譚紅，呂新，張澤，印彩霞，馬露露，蘇維

（1.石河子大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，新疆石河子832003；2.石河子大學(xué)農(nóng)學(xué)院，新疆石河子832003；3.新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)重點實驗室，新疆石河子832003）

以全球變暖為主要特征的氣候變化已經(jīng)成為社會各界學(xué)者共同關(guān)注的問題，政府間氣候變化專門委員會在第五次評估報告中提出，氣候系統(tǒng)變暖是毋庸置疑的[1]。棉花是新疆的優(yōu)勢作物，也是我國纖維類制品的主要材料[2]，氣候變化對棉花的種植結(jié)構(gòu)、生育期、品質(zhì)和產(chǎn)量等均有重要影響[3-4]。 近年來，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于氣候變化對作物生產(chǎn)潛力影響的研究做了很多工作。 Sinnarong 等[5]運用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)估算了氣候變化對泰國稻米生產(chǎn)的潛在影響；徐文修等[6]通過生態(tài)區(qū)域法研究北疆棉花生產(chǎn)力及光溫生產(chǎn)潛力；Kritika Kothari 等[7]采用 CERES-Wheat 模型評估得克薩斯州高平原小麥對氣候變化的潛在適應(yīng)策略；趙放等[8]分析了氣候變化對黑龍江省玉米的氣候生產(chǎn)潛力的影響。 因此，進(jìn)行氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力影響的研究，最大限度地發(fā)揮當(dāng)?shù)貧夂蛸Y源優(yōu)勢，挖掘棉花生產(chǎn)潛力，對棉花產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移決策支持系統(tǒng) （Decision support system for agrotechnology transfer,DSSAT）是目前世界上使用最廣泛的作物模型之一[9]，可用來研究適應(yīng)性對策[10]、耕作方式[11]、氣候變化[12]、氮肥[13]和水分[14]等。 在評價氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響方面，前人主要與區(qū)域氣候模型結(jié)合分析未來氣候變化對作物的響應(yīng)，且多數(shù)集中研究糧食作物，而利用歷史氣象數(shù)據(jù)分析氣候變化對棉花各生育時期生產(chǎn)潛力影響的尚不多見。 本研究以新疆石河子市為研究區(qū)域， 評價DSSAT V 4.7 中CROPGRO- Cotton 模型在本地區(qū)的適用性，模擬棉花生產(chǎn)潛力并分析氣候變化對其影響，為利用模型優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況和試驗設(shè)計

1.1.1研究區(qū)域概況。 田間試驗位于新疆維吾爾自治區(qū)石河子市（44°18′52″N 、85°58′50″E）。 該區(qū)屬于溫帶大陸性干旱氣候，海拔442.9 m，多年平均氣溫7.7 ℃，7 月年平均最高氣溫為32.7 ℃，1 月年平均最低氣溫為－20.3 ℃， 年平均降水量199.7 mm， 年日照時間 2 800～3 000 h， 無霜期180 d 左右。 試驗地土壤類型為灰漠土，土壤質(zhì)地為壤土。

1.1.2 試驗設(shè)計。 本試驗種植的棉花品種為“新陸早 45 號”。 播種時間分別為 2015 年 4 月 11日、 2016 年 4 月 11 日、2017 年 4 月 15 日， 試驗地小區(qū)面積為 25 m2（10 m×2.5 m）， 3 次重復(fù)，隨機區(qū)組排列，并在小區(qū)間設(shè)有隔離帶。 采用膜下滴灌的方式，每個小區(qū)一膜六行，行距66 cm＋10 cm，株距 10 cm，種植密度為 19 萬株·hm－2，收獲時間為10 月上旬。

本試驗共有5 個氮肥（N）處理，分別為：N0（不施氮）、N1 （120 kg·hm－2）、N2 （240 kg·hm－2）、N3 （360 kg·hm－2） 和 N4 （480 kg·hm－2）。 每個處理所需的氮肥均以30%作為基肥，其余的70%在棉花生育期隨水施入。 磷肥（P2O5）和鉀肥（K2O）各 150 kg·hm－2播前全部基施。 灌溉定額為當(dāng)?shù)氐喂嗝尢镆话愎喔攘浚渌镩g管理措施均按高產(chǎn)栽培要求進(jìn)行。

1.1.3指標(biāo)測定及田間取樣。生育期的確定采用田間觀測方式， 當(dāng)一半的植株達(dá)到某一生育階段，即可認(rèn)為達(dá)到該生育期。 各生育期田間取樣是每個小區(qū)隨機選取3 株植株，按葉和其他部位分樣，采用葉面積儀獲取植株葉片總面積，用于計算葉面積指數(shù)。 待棉花成熟后，均勻分布隨機選取1 m 行長樣方，調(diào)查棉花的株數(shù)、鈴數(shù)，采摘吐絮棉鈴晾干后稱重，用于棉花單產(chǎn)的計算。

1.2 模型數(shù)據(jù)庫的建立

1.2.1氣象數(shù)據(jù)（Weather Data）。 氣象數(shù)據(jù)來自石河子氣象局，包括1967 年至2017 年日照時間（h）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、降水量（mm）逐日數(shù)據(jù)。 利用日照時間（h）估算太陽輻射能，參考“Angstyon（埃斯屈朗）經(jīng)驗公式”進(jìn)行估算[15]，公式如下:

式中：Rs為太陽總輻射 （MJ·m－2）；Rmax為天文輻射（MJ·m－2）；n為逐日日照時間（h）；N為逐日可照時間，即最大時長（h）；as、bs為經(jīng)驗系數(shù)，與當(dāng)?shù)氐拇髿赓|(zhì)量有關(guān)系，根據(jù)聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organization, FAO）推薦，選擇as＝0.25，bs＝0.5。

1.2.2土壤數(shù)據(jù) （Sbuild）。土壤數(shù)據(jù)主要來自2015 年至2017 年田間試驗的實測數(shù)據(jù)。 每年的土壤參數(shù)均是試驗前測定，將0～100 cm 土壤剖面分為5 層，并測定每層土壤的pH、容重、有機質(zhì)、全氮等，其他值默認(rèn)系統(tǒng)計算。

1.2.3品種遺傳參數(shù)（Generalized likelihood uncertainty estimation, GLUE）。CROPGRO-Cotton模型所需要的遺傳系數(shù)如表1， 采用DSSAT 4.7的GLUE 參數(shù)調(diào)試程序和“試錯法”[16]，對棉花作物品種“新陸早45 號”進(jìn)行參數(shù)校準(zhǔn)，先用2015 年棉花田間試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)試，再用2016 和2017 年田間數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。 主要以棉花播種至出苗時期、花鈴期、吐絮期、葉面積指數(shù)以及最終收獲產(chǎn)量作為指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)調(diào)試和驗證。

表1 CROPGRO-Cotton 模型所用遺傳系數(shù)的定義Table 1 Definition of the genetic coefficient used in the CROPGRO-Cotton model

1.2.4作物管理數(shù)據(jù)（XBuild）。管理參數(shù)來源于棉花田間試驗，包括播種日期、種植密度、施肥日期、灌溉日期、施肥量和灌溉量等。 棉花光溫生產(chǎn)潛力用DSSAT 模型模擬獲得； 作物實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自1967 年至2017 年《新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)統(tǒng)計年鑒》。棉花生育時期數(shù)據(jù)通過2015 年至2017年田間觀測數(shù)據(jù)的平均值獲得。

1.3 模型評價指標(biāo)

選用歸一化的均方根誤差 （The normalized root mean square error,n-RMSE）來度量模擬值與實測值的相對差異程度，并用一致性指數(shù)（Index of agreement,D）檢驗?zāi)M值和實測值的吻合度[17]，公式見（2）和（3）。

式中，Si為模擬值，Ri為實測值，為實測平均值，n為模擬值的樣本數(shù)。n-RMSE越小，說明模擬值與實測值越可靠；D 值越接近1，說明模擬值和實測值一致性越好，否則相反。

2 結(jié)果與分析

2.1 棉花品種參數(shù)的校正與模型驗證

采用2015 年數(shù)據(jù)進(jìn)行了參數(shù)校正， 每個處理的模擬值與實測值之間的歸一化的均方根誤差均小于10%，調(diào)試后棉花品種參數(shù)見表2。

用2016 年和2017 年數(shù)據(jù)驗證模型，得出棉花“新陸早45 號”播種- 出苗時期、花鈴期、吐絮期、 葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的n-RMSE分別為8.16%、3.5%、1.46%、8.78%和 8.94%，D分別為0.952、0.936、0.989、0.992 和 0.965（圖 1），表明棉花生育期、葉面積指數(shù)和產(chǎn)量的模擬值與實測值具有較好的一致性，品種參數(shù)可以較準(zhǔn)確地反映棉花品種的主要遺傳特性，可用于石河子地區(qū)棉花的模擬研究。

表2 調(diào)試后的棉花品種參數(shù)Table 2 Cotton variety parameters after commissioning

圖1 產(chǎn)量和葉面積指數(shù)的模擬值與實測值擬合結(jié)果Fig.1 Fitting results of simulated and measured values of yield and leaf area index

2.2 棉花生育階段氣象因子的變化趨勢

從1967 年至2017 年石河子地區(qū)棉花生育階段氣象因子發(fā)生了明顯變化（表3，圖2），生育期的平均氣溫和太陽總輻射顯著升高，降水量變化不顯著， 并且不同生育階段氣候變化趨勢有所差異。播種- 出苗時期平均最低氣溫呈極顯著上升趨勢，增幅為0.064 ℃，太陽總輻射呈顯著上升趨勢，且比其他氣象因子增幅大；苗期、蕾期和花鈴期平均最低氣溫和太陽總輻射呈極顯著上升趨勢， 而降水量和平均最高氣溫呈不顯著上升趨勢；吐絮期除了降水量呈不顯著，其余氣象因子都呈顯著上升趨勢。 整體來說，生育階段平均最低氣溫的上升幅度大于平均最高氣溫的上升幅度，太陽總輻射也明顯增多，氣候逐漸變暖。

表3 1967 年至2017 年棉花各生育階段平均氣溫、降水量和太陽總輻射的氣候傾向率Table 2 Climate tendency rate of average temperature, rainfall and total solar radiation in different growth stages of cotton from 1967 to 2017

圖2 1967-2017 年石河子地區(qū)棉花生育階段不同氣象因子的逐年變化特征Fig.2 Year by year change characteristics of different meteorological factors in growth stage of cotton in Shihezi from 1967 to 2017

2.3 棉花產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力的時間變化特征

利用CROPGRO-Cotton 模型模擬石河子地區(qū)棉花光溫生產(chǎn)潛力（圖3）。近51 年來棉花實際產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力呈極顯著增長趨勢，平均每年增長 108.33 kg·hm－2、49.86 kg·hm－2，變化趨勢有明顯波動。 棉花實際產(chǎn)量平均值為1 262.77 kg·hm－2，但年際增長顯著，尤其是從 2001 年之后，實際產(chǎn)量穩(wěn)步增加，其中2008 年至2017 年比 2007 年至 1998 年顯著增長 671.5 kg·hm－2；光溫生產(chǎn)潛力平均值為 4 585.73 kg·hm－2， 在 2003年達(dá)到高產(chǎn) 6 000 kg·hm－2以上， 并且光溫生產(chǎn)潛力的平均值是實際產(chǎn)量的3.6 倍。此外，棉花產(chǎn)量主要是由自然因素和人為因素決定，在相同的氣候條件下，隨著年份的推移棉花實際產(chǎn)量與光溫生產(chǎn)潛力的差距逐漸縮短，說明耕作栽培技術(shù)和水肥管理技術(shù)在不斷的提升。

圖3 石河子地區(qū)棉花光溫生產(chǎn)潛力和實際產(chǎn)量Fig.3 Light and temperature production potential and actual yield of cotton in Shihezi

2.4 氣象因子對棉花光溫生產(chǎn)潛力的影響

石河子地區(qū)棉花生育階段為當(dāng)年4 月—10月，棉花光溫生產(chǎn)潛力與月平均最低氣溫和月太陽總輻射呈極顯著正相關(guān)，但與大多月降水量和部分月平均最高氣溫相關(guān)性不顯著。 月降水量與棉花光溫生產(chǎn)潛力相關(guān)系數(shù)在8 月為顯著正相關(guān)，其余月份相關(guān)性不顯著；月平均最高氣溫與棉花光溫生產(chǎn)潛力相關(guān)系數(shù)除了在5 月、7 月和8 月呈不顯著正相關(guān)， 其余月份均呈顯著或極顯著正相關(guān)；月平均最低氣溫與棉花光溫生產(chǎn)潛力的最大相關(guān)系數(shù)為0.68；月太陽總輻射與棉花光溫生產(chǎn)潛力的相關(guān)系數(shù)變化幅度為0.431～0.556（表4）。 說明光熱的增加對棉花產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力有促進(jìn)作用， 石河子地區(qū)近51 年來影響棉花光溫生產(chǎn)潛力的氣象因子以氣溫和太陽總輻射為主要影響因素，降水量為次要因素。

3 討論

3.1 DSSAT模型在石河子地區(qū)的適用性

本研究的模型模擬結(jié)果能夠較客觀地反映氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力的影響，但還是存在一些問題需要探討。

一方面在未來研究DSSAT 模型時應(yīng)盡量搜集更多的氣象因子、 土壤組成和田間管理數(shù)據(jù)，減少默認(rèn)值的輸入，使模型的模擬結(jié)果更加精準(zhǔn)[18]。 或者擴(kuò)大研究區(qū)域，使模型更具有代表性，能夠廣泛應(yīng)用。

另一方面未考慮極端氣候和病蟲害事件，在1981 年至2008 年期間發(fā)生氣象災(zāi)害的次數(shù)明顯上升[19]，在2015 年新疆棉花蟲害發(fā)生面積占總播種面積的29.7%[20]， 對棉花產(chǎn)量造成不可忽略的影響，所以氣候變化對棉花生產(chǎn)潛力的影響還需要進(jìn)一步研究。

表4 棉花光溫生產(chǎn)潛力與氣象因子相關(guān)性分析Table 4 Correlation analysis of cotton light and temperature production potential and meteorological factors

3.2 棉花生產(chǎn)潛力的估算

利用不同的作物生產(chǎn)潛力估算方法計算出來的數(shù)值有所差異， 本研究運用DSSAT 模型估算的棉花光溫生產(chǎn)潛力比農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)劃法[21-22]估算的數(shù)值低， 因為DSSAT 模型不僅僅是自然資源的生產(chǎn)潛力，還考慮作物自身的發(fā)育過程[23]。另外，石河子為干旱半干旱地區(qū)，只靠自然條件下的降水無法滿足棉花正常生長需求，必須進(jìn)行適量的灌溉，因此降水量的稀少導(dǎo)致模型對棉花氣候生產(chǎn)潛力的模擬結(jié)果不理想。

4 結(jié)論

經(jīng)過品種參數(shù)的調(diào)試校正，DSSAT 模型的模擬值與田間試驗的實測值吻合度較高，表明能夠用于石河子地區(qū)棉花的模擬研究。 近51 年來石河子地區(qū)棉花生育期的平均氣溫和太陽總輻射呈顯著上升趨勢，降水量呈不顯著變化，棉花的實際產(chǎn)量和光溫生產(chǎn)潛力呈極顯著上升趨勢，平均生產(chǎn)潛力是實際產(chǎn)量的3.6 倍， 說明棉花產(chǎn)量存在很大的上升空間。 氣象因子變化對棉花光溫生產(chǎn)潛力的影響以氣溫和太陽總輻射為主要影響因素，降水量為次要因素。 表明光熱資源的增加有利于棉花產(chǎn)量的提高。