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基于小麦决策系统的冬小麦最佳播期探究

2020-09-17 193 上传者：管理员

摘要：以改进的小麦决策系统为工具，以山西省太谷县(2017—2018、2018—2019年度)的冬小麦大田试验为基础，对小麦决策系统进行参数校验和验证，利用校验好的决策系统对太谷县冬小麦最佳播期进行分析。结果表明，根据近38a(1981—2019年)太谷地区播期产量分析，在气候变暖的趋势下，太谷地区冬小麦的历史最佳播期明显呈现后移趋势，其中，1981—1993年，最佳播期在9月20日前后；1994—2007年，最佳播期由9月20日推后至9月25日；2008—2019年，最佳播期由9月25日推后至9月30日。考虑到气候变暖因素，太谷县最佳播期为9月25—30日。开展冬小麦适宜播期研究可为区域冬小麦生产提供理论指导。

关键词：
产量
冬小麦
决策系统
播期
气候变暖
理论指导
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小麦是我国第二大粮食作物，小麦增产对于保障我国粮食安全至关重要，随着我国人口的不断增长，对粮食总产量的需求也不断增加，但是由于耕地面积和小麦种植面积的大幅下降，保证小麦产量持续稳定增长是国民经济健康发展的重要需求和保障[1,2]。山西省中部、南部地区是我国重要的小麦主产区，晋南属于黄淮中熟冬麦区，晋中属于北部晚熟冬麦区[3,4]。山西省地处暖温带和中温带气候带之间，光热资源充足，但降水量相对偏少，年降水量为400～600mm，土壤类型大多为适合小麦生长的褐土，土质为中壤土，四季气温变化明显，昼夜温差较大，有利于小麦生长后期籽粒干物质尤其是蛋白质含量的积累[4,5]。通过合理的栽培措施提高小麦产量，合理设置播期是实现小麦稳产高产的重要措施之一。

合理播期对作物产量有重要的影响，选择合适的播期可以保证小麦种子正常萌发，对小麦的生长及产量形成有着至关重要的影响。由于气候或者前茬作物的影响，小麦的播种时期调整是小麦生产中常见的调控手段之一[5,6,7,8]。我国目前对于作物的最佳播期已开展大量研究，主要依据播期试验开展，并取得了一定进展，但是对山西局部地区的最佳播期研究还比较少，如对晋中地区的小麦最佳播期研究还少有报道[5,9,10]。而且随着气候条件的变化，不同作物品种的适宜播期也会随之改变，关于不同地区作物最佳播期的研究十分必要。目前广泛使用的研究措施仍是以田间播期试验为主，但播期试验需要大量人力且试验周期长，受作物品种、气候条件、土壤条件、管理措施等因素的干扰也比较大。作物模型可以避免这些缺陷，被广泛应用于种植制度优化、水肥管理、区域粮食安全评估、产量预测等研究。因此，在大田试验基础上利用作物模型进行作物最佳播期研究，是目前广泛应用的技术手段之一[11]。

为了确定山西小麦最佳播期，本研究以太谷县为例，利用太谷地区小麦大田试验数据，对小麦决策系统进行参数调整校正，利用校验好的小麦决策系统设计小麦播期试验，分析不同播期下小麦产量变化情况，找到小麦最佳播期，并对最佳播期的历史变化进行分析，为山西晋中地区冬小麦高产稳产提供科学依据。

1、材料和方法

1.1试验材料

供试冬小麦品种为中麦175。

1.2试验设计

表1中麦175生育期情况

大田试验于2017—2018年连续2a在山西农业大学太谷申奉基地（东经112°28′，北纬37°12′）进行。2a播种量均为225kg/hm2，采用常规的田间管理措施，正常灌溉，按时除草。2017年，10月23日播种，采用常规施肥处理：底施复合肥（N≥15%)180kg/hm2、尿素（N≥46%)120kg/hm2，于2018年3月20日追施尿素120kg/hm2,6月20日成熟并收获；2018年，9月30日播种，底施复合肥（N≥15%)180kg/hm2，分别于2019年3月20日、3月30日、4月10日进行追肥，追施尿素（N≥46%)120kg/hm2,6月14日成熟并收获。中麦175的具体生育时期如表1所示。

1.3模型概况

本研究所使用的模型系统为基于新西兰小麦决策系统改进后的小麦决策系统，该模型具有操作简单、界面简洁等优点。小麦决策系统属于模块型模型，主要分为七大模块，分别为管理设置、水肥管理策略、管理规划、产量、生育期、经济效益和营养积累。其中，管理设置、水肥管理策略和管理规划模块是输入模块，产量、生育期、经济效益和营养积累是输出模块[12,13]。模型参数包括气象参数、作物参数、土壤参数、田间管理参数。

1.3.1气象参数

小麦决策系统所要求输入的数据包括日最低温、最高温、降雨量、辐射、风速、水汽压，对数据要求为逐日数据[14]。

1.3.2作物参数

所需要的数据包括作物生育期的记录（如播种期、拔节期、开花期和收获期等生育时期）以及实际产量的记录。对于每种模拟作物，模型需要一系列的具体参数，这些参数保存在品种数据文件内，在调试过程中对管理设置模块进行修改调参。在小麦决策系统里，需要调整的参数有TTSOWEM、TTANBGF、TTBGEG、TTEGFMAT、CEPT、SLOPE、VERNY、PHYLL、AMNLFNO、SLDL、VAI、VBEE、AMXLFNO、EXTINC。将供试小麦的作物品种参数进行相应的校正，使模型更加适应当地的实际情况。在调参过程中对参数敏感性[15,16]进行由高至低地排列，再通过整体性分析对参数进行调整。

1.3.3土壤参数

土壤数据主要包括试验地土壤类型、土壤各层无机氮含量、田间持水量、容重、萎蔫系数和饱和含水量等。本研究土壤参数均采用实测值（表2）。

表2太谷申奉基地土壤基本特性

1.3.4田间管理参数

小麦决策系统所需要输入的田间管理参数主要涉及播种时间、灌溉情况（灌溉量和灌溉日期）和田间管理措施（施氮量、施肥日期）等。上述参数需要用户根据实际情况输入。

本研究选取2017—2018年度田间试验作为模型的校准年份，2018—2019年度作为模型的验证年份对小麦决策系统进行本土化。利用太谷地区1981—2019年的气象数据、土壤数据以及经校正后的小麦决策系统，设置10个播期，分别为9月15、20、25、30日和10月10、15、20、25、30日。管理规划模块选择可灌溉。

1.4气象数据

收集太谷县38a(1981—2019年）的逐日气象数据，包括最低温度、最高温度、降雨量、日照时数、辐射和风速。所有数据来源于位于试验站的自动气象站以及当地气象局。从1981—2019年平均降水量及气温变化（图1）可以看出，近38a太谷地区年平均降水量变化不明显，整体波动较大；在全球变暖的气候背景下，年平均气温有着明显的上升趋势。小麦决策系统校准以及验证年份下供试冬小麦生育期日均降水量见图2，冬小麦生育期温度分布见图3。2017—2018年度中麦175全生育期累积降水量为168.1mm,2018—2019年度全生育期累积降水量为116.5mm。

1.5模型检验

利用太谷地区小麦的实测产量和生物量数据对小麦决策系统进行有效性评价，采用标准化均方根误差（N-RMSE）和决定系数（R2)2个参数进行分析，根据这些指标来评价模型的模拟结果[17,18]。用归一化均方根误差对观测值与模拟值的相对差异进行表征，N-RMSE小于20%表示模拟效果好，在20%～30%表示模拟效果较好，超过30%表示模拟效果较差。

公式1

公式2

式中，Pi为模拟值；Oi为实测值；Pavg为模拟值平均值；Oavg为实测值平均值。

2、结果与分析

2.1模拟参数校准、调试

为了保证模型的适用性，本研究利用实测数据模型的品种参数进行调参，中麦175调整后的品种参数如表3所示。

表3中麦175模型主要参数

2.2模拟值与实测值对比分析

为了验证模型的模拟效果，以试验站冬小麦田间试验为基础，通过不同年份的气象条件、土壤数据及管理措施进行运行，得到不同田间条件下的模拟结果。模拟生物量、产量与实测生物量、产量校准和验证结果如图4所示。

由图4可知，中麦175产量、生物量校验决定系数R2为0.9698，实测值与模拟值的N-RMSE为6.49%，小于10%；产量、生物量验证决定系数R2为0.9818，实测值与模拟值的N-RMSE为3.13%，小于10%，表明模型校验可以满足模拟需要。

2.3太谷县冬小麦最佳播期选择分析

近38a(1981—2019年）太谷地区不同播期冬小麦模拟产量结果表明，从9月15日播种开始，播期延后至9月25日时，小麦平均产量达到最高值（5369.9kg/hm2），之后随着播期的延后平均产量呈下降趋势，9月15日到10月10日播种小麦产量无显著差异。当播期延后至10月30日时，小麦平均产量降至4342.3kg/hm2，减少了20%。从过去38a不同播期对中麦175小麦的模拟结果可以看出，太谷地区9月20—30日为冬小麦最佳播期，10月10日以后播种则产量下降（图5）。

根据近38a(1981—2019年）太谷地区播期产量分析发现，在气候变暖趋势下，太谷地区冬小麦的历史最佳播期明显呈现后移趋势。1981—1993年，最佳播期主要集中在9月20日前后；1994—2007年，最佳播期由9月20日前后后推至9月25日；2008—2019年，最佳播期由9月25日后推至9月30日（表4）。

表4最佳播期的分布概率

3、结论与讨论

小麦品质和产量受生态环境和栽培措施的影响较大[19,20]，选择适宜的播种期是实现小麦高产稳产的重要保障之一。作物模型可以经过试验数据校验、验证后用于模拟播期试验及其他管理措施试验，可在一定程度上减少田间试验的工作量，是目前农业研究的重要手段之一[21]。本研究利用小麦决策系统模型进行了山西太谷县冬小麦最佳播期研究，结果表明，该地区冬小麦（中麦175）的最佳播期应在9月20—30日。近38a(1981—2019年）太谷县气候有变暖的趋势，太谷县冬小麦的历史最佳播期呈现明显后移趋势，约每12a向后推移5d左右。这与张立生等[9,10]的研究结果基本一致。由于供试试验地为水地，对降水年型不敏感，因此，对于有灌溉条件的太谷地区，不考虑其他轮作作物的情况下播期选择在9月25—30日比较合适。目前，由于积温有限，太谷县及周边地区轮作制度还基本为一年一作（冬小麦或玉米单作），或少量一年两熟（冬小麦与豆类杂粮轮作），但未来随着气候变暖及短生育期作物品种的培育，本地区有望实现冬小麦、夏玉米轮作，冬小麦播期可能需要适当推迟，其合理播期还有待深入研究。另外，本研究未考虑小麦播量问题，推迟播种后适当增加播量也可减少小麦产量损失[10,21,22]，故未来一年两熟轮作下小麦晚播仍有很大的可行性，但其最佳播期有待深入研究。

模型系统研究涉及到模型的适用性评价、模型的应用、模型机理的完善以及模型的开发等各个方面[23]，由于时间和研究条件的限制，本研究仅对太谷地区冬小麦最佳播期进行分析评价，还存在着诸多不足之处，今后有待进一步研究。

影响小麦最终经济产量的因素有很多，气候、土壤及农民耕种习惯等因素均会影响播期[24]。本研究结果对当地小麦播期有一定的指导作用，但由于本研究仅考虑了太谷地区单一小麦品种的最佳播期，不同小麦品种的最佳播期是否有差异还有待深入研究。

太谷地区大田试验年份有限，导致模型校准与验证年限较短，今后的研究需要进行多年多点试验对模型进行验证，以提高模型模拟的准确性。

小麦决策系统在模拟过程中的初始条件会默认为作物不受病虫害、耕作制度、耕作方式等因素的影响，但在实际过程中，作物的生长会受到这些因素的影响[25]，一定程度上会增加模型的不确定性。

参考文献：

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