李衛(wèi)國(guó)，顧曉鶴，王爾美，陳 華，葛廣秀，張琤琤

（1. 江蘇省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，南京 210014；2. 國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心和北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心，北京 100097；3. 江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院，鎮(zhèn)江 212013）

0 引 言

作物過程模擬模型（又稱作物生長(zhǎng)模擬模型）是將作物、環(huán)境和耕作栽培措施作為一系統(tǒng)整體，應(yīng)用系統(tǒng)分析原理與方法，對(duì)作物物候發(fā)育、光合生產(chǎn)、器官建成以及產(chǎn)量與品質(zhì)形成等生理過程及其與氣候環(huán)境關(guān)系綜合概括和量化，建立的一種動(dòng)態(tài)化的數(shù)學(xué)模型，如CERES（crop-environment-resources synthetic system，美國(guó)）[1]、ORYZA（荷蘭）[2]、O'Lerry（澳大利亞）[3]、SIMRIW（simulation model for rice-weather，日本）[4]、RCSODS（rice cultivation simulation optimization decision-making system, 中國(guó)）[5]、WheatGrow（中國(guó)）[6]等模型。作物過程模擬模型的形成有利于定量理解作物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)。利用作物過程模擬模型可對(duì)不同氣象、土壤和栽培條件下的作物階段發(fā)育、干物質(zhì)物積累以及籽粒產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)[7-9]。

當(dāng)氣候環(huán)境條件以及栽培措施適宜（理想狀態(tài)）于作物生長(zhǎng)時(shí)，作物過程模擬模型的預(yù)測(cè)精度較高，然而作物在大田生長(zhǎng)過程中常常會(huì)受到氣候、環(huán)境或生產(chǎn)管理措施等不確定因素的影響，使得作物過程模擬模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差。近年來，有學(xué)者著手利用一些容易獲取的模型運(yùn)行變量數(shù)據(jù)（如葉面積指數(shù)）來調(diào)整模型參數(shù)，減小作物過程模擬模型的預(yù)測(cè)誤差，以實(shí)現(xiàn)模型的有效、準(zhǔn)確應(yīng)用。如Ma等[10]將中分辨率成像光譜儀（moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS）葉面積指數(shù)（leaf area index，LAI）數(shù)據(jù)產(chǎn)品同化到WOFOST（world food study）作物過程模型，通過優(yōu)化出苗期、初始生物量和土壤水分含量模型參數(shù)縮小了冬小麥估產(chǎn)誤差。Miriam等[11]將作物過程模型APSIM（澳大利亞）與輻射傳輸模型PROSAIL相結(jié)合，通過調(diào)整模型參數(shù)（出苗期、初始生物量和初始土壤水分）有效估測(cè)了玉米生物量。Cheng等[12]將時(shí)間序列HJ-1 A/B數(shù)據(jù)同化到WOFOST模型中優(yōu)化LAI模型及其參數(shù)，較好地提高了春玉米產(chǎn)量估測(cè)精度。任建強(qiáng)等[13]以LAI為結(jié)合點(diǎn)，整合 SCE-UA（shuffled complex evolutionuniversity of arizona）全局優(yōu)化算法到EPIC（environmental policy integrated climate）模型中，通過調(diào)整播種日期、種植密度和氮肥施用量等參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域玉米單產(chǎn)準(zhǔn)確估測(cè)?？梢钥闯觯魑镞^程模擬模型的有效應(yīng)用，均需要以對(duì)模型運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行區(qū)域性調(diào)整或優(yōu)化（也稱參數(shù)區(qū)域化）為前提，一些對(duì)模型的同化方法也有待深入研究[14-17]。

本文作者研究團(tuán)隊(duì)曾以江淮區(qū)域冬小麥為研究對(duì)象，探討了將作物生長(zhǎng)模型與遙感反演信息結(jié)合估測(cè)關(guān)鍵生育期生物量的可行性，但在利用作物生長(zhǎng)模型定量估測(cè)夏玉米生物量動(dòng)態(tài)變化方面尚存不足[18-21]。本文選擇位于東海沿岸的江蘇省鹽城市大豐區(qū)為研究區(qū)域，夏玉米為研究對(duì)象，基于夏玉米的生理生態(tài)過程，構(gòu)建夏玉米生物量（指地上部生物量）形成過程模擬模型，在對(duì)夏玉米多個(gè)生育階段的生物量及其變化特征進(jìn)行分析基礎(chǔ)上，探討利用實(shí)測(cè)葉面積指數(shù)（LAI）和生物量數(shù)據(jù)調(diào)整生物量模擬模型參數(shù)的可行性。旨在為下一步利用遙感反演數(shù)據(jù)同化作物過程模擬模型研究提供依據(jù)，也在為及時(shí)獲取縣域夏玉米生物量數(shù)據(jù)提供技術(shù)參考，便于輔助縣級(jí)農(nóng)業(yè)管理部門合理調(diào)整耕栽措施，實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)增效目的。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)區(qū)概況與數(shù)據(jù)調(diào)查

選擇東海沿岸的江蘇省鹽城市大豐區(qū)作為研究區(qū)域（圖 1），地理坐標(biāo)介于 120°13′?120°56′E、32°56′?33°36′N之間，地處淤積平原，海拔高度為 1.9～4.5 m，地勢(shì)東高西低，南高北低，位于亞熱帶和暖濕帶的過渡區(qū)域，四季分明，年平均氣溫為 14.1 ℃，年均降水量為1 042.2 mm，雨熱同期，年平均日照時(shí)數(shù)在2 238.9 h以上。區(qū)域氣候土壤適宜，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)。大豐區(qū)土地利用類型主要為旱地、水田、河流湖泊、林地、建筑用地及沿海的灘涂濕地。

圖1 江蘇省鹽城市行政區(qū)域和大豐區(qū)試驗(yàn)樣點(diǎn)分布Fig.1 Yancheng administrative region of Jiangsu province and distribution of test samples in Dafeng District

2016年在鹽城市大豐區(qū)利用GPS儀（global position system，美國(guó)）建立大田玉米（本文以下所有玉米均指夏玉米）試驗(yàn)樣點(diǎn)14個(gè)，每個(gè)樣點(diǎn)間隔2 km左右（圖1），玉米品種為寧玉16和金海5號(hào)。玉米生長(zhǎng)期間每隔2 d對(duì)葉面積指數(shù)和生物量等生長(zhǎng)數(shù)據(jù)觀測(cè)、測(cè)量和取樣。生育期觀測(cè)記錄出苗、拔節(jié)、抽雄以及灌漿等日期。葉面積指數(shù)利用 Sun Scan（美國(guó)）葉面積指數(shù)儀測(cè)量，每個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)均采用梅花對(duì)角線法，測(cè)定 5次取平均值作為該樣點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)。試驗(yàn)樣點(diǎn)生物量按 5點(diǎn)梅花法取地上部植株5株于樣袋中，置室內(nèi)烘箱105 ℃殺青20min，75 ℃烘干并稱取其質(zhì)量，具體計(jì)算方法參見文獻(xiàn)[22]。氣象數(shù)據(jù)（包括日太陽(yáng)總輻射、日最高溫、日最低溫和日平均溫）由當(dāng)?shù)貐^(qū)氣象部門提供，區(qū)農(nóng)業(yè)部門技術(shù)人員協(xié)助試驗(yàn)。實(shí)測(cè)的葉面積指數(shù)與生物量數(shù)據(jù)用于模型參數(shù)調(diào)整和驗(yàn)證比較。

1.2 生物量模擬模型構(gòu)建

經(jīng)過光合作用后產(chǎn)生的有機(jī)物總量稱為生物量（Biomass），包括根、莖、葉、穗。生物量可簡(jiǎn)單分為地上部分（莖、葉、穗）和地下部分（根）2類。文中僅對(duì)玉米地上部生物量（above-ground biomass weight，AGBW）進(jìn)行研究，結(jié)合文獻(xiàn)[17]作物估產(chǎn)模型中的生物量模擬算法，進(jìn)行玉米生物量形成過程模擬模型構(gòu)建，模型稱為玉米生物量過程模擬模型（simulation model of biomass process of summer maize，SMSMBP）。玉米生長(zhǎng)過程中，生物量（AGBW）可通過式（1）獲得。

式中 AGBWi表示地面以上部分干物質(zhì)（kg/hm2）i天的總積累量，ΔAGBWi為玉米植株地面以上部分干物質(zhì)第i天的增量，kg/(hm2·d)；k表示玉米從出苗到灌漿的天數(shù)，d。

式中ΔDPAWi表示第i天玉米植株光合作用產(chǎn)生的有機(jī)物總量（daily plant assimilation weight，kg/(hm2·d)），RGi表示第 i天玉米植株生長(zhǎng)呼吸對(duì)有機(jī)物的消耗量（daily growth wasting weight，kg/(hm2·d)），RMi表示第 i天玉米植株維持呼吸對(duì)有機(jī)物的消耗量（dailymaintaining wasting weight，kg/(hm2·d)）。

式中 Gr（growth respiration）是玉米生長(zhǎng)呼吸系數(shù)，Mr（maintenance respiration）是維持呼吸系數(shù)，Q10為呼吸作用的溫度系數(shù)，均為模型參數(shù)。Tem為日平均氣溫，℃。

植物通過光合作用形成有機(jī)物和貯存能量的過程被稱為光合同化作用，能夠被植物利用用于光合作用的可見光占整體太陽(yáng)輻射的47%～48%（平均為47.5%）[19]，部分太陽(yáng)輻射也會(huì)由于植株冠層反射而造成流失，因此植株每日對(duì)太陽(yáng)輻射的有效使用量通過日光合有效輻射量（DPAR，daily photosynthetically active radiation，MJ/m2）描述為

式中μ為可見光輻射量在太陽(yáng)光總輻射量中所占比率，取值0.475。DRi（daily radialization）為單位面積每日太陽(yáng)總輻射量，MJ/m2；α為夏玉米的群體反射率（模型參數(shù)）。

植株日光合同化量ΔDPAWi采用高亮之等[5]的核心算法計(jì)算得到

式中K為群體消光系數(shù)（模型參數(shù)），LAIi為葉面積指數(shù)，δ為CH2O與CO2間的轉(zhuǎn)換系數(shù)，取值為0.68[5-6]。B和A為模型參數(shù)（或系數(shù)）。FN、FW分別為氮素影響因子和水分影響因子，具體計(jì)算方法和步驟參照文獻(xiàn)[20]。

式中DL為日長(zhǎng)，φ為地理緯度，β為太陽(yáng)赤緯，n為儒歷日（n=1，2，3，···，365）。

1.3 模型參數(shù)調(diào)整

模型初始運(yùn)行時(shí)，模型初始參數(shù)較難獲取，故參照本研究團(tuán)隊(duì)的稻麥模型文獻(xiàn)[5,17,19]經(jīng)驗(yàn)給出，即，生長(zhǎng)呼吸系數(shù)（Gr=0.35）、維持呼吸系數(shù)（Mr=0.019）、呼吸作用的溫度系數(shù)（Q10=2）、群體消光系數(shù)（K=0.68）、群體反射率（α=8%）、模型參數(shù)（B=21）和模型參數(shù)（A=4.9）。由于各試驗(yàn)樣點(diǎn)肥水豐盈，可較好滿足玉米出苗生長(zhǎng)，模型運(yùn)行初始的FN和FW均取值1。

生物量和LAI是玉米生物量模擬模型中的2個(gè)主要生長(zhǎng)變量。本文選用實(shí)測(cè)的玉米拔節(jié)期生物量和 LAI數(shù)據(jù)，利用最小二乘法進(jìn)行模擬模型參數(shù)調(diào)整，當(dāng)模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相對(duì)誤差（relative error，RE）在-5%～5%之間時(shí)輸出的模型參數(shù)即為調(diào)整后模型參數(shù)。拔節(jié)期調(diào)整的模型參數(shù)（或模型變量）有出苗時(shí)的初始葉面積指數(shù)（LAI1）、Gr、Mr、Q10、K、α、B、A、FN（氮素影響系數(shù)）和FW（水分影響系數(shù)）。

1.4 模型精度檢驗(yàn)

采用相對(duì)誤差（%）、均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）作為模型校正和精度驗(yàn)證的評(píng)定指標(biāo)，RMSE代表預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的擬合精度，數(shù)值越小越好。模型校正利用拔節(jié)期實(shí)測(cè)生物量和 LAI數(shù)據(jù)，生物量變化估測(cè)精度驗(yàn)證利用生物量出苗到灌漿的實(shí)測(cè)生物量數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 玉米出苗到拔節(jié)期間生物量動(dòng)態(tài)變化

利用玉米生物量模擬模型，輸入玉米出苗到拔節(jié)期的氣象數(shù)據(jù)（日太陽(yáng)輻射、日最高溫、日最低溫和日平均溫）和模型初始參數(shù)，進(jìn)行玉米地上部生物量預(yù)測(cè)，得到玉米出苗到拔節(jié)期地上部生物量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，如圖2所示。生物量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為14個(gè)試驗(yàn)樣點(diǎn)的平均值，圖2顯示該階段玉米生物量的積累是一種動(dòng)態(tài)化的積累過程。

圖2 玉米出苗到拔節(jié)期間生物量變化Fig.2 Changes of biomass in maize from emergence to jointing stage

圖 2玉米出苗至拔節(jié)期，生物量整體呈上升趨勢(shì)。出苗到三葉期，約經(jīng)歷7 d左右，這一階段生物量增長(zhǎng)緩慢，這是因?yàn)橛衩讖某雒玳L(zhǎng)到三葉期，處于離乳期，養(yǎng)分基本來源于種子，所以生物量增長(zhǎng)緩慢。假定玉米從出苗到三葉期生物量的增加是勻速線性生長(zhǎng)過程，可以利用玉米出苗到三葉生物量的增長(zhǎng)量比上從出苗到三葉所需天數(shù)，估算到每日的生物量增長(zhǎng)量（或生物量的日變化量），即該時(shí)段玉米的日平均生長(zhǎng)速率為2.46 kg/(hm2·d)，數(shù)值相對(duì)較小。玉米離乳期土壤水分是影響出苗的關(guān)鍵因素。

三葉期后，玉米生物量開始較快上升，從出苗至拔節(jié)這一階段玉米主要經(jīng)歷以生根、莖葉開始分化的營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)階段，這一階段的地上部莖、葉量增長(zhǎng)緩慢，主要是玉米根系的發(fā)育。假定玉米從三葉期到拔節(jié)初期生物量的增長(zhǎng)是勻速生長(zhǎng)過程，可以利用玉米三葉期到拔節(jié)期生物量的增長(zhǎng)量比上三葉到拔節(jié)所需天數(shù)，估算玉米三葉期到拔節(jié)期每天的生物量增長(zhǎng)量，即該時(shí)段玉米日均生長(zhǎng)速率為 38.13 kg/(hm2·d)。比較玉米三葉期到拔節(jié)期生長(zhǎng)速率與出苗到三葉期的生長(zhǎng)速率，玉米三葉期到拔節(jié)期的生長(zhǎng)速率是萌發(fā)到三葉期的19倍，玉米生物量的增加較快。從三葉期到拔節(jié)期，玉米開始從自給轉(zhuǎn)向外界大量汲取能量，吸收土壤養(yǎng)分，使得生物量較出苗至三葉期有較大幅度增長(zhǎng)，適宜的水肥條件是形成壯苗的前提和必要。

圖 2中散點(diǎn)數(shù)據(jù)是玉米從出苗到拔節(jié)期（出苗后20 d）的生物量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)（14個(gè)樣點(diǎn)的平均值，下同），從散點(diǎn)特征可以看出，玉米出苗后經(jīng)過7天左右時(shí)間到達(dá)三葉期，玉米生物量緩慢增長(zhǎng)，從第 7天到第19天玉米生物量開始上升，玉米生物量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)曲線基本吻合，呈現(xiàn)一種規(guī)律性變化態(tài)勢(shì)。拔節(jié)初期玉米生物量的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的差幅加大。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)較為一致，均方根誤差RMSE為18.31 kg/hm2，相對(duì)誤差為3.35%。說明利用玉米生物量模擬模型可以準(zhǔn)確進(jìn)行玉米拔節(jié)期前的生物量估測(cè)。

2.2 玉米拔節(jié)到抽雄期間生物量動(dòng)態(tài)變化及模型調(diào)整

引用玉米生物量模擬模型，輸入玉米拔節(jié)到抽雄（出苗后 50 d）生長(zhǎng)階段的氣象數(shù)據(jù)及模型參數(shù)進(jìn)行玉米拔節(jié)到抽雄階段的生物量預(yù)測(cè)，得到玉米從拔節(jié)到抽雄期間的生物量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，如圖3所示。圖3中顯示玉米生物量從拔節(jié)到抽雄的積累過程，可以看出該時(shí)段玉米生物量呈現(xiàn)曲線快速上升態(tài)勢(shì)，在出苗后20～25 d內(nèi)，玉米處于節(jié)生長(zhǎng)初期，增長(zhǎng)較平緩。出苗后 25～30 d，玉米生物量快速增加。玉米拔節(jié)初始時(shí)生物量預(yù)測(cè)值為535.5 kg/hm2，抽雄時(shí)生物量的預(yù)測(cè)值為7 036.46 kg/hm2，假定玉米從拔節(jié)到抽雄期生物量增加是勻速線性生長(zhǎng)過程，可以估算出每日生物量預(yù)測(cè)值的增長(zhǎng)量，即得到玉米從拔節(jié)到抽雄生物量預(yù)測(cè)值的平均日生長(zhǎng)速率為216.70 kg/(hm2·d)，是玉米從出苗到拔節(jié)期日均生長(zhǎng)速率的 5倍左右。由于玉米出苗到拔節(jié)前期主要葉片生長(zhǎng)為主，拔節(jié)期至抽雄前隨著玉米莖節(jié)的伸長(zhǎng)與節(jié)數(shù)的增加，節(jié)的質(zhì)量密度大于葉片的質(zhì)量密度，導(dǎo)致生物量快速積累。玉米在這一階段，由于生物量的快速積累，需要大量的水分和養(yǎng)分才能保證旺盛生長(zhǎng)，因此，拔節(jié)初期是肥水管理的關(guān)鍵期，良好的肥水運(yùn)籌有利于玉米莖稈敦實(shí)與穗蕊發(fā)育，是提高結(jié)實(shí)粒和增加產(chǎn)量的前提與必要條件。

圖3 模型參數(shù)調(diào)整前后預(yù)測(cè)玉米拔節(jié)到抽雄期間生物量變化Fig.3 Prediction of biomass change from jointing to tasseling stage in maize before and after adjustment of model parameters

可以看出，模型預(yù)測(cè)值明顯高于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間差異明顯。拔節(jié)初期玉米生物量的預(yù)測(cè)值是535.5 kg/hm2，實(shí)測(cè)值是480 kg/hm2，相對(duì)誤差為11.56%。到拔節(jié)中期玉米生物量的預(yù)測(cè)值是 3 799 kg/hm2，實(shí)測(cè)值是3 082 kg/hm2，相對(duì)誤差為23.26%。到抽雄初期玉米生物量的預(yù)測(cè)值為7 036 kg/hm2，實(shí)測(cè)值是 5 794 kg/hm2，相對(duì)誤差為21.44%。拔節(jié)到抽雄階段生物量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的RMSE（均方根誤差）為825.94 kg/hm2，差異較大。由于玉米生物量模擬模型是基于理想狀態(tài)（利用經(jīng)驗(yàn)性初始參數(shù)）運(yùn)行，會(huì)與實(shí)際大田生長(zhǎng)產(chǎn)生差異，因此，該階段有必要進(jìn)行模型參數(shù)調(diào)整。

利用實(shí)測(cè)的拔節(jié)期 LAI和生物量數(shù)據(jù)對(duì)玉米生物量模擬模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，得到調(diào)整后的模型參數(shù)，LAI1、Gr、Mr、Q10、K、α、B、A、FN 和 FW 分別為 0.3、0.35、0.021、2、0.56、12%、24.3、5.1、0.86和 0.92。重新運(yùn)行參數(shù)調(diào)整后的玉米生物量模擬模型，對(duì)玉米拔節(jié)期至抽雄期的生物量進(jìn)行模擬，得到模型參數(shù)調(diào)整后的玉米生物量預(yù)測(cè)值，如圖 3所示。經(jīng)過模型參數(shù)調(diào)整后玉米在抽雄始期生物量的預(yù)測(cè)值為 6 036 kg/hm2，與實(shí)測(cè)值（5 794 kg/hm2）較為接近，相對(duì)誤差為4.18%，RMSE為219.43 kg/hm2。由模型參數(shù)調(diào)整后預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值關(guān)系可以看出，模型參數(shù)調(diào)整后的模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值較為一致，效果優(yōu)于調(diào)整前預(yù)測(cè)，表明在玉米拔節(jié)到抽雄前期需要進(jìn)行玉米生物量模擬模型參數(shù)調(diào)整。

2.3 調(diào)整后模型驗(yàn)證（玉米抽雄到灌漿期間生物量動(dòng)態(tài)變化）

分別利用初始模型參數(shù)和調(diào)整后模型參數(shù)，并輸入抽雄到灌漿（出苗后 90 d）階段氣象數(shù)據(jù)，運(yùn)行玉米生物量模型，得到玉米抽雄到灌漿（乳熟）生長(zhǎng)階段的生物量模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，如圖4a所示。結(jié)合圖4a中參數(shù)調(diào)整后的生物量動(dòng)態(tài)變化曲線可以看出，玉米抽雄后生物量的積累呈連續(xù)增加態(tài)勢(shì)，從出苗的第50天到第70天，玉米生物量的增長(zhǎng)相對(duì)較快，幾乎呈現(xiàn)線性增長(zhǎng)趨勢(shì)。第70天至第90天，玉米開始進(jìn)入灌漿階段。

圖4 模型調(diào)整前后玉米抽雄到灌漿期間生物量變化Fig.4 Changes of biomass from tasseling to filling stage in maize before and after model adjustment

調(diào)整參數(shù)后玉米生物量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)基本一致。玉米在抽雄時(shí)生物量預(yù)測(cè)值為6 036 kg/hm2，灌漿始期玉米生物量預(yù)測(cè)值為 10 251 kg/hm2，假定玉米從抽雄到灌漿始期生物量預(yù)測(cè)值的增加是勻速線性生長(zhǎng)過程，可以估算出該階段每日生物量預(yù)測(cè)值增長(zhǎng)量為175.63 kg/(hm2·d)。同樣，灌漿期玉米生物量預(yù)測(cè)值為1 1156 kg/hm2，玉米灌漿階段生物量的日變化量為64.64 kg/(hm2·d)，是玉米拔節(jié)到抽雄期生物量增長(zhǎng)的 0.3倍，玉米抽雄到灌漿這一階段由于玉米營(yíng)養(yǎng)生長(zhǎng)結(jié)束生殖生長(zhǎng)開始，生物量增長(zhǎng)較前期的快速增長(zhǎng)有所放緩。

根據(jù)玉米抽雄到灌漿期間生物量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值制作1:1線性關(guān)系圖，如圖4b所示。從圖4b可以看出，參數(shù)調(diào)整后的玉米生物量模擬模型預(yù)測(cè)的抽雄到灌漿期間地上部生物量積累的動(dòng)態(tài)變化與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)整體趨勢(shì)一致，決定系數(shù)R2為0.978，RMSE為182.95 kg/hm2。玉米抽雄初期生物量的預(yù)測(cè)值為 6 036 kg/hm2，實(shí)測(cè)值是5 794 kg/hm2，相對(duì)誤差4.18%。玉米灌漿期生物量的預(yù)測(cè)值為11 156 kg/hm2，實(shí)測(cè)值是10 785 kg/hm2，相對(duì)誤差3.44%，參數(shù)調(diào)整前預(yù)測(cè)值為12 492 kg/hm2，相對(duì)誤差15.83%。參數(shù)調(diào)整后玉米生物量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值差異較小，表明參數(shù)調(diào)整后模型的預(yù)測(cè)效果較好。

3 討 論

作物過程模擬模型由于對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育過程的進(jìn)行系統(tǒng)化定量表達(dá)，因而具有很好的機(jī)理性、動(dòng)態(tài)性與預(yù)測(cè)性。當(dāng)氣候環(huán)境條件以及栽培措施適宜（理想狀態(tài)）于作物生長(zhǎng)時(shí)，作物過程模擬模型的預(yù)測(cè)精度較高。當(dāng)作物生長(zhǎng)非理想狀態(tài)（條件）下時(shí)，會(huì)使作物過程模擬模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差。作物生長(zhǎng)的非理想條件主要是指作物在大田生長(zhǎng)過程中常常會(huì)受到氣候（如溫度、光照和降雨等）、環(huán)境（如土壤質(zhì)地、土壤水分等）或生產(chǎn)管理措施（如播種量、栽植密度和施肥等）等不確定因素的影響，因此，合理調(diào)整模型參數(shù)也就成為提高作物過程模擬模型預(yù)測(cè)精度的有效選擇。

大多數(shù)研究引用國(guó)外模型（如CERES模型、ORYZA模型、WOFOST模型等）[1-2,15-16,23-24]，使用葉面積指數(shù)（LAI）作為調(diào)整作物過程模擬模型參數(shù)的約束條件或結(jié)合點(diǎn)，即將模型估測(cè)的LAI和實(shí)測(cè)的LAI進(jìn)行比較，當(dāng)二者數(shù)值相近或符合期望預(yù)期時(shí)，得到的模型參數(shù)為調(diào)整后參數(shù)，利用調(diào)整后模型參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生物量或產(chǎn)量的有效估測(cè)。夏玉米拔節(jié)前，主要以生長(zhǎng)葉片為主，LAI變化明顯，容易獲取，以LAI作為調(diào)整模型參數(shù)的約束條件較為理想。拔節(jié)后以節(jié)伸長(zhǎng)、節(jié)數(shù)增加及長(zhǎng)穗為主，LAI生長(zhǎng)減緩，生物量增加變化明顯，將LAI和生物量同時(shí)作為調(diào)整模型參數(shù)的約束條件更有利于模擬模型運(yùn)行收斂，得到適宜的模型參數(shù)。本文利用沿東海岸的江蘇省鹽城市大豐區(qū)大田夏玉米生物量試驗(yàn)數(shù)據(jù)，借助高亮之等的作物光合核心算法[5]，構(gòu)建了的夏玉米生物量形成過程模擬模型，也是對(duì)項(xiàng)目研發(fā)單位自由知識(shí)產(chǎn)權(quán)模型的傳承與再發(fā)展。借助夏玉米生物量形成過程模擬模型，在對(duì)夏玉米多個(gè)生長(zhǎng)階段生物量進(jìn)行趨勢(shì)性分析基礎(chǔ)上，利用拔節(jié)期的LAI和生物量對(duì)玉米生物量模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，較好實(shí)現(xiàn)對(duì)拔節(jié)到抽雄、抽雄到灌漿 2個(gè)生長(zhǎng)階段地上部生物量的有效估測(cè)，同時(shí)也為后續(xù)遙感數(shù)據(jù)與作物模型同化研究提供參考。

遙感數(shù)據(jù)與作物過程模擬模型相結(jié)合進(jìn)行區(qū)域作物生物量或產(chǎn)量估測(cè)是當(dāng)今農(nóng)業(yè)遙感研究的熱點(diǎn)問題[23,25-26]。在江淮區(qū)域玉米是僅次于水稻和冬小麥的較大種植面積作物，利用遙感方法及時(shí)對(duì)大田玉米生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，有利于提升縣域生產(chǎn)管理的信息化水平[24,27-31]。由于受篇幅所限，本文利用作物過程模擬模型，對(duì)夏玉米出苗到拔節(jié)、拔節(jié)到抽雄、抽雄到灌漿 3個(gè)生長(zhǎng)階段的生物量變化進(jìn)行趨勢(shì)性分析，闡明了相應(yīng)生長(zhǎng)階段的生物量積累規(guī)律及其營(yíng)養(yǎng)汲取特征，可輔助縣級(jí)農(nóng)業(yè)管理部門合理的調(diào)整肥水管理措施，實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)的目的。后續(xù)的研究中將進(jìn)一步考慮利用遙感數(shù)據(jù)反演 LAI和生物量[23,25]，并研究遙感數(shù)據(jù)與作物過程模擬模型的同化與應(yīng)用，以增強(qiáng)玉米生物量過程模擬模型在沿東海岸玉米種植區(qū)的普適性和有效性。

4 結(jié) 論

本文以位于東海沿岸的夏玉米為研究對(duì)象，基于玉米的生理生態(tài)過程，構(gòu)建玉米生物量形成過程模擬模型（SMSMBP，simulation model of biomass process of summer maize），在對(duì)玉米出苗-拔節(jié)、拔節(jié)-抽雄和抽雄-灌漿 3個(gè)生長(zhǎng)階段的生物量進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，利用日平均生長(zhǎng)速率的概念定量分析了玉米 3個(gè)不同生長(zhǎng)階段生物量積累特點(diǎn)及其動(dòng)態(tài)變化特征。

使用初始模型參數(shù)運(yùn)行玉米生物量形成過程模擬模型，對(duì)出苗-拔節(jié)階段生物量預(yù)測(cè)效果較好，而拔節(jié)-抽雄和抽雄-灌漿2個(gè)生長(zhǎng)階段生物量預(yù)測(cè)誤差明顯高于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。利用拔節(jié)期實(shí)測(cè)的葉面積指數(shù)和生物量對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后運(yùn)行模擬模型，拔節(jié)-抽雄和抽雄-灌漿2個(gè)生長(zhǎng)階段生物量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)較為一致。抽雄前生物量預(yù)測(cè)值為7 036.46 kg/hm2，實(shí)測(cè)值為5 794 kg/hm2，相對(duì)誤差 23.26%，模型參數(shù)調(diào)整后生物量預(yù)測(cè)值為6 036 kg/hm2，相對(duì)誤差 4.18%。灌漿期生物量預(yù)測(cè)值12 492 kg/hm2，實(shí)測(cè)值10 785kg/hm2，相對(duì)誤差15.83%，參數(shù)調(diào)整后預(yù)測(cè)值 11 156 kg/hm2，相對(duì)誤差3.44%。得到新的模型運(yùn)行參數(shù) LAI1（初始葉面積指數(shù)）、Gr（生長(zhǎng)呼吸系數(shù)）、Mr（維持呼吸系數(shù)）、Q10（溫度系數(shù)）、K（消光系數(shù)）、α（群體反射率）、B（模型系數(shù)）和A（模型系數(shù)）值分別為0.3、0.35、0.021、2、0.56、12%、24.3和5.1，有利于相似夏玉米研究區(qū)域運(yùn)行玉米生物量形成過程模擬模型使用。