水稻模型ORYZA2000在湖南双季稻区的验证与适应性评价

校准与验证水稻生长模型ORYZA2000,为模型本地化、区域化研究应用提供依据。采用湖南双季稻区作物田间观测数据,结合栽培管理措施、土壤以及同期逐日气象数据等资料对ORYZA2000进行参数校正,调试确定了早稻、晚稻有代表性品种的作物参数;利用独立的数据资料,对双季稻生育期、叶面积指数、生物量、产量等指标的模拟结果进行了详细地验证与适应性评价。结果表明:模型对双季稻品种的生育期模拟较好,开花期和成熟期的相对模拟误差为1—2d;早稻和晚稻叶面积指数的归一化均方根误差(NRMSE)均为24%,地上部总生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的NRMSE值分别为18%、22%、22%、24%和19%、24%、28%、28%,产量的NRMSE值分别为11%和16%。校验的作物参数反映了湖南早稻和晚稻品种的生物学特性,参数值合理、有效。通过校准作物参数,ORYZA2000可较为准确地模拟双季稻生长发育及其生物量的动态累积过程,适应性较强,能够应用于双季稻生产。

ORYZA2000模型模拟北京地区旱稻的适应性初探

利用北京昌平2年旱稻田间试验结果,对ORYZA2000模型模拟旱稻生长发育的适应性做了初步研究。根据2003年旱稻田间试验结果,对模型进行调试,获得了旱稻的基本作物参数,包括旱稻不同生育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积、最大根深等。利用2002年的数据对模型模拟的生物量、叶面积和产量等结果进行了检验。结果表明,ORYZA2000能够比较准确地模拟旱稻的生物量、叶面积动态变化过程及最终产量,尤其是在模拟穗生物量方面具有较高的准确性。地上部总生物量、绿叶生物量、茎生物量、穗生物量、叶面积指数和产量的相对均方根误差NRMSE值分别为45%、35%、57%、37%、35%和23%。

利用ORYZA2000模型分析北京地区旱稻产量潜力及需水特征

在模型验证的基础上,利用ORYZA2000模型分析表明,北京地区旱稻产量潜力30年平均为8573kghm-2,变化范围为6747～11278kghm-2,年际间变异系数为16.3%。而雨养产量的多年平均值为4084kghm-2,变化范围223～8018kghm-2,年际间的变异系数高达51.1%。产量潜力与雨养产量之差表明北京地区旱稻尚有一定的增产潜力。旱稻全生育期需水量的多年平均值为713mm,年际间变异为8.5%。其中,出苗—穗分化阶段由于持续时间长,需水量最大,占全生育期的49.7%。全生育期的平均需水强度为5.3mmd-1,需水强度最大的时期为穗分化—开花阶段,平均为5.5mmd-1。北京地区生育期内的降水量不能完全满足旱稻的需水要求,50%的年份水分亏缺量在250mm以上,水分亏缺量多年平均值为226mm,年际间变异较大,变异系数高达81.4%。

应用ORYZA2000模型制定北京地区旱稻优化灌溉制度

通过优化灌溉提高水分利用效率,使有限的水资源发挥最大的效益,是推行节水农业的一个重要方面。在模型验证的基础上,利用ORYZA2000模型和多年气象资料,分析了北京地区不同降水年型条件下旱稻产量和水分利用效率与灌溉定额之间的关系,在此基础上制定不同降水年型和产量水平的北京地区旱稻优化灌溉制度。结果表明:当灌溉定额达到一定水平后,最高产量趋于不变。干旱和平水年型条件下旱稻均有较大的增产潜力,灌溉定额为300～500mm可增产约3000kg/hm2;丰水年型灌溉定额为250mm时可增产1000kg/hm2。70%、80%和90%产量潜力3个产量水平的最优灌溉制度分别需要保持根层土壤相对含水率在67%、73%和83%左右,灌水定额不宜过高,以50～60mm为宜。灌溉次数和灌溉定额随产量水平的提高而增加,并取决于实际的降水情况:干旱年型3个产量水平的灌溉次数为3～8次;平水年型为2～5次;丰水年型为1～5次。水分利用效率变化范围为0.92～1.28g/kg,受各年型降水量影响灌溉水水分利用效率变化在1.61～7.76g/kg之间,丰水年型的灌溉水水分利用效率高于平水年型和干旱年型。80%产量潜力水平时的水分利用效率最高,不同年型灌溉定额在98～239mm之间,灌溉次数为2～5次。

基于ORYZA2000模型的北京地区旱稻适宜播种期分析

确定适宜播种期是制定合理的作物栽培管理方案的关键内容之一。在作物模型ORYZA2000有效性验证的基础上,以北京地区为例,利用该模型结合长期历史气候资料,对确定旱稻适宜播种期做了初步研究。结果表明:在不考虑水分因子条件下,北京地区旱稻297安全播期的范围较广,多年平均为3月26日—6月4日;受温度升高的影响,最早播期有提前趋势,而最晚播种期有延后趋势。在同一年份内,播期不同旱稻的产量也有一定的变化,呈现为先升高而后降低的趋势。播期过早或过晚导致生育期平均温度偏低是影响穗干物质累积且造成减产的主要原因,在适宜的播期范围内才能获得高产。以90%—100%当年最高产量潜力作为适宜播期的产量指标,确定北京地区旱稻297的适宜播期变化在5月11日—5月19日之间,相应的产量变化在6689—7257kg/hm2范围内。研究方法可为其他地区旱稻的播期研究提供借鉴。

应用ORYZA2000模型模拟水稻产量及吸氮量

通过田间实验,对模拟水稻生长的作物生长模型ORYZA2000的参数进行了校正。然后,应用ORYZA2000模型对不同施N水平下水稻的生物量、产量及地上部分吸N量进行了模拟。结果表明,生物量、产量及吸N量的模拟值和实测值均呈明显的正相关,相关系数分别为0.9638、0.9511和0.8791,模型较好地模拟了水稻的生物量和产量。但是,在穗分化-抽穗期地上部分吸N量的模拟结果欠佳,需要进一步改进。

基于ORYZA2000模型的湘赣双季稻气候生产潜力

应用湘赣地区1961-2006年25个气象观测站的逐日气象资料以及31个农业气象观测站1981-2006年双季稻发育期、生物量观测等资料,对水稻生长模型ORYZA2000进行参数调试和验证。以双季稻发育速率参数为主,结合地形、气候、水稻熟性分布和当地生产实际,将湘赣双季稻区划分为7个区域,实现了ORYZA2000在湘赣双季稻地区的应用。利用本地化后的ORYZA2000模型模拟湘赣地区早、晚稻的逐日生长过程,分析了湘赣地区1961-2006年双季稻气候生产潜力的时空演变规律。分析表明,赣东、赣中、湘中一带双季稻气候生产潜力较高,湘北、湘南、赣南、赣东北双季稻气候生产潜力较低,其空间分布与实际生产情况相符。从历史演变看,25个站中有18个站的双季稻气候生产潜力呈下降趋势,每年下降22-86kg/hm^2不等。初步分析表明,湘赣地区双季稻气候生产潜力下降是由于生育期天数减少、生育期内辐射（日照时数）减少和（或）积温上升3个因素的共同影响。辐射减少导致光合作用产物减少,积温上升意味着生育期内温度升高,或产生高温胁迫,或引发生育期缩短,均对水稻生长不利。

基于ORYZA2000模型模拟贵阳地区一季中稻的适应性初探

为了验证ORYZA2000模型在贵阳地区一季中稻的适应性,以贵阳地区2008—2009年气象资料为基础,采用2008—2009年‘金优527’、‘黔南优2058’、‘Q优6号’的田间试验数据对ORYZA2000模型进行校正,同时获取相关作物参数和开展模拟评价。结果表明,ORYZA2000模型对3个品种的地上部总生物量、茎生物量、穗生物量、绿叶生物量、叶面积指数、产量的NRMSE分别为:16.4%、22.5%、23.5%、26.5%、26.1%、11.3%。经过参数调试后的ORYZA2000模型能够比较准确地模拟贵阳地区一季中稻的生物量、叶面积动态变化及产量,尤其是在模拟产量、总生物量方面具有较高的准确性。

基于ORYZA2000的稻田水量平衡及地下水埋深对水稻灌溉的影响

应用水稻生长模拟模型ORYZA2000分析了淹灌、间歇灌溉、雨养3种稻田水分管理模式下田间水量平衡和水分生产率,以及不同地下水埋深对相关指标的影响。结果表明,淹灌模式巨大耗水量主要是满足稻田深层渗漏损失,间歇灌溉可以减少田间渗漏量,从而达到节水的效果,雨养栽培不仅可以减少深层渗漏,并可以利用地下水,以维持水稻蒸发蒸腾需要;3种灌溉方式以雨养模式水分生产率最高,其次为间歇灌溉,淹灌最低;地下水埋深对雨养模式的产量、水分生产率和水量平衡影响最大,对间歇灌溉相关指标影响较小,而对淹灌模式则无影响。

基于田间试验的水稻模型ORYZA2000区域参数比较

利用江苏南京、安徽宣城两地的水稻田间试验数据和气象资料,对ORYZA2000模型基本作物参数进行调整,包括不同发育阶段的发育速率、干物质分配系数、比叶面积等。两试验点的作物营养生长参数(DVRJ)和生殖生长参数(DVRR)差异很大,反应了模型的区域差异性。模拟效果均能准确反应叶面积指数、生物量的动态变化过程,在地上部生物量的模拟准确度最高。两试验点的叶面积指数、地上部生物量、绿叶生物量、茎生物量和穗生物量的归一化均方根NSMSE值分别为9%、19%、18%、13%、25%和16%、25%、17%、19%、24%,因而南京试验点的模拟效果比宣城好,参数更具区域适应性。

水稻ORYZA2000模型在陕西省的适应性评价

采用陕西省城固县农气观测站的水稻田间观测数据,对ORYZA2000水稻模型进行参数校正与调试,分析和模拟水稻在陕西省南部的适应性.结果表明:在全球气候变暖背景下,水稻各发育期均不同程度地提前;ORYZA2000模型模拟的水稻总生物质量、穗生物质量、茎生物质量和绿叶生物质量的模拟值和观测值相关性好,且随着播期推后,水稻产量呈下降趋势.该模型能够较准确地模拟陕南地区水稻产量、生育期、各生物量和叶面积指数的动态变化.

基于ORYZA2000模型的华北地区旱稻干旱风险评估

针对华北地区旱稻产量年际不稳定的问题,利用作物生长模拟技术与数理统计相结合的方法,对华北地区气候背景下旱稻生长季内干旱风险进行了定量评估。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量（即需水量）的亏缺率（即水分亏缺指数）,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率（即灾损指数）作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度以及产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明,华北地区旱稻全生育期水分亏缺指数在0.35~0.45之间,其中出苗~穗分化阶段指数值在各生育阶段中最高。干旱灾损指数变化在0.24~0.50之间,其中河北的西北部、山东北部及河南的南部较高。就干旱强度风险及灾损风险而言,空间分布趋势基本一致,风险指数低的地区主要分布在河北北部、山东南部等地区,河北中南部、河南大部等地风险指数较高;就综合风险指数而言,高值区主要分布在河南的西部和南部、山东北部以及河北中部的部分地区,低值区主要分布在北京、天津、河北北部、山东大部以及河南北部的大部分地区。总体上看,华北大部地区旱稻干旱综合风险较低,但在农业生产实际中仍不能忽视高风险区的干旱应对及防御。

ORYZA2000在江汉平原中稻生长模拟中的适用性初探

利用荆州市农业气象试验站2001年逐日气象观测数据和中稻生育期、生物量观测资料,对O-RYZA2000作物参数进行校正,获取了丰两优1号的发育期速率、分配系数、比叶面积等基本作物参数,并利用2000年、2002年的观测数据和观测资料对模型适应性进行了检验。结果表明,ORYZA2000能够比较准确地模拟中稻的生物量、叶面积动态变化趋势及最终产量。

基于ORYZA2000模型的浙江省单季稻生物量及产量结构的模拟与分析

以水稻品种甬优15为试验材料,对浙江省单季稻发育期、生物量及产量结构进行了观测。在此基础上,结合作物特性和观测数据调整了ORYZA2000模型参数,并验证了模型对作物生长发育变量的模拟效果。结果表明,供试品种生物量变化趋势符合作物生长发育规律,具有高产群体特征,其中LAI最大值为12.5,叶、茎、穗干质量分别为6 052.1、12 414.4、21 641.1 kg/hm^2。模型对生育期模拟效果最好,绝对误差为1 d;生物量变化动态模拟效果良好,一致性指数D达0.9以上;LAI、干物质量和产量的模拟误差在可接受范围内,其中穗干质量的NMRSE为17.9%。说明ORYZA2000模型对浙江省单季稻模拟具有较好的适应性,可为作物产量预报、气象影响评价等农业气象服务提供技术支撑。

水稻生长模拟模型ORYZA2000及其在中国应用前景分析

详细介绍了水稻生长模拟模型ORYZA2000的发展历程和最新功能,概括了该模型在亚洲主要水稻种植区的应用研究情况,分析了国内学者对该模型的研究和应用现状,最后指出该模型不仅可以为水稻田间管理提供灌溉、施肥和栽培制度的优化,还可以为区域水稻产量预测、农业水资源利用和配置提供技术手段。因此该模型在我国水稻种植区具有广阔的应用前景。

基于稻田实测温度的水稻模型ORYZA2000应用

利用安徽省淮南市寿县水稻试验站2016-2018年水稻高温热害田间试验观测数据和气象数据,对ORYZA2000水稻模型进行本地化定标,再运用其对稻田实测温度和台站温度进行对比模拟研究,分析稻田不同高度的实际温度与台站温度的差别及其对ORYZA2000水稻模型模拟结果的影响。结果表明:(1)获取田间离地35、75、125cm处气温,并将各高度田间气温组合成稻田组合温度,代表田间水稻冠层的生境温度,将这4种温度及台站温度进行比较,在平均日最高温度方面,以稻田组合温度最高,高于台站温度近2.5℃;在平均日最低温度方面,田间各高度温度与台站温度相比差距相对较小。(2)本地化作物参数定标后,ORYZA2000水稻模型在模拟寿县水稻生育期和生物量方面精度较高,其中作物生育期及地面总生物量(WAGT)模拟精度最高。(3)在水稻产量模拟方面,利用稻田组合温度的产量模拟效果优于台站温度,稻田组合温度和台站温度模拟产量的NRMSE分别为4.2%和6.1%。研究表明,ORYZA2000水稻模型模拟中采用实际田间温度比采用气象台站温度更为合理,尤其在可能发生水稻高温热害时精度更高。

ORYZA2000水稻模型在四川盆地参数本地化及验证应用

以杂交水稻中熟品种"辐优838"和中晚熟品种"川香9838"两年分期播种试验资料为基础,对ORYZA2000水稻模型发育速度、比叶面积、呼吸和分配系数等参数进行调试检验,实现模型参数的本地化,并利用四川盆区22个观测水稻的农业气象观测站2013-2015年的水稻观测资料对本地化模型参数进行验证,同时根据未来气候情景预测资料,模拟评价气候变化对四川盆区未来水稻的发育期和产量的影响.结果表明,1)ORYZA2000模型参数因品种不同而有所变化,本地化的模型参数对发育期和干物质的模拟效果达到较高的实用精度,发育期偏差值2d左右,叶面积指数、干物质和产量模拟值与观测值的相关系数在0.86以上;2)本地化的模型参数在四川盆地稻区具有较强的适应性,60多个样本模拟的齐穗期和成熟期偏差绝对值平均为4d左右,产量绝对值平均偏差为570kg/hm2;3)未来气候变化对四川盆地水稻生产有较大影响,不同区域影响不同.未来30年(2021-2050年)与前30年(1981-2010年)比较,盆周边缘山地稻区水稻产量有增加的趋势,一般增加在300kg/hm2左右,盆地中部稻区水稻产量有减少的趋势,一般减产幅度在150~450kg/hm2之间.

ORYZA2000模型模拟安徽地区不同播期水稻的适应性分析

以2010—2011年安徽宣城两个水稻品种（两优6326，南粳44）3个播期（5月5日、15日、25日）水稻生长发育观测数据为基础，结合当地气象、土壤等数据，将2010年数据作为校准数据对ORYZA2000模型进行参数校正，调试决定作物基本参数，以2011年数据作为检验数据，对水稻生育期、叶面积指数、生物量及产量等指标进行模拟并将结果进行统计验证与评价。结果表明，对水稻生育期发育速率的模拟显示，两优6326的大部分生育期发育速率稍高于南粳44，第三播期两优6326基本营养阶段及生殖生长阶段的发育速率最大，第三播期南粳44穗分化阶段的发育速率最小；水稻生育期模拟值均比实测值小，其差异为2～7d。生育期长度的归一化均方根误差（NRMSE）为3．4％～7．5％；两组数据所得地上总生物量的NRMSE为16％-22％、绿叶生物量的NRMSE为20％-25％、茎生物量的NRMSE为17％～21％、穗生物量的NRMSE为19％-25％、叶面积指数的NRMSE为24％～26％，其总生物量及产量的NRMSE分别为6％～13％和5％-14％。模拟结果表明ORYZA2000模型可以通过校准作物参数，较准确地模拟水稻发育期、发育速率及其生物量的动态积累过程。

基于GLUE方法的ORYZA2000模型不确定性分析

在作物模型模拟过程中,考虑模型参数的不确定性,有助于获取更加稳健的模拟结果。本文采用GLUE方法对ORYZA2000模型生育期参数进行不确定性分析。结果表明,DVRJ(营养生长期参数)的概率密度呈指数分布,可识别性较强,而DVRI(光周期敏感期参数)、DVRP(穗分化期参数)和DVRR(生殖生长期参数)的概率密度呈现出均匀分布趋势,可识别性较差。

ORYZA2000模型中辐射模块的评估及改进

利用大田实测数据对ORYZA2000模型中的辐射模块进行了评估与改进。结果表明:水稻产量和地上部分干质量对散射辐射比例变化敏感。但是模型模拟的1 d不同时刻太阳辐射中散射辐射比例与实测值相比存在较大误差,傍晚时刻的均方根误差可达0.15。而该模拟偏差(模拟值与观测值的差值)与大气透射系数呈二次曲线的关系,利用模拟偏差与大气透射系数之间的关系改进了模型对散射辐射比例的模拟。改进的辐射模块对1 d 3个时刻散射辐射比例模拟的均方根误差分别缩小了0.01、0.02和0.02。该结果可为ORYZA2000模型的改进提供参考。