AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究

• 作者: 崔颖 蔺宏宏 谢云 刘素红
• 来源期刊: 作物学报
• 关键词: AquaCrop模型 东北黑土区 敏感性分析 参数率定 玉米 大豆
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 耕作栽培·生理生化
• 页码范围: 159-168
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1006.2021.03016

摘要

东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地, 为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量, 本文基于作物小区田间试验和大田观测数据, 采用OAT (one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性, 率定了敏感性高的参数, 并对率定后的模型进行了验证。结果表明: 玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感, 二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感, 但有所差异: 玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient, CDC)更为敏感, 而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion, Pexshp)更为敏感; 玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth, Zx)更敏感, 大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion, Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大, 对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence, KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity, WP*)很敏感, 大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89, 模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明: 预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination, R2)分别为0.775和0.779, 均方根误差(root mean square error, RMSE)分别为1.076 t hm–2和0.299 t hm–2, 标准均方根误差(normalized root mean square error, NRMSE)分别为0.097和0.178, 模拟效率(model efficiency, ME)分别为0.747和0.730, 率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量, 可用于产量预测或优化管理。