基于ORYZA2000模型的浙江省單季稻生物量及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的模擬與分析

王治海 金志鳳 李仁忠 毛智軍 李建業(yè) 侯英雨

摘要：以水稻品種甬優(yōu)15為試驗材料，對浙江省單季稻發(fā)育期、生物量及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)進(jìn)行了觀測。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合作物特性和觀測數(shù)據(jù)調(diào)整了ORYZA2000模型參數(shù)，并驗證了模型對作物生長發(fā)育變量的模擬效果。結(jié)果表明，供試品種生物量變化趨勢符合作物生長發(fā)育規(guī)律，具有高產(chǎn)群體特征，其中LAI最大值為12.5，葉、莖、穗干質(zhì)量分別為6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm2。模型對生育期模擬效果最好，絕對誤差為1 d；生物量變化動態(tài)模擬效果良好，一致性指數(shù)D達(dá)0.9以上；LAI、干物質(zhì)量和產(chǎn)量的模擬誤差在可接受范圍內(nèi)，其中穗干質(zhì)量的NMRSE為17.9%。說明ORYZA2000模型對浙江省單季稻模擬具有較好的適應(yīng)性，可為作物產(chǎn)量預(yù)報、氣象影響評價等農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)提供技術(shù)支撐。

關(guān)鍵詞：ORYZA2000模型；田間試驗；生物量；產(chǎn)量結(jié)構(gòu)；單季稻

中圖分類號： S511.04文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號：1002-1302（2017）11-0063-04[HS）][HT9.SS]

水稻是浙江省最主要的糧食作物之一，常年產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)的80%以上[1-2]。其中，單季稻是浙江省播種面積最大、分布范圍最廣的水稻種植類型[3]。據(jù)統(tǒng)計，2015年浙江省單季稻面積58.77萬hm2，產(chǎn)量434.6萬t，分別占全省稻區(qū)的71%和75%。然而，在氣候多變條件下，高溫?zé)岷?、低溫冷害等農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生頻率和強度不斷增加[4-6]，影響著水稻正常的生長發(fā)育和產(chǎn)量形成，糧食安全生產(chǎn)形勢日益嚴(yán)峻[7-8]。因此，及時、準(zhǔn)確地掌握作物長勢和產(chǎn)量信息，對于確保糧食安全和宏觀調(diào)控具有十分重要的意義。

作物生長模擬模型是一種面向作物生長發(fā)育過程的數(shù)值模擬模型，可為作物長勢監(jiān)測和產(chǎn)量預(yù)報提供行之有效的途徑。它在遵循物質(zhì)平衡、能量守恒以及物質(zhì)能量轉(zhuǎn)換原理的基礎(chǔ)上，以土壤、氣象等條件作為驅(qū)動變量，運用數(shù)學(xué)物理方法和生態(tài)環(huán)境數(shù)值模擬技術(shù)，人為地再現(xiàn)作物生長發(fā)育及產(chǎn)量形成過程[9]。ORYZA系列模型是由國際水稻研究所（IRRI）和荷蘭瓦格寧根大學(xué)（WUCR）聯(lián)合研制用于模擬水稻生長發(fā)育的模型，經(jīng)歷了潛在生產(chǎn)水平下的ORYZA1、水分限制條件下的ORYZA-W、氮素限制水平下的ORYZA-N和ORYZA1-N[10]。隨著對作物生長機理認(rèn)識的不斷深入，該模型在我國水稻生產(chǎn)中得到了較好的推廣和應(yīng)用。帥細(xì)強等利用本地化和區(qū)域化的ORYZA2000模型，實現(xiàn)了水稻生長農(nóng)業(yè)氣象條件的定量評價[11]；莫志鴻等通過確定不同品種的作物參數(shù)，驗證了ORYZA2000模型對湖南雙季稻生長的模擬能力[12]；浩宇等以水稻生長觀測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了ORYZA2000模型模擬安徽地區(qū)不同播期水稻的適應(yīng)性[13]；薛昌穎等在檢驗ORYZA2000模型有效性的基礎(chǔ)上，對旱作水稻適宜播期進(jìn)行了探討[14]；沙依然·外力等結(jié)合田間控制試驗，利用ORYZA2000模型開展了高溫對水稻生物量及產(chǎn)量影響的模擬[15]，以上研究為模擬浙江省單季稻生長發(fā)育及產(chǎn)量形成奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。

本研究擬通過田間試驗獲取浙江省單季稻生長發(fā)育觀測資料，利用觀測數(shù)據(jù)，在ORYZA2000模型中調(diào)試并確定模型參數(shù)，進(jìn)行生育期、葉面積指數(shù)、器官干物質(zhì)量及產(chǎn)量的模擬驗證，總體評價ORYZA2000模型在浙江省單季稻區(qū)的適應(yīng)性，為進(jìn)一步促進(jìn)作物模型在農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)中業(yè)務(wù)化應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)。

1材料與方法

1.1試驗地點和供試材料

試驗于2015年在國家一級農(nóng)業(yè)氣象試驗站浙江省龍游站（29°02′N，119°11′E）進(jìn)行。該站隸屬浙江省衢州市，位于金衢盆地中部，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫17.4 ℃，≥10 ℃的活動積溫5 652.6 ℃·d，年平均降水量 1 515.7 mm，年平均相對濕度77%，年日照數(shù)為1 720.5 h。

供試材料為秈粳雜交偏秈型品種甬優(yōu)15，直播單季稻。該品種較好地結(jié)合了秈型雜交稻的良好長勢和粳稻的耐寒抗倒能力，平均全生育期為138.7 d，具有優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)等特點[16]。

1.2測定項目與方法

生育期參照《農(nóng)業(yè)氣象觀測規(guī)范》，根據(jù)水稻外部形態(tài)變化，記錄播種、出苗、三葉、分蘗、拔節(jié)、孕穗、抽穗、乳熟、成熟等生育期的日期。在上述生育期內(nèi)，從田塊中選取4個代表性觀測點，每個測點面積為0.25 m×0.25 m。測定每個測點面積上的總株（莖）數(shù)，計算植株密度。在4個代表性測點的附近取10株（莖），共40株（莖），測量葉片、莖稈、穗粒等器官的鮮質(zhì)量，并采用面積系數(shù)法測定葉面積指數(shù)。之后，105 ℃ 下殺青30 min，80 ℃烘干至恒質(zhì)量，測定葉片、莖稈、穗粒等器官的干質(zhì)量。

在水稻成熟收獲期，在觀測地段8個密度測定點上每1點連續(xù)取5穴，共40穴，測定穗粒數(shù)、穗結(jié)實粒數(shù)、空殼率、秕谷率、成穗率、莖稈質(zhì)量、籽粒莖稈比和千粒質(zhì)量，計算理論產(chǎn)量和地段實產(chǎn)，并實收核產(chǎn)。

1.2數(shù)據(jù)整理與研究方法

以作物生物學(xué)特性為基礎(chǔ)，結(jié)合田間試驗觀測結(jié)果，調(diào)整模型的比葉面積、干物質(zhì)分配系數(shù)、葉片生長速率、葉片死亡速率、光能利用率等參數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用站點氣象數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)驅(qū)動ORYZA2000作物模型，對關(guān)鍵生育期、葉面積指數(shù)LAI、葉質(zhì)量、莖質(zhì)量、穗質(zhì)量、產(chǎn)量等進(jìn)行模擬，并與實測值對比，進(jìn)而評價模型的模擬效果。

利用Excel制圖工具，繪制水稻生物量觀測值和模擬值隨時間的變化趨勢，定性分析模型的模擬效果。采用一致性指數(shù)（D）、均方根誤差（RMSE）和相對均方根誤差（NRMSE），定量評價模擬值與實測值的吻合程度[17-19]。

式中：Obsi為實測值，Simi為模擬值，Obs[TX-]為實測平均值，N為樣本數(shù)。

2結(jié)果與分析

2.1水稻生育期氣象條件

將2015年龍游單季稻生長期內(nèi)氣象條件與2014年、1981—2010年30年平均值進(jìn)行對比（表1）。2015年作物生育期內(nèi)，熱量、水分、光照條件變化趨勢與上一年和常年基本一致，表現(xiàn)出平均氣溫呈“兩頭低中間高”分布，降水集中在梅雨季，日照時數(shù)變化平穩(wěn)。但階段性變化差異較明顯，如6—7月，2015年平均氣溫的波動幅度明顯大于2014年，尤其是在6月初和7月初，氣溫變幅達(dá)10 ℃左右。此外，2015年入梅時間偏早，降水多集中在6月中上旬，累積雨量比2014年和常年同期分別偏多490.3、321.1 mm。此時作物在營養(yǎng)生長階段，雨量過多容易造成養(yǎng)分流失，分蘗期較2014年遲4 d。水稻在拔節(jié)期內(nèi)對熱量累積水平要求最高，期間 ≥10 ℃ 活動積溫約1 000 ℃·d，可以滿足作物生長需求。進(jìn)入生殖生長階段，光、溫、水條件的匹配狀況直接影響作物產(chǎn)量形成。2015年9月下旬至10月上旬，雨量較常年多1倍以上，同期日照時數(shù)偏少約60%。陰雨寡照突出，影響水稻黃熟和品質(zhì)，收獲期較2014年遲7 d。

2.2作物生長量觀測結(jié)果

2.2.1莖蘗動態(tài)

水稻莖蘗數(shù)的增長情況是作物品種特性、氣象條件、土壤環(huán)境、栽培技術(shù)等因素綜合作用的結(jié)果， 是劃

2.2.2葉面積指數(shù)

葉面積指數(shù)（LAI）是表征作物光合面積大小和冠層結(jié)構(gòu)的重要參數(shù)，與作物呼吸蒸騰、太陽光截取等因素密切相關(guān)，是判斷作物長勢優(yōu)劣的重要參數(shù)[22]。LAI時間變化如圖2所示，分蘗期為0.13左右，之后增長明顯，于孕穗期達(dá)到12.3。在生殖生長階段，LAI平穩(wěn)下降，但仍然處于較高水平，整個生育期內(nèi)最大葉面積指數(shù)出現(xiàn)在乳熟期，為12.5。

2.2.3干物質(zhì)分配

干物質(zhì)在不同生育期內(nèi)向各個器官分配情況如圖3所示。在營養(yǎng)生長階段，光合作用累積產(chǎn)物主要向葉片、莖稈輸送。進(jìn)入生殖生長階段，葉干質(zhì)量和莖干質(zhì)量增加幅度減小，到乳熟期，葉、莖干質(zhì)量達(dá)到最大值，分別為6 052.1、12 414.4 kg/hm2，之后開始減少。而穗干質(zhì)量隨時間不斷增加，于成熟期達(dá)到最大值21 641.1 kg/hm2。地上總

生物量在整個生育階段一直處于增加趨勢，最大值出現(xiàn)在成熟期，為37 636.9 kg/hm2。

2.2.4產(chǎn)量結(jié)構(gòu)

2.3.2生物量

從圖4可以看出，LAI隨時間呈波峰型變化，即出苗后為指數(shù)增長趨勢，在孕穗抽穗期達(dá)到最大值，為13.5，之后逐步減小。地上總生物量為干物質(zhì)累積作用的結(jié)果，整個生長階段一直處于增加狀態(tài)（最大值約 42 000 kg/hm2），并且在不同生育期內(nèi)按干物質(zhì)分配系數(shù)向各個器官輸送。其中，莖干質(zhì)量在營養(yǎng)生長階段增加，至孕穗期穩(wěn)定在13 000 kg/hm2左右；葉干質(zhì)量呈波峰型變化，于孕穗抽穗期達(dá)最大值6 400 kg/hm2；穗干質(zhì)量從生殖生長階段開始一直增加，至成熟期達(dá)最大值，約20 000 kg/hm2。結(jié)合作物觀測結(jié)果可知，模型對生物量模擬結(jié)果的最大值出現(xiàn)時間與實際情況基本吻合，變化趨勢也比較一致。

為進(jìn)一步分析模型的模擬效果，將模擬值與實測值進(jìn)行對比。如表4所示，D指數(shù)均在0.9以上，說明模型對作物變量動態(tài)變化的模擬結(jié)果與實際情況基本相符。LAI、葉干質(zhì)量、穗干質(zhì)量模擬值與實測值的NRMSE為20%左右，模型對葉片動態(tài)、穗質(zhì)量的模擬性能較好，而對莖干質(zhì)量和地上總生物量的模擬效果相對較差，NRMSE分別為47.2%、31.3%。好。可以認(rèn)為，調(diào)整后的ORYZA2000作物模型在浙江省單季稻區(qū)具有較好的適用性。

2.4模型應(yīng)用

產(chǎn)量是作物生長成熟時的重要結(jié)果變量，其模擬效果的優(yōu)劣直接影響模型在作物產(chǎn)量預(yù)報服務(wù)應(yīng)用水平。在模型參數(shù)定標(biāo)的基礎(chǔ)上，分別利用2014年、2015年的氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動作物模型，得到2年的模擬產(chǎn)量分別為8 070、7 911 kg/hm2。而2年實測產(chǎn)量分別為7 410、7 350 kg/hm2，模擬和實測結(jié)果均表明2015年產(chǎn)量低于2014年，并且絕對誤差均在 600 kg/hm2 左右。由此可見，模型對浙江省單季稻產(chǎn)量模擬效果較好。

3結(jié)論與討論

供試水稻各器官干物質(zhì)觀測結(jié)果符合作物生長發(fā)育規(guī)律，即干物質(zhì)在營養(yǎng)生長階段主要向莖、葉輸送，而在生殖生長階段轉(zhuǎn)向穗粒。并且，試驗品種甬優(yōu)15具有高產(chǎn)群體特征，生物量最大值較高，其中LAI為12.5，葉、莖、穗干質(zhì)量分別為6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm2。產(chǎn)量觀測結(jié)果表明2015年產(chǎn)量結(jié)構(gòu)優(yōu)于2014年，但平均單產(chǎn)比2014年少了近60 kg/hm2。這主要是由于作物品種、技術(shù)措施、生長期內(nèi)的氣象條件和地理環(huán)境在存在一定的區(qū)域性差異，從而造成同一個縣內(nèi)不同稻區(qū)實收產(chǎn)量與單點觀測結(jié)果相悖。

ORYZA2000模型對作物生長發(fā)育進(jìn)程具有良好的模擬能力。生育期絕對誤差為1 d；模擬的生物量動態(tài)變化趨勢與實際情況基本吻合，D指數(shù)在0.9以上；葉面積指數(shù)和穗干質(zhì)量模擬效果較好，NRMSE為20%左右。此外，模型模擬的產(chǎn)量水平及其變化情況符合實際，可以較好地解釋氣候、土壤等因素對產(chǎn)量形成的影響。

田間試驗為ORYZA2000模型參數(shù)本地化應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支持，驗證結(jié)果誤差在合理范圍之內(nèi)，表明模型在浙江省單季稻區(qū)具有較好的適應(yīng)性。但驗證結(jié)果還存在一定的不穩(wěn)定性，例如田間試驗觀測結(jié)果存在不可避免的誤差、模型關(guān)于極端天氣事件對作物生長發(fā)育影響的考慮不夠充分，這正是作物生長模擬模型在業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中亟需解決和改進(jìn)之處。此外，受管理和環(huán)境變量非均勻性的影響，模型較難確定區(qū)域范圍內(nèi)的作物、土壤等參數(shù)。而本研究僅以1年單站的觀測資料作為研究對象，對模型區(qū)域化應(yīng)用產(chǎn)生了一定的限制。因此，分品種分地域開展田間試驗獲取更具代表性的觀測數(shù)據(jù)，利用更加精細(xì)的空間網(wǎng)格氣象數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)支撐，同時深化作物生長機理研究，將使得模型在作物產(chǎn)量預(yù)報、作物生長狀況定量評價、農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害影響評估等業(yè)務(wù)應(yīng)用中更加精準(zhǔn)和客觀，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)的定量化、精細(xì)化和專業(yè)化。

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