劉匣，丁奠元，張浩杰，褚曉升，余坤，馮浩,4

（1西北農(nóng)林科技大學中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西楊凌 712100；2揚州大學水利與能源動力工程學院，江蘇揚州 225009；3西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院，陜西楊凌 712100；4中國科學院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

覆膜條件下對AquaCrop模型冬小麥生長動態(tài)和土壤水分模擬效果的評價分析

劉匣1,3，丁奠元2,3，張浩杰1,3，褚曉升1,3，余坤1,3，馮浩1,3,4

（1西北農(nóng)林科技大學中國旱區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)研究院，陜西楊凌 712100；2揚州大學水利與能源動力工程學院，江蘇揚州 225009；3西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院，陜西楊凌 712100；4中國科學院水利部水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

【目的】通過評價AquaCrop模型對覆膜條件下冬小麥的生長發(fā)育、土壤水分、產(chǎn)量以及水分利用效率的模擬效果，為AquaCrop模型在覆膜條件下的校準和應用提供科學的方法和理論依據(jù)?！痉椒ā吭囼炘O(shè)置不覆蓋（CK）和白色地膜覆蓋（PM）兩個處理，于2013年10月至2016年6月年在陜西楊凌進行田間試驗，利用2014 —2015年度試驗數(shù)據(jù)對AquaCrop模型進行參數(shù)校準，利用2013—2014年度和2015—2016年度的冬小麥觀測數(shù)據(jù)對AquaCrop模型進行驗證?！窘Y(jié)果】AquaCrop模型較好地模擬了冬小麥冠層覆蓋度，冠層覆蓋度模擬值和實測值之間的決定系數(shù)（R2）為0.86—0.99，均方根誤差（RMSE）為2.1%—8.1%。AquaCrop模型也較好地模擬了冬小麥生物量和土壤貯水量，其中地上部生物量的模擬值和實測值之間的R2均大于0.95，RMSE為0.814—1.933 t·hm-2；CK土壤貯水量模擬值和實測值間的相關(guān)系數(shù)均大于 0.85，PM土壤貯水量模擬值和實測值間的相關(guān)系數(shù)均大于0.75，CK和PM土壤貯水量模擬值和實測值的均方根誤差表現(xiàn)為9.2 mm＜RMSE＜17.6 mm，標準均方根誤差（NRMSE）小于5.5%。冬小麥產(chǎn)量實測值和模擬值相對誤差（RE）為-4.4%—9.0%，PM產(chǎn)量實測值和模擬值的平均值較CK分別提高40.5%和40.3%，表現(xiàn)出較好的一致性，處理間成顯著性差異。水分利用效率實測值和模擬值RE 為-10.4%—-1.5%，PM水分利用效率實測值和模擬值的平均值較CK分別提高54.1%和47.5%，同樣表現(xiàn)出較好的一致性，處理間成顯著性差異。在冠層覆蓋度、地上部生物量、產(chǎn)量和水分利用效率方面，模型模擬值和實測值的變化趨勢基本一致，且PM模擬值和實測值間均較CK表現(xiàn)出顯著性差異?！窘Y(jié)論】AquaCrop模型能夠較好地模擬覆膜條件下冬小麥生長發(fā)育過程，可以用于覆膜條件下作物生產(chǎn)力的模擬和預測，為AquaCrop模型的推廣應用提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

AquaCrop模型；覆膜；土壤水分；產(chǎn)量；水分利用效率

0 引言

【研究意義】冬小麥是中國主要糧食作物之一，中國小麥總產(chǎn)量和播種面積分別占糧食作物的 21.3% 和 25.1%，而冬小麥則占小麥總產(chǎn)量的90.5%和面積的 86.9%[1]，因此確保冬小麥生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展對保障中國糧食安全具有十分重要的意義。關(guān)中地區(qū)降雨季節(jié)分布不均勻，主要集中在7—10月份，而冬小麥的生育期為每年的10月中旬到次年的6月[2]，期間降雨量較少，干旱缺水已經(jīng)成為限制冬小麥產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。如何有效地保蓄水分，增強作物抗旱能力，提高作物水分利用效率和產(chǎn)量已經(jīng)成為保證該區(qū)小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)的關(guān)鍵。地膜覆蓋技術(shù)自1978年引入中國以來，在旱區(qū)得到大面積推廣。覆膜可以有效地抑制土壤水分蒸發(fā)，改善作物供水條件，減少水分虧缺，增加土層溫度[3]，并提高作物產(chǎn)量和水分利用效率[4]。國內(nèi)外學者對模型已經(jīng)展開大量應用研究，通過模型模擬不同農(nóng)田水分狀況下各個指標的變化，為農(nóng)田水分優(yōu)化和灌溉制度的設(shè)計提供參考依據(jù)和技術(shù)支持。因此，研究覆膜條件下Aquacrop模型對冬小麥的生長發(fā)育的影響對提高旱區(qū)作物產(chǎn)量具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】AquaCrop模型是由世界糧農(nóng)組織（Food and Agriculture Organization，F(xiàn)AO）研究提出的關(guān)于作物生長的水分驅(qū)動模型。AquaCrop模型數(shù)據(jù)輸入簡潔、用戶界面友好、數(shù)據(jù)輸出準確[5]，是一款面向用戶的簡單、直觀、便捷的作物生產(chǎn)力模擬、預測工具[6]，具有很好的發(fā)展應用前景。大量研究表明，AquaCrop模型相對于其他復雜模型比如CropSyst[7]，WOFOST[8]，CEREC-Rice[9]等具有相似的甚至更好的模擬效果。國內(nèi)外學者對 AquaCrop模型開展了大量應用研究，主要集中在參數(shù)調(diào)整和模型驗證方面，并證明AquaCrop模型在不同地區(qū)對于玉米[6,10]、小麥[11-13]、土豆[14]、番茄[15]等作物的生長有很好的模擬精度，可以輔助農(nóng)田管理決策?！颈狙芯壳腥朦c】國外對于 AquaCrop模型的研究較多[7-10, 12-15]，而中國對于AquaCrop模型的研究尚屬起步階段，主要集中在灌溉水平和施氮水平的參數(shù)優(yōu)化和模型驗證[6, 11, 16-17]。模型中自帶覆蓋模塊，但是 AquaCrop模型設(shè)計之初對農(nóng)業(yè)地表覆蓋和耕作技術(shù)等考慮不足，AquaCrop模型中不具備土壤溫度模塊，而覆膜對土壤溫度的影響較大，所以對覆膜栽培作物的模型模擬和驗證很少，僅楊寧等[18]對AquaCrop 模型覆膜栽培玉米水分利用過程進行了研究，基于 AquaCrop模型覆膜條件下冬小麥農(nóng)田水分利用過程的模擬與驗證尚屬首例。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究以關(guān)中地區(qū)雨養(yǎng)條件下冬小麥地膜覆蓋為研究對象，對模型參數(shù)進行本地化，并驗證 AquaCrop模型在水分利用和作物生長及產(chǎn)量方面的適用性，以便為AquaCrop模型的改進、應用推廣、作物生產(chǎn)力預測、農(nóng)業(yè)資源的綜合管理提供一些基礎(chǔ)資料。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗地設(shè)在陜西省楊凌西北農(nóng)林科技大學教育部旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程重點實驗室灌溉試驗站（108°24′E，34°20′N，海拔521 m）。該地區(qū)為關(guān)中旱作類型區(qū)，屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候區(qū)，四季分明，多年平均氣溫13—15℃，多年平均降雨量在630 mm左右，降雨量年際分布不均，主要集中在7—10月份，無霜期為213 d左右。供試土壤為中壤土（砂粒﹕粉粒﹕黏粒質(zhì)量比8﹕73﹕19）。1 m 土層的平均田間持水率為 23%—25%，凋萎含水率為8.5%（以上均為質(zhì)量含水率），土壤 pH平均值為8.2，平均容重為1.37 g·cm-3。該站地下水埋深 5 m以下，其向上補給量可忽略不計。耕層土壤養(yǎng)分含量為有機碳 8.14 g·kg-1，全氮、全磷和全鉀分別為0.95、0.83 和20.42 g·kg-1，速效磷、速效鉀分別為21、290 mg·kg-1。

1.2 試驗設(shè)計

本試驗設(shè)置不覆蓋（CK）、白色地膜覆蓋（PM）兩種處理措施，采用隨機區(qū)組試驗設(shè)計，每個處理重復3次，共6個小區(qū)。小區(qū)方向為東西走向，面積為10 m2（5 m×2 m），每個小區(qū)之間有寬0.5 m的保護行。試驗取樣和水分測定主要集中在小區(qū)中間部位，減少邊界影響。覆蓋處理播前，先進行人工翻耕、整地、施肥，試驗所用地膜為普通聚乙烯塑料薄膜，覆膜寬度為30 cm，膜厚0.01 mm。

冬小麥供試品種為小偃22，播種日期分別為2013 年10月9日、2014年10月15日、2015年10月13日，采用條播種植，深度為5—6 cm，行距30 cm，播種量為187.5 kg·hm-2。分別于2014年6月5日，2015 年6月6日和2016年6月5日收獲。各個小區(qū)統(tǒng)一施肥水平：基肥為 120 kg N·hm-2（尿素）和 100 kg P2O5·hm-2（過磷酸鈣）；返青前統(tǒng)一追肥30 kg N·hm-2（尿素）。生育期內(nèi)不灌溉。

1.3 觀測指標

1.3.1 土壤水分和鹽分 本試驗使用 TRIME-TDR （TRIME-PICO-IPH TDR，德國IMKO公司）測定深層土壤含水率和鹽分，測定土層最大深度為260 cm，TRIME管安裝在各小區(qū)中間部位，自地表以下1 m內(nèi)每10 cm為一個測量深度間隔，1 m之后每20 cm為一個測量深度間隔，本研究土壤剖面深度選為 120 cm。小麥種植前和收獲時，采用打土鉆的方法校正TRIME-TDR儀器。

土壤貯水量的計算公式如下：

式中，H為土壤貯水量，mm；Qi為第i層土壤體積含水率，%；hi為第i層土壤厚度，cm；n為測土壤體積含水率時的層序。

玉米生育期耗水量采用土壤水分平衡公式計算：

式中，ET為作物耗水量，mm；△W為收獲期與播種期土壤貯水量的變化（按120 cm計），mm；P為作物生育期內(nèi)的降水量，mm；I為生育期灌溉量，mm，旱作為0；K為時段內(nèi)地下水的補給量，mm。由于試驗田地下水埋深在5 m以下，可視K為0；降水入滲深度不超過2 m，可視深層滲漏為0。

1.3.2 作物生長指標 生物量的測定：在冬小麥各生育期內(nèi)，每個小區(qū)選取生長狀況良好、具有代表性的5株小麥，從莖基部切斷，獲得完整的地上部，105℃殺青30 min，在75℃恒溫條件下烘干至質(zhì)量恒定后稱重，記錄冬小麥的干物質(zhì)重量。葉面積指數(shù)（LAI）：采用冠層分析儀（SunScan，英國Delta T儀器公司）測定，每個小區(qū)在不同位置測定3次取平均值。

通過LAI計算冬小麥冠層覆蓋度[11]：

1.3.3 產(chǎn)量 冬小麥成熟后，在各個小區(qū)取1 m2的小麥植株樣測產(chǎn)，麥穗人工脫粒，105℃殺青30 min，在75℃恒溫條件下烘干至質(zhì)量恒定后稱重，換算成單位面積產(chǎn)量（kg·hm-2）。

1.3.4 水分利用效率（WUE） 水分利用效率（WUE）計算公式如下：

式中，WUE為水分利用效率，kg·hm-2·mm-1；Y為單位面積小麥產(chǎn)量，kg·hm-2；ET為耗水量，mm。

1.4 AquaCrop模型數(shù)據(jù)庫的建立

模型輸入數(shù)據(jù)包括：氣象數(shù)據(jù)、作物參數(shù)數(shù)據(jù)、田間管理數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)、模型運行初始條件和田間試驗數(shù)據(jù)。

氣象數(shù)據(jù)：由陜西省楊凌西北農(nóng)林科技大學教育部旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程重點實驗室灌溉試驗站提供。ET0采用FAO提供的參考作物蒸發(fā)蒸騰量計算軟件通過最高氣溫、最低氣溫、空氣相對濕度、風速和日照時數(shù)計算。根據(jù)降雨量、ET0和溫度數(shù)據(jù)建立模型氣象數(shù)據(jù)文件（圖1）。

作物參數(shù)數(shù)據(jù)：根據(jù)試驗區(qū)冬小麥實際生長發(fā)育期輸入AquaCrop模型生成作物參數(shù)數(shù)據(jù)庫文件。用2014—2015年試驗區(qū)冬小麥觀測數(shù)據(jù)進行模型的參數(shù)調(diào)試，用2013—2014年和2015—2016年的觀測數(shù)據(jù)進行模型的驗證，最終確定 AquaCrop模型作物參數(shù)如表1所示（保守參數(shù)參照FAO提供的AquaCrop模型參考手冊中參數(shù)的設(shè)定。由耕作方式不同導致覆膜與裸地處理的生育期有兩套參數(shù)[18-20]，GDD先根據(jù)生育期設(shè)定，然后在作物生長模塊選擇 Growing degree-days，模型自動將各階段的生育期天數(shù)轉(zhuǎn)換為積溫，再采用試錯法調(diào)試。水分生產(chǎn)力在模型模擬中根據(jù)作物類型的特定設(shè)置區(qū)間和計算值綜合考慮設(shè)定，后采用試錯法進行調(diào)試。參考收獲指數(shù)首先根據(jù)實際計算值進行設(shè)定，后在模型模擬中進行調(diào)試）。

表1 AquaCrop模型中的作物參數(shù)Table 1 Crop parameters in AquaCrop model

模型運行初始條件：根據(jù)試驗測定數(shù)據(jù)輸入土層深度、土壤水分含量和土壤鹽分，生成模型運行初始條件，如表2所示。

田間試驗數(shù)據(jù)：根據(jù)試驗數(shù)據(jù)輸入冠層覆蓋度、生物量和貯水量，生成田間試驗數(shù)據(jù)文件。

表2 不同土層深度下土壤水分含量和土壤鹽分初始值Table 2 The initial values of soil moisture and soil salinity at different depths

1.5 模型的驗證與評價方法

通過比較覆膜與裸地冬小麥冠層覆蓋度、生物量和土壤貯水量等參數(shù)的模擬值和實測值，來評價模型模擬的效果。驗證指標為相對誤差（relative error，RE）、均方根誤差（root mean square error，RMSE）、標準均方根誤差（normalized root mean square error，NRMSE）和決定系數(shù)（goodness-of-fit，R2）。式中，和n分別為觀測值、模擬值、觀測值的平均值，模擬值的平均值和實測值與觀測值的個數(shù)。RE越小表示模擬精度越高；RMSE越小表明模擬精度越高；NRMSE值越接近0表示模擬精度越高，當NRMSE小于10%，模擬效果很好；當NRMSE處于10%和20%之間，表明模擬效果好；當NRMSE處于20%和30%之間，表明模擬效果合理；當NRMSE大于30%，表明模擬效果差[21]。R2越接近于1表明模型的解釋程度越高。

2 結(jié)果

2.1 冬小麥冠層覆蓋度模擬結(jié)果

圖1 2013—2016年小麥季降雨量、最高氣溫、最低氣溫和參考作物蒸發(fā)蒸騰量Fig. 1 Rainfall, maximum temperature, minimum temperature, and reference evapotranspiration in winter wheat seasons from 2013 to 2016

圖2 2013—2016年覆膜與裸地處理下冬小麥冠層覆蓋度的模擬結(jié)果Fig. 2 Simulated values of winter wheat canopy cover under the plastic mulching and non-mulching treatments from 2013-2016

葉面積指數(shù)是研究冬小麥生物量和產(chǎn)量形成的重要指標，模型中用冠層覆蓋度代替葉面積指數(shù)可以較為清晰的表現(xiàn)出作物的生長狀況，2013—2016年3季冬小麥的冠層覆蓋度的發(fā)育動態(tài)與模型的評價指標如圖2所示，在苗期和越冬期，作物生長緩慢，葉面積指數(shù)較小（因覆蓋小，冠層分析儀無法準確測定），冠層覆蓋度相對增長緩慢，拔節(jié)期以后葉面積指數(shù)增大，冠層覆蓋度迅速增加，并于抽雄期達到最大值，之后隨著生育期的變化部分葉片開始衰老，冠層覆蓋度也隨之下降。從圖中可以看出，PM和CK在冬小麥生育期內(nèi)模擬值與實測值的總體變化趨勢基本一致。PM較CK生育期提前，增長較快，且最大冠層覆蓋度明顯高于CK，CK的模擬值與實測值的RMSE 為2.1%—8.1%，而PM的模擬值與實測值的RMSE為2.4%—2.7%，冠層覆蓋度方面的模擬PM較CK模擬精度較高?？傮w來講，2014—2015年（調(diào)參）相關(guān)系數(shù)R2均大于0.95，2013—2014和2015—2016年（驗證）相關(guān)系數(shù)R2均大于0.85。2013—2016年模擬值和實測值之間的相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)為 2.1%＜RMSE＜ 8.1%，2.9%＜NRMSE＜11.9%，可見，模型在冠層覆蓋度方面的模擬精度較高。因此，AquaCrop模型可以較好模擬冬小麥冠層覆蓋度的動態(tài)變化過程。

在教授的過程中，教師通過解決問題來解釋數(shù)學思想，數(shù)學應用方法解決了數(shù)學問題.老師反映思維活動，學生掌握了以自己的邏輯思維生活的能力，發(fā)現(xiàn)數(shù)學的樂趣，找到解決問題的最佳解決方案.教學問題解決過程通過分析向?qū)W生講授課程的方法.通過不斷的學習，總結(jié)和理解數(shù)學思維方法.在高中數(shù)學教育過程中，教師需要通過教授學生的知識和技能，有效地提高學生的學習效率，并將數(shù)學思想無形地嵌入學生中.

2.2 冬小麥生物量模擬結(jié)果

地上部生物量是決定冬小麥產(chǎn)量的重要因素之一，圖3比較了3年試驗中地膜覆蓋和裸地條件下冬小麥生育期內(nèi)地上部生物量模擬值和實測值隨時間的變化。不同處理冬小麥地上部生物量模擬值和實測值變化趨勢基本一致，但是在冬小麥生育期的苗期和越冬期，模型的模擬值都普遍低于實測值，可能是冬小麥生長發(fā)育階段（尤其是越冬期）部分小麥苗死亡，根據(jù)出苗率計算生物量，導致生物量計算值偏大，而模型在苗期和越冬期冬小麥生長速率較慢，導致模擬值普遍低于實測值。CK的模擬值與實測值的 RMSE 為0.814—1.663 t·hm-2，而PM的模擬值與實測值的RMSE為1.487—1.933 t·hm-2，在地上部生物量的模擬方面CK較PM模擬精度較高。總體來說，PM和CK模擬值和實測值相關(guān)系數(shù)R2均大于0.95，很接近于1，說明模型的解釋程度很好。2013—2014年P(guān)M和CK 的NRMSE均小于20%，說明模型的模擬好；2014—2015年CK的NRMSE大于30%，說明模型模擬的不好，PM的NRMSE為22.3%；2015—2016年P(guān)M和 CK的20%＜NRMSE＜30%，說明模擬值可以合理解釋實測值的趨勢變化。因此，AquaCrop模型能夠較好模擬地上部生物量的動態(tài)變化規(guī)律。

2.3 冬小麥土壤貯水量模擬結(jié)果

圖4 2013—2016年覆膜與裸地處理下1.2 m土層貯水量的模擬結(jié)果Fig. 4 Simulated values of winter soil water content in 1.2 m depth under the plastic mulching and non-mulching treatments from 2013-2016

2013—2016年冬小麥PM和CK的1.2 m土壤貯水量的模擬值和實測值的相關(guān)關(guān)系如圖4所示，作物生育期內(nèi)未設(shè)置灌水，降雨導致了模擬值和實測值中土壤貯水量的增加。CK模擬值與實測值的相關(guān)系數(shù)均大于0.85，PM模擬值和實測值的相關(guān)系數(shù)均大于0.75，CK的平均相關(guān)系數(shù)R2比PM高，2015—2016 年CK的相關(guān)系數(shù)較低，這是由于人為因素在越冬期1月9日進行了灌水，實測的貯水量出現(xiàn)了增加的趨勢，模型模擬灌溉參數(shù)沒有發(fā)生改變，使得模擬值偏低，從而CK的相關(guān)系數(shù)R2相對于PM較低。在模型中設(shè)置2016年1月9日灌水30 mm，增加灌水參數(shù)后，實測值與模擬值的R2為0.95，RMSE為11.4，NRMSE為3.6。整體而言，PM的模擬值和實測值的模擬精度較 CK差，原因可能是模型中覆蓋模塊的設(shè)計并不是很完善，只是考慮了土壤蒸發(fā)，對降雨入滲沒有進行設(shè)定，本文通過改變徑流曲線可能不是十分完善，而且模塊中沒有考慮地膜覆蓋材料隨時間的變化，覆蓋材料的完整程度對土壤蒸發(fā)和降雨入滲影響較大，導致 PM模擬值與實測值的差異較大。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，PM和CK的RMSE在9.2至17.6之間，NRMSE＜5.5%，模擬值與實測值之間的誤差較小，AquaCrop 模型可以較準確的模擬冬小麥PM和CK土壤水分的動態(tài)變化。

2.4 產(chǎn)量和水分利用效率

耗水量、生育期內(nèi)降雨量和作物生長發(fā)育狀況密切相關(guān)，同一年中冬小麥生育期內(nèi)降雨量不同是由PM 和 CK的生育期天數(shù)和降雨的時空分布不均導致。表2給出了3年試驗PM和CK產(chǎn)量、耗水量和水分利用效率實測值和模擬值的相對誤差（RE）。試驗數(shù)據(jù)表明，各處理產(chǎn)量實測值為 3 728.9—7 400.9 kg·hm-2，模擬值為4 098—7 174 kg·hm-2，二者的RE為-4.4%—9.0%。PM和CK實測產(chǎn)量呈顯著性差異，3年實測值和模擬值的平均值，PM分別較CK增加 40.5%和 40.3%；2014—2015年和 2015—2016年耗水量RE為5.4%—12.9%，模擬值普遍高于實測值。類似的，PM和CK水分利用效率實測值為18.0—29.5 kg·m-3，模擬值為16.0—26.8 kg·m-3，二者的RE為-10.4%—-1.5%。2014—2015年和2015—2016 年P(guān)M和CK實測水分利用效率的平均值分別為18.1 kg·m-3和27.9 kg·m-3，模擬水分利用效率的平均值為17.3 kg·m-3和25.5 kg·m-3，模擬值略低于實測值。2014 —2015年P(guān)M水分利用效率的實測值和模擬值分別較 CK顯著提高44.5%和 44.3%（P＜0.05），2015 —2016年P(guān)M水分利用效率的實測值和模擬值分別較CK顯著提高63.9%和50.6%（P＜0.05）。總體來講，AquaCrop模型能夠較好的模擬作物產(chǎn)量和水分利用效率。

表3 2013—2016年地膜覆蓋與裸地冬小麥產(chǎn)量和水分利用效率的模擬值和實測值Table 3 Measured and simulated values for plastic mulching and non-mulching winter wheat yield and water use efficiency from 2013-2016

3 討論

3.1 參數(shù)的設(shè)定

作物參數(shù)的確定對于作物模型的應用起著重要作用[22]。AquaCrop模型中本身提供了典型作物的一系列生理參數(shù)，但是對不同的品種、種植區(qū)域、田間管理措施，需要利用實測數(shù)據(jù)率定模型參數(shù)，將模型本地化[23]。大量研究表明，覆膜可以明顯增加表層地溫[3,24-25]，明顯降低土壤蒸發(fā)并促進作物蒸騰[18]，還可以提高作物產(chǎn)量和水分利用效率[26]。但AquaCrop模型是關(guān)于作物生長的水分驅(qū)動模型，在模型參數(shù)輸入中僅有氣溫參數(shù)模塊，而沒有地溫模塊，對于模型中自帶的地膜覆蓋模塊，也只考慮了地膜對土壤蒸發(fā)的影響，而忽略了地膜對土壤溫度的影響，進而忽略了地膜的增溫效應對作物生長發(fā)育的影響。基于考慮地膜的增溫效應對作物生育期天數(shù)的影響，將地膜和裸地涉及到的地溫增加的參數(shù)根據(jù)記錄的物候期設(shè)定為兩套參數(shù)值，并率定模型參數(shù)，得到地膜和裸地的部分作物參數(shù)（表1）。

3.2 冠層覆蓋度和生物量的模擬和驗證

本研究表明AquaCrop模型可以模擬覆膜條件下冬小麥的生長發(fā)育過程，并具有較高的模擬精度，這與楊寧等[18]研究覆膜玉米的結(jié)果類似。本研究對冠層覆蓋度的模擬結(jié)果較好，決定系數(shù)R2均達到0.85以上，均方根誤差RMSE值在2.1%—8.1%之間，這與以往的研究結(jié)果類似。比如李會等[27]研究的AquaCrop模型對不同灌溉水平處理冠層覆蓋度的模擬效果非常好，決定系數(shù)在0.95以上，RMSE在2% —6%之間，而滕曉偉等[11]的研究結(jié)果為R2和RMSE分別為0.464和8.0%。EBRAHIM[28]研究結(jié)果為0.66 ＜R2＜0.98，9%＜RMSE＜45%。本研究結(jié)果表明AquaCrop模型在覆膜條件下冠層覆蓋度的模擬各項指標達到了較為理想的結(jié)果，AquaCrop模型可以較好的模擬冬小麥冠層覆蓋度的動態(tài)變化過程。但是試驗中冠層覆蓋度的測定值較少，以后試驗中應增加試驗數(shù)據(jù)測定頻率。

地上部生物量模擬（圖3）較高的相關(guān)系數(shù)（R2＞0.95）和較低的均方根誤差（0.814 t·hm-2＜RMSE ＜1.933 t·hm-2）說明AquaCrop模型在覆膜條件下能夠較好的模擬生物量，但是模擬結(jié)果明顯高于付馳等[23]（0.036 t·hm-2＜RMSE＜0.190 t·hm-2）和張鐵楠等[29]（RMSE為0.0959 t·hm-2）對春小麥地上部生物量的模擬。與滕曉偉等[11]（RMSE為1.622 t·hm-2）、HSIAO等[30]（0.58 t·hm-2＜RMSE＜6.18 t·hm-2）和MEBANE等[31]（RMSE為1.33 t·hm-2和1.53 t·hm-2）研究AquaCrop模型在地上部生物量上的結(jié)果類似。

本研究對于 AquaCrop模型在地上部生物量的研究結(jié)果顯示AquaCrop模型通常高估地上部生物量（圖3），但是在拔節(jié)期后的生育期內(nèi)出現(xiàn)前期高估后期低估地上部生物量的現(xiàn)象（圖3-a1，a2，b2），這種研究結(jié)果與KATERJI等[14]和AHMADI等[32]的研究結(jié)果一致。原因可能是冠層覆蓋度很大，作物根系較為發(fā)達，后期水分虧缺會影響作物生物量的形成（圖3-b1），本文中2014—2015年和2015—2016年相對于2013—2014年降雨量減少，抽雄期后作物耗水量（作物蒸騰和土壤蒸發(fā)）增加，而水分供給不足，易影響作物生物量的形成，從而造成生物量降低，而2014—2015年和2015—2016年覆膜能夠蓄水保墑，可減小水分供給不足對作物產(chǎn)量的影響，這在2014—2015年尤為明顯。而且Aqua Crop模型缺乏更復雜的生理子模塊，所以不能很好地解釋水分脅迫對地上部生物量積累及光合產(chǎn)物向籽粒轉(zhuǎn)移的影響[33]。

綜上所述，國內(nèi)外對于冠層覆蓋度和地上部生物量研究結(jié)果大體一致，但模擬值和實測值的大小關(guān)系不能得到一致結(jié)論，原因可能與測量數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)處理的方法、校準模型參數(shù)的準確性以及一些外界因素如灌溉條件、作物生長環(huán)境、耕作條件等因素影響有關(guān)。模型本身需要改進的問題同時也影響模型模擬的準確性，AquaCrop模型本身簡化了作物衰老過程，并沒有考慮作物生長過程中的復雜性[32]，VANUYTRECHT等[34]、HSIAO等[30]和ZELEKE等[35]研究表明AquaCrop模型在模擬冠層衰老階段不夠準確。

3.3 土壤貯水量的模擬和驗證

AquaCrop模型作為水分驅(qū)動模型，其對產(chǎn)量和生物量的模擬性能取決于精確的土壤水分動態(tài)模擬[32]。本研究結(jié)果表明 AquaCrop模型能夠較好地模擬覆膜和裸地土壤水分貯水量的變化，相關(guān)系數(shù)達到0.75以上，且均方根誤差為 9.2—17.6 mm。模擬精度高于MONTOYA等[36]和李子忠等[16]對土壤貯水量的模擬。AquaCrop模型模擬值較實測值偏高（圖 4），這與HSIAO等[30]，F(xiàn)ARAHANI等[37]的研究結(jié)果一致，但是IGBAL等[38]和MKHABELA等[39]對于小麥貯水量和 MEBANE等[31]對玉米的貯水量的模擬值卻低于實測值。對此，國內(nèi)外學者并不能得到一致結(jié)論。原因可能是試驗地土壤的結(jié)構(gòu)不同，而且模型并不能考慮土壤結(jié)構(gòu)的變異性，因此，相同的水分數(shù)據(jù)在模型模擬中有很多的不確定性[35]。

圖 2—4中可以看出覆膜的模擬精度低于裸地處理，原因可能是模型設(shè)計之初對農(nóng)業(yè)地面覆蓋模塊的設(shè)計考慮不足，模型中覆膜模塊只是考慮覆膜對土壤蒸發(fā)的影響[18]，未考慮對降雨入滲的影響（本文中通過改變CN曲線來區(qū)別地膜覆蓋和裸地處理對降雨徑流的影響），而且覆蓋模塊中覆蓋度等參數(shù)是固定值，實際中覆蓋度（覆蓋材料的完整度）會隨著時間的變化而發(fā)生改變。

3.4 產(chǎn)量和水分利用效率的模擬和驗證

應用AquaCrop模型模擬冬小麥生產(chǎn)力形成過程，主要考慮作物產(chǎn)量和水分利用效率兩個方面。本文在產(chǎn)量和水分利用效率方面模型模擬覆膜和裸地冬小麥相對誤差較小，說明 AquaCrop模型能夠較為準確的模擬覆膜冬小麥產(chǎn)量和水分利用形成過程。這與以往的研究結(jié)果一致[18]。且實測覆膜與裸地處理產(chǎn)量和水分利用效率均成顯著性差異，這與模擬值中覆膜與裸地的差異基本一致。但是水分利用效率的模擬值均低于實測值，原因為作物生育期內(nèi)耗水量的模擬值均高于實測值，這是生育后期模型沒有考慮作物生長的復雜性，從而簡化作物衰老的過程，使得后期土壤貯水量模擬不夠準確。

本文僅應用一個作物品種在一個研究區(qū)域?qū)quacrop模型的覆膜模塊進行模擬和驗證，在今后的工作中，還需要針對不同的作物品種和不同的研究區(qū)域進行模擬和驗證，從而完善Aquacrop模型在覆膜模塊中的應用。而且模型本身在設(shè)計之初對覆膜模塊的考慮不足，未考慮覆膜增溫效應，而且覆膜模塊只考慮了覆膜對土壤蒸發(fā)的影響，關(guān)于地膜對降雨入滲的阻滯作用未涉及，這需要在以后的模型改進中加以完善。同時模型簡化了作物衰老，沒有考慮作物生長的復雜性，而且忽略了覆蓋材料的變化，應該提高并細化時間參數(shù)和作物參數(shù)，從而提高模擬精度。在以后試驗中要增加田間實測數(shù)據(jù)頻率，充分掌握各類資料后，完善模型在覆膜冬小麥生長上的應用，以期為作物生產(chǎn)力模擬和預測以及農(nóng)藝措施的優(yōu)化提供一些理論依據(jù)和技術(shù)支持。

4 結(jié)論

利用3年冬小麥資料對AquaCrop模型在覆膜條件下進行模擬和驗證，根據(jù)實測數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行率定，并模擬了覆膜和裸地2種覆蓋方式對旱作冬小麥冠層覆蓋度、地上部生物量、土壤貯水量的影響，計算分析了2013—2016年冬小麥的產(chǎn)量和水分利用效率。結(jié)果表明 AquaCrop模型在關(guān)中地區(qū)對覆膜冬小麥的生長發(fā)育和產(chǎn)量形成，具有較高的模擬精度，可以應用 AquaCrop模型對地膜覆蓋的生產(chǎn)力進行簡單的預測和初步的評估。

[1] 孫爽, 楊曉光, 李克南, 趙錦, 葉清, 解文娟, 董朝陽, 劉歡. 中國冬小麥需水量時空特征分析. 農(nóng)業(yè)工程學報, 2013, 29(15): 72-82. SUN S, YANG X G, LI K N, ZHAO J, YE Q, XIE W J, DONG C Y, LIU H. Analysis of spatial and temporal characteristics of water requirement of winter wheat in China. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(15): 72-82. (in Chinese )

[2] 姚寧, 宋利兵, 劉健, 馮浩, 吳淑芳, 何建強. 不同生長階段水分脅迫對旱區(qū)冬小麥生長發(fā)育和產(chǎn)量的影響. 中國農(nóng)業(yè)科學, 2015, 48(12): 2379-2389. YAO N, SONG L B, LIU J, FENG H, WU S F, HE J Q. Effects of water stress at different growth stages on the development and yields of winter wheat in arid region. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(12): 2379-2389. (in Chinese)

[3] ZHOU L M, LI F M, JIN S L, SONG Y J. How to ridges and the furrow mulched with plastic film affect soil water, soil temperature and yield of maize on the semiarid Loess Plateau of China. Field Crops Research, 2009, 113(1): 41-47.

[4] 李巧珍, 李玉中, 郭家選, 劉曉英, 徐春英. 覆膜集雨與限量補灌對土壤水分及冬小麥產(chǎn)量的影響. 農(nóng)業(yè)工程學報, 2010, 26(2): 25-30. LI Q Z, LI Y Z, GUO J X, LIU X Y, XU C Y. Effects of field rainwater harvesting by plastic mulch and complement irrigation on soil water and yield of winter wheat. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2010, 26(2): 25-30. (in Chinese)

[5] 朱秀芳, 李宜展, 潘耀忠, 史培軍. AquaCrop作物模型研究和應用進展. 中國農(nóng)學通報, 2014, 30(8): 270-278. ZHU X F, LI Y Z, PAN Y Z, SHI P J. A review on the research and application of Aqua Crop model. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2014, 30(8): 270-278. (in Chinese)

[6] 項艷. AquaCrop 模型在華北地區(qū)夏玉米生產(chǎn)中的應用研究[D]. 泰安: 山東農(nóng)業(yè)大學, 2009. XIANG Y. AquaCrop model application of summer maize planting in North China[D]. Tai’an: Shandong Agricultural University, 2009. (in Chinese)

[7] SAAB M T A, TODOROVIC M, ALBRIZIO R. Comparing AquaCrop and CropSyst models in simulating barley growth and yield under different water and nitrogen regimes. Does calibration year influence the performance of crop growth models? Agricultural Water Management, 2015, 147(1): 21-33.

[8] TODOROVIC M, ALBRIZIO R, ZIROTIC L, SAAB M T A, STOCKLE C, STEDUTO P. Assessment of AquaCrop, Cropsyst, and WOFOST models in the simulation of sunflower growth under different water regimes. Agronomy Journal, 2009, 101(3): 509-521.

[9] AMIRI E, REZAEI M, REZAEI E E, BANNAYAN M. Evaluation of Ceres-rice, AquaCrop and Oryza 2000 models in simulation of rice yield response to different irrigation and nitrogen management strategies. Journal of Plant Nutrition, 2014, 37(11): 1749-1769.

[10] PAREDES P, MELO-ABREU J P D, ALVES I, PEREIRA L S. Assessing the performance of the FAO AquaCrop model to estimate maize yields and water use under full and deficit irrigation with focus on model parameterization. Agricultural Water Management, 2014, 144(3): 81-97.

[11] 滕曉偉, 董燕生, 沈家曉, 孟魯閩, 馮海寬. AquaCrop 模型對旱區(qū)冬小麥抗旱灌溉的模擬研究. 中國農(nóng)業(yè)科學, 2015, 48(20): 4100-4110. TENG X W, DONG Y S, SHEN J X, MENG L M, FENG H K. Winter wheat irrigation simulation in arid area based on AquaCrop model. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(20): 4100-4110. (in Chinese )

[12] KUMAR P, SARANGI A, SINGH D K, PARIHAR S S. Evaluation of AquaCrop model in predicting wheat yield and water productivity under irrigated saline regimes. Irrigation & Drainage, 2014, 63(4): 474-487.

[13] ZHANG W, LIU W, XUE Q, CHEN J, HAN X. Evaluation of the AquaCrop model for simulating yield response of winter wheat to water on the southern Loess Plateau of China. Water Science & Technology A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 2013, 68(4): 821-828.

[14] KATERJI N, CAMPI P, MASTRORILLI M. Productivity,evapotranspiration, and water use efficiency of corn and tomato crops simulated by AquaCrop under contrasting water stress conditions in the Mediterranean region. Agricultural Water Management, 2013, 130(4): 14-26.

[15] DOMíNGUEZ A, TARJUELO J M, JUAN J A D, LóPEZ-MATA E, BREIDY J, KARAM F. Deficit irrigation under water stress and salinity conditions: The mopeco-salt mode. Agricultural Water Management, 2011, 98(8): 1451-1461.

[16] 李子忠, 徐洋, 盧憲菊, 胡克林, 江麗華, 徐鈺. AquaCrop模型在大蔥生物量和土壤貯水量模擬中的應用和驗證. 中國農(nóng)業(yè)大學學報, 2011, 16(4): 59-66. LI Z Z, XU Y, LU X J, HU K L, JIANG L H, XU Y. Evaluation of the Aqua Crop model for simulating biomass for Chinese green onion and soil water storage. Journal of China Agricultural University, 2011, 16(4): 59-66. (in Chinese)

[17] 李玥, ?？×x, 郭麗琢, 高珍妮, 孫小花. AquaCrop 模型在西北胡麻生物量及產(chǎn)量模擬中的應用和驗證. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報, 2014, 22(1): 93-103. LI Y, NIU J Y, GUO L Z, GAO Z N, SUN X H. Application and validation of AquaCrop model in simulating biomass and yield of oil flax in Northwest China. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2014, 22(1): 93-103. (in Chinese)

[18] 楊寧, 孫占祥, 張立楨, 鄭家明, 馮良山, 李開宇, 張哲, 馮晨. 基于改進AquaCrop 模型的覆膜栽培玉米水分利用過程模擬與驗證. ,農(nóng)業(yè)工程學報, 2015, 31(1): 122-132. YANG N, SUN Z X, ZHANG L Z, ZHENG J M, FENG L S, LI K Y, ZHANG Z, FENG C. Simulation of water use process by film mulched cultivated maize based on improved AquaCrop model and its verification. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015, 31(1): 122-132. (in Chinese)

[19] 王虎全, 韓思明, 唐拴虎, 李崗, 謝惠民. 渭北旱原冬小麥全程地膜覆蓋超高產(chǎn)栽培技術(shù)研究. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 1998, 16(1): 24-30. WANG H Q, HAN S M, TANG S H, LI G, XIE H M. Super high yield cultivation technique of winter wheat film mulched for whole growing process in Weibei dryland. Agricultural Research in the Arid Areas, 1998, 16(1): 24-30. (in Chinese)

[20] 方彥杰, 黃高寶, 李玲玲, 汪佳. 旱地全膜雙壟溝播玉米生長發(fā)育動態(tài)及產(chǎn)量形成規(guī)律研究. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2010, 28(4): 128-134. FANG Y J, HUANG G B, LI L L, WANG J. Yield and growth dynamics of rainfed maize in the system of completely mulched alternating narrow and wide ridges with furrow planting. Agricultural Research in the Arid Areas, 2010, 28(4): 128-134. (in Chinese)

[21] JAMIESON P D, PORTER J R, WILSON D R. A test of computer simulation model ARC-WHEAT1 on wheat crops grown in New Zealand. Field Crops Research, 1991, 27(4): 337-350.

[22] 張艷紅, 馬永良, 廖樹華. CERES-maize 模擬模型中品種參數(shù)優(yōu)化方法研究. 中國農(nóng)業(yè)大學學報, 2004, 9(4): 24-29. ZHANG Y H, MA Y L, LIAO S H. Method of optimizing maize variety parameters in the CERES-Maize simulation model. Journal of China Agricultural University, 2004, 9(4): 24-29. (in Chinese)

[23] 付馳, 李雙雙, 李晶, 王泳超, 蘆玉雙, 許為政, 魏湜. AquaCrop作物模型在松嫩平原春麥區(qū)的校正和驗證. 灌溉排水學報, 2012, 31(5): 99-102. FU C, LI S S, LI J, WANG Y C, LU Y S, XU W Z, WEI S. Calibration and validation of AquaCrop model in spring wheat region of Songnen Plain. Journal of Irrigation and Drainage, 2012, 31(5): 99-102. (in Chinese)

[24] BU L D, LIU J L, ZHU L, LUO S S, CHEN X P, LI S Q, ROBERT L H, ZHAO Y. The effects of mulching on maize growth, yield and water use in a semi-arid region. Agricultural Water Management, 2013, 123(10): 71-78.

[25] 吳從林, 黃介生, 沈榮開. 地膜覆蓋在冬小麥全生育期內(nèi)增溫保墑作用的試驗研究. 中國農(nóng)村水利水電, 2001(8): 7-9. WU C L, HUANG J S, SHEN R K. Experimental research on effects of mulch on soil’s temperature and moisture content during the whole growth period of winter wheat. China Rural Water and Hydropower, 2001(8): 7-9. (in Chinese )

[26] 王敏, 王海霞, 韓清芳, 李榮, 張睿, 賈志寬, 楊寶平. 不同材料覆蓋的土壤水溫效應及對玉米生長的影響. 作物學報, 2011, 37(7) : 1249-1258．WANG M, WANG H X, HAN Q F, LI R, ZHANG R, JIA Z K, YANG B P. Effects of different mulching materials on soil water, temperature, and corn growth. Acta Agronomica Sinica, 2011, 37(7): 1249-1258. (in Chinese)

[27] 李會, 劉鈺, 蔡甲冰, 毛曉敏. AquaCrop模型的適用性及應用初探.灌溉排水學報, 2011, 30(3): 28-33. LI H, LIU Y, CAI J B, MAO X M. The applicability and application of AquaCrop model. Journal of Irrigation and Drainage, 2011, 30(3): 28-33. (in Chinese)

[28] EBRAHIM A. Calicration and testing of the AquaCrop model for rice under water and nitrogen management. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 2016, 47(3): 387-403.

[29] 張鐵楠, 付馳, 李晶, 顧萬榮, 許為政, 蘆玉雙, 魏湜. 基于寒地春小麥 AquaCrop與 WOFOST模型適應性驗證分析. 作物雜志,2013(3): 121-126. ZHANG T N, FU C, LI J, GU W R, XU W Z, LU Y S, WEI S. The adaptability test analysis of AquaCrop and WOFOST model based on the cold spring wheat. Crops, 2013(3): 121-126. (in Chinese)

[30] HSIAO T C, LEE H, STEDUTO P, ROJASLARA B, RAES D, FERERES E. Aquacrop—the FAO crop model to simulate yield response to water: III. Parameterization and testing for maize. Agronomy Journal, 2009, 101(3): 448-459.

[31] MEBANE V J, DAY R L, HAMLETT J M, WASTON J E, ROTH G W. Validating the FAO AquaCrop model for rain-fed maize in Pennsylvani. Agronomy Journal, 2013, 105(2): 419-427.

[32] AHMADI S H, MOSALLAEEPOUR E, KAMGAR-HAGHIGHI A A, SEPASKHAH A R. Modeling maize yield and soil water content with Aquacrop under full and deficit irrigation managements. Water Resources Management, 2015, 29(8): 2837-2853.

[33] 張萬紅, 劉文兆, 王蕓. 基于水分驅(qū)動的 AquaCrop模型及其研究進展. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2014(4): 96-101. ZHANG W H, LIU W Z, WANG Y. AquaCrop model based on water-driven principle and its research progress. Agricultural Research in the Arid Areas, 2014(4): 96-101. (in Chinese)

[34] VANUYTRECHT E, RAES D, WILLEMS P. Global sensitivity analysis of yield output from the water productivity model. Environmental Modelling & Software, 2014, 51(1): 232-332.

[35] ZELEKE K T, LUCKETT D, COELEY R. Calibration and testing of the FAO AquaCrop model for canola. Agronomy Journal, 2011, 103(6): 1610-1618.

[36] MONTOYA F, CAMARGO D, ORTEGA J F, CóRCOLES J, DOMíNGUEZ A. Evaluation of Aquacrop model for a potato crop under different irrigation conditions. Agricultural Water Management, 2016, 164(2): 267-280.

[37] FARAHANI H J, IZZI G, OWEIS T Y. Parameterization and evaluation of the AquaCrop model for full and deficit irrigated cotton. Agronomy Journal, 2009, 101(3): 469-476.

[38] IGBAL M A, SHEN Y, STRICEVIC R, PEI H, SUN H, AMIRI E. Evaluation of the FAO AquaCrop model for winter wheat on the North China Plain under deficit irrigation from field experiment to regional yield simulation. Agricultural Water Management, 2014, 135(2): 61-72.

[39] MKHABELA M S, BULLOCK P R. Performance of the FAO AquaCrop model for wheat grain and soil moisture simulation in western Canada. Agricultural Water Management, 2012, 110(7): 16-24.

（責任編輯 楊鑫浩）

Evaluation Analysis of AquaCrop Model in Modeling Winter Wheat Growing Development and Soil Moisture Under Plastic Mulching

LIU Xia1,3, DING DianYuan2,3, ZHANG HaoJie1,3, CHU XiaoSheng1,3, YU Kun1,3, FENG Hao1,3,4
(1Institute of Water-Saving Agriculture in Arid Areas of China, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;2School of Hydraulic Energy and Power Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225009, Jiangsu;3College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, Shaanxi;4Institute of Water and Soil Conservation, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Water Resource, Yangling 712100, Shaanxi)

【Objective】This study was conducted to evaluate the accuracy of the AquaCrop model in the simulation of winter wheat growth, soil moisture, yield, and water use efficiency under plastic mulching, which can provide a theoretical basis and scientific method for the calibration of the AquaCrop model under plastic mulching.【Method】The experiment was conducted atYangling, Shaanxi, from 2013 to 2016 including the flat planting under plastic mulching (PM) and a control treatment without mulching (CK). The AquaCrop model was calibrated using the experiment data in 2014-2015 and was validated using the data in 2013-2014 and 2015-2016. 【Result】The determination coefficient (R2) of the simulated and the measured canopy cover was between 0.86 and 0.99. The root mean square error (RMSE) of the simulated and the measured canopy cover was between 2.1% and 8.1%, indicating AquaCrop model a good simulation for canopy cover. The R2of the simulated and the measured biomass was greater than 0.95. Meanwhile, the RMSE of the simulated and the measured biomass was between 0.814 and 1.933 t·hm-2. The R2of the simulated and the measured soil water content in CK was greater than 0.85, and the R2of the simulated and the measured soil water content in PM was greater than 0.75. The RMSE of the simulated and the measured soil water content in both CK and PM was between 9.2 and 17.6 mm. The normalized root mean square error (NRMSE) of the simulated and the measured soil water content in both CK and PM was lower than 5.5. Moreover, the RE of the simulated and the measured yield in both CK and PM was from -4.4% to 9.0%. The simulated and the measured yield in PM increased 40.5% and 40.3% compared to that in CK, respectively, and there was a significant difference between CK and PM. The RE of the simulated and the measured water use efficiency in both CK and PM was from -10.4% to -1.5%. The simulated and the measured water use efficiency in PM increased by 54.1% and 47.5% compared to that in CK, respectively, and there was also a significant difference between CK and PM. The results showed that the simulated and measured values had the similar trend in wheat canopy coverage, biomass, yield, and water use efficiency. Those indicated a good performance of the AquaCrop model in modeling plastic mulching treatment. 【Conclusion】 The AquaCrop model can be used to model the winter wheat growing development and productivity under plastic mulching. This study provides a scientific method to calibrate the AquaCrop model and a good data support for the application and development of the AquaCrop model.

AquaCrop model; plastic mulching; soil water; yield; water use efficiency

2016-09-02；接受日期：2017-03-08

國家高技術(shù)研究計劃（“863”計劃）（2013AA102904）、高等學校學科創(chuàng)新引智計劃（“111”計劃）（B12007）

聯(lián)系方式：劉匣，E-mail：liux18792966995@163.com。通信作者馮浩，E-mail：nercwsi@vip.sina.com