楊永輝，武繼承，丁晉利，張潔梅，高翠民，潘曉瑩，王 越，何 方

(1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 植物營(yíng)養(yǎng)與資源環(huán)境研究所，河南 鄭州 450002； 2.農(nóng)業(yè)部作物高效用水原陽(yáng)科學(xué) 觀測(cè)實(shí)驗(yàn)站，河南 原陽(yáng) 453514； 3.鄭州師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院，河南 鄭州 450044)

玉米是我國(guó)最主要的糧食和經(jīng)濟(jì)作物之一。在河南西部地區(qū)，光熱資源充足，玉米生長(zhǎng)期內(nèi)降雨量和蒸發(fā)量均較高，水分無(wú)效損耗較大，不利于降水資源的充分利用，而保護(hù)性耕作及增施有機(jī)肥等措施能夠改善土壤的物理特性，提高土壤的蓄水保墑能力，降低水分的無(wú)效蒸發(fā)，促進(jìn)降水資源的就地利用。秸稈還田有利于改土保墑，提高土壤有機(jī)質(zhì)含量和土壤肥力[1]，改善土壤團(tuán)聚體的穩(wěn)定性[2]，增加土壤孔隙度，并改善土壤孔隙的連通性[3]，促進(jìn)作物產(chǎn)量的提高[4]。與秸稈覆蓋相比，秸稈施入土壤后更有利于土壤結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的提高[5]。而深松能夠提高土壤耕層厚度，改善土壤團(tuán)粒結(jié)構(gòu)和土壤孔隙狀況，提高土壤蓄水保墑與儲(chǔ)水能力[6]，有利于作物根系利用深層土壤水。施用有機(jī)肥可提高土壤有機(jī)質(zhì)含量，改善土壤團(tuán)粒結(jié)構(gòu)，提高土壤蓄水保墑能力，促進(jìn)作物產(chǎn)量和水分利用率的提高[7-8]。

DSSAT模型是當(dāng)前世界上應(yīng)用最廣泛的作物模型之一，其主要用于農(nóng)業(yè)試驗(yàn)分析、作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、氣候條件對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響評(píng)價(jià)等[9]。DSSAT模型可模擬作物光溫和降水生產(chǎn)潛力，優(yōu)化作物栽培方案等，為選擇合理的農(nóng)業(yè)技術(shù)提供決策與預(yù)測(cè)[10]。CERES-Maize模型是DSSAT中專門用于模擬玉米的模型[11]，已廣泛應(yīng)用于各類農(nóng)業(yè)研究[12-17]。相關(guān)研究表明，CERES-Maize模型可在水分充足的條件下準(zhǔn)確地模擬玉米生長(zhǎng)過(guò)程中的土壤含水率、葉面積指數(shù)、生物量及產(chǎn)量[11,18]。Dejonge等[19]通過(guò)田間試驗(yàn)與模型模擬對(duì)比發(fā)現(xiàn)，CERES-Maize模型雖然對(duì)產(chǎn)量模擬較為準(zhǔn)確，但在水分虧缺條件下模擬效果較差，需要進(jìn)行改進(jìn)。以往關(guān)于DSSAT模型研究多集中于干旱或半干旱地區(qū)[20]，且多是關(guān)于小麥方面[21-25]或玉米水分或施肥等方面[26-27]的研究。而CERES-Maize模型能否應(yīng)用于河南豫西褐土區(qū)長(zhǎng)期保護(hù)性耕作與土壤改良措施下夏玉米的生產(chǎn)和管理，能否模擬因長(zhǎng)期保護(hù)性耕作與土壤改良措施引起的土壤剖面物理參數(shù)的變化進(jìn)而引起模擬結(jié)果之間的差異，需要對(duì)CERES-Maize模型模擬長(zhǎng)期保護(hù)性耕作與土壤改良措施下玉米的生長(zhǎng)發(fā)育以及產(chǎn)量形成過(guò)程中的精度進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估。鑒于此，基于長(zhǎng)期定位保護(hù)性耕作與土壤改良措施中夏玉米試驗(yàn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)行DSSAT模型對(duì)玉米遺傳參數(shù)等進(jìn)行估計(jì)，并對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，旨在系統(tǒng)模擬豫西褐土區(qū)長(zhǎng)期不同耕作與土壤改良措施條件下土壤水分環(huán)境和玉米生長(zhǎng)過(guò)程的差異，為DSSAT模型在該區(qū)的廣泛應(yīng)用提供有力的科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)在河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院節(jié)水農(nóng)業(yè)禹州試驗(yàn)基地(113°03′～113°39′E，33°59′～34°24′N)進(jìn)行，海拔116.1 m，多年平均降水量674.9 mm且60%以上集中在夏季；土壤為褐土，該地區(qū)地勢(shì)平坦，肥力均勻，耕層有機(jī)質(zhì)含量為12.3 g/kg、全氮含量為0.80 g/kg、水解氮含量為47.82 mg/kg、速效磷含量為6.66 mg/kg、速效鉀含量為114.8 mg/kg。該區(qū)為小麥—玉米輪作區(qū)。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

長(zhǎng)期定位試驗(yàn)始于2006年，以其中2013年和2015年2 a(2個(gè)年度6—9月夏玉米生長(zhǎng)和降雨量較為一致，且這2 a的玉米品種相同及觀測(cè)數(shù)據(jù)較為齊全)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行本研究的模擬和驗(yàn)證。

試驗(yàn)共設(shè)置常規(guī)耕作、深松(深度30 cm)、秸稈還田(小麥單季秸稈直接全部還田旋耕，還田量為10 500 kg/hm2)、有機(jī)肥(雞糞750 kg/hm2，氮、磷、鉀質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為1.5%、1.2%、0.8%)4個(gè)處理。玉米播種前施用過(guò)磷酸鈣(P2O5105 kg/hm2)、鉀肥(K2O 75 kg/hm2)及氮肥(純N 75 kg/hm2)，一次性底施。除深松處理外，其他處理耕作深度均為15 cm。有機(jī)肥處理中施用的氮、磷、鉀無(wú)機(jī)肥用量分別扣除了雞糞原有的氮、磷、鉀施用量，以保證每個(gè)處理的養(yǎng)分用量一致。玉米品種為鄭單958。小區(qū)面積為32 m2。2013年玉米于6月5日播種，6月10日出苗，6月23日定苗，9月30日收獲；2015年玉米于6月6日播種，6月11日出苗，6月22日定苗，9月30日收獲。玉米種植密度約為70 500株/hm2，株行距為20 cm×70 cm。

1.3 測(cè)定指標(biāo)與方法

1.3.1 土壤體積含水率 土壤體積含水率采用中國(guó)電子科技集團(tuán)27所生產(chǎn)的DZN2-1型自動(dòng)測(cè)定儀測(cè)定，測(cè)定深度分別為0～10、10～20、20～30、30～40、40～50、50～60、60～70、70～80、80～100 cm,共9個(gè)層次，每處理3個(gè)重復(fù)。

1.3.2 葉面積指數(shù) 在玉米定苗后，每個(gè)小區(qū)在中間區(qū)域隨機(jī)標(biāo)記2行長(zhǎng)勢(shì)較為一致的植株作為最后的測(cè)產(chǎn)區(qū)域，每個(gè)小區(qū)標(biāo)記2株玉米進(jìn)行葉面積的測(cè)量，10 d左右測(cè)量1次，根據(jù)植株的葉面積計(jì)算小區(qū)葉面積指數(shù)[28]：

VLAI=SLA×D/10 000

式中：VLAI表示葉面積指數(shù)，SLA表示單株玉米總?cè)~面積(m2/株)，D表示種植密度(株/hm2)。

1.3.3 生物量 在玉米不同生育時(shí)期(7月3日、7月17日、7月25日、8月3日、8月14日、8月22日、8月29日、9月4日、9月12日、9月18日、9月23日、9月30日)選取長(zhǎng)勢(shì)較為一致的植株2株測(cè)定生物量，并根據(jù)玉米種植密度折合成公頃生物量。

1.3.4 產(chǎn)量 玉米收獲后，每小區(qū)采集2行玉米，脫粒，風(fēng)干，稱量計(jì)產(chǎn)。

1.4 模型數(shù)據(jù)庫(kù)組建

DSSAT模型主要包括氣象氣候、作物管理、土壤及作物遺傳特性4個(gè)模塊。在模型模擬運(yùn)算前，需要建立4個(gè)模塊的基本數(shù)據(jù)庫(kù)及其參數(shù)體系。本研究所用的氣象資料均來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。模型運(yùn)行的最基本氣象數(shù)據(jù)包括逐日太陽(yáng)輻射[kJ/(m2·d)]、逐日最高最低氣溫(℃)、逐日降水量(mm/d)。作物的管理數(shù)據(jù)主要包括播種日期、耕作方式及日期、施肥量、收獲日期及收獲方式等，對(duì)于本研究，輸入的參數(shù)主要包括土地耕作方式、秸稈還田量、有機(jī)肥施用量及耕作深度。需要輸入的土壤參數(shù)主要包括土壤容重、土壤有機(jī)碳含量、土壤飽和導(dǎo)水率、飽和含水量、田間持水量和永久萎蔫點(diǎn)等。DSSAT模型利用作物品種自身的遺傳特性參數(shù)來(lái)描述品種的特性，用以控制作物生長(zhǎng)發(fā)育的進(jìn)程、植株形態(tài)及產(chǎn)量的形成。因此，需要建立玉米的遺傳特性參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.5 模型的率定和驗(yàn)證

將2013年實(shí)測(cè)的長(zhǎng)期不同耕作與土壤改良措施下的土壤容重、土壤有機(jī)碳含量、土壤飽和導(dǎo)水率、飽和含水量、田間持水量和永久萎蔫點(diǎn)等作為初始條件輸入到模型中，并對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參，通過(guò)比較分析不同土層土壤體積含水率、葉面積指數(shù)及生物量等的模擬效果，采用試錯(cuò)法對(duì)土壤剖面水力學(xué)參數(shù)值(土壤飽和導(dǎo)水率、飽和含水量、田間持水量和永久萎蔫點(diǎn)等)進(jìn)行調(diào)整，確保模型的率定結(jié)果在允許的誤差范圍內(nèi)。對(duì)于作物的品種參數(shù)，利用DSSAT模型中自帶的Glue參數(shù)調(diào)試程序進(jìn)行玉米參數(shù)P1、P2、P5、G2、G3和PHINT的調(diào)試。首先在原程序給定的某個(gè)參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行參數(shù)的率定，然后根據(jù)其提供的最佳參數(shù)組合縮小參數(shù)的范圍，之后繼續(xù)進(jìn)行參數(shù)的率定，1次率定最高可進(jìn)行10 000次隨機(jī)搜索，通過(guò)不斷縮小參數(shù)的范圍，最終得到最滿意的參數(shù)組合。經(jīng)過(guò)調(diào)試后，優(yōu)化后的作物品種參數(shù)見表1。在參數(shù)率定的基礎(chǔ)上，利用2015年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

表1 調(diào)試后的玉米品種參數(shù)

1.6 模型誤差檢驗(yàn)

模型的校正和驗(yàn)證過(guò)程均采用模擬值與實(shí)測(cè)值間的相對(duì)均方根誤差(RRMSE)與絕對(duì)相對(duì)誤差(ARE)進(jìn)行誤差評(píng)價(jià)，RRMSE與ARE可以進(jìn)行模擬值與實(shí)測(cè)值相對(duì)差異程度的度量，且為無(wú)量綱統(tǒng)計(jì)量，可進(jìn)行不同變量之間的比較[22]。RRMSE與ARE值越小，表示模型模擬的精度越高。

(1)

(2)

(3)

式中，RMSE—均方根誤差；Si—第i個(gè)模擬值；Oi—第i個(gè)觀測(cè)值；O—觀測(cè)值的平均值；n—模擬值的樣本數(shù)。

當(dāng)RRMSE<10%時(shí)，模型的模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差極低，二者具有極好的一致性；10%≤RRMSE<20%時(shí)，模型的模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差較低，二者具有較好的一致性；20%≤RRMSE≤30%時(shí)，模型的模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差低， 二者的一致性達(dá)到中等

水平；RRMSE>30%時(shí)，模型的模擬值與實(shí)測(cè)值的誤差較大，二者的一致性較差。

1.7 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

不同指標(biāo)值均為3次重復(fù)的算術(shù)平均值，應(yīng)用Excel和SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 應(yīng)用不同觀測(cè)指標(biāo)對(duì)DSSAT模型參數(shù)的率定

2.1.1 土壤體積含水率模擬 應(yīng)用DSSAT模型對(duì)玉米整個(gè)生育期不同處理各土層的土壤體積含水率動(dòng)態(tài)進(jìn)行模擬，得出不同土層土壤體積含水率的動(dòng)態(tài)變化特征，不同處理DSSAT模型模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值的RMSE為0.022～0.164 cm3/cm3(表2)，通過(guò)計(jì)算得出模型的ARE介于4.9%～9.5%。隨土層的加深，模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE逐漸降低，且常規(guī)耕作模擬效果最佳。

表2 不同處理土壤體積含水率動(dòng)態(tài)的DSSAT模型模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE(2013年) cm3/cm3

注：表中數(shù)據(jù)為整個(gè)生育期該指標(biāo)的均值，表5同。

以常規(guī)耕作為例對(duì)土壤體積含水率動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1所示。隨著玉米的生長(zhǎng)，不同土層的土壤體積含水率均呈下降趨勢(shì)。0～10 cm土層的土壤體積含水率變化最為劇烈，模擬值與實(shí)測(cè)值誤差較大。10～20、20～30 cm土層較表層土壤水分變化平緩，但10～20 cm土層土壤體積含水率模擬值與實(shí)測(cè)值誤差仍較大。表層(0～10 cm)和亞表層(10～20 cm)的土壤體積含水率因受外界環(huán)境因素的影響較大，故較深層土壤體積含水率的實(shí)測(cè)值準(zhǔn)確性低。 而深度在20 cm以上的土層， 特別是50 cm以上土層土壤體積含水率的模擬值與實(shí)測(cè)值整體較為一致，且土壤體積含水率變化趨勢(shì)基本一致，其模擬值和實(shí)測(cè)值的RMSE在0.022～0.036，模型的ARE介于4.5%～8.3%。說(shuō)明DSSAT模型在玉米生長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)于50 cm以上土層土壤水分的模擬更為準(zhǔn)確。

2.1.2 葉面積指數(shù)模擬 從圖2A可知，玉米葉面積指數(shù)的模擬值和實(shí)測(cè)值十分接近。在玉米播種后60 d內(nèi)，不同措施對(duì)葉面積指數(shù)的影響基本上沒(méi)有差異；播種60 d后，有機(jī)肥處理和深松處理的玉米葉面積指數(shù)明顯高于其他處理，秸稈還田處理居中，常規(guī)耕作處理最低。從表3可知，不同措施處理的葉面積指數(shù)模擬結(jié)果和田間實(shí)測(cè)結(jié)果在總體上表現(xiàn)出較好的一致性，其ARE介于5.8%～8.7%，RMSE介于0.011～0.184，秸稈還田、常規(guī)耕作、有機(jī)肥、深松處理的葉面積指數(shù)模擬結(jié)果和田間實(shí)測(cè)結(jié)果的RRMSE分別為0.4%、0.9%、5.7%、6.2%。

2.1.3 生物量模擬 玉米生物量的模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比如圖2B所示，玉米生物量的模擬值與實(shí)測(cè)值非常接近，且玉米生長(zhǎng)前期不同處理的生物量差異不顯著。隨玉米生育時(shí)期的推進(jìn)，不同處理生物量差異逐漸增大，且以有機(jī)肥處理和深松處理明顯高于其他處理，秸稈還田處理居中，常規(guī)耕作處理最低。模擬結(jié)果和田間實(shí)測(cè)結(jié)果一致性較好，其ARE介于2.0%～6.2%，RMSE介于306～419 kg/hm2，有機(jī)肥、深松、秸稈還田、常規(guī)耕作處理的生物量模擬結(jié)果和田間實(shí)測(cè)結(jié)果的RRMSE分別為3.1%、4.2%、4.3%、5.3%(表3)。

圖1 常規(guī)耕作處理不同土層土壤體積含水率的模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比

圖2 玉米葉面積指數(shù)和生物量的模擬值與實(shí)測(cè)值比較

處理葉面積指數(shù)實(shí)測(cè)值模擬值A(chǔ)RE/%RMSERRMSE/%生物量實(shí)測(cè)值/(kg/hm2)模擬值/(kg/hm2)ARE/%RMSE/(kg/hm2)RRMSE/%常規(guī)耕作3.963.735.80.0210.915752149155.34195.3深松4.944.518.70.1846.217250169042.04134.2秸稈還田4.664.317.50.0110.416875158336.23994.3有機(jī)肥4.834.536.20.1695.717625172582.13063.1

注：表中葉面積指數(shù)為玉米吐絲期時(shí)的數(shù)值，生物量為玉米生育期結(jié)束后的數(shù)值，表6同。

2.1.4 產(chǎn)量模擬 不同措施處理玉米產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測(cè)值如表4。2013年常規(guī)耕作、深松、秸稈還田及有機(jī)肥處理玉米產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE分別為433、412、1 288、584 kg/hm2，ARE分別為5.8%、4.5%、14.9%、6.5%，RRMSE分別為6.2%、4.9%、15.1%、6.7%，除秸稈還田處理外，其他措施處理的產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值一致性較佳。不同處理產(chǎn)量的實(shí)測(cè)值表現(xiàn)為有機(jī)肥處理>秸稈還田處理>深松處理>常規(guī)耕作處理，模擬產(chǎn)量表現(xiàn)為有機(jī)肥處理>深松處理>秸稈還田處理>常規(guī)耕作處理，說(shuō)明不同處理間玉米產(chǎn)量的實(shí)測(cè)值與模擬值變化趨勢(shì)存在一定差異。

表4 不同處理玉米產(chǎn)量實(shí)測(cè)值與模擬值統(tǒng)計(jì)比較(2013年)

2.2 DSSAT模型對(duì)不同觀測(cè)指標(biāo)的驗(yàn)證

2.2.1 土壤體積含水率動(dòng)態(tài)模擬驗(yàn)證 從表5可知，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，利用DSSAT模型對(duì)常規(guī)耕作、深松、秸稈還田、有機(jī)肥處理各土層(0～100 cm)土壤體積含水率的模擬值與實(shí)測(cè)值相近，其RMSE介于0.004～0.069 cm3/cm3，模型的ARE介于2.3%～5.1%，模擬結(jié)果隨土層的加深而更佳。

表5 不同處理土壤體積含水率動(dòng)態(tài)的DSSAT模型模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE(2015年) cm3/cm3

以常規(guī)耕作處理土壤體積含水率實(shí)測(cè)值與模擬值進(jìn)行驗(yàn)證，如圖3。2015年的土壤體積含水率實(shí)測(cè)值與模擬值的誤差較小，且隨土層的加深，實(shí)測(cè)值與模擬值更為接近。0～40 cm土層的土壤體積含水率在玉米不同生育時(shí)期的波動(dòng)較大，但實(shí)測(cè)值與模擬值具有較佳的一致性。可見，DSSAT模型對(duì)土壤體積含水率的模擬驗(yàn)證效果較佳。

2.2.2 葉面積指數(shù)模擬驗(yàn)證 從圖4A可知，2015年玉米葉面積指數(shù)的實(shí)測(cè)值與模擬值十分接近，且仍以有機(jī)肥處理和深松處理明顯高于其他處理，秸稈還田處理居中，常規(guī)耕作最低。其ARE介于3.6%～7.6%，RMSE介于0.062～0.079，RRMSE介于2.5%～3.3%(表6)，誤差較小，模型模擬值與實(shí)測(cè)值具有較好的一致性。

圖3 常規(guī)耕作處理不同土層土壤體積含水率模擬值與實(shí)測(cè)值的驗(yàn)證比較

圖4 玉米葉面積指數(shù)和生物量的模擬值與實(shí)測(cè)值驗(yàn)證比較

處理葉面積指數(shù)實(shí)測(cè)值模擬值A(chǔ)RE/%RMSERRMSE/%生物量實(shí)測(cè)值/(kg/hm2)模擬值/(kg/hm2)ARE/%RMSE/(kg/hm2)RRMSE/%常規(guī)耕作3.283.076.40.0723.213532128714.95787.3深松3.943.647.60.0712.915101159045.36216.6秸稈還田3.363.483.60.0793.315881154752.65606.2有機(jī)肥3.933.657.10.0622.515301159514.22823.0

2.2.3 生物量模擬驗(yàn)證 從圖4B可知，2015年玉米生長(zhǎng)過(guò)程中的生物量實(shí)測(cè)值與模擬值仍保持較高的一致性，且以有機(jī)肥處理和深松處理的生物量明顯高于其他處理，秸稈還田處理居中，常規(guī)耕作最低。其ARE介于2.6%～5.3%，RMSE值介于282～621 kg/hm2，RRMSE介于3.0%～7.3%(表6)，誤差較小，模型模擬值與實(shí)測(cè)值具有較好的一致性。

2.2.4 產(chǎn)量模擬驗(yàn)證 不同措施處理玉米產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測(cè)值相近(表7)。2015年常規(guī)耕作、深松、秸稈還田、有機(jī)肥處理產(chǎn)量的RMSE分別為872、101、453、501 kg/hm2，模型的ARE分別為12.4%、0.8%、5.5%、6.8%，RRMSE分別為12.6%、1.3%、5.7%、6.9%。深松處理玉米產(chǎn)量率定效果較其他措施更佳。不同處理產(chǎn)量實(shí)測(cè)值表現(xiàn)為秸稈還田處理>深松處理>有機(jī)肥處理>常規(guī)耕作處理，模擬的產(chǎn)量表現(xiàn)為有機(jī)肥處理>深松處理>秸稈還田處理>常規(guī)耕作處理，說(shuō)明不同處理間玉米產(chǎn)量的實(shí)測(cè)值與模擬值變化趨勢(shì)仍存在一定差異。

表7 不同處理玉米產(chǎn)量實(shí)測(cè)值與模擬值統(tǒng)計(jì)比較(2015年)

此外，產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性較佳(圖5)，二者的回歸方程線性斜率為0.964 2(P=0.035 1<0.05)，R2為0.541 6，說(shuō)明不同耕作處理下的作物模擬產(chǎn)量與實(shí)測(cè)產(chǎn)量較一致[29]。

圖5 不同處理玉米產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系

3 結(jié)論與討論

研究表明，DSSAT模型可較好地模擬豫西褐土區(qū)小麥生長(zhǎng)發(fā)育及土壤水分動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，其在豫西旱作區(qū)具有良好的適宜性，可為該地區(qū)的保護(hù)性耕作研究提供理論支持[30]。而對(duì)玉米而言，本研究發(fā)現(xiàn)，DSSAT模型對(duì)玉米生長(zhǎng)過(guò)程中的葉面積指數(shù)、生物量、土壤水分動(dòng)態(tài)及產(chǎn)量等的模擬中，其模擬值與實(shí)測(cè)值總體表現(xiàn)出較佳的一致性，ARE和RRMSE較小，特別是在深松條件下，玉米產(chǎn)量的模擬值與實(shí)測(cè)值A(chǔ)RE僅為0.8%，RRMSE為1.3%。就整個(gè)模擬效果而言，DSSAT模型能夠較佳地模擬不同耕作與土壤改良措施對(duì)玉米的影響。

長(zhǎng)期保護(hù)性耕作和土壤改良措施會(huì)對(duì)作物生長(zhǎng)及土壤水分環(huán)境產(chǎn)生重要影響，主要是因?yàn)殚L(zhǎng)期進(jìn)行不同保護(hù)性耕作會(huì)對(duì)土壤剖面結(jié)構(gòu)及物理特性產(chǎn)生一定影響[31]，進(jìn)而影響作物的生長(zhǎng)環(huán)境及其產(chǎn)量構(gòu)成。因此，要科學(xué)地分析與評(píng)價(jià)保護(hù)性耕作和土壤改良措施影響作物生長(zhǎng)及其水分動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程，需從不同措施引起的土壤物理(參數(shù))性質(zhì)變化方面來(lái)分析作物生長(zhǎng)狀況及產(chǎn)量的差異，土壤物理參數(shù)作為DSSAT模型輸入的初始參數(shù)會(huì)對(duì)模型的運(yùn)行產(chǎn)生一定的影響，而應(yīng)用DSSAT模型才能合理地預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)長(zhǎng)期保護(hù)性耕作與土壤改良措施對(duì)作物生長(zhǎng)與農(nóng)田環(huán)境產(chǎn)生的影響。相關(guān)研究[11-12]表明，DSSAT模型對(duì)水分虧缺條件下玉米生長(zhǎng)發(fā)育的模擬不夠準(zhǔn)確，而對(duì)于水分較為充足時(shí)模擬效果較佳。在豫西褐土區(qū)，玉米生長(zhǎng)季節(jié)降雨量較為充足，出現(xiàn)水分脅迫的概率較低，本研究選用玉米生長(zhǎng)季節(jié)降雨量較為充分的2013年和2015年的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的率定與驗(yàn)證，均達(dá)到了可信的誤差范圍，模擬值和實(shí)測(cè)值較一致，不同措施不同年份產(chǎn)量的模擬值和實(shí)測(cè)值相近，尤其是對(duì)深松處理的模擬精度更高；而秸稈還田處理雖然率定時(shí)的誤差大于其他處理，但其驗(yàn)證結(jié)果較佳。說(shuō)明長(zhǎng)期不同耕作措施在DSSAT模型的率定與驗(yàn)證中存在一定的差異。但在水分虧缺情況下，DSSAT模型對(duì)各處理的模擬效果如何需要進(jìn)一步研究。

通過(guò)模型模擬與實(shí)際觀測(cè)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在2013年，長(zhǎng)期不同耕作措施處理的玉米實(shí)測(cè)產(chǎn)量與模擬產(chǎn)量的增產(chǎn)趨勢(shì)存在一定差異，但均以有機(jī)肥處理最高，其實(shí)測(cè)產(chǎn)量較常規(guī)耕作處理提高24.7%；在2015年，玉米實(shí)測(cè)產(chǎn)量與模擬產(chǎn)量的增產(chǎn)趨勢(shì)仍存在一定差異，模擬產(chǎn)量仍以有機(jī)肥處理增幅最大，而實(shí)測(cè)產(chǎn)量則以秸稈還田處理最高，較常規(guī)耕作處理提高15.8%。說(shuō)明長(zhǎng)期保護(hù)性耕作和土壤改良措施均具有明顯的增產(chǎn)效果，但不同措施不同年際間的增產(chǎn)幅度存在一定的差異。

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