陳露 王鵬皓 候雪 周保平 李旭

摘要? ? 近年來，隨著科學(xué)理論和計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，作物生長模型研究也迅速發(fā)展起來，經(jīng)歷了從幼稚到成熟的階段、從理論分析到使用分析的歷程。本文總結(jié)了作物生長模型的發(fā)展歷程，對作物生長模型進(jìn)行了評價，指出作物生長模型會受復(fù)雜多變天氣的影響、受計算機(jī)能力的限制、受輸入數(shù)據(jù)的約束，以期為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考。

關(guān)鍵詞? ? 作物生長模型;發(fā)展歷程;評價

中圖分類號? ? S126? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739（2020）14-0254-02

作物生長模擬模型在農(nóng)業(yè)科學(xué)研究方面起著重大作用，在大量實驗研究的基礎(chǔ)上得出相關(guān)數(shù)值，借助于數(shù)值模擬的方法對作物生長發(fā)育的過程進(jìn)行動態(tài)模擬[1]。一些生長模型允許評估關(guān)于一個或多個農(nóng)藝管理決策的一個或多個可用選項。作物模型有助于測試科學(xué)假設(shè)，突出顯示信息缺失的地方，組織數(shù)據(jù)以及跨學(xué)科整合。作物生長模型可以在各種復(fù)雜程度上進(jìn)行開發(fā)，所需的復(fù)雜程度取決于建模工作的目標(biāo)。除此之外，農(nóng)作物生長模型包含了氣象學(xué)、生態(tài)學(xué)、土壤學(xué)、農(nóng)學(xué)等多個學(xué)科的理論研究成果，運用模型軟件建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型并量化出作物整個生產(chǎn)系統(tǒng)知識和生態(tài)過程。

1? ? 作物生長模型的發(fā)展歷程

1.1? ? 發(fā)展前期

德威特模型學(xué)派在20世紀(jì)60年代，第一次嘗試對植物葉冠層的光合作用進(jìn)行研究，并對農(nóng)作物冠層的光合速率進(jìn)行研究，為農(nóng)作物生長動態(tài)模擬模型打下了堅實基礎(chǔ)。從該模型獲得的結(jié)論用于估計世界某些地區(qū)的潛在糧食產(chǎn)量，并為農(nóng)作物管理和育種提供指征。隨后構(gòu)建了一個ELEME-NTARY CROp生長模擬器（ELCROS），該模型包括靜態(tài)光合作用模型，并且將作物呼吸作為每天生物量的固定比例，加上與生長速率成比例的量[2]。此外，還增加了根和莖生長之間的功能平衡。在模型中引入微氣象學(xué)并量化冠層對氣體交換的抵抗力，使模型可以改善蒸騰過程的模擬，并發(fā)展成為基本的CROp生長模擬器（BACROS）和A RID CROP。對半干旱等相關(guān)區(qū)域的自然生長植被進(jìn)行模擬，該模型成功地與水分平衡模型相結(jié)合，在水分脅迫條件下模擬植物生長，之后半干旱地區(qū)畜牧生產(chǎn)模型中成功運用ARIDCROP模型。Childs等在同時期研究成果的基礎(chǔ)上建立了以小時為步長的玉米生長模型，此模型與后來發(fā)展起來的作物生長模型相當(dāng)接近，F(xiàn)eddes研制了關(guān)于白菜的CROPR模型，Mass等創(chuàng)建了關(guān)于小麥的TAMW模型，Stapper研制了谷物模型CORNF，Teng提出了大麥模型BARSIM等，在大量模型建立的基礎(chǔ)上，越來越多的模型完備和成熟起來，為應(yīng)用型模型的建立打下了堅實基礎(chǔ)。

1.2? ? 發(fā)展中期

在作物模型研究發(fā)展到中期階段時，對作物模型的研究方向已發(fā)生變化，由初期注重生長過程中理論表達(dá)過渡為模型的實際應(yīng)用。在作物生長整個發(fā)育及產(chǎn)量形成過程中，包含了生理學(xué)、生態(tài)學(xué)、氣象學(xué)、農(nóng)業(yè)學(xué)等多個學(xué)科，因而整個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是冗雜并且相互交叉的，之中包含了許多難以獲得的輸入?yún)?shù)和復(fù)雜變量。盡管作物的生長過程能夠描述得十分詳細(xì)，但是已有的模型很難達(dá)到該目標(biāo)，在能使模型理論上可行、參數(shù)和數(shù)據(jù)輸入能夠簡易操作、以作物生長和發(fā)育機(jī)理為建模的基礎(chǔ)上，采用一些經(jīng)驗方法使某些復(fù)雜的過程、參數(shù)或變量能進(jìn)行簡化處理，因而一些既包含動力學(xué)或生理學(xué)過程，同時也包含以試驗為基礎(chǔ)的經(jīng)驗式或參數(shù)的模型迅速發(fā)展起來，并且用于實際應(yīng)用中。

DSSAT是在IBSNAT（農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)讓國際基準(zhǔn)站點網(wǎng)絡(luò)）贊助和指導(dǎo)下進(jìn)行，由美國國際開發(fā)署授權(quán)美國夏威夷大學(xué)開發(fā)研制的綜合計算機(jī)系統(tǒng)。IBSNAT試圖通過系統(tǒng)分析和模擬來展示理解選項的有效性，從而使全球農(nóng)戶最終受益。IBSNAT的主要產(chǎn)品是農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)讓決策支持系統(tǒng)（DSSAT），DSSAT被用作研究和教學(xué)工具。作為研究工具，其在得出有關(guān)作物管理的建議以及調(diào)查環(huán)境和可持續(xù)性問題方面的作用是無與倫比的。DSSAT產(chǎn)品使用戶能夠?qū)⑥r(nóng)作物的生物學(xué)需求與土地的物理特征相匹配，從而為他們提供改善土地利用規(guī)劃的管理建議[3-5]。

荷蘭的Wit提出的WOFOST模型是基于SUCROS模型上發(fā)展起來的，其主要特點是普遍性和適用性，僅需要調(diào)整作物的參數(shù)數(shù)據(jù)，就能夠適用于不同的作物之間。相較于美國與荷蘭，中國對農(nóng)作物生長模型的探究直到1996年，由潘學(xué)標(biāo)教授基于荷蘭棉花模型開發(fā)的COTGROW模型問世以來，涌現(xiàn)出一大批優(yōu)秀學(xué)者，例如馮利平以小麥的發(fā)育生長特性為研究對象，吸收了ECSODS和CERES-Wheat模型的研究方法，研究開發(fā)出小麥生長發(fā)育模擬模型。

1.3? ? 發(fā)展后期

20世紀(jì)90年代以后，應(yīng)用多元化成為作物生長模型發(fā)展的新方向。完善現(xiàn)有的模型，進(jìn)行大量有針對性的研究，主要對模型的普適性、易操作性和準(zhǔn)確性等進(jìn)行研究。作物模型能夠用于不同的作物、大部分環(huán)境、惡劣天氣條件、不同的社會經(jīng)濟(jì)條件等稱為普適性;對模型變量進(jìn)行簡便化，建立友好的用戶界面等稱為易操作性;準(zhǔn)確性主要是進(jìn)行多次試驗，對模型的參數(shù)或公式不斷更新和檢驗，減小誤差，使模型能夠更加準(zhǔn)確，這些研究也取得了巨大成果[6-8]。

1989—1992年，主持召開的“氣候變化對國際農(nóng)業(yè)的影響”會議，其目的是探究在不同氣候條件下，作物的生長受二氧化碳濃度影響變化趨勢，并且提出在不同對策下，探究此類現(xiàn)象對全球作物會產(chǎn)生哪些影響。1993年，Kiniry和Bockholt在美國得克薩斯州等9個州的不同環(huán)境下分別利用CERES2M aize和ALMANAC模型模擬出玉米和高粱生長發(fā)育以及產(chǎn)量形成，從當(dāng)時的模擬結(jié)果可以得到這2個模型的普遍性和適用性比較好[9-13]。

評價全球作物生產(chǎn)會隨氣候變化呈現(xiàn)怎樣的趨勢，會選擇將作物生長模型和大氣環(huán)流模型GCMs結(jié)合在一起的方法，作物生長模型和土壤侵蝕預(yù)報模型嵌套，建立侵蝕-生產(chǎn)力影響評估模型。把作物生長模型與其他學(xué)科的模型結(jié)合起來，可以解決很多問題，進(jìn)而擴(kuò)大應(yīng)用范圍。

2000年以后，曹衛(wèi)星等重點研究作物管理決策信息系統(tǒng)，取得了重大成果。后期把作物生長模型和知識模型相結(jié)合，通過大量研究，推出了許多富有特色的作物管理決策系統(tǒng)，同時在許多地區(qū)得到了廣泛的應(yīng)用。

2? ? 作物生長模型的評價

2.1? ? 作物生長模型會受復(fù)雜多變的天氣影響

作物產(chǎn)量的多少主要取決于天氣條件，決策支持系統(tǒng)想要成功應(yīng)用還依賴于預(yù)報未來天氣的能力。截至目前，即便是通用循環(huán)模型（GCM）也尚無法可靠預(yù)測氣候變化，例如干旱和暴風(fēng)雨頻率的變化，盡管這些可能會嚴(yán)重影響農(nóng)作物的產(chǎn)量。由于不同的用戶在建模領(lǐng)域擁有不同程度的專業(yè)知識，因而可能會濫用模型，并且作物模型不是通用模型，它們可能會嚴(yán)重影響農(nóng)作物產(chǎn)量，GCM在模擬地表氣溫和降水的全球值方面做得很合理，但在區(qū)域范圍內(nèi)卻表現(xiàn)不佳。此外，生物和農(nóng)業(yè)模型是系統(tǒng)的反映，對于這些系統(tǒng)，某些組件的行為尚不完全了解，并且模型輸出與實際系統(tǒng)之間的差異無法得到充分考慮。因此，用戶必須根據(jù)自己的目標(biāo)選擇最合適的模型。

2.2? ? 作物生長模型會受計算機(jī)能力的限制

由于對自然過程和計算機(jī)能力限制的了解不足，因而作物模型無法給出準(zhǔn)確的預(yù)測，但模型驗證方法仍然是基本的。與學(xué)科或傳統(tǒng)實驗情況不同，模型中同時對大量假設(shè)進(jìn)行了檢驗，由于實地數(shù)據(jù)具有不確定性，驗證可以是結(jié)論性的，因而當(dāng)前模型的驗證更加復(fù)雜。模型參數(shù)和驅(qū)動變量是從特定地點的情況中得出的，理想情況下是可測量和可用的，但實際上，植物、土壤和氣象數(shù)據(jù)很少精確，并且可能來自附近的地點。由于固有的土壤異質(zhì)性以及耕作方式對土壤性質(zhì)的影響，測得的參數(shù)也會有所不同。

2.3? ? 作物生長模型受輸入數(shù)據(jù)的約束

在種植系統(tǒng)中，通常有大量與地上作物生長和發(fā)育有關(guān)的數(shù)據(jù)，但與根系生長和土壤特性有關(guān)的數(shù)據(jù)通常不廣泛。大多數(shù)模擬模型都要求氣象數(shù)據(jù)可靠且完整，采樣誤差也會導(dǎo)致觀測數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確性。最終的作物模型將是在物理上和生理上定義該模型所產(chǎn)生的變量與普遍的現(xiàn)實世界行為之間所有關(guān)系的模型。但是，由于生物系統(tǒng)過于復(fù)雜，并且尚未完全理解該系統(tǒng)涉及的許多過程，因而無法建立這樣的模型。即使可以構(gòu)建理想的農(nóng)作物模型，農(nóng)作物環(huán)境的高精度系統(tǒng)參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)的收集也是一項艱巨的任務(wù)。

3? ? 結(jié)語

作物生長模型是有效預(yù)測氣候變化對作物生長和產(chǎn)量可能產(chǎn)生影響的工具，這些模型對于解決農(nóng)業(yè)中的各種實際問題有很大作用，必須提高人力資源能力，在全球范圍內(nèi)開發(fā)仿真模型。作為一種研究工具，模型的開發(fā)和應(yīng)用有助于發(fā)現(xiàn)知識的空白點，從而進(jìn)行更有效率和針對性的研究計劃?；诤侠砩頂?shù)據(jù)的模型能夠支持外推到其他種植周期和位置，可以量化時間和空間變異性。大多數(shù)模型實際上未經(jīng)測試或測試欠佳，因而其有效性尚未得到驗證[14]。

一些人錯誤地認(rèn)為，作物模型能夠解決所有農(nóng)業(yè)問題，因而不加選擇地應(yīng)用了作物模型;而且大多數(shù)農(nóng)藝師不完全了解作物生長模型和系統(tǒng)方法研究的概念，因而需要在該領(lǐng)域進(jìn)行培訓(xùn)?？梢允褂媒?jīng)過嚴(yán)格校準(zhǔn)和評估的模型來進(jìn)行研究，以便節(jié)省時間和金錢。不可否認(rèn)的是，作物生長模型對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著促進(jìn)的作用，只是目前仍在研究實驗，模型的應(yīng)用也處于起步階段，主要瓶頸是模型需要在不同空間尺度以及復(fù)雜多變的環(huán)境條件下的驗證。作物生長模型是一個具有潛在意義的技術(shù)工具，它的發(fā)展前景十分廣闊，但不是萬能的，因而在應(yīng)用模型時要注意模型存在的假設(shè)條件和限制因素，以便為農(nóng)民、政策制定者作出決策提供準(zhǔn)確的信息，同時為滿足世界糧食的需求以及發(fā)展可持續(xù)農(nóng)業(yè)做出重大貢獻(xiàn)[15]。

4? ? 參考文獻(xiàn)

[1] 侯英雨，何亮，靳寧，等.中國作物生長模擬監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)建及應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018，34（21）：165-175.

[2] 孫仕軍，張琳琳，陳志君，等.AquaCrop作物模型應(yīng)用研究進(jìn)展[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，50（17）：3286-3299.

[3] 陶生才，潘婕，劉珂.DSSAT模型在中國農(nóng)業(yè)與氣候變化領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)展[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2015（9）：200-206.

[4] 鄒龍，馮浩.DSSAT-CERES模型在黃土高原丘陵溝壑地區(qū)春玉米生產(chǎn)中的適用性評價[J].植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報，2014，20（6）：1413-1420.

[5] 溫江麗，李久生.半干旱地區(qū)噴灌玉米CERES-Maize模型率定驗證及應(yīng)用[J].水利學(xué)報，2015，46（5）：584-593.

[6] 秦鵬程，姚鳳梅，曹秀霞，等.利用作物模型研究氣候變化對農(nóng)業(yè)影響的發(fā)展過程[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2011，32（2）：240-245.

[7] 侯英雨，張蕾，吳門新，等.國家級現(xiàn)代農(nóng)業(yè)氣象業(yè)務(wù)技術(shù)進(jìn)展[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2018，29（6）：641-656.

[8] 楊飛，孫九林，張柏，等.基于PROSAIL模型及TM與實測數(shù)據(jù)的MODISLAI精度評價[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2010，26（4）：192-197.

[9] 李衛(wèi)國.水稻生長模擬與決策支持系統(tǒng)的研究[D].南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2005.

[10] 羅毅，郭偉.作物模型研究與應(yīng)用中存在的問題[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2008，24（5）：307-312.

[11] 戚昌翰，殷新佑.作物生長模擬的研究進(jìn)展[J].作物雜志，1994（4）：1-2.

[12] 王世耆，程延平.作物產(chǎn)量與天氣氣候[M].北京：科學(xué)出版社，1991：16-30.

[13] 曹永華.美國CERES作物模擬模型及其應(yīng)用[J].世界農(nóng)業(yè)，1991（9）：52-55.

[14] 殷新佑.作物生長模擬研究綜述[J].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，1991（增刊2）：55-58.

[15] 嚴(yán)力蛟，沈秀芬，周熙朝，等.作物模擬模型研究概況與展望[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，1998，14（2）：126-132.