基于CERES-Wheat模型的冬小麦动态水分生产函数研究

Crop-water production function (CWPF) is a function to describe the relationship between crop yield and the irrigation amount during the growth season, which has been widely used in irrigation scheduling and deficit irrigation studies. In commonly used CWPFs, the influence of water pressure on crop yield was represented with a water sensitivity index. However, this index usually suffered from strong temporal and spatial variations. It changed significantly with the differences of climate, soil, crop cultivar etc. Generally, the CWPFs can only be obtained through specifically designed multi-stage drought experiments and statistical regression analyses. Unfortunately, those experiments were usually complex and both time and labor consuming, which impeded the further study and application of CWPFs. In this potential project, we will investigate the possibility of development of CWPFs for winter wheat production based on the wheat simulation model of CERES-Wheat and study the dynamic CWPF that can automatically update itself based on the soil water and plant biomass conditions of the very last growth stage. The main idea was: to calibrate the CERES-Wheat model with experiment data that can be easily obtained in common field experiments; then to conduct the multi-stage drought experiments with the calibrated model; and finally to develop the required CWPFs based on the simulation outputs. The results of this study will dramatically simplify and accelerate the development of CWPFs, and overcome the inherent temporal and spatial variations to some extent. It can also lay a theoretical foundation for the "precision irrigation" in agriculture.

作物水分生产函数是描述作物产量和生长期内灌溉水量之间关系的函数，常用于灌溉制度优化和非充分灌溉理论研究。常用的该类函数中，水分胁迫对产量的影响通常用水分敏感指数来描述，但该指数具有较强的时间和空间变异性，随气候、土壤、作物品种的不同，指数值都会有显著变化。一般地，作物水分生产函数要通过专门的小区受旱试验和统计回归方法获得。但受旱试验往往较为复杂、费时费力，妨碍了作物水分生产函数的深入研究和应用。在本研究中，我们将研究利用CERES-Wheat小麦生长模型推导冬小麦水分生产函数的可能性和具有自我更新功能的动态水分生产函数。基本思路是：利用较易获得的常规田间试验数据进行模型校正，然后在校正后的模型上模拟小区分段受旱试验，并以模拟结果推导所需的水分生产函数。本研究的成果将极大简化和加速作物水分生产函数的推导过程，并在一定程度上克服其中存在的时间和空间变异性，为实现农业"精确灌溉"提供理论基础。

本研究利用CERES-Wheat和CERES-Maize模型来推导冬小麦和夏玉米的水分生产函数。首先，在陕西杨凌进行了连续三季（2012-2015）的遮雨棚下分段受旱试验，研究了冬小麦和夏玉米对不同水分胁迫情境的响应机制；然后利用试验数据对上述模型进行了参数估计和模型验证；最后利用校正后的模型和56年度（1955-2012）历史气象数据模拟了冬小麦和夏玉米的生长发育和产量形成，并以模型模拟数据为基础推导出多年气候条件下的作物水分生产函数。结果发现在营养生长阶段产生连续水分胁迫时，明显影响冬小麦的正常生长发育，越冬期和返青期受旱时冬小麦的株高和叶面积指数都最小，并且后期复水也不能弥补生物量的严重损失。干旱胁迫能缩短冬小麦的生育期，且受旱时期越早、胁迫程度越大，则生育期越提前，成熟期最大可提前5 d。不同的参数估计方案所得的模型输出结果有较大差异，其中方案1（利用试验中的充分灌溉处理CK数据进行参数估计，其他不同阶段受旱处理数据进行验证）的模型校正和验证精度最高，模型校正的绝对相对误差和相对均方根误差分别为4.89%和5.18%。在冬小麦抽穗期和灌浆期受旱时，CERES-Wheat模型可以较好地模拟冬小麦的生长发育过程以及土壤水分的动态变化，但是在越冬期和返青期受旱时，模拟结果相对较差，并且随着受旱时段提前和受旱程度的加重，模拟精度将变得更低。此外，该模型无法模拟由不同水分胁迫造成的冬小麦物候期差异。利用前述田间试验数据和模型模拟数据，分别采用最小二乘法回归分析得到4种水分生产函数模型的水分敏感指数，结果发现两年度冬小麦Jensen、Blank和Stewart模型的水分敏感指数都在越冬期和灌浆期较大，拔节期最小，而Minhas模型的水分敏感指数在越冬期、拔节期和灌浆期都较大；56年度模型模拟冬小麦的Jensen、Blank、Stewart和Minhas模型的水分敏感指数都在返青期和灌浆期较大，拔节期其次，越冬期最小。夏玉米研究也呈现类似结果，不再累述。本研究结果表明，通过引入作物生长模型，可以极大简化和加速作物水分生产函数的推导过程，并将气象、土壤、耕作、作物品种等因素考虑在内，建立更具普遍性的作物水分生产函数。此外，本项目还对冬小麦对复杂受旱情境的响应机制进行了研究，探讨了水分胁迫对冬小麦物候期的影响和估算算法，利用核磁共振技术研究了小麦植株内的水分分布和运移。

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