不同種植模式下旱地春玉米產量對降雨和氣溫變化的響應

張 濤，孫 偉，孫步功，吳建民，王麗娟，馮 斌，張鋒偉

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不同種植模式下旱地春玉米產量對降雨和氣溫變化的響應

張 濤1，孫 偉2※，孫步功2，吳建民2，王麗娟3，馮 斌1，張鋒偉2

（1. 甘肅農業大學農學院，蘭州 730070；2. 甘肅農業大學機電工程學院，蘭州 730070；3. 蘭州交通大學博文學院，蘭州730101）

為了探究旱區氣候變化及主要氣象因子對不同種植模式下玉米產量的影響，該研究對AquaCrop模型玉米參數進行校準和驗證，并在35a歷史氣象數據的基礎上設計不同氣溫和降雨梯度，利用模擬的方法分析不同情景下玉米產量變化趨勢。結果表明：AquaCrop模型在試驗點模擬精度較高，3種種植模式下實測與模擬產量的均方根誤差為245.34～745.10 kg/hm2，標準均方根誤差為6.94%～9.49%。在設定范圍內（降雨降低15%～升高15%，氣溫降低1.5 ℃～升高1.5 ℃），隨氣溫和降雨升高，3種種植模式下產量波動均呈減小趨勢，其中全膜雙壟溝播下產量波動最小，平均產量曲線斜率為0.083 4，適應氣候變化能力較強。在A3B3（溫度升高1.5 ℃、降雨提高15%）情景下產量均達到最大，相比歷史氣候，露地、單壟、全膜雙壟溝播分別平均增產13.45%、11.57%、17.67%。氣溫對3種模式下產量均有極顯著影響，降雨對露地種植產量影響為極顯著，而對單壟和全膜雙壟溝播產量影響顯著。該研究對氣候變化下作物產量預測、風險評估及制定相關管理措施提供參考。

作物；模型；氣溫；氣候變化；AquaCrop模型；產量；種植模式；玉米

0 引 言

氣候變化已經越來越受到全球重視，對其影響因子研究眾多，氣候變化勢必會引起氣溫和降雨的變化，因而對中國農作物及生產管理格局產生重要影響[1-2]。對于旱區傳統農業生產更加依賴于降雨和氣溫等自然氣象[3]，研究氣候變化對該地區幾種常見種植模式下玉米生產潛力變化趨勢，氣象因子對產量作用大小，有助于宏觀調整種植結構和優化管理措施，以便保障區域穩產。

作物生長模型是綜合作物生理、生態、農業氣象、土壤等學科知識和研究成果，建立的定量和動態描述作物生產的機理模型，已被廣泛應用于預測作物生產潛力、指導農田灌溉、施肥、及耕作等管理實踐中[4-6]。AquaCrop是聯合國糧食及農業組織（FAO）研發的一種新型作物模型，具有輸入參數少、使用范圍廣、精度高等優點，已在世界多地完成了適應性評估和驗證[7-9]，并且對模擬精度和模擬數值穩定性之間進行了較佳的平衡，經過多年研究已給定了一些所需校正作物參數范圍[10]；在此基礎上，有學者利用該模型評估氣候因素對作物生產的影響：Muluneh等[11]基于AquaCrop模型對埃塞俄比干旱地區氣候變化情境下糧食安全進行了分析；Yang等[12]利用該模型深入分析了葡萄牙灌溉玉米產量與氣候因子之間的響應關系；李晶等[13]以該模型為平臺分析了降雨、溫度對東北春小麥生產潛力的影響。近幾年AquaCrop也在干旱及半干旱地區完成了參數本土化，并在驗證、應用方面取得了進展[14-16]，但在旱區為主的甘肅中部地區作物長期生長方面研究較少，產量與氣候變化之間的響應還未見報道。以往大多依靠田間試驗方法研究作物生產潛力與氣象因子之間的關系，但試驗周期長、成本高，結果通用性較差[17]，因此本研究采用試驗和模型相結合的方法，利用連續3a春玉米田間試驗數據對AquaCrop模型進行校準和驗證，然后在35a歷史氣象數據基礎上，設定不同降雨和氣溫變化情景，對露地、單壟和全膜雙壟溝播種植下玉米的生產潛力進行模擬，分析探討3種模式下玉米產量與氣象因子之間的響應關系和變化趨勢，以尋求最適氣候變化種植模式，為旱區農業可持續發展提供理論和推廣依據。

1 材料與方法

1.1 試驗點概況

試驗于2014年4月至2016年10月在甘肅農業大學節水節肥節藥試驗站進行，該站位于蘭州市西固區境內（36°12′N，103°53′E，海拔1 680 m）。該區是典型的西北旱區雨養農業，屬于大陸性干旱氣候。多年平均降雨量為265.8 mm，且主要降雨集中在6－9月，年平均氣溫為7.2 ℃，年均蒸發量為1 660 mm，全年平均日照時數為2 591 h，無霜期約為180 d。試驗地土壤為粉砂壤土，基本理化性狀為：有機質質量分數8.98 g/kg，全氮0.64 g/kg，全磷0.74 g/kg，全鉀10.23 g/kg，銨態氮12.38 mg/kg，速效磷26.83 mg/kg，速效鉀93.25 mg/kg，pH值為8.2。

試驗中氣象數據來自皋蘭國家基準氣候站（36°21′N，103°57′E，海拔1 668.5 m），該站距離試驗地17.84 km，從1981－2015年35a的歷史氣象數據可知，該站年降雨在154.9～355.6 mm，各年降雨量與多年平均降雨相差最大幅度為44.8%（圖1a），各年平均氣溫變化在6.2～8.5 ℃之間，與多年累積平均氣溫最大相差?16.2%（圖1b）。以年份為自變量，降雨量、年均氣溫為應變量得到其一次回歸方程，并用Mann-Kendall進行顯著性檢驗[18]，由表達式和值可知，年降雨量變化趨勢為?0.081 1 mm/a，隨年份呈降低趨勢；年均氣溫變化趨勢為0.042 5 mm/a，隨年份呈升高趨勢，但降雨量與年均氣溫的變化趨勢均不顯著（<0.05）。

圖1 試驗地1981－2015年逐年降水量與年均氣溫變化

1.2 試驗設計

2014－2016年田間試驗在同一地塊進行，試驗共設3種種植模式處理，LZ：露地種植、DZ：單壟種植（圖2a）、QZ：全膜雙壟溝播種植（圖2b）。其中處理LZ的行距為50 cm、株距為35 cm；處理DZ的壟寬60、壟高4～8 cm、株距28 cm、行距40 cm；處理QZ的大壟寬70 cm、小壟寬40 cm，大壟高15～20 cm、小壟高5～10 cm株距24 cm。每個處理設置3次重復，共9個小區，小區的面積為50 m2，小區為7.5 m×6.7 m，采用裂區區組排列。供試玉米品種為‘先玉335’，播前采用復合作業機先翻后旋耕，底肥肥料種類為尿素、磷酸二銨、復合肥，其中N總量為150 kg/hm2，P2O5總量為135 kg/hm2，K2O總量為110 kg/hm2，在抽雄期追肥肥料僅為尿素，氮總量為130 kg/hm2。南北行向、人工播種，播種密度60 606株/hm2、試驗期內無灌水。以上管理3種處理均相同。3 a的播種日期均在4月下旬，收獲日期在9月14－20日之間。

a. 單壟種植

a. Single ridge planting

b. 全膜雙壟溝播

1.3 測定項目和方法

測定項目主要有作物物候期、土壤含水率、地上生物量的積累過程及最終產量。其中玉米生育期主要通過試驗期間實際調查記錄的方法；土壤含水率采用烘干法，主要測定深度為10 cm，播種后每隔5 d測定一次；地上生物量的積累是在玉米出苗后每隔15 d對地上部分植株的生物量進行測定，從各小區隨即選取3株長勢均勻的植株，從莖基部剪斷，將樣株標記置于烘箱，先105 ℃殺青30 min，再以80 ℃恒溫烘48 h，至質量不變后稱量記錄。產量測定當春玉米達到生理成熟期時進行收獲，首先剔除邊行植株，在中間幾行隨機取20株進行人工收獲，并考種計產。

1.4 AquaCrop模型參數校準及驗證方法

1.4.1 AquaCrop模型簡介

AquaCrop模型主要從植株生理和農藝的角度考慮在水分不足條件下對作物生長過程的抑制及產量的影響[19]。該模型運行的時間步長有1、10、30 d共3種，產量用生物量和收獲指數的乘積表示，生物量是通過作物冠層及根系生長模擬獲得，而整個生育期的生長和衰老用冠層覆蓋度的日增長量和衰減量描述[20]。可以分析和預測在不同地理環境、管理措施等情況下作物的生長狀況及產量，宏觀研究氣候變化對作物產量的影響[21]。

1.4.2 土壤數據

模型中土壤參數主要包括土層數及厚度、永久凋萎點、田間持水量、容重、飽和導水率、飽和含水量，試驗點土壤深度選擇1 m，每層厚度為20 cm，共5層（表1）。將試驗田各數據輸入模型中保存為土壤參數數據庫文件（.SOL）。

表1 試驗地主要土壤參數

1.4.3 氣象數據

模型所需氣象參數主要包括逐日最高溫度（max）、最低溫度（min）、降雨量（）、參考作物蒸發蒸騰量（ET0）、大氣CO2濃度，其中0由FAO組織研發的0calculator計算得到[22]，所需參數為逐日最高和最低氣溫、日照時數；大氣CO2濃度采用模型默認推薦值，其他參數由皋蘭國家基準氣候站提供。2014—2016年玉米生育期內逐日氣象數據如圖3所示，降雨量分別為261.7、147.6、224.9 mm，屬于典型旱區氣候類型。

a. 降水量

a. Precipitation

b. 氣溫

b. Air temperature

注：圖中max為最高氣溫，min為最低氣溫，ET0為參考作物蒸發蒸騰量。

Note:maxismaximum air temperature,minisminimum airtemperature, ET0is reference crop evapotranspiration.

圖3 試驗站玉米生育期內主要氣象數據

Fig.3 Main meteorological data during corn growing periods at experimental station

1.4.4 模型評價

為檢驗模擬值與實測值之間的差距和模擬效果，用統計參數均方根誤差（RMSE）、標準均方根誤差（NRMSE）、殘差聚集類系數（CRM）進行評價。其中RMSE和NRMSE表示兩者之間的偏差；CRM可為正值或負值，當為正值表示模擬值偏低，當為負值則相反。計算公式[8]如下：

1.5 氣候情景設置

根據政府間氣候變化專業委員會（IPCC）第五次評估報告及相關研究發現，西北地區至21世紀末（2081－2100年）在極端情況下，平均氣溫有將變化1.5～2 ℃，平均降水變化可達10%～20%[23-25]。本研究參照歷史氣象條件，分別對氣溫和降雨進行不同梯度情景設定[26-27]，由于前期預模擬試驗發現，氣溫變化幅度為0.5或1 ℃、降雨為5%或10%時，梯度間產量差異不顯著，因此在極端情況內大幅度取值，將氣溫設立3個梯度，分別為降低1.5 ℃（A1）、不變（A2）、升高1.5 ℃（A3），降雨同樣設立3個梯度，分別為降低15%（B1）、不變（B2）、升高15%（B3），即為2因素3水平，共計9個情景，其中A2B2為對照（CK）情景。

利用校準后的AquaCrop玉米栽培參數和1981—2015年提供的歷史氣象數據，對3種栽培方式在不同情景下進行35 a的連續生產模擬。在模擬時為了只考慮氣象因素對產量的影響，因此其他管理、土壤等參數全設為一致，具體同3 a的田間試驗設置一樣。

1.6 數據處理

本文采用Microsoft Excle 2013進行數據整理統計、分析和制圖，采用Genstat統計軟件對作物模型的模擬效果進行驗證評價和各情境下產量的概率曲線斜率差異分析，利用SPSS 19.0進行產量差異性分析。

2 結果與分析

2.1 AquaCrop模型參數校準和驗證

在模型給定的玉米參數缺省值和FAO提供的參數取值范圍內，采用試錯法對模型進行調試，每次參數改變幅值設置為3%，直至模擬結果和實測結果接近一致[28]。選用2015年田間產量、不同階段生物量和土壤含水率試驗數據進行校準，得到‘先玉335’品種在露地、單壟、全膜雙壟溝播3種種植模式下主要品種及脅迫參數（表2）。全膜雙壟溝播的最大冠層覆蓋度、標準水分生產力、冠層增長系數明顯大于單壟和露地種植，說明該種植模式可以提高作物的生長潛力，而且全膜雙壟溝播的土壤表面易蒸發量最低，更加驗證了其較強地保墑蓄墑能力；收獲指數是評價作物品種產量水平和栽培成效的重要指標，大小依次為全膜雙壟溝播、單壟、露地，其值分別為47%、43%、38%，說明栽培成效對產量構成具有重要作用；同時種植模式的不同也可以改變作物葉片的衰老速度，全膜雙壟溝播、單壟、露地的冠層衰減系數分別為9.70%、10.1%、10.6%，這是由于衰減速度越慢，則會促進更多有機物質的積累。

表2 3種種植模式主要作物及脅迫參數

表3 AquaCrop模型模擬精度分析結果

將校正后的參數及2014和2016年的氣象、土壤、管理等數據輸入模型中并運行模擬，最后與實測數據進行驗證對比。由圖4和表3可得到實測生物量和產量與模擬模擬值之間基本呈線性關系，在露地、單壟、全膜雙壟溝播3種模式下生物量的RMSE為737.13～914.21 kg/hm2。

a. 2014和2016年生物量、產量

a. Biomass and yield in 2014 and 2016

b. 露地種植10 cm土壤含水率

b. Soil water content of open field planting for 10 cm

c. 單壟種植10 cm土壤含水率

c. Soil water content of single-row ridge planting for 10 cm

d. 全膜雙壟溝播種植10 cm土壤含水率

d. Soil water content of all-film double-furrow sowing for 10 cm

注：RMSE、NRMSE、CRM分別為均方根誤差、標準均方根誤差、殘差聚集類系數，是兩年結果。

Note: RMSE, NRMSE and CRM are root mean square error , normalized root mean square error, residual clustering coefficient. They are the results of two years.

圖4 玉米模擬值與實測值之間的關系

Fig.4 Relationship between simulated and tested value of maize

其中單壟最大，而對應產量的RMSE在245.34～745.10 kg/hm2，全膜雙壟溝播最大，而且全生育期地下10 cm土壤含水率的模擬值和實測值表現出一致性趨勢，RMSE分別為2.68%、2.21%、3.16%；NRMSE主要反映模型的整體模擬效果，露地、單壟、全膜雙壟溝播下生物量的NRMSE分別為4.45%、4.73%、4.17%，產量的NRMSE分別為6.94%、9.49%、8.84%，土壤含水率的NRMSE分別為10.74%、8.65%、9.28%，除露地種植的含水率以外，其余均小于10%，說明整體模擬效果較好；露地和單壟種植下生物量、產量和土壤含水率的CRM均小于0，模擬值偏高，說明模型有高估低值的趨勢，而全膜雙壟溝播種植下生物量、產量和土壤含水率均大于0，說明模型在模擬時低估了較高數值點，但CRM的絕對值在0.003 7～0.758 4之間，說明模型整體上高估或低估趨勢不大。

2.2 不同氣候情景下三種種植模式產量波動范圍比較

首先利用AquaCrop模型對A2B2（CK）情景下該試驗站在1981－2015年3種種植模式的春玉米產量進行模擬。圖5為不同種植模式產量頻率及概率累計百分比，露地、單壟、全膜雙壟溝播分別在3 900～4 300、6 100～6 600、8 100～9 000 kg/hm2產量出現頻率最大，而且產量在該范圍的年份百分比分別為60.0%、85.71%、45.7%。春玉米在露地、單壟、全膜雙壟溝播種植下最高產量分別可達到4 554、7 078、9 283 kg/hm2，但在極端天氣下有4個年份露地種植產量低于3 000 kg/hm2，有5個年份單壟種植產量低于4 500 kg/hm2，7個年份全膜雙壟溝播產量低于6 300 kg/hm2。

圖5 1981－2015年不同種植模式下春玉米模擬產量的頻率-累計百分比圖

為進一步量化3種種植模式在不同氣候情景下產量波動大小，將不同情境下模擬得到的產量從小到大依次排列，利用最小二乘法對其進行擬合，得到一元線性回歸方程，其中一次項系數即為產量曲線斜率，斜率均值為一個因素單個梯度與所對應的另外一個因素3個梯度下產量曲線斜率的平均值（表4）。產量遞增曲線斜率越大，說明曲線越陡，產量波動范圍越大。露地、覆膜和全膜雙壟溝播的產量遞增曲線斜率均隨氣溫升高而減小，說明3種種植模式下玉米產量隨溫度升高波動范圍呈減小趨勢，而且不同氣溫梯度間產量遞增曲線斜率差異均顯著（<0.05）；在降低和升高1.5 ℃時單壟種植產量波動最大，曲線斜率分別為0.211 0、0.051 6，其他依次為全膜雙壟溝播、露地種植，而氣溫不變時全膜雙壟溝播種產量波動范圍最大，為0.162 2，其他依次為單壟種植和露地種植。露地和單壟種植均隨降雨增加，產量波動范圍減小，而全膜雙壟溝播產量波動范圍與之相反，在露地種植下不同梯度間產量遞增曲線差斜率差異均顯著（<0.05），單壟和全膜雙壟溝播下降雨量降低15%和不變情景下差異顯著（0.05），而提高15%與其他情景相比產量波動范圍均顯著；在降低15%和不變時，產量波動范圍由大到小依次為露地、單壟、全膜雙壟溝播，而提高15%時依次為全膜雙壟溝播、單壟、露地種植。

表4 不同降水與氣溫梯度下產量曲線的斜率均值

注：同一列中平均值后的不同字母表示梯度間差異顯著（<0.05），相同字母表示差異不顯著（>0.05）。

Note: Different letters in the same column after mean indicate significant difference between the gradients (<0.05), the same letters indicate no significant difference (>0.05).

綜上可看出隨降雨和氣溫上升時整體上均會對3種種植模式下玉米產量波動范圍呈減小趨勢。對于全膜雙壟溝播，在不同情境下，全膜雙壟溝播下產量波動最小，平均產量曲線斜率為0.083 4，適應氣候變化能力較強；其次為單壟種植，而露地種植下當氣候發生變化時，會對產量造成嚴重的影響。

2.3 不同氣候情景下三種種植模式的模擬產量變化及差異性分析

對1981—2015年不同氣候情景下模擬得到的玉米產量進行對比得到圖6所示。

可看出當氣候發生變化時會對產量產生嚴重影響，與A2B2（CK）情景對比，A1B1、A1B2、A1B3、A3B1情景下3種種植模式的玉米產量均有所下降，而且會造成極端天氣以至于絕產，說明該地區在溫度下降時會對玉米產量產生負效應。在A3B3情景即溫度升高1.5 ℃、降雨提高15%時，3種種植模式模擬產量均達到最大，而且波動范圍也相對于較小，其中露地種植產量范圍為3 738～4 806 kg/hm2，單壟產量范圍在4 549～7 218 kg/hm2，全膜雙壟溝播產量范圍為7 269～9 658 kg/hm2，說明溫度和降雨在一定范圍內同時增加，有助于提高玉米生產潛力；在A1B1情景下模擬產量均為最小，但露地種植下玉米生產潛力遠遠低于單壟和全膜雙壟溝播種植，說明該地區露地種植下玉米產量極易受氣候因素的影響與限制。在A3B3（溫度升高1.5 ℃、降雨提高15%）情景下產量均達到最大，相比歷史氣候，露地、單壟、全膜雙壟溝播分別平均增產13.45%、11.57%、17.67%。在同一氣候情景下玉米的生產潛力大小依次為全膜雙壟溝播、單壟種植、露地種植，更加說明了全膜雙壟溝播壟面集流、覆膜抑蒸、提高水分利用效率的種植優勢。

為了進一步研究單一因素降雨與氣溫或協同作用對玉米生產潛力的影響，對1981－2015年模擬得到的產量做協方差分析，其中降雨和氣溫作為固定因子，年份作為協變量，結果如表5所示。

注：A1~A3代表氣溫梯度下降1.5℃、不變、升高1.5℃；B1~B3代表降雨量下降15%、不變、升高15%。

表5 玉米產量協方差分析結果

注：A表示溫度，B表示降雨量，<0.001（極顯著，**），<0.05（顯著，*）。

Note: A is temperature, B is precipitation,<0.001(highly significant,**),<0.05 (significant,*).

3種種植模式中協因素年份對產量均構成極顯著影響（<0.01），即作為不可控因子在不同年份間逐日氣候均有一定的差異，進而影響玉米產量；在露地種植中溫度和降雨對產量均具有極顯著影響（<0.01）[29]，兩者之間的交互作用為顯著（<0.05），說明在該種植模式下氣溫和降雨發生微小變化時都會導致產量產生嚴重變化；單壟和全膜雙壟溝播種植中氣溫對產量造成極顯著影響（<0.01），而降雨和兩者之間的交互作用則略低一些，呈顯著影響（<0.05），表明這2種種植模式相對露地種植，在降雨發生變化時有較好的適應能力。綜上可知3種種植模式下氣溫對產量的影響稍大于降雨，主要是因為該地區早晚溫差大，氣溫變化時極易造成生育前期低溫或高溫脅迫，以致于大幅度減產，而該地區降雨量較少、生產潛力較低，當改變15%時，相對整體而言變化不大，但都是影響玉米產量的主要因素。

3 討 論

AquaCrop模型的研發是為了更好地模擬在干旱及半干旱環境中，水分條件的限制對作物產量的影響[16,30-31]，而且模擬和實測值的決定系數2均大于0.8，一般作物模型應用中2<0.6時為較差，0.6≤2≤0.8時為良好，2>0.8為較好，說明該模型在旱區有一定的適應性。該模型參數設置中具有壟溝及覆膜屬性，適合黃土高原地區作物栽培特性，并且用冠層覆蓋度代替其他模型中葉面積指數，提高了模擬精度。該模型通過較少的參數和數據就可模擬作物生產潛力，可供作物學家、經濟學家、行政人員等對嚴峻的糧食安全問題等問題作出宏觀部署。楊寧等[20]對半干旱地區覆膜春玉米的產量進行模擬，模擬結果NRMSE為4.2%，CRM為?0.013～0.026，與本研究所得模擬結果NRMSE為6.94%～9.49%，CRM為?0.092 5～0.084 3基本吻合，無明顯差異，且NRMSE均小于10%，說明AquaCrop模型模擬效果較好，在半干旱地區具有一定的適應性。但本研究中露地和單壟種植模式下CRM均小于0，說明該模型具有高估低值的趨勢，如能對作物蒸騰量進行田間實測，可進一步對AquaCrop模型參數（作物蒸騰量、水分生產效率等）優化和驗證。AquaCrop是一個水分驅動模型，所需校準參數是由地區（土壤、氣候）、種植模式（地表覆蓋物）、作物品種等因素共同決定，3種種植模式下水分傳輸和散失機理必然不同，因而導致校準參數水分生產力、收獲指數、最大冠層覆蓋度等也有一定的差異，為了使該模型具有更高的模擬精度和特定的適應性，所以需對不同種植模式進行獨立率定。

黃土高原屬于雨養農業區，降雨和溫度是引起作物產量變化的主要因素，本研究結果顯示3種種植模式下降雨量和溫度對玉米產量影響顯著，氣溫變化對產量產生的效應較降水帶來的效應弱，而且隨著降雨量降低，玉米產量顯著降低，這與Masikati等[32]研究結果相近。降雨減少使得全膜雙壟溝播較單壟和露地減產幅度較小，這是由于覆膜具有減少土壤蒸發量且壟溝集雨的效果，抗旱能力較強[33]，所以未來氣候干旱化勢必會對甘肅地區農業生產造成嚴重的影響，種植結構和模式的調整尤為重要。該地區3種種植模式隨氣溫整體上升，玉米產量波動范圍均減小，其中全膜雙壟溝播波動范圍最小，這是由于甘肅中部地區海拔較高，作物生長季氣溫低于基準氣溫，增溫對于產量具有正效應，而且覆膜能提高作物有效積溫，使其達到正常生產潛力；本研究中氣溫降低造成某些年份玉米減產的主要原因是其極易受5－9月冷害的影響，生長前期發育滯后，未能完成灌漿過程[34]。總體來說，甘肅中部地區當氣候劇變，尤其氣溫過低或降雨減少時，有必要通過調整種植模式、面積、播種時間等管理措施，規避低溫脅迫、充分利用降水以減少生產風險。本研究只定量的分析了降雨和氣溫變化對玉米產量的影響，未考慮太陽輻射和CO2濃度對其影響，各氣象因子對玉米產量的綜合效益還需進一步研究。

4 結 論

1）利用2014－2016年田間試驗對AquaCrop模型玉米參數進行校準和驗證，得到該地區3種種植模式下玉米品種及脅迫參數，模擬與實測產量的均方根誤差在245.34～745.10 kg/hm2，標準均方根誤差在6.94%～9.49%之間，整體上能夠較好地模擬3種模式下春玉米動態生長。

2）在一定范圍內，3種種植模式下玉米產量波動范圍均隨氣溫和降雨升高呈減小趨勢。波動范圍最小的是全膜雙壟溝播，說明其更具有氣候變化適應能力，其他依次為單壟和露地種植。在設置的變化情景間露地種植產量曲線斜率均差異顯著，說明露地種植極易受氣候變化影響。

3）在產量協方差分析中得到氣溫對3種種植模式玉米產量均具有極顯著影響；露地種植下降雨對產量呈極顯著影響，而單壟和全膜雙壟溝播種植模式下降雨對產量的影響略低，呈顯著影響；氣溫和降雨之間的交互作用均對產量影響顯著。在旱區除了選擇合適的種植制度，更應該加強一些田間管理措施，以便規避氣候變化導致的生產風險。

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Response of yield of spring maize to changes of precipitation and air temperature in arid region

Zhang Tao1, Sun Wei2※, Sun Bugong2, Wu Jianmin2, Wang Lijuan3, Feng Bin1, Zhang Fengwei2

(730070,;2.,730070,; 3.730101,)

The climate change has important effects on agriculture in which climatic variables are the main contributor to yield and have received wide concerns globally. In order to explore the influence of climate change in arid area and main meteorological factors on maize yield under different planting patterns, the study first calibrated and validated the parameters of AquaCrop model for open field planting, single-row ridge planting and all-film double-furrow sowing in arid regions, with the data of field experiment from 2014 to 2016. Calibration parameter mainly included the maximum canopy coverage, reference harvest index, normalized water productivity, readily evaporable water, and so on. The research also designed different temperature and precipitation gradients based on 35-year historical meteorological data from 1981 to 2015, and simulation method was used to analyze the maize yield trends under different situations. Air temperature levels were: 1) to decrease by 1.5 ℃ in daily mean temperature (A1); 2) historical daily temperature (A2); 3) to increase by 1.5 ℃ in daily mean temperature (A3). Precipitation levels were: 1) to decrease by 15% in daily precipitation (B1); historical daily precipitation (B2); 3) to increase by 15% in daily precipitation (B3). The results showed the AquaCrop model could predict the maize yield and biomass with the 3 planting patterns accurately, the root mean square error of measured and simulated yield with 3 planting patterns was between 245.34 and 745.10 kg/hm2, the normalized root mean square error was between 6.94% and 9.49%, and the tendency of simulated and tested soil water content was nearly uniform, the NRMSE of which was between 8.65% and 10.74%. Overall, the AquaCrop model was powerful to simulate crop yield, biomass and soil water content of maize in study site. Through comparing the different calibration parameters of 3 planting patterns, we could find all-film double-furrow sowing had the function of keeping moisture and improving crop yield potentially. Within the setting range, with the temperature and precipitation increasing, the range of yield fluctuation under 3 plating patterns was reduced, and the yield fluctuation of all-film double-furrow sowing was the smallest, with the slope of the average yield curve of 0.083 4, so it had a strong ability to adapt to climate change. Yield fluctuation of single-row ridge planting was the largest when temperature decreased or increased by 1.5 ℃, and the slopes of yield curves were 0.211 0 and 0.051 6, respectively. Different gradients of temperature and precipitation all had obvious influence on maize yield under open field planting, which showed that the yield under this panting pattern was more easily affected and hardly controlled for climate change. The yield potential reached the maximum in A3B3situation (temperature and precipitation increased by 1.5 ℃ and 15%, respectively). Compared with the original climate, the yield of open field planting, single-row ridge planting and all-film double-furrow sowing averagely increased by 13.45%, 11.57% and 17.67%, respectively. Temperature had an extremely significant effect on the yield under 3 planting patterns, and the precipitation was very significant for yield under open field planting and significant for yield under single-row ridge planting and all-film double-furrow sowing. This study can provide reference for yield prediction, risk assessment and the determination of relevant management measures. In the future, more efforts should be paid to explore complex influence of climate and crop management acting together on crop production.

crops; models; temperature; climate changes; AquaCrop model; yield; planting model; maize

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.016

P467; S501

A

1002-6819(2017)-20-0127-09

2017-04-21

2017-10-05

公益性行業專項（201503124）和國家自然科學基金資助項目（51665001和51665002）

張 濤，博士生，主要從事作物生長模型應用研究。 Email：Z890420t@163.com

※通信作者：孫 偉，副教授，博士，主要從事旱區生態保護及農業機械裝備研究。Email：sunw@gsau.edu.cn

張 濤，孫 偉，孫步功，吳建民，王麗娟，馮 斌，張鋒偉. 不同種植模式下旱地春玉米產量對降雨和氣溫變化的響應[J]. 農業工程學報，2017，33(20)：127－135. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.016 http://www.tcsae.org

Zhang Tao, Sun Wei, Sun Bugong, Wu Jianmin, Wang Lijuan, Feng Bin, Zhang Fengwei. Response of yield of spring maize to changes of precipitation and air temperature in arid region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(20): 127－135. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.016 http://www.tcsae.org