作物發(fā)育模式重構(gòu)及基于甘蔗的模擬檢驗(yàn)

馬玉平 王培娟 王 達(dá) 俄有浩 李 莉 孫琳麗 楊建瑩 霍治國*

1)(中國氣象科學(xué)研究院，北京 100081) 2)(廣西壯族自治區(qū)崇左市扶綏縣氣象局，崇左 532100) 3)(廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所，南寧 530022) 4)(內(nèi)蒙古自治區(qū)通遼市氣象局，通遼 028000)

引 言

作物生長模型從農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)平衡、能量守恒以及物質(zhì)能量轉(zhuǎn)換原理出發(fā)，以光、溫、水、氣、土壤等條件為環(huán)境驅(qū)動(dòng)變量，應(yīng)用數(shù)學(xué)物理方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)作物生育期內(nèi)光合、呼吸、分配、蒸騰等重要生理生態(tài)過程及其與氣象、土壤等環(huán)境條件以及耕作、灌溉、施肥等技術(shù)條件的關(guān)系進(jìn)行定量描述，再現(xiàn)作物生長發(fā)育及產(chǎn)量品質(zhì)的形成過程[1-5]。作物生長模型綜合大氣、土壤、作物遺傳特性和田間管理等因素對(duì)生產(chǎn)的影響，克服傳統(tǒng)作物-天氣統(tǒng)計(jì)模型的缺點(diǎn)，是一種面向生長過程，機(jī)理性和時(shí)間動(dòng)態(tài)性很強(qiáng)的模型。20世紀(jì)60年代以來，國際上已經(jīng)發(fā)展了眾多有影響力的作物生長模型[6-10]。近年作物生長模型也已廣泛應(yīng)用于田間生產(chǎn)管理、氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響評(píng)估、農(nóng)業(yè)氣象條件評(píng)價(jià)、產(chǎn)量預(yù)測(cè)及作物育種等方面[11-22]。

作物生長模型的機(jī)理描述主要包括作物發(fā)育進(jìn)程和生長過程。發(fā)育進(jìn)程與作物的形態(tài)變化相聯(lián)系，是作物生長達(dá)到質(zhì)變的標(biāo)志性階段。作物生長過程依賴于發(fā)育進(jìn)程，發(fā)育進(jìn)程的合理描述是提高作物生長模型模擬能力的前提。作物發(fā)育進(jìn)程主要與品種、光周期和氣候因素有關(guān)。盡管土壤水分也會(huì)影響發(fā)育[23-24]，但溫度是造成作物發(fā)育年際變化的最重要因素[25]。有關(guān)作物發(fā)育進(jìn)程模式，1735年Reaumur提出積溫學(xué)說，認(rèn)為作物生育期內(nèi)的積溫為一準(zhǔn)常數(shù)，據(jù)此人們建立積溫模式并在溫度影響方面不斷改進(jìn)。發(fā)育單位模式認(rèn)為作物發(fā)育速率與最低氣溫呈線性而與最高氣溫呈非線性關(guān)系[26-28]；熱量單位模式描述作物發(fā)育速率與溫度呈非線性關(guān)系[29]，利用日平均氣溫可進(jìn)一步修正[5,30]；傳統(tǒng)模型中還發(fā)展了多種曲線函數(shù)[31]；鐘模型綜合作物遺傳特性與環(huán)境因子對(duì)發(fā)育的非線性影響[8,32]，并利用非線性β函數(shù)對(duì)其改進(jìn)[33]；最近發(fā)展的響應(yīng)適應(yīng)模式，通過引入日序參數(shù)描述作物發(fā)育進(jìn)程對(duì)環(huán)境的適應(yīng)[34]。盡管國內(nèi)外眾多學(xué)者研發(fā)了不同的作物發(fā)育模式，并在作物生長模型中廣泛應(yīng)用[5-10]，但發(fā)育模型模擬能力還難以滿足作物生長模擬的需求。這些模式只是關(guān)注某時(shí)段(日)氣象條件對(duì)作物發(fā)育的影響，相同的氣候條件就有相同的發(fā)育速率，并未考慮作物所處發(fā)育期，這可能是模擬精度偏低的一個(gè)重要因素。

甘蔗是世界上重要的糖料和經(jīng)濟(jì)作物。中國是蔗糖生產(chǎn)和消費(fèi)大國，蔗糖產(chǎn)量居世界第3位，蔗糖消費(fèi)居世界第2位[35]。當(dāng)前氣候變化及頻發(fā)的氣象災(zāi)害對(duì)甘蔗生產(chǎn)造成了嚴(yán)重影響[36-39]，我國甘蔗主產(chǎn)區(qū)廣西每年因旱災(zāi)而損失的甘蔗產(chǎn)量超過18%[40]。利用作物生長模型開展甘蔗生長監(jiān)測(cè)及災(zāi)害影響評(píng)估，對(duì)于甘蔗產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展有重要意義。目前世界上應(yīng)用較多的甘蔗生長模型主要包括APSIM sugarcane[41-42]，QCANE[43]和CANEGRO[44-45]等，它們的發(fā)育進(jìn)程模擬仍基于積溫學(xué)說，因此同樣面臨未考慮作物所處發(fā)育階段的問題。中國農(nóng)業(yè)氣象模式(CAMM)是面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的作物生長模型，主要反映中國農(nóng)業(yè)種植特色及災(zāi)害影響過程[5,46]，其發(fā)育進(jìn)程尚未經(jīng)甘蔗的適應(yīng)性檢驗(yàn)。

本文將根據(jù)作物發(fā)育速率不僅與氣象條件有關(guān)、還與其所處發(fā)育期有關(guān)的理論假設(shè)，結(jié)合現(xiàn)有模式機(jī)理過程重構(gòu)作物發(fā)育進(jìn)程，利用中國甘蔗發(fā)育實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較不同模式的適應(yīng)性，進(jìn)一步明確作物發(fā)育機(jī)制，提升發(fā)育模式的模擬精度，不斷完善中國農(nóng)業(yè)氣象模式(CAMM)[5,46]，以促進(jìn)作物生長模擬理論發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

研究收集1980—2019年我國30個(gè)農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站不同年份的新植蔗和宿根蔗發(fā)育數(shù)據(jù)(表1)，包括播種期、出苗(新植)/發(fā)株(宿根)期、莖伸長期和工藝成熟期等，其中少量站點(diǎn)個(gè)別年份發(fā)育期數(shù)據(jù)缺失。數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心和廣西氣象科學(xué)研究所。

表1 研究數(shù)據(jù)概況Table 1 Overview of research data

續(xù)表1

1.2 發(fā)育進(jìn)程模式重構(gòu)

本文對(duì)目前常用的發(fā)育進(jìn)程模式進(jìn)行理論改進(jìn)并重構(gòu)。傳統(tǒng)作物生長模型中常用的發(fā)育模式有積溫(TSUM)、熱量單位(THU)[29]和發(fā)育單位(CHU)[27-28]等，近年發(fā)展了熱量單位修正(THUa)[5,30]和響應(yīng)適應(yīng)(RAM)[34]等模式。RAM為逐日發(fā)育速率，其他模式為完成某發(fā)育階段所需積溫或熱量。

參照熱量單位修正(THUa)模式原理構(gòu)造發(fā)育單位溫度修正(CHUa)模式(式(1))，參照響應(yīng)適應(yīng)(RAM)模式原理構(gòu)造發(fā)育單位響應(yīng)適應(yīng)(CHUr)模式(式(2))：

(1)

(2)

HUi=0.5[(Tmin-4.4)+a(Tmax-10)-

b(Tmax-10)2]，

(3)

Ta=(Tmax+Tmin)/2。

(4)

其中，Dr為發(fā)育速率，i為某發(fā)育階段的年內(nèi)日序，HUi為每日的發(fā)育單位，Edoy是發(fā)育初期日序，Tmax和Tmin分別為日最高和最低氣溫(單位：℃)，Ta為日平均氣溫(單位：℃)。a，b，c，d，e為參數(shù)。

假定作物在某一日的發(fā)育速率不僅與當(dāng)日的氣象條件有關(guān)，還與所處的發(fā)育期有關(guān)。以發(fā)育日期的年內(nèi)日序(Di)表示甘蔗所處發(fā)育期，由此構(gòu)造溫度日序(TAd)模式(式(5))和發(fā)育單位日序(CHUd)模式(式(6))：

(5)

(6)

根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)將甘蔗發(fā)育進(jìn)程節(jié)點(diǎn)確定為播種、出苗(新植)/發(fā)株(宿根)、莖伸長和工藝成熟。以THU模式為例，新植蔗發(fā)育進(jìn)程分為3個(gè)階段，分別為播種到出苗(THUEM)、出苗到莖伸長(THU1)、莖伸長到工藝成熟(THU2)；宿根蔗發(fā)育進(jìn)程分為2個(gè)階段，分別為發(fā)株到莖伸長(THU1)、莖伸長到工藝成熟(THU2)。模式中定義出苗/發(fā)株期、莖伸長期、工藝成熟期分別為0，1，2。

1.3 發(fā)育模式適應(yīng)性分析方法

利用中國各地實(shí)測(cè)甘蔗發(fā)育數(shù)據(jù)對(duì)積溫(TSUM)、熱量單位(THU)、熱量單位修正(THUa)、發(fā)育單位(CHU)、發(fā)育單位溫度修正(CHUa)、發(fā)育單位日序(CHUd)、溫度日序(TAd)、響應(yīng)適應(yīng)(RAM)和發(fā)育單位響應(yīng)適應(yīng)(CHUr)等9個(gè)模式進(jìn)行模擬檢驗(yàn)，分析它們的適應(yīng)能力，進(jìn)而確定適宜的甘蔗發(fā)育進(jìn)程模式。模式檢驗(yàn)在站點(diǎn)基礎(chǔ)上針對(duì)新植蔗和宿根蔗(同一站點(diǎn)的發(fā)育參數(shù)唯一)展開，適應(yīng)性評(píng)價(jià)主要采用模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)、平均誤差(誤差絕對(duì)值的多站點(diǎn)平均)、均方根誤差以及兩者的1:1線和線性回歸方程等實(shí)現(xiàn)。

模式適應(yīng)性初步分析：鑒于某些農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)甘蔗發(fā)育觀測(cè)數(shù)據(jù)年份較少，利用1980—2019年中國甘蔗發(fā)育數(shù)據(jù)的全部樣本，對(duì)TSUM，THU，THUa，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM和CHUr等9個(gè)模式模擬的甘蔗發(fā)育期進(jìn)行回代模擬檢驗(yàn)，通過考察模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)和均方根誤差，初步篩選適應(yīng)能力較強(qiáng)模式。

初篩模式再檢驗(yàn)：將各站點(diǎn)的甘蔗發(fā)育觀測(cè)數(shù)據(jù)分為兩組，一組用于模式參數(shù)率定及回代檢驗(yàn)，另一組用于獨(dú)立樣本檢驗(yàn)。比較兩次回代檢驗(yàn)過程中，樣本量變少時(shí)各發(fā)育模式模擬能力的變化。通過考察模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)、均方根誤差以及兩者的1:1線和線性回歸方程，評(píng)價(jià)各模式模擬能力。

2 發(fā)育模式適應(yīng)性分析

2.1 發(fā)育模式適應(yīng)性初步分析

圖1為新植蔗全樣本發(fā)育實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)TSUM，THU，THUa，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM和CHUr等9個(gè)模式模擬不同發(fā)育期的回代檢驗(yàn)?？梢钥吹剑噍^其他模式，CHUr模式模擬值與甘蔗發(fā)育期實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)極低而均方根誤差極高，表明這一模式的理論描述基本不成立。其余8個(gè)模式在模擬甘蔗播種到出苗時(shí)能力基本相當(dāng)；在模擬出苗-莖伸長期時(shí)以RAM，CHUd和TAd模擬效果最好，相關(guān)系數(shù)分別為0.92，0.91和0.91(均達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差分別為7.7 d，8.7 d和8.7 d；均方根誤差分別為12.5 d，13.0 d和13.1 d；在模擬莖伸長-成熟期時(shí)，THUa，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM模式明顯強(qiáng)于其余模式，而又以CHUa，CHUd能力最強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)均達(dá)0.86(達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差均約為8.0 d，均方根誤差均約為16.0 d。

進(jìn)一步分析模擬甘蔗莖伸長-成熟期誤差較大的個(gè)例發(fā)現(xiàn)，TSUM，THU，RAM和CHU等模式模擬成熟期偏晚較多。原因在于發(fā)育后期氣溫越來越低，較小的積溫差距換算為日數(shù)差距較大。因此，根據(jù)多站點(diǎn)多年甘蔗觀測(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)置最晚成熟期為播種后第2年的2月底，強(qiáng)制模式模擬發(fā)育結(jié)束(圖略)，則多數(shù)模式模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均有所提高，均方根誤差均有所降低。其中，以RAM模式改善效果最為明顯，相關(guān)系數(shù)由0.79升至0.86(達(dá)到0.01顯著性水平)，均方根誤差由21.1 d降至16.5 d。由于強(qiáng)制模擬發(fā)育結(jié)束無法體現(xiàn)甘蔗發(fā)育循序漸進(jìn)及相應(yīng)生長過程，因此下面的模擬檢驗(yàn)不討論該方式。

同樣，利用1980—2019年宿根蔗全樣本發(fā)育實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行9個(gè)模式發(fā)育模擬能力回代檢驗(yàn)。結(jié)果與新植蔗的表現(xiàn)類似，在模擬發(fā)株-莖伸長期時(shí)以RAM，CHUd和TAd模擬效果最好，相關(guān)系數(shù)分別為0.94，0.92和0.92(均達(dá)到0.01顯著性水平)，均方根誤差分別為6.7 d，7.8 d和7.8 d。在模擬莖伸長-成熟期時(shí)以CHUa，TAd，CHUd最好，相關(guān)系數(shù)分別為0.92，0.91和0.90，均方根誤差分別為11.0 d，11.5 d和12.1 d。因此，根據(jù)全樣本回代檢驗(yàn)效果(均達(dá)到0.01顯著性水平)，初步篩選出適應(yīng)性較好的甘蔗發(fā)育模式為CHUd，TAd，RAM，CHU，CHUa和THU。

圖1 新植蔗全樣本發(fā)育實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)不同發(fā)育模式的回代模擬檢驗(yàn)Fig.1 Test of different development models based on the whole sample development data of new planted sugarcane

2.2 發(fā)育參數(shù)率定及模式回代檢驗(yàn)

根據(jù)全樣本回代檢驗(yàn)的適應(yīng)性初步分析結(jié)果，開展THU，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM模式對(duì)甘蔗發(fā)育進(jìn)程模擬的適應(yīng)性分析。表2為利用站點(diǎn)部分新植蔗發(fā)育實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)發(fā)育模式的參數(shù)率定值。其中，RAM模式的3個(gè)多元回歸參數(shù)值略，其余5個(gè)模式為出苗-成熟期所需累積的積溫或熱量。RAM參數(shù)值在區(qū)域上并無明顯分布規(guī)律，而其他模式參數(shù)值與站點(diǎn)所處緯度相關(guān)顯著(圖2)。

圖3為各模式利用參數(shù)率定值對(duì)新植蔗回代模擬值與實(shí)測(cè)值比較，表3為各模式模擬誤差。可以看出，當(dāng)樣本量減少時(shí)，6個(gè)模式模擬新植蔗播種-出苗期能力相當(dāng)，模擬值與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)為0.82～0.84(達(dá)到0.01顯著性水平)、均方根誤差為8.6～9.1 d。模擬出苗-莖伸長期時(shí)仍以CHUd，TAd模式的能力最強(qiáng)，模擬值與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)超過0.90，均方根誤差在13.6 d以內(nèi)。而對(duì)于RAM模式，如果某一年的發(fā)育初值明顯異于常年，則模擬結(jié)果偏差很大，其他模式無該情況。模擬莖伸長-成熟期時(shí)，仍以CHUd，CHUa的模擬效果最好，模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均為0.86(達(dá)到0.01 顯著性水平)，均方根誤差均為16.5 d，其余模式模擬值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)、均方根誤差分別為0.33～0.76(達(dá)到0.01顯著性水平)，23.0～43.0 d；由圖3還可以看到，CHUd和CHUa的模擬值與實(shí)測(cè)值較好地維持在1:1線附近，其余模式則出現(xiàn)很多散亂點(diǎn)，表明這兩個(gè)模式能夠很好地反映特殊年份甘蔗發(fā)育進(jìn)程。

表2 發(fā)育模式在部分站點(diǎn)針對(duì)新植蔗的參數(shù)率定值Table 2 Calibrated parameter of development models at some sites for new planted sugarcane

圖2 發(fā)育模式參數(shù)值與站點(diǎn)所處緯度相關(guān)關(guān)系Fig.2 Relationship between parameters of development model and latitude of the station

同樣地，利用宿根蔗部分發(fā)育數(shù)據(jù)，對(duì)參數(shù)率定后的THU，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM進(jìn)行回代模擬檢驗(yàn)(圖略)。結(jié)果表明：RAM，CHUd和TAd模式的表現(xiàn)更好，發(fā)株-莖伸長期3個(gè)模式模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.90(達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差均小于6.0 d，均方根誤差均小于7.9 d。莖伸長-成熟期3個(gè)模式模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均超過0.92(達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差均小于8.8 d，均方根誤差均小于11.2 d。

圖3 發(fā)育模式對(duì)新植蔗回代模擬與實(shí)測(cè)值比較Fig.3 Measurements and simulations of development models based on back training for new planted sugarcane

續(xù)圖3

表3 發(fā)育模式對(duì)新植蔗回代模擬誤差Table 3 Back training simulation error of development model for new planted sugarcane

2.3 發(fā)育模式的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

表4為利用新植蔗數(shù)據(jù)對(duì)THU，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM模式進(jìn)行獨(dú)立樣本檢驗(yàn)誤差，圖4為各模式模擬值與實(shí)測(cè)值的比較。可以看到，多數(shù)模式對(duì)獨(dú)立樣本與參數(shù)率定樣本的模擬能力大體相當(dāng)，未出現(xiàn)明顯下滑跡象。在模擬出苗-莖伸長期時(shí)，以CHUd，TAd，THU，CHU的模擬能力最強(qiáng)，模擬與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.92(達(dá)到0.01顯著性水平)，均方根誤差小于12.9 d。在模擬莖伸長-成熟期時(shí)，仍以CHUd，CHUa的模擬效果最好，模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.85(達(dá)到0.01顯著性水平)，均方根誤差均小于17.3 d。但RAM的模擬精度明顯下降，在模擬出苗-莖伸長期時(shí)，模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)由0.86降至0.73(達(dá)到0.01顯著性水平)，均方根誤差由16.5 d升至23.2 d；在模擬莖伸長-成熟期時(shí)，模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)由0.55(達(dá)到0.01顯著性水平)降至0.21(RAM模擬莖伸長-成熟期，僅達(dá)到0.1顯著性水平)，均方根誤差由36.1 d升至70.1 d。究其原因，RAM是發(fā)育進(jìn)程與發(fā)育初期及溫度的多元線性回歸模式，當(dāng)樣本量較少時(shí)，個(gè)別發(fā)育初期明顯異常的特殊樣本對(duì)統(tǒng)計(jì)回歸模式的模擬效果影響很大。

表4 發(fā)育模式對(duì)新植蔗獨(dú)立樣本模擬誤差Table 4 Development model simulation errors based on independent samples for new planted sugarcane

圖4 發(fā)育模式對(duì)新植蔗獨(dú)立樣本模擬值與實(shí)測(cè)值比較Fig.4 Measurements and simulations of development models based on independent samples for new planted sugarcane

續(xù)圖4

同樣地，利用宿根蔗發(fā)育數(shù)據(jù)對(duì)THU，CHU，CHUa，CHUd，TAd，RAM進(jìn)行獨(dú)立樣本模擬檢驗(yàn)(圖略)。結(jié)果表明，CHUd和TAd模式的表現(xiàn)更好。在模擬發(fā)株-莖伸長期時(shí)，CHUd和TAd模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均為0.89(達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差均小于6.2 d，均方根誤差均小于7.8 d，但RAM的模擬精度有所降低。在模擬莖伸長-成熟期時(shí)，CHUd，TAd和RAM模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均大于0.92(達(dá)到0.01顯著性水平)，平均誤差均小于7.3 d，均方根誤差均小于16.5 d。

2.4 發(fā)育模式模擬能力排序

表5 發(fā)育模式在不同檢驗(yàn)中的模擬能力Table 5 Simulation ability of development models in different tests

3 結(jié)論與討論

研究表明：

1)作物發(fā)育速率不僅與氣象條件有關(guān)，還與所處發(fā)育期有關(guān)，基于這一理論構(gòu)造的發(fā)育單位日序和溫度日序模式對(duì)模擬甘蔗發(fā)育進(jìn)程的適應(yīng)性強(qiáng)。

2)對(duì)于后期溫度不斷升高的發(fā)育進(jìn)程(如甘蔗出苗-莖伸長期)，各模式的適應(yīng)能力差異不大。對(duì)于后期溫度不斷降低的發(fā)育進(jìn)程(如甘蔗莖伸長-成熟期)或低溫年型，各模式的適應(yīng)能力差異明顯增加。如果考慮模擬日期所處發(fā)育期的信息，則模擬能力明顯提升。

3)總體上，各模式對(duì)甘蔗發(fā)育的模擬能力強(qiáng)弱依次為發(fā)育單位日序、溫度日序、響應(yīng)適應(yīng)、發(fā)育單位、發(fā)育單位溫度修正和熱量單位模式。

本文重構(gòu)的發(fā)育單位響應(yīng)適應(yīng)、發(fā)育單位溫度修正、發(fā)育單位日序和溫度日序4個(gè)發(fā)育進(jìn)程模式中，發(fā)育單位響應(yīng)適應(yīng)模式是在發(fā)育單位的基礎(chǔ)上增加初值對(duì)發(fā)育進(jìn)程的影響，但檢驗(yàn)顯示該模式模擬效果不理想，原因需進(jìn)一步探討。發(fā)育單位溫度修正模式是利用發(fā)育階段的平均溫度對(duì)發(fā)育單位修正，在甘蔗出苗-莖伸長期，前者的適應(yīng)能力略有下降，但在甘蔗莖伸長-成熟期，前者的適應(yīng)能力明顯提升，表明發(fā)育不僅與溫度累積有關(guān)，還與階段內(nèi)的整體溫度強(qiáng)度有關(guān)，盡管累積溫度達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，如果發(fā)育階段的整體溫度強(qiáng)度(平均溫度)達(dá)不到某個(gè)閾值，發(fā)育仍難以完成。發(fā)育單位日序和溫度日序模式均考慮作物所處的發(fā)育期，即便某日的溫度等環(huán)境條件完全一致，但如果作物所處發(fā)育期不同，則發(fā)育速率也不同，因而它們?cè)诟收岢雒绾蟮母鱾€(gè)發(fā)育階段均有較優(yōu)異表現(xiàn)。對(duì)于低溫年或前期發(fā)育期推遲較多的個(gè)例，發(fā)育單位日序模式模擬效果仍然很好，而其他模式則偏差較大,表明重構(gòu)的發(fā)育單位日序模式適應(yīng)范圍更廣。另外，發(fā)育單位日序模式、溫度日序模式和發(fā)育單位溫度修正模式的參數(shù)值與站點(diǎn)所處緯度相關(guān)關(guān)系很好，為參數(shù)區(qū)域化提供了便利。目前發(fā)育單位日序模式和溫度日序模式僅用日序定位發(fā)育進(jìn)程，下一步還可尋找更豐富的描述方法，同時(shí)各模式的模擬能力尚需其他作物發(fā)育數(shù)據(jù)驗(yàn)證。近年發(fā)展的響應(yīng)適應(yīng)模式[34]，如果某一年的發(fā)育初值明顯異于常年，則模擬結(jié)果可能偏差較多，但對(duì)于正常年份，其表現(xiàn)十分突出。響應(yīng)適應(yīng)模式中引入的發(fā)育初始日期實(shí)際上也部分確定了作物在某日所處的發(fā)育階段，因而模型擬合能力得到提升。實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)各模式在作物不同發(fā)育階段的模擬能力進(jìn)行選擇。

由于目前收集的發(fā)育數(shù)據(jù)不含品種及田間管理方式等信息，因此無法針對(duì)品種進(jìn)行模式參數(shù)率定。一般情況下，適應(yīng)某地的作物品種為一個(gè)氣候生態(tài)型，其發(fā)育進(jìn)程大致相仿，而且確定站點(diǎn)參數(shù)就可以通過分區(qū)或插值實(shí)現(xiàn)區(qū)域(格點(diǎn))化，因此開展站點(diǎn)參數(shù)率定很有意義。