基于ORYZA 2000模型評估雙季早稻灌漿期低溫陰雨影響

姚俊萌 蔡哲 舒婷 郭瑞鴿 楊愛萍 曾凱 黃偉

摘要：6月中旬至7月中旬是江西省雙季早稻經歷抽穗—灌漿的生育歷程，是產量形成的關鍵時期和容易受災的敏感時期。針對2017年江西罕見持續陰雨寡照天氣對雙季早稻抽穗灌漿和產量形成造成的嚴重影響，基于ORYZA 2000模型定量評估災害影響和損失。結果表明，本地化的ORYZA 2000模型對江西雙季早稻的生育進程以及生長量變化具有良好的模擬效果;模型結果表明，持續低溫陰雨寡照導致灌漿期熱量和光照不足，造成各站點早稻成熟期普遍偏晚1～3 d;早稻穗干質量和地上部干質量增長趨勢顯著變慢，且與基準氣候環境的差值隨時間持續而擴大，總體來看，對莖葉干質量的影響較小，平均損失率為2.8%;但對穗質量和產量影響較大，地上部干質量、穗干質量和產量平均損失率分別為4.7%、6.8%、8.1%。

關鍵詞：ORYZA2000模型;早稻;低溫陰雨;災害評估

中圖分類號： S162.5+3? 文獻標志碼： A? 文章編號：1002-1302（2019）05-0059-05

收稿日期：2018-11-15

基金項目：中國氣象局氣候變化專項（編號：CCSF201840）;江西省氣象局2014年重點科研項目。

作者簡介：姚俊萌（1981—），男，江西九江人，碩士，工程師，主要從事作物模型及農業氣候資源利用相關研究。E-mail：meng_jackyyao@sina.com。

通信作者：蔡 哲，碩士，高級工程師，主要從事農業氣象相關研究。E-mail：caizheread@163.com。

江西是研究長江中下游區雙季稻的典型區域，6月中旬至7月中旬是江西省雙季早稻抽穗—灌漿期，是產量形成的關鍵時期和容易受災的敏感時期，也是降雨多發期，每年6月降雨量約占早稻生長季總雨量的30%，降雨集中造成的洪澇和持續低溫陰雨災害，一方面對水稻有洗花影響，導致空秕粒增多[1]，另一方面嚴重阻礙水稻的光合及呼吸等生理活動，使其結實率下降、千粒質量減少[2]，最終造成早稻減產。有關水稻灌漿期的災害影響研究較多，殷劍敏等分別從洪澇災害指標、洪澇對產量影響、不同溫度下受淹減產規律等方面對澇災開展了研究[3-7];章起明等通過試驗研究了陰雨天氣對水稻產量、生育期的影響[8-11];劉博等分別研究了弱光條件對水稻生理和品質的影響[11-12]。但以上研究多以調查統計和生理試驗方法為主，前者不能較好地揭示農業過程的內在動態數量關系，后者具有很強的機理性，但試驗結果在氣候差異大的地區適用性沒有把握。而作物生長模型由于其機理性強、可動態模擬作物生長過程等優勢[13]，已廣泛應用于災害影響評估和決策管理。因此，本研究旨在通過ORYZA 2000模型在江西雙季稻區的本地化，進一步探討和研究灌漿期低溫連陰雨災害對江西早稻影響的定量評估。

1 材料與方法

1.1 資料及其來源

1.1.1 氣象資料 2011—2017年江西省農田生態氣象觀測站（南昌縣、廣豐區、南康區）逐日氣象資料（包括最低氣溫、最高氣溫、降水量、相對濕度、風速、日照時數）。

1.1.2 農業氣象觀測資料 2011—2015年江西省農田生態氣象觀測站（南昌縣、廣豐區、南康區）雙季早稻農業氣象觀測資料，包括生育期、葉干質量、莖干質量、穗干質量、地上部干質量、葉面積指數、田間密度等觀測資料以及管理措施、灌溉水平等田間管理資料。

1.2 工具和方法

ORYZA 2000是荷蘭瓦赫寧根大學和國際水稻研究所聯合研制的水稻模型，是在ORYZA系列模式ORYZA 1（潛在生產水平）、ORYZA-W（水分脅迫生產水平）和ORYZA-N（氮素脅迫生產水平）的基礎上進一步完善、更新和集成而來的。該模型對水稻生長各過程特別是高溫、水分脅迫等有更深入的定量描述，已經在一些地區進行了檢驗和應用。ORYZA 2000主要描述潛在、水分脅迫和氮素脅迫等3種生產水平上水稻的生長、發育及產量形成過程。準確定量的物候發育在植物生長模擬中非常重要。ORYZA 2000模型用發育階段（development stage，簡稱DVS）定量描述生理年齡、溫度、晝長為影響水稻物候發育的因子。模型考慮了水稻移栽對發育進程的影響，秧苗秧齡越長，對物候延遲的影響越大。ORYZA 2000模型的主要生長參數包括比葉面積、同化物分配系數、葉片相對生長速率、葉片死亡速率、莖同化物向穗轉移系數、最大粒質量等。

ORYZA 2000模型表征品種間差異的作物參數大部分是根據大量試驗結果分析得出，具有普適性，但有10%左右的作物參數表示當地品種習性，須通過田間試驗進行確定，這些參數包括發育速率、干物質分配系數、比葉面積、葉片相對生長速率、葉片死亡速率、莖同化物轉移系數以及最大粒質量等。

利用獨立的一套數據驗證模型，分別驗證早稻發育期、葉面積系數、各器官生物量及產量的模擬性能，檢驗評價模型的有效性與適應性。

2 結果與分析

2.1 ORYZA 2000模型參數校準及檢驗

利用南昌縣、廣豐區、南康區等3個農業氣象觀測站2012年和2015年氣象資料以及雙季早稻生育期、生物量（葉面積指數、水稻分器官干物質）等田間觀測資料，對模型參數進行本地化參數校準，獲得不同品種各發育階段的發育速率、干物質分配系數、比葉面積及葉片相對生長速率等參數。由于所選站點觀測田塊水分保證率均達到99%以上，肥料供應充足，因此，在模型本地化調試時選擇氣候生產潛力模式，即不存在水分脅迫和養分脅迫，僅受氣象條件限制。

2.1.1 發育參數校正與檢驗 ORYZA 2000模型中發育速率參數是完成某一發育階段（如從開花到成熟）所需要的時間倒數，反映的是該品種在某一個生育階段對熱量條件的需求。模型將水稻生命期分為基本營養生長階段（basic vegetative growth period，簡稱BVP，從出苗到光周期敏感開始）、光周期敏感階段（photopefiod sensitivephase，簡稱PSP，從基本營養生長階段結束到孕穗）、穗形成階段（panicleformationphase，簡稱PFP，從孕穗到開花）和灌漿階段（GFP，從開花到生理成熟）等4個發育階段，根據不同發育階段的發育速率常數、熱量單位日增量和光周期來計算發育速率，用DVS=0、0.65、1.0、2.0分別表示作物出苗、孕穗、開花和生理成熟。

發育參數校正：利用2012、2015年南昌縣、廣豐區、南康區觀測站雙季早稻生育期觀測資料，分別調試校正嘉早312、73-07和佳優615等3個品種的發育期參數。表1為調試校正后雙季早稻各品種不同發育期參數，可見不同品種間營養生長期參數和生殖生長期參數變化較大，與模型中默認品種IR72的參數值相比也變化較大。其中，營養生長階段73-07對熱量的需求最大，佳優615其次;在穗分化期，嘉早312對熱量的需求最大，73-07最低;而在生殖生長期，對熱量需求最大的則是佳優615，其次是嘉早312。

發育參數回代檢驗：表2為將調試校正后的雙季早稻品種發育參數回代到2012年和2015年后的檢驗結果。在開花期和成熟期2個關鍵生育期，雙季早稻66.7%的生育期模擬誤差在±1 d以內，93.3%的模擬誤差在±4 d以內。

發育參數外推檢驗：利用2011、2013、2014年的獨立數據，對校正后的ORYZA 2000模型在進行外推檢驗。在開花期和成熟期2個關鍵生育期，雙季早稻平均誤差為1.5 d，其中，88.9%模擬誤差在±4 d內（表3）。綜合回代和外推檢驗結果可以看出，校正后的本地化ORYZA 2000模型能夠較好地模擬江西省雙季早稻生育進程。

2.1.2 生長量調試與檢驗 比葉面積（specific leaf area，簡稱SLA）是指葉的單面面積與其干質量之比。ORYZA 2000模型中，在指數階段之后[當葉面積指數（leaf area index，簡稱LAI）大于1時]，葉面積增長取決于用于葉片生長的碳水化合物的多少，在這個線性生長階段，葉面積增加等于葉質量增加乘以1個作為發育期函數的比葉面積。由表4可看出，在雙季早稻3個品種中，73-07的比葉面積在不同階段基本上是最小的，嘉早312與佳優615的比葉面積基本一致，而3個品種均與模型初始值變化均較大。

OYRZA 2000模型遵循逐日計算植株器官干物質生產速率和物候發育速率的方案，可在整個生長季進行干物質生產和發育階段的模擬。每天的凈生長量按照分配系數（該分配系數是發育進程的函數），生產的碳水化合物分配到根、葉片、莖和穂部器官。其中，綠葉分配系數（FLVTB）表示不同階段分配到綠葉的凈生長量比率;莖分配系數（FSTTB）表示不同階段分配到莖稈中的凈生長量比率;穗分配系數（FSOTB）表示不同階段分配到生殖器官的凈生長量比率，三者加起來須等于1。

生長量參數回代檢驗：圖1、圖2、圖3分別為校正后的ORYZA 2000模型對2012、2015年南昌縣、廣豐區、南康區雙季早稻的回代模擬檢驗結果。校正后的ORYZA 2000模型可以較好地模擬出雙季早稻葉干質量、莖干質量、穗干質量和地上部干質量的變化趨勢，與實測值保持一致。

由表5、表6、表7的回代模擬結果與實測值的比較可以看出，在乳熟期和成熟期等產量形成關鍵時期，2年3個站點的莖葉干質量平均相對誤差為12.1%，穗干質量平均相對誤差為-7.7%，地上部總干質量平均相對誤差為3.0%，說明模型對早稻各器官生長量的總體模擬結果較好，可以認為通過回代檢驗。

生長量參數外推檢驗：圖4為調試校正后的ORYZA 2000模型在2011、2013、2014年的獨立數據中進行外推檢驗的雙季早稻各器官生物量模擬值與實測值綜合對比分析結果。可以看出，模型對早稻莖葉干質量、穗干質量和地上部干質量的模擬值與實測值呈良好的一致性，回歸系數α分別為 0.959 0、0.818 5、0.927 3，均接近于1，決定系數r2分別為 0.889 6、0.929 2、0.963 4，說明各器官生長量的模擬性能良好，模擬值與實測值總體相關性較好，可以用于江西雙季早稻生長量模擬。

2.2 基于ORYZA 2000模型評估早稻灌漿期低溫連陰雨災害影響

2017年6月11日至7月20日江西出現罕見持續陰雨寡照天氣（表8），平均氣溫較近30年（1981—2010年）同期偏低1.2 ℃，日照時數偏少76.0 h（為1961年以來第3低值年），全省均降雨日數達到24.2 d，低溫寡照天氣對江西雙季早稻灌漿和產量形成造成了嚴重的影響。

為評估此次低溫陰雨災害對早稻生長和產量的損失，基于本地化的ORYZA 2000模型，以近30年（1981—2010年）各氣象要素平均值為基準氣候環境，與2017年持續陰雨寡照氣候情景下的模擬結果進行對比分析，定量評估此次災害對早稻產量的損失。

受持續低溫陰雨影響，從6月11日起，南昌縣早稻的穗干質量和地上部干質量增長趨勢顯著慢于常規氣候情景，且隨著時間持續，差距不斷擴大，而在抽穗期以后，莖葉干質量的下降趨勢則顯著快于常規氣候情景，綠葉衰亡加快（圖5）。說明持續低溫陰雨對早稻的光合作用能力有明顯抑制作用，造成每日植株的凈光合產量降低，最終對產量造成直接影響。

結果表明，持續低溫陰雨寡照導致灌漿期熱量和光照不足，造成早稻生育期推遲，各站點成熟期普遍偏晚1～3 d;早稻穗干質量和地上部干質量增長趨勢顯著變慢，且與基準氣候環境的差值隨時間持續而擴大，定量評估來看，將2種氣候情景的模擬數據進行定量化對比，可以看出，光溫缺乏嚴重影響作物光合作用，抑制各器官生物量增長。定量評估結果（表 9）來看，對莖葉干質量的影響較小，平均損失率為

2.8%，在生殖生長期，凈光合產物基本全部分配給生殖器官，因而對穗質量和產量影響較大，地上部干質量、穗干質量和產量平均損失率分別為4.7%、6.8%、8.1%。

3 結論與討論

利用江西省雙季早稻區3個代表農業氣象觀測站2年的觀測資料、氣象數據和土壤資料，對水稻生長模擬模型ORYZA 2000進行本地化校正，并利用3年的獨立觀測資料進行檢驗，結果表明，不同品種間發育期參數、干物質分配系數以及比葉面積在不同時期有不同的表現，反映了品種的獨特性質。從檢驗結果看出，參數校正后的ORYZA 2000模型能夠較好地模擬江西省早稻生育期進程和生物量變化趨勢，對不同品種在不同氣象條件下影響有較好的模擬性能，在江西雙季稻區具有廣泛的適用性。

基于校正后的ORYZA 2000模型，定量分析了低溫連陰雨災害對江西省早稻生長發育和產量形成的影響，結果表明，早稻灌漿期低溫連陰雨災害延遲了早稻生長發育進程，對莖葉干質量影響較小，但對穗質量和產量影響較大。

本研究只針對江西3個代表點進行影響評估，沒有展開區域性評價，還有待進一步研究模型區域化應用，從而在大尺度上進行災害影響評估。同時，模型中沒有考慮暴雨造成的水稻結實率下降影響，研究結果有一定局限性。

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