基于GLUE和PEST的CERES-Maize模型调参与验证研究

作物模型已逐渐成为干旱和半干旱地区优化农田水肥管理和实施节水灌溉的有力决策支持工具。为了探讨CERES—Maize模型模拟不同生育期受旱情况下夏玉米的生长发育、产量形成和土壤水分状况的模拟精度，进行了2013和2014年连续两季夏玉米田间分段受旱试验。试验将夏玉米整个生育期划分为苗期、拔节、抽雄和灌浆4个主要生长阶段，采用单个生育期受旱其他生育期灌水的方式，形成4个不同的受旱时段水平（Dl～D4），又根据夏玉米多年生育期降雨量，设置了70和110mm两个灌水水平（11和12），共形成8个处理，每个处理3次重复，在遮雨棚内按照裂区试验布设，此外设置1个各生育期均灌水110mm的对照处理（CK）。利用两年试验数据，采用DSSAT—GLUE和PEST两种不同的模型参数估计工具，对CERES—Maize模型的遗传参数进行估计，并对该模型的模拟精度和可靠性进行验证，此外还使用交叉验证法对CERES—Maize模型的整体模拟精度进行评估。结果表明，GLUE和PEST两种调参工具所得的模型参数均有较好的稳定性和收敛性，但PEST调参工具耗时较少，效率较高；CERES-Maize模型能较好地模拟充分灌水条件下夏玉米的生长发育、产量和土壤水分变化，绝对相对误差（ARE）和相对均方根误差（RRMSE）均在6％一8％之间；但是现有CERES—Maize模型无法模拟由于不同生育期受旱造成的夏玉米物候期的差异。此外，交叉验证结果发现夏玉米生长前期（特别是拔节期）受旱处理的数据参与模型校正时，模型的总体平均模拟误差较大，精度较低。CERES-Maize模型模拟前期受旱对玉米籽粒产量的影响时结果不够准确，这可能是由于该模型低估了早期水分胁迫条件下的LAI值，进而使得ET模拟不准确所造成的。总之，CERES-Maize模型对生育期前期（特别是拔节期）受早条件下夏玉米生长发育、产量形成和土壤水分变化的模拟还存在一定的不足，若将CERES-Maize模型应用于我国干旱和半干旱地区水分胁迫条件下玉米的生产管理和科学研究，应对模型进行相应的修正。

基于CERES的宁夏空中云水资源特征及其增雨潜力研究

利用2009-2014年NASA地球观测系统(EOS)云与地球辐射能量系统(CERES)云资料和气象站降水资料,对宁夏北部引黄灌区、中部干旱带及南部山区3个具有不同地形、地貌、气候特征的地区云水资源及增雨潜力特征进行了对比研究。结果表明:宁夏地区大气可降水量在空间分布上呈现从东南向西北方向递减,从季节变化看表现出随夏秋春冬依次递减的特征。在东亚季风和贺兰山地形的共同影响下,全年总云量和低云量在南部山区最大,北部川区最小。云光学厚度与水云粒子半径及冰云等效直径呈显著的负相关关系,其中中部干旱带相关关系最强是开展人工增雨效果最显著的地区。随着全年四季天气气候变化,宁夏人工增雨主要潜力区会逐渐由春季的贺兰山沿山、中部干旱带地区,移动到夏季的银川以南同心以北和固原西南部地区,秋季缩减到海原、西吉一带。

不同水分胁迫条件下DSSAT-CERES-Wheat模型的调参与验证

作物模型为人们认识旱区农业生境过程并对其进行调控提供了一种有效的工具。为了探讨小麦生长模拟模型DSSAT-CERES-Wheat能否准确模拟水分胁迫条件下旱区冬小麦的生长发育和产量形成过程,同时确定参数估计和模型验证的最优方案,该研究进行了连续两季（2012.10-2013.06和2013.10-2014.06）的冬小麦分段受旱田间试验。试验将冬小麦整个生育期划分为越冬、返青、拔节、抽穗和灌浆5个主要生长阶段,每相邻两个生长阶段连续受旱,形成4个不同的受旱时段水平（D1-D4）,根据小麦生育期的需水量,设置灌水定额分别为40和80 mm 2个水平（I1和I2）,共形成8个处理,每处理3次重复,在遮雨棚内采用裂区试验布置,此外在旁边设置1个各生育期全灌水的对照处理。文中设置了5套不同的参数估计和验证方案,利用DSSAT-GLUE参数估计模块得到不同的参数估计结果。通过对比分析冬小麦物候期、单粒质量、生物量、产量、以及土壤水分含量的模拟值和实测值之间的差异,以确定利用DSSAT-CERES-Wheat模型模拟旱区冬小麦生境过程的精度。结果表明,参数P1V（最适温度条件下通过春化阶段所需天数）和G3（成熟期非水分胁迫下单株茎穂标准干质量）具有较强的变异性,变异系数分别为19.07%和16.34%,受基因型-环境互作的影响较大,而其他参数的变异性则较弱,变异系数均小于10%;DSSAT-GLUE参数估计工具具有较好的收敛性,不同参数估计方案所得的参数值具有一定的一致性;不同的参数估计方案所得的模型输出结果有较大差异,其中参数估计方案1（利用两季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,其中模型校正的绝对相对误差（absolute relative error,ARE）和相对均方根误差（relative root mean squared error,RRMSE）分别为4.89%和5.18%。在冬小麦抽穗期和灌浆期受旱时,DSSAT-CERES-Wheat模型可以较好地模拟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,需要对模型进行相应的改进。交叉验证表明DSSAT-CERES-Wheat模型模拟该研究中不同水分胁迫条件下冬小麦生长和产量的总体性误差在15%~18%左右。总之,DSSAT-CERES-Wheat模型在模拟旱区冬小麦生境过程时存在着一定的局限性,若要更广泛地将该模型应用在中国干旱半干旱地区的冬小麦生产管理和研究,有必要对冬小麦营养生长阶段前期的水分胁迫响应机制和模拟方法进行进一步的深入研究。

利用CERES(SYN)资料分析青藏高原云辐射强迫的时空变化

利用2001年11月—2005年10月"云与地球辐射能量系统(CERES)"辐射和云资料SYN(Syn-optic Radiation Fluxes and Clouds),分析了青藏高原(下称高原)地区不同高度云辐射强迫的时空变化特征。结果表明:(1)高原整体为云强迫正、负值的过渡区域,这种过渡性有显著的季节差异和区域划分。高原东南部表现出较强的冷却效应,其西部和东北部干旱区在冬、春季表现为较弱的加热效应。(2)高云、高的中云和低的中云对云短波辐射强迫的季节变化都有贡献,其中中云是导致区域差异的主要因素;云长波辐射强迫的区域差异不明显,但季节差异显著,这主要是由高的中云和高云的变化引起的,且云量是主要的影响因子,高云云量虽小但其影响不可忽视。(3)高云在高原地区产生净加热效应,高的中云既产生加热作用也产生冷却作用,低的中云产生净冷却效应。(4)云短波辐射强迫在云辐射强迫的日变化中仍然占主导地位,日变化的区域差异主要是由云量引起的。白天,在云短波辐射强迫的日变化中,低的中云贡献更大。高云对云长波辐射强迫的日变化贡献主要在晚上,低的中云在夜间对云长波辐射强迫有抑制作用。

基于CERES-Maize模型的华北平原玉米生产潜力的估算与分析

在对DSSAT4.0中CERES-Maize模型进行参数校正和验证的基础上,进一步利用华北地区具有代表性的10个气象站30年(1976～2005年)的气象资料以及华北地区典型的土壤数据展开模拟。结果表明,在一年一季的生产条件下,华北平原各地区玉米多年平均光温生产潜力为13.53～22.56t/hm2;各地区玉米产量在4月下旬至6月中旬的播期范围内均呈随播期的延迟而增加的趋势,对这一趋势和各气象指标进行相关分析表明,在华北北部主要驱动因子是灌浆期平均日辐射量,而华北中南部主要驱动因子是灌浆期的温度。华北平原自北向南,优化播期呈逐渐推迟的趋势:北部怀来地区5月上旬播种较为适宜,北京、乐亭和天津地区以5月下旬至6月初播种产量最高;中南部以6月中上旬播种(夏播)较适宜。

CERES-Rice模型在江汉平原的验证与适应性评价

基于江汉平原武汉、荆州农业气象试验站双季早、晚稻及单季中稻多年田间试验数据和同期逐日气象数据,在利用GLUE参数估计模块结合"试错法"对模型参数标定基础上,对CERES-Rice模型叶面积指数及生物量动态、发育期、成熟时地上部生物量、产量等的模拟能力进行了验证。结果表明,模型对水稻发育期模拟较好,开花期和成熟期的模拟误差在3d以内,其中对感光性较弱的早稻模拟最好,感光性较强的晚稻模拟最差;生育期内叶面积指数和生物量动态模拟良好,一致性指数分别达0.98和1.0;模拟产量和地上部总生物量的相对均方根误差分别为8.72%和5.91%,总体效果较好,其中生殖关键期遭遇寒露风的晚稻产量NRMSE为11.16%,模拟效果偏差。说明CERES-Rice模型在无明显异常天气条件下对江汉平原地区水稻模拟具有较好的适应性,CERES-Rice模型可为江汉平原水稻生育期预测提供技术支撑,在考虑极端天气条件胁迫产量形成过程的基础上,可应用于该地区气象影响评价及产量预报业务。

CERES-Rice模型在中国主要水稻生态区的模拟及其检验

本文利用水稻生长观测资料和气象资料,采用CERES- Rice模型在中国主要稻区开展应用研究,对水稻产量、开花期和生物量等的模拟能力进行了评价。所选试验站点分布在不同的水稻生态区,地跨北纬2 0°0 2′(海南海口)至北纬4 5°4 5′(黑龙江五常)。结果表明,在不同的水稻生态区,CERES Rice模型模拟水稻开花期、每平方米粒数、单位产量及生物量的误差在合理的范围内,其中模拟开花期分布在- 10 %～+15 %的相对误差线内,模拟产量分布在- 15 %～+2 0 %相对误差范围内,模拟和观测值的分布具有很好的一致性。如果考虑田间观测10 %～15 %的误差,且排除害虫和病害的影响可得出以下结论:在中国不同水稻生态区,应用文中的水稻品种,该模型能够合理模拟水稻开花期、产量、生物量及产量构成要素(每平方米粒数)。

用CERES玉米生长模型预测优质蛋白玉米生物产量的形成

在泰国北部清迈大学农学院的多种作物中心 (北纬 18°47′ ,东经 99°5 7′,海拔 30 0m)进行品种×播种期的双因素试验 ,用CERES玉米生长模型模拟栽培管理措施对不同品种的生长发育的影响。参试种为 :优质蛋白玉米Across876 3,PozaRica 876 3和普通玉米Suwan 1;播种期分别为 1994年 12月 2 0日 (PD1)、1995年 1月 5日 (PD2 )、1995年 1月2 0日 (PD3)。结果表明用CERES玉米模型模拟 ,试验 3个品种与播种期无相关关系 ,对叶片氮百分含量模拟较为准确 ,但对叶片数。

基于CERES-Wheat和遥感数据的土壤水分供给量反演

以关中平原为研究区域,以冬小麦为研究对象,基于2007—2008年TM遥感数据反演的和CERES-Wheat模型模拟的生物量和叶面积指数,将由离散积分思想计算的日均分摊系数和由冬小麦各生育阶段生长特点划分的分段蒸腾系数引入土壤水分平衡方程,建立土壤水分供给量反演模型。利用该模型进行研究区域2007—2008年冬小麦全生育期的蒸散量和土壤水分供给量的单点和区域尺度的定量反演。选取拥有多时相遥感数据的2000—2001年进行模型验证,结果表明,在充分获取降水、灌溉信息和多时相遥感数据的条件下,土壤水分供给量的反演结果准确度较高。区域尺度的土壤水分供给量呈现出西高东低和北高南低的分布特征,自西北部向东南部逐渐递减,与关中平原冬小麦受水分胁迫程度的区域性变化趋势基本一致,表明应用模型反演冬小麦全生育期的土壤水分供给量是可行的。

基于CERES模型的临沂小麦生产的适应措施研究

采用英国Had ley中心的区域气候模式PREC IS结合CERES-W heat模型,对2071-2100年(2080 s)SRES A2、B2两种排放情景下山东临沂地区小麦生产进行模拟。结果表明:在PREC IS预测的2080 s气候变化情景下,不考虑CO2的肥效作用,临沂地区小麦的生育期明显缩短,产量有所下降,且A2情景下产量下降更明显;考虑CO2肥效作用时,能够补偿温度升高带来的负面影响,两种情景下的小麦产量均显著增加。未来如果保持品种和管理措施不变,A2、B2情景下分别将小麦的播期推迟15d、10d后,小麦的生育期将延长,产量将增加;通过品种参数对产量的影响分析,得出未来气候变化情景下应尽量培育穗粒数较多的品种以提高产量;根据现有品种的表现,未来气候变化情景下,临沂地区适当引进偏春性的冬小麦品种,将可能提高产量。总之,将播期推迟,培育穗粒数较大的小麦新品种或引进偏春性的小麦品种可以减小未来气候变化对临沂小麦生产的不利影响。

基于CERES-Wheat模型的沧州地区冬小麦需水量分析

作物生长模拟模型的应用为农田水资源分析和水分管理措施的优化提供了新的方法手段。本研究以CERES-Wheat模型为基础,通过情景分析的方法,分析了华北平原沧州地区冬小麦1981—2014年产量、大田蒸散量(ET)、作物蒸腾(EP)、土壤蒸发(ES)、水分生产率(WP)的年际变化特征,并建立了ET与WP定量化关系模型,利用该模型计算出了WP达到最大值的经济蒸散量为435 mm;利用ET多年平均值与多年平均降雨量差值计算出了T0(不灌溉)、T1(拔节期灌水75 mm)、T2(拔节期、扬花期各灌水75 mm)、T3(起身期、孕穗期和扬花期各灌水75 mm)4个水分处理不同产量目标下冬小麦多年平均的需水量分别为189 mm、264 mm、298 mm和319 mm,对应的平均产量分别为4 144 kg?hm?2、7 293 kg?hm?2、7 301 kg?hm?2和8 245 kg?hm?2;采取地膜覆盖等栽培管理措施扣除土壤蒸发,T0、T1、T2、T3水分处理可分别节水80 mm、71 mm、71 mm和70 mm。在此情况下,利用EP多年平均值与多年平均降雨量之间的差值计算出不同水分处理下冬小麦多年平均的需水量分别为109 mm(T0)、193 mm(T1)、227 mm(T2)和249 mm(T3)。以上研究结果可为沧州地区冬小麦水分定量化管理措施的制定提供参考。

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。

利用RZWQM-CERES模拟华北平原农田土壤水分动态及其对作物产量的影响

农业系统模型是农业生产多元目标优化管理的重要工具,但由于系统模型过程复杂,参数众多,校正和验证工作一直是模型研究的重点和难点。本文利用RZWQM(Root Zone Water Quality Model)与CERES(Crop Environment Resource Synthesis)的结合模型RZWQM-CERES模拟土壤水分及作物产量进行了参数优化和验证,结果表明,RZWQM-CERES在禹城站和栾城站模拟不同灌溉处理土壤贮水量与测定值呈相似的变化趋势,均方根差(RMSE)分别为2.38～2.70cm及3.49～3.73cm;作物产量模拟结果与实测值对土壤水分的响应趋势一致(R2=0.83***,n=22),其中在禹城站模拟小麦和玉米产量的RMSE分别为550kghm?2和580kghm-2,栾城站模拟小麦产量的RMSE为670kghm-2。以上结果表明RZWQM-CERES可作为华北平原模拟和分析土壤水分对作物产量影响的有效工具。本文初步建立了一套适合华北平原作物生产的模型参数,为利用RZWQM-CERES建立农田水分优化调控策略奠定了基础,并探讨了模型评价过程中应注意的问题。

CERES-Rice在水稻氮肥管理中的应用与分析

利用CERES Rice做模拟试验,分析了施氮量和氮肥运筹对水稻产量形成的影响。结果表明:当施氮水平较低时,CERES Rice能较好地模拟施氮量对水稻产量形成的影响,但在施氮水平较高的情况下,CERES Rice的模拟结果不太理想。模型能反映不同N肥运筹下模拟水稻产量的差异,但不能反映高产栽培的施氮特征。结合试验资料进一步分析认为,误差产生的原因是模型中仅用氮素丰缺因子对光合效率进行订正,而没有考虑氮素对物质分配和转移的作用。

CERES-Maize模型在中国主要玉米种植区域的适用性

选取北方春玉米区、黄淮海春夏播玉米区、西南山地丘陵玉米区、南方丘陵玉米区、西北内陆玉米区五个区域中70个站点，利用1998—2000年玉米生长的田间试验资料和气象台站的气象观测资料，研究CERES—Maize模型在主要玉米种植区域对玉米生育期、产量的模拟能力。选用符合度指数D、RMSE等统计指标进行评价。结果表明：玉米生育天数模拟的D值为0．58—0．95，产量模拟的D值为0．66～0．88，说明CERES—Maize模型可以较好地模拟出区域内玉米生育期和产量观测值的分布趋势；生育期的模拟误差小于产量的模拟误差；区域尺度的统计分析可以更准确的表示模型的模拟效果。

水稻生长模型CERES-Rice的研究进展及展望

简单介绍了CERES-Rice模型的基本原理、主要参数和相关功能,重点阐述了该模型在国内外的研究和应用进展,总结了CERES-Rice模型研究中存在的问题,并在加强模型的机理研究、数据的可获得性、与信息技术的结合和界面友好化等4个方面对CERES-Rice模型研究的趋势进行了展望。

基于CERES-Maize模型春玉米水分优化管理决策

在完成DSSAT(4.0.1.0)中CERES-Maize模型参数的校正和验证之后,利用30年(1976-2005年)的气象资料针对北京地区的春玉米生产进行模拟。结果表明,在充分灌溉的条件下,春玉米4月底播种多年平均产量为11.5 t/hm2,当播期推迟至5月底时产量平均提高了4.1%。推迟播期后,春玉米生育期内降雨分布更加均匀。4月底播期的推荐灌溉量多年平均为150 mm,推迟播期后推荐灌溉量减少了50 mm,水分利用率提高了14.9%。在仅灌底墒水及雨养条件下,推迟播期后WUE则分别提高了25.4%和35.6%。5月底播种时,仅灌底墒水在67%的年份里产量达到充分灌溉的水平,即使在雨养条件下仍在50%的年份里和自动灌溉持平。

基于CERES-Maize模型的玉米水分关键期干旱指数天气保险:以陕西长武为例

水分关键期干旱是影响玉米生长和产量的主要限制因子,构建此时期玉米干旱损失模型,研究干旱指数天气保险,对于合理设计天气指数保险和解决目前传统农业保险的困境,转移农业气象灾害风险具有重要意义。针对作物特定阶段单因子气象灾害影响难以剥离的问题,本研究在西北农林科技大学旱作农业长武试验站进行了连续3a的雨养玉米观测试验,利用田间试验数据(玉米生长发育数据、气象数据、土壤数据和田间管理数据)对CERES-Maize模型进行参数校正和验证,模拟玉米水分关键期(6月21日-8月31日)干旱对生长和产量的影响,构建干旱损失模型;依据长武1990-2019年的气象数据,利用EasyFit软件筛选出玉米水分关键期干旱指数最优分布模型,模拟干旱发生概率;结合干旱损失模型,利用纯费率精算方法厘定玉米水分关键期干旱指数保险费率;采用投影寻踪的统计方法,设计干旱指数保险赔付方案。结果表明,CERES-Maize模型校正和验证的平均绝对相对误差ARE和相对均方根误差RRMSE都小于10%,符合作物模型模拟精度的要求;模拟的干旱指数(DI)与玉米减产率(y,%)间呈显著的线性函数关系,即y=-0.55DI+107.17;Log-logistic模型对干旱指数分布的拟合精度最高,Anderson-Darling(AD)检验值仅为0.20,轻旱、中旱、重旱和特旱发生的概率分别为9.75%、5.90%、3.71%和3.50%。基于Log-logistic模型厘定的玉米水分关键期干旱指数保险费率为5.6%。在玉米生长水分关键期,干旱指数保险的起赔点为DI=185,DI≤185时,进行分级赔付。

基于CERES-Rice模型分析黔中高原水稻生产对气候变化的响应

将贵州省花溪站2004-2005年的气象资料以及同期贵州省农业科学研究院的水稻种植田间试验资料输入作物模型CERES-Rice,通过校准和验证获得贵州水稻品种黔两优的遗传参数,利用1962-2006年的气象资料动态模拟该品种水稻的生长发育过程。结果表明,44a来,在黔中高原春、夏季气温略有下降和秋季气温略有增加的气候背景下,水稻模拟产量下降趋势不显著;模拟的水稻开花期有一定的稳定性;分期播种的模拟产量差异不显著,表明当前水稻的播种期合适,同时可适当提前以规避秋风等自然灾害对水稻产量的影响。

CERES-玉米模拟模式的数值试验及应用

利用美国的ＣＥＲＥＳ玉米模拟模式对河南省伊川县１９９２、１９９３年共６期玉米分期播种资料进行了模拟，对生育期和籽粒产量的模拟效果较好。经对播种密度、播种日期、播种深度与籽粒产量关系的数值试验，提出高产密度标准为８．２５（高肥水田块可达９．７５）株·ｍ－２，最佳播期为５月３１日～６月５日和最适播种深度为６ｃｍ左右。经对河南省南阳市大田玉米生长发育的模拟验证，平均相对误差率为５．６％，并可用理论计算的逐日太阳辐射代替实测太阳辐射进行生长模拟。