韓 健，池寶亮

（1.山西大學生物工程學院，山西太原030006；2.山西省農業(yè)科學院旱地農業(yè)研究中心，山西太原030006）

20世紀60年代以來，計算機模擬技術的發(fā)展與現(xiàn)代系統(tǒng)分析理論的日趨成熟為作物生長發(fā)育量化分析和生產決策研究提供了強有力的技術支持，極大地推動了作物生長模型研究及模擬技術的發(fā)展[1]。另外，作物生長模型也對傳統(tǒng)農業(yè)向優(yōu)質、高產、高效的現(xiàn)代化農業(yè)轉型發(fā)揮了重要作用[2]，其功能也體現(xiàn)在提高農田水分利用效率，優(yōu)化作物種植結構和穩(wěn)定提高農業(yè)生產以及發(fā)展節(jié)水農業(yè)等方面[3-6]。

1 作物生長模型（Growth Simulation Model）的定義、分類及其特征

作物的生長發(fā)育是一個復雜多變的綜合過程，它受土壤、氣候、遺傳生理和生態(tài)環(huán)境以及耕作栽培措施等因素的影響和制約，如對作物生育過程進行精確的研究和掌握，僅僅依賴物理實驗是難以做到的。而通過對作物生長模型的研究，可以在很大程度上簡化實驗過程，加快研究進展，節(jié)約資源，減少不必要的浪費，故其模型研究得到了廣泛重視。就其本質來說，作物生長模型著重對作物生長發(fā)育過程及其與環(huán)境的關系進行定量描述和預測[7]。作物生長模型又簡稱為作物模型，是通過對作物生育和產量的實驗數(shù)據(jù)加以理論概括和數(shù)據(jù)抽象，找出作物生育狀況及其與環(huán)境之間關系的動態(tài)模型，然后在計算機上模擬作物在給定的環(huán)境下整個生育期的生長狀況，是對作物生長的動態(tài)模擬研究。

作物生長模型按研制思路大體可分為3類：一是光能驅動模型，即作物產量主要由太陽光能驅動光合作用而形成，如美國的CERES系列模型；二是CO2驅動模型，即作物產量主要由CO2驅動光合作用而形成，如荷蘭的WOFOST模型；三是水分驅動模型，即作物產量主要由可供應的土壤水分決定，如聯(lián)合國世界糧農組織推出的AquaCrop模型。

2 作物生長模型的發(fā)展概況

2.1 國外的作物模型研究進程

作物模型的建立始于20世紀60年代中后期，美國和荷蘭是開展模型研究比較多的2個國家[8]。美國佛羅里達大學的Duncan W G[9]和荷蘭瓦格寧根農業(yè)大學的de Wit[10]提出了植被冠層光能截獲的幾何模型和生理模型，冠層太陽輻射截獲理論被認為是作物模型研究開始的標志。

美國作物模型的顯著特點是目的和應用性強。20世紀60年代末，由Chen等[11]利用物理和化學2門學科的結合，研發(fā)了以小時為時間步長的作物模型，將植物的生長用光合作用和呼吸作用的函數(shù)來表示。20世紀70年代初，Duncan[12]以光合作用和呼吸作用為基礎，在密西西比州研發(fā)了模擬棉花產量形成的SIMCOT模型，為后來棉花作物生長模型GOSSYM的建立奠定了基礎。20世紀80年代中后期，由密西根大學的Ritchie等率領專家小組研制完成了適用于小麥、大麥、玉米、高粱、水稻、谷子等的作物-環(huán)境資源綜合系統(tǒng)（Crop-Environment Resource Synthesis System，CERES）模型。該模型是應用動力學方法、系統(tǒng)工程原理和計算機技術創(chuàng)建的“作物—土壤—大氣”系統(tǒng)的動態(tài)模擬模型，以氣候條件和土壤理化性狀為非可控因子，作物品種、肥料和灌溉為可控因子，可以模擬作物在自然環(huán)境條件下生長、發(fā)育和產量形成的動態(tài)過程，預測作物的產量以及提供節(jié)水施肥的決策信息，是目前世界上應用最廣泛的作物模型之一[13]。20世紀末，隨著作物模型與決策支持系統(tǒng)的結合，由美國夏威夷大學主持、近30多個國家和地區(qū)的科學家參加的IBSNAT計劃開始實施，經共同協(xié)作最終完善了一套綜合的能評價農業(yè)技術適應狀況的計算機系統(tǒng)（Decision Support System for AgrotechnologyTransfer，DSSAT）。該系統(tǒng)是含有多種作物生產和管理的計算機決策支持系統(tǒng)，應用該系統(tǒng)，用戶可以借助作物生長模型，評估農藝措施如不同品種、播期、密度、施肥量、灌水量等對作物生長過程及其產量的影響等模擬試驗，借助系統(tǒng)有關模塊完成作物栽培方案的優(yōu)化選擇，為田間栽培試驗提供初步方案，或直接指導大田作物生產的管理決策等[14]。

荷蘭的作物模型研究尤其強調其機理性和共性。1969年de Wit等在光合作用模型的基礎上，建立了較為完整的作物生長模型（Elementary Crop Simulator，ELCROS），該模型能夠模擬作物生長發(fā)育過程中的碳素平衡，并提出了作物生長動力學說，極大地推動了世界作物模型的研究。20世紀70年代末，在ELCROS模型基礎上，Penning de Vries F W T[15]等將作物的同化、呼吸和蒸騰作用等因素進行了綜合考慮，開發(fā)了能對作物生長發(fā)育過程進行量化的BACROS（Basic Crop growth Simulator）模型。該模型是一種解釋性模型，其在碳平衡和蒸騰方面進行了機理性闡述，但在異地應用方面仍有局限性。1982年H.Van Kenlen[16]在BACROS基礎上建立了以日為時間步長、簡單通用的SUCROS（Simple and Universal Crop Growth Simulator）模型。它最大的特點就是普適性，通過調整作物參數(shù)即可用于不同作物的模擬，該模型也為明確作物模型的進一步深入研究和應用打下了基礎。進入20世紀90年代，隨著作物模型研究由經驗化向應用化的轉變，由Penning de Vires等研制而成MACROS（Modules ofan Annual Crop Simulator），它是一年生作物的模擬程序模塊，是為半濕潤熱帶作物而開發(fā)的模塊。目前，通過國際水稻研究所（IRRI）的 SARP（Simulation and Systems Analysis for Rice Production）項目，MACROS已在東南亞多個國家和地區(qū)推廣應用。1994年由Hijmans等[17]開發(fā)了WOFOST（World Food Studies）模型，著重研究了定量土地生產力評價、區(qū)域作物產量預測和年際間產量變化及氣候變化影響的實際應用，目前版本已發(fā)展到7.2。

與此同時，其他國家也開展了大量的相關研究。如日本結合專家系統(tǒng)開發(fā)了為指導和預測農業(yè)生產以及診斷病蟲害信息等的作物模型、澳大利亞的棉花害蟲計算機管理系統(tǒng)（SIRATAC）以及棉花農藝計算機管理系統(tǒng)（OZCOT）等等[18]。但以上模型只局限在本國或部分地區(qū)適用，缺乏在全球范圍內的可操控性。鑒于此，聯(lián)合國世界糧農組織于2009年推出了國際上最新的AquaCrop作物模型[19]，它的主要研制者來自意大利、美國、比利時、西班牙，是國際科學家共同合作開發(fā)的軟件，實用性強，應用范圍廣，適用于大多數(shù)大田作物，與其他作物模型相比，輸入?yún)?shù)少，更加重視面向用戶界面的設計。目前版本已發(fā)展到V3.1+。

2.2 國內作物模型研究進程

我國的作物生長模型研究工作起步比較晚，借助于國外作物模型的發(fā)展，研究起點比較高，更加注重于將作物生長、栽培優(yōu)化模型與專家系統(tǒng)相結合，形成了一系列的作物栽培優(yōu)化決策系統(tǒng)。80年代初期，高亮之等在美國完成了苜蓿生產的農業(yè)氣象計算機模擬模型（ALFAMOD），這是中國最早在作物模擬方面的研究[20]。

1986年黃策、王天鐸等從植物生理學出發(fā)，建立了水稻群體物質生產的計算機模擬模型。1989年高亮之等[21-22]在研究了中國不同類型水稻生育期的農業(yè)氣象生態(tài)模式下，建立了由水稻生育期模型和葉齡模型組成的水稻鐘模型（RICEMOD）。隨后，高亮之[23-24]又研制成我國第一個大型的作物模擬計算機軟件——水稻栽培計算機優(yōu)化決策系統(tǒng)（RCSODS），該系統(tǒng)具有較強的解釋性，并且將水稻模型與環(huán)境資源研究相聯(lián)系，極大地推動了作物模型在生產實踐中的應用[24]。1994—2004年，又分別建立了小麥栽培模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)（WCSODS），玉米栽培模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)（MCSODS）和棉花栽培模擬優(yōu)化決策系統(tǒng)（CTSODS）等。

戚昌瀚[25-26]等在20世紀90年代初期成功研制成水稻生長日歷模擬模型（Rice Growth Calendar Simulation Model，RICAM）和調控決策系統(tǒng)（RICOS）。潘學標[27]等吸收了國外模型的經驗，1996年建立了棉花生長發(fā)育模擬模型（COT GROW）。1998年呂軍等[28]在作物模型（MACROS）和農田水分平衡模型的基礎上，引進并開發(fā)了作物生長田水分平衡的系統(tǒng)模擬模型。2003年李自珍等[29]依據(jù)生物力學的理論與方法建立了多種環(huán)境外力作用下作物生長系統(tǒng)的動力學模型以及過程數(shù)值模擬計算與分析。孫忠富等[30]建立了溫室番茄的生長發(fā)育動態(tài)模型，該模型以太陽輻射為基本驅動因子。隨著作物模型與3S技術相結合研究的日趨成熟，2009年馬占云等[31]結合GIS技術，完成了作物模型在我國對氣候變化影響下的玉米秸稈產量區(qū)域的模擬研究，使得國內的作物模型研究更加向前邁進了一步。

3 模型應用中存在的問題

開發(fā)作物生長模型的最終目的就是要應用于實際，為指導農業(yè)生產和作出科學的管理決策服務。目前，作物模型的研究水平及其應用已日趨成熟，但總體上仍存在一些局限性，主要問題就是模型應用于生產實際的有效性與可靠性。（1）面向的終端用戶不明確，多數(shù)作物模型專業(yè)性較強，非專業(yè)人士或普通農民由于缺乏必要的專業(yè)知識而無法操作或正常使用；（2）目前的作物模型多數(shù)是集氣候、作物、土壤、管理于一體，由于農業(yè)產量主要受天氣條件影響較大，其模型模擬的成功與否還取決于對未來天氣預報的準確性和長期有效性；（3）各個國家開發(fā)建立的作物模型并無統(tǒng)一的標準和方法，加之其對作物生理生態(tài)過程的量化描述也不盡相同，影響了對作物和土壤相關參數(shù)取值的準確性和可靠性，特別是其空間變異性，進而限制了模型的成功應用；（4）由于作物模型是對真實系統(tǒng)的簡化，其驗證也是在特定的理想環(huán)境下進行，而現(xiàn)實中自然、社會等多因子的相互影響和制約并未考慮，使得模擬結果并不能全面精確地反映生產實際。

4 模型應用前景

隨著全球范圍內的學術交流和國際合作的不斷擴大，作物生長模型的綜合性研究和專家系統(tǒng)、3S技術、決策支持系統(tǒng)等多個領域的進一步有機結合，相信作物生長模型的應用前景會愈來愈廣闊。

首先，作物生長模型面向用戶的界面將會更加簡潔，適用人群廣，易操作。

其次，作物生長模型還可作為高等院校師生開展教學活動時直觀動態(tài)的教學工具，利用作物模型進行模擬試驗，不僅節(jié)省時間和資源，還能排除一些干擾因素，弄清試驗中各因素間的真正關系，大大提高教學效率。

再者，利用作物生長模型不僅可以分析潛在的產量和現(xiàn)實產量之間的差距、找出生產中的問題所在，還可以用于播前決策和生產管理中相關措施的調整。

還有作物生長模型會突破其單點模擬研究，將模型拓展到三維空間，在全球性作物產量預測預報、農作物病蟲害預測預報、精準農作、農業(yè)環(huán)境評價等綜合的環(huán)境資源分析評價系統(tǒng)中發(fā)揮作用。

4 結語

作物生長模型經歷了從定性的概念模型到定量的機理模型，從作物的生理生態(tài)過程模擬模型發(fā)展成為綜合的作物應用模型的發(fā)展歷程?？梢钥闯?，作物生長模型的研究日趨成熟，模型改良不斷深入，應用領域也不斷擴大，會為可持續(xù)農業(yè)以及由農業(yè)的傳統(tǒng)化向農業(yè)的現(xiàn)代化、數(shù)字化、信息化和精準化轉型而發(fā)揮重大作用。

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