基于APSIM 模型的不同降水年型灌溉制度對春小麥產量和水分利用效率的影響

摘 要：為提高甘肅隴中黃土丘陵溝壑地區旱地春小麥的產量和水分利用效率，本研究在定西市安定區鳳翔鎮安家溝村設立了試驗區，根據該地區長期的氣象和灌溉實驗數據，采用APSIM（AgriculturalProductionSystemssIMulator）模型和DPS（DataProcessingSystem）軟件進行動態模擬，分析了6種灌溉情景下春小麥的產量和水分利用率，并對產量與灌水量進行擬合分析，以確定最佳灌量。研究發現，在僅考慮高產的情況下，干旱年200.00mm處理產量最大;在正常年和潤水年，150.00mm處理產量最大。綜合考慮高產與灌溉水利用效率的情況下，干旱年、正常年和潤水年的最適灌水量分別為194.33mm、185.43mm和174.75mm，對應產量提高率和水分利用效率分別提高了184.88%和10.69kg/（hm2·mm）、152.58%和11.36kg/（hm2·mm）、111.99%和12.00kg/（hm2·mm）。因此，合理灌溉對于提升農業生產效益具有重要意義。

關鍵詞：春小麥;APSIM小麥模型;產量;水分利用效率;隴中黃土丘陵溝壑區;灌溉制度

中圖分類號：TP391.7 文獻標志碼：A

0 引言（Introduction）

小麥是人類在新石器時代對其野生祖先進行馴化而得的產物，其栽培歷史可追溯至一萬多年前。在隴中黃土丘陵溝壑區，小麥不僅是廣泛種植的主要糧食作物，而且是帶來顯著經濟效益的經濟作物之一[1-3]。水分是小麥生長過程中至關重要的影響因素，對光合作用的正常進行起著不可或缺的作用[4]。然而，水資源匱乏已成為影響全球農業生產的核心問題。隴中黃土丘陵溝壑區多年來一直采用旱作雨養的方式種植小麥。這種方式易受到降水和天氣變化的影響，進而導致小麥減產。因此，如何在雨養條件下節約使用有限的水資源，成為黃土丘陵溝壑地區種植小麥的技術難題[5]。APSIM 模型作為一種根據氣候數據動態模擬作物生長狀況的工具，近年來在針對黃土高原地區的研究中取得了一定的成果[6-13]，為解決小麥種植難題提供了有力的支持。

先前已有大量研究深入探討了水分對小麥籽粒產量的影響。滕曉偉等[14]利用AquaCrop模型對陜西楊凌及其周邊區域的冬小麥灌溉情景與灌溉次數進行了設定，實驗結果表明，適時補充冬灌水量能夠有效提高小麥產量。梁銀麗等[15]采用田間隔水小區的試驗方法對黃土高原的冬小麥產量進行了相關研究，發現水分虧缺與地上生物量和籽粒數之間存在正向效應。胡志橋等[16]在甘肅省武威市的石羊河流域，采用水量平衡法對春小麥進行了研究，結果表明在春小麥需水的關鍵期采用“四水”灌溉法，不僅可以提高產量，而且還能提高水分利用效率。王文佳等[17]使用DSSAT（Process-basedCropGrowthSimulationModel）模型對陜西楊凌冬小麥在不同降水年型下的水分脅迫進行了相關研究，并據此制定了最優灌溉制度。然而，近年來對于不同降水年型下灌水量對旱地春小麥產量與水分利用效率的耦合效應研究相對較少。因此，本實驗選擇定西市安定區鳳翔鎮安家溝村為研究區域，采用2016—2017年的田間實測數據作為APSIM的驗證依據;經過矯正后，利用該模型模擬了該地區不同灌溉處理下小麥的生長情況，并分析了水分對小麥產量構成因素和水分利用效率的影響，以期為該區域的春小麥生產提供合理的灌溉技術指導。

1 材料方法（Materialsandmethods）

1.1 研究區概況

本研究在甘肅省定西市安定區鳳翔鎮安家溝村（35°35'N，104°38'E）開展了田間實驗。此地區的海拔為2000.00m，屬于中溫帶半干旱氣候區，為典型黃土丘陵地貌;干燥度為2.53%，年均太陽輻射量為592.9kJ/m2，年均日照數為2408.60h，≥0℃的年積溫為2933.50 ℃ ·d，≥10℃ 的年積溫為2239.10℃·d，平均無霜期為140d，年均氣溫為6.4℃，但日照充足，晝夜溫差大;年均降水量少，約為374.44mm，且主要集中在7—9 月，其間發生多次暴雨事件，年蒸發量為1531.00mm;土壤性質為黃綿土，容重為1.17g/cm3，全氮含量為0.76g/kg，全磷含量為1.77g/kg，有機質含量為12.01g/kg，pH值為8.36。供試小麥品種為定西35號。

1.2 數據來源

逐日氣象數據（1979—2018年）來源于試驗點氣象站的自動監測系統，主要包括日最低溫、日最高溫及日降水量。土壤樣品來自甘肅省農業大學實驗站的小麥田，其土壤參數見表1。利用李廣等[18]在黃土丘陵區對APSIM 適用性的研究成果，結合該地區2016—2017年的田間實測數據，本研究對APSIM模型進行反復校準后得出作物屬性參數庫，小麥定西35號參數見表2。利用APSIM為設計平臺，創建APSIM控制文件Wheat.xml，并將其與1979—2018年本文研究區域的氣象數據庫和土壤參數庫進行有機鏈接，從而實現了對APSIM作物生長過程的動態模擬。

1.3 APSIM 模型及調參驗證

APSIM是由澳大利亞的科學家和研究機構開發的一系列作物模型，其目標是將不同的作物模型融合到一個共享平臺中;其一項獨特的設計是將零散的研究結果有機地整合到模型中，從而實現對小麥、玉米、豆類作物以及雜草等多種作物的模擬。APSIM的設計理念還在于促進學科和領域之間的知識共享和跨學科應用。為了實現這一目標，模型利用所需的關鍵數據，包括土壤屬性參數（表1）、氣象參數、田間管理參數以及作物屬性參數（表2）等數據的綜合運用，使得APSIM 能夠更全面地考慮多種因素的影響，進而提升模擬結果的綜合性和適用性，并準確地預測在不同氣候、品種、土壤及田間管理條件下的作物產量。在農業種植領域的實際應用中，對APSIM 模型進行校準和驗證是至關重要的步驟。本研究采用1∶1系數（CorrelationCoefficient）、標準均方根誤差（RMSE）及歸一化均方根誤差（NRMSE）等指標評估模型的適用性[19]，其公式如公式（1）至公式（3）所示：

其中：Mi是產量實測值，由試驗區大田實驗實際測量獲得;Si為模擬值，將試驗區的土壤、氣候參數及春小麥作物參數與田間管理措施輸入APSIM-Wheat模型中，由模型模擬獲得;Ma為實測數據的平均值，由實測數據計算獲得;Sa 為模擬數據的平均值;n 為實測值的樣本個數。1∶1線決定系數反映模型模擬值相對于實測值的真正偏差;RMSE 和NRMSE 反映模擬值和實測值的絕對誤差量和誤差百分比[19]。

1.4 水分利用效率

水資源匱乏是影響農業生產的核心問題，而灌溉水的利用效率（IWUE）是衡量單位面積灌溉水對作物產量貢獻的重要指標。因此，在研究中特別關注IWUE，以優化水資源利用、提高作物產量，最終實現農業生產效益的最大化。水分利用效率計算公式如公式（4）所示。

IWUE=（Y-Y0）/I （4）

其中：IWUE 為灌溉水的利用效率，單位為kg/（hm2·mm）;Y 為模擬作物產量，單位為kg/hm2;Y0為作物全生育期未灌溉水模擬產量，單位為kg/hm2;I 為作物全生育期灌水量，單位為mm[19]。

1.5 降水年型確定

為便于深度研究，本研究針對1979—2018年的30個生長季，采用結合生育期內和休閑期內降雨總量的方式進行干旱系數的計算，以精確判定多樣化的降水年型[20]。降水年型劃分公式如公式（5）所示。

DC=（P-A）/? （5）

其中：P 為年生育期降水量;A 為年均生育期降水量;σ 為標準差;DC 為干旱系數，DClt;-0.35為干旱年，DCgt;0.35為潤水年，-0.35lt;DClt;0.35為正常年。1979—2018年降水年型劃分見表3。

1.6 數據分析

本研究采用Excel2010、DPS對數據進行整理和處理;利用Origin2022完成作圖過程。

1.7 農田情景管理設定

從1979—2018年，通過觀察本研究區域全生育期降水量年際變化特征圖（圖1），可以得知春小麥40年的全生育期平均降水量為186.25mm。其中，最大降水量出現在1999年，達到304.40mm;最小降水量則出現在1982年，僅為67.20mm。最大降水量是最小降水量的4.5倍。1979—2018年研究區域全生育期降水量年積極特征圖如圖1所示。

實驗設計小于最小生育期降水量50.00mm為下限，大于最大生育期降水量300.00mm為上限，設置了6個灌溉水量梯度，分別為50.00（W1）、100.00（W2）、150.00（W3）、200.00（W4）、250.00（W5）、300.00（W6）。根據研究區域春小麥的種植需水規律，分別在分蘗—拔節、拔節—孕穗、開花—灌漿3個關鍵期進行灌溉，每次灌溉量相等。此外，設定了灌水量為0mm為對照組（CK）。

試驗區域劃分為15個小區，每個小區的試驗面積為6m×4m，包括0.5m的保護行。試驗采用定西35號小麥品種，播種量為187.5kg/hm2。使用免耕播種機進行隨機播種，播種深度為7cm，行列距為0.25m。所有處理采用當地標準的施肥量，基肥與播種同時進行，為一次性施入。其他田間管理措施按照當地的實際情況進行。當地適宜的正常播種期為每年的3月，而7月則是收獲的時段[18]。

2 結果與分析（Analysisofresults）

2.1 APSIM-Wheat模型的適應性分析

2016—2017年，在研究區域對春小麥產量進行了免耕覆蓋下4種灌溉水平的實測，并將實測數據與APSIM 模型的模擬結果進行了驗證，春小麥產量模擬與實測驗證結果如圖2所示，春小麥籽粒數模擬與實測驗證結果如圖3所示;春小麥千粒重模擬與實測驗證結果如圖4所示。圖2至圖4中的結果顯示，春小麥產量實測值和模擬值的RMSE為98.69kg/hm2，NRMSE為7.89%，誤差控制在-15%～+15%。實測值與模擬值基本均勻分布在1∶1線附近，決定系數R2為0.96，表明APSIM對小麥產量的模擬精確度較高。小麥籽粒數實測值和模擬值的RMSE為446.64grain/m2，NRMSE為14.81%，決定系數R2為0.75且大多數分布在-15%～+15%，誤差主要與APSIM模型中每克莖籽粒數的估算準確度有關[21]。此外，小麥千粒重實測值和模擬值的RMSE為3.21g，NRMSE為8.24%，決定系數R2為0.83且大多數分布在-15%～+15%。

2.2 小麥各生育期降水量特征

根據1979—2018年長達40年的降水數據，對各個生育階段的降水量進行了詳細分析。1979—2018年小麥各生育階段的降水量特征見表4。在生育階段，灌漿期的平均降水量最高，達到55.95mm;而開花—灌漿階段的平均降水量最低，僅為10.37mm。整個生育期的平均降水總量為186.25mm。通過計算變異系數發現，開花—灌漿階段的降水量最為不穩定，其變異系數超過100%（106.07%）;而灌漿—成熟期的變異系數最低，為53.95%。這說明在定西地區，灌漿期的降水較為穩定，可能與該地區多山脈的屏障效應以及降水分布時段有關[22]。該地區的降水主要分布在每年的7月—9月，而春小麥的灌漿期恰好處于此時段。

2.3 不同灌溉處理對小麥產量及其構成因素的影響

基于APSIM模型，對1979—2018年不同降水年型下的灌溉制度對旱地春小麥產量及其構成因素進行了模擬，為了直觀展示模擬結果，借助Origin軟件繪制了各灌溉水平下的春小麥產量及其構成因素的柱狀圖。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麥產量模擬如圖5所示。在干旱年份，相對于CK（0mm），旱地春小麥的產量排列為W4gt;W3gt;W5gt;W6gt;W2gt;W1，其小麥產量增幅分別為202.32%、190.06%、177.82%、166.64%、140.67%和72.59%。具體而言，W4處理表現最優。與W4相比，W5、W6處理的產量分別下降了8.10%和11.80%。在正常年份，小麥產量呈現出先增加后減少的趨勢且在W3情境下達到最大值，為3743.84kg/hm2。在潤水年份，旱地春小麥產量呈現出急速增加至W3水平后迅速下降的趨勢。具體而言，當灌水量達到150.00mm時，產量達到各年型下的最大值。隨后，隨著灌水量降至100.00 mm，產量略有下降;而當灌水量降至50.00mm時，產量則顯著減少。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麥籽粒數模擬如圖6所示。在干旱年份，W5處理下春小麥籽粒數達最大值，為12155.97grain/m2;相較于CK組對照增幅為269.02%，隨后呈下降趨勢，降幅為1.67%。在正常年和潤水年，兩者在200.00mm灌水量時均達到最大值，分別為12088.97grain/m2和12568.993grain/m2，隨后保持平穩下降趨勢。因此，為保證各年型下籽粒數的有效增長，不應超過200.00 mm 和250.00mm處理。

1979—2018年不同降水年型灌溉制度下春小麥千粒重模擬如圖7所示，其描述了千粒重隨灌水量變化的趨勢。干旱年份，灌水量在50.00～150.00mm小麥千粒重逐步上升，達到最大值，即40.92g;灌水量在200.00～300.00mm小麥千粒重遞減，降幅分別為17.11%、32.13%和34.02%。正常年份與潤水年份均在150.00mm處理時達到最大值，隨后遞減。由此可見，為促使千粒重增加，3種年型中干旱年在分蘗—拔節、拔節—孕穗、開花—灌漿各關鍵時期的灌水量不宜超過150.00mm，而正常年份與潤水年則均不宜超過150.00mm，否則將會導致負效應。

2.4 不同灌溉處理的水分利用效率

本研究采用相應的計算公式計算了灌溉水利用效率，并統計了不同降水年型灌溉制度下春小麥與灌溉水利用效率計算結果（表5），以研究不同灌水量對小麥產量和IWUE的影響。

從表5中的數據可以得知，隨著灌水量的增加，干旱年、正常年、潤水年的小麥產量及灌溉水利用效率均呈現先升高后減少的趨勢。在干旱年中，W1情景下的IWUE 為16.33kg/（hm2·mm），W2處理次之，W3處理再次之，但W1、W2的產量均低于W3。在正常年和潤水年，IWUE在100mm 灌水處理時達到最大值，分別為16.40kg/（hm2·mm）和17.53kg/（hm2·mm）。值得注意的是，正常年和潤水年中W3處理的產量高于W2。因此，在選擇合理的灌溉方式時，還應綜合考慮產量和灌溉水分利用效率。

2.5 不同降水年型的最適灌水量

由于最大產量與灌溉水分利用效率之間存在差異，因此為進一步研究各降水年型下不同水分處理同產量間的最佳灌水量臨界值。運用DPS數據處理系統對灌水量和小麥產量進行二次擬合分析，得到了每個年型的擬合方程。干旱年Y=938.30+23.32X-0.06X2;正常年Y=1080.54+25.96X -0.07X2;潤水年Y=1523.80+27.96X-0.08X2。其中，Y 表示產量，X 表示灌水量，擬合方程均表現為開口向下的二次拋物線形狀。當X 低于閾值時，表現為正效應;當X 高于閾值時，則為負效應。對3個方程求導后得出最佳灌水量分別為194.33 mm、185.43mm、174.75mm，對應的灌溉水利用效率處于各灌溉處理適中狀態，即10.69kg/（hm2·mm）、11.36kg/（hm2·mm）和12.00kg/（hm2·mm）。產量提高率為184.88%、152.58%和111.99%。

3 結論（Conclusion）

本文利用試驗區大田實驗結果，對APSIM 模型在本研究區域的相關參數進行了校準和驗證。結果表明，APSIM 模型在該地區具有較強的適用性，能夠為制定科學的灌溉制度提供有力支持。對本研究40年區間降水量進行統計后發現，生育期的平均降水總量為186.25mm。與楊琪等[23]和聶志剛等[24]的研究結果一致，表明該地區依靠普通雨養很難達到春小麥需水量水平，因此給予灌溉是提高產量的有力措施。

通過對不同降水年型灌溉水平對小麥產量及構成因素的模擬分析后發現，根據年型的不同，分別施以150.00mm 和200.00mm灌量的水，能較好地提高產量及構成因素中的千粒重。因此，在確定春小麥的適宜灌溉水平時，除了考慮產量提升，還需要綜合考慮千粒重和籽粒數的生長特性，以找到最佳的灌溉策略。

此外，該地區屬于缺水區，需綜合考慮水資源有限的供應情況，特別是產量和灌溉水利用效率的關系。具體而言，各年型灌溉量分別不應超過194.33mm、185.43mm、174.75mm，以確保提高產量的同時，避免干物質與灌溉水浪費現象的發生。

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作者簡介：

鄒皓玥（1999-），女（漢族），平涼，碩士生。研究領域：作物模型模擬。

劉 強（1974-），男（漢族），武威，教授，碩士。研究領域：農業信息化。

基金項目：國家自然基金項目（32360438）;甘肅省拔尖領軍人才項目（GSBJLJ-2023-09）;甘肅省重點研究發展計劃（22YF7FA116）