全 文 ：作物生长模拟模型参数校正与有效化的理论和实践 3
邱建军 3 3 　(中国农业科学院资源区划研究所 ,北京 100081)
肖荧南　辛德惠 　(中国农业大学生态环境系 ,北京 100094)
胡锡宁　(新疆农垦科学院棉花研究所 ,石河子 832000)
【摘要】　以 GOSSYM 模型为例系统阐述了作物生长模拟模型有关参数校正和模型有效化的一般原理和方法 ,
同时用新疆棉区的试验具体校正了品种参数、土壤参数和修改了部分模块 ,并对校正结果进行了验证. 结果表
明 ,两个试点土壤 20～40、60～80cm 两个土层生长季水分动态观测值与土壤参数校正后模型的模拟值吻合较
好 ;系 5 品种试验生育期 6 项生物指标动态模拟结果与实测值拟合的相关系数都在 0. 9 以上 ,并且不同栽培条
件的 3 个处理的模拟产量的相对误差平均为 7. 5 % ,模拟结果较理想.
关键词 　作物 　模拟模型 　校正 　有效化
Theory and practice of calibration and validation of crop simulation model . Qiu Jianjun ( Institute of Resource
Zoning, Chinese Academy of A gricultural Sciences. Beijing 100081) , Xiao Yingnan , Xin Dehui ( Depart ment of
Ecologyand Envi ronmental Sciences , China A gricultural U niversity , Beijing 100094) and Hu Xining ( Cotton Science
Institute , Xinjiang Academy of A gricultural Reclam ation , S hihez i 832000) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . , 1999 , 10 (6) :
679～682.
Taking GOSSYM model as an example , the theory and methodology for calibration andvalidation of crop growth
simulation model were expounded in this paper. The variety2and soil parameters of the model used in cotton planting
area of Xinjiang were calibrated , some modules of the model were modified , and the result of calibration was also
validated. The results show that at two experimental sites , the observational values of soil moisture in 20～40 and 60
～80 cm layers in growing season were better identical to those simulated by the model with calibrated soil parameter.
The coefficients of simulated and experimental values of six biological indexes of Xi25 ( an early maturity cotton
variety) in its growth and development period were all above 0. 9 ,and the relative errors of the simulating yields of
three treatments under different cultivation conditions were averaged by 7. 5 %.
Key words 　Crop , Simulation model , Calibration , Validation.
　　3 国家“九五”重点科技攻关项目“新疆兵团棉花双百万亩双百斤两
高一优综合技术开发”子专题资助 (85722224201207) .
　　3 3 通讯联系人.
　　1998 - 01 - 05 收稿 ,1998 - 05 - 20 接受.
1 　引 　　言
　　人们对于土壤2植物2大气复杂系统的认识有一个
逐步的过程 ,由于可控试验的有限性 ,现今的作物模拟
模型大多是半经验半机理性的 ,基于目前的水平 ,纯机
理性的作物模型很难构建. GOSSYM 系统也不例外 ,
其中许多描述棉花生长行为的方程来自大田试验的经
验公式 (如株高的计算) ,这些方程中的很多参数都是
因时、因地、因品种类型而异 ,在模型实地应用之前都
要对这些参数进行修正 ,这就是所谓的参数校正
(Calibration) , Thomann 和 Mueller (1987) 定义参数校
正是田间数据验证和运行模型的第一步工作. 同时强
调用于验证模型的数据不应是初建模型时所用的原始
数据. 而 模 型 的 有 效 化 ( 验 证 ) ( Validation or
Verification)则是用校正过的模型在不同气候、土壤、
栽培条件下进行结果验证 , 反过来再修改参数.
Thomann(1987)等认为对于品种限制的方程、环境条
件限制的方程和为改进模型的研究需要进行参数校
正 ,而参数校正的过程不是简单的曲线匹配过程 ;
Kitching (1991)指出参数估计值的获得有 3 条途径 :1)
多年定点试验结果的统计分析 ;2) 查阅相关的文献资
料 ;3)根据经验和意向进行猜测[8 ] .
基于模型参数校正的理论 ,Reddy 等[11 ]用不同的
棉种成功地对 GOSSYM 进行了参数校正 ,并在亚历
山那和密西西比州进行了有效化. GOSSYM 模型的验
证涉及美国棉花带 14 个州不同地区的气候、土壤和管
理措施情况 (Whisler et al . 1986) ;1987 年以来在以色
列不同气候区的 19 个地点用 59 个爱字棉种对
GOSSYM 进行了验证 ,取得了好结果[9 ,11 ] . 董占山[5 ]
用中棉所 12、16、17 三个品种在黄淮海地区对
GOSSYM 模型进行了初步验正 ,修改了品种参数 ,模
拟结果良好. 本文以 GOSSYM 模型为例系统阐述作
物生长模拟模型有关参数校正和模型有效化的一般原
理和方法 ,并提供实证过程以供借鉴.
应 用 生 态 学 报 　1999 年 12 月 　第 10 卷 　第 6 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Dec. 1999 ,10 (6)∶679～682
2 　研究方法
2. 1 对模型的修改方法
　　以 GOSSYM 模型为例 ,具体说明作物模型的参数校正和
有效化过程 ;有关 GOSSYM 模拟模型的介绍已很多[3 ,4 ,5 ,7 ] .
GOSSYM 模拟模型是一个动态模型 ,能在生理过程水平上模拟
棉花的生长发育和产量形成. 为更好地应用 GOSSYM 模型 ,首
先必须根据我国的棉花栽培情况进行必要的修改 ,然后在此基
础上进行参数校正和模型有效化. 本文根据新疆棉花生产的最
大特点 ———地膜栽培对模型进行部分修改 ,包括地膜覆盖后的
地温、太阳辐射和土壤水分状况.
2. 2 　品种参数的校正方法
　　GOSSYM 模型使用一个品种参数文件 ,包括 50 个参数 (2
个现今无用) ,其中有品种限制的、温度限制的参数和一些填补
目前知识空缺的参数. 这些参数主要作为方程的截距和斜率 ,
或作为棉花植株生育性状的上下限来使用 ;这些参数分布在相
应子程序中 ,其中模拟植株形态发生 ( PLAN TMAP) 的有 15
个 ,计算植株各器官潜在和实际的日生长率 ( GROWTH) 有 18
个 ,估算叶片和蕾铃脱落 (ABCISS) 有 8 个 ,计算光合作用率
(PN ET) 3 个 , 估算蒸散 ( ET) 1 个 , 有机质矿化和氨硝化
(N ITREF) 1 个 ,根潜在和实际生长率 ( RU TGRO) 2 个[8 ,10 ] . 相
对来说 ,品种限制的参数比较容易获得 ,如可以从育种者那里
直接得到铃的最大尺寸 ;其它参数 (碳水化合物和形态延迟的
校正)很难从直接的观测中获得 ,采用数值仿真的方法得到 [8 ] .
参数校正的原则是首先保证逻辑上正确 ,其次是具体结果
的准确 , GOSSYM 众多品种参数的校准有一先后次序 ,一般是
先校正株高 ,再依次校准主茎节数、蕾数和铃数 ,这 4 类参数校
正后能保证逻辑产量的正确 (实际产量 ±15 %误差) [8 ] .
2. 3 　土壤参数的校正方法
　　现今大多数作物模型中都用土壤参数估算模型 , GOSSYM
也不例外 , GOSSYM 中根际模型 RHIZOS 用下列土壤参数估
算方程 (van2Genuchten 方程) .
土壤水吸力与含水量关系 :
θPS I =θr +
θSA T - θr
[1 + (α×PSL X)β] (1 -
1
β)
PS I (θ) = [ (θSA T - θrθ- θr )
1
m
- 1 ]
1
n /α
m = 1 - 1β , n =β
K = Ks ×(
θ
-
θr
θSA T - θr)
1
2 ×(1 - (1 - ( θ- θrθSA T - θr)
1
m ) m) 2
式中 ,θPS I是土水势为 PS I 时的含水量 (cm - 3·cm - 3) ; PS I (θ) 是
含水量为θ时的土水势 ( Pa) ;θr 、θSA T分别为剩余水分含量和
饱和含水量 (cm3·cm - 3) ;β为扩散率2含水量曲线的斜率 ; KS
为饱和导水率 (cm·d - 1) .
类似估算 PS I (θ) 、θPS I 、K 用到的土壤水力特征值 ,需根据
模型使用地的土壤类型进行校正 ,并按剖面层次输入土壤水力
特征值文件 ,作为模型运行的输入条件.
2. 4 　田间试验
1996 年在北疆 125 团试点布置了进行模型参数校正的系
5 品种试验 ;系 5 于 4 月 19 日播种 ,密度 16. 8 ×105 株·hm - 2 ,6
月 16 日和 7 月 6 日共喷缩节胺 105g·hm - 2 ,生育期共施纯 N
314. 4kg·hm - 2 ;试验均设 3 次重复 ,4 行区 ,行长 12m ,行距均
为 45cm ,株距 12. 5cm. 并安排了密度、播期和施肥的多处理试
验.
在生长季中记录播种、出苗、现蕾、开花、吐絮、成熟日期 ;
每隔 10d 调查 1 次 ,测定单株总果节数、蕾数、铃数、主茎节数、
株高和叶面积 ,并测定不同土层的动态含水量和两个试点 (125
团、29 团)土壤剖面的水力特性值 (水分特征曲线、饱和导水率
等) .
3 　结果与讨论
3 . 1 　用新疆棉区试验对 GOSSYM 模型进行修改和
参数校正结果
3 . 1 . 1 模型修改 　根据文献和试验结果 ,综合考虑地
膜覆盖的影响 ,在 GOSSYM 模型中作如下修改[1 ,6 ] .
1) 　地温 :
S O IL T ( L , K) = TS 1 ( L ) + D TS ×DL T/ 86400
D TS = Rf il m ×cof
S O IL ( L , K) 为第 L 土层 K 列栅格土壤的温度 ; TS 1
( L ) 为 L 土层的平均温度 ; Rf il m 为地膜覆盖度 ,指
盖膜面积占土地面积的比例 ; D TS 为深层土壤温度的
变化 ; DL T 为每次迭代的秒数 ; cof 为系数 ,取值为
cof =
0～5cm 土层取 7. 5 ,6～20cm 土层取 5. 0
　　(盖膜至 5 月上旬)
0～5cm 土层取 5. 5 ,6～20cm 土层取 4. 0
　　(5 月中旬至 5 月下旬)
0～5cm 土层取 1. 5 ,6～20cm 土层取 1. 0
　　(6 月上旬至揭膜)
　　2) 　太阳辐射量 :
IN T = IN T + R RA ×Rf il m ×0 . 2 ×A L
R RA = 1N K ×∑
N K
K = 1
R RA col ( k)
IN T 为冠层截获太阳辐射的比例 ; R RA col ( k) 为第 K
列栅格土壤表面受冠层遮荫影响接收的相对辐射量 ;
R RA 为平均每一栅格土壤表面接收的相对辐射量 ;
0 . 2为地膜反射率 ; A l 为修正系数 ,当 Rf il m < 0 . 5时 ,
A l 取 0 . 96 ;当 Rf il m ≤0 . 7 时 ,取 0 . 84 ;当 Rf il m >
0 . 7时 , A l 取 0 . 72 .
3) 　土壤蒸发 :
土壤蒸发减少 :
　　Escol ( k) = Escol ( k) ×(1 - Rf il m)
由于新疆生长季自然降水很少 ,在 4～6 月更少 ,
故不考虑地膜覆盖后对土壤水分收入和最大入渗量的
影响.
086 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10 卷
以上修改仅在盖膜到揭膜期间起影响作用 ,且针
对头水揭膜.
3 . 1 . 2 系 5 品种参数 　基于上述有关模型校正方法的
论述 ,根据田间试验结果和品种特性的调查资料 ,采用
数值仿真的方法 ,通过模拟值与实测值的比较 ,反复修
改有关参数 ,最后得到特定品种 (系 5) 的一套品种参
数 (为节省篇幅具体数值省略) [2 ] .
3 . 1 . 3 试点土壤参数 　本文用 Vereecken[12 ,13 ]提出的
土壤递归函数估算模型中用到的van Genuchten方程
表 1 　Van Genuchten 关系式系数与土壤基本性质的回归方程
Table 1 Regression equation related to parameters in van Genuchten
equation
θs = 0 . 81 - 0 . 283 ( B d) + 0 . 001 ( cl)
θr = 0 . 015 + 0 . 005 ( cl) + 0 . 014 ( c)
lnα = - 2 . 486 + 0 . 025 ( S a) - 0 . 351 ( c) - 2 . 617 ( B d) - 0 . 023 ( cl)
ln n = 0 . 053 - 0 . 009 ( S a) - 0 . 013 ( cl) + 0 . 00015 ( S a) 2
Bd : Bulk density (g·cm - 3) ;C : Content of organic C ( %) ;Cl : Percent of
clay ( %) ;Sa : Percent of sand ( %) .
式系数 (表 1) ,然后对水分特征曲线进行校正得出
GOSSYM 模型所需的土壤特征参数 (表 2) .
3 . 2 　验证结果
表 2 　新疆地区 GOSSYM 模型所需的土壤特征参数表
Table 2 Soil parameters needed for GOSSYM in 125 tuan and 29 tuan , Xinjiang
地区 Sites 土　层Soil layer (cm) θs θs α n Ks Bd cl Sa
北疆 125 团 0～34 0. 1200 0. 4539 0. 00545 1. 29509 1. 61 1. 524 41 26
125 tuan 34～201 0. 0713 0. 4214 0. 0112 1. 20854 2. 01 1. 493 30 36
南疆 29 团 0～25 0. 0920 0. 3900 0. 00164 1. 69088 1. 64 1. 56 23 39
29 tuan 25～40 0. 0480 0. 4084 0. 0102 3. 43885 6. 01 1. 48 6 81
40～72 0. 0775 0. 4152 0. 00111 1. 62100 1. 85 1. 52 31 22
72～158 0. 0626 0. 4646 0. 0185 2. 99328 1. 92 1. 25 8 17
158～200 0. 1086 0. 4429 0. 00532 2. 10752 3. 55 1. 36 18 53
3 . 2 . 1 土壤参数的验证 　土壤参数主要为了正确描述
土壤剖面中各土层的水分特征曲线 ,进而模拟土壤中
水分运移. 生长季土壤水分的动态实测值与模拟值相
比较是检验土壤参数获得正确与否的最佳途径. 现提
取两试点土壤 20～40、60～80cm 两个土层生长季水
分动态观测值与土壤参数校正后模型的模拟值相比较
(图 1) .
图 1 　北疆 125 团试点 (A) 和南疆 29 团试点 (B) 土壤水分动态实测值
与模拟值比较
Fig. 1 Comparison between practical and simulated value of soil water
content in 125 tuan ,Beijiang(A) and 29 tuan ,Nanjiang(B) .
a) 20～40cm 土层 Soil layer , b) 60～80cm 土层 Soil layer. Ⅰ. 实测值
Practical value , Ⅱ. 模拟值 Simulated value.
　　从回归分析来看 ,北疆 125 团试点土壤 20～40cm
土层水分含量模拟值与实测值关系符合下式 : y = -
0 . 0825 + 1 . 2999 y’±0 . 0462 , R2 = 0 . 7514 , F =
14 . 26 3 3 通过α= 0 . 01水平显著性检验 ;60～80cm 土
层情况则由下式表示 : y = 0 . 0015 + 0 . 9517 y’±
0 . 0377 R2 = 0 . 6338 , F = 7 . 385 3 ,通过α= 0 . 05 水平
检验. 南疆 29 团试点土壤 20～40cm 土层水分含量模
拟值与实测值关系符合下式 : y = - 0 . 0231 + 1 . 0893
y’±0 . 0499 , R2 = 0 . 8414 , F = 16 . 964 3 3 ,通过α=
0 . 01水平检验 ;60～80cm 土层含水量情况则由下式表
示 : y = - 0 . 0014 + 0 . 9723 y’±0 . 0841 , R2 = 0 . 7385 ,
F = 8. 399 3 ,通过α= 0 . 05 水平显著性检验. 因此 ,从
整体来看模拟结果基本能反映土壤剖面水分动态的实
际情况 ,而上层土壤比下层土壤模拟结果更理想 ,说明
本文获取的土壤参数是可靠的.
3 . 2 . 2 系 5 品种的验证 　使用修改过的系 5 的品种参
数和表 2 中北疆 125 团试点的土壤参数 ,对 1996 年北
疆 125 团试点的系 5 试验进行模拟 ,其模拟结果与实
测值进行比较 ,二者拟合的直线方程见表 3. 从表 3 可
看出各项指标模拟值与实测值都吻合得很好 ,拟合的
相关系数很高. 系 5 试验最后产量的模拟结果为
1668kg·hm - 2 ,实际产量为 1569kg·hm - 2 ,二者相对误
差 6. 2 %. 因此从单产皮棉指标来看 ,模拟是可行的.
　　为验证模型的有效性 ,用 1996 年不同栽培条件下
系 5 试验的模拟结果与实产进行比较 (表 4) ,从比较
结果来看 ,对 3 个处理模拟的相对误差平均为 7. 5 % ,
模拟结果较理想 ,说明经过修改和参数校正后的模型
能模拟系 5 品种的生长发育和产量形成.
　　从本文对 GOSSYM 模型的部分修改 ,到对品种
参数和土壤参数的获取 ,以至最后对系 5 品种的验证
结果来看 ,对模型参数的校正是成功的 ,模型是有效
1866 期 　　　　　　　　　　　　　邱建军等 :作物生长模拟模型参数校正与有效化的理论和实践 　　　　　　　　
表 3 　系 5 的 GOSSYM 模拟值( y)与实测值 y’的直线回归方程
Table 3 Regression equation bet ween practical values( y’) and simulated values( y) for XI5 per plant
指　标
Indexes N
回归方程
Regression equation R
2 F
株　高 Plant height 10 y = - 3. 2393 + 1. 0662y’±2. 6340 0. 993 587. 097 3 3 3
主茎节数 Main stem nodes 8 y = 0. 8116 + 0. 8916y’±0. 3118 0. 995 1942. 443 3 3 3
叶面积指数 LAI 11 y = - 0. 0274 + 1. 0731y’±0. 2236 0. 916 38. 341 3 3 3
总果节数 Fruiting sites 9 y = - 1. 6167 + 1. 0874y’±1. 7799 0. 994 591. 746 3 3 3
单株蕾数 Squares per plant 10 y = - 0. 0364 + 1. 0291y’±1. 9206 0. 9814 208. 572 3 3 3
单株铃数 Bolls per plant 7 y = 0. 3563 + 0. 9168y’±1. 293 0. 9372 36. 125 3 3 3
表 4 　不同栽培条件下系 5 的模拟结果
Table 4 Comparison bet ween practical and simulated lint yield under different cultivation for XI5 　( hm2)
年　份
Year
密　度
Population
( ×104)
播　期
Date
　
施氮量
Fert . N
(kg)
缩节胺
DPC
(g)
皮棉产量
Yield
(kg)
模拟产量
Simulated
(kg)
模拟误差
Difference
(kg)
相对误差
Rel. error
( %)
1996 16. 8 4. 23 452. 4 105 1063 991 - 72 - 6. 8
1996 21. 0 4. 19 452. 4 105 1902 1679 - 223 - 11. 7
1996 16. 8 4. 16 310. 5 174 1380 1435 + 55 + 4. 0
的 ,模型能较理想地模拟系 5 棉花的生长发育和产量
形成 ,也就是说 ,初步把 GOSSYM 模型引进了新疆 ,
以后可以运用 GOSSYM 模型来指导当地的生产.
4 　结 　　论
本文以 GOSSYM 模型为例系统阐述了作物生长
模拟模型有关参数校正和模型有效化的一般原理和方
法 ,同时用新疆棉区的试验具体校正了品种参数、土壤
参数和修改了部分模块 ,并对校正结果进行了验证 ,验
证结果表明 ,两个试点土壤 20～40、60～80cm 两个土
层生长季水分动态观测值与土壤参数校正后模型的模
拟值吻合较好 ;系 5 品种试验生育期 6 项生物指标动
态模拟结果与实测值拟合的相关系数都在 0. 9 以上 ,
并且不同栽培条件的 3 个处理的模拟产量的相对误差
平均为 7. 5 % ,模拟结果较理想 ,说明经过对模型进行
部分修改和对土壤、品种参数校正后的模型能模拟系
5 品种的生长发育和产量形成. 也表明本文阐述的作
物生长模拟模型有关参数校正和模型有效化的一般原
理和方法是可行的.
参考文献
1 　刘德章等. 1994. 地膜覆盖棉田土壤温度的变化动态及其模
拟研究. 棉花学报 ,6 (2) :99～102.
2 　邱建军. 1997. 棉花生产战略北倾后的区域发展和生产对策研究
[博士学位论文 ] . 北京 :中国农业大学.
3 　邱建军、宇振荣. 1997. 棉花生产管理系统研究进展及应用. 棉花
学报 ,9 (5) :225～229.
4 　肖荧南、戴逸民编著. 1995. 棉花优质高产的定量计算和决策. 合
肥 :中国科学技术大学出版社.
5 　董占山、韩湘玲. 1996. GOSSYM 模拟模型在黄淮海棉区的验证.
棉花学报 ,8 (6) :318～322.
6 　潘学标. 1996. COTGROW : 棉花生长发育模拟模型. 棉花学报 ,8
(4) :180～188.
7 　Baker ,D. N. et al . 1983. GOSSYM : A simulator of cotton growth
and yield. S . C. A gri . Ex p. S t n. Tech. B ull . , 1089.
8 　Boone , M. Y. L . 1993. Calibration of GOSSYM : Theory and
Practice. Com p. and Elec. A gri . ,9 :193～203.
9 　Fye ,R. E. et al . 1984. The validation of GOSSYM : part 1 —Arizona
condition. A gri . Syst . ,14 : 85～105.
10 　Reddy , V. R. et al . 1988. Estimation of parameters for the cotton
simulation model GOSSYM : Cultivar differences. A gri . Systems ,
26 :111～122.
11 　Reddy ,V. R. 1985. The validation of GOSSYM : part Ⅱ—Mississippi
condition. A gri . Syst . ,17 : 133～154.
12 Vereechen , H. et al . 1992. Functional evaluation of pedotransfer
functions for the estimation of soil hydraulic properties. Soil Sci . A m .
J . , 56 :1371～1378.
13 　Vereecken , H. et al . 1989. Estimating the soil moisture retention
characteristics from texture , bulk density , and carbon content . Soil
Science , 148 (6) :389～403.
作者简介 　邱建军 ,男 ,29 岁 ,博士后 ,副研究员 ,主要从事作物
生长模拟、农业生态和区域发展研究 ,发表论文 20 余篇 ,合作
译著 1 部、专著 1 部. E2mail :liugl @public. bta. net . cn
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