基于AquaCrop模型的玉米需水和降水匹配度變化特征研究

高 爽，丁一民，朱 磊，萬愉快，柴明堂，丁朋朋，鄒業斌

（1.寧夏大學土木與水利工程學院，銀川 750021；2.寧夏回族自治區黃河水聯網數字治水重點實驗室，銀川 750021）

0 引 言

以全球變暖和極端氣候事件頻發為主要特征的氣候變化，已經顯著地改變了原有的氣候環境[1]。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報告指出，氣候系統整體變化規模是幾個世紀甚至幾千年來前所未有的，在現狀排放條件下，21世紀全球升溫將超過1.5 ℃[2]。盡管農業生產水平在過去數十年里快速進步，但主要糧食生產過程仍然高度受制于作物生長的氣候環境[3]。水分是維持作物生長的關鍵因素，而降水是滿足作物需水過程的重要水分來源。氣候變化一方面改變了原有的降水模式，在影響年累積降雨量的同時，也顯著改變了降水年內分布特征以及暴雨發生的頻率[4]。另一方面，CO2濃度和溫度的升高改變了農田蒸騰蒸發速率，影響了作物需水過程[5]。在上述因素的共同作用下，作物生育期內的降水過程和需水過程的匹配度將不可避免地發生變化。因此，評估降水與需水匹配程度的變化特征，對于農業穩定生產和促進灌溉水資源合理配置具有重要意義。

降水與作物需水的匹配度表征了作物生育期內降水能夠在多大程度上滿足作物的需水過程[6]。近年來，相關研究得到了眾多學者的關注，并取得了豐富的成果。張秋平等[7]分析北京地區旱稻的不同降水保證率下的降雨與需水耦合度，研究發現均無法滿足旱稻生長發育對水分的需求；張鳳怡等[8]基于SIMETAW 模型發現遼寧省春玉米的需水與降水耦合度大于大豆；陸靜等[9]研究發現陜北黃土丘陵區玉米、谷子和馬鈴薯的需水與降水的耦合度在6月份最低，在7-9月份谷子的需水與降水的耦合度顯著高于玉米和馬鈴薯。上述研究中主要研究方法為利用彭曼公式結合作物系數計算特定作物需水量，同時利用美國農業部推薦的有效降水公式計算有效降水量，隨后以有效降水量與需水量的比值作為作物需水與降水的匹配度或耦合度指標。然而，上述研究大多忽略了作物不同生育階段對水分需求程度的差異。雖然部分研究考慮到了這一點，但也僅是劃分不同生育期，分別計算降水與需水的匹配度，并賦予不同的權重以計算全生育期的匹配度，未能充分考慮作物生理需水特性[7]。此外，由于土壤的空間異質性和降水特征的差異，采用經驗公式的方法計算有效降水，難以準確反映不同區域農田對降水的利用效率。

AquaCrop 模型是國際糧農組織（FAO）開發的水生產力驅動模型，模型精度較高且參數較少，能夠在微觀層面上模擬作物生長耗水過程對不同水分條件的響應機制，因而受到了國內外學者的廣泛關注[10,11]。目前大量研究已經基于田間觀測試驗[12,13]，廣泛驗證了AquaCrop 模型在模擬水分脅迫條件下作物冠層覆蓋度、籽粒產量、土壤水平衡過程等方面的模擬精度。因此，本研究以關中地區玉米為例，利用AquaCrop模型分別模擬雨養和充分灌溉條件下的玉米產量，以雨養和充分灌溉條件下產量比值作為降水與需水匹配度指標，評估過去40年氣候變化條件下，玉米生育期內降水與作物需水匹配度變化特征。該指標充分考慮了作物生理過程對水分敏感性的變化特征，以及研究區土壤特性對農田水平衡過程的影響，能夠更加有效的模擬玉米生育期內降水與作物需水的匹配度。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

關中地區位于陜西中部，地理位置在106°18′～110°38′E、33°35′～35°52′N之間，西起寶雞，東至潼關，約占全省總面積的15%，包含寶雞、咸陽、西安、銅川、渭南5 個市級行政區，是陜西省糧食主產區[14]（圖1）。關中地區屬于亞熱帶季風氣候，降水量年際變化較大，且主要集中在7-9月，平均氣溫為12～14 ℃。本文選取了關中地區7 個具有較為完整玉米物候數據的農業站點，用于確定關中地區的玉米生育期參數，并且根據關中地區的地理位置、降雨分布和玉米的種植分布，選擇了10 個具有代表性的氣象站點，進而分析了關中地區夏玉米生育期內需水與降水的匹配程度。

圖1 關中地區氣象站點和農業氣象站點空間分布圖Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations and agrometeorological stations in Guanzhong Area

1.2 AquaCrop模型基本原理

AquaCrop 模型是由聯合國糧農組織（FAO）開發的主要關注作物產量和水分關系的作物生長模型，相比其他作物模型，該模型輸入參數較少，適用性強，在作物參數、穩健性和準確性三者之間進行了有效的平衡[15]。目前該模型已在世界范圍內進行了廣泛的應用，大量的研究已經表明該模型能夠準確模擬玉米、小麥、棉花、谷子、水稻、油菜、大豆等多種作物的生長發育和水分利用情況[16-19]。根據FAO 組織發布的第33 號灌溉與排水文件，作物產量對于水分響應的關系如下：

式中：Yx、Yo分別為潛在產量和實際產量，kg/m2；Ky為作物系數；ETx、ETo分別為作物潛在蒸發蒸騰量和實際蒸發蒸騰量，mm。

在此基礎上，為了避免作物生長過程中非生產性用水和生產用水對作物需水的混雜效應，AquaCrop 模型利用冠層覆蓋度對土壤蒸發（E）和作物蒸騰（Tr）進行了區分[20]。在模擬作物生長過程中，根據標準水分生產力將蒸發蒸騰過程轉化為生物量，再根據生物量與作物收獲指數計算作物產量，避免了水分脅迫對B和HI的混雜影響。計算核心公式如下：

式中：B為生物量，kg/m2；WP為生物量水分生產效率，kg/（m2·mm)；Tr為每日蒸騰量，mm；Y為產量，kg/m2；HI為作物收獲指數，%。

1.3 AquaCrop模型參數

1.3.1 氣象數據

長序列歷史氣象觀測數據來源于國家氣象科學數據共享服務網（https://data.cma.cn/）中國地面氣候資料日值數據集（V3.0）。本文收集了關中地區10 個氣象站點40 a（1978-2017）逐日氣象數據，包含最高氣溫Tx（℃）、最低氣溫Tn（℃）、日降雨量（mm/d）、日照時數（h/d）、距地面10 m 處的風速、相對濕度、平均大氣壓。其中最高氣溫、最低氣溫、日降雨量可作為AquaCrop 模型直接輸入氣象數據，其它氣象因子用來計算參考作物蒸散發量（ET0,PM，mm/d），ET0,PM由聯合國糧農組織（FAO）推薦的Penman-Montieth 方程進行計算[21]，具體公式如下：

式中：ET0,PM為參考作物蒸散發，mm/d；Rn為作物表面凈輻射，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量密度，MJ/(m2·d)；T為日平均溫度，℃；u2為2 m 高處風速，m/s；es為飽和水汽壓，根據最高、最低、平均氣溫計算得到，kPa；ea為實際水汽壓，根據平均溫度和相對濕度計算得到，kPa；Δ為蒸汽壓力曲線的斜率，根據平均氣溫計算得到，kPa/℃；γ為濕度計算常數，kPa/℃。其中Rn由日照時長結合水汽壓、日序數、溫度以及站點緯度數據，利用Allen（1998年）推薦的公式轉換得到[22]。此外，CO2濃度采用模型中自帶的全球年均濃度值數據。

1.3.2 土壤數據

模型土壤輸入參數包括土壤深度和層數，以及每層土壤田間持水量、凋萎系數、飽和含水量、飽和導水率。關中地區主要耕地的主要土壤類型為塿土，0～120 cm 土壤參數具體值采用董文俊[13]等實測數據，具體值如表1所示。

表1 關中地區代表性土壤參數Tab.1 Representative soil parameters in Guanzhong Area

1.3.3 作物參數

鑒于以往研究已經對AquaCrop 模型在模擬關中地區不同水分脅迫條件下玉米生長耗水過程的適用性進行了充分論證，并提供了較為詳細的參數信息，因此本研究中表征玉米作物耐旱能力的參數、水分生產力和收獲指數等參數直接采用陳超飛等[23]在關中地區基于田間水分脅迫試驗率定的結果。此外，盡管大量研究發現隨著溫度的升高作物生育周期將明顯縮短，但長序列農業氣象站點觀測數據表明，包括玉米在內的主要糧食作物生育周期長度在過去數十年中基本不變，甚至有小幅延長的趨勢。因此，本文在模擬過程中將涉及的生育期相關參數均設定為固定日期，而非確定的積溫閾值，以保證作物生育周期不隨溫度的增加而大幅縮短，從而更加準確地評估作物需水量與降水量的匹配性在過去40年的變化特征，規避生育周期因溫度增高而大幅縮短帶來的影響。

關中地區作物生育期及種植管理數據來源于國家氣象科學數據中心（http://data.cma.cn/）的中國農作物生長發育和農田土壤濕度旬值數據集，主要包括1992-2013年關中地區7 個站點的玉米種植密度、播種日期、出苗、三葉、抽雄、乳熟、成熟期等信息。在模型模擬過程中對7個站點的多年觀測數據取平均，從而獲取能夠有效表征關中地區玉米生育期整體特征的參數值，具體參數值見表2。

表2 關中地區玉米作物參數Tab.2 Maize crop parameters in Guanzhong Area

1.4 作物需水量

作物需水量是指作物處于土壤水分充沛和土壤肥沃條件下，作物生長發育過程中所需要消耗的水量，其值為土壤蒸發、作物蒸騰以及組成植株體的水量之和[24]。因組成植株體的水量較少（小于總水量1%），一般將高產條件下的土壤蒸發和作物蒸騰之和作為作物需水量。作物需水量主要受氣候特征、土壤質地、作物類型、作物生理特性等影響。本文利用AquaCrop 模型模擬充分灌溉條件下的土壤蒸發和作物蒸騰之和作為作物需水量：

式中：ETc為作物需水量；E為土壤蒸發量；Tr為作物蒸騰量。

1.5 有效降水量

有效降水量是指滲入土壤并儲存在作物主要根系吸水層的降水量，能夠被作物生產直接或間接利用，以及農田其他必須耗費的水量，是制定作物灌溉制度、規劃灌溉排水、管理灌溉用水的重要依據[24]。本文利用AquaCrop 模型開展水量平衡模擬，將扣除地面徑流和深層滲漏的降水量作為有效降水量。

式中：Pe為生育期內有效降水；P為生育期內降水；Ro為徑流；Dp為深層滲漏。

1.6 作物需水與降水匹配度

作物需水與降水匹配度指的是降水能夠多大程度上滿足作物生長的水分需求[6]。由于AquaCrop在模型模擬產量形成過程中，充分考慮了作物在不同生育階段對水分需求程度的差異，故使用模型在雨養和充分灌溉條件下模擬的產量比值可以更為精準的表征降水與作物需水的匹配度：

式中：λ為降水與作物需水的匹配度，無量綱；Y0為雨養產量，t/hm2；Y1為充分灌溉下產量，t/hm2。其中充分灌溉條件下灌溉閾值設置為總可用水量（TAW）的88%，保證作物生長和耗水過程不受水分脅迫的影響。

1.7 Mann-Kendall檢驗法

M-K 檢驗[25]是用于分析數據序列隨時間變化趨勢的一種非參數統計檢驗方法，通常用于檢測氣候變化影響的降雨、干旱趨勢，不僅可以很好的檢測時間序列趨勢的上升和下降，還可以分析趨勢變化的程度。本文在研究關中地區需水與降雨變化情況時，運用M-K 檢驗，對關中地區10 個氣象站點1978-2017年玉米生育期內需水及降雨相關指標進行顯著性檢驗。在進行顯著性檢驗時，當1.96＜|Z|＜2.58 時，則時間序列在0.05 的置信水平上具有顯著性變化趨勢，當|Z|＞2.58 時，時間序列在0.01 的置信水平上具有極顯著的變化趨勢。

2 結果與分析

2.1 玉米生育期內氣象因素變化特征

2.1.1 氣象要素變化特征

圖2展示了關中地區玉米生育期內各氣象要素多年變化特征。總體而言，除最高溫度和最低溫度在生育期內整體呈增加趨勢外，輻射、風速、相對濕度、和降雨量在過去40年均有一定幅度的下降。生育期內多年平均最低溫度和最高溫度分別為18.18 ℃和28.22 ℃，并分別以0.36 ℃/10a 和0.40 ℃/10a的速率增加，且溫度增溫趨勢達到極顯著水平。生育期內多年平均輻射空間分布規律與溫度相似，區域均值為11.309 MJ/（m2·d），整體以-0.056 5 MJ/（m2·d·10a）速率下降。風速的最高值集中在銅山市，區域平均多年平均值為1.81 m/s，除寶雞市風速略有增加外，其他區域風速均呈現明顯的減小趨勢，總體變緩速率為-0.05m/（s·10a）。相對濕度從東北到西南呈現增大的趨勢，多年平均值為73.3%，和風速變化規律一致，相對濕度在過去40年總體呈現下降趨勢，但下降幅度相對較小，僅為-1.09%/10a。生育期內平均降雨量與相對濕度的空間分布規律較為接近，均呈西高東低的特征，多年平均值為360 mm，并以-8.09 mm/10a 的速率下降。除輻射和降雨外，相對濕度和風速的減小趨勢均達到顯著水平，且風速達到極顯著水平。

圖2 關中地區玉米生育期內氣象因素及傾向率的空間分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristics of meteorological factors and tendency rate in maize growth period in Guanzhong Area

2.1.2 降水模式變化特征

圖3展示了關中地區夏玉米生育期內不同級別降水天數的變化規律。區域多年平均暴雨天數（P＞50 mm）、中雨天數（10 mm＜P＜25 mm）和生育期內的降雨天數分別為0.67、3.73、38.39 d。其中暴雨天數呈現增加趨勢，傾向率為0.041 d/10a，中雨及降雨天數均呈下降趨勢，傾向率分別為-0.056 d/10a 和-1.702 d/10a。表明未來關中地區玉米生育期內的降水次數明顯減少，降水更多的以暴雨的形式發生，從而可能會導致地面徑流的產生，減少有效降水，這將會對作物生育期內降雨的有效利用帶來不可忽視的影響。

圖3 關中地區夏玉米生育期不同等級降水天數變化趨勢Fig.3 Change trend of precipitation days at different levels during the growth period of summer maize in Guanzhong Area

圖4展示了1978-2017年關中地區夏玉米生育期內前20年（1978-1997年）和后20年（1998-2017年）的平均降雨量在各個月份的分布。從圖中可見各市的前后20年平均降雨量變化幅度不大，均在25 mm 以內，部分區域變化幅度甚至小于5 mm。除西安市和銅川市以外，其他地區均出現了明顯的降水后移現象，即9月和10月的降雨量明顯增加，而6月和7月的降雨量明顯減少。西安市和銅川市降雨量也有一定程度的后移，但移動幅度要小于其他地區。從區域整體來看，關中地區前20年6-10月的年均降雨量分別為69.6、100.0、102.0、96.1、48.2 mm，后20年的年均降雨量分別為56.7、98.4、105.0、104.0、59.2 mm，變化率分別為-18.5%、-1.6%、2.9%、8.2%、22.8%，上述結果表明玉米關鍵需水期降雨量有減少的趨勢。

圖4 關中地區夏玉米生育期內的降水年內分布特征變化規律Fig.4 Annual distribution characteristics of precipitation during the growth period of summer maize in Guanzhong Area

2.2 作物需水量、有效降水量和灌溉需水量變化特征

圖5展示了關中地區玉米生育期內年均需水量、有效降水量及充分灌溉條件下灌溉需水量的空間分布特征。總體來說，年均需水量呈現明顯的東多西少的空間分布格局，總需水量在383～490 mm 之間，其中銅川市及渭南市中北部分可達到470 mm，而寶雞市西北地區的需水量大概在380 mm 左右，平均值為446 mm。由圖5（b）可知，需水量傾向率介于-3.87～13.28 mm/10a 之間，平均為4.1 mm/10a，整體呈現增大的趨勢，但銅川及渭南市的需水量呈現減小的趨勢。多年平均有效降水量呈現由西向東減小的趨勢，從316 mm 減小至259 mm，平均值為286 mm，僅占需水量64%。有效降水量的傾向率在-11.45～-8.4 mm/10a 之間，空間差異相對較小，整體以-10.28 mm/10a 的速率遞減，減小幅度明顯大于需水量的變化幅度。生育期內灌溉需水量空間分布特征自西向東呈現增大趨勢，與有效降水的空間分布格局相反，灌溉需水量在228～334 mm 之間，平均灌溉需水量為282 mm，傾向率介于2.88～26.14 mm/10a，整體以13.38 mm/10a 的速率遞增。總體而言，關中地區需水量及灌溉需水量呈現增加趨勢，有效降水量整體呈現下降趨勢，表明夏玉米遭受水分脅迫的風險呈逐年增大的趨勢。

圖5 關中地區玉米生育期內年均需水量、有效降水量及灌溉需水量的空間分布特征Fig.5 Spatial distribution characteristics of average annual water demand, effective rainfall and irrigation amount during the growth period of maize in Guanzhong Area

2.3 降水與玉米需水匹配度變化特征

圖6展示了關中地區在雨養和充分灌溉情況下玉米產量的變化趨勢。在充分灌溉情況下，過去40年玉米的產量明顯增加，且各地區增加趨勢大致相同，均在0.25 t/10a 左右。而雨養條件下產量均呈現明顯的下降趨勢，下降幅度在0.006～0.220 t/10a 之間，且年際間產量值有著較大的波動性。表明在相同氣候條件下，僅靠降水難以維持關中地區夏玉米的穩定生長，且降水模式的變化導致降水越來越難以被作物生長所利用。

圖6 雨養和充分灌溉條件下玉米產量變化特征圖Fig.6 Changes of maize yield under rainfed and full irrigation

圖7展示了關中地區多年平均需水與降水匹配度的空間分布特征。總體而言，需水與降水的匹配度呈現自西向東匹配度下降的空間格局，平均值為58%。其中寶雞市與咸陽市的需水與降水的匹配度最高，可達到70%，而渭南與銅川市的匹配度較小，僅為50%左右。由圖7（b）可知，關中地區玉米生育期內需水與降水的匹配程度整體呈現下降趨勢，多年平均傾向率為-2.7%/10a，并且關中地區西部的需水與降水的匹配度下降幅度最大。

圖7 關中地區需水與降水匹配度的空間分布特征Fig.7 Spatial distribution of matching degree between water demand and precipitation in Guanzhong Area

3 討 論

雨熱同期是我國農業生產的重要特征，為農作物生長提供了必須的水熱資源。但在以溫度升高、降水模式改變為主要特征的氣候變化影響下，作物生長的氣候環境不可避免地發生了改變，從而影響了作物需水與降水的匹配性。研究降水能夠在多大程度上滿足作物需水過程，對于區域糧食安全和水資源高效利用有著重要意義。本文以關中地區夏玉米為例，利用AquaCrop 模型分別模擬了雨養和充分灌溉條件下玉米產量，并以其比值作為降水與需水匹配度的指標，該指標充分考慮了玉米不同生育階段對水分需求程度的差異，從而能夠更加準確的評估玉米需水與降水匹配程度的變化特征。

關中地區夏玉米需水量總體呈現增加的趨勢（圖5），但在銅川和渭南兩地有一定幅度的減小，表明溫度的增加和相對濕度的減小對作物需水量的正向影響并不能抵消輻射、風速下降帶來的需水量的減少。充分灌溉條件下關中地區玉米產量呈現明顯的增加趨勢（圖6），這與以往氣候變化影響評估結果并不相同[26]。這是因為以往研究通常假定玉米品種在過去數十年里保持不變，溫度的增加將顯著縮短作物生育期長度，從而減少干物質積累時間，大幅降低玉米產量[27]。但從農業氣象站點觀測資料來看，實際物候期并沒有縮短，甚至有小幅延長的趨勢[28]。本文研究結果表明，采用生長更為緩慢的玉米品種，不僅能夠有效抵消氣候變化的負面影響，反而能夠更加充分利用增加的光熱資源，提高作物產量。

不同時期受旱會對玉米生長發育及產量造成不同程度的影響[29]。關中地區夏玉米生育期在6-10月之間，盡管生育期內總降雨量沒有發生明顯的變化，但從前后20年不同月份的降雨分布來看，降雨集中度呈現了明顯的后移現象，更多的降雨集中在9月和10月，而非玉米抽穗灌漿期等關鍵需水階段的7月和8月。這可能會造成玉米關鍵需水期缺水程度的增加，對關中地區玉米的生長及產量的形成帶來不利影響，從而降低作物需水與降水的匹配程度。此外，過去40年關中地區的降水更多地以暴雨的形式發生，而非日降雨量小于10 mm的小雨（圖3）。這導致大量的降水以地面徑流或深層滲漏的方式流走，顯著地降低了有效降水量（圖5），從而進一步加強玉米的缺水程度，降低需水與降水的匹配度（圖7）。總體而言，關中地區累積降雨量沒有明顯的改變，但降水模式的改變顯著地降低了玉米需水與降水的匹配度。氣候變暖為關中地區提供了豐富的光熱資源，延長了玉米種植的窗口期，可以通過適當延后播種日期的方式適應降水模式的改變，但定性分析延后播種對玉米產量、灌溉需水量將產生什么樣的影響，還有待進一步開展。

4 結 論

（1）關中地區玉米生育期內溫度呈現增加趨勢，且均達到顯著性水平，而輻射、風速、相對濕度及降雨量均呈現下降趨勢。生育期內累積降雨量變化幅度較小，但降水模式發生了明顯的改變，降水頻次顯著減少，暴雨頻率增加，并且降水更多地集中在了9月和10月，而非玉米關鍵需水階段。

（2）關中地區玉米生育期內需水量整體呈現上升趨勢（4.1 mm/10a），表明溫度升高能夠完全抵消輻射及風速下降對作物需水量減少的影響。灌溉需水量的增加趨勢大于需水量的變化趨勢，上升速率為13.38 mm/10a。有效降水量呈明顯的下降趨勢，下降速率為-10.28 mm/10a。

（3）玉米生育期內需水與降水的平均匹配度為58%，且呈現西高東低的空間格局，且整體以-2.7%/10a 的速率下降。表明降水過程越來越難以滿足作物的水分需求，這對關中地區灌溉設施和水資源分配提出了新的挑戰。延后播種可作為提高作物需水與降水匹配度的應對措施之一。