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作物生产系统水分和氮素管理的DSSAT模型模拟与评价

作　者: 刘海龙
导　师: 白由路；杨靖一
学　校: 中国农业科学院
专　业: 植物营养学
关键词: DSSAT 作物系统模型 氮素循环 水分管理 长期定位试验 模型校验和评估 玉米 大豆
分类号: S274
类　型: 博士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


氮素是作物生产的主要养分限制因子,不合理的灌溉和施肥造成资源浪费、产量和品质下降,同时还引起环境污染。因此,探讨不同水分管理和不同施氮水平对作物生长的影响,实现合理施肥,对于提高作物产量和保护生态环境具有重要理论意义和应用价值。本研究基于田间试验数据,应用农业技术转移决策支持系统（Decision Support System for Agrotechnology Transfer,简称DSSAT模型）对不同田间试验进行模拟,评估了该模型的性能和地区适用性,主要研究结果如下:1. 1959～2008年,在加拿大安大略省南部进行50年肥料效应长期定位试验,包括春玉米连作施肥处理（CC-F）和不施肥处理（CC-NF）。通过对模型需要输入的玉米遗传特性参数的校验研究,引入了不同玉米品种的光能利用效率（RUE）作为模型中玉米的遗传参数,以适应不同试验、不同地区的模拟状况。本研究在模拟50年的玉米产量时,把50年的玉米品种遗传参数划分为了4个阶段,每个阶段都有相应的一套玉米遗传特性参数代表不同时期的玉米遗传特性。结果表明,相比50年用一套玉米参数,用4套参数能够更好地模拟CC-F和CC-NF处理的玉米产量。DSSAT模型模拟的CC-F处理的产量比模拟CC-NF处理的产量更精确,CC-F处理模拟产量与实测产量之间的标准化均方根误差（n-RMSE）是39%,决定系数（R2）为0.36;CC-NF处理的n-RMSE值为82%,R2为0.40。虽然DSSAT模型不能精确地模拟玉米的逐年产量,但是该模型可以较好地模拟产量变化趋势。模型模拟的2008年土壤表层（0～15 cm和15～30 cm）矿质氮（NH4-N和NO3-N）的含量与实测值也有较大差异,CC-F处理相应分析的n-RMSE值的范围是58～60%,CC-NF处理为64～89%。模型模拟的CC-F处理的1998～2000年的累计硝态氮淋失量与测量值比较一致,相应统计值n-RMSE为29%,预测效率（EF）为0.63;而对于CC-NF处理,DSSAT模型过高地估计了累计硝态氮淋失,相应的n-RMSE统计值为160%,EF为0.04。表明模型不能很好模拟长期不施肥导致土壤退化条件下氮素的状态。2.在加拿大安大略省西南部实施了5年（2000～2004）的玉米-大豆轮作田间试验,处理包括自由地下暗管排水（TD）和控制的地下暗管排水-地下灌溉（CDS）。模拟结果显示,DSSAT模型可以很好地模拟CDS和TD条件下玉米和大豆的产量（n-RMSE:4.3%～14.0%,d:0.985～0.998）,较好地模拟0～30 cm根域土壤水含量（n-RMSE:9.9%～14.8%,d: 0.724～0.831）,模拟地下暗管排水的硝态氮淋失（n-RMSE: 17.8%～25.2%,d: 0.529～0.979）效果尚可。因此,DSSAT可以作为一个很好的工具来模拟在试验所在地区或相同条件下CDS和TD处理对环境质量、作物生产力和土壤氮循环过程的短期影响（5-8年）。3. 2006年和2007年在中国吉林省进行了不同氮素对玉米生长、氮素吸收和产量影响的田间试验。模拟结果表明,在中国东北的黑土区雨养条件下,通过校验DSSAT模型中的玉米品种参数、RUE和土壤肥料参数（SLPF）,该模型可以很好地模拟地上部生物量（如校验年份d = 0.95～0.98）和籽粒产量（n-RMSE = 4.6%～9.0%;d = 0.68～0.95）,但不能精确地模拟玉米氮素吸收。通过对模型中氮胁迫参数相关的氮含量参数b的敏感性分析表明,调节b值大小可以提高玉米氮素吸收的模拟精度。校验后的DSSAT模型可以作为一个很好的决策支持工具,有助于协助决策者、研究人员和生产者优化玉米的生产管理。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-15
第一章 绪论  15-43
  1.1 研究的目的和意义  15-16
  1.2 国内外研究现状  16-26
    1.2.1 作物模型  16
    1.2.2 作物模型优点  16
    1.2.3 作物模型分类  16-18
    1.2.4 作物模型在国际上的研究进展  18-21
    1.2.5 作物模型国内研究进展  21-25
    1.2.6 存在问题与前景  25-26
  1.3 DSSAT 模型  26-32
    1.3.1 DSSAT 模型的发展  26-27
    1.3.2 DSSAT 模型的构成  27-28
    1.3.3 DSSAT 作物系统模型  28-31
    1.3.4 DSSAT 水分平衡模型  31-32
    1.3.5 DSSAT 碳氮模型  32
  1.4 DSSAT 输入、输出和试验性能数据文件  32-37
    1.4.1 输入文件  32-37
    1.4.2 输出文件  37
    1.4.3 田间试验性能数据文件  37
  1.5 DSSAT 模型研究进展  37-41
    1.5.1 DSSAT 在国外的应用研究  38-39
    1.5.2 DSSAT 在我国的应用研究  39-41
  1.6 研究契机和技术路线  41-43
    1.6.1 研究契机  41
    1.6.2 技术路线  41-43
第二章 材料与方法  43-47
  2.1 模型选定  43
  2.2 田间试验  43-44
    2.2.1 加拿大长期定位试验  43-44
    2.2.2 加拿大水分管理试验  44
    2.2.3 中国吉林公主岭施肥试验  44
  2.3 模型输入数据构建  44-45
    2.3.1 试验数据文件  44
    2.3.2 土壤数据  44-45
    2.3.3 气象数据  45
    2.3.4 作物品种遗传特性参数  45
  2.4 模拟性能评价方法  45-47
第三章 应用DSSAT 模拟长期定位试验单作玉米的产量和土壤氮素循环  47-63
  3.1 引言  47-48
  3.2 材料与方法  48-55
    3.2.1 田间试验数据  48-49
    3.2.2 模型的输入/输出和评估数据  49-55
  3.3 结果与讨论  55-61
    3.3.1 品种参数校验  55-56
    3.3.2 产量评估  56-59
    3.3.3 土壤矿质N 模拟  59-61
  3.4 小结  61-63
第四章 应用DSSAT 模拟地下排水与控制的地下排水-地下灌溉作物系统  63-77
  4.1 引言  63-64
  4.2 材料与方法  64-71
    4.2.1 试验地点与设计  64-68
    4.2.2 模型描述  68
    4.2.3 模型输入  68-70
    4.2.4 模型性能指标  70-71
  4.3 结果与讨论  71-76
    4.3.1 土壤水含量  71-73
    4.3.2 作物产量  73-74
    4.3.3 地下暗管排水中的硝态氮淋失  74-76
  4.4 小结  76-77
第五章 基于DSSAT 模型中国东北地区玉米肥料管理的研究  77-92
  5.1 引言  77-78
  5.2 材料与方法  78-84
    5.2.1 田间试验设计  78-79
    5.2.2 校验和评估数据  79
    5.2.3 CERES-Maize 模型描述  79-81
    5.2.4 模型输入  81-84
    5.2.5 模型模拟性能指标  84
  5.3 结果与讨论  84-91
    5.3.1 模型校验  84-87
    5.3.2 模型评估  87
    5.3.3 植物氮和地上氮吸收评估  87-89
    5.3.4 氮素吸收的敏感性分析  89-91
  5.4 小结  91-92
第六章 全文结论与展望  92-95
  6.1 全文结论  92-93
  6.2 创新点  93
  6.3 展望  93-95
参考文献  95-114
致谢  114-115
作者简历  115

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中图分类: > 农业科学 > 农业工程 > 农田水利 > 灌溉制度与管理
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