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        基于EFAST的DSSAT模型對(duì)南疆地區(qū)棉花參數(shù)敏感性分析及適用性評(píng)價(jià)

        2022-04-01 23:07:41高浚周保平王昱王君于晗
        江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年5期
        關(guān)鍵詞:敏感性分析棉花

        高浚 周保平 王昱 王君 于晗

        摘要:對(duì)CROPGRO_Cotton模型中敏感的參數(shù)進(jìn)行分析,來(lái)對(duì)南疆棉花進(jìn)行生長(zhǎng)模擬。通過(guò)擴(kuò)展傅里葉幅度檢測(cè)法(EFAST)對(duì)棉花模型的18個(gè)輸入?yún)?shù)實(shí)行敏感性分析,以棉花的開(kāi)花期、成熟期、生物量、籽棉產(chǎn)量觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)行對(duì)比,運(yùn)用glue和試錯(cuò)法相結(jié)合進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)南疆地區(qū)棉花的本地化。經(jīng)過(guò)分析研究,對(duì)籽棉產(chǎn)量敏感的品種參數(shù)有出苗到初花期的光熱時(shí)間(EM-FL)、初花期到第1個(gè)棉鈴產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SH)、最適合條件下葉片最大光合速率(LFMAX)、種子填充棉鈴的持續(xù)時(shí)間(SFDUR),它們的全局敏感性指數(shù)分別為0.35、0.15、0.17、0.50。18個(gè)品種參數(shù)中對(duì)生物量敏感的有臨界光周期(CSDL)、出苗到初花期的光熱時(shí)間(EM-FL)、初花期到第1個(gè)棉鈴產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SH)、初花期到第1個(gè)籽粒產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SD)、第1個(gè)籽粒產(chǎn)生到生理成熟的光熱時(shí)間(SD-PM)、最適合條件下葉片最大光合速率(LFMAX)、籽粒最大質(zhì)量(WTPSD),它們對(duì)應(yīng)的全局敏感性指數(shù)分別為0.46、0.25、0.18、0.18、0.73、0.72、0.11。CROPGRO_Cotton模型在南疆地區(qū)有較強(qiáng)的適用性,實(shí)測(cè)開(kāi)花期與模擬值誤差為2 d,實(shí)測(cè)成熟期與模擬值一致,實(shí)測(cè)產(chǎn)量與模擬值誤差為0.15%,實(shí)測(cè)生物量與模擬值誤差為16.90%。棉花18個(gè)品種參數(shù)中,通過(guò)敏感性分析篩選出的4個(gè)參數(shù)進(jìn)行模型的率定得出,EM-FL決定開(kāi)花期,同時(shí)對(duì)產(chǎn)量和生物量有一定的影響,SFDUR決定成熟期,SD-PM僅對(duì)生物量有影響,LFMAX對(duì)產(chǎn)量和生物量的影響不大。本研究結(jié)果能夠?yàn)槟辖貐^(qū)棉花的參數(shù)優(yōu)化提供科學(xué)理論基礎(chǔ)。

        關(guān)鍵詞:DSSAT模型;棉花;EFAST;敏感性分析;CROPGRO_Cotton模型;適用性評(píng)價(jià)

        中圖分類號(hào): S126文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

        文章編號(hào):1002-1302(2022)05-0185-06

        收稿日期:2021-06-28

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):61563046)。

        作者簡(jiǎn)介:高 浚(1997—),江蘇南通人,碩士研究生,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息化。E-mail:523056163@qq.com。

        通信作者:周保平,博士,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)信息化。E-mail:502805150@qq.com。

        棉花作為新疆地區(qū)尤其是南疆最主要的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)品,產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)特別明顯。2020年全國(guó)棉花總產(chǎn)量591.0萬(wàn)t,2020年新疆的棉花產(chǎn)量達(dá)到516.1萬(wàn)t,占全國(guó)的87.3%,而南疆地區(qū)的棉花種植占到新疆種植棉的68%。因此,建設(shè)好新疆南疆地區(qū)棉花的發(fā)展對(duì)南疆的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)起到非常重要的影響。

        伴隨著現(xiàn)代智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展,作物模型已經(jīng)漸漸使用廣泛。60多年來(lái),已經(jīng)逐步顯現(xiàn)出大批的作物模型,例如WOFOST模型[1-3]、棉花2K模型[4-6]、SWAP模型[7]、EPIC模型[8-9]、農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移決策支持系統(tǒng)(DSSAT)模型[10-17]等。對(duì)比以前的大田試驗(yàn),作物模型的優(yōu)勢(shì)是利用相關(guān)的數(shù)學(xué)公式,模擬大田里的天氣、土壤和田間管理等過(guò)程,具備方便快捷的優(yōu)點(diǎn)。但是,作物模型的運(yùn)轉(zhuǎn)流程非常復(fù)雜,包含了許多的化學(xué)反應(yīng)和物理過(guò)程,所以作物模型盡管優(yōu)點(diǎn)明顯,但也具有參數(shù)過(guò)多、很難修改的麻煩。為解決這些問(wèn)題,對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行敏感性分析是個(gè)很好的選擇[18]。敏感性分析可以判斷哪些參數(shù)對(duì)模型的輸出結(jié)果影響較大,通過(guò)修正對(duì)模擬結(jié)果影響大的參數(shù)并且固定影響小的參數(shù)來(lái)減少模型修正的工作量。敏感性分析方法可以劃分為全局敏感性分析和局部敏感性分析[19-20],全局敏感性分析是分析所有參數(shù)對(duì)輸出結(jié)果的影響而局部敏感性分析缺少模型參數(shù)相互之間的作用對(duì)輸出結(jié)果的影響。本研究以DSSAT模型為例,通過(guò)實(shí)測(cè)的土壤、天氣等數(shù)據(jù)對(duì)模型實(shí)行率定,采用擴(kuò)展傅里葉幅度檢測(cè)(EFAST)全局敏感性分析方法[21-24]對(duì)輸入的參數(shù)實(shí)行敏感性分析,最后對(duì)比觀測(cè)出的生物量、籽棉產(chǎn)量等數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行適用性評(píng)價(jià),為模型在南疆地區(qū)的本地化運(yùn)用供應(yīng)技術(shù)支持。

        1 材料與方法

        1.1 DSSAT模型

        DSSAT(decision support system for agrotechnology transfer)是通過(guò)農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移國(guó)際基準(zhǔn)網(wǎng)(Inter-national benchmark sites network for agrotechnology transfer,IBSNAT)的幫助下研發(fā)處理的作物模型,它由于適用性廣、功能眾多、操作簡(jiǎn)單,已經(jīng)在農(nóng)業(yè)學(xué)科上得到大量應(yīng)用。它涵蓋著蔬菜類的Legumes模型、纖維類的Fiber模型等超過(guò)26種不一樣的品種模塊。CROPGRO_Cotton模型以作物的生理學(xué)為根本,時(shí)間單元為1 d,能夠模擬天氣、土壤、田間管理和品種參數(shù)對(duì)作物的影響,因此可以用它來(lái)模擬棉花的生長(zhǎng)。CROPGRO_Cotton模型內(nèi)含了18個(gè)品種遺傳參數(shù),詳細(xì)情況見(jiàn)表1。

        CROPGRO_Cotton模型的運(yùn)轉(zhuǎn)不僅需要品種參數(shù),還需要一些輸入數(shù)據(jù)包括天氣數(shù)據(jù)(每日最高溫、每日最低溫、每日降水量、風(fēng)速等)、土壤數(shù)據(jù)(排水率、徑流曲數(shù)、根生長(zhǎng)系數(shù)、土壤光合作用系數(shù)等)和田間管理數(shù)據(jù)(播種日期、播種密度、行間距、播種深度等)。

        CROPGRO_Cotton模型的輸出參數(shù)包括ADAP、PD1P、PDFP、MDAP、HWAM、PWAM、H#AM、HWUM、H#UM、CWAM、BWAM、LAIX、HIAM、THAM、GNAM、CNAM、SNAM、GN%M、CWAA、CNAA、L#SM、GL%M、CHTA、R8AP、EDAP。

        1.2 試驗(yàn)區(qū)域及數(shù)據(jù)

        試驗(yàn)的地點(diǎn)位于南疆第一師十團(tuán)棉花田,地理位置81.31°E,40.13°N,位于塔里木河旁,光照充足,晝夜溫差較大。該棉田有自己的氣象站,根據(jù)氣象站觀測(cè)得知,棉田年均日照2 680 h,最高溫度42.7 ℃,最低溫度-29.3 ℃。年平均降水量為 51 mm,降水集中在夏季,約占全年的68%。本試驗(yàn)區(qū)域主要是東北風(fēng),最高風(fēng)速可達(dá)18 m/s,平均風(fēng)速2.4 m/s。試驗(yàn)區(qū)土壤主要為沙壤土,比較適合棉花的種植,保水保肥,不需要額外對(duì)土壤進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。沙壤土的土壤營(yíng)養(yǎng)成分詳見(jiàn)表2。

        CROPGRO_Cotton模型運(yùn)轉(zhuǎn)所需土壤數(shù)據(jù)來(lái)自參考文獻(xiàn)與棉田觀測(cè),氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),田間管理數(shù)據(jù)來(lái)自試驗(yàn)區(qū)的記錄和觀測(cè)。

        1.3 EFAST參數(shù)敏感性分析

        擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗(yàn)法是傅里葉幅度敏感檢驗(yàn)和Sobol相結(jié)合而產(chǎn)生的一種基于方差分解的全局敏感性分析方法,簡(jiǎn)單概括下該算法:

        設(shè)y=f(x1,x2,…,xm),經(jīng)過(guò)傅里葉變換將它變成 y=f(s),變成的函數(shù)為

        xi=0.5+arcsin[sin(ωis+φi)]π;(1)

        y=f(s)=∑∞p=-∞[Apcos(ps)+Bpsin(ps)]。(2)

        式中:

        Ap=1π∫π-πf(x)cos(px)dx;(3)

        Bp=1π∫π-πf(x)sin(px)dx。(4)

        ωi為參數(shù)xi的振蕩頻率,i=1,2,…,m;φi為每個(gè)參數(shù)xi的隨機(jī)初相位,取值[0,2π];p為傅里葉變換參數(shù);s為標(biāo)量變量,取值[-π,π];Ap、Bp 為傅里葉的振幅。

        方差Vi與Xi的關(guān)系為

        Vi=∑p∈ZApωi=2∑∞p=1Apωi;(5)

        Ap=A2p+B2p。(6)

        式中:p∈Z={-∞,…,-1,1,…,+∞}。

        函數(shù)總方差為

        V=∑p∈ZAp=2∑∞p=1Ap。(7)

        傅里葉振幅Ap、Bp近似計(jì)算公式為

        Ap≈1Ns∑Nsk=1f(sk)cos(psk);(8)

        Bp≈1Ns∑Nsk=1f(sk)sin(psk)。(9)

        p∈-Ns-12,…,-1,0,1,…,Ns-12,s的取樣范圍在[-π,π]。

        函數(shù)總方差可以進(jìn)行分解為

        V=∑1≤i≤mVi+∑1≤i

        進(jìn)行歸一化后,變量xi的一階敏感性指數(shù)Si可以表達(dá)成對(duì)函數(shù)總方差的貢獻(xiàn)

        Si=ViV;(11)

        總敏感指數(shù)可以表示為

        STi=V-V-iV。(12)

        式中:Vi為變量xi變化引起的方差;Vij為變量xi由變量xj貢獻(xiàn)的方差;V-i為除變量xi外其他所有變量的方差總和。

        1.4 參數(shù)敏感性分析方法

        EFAST全局敏感性分析選擇Simlab軟件,CROPGRO_Cotton模型運(yùn)轉(zhuǎn)采用RStudio實(shí)行模擬,詳細(xì)過(guò)程如下:(1)在Simlab-creat new中創(chuàng)建參數(shù)的命名、分布和取值范圍,本研究中參數(shù)的命名和取值范圍見(jiàn)表1,設(shè)定參數(shù)的分布均為均勻分布。(2)Simlab自動(dòng)在輸入的參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)取樣,構(gòu)成一個(gè)新的多維參數(shù)集。EFAST法規(guī)定取樣的次數(shù)要大于等于輸入?yún)?shù)個(gè)數(shù)的65倍,取樣次數(shù)越多,分析效果越好。因此本篇研究設(shè)定采樣次數(shù)為輸入?yún)?shù)個(gè)數(shù)的200倍,總共產(chǎn)生了3 600組參數(shù)。(3)運(yùn)用批處理程序,將產(chǎn)生的參數(shù)集自動(dòng)寫入DSSAT模型cul文件中進(jìn)行處理,最后得到一個(gè)模擬結(jié)果文件。(4)將模擬產(chǎn)生的txt數(shù)據(jù)文件修改成Simlab可運(yùn)行的sam文件格式,再導(dǎo)入到Simlab中進(jìn)行敏感性分析。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 作物模型參數(shù)敏感性分析

        模型輸入?yún)?shù)全局敏感性大于0.1的在本研究中定義為敏感性指數(shù)[25]。

        2.1.1 品種參數(shù)對(duì)棉花生物量的敏感性

        在CROPGRO_Cotton模型中,18個(gè)品種參數(shù)中對(duì)生物量敏感的有臨界光周期(CSDL)、出苗到初花期的光熱時(shí)間(EM-FL)、初花期到第1個(gè)棉鈴產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SH)、初花期到第1個(gè)籽粒產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SD)、第1個(gè)籽粒產(chǎn)生到生理成熟的光熱時(shí)間(SD-PM)、最適合條件下葉片最大光合速率(LFMAX)、籽粒最大質(zhì)量(WTPSD),它們對(duì)應(yīng)的全局敏感性指數(shù)分別為0.46、0.25、0.18、0.18、0.73、0.72、0.11。其中,SD-PM對(duì)棉花生物量的敏感性指數(shù)最大,WTPSD對(duì)棉花生物量的敏感性指數(shù)最小。其原因是SD-PM代表著棉花生長(zhǎng)成熟期間需要多少光熱。成熟時(shí)間越晚,光熱時(shí)間就越長(zhǎng),棉花生物量越高,光熱時(shí)間越短,棉花的生物量就越小。品種參數(shù)對(duì)生物量的敏感性指數(shù)詳見(jiàn)圖1。

        2.1.2 品種參數(shù)對(duì)棉花產(chǎn)量的敏感性

        在CROPGRO_Cotton模型中,18個(gè)品種參數(shù)中對(duì)產(chǎn)量敏感的有出苗到初花期的光熱時(shí)間(EM-FL)、初花期到第1個(gè)棉鈴產(chǎn)生的光熱時(shí)間(FL-SH)、最適合條件下葉片最大光合速率(LFMAX)、種子填充棉鈴的持續(xù)時(shí)間(SFDUR),它們對(duì)應(yīng)的全局敏感性指數(shù)分別為0.35、0.15、0.17、0.50。其中,SFDUR對(duì)產(chǎn)量的敏感性指數(shù)最大,F(xiàn)L-SH對(duì)產(chǎn)量的敏感性指數(shù)最小。其原因是SFDUR反映了填滿棉鈴倉(cāng)的時(shí)間。充填時(shí)間越長(zhǎng),種子越多,棉花產(chǎn)量越高,充填時(shí)間越短,種子就少,產(chǎn)量就低。品種參數(shù)對(duì)產(chǎn)量的敏感性指數(shù)詳見(jiàn)圖2。

        2.2 作物模型的率定與適用性評(píng)價(jià)

        結(jié)合以上參數(shù)敏感性分析結(jié)果,通過(guò)記錄的田間管理數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)的土壤數(shù)據(jù)推動(dòng)模型的運(yùn)轉(zhuǎn),依靠模型的GLUE功能不斷調(diào)試棉花的品種參數(shù),直到得到一組與棉花實(shí)際生長(zhǎng)情況基本一樣的品種參數(shù),即為率定結(jié)果(表3)。同時(shí),用開(kāi)花期(ADAP)、成熟期(MDAP)、生物量(CWAM)、產(chǎn)量(HWAM)4個(gè)參數(shù)指標(biāo)構(gòu)成模型率定的效驗(yàn)指標(biāo)與適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)。

        從表4可以看出,DSSAT模型模擬的棉花開(kāi)花期與實(shí)測(cè)的數(shù)據(jù)相差2 d,原因可能是DSSAT模型缺少鋪地膜的功能,成熟期與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)完全一致,模擬的產(chǎn)量比實(shí)測(cè)產(chǎn)量稍大,誤差為0.15%,而對(duì)比前面模擬的結(jié)果,生物量的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間相差過(guò)大,這是因?yàn)樘镩g管理過(guò)程中棉花需要打頂和整枝,所以造成了模型生物量模擬的結(jié)果不太好。

        通過(guò)DSSAT模型品種參數(shù)率定值可以得到一個(gè)棉花生物量和產(chǎn)量模擬與實(shí)測(cè)之間的對(duì)比圖,對(duì)比結(jié)果如圖3所示。

        本研究通過(guò)大量試驗(yàn)選出4個(gè)品種參數(shù)(LFMAX、EM-FL、SFDUR、SD-PM)能較好地模擬開(kāi)花期、成熟期、生物量、產(chǎn)量。

        從表5可以看出,棉花的開(kāi)花期和成熟期不跟隨品種參數(shù)最適合條件下葉片最大光合速率(LFMAX)的改變而改變,LFMAX對(duì)產(chǎn)量和生物量的影響也不大。

        從表6可以看出,棉花的開(kāi)花期隨出苗到初花期光熱時(shí)間(EM-FL)改變的變化很小,成熟期隨EM-FL的增大而增大,產(chǎn)量隨EM-FL的增大而減小,生物量隨EM-FL的增大而先增大后減小。

        從表7可以看出,開(kāi)花期不隨種子填充棉鈴倉(cāng)的持續(xù)時(shí)間(SFDUR)而改變,成熟期隨SFDUR的增大改變很小,產(chǎn)量隨SFDUR的增大而增大,生物量隨SFDUR的增大而先減小后增大。

        從表8可以看出,開(kāi)花期不隨第1個(gè)籽粒產(chǎn)生到生理成熟的光熱時(shí)間(SD-PM)改變,成熟期隨SD-PM的增大而增大,SD-PM對(duì)產(chǎn)量的影響不大,生物量隨SD-PM的增大而減小。

        3 討論

        通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)得知,用EFAST全局敏感性分析對(duì)CROPGRO_Cotton模型的參數(shù)實(shí)行敏感性分析時(shí),環(huán)境的改變會(huì)較大程度地改變參數(shù)的敏感性。對(duì)比前人的研究發(fā)現(xiàn),應(yīng)用同樣的田間管理和土壤參數(shù),都采用EFAST法對(duì)有膜棉和無(wú)膜棉實(shí)行敏感性分析,結(jié)果表明,相同種類作物的不同品種對(duì)參數(shù)敏感性分析的結(jié)果也會(huì)有很大的不同。

        本研究比較了其他作物模型,發(fā)現(xiàn)相比于CROPGRO_Cotton模型,棉花2K模型只有品種參數(shù),缺少重要的生態(tài)參數(shù)。本研究對(duì)開(kāi)花期敏感的參數(shù)全部進(jìn)行了校正,總是與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相差一些,這可能與生態(tài)參數(shù)有關(guān),詳細(xì)情況需要進(jìn)一步討論。

        棉花的生長(zhǎng)過(guò)程中,水肥是個(gè)非常重要的因素,本研究開(kāi)始之前試驗(yàn)過(guò)不添加水肥,模擬的產(chǎn)量與生物量和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間相差巨大。在一些能夠模擬棉花的作物模型中,都有關(guān)于水分情況的參數(shù),例如WOFOST模型的水脅迫下葉片死亡率,F(xiàn)iber模塊的水脅迫系數(shù)。更深入一步地研究棉花的生長(zhǎng)和水分之間關(guān)系的以及對(duì)莖高和莖粗的作用,能夠更好地模擬出棉花的生長(zhǎng)狀況,對(duì)參數(shù)的校正提供更好的幫助,最終實(shí)行模型本地化。

        4 結(jié)論

        CROPGRO_Cotton模型在新疆南疆地區(qū)有較強(qiáng)的適用性,實(shí)測(cè)開(kāi)花期與模擬值相差2 d,實(shí)測(cè)成熟期與模擬值完全一致,實(shí)測(cè)產(chǎn)量與模擬值的相對(duì)誤差為0.15%,實(shí)測(cè)生物量與模擬值的相對(duì)誤差為16.9%。

        棉花18個(gè)品種參數(shù)中,通過(guò)敏感性分析篩選出的4個(gè)參數(shù)進(jìn)行討論,只有EM-FL能影響棉花的開(kāi)花期,但也對(duì)產(chǎn)量和生物量有一定程度影響,SD-PM 影響棉花的生物量,SFDUR影響棉花的成熟期,LFMAX對(duì)產(chǎn)量和生物量的影響不大。

        參考文獻(xiàn):

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