全 文 ：Vol131 , No16
pp1 697 - 705 　Jun1 , 2005作 　物 　学 　报ACTA AGRONOMICA SINICA第 31 卷 第 6 期2005 年 6 月 　697～705 页
基于升尺度方法的华北冬小麦区域生长模型初步研究
　Ⅰ. 潜在生产水平　　
马玉平　王石立　张　黎　庄立伟 Ξ
(中国气象科学研究院 ,北京 100081)
摘 　要 : 作物生长模型是在田间尺度上开发的 ,而区域尺度上的作物生长信息更受决策部门的关注。作物模拟从单点
研究发展到区域应用需要解决升尺度连接 (Scaling2up)等一系列技术问题。本文利用以经纬度为权重的 IDW空间插值法
对气象数据和与温度有关的作物参数进行空间插值 ;根据华北冬小麦的品种地带性分布特点进行了冬小麦品种参数的
气候生态类型分区 ;利用冬小麦适宜播期温度指标 ,通过对实际温度的空间插值获得了播种日期的空间分布 ,初步解决
了作物模型的升尺度问题。利用不同气候生态区域的代表站点资料对欧洲作物模型 WOFOST进行了参数的适应性调
整 ,较好地模拟了华北地区冬小麦主要发育期 ,生长模拟验证的误差基本在允许范围之内。在上述基础上 ,初步建立了
潜在生产 (水肥适宜)水平下华北冬小麦区域生长模拟模型 ,区域模拟检验表明 ,模拟发育期与实测发育日期的空间分布
大致相符 ,模拟产量和实际产量的空间分布基本吻合。以上结论表明 ,本研究采用升尺度方法建立区域作物生长模型是
可行的。本文可为水分胁迫条件下的区域作物生长模拟奠定基础。
关键词 : 作物模型 ;升尺度 ;冬小麦 ;华北
中图分类号 : S512
A Preliminary Study on a Regional Growth Simulation Model of Winter Wheat in
North China Based on Scaling2up Approach
　Ⅰ. Potential Production Level
MA Yu2Ping ,WANG Shi2Li ,ZHANGLi ,ZHUANGLi2Wei
( Chinese Academy of Meteorological Sciences , Beijing 100081 , China)
Abstract :Dynamic crop growth simulation models have been developed at a plot or a field scale1 However , crop growth
monitoring and yield predication at regional scale are concerned by decision makers1 Modeling crop growth states at regional
scale needs to obtain the value of parameters andΠor initial conditions for each field1 The objective of this paper was to
establish a regional winter wheat growth simulation model by scaling2up WOFOST model developed by Wageningen
Agricultural University , the Netherlands1
Firstly , forcing variables (weather data) and parameters ( related to temperature) of WOFOST were interpolated by
IDW method ; climate2ecologic type of winter wheat genetic parameters was demarcated according to geographic belt
distribution of winter wheat cultivars in North China ; by using appropriate temperature index of winter wheat sowing , spatial
distribution of sowing date was estimated according to measured temperature1 Secondly , WOFOST model was adjusted and
validated by using field experiment data in various climate2ecological areas in North China , and simulated development
stage and dry matter weight were satisfied ( Fig11 , Fig12) 1 Thus , a regional winter wheat growth simulation model in
potential production level ( no water and nutrition limit) was developed in North China by scaling2up approach and
parameters adjustment1 Regional simulation tests showed that simulated development stage were nearly consistent with
measured values in spatial distribution , and simulated and measured yields were identical in space ( Fig13 , Fig14) 1 The
results showed that the scaling2up approach to develop regional crop growth simulation model is feasible1 This model can beΞ基金项目 : 国家自然科学基金项目 (40275035)资助。
作者简介 : 马玉平 (1975 - ) ,男 ,硕士研究生。E2mail : mayp @cams1cma1gov1cn
Received(收稿日期) :2004206230 , Accepted(接受日期) :20042112161

a basis for the establishment of regional crop growth simulation in water stress conditions1
Key words :Crop model ; Scaling2up ; Winter wheat ; North China ; Potential production level
　　作物生长模型在把气候、土壤等信息转化为农
业决策者所需的评价、预测和建议等方面发挥着日
益重要的作用。国内外有关作物生长模型的研究已
经取得了许多成就。但是 ,大多数作物生长模型是
在田间尺度上开发和验证的 ,而农业决策部门通常
更需要环境属性并非均匀的行政区、生态区、流域、
国家或更大空间尺度上的信息[1 ,2 ] 。因此 ,作物模型
的区域应用成为一个新的研究方向。以荷兰
WOFOST模型为核心的 CGMS 已由 MARS 计划用于
日常业务 ,每月发布欧洲地区作物生长监测和预测
公报。Haskett 与 Rosenzweig 等初步探讨了利用作物
模型研究气候变化对区域粮食产量的影响[3 ,4 ] 。为
了更好地实现作物模型的区域应用 ,需要解决升尺
度连接 (Scaling2up)等一系列技术问题。国外已就作
物模拟与 GIS、遥感技术结合解决升尺度问题进行
了大量研究[5 ] 。近年来 ,国内也有作物模型在区域
应用上的初步尝试[6 ] 。
国内有关华北地区冬小麦生长模拟的研究成果
很多。如 ,高亮之等建立的 WCSODS(小麦优化决策
系统)在华北各地进行了小麦产量模拟检验[7 ] ;冯利
平等对华北进行分区并对各区域代表点进行作物模
型的调试 ,利用 Mapinfo 软件绘制分区数据化地图 ,
实现了代表点模拟结果的区域 GIS 显示[8 ] ;刘建栋
等利用小麦模型模拟了华北地区 70 多个代表站点
的干旱预警指数 ,并利用 Mapinfo 技术进行空间插值
获得模拟结果的空间分布[9 ] ;邬定荣等利用禹城冬
小麦试验资料初步探讨了 WOFOST模型在华北平原
的适用性[10 ] 。但是 ,上述工作基本上都是选择一个
或多个代表点来研究作物模型在区域上的适应性 ,
或对有限点模拟结果的区域 GIS显示。而真正利用
升尺度方法解决作物模型输入因子的空间区域化问
题 ,系统进行华北冬小麦区域网格点的模拟 ,揭示分
析空间变化特征的研究还不多见。
针对上述情况 ,本文主要探讨作物模型区域应
用时升尺度连接的实现方法 ,包括气象驱动变量、作
物模型参数值、初始值的空间插值或区域化方法 ;结
合多点多年试验资料对国外模型的验证 ,建立潜在
生产 (水肥适宜)水平下华北冬小麦区域生长模拟模
型。研究可为区域尺度水分胁迫条件下作物生长模
拟奠定基础。
1 　数据和模型简介
111 　研究区域及数据
　　研究区域为 111°～123°E、33°～41°N 之间的华
北平原冬小麦主产区。利用冬小麦生长期遥感数据
进行作物分类 ,获得华北平原冬小麦种植的区域分
布。收集、整理了该区域不同气候生态区气象与冬
小麦生长发育数据。同时在代表站点进行了冬小麦
田间试验观测。气象数据包括华北冬麦区基本气象
台站 (共 80 站) 1971 - 2003 年历年逐日最高温度、最
低温度、总辐射 (或日照时数) 、降水量、水汽压、风速
等要素值。冬小麦生长发育数据为华北农业气象观
测站 AB 报资料和田间试验数据。AB 报资料包括
华北地区一级农业气象观测站 (共 48 站) 12 年逐年
品种、发育期、生长状况等数据。冬小麦田间试验资
料包括河北固城 ( 115167°E , 39113°N) 、山东泰安
(117115°E ,36117°N)和河南郑州 (113165°E ,34171°N)
各 4 年不同播期和处理的生物量观测数据。
112 　WOFOST模型简介
本文以荷兰作物模型 WOFOST ( WOrld FOod
STudy)作为研究工具。该模型是 SUCROS 模型的实
用简化形式[11 ] 。它对作物生长发育过程的描述采
用通用的模型 ,通过改变作物参数可适用于不同作
物种类或作物品种。模型主要包括作物发育、CO2
同化、呼吸消耗、干物质分配、叶面积指数 ( LAI) 增
长、土壤水分平衡、作物蒸腾等过程。模型中有关作
物遗传特性或品种生态类型的参数包括完成不同发
育阶段所需要的积温、光周期影响因子等发育参数 ,
最大光合速率、比叶面积、干物质分配系数等生长参
数以及影响水分传输过程的土壤参数等。在模拟潜
在生产水平下 (适宜水分条件)作物生长发育时可不
考虑土壤因素。
113 　优化方法简介
利用 FSEOPT优化程序调整作物模型的部分参
数。FSEOPT是根据 Price 算法和 Downhill2Simplex 方
法 ,利用 FORTRAN 语言开发的一种优化各种模拟
模型参数的程序[12 ] 。程序以作物模型模拟结果与
试验实测数据的拟合优度为标准进行作物参数优
化 ,最终获得参数的最佳组合。拟合优度 (goodness
of fit)定义为 :
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QT′( l) = IQT ∑
n
k = 1
dlk - mlk
dlk + 10 - 8
IQT
, ( IQT = 1 ,2)
QT = max{ QT ( l) , l = 1 ,2 ,3}
其中 , l 为状态变量 ,一般使用 LAI、地上总干物重和
贮存器官干重。dlk 、mlk分别为第 l 个状态变量的第
k 个实测值和模拟值。n 为实测次数。 IQT = 1 时
QT′为绝对残差和 ; IQT = 2 时 QT′为残差平方和的
平方根。当选用多个状态变量时 ,取最大值 QT。
为了对实测次数不同的拟合优度进行比较 ,以 Q 为
整个发育期的平均拟合优度 :
Q = QTΠn
2 　作物模型的升尺度方法研究
将单点模型拓展到区域模拟可以对单点模拟结
果进行空间插值 ,也可以先确定模型输入量的空间
分布 ,再在格点运行模拟模型。本文采用后者。该
方法的首要问题是获得作物模型驱动变量 (气象要
素) 、模型作物参数以及初始值的空间分布。
211 　驱动变量的空间插值
作物模型以气象要素为主要的驱动变量。由于
常规气象要素本身具有明显的地理属性特征 ,随经
向、纬向及地形有不同的变化。因此 ,其空间分布可
以用空间插值方法获得。考虑到华北平原地势平
坦、海拔高度较低 ,本文利用以经纬度方向为权重的
距离权重反比法 (简称 IDW) 对华北冬麦区 70 个气
象站点历年逐日气象数据按经纬网格距 0125°×
0125°的分辨率进行空间插值[13 ] 。
212 　作物参数的区域化
农作物的分布受地理、气候、土壤等多种自然因
素的影响。其中气温、降水、光照等气候因素的年内
变化及其匹配状况往往决定着作物的生长、发育及
产量形成 ,使作物在长期的遗传变异中形成了不同
气候生态型的品种。WOFOST模型中很多作物参数
的取值更加适合欧洲品种 ;而我国华北冬小麦生育
期内气候变化比较剧烈 ,冬半年气温比欧洲显著偏
低 ,小麦旺盛生长期间气温则偏高。因此在引进欧
洲 WOFOST模型模拟华北各地冬小麦生长过程时 ,
必须利用华北不同地区、不同年代、不同品种的作物
和气象资料进行模型参数的适应性调整、修正及模
拟效果的检验 ,这是准确模拟作物生长的关键。
我国华北冬小麦种植区地势相对平坦 ,温度、降
水等主要气候要素基本呈纬向地带性分布。冬小麦
最主要的品种特征之一冬性程度在南北方向上存在
明显差异。本研究参照有关冬小麦气候生态区划研
究成果[14 ,15 ] ,将华北地区大致划分为 3 类气候生态
区域 ,即山东济南、泰安以北的强冬性半干旱冬小麦
气候生态区 ,河南郑州以南的冬性半湿润冬小麦气
候生态区和中部冬性半干旱冬小麦气候生态区。结
合试验观测资料收集情况 ,自北向南选定河北固城、
山东泰安、河南郑州为各区代表站点 , 分别对
WOFOST模型中影响发育和生长的主要参数进行适
应性调整。并以这些站点获得的参数值作为相应代
表区域内的参数值。
WOFOST模型中完成不同发育阶段所需要的积
温和光周期影响因子等作物发育参数与品种有关 ,
相对比较稳定。本研究利用前人研究成果或根据各
代表站点多年发育期观测资料计算平均值作为模型
参数值。如出苗到开花的有效积温 ( TSUM1) 、开花
到成熟的有效积温 (TSUM2) 、适宜光长 (DLO)等。
对于 WOFOST的作物生长参数 ,根据生物量对
各参数的敏感程度采取不同的处理方法。不太敏感
的生长参数通过查阅文献获得或直接利用 WOFOST
模型默认值 ,如叶面积指数最大增长速率 (RGRLAI)
等 ;敏感性较高但取值变化范围较小、已为众多文献
所公认的生长参数 ,采用文献取值或 WOFOST 模型
默认值 ,如维持呼吸速率、散射光消光系数等 ;对于
敏感性较高且取值范围变化较大或与品种有关的生
长参数 ,先根据试验资料计算或查阅文献获得参数
可能的取值范围 ,再通过 FSEOPT 优化程序结合当
地试验资料计算确定。如光合作用最大速率、比叶
面积、干物质分配系数等。
一些与温度有关的作物参数 ,由于其具有更大
的空间变异和相关性 ,研究中根据多点实测计算值 ,
利用 IDW方法进行空间插值获得格点参数值。如
TSUM1、TSUM2、同化作用为零时的低温阈值 Tlow等。
213 　初始值的空间分布
作物模型的初始状态至关重要。潜在生产水平
下作物模型的初始值包括状态变量 (如生物量、LAI
等)的初始值和播种日期 (或出苗日期) 等。单点模
型中可以根据实测值确定 ,而区域上不同地点的初
始值则很难直接获得。例如 ,冬小麦播种日期与品
种、地理位置以及气候条件密切相关 ,各地之间差异
很大。鉴于不考虑水分影响情况下一般以冬前积温
和日平均温度分别达到一定阈值为适宜播种的农业
气象指标[16 ] ,本研究对照指标 ,以模拟年份的各空
间格点的实际温度推算适宜播种期。
996　第 6 期 马玉平等 :基于升尺度方法的华北冬小麦区域生长模型初步研究 Ⅰ1 潜在生产水平 　　　

214 　区域作物模拟模型的建立
根据上述方法 ,以经纬网格距 0125°×0125°的分
辨率将历年逐日气象要素及与温度有关的作物参数
进行空间插值(共 843 个格点) ;以 3715°～4110°、3515°～
3715°和 3310°～3515°N 为强冬性半干旱冬小麦气候生
态区、冬性半干旱冬小麦气候生态区及冬性半湿润冬
小麦气候生态区 ,分别以河北固城、山东泰安、河南郑
州 3 地水分适宜处理的试验资料进行参数调整所得
结果作为代表区的参数值 (表 1、表 2 为部分生长参数
调整结果) ;根据历年格点气象资料和适宜播种期指
标推算各地小麦播种期 ,建立起华北地区潜在生产
(水肥适宜)水平下的区域小麦生长模拟模型。
表 1 比叶面积( SLA)
Table 1 Specific leaf area ( SLA) (unit :hm2·kg - 1 )
参数
Parameter
强冬性半干旱
冬小麦气候生态区
Strong winter hardiness semiarid
climate ecologic area of winter wheat
冬性半干旱
冬小麦气候生态区
Winter hardiness semiarid climate
ecologic area of winter wheat
冬性半湿润
冬小麦气候生态区
Winter hardiness semihumid climate
ecologic area of winter wheat
发育阶段 DVS 0 2 0 2 0 2
比叶面积 SLA 01002 241 01004 003 01002 348 01001 143 01001 808 01001 700
表 2 叶片最大光合速率( AMAX)
Table 2 Maximum photosynthesis rate of a leaf( AMAX) (unit : kg·hm - 2·h - 1 )
发育阶段
DVS
强冬性半干旱
冬小麦气候生态区
Strong winter hardiness semiarid climate
ecologic area of winter wheat
冬性半干旱
冬小麦气候生态区
Winter hardiness semiarid climate
ecologic area of winter wheat
冬性半湿润
冬小麦气候生态区
Winter hardiness semihumid climate
ecologic area of winter wheat
010 2516 3517 2513
110 4311 6810 6919
113 5918 6314 5617
210 4510 3510 3510
3 　模拟结果检验与分析
311 　区域代表点模拟检验
　　利用多点多年的实际播种期或出苗期作为模拟
初始日期 ,以相应逐日气象数据为驱动变量 ,应用经
参数调整的 WOFOST 模型模拟冬小麦生长发育过
程 ,与实际观测结果进行对比分析 ,以检验模型的模
拟效果。
31111 　发育期模拟检验 　　WOFOST 模型中对发
育的模拟主要考虑温度和光周期两个因素。本研究
利用华北 23 个代表站点 12 年的冬小麦发育期观测
资料进行模拟检验。先以同期共 10 年 (1988 - 1997
年)气象数据驱动作物模型 ,模拟相应站点、年份的
出苗期、开花期和成熟期 ,利用发育期观测资料进行
回代检验 ,再用其他年份 (1998、1999 年)数据进行外
推模拟检验。图 1 为模拟和实际观测结果的 1∶1 点
图 ,由图可见 ,开花期、成熟期的模拟值与实测值相
关性较高 ,相关系数在 0195 以上。出苗期的相关性
稍偏低 ,这可能是因为小麦出苗迟早与土壤水分有
一定关系 ,本文模型针对水分适宜条件 ,而实际资料
并非全部无水分逆境条件 ,所以产生一定误差。但
各发育期的模拟结果都通过了0105显著性水平的 F 检验 ,表明模拟值与实测值比较符合。另外 ,外推模拟检验效果也很好 ,说明模型发育参数比较稳定。计算了出苗、开花、成熟等发育期模拟值与实测值的绝对误差和相对误差 ,并进行不同误差天数的频数分析。结果显示 ,模拟出苗期绝对误差小于 2 d的期次在回代检验中占 93139 % ,在外推检验中占82114 % ;模拟开花期相对误差小于 5 %的期次在回代检验中占 94174 % ,在外推检验中占 87118 % ;模拟成熟期相对误差均小于 5 %。总体来看 ,经过参数调整的 WOFOST模型能够较好地模拟华北地区冬小麦主要发育期。31112 　生长模拟检验 　　选择水分适宜条件的田间试验数据进行潜在生产水平下作物生长模拟验证。分别使用两组田间试验数据。一组数据先用于检验根据文献或试验资料计算的参数运行模型的结果 (初始模拟) ,再用于参数的调整和优化 ,并检验模拟结果 (优化模拟) ;另一组数据用于对优化后的参数运行模型结果的独立性检验。两组检验均利用主要生长时段的相对误差和整个发育期内平均拟合优度 ( Q)进行评价。相对误差表示主要生长时段模拟值与实测值的符合程度 ,而 Q 表示全生育期多次观测的平均符合程度。以固城和泰安为例说明如下 :
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图 1 模拟发育期与实测发育期(播种或出苗后日数) 1∶1 图
Fig. 1 1∶1 chart of simulated and measured development period ( day after sowing or emergency)
a :回代检验为 1988～1997 年 ;b :外推检验为 1998 和 1999 年。
a :fitting test is during from 1988 to 1997 ;b :extrapolation test is in 1998 and 19991
　　首先 ,将根据文献和固城资料计算的 SLA、分配
系数等参数输入 WOFOST模型 ,模拟结果与 1993 年
冬小麦田间试验数据进行对比分析 (图 2 , 1993 ,
PS) 。可以看出模拟的 LAI 增长太快 ,后期也未能降
低。冬小麦生育期间 LAI 最大时的相对误差高达
11348 1 , Q 更达 41470 1。地上总干物重模拟稍好 ,
最终总干物重的相对误差为 01070 5 , Q 为 11429 2。
但生物量在叶、茎、贮存器官间的分配不尽合理 ,分
配到叶的生物量过多 ,而贮存器官太少 ,各器官模拟
相对误差在 01000 1～11482 7 之间 , Q 在 01336 5～
51435 3 之间。
继而根据 1993 年作物试验数据 ,通过 FSEOPT
程序对初始生物量、最大光合速率、叶龄指数、比叶
面积等参数进行调整 ,利用“试错法”对分配系数进
行调整。由于 WOFOST模型没有考虑作物生殖生长
阶段有一部分储存于营养器官 (茎)的可塑性物质会
重新转移到贮存器官 (穗) ,造成贮存器官模拟重量
的明显偏低。研究通过调整模型中开花以后的分配
系数 ,部分体现同化物的转移过程 ,使得模拟误差有
所下降 (图 2 , 1993 , OS) ,模拟的 LAI、叶重、茎、地上
总干物重相对误差在 01114 4 以下 , Q 在 011 到 115 之间 ,比优化前模拟降低了 011～319 ,表明对冬小麦主要生长时段生物量和整个冬小麦生育期生物量的模拟效果得到明显改善。进一步以调整后的参数为模型最终参数 ,利用另一组 (1992 年) 田间试验数据进行独立性验证 (图3 ,1992) 。结果显示模拟生物量与实测比较吻合 ,叶、茎、贮存器官干重和地上总干物重的相对误差分别为 01190 6、01295 8、01231 6、01117 3 , Q 分别为01541 7、01307 2、01109 7 和 01210 0。模拟 LAI 除一段时间偏低外 ,其余时段均与实测接近 ,相对误差为01328 4 , Q 为 01505 3。模拟结果基本反映了 1992年特定气象条件下的作物生长发育及产量形成过程 ,并体现出 1992 年固城冬小麦生长状况好于 1993年的实际情况。同样地 ,利用泰安 1992 年作物试验数据进行初始模拟和优化模拟检验 ,利用 1983 年数据对优化结果进行独立性验证 ,也得到了较好的结果 (图略) 。总体来看 ,经过参数适应性调整后的 WOFOST 模型模拟固城与泰安两代表站点冬小麦生长相对误差的平均值为 01069 7。其他站点和年份都进行了同样的模拟检验 ,误差基本在允许范围之内[17 ] 。
107　第 6 期 马玉平等 :基于升尺度方法的华北冬小麦区域生长模型初步研究 Ⅰ1 潜在生产水平 　　　

图 2 固城冬小麦地上生物量、LAI 模拟值与实测值的比较
Fig. 2 Comparison of simulated above2ground dry matter , LAI with measured value of winter wheat in Gucheng
WLV、WST、WSO、TAGP 分别为叶、茎、贮存器官干重及地上总干物重 ,
PS、OS、IVS、M分别为初始模拟、优化模拟、独立性验证模拟和实测结果。DOY为当年的日序。
WLV , WST , WSO and TAGP are dry matter weight of leaf , stem , storage organ and gross above2ground , respectively1 PS , OS , IVS , M are primary
simulation , optimization simulation , independency verity simulation and measurement , respectively1 DOY is Day Of the Year1
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312 　区域作物模型模拟检验
国家农业气象业务部门实时监测公报1 显示 ,
2002 - 2003 年度冬小麦生长期间华北地区除播种到
越冬开始期间有一定程度的旱情 ,返青后到成熟期
间局部地区有一定程度的旱情外 ,大部分时段和地
区土壤墒情适宜 ,水分对作物生长发育的胁迫较小。
故以该年度为代表从总体上检验潜在生产水平下的
区域模拟结果。
对 2002 - 2003 年度冬小麦生长期内逐日气象
数据进行格点插值 ,以格点平均气温的 5 日滑动平
均稳定通过适宜播种期温度指标的日期为播种日
期 ,以格点的逐日气象数据为输入因子 ,运行区域小
麦生长模型。图 3 为 2002 - 2003 年度冬小麦开花
期和成熟期的模拟结果。可以看出 ,河南中部冬小
麦在 2003 年的第 125 天左右 (5 月上旬)率先进入开
花期 ,成熟期在第 160 天左右 (6 月上旬) ;山东西部
和河北麦区中北部冬小麦开花期在 2003 年第 140 天
左右 (5 月中旬) ,成熟期约为第 170 天左右 (6 月中
旬) 。据国家农业气象业务部门实时监测公报 1 ,
2003 年华北冬小麦从 4 月中旬 (第 101～110 天) ～5
月上旬 (121～130 d)自南到北进入抽穗期 ;从 6 月上
旬 (152～161 d) ～6 月中旬 (162～171 d) 进入成熟
期。比较二者可知 ,模拟开花期和成熟期的空间分
布与实测日期大致相符。
图 3 2003 年华北地区冬小麦开花日期和成熟日期模拟
Fig. 3 Simulated winter wheat anthesis and maturity date in North China in 2003( unit : DOY)
　　比较了部分代表站点实测发育期与对应一定区
域范围内的模拟发育期 ,如表 3 所示。可以看出 ,河
南北部、山东中部和河北南部的模拟开花期较准确 ,
河南北部、南部以及河北北部的模拟成熟期比较准
确。但总体来说 ,模拟开花期和成熟期与实测日期
相比略偏晚 ,原因之一可能是利用213节方法获得 的出苗日期是在利用农业气象指标估算气候适宜播种期的基础上模拟得到的 ,而气候适宜播期与实际播期有一定出入 ,从而导致整个发育期模拟的偏差。这说明根据适宜指标估算区域上播种 (或出苗)日期的方法尚待改进。
表 3 区域上部分格点模拟发育期与实测日期的比较
Table 3 Comparison of measured development date in station with simulated date of grid in relative area
实测站点
Site
对应模拟位置
Location
开花期 (DOY)
Anthesis date
成熟期 (DOY)
Maturity date
实测
Measured
模拟
Simulated
实测
Measured
模拟
Simulated
杞县 Qixian 河南中部 119 122 - 126 157 157 - 161
汤阴 Tangyin 河南北部 126 126 - 133 157 157 - 167
泰安 Tai’an 山东中部 128 127 - 140 161 163 - 169
荷泽 Heze 山东西南 122 124 - 129 156 160 - 165
肥乡 Feixiang 河北南部 130 126 - 130 155 158 - 163
唐山 Tangshan 河北北部 133 138 - 142 167 167 - 173
1全国农业气象旬 (月)报 ,国家气象中心遥感与农业气象室 ,2002 - 2003。
307　第 6 期 马玉平等 :基于升尺度方法的华北冬小麦区域生长模型初步研究 Ⅰ1 潜在生产水平 　　　

　　利用 2003 年 3 个省及各县的冬小麦平均单产
进行生物量模拟检验。鉴于成熟期贮存器官干重与
籽粒干重 (单产) 有较好的相关性 ,根据华北地区部
分代表站点的实测资料确定二者间的折算比例 ,将
模拟的 2003 年华北地区冬小麦成熟期贮存器官干
重折算为单产 (图 4) 。统计了山东、河南和河北 3
省小麦种植区模拟单产的全省平均值 , 依次为
5 17718 kg·hm - 2 、4 58414 kg·hm - 2 和 3 67710 kg ·
hm - 2 。根据 2003 年国家农业统计年鉴资料 ,山东、河
南和河北的平均单产分别为 5 04011 kg·hm - 2 、4 77115
kg·hm - 2 、4 64313 kg·hm - 2 。可以看出模拟结果的空
间分布和实测结果基本吻合。另外 ,图 4 显示模拟
单产最高的地区是华北中部。特别是以山东西部、
河南北部和河北南部贮存器官干重最高 ,均在 5 400
kg·hm - 2以上。根据国家农业统计年鉴 ,2003 年华
北中部的聊城、泰安、濮阳、邯郸以及石家庄等地是
冬小麦产量在 5 400 kg·hm - 2 以上的高产区。由此
可见模拟单产的高值区与实际符合较好。但更详细
的比较分析尚待收集区域上更多的产量资料进行。
图 4 2003 年华北地区冬小麦的模拟产量
Fig. 4 Simulated yields of winter wheat in North China in 2003
(unit : kg·hm - 2)
4 　结论与讨论
本文探讨了作物模型由单点向区域尺度应用的
升尺度技术 ,进而在 WOFOST 的基础上初步建立了
潜在生产 (水肥适宜)水平下华北冬小麦区域生长模
拟模型 ,并进行模拟检验。主要获得以下结论。
411 　单点模型在区域应用时需要升尺度。本研究
根据气象要素本身明显的地理属性特征 ,利用考虑
经纬方向权重的 IDW 空间插值方法对气象数据和
与温度有关的作物参数进行空间插值 ;根据华北冬
小麦的品种地带性分布特点对冬小麦参数进行气候
生态品种类型分区 ;针对播种日期空间变异较大的
状况 ,利用冬小麦适宜播期温度指标 ,通过对实际温
度的空间插值获得播种日期的空间分布。
412 　引进国外作物模型的关键是作物模型参数的
适应性调整。利用多年实测资料和前人研究成果确
定了冬小麦发育参数。根据生长参数生物学意义和
敏感性的不同 ,在文献和实测资料的基础上 ,利用
FSEOPT优化程序进行调整。实测资料检验结果表
明 ,经过参数调整的 WOFOST 模型基本能够较好地
模拟华北地区冬小麦主要发育期 ;经验证平均拟合
优度 Q 在 0111～1151 之间 , 相对误差的平均值为
01069 7 ,误差在允许范围之内 ,模拟曲线能够反映
实测值的变化趋势。
413 　本研究利用 511 中提到的升尺度方法和调整
后的区域作物参数初步建立了华北地区水分适宜条
件下的区域小麦生长模型。区域模拟检验表明 ,模
拟的发育期与实测发育日期在空间分布上大致相
符 ,模拟贮存器官干重和产量的空间分布基本吻合。
说明本研究采用的升尺度方法基本上是可行的。
本文初步探讨了通过升尺度方法实现单点作物
模型区域化的一些技术问题 ,获得了一些初步方法
和结论。但由于作物模拟模型本身的复杂性 ,在研
究过程中还存在许多问题有待下一步深入探讨。
如 ,WOFOST模型本身存在的问题尚需在移植和本
地化过程中进一步完善 ;有关生长、发育的各种参数
的调试需要更多地点、更多年代观测资料的支持 ;对
一些参数的取值或空间、品种的变化应做更深入的
分析 ,以便更合理地进行区域化 ;气象要素空间插值
和作物参数分区过程中的空间变异及适宜插值分辨
率尚需探讨 ;区域模拟结果有待收集更多资料进行
验证 ;另外 ,作物模型与遥感、GIS 等技术的结合是
解决区域模拟的一个有效途径 ,作者的相关研究也
已取得令人鼓舞的初步结果。
特别值得一提的是 ,作为研究的第一步 ,本文首
先探讨了潜在生产水平下作物模型的区域化问题。
对于水分胁迫条件下的区域作物生长模拟 ,还需解
决土壤水分参数的空间处理等问题 ,而目前空间模
拟的一部分误差也来源于区域尺度水分状况的差
异 ,这是作者正在研究的重点。
致　谢 :河南气象科学研究所、河北气象科学研究
所、河北固城农试站以及国家气象中心遥感与农业
气象室等单位提供了大量冬小麦试验及产量资料和
农业气象AB报资料 ;范锦龙博士提供了2002 -
407 　　　　作 　　物 　　学 　　报 第 31 卷 　

2003 年度华北地区冬小麦种植区域格点图。谨在
此表示感谢 !
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507　第 6 期 马玉平等 :基于升尺度方法的华北冬小麦区域生长模型初步研究 Ⅰ1 潜在生产水平