楊云川，張會婭，程禹灝，廖麗萍※，楊家禎，鄧思敏，謝鑫昌

（1. 廣西大學土木建筑工程學院，南寧 530004；2. 廣西巖溶區(qū)水安全與智慧調(diào)控工程研究中心，南寧 530004；3. 工程防災與結(jié)構安全教育部重點實驗室，南寧 530004；4. 廣西防災減災與工程安全重點實驗室，南寧 530004）

0 引 言

甘蔗是中國制糖的重要原料，不僅是人類主要的食物來源，也是最有潛力的高產(chǎn)生物能源作物。廣西地處亞熱帶季風氣候區(qū)，熱量充足、雨水充沛，甘蔗種植面積和產(chǎn)糖量均占全國的60%以上，是中國最主要的甘蔗經(jīng)濟產(chǎn)區(qū)和糖業(yè)保障區(qū)。多年來，由于區(qū)域降水季節(jié)分配不均，蔗區(qū)多石山丘陵、巖溶發(fā)育且土壤保水能力弱，導致區(qū)域甘蔗旱災頻發(fā)。來賓市每年甘蔗種植面積14萬hm，產(chǎn)量達1 000萬t，穩(wěn)居廣西第二，但其也是氣象干旱的高發(fā)區(qū)，歷年甘蔗旱災損失嚴重，加之區(qū)域灌溉工程條件不足，甘蔗種植仍以雨養(yǎng)為主，氣象干旱造成的土壤水分虧缺一直是影響該區(qū)域甘蔗生長及其產(chǎn)量的一個主要因子。為此，亟待開展來賓市甘蔗生長及其產(chǎn)量累積對氣象干旱的響應機制研究，為廣西甘蔗旱災風險調(diào)控、預警及智慧管理、制定有效的防災減災措施等提供重要科學支撐。

甘蔗是一種高耗水經(jīng)濟作物，目前關于甘蔗的干旱研究多集中在水分虧缺脅迫下甘蔗生理生化指標和形態(tài)特征的影響方面，而借助作物生長模型開展不同生育期的甘蔗生長對氣象、土壤干旱的響應機制研究相對較少。作物生長模型從系統(tǒng)科學的角度，基于作物生理過程機制，將氣候、土壤、作物品種、管理措施等對作物生長的影響作為一個整體系統(tǒng)進行模擬，對揭示甘蔗生長對氣象干旱的響應機制具有顯著優(yōu)勢。在眾多廣泛應用的作物模型中，DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）系統(tǒng)具有專門針對甘蔗的CANEGRO模塊，對比其他作物模型，采用DSSAT-Canegro模型開展甘蔗的水分平衡模擬理論上具有更高的精度，該模型可在不同的氣候、土壤和田間管理條件下，以日為步長，模擬整個或各個生育期的甘蔗產(chǎn)量、生物積累量及生長成熟過程。

國際上采用DSSAT-Canegro模型開展甘蔗生長過程的模擬及應用相對較多，如Marin等基于巴西2個甘蔗品種率定模型參數(shù)，并利用5個田間試驗數(shù)據(jù)對預測結(jié)果進行了評估，很好地揭示了巴西南部的甘蔗生長發(fā)育過程；Inman-Bamber等提出甘蔗干物質(zhì)的分配原則，基于南非和澳大利亞甘蔗試驗數(shù)據(jù)，利用該模型提高了蔗糖含量的預測精度；Singels等評估了澳大利亞、南非和巴西等區(qū)域氣候變化對甘蔗生長的影響，結(jié)果表明，在未來氣候條件下，3個站點的甘蔗產(chǎn)量都可能增加；Murilo等采用該模型模擬了巴西中南部各灌溉方案下的甘蔗產(chǎn)量響應，結(jié)果證明甘蔗產(chǎn)量的增量隨灌溉量不同而變化，但不超過雨養(yǎng)產(chǎn)量的20%，總體模擬精度良好；Jones等利用試驗數(shù)據(jù)改進DSSAT-Canegro模型，預測了氣候變化對南非甘蔗水分利用效率和產(chǎn)量的影響，與舊模型相比，在比當前氣候高3℃的溫度條件下，產(chǎn)量增幅從0.7%到7%不等，驗證精度更高。上述研究表明，DSSAT-Canegro模型在國際上應用較廣泛，但國內(nèi)多采用DSSAT模型開展了小麥、玉米、水稻等主要農(nóng)作物的生長模擬，極少應用于甘蔗。此外，近年很多區(qū)域干旱監(jiān)測研究陸續(xù)精細化至逐日時間尺度、空間上天（衛(wèi)星）-空（無人機）-地（地面監(jiān)測）多源融合格點數(shù)據(jù)的異質(zhì)性分析，干旱過程度量拓展到強度、歷時、面積、集中點、遷移速率等多個維度；而涉及作物的干旱響應，還應注重不同生育期氣象干旱的發(fā)生發(fā)展時空特征、揭示不同強度及歷時對作物生長及產(chǎn)量等要素影響的定量差異。賈艷青等提出的逐日標準化降水蒸散指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI），能精準定量化干旱強度和歷時的逐日累積，正適合用于本文中甘蔗的逐日生長、生物量及產(chǎn)量累積響應精細表達。

綜上所述，本文針對甘蔗對氣象干旱響應機理不明問題，基于來賓市近40 a（1979—2018年）逐日SPEI氣象干旱時空特征分析，本地化DSSAT-Canegro模型參數(shù)，設置反映甘蔗不同生育期實際可能發(fā)生的氣象干旱情景，實現(xiàn)該區(qū)域甘蔗生長及產(chǎn)量累積對各氣象干旱情景的響應模擬，明晰影響甘蔗生長的關鍵氣象干旱強度、歷時、發(fā)生時段及其變化規(guī)律，為實現(xiàn)田間甘蔗旱災風險精準調(diào)控及預警奠定科學基礎。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

來賓市位于東經(jīng)108°24′～110°28′，北緯23°16′～24°29′，有“桂中腹地”之稱，屬亞熱帶季風濕潤氣候區(qū)，地貌類型以山地丘陵為主（圖1a）；全年氣候溫和、日照充足、無霜期長，年均日照時數(shù)1 300～1 700 h，氣候條件非常符合甘蔗生長對熱量和光照的需求，是廣西三大甘蔗種植區(qū)域之一。全市雨量充沛，年降水量為1 200～1 900 mm，且主要集中在4—8月，約占全年的70%；由于降水季節(jié)分配不均，加之巖溶發(fā)育且土壤保水能力弱，導致區(qū)域氣象、農(nóng)業(yè)干旱災害頻發(fā)。來賓市甘蔗種植面積的年際變化不大，2018年種植面積為121.03×10hm，占全區(qū)的13.66%，且主要種植在巖溶發(fā)育的低海拔洼地、坡面區(qū)域，總體呈非均勻連片密集、散點廣泛分布（圖1b）；多年來，因灌溉條件不足，甘蔗種植仍以雨養(yǎng)為主，土壤水分虧缺一直是造成該區(qū)域甘蔗減產(chǎn)的一個主要因子。

圖1 來賓市DEM和甘蔗種植分布（2018年） Fig.1 DEM and distribution of sugarcane planting in Laibin in 2018

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究中主要涉及氣象、土壤、田間試驗等3類數(shù)據(jù)集。其中，氣象數(shù)據(jù)采用逐日尺度中國氣象強迫數(shù)據(jù)集（China Meteorological forces Dataset，CMFD），由He等開發(fā)的0.1°空間分辨率網(wǎng)格化數(shù)據(jù)，融合了遙感產(chǎn)品、再分析數(shù)據(jù)集和原位站數(shù)據(jù)，包括連續(xù)40 a（1979—2018年）逐日降雨量、氣溫、氣壓、相對濕度、風速、長/短波太陽輻射等；該數(shù)據(jù)集具有連續(xù)的時間覆蓋和一致性質(zhì)量，是目前應用最廣泛的氣候氣象數(shù)據(jù)集之一（http://data.tpdc.ac.cn/en/data/8028b944-daaa-4511-8769- 965612652c49/）。本研究中，通過與地面氣象站點數(shù)據(jù)對比分析，發(fā)現(xiàn)日降雨、日氣溫與氣象站數(shù)據(jù)相關性分別達到0.8和0.98以上，總體精度良好。

土壤數(shù)據(jù)主要來源于中國土壤數(shù)據(jù)庫（http://vdb3.soil.csdb.cn/），并以寒區(qū)旱區(qū)科學數(shù)據(jù)中心《基于世界土壤數(shù)據(jù)庫的中國土壤數(shù)據(jù)集》作為參考。DSSAT-Canegro模型需要輸入的土壤信息包括土壤類型和土壤剖面特征，即土壤名稱、顏色、農(nóng)田坡度、礦化度，各層土壤質(zhì)地（黏粒、粉粒、砂粒質(zhì)量百分比）、土壤容重、田間持水量﹑凋萎系數(shù)、飽和含水率﹑有機碳含量、全氮含量、pH值等。

本研究利用李群芳等在來賓市興賓區(qū)農(nóng)科院試驗地點（2011—2012年 ）的田間甘蔗種植全生育期監(jiān)測試驗數(shù)據(jù)進行DSSAT-Canegro模型參數(shù)率定；利用歐陽靜等在來賓市遷江鎮(zhèn)龍盤村甘蔗地（2015—2016年）的田間實測數(shù)據(jù)進行模擬結(jié)果驗證。

1.3 研究方法

為精細反映研究區(qū)氣象干旱時空特征及甘蔗全生育期生長的逐日響應機理，文中采用Wang等提出的日尺度SPEI指數(shù)進行研究區(qū)1979—2018年氣象干旱特征分析。逐日SPEI具體計算中，首選基于日降雨與Penman-Monteith公式計算的日蒸散發(fā)得到差值序列，然后對該序列進行30 d累積逐日滑動形成水分虧缺累積逐日序列，最后通過Log-logistic分布擬合并標準化；計算過程采用Matlab編程實現(xiàn)，步驟詳見文獻[23-24]，其干旱強度等級劃分為：無旱（SPEI≥-0.5）、輕旱（-1

文中基于來賓市119個0.1o格點1979—2018年逐日SPEI，對研究區(qū)氣象干旱事件進行統(tǒng)計，采用Yevjevich所描述的滑動模型識別一次干旱事件的發(fā)生和結(jié)束時間，進而確定此次干旱事件的綜合強度和持續(xù)時間。具體統(tǒng)計中，考慮廣西來賓市季節(jié)性干旱（歷時大于30 d）與短歷時干旱（歷時為5～30 d）并存的特點，將每個格點連續(xù)5 d及以上天數(shù)的日SPEI小于-0.5作為一次干旱事件，該時段內(nèi)的第一天作為干旱發(fā)生時間、最后一天作為干旱結(jié)束時間，格點干旱歷時即為一次干旱事件發(fā)生至結(jié)束天數(shù)（不包括結(jié)束日）；干旱強度為干旱事件時段內(nèi)日SPEI小于-0.5的數(shù)值加和，值越小強度越大；干旱頻次為給定時段內(nèi)干旱事件發(fā)生的次數(shù)。最終統(tǒng)計的年干旱強度即為年內(nèi)次干旱強度值的總和，年干旱持續(xù)時間為年內(nèi)次干旱事件持續(xù)時間的總和，年干旱頻次為年內(nèi)干旱事件次數(shù)的總和。

DSSAT是一個機理性模型，通過多個獨立模塊組合運行來描述作物基本生理過程，如產(chǎn)量形成過程、呼吸作用等；本研究主要通過氣候、作物管理、土壤3個模塊組合來實現(xiàn)干旱情景模擬。

模型參數(shù)的敏感性分析及本地化是保證模擬結(jié)果可靠性及提高模擬精度的關鍵。DSSAT-Canegro模型中控制甘蔗的遺傳參數(shù)有74個，包括物種參數(shù)23個、生態(tài)參數(shù)31個、品種參數(shù)20個，其中物種參數(shù)值是恒定的，生態(tài)參數(shù)值隨品種變化不大，品種參數(shù)值在不同品種中是不同的，代表著唯一特定的品種，它與生物量的分配、冠層的發(fā)育以及物候期等關系密切，隨甘蔗品種不同具有較顯著差異。因此，文中基于模型數(shù)據(jù)庫中的標準甘蔗品種NCo376，主要對來賓市的主要甘蔗品種新臺糖16號進行模型品種參數(shù)值的敏感性分析及本地化率定。

文中采用單參數(shù)調(diào)整法的OTA（One factor at a time）法對DSSAT-Canegro模型的20個甘蔗品種參數(shù)進行敏感性分析，用敏感度來表示該參數(shù)的敏感性高低。計算公式如下：

式中RS為敏感度，0≤RS<0.05為不敏感；0.05≤RS<0.2，為一般敏感；0.2≤RS<1.0為敏感；RS≥1.0為非常敏感。()為原始輸出值；(+?)為調(diào)參后的輸出值；為參數(shù)原始值，? 為參數(shù)改變量，增減量為參數(shù)的10%。

模型參數(shù)本地化率定中，分別以來賓市甘蔗的產(chǎn)量、莖高、葉面積指數(shù)和地上部物質(zhì)干質(zhì)量為目標函數(shù)，基于田間試驗數(shù)據(jù)進行調(diào)試和驗證；驗證精度通過均一化均方根誤差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）和一致性指數(shù)來定量評價，計算過程可參考文獻[38]。

2 來賓市氣象干旱特征及其干旱情景確定

2.1 氣象干旱統(tǒng)計特征

為明確來賓市氣象干旱在甘蔗生育期時段內(nèi)（3月10日—12月31日，共297 d）的基本特征，分析了該市1979—2018年119個格點逐日SPEI統(tǒng)計結(jié)果，如圖2和圖3所示。由圖2a可知，來賓市多年平均SPEI氣象干旱歷時總體在110～220 d之間變化，占甘蔗全生育期的37%～74%。在高山區(qū)的金秀縣及象州部分區(qū)域干旱歷時最長，為180～220 d，在低山丘陵區(qū)的忻城縣大部分地區(qū)及合山市干旱歷時為150～180 d，干旱歷時均超過了甘蔗生育期的50%；而在中部海拔總體較低的來賓縣和武宣縣大部分地區(qū)干旱歷時為110～150 d（占37%～51%），該區(qū)域是來賓市甘蔗種植的連片密集分布區(qū)（圖 1b）。圖2b表明，來賓市多年平均SPEI氣象干旱日累積強度總體在-70～-240范圍變化。在高海拔的金秀縣氣象干旱強度最高，為-200～-240，在附近的象州縣及武宣縣局部氣象干旱強度次之，為-150～-200，而在甘蔗密集種植的來賓縣、合山市、忻城縣、武宣及象州西部區(qū)域的氣象干旱強度普遍在-100～-150，且呈均勻分布。圖2c顯示，來賓市多年平均SPEI氣象干旱事件發(fā)生頻次主要在1.5～3場/a，3～5場/a的干旱事件僅發(fā)生在分散的局部區(qū)域。上述統(tǒng)計表明，氣象干旱發(fā)生在甘蔗全生育期時段內(nèi)的歷時、強度和頻次空間分布在整個區(qū)域不均勻，而在中部的甘蔗密集種植區(qū)相對均勻；其統(tǒng)計歷時、強度和頻次數(shù)值說明來賓市氣象干旱頻發(fā)，能對甘蔗生長及產(chǎn)量累積造成顯著影響。

圖2 1979—2018年來賓市甘蔗全生育期干旱歷時、干旱強度、干旱頻次空間分布 Fig.2 Spatial distribution of drought duration, drought intensity and drought frequency during the whole growth period of sugarcane in Laibin in 1979-2018

由圖3可知，來賓市的甘蔗分蘗期為5月11日—6月11日（共32 d，見表1），時間相對較短，且恰為雨季、氣溫溫和，一般不發(fā)生氣象干旱；其他生育期則均有氣象干旱發(fā)生。苗期為3月10日—5月10日（共62 d）以輕旱為主，干旱歷時主要有10～30 d（如2014年、2018年）、30～60 d（如1978年）、60～100 d（如1991年、2015年）3種情景，日累積強度主要在-10～-50范圍；莖伸長期（6月12日—11月12日，共154 d）和成熟期（11月13日—12月31日，共49 d）是氣象干旱頻繁發(fā)生的主要時段，并且多以歷時30～60 d、日累積強度-10～-100范圍的輕旱為主，而發(fā)生中旱、重旱、特旱的頻次相對較低，但在近40 a的時段仍偶有發(fā)生，如莖伸長期1989年發(fā)生干旱歷時大于100 d、日累積強度達-100～-150（中旱），這與陳燕麗等的研究結(jié)果相似。在甘蔗的全生育期時段，發(fā)生的氣象干旱則均遍歷了多種歷時（10～220 d）和累積強度（-10～-300）情景，這表明來賓市的氣象干旱事件多存在歷時跨越甘蔗不同生育期且強度疊加的現(xiàn)象。

圖3 1979—2018年來賓市甘蔗各生育期干旱歷時和干旱強度統(tǒng)計 Fig.3 Drought duration and drought intensity statistics of sugarcane at different growth stages in Laibin in 1979-2018

2.2 干旱模擬情景確定

根據(jù)甘蔗生育期劃分（見表1），并結(jié)合2.1節(jié)的分析結(jié)果，設置了來賓市氣象干旱在甘蔗各生育期的實際可能發(fā)生情景?？紤]到來賓市月尺度以內(nèi)的短歷時氣象干旱對甘蔗生長的影響，首先設置5 d為起始干旱歷時和變化步長，依次增加至30 d；此后則以10 d為變化步長，增加至60 d，旨在反映氣象干旱歷時差異對甘蔗生長和產(chǎn)量累積的影響。表1反映了來賓市1979—2018年實際可能發(fā)生的氣象干旱情景，如苗期只設置輕旱和中旱模擬情景，分蘗期基本不發(fā)生干旱而不設置干旱模擬情景，考慮甘蔗工藝成熟期設置最大干旱歷時為40 d。各氣象干旱模擬情景中，基準氣象數(shù)據(jù)采用來賓市119個格點氣象要素的平均值。

表1 甘蔗生育期劃分和干旱模擬情景確定 Table 1 Division of sugarcane growth period and drought simulation scenario setup

3 模型參數(shù)本地化及歷史氣象干旱的甘蔗響應模擬

3.1 參數(shù)敏感性分析、本地化及模擬驗證

針對來賓市新臺糖16號甘蔗進行DSSAT-Canegro模型的品種參數(shù)敏感性分析，經(jīng)過對比模擬結(jié)果與田間實測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：20個甘蔗品種參數(shù)中（表2），有14個品種參數(shù)對甘蔗的產(chǎn)量、莖高、葉面積指數(shù)和地上部物質(zhì)干質(zhì)量等目標函數(shù)有不同程度的影響，其定量敏感度如圖 4。由圖4可知，對甘蔗蔗莖產(chǎn)量影響較大的參數(shù)有3個，分別為：CHUPIBASE（RS=1.35）、MaxPARCE（RS=1.3）和STKPFMAX（RS=1.15）；對甘蔗莖高影響較大的參數(shù)有1個為TT_POPGROWTH（RS=0.8）；對甘蔗葉面積指數(shù)影響較大的參數(shù)有2個，分別為：LFMAX（RS=1.2）和MAXPARCE（RS=0.6）；對甘蔗地上部物質(zhì)干質(zhì)量影響較大的參數(shù)有2個，分別為：MaxPARCE（RS=1.5）、APFMX（RS=1.05）。考慮敏感參數(shù)影響和多次調(diào)試試驗，最終獲得來賓市甘蔗品種的DSSAT-Canegro模型本地化參數(shù)取值結(jié)果（表2）。

表2 模型品種參數(shù)描述及本地化率定結(jié)果 Table 2 The description and debugging results of model cultivar parameter

圖4 DSSAT模型甘蔗品種參數(shù)敏感度 Fig.4 Sensitivity of sugarcane cultivar parameters of DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) model

基于上述DSSAT-Canegro模型的本地化參數(shù)，結(jié)合田間試驗數(shù)據(jù)，對來賓市歷史典型干旱年進行了甘蔗葉面積指數(shù)（LAI）、蔗莖產(chǎn)量（SFM）、地上部物質(zhì)干質(zhì)量（ADB）、莖高（SH）響應模擬及擬合驗證，統(tǒng)計結(jié)果如圖5。由圖5可知，DSSAT-Canegro模型模擬的來賓市甘蔗LAI、SFM、ADB、SH與田間試驗觀測擬合的一致性指數(shù)分別達到0.971、0.996、0.994和0.959，其對應的擬合均一化均方根誤差NRMSE分別為18.21%、9.78%、9.11%和20.1%。由此表明，文中所采用的DSSAT-Canegro模型及其本地化參數(shù)可用于來賓市氣象干旱情景的甘蔗響應機制模擬，并能得到較高的模擬精度。

圖5 DSSAT模型模擬值與觀測值的回歸關系 Fig.5 Regressive relationship of simulated and observed values of DSSAT model

3.2 來賓市歷史典型氣象干旱的甘蔗響應模擬

根據(jù)來賓市1979—2018年格點日SPEI結(jié)果，采用平均強度（即干旱強度與干旱歷時之比）選擇歷時氣象干旱的典型輕旱年（2018年）、中旱年（2009年）、重旱年（1998年）和特旱年（1992年），模擬要素包括甘蔗的產(chǎn)量、莖高、葉面積指數(shù)和冠層蒸散發(fā)，旨在揭示甘蔗對歷時氣象干旱的定量響應關系，結(jié)果如圖6所示。

由圖6a可知，來賓市蔗莖產(chǎn)量的累積過程線及最終產(chǎn)量值對不同強度氣象干旱的響應差異顯著。一方面，蔗莖產(chǎn)量的累積過程雖然均開始于莖伸長初期，并在該生育期基本完成蔗莖產(chǎn)量的全部累積；該生育期分別發(fā)生輕旱（2018年）、中旱（2009年）、重旱（1998年）及特旱（1992年），均會導致蔗莖產(chǎn)量累積顯著減緩甚至趨于停止，氣象干旱強度越大且停止累積時間越早，最終的蔗莖累積產(chǎn)量值越小，如各年份的最終蔗莖產(chǎn)量分別為115.21、102.57、92.73、65.49 t/hm。另一方面，在莖伸長期前半時段（前中期），來賓市很少發(fā)生中旱以上強度氣象干旱，故對蔗莖產(chǎn)量累積的影響較小，但后半時段（中后期），常發(fā)生中旱及以上強度氣象干旱，對蔗莖產(chǎn)量累積的影響顯著。而成熟的蔗莖產(chǎn)量累積已基本停止，受各強度氣象干旱的影響微弱。

圖6 歷史典型氣象干旱的甘蔗生長響應模擬 Fig.6 Simulation of sugarcane growth response to historical typical meteorological drought

圖6b表明，來賓市甘蔗莖高生長遍及所有生育期，且在前3個生育期時段增長極為顯著；但由于莖伸長期的中后期及成熟期時段受中旱及以上強度氣象干旱影響，甘蔗莖高生長顯著減緩，如1992年特旱影響下，其甘蔗莖高在該時段基本停止生長；4個典型干旱年（2018年、2009年、1998年、1992年）的莖高最終分別為2.35、1.83、1.74、1.48 m。

由圖6c發(fā)現(xiàn)，來賓市甘蔗在苗期、分蘗期及莖伸長期的前期時段內(nèi)，多伴隨較為豐沛降水或偶爾有輕旱（如2018年），其葉面積指數(shù)均能保持顯著的增大現(xiàn)象，這反映了甘蔗分蘗生長的基本生理特征；但在甘蔗莖伸長期的中后期及成熟期時段，其葉面積指數(shù)對降水供給的顯著下降（如2009年、1992年）、中等及以上強度氣象干旱（如2009年、1998年、1992年）極為敏感，分別表現(xiàn)出明顯減緩或基本停止、顯著減小的現(xiàn)象，并在成熟期基本穩(wěn)定在1～3 m/m。此外，伴隨著2018年的莖伸長期中后期時段的輕度氣象干濕變化，甘蔗葉面積指數(shù)仍表現(xiàn)出對微小降水的增減波動響應及總體顯著增大現(xiàn)象，在成熟期的增減則相對不顯著，這說明輕度氣象干旱不會對甘蔗葉面積指數(shù)造成顯著的影響。4個典型干旱年（2018年、2009年、1998年、1992年）的甘蔗葉面積指數(shù)在成熟期末分別為5.96、2.60、1.80、1.74 m/m。

圖6d顯示，在甘蔗苗期至莖伸長期的中期時段內(nèi)，各干旱年甘蔗日冠層蒸散發(fā)雖有鋸齒波動，但總體趨勢均表現(xiàn)出較顯著增大的現(xiàn)象，最大值達到6 mm/d（如2009年和1998年），表明該時段內(nèi)日冠層蒸散發(fā)的增大主要由甘蔗生長的生理因素決定，氣象干旱的影響次之。在甘蔗莖伸長期的中期至成熟期末時段內(nèi)，各干旱年甘蔗日冠層蒸散發(fā)總體均呈逐步減小的變化趨勢，這種減小趨于在中旱（2009年）、重旱（1998年）、特旱（1992年）年份比輕旱（2018年）更為顯著，說明來賓市中旱及以上強度氣象干旱對甘蔗日冠層蒸散發(fā)具有較顯著的抑制作用。此外，氣象干旱的持續(xù)歷時越長，也即水分虧缺的累積越大，各強度氣象干旱均能對甘蔗日冠層蒸散發(fā)產(chǎn)生的抑制作用也越強，如2018年苗期至分蘗期的長歷時輕旱、2009年苗期輕旱造成日冠層蒸散發(fā)局部時段減小，2009年、1998年、1992年莖伸長期的中后期至成熟期的持續(xù)干旱導致日冠層蒸散發(fā)快速減小至最低值。總之，干旱和生理因素對甘蔗的日冠層蒸散發(fā)的總體變化趨勢具有顯著影響，而頻繁的增減波動則受光照、氣溫、CO濃度等多要素共同作用而改變甘蔗葉片氣孔開閉、光合及呼吸作用效率。

綜合上述結(jié)果，苗期和成熟期發(fā)生氣象干旱對來賓市甘蔗生長的影響相對較小，分蘗期極少發(fā)生氣象干旱（偶有輕旱），莖伸長期是發(fā)生氣象干旱且影響甘蔗生長的主要時段，且干旱持續(xù)時間越長、干旱強度越大，對甘蔗生長的抑制越強，此結(jié)論與前人相關研究結(jié)果一致。此外，甘蔗的葉面積指數(shù)對各強度氣象干濕事件的響應最為敏感且及時，通過甘蔗葉面積指數(shù)變化并結(jié)合土壤水分動態(tài)來揭示甘蔗長勢過程對氣象干旱的鏈式傳遞響應機理、實現(xiàn)旱災風險精準調(diào)控及預警是一個有效途徑。

4 來賓市蔗莖產(chǎn)量對各氣象干旱情景的響應模擬

4.1 不同生育期同氣象干旱情景的蔗莖產(chǎn)量響應模擬

為進一步明晰某一強度及歷時的氣象干旱在不同生育期發(fā)生對來賓市甘蔗生長的影響，根據(jù)表1的設置情景，開展了蔗莖產(chǎn)量的響應機制情景模擬（圖7），對照組統(tǒng)一采用多年平均氣象條件的模擬結(jié)果。

圖7 蔗莖產(chǎn)量對不同生育期發(fā)生同等級氣象干旱的響應模擬 Fig.7 Simulation of stalk fresh mass response to the same meteorological drought at different growth stages

圖7a模擬了輕旱情景分別發(fā)生在苗期、莖伸長期、成熟期的蔗莖產(chǎn)量響應。由圖可知，苗期發(fā)生輕旱的持續(xù)歷時從5～30 d時，對甘蔗具有一定的刺激生長作用而導致蔗莖產(chǎn)量增加，最高達到113.61 t/ hm（對照組為110.34 t/ hm）；而輕旱歷時30～60 d則表現(xiàn)出抑制作用而導致產(chǎn)量減少至107.53 t/ hm。類似地，輕旱歷時5～40 d發(fā)生在成熟期存在同樣的刺激產(chǎn)量累積效應，產(chǎn)量最高為115.1 t/hm。在干旱最敏感的莖伸長期，輕旱對蔗莖產(chǎn)量累積無顯著刺激作用，且當歷時在20～60 d時，表現(xiàn)出抑制作用，最終產(chǎn)量減小至102.48 t/ hm。

由圖7b可知，在苗期，中旱歷時增至25 d時，蔗莖產(chǎn)量開始減小，至60 d時達到最小值97.82 t/ hm（對照組為110.34 t/ hm）；在莖伸長期，中旱歷時從10 d開始，蔗莖產(chǎn)量逐步減小，至60 d時達到92.15 t/ hm；總體上，中旱在苗期和莖伸長期對甘蔗產(chǎn)量的累積只有抑制作用，并伴隨歷時增加而加強，且莖伸長期更為敏感。而在成熟期，中旱歷時從5 d增加至40 d時，蔗莖產(chǎn)量累積從110.38 t/ hm逐漸增加到了114.8 t/ hm，也即表現(xiàn)出促進產(chǎn)量累積的作用。

圖7c和7d結(jié)果顯示，重旱和特旱分別發(fā)生在莖伸長期時，均表現(xiàn)出對蔗莖產(chǎn)量累積的顯著抑制作用，并伴隨干旱歷時增加至60 d時其蔗莖產(chǎn)量分別逐步減小到89.6和78.29 t/ hm。在成熟期發(fā)生重旱時（圖7c），呈現(xiàn)對蔗莖產(chǎn)量累積的促進作用，最終產(chǎn)量達到最高的114.72 t/ hm；而在成熟期發(fā)生特旱時，則沒有顯著促進蔗莖產(chǎn)量增加的現(xiàn)象。

4.2 同生育期不同氣象干旱情景的蔗莖產(chǎn)量響應模擬

蔗莖產(chǎn)量對同生育期發(fā)生各種歷時及強度氣象干旱情景的響應機制模擬，并統(tǒng)計蔗莖產(chǎn)量變化結(jié)果如圖 8。文中采用產(chǎn)量變化率來表達不同氣象干旱情景影響的產(chǎn)量差異。由圖8a可知，苗期發(fā)生輕旱的歷時在5～30 d內(nèi)甘蔗表現(xiàn)為增產(chǎn)效應，對應增產(chǎn)變化率最高為2.96%，而當輕旱歷時為30～60 d時甘蔗表現(xiàn)為減產(chǎn)效應，對應減產(chǎn)變化率最小為2.17%；當苗期發(fā)生中旱歷時大于10 d情景時，則呈現(xiàn)顯著的減產(chǎn)效應，中旱歷時為60 d時減產(chǎn)變化率達到最小為11.35%。其中，30 d是苗期輕旱增產(chǎn)轉(zhuǎn)減產(chǎn)效應的干旱歷時閾值，同時還是苗期中旱有緩慢減產(chǎn)轉(zhuǎn)為快速減產(chǎn)的轉(zhuǎn)折點歷時閾值；而苗期10 d中旱歷時還反映了來賓市月尺度內(nèi)的短歷時干旱對蔗莖產(chǎn)量產(chǎn)生的抑制影響。圖8b表明，莖伸長期發(fā)生輕、中、重及特旱時，來賓市甘蔗均表現(xiàn)出顯著的減產(chǎn)效應，且伴隨干旱歷時的延長，其減產(chǎn)變化率不斷增強；其中，減產(chǎn)率趨勢大小次序為：特旱（29.05%）>重旱（18.80%）>中旱（16.48%）>輕旱（7.12%）。相反地，圖8c顯示，成熟期發(fā)生輕、中及重旱時，甘蔗隨干旱歷時增加均表現(xiàn)出較顯著的增產(chǎn)效應，且變化趨勢和量值均較接近，最大增產(chǎn)變率為4.30%；而當成熟期發(fā)生特旱時，則沒有顯著的增產(chǎn)或減產(chǎn)效應。

圖8 蔗莖產(chǎn)量變化率對同一生育期發(fā)生不同氣象干旱的響應模擬 Fig.8 Simulation of stalk fresh mass in response to different meteorological droughts at the same growth stage

與上述結(jié)果類似，Zu等研究發(fā)現(xiàn)，中國南方甘蔗平均實際產(chǎn)量因水分虧缺而導致潛在產(chǎn)量減產(chǎn)15%；Devi等研究發(fā)現(xiàn)，干旱使得印度甘蔗平均實際產(chǎn)量最大減產(chǎn)31.7%。該研究則進一步揭示了甘蔗不同生育期產(chǎn)量累積過程對各強度、歷時氣象干旱響應的定量映射關系，吳衛(wèi)熊等根據(jù)廣西甘蔗各生育期對土壤濕潤層平均含水率的下限差異設置正常灌溉、輕旱、中旱和重旱等情景分析，亦得出水分虧缺對甘蔗產(chǎn)量影響最大的是苗期和莖伸長期。綜上可知，該研究結(jié)果具有可靠性，可為揭示區(qū)域甘蔗旱災的鏈式傳遞機理、動態(tài)風險調(diào)控及分階段預警提供重要科學支撐。

4.3 氣象干濕交替情景的蔗莖產(chǎn)量響應模擬

根據(jù)楊星星等分析的廣西旱澇演變及該區(qū)域特征可知，來賓市具有氣象干旱、雨濕事件并存且頻繁交替轉(zhuǎn)換的普遍現(xiàn)象。鑒于此，本研究對逐格點日SPEI序列進行典型氣象干濕事件（2007年）的提取并按時間順序組合，形成來賓市甘蔗生育期不同氣象干濕交替情景，蔗莖產(chǎn)量響應模擬結(jié)果如圖9所示。

由圖9可知，各情景的最終蔗莖產(chǎn)量大小次序為：對照組產(chǎn)量（110.34 t/hm）>一次干轉(zhuǎn)濕（110 t/hm）>全濕（109.4 t/ hm）>一次濕轉(zhuǎn)干（103.89 t/ hm）>短歷時干濕多次交替（102.5 t/ hm）>全干（86.01 t/ hm）。該結(jié)果表明：圖9c的一次干轉(zhuǎn)濕，在苗期、分蘗期及莖伸長期的前期時段干旱促進產(chǎn)量累積，而莖伸長期的中后期濕潤事件保證了供水，最終導致其蔗莖產(chǎn)量略高于圖9a的全濕情景；圖9e的短歷時干濕多次交替可能會產(chǎn)生超過甘蔗承受范圍或響應滯后的疊加減產(chǎn)效應，導致其對蔗莖產(chǎn)量累積的抑制作用略強于圖 9d一次濕轉(zhuǎn)干情景（莖伸長期的中后期持續(xù)干旱），圖9d中前期濕潤亦存在減輕后期因旱產(chǎn)量損失的效果；圖9b中全干情景蔗莖產(chǎn)量最低，充分反映了干旱對蔗莖產(chǎn)量累積的持續(xù)抑制作用。

圖9 蔗莖產(chǎn)量對氣象干濕及其交替轉(zhuǎn)換情景的響應模擬 Fig.9 Simulation of stalk fresh mass response under meteorological drought-wet and alternate conversion scenarios

5 結(jié) 論

本文基于來賓市近40 a逐日標準化降水蒸散指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）的氣象干旱特征和本地化的DSSAT-Canegro作物模型，開展了各種強度及歷時氣象干旱情景下的甘蔗生長及產(chǎn)量累積響應機制模擬研究，得出以下主要結(jié)論：

1）來賓市甘蔗全生育期發(fā)生氣象干旱的歷時、強度和頻次空間分布存在較顯著差異，在甘蔗密集區(qū)干旱歷時占全時段的37%～51%、累積強度為-100～-150、頻次為1.5～3場/a；甘蔗的苗期多發(fā)生輕旱，分蘗期極少發(fā)生干旱，而莖伸長期、成熟期則是各強度氣象干旱的頻發(fā)時段；月內(nèi)短歷時干旱和月以上的季節(jié)性干旱并存，且季節(jié)性干旱多存在跨越甘蔗不同生育期及其強度疊加現(xiàn)象。

2）DSSAT-Canegro模型中有14個品種參數(shù)對來賓市甘蔗生長有不同程度的影響，而對葉面積指數(shù)、產(chǎn)量、地上部物質(zhì)干質(zhì)量和莖高的影響分別有2個、3個、2個、1個品種參數(shù)的敏感度超過0.5，屬重點調(diào)試參數(shù)。這4個生長指標模型模擬與田間試驗觀測結(jié)果的擬合一致性指數(shù)分別為0.971、0.996、0.994和0.959，表明參數(shù)本地化的DSSAT-Canegro模型在文中的模擬結(jié)果具有可靠性。

3）歷史氣象干旱強度越大、持續(xù)歷時越長，對來賓市甘蔗的產(chǎn)量、莖高、葉面積指數(shù)、冠層蒸散發(fā)等的抑制作用越強；莖伸長期發(fā)生干旱對甘蔗生長的抑制最顯著，葉面積指數(shù)對各強度氣象干旱的響應最敏感。

4）來賓市甘蔗在苗期發(fā)生短歷時輕旱、成熟期發(fā)生輕旱、中旱及重旱等均對蔗莖產(chǎn)量累積有一定促進作用，但總體增量不超過5%；存在干旱歷時30 d閾值，可區(qū)分苗期輕旱的增產(chǎn)效應轉(zhuǎn)為減產(chǎn)效應、苗期中旱減產(chǎn)效應由弱轉(zhuǎn)強。莖伸長期發(fā)生各強度干旱均對蔗莖產(chǎn)量累積有顯著抑制作用，可分別導致減產(chǎn)7.12%（輕旱）、16.48%（中旱）、18.80%（重旱）、29.05%（特旱）。

綜上，伴隨著當前氣象-農(nóng)業(yè)干旱過程的多維精細化表達及其旱災鏈式傳遞機理、旱災動態(tài)風險調(diào)控等研究的不斷深入，可通過關聯(lián)來賓市蔗區(qū)的氣象干濕、土壤水分動態(tài)、甘蔗葉面積指數(shù)變化來綜合揭示水分脅迫條件下的甘蔗生長動態(tài)響應鏈式傳遞機理（尤其是莖伸長期），實現(xiàn)旱災動態(tài)風險模擬、調(diào)控及預警。此外，針對作物模型單點模擬輸出的缺陷，亟待補充厘清下墊面地形地貌、土壤質(zhì)地及水文、人文因子等對區(qū)域甘蔗生長及旱災的影響定量貢獻及其空間分異特征。