APSIM模型中胡麻干物質分配與器官生長模型構建及其精度檢驗

李 玥，武 凌，高珍妮，牛俊義

(1. 甘肅農業大學信息科學技術學院，甘肅 蘭州 730070; 2. 蘭州交通大學網絡信息中心，甘肅 蘭州 730070;3. 甘肅農業大學農學院，甘肅 蘭州 730070)

農業生產實踐中，光合產物運輸和分配是決定產量高低和品質好壞的一個重要因素[1]。在作物生長模擬研究中，植株器官生長與干物質分配的準確模擬是研究作物各器官生長、產量與品質形成模型的基礎。然而，由于干物質分配機理較為復雜且研究較少，干物質分配模擬研究的薄弱一直是作物生長模型的重要限制因子之一[2-3]。

目前，國外關于作物干物質分配的模型研究有：描述性異速生長模型[2-3]、功能平衡模型[3-6]、運輸-阻力法模型[3,6-7]、考慮和不考慮優先分配的潛在需求函數法[3,8]、庫源理論[6,9]等，模型較復雜，機理性強，大多采用分配系數方法進行模擬。Michael、米曉潔等運用源庫理論研究水稻生長季氮素對植株各器官干物質分配的影響[10-11]，Petersen等[12]采用分配系數法模擬油菜干物質分配，Wolswinkel等[13-14]基于作物庫強模擬干物質分配，CERES-BARLEY模型[15]和春大麥模型PIXGRO[16]中均采用各發育階段相對固定的分配系數方法，通過水肥虧缺因子改變分配系數值來間接反映器官生長和產量形成[6]。國內不同領域學者對多種作物干物質分配模型做了相應研究。鄒薇[6]建立了高產大麥群體物質分配指數與生理發育時間、每日光合有效輻射累積量及生物學參數之間的關系模型，通過水肥豐缺因子的修訂得到實際條件下大麥物質分配指數動態；張亞杰[3]、王新[14]、湯亮等[17]都是通過干物質分配指數與生理發育時間(PDT)的動態關系構建作物干物質分配與產量形成模擬模型；劉鐵梅等[18]采用分配指數法計算干物質在各器官間的分配，從而準確模擬各器官干重的變化動態。根據APSIM(Agricultural Production System Simulator)[19]官方網站公布的論文發表信息，2017年APSIM模型的主要研究領域有：非洲西部作物模型改進評價——以高粱模擬模型為例[20]，北埃塞俄比亞未來氣候變化下小麥產品的挑戰與機遇[21]，灌溉模式下小麥產量、生物量與水分生產率效應評價[22]，巴西南部大豆作物模擬模型及其品質性狀研究[23]，雨養小麥國內外產量區域差分析[24]，半干旱地區玉米產量對種植密度、水分及氮供應的響應模擬[25]等等。國內學者應用APSIM模型對作物產量的模擬也做了大量研究：何亮等[26]研究了不同氣候區和不同產量水平下APSIM-Wheat模型的參數全局敏感性分析，戴彤等[27]對基于APSIM模型的氣候變化對西南春玉米產量影響作了研究，蒲菲堉[28]作了基于APSIM的內蒙古春小麥產量的時空分布特征及其氣候變化的響應研究等。綜上所述，國內外學者對作物干物質分配的模型研究以及應用APSIM模型對各類作物及產量模擬作了大量研究，但基于APSIM模型的胡麻生長與產量模擬模型研究尚鮮見報道。

本課題組自2008年以來一直從事胡麻生產的系統研究，在針對不同種植密度及施肥水平對胡麻產量、水分利用效率影響的系統研究基礎上，2013年獲批國家自然科學基金項目(31360315)開展了對胡麻生長模型的研究。本研究在胡麻隴亞雜1號生育期模擬[29]和胡麻葉面積指數模型[30]以及胡麻光合生產模型[31]的研究基礎上，對不同年份、地區設置了不同肥料、播種方式、種植密度和氮磷水平的試驗，充分考慮胡麻在不同生長發育階段的器官生長特征，利用APSIM模型構建胡麻干物質分配與器官生長模擬模型，并在不同年份下進行驗證，以期為進一步構建胡麻產量形成模型[32]以及胡麻生長模型APSIM-Oilseed flax奠定基礎。目前，胡麻生長模型5個子模型基本完成構建，希望通過模型整合、胡麻生長模型APSIM-Oilseed flax的正常運行為胡麻作物品種選擇、播種時間安排以及施肥措施等方面制定有效的管理措施，為應用模型指導胡麻生產及制定生產決策提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗Ⅰ：試驗于2012—2015年在甘肅省定西市西鞏驛鎮(104°37′12″E,35°34′48″N)進行。試驗區屬旱地。試驗設肥料單因素隨機區組設計：不施肥作對照(CK)、施用油渣分別設40 kg(Y1)、80 kg(Y2)、60 kg(Y3)三個水平；施用磷酸二銨分別設6 kg(R1)、12 kg(R2)、18 kg(R3)三個水平；施用復合肥分別設10 kg(F1)、20 kg(F2)、30 kg(F3)3個水平，共10個處理，3次重復，品種選用定亞22號。

試驗Ⅱ：試驗設播種方式單因素隨機區組設計。(T1)殘膜直播；(T2)殘膜覆至春天，播種前揭殘膜，覆蓋新膜播種；(T3)殘膜覆至春天，播種前揭殘膜后直接播種。各小區氮、磷、鉀施肥量分別為112.5 kg·hm-2、75 kg·hm-2、52.5 kg·hm-2，品種選用隴亞10號。

試驗Ⅲ：試驗設種植密度單因素隨機區組設計。種植密度設7個處理，3次重復：3×106(D1)、4.5×106(D2)、6×106(D3)、7.5×106(D4)、9×106(D5)、1.05×107(D6)、1.2×107(D7)粒·hm-2；每穴播種子粒數對應種植密度分別為6、9、12、15、18、21、24粒。品種選用隴亞10號。

試驗Ⅳ：試驗于2012-2015年在甘肅省蘭州市榆中縣育種繁殖場(103°49′15″E～104°34′40″E，35°34′20″E～36°26′20″E)進行。試驗區屬水地。試驗設氮、磷二因素隨機區組設計。氮設3個水平：N0(0 kg·hm-2)，N1(75 kg·hm-2)，N2(150 kg·hm-2)；磷設4個水平：P0(0 kg·hm-2)，P1(75 kg·hm-2)，P2(150 kg·hm-2)。共9個處理，重復3次，各小區均施鉀肥52.5 kg·hm-2。各小區灌溉定額均為2.7×103m3·hm-2(分莖期灌1.2×103m3·hm-2、現蕾期灌1.5×103m3·hm-2)。品種選用隴亞雜1號。

定西地區地處黃河中游黃土高原溝壑區，海拔高度1 793 m，年均氣溫7℃，年日照時數2 500 h，無霜期146 d，年降水量300～400 mm，年均蒸發量1 524.8 mm。供試土壤為黑壚土。榆中地區地處黃河中游黃土高原溝壑區，海拔高度1 793 m，年均氣溫6.7℃，≥10℃積溫2 350℃·d，年日照時數2 563 h，無霜期146 d，年降水量300～400 mm，年均蒸發量1 341 mm，年輻射量1 310 MJ·m-2。供試土壤為砂壤土。

1.2 模型輸入參數測定

觀測項目包括胡麻生育時期，各生育時期各器官根、莖、葉、果的干物質量、葉面積，收獲時測定產量構成要素及產量，播種前和收獲后分別測定土壤理化性狀，及土壤水分動態。

(1)物候期：分別記錄苗期、現蕾期、盛花期、子實期和成熟期。

(2)葉面積和干物質量：在苗期、現蕾期、盛花期，子實期和成熟期進行取樣和測定。葉面積每小區定株10株進行葉面積的連續觀測；生物量每小區隨機取樣10株，分別測定莖、葉和蒴果的干鮮重量。

(3)產量：成熟期按小區進行實產測定。

(4)氣象站點設置在定西市李家堡鎮甘肅農業大學旱農試驗站，運行模型所需的氣象資料由甘肅省氣象局提供，包括降雨、輻射、地溫和氣溫(包括平均溫、最高溫和最低溫)等。

采用SPSS 22.0統計分析軟件進行數據整理和分析。

1.3 模型檢驗方法

根據2014-2015年試驗Ⅰ～Ⅳ測量數據對模型進行檢驗，檢驗方法使用統計指標[33-34]均方根誤差RMSE、決定系數R2和平均絕對誤差MAE、模型效率E，RMSE和MAE越小、R2和E越接近1，模型測量值與預測值間誤差越小，擬合效果越好。R2和E用于評價模型的預測能力，RE、RMSE用于顯示模型預測中的誤差。

2 結果與分析

2.1 模型構建

胡麻干物質分配與器官生長模型是胡麻生長發育模型APSIM-Oilseed flax的子模型之一。APSIM模型中已建立的作物模塊有鷹嘴豆、綠豆、大豆、柱花草、花生、蠶豆、紫花苜蓿、加拿大油菜、小麥等，本模型APSIM-Oilseed flax通過借鑒APSIM-canola[35-37]加拿大油菜模型原理，結合胡麻生長發育生理生態過程進行構建。APSIM模型通過嵌入氣候模塊、土壤模塊、作物模塊和管理模塊，采用VB.NET建模語言動態模擬胡麻物質分配。模型輸入參數包括氣象、土壤、作物與品種遺傳參數等，輸出數據為分配到各器官(根，頂端-籽粒、蒴果，葉，莖)的生物量。

利用試驗Ⅰ～Ⅳ2012-2013年的實測數據構建模型。

2.1.1 模型整合方法 在建立了土壤、氣象、品種數據庫后，根據田間試驗的數據，建立可模擬植物生長過程的作物模型，包括三個文件：管理文件(.man)、控制文件(.con)和參數文件(.par)，通過運行控制文件提交給APSIM系統。作物模型運行文件是有關播期、灌溉、施肥、收獲期等模塊的組合。APSIM功能結構圖如圖1所示。當模型初始參數模擬校正完成以后，就可以通過編寫這三個文件(控制文件、參數文件或管理文件)進行任意的模擬。模擬的準確性除了跟給定的初始參數有關以外，還與用戶編寫的三個文件有著密切關系。本模型程序算法框圖如圖2所示。

利用APSIM中的“Canola.apsim”模型開始創建新模型，將新模型保存為“APSIM-Oilseed flax.apsim”，設置模型氣象文件起始、結束日期為“1/1/2012-31/12/2015”并導入氣象數據，建立本地土壤數據并添加到toolbox的Soils模塊中，將前述編寫的胡麻作物模塊添加到工具箱toolbox，如圖3右下角圖標所示。同時，設置模型模擬的初始水分值、初始氮肥，并按圖3設置胡麻干物質分配模型的APSIM運行作物管理模塊參數。本模型的輸出通過設置輸出文件中的輸出變量，選擇需要輸出的變量后運行模型即可得到模擬結果，輸出變量設置如圖4所示。

圖1 APSIM結構功能圖Fig.1 Structure and function of APSIM

圖2 本模型程序算法框圖Fig.2 Chart of programming and algorithm of the model

本研究構建的綜合胡麻生長模型可作為一個獨立模塊插入到APSIM平臺，進而進行模擬。APSIM-Oilseed flax模型中胡麻生長的各子模型以及本模型中各器官干物質分配模塊之間則通過代碼進行銜接。以下代碼通過在胡麻物質分配程序模塊中包含頭文件實現了本模型與胡麻物候期、葉面積及光合生產各子模型的銜接。

#include "PhenologyModel.h"

#include "LeafModel.h"

#include "PhotosynthesisModel.h"

以下代碼則實現了籽粒分配程序模塊與胡麻籽粕、胡麻油分配之間的銜接。

#include "OilPart.h"

#include "MealPart.h"

2.1.2 模型原理 胡麻作物按器官分為4個組成部分：根、頂端、葉、莖，葉僅包含葉片，莖從功能上定義為包含植物莖稈、葉鞘和葉柄，頂端分為籽粒和蒴果，籽粒分為胡麻籽粕和胡麻油。

出苗當天，植物部分的生物量(和氮)被初始化為：根0.01 g·plant-1，葉0.003 g·plant-1，莖0.0016 g·plant-1，蒴果0 g·plant-1，胡麻籽粕0 g·plant-1，胡麻油0 g·plant-1，日生物產量在不同發育階段按不同比率分配給不同器官。根生物量通過地上部生物量的根冠比計算，地上部生物量按層次分配給不同器官，分配的優先順序為頂端(基于蒴果與籽粒的需求)、葉(按生育生物量的比例)、最后是莖。再運移發生在灌漿期，當生物累計量不能滿足頂端需求，分配給莖和蒴果的生物量將用于滿足頂端蒴果和籽粒需求。即如果生物產量受到限制，則所有器官都不能得到生物量的滿足。

圖3 APSIM-Oilseed flax作物管理模塊參數輸入Fig.3 Inputs of parameters of crop management in APSIM-Oilseed flax

圖4 APSIM-Oilseed flax作物輸出參數設置Fig.4 Settings of output variables in APSIM-Oilseed flax

出苗～開花期間，生物量產量分配給葉片，剩余的分配給莖。當分配給葉片的同化物總量多于葉面積增長的需求(葉片有最大厚度)，則剩余部分分配給莖。同樣的，如果分配給葉片的同化物太少而不能使葉面積潛在增長，則葉面積的增長減弱。

開花～開始灌漿期間，采用同樣的程序確定葉片生物量，剩余的同化物分配給莖和蒴果，分配比率由參數蒴果生物量確定。

開始灌漿～成熟期間，生物量分配給籽粒、蒴果和莖，籽粒的分配率取決于籽粒需求，蒴果殼占籽粒需求的一小部分，由參數蒴果生物量確定。如果籽粒的需求量低于供應量，則剩余的生物量分配給葉片(由參數葉片生物量確定)和莖。若灌漿期籽粒吸收需求低，則會引起葉面積的生長。

籽粒需求的碳水化合物(生物量)由品種遺傳參數收獲指數HI日增長率驅動，任意一天分配給籽粒的生物量需求由HI計算，即籽粒生物量/頂端生物量。每天收獲指數都會按收獲指數日增長率增加，直到達到最大值。在油料作物品種中，有一個籽粒干物質合成的能量成本，是籽粒碳水化合物的標準，必須考慮額外的吸收需求，由參數籽粒含油量和碳水化合物含油率指定，利用這些計算用于產生含油量和植物部分累積油量的能量。能量并不包含在植物部分生物量總重量中，而是當計算籽粒對碳水化合物的需求時必須考慮。籽粒濕重通過參數籽粒水分含量計算(可變因素=產量-水分)。株高(mm)是每株植物莖重的函數，隨品種的不同而不同。

(1)分配到根的生物量。日可用生物量的一部分被分配給根系，分配系數取決于生育時期函數，獨立于土壤氣候因素，分配給根系的生物量是個整體(結構部分)，不能再運移到其它部分，見式(1)。

ΔQroot=ΔQ×RRoot∶Shoot

(1)

式中，ΔQroot是根生物量日增量，RRoot∶Shoot是生物量根冠比，是植株根系與地上部分干重(或鮮重)的比值。

(2)分配到頂端的生物量(蒴果、胡麻籽粕、胡麻油)。根系分配結束后，剩余可用生物量的全部或部分根據頂端需求分配給頂端(蒴果、胡麻籽粕、胡麻油)，蒴果需求量分為籽粒需求和蒴果殼需求量。直接分配給蒴果或籽粒的生物量為結構部分不能再運移，但是再運移提供的生物量將積累成非結構生物量，因而蒴果的非結構生物量可以再運移到籽粒。

ΔQheat=min(ΔQ,Dgrain+Dpod)

(2)

(3)

(4)

式中，ΔQheat為頂端日可用生物量，Dhead、Dgrain、Dpod分別為頂端、籽粒和蒴果需求，ΔQgrain、ΔQpod分別為籽粒和蒴果生物量增量。

籽粒生物量需求在開花后計算：

Dg=NgRphg(Tmean)fN

(5)

式中，Ng是籽粒數目，Rp為潛在灌漿率(開花～開始灌漿取0.0010 grain-1·d-1，灌漿期取0.0020 grain-1·d-1)，hg(Tmean)是影響灌漿率(0-1)的日均溫函數，fN為灌漿氮因子：

(6)

式中，hN,poten是潛在灌漿率，取值0.000055 g·grain-1· d-1，hN,min為最小灌漿率，取值0.000015 g ·grain-1· d-1，hN,grain籽粒氮虧缺效應乘子，取值1，CN是莖稈或葉片部分氮濃度，CN,crit、CN,min是莖葉部分臨界與最小氮濃度，fc,N是CO2因子，取值1。

最終，籽粒需求受最大籽粒克重(Dgm)的限制：

Dg=min(Dg,Dgm)

Dgm=NgSgm-Qmeal(Dgm≥0)

式中，Ng是籽粒數；Qmeal是籽粒干重；Sgm為最大籽粒克重，系品種遺傳參數，取值0.04 g。

蒴果的生物量需求通過籽粒需求或日生物累計量計算：

(7)

式中，hpS是生育時期函數，也是蒴果殼需求Dp占籽粒需求Dg或日生物累積量ΔQ的比例。

(3)分配到葉片的生物量。頂端生物量分配結束后，基于階段性功能將剩余生物量分配給葉片，如式(8)。

ΔQleaf=(ΔQ-Qhead)×Fleaf

(8)

式中，ΔQleaf為葉片生物量日增量，Fleaf為可用生物量分配到葉片的分配指數，即某日葉片地上部干重/植株地上部總干重。

(4)分配到莖的生物量。直到灌漿期，65%的生物量分配給結構生物量，35%分配給非結構生物量，即，非結構生物量都分配給了莖稈。

ΔQstem=ΔQ-ΔQhead-ΔQleaf

(9)

ΔQstem,stru=ΔQstem×hstru

(10)

ΔQstem,unstru=ΔQstem×(1-hstru)

(11)

式中，ΔQstem是莖稈生物量日增量，ΔQstem,stru是莖稈的結構生物量，ΔQstem,unstru是莖稈的非結構生物量，hstru是結構生物量分配到莖稈的分配指數，其值依賴于發育階段，灌漿期前取值0.65，灌漿后取值0。

(5)生物量運移。如果籽粒對碳水化合物的需求不能滿足日生物量生產分配需求，則會從植物其它部分轉移來滿足籽粒需求，APSIM作物模塊允許不超過葉片重量的葉片轉移量、莖重的莖轉移量和出現在灌漿開始蒴果殼重量的蒴果轉移量的生物量運移。

2.2 參數校正

位于北半球的研究區與位于南半球的澳洲大陸相比，地理位置、環境基質、氣候格局、土壤特征均有顯著差異，所以模型在進行模擬前，需要進行大量試驗和科學的方法對模型參數進行校準和反復調整。模型至少需要兩年的試驗數據[33]。研究中利用2012-2013年的大田試驗數據對模型進行參數校準，以使實測值與模擬值間的差值盡可能小。運用本地化的APSIM模型參數模擬胡麻生長，并以2014-2015年的大田試驗對該模型進行驗證。校準的胡麻栽培品種參數包括根冠比、盛花前期分配給葉片干物質量、成熟期分配給蒴果生物量、籽粒填充期收獲指數增加速率、最大收獲指數等。參數校正過程：首先調查收集研究區作物性狀介紹與試驗資料，作為估計作物品種資料遺傳參數的基本依據；其次，輸入APSIM輸入數據(氣象、土壤、作物等參數)，通過調整表1參數使得APSIM的模擬結果與實際測量的生物量、產量等輸出參數基本相等。由于實際測量中，APSIM的39個輸入數據無法全部獲取，而且由于獲取方法等的限制使得模型輸入存在一定誤差，所以調參是一個反復繁雜的過程，并不能滿足實測值與模擬值完全相等，只能盡量縮小差值。為了減少調參過程的復雜性，采用基于神經網絡的投影尋蹤自回歸BPPPAR(projection pursuit auto-regression based on error back propagation)模型[34]，用RAGA(real coded accelerating genetic algorithm)優化投影指標函數[34]，通過計算機編程實現該BPPPAR模型，進行遺傳特性品種參數調整(表1)。

2.3 模型檢驗

2.3.1 地上部總干重 利用2014-2015年試驗Ⅰ～Ⅳ的測定數據對模型進行檢驗。采用RMSE對模擬值和測定值之間的擬合度進行統計分析，采用決定系數R2反映模擬值與實際值的相關程度。采用本模型對試驗Ⅰ～Ⅱ不同肥料、不同播種方式的地上部總干重進行了模擬，模擬值與測定值1∶1直方圖如圖5所示。可以看出，模型模擬結果與實測值擬合較好，模型對不同肥料、不同播種方式處理的模擬較準確，不同肥料模擬的RMSE值介于0.0251～2.2465，平均1.7652 g·plant-1，R2介于0.6251～0.9973，平均0.8649，不同播種方式模擬的RMSE值介于0.0640～2.3367，平均1.8928 g·plant-1，R2介于0.5934～0.9897，平均0.8453；0.6509

采用本模型對試驗Ⅲ～Ⅳ不同種植密度、不同氮磷處理水平的地上部總干重進行模擬，其平均RMSE值分別為1.5344、1.9371 g·plant-1，平均R2分別為0.9135、0.8267，0.7592

2.3.2 地上部各器官干重 進一步利用本模型對試驗Ⅰ～Ⅱ不同肥料、不同播種方式的地上部各器官干重進行了模擬，各器官干重模擬結果見圖6，模擬值與測定值1∶1直方圖如圖7所示。可以看出，模型模擬結果與實測值擬合較好，模型對不同肥料、不同播種方式處理的模擬較準確，不同肥料模擬的RMSE值介于0.0377～1.9947，平均1.3381 g·plant-1，R2介于0.6547～0.9923，平均0.8872，不同播種方式模擬的RMSE值介于0.0436～2.1754，平均1.5743 g·plant-1，R2介于0.6239～0.9954，平均0.8428；0.5906

圖5 不同肥料不同播種方式胡麻地上部總干重模擬值與實測值1∶1直方圖Fig.5 Comparison of measured and simulated total dry matterabove ground with various sowing methods and fertilizers

試驗區Experimentsite根冠比(隨生育時期變化)Root∶Shootratio (specifiedfor eachgrowth stage)盛花前期分配給葉片生物量Leaf biomassbeforeflowering/%成熟期分配給蒴果生物量Pod biomassat maturity/%收獲指數增加速率Increase rateof harvestindex per day最大收獲指數Maximumharvest index籽粒含油率Oil contentof grain/%碳水化合物含油率Oil content ofcarbohyd rate/%籽粒水分含量Water contentof seeds/%成熟期株高Stem height atmaturity/mm定西Dingxi0.05～0.30.350.750.0140.5419.85.3740榆中Yuzhong0.05～0.30.350.750.0140.5429.85.3600

采用本模型對試驗Ⅲ～Ⅳ不同種植密度、不同氮磷處理水平的地上部各器官干重進行模擬，莖、葉、果的平均RMSE值分別為1.7751、2.6371、1.9785 g·plant-1，R2分別為0.9344、0.8077、0.9118，0.4745

3 討 論

作物一生中所積累的同化物質(生物學產量)，如何有效地轉化為收獲的產品(經濟學產量)，除受同化器官數量(主要指葉面積)以及凈光合產物積累效率影響外，在很大程度上決定于同化物向經濟器官運輸與分配的速率和數量。同化物運輸分配既受內在因素所控制，也受外界因素所調節[1]。(1)影響因素之一是溫度，本模型采用影響灌漿率的日均溫函數hg(Tmean)，能夠較客觀地反映溫度影響，是本模型優點之一。最適溫度在22～25℃之間，高于或低于此溫度都會降低運輸速度，低溫抑制運輸(低溫降低呼吸速率，提供的能量少；低溫增加篩管汁液的黏度影響汁液流動速度)，高溫阻礙運輸(葉片呼吸過高，消耗養分過多，可供運輸的物質減少；高溫時篩管內很快形成胼胝質，堵塞篩孔)，溫度除了影響運輸的快慢，也影響運輸的方向：有機物向溫度較高的方向運輸較多一點，晝夜溫差對有機物的運輸分配有顯著影響；夜溫較高，晝夜溫差小，有機物向子粒分配降低；晝夜溫差大，有利于果實、種子有機物的累積。(2)影響因素之二為礦質元素，本模型通過灌漿氮因子fN、籽粒氮虧缺效應乘子hN,grain、CN(莖稈或葉片部分氮濃度)、CN,crit和CN,min(臨界與最小氮濃度)來表述，較好地模擬了氮素影響，也是本模型的另一個優點。氮素對同化物運輸的影響有兩個方面，一是在其它元素平衡時，單一增施氮素會抑制同化物的外運，二是缺氮也會使葉片運出的同化物減少。增施氮素會抑制同化物的外運，特別是抑制同化物向生殖器官和貯藏器官的運輸；此外，供氮使枝條和根的生長加強，它們也成為光合產物的積極需求者，而使生殖器官和貯藏器官不能得到應有的光合產物。但是，由于資料來源的限制，本文對胡麻物質分配模型的構建和檢驗缺少對以下因素的考慮，許多試驗表明，磷(P)、鉀(K)、硼(B)這些元素都對有機物的運輸分配有影響，還有光、水分等也會造成同化物在各器官中的分配發生變化，這些因素都會影響模型的模擬精度，這部分研究也將是今后進一步探索的內容。

圖6 不同肥料胡麻地上部各器官干重模擬結果Fig.6 Simulated results of organ weight above ground with various fertilizers

圖7 不同播種方式胡麻地上部各器官干重模擬值與實測值1∶1直方圖Fig.7 Comparison between simulated and measured organ dryweights with different sowing methods

4 結 論

本研究參考APSIM對油菜[35-37]的模擬研究，綜合胡麻生長自身特點及充分考慮影響干物質分配的內部因素和外部因素，建立了基于生理生態過程的胡麻器官生長與干物質分配模擬模型，為胡麻產量與品質形成模型奠定基礎。本研究對胡麻器官生長與干物質分配的模擬充分考慮胡麻不同生長發育階段器官生長特征，通過關鍵遺傳參數葉片生物量、蒴果生物量、收獲指數增長率、最大收獲指數、籽粒含油量、碳水化合物含油率、籽粒水分含量等確定各器官物質分配比例，利用APSIM已有的研究基礎構建胡麻干物質分配與器官生長模擬模型。檢驗結果表明，模型具有較好的模擬效果和較強的適用性。所以，本模型的準確模擬可為胡麻的產量與品質形成提供準確參數。