基于DSSAT模型的南疆膜下滴灌棉花生長與產量模擬

王興鵬 辛 朗 杜江濤 李明發

(1.塔里木大學現代農業工程重點實驗室， 阿拉爾 843300； 2.農業農村部西北綠洲節水農業重點實驗室， 石河子 832061； 3.兵團興新職業技術學院建筑與水利工程學院， 鐵門關 841007； 4.新疆生產建設兵團第一師水文水資源管理中心， 阿拉爾 843300)

0 引言

新疆南疆地區地處天山南麓，光照時間長、氣候干旱，適宜棉花種植，種植面積約為132萬hm2，占新疆棉花總種植面積的63%左右。南疆地區屬于典型的干旱綠洲農業灌溉區，農業灌溉用水占總用水量的90%以上。在棉花種植過程中，依然存在灌溉水利用率低、水資源浪費嚴重、棉花灌水定額不統一的問題，且田間灌溉試驗仍是主導棉花灌溉制度制定的主要方法。然而，由于田間灌溉試驗的周期長、影響因素多、勞動強度大、測定標準不統一等，使得相同區域確定的試驗結果也會出現較大差異。另外，土壤初始含水率是確定棉花播期蓄墑水量和出苗率的控制指標，考慮土壤初始含水率對于合理制定棉田春灌蓄墑水量和保障棉花出苗率，進而提升灌溉水利用效率和棉花產量具有重要意義。

作物生長模型能定量、動態地描述作物生長、發育和產量形成過程及其對環境的影響[1-2]。作物生長模型所具有的系統性、預測性、機理性和通用性等特征，與田間試驗相比較，可節省大量人力和物力[3]。農業技術轉移決策支持系統(Decision support system for agrotechnology transfer，DSSAT)，是目前使用較為廣泛的作物模型系統之一[4-6]。模型涵蓋了美國眾多著名作物模型，例如CERES和CROPGRO，其中DSSAT系統中專門用于小麥的CERES-Wheat模型和棉花的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型應用較為廣泛[7-12]。研究表明，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型是模擬灌水制度的有效工具，模型能精確模擬不同灌水方式處理的棉花物候期和產量。MUHAMMAD等[13]認為該模型能夠對棉花管理實踐決策支持系統的模型潛力進行評估，包括確定棉花生產的最佳種植日期等。并且在不同的施氮和種植日期互作條件下，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型能較好地模擬棉花物候期、葉面積指數和產量，長歷史時期的季節性蒸發蒸騰量(ET)和不同灌溉水平下棉花產量的長期時間分布以及每單位水的邊際價值[14-16]。同時，模型也反映出在正常天氣條件下采用虧缺灌溉可以節約用水而不會對籽棉產量產生不利影響。但是，在干旱條件下，應考慮虧缺灌溉存在產量損失增加的風險[11]。AMIN等[17]利用DSSAT模型模擬得到了兩個不同品種的棉花最適宜的磷肥施用水平，模擬精確度較高。吳立峰等[18]通過兩種方法對DSSAT-CROPGRO-Cotton模型參數進行了敏感性分析，并對3種不同灌溉處理下，棉花初花天數、成熟天數、籽棉產量、地上干物質量、最大葉面積指數和蒸發蒸騰量等指標進行了模擬驗證。杜江濤等[19]通過模型得到了南疆膜下滴灌棉花灌水定額為27 mm及生育期內灌溉定額297 mm是能夠兼顧產量和水分利用效率的最優灌溉制度。鄭云龍[20]利用DSSAT模型來模擬在不同氮肥施用量下棉花產量的變化，對DSSAT模型模擬氮素限制條件下棉花產量的準確性及適用性進行評價。

棉田春灌蓄墑是南疆地區保障棉花種植最主要的灌溉措施，初始土壤含水率會直接影響棉花出苗率，進而影響產量。但是，考慮棉花播期不同初始土壤含水率，以及利用模型對不同灌水處理的膜下滴灌棉花生長及產量模擬方面的研究相對較少。為了精確制定播前春灌蓄墑定額，提升灌溉水利用效率,本文利用DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對不同初始土壤含水率及灌水定額條件下的棉花籽棉產量和生物量進行模擬，以期為南疆地區棉田春灌策略和棉花生育期灌溉管理提供依據。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

試驗于2017—2018年在新疆生產建設兵團第一師阿拉爾市水利局十團灌溉試驗站(81°17′56.52″E，40°32′36.90″N，海拔1 100 m)內進行。試驗區屬暖溫帶極端大陸性干旱荒漠氣候，夏季高溫，冬季寒冷少雪，年均氣溫1.4～8.4℃，全年大于等于10℃積溫3 450～4 432℃，無霜期180～221 d。試驗區多年平均降水量50 mm，年蒸發量2 200 mm，干旱指數為7～20，為典型的干旱區。土壤質地為沙壤土，0～100 cm土壤平均容重為1.58 g/cm3，具體的土壤物理參數見表1。地下水埋深在3.5 m以下。

表1 試驗區土壤物理性質Tab.1 Soil properties of experimental plots

1.2 田間管理和試驗設計

供試棉花品種為“新陸中46”。種植模式為膜下滴灌，寬窄行配置為10 cm+66 cm+10 cm，滴灌帶布置方式為一膜兩帶六行(圖1)，膜寬2 m，膜間距33 cm。2017年棉花播種時間為4月3日，0～20 cm土層初始土壤含水率18.5%，棉花播種密度為2.4×105株/hm2，出苗時間為4月13日，5月25日進入蕾期，6月25日進入花鈴前期，7月18日進入花鈴后期，8月23日進入吐絮期，至10月中下旬棉花全部收獲。2018年棉花播種時間為4月15日，0～20 cm土層初始土壤含水率19.3%，棉花播種密度為2.4×105株/hm2，出苗時間為4月25日，6月11日進入蕾期，7月6日進入花鈴前期，7月20日進入花鈴后期，8月26日進入吐絮期，至10月底棉花全部收獲。

圖1 棉花種植及滴灌帶布設示意圖Fig.1 Cotton planting and drip irrigation belt layout

根據前期研究結果，本試驗設定的膜下滴灌棉花灌水定額為30 mm。自棉花蕾期(2017年6月7日、2018年6月16日)開始進行灌溉，利用氣象數據計算每日的水分虧缺量，當累計虧缺量達到30 mm(即累計作物騰發量(ETc)與降雨量(P)之差為30 mm)時進行灌水。灌水定額設置3個水平，分別為參考灌水定額的0.8、1.0、1.2倍，即T1：30×0.8=24 mm，T2：30×1.0=30 mm，T3：30×1.2=36 mm。每個處理設置3個重復，共9個小區，按照完全隨機區組設計進行田間布置。2017年和2018年棉花灌溉制度見表2。滴灌帶直徑為16 mm，滴頭間距30 cm，滴頭流量2.4 L/h，供水壓力0.1 MPa。每個試驗小區規格為長22 m，寬7 m。各試驗小區的灌水量由安裝在支管上的水表量測控制。

表2 2017年和2018年棉花生育期灌溉制度Tab.2 Irrigation regime during cotton growth period in 2017 and 2018

棉花生育期施肥采用隨水滴施的方式，第1次灌溉施肥量為尿素150 kg/hm2，之后隨水施用棉花滴灌專用肥150 kg/hm2(總養分質量分數大于等于43%)，至8月底停止灌水，結束施肥。2017年和2018年棉花施肥方案見表3。

表3 2017年和 2018年棉花生育期施肥方案Tab.3 Fertilization schedule during cotton growth period in 2017 and 2018

1.3 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型數據采集

本試驗利用DSSAT-CROPGRO-Cotton對南疆膜下滴灌棉花生長及產量進行模擬。通過2017年的棉花試驗數據對DSSAT-CROPGRO-Cotton模型參數進行率定，以2018年的實測數據進行驗證，評價DSSAT-CROPGRO-Cotton模型在南疆地區棉花生長發育和產量模擬中的適用性。

1.3.1氣象數據

模型所需的氣象數據主要包括逐日太陽輻射(MJ/m2)、逐日最高氣溫(℃)、逐日最低氣溫(℃)和降雨量(mm)。氣象數據由試驗站安裝的HOBO小型氣象站提供。

1.3.2土壤數據

土壤數據通過模型提供的土壤數據操作模塊Sbuild進行輸入管理，模型運行時會自動調用。本試驗所需土壤數據主要來自田間試驗的實測數據，有效根系層為0～100 cm，分為0～20 cm、20～40 cm、40～60 cm、60～80 cm、80～100 cm共5層。土壤粒徑采用TopSizer激光粒度分析儀測定；田間持水率采用田測法測定；凋萎系數采用高速離心法測定；土壤飽和含水率和土壤容重采用環刀法測定。其他輸入參數如土壤名稱、排水情況、反射率等由中國土壤數據庫獲得。

1.3.3棉花田間管理數據

棉花田間管理數據主要包括播種日期、種植密度及深度、灌溉日期及灌水量、施肥日期及施肥量等。本研究田間管理數據由2017年和2018年的棉花試驗獲得。

1.3.4棉花生理生態指標及產量測定

用DSSAT模型里的試驗數據模塊(Experiment data)進行試驗數據輸入。試驗觀測數據主要分為兩種類型：一是隨時間變化的觀測數據，如土壤含水率、葉面積指數和生物量等，這類觀測數據作為T文件輸入到模型中；另一種僅是最終結果的觀測數據，如物候期、產量等，這類觀測數據作為A文件輸入到模型中。

棉花葉面積測定自棉花蕾期開始，在每個處理小區內選擇具有代表性的3株棉花進行標記，每15 d測定1次，用直尺逐個量取標記棉株葉片的長度l和最大寬度Wmax，計算各葉片的面積(0.75lWmax)，然后將所有單葉面積累加，得到單株葉面積，最后結合棉花種植密度計算其葉面積指數(Leaf area index，LAI)。棉花生物量測定自棉花蕾期開始，每個處理小區選擇3株棉花，同時取地上部和根系，在室內分別稱量棉株的根、莖、葉、蕾的鮮質量，然后放入105℃干燥箱內殺青30 min，75℃干燥至恒質量，每15 d測定1次。在棉花吐絮期，當吐絮量達到90%時進行測產，在每個小區內隨機確定3個2.33 m×2 m的測產樣方摘取棉花，并稱量百鈴質量、吐絮籽棉產量等指標。

1.3.5土壤含水率測定

在每個處理小區內安裝EM50型土壤水分自動監測設備，對土壤水鹽動態進行實時監測，傳感器埋設深度為10、20、40、60、80 cm，數據采集間隔時間為1 h。同時，在棉花的每個生育階段內用取土干燥法測定土壤含水率，并對EM50型土壤水分自動監測設備進行校正。

1.4 模型參數率定評價

利用DSSAT-CROPGRO-Cotton模型自帶的GLUE(Generalized likelihood uncertainty estimation)參數調試程序包進行遺傳參數率定。選取2017年棉花試驗數據進行參數校正，2018年試驗數據用于模型的驗證和評估。選用多種統計方法作為驗證和評價指標評價模型校正和驗證結果的可靠性，包括決定系數(Correlation coefficient，R2)、均方根誤差(Root mean square error，RMSE)、相對均方根誤差(Normalized root mean square error，nRMSE)和絕對相對誤差(Absolute relative error，ARE)。

2 結果與分析

2.1 模型品種參數校正

DSSAT-CROPGRO-Cotton模型本地化應用首先要完成遺傳參數的確定即作物品種參數的校正。利用2017年3個灌水定額處理的試驗數據，以土壤含水率、棉花的物候期(開花期和成熟期)、葉面積指數、最終生物量和籽棉產量作為模型輸出變量進行參數校正，以開花期、成熟期、產量和收獲期生物量的絕對相對誤差(ARE)最小為最佳參數標準，最終確定作物品種參數，如表4所示。

表4 棉花品種遺傳參數Tab.4 Genetic parameters of cotton

2.2 模型驗證及評價

將率定好的遺傳參數輸入模型后，對棉花物候期、土壤含水率、葉面積指數、產量和生物量進行驗證。2017—2018年土壤含水率的模擬值與實測值如圖2所示，不同處理土壤含水率的相對均方根誤差(nRMSE)均小于20%，表明校正后的模型對土壤含水率模擬效果較好；2017—2018年棉花葉面積指數的模擬值與實測值如圖3所示，不同處理棉花葉面積指數nRMSE均小于20%，而R2均大于0.8，表明模型對棉花葉面積指數模擬準確度較高。棉花物候期、產量和生物量的驗證結果如表5所示，以2017年的實測數據對模型各項指標進行校正時發現，模型對于校正處理各項指標的模擬值與實測值吻合度較好，其中開花期、成熟期、生物量和籽棉產量模擬值與實測值的絕對相對誤差(ARE)均值分別為2.74%、10.97%和9.02%，說明模型對校正處理開花期、成熟期和籽棉產量的模擬效果較好，而生物量的模擬結果與實測值偏差較大。而以2018年實測值對校正模型進行驗證表明，在棉花生育期，當灌水定額大于等于30 mm，驗證處理開花期、成熟期和籽棉產量的模擬值與實測值較為吻合，其ARE均小于10%，能夠較為準確反映出不同水分處理對棉花物候期和籽棉產量的影響。相比物候期和籽棉產量，模型對生物量的模擬結果偏差較大。

表5 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型的校正和驗證結果Tab.5 Results of calibration and verification of DSSAT-CROPGRO model

圖2 2017年和2018年土壤含水率模擬值與實測值的關系Fig.2 Relationships of simulated and actual soil moisture contents in 2017 and 2018

圖3 2017年和2018年不同處理葉面積指數模擬值與實測值Fig.3 Simulated and measured values of LAI under different treatments in 2017 and 2018

利用多種統計參數，對DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬棉花生長和產量的精度開展進一步評價(表6)。2017、2018年物候期的nRMSE均小于10%，模擬精度較高。對于籽棉產量，2017、2018年nRMSE均小于15%，但R2分別為0.58和0.90，說明模型對籽棉產量的模擬效果較好。但是，2017年棉花地上部生物量nRMSE較低，而R2為0.45，2018年棉花地上部生物量R2接近1，而nRMSE為30.89%，說明模型對于棉花生物量的模擬結果較差，主要是棉花整枝和打頂的田間管理措施影響所致。綜上所述，DSSAT-CROPGRO-Cotton模型能夠較好地模擬棉花的物候期和籽棉產量，可以利用該模型指導南疆地區的棉花生產和灌溉。

表6 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬棉花物候期、生物量和籽棉產量評估結果Tab.6 Performance of DSSAT-CROPGRO-Cotton model for simulating phenology, grain yield, aboveground biomass and grain yield of cotton in 2017 and 2018

2.3 DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬應用

2.3.1試驗條件設置

初始土壤含水率是影響棉花出苗率、生長及產量的重要因素，而制定適宜的播前灌水策略對于保證棉花發芽具備足夠的土壤墑情至關重要。因此，本研究利用校正的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對不同初始土壤含水率和灌水定額條件下的棉花生物量及籽棉產量進行模擬，通過模擬確定棉花播種適宜的初始土壤含水率，為棉田春灌策略的制定提供理論依據。模擬情景共設置8個初始土壤含水率，即1.2θFC、1.1θFC、θFC、0.9θFC、0.8θFC、0.7θFC、0.6θFC、和0.5θFC(θFC為田間持水率)，每個模擬情景在棉花生育期設置3個灌水定額，即灌水定額為24、30、36 mm，生育期灌水時間是基于2017、2018年兩年的棉花試驗確定(表2)。

2.3.2不同初始土壤含水率及灌水定額的棉花產量及生物量預測

利用修正的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型模擬了不同灌水定額及初始土壤含水率條件下的棉花籽棉產量和生物量(圖4、5)。模擬結果表明，當灌水定額為24 mm時，土壤含水率為田間持水率θFC情景下的棉花籽棉產量最高，而高于田間持水率模擬情景的棉花籽棉產量沒有明顯的增加。隨著初始土壤含水率的降低，棉花籽棉產量降低明顯。棉花生物量的模擬值也表現出了較為相似的變化趨勢。當灌水定額為30 mm時，初始土壤含水率為1.2θFC、1.1θFC與θFC模擬情景下的棉花籽棉產量相差較小，而初始土壤含水率為0.9θFC、0.8θFC的棉花籽棉產量較θFC降低了3.25%和7.56%，更低的初始土壤含水率模擬情景的籽棉產量降低明顯。對于棉花生物量的模擬結果，土壤初始含水率為0.9θFC、0.8θFC的生物量模擬值高于1.2θFC、1.1θFC和θFC，而0.6θFC、0.5θFC模擬情景的生物量模擬值低于其他處理。當灌水定額為36 mm時，初始土壤含水率為1.2θFC、1.1θFC模擬情景下的籽棉產量模擬值較θFC提高0.21%和0.33%，0.9θFC、0.8θFC和0.7θFC的籽棉產量較θFC僅降低了0.09%、0.85%、3.83%，而0.6θFC、0.5θFC情景的籽棉產量模擬值較其他處理降低明顯。棉花生物量的模擬值與產量模擬值表現出了較為相似的變化趨勢。

圖4 不同灌水定額及初始土壤含水率的棉花籽棉產量模擬值Fig.4 Simulation of seed cotton yield with different irrigation quota and pre-planting soil moisture content

圖5 不同灌水定額及初始土壤含水率的棉花生物量模擬值Fig.5 Simulation of aboveground biomass with different irrigation quota and pre-planting soil moisture content

3 討論

本文在南疆地區通過2017、2018年兩季的棉花試驗，利用土壤含水率、棉花開花期、成熟期的葉面積指數、生物量和籽棉產量數據對DSSAT-CROPGRO-Cotton進行了校正和驗證。結果表明，模型對于校正處理各項指標的模擬值與實測值吻合度較好，對生物量的模擬值與實測值偏差較大。通過2018年的實測數據對校正模型進行驗證表明，當棉花生育期灌水定額大于30 mm時，模型對開花期、成熟期和籽棉產量的模擬值與實測值較為吻合。

為了進一步檢驗模型對籽棉產量和物候期的模擬精度，引入了相對均方根誤差和決定系數對驗證結果進行統計分析，分析結果表明，模型經過參數校正和驗證后能夠對南疆棉花的物候期、土壤含水率、葉面積指數和籽棉產量進行較為準確的模擬，WAJID等[14]的研究也表明 DSSAT 模型對于棉花總干物質和籽棉產量模擬結果相當準確。但是，由于棉花整枝和打頂的田間管理措施影響，本文中模型對棉花生物量的模擬效果較差，這與WAJID等[14]的研究結果不一致。而DSSAT-CROPGRO-Cotton模型也缺乏相應的參數模塊對這方面進行考慮，因此，后續對模型開展進一步修正時需要考慮田間管理措施的影響。

南疆地區由于農田土壤次生鹽漬化問題，形成了較為傳統的冬春灌壓鹽提墑的灌溉淋洗措施，一般情況下，冬春灌定額為3 750～4 500 m3/hm2，耗水量較大，易產生大量的農田排水，水資源浪費嚴重。春灌定額的確定與播前土壤墑情關系密切，而制定合理的播前灌溉定額則需要確定適宜棉花萌芽的初始土壤含水率。因此，本文基于驗證的DSSAT-CROPGRO-Cotton模型對不同初始土壤含水率及灌水定額條件下的棉花籽棉產量和生物量進行了模擬。根據模擬結果可知，棉花籽棉產量和生物量模擬值達到最大值的初始土壤含水率為0.8θFC～θFC，但同時要保證棉花生育期灌溉定額在330～396 mm之間，這一模擬結果在南疆地區的棉花灌溉中可供借鑒使用，但還需在后續的大田試驗中進一步驗證。

4 結束語

通過對DSSAT-CROPGRO-Cotton模型的校正和驗證表明，模型對于棉花物候期、土壤含水率、葉面積指數和籽棉產量的模擬結果較為準確，精度相對較高，而對棉花生育期生物量的模擬誤差較大，主要是棉花整枝和打頂的田間管理措施影響所致，而模型也缺乏相應的參數設定。根據模擬結果可知，棉花籽棉產量和生物量模擬值達到最大值的初始土壤含水率為0.8θFC～θFC，但同時要保證棉花生育期灌溉定額在330～396 mm之間，這一模擬結果在南疆地區的棉花生產中可供借鑒使用，但還需在后續的大田試驗中進一步驗證。