作物栽培量化分析

李 月

（江蘇師范大學地理測繪與城鄉規劃學院，江蘇 徐州 221116）

作物種植最重要的影響因素就是水土質量，不適應本地環境的作物長勢差，經濟價值低。在本研究中，依據不同地理位置、不同年份、不同土質對農作物存在不一樣的影響，采用農作物產量來評估其各因子的影響程度。具體而言，本文采用農業政策環境擴展（Agriculture Policy Environmental Extender Moder，APEX）模型來研究管理如何影響黏土土壤的作物產量、徑流量和水質。具體目標是確定APEX模型模擬玉米和大豆產量在黏土土壤上的變異性的能力，通過地表徑流運輸溶解相莠去津和養分的能力，以及管理如何影響這些成分的長期徑流和相關損失。同時，本文設計出不同的數學模型和計算機程序去仿真，對照真實數據和仿真數據之間的差異，得到不同的結論，旨在能將此結論用于指導植物的引種工作。

1 問題描述與數據收集

在本研究中，APEX模型校準通常依賴于相對短期的數據集，一般在6 a內［1-3］，由于長期數據收集較為困難，因此研究較少。1991—2010年，化學制品與礦物需求理 事 會（Chemicals and Minerals Requirements Board，CMRB）提供了一個農作物產量測量數據評估，這個評估主要涉及APEX模型是否考慮了地塊上作物產量有無隨時空變化而改變。徑流和水質數據集提供了校準和驗證這些輸出模型所需的數據，然后估計對水質的長期影響。

在本研究中，使用APEX模型來研究不同的影響因子如何影響黏土土壤的作物產量、徑流和水質。具體目標是：①APEX模擬玉米和大豆產量在粘磐土壤上變化的能力；②APEX模擬溶解相莠去津、硝酸鹽-氮（NO3-N）和磷酸鹽-磷（PO4-P）通過地表徑流在黏土上的遷移能力；③相關指標如何影響阿特拉津、NO3-N和PO4-P的長期徑流和相關損失。

數據來源于美國密蘇里州森特勒利亞市北部Goodwater溪的相關數據。利用土壤調查信息和地形圖，這些地塊被建立起來，包括一個由峰頂、背坡和腳坡位置組成的連鎖序列。

2 針對該問題的APEX模型

Wang等［3］對APEX的校準和驗證給出了一般建議。在APEX參數化研究中，Nelson等［4］將APEX應用于12個密蘇里州和堪薩斯州站點，這些站點的特征都是土壤具有豐富的限制層。該參數化包括修改后的土壤濕度指數作為曲線數保留參數的調整方法。

2.1 模型校準和性能評估

分別對玉米和大豆產量進行靈敏度分析，選擇1996—2009年期間作物產量作為最敏感的全局參數。

2.2 流量和水質的校準和驗證過程

由于APEX是一個以天為單位的模型，將屬于同一事件的連續幾天的每日徑流和污染物傳輸結合起來。因此，目標函數在過程的每一步都包含了關于4個變量的信息，如式（1）所示，其中，Obj是與第i輪相關的多目標優化函數，θ和O主要與觀測值相關。

通過以上過程，得到了最優參數集，分析了其相同點和不同點。如果一個參數值對所有解集都是公共的，那么對這個值的置信度就會增加，選擇其作為最終值［5］。

3 模型結果和分析

在大多數情況下，每個地塊的地形序列包括峰頂、肩、背坡（關鍵區域）和腳坡。各部位表層土和粘磐層土壤水力特性明顯不同，進而影響農作物產量。密蘇里州森特羅利亞的第20號地地塊情況見圖1。

圖1 密蘇里州森特羅利亞的第20號地

雖然模擬產量對環境條件（溫度和降水）的響應與實測產量的響應方向相同（見圖2），但模擬產量的時間標準差普遍小于實測產量。

4 結語

玉米產量似乎能很好地被模擬，相比之下，大豆產量的模擬較差（偏倚較大，r2較低）。說明在同樣的土壤下，不同年份、不同的農作物都會有較為明顯和不可預測的差異，這說明引種時要更多考慮土質和不同年份的環境因素，這樣才能結合環境成功引種。