華北地區(qū)夏玉米水分生產(chǎn)率多參數(shù)全局敏感性分析

于穎多，陳華堂，魏 征，張寶忠

(1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038；2.國(guó)家節(jié)水灌溉北京工程技術(shù)研究中心，北京 100048；3.中國(guó)灌溉排水發(fā)展中心，北京 100054)

0 引 言

提高作物水分生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)節(jié)水的關(guān)鍵目標(biāo)，作物水分生產(chǎn)率由土壤、氣象、品種、農(nóng)耕措施(灌溉、施肥等)因素綜合影響，表現(xiàn)出時(shí)空分異特性。如何確定作物水分生產(chǎn)率的主控因子，提出基于主控因子的作物水分生產(chǎn)率協(xié)同提升途徑，是水分生產(chǎn)率多因素協(xié)同提升的研究熱點(diǎn)。

近年來(lái)，采用單點(diǎn)模型(SWAP[1]、AquaCrop[2]、SimDualKc[3]模型等)、區(qū)域模型(SWAP-EPIC[4]、Hydrus-EPIC[5]、植被界面過(guò)程(VIP)模型[6]等)等水文或作物模型結(jié)合RS、GIS的方法對(duì)作物水分生產(chǎn)率進(jìn)行估算，探討作物水分生產(chǎn)率的估算方法、時(shí)空變化特征，采用灰色關(guān)聯(lián)分析[7]、主成分分析[8]、偏最小二乘法[9]等局部敏感性分析方法得到了影響作物水分生產(chǎn)率的主控因子。胡廣錄采用灰色關(guān)聯(lián)分析了11個(gè)影響因素與小麥水分生產(chǎn)率的關(guān)系，指出≥10 ℃積溫、農(nóng)藥費(fèi)用、勞動(dòng)力和管理費(fèi)用、化肥施用量、水費(fèi)依次是影響水分生產(chǎn)率的主要因素[8]。Xiaolin Li等采用偏最小二乘法分析了7個(gè)因子與糧食作物灌溉水分生產(chǎn)率的關(guān)系，得出農(nóng)藝措施(灌溉量、施肥量、地膜用量以及農(nóng)藥用量)、日均溫度和太陽(yáng)輻射是影響灌溉水分生產(chǎn)率的主要因子[9]。

對(duì)于強(qiáng)調(diào)多個(gè)參數(shù)變化及參數(shù)之間的交互作用對(duì)模型輸出變量影響的全局敏感性分析方法[10～12]，主要集中在利用擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗(yàn)法(EFAST)對(duì)CERE模型，APSIM-Wheat模型、WOFOST模型、EPIC模型、AquaCrop模型的作物參數(shù)進(jìn)行全局敏感性分析[13-17]，但對(duì)于DNDC模型、對(duì)于作物參數(shù)“本地化”應(yīng)用后土壤、氣象、田間管理參數(shù)的全局敏感性分析尚未見(jiàn)報(bào)道。本文構(gòu)建了華北地區(qū)典型作物-夏玉米的DNDC模型，采用EFAST方法研究了氣象、土壤、田間管理(灌溉量、施肥量)參數(shù)對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的影響特征及相對(duì)重要程度，闡明了不同參數(shù)對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的敏感程度在水文年型轉(zhuǎn)變條件下的變化趨勢(shì)，以期為作物水分高效利用提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

田間觀測(cè)試驗(yàn)于 2012-2013 年夏玉米生長(zhǎng)期(6-10 月)在中國(guó)水利水電科學(xué)研究院大興節(jié)水灌溉試驗(yàn)研究基地(北緯39°37′,東經(jīng)116°26′)進(jìn)行，試驗(yàn)區(qū)為半干旱大陸性季風(fēng)氣候，年平均降雨量540 mm，80%以上的降雨集中在夏玉米生長(zhǎng)季，年平均氣溫為12.1 ℃，全年大于10 ℃的有效積溫為4 730 ℃，無(wú)霜期平均為185 d，全年日照時(shí)數(shù)約為2 600 h，平均水面蒸發(fā)量1 800 mm以上。試驗(yàn)區(qū)土壤為砂壤土，土層深厚，有機(jī)質(zhì)含量較高。

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

供試夏玉米種植品種為聯(lián)科96，考慮夏玉米生長(zhǎng)期間雨熱同期，試驗(yàn)設(shè)置播前灌，生育期內(nèi)無(wú)灌溉，管理措施與當(dāng)?shù)厍闆r一致，小區(qū)面積30 m2，共30個(gè)小區(qū)。兩年的播種期、收獲期及全生育期降雨量詳見(jiàn)表1，灌水量詳見(jiàn)表2。

表1 夏玉米播種期、收獲期及生育期內(nèi)降雨量Tab.1 Sowing time,harvest time and rainfall in the growth period of summer maize

表2 夏玉米全生育期灌水量(包括播前灌)Tab.2 Irrigation amount (irrigating before seeding)in the growth period of summer maize

1.3 測(cè)定項(xiàng)目與方法

1.3.1 土壤水分

用TRIM系統(tǒng)測(cè)定每個(gè)田塊中部土壤水分，由于DNDC模型只能模擬0～50 cm的土層深度土壤理化性質(zhì)變化，所以每周監(jiān)測(cè)1次不同控制深度(0～20、10～30、20～40、30～50 cm)土壤體積含水率，通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算0～50 cm土壤體積含水率平均值，每次降雨(>20 mm)后第3 d加測(cè)1次，重復(fù)3次。

1.3.2 地上部干物質(zhì)量

地上部干物量自出苗后每5 d測(cè)定1次，每次選擇3株代表性植株，在108 ℃下殺青30 min，80 ℃烘干至恒重，根據(jù)種植密度折算得到地上部干物質(zhì)量。

1.3.3 產(chǎn) 量

夏玉米單打單收，稱(chēng)所有果穗總鮮重，從所收果穗中隨機(jī)選取20穗求平均鮮穗重，脫粒，風(fēng)干后稱(chēng)重，折算為含水量14%的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)量。

1.3.4 蒸發(fā)蒸騰量

冠層潛熱通量采用渦度相關(guān)系統(tǒng)測(cè)定，詳細(xì)介紹見(jiàn)參考文獻(xiàn)[18]，通過(guò)潛熱通量與水的氣化潛熱的比值計(jì)算農(nóng)田蒸發(fā)蒸騰量。

ET=LE/λ

(1)

式中：LE為潛熱通量，W/m2；λ為汽化潛熱，MJ/kg；ET為農(nóng)田蒸發(fā)蒸騰量，mm/d。

1.4 數(shù)學(xué)模型

1.4.1 DNDC模型

美國(guó)新罕布什爾大學(xué)地球海洋與空間研究中心李長(zhǎng)生教授等研發(fā)和推廣了DNDC模型，該模型是首選的生物地球化學(xué)模型之一[19]。DNDC模型核心是模擬環(huán)境條件-植物生長(zhǎng)-土壤變化的C、N循環(huán)過(guò)程及其相互作用，擁有土壤環(huán)境、植物生長(zhǎng)、有機(jī)質(zhì)分解、硝化反映、脫氮反應(yīng)、發(fā)酵反應(yīng)等子模塊。DNDC模型得到了多個(gè)國(guó)家的大量科學(xué)研究人員的認(rèn)可，并用來(lái)模擬中國(guó)、美國(guó)、澳大利亞、印度等各國(guó)農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程、農(nóng)業(yè)溫室氣體排放、面源污染等，曹媛等檢驗(yàn)了DNDC模型在華北地區(qū)典型糧食作物的適用性，喬帥帥等應(yīng)用DNDC模型得到了華北地區(qū)典型井灌區(qū)三種灌溉水平下的冬小麥作物參數(shù)[20-24]。

1.4.2 EFAST全局敏感性分析方法

EFAST法基于模型方差分析原理，認(rèn)為模型輸出變量的方差V是由單個(gè)輸入?yún)?shù)的變異及參數(shù)之間的相互作用引起的，分解模型方差可以求出各參數(shù)及參數(shù)間相互作用對(duì)該方差的貢獻(xiàn)量，即各參數(shù)的敏感性指數(shù)，模型的總方差V可分解為：

(2)

式中：Vi為由參數(shù)xi引起的模型結(jié)果的方差；Vij為參數(shù)xi通過(guò)參數(shù)xj作用所貢獻(xiàn)的方差(耦合方差)；Vijm為參數(shù)xk通過(guò)參數(shù)xj、xm作用貢獻(xiàn)的方差；V12…k為參數(shù)xk通過(guò)參數(shù)x12…k作用所貢獻(xiàn)的方差。

參數(shù)xi的一階敏感性指數(shù)Si和二階敏感性指數(shù)Sij可定義為：

(3)

其中敏感性指數(shù)Si反映的是該參數(shù)對(duì)模型輸出總方差的直接貢獻(xiàn)率。Sijm、S12…i…k是參數(shù)xi的三階、k階敏感性指數(shù)，參數(shù)xi的全局敏感性指數(shù)反映了參數(shù)直接貢獻(xiàn)率和通過(guò)參數(shù)間的交互作用間接對(duì)模型輸出總方差的貢獻(xiàn)率之和，可表示為：

ST,i=Si+Sij+Sijm…+S12…i…k

(4)

1.4.3 模型參數(shù)選擇

WUE=T/ETc/10

(5)

式中：WUE為水分生產(chǎn)率，kg/m3；Y為產(chǎn)量，kg/hm2；ETc為夏玉米全生育期蒸發(fā)蒸騰量，mm。

表3 DNDC模型氣象、土壤和管理參數(shù)取值范圍Tab.3 Value range of parameters in DNDC model

2 結(jié) 果

2.1 夏玉米DNDC模型作物參數(shù)率定和驗(yàn)證

2.1.1 土壤水分

DNDC模型作物參數(shù)取值如表4所示，由0～50 cm土壤水分模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比可知(圖1和表5)，在率定期[圖1(a)]，土壤水分模擬值與實(shí)測(cè)值吻合較好，在p=0.01水平上顯著相關(guān)，兩者回歸曲線斜率為1.00，RMSE為1.23 cm3/cm3，占土壤可用水量的6.83%，模型有效性指數(shù)(EF)為0.83；在驗(yàn)證期[圖1(b)]，土壤水分模擬值與實(shí)測(cè)值在p=0.01水平上顯著相關(guān)，兩者回歸線斜率為0.97，RMSE為2.01 cm3/cm3，占土壤可用水量的11.17%，模型有效性指數(shù)(EF)為0.55。

圖1 0～50 cm土壤水分模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖Fig.1 Contrast diagram of simulated and measured values of soil moisure (0～50 cm)

表4 DNDC模型作物參數(shù)取值Tab.4 Crop parameters value in DNDC model

2.1.2 地上部干物質(zhì)量

由夏玉米地上部干物質(zhì)量模擬值與實(shí)測(cè)值變化動(dòng)態(tài)對(duì)比可知(圖2和表5)，在率定期[圖2(a)]，夏玉米地上部干物質(zhì)量模擬值與實(shí)測(cè)值吻合較好，在p=0.01水平上顯著相關(guān)，兩者回歸線斜率為0.87，RMSE為2.33 t/hm2，占實(shí)測(cè)最大干物質(zhì)量的比例為9.64%，在驗(yàn)證期[圖2(b)]，夏玉米地上部干物質(zhì)量模擬值與實(shí)測(cè)值差別在生育前期比較大，在p=0.01水平上顯著相關(guān)，兩者回歸線斜率為0.98，RMSE為2.62 t/hm2，占實(shí)測(cè)最大干物質(zhì)量的比例為12.05%，模型有效性指數(shù)(EF)為0.89。

圖2 夏玉米地上部干物質(zhì)量實(shí)測(cè)值與模擬值Fig.2 Change chart of simulated and measured values of the shoot biomass

表5 DNDC模型0～50 cm土壤水分與地上部干物質(zhì)量模擬值及實(shí)測(cè)值統(tǒng)計(jì)參數(shù)Tab.5 Statistical Parameters between simulated and measured values of soil moisture and the shoot biomass

2.1.3 產(chǎn) 量

由2012和2013年夏玉米產(chǎn)量的實(shí)測(cè)值與模擬值可知(表6)，DNDC模型對(duì)夏玉米產(chǎn)量的模擬一致性很高，相對(duì)誤差分別為2.86%和5.48%。

表6 DNDC模型產(chǎn)量模擬值與實(shí)測(cè)值Tab.6 The simulated and measured values of yield in DNDC

2.1.4 夏玉米蒸發(fā)蒸騰量

利用渦度相關(guān)系統(tǒng)測(cè)定的夏玉米農(nóng)田潛熱通量計(jì)算2013年夏玉米蒸發(fā)蒸騰量(2012年渦度相關(guān)系統(tǒng)儀器檢修，數(shù)據(jù)缺失)，并與DNDC計(jì)算的ET模擬值進(jìn)行對(duì)比，兩者的關(guān)系圖如圖3所示，ET模擬值與ET實(shí)測(cè)值決定系數(shù)為0.33，回歸系數(shù)為0.78，RMSE為1.31 mm/d，在p=0.05水平上顯著相關(guān)(N=60)，因此，DNDC模型對(duì)夏玉米蒸發(fā)蒸騰量的變化具有一定的解釋能力。

圖3 ET對(duì)比圖Fig.3 Contrast diagram of simulated and measured values of ET

2.2 全局敏感性參數(shù)分析

對(duì)比灌溉水量和施肥量對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的變化方差貢獻(xiàn)率可知，灌溉水量、第二次施肥量的總敏感性指數(shù)呈降低變化，第一次施肥量的總敏感性指數(shù)呈增加變化；灌溉水量的一階敏感性指數(shù)呈降低變化，第一次施肥量的一階敏感性指數(shù)呈增加變化，第二次施肥量的一階敏感性指數(shù)變化幅度較小，當(dāng)水文年型由豐水年-平水年-枯水年轉(zhuǎn)換時(shí)，施肥量對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率變化方差的貢獻(xiàn)率呈增加變化，灌溉水量呈降低變化，但不同水文年的灌溉水量變化方差貢獻(xiàn)率(36.4%)大于施肥量的貢獻(xiàn)率(27.82%)。

圖4 各限制因子總敏感性指數(shù)Fig.4 Total sensitivity index of parameters

圖5 各限制因子一階敏感性指數(shù)Fig.5 First sensitivity index of parameters

3 討 論

本研究在完成了DNDC模型作物參數(shù)“本地化”后，進(jìn)一步研究當(dāng)?shù)貧庀蟆⑼寥篮吞镩g管理參數(shù)變化對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的敏感程度。從結(jié)果看，土壤田間持水率、CO2濃度、第二次灌溉水量、降雨量以及土壤初始銨氮濃度是不同水文年條件下夏玉米水分生產(chǎn)率敏感性高的限制因素。從不同學(xué)者的氣候、土壤和田間管理參數(shù)對(duì)作物水分生產(chǎn)率的敏感性分析來(lái)看，胡廣錄指出考慮灌溉、化肥、農(nóng)藥、種子、人工等市場(chǎng)價(jià)格，≥10℃積溫、生育期降雨、化肥施用量、水費(fèi)是小麥、玉米水分生產(chǎn)率主要敏感因子，Xiaolin Li等指出灌溉量、施肥量、日均溫度是河西走廊作物水分生產(chǎn)率的主要敏感因子，姜志偉等提出在Ceres-Wheat作物參數(shù)本地化后，土壤排水上限對(duì)干旱區(qū)小麥產(chǎn)量影響較大，劉站東等指出深松耕能夠提升根層持水水量，提高作物水分生產(chǎn)率約10%[26]，Hatfield等認(rèn)為土壤養(yǎng)分能夠影響作物光合，適當(dāng)?shù)耐寥鲤B(yǎng)分形式可以提高作物水分生產(chǎn)率[27]。對(duì)比可知，生育期降雨、田間持水率、土壤初始銨氮濃度、灌溉量基本一致，對(duì)于不同地區(qū)以及不同作物，各參數(shù)的敏感程度排序有差異。不一致的主要是作物生長(zhǎng)積溫和施肥量，作物生長(zhǎng)積溫作為DNDC模型“本地化”作物參數(shù)之一，未參與氣候、土壤和田間管理參數(shù)變化對(duì)夏雨米水分生產(chǎn)率的敏感程度研究。當(dāng)采用EFAST方法計(jì)算了考慮積溫變化條件下氣象、土壤、田間管理參數(shù)對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的敏感程度可知，積溫、CO2、降雨量、第一次灌溉水量和第一次施肥量依次是影響夏玉米水分生產(chǎn)率的主要因子，其中積溫對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的變化方差貢獻(xiàn)率達(dá)到32.9%。對(duì)于施肥量，Xiaolin Li等指出施肥量的貢獻(xiàn)率(32.8%)大于灌溉水量(20.6%)，本文研究的灌溉水量對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率(36.43%)大于施肥量(27.82%)，灌溉水量對(duì)其他參數(shù)交互作用的影響占比(95%)亦高于施肥量(89%)，兩者有一定區(qū)別，這與參數(shù)種類(lèi)的選取以及數(shù)據(jù)來(lái)源有一定關(guān)系，應(yīng)進(jìn)一步量化模型/農(nóng)業(yè)全要素對(duì)水分生產(chǎn)率的敏感性。

4 結(jié) 論

本研究構(gòu)建了夏玉米DNDC模型，率定和驗(yàn)證了DNDC模型作物參數(shù)，運(yùn)用擴(kuò)展傅里葉幅度檢驗(yàn)法分析了不同水文年土壤參數(shù)、氣象參數(shù)以及田間管理措施(灌溉水量和施肥量)對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率的全局敏感性，主要結(jié)論如下：

(1)率定和驗(yàn)證了夏玉米DNDC模型，模型能夠解釋0～50 cm土壤水分變化動(dòng)態(tài)、ET、夏玉米生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)以及產(chǎn)量，RMSE分別占土壤可用水量、地上部最大干物質(zhì)量的比例不超過(guò)15%；

(2)提出了基于EFAST的夏玉米水分生產(chǎn)率的限制因子全局敏感性分析方法，灌溉水量、土壤初始氨氮濃度、CO2濃度、第二次施肥量、降雨量以及日最高溫度是夏玉米水分生產(chǎn)率的主要限制因子；

(3)當(dāng)水文年型由豐水年-平水年-枯水年變化時(shí)，灌溉水量對(duì)夏玉米水分生產(chǎn)率變化方差的貢獻(xiàn)率呈高于施肥量貢獻(xiàn)率的變化趨勢(shì)。