全 文 ：第26卷 第5期 作　物　学　报 V ol. 26, N o. 5
2000 年9月 A CTA A GRONOM ICA S IN ICA Sep. , 2000
作物物候规律的模拟研究X
张建华　李迎春　余行杰
(新疆气象科学研究所, 新疆乌鲁木齐, 830002)
提　要　本文在前人研究的基础上, 提出考虑作物品种因素和环境因素的模拟作物物候规律的技术方
法, 并以新疆棉花物候为例进行了模拟分析。结果表明, 模式能较好地模拟新疆棉花物候规律。本文
对促进作物物候规律的定量研究及其在生产中的实际应用具有重要的参考价值。
关键词　作物; 物候; 模拟
Numer ica l Study of Crop Phenolog ica l Law
ZHAN G J ian2H ua　L I Ying2Chun　YU X ing2J ie
(X inj iang Institu te of M eteorology S ciences, U rum qi, X inj iang , 830002)
Abstract　M odels including varieties and environm en t facto rs, w ere established fo r num erical
study of crop pheno logical law. Som e examp les w ere given on co tton in X in jiang, evidence
show ed that models could better indicate pheno logical law of differen t co tton varieties in
X in jiang. T h is paper is of great importance to crop p ractices, and num erical study of crop
pheno logical law.
Key words　Grop; Pheno logy; Sim ulation
作物的一生包括若干个形态特征和生理特性完全不同的物候期 (发育期)。物候能综合反
映作物生长前期环境条件的影响, 是衡量作物生长环境好、坏的标尺, 因此研究作物物候的
变化规律及其与环境条件的关系, 可以为改变当地耕作制度、提高复种指数、决定最佳播
(栽)期、制定合理排灌制度、引种和作物品种布局提供重要的科学依据[ 1 ]。
作物物候规律主要受其生物学特性 (作物种类、品种类型)、环境因素 (气候条件、地理条
件、生产条件)的影响, 前者是作物物候变化的内因, 而后者是引起作物物候变化的外因, 对
同一作物品种, 环境因素是决定作物物候变化的主导原因。在所有的环境因素中, 对物候现
象影响最大的是气候 (某些地理环境条件实质上也是气候条件的间接反映) , 因此这方面的研
究也最多, 最早始于1735年, 法国人A. F. de. R eanm ar 首次发现植物完成一定的发育期要
求相同的积温 (即积温法则) , 此后许多科学家提出了积温或光温共同影响作物物候的线性或
非线性模式 (也包括一些地理环境条件与作物物候关系的模式) , 对研究作物物候起到了积极
作用。但是上述研究大多忽视了对作物品种因子的考虑, 由于作物品种类型繁多, 品种间生
育期差异较大, 品种分布具有明显的地域性, 因此品种对作物物候规律的影响是显著的[ 1, 2 ]。
由于大多数研究是针对单个品种分别建模, 因此很难用这些模式来分析不同区域某作物 (品
种熟性差异大) 的物候规律, 影响了模式的普适性和解释性。本文在前人工作的基础上[ 3, 4 ],
X 本文属中国气象局气象科技开发研究项目, 项目名称: 新疆主要农作物和牧草生长发育动态模拟与应用。
收稿日期: 1998212209, 接受日期: 1999212218

系统地提出了考虑品种和环境因子的作物物候规律的模拟方法。
1　模拟的基本依据与技术方法
1. 1　模拟的基本依据和步骤
作物物候规律模拟的基本依据和步骤, 就是运用系统科学的观点, 从作物物候学、农业
气象学、植物生理生态学、土壤学及其它环境学科入手, 以计算机和数理方法为手段, 在大
量作物物候观测的基础上 (多地点、多品种、多年份) : (1) 量化品种因子; (2) 构建环境条件
影响作物物候规律的数学模型; (3) 将量化的品种因子嵌入上述模型, 然后进行模拟试验,
建立模拟作物物候规律的综合模型; (4) 利用综合模型分析作物物候随作物品种、环境条件
的变化。
1. 2　模拟的技术方法
1. 2. 1　作物品种因子的量化技术　　把品种因子量化, 也就是对品种间生育期的差异予以
参数化, 品种间生育期差异主要表现在两方面: 一是不同熟性品种的全生育期差异较大; 二
是即使熟性相近 (全生育期差异不大) 的品种, 在某一生育阶段的持续天数也不尽相同。为描
述这些差异, 本文定义作物品种熟性指数如下:
H m kj = T T m j ö T T m kj (1)
其中: H m kj为m 作物 k 品种在 j 发育阶段的作物品种熟性指数, T T m k j为m 作物 k 品种完成 j
发育阶段所需积温, 可取一标准值, 如样本数较大, 也可取不同地点、多年观测的平均值;
T T m j为m 作物完成 j 发育阶段所需积温, 可取一标准值, 如品种样本数较大, 可取多个品种
完成 j 发育阶段所需积温的平均值。
从 (1) 式可以看出, H 有以下特点: ① H 是定量描述品种熟性的一种尺度, 它既可区分
作物不同品种全生育期的长短, 也可描述作物不同品种某发育期天数的不同; ② H 与作物发
育速度成正比, H 值越小, 说明作物某品种全生育期或某生育期天数越多, 反之则越少。
1. 2. 2　利用地理环境和作物品种因子建立作物物候模式　　地理环境条件对作物物候的影
响实质上仍然是气候诸因素的综合作用。春季物候开始期, 随纬度增加、海拔升高而延迟,
而秋季物候开始期, 则随纬度增加、海拔升高而提前; 海拔高度对物候的影响应强调逆温层
的作用, 逆温层内温度较高, 物候出现较早; 由于春季海洋升温较陆地慢, 而我国随经度增
加, 离大陆东部海洋越近, 因此作物春季物候开始期一般随经度增加而延迟。作物春、秋季
物候开始期主要受上述地理环境条件的综合影响, 而作物播种期以后的其它物候期, 尤其是
成熟期, 不仅受地理环境条件的影响, 而且受作物品种的影响较大, 例如在高纬度地区种植
早熟品种, 而低纬度地区种植晚熟品种, 则作物成熟期不一定随纬度升高而推迟, 甚至相反。
基于以上分析, 构建以下模式来描述作物物候随地理环境条件、作物品种因子的变化:
D j = F (W, K, G , H j , D k) 或 F 1 (W, K, G ) ı F 2 (D k) ı F 3 (H j ) (2)
也可: D j - D k = F (W, K, G , H j ) 或 F 1 (W, K, G ) ı F 2 (H j ) (3)
一般线性模型可简化为:
D j = a0 + a1W+ a2K+ a3G + a4H j + a5D k (4)
也可: D j - D k = a0 + a1W+ a2K+ a3G + a4H j (5)
其中: W、K、G、H 分别为纬度、经度、海拔高度、作物品种熟性因子, D j , D k 指 j、k 物候期
(阶段)出现的日序, a0～ a5为模型参数, 其中 k< j , 当 j 为播期时, 令H j = D k= 0, 下文同。
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1. 2. 3　利用气候条件、作物品种熟性因子建立作物发育期模式　　上述利用地理环境和作
物品种因子建立的作物物候模式, 能较好地描述不同作物品种的常年物候规律, 但是要描述
年度间作物物候的差异, 必须利用年度气候条件 (也可同时考虑地理环境因子) 和作物熟性品
种因子建立模式。作物物候间隔日数 (D j - D k)与期间气候条件 (X j )、作物品种熟性因子 (H j )
的关系可表示为:
D j - D k = F (X j , H j ) 或 F 0 (X j ) ı F 3 (H j ) (6)
上述参数意义同上。
2　应用举例
2. 1　材料与方法
选用新疆气象部门23个农业气象观测站 (涉及36°52′N～ 44°54′N , 75°57′E～ 93°31′E, 海
拔高度- 49. 1 m～ 1427. 0 m 的范围) 1980～ 1993年棉花物候及气象观测资料, 涉及20多个棉
花品种, 包括陆地棉、长绒棉, 早熟～ 中晚熟品种等。
首先将棉花生育期分成播种～ 现蕾、现蕾～ 开花、开花～ 吐絮、播种～ 吐絮4个阶段 ( j =
1, 2, 3, 4) , 计算棉花品种熟性指数, 然后建立棉花物候模式, 最后进行模式分析。
2. 2　棉花品种熟性指数
本例采用 (1)式计算棉花品种熟性指数 (见表1)。在表1中 T T m kj采用棉花各品种不同发育
阶段≥10℃活动积温的多年平均值, T T m j采用固定值作为标准值 (根据中熟品种 T T m kj的平均
值推算, 将其固定作为标准值)。虽然用≥10℃的活动积温作为表示发育期的热量指标, 不太
稳定, 重现性较差, 但本文认为用多年平均、多个品种平均的 T T m kj和 T T m j的比值作为衡量
作物品种熟性的指标却是比较稳定的。
表1　　主要棉花品种不同发育阶段的发育日数、积温、品种熟性指数
Table 1　　Long- term averaged number of days (N kj ) and degree-days (TTkj ) for different development
phases and related develpoment-per iod indices (H kj ) of some ma in cotton var ieties, n is sample size
品　种
V arieties
≥10℃积温多年平均值
A verage developm ent
degree2days
T T k1 T T k2 T T k3 T T k4
发育期日数
Developm ent
average days
N k1 N k2 N k3 N k4
熟性指数
Developm ent2period
indices
H k1 H k2 H k3 H k4
样本数
Samp le
size
n
108 中晚熟 1379 613 1593 3586 70 25 67 162 0. 85 1. 06 1. 06 0. 97 25
巴州172 中熟 1276 608 1580 3464 62 24 61 147 0. 92 1. 07 1. 06 1. 01 8
大铃棉 中熟 1194 601 1661 3456 61 25 67 153 0. 98 1. 08 1. 01 1. 01 14
军棉1号 中熟 1127 614 1712 3454 60 26 74 160 1. 04 1. 06 0. 98 1. 01 47
军海1号 早熟长绒棉 944 670 1789 3404 47 28 74 149 1. 24 0. 97 0. 94 1. 02 16
新海棉 早熟长绒棉 1074 768 1714 3555 50 28 64 142 1. 09 0. 85 0. 98 0. 98 20
新陆中 中熟 1180 627 1725 3532 61 26 76 163 0. 99 1. 04 0. 97 0. 99 9
新陆早1号 早熟 981 663 1450 3093 50 28 63 141 1. 19 0. 98 1. 16 1. 13 64
标准值 Standard value 1170 650 1680 3490 57 27 68 151 - - - - -
　　由上表可知, 衡量棉花品种熟性的指标是 H k4, 实际上, 中熟陆地棉品种和早熟长绒棉
品种的H k4值接近1, 早熟陆地棉品种的H k4值在1. 1以上。但同时也可以看到, 即使熟性相同
的品种, 各物候阶段的H 值差异仍较大, 由此可见H 的意义。
2. 3　棉花物候模式及物候规律分析
2. 3. 1　棉花物候模式　　根据 (4) 式组建了棉花播种期 (D 0)、现蕾期 (D 1)、开花期 (D 2)、吐絮
7365期　　　　　　　　　　　　　张建华等: 作物物候规律的模拟研究　　　　　　　　　　　　　　　

期 (D 3) 的物候模式 (物候期是指从3月1日开始算起的天数) , 棉花播种期考虑了经度、纬度、海
拔的影响, 棉花其它物候期考虑了前一物候期、品种指数、纬度、海拔的影响, 结果见表2。
表2　　棉花物候模式的检验及参数确定 (n= 240)
Table 2　　Test and parameters of cotton phenolog ica l model, with the sample size n= 240
物候期
Phenological
period D k
常数
Constant
D k- 1
指数
V arieties
indices
纬度
L atitude
海拔
E levation
经度
Longitude
R 1 A E1 E1% R 2 A E2 E2%
播种 D 0 - 138. 59 0 0 3. 4809 0. 0099 0. 4009 - - - 0. 6094 4. 92 10. 39
现蕾 D 1 67. 31 0. 4566 - 28. 0181 0. 9018 0. 0076 0 0. 5023 5. 89 5. 74 0. 3596 7. 45 7. 29
开花 D 2 33. 09 0. 7991 - 12. 3748 0. 5582 0. 0038 0 0. 8351 3. 31 2. 54 0. 7303 4. 40 3. 61
吐絮 D 3 44. 09 0. 9499 - 30. 1446 1. 1624 0. 0151 0 0. 7054 7. 09 3. 62 0. 5831 8. 73 4. 74
　　3 上述模式均通过0. 01信度水平的显著性检验, R 1、A E1、E1, 和R 2、A E2、E2分别为考虑H 和不考虑H 的模式的相
关系数、绝对误差、相对误差。
　3 A ll are significant at 0. 01 level. R 1 and R 2, A E1 and A E2, E1 adn E2, are correlation coefficients and abso lute error and
relative error for two models (H , not H ).
从表2可以看出, 考虑H 后, 模式的相关系数提高0. 1以上, 绝对误差减少1～ 2天, 相对
误差减少1%～ 2%。
2. 3. 2　棉花物候规律分析　　由表2中列出的模式可以看出, 在其他条件相同的情况下, 纬
度每增ö 减1度, 播期推迟ö 提前3～ 4天, 海拔每升ö 降100 m , 播期推迟ö 提前1天左右, 经度每
增ö 减1度, 播期推迟ö 提前0. 5天左右。如果不考虑品种因素, 棉花其它物候期也随播期早晚
而作相应变化; 若考虑品种差异, 情况就变得较为复杂, 棉花播种以后的其它物候期早晚不
仅受播期的影响, 而且受不同物候阶段品种熟性指数的影响, 这种影响随物候进程的推移而
不断加大。从表2可以看出, H 值每增ö 减0. 1, 各物候期提前ö 推迟1～ 3天。下面用
表3　　棉花物候规律模拟分析
Table 3　　Simulating analysis of cotton phenolog ica l law　
地点
Site
品种类型
V arieties
播种
Sow ing
现蕾
Squaring
开花
B loom ing
吐絮
Boll opening
北疆 早熟 24 ö 4 11 ö 6 9 ö 7 8 ö 9
北疆 中熟 24 ö 4 15 ö 6 11 ö 7 16 ö 9
南疆 中熟 8 ö 4 8 ö 6 5 ö 7 14 ö 9
南疆 早熟 8 ö 4 4 ö 6 2 ö 7 7 ö 9
模式来描述这种影响。
在南、北疆各选一典型代表站, 例如南疆
选莎车站 (38°26′N , 77°16′E, 海拔1232. 1m ) ,
北疆选乌苏站 ( 4 4°2 6′N , 8 4°4 0′E , 海拔
478. 7 m ) , 假设采用相同的栽培技术措施,
分析它们种植不同熟性品种情况下的物候规
律如下 (见表3, 表3中的数据均为表2中模式
的计算结果。) : ① 如果北、南疆均种植早熟品种 (新陆早1号) , 则结果是播种至开花各物候
期南早于北, 吐絮期差异减小; ② 如果北疆种植早熟品种, 南疆种植中熟品种 (军棉1号) , 则
结果是播种至开花期各物候期南早于北, 但吐絮期则北早南晚; ③ 如果南北疆均种中熟品
种, 则各物候期南早于北, 北疆由于无霜期短而无法正常吐絮; ④ 不论南北疆都种植早熟或
中熟品种, 虽然播种期南早北晚, 但随着棉花物候期的推移, 这种早晚差异逐步减小, 这说
明地理环境因子在起作用: 虽然北疆春季物候较南疆迟, 但春季升温速度却由于纬度高而快
于南疆, 因此棉花播种至现蕾开花期间的发育速度北疆明显快于南疆。
新疆的实际情况是: 南疆大多是中熟陆地棉品种, 北疆大多是早熟陆地棉品种, 棉花吐
絮期实际是南晚、北早, 这与模式的分析结果相一致。可见, 如果物候模式中不考虑作物品
种因子, 是无法分析出上述规律的。
2. 4　棉花物候间隔日数或发育速度模式及规律分析
新疆棉花多属早熟～ 中熟品种, 生育期对日长反应不敏感, 温度是影响发育的主要因
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素。经统计分析, 建立了棉花播种～ 现蕾 (N 1)、现蕾～ 开花 (N 2)、开花～ 吐絮 (N 3)、播种～
吐絮 (N 4)生育期天数与相应阶段的品种熟性指数、平均气温的模式 (见表4)。
从表4可以看出, 棉花各发育阶段持续天数与期间平均气温成反比, 与品种熟性指数成
反比, 考虑品种熟性因子后模式的相关系数提高了0. 2～ 0. 5, 绝对误差减少1～ 3天, 相对误
差减少1%～ 3%。
表4　　棉花发育速度模式的检验及参数确定 (n= 240)
Table 4　　Test and parameters of cotton development rate model
生育阶段
Developm ent phases
常数
Constant
T j H j R 1 A E1 E1 R 2 A E2 E2
N 1 141. 10 - 1. 5090 - 51. 4920 0. 6182 3. 70 7. 82% 0. 1718 5. 73 9. 99%
N 2 82. 61 - 1. 1183 - 28. 3402 0. 6027 2. 18 7. 40% 0. 3138 3. 50 10, 83%
N 3 187. 86 - 2. 3827 - 60. 0431 0. 6999 4. 95 8. 16% 0. 5232 6. 91 11. 56%
N 4 407. 32 - 5. 3300 - 132. 0336 0. 7048 7. 71 5. 80% 0. 4816 10. 86 7. 29%
　　3 上述模式均通过0. 01信度水平的显著性检验, R 1、A E1、E1和R 2、A E2、E2分别为考虑H 和不考虑H 模式的相关系
数、绝对误差、相对误差。
　　3 A ll are significant at 0. 01 level. R 1 and R 2, A E1 and A E2, E1 and E2, are correlation coefficients and abso lute error and
relative error for two models (H , not H ).
温度、品种熟性因子对各发育阶段的影响位次是: 全生育期> 开花～ 吐絮> 播种～ 现蕾
> 现蕾～ 开花。
3　结束语
3. 1　品种因素对作物物候的影响是显著的, 在分析不同区域的作物物候随气候、地理环境
变化的规律时, 不能忽略品种类型的影响, 尤其是在模拟作物物候开始期以后的各物候期
时, 必须要考虑环境和品种的综合影响。鉴于此, 本文提出了模拟作物物候规律的方法与步
骤: (1) 量化品种因子; (2) 构建环境条件 (气候、地理环境因子)影响作物物候规律的数学模
型; (3) 将量化的品种因子嵌入上述模型, 然后进行模拟试验, 建立模拟作物物候规律的综
合模型; (4) 利用综合模型分析作物物候随作物品种、环境条件的变化。
3. 2　本文提出构建环境条件影响作物物候规律的模型, 应包括两部分: (1) 利用地理环境因
子和品种因子来建立描述常年作物物候规律的模型; (2) 利用气候因子 (也可同时考虑地理
环境因子) 和品种因子来建立描述年度间作物物候差异的模型。本文以新疆棉花为例进行了
模拟分析, 结果表明, 模式的技术方法可行, 模式中加入作物品种因子后, 模式性能有明显
提高, 能较好地解释新疆棉花物候的基本规律, 这说明本文的方法与结果具有重要的研究与
应用价值。
3. 3　本文的研究是初步的, 例如, 对品种因素的考虑仅限于熟性对物候的影响 (例如冬小麦
品种有冬性强弱之分, 冬性较强的品种可适当早播等) , 在应用分析中仅列举了新疆棉花物
候, 等等。如能在品种量化技术、综合建模方法等方面作进一步改进, 建模因子考虑得更全
面, 作物品种选取的范围更广, 则更能提高本研究的价值。
参　考　文　献
1　太华杰, 姚克敏, 刘文泽等编著. 中国农业气象情报概论. 北京: 气象出版社, 1994, 15～ 24, 354～ 392
2　夏海峰, 姚克敏, 魏文遂. 气象, 1987, 13 (10) : 47～ 50
3　姚克敏, 太华杰. 中国农业气象, 1990, 11 (2) : 35～ 40
4　张建华, 余行杰, 李迎春. 应用气象学报, 1997, 8 (3) : 379～ 384
9365期　　　　　　　　　　　　　张建华等: 作物物候规律的模拟研究