基于作物模型與最佳季節法的錦州地區玉米最佳播種期分析*

米 娜，張玉書，紀瑞鵬，蔡 福，于文穎，張淑杰

（中國氣象局沈陽大氣環境研究所，沈陽110166）

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基于作物模型與最佳季節法的錦州地區玉米最佳播種期分析*

米 娜，張玉書**，紀瑞鵬，蔡 福，于文穎，張淑杰

（中國氣象局沈陽大氣環境研究所，沈陽110166）

摘要：為了探究錦州地區平均氣候狀態下玉米最佳播期，同時檢驗作物模型法和最佳季節法確定最佳播期的適用性，利用遼寧錦州農田試驗站3a分期播種試驗數據，在對作物生長模型CERES-Maize進行參數校正與模擬效果檢驗的基礎上，應用模型模擬不同播期下玉米30a（1981-2010年）的產量，同時應用最佳季節法分析該地區的玉米最佳播期，結合作物模型法的研究結果，提出對最佳季節法的改進辦法。結果表明：CERES-Maize模型能夠較好地模擬不同播期玉米的物候期和產量，其歸一化均方根誤差（NRMSE）小于10.3%，對不同播期下30a的產量模擬結果顯示，當播期從4月10日推遲至5月10日，玉米平均產量增加6%，當播期從5月10日推遲至5月30日，玉米產量中值從9112kg·hm-2降至8619kg·hm-2，4月25日和4 月30日播種玉米的平均產量與5月10日播種的玉米產量無顯著差異。結果顯示最佳季節法確定的錦州地區玉米最佳播期較為滯后，與作物模型法的研究結果及實際生產的播期有較大出入，因此，提出了對最佳季節法的改進辦法即將灌漿期間的不利氣溫條件考慮在內，改進后得到的最佳播期與作物模型法研究結果較一致。從30a平均氣候狀況看，該地區玉米的最佳播期在4月25日-5月10日，作物模型法有較好的適用性，最佳季節法經過改進后也可實際應用。

關鍵詞：CERES-Maize模型；最佳播期；最佳季節法

米娜，張玉書，紀瑞鵬，等.基于作物模型與最佳季節法的錦州地區玉米最佳播種期分析[J].中國農業氣象，2016，37（1）:68-76

玉米品質及產量受生態環境（水、光照、溫度和土壤等）和栽培措施（密度、播種期、收獲期和肥料等）的影響較大[1]，適宜的播期是實現作物高產的必要條件[2-3]。目前研究不同播期對作物產量影響的方法主要采用分期播種試驗法[4-6]、作物生長模型法[7-10]、最佳季節法[11]等。分期播種試驗具有直觀的優點，但其結果只能反映一個地區試驗年份的狀況，不具有外推性。作物生長模型法通常在模型得到充分驗證之后用于模擬不同播期對作物產量的影響，因作物模型具有較強的機理性[12]，因此，可以將短期的田間試驗結果外推至其它年份。最佳季節法是指依據玉米生長發育進程與最佳季節同步原理，使開花吐絲及灌漿成熟關鍵期處于最佳光溫水生態條件下的概率最大[11]，據此確定玉米的最佳播期。總體上，以往應用前兩種方法對作物最佳播期的研究較多，應用最佳季節法的研究報道并不多見，該方法是否具有較好的適用性，是否需要進一步完善，還有待深入。東北地區是中國春玉米的主產區，玉米播種面積約占全區糧食作物面積的60%。東北地區玉米的主要生長季節為4-9月，期間限制玉米產量的主要農業氣象災害有低溫冷害[13]、干旱[14]、霜凍[15]以及開花吐絲期的連陰雨等，因此，正確選擇播期是優化作物產量的重要管理措施。本研究以遼寧錦州農田試驗站為研究站點，利用3a分期播種試驗數據校正和檢驗作物生長模型CERES-Maize，利用錦州地區30a（1981-2010年）氣象數據驅動模型運行，模擬不同播期對玉米產量的影響，同時將應用最佳季節法確定的最佳播期與模型模擬結果進行比對，提出最佳季節法確定最佳播期方法的改進，旨在為農業氣象業務中玉米播種期預報及最佳播期的確定提供方法參考與依據。

1 材料與方法

1.1 試驗設置及觀測

2011-2013年在錦州農田試驗站（41°08′N，121°07′E）設置玉米分期播種試驗，并觀測玉米生長狀況用以校正模型參數及檢驗模型。該研究區屬溫帶季風型大陸性氣候，四季分明，多年（1981-2010年）平均氣溫9.9℃，平均降水量568mm。2011和2012年各設置8個播期，播種日期分別為4月10、15、20、25、30日及5月10、20、30日，2013年設置7個播期，分別為4月16、20、25、30日及5 月10、20、30日。試驗品種為丹玉39，該品種為稀植大穗型晚熟品種，適宜在遼寧省南部及沿海地區種植。3a試驗中播種行距均為60cm，株距為40cm，播種時施底肥750kg·hm-2，底肥為復合肥料，N、P2O5、K2O的含量分別為12%、18%、15%，總養分≥45%。利用2011年數據校正模型參數，2012年和2013年數據檢驗模型模擬效果。

記錄所有播期的玉米發育期（出苗、三葉、七葉、拔節、抽雄、開花、乳熟、成熟），另外，針對4月10日（2013年為4月16日）、4月20日、4月30日和5月10日播種的處理，在三葉、七葉、拔節、抽雄和乳熟期各取3株代表性植株進行生物量測定，測定時，將植株齊地面割下，分離為莖、葉、果實部分，稱取鮮重，放入恒溫干燥箱內殺青（100～105℃，1h），以后維持在70～80℃，烘干至恒重，稱取干重。乳熟期所測歷年（2011-2013年）植株密度分別為4.80、4.19和4.32株·m-2。玉米成熟后按照《農業氣象觀測規范》測定籽粒產量，同時測定籽粒含水率，最終將籽粒產量校正至含水率0%，并與模型模擬產量進行比較。

試驗期間的逐日氣象資料包括最高和最低氣溫、降雨時間和降雨量、日照時數，均來自遼寧省氣象信息中心。

1.2 作物模型校正和評價

使用DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）中CERES-Maize（Version 4.5）[16-17]模擬玉米發育期和產量。利用2011年氣象數據和8個播期的玉米試驗數據進行參數調試，獲取該品種的遺傳參數（表1）。利用2012和2013年氣象資料驅動模型模擬15個播期的發育期、產量及生物量，將開花期、成熟日期及生物量、產量的模擬值與觀測值進行比對，利用誤差百分比、均方根誤差（RMSE）、歸一化均方根誤差（NRMSE）和決定系數（R2）等指標評價模型的模擬效果。其中歸一化均方根誤差可表征觀測值與模擬值的相對差異，NRMSE小于20%表示模擬效果好，20%～30%表示模擬效果較好，超過30%表示模擬效果較差[18]。

式中，Pi為第i個模擬值，Oi為第i個觀測值，Oavg和Pavg分別為觀測平均值和模擬平均值，n為觀測值或模擬值的個數。

表1 CERES-Maize模型中“丹玉39”遺傳參數取值Table 1 Genetic coefficients and its value for Danyu39 in the CERES-Maize model

1.3 作物模型法

使用錦州站30a（1981-2010年）逐日氣象觀測資料驅動作物模型CERES-Maize，模擬當地30a該品種不同播期的產量性狀，應用SPSS10軟件對不同播期的產量、單株籽粒數、百粒重進行統計，采用最小顯著性差異法（LSD）進行多重比較檢驗，分析各播期的產量特點。

氣象資料包括日最高、最低氣溫、日照時數、降水時間和降水量，太陽輻射數據根據日照時數及每日的天文輻射量計算[19]。設置8個播期，分別為4月10、15、20、25、30日和5月10、20和30日。播種日施底肥，施肥量N、P、K分別為90、60、93kg·hm-2，施肥深度8cm，播種密度設為4.32株·m-2。為使玉米生長免受早霜影響，在模型中設置5月20日和5月30日兩個播期的收獲日期不晚于播種后134d和 124d（根據錦州地區最早初霜日在10月1日出現設置）。模擬產量結果用統計箱式圖表征，箱圖本身包括中間50%的數據，箱圖上、下邊界分別代表75% 和25%的數據，產量中值用箱圖中的一條水平線表示，線圖最上面和最下面的橫線代表90%和10%的產量數據。

1.4 玉米生長發育過程與最佳季節同步法

利用錦州站30a（1981-2010年）逐日平均氣象資料，采用玉米生長發育過程與最佳季節同步法[11]分析該品種生長發育過程與當地氣候資源的匹配情況，確定最適播種期。該方法確定玉米最佳播種期的原理是保證玉米生長發育進程與最佳季節同步，關鍵是使玉米的開花、結實期處于最佳的溫光水環境條件下，然后根據一定條件推算得到播種期，具體方法參考文獻[11]。

首先，假定一個計算的起始日期，計算一定時間范圍內光溫水組合情況。原則是使玉米在抽雄-吐絲期TED天內、灌漿期GFD天內處于最佳光溫水條件下的時間最長，即光溫的貢獻度（con1）與光溫水的貢獻度（con2）之和最大，則該日期為最佳開花日期。各指標的計算式為：

式中，TED為玉米抽雄-吐絲期天數，GFD為灌漿期天數，SUMT_YPP為品種所需積溫，VM為品種早熟性，本研究取1，d1為TED內日平均氣溫在25～28℃的天數，d2為TED天內日照時數介于6～10h的天數，d3為GFD天內日平均氣溫在22～24℃的天數，d4為GFD天內日照時數介于6～10h的天數，d5為GFD天內降雨量（mm），200為GFD天內最適降雨量。

具體做法為，利用遼寧錦州地區的常年（1981-2010年）氣象資料和玉米品種丹玉39的品種特征，從7月8日（開花日期）-8月5日每2d計算（Con1＋Con2）的值，以確定玉米最佳開花日期。丹玉39的TED為7d，取開花日期前3d和后3d以及開花日當天，GFD為45d，起始日期為開花日期后10d。根據2011-2013年分期播種試驗得到的播種-開花日期所需積溫，從開花日期向前推算確定播種日期。

2 結果與分析

2.1 典型年作物模型模擬效果檢驗

利用CERES-Maize模型及其參數調試結果對2012和2013年不同播期玉米生育期進行模擬，以播種后天數表示玉米開花和成熟日期，結果見圖1。由圖可見，實測不同播期玉米的開花日期和成熟日期分布在播種后67～90d和131～150d，而相應的模擬值范圍在63～87d和129～155d，觀測值與模擬值間相關系數分別為0.98和0.80，均通過0.01水平的顯著性檢驗。但與1:1線相比，15個播期開花期的模擬值普遍低于實測值，即模擬開花日期比實測提前，但總體誤差較小，NRMSE＝3.4%，成熟期模擬值與實測值分布在1:1線兩測，總體誤差也不大，NRMSE＝4.2%。

CERES-Maize模型對2012和2013年指定播期（10個）玉米生物量的模擬如圖2所示。由圖可見，各播期玉米生物量累積過程均表現出“S”型變化特點，歸一化均方根誤差范圍在13.3%～31.2%，除2012年4月16日播種（圖2b）和2013年5月10日播種（圖2h）處理NRMSE較高外，其它處理均在10%～20%，模型對多數播期玉米生物量的模擬效果較好。

CERES-Maize模型對2012和2013年共15個播期的產量模擬及檢驗結果如表2所示，2012和2013年產量模擬的誤差百分比分別為7.2%和9.4%，均方根誤差分別為752kg·hm-2和872kg·hm-2。總體來看，該模型對玉米產量的模擬效果很好，2012年NRMSE 為8.1%；2013年為10.3%。

圖1 2012和2013年玉米模擬發育期與實測發育期的比較Fig. 1 Comparison of simulated and observed anthesis date (a) and physiology maturity date (b) of maize in 2012 and 2013注：發育期以播種后的天數表示，實線為1:1線，虛線為擬合線Note: The growing date is expressed as days after sowing. Solid line and dotted line in this figure represent 1:1 and fitted line， respectively

圖2 2012年和2013年不同播期玉米地上生物量的觀測值（點）與模擬值（線）的比較Fig. 2 Comparison of simulated (lines) and observed (dots) top biomass at different sowing dates in 2012 and 2013

表2 2012年和2013年不同播期玉米產量模擬值與觀測值的比較Table 2 Comparison of observed and simulated average yield at different sowing dates in 2012 and 2013

2.2 不同播期玉米產量模擬比較

用統計箱式圖表征模擬產量結果，箱圖本身包括中間50%的數據，箱圖上、下邊界分別代表75% 和25%的數據，產量中值用箱圖中的一條水平線表示，線圖最上面和最下面的橫線代表90%和10%的產量數據。30a模擬結果顯示，從4月10日播種開始，隨著播期的延后玉米平均產量逐漸增加，直至播期為5月10日，玉米平均產量達到一個高值（8965kg·hm-2），產量中值也表現出明顯的躍升（從8754kg·hm-2升至9112kg·hm-2），之后隨著播期延后平均產量呈下降趨勢（圖3）。具體表現為，當播期從4月10日推遲至5月10日，玉米的開花日期從7月7日推遲到7月20日（表3），玉米平均產量增加6%；當播期從5月10日推遲至5月30日，開花日期從7月20日推遲至8月2日，玉米平均產量減少5%。播期為4月10日時，25%的年份玉米產量低于8179kg·hm-2，25%的年份玉米產量高于8960kg·hm-2；而播期為5月10日時，25%的年份玉米產量低于8529kg·hm-2，25%的年份玉米產量高于9257kg·hm-2。當播期從5月10日推遲至5 月30日，玉米產量中值從9112kg·hm-2降至8619kg·hm-2。因此，從過去30a不同播期對玉米產量影響的模擬結果來看，5月10日前后播種玉米更易獲得較高產量。

圖3 不同播期玉米產量的模擬值Fig. 3 Simulated yield of maize for different sowing dates

從不同播期玉米平均產量的變化來看（表4），以5月10日為播期的玉米產量與4月25日、4月30日和5月20日為播期的產量無顯著性差異。4月10、15、20日和5月30日為播期的玉米平均產量較5月10日為播期的產量約低5%（P＜0.05）。各播期之間單株籽粒數差異不大，5月10日播期的單株籽粒數與其它播期均無顯著性差異，4月播種的玉米單株籽粒數較5月30日偏少9%左右，且差異均達到顯著水平（P＜0.05）。百粒重則隨播期的變化呈拋物線型變化，5月20日以后播種的玉米其百粒重較之前播種的約偏輕6%，與4月25日、4月30日和5 月10日播種的差異均達到顯著水平（P＜0.05）。

表3 CERES-Maize模型對不同播期玉米物候期30a平均狀況的模擬Table 3 Simulated 30 years’ average penology conditions of maize at different sowing dates by CERES-Maize model

表4 不同播期玉米平均產量、單株籽粒數和百粒重的變化Table 4 Changes of grain yield, kernels number per plant and kernel weight under different sowing dates

2.3 基于最佳季節法的玉米最佳播期分析及方法改進

應用玉米生長發育進程與最佳季節同步的方法對當地玉米生長發育過程與氣候資源的匹配情況進行分析，分別計算30a（1981-2010）平均氣候狀態下玉米抽雄-吐絲期的光溫條件Con1和灌漿期的光溫水條件Con2（表5）。由表5可見，當開花期處于7月28日-8月1日時，（Con1＋Con2）值最大，大于1.5。2011-2013年玉米分期播種試驗結果表明，播種-開花期所需≥10℃積溫為1562～1688℃·d，從開花期（7月28日-8月1日）向前推算，則玉米播種期為5月14-26日，該結果與作物模型法對最佳播期的研究結果相比有所差異，且與實際生產中的播期也有較大出入。對郭銀巧等[11]最佳季節法的進一步分析發現，該方法沒有考慮玉米灌漿期內低溫對產量的不利影響。研究表明[20]，玉米灌漿期內氣溫如果低于16℃，將影響籽粒中淀粉酶的活性，養分的運輸和積累不能正常進行，此期間日平均氣溫在21～22℃的年份籽粒灌漿速度快，成熟早，產量高，而日平均氣溫低于20℃的年份籽粒灌漿速度慢，成熟晚，收獲時籽粒水分含量高，產量相對較低。因此，本研究在應用最佳季節法時，考慮灌漿期內日平均氣溫低于20℃的情況，定義d6為GFD內日平均溫度低于20℃的天數，則

定義（con1＋con2-con3）值最大所對應的日期為最佳開花日期。利用改進的最佳季節法對錦州玉米最佳播期的分析表明，7月20-22日為該地區最佳開花日期，對應的最佳播期為5月2-13日，該結果與作物模型法的研究趨于一致。

當開花日期處于7月8-18日，對應的播期為4 月12日-5月5日，此期間（Con1＋Con2-Con3）的值在0.8～1.1，低于開花日期為7月22日的（Con1＋Con2-Con3）值，主要原因是玉米抽雄-吐絲期氣溫偏低（低于25℃），不利于玉米高產的形成。當播期推遲至5月15日以后時，（Con1＋Con2-Con3）值小于1.1，也相對偏低，主要原因在于玉米灌漿期日均溫小于20℃的天數增多以及降水偏少，也不利于玉米高產的形成。

表5 基于最佳季節法不同開花日期的播期設計結果Table 5 Analysis results of different anthesis dates based on optimum season method

3 結論與討論

3.1 討論

Kwabiah[21]通過分期播種試驗研究播期對玉米產量的影響，其結果表明，當播期從5月7日推遲至6月4日，玉米產量的平均下降速率為1.5%·d-1，國外更多的播期影響研究是基于作物模型開展的，如Anapalli等[8]應用CERES-Maize模型和RZWQM （Root Zone Water Quality Model）模型的研究結果表明，播期推遲會使玉米產量下降，且生育期長的品種產量下降速度大于生育期短的品種，CERES-Mazie模型在巴西對作物的模擬顯示，當玉米播期從2月1日推遲至4 月15 日時，雨養地塊和灌溉地塊的平均產量分別下降55%和21%，雨養地塊玉米平均產量的變化呈現先增加后減少的拋物線型[7]。國內的播期影響研究多集中于分期播種試驗，如對海城地區的研究表明，自4月29日開始，隨著玉米播期的推遲，生育進程的加快，各生育時期也相應縮短，產量逐漸降低[22]。CERES-Maize模型中單株籽粒數由開花吐絲期間單個植株的平均光合速率，以及作物模型參數單株最大穗粒數G2共同決定，本研究模擬結果表明，隨著播期的推遲，玉米單株籽粒數明顯增加，該結果在分期播種試驗中同樣得到證實，劉明等[23]研究表明，晚播（5月15日播種）春玉米穗粒數較早播（4月24日播種）顯著提高。本研究中8個播期玉米百粒重的變化均呈現先增加后降低的趨勢，CERES-Maize模型中粒重通過最優生長速率函數與灌漿時間的乘積而得，由此可見，5月20日和5月30日為播期的玉米百粒重的降低主要由灌漿時間縮短引起，充足的籽粒灌漿時間有利于玉米獲得較高的產量[24]。從模擬結果看，當播期從4月10日推至5月10日時，玉米平均產量并不降低，這是因為隨著播期的推遲，玉米灌漿成熟期溫光水條件匹配得更好，百粒重增加，因此，玉米平均產量增加。當播期推至5月20日時，單株籽粒數雖有所增加，但百粒重下降明顯，且灌漿期內遇低溫的概率增大，因此玉米的平均產量降低。綜合各個播期玉米的產量及產量組成來看，該地區4月25日-5月10日播種玉米較適宜，此期間播種玉米，產量無顯著性差異，且能獲得較適宜的單株籽粒數和百粒重，5月10日前后播種，利于在單株籽粒數與百粒重之間獲得較好的平衡，玉米平均產量最高。

使用改進前的最佳季節法確定的玉米最佳播期（5月20-26日）較滯后，與實際生產不符，本研究在郭銀巧等[11]方法的基礎上，提出了將灌漿期內不利溫度條件考慮在內的改進方法，對玉米灌漿期的氣候資源進行了重新定量表達，因為溫度對籽粒形成和灌漿有重要影響，在籽粒灌漿成熟期間，不適宜的溫度會影響淀粉酶的活性，使養分的運轉和積累不能正常進行，造成結實不飽滿。研究表明，在玉米灌漿期進行平均19℃的低溫處理，玉米的干物質積累速度減緩，灌漿速度明顯下降[20]。使用改進后的最佳季節法確定的最佳播期與作物模型法的研究結果趨于一致，可在今后的研究中進一步應用并檢驗效果。與作物模型法相比，最佳季節法確定玉米最佳播期僅用到溫度、日照、降水等氣象資料，可省去作物模型法的參數校準及模型檢驗等繁瑣環節，易于推廣應用，同時其農業氣象原理也較明確，易于理解。

本研究中，通過作物模型法和改進的最佳季節法確定的適宜播期具有較好的一致性，即在4月25 日-5月10日前后播種玉米有利于獲得較高產量，該適宜播期僅代表基于多年（1981-2010年）氣候狀況的分析結果，然而影響玉米最終經濟產量的因素較多，如人為管理、病蟲害、當年的氣候條件等，因此確定播期還應結合當年的實際情況因地制宜。由于田間試驗結果的限制，本研究僅考慮了錦州地區單一玉米品種（晚熟品種）的最佳播期設置，今后將針對其它熟性品種進一步驗證最佳季節法確定播期的可靠性。

3.2 結論

CERES-Maize模型能夠較好地模擬錦州地區丹玉39不同播期物候和產量狀況，其NRMSE小于10.3%，應用該模型分析不同播期對玉米產量的影響表明，該地區玉米適宜在4月25日-5月10日播種，此期間播種玉米，其產量無顯著性差異，玉米產量較其它播期平均高出5%。最佳季節法應用于錦州地區最佳播期分析時，應對方法加以改進，即需要考慮灌漿期內不利溫度條件的影響，利用改進的最佳季節法得到的最佳播期與作物模型法的研究結果趨于一致。總之，在得到充分驗證的條件下，作物生長模型可以作為玉米播期影響分析的有力工具；最佳季節法以保證玉米生長發育進程與最佳季節同步為原則，利用該方法確定的最佳播期也具有一定的科學性。

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Analysis on Optimum Sowing Date of Maize in Jinzhou Using Crop Growth Model and Optimum Season Method

MI Na, ZHANG Yu-shu, JI Rui-peng, CAI Fu, YU Wen-ying, ZHANG Shu-jie
（Institute of Atmospheric Environment， China meteorological Administration （Shenyang）， Shenyang 110166， China）

Abstract:To investigate the maize optimum sowing date under the average climate pattern in Jinzhou as well as evaluate the adaptability of crop growth model method and optimum season method， three years’ experimental data collected during 2011-2013 growing season conducted in Jinzhou crop site was employed in this study to validate the cultivar parameters and evaluate the model. Eight planting dates were simulated using 30 years of historical weather data from Jinzhou meteorological observational site to analyze the effect of different sowing dates on maize yield. Optimum season method was also used to investigate the optimum sowing date of maize in this site. An improved method was proposed to improve the ability of optimum season method. The evaluation of CERES-Maize showed that the model was able to simulated penology and grain yield accurately， with normalized RMSE less than 10.3%. The sowing date analysis showed that a delayed planting date from April 30 to May 10 caused an increase in average yield of 6%. Maize median yield decreased from 9112kg·ha-1to 8619 kg·ha-1when planting date delayed from May 10 to May 30. The yield of sowing date at 10 May had no significant difference with that of sowing at 20book=69,ebook=72April and 25 April. The optimum sowing date determined by optimum season analysis method was delayed，comparing to that determined by the crop model method and actual planting date. So an improved method was proposed， which took the unfavorable temperature during grain filling into account. Then the results were accordance with the real situation. In conclusion， the optimum sowing date of maize in this region was from 25 April to 10 May. The results could provide a reference and scientific basis for determining optimum sowing date of maize.

Key words：CERES-Maize model; Optimum sowing date; Optimum season method

作者簡介：米娜（1979-），女，副研究員，主要從事農業氣象學研究。E-mail：mina7921@126.com

基金項目：沈陽大氣環境研究所公益性科研院所基本科研業務費專項基金（2014IAE-CMA01）；遼寧省農業領域青年科技創新人才培養計劃項目（2014060）；遼寧省科學技術廳農業攻關及成果產業化項目（2014210003）；公益性行業（氣象）科研專項（GYHY201206018）

* 收稿日期：2015-06-10**通訊作者。E-mail：yushuzhang@126.com

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.01.009