，

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，山西太谷030801)

華北平原是中國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，其作物主要為冬小麥和夏玉米[1]。年降雨量為470～910 mm，降雨分布不均，主要集中在7―9月，該區(qū)約有64%的灌溉用水取自地下，地下水資源不容樂(lè)觀，水資源的嚴(yán)重匱乏限制了該區(qū)的發(fā)展[2]?？陀^量化一個(gè)地區(qū)的作物用水效率是節(jié)水灌溉的重要步驟。為此各國(guó)學(xué)者發(fā)明了各種模型以對(duì)作物生長(zhǎng)進(jìn)行評(píng)估。DNDC[3]模型(denitrification-decomposition model，脫氮-分解作用模型)是由美國(guó)新罕布什爾大學(xué)陸地海洋空間研究中心李長(zhǎng)生教授等開(kāi)發(fā)研制并推廣起來(lái)的，DNDC模型原多用于生態(tài)系統(tǒng)光合、土壤碳氮的釋放和淋濕與溫室氣體的排放等。近年來(lái)，隨著模型的發(fā)展與應(yīng)用，DNDC模型越來(lái)越多地應(yīng)用于土壤水分、生物量和產(chǎn)量的模擬。陳海心[4]等應(yīng)用DNDC模型模擬關(guān)中地區(qū)作物產(chǎn)量，模型預(yù)測(cè)精度較好。劉寧[5]等利用DNDC模型模擬了溝壟覆膜種植對(duì)土壤水熱及冬小麥產(chǎn)量的影響。韓娟[6]利用DNDC模型模擬陜西省玉米產(chǎn)量及土壤水熱效應(yīng)，模擬精度較好。目前，對(duì)于作物水分利用效率評(píng)價(jià)的模型主要有 AquaCrop 模型、DSSAT 模型和 SWAT 模型，而利用DNDC模型在夏玉米騰發(fā)量(ET)及水分利用效率方面的應(yīng)用尚未見(jiàn)報(bào)道。

本實(shí)驗(yàn)利用2015年夏玉米種植期間的土壤含水率、地上部生物量和產(chǎn)量變化數(shù)據(jù)對(duì)DNDC模型作物參數(shù)進(jìn)行率定，以得到本地化的作物參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，并以2016年夏玉米數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，確定了DNDC模型在華北平原區(qū)夏玉米生長(zhǎng)期間土壤含水率、生物量、產(chǎn)量和ET方面的適用性，以期可以為夏玉米水分利用效率提供一種新的途徑。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概括

為研究DNDC模型在夏玉米中的適用性，本試驗(yàn)于2015、2016年在中國(guó)水利水電科學(xué)研究院大興區(qū)國(guó)家節(jié)水灌溉中心完成。該試驗(yàn)區(qū)地處北京市南端，隸屬于北京市，區(qū)域面積為1 040 km2。地處北緯39°37.25′，東經(jīng)116°25.51′，屬于半干旱大陸性季風(fēng)氣候，冬季寒冷少雨，夏季炎熱多雨，多年平均降雨量540 mm，降雨多集中在6―9月。該區(qū)全年日照時(shí)數(shù)為2 600 h，大于10℃的有效積溫為4 730℃。該區(qū)屬于海河沖積平原，土壤類型以沙壤土為主，主要種植作物為冬小麥和夏玉米。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1.2.1管理數(shù)據(jù)

試驗(yàn)間供試夏玉米為紀(jì)元168,2015年夏玉米播種日期為6月25日，收獲日期為10月2日。全生育期天數(shù)為100 d，2016年夏玉米播種日期為6月15日，收獲日期為9月27日。由于夏季雨水豐富，夏玉米種植期間除播種前灌溉為60 mm外，整個(gè)生育期期間不進(jìn)行灌水，所有小區(qū)的施肥、耕作措施與當(dāng)?shù)剞r(nóng)民習(xí)慣一致。

1.2.2氣象數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)為模型和計(jì)算ET所需基本數(shù)據(jù)，試驗(yàn)站裝有自動(dòng)氣象觀測(cè)站，定時(shí)監(jiān)測(cè)降雨、風(fēng)速、氣溫、空氣濕度和太陽(yáng)輻射等氣象要素，以滿足試驗(yàn)基本要求。

1.2.3土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)

土壤水分通過(guò)TRIME-DATA PILOT(德國(guó)IMKO公司)土壤水分測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)定，每個(gè)試驗(yàn)小區(qū)設(shè)有2根相同距離的TRIME管，定期測(cè)量土壤體積含水率(0～50 cm),降雨和灌水后需加測(cè)一次。

1.2.4地上部生物量和產(chǎn)量數(shù)據(jù)

測(cè)定每個(gè)小區(qū)寬度和小區(qū)夏玉米行數(shù)，在夏玉米長(zhǎng)出后，以每隔10 d為間隔對(duì)夏玉米生物量進(jìn)行測(cè)定。每個(gè)小區(qū)隨機(jī)選取3株夏玉米，從莖基部剪下，獲得完整冠部，按小區(qū)編號(hào)，殺青(105℃)0.5 h，恒溫(75℃)24 h烘至恒重后稱重。收割前在各小區(qū)取l m2的典型樣本，計(jì)算每平方米株數(shù)及千粒重，并計(jì)算樣本內(nèi)玉米產(chǎn)量。

1.3 ET及用水效率計(jì)算

采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)推薦的作物系數(shù)法計(jì)算夏玉米生長(zhǎng)期間的實(shí)際騰發(fā)量[7]：

ET=ET0·Kc

(1)

式中ET——作物實(shí)際騰發(fā)量,mm/d；ET0——參考作物騰發(fā)量,mm/d；Kc采用FAO推薦的夏玉米作物系數(shù)。

作物水分生產(chǎn)率WP是評(píng)價(jià)用水效率的指標(biāo)之一，利用WP對(duì)夏玉米的用水效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算方法為：

WP=Y/ET

(2)

式中WP——作物水分生產(chǎn)率,kg/m3；Y——單位面積糧食產(chǎn)量,kg/hm2；ET——實(shí)際騰發(fā)量,m3/hm2。

1.4 DNDC模型率定及精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.4.1參數(shù)敏感性分析

參數(shù)敏感性分析是對(duì)參數(shù)進(jìn)行率定的重要步驟，可以大大減少參數(shù)率定過(guò)程的時(shí)間。在模型敏感性分析過(guò)程中，土壤參數(shù)和氣象參數(shù)以實(shí)際數(shù)據(jù)為主，采用獨(dú)立參數(shù)擾動(dòng)法對(duì)夏玉米作物參數(shù)如最高生物量、生物量分配比和生物量碳氮比等作物參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。首先假定模型中各參數(shù)相互獨(dú)立，對(duì)原始作物參數(shù)通過(guò)增加和減少20%，確定對(duì)產(chǎn)量和ET的敏感參數(shù)，采用相對(duì)敏感度RS表示敏感性大小。

1.4.2模型參數(shù)率定

應(yīng)用DNDC模型模擬任一點(diǎn)的生物地球化學(xué)過(guò)程時(shí)，只要根據(jù)當(dāng)?shù)胤N植耕作情況輸入氣象、土壤以及作物等數(shù)據(jù)便可進(jìn)行一年至多年的模擬[8]。在模型參數(shù)敏感性分析基礎(chǔ)上，選擇2015年夏玉米種植期間的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)DNDC模型進(jìn)行率定，最后以2016年夏玉米觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。不斷調(diào)整作物參數(shù)，使得土壤含水率、生物量、產(chǎn)量和ET模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果在合理范圍內(nèi)。最終得到適合本地化的夏玉米DNDC作物模型參數(shù)。率定后夏玉米作物模型參數(shù)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 模型中夏玉米作物參數(shù)率定結(jié)果

1.4.3模型精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

由DNDC模型模擬出來(lái)的生物量、產(chǎn)量和土壤水分與觀測(cè)值之間的擬合程度選用歸一化均方根誤差(NRMSE)和Willmott[8]的一致性指標(biāo)d。根據(jù)Gjettermanna[9]提出歸一化均方根誤差小于25%表明模擬效果較好，25%～30%為可接受的范圍；d∈(-∞,1),d越接近于1，表明模型模擬結(jié)果越好。以上模型評(píng)價(jià)指標(biāo)具體計(jì)算公式為：

(3)

(4)

2 結(jié)果與分析

2.1 模型敏感性分析

以產(chǎn)量和ET為目標(biāo)對(duì)夏玉米作物生長(zhǎng)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，分析結(jié)果(表2)表明，模型參數(shù)的改動(dòng)對(duì)產(chǎn)量和ET的影響不盡相同，其中，需水量和生長(zhǎng)積溫的整體改變(增大和減小)對(duì)產(chǎn)量的影響較大，最高生物量的增加和生物量分配比例(籽粒)的減少對(duì)產(chǎn)量的影響明顯增大；在對(duì)ET的影響參數(shù)中，生長(zhǎng)積溫和需水量的減少對(duì)ET的影響較大，其他作物參數(shù)影響結(jié)果不是很明顯。

表2 敏感性分析結(jié)果

2.2 模型驗(yàn)證

DNDC模型需要輸入的參數(shù)包括氣候、土壤、農(nóng)作物和農(nóng)田管理等。本實(shí)驗(yàn)通過(guò)將模型原有參數(shù)與2015年夏玉米生育期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行校正。由校正后的模型對(duì)2016年夏玉米的土壤水分、地上部生物量和產(chǎn)量進(jìn)行模擬，并與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，計(jì)算WP。最后通過(guò)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型精度進(jìn)行驗(yàn)證。

2.2.1夏玉米土壤含水率模擬

植物吸收水分主要來(lái)源于土壤水，為保證玉米正常出苗，夏玉米播種前灌溉水量為60 mm，種植期間由于雨水充足，不再進(jìn)行灌水。圖1、2為2015、2016年土壤含水率模擬值與實(shí)測(cè)值比較，分析結(jié)果表明：2015、2016年夏玉米模擬與實(shí)測(cè)的一致性指數(shù)分別為0.97、0.99，這些指標(biāo)表明DNDC模型能較好地模擬夏玉米生育期內(nèi)土壤表層(0～20 cm)土壤水含量的動(dòng)態(tài)變化。

a) 含水率～播種后天數(shù)

b) 含水率模擬值～實(shí)測(cè)值圖1 2015年土壤含水率模擬值與實(shí)測(cè)值比較

a) 含水率～播種后天數(shù)

b) 含水率模擬值～實(shí)測(cè)值圖2 2016年土壤含水率模擬值與實(shí)測(cè)值比較

2.2.2夏玉米生物量模擬

在對(duì)夏玉米的生物量模擬過(guò)程中，由圖3、4可知隨著夏玉米生長(zhǎng)，地上部生物累計(jì)過(guò)程為前期生長(zhǎng)較快，后期較為緩慢，分析可知，2015、2016年夏玉米地上部生物量模擬值與實(shí)測(cè)值的決定系數(shù)R2同為0.99，歸一均方根誤差NRMSE分別為4.66%、15.43%，一致性指數(shù)d分別為0.99、0.96，這些指標(biāo)值較好，表明DNDC模型對(duì)于夏玉米生物量的模擬效果比較理想。

a) 生物量～播種后天數(shù)

b) 生物量模擬值～實(shí)測(cè)值圖3 2015年夏玉米生物量模擬值與實(shí)測(cè)值比較

a) 生物量～播種后天數(shù)

b) 生物量模擬值～實(shí)測(cè)值圖4 2016年夏玉米生物量模擬值與實(shí)測(cè)值比較

2.2.3夏玉米WP模擬與驗(yàn)證

DNDC模型每次模擬后會(huì)形成1個(gè)年度總結(jié)報(bào)告，其中包括產(chǎn)量和植物生育期蒸騰量，每年的土壤蒸發(fā)量存在于DAY_FieldCrop文件中，對(duì)模型模擬產(chǎn)量和ET值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并與測(cè)量結(jié)果比較，由表3可知2015年夏玉米產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和模擬值分別為10 692、10 360 kg，ET分別為320、336 mm。2016年夏玉米產(chǎn)量實(shí)測(cè)值和模擬值分別為11 320、10 830 kg，ET分別為310、319 mm。經(jīng)計(jì)算可得：2015年夏玉米生育期期間WP實(shí)測(cè)值和模擬值分別為3.34、3.08 kg/m3，2016年夏玉米生育期期間WP實(shí)測(cè)值和模擬值分別為3.61、3.39 kg/m3，相對(duì)誤差在6.09%～7.78%之間。

表3 DNDC模型WP模擬值與實(shí)測(cè)值

3 討論

DNDC模型提供了玉米作物的典型生長(zhǎng)特性及作物生長(zhǎng)所需的參數(shù)。通過(guò)對(duì)模型夏玉米相關(guān)參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證， DNDC模型很好地再現(xiàn)了夏玉米生育期的土壤含水率、地上部生物量的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律和產(chǎn)量，模型評(píng)價(jià)指標(biāo)都在合理范圍內(nèi)，與韓娟[6]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相符。夏玉米生育期降水較為豐富，滿足夏玉米生長(zhǎng)所需水分，模型可以充分感知到雨養(yǎng)環(huán)境對(duì)于夏玉米生長(zhǎng)的影響。試驗(yàn)未進(jìn)行灌水處理，并不能代表水分較少情況下夏玉米生長(zhǎng)變化。對(duì)于ET的模擬，夏玉米生育期的蒸騰量只存在于年度總結(jié)報(bào)告上，因此只能進(jìn)行夏玉米整個(gè)生育期騰發(fā)量的對(duì)比，模型模擬ET與彭曼公式計(jì)算值相對(duì)誤差較小，模擬效果較好。對(duì)于WP，模型模擬效果與劉興冉[10]用AquaCrop對(duì)于夏玉米模擬值一致，表明DNDC模型可以應(yīng)用于夏玉米用水效率的研究。雖然模型模擬效果較好，但模型在變化情況下和不同生育期ET方面的模擬效果尚未進(jìn)行，將來(lái)須對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)，使之研究更為精確。

4 結(jié)論

本文通過(guò)模型的校正和驗(yàn)證試驗(yàn)構(gòu)建了華北地區(qū)夏玉米的DNDC模型數(shù)據(jù)庫(kù)。利用國(guó)家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心大興試驗(yàn)站2015年夏玉米生長(zhǎng)數(shù)據(jù)對(duì)DNDC模型參數(shù)進(jìn)行了率定，并應(yīng)用于2016年夏玉米，具體結(jié)果如下。

a) 模型敏感性分析中，生長(zhǎng)積溫和夏玉米需水量對(duì)產(chǎn)量和ET的影響較大。

b) DNDC模型經(jīng)過(guò)率定和驗(yàn)證后，可以較為準(zhǔn)確地模擬華北地區(qū)夏玉米的土壤含水率和地上部生物量的變化。

c) 夏玉米生長(zhǎng)期間，產(chǎn)量和ET模擬值與實(shí)測(cè)值相比較，相對(duì)誤差低于5%，模型模擬夏玉米WP分別為3.08、3.39 kg/m3，與實(shí)測(cè)相比，相對(duì)誤差低于8%,表明DNDC模型可以進(jìn)行水分利用效率方面的模擬。