張仕林，程宏波，柴守璽，馬建濤，柴雨葳，王彥萍，高甜甜，張 博

(1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.甘肅省干旱生境作物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

小麥產(chǎn)量受品種、環(huán)境和栽培措施等多種因素影響，籽粒干物質(zhì)積累是產(chǎn)量形成的基礎(chǔ)，而灌漿決定著小麥的千粒重和最終產(chǎn)量，對(duì)小麥產(chǎn)量形成和品質(zhì)具有重要意義。研究表明灌漿速率和灌漿持續(xù)時(shí)間是影響小麥粒重的關(guān)鍵因子，受遺傳特性和環(huán)境因素的影響，且環(huán)境效應(yīng)的影響大于基因效應(yīng)[1-4]。環(huán)境效應(yīng)對(duì)灌漿過(guò)程具有不同影響，有研究者認(rèn)為環(huán)境因子是通過(guò)影響灌漿速率進(jìn)而影響粒重[5]，如裴雪霞等[6]、溫紅霞等[7]研究表明播期和種植密度對(duì)灌漿速率的影響較大但對(duì)灌漿持續(xù)時(shí)間的影響較?。挥醒芯空哒J(rèn)為是通過(guò)影響灌漿持續(xù)時(shí)間[8]，如苗永杰等[9]、韓占江等[10]研究多個(gè)小麥品種的灌漿特性，認(rèn)為灌漿速率比較穩(wěn)定，而灌漿持續(xù)時(shí)間易受環(huán)境因素的影響，趙凱男等[11]研究多種覆蓋方式下土壤水熱變化對(duì)小麥灌漿特性的影響，表明地膜覆蓋的增溫保墑效應(yīng)有利于延長(zhǎng)灌漿快增期的持續(xù)時(shí)間并縮短灌漿持續(xù)時(shí)間，從而提高整個(gè)灌漿階段的平均灌漿速率，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)的目的。

目前關(guān)于小麥籽粒灌漿過(guò)程的研究方法多采用Logistic方程[12-14]和Richards方程[15-16]，研究?jī)?nèi)容主要集中于播期、密度、水肥和栽培措施等對(duì)小麥籽粒灌漿特性的影響，而日積溫對(duì)小麥灌漿過(guò)程影響的研究則鮮有報(bào)道，APSIM-Wheat模型將光合生產(chǎn)和干物質(zhì)積累分配作為小麥籽粒干物質(zhì)積累的主要來(lái)源，以積溫、水分和養(yǎng)分作為影響作物物候期發(fā)展的限定因素，能夠較好地解釋積溫對(duì)小麥籽粒干物質(zhì)積累過(guò)程的影響。因此，本試驗(yàn)評(píng)價(jià)APSIM-Wheat模型對(duì)地膜覆蓋和露地種植旱地小麥灌漿過(guò)程的適應(yīng)性，同時(shí)探究日積溫對(duì)籽粒灌漿過(guò)程的影響，以期為旱地小麥高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)性發(fā)展提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

試驗(yàn)于2017—2018年(簡(jiǎn)稱(chēng)2018年)、2018—2019年(簡(jiǎn)稱(chēng)2019年)在甘肅省定西市通渭縣甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)試驗(yàn)基地進(jìn)行，該區(qū)為黃土丘陵典型的雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)區(qū)。土壤類(lèi)型為黃綿土，屬半干旱氣候，作物一年一熟，年均氣溫7.2℃，無(wú)霜期120～170 d，年蒸發(fā)量>1 500 mm，多年平均降水量約390.6 mm，其中約60%集中在6—9月。本試驗(yàn)中2018和2019年冬小麥生育期內(nèi)降水量分別約345.10 mm和269.90 mm，有效降水量(≥5 mm)分別約為219.20 mm和208.40 mm。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本研究以冬小麥品種‘隴中2號(hào)’為供試材料，設(shè)置地膜覆蓋種植(PM)和無(wú)覆蓋露地種植(CK)2個(gè)處理，各處理小區(qū)面積均為30 m×6 m，每個(gè)處理3次重復(fù)，采用隨機(jī)區(qū)組排列。具體試驗(yàn)處理如下：(1)地膜覆蓋種植(PM)：旋耕整地，耱平后覆膜，地膜幅寬和厚度分別為120 cm和0.1 mm，膜面覆土1 cm，膜上播種5行，穴播小麥，行距20 cm；(2)露地對(duì)照種植(CK)：旋耕整地，耱平后平作，條播行距20 cm。各處理播種量、施肥量、田間管理一致，播種量為225 kg·hm-2，施純氮120 kg·hm-2、P2O590 kg·hm-2，均作為基肥在旋耕整地時(shí)一次性施入，生育時(shí)期內(nèi)不再追肥。在開(kāi)花期進(jìn)行1～2次“一噴三防”作業(yè)。

初花期在每小區(qū)選擇同天開(kāi)花且穗長(zhǎng)相、長(zhǎng)勢(shì)和大小基本一致、無(wú)病蟲(chóng)害的單莖120個(gè)掛牌標(biāo)記，從開(kāi)花后7 d開(kāi)始每隔3 d(2018年為每隔5 d)取樣一次，遇雨延后1 d或2 d，直至完全成熟。從每小區(qū)每次取樣10穗帶回室內(nèi)，將籽粒放置在105℃烘箱內(nèi)殺青20 min，而后置于75℃環(huán)境烘至恒重，計(jì)算千粒重及灌漿速率。采用iButton溫度記錄儀，設(shè)置為連續(xù)間隔2 h記錄監(jiān)測(cè)土壤5 cm、10 cm和20 cm 3個(gè)土層晝夜溫度變化。

1.3 研究方法

APSIM(Agricultural Production Systems sIMulator)模型主要有土壤、水、氮、作物殘留、作物生長(zhǎng)和作物發(fā)育模塊，各模塊間由逐日氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作物-土壤系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互[17]，應(yīng)用范圍已經(jīng)擴(kuò)展到溫室氣體排放、水肥協(xié)同調(diào)控、氣候風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域[18-19]。本研究對(duì)APSIM-Wheat模型進(jìn)行本土化設(shè)計(jì)，進(jìn)而評(píng)價(jià)其在模擬地膜覆蓋(SPM)和露地種植(SCK)旱地小麥灌漿過(guò)程的適應(yīng)性，同時(shí)探究影響小麥灌漿過(guò)程的作用因子。

1.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于甘肅省氣象局，收集實(shí)驗(yàn)點(diǎn)2017—2019年的基礎(chǔ)氣象資料，建立APSIM-Wheat模型所需的氣象數(shù)據(jù)庫(kù)，逐日數(shù)據(jù)包括最高和最低氣溫(℃)、太陽(yáng)輻射量(MJ·m-2)、降水量(mm)。逐日太陽(yáng)輻射量無(wú)法直接獲取，使用日照時(shí)間轉(zhuǎn)換計(jì)算法獲取[20]。土壤屬性數(shù)據(jù)由田間測(cè)定，同時(shí)參考李廣等[21]人在黃土丘陵區(qū)APSIM-Wheat模型適應(yīng)性研究積累，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換得到適用于本研究區(qū)的土壤屬性數(shù)據(jù)。作物屬性數(shù)據(jù)通過(guò)采用窮舉試錯(cuò)法和二分法多次試錯(cuò)并參考Zhao等[22]和何亮等[23]人的研究得到，如表1所示。

表1 小麥模塊的初始參數(shù)值Table 1 The initial parameter value of the wheat module

1.3.2 模型有效性檢驗(yàn) 本研究選擇檢驗(yàn)?zāi)Ｐ陀行缘闹笜?biāo)包括決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE、歸一化均方根誤差NRMSE和模型有效性參數(shù)ME。模型的模擬值和實(shí)測(cè)值間的吻合程度受模型的準(zhǔn)確度和實(shí)測(cè)誤差的共同影響。R2反映了模型模擬值相對(duì)于實(shí)測(cè)值的真實(shí)偏差，其范圍在0～1之間，越接近1說(shuō)明模型模擬趨勢(shì)性越好，反之越差。RMSE反映了模型模擬值相對(duì)實(shí)測(cè)值的絕對(duì)誤差量，NRMSE反映了模型模擬值相對(duì)實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差量，RMSE和NRMSE越小說(shuō)明模擬值與實(shí)測(cè)值之間的一致性越好。一般認(rèn)為NRMSE<20%時(shí)模擬效果較好。ME>0.5時(shí)，說(shuō)明模型的模擬效果良好，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ陀行灾笜?biāo)計(jì)算方法如下[24]：

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，OBSi為實(shí)測(cè)值，SIMi為模擬值，OBSmean為實(shí)測(cè)的平均值

1.4 Logistic模型統(tǒng)計(jì)方法

應(yīng)用Logistic方程對(duì)籽粒干物質(zhì)積累過(guò)程進(jìn)行擬合并計(jì)算相應(yīng)的灌漿特征參數(shù)，進(jìn)而分析積溫與籽粒干物質(zhì)積累間的關(guān)系。Logistic方程為W=A/(1+Be-CX)，其中X為開(kāi)花后的積溫(℃·d)，W為花后千粒重(g)，A、B和C為模型參數(shù)，由方程一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)推導(dǎo)出灌漿參數(shù)[25-26]。

灌漿高峰開(kāi)始日期的積溫X1=(lnB-1.317)/C

灌漿高峰結(jié)束日期的積溫X2=(lnB+1.317)/C

花后粒重W達(dá)99%時(shí)的積溫X3=(lnB+4.59512)/C

灌漿速率最大時(shí)的積溫Xmax=lnB/C

1.5數(shù)據(jù)整理與分析

采用Microsoft Excel對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理并用采SPSS 20.0進(jìn)行回歸分析和相關(guān)性分析。采用SigmaPlot 14.0進(jìn)行作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型有效性檢驗(yàn)

采用校準(zhǔn)后的APSIM-Wheat模型對(duì)2018年和2019年不同覆蓋處理下冬小麥籽粒灌漿過(guò)程進(jìn)行模擬，并將模型模擬數(shù)據(jù)與田間實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性驗(yàn)證。由表2可見(jiàn)，2018、2019年度的灌漿速率、粒重模擬值與實(shí)測(cè)值呈線性正相關(guān)關(guān)系。其中APSIM-Wheat模型對(duì)粒重的模擬效果最佳，RMSE=0.7027～3.6097 g·1000grain-1、NRMSE=2.4400%～15.9126%、ME=0.9912～0.9968、R2=0.9935～0.9972。APSIM-Wheat模型對(duì)籽粒灌漿速率的模擬效果較好，模擬值與實(shí)測(cè)值間RMSE=0.1614～0.2110 g·1000grain-1·d-1、NRMSE=12.5506%～16.2592%、ME=0.9124～0.9551、R2=0.9245～0.9878。APSIM-Wheat模型對(duì)灌漿速率和粒重的模擬精度較高，模擬值和實(shí)測(cè)值間的一致性和趨勢(shì)性均較高?？梢杂糜谘芯康啬じ采w和露地種植下旱地冬小麥灌漿過(guò)程的模擬分析。

2.2 旱地冬小麥粒重動(dòng)態(tài)變化

如圖 1所示，各處理粒重隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化均呈“S”型曲線增長(zhǎng)，根據(jù)各階段灌漿速率的不同可將灌漿時(shí)期分為漸增期、快增期和緩增期。2018、2019年灌漿漸增期分別持續(xù)約12 d、14 d，處理間此階段籽粒干物質(zhì)積累對(duì)粒重貢獻(xiàn)率無(wú)明顯差異，但年際間差異較大(圖2)，2018、2019年漸增期籽粒干物質(zhì)積累對(duì)粒重貢獻(xiàn)率分別為36.74%、19.57%。2018、2019年灌漿快增期分別持續(xù)約16 d、14 d，此階段對(duì)粒重貢獻(xiàn)率表現(xiàn)為地膜覆蓋大于露地，2018、2019年地膜覆蓋快增期對(duì)粒重貢獻(xiàn)率分別為57.03%、60.64%，露地分別為52.20%、55.53%。2018、2019年灌漿緩增期分別持續(xù)約4 d、6 d，此階段對(duì)粒重貢獻(xiàn)率表現(xiàn)為地膜覆蓋小于露地處理，2018、2019年地膜覆蓋占總粒重的9.17%、19.20%，露地占總粒重的11.45%、26.39%。

表2 測(cè)定指標(biāo)及檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M效果指標(biāo)Table 2 Measurement index and test model simulation effect index

圖1 2018、2019年地膜覆蓋(PM)和露地(CK)處理小麥粒重動(dòng)態(tài)變化Fig.1 Dynamic changes of wheat grain weight under plastic film (PM) and open field (CK) treatments in 2018 and 2019

圖2 2018、2019年灌漿各階段籽粒干物質(zhì)積累量占比Fig.2 Percentage of dry matter accumulation of grains of at each stage of filling in 2018 and 2019

2018和2019年中地膜覆蓋處理小麥千粒重高于無(wú)覆蓋處理且2019年高于2018年。2018年地膜覆蓋和露地種植處理千粒重分別為42.93 g和41.90 g，2019年分別為44.10 g和43.01 g，2018年地膜覆蓋和露地種植的千粒重模型模擬值分別為42.30 g和40.78 g，2019年分別為46.10 g和45.34 g。2018、2019年中地膜覆蓋高出露地2.46%、2.53%，模擬值高出3.73%、1.68%；2019年較2018年地膜覆蓋和露地種植處理的千粒重實(shí)測(cè)值分別提高2.66%和2.73%，模擬值提高11.18%和8.98%。

如圖3所示，粒重變化趨勢(shì)、階段粒重占比和千粒重實(shí)測(cè)值與模擬值基本一致。其中對(duì)于粒重的動(dòng)態(tài)變化ME和R2均大于0.99，RMSE、NRMSE的最值分別為3.609 g·1000grain-1和15.91%，表明APSIM-Wheat可用來(lái)描述小麥粒重的動(dòng)他變化。

2.3 對(duì)旱地冬小麥灌漿特性

由圖4可見(jiàn)灌漿速率隨時(shí)間推進(jìn)呈正態(tài)變化。2018、2019年漸增期的平均灌漿速率分別為1.32、0.62 g·1000grain-1·d-1；快增期的平均灌漿速率和最大灌漿速率處理間、年際間均存在差異，總體表現(xiàn)為2018年大于2019年，地膜覆蓋大于露地種植，具體為2018、2019年的地膜覆蓋處理快增期的平均灌漿速率為2.45、1.91 g·1000grain-1·d-1，露地為2.12、1.71 g·1000grain-1·d-1；2018、2019年地膜覆蓋處理小麥最大灌漿速率為2.51、2.75 g·1000grain-1·d-1，露地為2.27、2.50 g·1000grain-1·d-1。緩增期平均灌漿速率總體表現(xiàn)為2019年大于2018年，露地種植大于地膜覆蓋，具體為2018、2019年地膜覆蓋緩增期的平均灌漿速率為0.35、1.20 g·1000grain-1·d-1，露地為0.95、1.78 g·1000grain-1·d-1。

2018、2019年度中地膜覆蓋處理小麥最大灌漿速率及快增期平均灌漿速率均高于露地，最大灌漿速率分別增加10.57%、10.35%，快增期平均灌漿速率分別增加15.40%、11.97%。年際間因氣候條件不同灌漿速率存在差異，2019年地膜覆蓋和露地種植處理最大灌漿速率高于2018年，分別高出9.73%、9.95%。

灌漿速率實(shí)測(cè)值與模擬值的ME和R2最小值分別為0.9124和0.9245，RMSE和NRMSE最大值分別為0.2110 g·1000grain-1·d-1和16.2592%，表明APSIM-Wheat模型可用于模擬小麥灌漿速率。在模型模擬灌漿速率時(shí)影響數(shù)據(jù)間一致性的主要因素是灌漿峰值和灌漿緩增期，如圖5所示(見(jiàn) 208頁(yè))，具體表現(xiàn)為灌漿峰值錯(cuò)位，模型模擬的緩增期持續(xù)時(shí)間偏短導(dǎo)致灌漿速率偏大。

2.4 環(huán)境因子對(duì)旱地冬小麥粒重的影響

因田間管理措施一致，影響灌漿期籽粒干物質(zhì)日積累量的主要環(huán)境因子是水分和溫度。以日步長(zhǎng)輸出2018、2019年度籽粒干物質(zhì)日積累量和根際(0～20 cm)土壤日含水量，分析土壤日含水量、大氣日積溫和土壤日積溫與小麥籽粒干物質(zhì)日積累間的相關(guān)性(圖6、7，見(jiàn)209，210頁(yè))，結(jié)果表明，兩年土壤日含水量與籽粒干物質(zhì)日積累量無(wú)相關(guān)性(r=-0.27、r=0.08)，大氣日積溫與籽粒干物質(zhì)日積累量呈極顯著正相關(guān)(r=0.67、r=0.56)，土壤日積溫與籽粒干物質(zhì)日積累量呈極顯著正相關(guān)(r=0.66、r=0.69)。2018、2019年是豐水年，模型模擬和田間實(shí)測(cè)的地膜覆蓋和露地灌漿期土壤含水量均無(wú)明顯差異，表明在土壤含水量相同的條件下，土壤溫度是影響灌漿期籽粒干物質(zhì)日積累量的主要環(huán)境因子。地膜覆蓋較露地顯著提高灌漿階段的平均土壤日積溫，2018、2019年分別高出0.87℃·d、0.98℃·d，地膜覆蓋的平均籽粒干物質(zhì)日積累量高于露地，2018、2019年分別高出5.41%、5.05%。具體來(lái)看，兩年在灌漿漸增期、快增期、緩增期地膜覆蓋的土壤平均積溫高于露地，2018年分別高出0.84℃·d、0.96℃·d、1.09℃·d，2019年高出0.84℃·d、0.67℃·d、1.18℃·d，而地膜覆蓋的籽粒干物質(zhì)日積累量在灌漿各階段均高出露地5%左右，且年際間無(wú)明顯差異。

積溫作為步長(zhǎng)單位比天作為步長(zhǎng)單位更能夠反映作物生長(zhǎng)發(fā)育的真實(shí)進(jìn)程，能夠避免由于天氣條件復(fù)雜變化帶來(lái)的模擬誤差。用Logistic方程以開(kāi)花后的大氣積溫、土壤積溫分別作為自變量，粒重為因變量進(jìn)行擬合分析，可以很好的描述不同覆蓋處理下粒重與積溫間的關(guān)系(R2>0.97)。由表3可見(jiàn)(見(jiàn) 210頁(yè))，2018、2019年在完成漸增期(X1)、緩增期(X3-X1)、達(dá)到最大灌漿速率(Xmax)以及完成灌漿所需的大氣積溫、土壤積溫均為地膜覆蓋小于露地，表明所需的時(shí)間也小于露地。模型模擬數(shù)據(jù)用Logistic分析積溫與粒重間的關(guān)系是其表現(xiàn)結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)間的趨勢(shì)一致，但數(shù)據(jù)間的一致性存在差異。

圖4 2018、2019年地膜覆蓋和露地處理小麥灌漿速率Fig.4 Grain-filling rate of mulching and open field treatment wheat in 2018 and 2019

3 討 論

3.1 覆蓋對(duì)小麥粒重的影響

兩年度模型模擬以及田間試驗(yàn)均表明，地膜覆蓋種植的小麥粒重高于露地種植，其原因?yàn)榈啬じ采w的小麥在灌漿快增期的最大灌漿速率及平均灌漿速率高于露地種植，在該階段籽粒干物質(zhì)積累量較露地種植顯著提高。結(jié)合Logistics進(jìn)一步分析大氣積溫、土壤積溫和粒重間的關(guān)系，結(jié)果表明，地膜覆蓋種植在灌漿各階段達(dá)到最大灌漿速率、完成灌漿所需的大氣積溫、土壤積溫均小于露地，表明地膜覆蓋種植有利于提前最大灌漿速率的時(shí)間,減少灌漿漸增期、緩增期的持續(xù)時(shí)間，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)，這與趙凱男等[11]和王振峰等[27]的研究結(jié)果類(lèi)似。

3.2 影響小麥灌漿的環(huán)境因子

在灌漿期籽粒干物質(zhì)日積累量與大氣日積溫、土壤日積溫顯著正相關(guān)，但大氣積溫對(duì)籽粒干物質(zhì)日積累量的影響略大于土壤積溫，而大氣溫度影響土壤積溫，即日積溫越高籽粒干物質(zhì)日積累量越大，反之亦然。地膜覆蓋的土壤積溫高于露地，導(dǎo)致灌漿期地膜覆蓋的籽粒干物質(zhì)日積累量高于露地，而籽粒干物質(zhì)日積累量是形成籽粒灌漿速率和粒重的基礎(chǔ)，最終地膜覆蓋的產(chǎn)量高于露地，該結(jié)果與趙凱男等[11]研究一致。惠海濱等[28]通過(guò)研究灌水量對(duì)小麥產(chǎn)量的影響表明充足的土壤水分可提高小麥灌漿期旗葉、籽粒中蔗糖和可溶性糖的代謝活性，進(jìn)而顯著增加籽粒產(chǎn)量，保持充足的土壤水分有利于小麥灌漿；趙凱男等[11]、陳紫薇等[29]在干旱地區(qū)地膜覆蓋對(duì)小麥灌漿特性的研究中表明地膜覆蓋具有保墑提墑、提高土壤水分利用率的作用，同時(shí)促進(jìn)小麥生長(zhǎng)發(fā)育以及養(yǎng)分的吸收和利用，從而提高作物產(chǎn)量。以上研究均表明土壤水分會(huì)影響小麥灌漿，而在2018、2109年本研究區(qū)屬于豐水年，模型模擬和田間實(shí)測(cè)的地膜覆蓋和露地灌漿期土壤含水量均無(wú)明顯差異，土壤日含水量與籽粒干物質(zhì)日積累量無(wú)顯著性關(guān)系，僅土壤積溫存在差異，結(jié)果表明在相同的土壤水分條件下土壤積溫是影響灌漿的主要環(huán)境因素。

3.3 APSIM-Wheat模型對(duì)小麥灌漿過(guò)程的適應(yīng)性

傳統(tǒng)的田間試驗(yàn)方法研究小麥籽粒干物質(zhì)積累過(guò)程具有局限性，影響因子較多、干擾性較大，而采用作物生長(zhǎng)模型方法研究能定量研究單一環(huán)境影響因子的影響以及多因子間的互作效應(yīng)。在本研究中，經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)和驗(yàn)證的APSIM-Wheat模型對(duì)地膜覆蓋和露地種植下的小麥灌漿過(guò)程具備較高的解釋性。兩年度的本研究區(qū)模型模擬與田間實(shí)測(cè)灌漿速率和粒重間RMSE、NRMSE、ME、R2值如表 2所示，各項(xiàng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M效果指標(biāo)均達(dá)到較高水平，模型模擬值與實(shí)測(cè)值間的趨勢(shì)性與一致性較高，在本研究區(qū)具有較好的擬合度和適應(yīng)性，另一方面該模型也存局限性，與楊月等[30]、聶志剛等[31]研究小麥籽粒蛋白質(zhì)含量和籽粒干物質(zhì)積累的研究結(jié)果類(lèi)似。APSIM-Wheat模型在模擬小麥灌漿生育時(shí)期的時(shí)間點(diǎn)與田間試驗(yàn)實(shí)際觀測(cè)時(shí)間點(diǎn)存在誤差[32-34]，2018、2019年模擬值較實(shí)測(cè)值分別提前8、6 d。分析其原因認(rèn)為APSIM-Wheat模型中生育期的進(jìn)程依賴(lài)于積溫驅(qū)動(dòng)，達(dá)到設(shè)定積溫閾值模型結(jié)束當(dāng)前生育時(shí)期進(jìn)入下一生育時(shí)期，而在實(shí)際田間實(shí)驗(yàn)中因植株個(gè)體差異開(kāi)花時(shí)間不統(tǒng)一，一般以田間50%的小麥開(kāi)花認(rèn)為進(jìn)入開(kāi)花期，因這種差異導(dǎo)致模型模擬中作物開(kāi)花時(shí)間與田間實(shí)際開(kāi)花時(shí)間不一致；其次在灌漿緩增期持續(xù)時(shí)間模型模擬與田間實(shí)測(cè)存在差異，在模型模擬過(guò)程中緩增期持續(xù)2～3 d，而田間實(shí)測(cè)灌漿緩增期持續(xù)4～6 d，可能是取樣過(guò)程中人為的選擇植株偏綠的個(gè)體不能有效的代替群體生長(zhǎng)發(fā)育狀態(tài)，而模型模擬以群體為對(duì)象，忽略個(gè)體差異。

圖5 2018、2019年不同處理籽粒灌漿速率變化模擬Fig.5 Simulation of grain-filling rate in different treatments in 2018 and 2019

注：TT：大氣積溫；GCK：模型模擬露地種植籽粒干物質(zhì)日積累量；GPM：模型模擬地膜覆蓋種植籽粒干物質(zhì)日積累量。Note:TT:Atmospheric daily accumulated temperature;GCK:The model simulates the daily accumulation of dry matter in the grains grown in the open field;GPM:The model simulates the daily accumulation of dry matter in the grains planted in the plastic film mulching.圖6 2018、2019年大氣積溫與籽粒干物質(zhì)日積累量相關(guān)性Fig.6 Correlation between atmospheric daily accumulated temperature and daily accumulation of grain dry matter in 2018 and 2019

本文僅對(duì)地膜覆蓋和露地種植下小麥的灌漿過(guò)程進(jìn)行分析研究，重點(diǎn)分析了影響灌漿的環(huán)境因子以及APSIM-Wheat模型對(duì)灌漿過(guò)程的模擬適應(yīng)性和吻合度；其次，籽粒干物質(zhì)日積累量和逐日土壤含水量是由APSIM-Wheat模型模擬輸出，并非田間實(shí)際測(cè)得，模擬過(guò)程中忽略田間雜草管理、病蟲(chóng)害等情況及其差異性對(duì)小麥生長(zhǎng)發(fā)育影響。

4 結(jié) 論

本研究通過(guò)大田試驗(yàn)和APSIM模型模擬同步研究旱地冬小麥籽粒干物質(zhì)積累過(guò)程，得出APSIM-Wheat模型對(duì)地膜覆蓋和露地種植旱地冬小麥灌漿過(guò)程的模擬精度較高，有很好的適應(yīng)性，可以借助APSIM-Wheat模型研究影響灌漿的各種因子。結(jié)果表明，積溫(大氣日積溫、土壤日積溫)在漸增期和快增期與籽粒干物質(zhì)日積累量顯著正相關(guān)，積溫越高籽粒干物質(zhì)日積累量越大，因大氣溫度影響土壤積溫，地膜覆蓋在灌漿階段平均土壤日積溫較露地顯著提高，致使地膜覆蓋在灌漿期的籽粒干物質(zhì)日積累量，灌漿期的最大灌漿速率、快增期的平均灌漿速率均高于露地，同時(shí)地膜覆蓋較露地縮短漸增期和緩增期的持續(xù)時(shí)間進(jìn)而實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)。

注：TCK：露地土壤日積溫；TPM：地膜覆蓋土壤日積溫；GCK：模型模擬露地種植籽粒干物質(zhì)日積累量；GPM：模型模擬地膜覆蓋種植籽粒干物質(zhì)日積累量。Note:TCK:Daily accumulated temperature of open soil;TPM:Daily accumulated temperature of soil covered in the plastic film mulching;GCK:The model simulates the daily accumulation of dry matter in the grains grown in the open field;GPM:The model simulates the daily accumulation of dry matter in the grains planted in the plastic film mulching.圖7 2018、2019年土壤積溫與籽粒干物質(zhì)日積累量相關(guān)性Fig.7 Correlation between daily accumulated soil temperature and daily accumulation of grain dry matterin 2018 and 2019

表3 2018、2019年籽粒灌漿過(guò)程的Logistic方程擬合Table 3 Logistic equation fitting of grain-filling process in 2018 and 2019