全 文 ：中国生态农业学报 2014年 1月 第 22卷 第 1期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Jan. 2014, 22(1): 93−103
* 现代农业产业技术体系建设专项(CARS-17-GW-9)和国家自然科学基金项目(31360315)资助
** 通讯作者: 牛俊义, 主要从事作物栽培与生理生态研究。E-mail: niujy@gsau.edu.cn
李玥, 主要从事作物生态生理与生长模拟研究。E-mail: liyue@gsau.edu.cn
收稿日期: 2013−07−02 接受日期: 2013-09-30
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2014.30650
AquaCrop模型在西北胡麻生物量及产量
模拟中的应用和验证*
李 玥 1 牛俊义 2** 郭丽琢 2 高珍妮 1 孙小花 2
(1. 甘肃农业大学信息科学技术学院 兰州 730070; 2. 甘肃农业大学农学院 兰州 730070)
摘 要 为了预测水分和养分对胡麻籽粒产量、生物量与水分生产率的影响, 使用 FAO研发的水分驱动作物
模型 AquaCrop对胡麻在不同灌溉与氮磷水平下的生长情况进行模拟和验证。试验分别于 2011年、2012年在
甘肃省榆中县良种场进行, 试验设置 4个灌溉水平, 3个氮水平, 3个磷水平。模型性能的评价采用模型效率(E)、
决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等统计指标。分析结果表明: AquaCrop模型校正的籽粒产
量和生物量在不同灌溉与氮磷水平处理下的预测误差统计值为: 0.97
测胡麻产量, 比非充分灌溉处理下具更高的准确性。因而, 水分驱动模型 AquaCrop在西北胡麻区不同的灌溉
与田间管理措施下有较高的模拟精确性, 具有广阔的应用前景和价值。
关键词 AquaCrop模型 胡麻作物 灌溉 氮磷 校正 验证
中图分类号: S565.3; S3-33 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2014)01-0093-11
Application and validation of AquaCrop model in simulating biomass
and yield of oil flax in Northwest China
LI Yue1, NIU Junyi2, GUO Lizhuo2, GAO Zhenni1, SUN Xiaohua2
(1. College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China; 2. College of Agronomy,
Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China)
Abstract Many crop-growth models have been established for predicting the effects of soil, water and nutrient on grain/biomass
yield and water productivity of different crops. However, most of the crop-growth models were still at research stage and only few
have been applied in actual production processes due to limitations in simulation input data. To predict the influence of water and
nutrient on yield, biomass and water productivity of oil flax, a water-driven crop model, AquaCrop model, developed by FAO was
used to simulate and validate the growth of oil flax under different irrigation and nitrogen/phosphorus levels. In the study, field
experiment with 9 nutrients treatments (3 nitrogen levels and 3 phosphorus levels) under four irrigation levels were conducted at
Yuzhong Field Station. The experimental data collected in 2011 was used to simulate yield, biomass and canopy cover and data
collected in 2012 to validate the model. The performance of model was evaluated from model efficiency (E), determination
coefficient (R2), root mean square root (RMSE) and mean absolute error (MAE). The results showed that the prediction errors of the
calibrated yield and biomass of the AquaCrop model under different irrigation and nitrogen/phosphorus treatments were 0.97 < E <
0.99, 0.11 < RMSE < 0.33 and 0.11 t·hm−2< MAE < 0.42 t·hm−2. These were in accordance with measured data in the experiment
study in 2012 (0.96 < E < 0.99, 0.11 < RMSE < 0.42 and 0.11 t·hm−2< MAE < 0.39 t·hm−2). Furthermore, the simulated results of
canopy cover and biomass matched observed values. The predicted yield of oil flax by the AquaCrop model was more accurate under
intensive irrigation treatment than under deficient irrigation treatment. The FAO AquaCrop water-driven model had higher simulation
precision when oil flax was simulated in Northwest China with different irrigation treatments and field management practices. The
94 中国生态农业学报 2014 第 22卷
model showed broad application prospects in China.
Keywords AquaCrop model; Oil flax crop; Irrigation; Nitrogen and phosphorus; Calibration; Validation
(Received Jul. 2, 2013; accepted Sep. 30, 2013)
胡麻是我国五大油料作物之一, 胡麻籽和胡麻
油具有重要的用途, 由于胡麻在工业及国防上的用
途越来越广泛, 在国际贸易市场上的地位也逐年提
高, 越来越多的国家重视发展胡麻生产。胡麻是我
国西北和华北干旱贫瘠地区重要的油料作物, 适合
种植在气候冷凉、干旱地区, 主要分布在甘肃、内
蒙古、山西、宁夏、新疆、河北等省区。根据联合
国粮农组织的统计资料 , 我国胡麻的收获面积约
50×104 hm2, 仅少于加拿大和印度, 居于第 3 位, 约
占世界面积的 18%; 总产约 48×104 t, 产量仅少于加
拿大, 位居第二, 占世界总产量的 17%。6个胡麻主
产省(区)中, 甘肃省年平均种植面积 14.09×104 hm2,
是我国胡麻的最大种植区 , 约占全国面积的 32%;
甘肃省平均年产量为 15.8×104 t, 约占全国胡麻总产
量的 41%, 位居第一。研究甘肃省胡麻生长模型对
评估和调控西北旱区胡麻生产能力意义重大。
国内外已建立许多作物生长模型, 但由于受模
型模拟所需数据多而详细的限制, 目前大多处于科
研阶段, 在实际生产中推广应用的模型少之又少。
FAO研发的AquaCrop水分驱动作物模型, 与其他作
物模型相比, 输入数据更少, 需要输入的参数共 33
个, 作物产量主要由可供应的土壤水分决定, 可以
应用于许多不同的气候与土壤条件、不同的栽培管
理条件、不同的灌溉制度等[1]。国外对该模型的开
发和应用研究较多, 但国内对AquaCrop作物模型的
研究尚属起步阶段。庄严[2]和项艳[3]以华北平原夏玉
米为对象对该模型进行了初步研究; 杜文勇等 [4]利
用该模型与华北地区冬小麦进行了参数调试与可靠
性验证; 李子忠等 [5]利用该模型模拟了大葱生长和
农田水分适用性; 李会等 [6]对该模型在华北平原的
适用性进行了初步评价。AquaCrop作物模型在西北
干旱半干旱区胡麻作物的应用尚少见报道。对于我
国广大西北与华北干旱半干旱地区, 其作物产量受
降雨量及灌溉条件的影响显著, 土壤水分成为决定
作物产量的主要限制因子, 因而采用AquaCrop进行
研究比较适合。本文以甘肃省兰州市榆中县良种场
甘肃农业大学试验站胡麻大田试验为基础, 以国际
上最新推出的由 FAO 组织研发的 AquaCrop 模型为
工具, 以 2011 年兰州市榆中县的大田试验数据对
AquaCrop 模型进行参数校正 , 运用本地化的
AquaCrop 模型参数, 模拟了胡麻群体生长及生物量
的变化趋势, 并以 2012年胡麻大田试验对该模型进
行了验证与评价, 最终确定了AquaCrop模型在西北
干旱半干旱区胡麻栽培的适用性。
1 材料与方法
1.1 试验站点概况
1.1.1 资料来源
数据从已有的兰州市榆中良种场甘肃农业大学
试验站多年来大量试验资料或统计资料获取; 气象
站点设置在榆中良种场甘肃农业大学试验站, 有 30
年的历史资料(1970—2000 年取自甘肃省气象局),
从 2001 年开始所有的气象资料运用澳大利亚气象
自动观测仪观测降雨、辐射、地温和气温(包括平均
温、最高温和最低温)。
1.1.2 试验地概况
试验于 2011年、2012年在甘肃省兰州市榆中县
(92°13′~108°46′E, 32°11′~42°57′N)良种场进行。该区
地处黄河中游黄土高原沟壑区, 海拔高度 1 793 m,
年平均气温 6.7 , ℃ ≥10 ℃积温 2 350 ·d, ℃ 年日照
时数 2 563 h, 无霜期 146 d, 年降水量 300~400 mm,
年蒸发量平均为 1 341 mm, 年辐射量 1 310 MJ·m−2。
供试土壤为砂壤土, 有机质含量 16.56 g·kg−1, 全氮
1.10 g·kg−1, 碱解氮 59.01 mg·kg−1, 速效磷 13.83 mg·kg−1,
速效钾 127.62 mg·kg−1, pH 7.75。
1.2 试验材料及设计
以氮磷施用量和灌溉量为试验因素, 采用裂区设
计。以灌溉量为主处理, 以氮磷施用量为副处理。灌
溉量设 4个水平, 分别为: 无灌溉(W1)、1 200 m3·hm−2
(W2, 分茎期一次性灌溉)、2 700 m3·hm−2 (W3, 分茎
期 1 200 mm、盛花期 1 500 mm)、3 300 m3·hm−2 (W4,
分茎期 900 mm、现蕾期 1 350 mm、盛花期 1 050 mm);
灌溉水通过管道引入各小区内 , 管道上安装水表 ,
通过水表进行计量。氮设 3个水平, 分别为: 0 (N0)、
75 kg(N)·hm−2(N1)、150 kg(N)·hm−2 (N2); 磷设 3个水平,
分别为: 0(P0)、75 kg(P2O5)·hm−2(P1)、150 kg(P2O5)·hm−2(P2)。
氮、磷肥品种分别为尿素和过磷酸钙; 氮肥的 2/3作
为基肥, 1/3 作为追肥于现蕾前追施; 磷肥作为基肥
施用。氮磷施用量处理共 9个, T1: N0P0; T2: N0P1; T3:
N0P2; T4: N1P0; T5: N1P1; T6: N1P2; T7: N2P0; T8: N2P1;
T9: N2P2。共 4个主处理, 9个副处理, 主处理重复 2
次。共 8个主区, 72个副区。副区长 5 m, 宽 4 m, 面
积 20 m2, 副区间间隔 30 cm; 主区长 36.8 m, 宽 4 m,
面积 147.2 m2, 主区间间隔 100 cm。区组间隔 100 cm;
四周设 1 m的保护行。试验地长 38.8 m, 宽 31 m, 试验
第 1期 李 玥等: AquaCrop模型在西北胡麻生物量及产量模拟中的应用和验证 95
地面积 1 202.8 m2。各小区均施钾肥 52.5 kg(K2O)·hm−2,
钾肥品种为硫酸钾, 作为基肥施用。胡麻品种选用
‘陇亚杂 1号’。种植密度为 900万株·hm−2, 条播, 播
深 3 cm, 行距 20 cm。小区单收单打, 晒干后称量小
区产量。
1.3 AquaCrop模型所需输入数据
AquaCrop 模型的基本原理即作物蒸腾量(Tr)通
过水分生产率(WP)转化为生物量(biomass); 生物量
再乘以收获指数(HI), 转化为产量。AquaCrop 模型
需要的输入数据包括气象参数、作物、土壤、田间
和灌溉管理数据。模型包含 1组完整的输入参数, 可
以通过选择和调整用于不同土壤或作物类型。
1.3.1 气象数据
气象数据从自动气象站集中测试, 每隔 2 min测量
1次, 1 h记录 1次该时段内的平均值。AquaCrop模型
要求的气象数据包括逐日最高温、最低温、参考作物蒸
腾量 ET0[见式(1)][7−8]、降水量、年均 CO2浓度、风速(为
距地面 2 m的风速)、太阳辐射和平均相关湿度(RH)。
2
0
2
9000.408 ( ) ( )
273
(1 0.34 )
n s aR G u e eTET
uγ
Δ − + −+= Δ + + (1)
式中, Rn为作物表面的净辐射量(MJ·m−2·d−1), G为土
壤热通量(MJ·m−2·d−1), T为平均气温(℃), u2为 2 m高
平均风速(m·s−1), es为饱和水汽压(kPa), ea为实际水汽压
(kPa), Δ为饱和水汽压与温度曲线的斜率(kPa·℃−1), γ为
干湿表常数(kPa·℃−1)。
1.3.2 作物参数
在各生育期每小区取样 15株, 测量冠层生长参
数, 包括发育期、叶面积、根深、地上部生物量。
同时记录最大群体覆盖(CC)、开花期、衰落期和成
熟期。在每个生长发育期, 用叶面积仪测量每株植
物的叶面积以获得叶面积指数(LAI), 从而得到作物
群体覆盖(CC), 见式(2)。烘箱内 105 ℃杀青 30 min
后在 85 ℃烘 6~8 h至恒重, 测定干物质量。同时,
从 Hsiao 等[9]的研究可知, 作物参数中还包括群体
衰落系数、完全群体覆盖下的作物蒸腾系数、叶片
生长的土壤水分消耗抑制阈值和气孔导度、加速群
体衰落等。假定这些参数无特定作物品种限制[10]。
AquaCrop 模型的作物参数见表 1, 表中参数通过试
验数据进行校正。
1.21.005[1 exp( 0.6 )]CC LAI= − − × (2)
表 1 AquaCrop模型所需作物参数输入数据
Table 1 Input crop data of AquaCrop model
描述 Description 值 Value 单位 Unit
基准温度 Datum temperature 5 ℃
截止温度 End temperature 30 ℃
群体生长系数 Canopy growth coefficient 16.7 %·d−1
衰落期群体衰减系数 Canopy decline coefficient 12.9 %·d−1
叶片生长上阈值 Leaf growth upper threshold (Pupper) 0.12 总有效水的% % of TAW1)
叶片生长下阈值 Leaf growth lower threshold (Plower) 0.69 总有效水的% % of TAW
叶片生长亏缺系数形状因数 Leaf growth stress coefficient curve shape 3.1 无 Unit less
扩展亏缺系数 Extend stress coefficient (Pupper) 0 总有效水的% % of TAW
扩展亏缺系数 Extend stress coefficient (Plower) 0.4 总有效水的% % of TAW
扩展亏缺系数形状因数 Extend stress coefficient curve shape 1.2 总有效水的% % of TAW
气孔传导阈值 Stomata conductance threshold (Pupper) 0.6 无 Unit less
气孔亏缺系数形状因数 Stomata stress coefficient curve shape 1.6 无 Unit less
衰落亏缺系数形状因数 Decline stress coefficient curve shape 1.4 无 Unit less
衰落亏缺系数 Decline stress coefficient (Pupper) 0.2 无 Unit less
叶片生长抑制系数 Leaf growth restrain coefficient 7.2 无 Unit less
气孔抑制作用系数 Stomata restrain coefficient 3.3 无 Unit less
最大基础作物系数 Max base crop coefficient (Kcb) 0.97 无 Unit less
播种—出苗时间 Sowing−emergence time 10 d
播种—开花时间 Sowing−flowering time 90 d
播种—衰落时间 Sowing−decline time 115 d
播种—成熟时间 Sowing−mature time 132 d
开花期 Flowering 15 d
1) TAW: fraction of total available water.
96 中国生态农业学报 2014 第 22卷
1.3.3 土壤参数
AquaCrop 模型所需的土壤数据包括各土层厚
度、土壤质地、田间持水量(FC)、永久凋萎点(PWP)、
饱和导水率(sat)。土壤质地采用甲种比重计法测定[11],
田间持水量用双环刀法测定, 永久凋萎点用栽培法
测定, 饱和导水率用环刀法测定[12]。试验站点没有
任何不可渗透或阻碍根发育膨胀的土层。
1.3.4 灌溉与田间管理参数
试验期间的灌溉与田间管理也是 AquaCrop 模
型中考虑的两个重要因素。灌溉管理是关于旱作(无
灌溉)与灌溉两种情况下的数据。田间管理主要指施
肥处理。本研究通过对不同灌溉与氮磷处理的试验
数据的校正与率定来估算产量、生物量和群体覆盖
(CC), 进而评价 AquaCrop模型。
1.4 AquaCrop模型校正
以 2011年田间试验数据作为模型输入, 进行模
拟并预测产量、生物量与群体覆盖 , 以此来实现
AquaCrop模型的精确调整。将预测的输出数据与试
验站点测定的实际产量与生物量值进行比较, 模型
预测值与试验数据之间的差值通过试验和误差方法
来减小, 即每次挑选 1 个特定输入变量作为参考变
量, 只调整那些明显影响参考变量的参数。一直重
复直到每种处理排列下模型模拟数据与试验测定值
最接近为止。
1.4.1 作物参数校正
AquaCrop 中的作物文件包含 13 个作物参数,
即作物冠层与根生长发育期、土壤蒸发量、水分、
养分和温度应力参数等[13]。群体覆盖在计算作物蒸
腾量中是一个重要成分, 其与叶面积指数(LAI)直接
相关, 使用公式(2)进行估算。群体覆盖的形成由 6
个参数确定, 即冠层生长系数(CGC)、冠层减少系数
(CDC)、最大群体覆盖、出苗天数、衰落天数和完全
成熟天数。CGC用于控制冠层扩展率, CDC用于控
制生长季末冠层的死亡速度。这些参数的值利用试
验和误差方法反复确定, 使群体覆盖与测量的 LAI
及 CO2 浓度相匹配。在校正过程中, 模拟的群体覆
盖与作物不同播种后天数(DAS)观察的群体覆盖进
行比较, 生物量和产量与利用水分生产力和作物蒸
腾系数测量所得的数据进行比较, 同时模拟的水分
利用率与 2011年田间试验的观察数据进行比较。最
后, 调整收获指数使其与测定产量相匹配。此过程
重复几次, 得出与测量数据一致的结果参数。
试验的 CGC 和 CDC 校正值分别为 16.7%·d−1
和 12.9%·d−1。在灌溉处理 W4和氮磷 T9处理下校正
的最大群体覆盖为 96.2%。出苗天数、最大覆盖、
衰落和成熟天数分别为 10 d、90 d、115 d和 132 d。
生殖生长期由开花期、产量形成期和收获指数
形成期组成, 其由播种到开花期天数(87 DAS)、开花
期(15 d)和开始收获的日期共同确定。当作物达到完
全群体覆盖时开花期开始, 开花期中间达最大 CC,
之后停止进一步覆盖扩张。开花期反复设定有效根
深 1.2 m为最大根深。在生育期, 最大作物蒸腾系数
(Kcbx)校正为标准 ET0, CC等于最大覆盖群体(CCX)。
在灌溉处理 W4及氮磷水平 T9处理下获得的 Kcbx值为
0. 97, 该值与由 FAO-56[14]中获得的作物系数相一致。
水分生产率 WP的校正值为 0.3 kg·mm−1, 作物
的收获产量由生物量和收获指数产生, 收获时收获
指数在干物质量基准下为 29%, 籽粒水分含量为
15.5%的湿度基准下为 37%[15]。因而, 在作物水分亏
缺下, 叶片扩展亏缺系数校正的上阈限、下阈限和
形状因数分别为 0、0.4和 1.2。同时, 气孔传导的亏
缺系数上阈限和形状因数分别为 0.6 和 1.6, 而下阈
限设定为永久凋萎系数(PWP)。
对于群体衰落的亏缺系数, 上阈限和形状因数
分别为 0.2 和 1.4, 下阈限设定为永久凋萎系数
(PWP)。所有这 8个校正参数都与作物水分亏缺有关,
在 AquaCrop中用于模拟不同试验站点的产量[16]。
1.4.2 灌溉管理校正
AquaCrop 模型包含几个用户指定选项用于模
拟灌溉, 如确定净灌溉需水量, 根据灌区产生灌溉
制度及旱作管理策略等。灌溉制度可提供不同灌溉
方法[即喷灌、地表灌溉(坑灌、沟灌、边灌)、滴灌],
他们之间最大的不同在于灌溉区域不同。本研究中,
采用沟灌, 选择灌溉区域为 80%[17]。
1.4.3 田间管理校正
AquaCrop 模型的田间管理文件包括土壤养分
数据、作物残茬与地面耕作。对于氮磷水平的每个
处理, 土壤养分数据包括所有处理(T1~T9)下的数据,
关于试验站点地表面的溢流量在模型中设定了 72
个曲线数[18]。田间顶部的存储水忽略不计, 符合试
验期间田间的实际状况。同时, 因试验地无作物残
茬或覆盖物, 不考虑覆盖耕作。
1.5 AquaCrop模型验证
利用 2012年的数据对 AquaCrop模型进行验证,
并预测不同水分、养分水平下的籽粒产量和生物量。
即用 2012 年的田间试验数据作为校正后 AquaCrop
模型的输入数据进行模拟, 预测籽粒产量、生物量
与水分生产率, 将这些预测值与田间试验观察值进
行比较, 进而验证模型的正确性。
1.6 模型的评价标准
在校正和验证两个过程中就 AquaCrop 模型关
于胡麻产量、生物量和水分生产率的模拟结果与田
第 1期 李 玥等: AquaCrop模型在西北胡麻生物量及产量模拟中的应用和验证 97
间试验测定值进行比较, 模拟值与测定值之间采用
预测误差统计法达到良好拟合。在模型校正与验证
结果的评价中所用的误差统计指标有 : 预测误差
(Pe)、决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、均方根
误差(RMSE)和模型效率(E)。其中 R2和 E 用于评价
模型的预测能力, Pe、MAE、RMSE用于显示模型预
测中的误差。
本研究中, 采用模型输出即收获期群体覆盖、
籽粒产量、地上部生物量的预测值来评价模型, 即
通过测量值与模拟值的比较, 利用式(3)~(6)指标来
评价模型性能[19]。
( )
100i ie
i
S M
P
M
−= × (3)
2
1
2
1
( )
1
( )
n
i ii
n
i ii
M S
E
M M
=
=
−= −
−
∑
∑ (4)
式中, Si和Mi分别为预测和测量值, iM 为Mi的平均
值, n是观察值的数目。
2
1( )
n
i ii M SRMSE
n
= −= ∑ (5)
1
1 n
i i
i
MAE S M
n =
= −∑ (6)
当模型效率 E和决定系数 R2越接近 1、MAE和
RMSE越接近 0时表示模型性能越好。
2 结果与分析
2011年、2012年田间试验, 各种处理下的作物
水分利用、籽粒产量、地上部生物量、水分生产率
(WP)、灌溉水利用率(IWUE)、收获指数(HI)等部分
数据见表 2。由表 2可见, 两年试验中, 最低籽粒产
量和生物量产生在 W2T1、无灌溉和无养分组合处理
W1T1, 分别为 579. 5 kg·hm−2、1 891.5 kg·hm−2, 最高
值产生于组合处理 W4T9, 分别为 2 009.0 kg·hm−2、
8 929.5 kg·hm−2。2011年WP最小值 3.88 kg·hm−2·mm−1,
产生在W1T1处理组合, 最大值 12.93 kg·hm−2·mm−1, 产生
于W4T9组合处理。2012年, WP最高值12.14 kg·hm−2·mm−1,
产生于组合处理W4T9, 最低值 3.74 kg·hm−2·mm−1, 产
生于组合处理 W1T1。2011年 IWUE在 W4T9处理下
产生最大值 15.51 kg·hm−2·mm−1, 在 W2T1处理下产
生最低值 2.34 kg·hm−2·mm−1。而 2012年, IWUE最大
值为 15.01 kg·hm−2·mm−1, 在 W4T8处理下产生, 最
低值 3.02 kg·hm−2·mm−1, 在 W2T1处理下产生。上述
结果为 2011 年和 2012 年 2 次重复试验的平均值。
2.1 AquaCrop模型校正
利用 2011 年试验数据对 AquaCrop 模型进行校
正, 预测不同水分和养分水平下的群体覆盖 CC、籽
粒产量和生物量。试验共设置 9个施肥处理, 限于篇幅
原因, 此处仅分析具有代表性的 3个处理: 养分亏缺处
理 T1、适度养分处理 T5 和充足养分处理 T9。校正的
CC如图 1~图 3所示。由图可见, 在 T9条件下, 不同灌
溉水平的校正结果(0.94
优于 W2、W3和 W4。由分析可见, AquaCrop 模型对
CC 的校正结果在降水条件(W1)下, 养分亏缺与适度
养分处理(T1、T5)优于养分处理(T9)。同理分析模型对
地上部生物量的校正结果可知, 在 T9方案下模型预测
值与观察值非常接近, 但在T1处理下, 处理W1的模型
性能指标(R2=0.73, E=0.85)低于有灌溉处理的指标, 主
要由于作物生长期有效降水量仅为 150 mm(表 2)。
所有处理下籽粒产量的模型校正结果如图 4a所
示, 统计指标分别为 E=0.99和 R2=0.96。籽粒产量预
测的最大和最小误差分别产生在 W2T4和 W4T9处理
下, 分别为 16.95%和 0.92%(表 3)。生物量的校正与
测定数据如图 4b所示, 采用 0.95的模型效率 E进行
校正。生物量预测误差的最大和最小值分别为
31.28%和 1.71%(表 3), 分别产生在W1T1和W4T9处
理。水分生产率的最佳校正 AquaCrop模型对应的预
测误差范围为 2.86%~26.86%, 对应的处理为 W4T9
和 W1T9(表 3)。模型校正的预测误差统计值见表 4,
由表可见, 校正的所有处理水平的生物量和产量的
模拟模型, 其预测误差统计值分别为: 0.97
量的预测值与观察值一致。校正的水分生产率 E 和
R2值分别为 0.82 和 0.86(表 4)。籽粒产量与水分生
产率的模型校正与试验观察值如图 4a、4c所示。
2.2 AquaCrop模型验证
由于 AquaCrop 模型主要结合水分的影响因素
来进行模拟, 当田间供水充足时, 模型的模拟效果
较好。当存在水分胁迫的影响时, 模拟效果误差较
大。利用 2012年数据进行模型验证, 籽粒产量的预
测分别在 W2T4和 W4T9方案下达到最大误差(19.37%)
和最小误差(1.25%), 生物量分别在W1T1和W4T9方
案下达到最大误差(27.2%)和最小误差(1.30%)(表
5)。采用 W4处理下的最小误差 1.25%和 W1处理下
的最大误差 27.2%对 AquaCrop模型进行验证。同样,
生物量的最大误差(21%)和最小误差(6.78%)分别在
W1和 W4处理获得。对于 W1处理, 模拟效果较差,
是因为水分胁迫的影响, 当水分亏缺时, 土壤团粒
结构无法形成, 从而影响对养分的吸收。对于 W4T9
处理, 模拟效果误差较小, 是因为充分灌溉处理下,
土壤结构与养分含量发生了一定的变化, 增强了土
壤的水库容与氮库容能力, 增加了作物对肥料的利
98 中国生态农业学报 2014 第 22卷
表 2 2011年、2012年各种试验处理下作物水分利用、籽粒产量、地上部生物量、水分生产率(WP)、灌溉水利用率(IWUE)
和收获指数(HI)
Table 2 Crop water use, grain yield, above-ground part biomass, water productivity, irrigation water use efficiency and harvest
index under all test treatments in 2011—2012
年份
Year
处理
Treatment
作物水分利用
Crop water use
(mm)
水分生产率
Water productivity
(kg·hm−2·mm−1)
灌溉水利用率
Irrigation water use efficiency
(kg·hm−2·mm−1)
生物量
Biomass
(kg·hm−2)
籽粒产量
Grain yield
(kg·hm−2)
收获指数
Harvest
index (%)
W1T1 150 3.88 NA 1 972 714 36.2
W1T2 150 4.58 NA 2 443 879 35.9
W1T3 150 5.07 NA 2 937 887 30.2
W1T4 150 5.99 NA 3 575 912 25.5
2011
W1T5 150 7.37 NA 4 279 1 120 26.2
W1T6 150 7.72 NA 4 587 1 179 25.7
W1T7 150 6.13 NA 3 634 995 27.4
W1T8 150 9.21 NA 4 670 1 384 29.6
W1T9 150 10.24 NA 4 725 1 550 32.8
W2T1 161 4.97 2.34 2 375 574 24.2
W2T2 161 5.24 2.78 2 410 760 31.5
W2T3 161 6.33 3.11 2 824 956 33.8
W2T4 161 7.99 3.67 3 545 1 174 33.1
W2T5 161 8.21 5.78 4 276 1 247 29.1
W2T6 161 8.89 5.93 4 760 1 565 32.8
W2T7 161 8.02 5.04 4 198 1 259 30.0
W2T8 161 10.55 6.55 4 372 1 550 35.4
W2T9 161 10.76 7.32 5 169 1 900 36.7
W3T1 149 5.77 4.97 3 199 1 043 32.6
W3T2 149 6.14 5.57 3 440 1 109 32.2
W3T3 149 6.83 6.01 3 375 1 098 32.5
W3T4 149 6.99 6.65 3 917 1 176 30.0
2012
W3T5 149 8.04 6.23 4 155 1 194 28.7
W3T6 149 8.85 6.86 4 343 1 247 28.7
W3T7 149 9.32 7.21 4 206 1 244 29.6
W3T8 149 9.96 8.18 4 787 1 424 29.7
W3T9 149 10.30 8.87 5 594 1 872 33.5
W4T1 154 8.22 9.05 4 006 1 476 36.8
W4T2 154 8.34 9.33 4 829 1 573 32.5
W4T3 154 8.98 10.07 4 682 1 693 36.1
W4T4 154 9.57 10.48 5 373 1 902 35.3
W4T5 154 10.36 11.69 5 768 2 219 34.8
W4T6 154 10.54 12.32 6 471 2 571 36.9
W4T7 154 11.62 13.04 5 530 2 207 35.7
W4T8 154 11.73 15.01 7 912 2 731 34.5
W4T9 154 12.14 14.92 8 835 2 884 32.6
2011、2012年试验数据分别包含W1~W4 4个试验处理下的所有数据 , 限于篇幅原因 , 表 2仅列出 2011年的W1~W2和 2012年的W3~W4
处理下的数据, 中间部分数据做了删节。W1: 无灌溉; W2: 1 200 m3·hm−2(分茎期灌溉); W3: 2 700 m3·hm−2 (分茎期 1 200 mm、盛花期 1 500 mm); W4:
3 300 m3·hm−2(分茎期 900 mm、现蕾期 1 350 mm、盛花期 1 050 mm)。下同。In 2011 and 2012, the experiment data contain all the data of W1−W4
treatments respectively, for space reasons, the table 2 lists only the data of W1 and W2 treatments in 2011 and of W3 and W4 treatments in 2012.
T1: N0P0; T2: N0P1; T3: N0P2; T4: N1P0; T5: N1P1; T6: N1P2; T7: N2P0; T8: N2P1; T9: N2P2. N0: 0. N1:75 kg(N)·hm−2; N2:150 kg(N)·hm−2. P0: 0; P1:
75 kg(P2O5)·hm−2; P2: 150 kg(P2O5)·hm−2. Irrigation rates of W1, W2, W3, and W4 are 0, 1 200 m3·hm−2 (at stem stage), 2 700 m3·hm−2 (1 200 mm
at stem stage, 1 500 mm at flower stage), 3 300 m3·hm−2 (900 mm at stem stage, 1 350 mm at budding stage, 1 050 mm at flower stage). The
same below.
第 1期 李 玥等: AquaCrop模型在西北胡麻生物量及产量模拟中的应用和验证 99
图 1 T1方案(养分亏缺处理)胡麻群体覆盖模拟与测定值校正
Fig. 1 Calibration of simulated and measured canopy cover value of oil flax under T1 treatment (nutrient deficient treatment)
图 2 T5方案(适度养分处理)胡麻群体覆盖模拟与测定值校正
Fig. 2 Calibration of simulated and measured canopy cover value of oil flax under T5 treatment (nutrient moderate treatment)
用率。模型验证的预测误差统计值如表 6所示, 由
表 6可见, 模型对产量及生物量进行验证的预测误
差统计值为 0.96
0.87。籽粒产量、生物量与水分生产率的模型验证
结果与测定值如图 5 所示, 由图 5 可见, AquaCrop
模型预测的籽粒产量和生物量的 E和 R2值与测定值
相一致。综上所述, 基于 AquaCrop模型的榆中良种
场胡麻关于群体覆盖 CC、生物量与籽粒产量的模拟
结果与各种灌溉与氮磷处理试验方案下的测定值拟
合良好。
100 中国生态农业学报 2014 第 22卷
图 3 T9方案(充足养分处理)胡麻群体覆盖模拟与测定值校正
Fig. 3 Calibration of simulated and measured canopy cover value of oil flax under T9 treatment (sufficient nutrient treatment)
图 4 所有处理下胡麻产量(a)、生物量(b)和水分生产率(c)的模型校正结果
Fig. 4 Model calibrated result of yield (a), biomass (b) and water productivity (WP, c) of oil flax under all treatments
表 3 不同氮磷水平及灌溉方案下胡麻生物量、籽粒产量与水分生产率校正结果
Table 3 Calibration values of biomass, grain yield and water productivity of oil flax under different N, P, and irrigation treatments
产量 Yield (t·hm−2) 生物量 Biomass (t·hm−2) 水分生产率 Water
productivity (kg·hm−2·mm−1)处理
Treatment 观察值
Measured
模拟值
Simulated
Pe (%) 观察值
Measured
模拟值
Simulated
Pe (%) 观察值
Measured
模拟值
Simulated
Pe (%)
W1T1 0.57 0.66 15.33 1.91 2.51 31.28 3.88 3.06 21.13
W1T2 0.76 0.66 12.89 2.44 2.01 17.72 4.58 5.47 19.43
W1T3 0.89 0.98 10.94 2.94 3.34 13.72 5.07 5.95 17.36
W1T4 0.91 0.99 8.77 3.58 3.02 15.52 5.99 6.62 10.52
W1T5 1.12 1.03 8.21 4.28 4.75 11.01 7.37 6.49 11.94
W1T6 1.18 1.10 7.04 4.59 5.12 11.62 7.72 7.06 8.55
W1T7 1.00 1.12 12.96 3.63 3.01 17.17 6.13 6.88 12.23
W1T8 1.38 1.58 4.67 5.44 16.49 9.21 10.6 15.09
W1T9 1.55 1.29
13.95
16.77 4.73 5.52 16.83 10.24 12.99 26.86
W2T1 0.81 0.70 13.51 2.38 2.05 13.68 4.97 4.08 17.91
W2T2 0.88 0.97 10.69 2.41 2.84 17.84 5.24 5.93 13.17
W2T3 0.96 0.83 12.97 2.82 2.32 17.85 6.33 5.47 13.59
W2T4 1.17 0.98 16.95 3.55 3.06 13.68 7.99 6.45 19.27
W2T5 1.25 1.36 8.98 4.28 3.27 23.53 8.21 9.68 17.90 …
…
…
…
…
…
…
…
…
…
W4T7 2.18 2.24 2.89 5.97 6.13 2.75 12.37 12.76 3.15
W4T8 2.81 2.77 1.64 8.81 8.62 2.16 12.45 12.92 3.78
W4T9 2.93 2.91 0.92 9.02 8.87 1.71 12.93 13.30 2.86
第 1期 李 玥等: AquaCrop模型在西北胡麻生物量及产量模拟中的应用和验证 101
表 4 AquaCrop模型校正预测误差统计量
Table 4 Calibrated prediction error of AquaCrop model
均值 Mean 模型输出参数
Output parameter of model 测定值 Measured 模拟值 Simulated
RMSE E MAE R2
籽粒产量 Grain yield (t·hm−2) 1.50 1.49 0.11 0.99 0.11 0.96
生物量 Biomass (t·hm−2) 4.52 4.49 0.33 0.97 0.42 0.92
水分生产率 Water productivity (kg·hm−2·mm−1) 8.77 8.81 0.81 0.82 0.87 0.86
表 5 不同氮磷水平及灌溉方案下胡麻生物量与籽粒产量验证结果
Table 5 Validated value of biomass and grain yield of oil flax under different N, P and irrigation treatments
产量 Yield (t·hm−2) 生物量 Biomass (t·hm−2) 水分生产率 WP (kg·hm−2·mm−1)
处理 Treatment 观察值
Measured
模拟值
Simulated
Pe (%) 观察值
Measured
模拟值
Simulated
Pe (%) 观察值 Measured 模拟值 Simulated
Pe (%)
W1T1 0.59 0.66 13.16 1.87 2.38 27.20 3.74 3.09 17.38
W1T2 0.68 0.77 13.74 2.34 2.01 14.18 4.25 3.75 11.76
W1T3 0.80 0.94 18.09 2.75 2.35 14.67 4.87 5.94 21.97
W1T4 0.89 0.99 10.86 3.10 2.77 10.73 5.26 6.22 18.25
W1T5 0.96 1.05 9.95 3.99 3.49 12.42 6.37 5.56 12.72
W1T6 1.07 1.17 9.65 4.30 4.76 10.72 7.12 6.22 12.64
W1T7 0.98 1.13 14.95 3.37 3.01 10.71 5.88 6.88 17.01
W1T8 1.15 1.35 16.98 4.33 5.24 21.13 8.03 9.29 15.69
W1T9 1.39 1.19 14.33 4.55 5.52 21.29 9.45 11.95 26.46
W2T1 0.67 0.74 10.78 2.01 1.78 11.53 4.33 3.77 12.93
W2T2 0.71 0.63 11.52 2.22 2.54 14.41 4.94 5.63 13.97
W2T3 0.73 0.82 11.72 2.46 2.12 13.72 5.81 5.17 11.02
W2T4 0.89 0.72 19.37 3.30 2.79 15.35 6.56 6.03 8.08
W2T5 0.92 0.84 8.89 3.86 3.37 12.78 7.65 8.55 11.76
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
W4T7 2.21 2.30 4.21 5.53 5.29 4.34 11.62 12.46 7.23
W4T8 2.73 2.77 1.43 7.91 8.22 3.89 11.73 10.99 6.31
W4T9 2.88 2.92 1.25 8.84 8.95 1.30 12.14 12.46 2.64
表 6 AquaCrop模型验证预测误差统计量
Table 6 Validated prediction error of AquaCrop model
均值 Mean 模型输出参数
Output parameter of model 测定值 Measured 模拟值 Simulated RMSE E MAE R
2
籽粒产量 Grain yield (t·hm−2) 1.30 1.34 0.11 0.99 0.11 0.96
生物量 Biomass (t·hm−2) 4.22 4.19 0.42 0.96 0.39 0.93
水分生产率 Water productivity (kg·hm−2·mm−1) 7.86 8.05 0.89 0.89 0.82 0.87
图 5 所有处理下胡麻产量(a)、生物量(b)和水分生产率(c)的模拟验证结果
Fig. 5 Validated result of yield (a), biomass (b) and water productivity (WP, c) of oil flax model under all treatments
102 中国生态农业学报 2014 第 22卷
3 结论
水分驱动模型 FAO AquaCrop应用于胡麻模拟,
所得模拟结果与实测结果较为拟合, 模拟误差在可
接受范围内。从田间试验和模拟结果看出, 对于我
国广大西北干旱半干旱地区, 胡麻产量受降雨量及
灌溉条件的影响显著, 模型在灌溉及养分各处理条
件下对胡麻生产力的模拟验证了土壤水分是决定胡
麻产量的主要限制因子。模型可用于预测胡麻产量,
在西北胡麻区不同的灌溉与田间管理措施下具有较
高的模拟精确性。另外, 在气候风险影响下, 利用作
物模型研究 CO2浓度、气温、降水等气象因素变化
对胡麻生产的影响, 预测各种气象风险下作物的响
应, 对于我国西北干旱半干旱地区的胡麻生产管理
具有应用价值。在今后的工作中, 还需要对胡麻的
模型参数进一步校正、率定, 并增加考虑胡麻品种
的改良、土壤类型、耕作措施如覆膜等及胡麻轮作
其前茬作物等的影响研究, 完善AquaCrop模型在胡
麻模拟中的应用。
运用参数化的AquaCrop模型模拟 4个灌溉处理
和 3 个氮磷处理的胡麻群体覆盖、籽粒产量、生物
量与水分生产率 , 模拟结果与实测结果较为拟合 ;
胡麻籽粒产量的模拟误差(RMSE)为 0.011, 生物量
的模拟误差为 0.042, 水分利用效率的模拟误差为
0.089。表明 AquaCrop 模型在模拟胡麻群体覆盖、
籽粒产量、生物量及水分生产率方面准确性较高 ,
用于西北地区胡麻生产力模拟是可行的。
通过校正获得适宜西北地区的模型参数: 最大
群体覆盖为 96.2%, 冠层生长系数与冠层减少系数
分别为 16.7%·d−1和 12.9%·d−1, 最大作物蒸腾系数为
0.97, 校正的水分生产率为 0.3 kg·mm−1, 参考收获
指数为 29%~37%, 出苗天数、最大覆盖、衰落和成
熟天数分别为 10 d、90 d、115 d和 132 d。AquaCrop
模型在充分灌溉处理下预测胡麻产量, 比在非充分
灌溉处理下具更高的准确性, 且与其他作物模型相
比, 输入数据更少。
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Faculty positions: Center for Agricultural Resources Research,
Chinese Academy of Sciences
The Center for Agricultural Resources Research (CARR), the Institute of Genetics and Developmental Biology (IGDB), Chi-
nese Academy of Sciences, invites applicants for several research group leader positions.
CARR is one of the research organizations in Chinese Academy of Sciences (CAS). We seek nominations and applications
from individuals who have expertise and a record of accomplishment in research areas related to ecology, agro-hydrology,
agro-biology, crop genetics and breeding, and agro-informatics. The successful candidates for the research group leader posi-
tions will be expected particularly to farmland water transfer and development of water saving technologies, farmland related
groundwater management and hydrochemistry, hydrology, agricultural water resource management, remote sensing application
in agriculture, soil microbiology, agro-ecosystems, plant physiology of drought tolerance, and molecular genetics and breeding
to address fundamental and application agricultural questions.
The appointment of all positions will be at Principal Investigator (full professor) level. Candidates are expected to hold a Ph.D.
degree and postdoctoral experience. Start-up package will be accompanied by either the “One-Hundred Talents Program of
CAS” (minimal four-year postdoctoral required) or the “One-Thousand Youth Talents Program of China” (three-year postdoc-
toral required). Very compatible salary, benefits, and research funding will be provided based on the qualifications of selected
candidates. More information about CARR can be found at http://www.sjziam.cas.cn.
Interested candidates should submit a cover letter, curriculum vitae, representative publications, a statement of research ex-
periences and interests as well as the names and contact information of two referees to:
Dr. Yibo Han, or Chunsheng Hu, Co-Chair of the Research Committee
Center for Agricultural Resources Research
Institute of Genetics and Developmental Biology
Chinese Academy of Sciences
Shijiazhuang, Hebei 050022, China
E-mail: ybhan@genetics.ac.cn or cshu@sjziam.ac.cn