ORYZA2000模型與障礙型冷害損失評(píng)估模型耦合模擬水稻空殼率

徐莎莎， 楊沈斌， 高 蘋(píng)

(1.江蘇省揚(yáng)州市氣象局，江蘇揚(yáng)州 225009； 2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇南京 210044；3.江蘇省氣象局，江蘇南京 210008)

水稻是我國(guó)的主要糧食作物之一，其主要種植地分布在秦嶺淮河以南及東北地區(qū)[1]。由于水稻生長(zhǎng)季長(zhǎng)，容易遭受不同的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，如高溫?zé)岷Α⒌蜏乩浜Α⑦B陰雨等，對(duì)水稻的生產(chǎn)造成不利影響[2-4]。水稻的安全生產(chǎn)關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，進(jìn)行有效的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)和損失評(píng)估對(duì)保障水稻生產(chǎn)起到重要的作用[5-8]。

當(dāng)前，針對(duì)不同區(qū)域、不同水稻種植制度和農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害類(lèi)型，已有較多有關(guān)水稻生長(zhǎng)季農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評(píng)估的研究報(bào)道[9-10]。這些研究的主要目的是為了建立有效、動(dòng)態(tài)的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害損失評(píng)估技術(shù)和方案。例如，張倩建立了適用于長(zhǎng)江中下游稻區(qū)高溫?zé)岷Φ挠绊懺u(píng)估方法[11]，該方法以水稻減產(chǎn)率作為高溫?zé)岷υu(píng)估指標(biāo)，采用WOFOST作物模型模擬實(shí)際氣象條件和平均氣象條件下的水稻產(chǎn)量，然后通過(guò)對(duì)比分析模擬結(jié)果，評(píng)估了長(zhǎng)江中下游地區(qū)高溫?zé)岷?duì)水稻的影響程度；陳德等則提出了基于遙感指數(shù)的水稻結(jié)實(shí)率估算模型，并將該模型應(yīng)用于蘇皖一季稻區(qū)水稻產(chǎn)量形成期低溫冷害的影響評(píng)估[12]，該評(píng)估方法獲得了較好的應(yīng)用效果，估算的結(jié)實(shí)率相對(duì)誤差小于11%；程勇翔建立了應(yīng)用于南方雙季稻區(qū)的冷害損失評(píng)估方案[13]，該方案利用DSSAT作物模型，模擬并比較了平均光溫條件和冷害條件下水稻的潛在產(chǎn)量。通過(guò)比較兩者區(qū)別，確定冷害單一災(zāi)害損失量。

從上述研究可以看出，技術(shù)方案中的災(zāi)害損失評(píng)估模型是決定災(zāi)害損失評(píng)估精度和能力的重要組分。因此，本研究以蘇皖鄂一季稻區(qū)為研究區(qū)域，嘗試建立水稻作物模型ORYZA2000與水稻障礙型冷害損失評(píng)估模型的耦合模型，并利用該模型實(shí)現(xiàn)水稻空殼率的模擬，為研究區(qū)水稻障礙型冷害損失評(píng)估提供更準(zhǔn)確、更具有針對(duì)性的災(zāi)害損失評(píng)估模型。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

1.1.1 水稻觀測(cè)數(shù)據(jù) 從分布在蘇、皖、鄂3省的26個(gè)農(nóng)業(yè)氣象試驗(yàn)站(圖1)獲取了1981—2010年的水稻觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括水稻品種、水稻發(fā)育期、水稻產(chǎn)量及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)等，其中3省的產(chǎn)量結(jié)構(gòu)要素均包括空秕率、穗粒數(shù)、千粒質(zhì)量、有效穗數(shù)，但江蘇和湖北2省的產(chǎn)量結(jié)構(gòu)要素還包括空殼率和秕谷率。從獲取的水稻發(fā)育期資料看，江蘇和安徽一季稻生長(zhǎng)季在 5—10月，湖北在4—9月。在水稻生長(zhǎng)季內(nèi)，除病蟲(chóng)害外發(fā)生了多種農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，包括高溫?zé)岷Α⒌蜏乩浜Α⑦B陰雨和寡照。

對(duì)獲取的水稻觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了質(zhì)量控制，首先，剔除了缺測(cè)嚴(yán)重的年份，然后對(duì)產(chǎn)量及產(chǎn)量結(jié)構(gòu)要素的觀測(cè)值統(tǒng)一單位，如規(guī)定產(chǎn)量單位為kg/hm2。隨后，對(duì)生育期數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理，將生育期的觀測(cè)日期全部轉(zhuǎn)換為日序數(shù)(即以每年的1月1日為第1天)，同時(shí)，對(duì)拔節(jié)期缺測(cè)的年份，采用該地平均拔節(jié)至抽穗的時(shí)間來(lái)反推日序數(shù)。最后，在上述處理的基礎(chǔ)上，形成統(tǒng)一格式的水稻觀測(cè)數(shù)據(jù)，便于后期處理和分析。

1.1.2 氣象數(shù)據(jù) 獲取了研究區(qū)內(nèi)44個(gè)氣象站(江蘇11個(gè)、湖北25個(gè)、安徽8個(gè))1981—2010年逐日氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括日照時(shí)數(shù)、最低和最高溫度、風(fēng)速、水汽壓和降水量。采用最低和最高氣溫的平均值作為平均氣溫。對(duì)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，即除降水量外對(duì)缺測(cè)的要素均采用臨近站點(diǎn)、臨近年份或缺測(cè)前后要素值的平均值代替。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，補(bǔ)缺的數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)量的比例<1‰。

1.2 研究方法

1.2.1 ORYZA2000模型 本研究采用由國(guó)際水稻研究所與荷蘭瓦赫寧根大學(xué)共同開(kāi)發(fā)的水稻作物模型ORYZA2000來(lái)模擬水稻關(guān)鍵生育階段低溫冷害對(duì)水稻生產(chǎn)的影響[14-17]。該模型能夠模擬3種生產(chǎn)水平(潛在生產(chǎn)、水分限制和氮素限制)下的水稻生長(zhǎng)。其中，潛在生產(chǎn)是指水稻生長(zhǎng)僅受光照和溫度條件的作用，水肥供應(yīng)充足，也不考慮雜草和病蟲(chóng)害的影響。水分限制是指水稻生長(zhǎng)受到水分虧缺的影響，但養(yǎng)分供應(yīng)充足。氮素限制是指水稻生長(zhǎng)受到氮肥虧缺的影響，但水分供應(yīng)充足。

ORYZA2000模型包含生育期模擬模塊、干物質(zhì)積累模擬模塊、干物質(zhì)分配模塊、葉面積模擬模塊和產(chǎn)量形成模擬模塊，各個(gè)模塊之間相互聯(lián)系、相互影響。如地上部分，生育期模擬結(jié)果影響干物質(zhì)的分配，在模擬水稻發(fā)育進(jìn)入幼穗分化期后，干物質(zhì)分配增加了向穗器官的轉(zhuǎn)移，并隨生育期進(jìn)程的推進(jìn)，逐步減少或停止向葉片和莖稈的分配。當(dāng)干物質(zhì)分配到葉片后，葉片生物量增加，葉面積也隨之增大。增大后的葉片增加了光合同化物的總量，進(jìn)而增加了水稻的總生物量。分配到各器官的生物量為凈光合同化量與干物質(zhì)分配系數(shù)的乘積，而凈光合同化量等于植株總光合同化量與生長(zhǎng)性和維持性呼吸消耗量的差。最終，水稻產(chǎn)量由環(huán)境因子作用后的穗器官生物量決定。

在模型中，水稻生育期進(jìn)程被劃分為4個(gè)階段：基本營(yíng)養(yǎng)階段、光敏感階段、穗形成階段及籽粒灌漿階段，分別對(duì)應(yīng)水稻生長(zhǎng)發(fā)育階段變量DVS=0～0.4、0.4～0.65、0.65～1和 1～2。其中，DVS=0定義為出苗，DVS=0.4定義為光周期敏感期的開(kāi)始，DVS=0.65定義為幼穗分化期，DVS=1定義為抽穗開(kāi)花期，DVS=2則為生理成熟期。在穗和產(chǎn)量形成階段，ORYZA2000模型考慮了DVS=0.75～1.2之間的低溫冷害和DVS=0.96～1.22之間的高溫?zé)岷ΑＦ渲校蜏乩浜δK采用的是冷積溫作為影響變量。低溫的作用以修訂因子的形式乘以總穗粒數(shù)，得到實(shí)際可結(jié)實(shí)的粒數(shù)，最后將千粒質(zhì)量與可結(jié)實(shí)籽粒數(shù)相乘計(jì)算得到潛在最大產(chǎn)量。式(1)、式(2)被用于計(jì)算冷積溫作用系數(shù)Sc：

SQt=∑(22-Td)；

(1)

(2)

式中：SQt為作用時(shí)間內(nèi)以22 ℃為上限溫度的冷積溫，℃；Td為日平均溫度，℃。

從圖2可以看出，Sc隨冷積溫的增加呈現(xiàn)非線性的逐漸增加趨勢(shì)，當(dāng)SQt達(dá)到50 ℃時(shí)，Sc接近0.3，表明有30%的穗粒將因?yàn)榈蜏乩浜o(wú)法形成充實(shí)的谷粒。

1.2.2 水稻障礙型冷害損失評(píng)估模型 馬樹(shù)慶等根據(jù)東北稻區(qū)一季稻障礙型冷害的發(fā)生規(guī)律和影響，提出了1種障礙型冷害損失評(píng)估模型(SCModel)[18]。該模型在逐日冷積溫對(duì)日空殼率影響的基礎(chǔ)上，建立了1組冷積溫對(duì)日空殼率的影響方程。利用該方程，從穗發(fā)育階段中的溫度敏感期開(kāi)始，推算逐日空殼率直至抽穗開(kāi)花，最后通過(guò)對(duì)逐日空殼率進(jìn)行累積求和，計(jì)算得到障礙型冷害影響下的總空殼率。

模型采用日冷積溫與日空殼率的關(guān)系計(jì)算每日不育率。其中，第j日內(nèi)冷積溫的公式如下：

(3)

式中：Ti為某時(shí)氣溫，℃；i為小時(shí)時(shí)序(24 h制)，h；h1和h2分別為低于臨界氣溫(T0)的起止時(shí)間，h；T0為水稻生殖生長(zhǎng)受到冷害影響的臨界氣溫，℃，與所處時(shí)期及品種抗寒性有一定關(guān)系。例如，針對(duì)粳稻，T0通常設(shè)置為20 ℃，而對(duì)秈稻則設(shè)置為22 ℃。

日冷積溫的計(jì)算需要逐小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，因此采用逐日最高和最低氣溫觀測(cè)資料，運(yùn)用如下公式推算小時(shí)氣溫：

(4)

式中：Tmin和Tmax分別為某日最低和最高氣溫，℃；h代表小時(shí)時(shí)序(24 h制)；Ti為第i小時(shí)的氣溫，℃。

模型中日內(nèi)空殼率與日內(nèi)冷積溫的關(guān)系如下：

(5)

式中：a和b為方程系數(shù)，本研究采用默認(rèn)值，即分別取1.35和0.010 2；Xj代表j日內(nèi)產(chǎn)生的空殼數(shù)占該日處于低溫敏感期的穎花應(yīng)形成的總粒數(shù)的比例，%；當(dāng)Wj=0時(shí)，X0=7.6%，即為默認(rèn)的研究區(qū)一季稻生理空殼率。

考慮到水稻品種、田間管理和生長(zhǎng)環(huán)境存在一定的空間差異，因此，區(qū)域內(nèi)水稻生長(zhǎng)進(jìn)入關(guān)鍵期的時(shí)間存在差別，即每天處于生殖生長(zhǎng)敏感期的水稻數(shù)量存在差異。當(dāng)區(qū)域內(nèi)水稻遭受障礙型冷害時(shí)，各稻田水稻生長(zhǎng)的反應(yīng)不同。為此，在生殖生長(zhǎng)期內(nèi)，假定每天進(jìn)入低溫敏感期的稻穎占總體的比例(Pj)隨時(shí)間的變化呈現(xiàn)起始低、中期高、末期低的變化規(guī)律，其中高峰期略有偏前，呈現(xiàn)準(zhǔn)正態(tài)分布特性。就此，引入敏感期長(zhǎng)度Dn和高峰系數(shù)d2個(gè)參數(shù)，采用式(6)和式(7)模擬進(jìn)入敏感期稻穎數(shù)量的累積概率Fj。計(jì)算公式如下：

(6)

Z=2Dnd+(2-4d)j。

(7)

式中：j為水稻進(jìn)入敏感期的日序(進(jìn)入敏感期的那天記為1，以此類(lèi)推)；Dn代表敏感期長(zhǎng)度，一般情況下，從孕穗初期到開(kāi)花期，鄉(xiāng)級(jí)Dn為15～20 d，縣級(jí)為20～25 d，地區(qū)級(jí)為 25～30 d，在田塊尺度上可根據(jù)實(shí)際水稻進(jìn)入敏感期和抽穗開(kāi)花期的時(shí)間來(lái)確定；d為敏感高峰期系數(shù)，即高峰期日序與Dn的比例，一般d取0.4。因此，區(qū)域的Fj值除取決于日序j外，還因Dn和d而有所變化，能有效地反映實(shí)際障礙型冷害的影響。

在此情況下，某日水稻處于敏感期的稻穎數(shù)量占總體的比例Pj計(jì)算公式如下：

Pj=Fj-Fj-1。

(8)

則每日空殼數(shù)占總空殼數(shù)的比例為Hj=QjPj。其中，Qj=Xj-X0，表示由低溫導(dǎo)致的逐日空殼率。從圖3可以看出，Pj呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布特征，Dn值越小，表明敏感期越短。當(dāng)Dn設(shè)置為15時(shí)，Pj最高值出現(xiàn)在第7天；當(dāng)Dn為20時(shí)，Pj最高值出現(xiàn)在第8天；當(dāng)Dn為25時(shí)，Pj最高值出現(xiàn)在第10天。由此可見(jiàn)，Pj出現(xiàn)最高值的日序數(shù)隨Dn延長(zhǎng)的增加幅度要小于Dn延長(zhǎng)的程度。

最后，由敏感期內(nèi)低溫造成的總空殼率Rps計(jì)算公式如下：

(9)

式中：t1和t2分別表示敏感期的起始日序和結(jié)束日序。

1.2.3 耦合方案 從圖4可以看出，以O(shè)RYZA2000模型模擬的水稻生理發(fā)育階段(development stage，簡(jiǎn)稱DVS)為依據(jù)，計(jì)算水稻進(jìn)入生殖生長(zhǎng)敏感期的時(shí)間(Sdoy)及其持續(xù)的時(shí)間(Dn)，然后將這2個(gè)參數(shù)輸入SCModel中，啟動(dòng)模型從Sdoy開(kāi)始向后模擬Dn天，在模擬中累積逐日空殼率直至SCModel模擬結(jié)束，最終累積得到水稻空殼率Rps。

為了確定水稻進(jìn)入生殖生長(zhǎng)敏感期的起始時(shí)間，參考ORYZA2000模型中有關(guān)穗形成期低溫冷害的研究結(jié)果，以DVS=0.75作為敏感期的起始時(shí)間Sdoy，以DVS=1.0作為終止時(shí)間，因此Dn設(shè)置為起始時(shí)間至終止時(shí)間的持續(xù)時(shí)間。

為了驗(yàn)證耦合模型在障礙型冷害影響模擬中的有效性，首先以30年水稻農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和氣象資料為依據(jù)，對(duì)典型年份進(jìn)行篩選。考慮到不同年份種植的水稻品種不同，首先利用ORYZA2000模型自帶的DRATES.EXE定標(biāo)程序?qū)γ總€(gè)典型年份進(jìn)行水稻生育期參數(shù)的標(biāo)定，并將標(biāo)定后的生育期參數(shù)替換默認(rèn)值，使每年的水稻生育期模擬結(jié)果與該年水稻發(fā)育期情況保持一致。然后，利用耦合模型對(duì)典型年份進(jìn)行生長(zhǎng)模擬，輸出Rps。隨后，將模擬的Rps與實(shí)測(cè)空殼率Rpo進(jìn)行比較，驗(yàn)證耦合模型的模擬精度。同時(shí)，利用ORYZA2000模型內(nèi)置的冷積溫函數(shù)計(jì)算輸出冷積溫影響系數(shù)Sc，并將該系數(shù)值與上述2個(gè)變量進(jìn)行比較，確定冷積溫函數(shù)在障礙型冷害影響模擬中的有效性。考慮到各典型年份水稻品種的差異，即有的為秈稻品種，有的為粳稻品種，根據(jù)品種類(lèi)型設(shè)置了SCModel中的臨界溫度閾值。

1.2.4 典型年份的篩選 為了挑選典型障礙型冷害年份，首先對(duì)各站點(diǎn)歷年一季稻幼穗分化至抽穗開(kāi)花階段的氣候要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后根據(jù)表1中的高溫?zé)岷Α⒗浞e溫和有效積溫指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。最后，結(jié)合實(shí)際水稻空殼率觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用如下方法篩選出典型低溫冷害年份：①各站有效積溫距平按升序排序，負(fù)值>10%的年份(指距平值為負(fù)數(shù)，同時(shí)絕對(duì)值>10%的年份)；②幼穗分化至抽穗開(kāi)花階段無(wú)高溫?zé)岷θ眨虎弁A段冷積溫值>0 ℃；④實(shí)測(cè)水稻空殼率>10%。

表1 篩選典型年份時(shí)采用的高溫?zé)岷偷蜏乩浜χ笜?biāo)

2 結(jié)果與分析

從表2中可以看出，共篩選出4個(gè)站點(diǎn)16個(gè)年份。由于缺乏安徽省水稻空殼率觀測(cè)資料，因此，篩選出3個(gè)處于江蘇省的站點(diǎn)和1個(gè)處于湖北省的站點(diǎn)。這些典型年份在幼穗分化至抽穗開(kāi)花期沒(méi)有高溫?zé)岷θ眨嬖谝欢ǔ潭鹊睦浞e溫，篩選所得年份的冷積溫平均值、標(biāo)準(zhǔn)差分別為10.1、11.0 ℃。典型年份實(shí)測(cè)空殼率平均值為23.5%，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到7.5%，空殼率占水稻空秕率的比重平均超過(guò)60%，說(shuō)明穗形成階段的障礙型冷害對(duì)產(chǎn)量造成了嚴(yán)重的影響。

表2 篩選后的站點(diǎn)和年份

根據(jù)上述典型站點(diǎn)各年份的水稻生育期觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用ORYZA2000模型自帶的DRATES.EXE程序?qū)λ旧趨?shù)進(jìn)行了標(biāo)定。由于未知這些年份和站點(diǎn)水稻品種的光周期特性，因此，忽略這些品種的光周期效應(yīng)，僅對(duì)模型中的DVRJ、DVRI、DVRP和DVRR 4個(gè)生育期特征參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定。這4個(gè)參數(shù)均為發(fā)育速率常數(shù)，分別對(duì)應(yīng)ORYZA2000模型中的4個(gè)生育階段。另外，假設(shè)所有典型年份一季稻品種的拔節(jié)與幼穗分化同期，因此在標(biāo)定時(shí)以觀測(cè)的拔節(jié)期作為幼穗分化期。最終的參數(shù)標(biāo)定結(jié)果如表3所示。模擬的幼穗分化期、抽穗開(kāi)花期和成熟期與實(shí)測(cè)情況的散點(diǎn)關(guān)系如圖5所示。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，模擬的水稻幼穗分化期、抽穗開(kāi)花期的均方根誤差(RMSE)分別為2.2、1.0 d，相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.99。

從典型站點(diǎn)各年份模擬的水稻DVS序列中分別確定Sdoy和Dn，從圖6可以看出，利川站典型年份的水稻生殖生長(zhǎng)敏感期初始時(shí)間Sdoy在198～214 d間變化，Dn為15～22 d；徐州站典型年份內(nèi)Sdoy在209～217 d間變化，Dn為19～28 d；鎮(zhèn)江和高淳站處于長(zhǎng)江以南，2站典型年份的Sdoy為230～245 d，Dn在15～23 d間變化。各站典型年份之間Sdoy和Dn存在差異的主要原因是水稻品種及其在關(guān)鍵期對(duì)溫度等環(huán)境條件響應(yīng)的差異。

表3 各典型年水稻生育期參數(shù)標(biāo)定結(jié)果

將各站典型年份的Sdoy和Dn值作為SCModel模型的參數(shù)值代入模型中。模型中的敏感期高峰系數(shù)Cd選用默認(rèn)值0.4。模型運(yùn)行輸出逐日空殼率并累積至敏感期結(jié)束(抽穗開(kāi)花期)，因此最終的水稻空殼率為逐日空殼率的累積值。將各站典型年份的空殼率模擬值與實(shí)際觀測(cè)值，以及ORYZA2000模型中冷積溫函數(shù)計(jì)算輸出的DVS=0.75～1.20的冷積溫影響系數(shù)Sc進(jìn)行了比較。從圖7可以看出，大多數(shù)典型年份模擬的空殼率與實(shí)際空殼率的關(guān)系良好，除利川1984—1986年、1989年、1991年共5年的空秕率模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果絕對(duì)誤差超過(guò)16%以外，其他典型年份的空秕率模擬值與實(shí)測(cè)值絕對(duì)誤差較小，平均為5.3%。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，利川站模擬誤差較大的5個(gè)典型年份中， 4個(gè)存在嚴(yán)重的高估，僅1個(gè)低估了實(shí)際空殼率。總體上看，利川站空殼率模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE為19.4%，除去上述典型年份外，模擬值與實(shí)測(cè)值的RMSE為6.4%。江蘇的徐州、鎮(zhèn)江和高淳3站典型年份的模擬空殼率與實(shí)際空殼率的RMSE為5.9%。因此，綜合上述結(jié)果可以看出，SCModel模型模擬的典型年份水稻空殼率與實(shí)際情況大體一致。對(duì)于利川站出現(xiàn)較大誤差的5個(gè)典型年份，主要原因可能與當(dāng)年品種特性、土壤、田間管理等綜合因素有關(guān)。

與SCModel模擬的水稻空殼率相比，由ORYZA2000模型內(nèi)置的冷積溫影響函數(shù)計(jì)算的冷積溫影響率，存在明顯低估水稻障礙型冷害影響的現(xiàn)象。Sc表示的是DVS=0.75～1.20階段冷積溫的影響，即對(duì)應(yīng)水稻減數(shù)分蘗期至抽穗開(kāi)花末期冷積溫的不利作用。Sc值越小表明受低溫影響的水稻穗粒數(shù)越少。從模擬結(jié)果看，大多數(shù)典型年份的Sc低于10%，與實(shí)際情況差別明顯。這也表明，ORYZA2000模型采用的冷積溫函數(shù)在模擬水稻關(guān)鍵生育階段低溫冷害的作用時(shí)存在明顯的低估現(xiàn)象。

3 討論與結(jié)論

本研究建立SCModel與ORYZA2000模型的耦合模型，能夠以較高的精度模擬大多數(shù)典型年份的水稻空殼率。這得益于ORYZA2000模型在水稻生育期模擬上的精度以及SCModel在水稻空殼率模擬上的能力。然而，耦合模型在水稻空殼率的模擬上存在一定的不確定性，導(dǎo)致一些站點(diǎn)模擬誤差偏大。根據(jù)分析，SCModel中基于日冷積溫估算日空殼率Xj的函數(shù)是SCModel的核心，該函數(shù)直接影響了日空殼率的模擬精度。由于本研究缺乏研究區(qū)各站不同品種水稻逐日空殼率的觀測(cè)數(shù)據(jù)，因此，針對(duì)所有典型年份的水稻品種均采用相同的日冷積溫影響函數(shù)，增加了各站水稻空殼率模擬的不確定性。

本研究采用的水稻空殼率模擬方法是實(shí)現(xiàn)在站點(diǎn)尺度上，因此，SCModel模型中Dn和d參數(shù)值是依據(jù)站點(diǎn)水稻實(shí)際生長(zhǎng)情況設(shè)定的。當(dāng)該方法應(yīng)用于區(qū)域尺度時(shí)，Dn和d參數(shù)值的設(shè)定變得困難。此時(shí)，Dn和d參數(shù)值應(yīng)該反映區(qū)域上水稻進(jìn)入生殖生長(zhǎng)敏感期的時(shí)間以及持續(xù)時(shí)間。因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)會(huì)因無(wú)法準(zhǔn)確把握區(qū)域上水稻生產(chǎn)的基本特征導(dǎo)致模擬結(jié)果存在較大誤差，對(duì)準(zhǔn)確指導(dǎo)農(nóng)事生產(chǎn)產(chǎn)生一定的不利作用。為此，可考慮結(jié)合農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)，采用衛(wèi)星遙感反演區(qū)域水稻生育期進(jìn)程的方法獲取SCModel模型中的基本參數(shù)值。

ORYZA2000模型中的冷積溫影響函數(shù)是利用DVS=0.75～1.20之間的冷積溫與結(jié)實(shí)率的關(guān)系來(lái)模擬低溫冷害影響，并通過(guò)計(jì)算冷積溫影響率Sc定量反映低溫脅迫作用。從Sc與模擬空殼率Rps和實(shí)測(cè)空殼率Rpo的比較看，計(jì)算的Sc存在低估低溫冷害影響的問(wèn)題。因此，本研究將水稻障礙型冷害損失評(píng)估模型引入到ORYZA2000模型中，替換以冷積溫為變量的冷害作用函數(shù)。引入后可以根據(jù)ORYZA2000模擬的DVS，準(zhǔn)確獲取障礙型冷害敏感期的起始和持續(xù)時(shí)間，使水稻空殼率的模擬結(jié)果更符合實(shí)際情況。

本研究將SCModel模型與ORYZA2000模型耦合，實(shí)現(xiàn)了水稻空殼率的模擬。從典型年份的模擬結(jié)果看，大多數(shù)年份模擬空殼率與實(shí)測(cè)空殼率誤差<9%。這主要得益于生育期參數(shù)定標(biāo)后的ORYZA2000模型能夠準(zhǔn)確估算水稻生育期進(jìn)程，獲得水稻進(jìn)入生殖生長(zhǎng)敏感期的起始時(shí)間Sdoy和持續(xù)時(shí)間Dn，反映水稻實(shí)際生長(zhǎng)受環(huán)境的作用。將計(jì)算得到的Sdoy和Dn作為SCModel模型的輸入?yún)?shù)，從Sdoy開(kāi)始模擬直至抽穗開(kāi)花，推算逐日冷積溫，并依據(jù)冷積溫的強(qiáng)度估算得到逐日空殼率，再通過(guò)累積計(jì)算得到最終水稻空殼率。因此，通過(guò)模型的耦合，客觀上提高了模型模擬的精度。