基于AquaCrop模型的馬鈴薯灌溉制度優(yōu)化研究

金建新，黃建成，桂林國

(寧夏農(nóng)林科學院 農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境研究所，銀川 750002)

馬鈴薯是中國重要的糧食作物，具有適應性廣、營養(yǎng)豐富、加工用途多、增產(chǎn)增收潛力大、種植效益高等特點，中國是一個人口大國，雖然糧食生產(chǎn)能力大幅提高，但人均耕地面積逐年減少，糧食危機依然存在，因此，大力發(fā)展馬鈴薯產(chǎn)業(yè)對確保糧食安全、促進農(nóng)民增收、振興農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟具有重要的戰(zhàn)略意義[1]。近年來，馬鈴薯種植面積逐年擴大，2017年已達0.08億hm2，全國已形成了內(nèi)蒙、甘肅、寧夏以及東北等幾大馬鈴薯主產(chǎn)區(qū)。目前，寧夏大部分馬鈴薯種植仍然采用地面灌溉的方式，水資源浪費嚴重，屬于資源消耗性農(nóng)業(yè)，嚴重阻滯該區(qū)生態(tài)灌區(qū)的建設和可持續(xù)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，因此，根據(jù)馬鈴薯生理需水特征進行補充灌溉，優(yōu)化灌溉制度，不僅能提高灌溉水利用效率，而且能促進馬鈴薯產(chǎn)業(yè)增產(chǎn)增效。AquaCrop模型可通過對區(qū)域土壤、氣候、地下水及田間管理等條件對不同作物生長過程和產(chǎn)量進行模擬，其結果可較為準確地反應外界各因子對其作物的生長的影響[2]。利用該模型對寧夏中部地區(qū)不同灌水周期條件下馬鈴薯生長進行模擬，對傳統(tǒng)灌溉制度進行優(yōu)化，根據(jù)生育期水分敏感情況進行精準灌溉，可在有限供水條件下實現(xiàn)水資源高效配置。目前利用AquaCrop對作物生長模擬及灌溉制度優(yōu)化方面的研究報道較多，邵東國等[3]利用AquaCrop模型對水稻灌溉制度進行優(yōu)化，提出了節(jié)水高產(chǎn)的水分供應模式。滕曉偉等[4]在明確不同灌溉制度對冬小麥生長影響機制的基礎上，提出針對不同水文年份的灌溉應對策略。Tsakmakis等[5]利用AquaCrop模型模擬不同灌水梯度對馬鈴薯干物質(zhì)、騰發(fā)量等的變化，發(fā)現(xiàn)與實測值較為吻合。這些研究均從不同灌水量角度出發(fā)，探索AquaCrop模型對土壤水分、作物生長、水分利用等的模擬效果，并用相關指標進行評價，發(fā)現(xiàn)在不同區(qū)域、不同作物其均有較好的模擬效果。但是國內(nèi)對AquaCrop模型在馬鈴薯上的應用研究較少，本研究對不同灌水量條件下馬鈴薯覆蓋度、生物量、土壤儲水量、產(chǎn)量、騰發(fā)量、水分利用效率等進行模擬，并用相對誤差(RE)和均方根誤差(RMSE)對模擬結果進行評價，為優(yōu)化馬鈴薯灌溉制度提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗區(qū)概況

試驗于2018年3月至10月在鹽池縣馮記溝鄉(xiāng)進行，試驗地位于寧夏中北部地區(qū)，北緯 37°40′43″，東經(jīng)106°51′58″，為典型的大陸性季風氣候，多年平均氣溫22.4 ℃，光熱資源豐富，全年平均溫差28 ℃左右，多年平均降雨量為254.8 mm，蒸發(fā)量 2 100 mm，日照時數(shù)2 286 h， ≥10 ℃的有效積溫為2 400 ℃，無霜期198 d，平均海拔 1 450 m。土壤質(zhì)地為沙壤土，平均體積質(zhì)量1.38 g/cm3，田間持水量為29.5 cm3/cm3，試驗區(qū)土壤基礎養(yǎng)分如表1所示。

表1 供試土壤的基礎養(yǎng)分Table 1 Basic nutrients for the tested soil

1.2 試驗設計

馬鈴薯供試品種為 ‘寧薯16號’，于5月1日播種，播種前統(tǒng)一進行翻地、施肥。試驗以灌水周期為變量，灌水周期分別設置5 d、7 d、10 d、 13 d和15 d共5個處理，每次灌水量相同，均為225 m3/hm2，生育期內(nèi)降雨時，根據(jù)降雨量及降雨時間每個處理進行補灌溉或者推后灌溉，每個處理設置3個重復，共計15個小區(qū)，試驗小區(qū)南北方向，面積均為150 m2，隨機區(qū)組排列，每個小區(qū)之間利用1.0 m深塑料薄膜隔開，并且設置2行作為保護行。馬鈴薯起壟種植，壟寬90 cm，采用滴灌一壟雙行一帶布置，行距40 cm，株距25 cm，播種后統(tǒng)一灌水300 m3/hm2，當馬鈴薯苗齊后開始試驗處理，利用水表嚴格控制水量，在馬鈴薯開花期、塊莖生長期和塊莖膨大期每個小區(qū)隨水追施3.5 kg高鉀型(N、P2O5、K2O含量分別為10%、5%、15%)水溶肥。各處理統(tǒng)計灌溉定額如表2所示。

表2 各處理灌溉定額Table 2 Irrigation quota for each treatment

1.3 指標測定及方法

氣象資料：在試驗區(qū)中心位置安裝自動氣象站，對降雨、蒸發(fā)、風速等每隔30 min進行自動 記錄，參考作物騰發(fā)量(ET0)利用P-M公式 計算。

覆蓋度：在每個小區(qū)隨機標記10株馬鈴薯，每隔10 d采用LA-S冠層分析儀測定馬鈴薯的覆蓋度。

地上生物量：每隔10 d在每個小區(qū)隨機挖取3株馬鈴薯，去掉根部，用電子天平測鮮樣地上生物量。

產(chǎn)量：馬鈴薯成熟期后，在每個小區(qū)除去邊行隨機選擇3行連續(xù)挖取10株馬鈴薯，計算小區(qū)產(chǎn)量，最后換算成公頃產(chǎn)量，水分利用效率(WUE)用式WUE=Ym/M計算，其中Ym為馬鈴薯產(chǎn)量，kg/hm2；M為馬鈴薯總灌水量，m3/hm2。

土壤含水率：在小區(qū)中間壟馬鈴薯行間布設土壤剖面水分測定系統(tǒng)，每隔10 d于9：00測定土壤含水率，降雨后加測，分4層對0～80 cm土壤體積含水率進行測定，每層20 cm。首次測定時利用烘干法對測定的值進行校正。馬鈴薯生育期騰發(fā)量利用水量平衡法計算[6]。具體為ET=ΔW+R+I+G+P，其中ET為作物生育期騰發(fā)量，mm；ΔW為土壤儲水量變化量，mm；R為生育期內(nèi)的有效降雨量，mm；I為灌水量，mm；G為地下水對耕層土壤的補給量，mm，試驗區(qū)地下水均在30 m以上，不考慮其對耕作層的補給水量；P為測滲補給量，mm，各小區(qū)之間設置隔離層，該部分水量忽略不計。

1.4 AquaCrop 模型數(shù)據(jù)庫

AquaCrop是由聯(lián)合國糧農(nóng)組織開發(fā)的作物-水生產(chǎn)力模型，主要用于模擬水是作物生產(chǎn)中的關鍵限制因素時作物對水的產(chǎn)量反應。主要輸入?yún)?shù)為氣象因子、作物生長周期、灌水情況、田間管理、土壤性質(zhì)、地下水等，選擇模擬周期即可得到作物生物產(chǎn)量和產(chǎn)量等，該模型用脅迫參數(shù)來表征土壤水分虧缺對作物生長的影響[2]。

圖1 生育期降雨量和參考作物騰發(fā)量Fig.1 Rainfall and reference crop evapotranspiration during growing period

作物參數(shù)：作物生育期階段及持續(xù)時間、覆蓋度變化和根系深度變化，試驗過程中對馬鈴薯每個生育期進行記錄，覆蓋度通過基于數(shù)字圖像處理技術的照相法獲取，根系深度通過實際挖取測定，模擬過程中不考慮土壤養(yǎng)分脅迫。

灌溉參數(shù)：灌水方式為滴灌，輸入灌溉時間和灌水量，其中灌水量以mm計算，不考慮土壤鹽分脅迫。

土壤及田間管理：在播種前對土壤基礎養(yǎng)分(表1)、土壤質(zhì)地、土壤物理參數(shù)(主要包括體積質(zhì)量、田間持水量、凋萎系數(shù)、飽和含水量)進行測定，模型中選擇無地表徑流和不受雜草影響。

圖2 生育期作物生長度Fig.2 Crop growth temperature during growing period

1.5 數(shù)據(jù)處理及模型評價方法

2 結果與分析

2.1 馬鈴薯冠層覆蓋度模擬結果

作物覆蓋度可以較好地反應作物地上部分隨生育期的變化，進而判斷作物對環(huán)境因子和資源因子的適應程度，因其測定較為方便，可替代葉面積指數(shù)作為評價馬鈴薯地上部分生長情況。苗期馬鈴薯生長緩慢，葉片較小，各處理地面覆蓋度均較小，隨著生育期的推進，進入馬鈴薯花期覆蓋度迅速增加，達到最大值后葉片衰退，覆蓋度減少，圖3為不同處理馬鈴薯覆蓋度實測值和模擬值。由圖3可知，不同處理覆蓋度極值和模擬準確度差異較大，處理1到處理5覆蓋度實測最大值分別為97.8%、93.1%、92.6%、46.0%和16.7%，當灌溉周期超過10 d，灌水量低于2 700 m3/hm2時，隨著灌水量下降，覆蓋度迅速降低，覆蓋度最大值處理1分別較處理4和處理5增加 112.61%和485.63%，處理1、處理2和處理3覆蓋度最大值無顯著性差異，說明只有保證了一定程度的灌水量，才能促進馬鈴薯地上部分生長。處理1至處理5覆蓋度實測值和模擬值RE為 2.69%、-0.74%、2.39%、0.06%、7.51%， RMSE為3.08%、2.14%、3.36%、2.16%、 1.04%，除處理5的RE較大外，其他處理RE和RMSE值均較小。可見，AquaCrop模型對馬鈴薯覆蓋度模擬值精度較高，可用其來模擬馬鈴薯地上部分動態(tài)生長過程。

圖3 不同處理馬鈴薯覆蓋度變化Fig.3 Changes of potato coverage under different treatments

2.2 馬鈴薯生物量模擬結果

由圖4可知，隨著生育期的推進，各處理馬鈴薯生物量逐漸積累，最后達到峰值，但是不同灌水量處理下馬鈴薯生物量累計速率及累積量差異較大，和覆蓋度趨勢類似，隨著灌水量的增加而增加，8月30日馬鈴薯成熟期測得的生物量處理5較處理4、處理3、處理2和處理1分別大3.94%、8.52%、56.72%和84.26%。馬鈴薯生物量模擬值和實測值趨勢一致，但是在苗期、開花期和成熟期模擬值均較實測值大，可能是因為馬鈴薯生長過程中受環(huán)境因子抑制所產(chǎn)生了生長脅迫，但在塊莖增長期水肥等供應充足時出現(xiàn)生長補償效應，因此實測值又大于模擬值。處理1的RE為1.62%～12.78%，RMSE為0.335 t/hm2，處理2的RE為1.35%～7.69%，RMSE為0.195 t/hm2，處理3的RE為0.95%～9.41%，RMSE為0.23 t/hm2，處理4的RE為1.18%～ 13.33%，RMSE為0.185 t/hm2，處理5的RE為 2.02%～10.18%，RMSE為0.092 t/hm2，可以看出各處理模擬值和實測的RE和RMSE均較小，RE值最大值均在10%左右，RMSE最大值小于 0.335 t/hm2，說明AquaCrop模型在模擬馬鈴薯生物量變化上精度較高，可準確預測其生長 變化。

2.3 土壤儲水量模擬結果

土壤儲水量主要受土壤蒸發(fā)、作物蒸騰、灌溉和降雨等因素影響，不同處理馬鈴薯全生育期100 cm土層內(nèi)平均儲水量變化如圖5所示。土壤儲水量和灌水量具有顯著的正相關關系，灌溉周期為5 d的處理1馬鈴薯全生育期其土壤儲水量整體較大，其變幅也較小，土壤儲水量實測值基本維持在343.64～358.1 mm，離散系數(shù)(Cv)僅為3.1%，處理2和處理3土壤儲水量也較為穩(wěn)定， Cv分別為2.2%和2.8%，但處理4和處理5土壤儲水量為中等變異性， Cv分別為15.9%和14.7%，隨著灌水和生育期突變較大。土壤儲水量模擬值和實測值變化趨勢基本一致，處理1的RE為0.41%～2.24%，RMSE為4.1 mm，處理2的RE為0.5%～1.34%，RMSE為2.67mm，處理3的RE為0.8%～1.23%，RMSE為1.71 mm，處理4的RE為0.64%～ 1.97%，RMSE為1.68 mm，處理5的RE為 0.15%～4.35%，RMSE為2.42 mm，其中處理1的RMSE最大，且表現(xiàn)為前期和后期模擬值高于實測值，中期反之，可能是模型對深層滲漏考慮較少，頻繁的灌水和水分散失導致模擬值偏差較大，整體來看AquaCrop模型在模擬馬鈴薯生育期土壤儲水量上具有一定的精度，可用于模擬不同氣候、土壤、水肥條件下馬鈴薯種植的土壤水分動態(tài)變化。

圖4 不同處理馬鈴薯生物量變化Fig.4 Changes of potato biomass under different treatments

圖5 不同處理土壤儲水量變化Fig.5 Variation of soil water storage in different treatments

2.4 馬鈴薯產(chǎn)量及水分利用效率模擬結果

表3可以看出，馬鈴薯產(chǎn)量、騰發(fā)量和灌水量正相關關系，隨著灌水量的增加，馬鈴薯產(chǎn)量、騰發(fā)量均增加，各處理差異達到顯著水平(P< 0.05)，平均實測產(chǎn)量最高為處理1，達到 48 816.3 kg/hm2，較處理2、處理3、處理4、處理5分別高0.84%、19.9%、51.8%和126.33%，產(chǎn)量模擬值也具有相同的規(guī)律，模擬結果的RE為0.1%～2.22%，RMSE為294.45 kg/hm2，灌水定額最小的處理5的RE為2.22%，說明在土壤水分發(fā)生脅迫時，作物生長情況較為復雜，其模擬精度往往較低。騰發(fā)量包括土壤蒸發(fā)和作物蒸騰兩部分，隨著馬鈴薯長勢變化，兩者比例發(fā)生變化，但整體來看隨著灌水量的增加騰發(fā)量也增加，處理1、處理2、處理3差異不顯著，模擬結果變化趨勢和實測值相同，其RE為1.42%～ 4.9%，RMSE為9.71 mm。水分利用效率實測值和模擬值在馬鈴薯全生育均表現(xiàn)為先增加后減小的趨勢，模擬結果RE為2.19%～8.35%，RMSE為0.77 kg/m3。因此，整體來看，AquaCrop模型對馬鈴薯產(chǎn)量和WUE的模擬結果較好，能反應其全生育期變化過程。

表3 不同處理馬鈴薯產(chǎn)量、騰發(fā)量及水分利用效率實測值和模擬值Table 3 Measured and simulated values of potato yield and composition indicators for different treatments

注：大寫字母表示0.01顯著水平，小寫字母表示0.05顯著水平。

Note:Uppercase show significant difference at 0.01 level,lowercase show significant difference at 0.05 level.

3 討 論

本研究表明AquaCrop模型對模擬馬鈴薯生長、產(chǎn)量及土壤儲水量具有較好的精度，模擬馬鈴薯覆蓋度、生物量、產(chǎn)量、騰發(fā)量、水分利用效率及土壤儲水量等參數(shù)和實測值具有相同的變化趨勢，并且RE和RMSE參數(shù)均較小，該模型可作為試驗區(qū)域馬鈴薯種植生產(chǎn)的指導，也可對壟作馬鈴薯生產(chǎn)力進行簡單的預測和初步的評估。

3.1 AquaCrop模型參數(shù)的設定

AquaCrop模型在模擬作物生長過程中需要輸入氣象、土壤、作物、田間管理等參數(shù)，該參數(shù)的準確設定對科學模擬作物生長過程具有重要的作用，AquaCrop模型參數(shù)庫有一些典型作物的生長參數(shù)，但是在不同區(qū)域、生態(tài)條件、品種、田間管理等條件下，作物生長參數(shù)會發(fā)生較大的變異，因此，要根據(jù)試驗地生產(chǎn)實際和氣候條件對模型中各參數(shù)進行調(diào)整。模擬過程中不考慮土壤肥力、鹽分和雜草的脅迫作用，馬鈴薯為稀植作物，其水分生產(chǎn)力定為18 g/cm2，參考收獲指數(shù)為78%，馬鈴薯種植為起壟種植，改變了作物行間的通風和光照狀況，AquaCrop模型在滴灌條件下未考慮壟作種植，在模擬過程中忽略了壟作的增溫效應，導致模擬結果較實測偏低，因此，根據(jù)壟作較平作溫度增加值的實測值，在作物生長度計算中提高一定的增量，以消除壟作所帶來的誤差。劉匣等[7]在冬小麥覆膜模擬中也采用了相同的處理方法，以消除AquaCrop模型未考慮覆膜所造成的地溫增加所帶來的誤差。

3.2 AquaCrop模型對冠層覆蓋度和生物量的模擬和驗證

本研究結果表明AquaCrop模型可較好模擬不同灌水量條件下馬鈴薯覆蓋度變化，各處理平均相對誤差RE為0.06%～7.51%，均方根誤差RMSE為1.04%～3.36%，這與以往研究具有相同的結果，李晶等[8]對東北冬小麥冠層生長進行模擬，結果顯示在正常年份實測值和模擬值具有較高的準確性，決定系數(shù)介于0.726～0.995，柴順喜等[9]在北疆滴灌春小麥生產(chǎn)中也進行驗證，得到冠層覆蓋度模擬值和實測值均方根差為 6.84%，但是研究發(fā)現(xiàn)在極端條件下對作物生長狀況的模擬偏差較大。作物地上生物量是評價作物地上部分對環(huán)境因子適應能力的重要指標，也是判斷作物光合同化物在生長和生殖之間優(yōu)化轉移的重要依據(jù)，在不同的灌溉制度下，馬鈴薯地上生物量累計速率和累計量存在顯著差異，灌溉周期為5 d和15 d在成熟期相差84.26%，而AquaCrop模型在灌水量較為適宜時，模擬結果較為準確，灌水量過大或者過小，其模擬值和實測值的RE和RMSE值均較大，柴順喜等[9]設置4種灌溉定額后對春小麥地上部干生物量進行模擬，模擬值與觀測值之間的R2與RMSE分別為94%和0.92 t/hm2，具有較好的模擬效果。本試驗表明，AquaCrop模型對馬鈴薯冠層覆蓋度和地上生物量的模擬各項指標達到了較為理想的效果，但是在馬鈴薯水分虧缺時，模型往往不能較好地模擬其生長過程，可能是由于模擬沒有考慮到作物對水分虧缺的適應能力及后期復水補償效應，同時，在作物衰老階段(圖處理1和處理5)，模型沒有考慮作物生長過程的復雜性，導致對冠層覆蓋度的模擬精度較低。另外，由于不同地區(qū)氣候條件變化較大，而模型中氣象條件對作物生長的影響權重較大，因此在利用AquaCrop模型對作物生長進行模擬的時候，需注重對氣象因子的矯正。

3.3 AquaCrop模型對土壤儲水量的模擬和驗證

AquaCrop模型是以水分為主要模擬因子的模型，其對作物產(chǎn)量、生物量等的模擬均建立在土壤水分動態(tài)模擬的基礎上，本研究結果表明，AquaCrop模型可以準確地模擬不同處理各時期土壤儲水量動態(tài)變化，其模擬值和實測值的RE為0.15%～4.35%，RMSE為1.68～4.1 mm，模擬精度高于劉匣等[7]在大蔥和小麥等上的模擬結果，各處理的模擬結果在馬鈴薯生長中期較實測值大，但是在前期和后期反之，Hsiao等[10]、Farahani等[11]等在棉花上的研究結果為模擬值較實測值整體偏大，但Igbal[12]和 Mkhabela等[13]對小麥全生育期貯水量進行模擬發(fā)現(xiàn)其小于實測值，Mebane等[14]對玉米全生育期的貯水量模擬值也小于實測值，這可能與土壤保水性、土壤質(zhì)地和灌溉方式等因素有關，也可能和AquaCrop模型不能考慮土壤結構的變化有關，在相同水分條件下模擬結果不一致，該問題目前還沒有統(tǒng)一的結論。該模型在模擬土壤儲水量變化時，不能考慮土壤結構的變異性，造成相同的土壤水分數(shù)據(jù)在模型中有很多的不確定性，也缺乏對田面微地形變化的考慮，本研究中通過改變模型中曲線CN來反映馬鈴薯起壟種植條件。

3.4 AquaCrop模型對馬鈴薯產(chǎn)量和水分利用效率的模擬和驗證

馬鈴薯能形成較多的地下塊莖產(chǎn)量，收獲指數(shù)較大，如外界因子變化較為劇烈時，AquaCrop模型不能很好地預測馬鈴薯產(chǎn)量，本文中灌水周期最大的處理5其模擬值和實測值為2.22%，為各處理中最大值，其余各處理基本均能較好地模擬在不同水分條件下馬鈴薯的產(chǎn)量變化，這與以往在不同作物上取得的結果一致。如高博[15]利用AquaCrop 模型探索了氣候變化條件下小麥產(chǎn)量的變化，對小麥產(chǎn)量變化進行預測，并用近50 a數(shù)據(jù)進行驗證。周英霞等[16]對陜西氣候變化條件下不同地區(qū)冬小麥產(chǎn)量進行模擬預測，成功指導不同氣候區(qū)種植功能劃分和冬小麥區(qū)域適應性評價。目前國內(nèi)AquaCrop模型對作物生長和產(chǎn)量等過程的模擬主要應用于小麥、棉花、水稻等作物的研究[17-18]，對馬鈴薯等塊莖作物的研究報道較少，但國外在這方面已有諸多報道，Razzaghi等[18]在不同灌溉制度下對馬鈴薯產(chǎn)量和水分利用效率進行模擬研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)量模擬值在充分灌溉和70%定額條件下較實測值小，但在50%定額條件下反之，但總體來說，AquaCrop模型能較好地模擬馬鈴薯產(chǎn)量和水分利用情況。可見，AquaCrop模型在模擬不同地區(qū)不同作物生長過程和產(chǎn)量、水分利用等方面具有較好的準確度，能夠結合區(qū)域氣候、土壤、地下水、作物、地表覆蓋等進行預測和模擬，但是在氣候條件變化較為劇烈的時段，或反復水分虧缺和復水過程中，模擬精度較低，不能很好地反應實際作物復水補償生長過程，因此，在借助AquaCrop模型進行預測時，需要對各參數(shù)，特別是氣象參數(shù)進行準確矯正和 調(diào)整。

總之，雖然AquaCrop模型在處理1和處理5上對各指標的模擬效果較其他處理低，特別是土壤水分虧缺嚴重的處理5其模擬精度較低，這可能是由于馬鈴薯在受水脅迫和復水補償后，地面部分生長變異性較大，模型沒充分考慮到該變化過程，但是總體來看，AquaCrop模型對各指標的模擬結果均較好，其結果可作為馬鈴薯適宜生長區(qū)域劃分、特定條件下產(chǎn)量預測等。

4 結 論

AquaCrop模型對各處理馬鈴薯冠層覆蓋度實測值和模擬值的相對誤差為0.06%～7.51%，均方根誤差RMSE為1.04%～3.36%，對灌水周期最短的處理1和灌水周期最長的處理5模擬結果較差，兩者的平均RE分別為2.69%和 7.51%。生物量的模擬結果在各處理中處理1效果最差，模擬值和實測值RE最大值為12.78%，RMSE為0.335 t/hm2，其余各處理對生物量的模擬均較好，可準確反映在不同灌水條件下馬鈴薯地上部分的生長變化。

對土壤儲水量的模擬結果和覆蓋度和生物量類似，各處理均能較好地模擬其變化過程，其中處理1效果最差，兩者的RMSE最大，為 4.1 mm。對產(chǎn)量和騰發(fā)量的模擬灌水量較大處理效果較好，處理4和處理5精度低于其他處理，RE分別達到11.38%和8.99%。