOFOST模型的首次應(yīng)用是在加納、布基納法索和肯尼亞等3個(gè)非洲國(guó)家，研究施肥量對(duì)糧食作物產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，在這3個(gè)國(guó)家，糧食產(chǎn)量隨施肥量的增加而增加，額外的田間灌溉對(duì)產(chǎn)量影響較小[28，32，42]。在布基納法索的AGRISK工程中，WOFOST模型被用于產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)研究，通過了解土壤類型、作物品種、播種日期、降水及播種地位置與干旱風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，更好地指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐[32，43]。此外，WOFOST模型在歐洲被用于對(duì)主要大田作物的潛在產(chǎn)量評(píng)估，在安第斯山脈被用于灌溉和水分保持評(píng)價(jià)，為指導(dǎo)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供有效依據(jù)[31，44–45]。在農(nóng)業(yè)遙感檢測(cè)（Monitoring Agriculture with Remote Sensing，MARS）工程中，歐洲聯(lián)合研究中心利用WOFOST模型，將當(dāng)年和往年的作物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行比較，同時(shí)對(duì)整個(gè)地區(qū)和國(guó)家進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)[32，46–47]。之后WOFOST模型被耦合入作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（Crop Growth Monitoring System，CGMS）中，并可以在計(jì)算機(jī)的SUN-UNIX操作系統(tǒng)中運(yùn)行。另有學(xué)者將模型進(jìn)行擴(kuò)展修改，使之運(yùn)用于森林和草地的模擬[28，42]。

2 應(yīng)用評(píng)估研究進(jìn)展

WOFOST模型具有一定的普適性，可根據(jù)作物品種、土壤特性、氣候條件等對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而使模型適用于不同地區(qū)的不同作物[21，35–36]。在對(duì)WOFOST模型進(jìn)行適用性研究時(shí)，需要對(duì)作物參數(shù)和土壤參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，結(jié)合研究區(qū)域的氣候特征、土壤特性和研究作物的品種遺傳特性，調(diào)試出模擬效果最好的一套參數(shù)，即參數(shù)本地化[21]。其中土壤參數(shù)可通過農(nóng)業(yè)氣象常規(guī)觀測(cè)資料和土壤含水量動(dòng)態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，而作物參數(shù)數(shù)量相對(duì)較多并且復(fù)雜，因此目前關(guān)于參數(shù)本地化的研究多集中于作物參數(shù)的確定與驗(yàn)證[41，48]。

2.1 參數(shù)本地化應(yīng)用

2.1.1 參數(shù)敏感性分析

WOFOST模型的參數(shù)量很大，對(duì)全部參數(shù)一一進(jìn)行校正和優(yōu)化的工作量巨大，而且有些參數(shù)的校準(zhǔn)和優(yōu)化并未明顯提高模型的模擬精度，因此需要通過敏感性分析有效地界定參數(shù)的敏感性和重要性，從而確定需要優(yōu)化的參數(shù)[48–49]。敏感性分析可有效提高模型應(yīng)用中的工作效率，也可以減少優(yōu)化算法的計(jì)算量和計(jì)算時(shí)間，因此在實(shí)際研究中得到了廣泛應(yīng)用。通過敏感性分析，篩選出對(duì)模型模擬結(jié)果影響較大的參數(shù)，再對(duì)敏感參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)于不敏感的參數(shù)可采用模型默認(rèn)值或查閱相關(guān)文獻(xiàn)獲取參數(shù)值[49–50]。比如相關(guān)學(xué)者通過敏感性分析，選定華北冬小麥出苗期和返青期生物量為待優(yōu)化參數(shù)，并通過同化觀測(cè)數(shù)據(jù)有效減小了WOFOST模型對(duì)于開花期、成熟期、儲(chǔ)存器官干重以及地上部分總干重的模擬誤差[36]。在研究WOFOST模型對(duì)東北春小麥生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的模擬效果時(shí)，有學(xué)者對(duì)主要參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，選取并調(diào)整了對(duì)模擬結(jié)果影響較大的積溫、貯存器官同化物轉(zhuǎn)化效率等參數(shù)，最終驗(yàn)證了WOFOST模型在東北春麥區(qū)的適用性[51]。

敏感性分析分為局部敏感性分析和全局敏感性分析。局部敏感性分析只能反映單個(gè)參數(shù)對(duì)模擬結(jié)果的影響，分析結(jié)果具有一定的片面性；而全局敏感性分析可以同時(shí)檢測(cè)多個(gè)參數(shù)變化對(duì)模擬結(jié)果的影響，并且可以反映參數(shù)之間相互作用的綜合影響。因此，作物模型參數(shù)的敏感性分析越來越傾向于采用全局敏感性分析方法[21，36，48–49，52]。目前全局敏感性分析方法主要包括Morris參數(shù)篩選法、基于方差的Sobol法、傅里葉幅度檢驗(yàn)法（Fourier Amplitude Sensitivity Test，F(xiàn)AST）、擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗(yàn)法（Extend Fourier Amplitude Sensitivity Test，EFAST）等[48，53]。其中，EFAST法計(jì)算高效，要求的樣本數(shù)較低，目前應(yīng)用較為廣泛，該方法充分采取Sobol法和FAST法的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而探索出的一種新的全局敏感性分析方法。該方法基本原理是分解參數(shù)對(duì)模型結(jié)果的方差，把參數(shù)敏感性分為單個(gè)參數(shù)及參數(shù)之間耦合作用對(duì)模型結(jié)果的影響兩種類型[48]。相關(guān)研究采用EFAST方法，對(duì)WOFOST模型26個(gè)作物參數(shù)進(jìn)行了全局敏感性分析，確定了TSUM1、SLATB1、SLATB2、SPAN、EFFTB3和TMPF4等6個(gè)對(duì)產(chǎn)量敏感的參數(shù)，證明了該方法在模型參數(shù)本地化研究中應(yīng)用前景較大（表1）[54]。

2.1.2 參數(shù)本地化

在完成參數(shù)敏感性分析的基礎(chǔ)上，就要對(duì)敏感參數(shù)進(jìn)行本地化驗(yàn)證。現(xiàn)階段，較為常用的參數(shù)本地化方法主要有3種，即控制試驗(yàn)法、試錯(cuò)法和對(duì)比優(yōu)化法。

在模型建立之初，作物生長(zhǎng)參數(shù)主要通過控制試驗(yàn)或大田試驗(yàn)獲取，根據(jù)大量的試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)作物參數(shù)進(jìn)行本地化標(biāo)定[21，55]。該方法工作量大，不利于WOFOST模型的廣泛使用和推廣。

試錯(cuò)法是在默認(rèn)參數(shù)范圍或現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，逐個(gè)調(diào)整模型參數(shù)并運(yùn)行，通過比較模擬值與實(shí)測(cè)值的擬合程度來確定參數(shù)值。試錯(cuò)法可操作性強(qiáng)且實(shí)用效果良好，因此在相關(guān)研究中應(yīng)用相對(duì)廣泛[21]。如運(yùn)用WOFOST模型評(píng)估玉米干旱損失的研究中，采用試錯(cuò)法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，驗(yàn)證了模型在北京地區(qū)春玉米和夏玉米產(chǎn)量模擬與災(zāi)害評(píng)估方面的適用性[39]。在內(nèi)蒙古河套灌區(qū)對(duì)玉米生長(zhǎng)全過程的模擬適用性研究中，采用試錯(cuò)法對(duì)WOFOST模型部分參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，研究結(jié)果表明，模型對(duì)葉面積指數(shù)、各器官生物量以及產(chǎn)量的模擬結(jié)果與實(shí)際較為符合，能夠適用于河套地區(qū)玉米生理、生態(tài)過程的診斷、評(píng)估等[49]。

基于過程模型的非線性參數(shù)優(yōu)化方法，主要包括遺傳算法、普適似然不確定估計(jì)法（general likelihood uncertainty estimation，GLUE）、馬爾科夫蒙特卡洛方法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）、FSEOPT優(yōu)化程序等。其中，MCMC是基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論的一種參數(shù)估計(jì)方法，在基于過程的生物模型調(diào)參方面應(yīng)用廣泛，其參數(shù)優(yōu)化效率較GLUE更高[48，56]。已有學(xué)者結(jié)合參數(shù)全局敏感性分析方法以及MCMC法，以冬小麥實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)為參照，對(duì)WOFOST模型的55個(gè)品種參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析、篩選和優(yōu)化，為冬小麥參數(shù)本地化研究夯實(shí)了基礎(chǔ)[48]。除此之外，目前應(yīng)用較多的FSEOPT優(yōu)化程序[35–36，57]，是根據(jù)Price算法和Downhill-Simplex方法，利用FORTRAN（Formula Translation）語(yǔ)言開發(fā)的一種模型參數(shù)優(yōu)化程序[35，58]。該程序以模型模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度為標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并最終獲得參數(shù)值的最佳組合，相關(guān)學(xué)者采用FSEOPT優(yōu)化程序?qū)γ舾袇?shù)進(jìn)行調(diào)整，有效減小了WOFOST模型的模擬誤差[35]。

2.1.3 參數(shù)適用性評(píng)價(jià)

WOFOST模型引入我國(guó)后，其模擬性能和適用性在很多地區(qū)的不同作物中得到了驗(yàn)證。如基于2000—2001年禹城綜合試驗(yàn)站的水分處理實(shí)驗(yàn)，采用2001年實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行校正，利用2000年實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明模型對(duì)潛在生長(zhǎng)的模擬較好，適用于華北平原作物生長(zhǎng)與水分利用的研究；但模型對(duì)一些細(xì)節(jié)問題考慮不足，較為適合大面積、區(qū)域范圍內(nèi)的模擬，該項(xiàng)研究成果為WOFOST模型在我國(guó)的本地化研究奠定了良好的基礎(chǔ)[27]。如以華北地區(qū)冬小麥為研究目標(biāo)，采用不同氣候生態(tài)區(qū)代表站點(diǎn)資料對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，并利用同化法將WOFOST模型與MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer （MODIS））遙感信息相結(jié)合，取得較好模擬效果，為遙感信息在冬小麥區(qū)域生長(zhǎng)模擬研究中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)[36]。如根據(jù)山東省16個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)和水分控制試驗(yàn)資料，確定了WOFOST模型中光溫和土壤性能相關(guān)參數(shù)，采用對(duì)比優(yōu)化法確定其他生理參數(shù)，結(jié)果表明調(diào)整優(yōu)化后的參數(shù)對(duì)于冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的模擬具有較好的適用性（圖2、圖3），并且可以準(zhǔn)確模擬干旱脅迫下冬小麥產(chǎn)量的減少趨勢(shì)，為WOFOST模型的推廣應(yīng)用、干旱評(píng)估等提供了參考[59]。

2.2 氣候變化影響評(píng)估

2.2.1 氣候生產(chǎn)潛力影響評(píng)估

WOFOST模型在定量評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響研究中已經(jīng)發(fā)揮了巨大作用，對(duì)于各地主要糧食作物的研究均取得了較好成果。國(guó)外研究人員采用WOFOST模型，評(píng)估歐盟25個(gè)國(guó)家之間秋播小麥的模擬單位面積產(chǎn)量差距，結(jié)果表明，25個(gè)國(guó)家主要地區(qū)的模擬單產(chǎn)差距為2～4 t/hm2，在歐洲西北部比較小，在葡萄牙最大[60]。利用WOFOST模型研究氣候變化對(duì)奧地利東北部冬小麥產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明氣候變化的綜合影響使冬小麥產(chǎn)量增加30%～55%[61]。國(guó)內(nèi)專家學(xué)者將WOFOST模型與氣候趨勢(shì)分析方法相結(jié)合，研究近43 a黑龍江氣候變化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明玉米產(chǎn)量呈增加趨勢(shì)，平均增幅為4.81%/10 a，大豆產(chǎn)量整體呈下降趨勢(shì)，平均降幅為1.52%/10 a[62]。采用WOFOST模型對(duì)黑龍江甜菜氣候生產(chǎn)潛力的空間分布特征進(jìn)行模擬分析，結(jié)果表明甜菜早、中熟品種氣候生產(chǎn)潛力在中部和東部由北向南遞增，在西部由北向南遞減；晚熟品種則在中東部和東部由北向南遞增，在西部由北向南遞減，在中西部處于中產(chǎn)水平[63]。利用WOFOST模型模擬青藏高原冬小麥生產(chǎn)潛力及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)，結(jié)果表明冬小麥光溫生產(chǎn)潛力呈下降趨勢(shì)，平均降幅為每10 a 0.27 t/hm2，主要是因?yàn)樯郎厥苟←溕L(zhǎng)季顯著縮短，接收的總輻射量減少，不利于干物質(zhì)積累，光溫生產(chǎn)潛力下降[64]。通過對(duì)WOFOST模型進(jìn)行面域化，模擬華北平原夏玉米潛在產(chǎn)量時(shí)空演變及其對(duì)氣候變化的響應(yīng)，并分析潛在產(chǎn)量與平均溫度及日均太陽(yáng)總輻射的相關(guān)性，結(jié)果表明潛在產(chǎn)量上升的區(qū)域與溫度的上升有關(guān)，潛在產(chǎn)量下降的區(qū)域與太陽(yáng)總輻射的下降有關(guān)[40]。利用驗(yàn)證后的WOFOST模型模擬華北地區(qū)冬小麥的光溫生產(chǎn)潛力和氣候生產(chǎn)潛力，結(jié)果表明前者呈東北高西南低的變化趨勢(shì)，后者呈南高北低的趨勢(shì)[65]。根據(jù)水稻田間試驗(yàn)，模擬并驗(yàn)證浙江水稻潛在生長(zhǎng)過程，結(jié)果表明WOFOST模型能夠較好地模擬浙江主要水稻品種的潛在生長(zhǎng)過程，并能有效評(píng)估水稻的生產(chǎn)潛力，為當(dāng)?shù)刂贫ㄋ痉N植計(jì)劃和田間管理措施提供科學(xué)依據(jù)[29]。

2.2.2 氣象災(zāi)害影響評(píng)估

氣候變化加劇了農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的發(fā)生，評(píng)估其對(duì)糧食生產(chǎn)的影響具有重要意義。在印度，采用WOFOST模型評(píng)估升溫脅迫對(duì)水稻生產(chǎn)的影響，最高氣溫和最低氣溫分別升高1 ℃和2 ℃將導(dǎo)致產(chǎn)量分別下降300 kg/hm2和800 kg/hm2[66]。在奧地利，采用WOFOST模型模擬玉米和冬小麥產(chǎn)量對(duì)升溫脅迫的響應(yīng)，結(jié)果表明升溫4 ℃導(dǎo)致站點(diǎn)A和站點(diǎn)B冬小麥在2003年、2004年減產(chǎn)均超過10%，導(dǎo)致玉米在2013年減產(chǎn)超過10%，但在2014年減產(chǎn)小于10%[67]。利用WOFOST模型對(duì)遼寧省春玉米進(jìn)行干旱災(zāi)損風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，結(jié)果表明不同生育期發(fā)生干旱對(duì)最終產(chǎn)量的影響不同，并且在相同干旱情形下，不同區(qū)域受影響的程度也不同，在全生育期和各生育階段發(fā)生輕、中、重旱3種不同情景下，干旱導(dǎo)致的減產(chǎn)率總體上呈由東部向西部地區(qū)逐漸加重的趨勢(shì)[37]。采用WOFOST模型評(píng)價(jià)內(nèi)蒙古河套灌區(qū)玉米生長(zhǎng)發(fā)育對(duì)低溫冷害的響應(yīng)，結(jié)果表明，以抽雄期延遲日數(shù)和灌漿指數(shù)為冷害指標(biāo)，對(duì)歷史冷害發(fā)生狀況的評(píng)估結(jié)果與實(shí)際基本相符，研究時(shí)段1961—2010年12個(gè)站點(diǎn)共發(fā)生不同程度低溫冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，輕中度62.7%，在發(fā)生嚴(yán)重冷害的年份中，84.7%的年份表現(xiàn)為減產(chǎn)的趨勢(shì)；與傳統(tǒng)方法相比，用該方法評(píng)價(jià)研究地區(qū)玉米低溫冷害的生物學(xué)意義更加明確[38]。在黃淮海流域，利用WOFOST模型評(píng)價(jià)夏玉米對(duì)初始土壤含水量、不同發(fā)育時(shí)段降水量和根層土壤含水量等水分條件的敏感性，結(jié)果表明，夏玉米對(duì)干旱的敏感發(fā)育階段依次為抽雄—乳熟期、出苗—七葉期以及拔節(jié)—抽雄期；對(duì)澇漬的敏感發(fā)育時(shí)段主要為出苗—七葉期、拔節(jié)—抽雄期以及七葉—拔節(jié)期；相對(duì)于降水量，初始土壤含水量對(duì)最終生物量的影響更大，后者降低50%可能導(dǎo)致夏玉米減產(chǎn)14.5%[68]。在WOFOST模型中增加晚霜凍影響處理，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)黃淮區(qū)域晚霜凍風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果表明冬小麥晚霜凍風(fēng)險(xiǎn)呈西高東低趨勢(shì)，黃淮西部的高風(fēng)險(xiǎn)主要是由于晚霜凍的高災(zāi)損，河南西南部的高風(fēng)險(xiǎn)是由于晚霜凍的高頻率，西北部和東部的高風(fēng)險(xiǎn)則是晚霜凍的高頻率和高災(zāi)損共同作用[41]。在江蘇省，利用WOFOST模型研究不同時(shí)期高溫脅迫對(duì)水稻生育期和產(chǎn)量的影響，結(jié)果顯示過高的溫度會(huì)抑制作物有機(jī)物合成，并且導(dǎo)致水稻生育期縮短，進(jìn)而影響水稻干物質(zhì)積累，高溫發(fā)生時(shí)段與程度不同造成水稻減產(chǎn)的程度不同，高溫強(qiáng)度越大、持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)所造成的影響越大[69]。利用WOFOST模型，在江蘇省冬小麥灌漿期進(jìn)行升溫和干旱脅迫模擬，結(jié)果表明灌漿期升溫和干旱復(fù)合脅迫會(huì)嚴(yán)重影響籽粒干物質(zhì)積累和產(chǎn)量形成；不同級(jí)別升溫脅迫、干旱脅迫以及復(fù)合脅迫均導(dǎo)致減產(chǎn)率不同程度增大，籽粒干物質(zhì)分配比例不同程度降低，復(fù)合脅迫的影響程度大于單一脅迫；升溫導(dǎo)致江蘇南部冬小麥減產(chǎn)程度最大，籽粒干物質(zhì)積累受阻最為嚴(yán)重；干旱對(duì)江蘇中部冬小麥產(chǎn)量影響最為嚴(yán)重，籽粒干物質(zhì)積累程度由南到北遞減；復(fù)合脅迫下，減產(chǎn)率大致由南至北遞增，而干物質(zhì)積累程度遞減[70]。

2.2.3 未來情景影響預(yù)估

近年來，隨著氣候模式的發(fā)展，利用氣候模式與作物模型相結(jié)合的方法，可定量預(yù)估未來氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響[18，20，71]。氣候模式是評(píng)價(jià)氣候變化及其影響的重要方法，可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期氣候模擬，通過生成逐日天氣數(shù)據(jù)，輸入到作物模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來氣候條件下作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量形成的模擬，用于預(yù)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響[19–20，24]。國(guó)內(nèi)外已有相關(guān)研究將不同氣候模式與WOFOST模型結(jié)合，預(yù)估未來氣候變化對(duì)不同地區(qū)及不同作物的影響[17，67，72]。

在國(guó)外，有關(guān)專家學(xué)者利用WOFOST模型預(yù)估在CO2濃度為425 ppm和500 ppm及升溫2.7～4.7 ℃條件下，伊朗地區(qū)旱作小麥到2025年和2050年的減產(chǎn)率，結(jié)果表明，兩種CO2濃度下2025年平均減產(chǎn)18%，在2050年平均減產(chǎn)24%，且減產(chǎn)主要是受降水減少和冬小麥生育期縮短的影響[73]。采用WOFOST模型模擬A1F1情景下，2055年溫度和大氣CO2條件下馬鈴薯的潛在產(chǎn)量，結(jié)果表明，溫度和CO2的單獨(dú)作用對(duì)不同熟型馬鈴薯產(chǎn)量影響較大，兩者的綜合作用導(dǎo)致2055年馬鈴薯晚熟、中熟和早熟品種產(chǎn)量分別下降2.6%、4.6%和5.3%[74]。

在國(guó)內(nèi)，研究人員將氣候模式BCC-T63與WOFOST模型相結(jié)合，預(yù)估2000—2100年氣候變化對(duì)我國(guó)主要糧食作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，東北地區(qū)中熟玉米生育期平均縮短3.8 d，平均減產(chǎn)3.3%，晚熟玉米生育期平均縮短1.4 d，平均減產(chǎn)2.7%；華北地區(qū)冬小麥生育期平均縮短8.4 d，平均減產(chǎn)10.1%；南方早稻生育期平均縮短4.9 d，平均減產(chǎn)3.6%，晚稻生育期平均縮短4.4 d，平均減產(chǎn)2.8%[22，24]。基于同樣的方法，預(yù)估重慶地區(qū)2001—2050年冬小麥產(chǎn)量的變化，結(jié)果表明，品種與生產(chǎn)條件不變，在未來氣候變化下，冬小麥的產(chǎn)量變化波動(dòng)較小，平均減產(chǎn)3.0%[25]。模擬基準(zhǔn)氣候（BS，1961—1990年）和B2情景下2011—2050年?yáng)|北地區(qū)玉米產(chǎn)量，結(jié)果表明，未來10～20 a東北地區(qū)北部玉米具有增產(chǎn)潛力，2030年代和2040年代東北地區(qū)大部受氣候因素影響呈減產(chǎn)趨勢(shì)；整體而言，未來40 a受氣候變化影響，東北地區(qū)玉米單產(chǎn)總體表現(xiàn)為減產(chǎn)，減產(chǎn)幅度為9.5%[72]?；赪OFOST模型預(yù)估A2和B2情景下東北2050年大豆不同熟型的分布及生育期、產(chǎn)量的變化，結(jié)果顯示，在B2情景下，不同熟型的大豆品種種植北界表現(xiàn)為不同程度的北擴(kuò)東移；在A2和B2情景下，未來30 a大豆出苗—開花階段縮短，生育進(jìn)程加快，可能會(huì)導(dǎo)致全生育期縮短，大豆的減產(chǎn)面積和幅度將逐漸增大[75]。針對(duì)西北半干旱地區(qū)馬鈴薯，借助RCP4.5情景和WOFOST模型，分析氣候變化對(duì)氣候資源、種植區(qū)劃以及溫度、水分、光照適宜度和生育期、產(chǎn)量的影響，結(jié)果表明，未來50 a，馬鈴薯生育期內(nèi)的熱量資源增加，水分資源下降，種植適宜區(qū)總體表現(xiàn)為南界北移和面積縮小；生育期內(nèi)的溫度、水分、光照適宜度均下降；未來氣候情景下，研究區(qū)大部分地區(qū)馬鈴薯產(chǎn)量呈下降趨勢(shì)，適播期與各發(fā)育期將提前，全生育期將縮短[76]。

3 小結(jié)與展望

WOFOST模型在評(píng)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響及其發(fā)展趨勢(shì)方面發(fā)揮了重要作用，相關(guān)研究成果為制定合理的種植計(jì)劃與田間管理措施，以及適應(yīng)和減緩氣候變化的不利影響等提供了重要的科學(xué)依據(jù)。然而，WOFOST模型在氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用中還存在一定的不確定性，需要在今后的研究和應(yīng)用中不斷改進(jìn)。

第一，WOFOST模型參數(shù)本地化、區(qū)域化運(yùn)用等方面存在一定的不確定性。通過調(diào)整WOFOST模型參數(shù)對(duì)不同地區(qū)的不同作物進(jìn)行模擬，在參數(shù)本地化過程中，用于調(diào)參的觀測(cè)數(shù)據(jù)由于試驗(yàn)?zāi)攴菖c品種的差異，會(huì)在一定程度上導(dǎo)致參數(shù)值的不同，進(jìn)而導(dǎo)致模型的模擬精度存在不確定性?；趩握具M(jìn)行參數(shù)本地化的模型在應(yīng)用到區(qū)域范圍時(shí)，空間差異性導(dǎo)致模擬精度降低。因此需要機(jī)理性更強(qiáng)、普適性更高的參數(shù)本地化方法，充分考慮模型對(duì)于不同作物生長(zhǎng)機(jī)理的模擬和氣候變化實(shí)際，在業(yè)務(wù)應(yīng)用中根據(jù)氣候年型、作物品種特性等確定最適宜的參數(shù)值，進(jìn)而提高模擬精度。

第二，氣候變化本身存在不確定性。氣候變化在不同地區(qū)有不同的表現(xiàn)，對(duì)不同作物的影響情況不同，因此全方位的研究氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響存在一定的難度。在氣候變化背景下，全球極端天氣氣候事件出現(xiàn)的頻率將大大增加，會(huì)對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育造成嚴(yán)重影響，導(dǎo)致糧食生產(chǎn)的不穩(wěn)定性加劇。而WOFOST模型對(duì)于極端氣候事件的響應(yīng)存在不足，不能全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確地反映出氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)的影響。此外，氣候變暖導(dǎo)致作物病蟲害的發(fā)生、發(fā)展加劇，但未來氣候情景下，病蟲害對(duì)于糧食生產(chǎn)的影響程度難以估計(jì)，這也是今后需要重點(diǎn)研究的課題之一。

第三，氣候模式對(duì)于氣候變化的模擬存在不確定性。當(dāng)前，用于開展未來氣候變化模擬的全球氣候模式和區(qū)域氣候模式眾多，例如參加第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6，CMIP6）的氣候模式就有112個(gè)，不同模式的輸出結(jié)果必然存在一定差別。最新研究成果表明，目前通過不同算法估算的太陽(yáng)總輻射均高于實(shí)測(cè)輻射，輸入作物模型后高估了中國(guó)玉米（13.8%～23.6%）和冬小麥（37.3%～65.4%）的模擬產(chǎn)量，導(dǎo)致氣候變化對(duì)作物產(chǎn)量影響的不確定性被放大[77]。此外，由于WOFOST模型需要?dú)庀髷?shù)據(jù)庫(kù)中的逐日太陽(yáng)輻射量驅(qū)動(dòng)光合作用模擬，而大部分氣象觀測(cè)站缺乏太陽(yáng)輻射觀測(cè)數(shù)據(jù)，一般采用經(jīng)驗(yàn)公式通過日照時(shí)數(shù)計(jì)算得到，該計(jì)算過程中不可避免出現(xiàn)誤差，從而影響模擬結(jié)果；如何有效降低轉(zhuǎn)化計(jì)算過程中產(chǎn)生的誤差，將是進(jìn)一步提高模擬準(zhǔn)確性的有效方法之一。

第四，WOFOST模型對(duì)于氣象災(zāi)害影響評(píng)價(jià)的不確定性。已有研究評(píng)價(jià)某災(zāi)種影響時(shí)，模型均默認(rèn)其他要素處于最適狀態(tài)下；但大田作物在實(shí)際生長(zhǎng)過程中，會(huì)受光、溫、濕及田間管理措施等的綜合影響。因此需要進(jìn)一步研究如何系統(tǒng)分析多因素之間的耦合作用，并深入探索多災(zāi)種的綜合影響評(píng)價(jià)方法。

第五，目前對(duì)于WOFOST模型輸出結(jié)果的挖掘利用不夠，現(xiàn)有研究對(duì)于模型輸出結(jié)果的利用多集中在產(chǎn)量、生育期、干物重等，模型輸出的CO2同化、葉面積指數(shù)、呼吸消耗、干物質(zhì)積累等生長(zhǎng)發(fā)育過程數(shù)據(jù)非常詳細(xì)，如何充分利用這些數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)氣候變化對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的影響，需要進(jìn)一步研究與嘗試。

本文通過介紹WOFOST模型的運(yùn)行機(jī)理和適用性研究成果，總結(jié)了該模型在評(píng)估、預(yù)估氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)影響中的應(yīng)用現(xiàn)狀，并就存在的問題進(jìn)行了思考和展望。相關(guān)專家和學(xué)者在該模型的敏感性分析、本地化與定量評(píng)估等方面都取得了突破性的進(jìn)展，研究成果顯著，希望未來能在WOFOST模型參數(shù)本地化、機(jī)理開發(fā)利用、輸入數(shù)據(jù)優(yōu)化、輸出結(jié)果運(yùn)用以及災(zāi)害影響評(píng)估等方面開展更深入的研究與探索。

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