DSSAT-CSM模型在玉米種植研究中的應用進展*

王宇玲，徐春霞，畢亞琪，范 軍，郭瑞佳，王 晶，番興明

DSSAT-CSM模型在玉米種植研究中的應用進展*

王宇玲1，徐春霞2，畢亞琪2，范 軍2，郭瑞佳2，王 晶2，番興明2**

（1.云南大學資源植物研究院，昆明 650504；2.云南省農業科學院糧食作物研究所，昆明 650205）

作物模型在模擬、評估、預測玉米作物生產等方面發揮著關鍵作用。本文采用文獻綜述的方法，系統歸納了DSSAT-CSM模型在中國的發展和應用，總結了DSSAT-CSM模型的組成、發展及不足，概述了利用作物模型模擬關鍵因素影響玉米生長的過程及結果，為作物模型實現作物品種參數調整、溫度變化、氮肥措施、灌溉制度及土壤關鍵因子對玉米生長及產量的優化提供參考和技術支撐。目前作物模型的不確定性及不足是限制模擬精度和效率的關鍵因素，因此，規范數據收集、耦合多類型作物模型、優化動態管理過程，以及修正和優化模型是未來作物模型的發展趨勢。

作物模型；DSSAT-CSM；玉米；作物生長

隨著科學技術的發展，越來越多的作物模型相繼出現，其中以美國農業部組織開發的農業技術轉讓決策支持系統模型（Decision Support System for Agrotechnology Transfer，DSSAT）應用最廣泛[1]。該模型是農學和計算機交叉領域的產物[2]，因不受地區、時間、品種和栽培技術等的限制[3]，能將一些數據進行標準化處理而具有通用性，有利于模型的普及和應用，從而加快農業技術推廣，為合理有效利用自然資源提供決策和對策[4]。

玉米作為重要的經濟和糧食作物，在保障世界糧食安全、促進經濟發展及緩解能源危機等方面作用巨大。但由于土地、水資源和其他自然資源壓力不斷增加，傳統的耕種方式和農藝試驗局限性大，而利用DSSAT模型經過一系列模擬實驗后，能夠提出符合特定環境的合理農業決策，不僅能節省大量時間和資源，還能感知和預測整個農業生態系統的表現[5]。

本文通過綜述近年來67篇關于DSSAT模型在中國玉米種植研究中的應用文獻，梳理農業生產中利用DSSAT模型模擬不同品種遺傳參數、溫度變化、氮肥措施、灌溉制度和土壤類型對玉米生產的影響情況，總結該模型優缺點并討論在國內應用模型的注意事項及應用前景。

1 DSSAT-CSM模型發展

1.1 模型發展

DSSAT模型主要模擬作物整個生長發育過程及各項因素在作物生長過程中的相互作用及對產量的影響[5?6]，作物種植系統模塊 (the Cropping System Model, CSM)是DSSAT模型的核心模塊，由一個驅動的主程序、一個土地單元模塊以及與土地單元構成種植系統的主程序模塊（包括天氣、管理、土壤?植物?大氣連續體、土壤和作物組件）所組成[7]，總的來說，主程序組件就是用來描述土壤和作物的生長發育在單一土地單元上隨著管理方式和天氣的變化而發生變化的過程[8]。1989年發行的DSSAT v2.1中，作物模型只包括CERES-Maize、CERES-Wheat、SOYGRO和PNUTGRO，但隨著模型的不斷發展，這些獨立的模型逐漸演變集成了一個農業系統模型[5]；在1998年發行的DSSAT v3.5中，對獨立作物模型進行編輯和修改比較復雜，因此，Hoogenboom等從FORTRAN代碼中提取適用于所有特定作物的參數和關系，并置于作物文件中來表示不同作物的參數信息[9]。2003年發行的DSSAT v4.0中的模塊不同于先前版本，該版本與MS windows系統兼容，界面使用友好，集成了17種作物模型和模塊，很大程度簡化了作物輪作時的模擬過程[5]；2012年發行的DSSAT v4.5包含了超過25個作物品種，Kn?rzer等通過加入陰影算法，使模型可以模擬作物套作過程[10]；2019年發行的DSSAT v4.7.5，包含了超過42種作物模型及一些輔助工具。2022年發行的DSSAT v4.8將天氣文件更新為四位數年份，這為利用1900年之前、2100年及之后的天氣條件模擬歷史天氣和未來氣候變化情景提供了更大的便利，并且在4.7.5版本的基礎上增加了3種新的作物模型。

1.2 模型主要組成部分

DSSAT v4.8模型由不同的模塊組件構成，包括輸入數據的數據庫模塊、分析模塊和作物種植系統模塊。其中數據庫模塊由氣象、土壤、蟲害、試驗、經濟以及用來區分不同作物基因型的信息資料組成，用戶可以根據實際情況設置和調整模擬精度[5]。分析模塊主要包括可進行品種、土壤剖面、測試點、年份、天氣和其他信息變化帶來的結果變化驗證的敏感性分析工具[8]、季節性策略分析工具、作物輪作/連作分析工具和鏈接GIS(Geographic Information System)分析大田內空間變異性的工具。自Jones等創建DSSAT-CSM模型以來[5]，模型得到不斷更新和完善，DSSAT v4.0中，為了保持模型一致性，所有品種的特定投入均以絕對值表示，在玉米和高粱等模型中加入了土壤肥力因子（SLPF），以便解釋土壤養分對植物生長速率的影響，并且增加了玉米模型中冠層高度、氮臨界濃度、磷參數以及氮濃度變化隨生長階段變化的情況模塊。CERES-Maize模型用來模擬玉米在不同生長時期、不同管理方式和不同環境因素（如土壤、管理措施和天氣）作用下的日常物候生長發育和產量情況[11?13]。在模擬過程中，需要輸入氣象、土壤、田間管理和作物品種四種類型數據，DSSAT-CSM模型構成如圖1所示。

1.3 模型應用

DSSAT-CSM模型中的每個模塊都有6個操作步驟，即運行初始化、季節初始化、速率計算、集成、每日輸出和匯總輸出。主程序用來控制模擬的開始和停止[5]。每個模塊的計算操作完全獨立于其他模塊，本研究主要分析DSSAT模型在以下幾方面的應用，包括模擬不同品種玉米的遺傳參數、溫度、氮肥措施、灌溉制度、土壤類型變化對玉米生產的影響。

2 DSSAT-CSM模型的應用

2.1 模擬不同品種玉米的遺傳參數

作物品種遺傳參數的確定是模型取得較好模擬結果的首要因素，在確定好合適作物品種遺傳參數的基礎上，DSSAT模型能較好地進行模擬。在CERES-Maize系統中有6個玉米品種遺傳參數，品種遺傳參數的獲得或調整并沒有統一標準，可以使用一些參數估計方法進行估計，如用戶可直接使用DSSAT模型中的GLUE算法進行參數估計[14?15]。典型地區玉米品種參數如表1所示[16?19]。以上品種遺傳參數模擬結果較好，可為相近品種在相同區域、類似氣候、土壤條件和管理措施下的遺傳參數提供參考。

圖1 DSSAT-CSM的組件和模塊結構

注：根據文獻[5]更新和修改。

Note: Updated and modified according to literature [5].

表1 DSSAT-CSM模型在不同地區的玉米品種遺傳參數

注：P1指出苗?幼苗末期的積溫（?C·d）；P2為光周期敏感參數（d）；P5指從吐絲?生理成熟期的積溫（?C·d）；G2為單株潛在最大穗粒數（粒）；G3為潛在最大灌漿速率（mg·粒?1·d?1）；PHINT指連續葉尖出現之間的積溫（?C·d）。

Note：P1 is accumulated temperature from emergence to the end of juvenile phase(?C·d); P2 is photoperiod sensitivity coefficient(d); P5 is accumulated temperatrue from silking to physiological maturity(?C·d); G2 is the maximum potential grains number per spike(grain); G3 is the maximum potential grouting rate (mg·grain?1·d?1); PHINT is accumulated temperature required for a leaf tip to emerge (?C·d).

2.2 模擬溫度變化對玉米生產的影響

中國氣象局數據顯示，未來一百年中國區域范圍內平均地表溫度將呈高于全球平均水平持續上升趨勢[5]，全球溫度變化會影響玉米生長并可能威脅世界糧食安全。研究發現，在西歐約50%的玉米產量變化可以歸因于氣候變化[20]，而玉米作為世界主要農作物之一，研究和預測溫度變化對玉米產量影響對世界糧食安全具有重要意義。

利用DSSAT-CSM模型設定相關參數量化溫度變化對玉米產量的影響[21]，對后續調整農業措施具有指導作用，溫度變化影響玉米整個生育期，而生育期的熱量情況決定玉米最終產量。李闊等利用DSSAT- CSM模擬升溫1.5℃和2.0℃氣候狀態下中國玉米減產和增產強度變化情況，發現在未來升溫1.5℃背景下，除了北方玉米產量整體呈現增長趨勢外，黃淮海地區、西南地區、南方地區和青藏高原種植區的玉米產量均呈下降趨勢。在升溫2.0℃背景下，北方地區和西南地區玉米產量呈增長趨勢，其他地區以減產為主[22]。Jiang等在利用模型研究氣候變化對中國東北玉米種植區的產量和氮素生產力影響時發現，氣候對于玉米產量的負面影響主要與生長區長期升溫和干旱發生頻率有關，導致玉米生長無法與變化的溫度和降雨分布相匹配[16]。宋利兵等利用DSSAT-CSM模型分析氣候變化對陜西地區玉米產量影響時發現，日照時數和日最高溫度下降對總產量有負面影響，主要是由于溫度變化限制了玉米生長前期根部的發育，導致后期水分和養分吸收較少，從而阻礙了地上生物量的積累，且溫度的持續升高使玉米生育期的生長積溫（GDD）和高溫危害積溫（KDD）不斷升高，從而導致全國玉米播種范圍整體呈現北移的現象[8]。晉程繡等的相關研究表明，中國西南地區增溫幅度明顯高于全國其他地區[23]。番興明等在西南地區利用該模型模擬玉米的葉片數和生物產量時發現，模擬產量值均高于實測值，可能是由于模型高估了葉面積以及截留光能大小，且在實際種植過程中發生澇災，導致預測產量較高[24]。Olesen等通過模擬發現，隨著溫度的上升，玉米播種日期、開花和成熟時間均提前1～3周，生長期明顯縮短[25]。Araya等同時發現高溫和低溫對玉米產量都有負面影響[26]，不適溫度會嚴重影響小穗發育和籽粒灌漿，從而影響整個植株的發育[27?28]，高溫雖然不會導致植株不育或死亡[29]，但會導致花粉在開花關鍵時期失活，籽粒灌漿停止，顯著降低谷物的粒重[30?33]，同時也會導致作物生長速度加快，最終產量下降[34]。Liu等研究發現熱脅迫對小麥籽粒產量影響最大，提出應將熱脅迫因素納入作物模型并在其他作物上進行模擬驗證[35]。Tofa等利用耐旱品種研究在氣候變化下尼日利亞玉米生產適應策略時發現，非耐旱品種比耐旱品種的產量損失明顯更大，使用耐旱品種可以減少1%～6%的產量損失[21]。

由于玉米生長對溫度變化敏感，一方面，在溫度變化可能導致減產的區域內，可以通過調整田間管理措施、采取早（晚）種植方式、改變物候期的持續時間[25, 36?37]、推廣種植耐旱耐高溫品種來減少氣候變化導致的產量損失[38]。另一方面，在溫度變化可能導致增產的區域內，要采用相應保護措施，適當調整種植結構，抵御可能災損，從而提高玉米產量。

2.3 模擬施氮措施對玉米生產的影響

氮素在玉米生長發育過程中起著重要作用，對玉米植株的碳氮代謝、生物量積累、光合作用及物質分配等有重要影響[39]。玉米對氮素的吸收量因品種系數、生長階段、環境條件以及栽培技術等因素差異而不同。

在氮素施加管理方面，DSSAT模型具有較多的應用實例[3]。Jiang等通過對比DNDC（Denitrification- Decomposition）和DSSAT對東北地區玉米產量和氮素利用效率的模擬情況提出，氮素的投入量和施加方式取決于所處地區和作物品種，氮素投入量與產量并不呈正比，基于模型靈敏度分析發現，東北地區玉米最佳施氮量為180～210kg·hm?2[40]。Liu等利用DSSAT-Maize模型模擬吉林省公主嶺地區不同施氮條件下玉米的生長和氮吸收情況，調整作物品種參數后發現，該模型能較好地模擬地上生物量、作物產量和地上氮吸收量[18]。Liu等在中國西北地區進行2a多的N2O排放量田間試驗發現，合理的氮素投入對實現玉米高產和低N2O排放至關重要，并在保證環境效益的同時，最佳覆膜施氮量為250kg·hm?2[41]。Zhang等提出，為了確認最佳施氮量，要從作物產量、環境效益和氮素利用率等指標綜合考慮，試驗結果表明當施氮量為240kg·hm?2時，華北地區夏玉米氮肥吸收效率最高；當施氮量為208kg·hm?2時，華北地區夏玉米的產量最高；在考慮環境成本情況下，當施氮量控制在179kg·hm?2時，可實現當地玉米最大產量的99.5%，同時達到良好的氮素平衡[42]。Li等基于DSSAT-CSM模型探究華北平原小麥?玉米種植系統中增產與氮素投入的平衡案例研究中，提出夏玉米的最佳施氮量為206kg·hm?2，對應的產量為10912kg·hm?2[43]。Ren等利用DSSAT模型模擬不同氮素投入量和不同種植密度對黃淮海平原地區夏玉米產量影響時提出，施氮量和凈施氮量呈冪函數關系，玉米的NPFP（N Partial Factor Productivity）逐漸降低，而在相同氮肥投入的情況下，隨著種植密度的增加，玉米的NPFP先增加后降低，兩者相互作用對氮肥施用效果有顯著影響，在種植密度為9株·m?2，施氮量為246kg·hm?2時產量較高[44]。

分析前人研究結果發現，氮素的吸收利用情況隨當地環境條件、施氮方式、施氮量、土壤情況和管理措施的不同而不同，一般情況下作物產量隨著施氮量的增加呈現先增加后降低的趨勢[43]。DSSAT模型可以解釋玉米品種和氮素投入對玉米生物量和籽粒產量的影響[45]。氮素的施加情況，應當根據具體情況進行靈活調整，積極研究適合不同地區的最佳施氮量。如鼓勵農民提高肥料管理和栽培技術水平；把握施加氮素的時機和位置可以減少硝態氮的損失[46]；同時在一定施氮范圍內，噴施氮肥方式相比于地面撒施方式更能提高玉米產量；建議根據玉米不同生長時期對養分的不同需求進行兩次或三次分施氮肥，而不是以高氮量作為基礎肥；調整種植日期、種植密度和施肥次數可進一步提高玉米產量和氮素利用效率[47]。

2.4 模擬灌溉制度對玉米生產的影響

傳統的灌溉制度不僅浪費水資源、污染環境，而且無法發揮玉米的生產潛力。借助作物模型，可以通過快速經濟的模擬試驗，研究最佳灌溉制度，提出符合實際生產的最佳方案[48?49]，這對于作物生產、環境保護和節約資源都有重要意義[50]。

2013年，Anothai等[51]發現在兩種不同蒸散方式下，DSSAT-CSM模型能夠準確模擬半干旱條件下不同灌溉制度對作物發育、產量、水分蒸散量和土壤含水量的影響。Jiang等[52]利用DSSAT模型進行模擬試驗時發現，適合西北地區的最佳栽植期為4月中上旬，最佳灌水期為玉米拔節期和抽穗期，不同氣候的最佳灌溉量不同，豐水年、平水年和枯水年的最佳灌溉量分別為1000、4200和4800m3·hm?2，通過制定灌溉計劃，該地區的灌溉量可減少近一半。劉影等基于DSSAT模型對豫北地區夏玉米灌溉制度的優化模擬過程中發現，在不同降水年型，不同的灌溉量對夏玉米的產量和水分利用效率影響差異顯著，通過模擬提出，在豐水年不需要額外灌溉；平水年需在開花期進行一次灌溉（灌溉量為30mm）；枯水年需在開花期和灌漿期進行兩次灌溉（灌溉量為50mm）[19]。楊曉娟等利用DSSAT-CSM模型，建立玉米水分關鍵期干旱指數損失模型，研究結果顯示陜西長武玉米水分關鍵期發生輕旱、中旱、重旱和特旱的概率分別為9.75%、5.90%、3.71%和3.50%，對調整該地區灌溉制度和降低旱災風險有借鑒意義[53]。張建平等利用DSSAT-CSM模型分析西南地區單一生育期干旱和兩個生育期（苗期和拔節期）同時發生干旱對玉米籽粒形成和產量的影響時發現，拔節期發生干旱導致玉米減產幅度大于苗期干旱的減產幅度，且兩個生育期同時發生干旱導致的減產率遠大于兩個單一發育期發生干旱疊加時的減產率[54]。同時Chen等也將該模型與西北地區玉米季內灌溉動態調度新算法結合，是否灌溉取決于動態預測的產量趨勢，該趨勢與實時天氣相呼應，而不是遵循某一個固定的灌溉計劃，這有助于改進干旱和半干旱地區的灌溉制度，進一步提高灌溉效率[55]。

水分對于農業生產影響較大，影響植株整個生長發育階段，優化灌溉制度不僅可以節約水資源，而且能夠促進植物生長發育，灌溉制度的優化不是以充分供水條件下的最高產量為目標，而是要以產量和水分利用效率的有效統一為目標，通過設立不同灌溉模式、生長關鍵期灌溉組合和灌溉梯度，探究不同降水年的夏玉米生長季缺水情況，才能進一步確定夏玉米最佳灌溉時期和灌溉量[19]。另外可將水分脅迫因子納入CERES-CSM模型，有利于進一步提高區域玉米產量預測準確度[56]。

2.5 模擬土壤類型對玉米生產的影響

土壤含有作物生長所必需的營養元素及有機物，土壤播種前的墑情和無機氮含量決定著玉米保苗率的多少，但傳統方法無法及時確定土壤營養物質含量與作物生長和產量的關系，而利用作物模型進行研究時，只要保證作物品種和土壤參數的準確性，模型就能準確模擬當地作物生長規律，有利于調整后續農業管理措施。

目前，如何獲得連續可用的土壤數據依然面臨挑戰[57]。番興明等在利用DSSAT-CSM模型模擬優質蛋白玉米品種葉片增長動態時發現，因無法準確獲取土壤與氣候數據，導致葉面積指數、葉片數量和干物質重模擬值均高于實際值[58]。Han等在前人研究的基礎上，使用SoilGrids數據集開發了一個與DSSAT兼容的10km分辨率的網格化全球土壤剖面數據集，將作物模型與土壤信息聯系起來，這對于全球或區域尺度上網格作物建模應用和生物產量估計起到重要作用[59]。陳學文等采用控制變量法研究東北地區在施肥和不施肥兩種水平下DSSAT模擬效果時表示，在保證作物品種系數正確的前提下，DSSAT對不同處理下的最大葉面積指數模擬效果較好，能較好地反映土壤環境條件變化與作物生長的關系[2]。楊靖民等運用DSSAT-CSM模型探究吉林黑土作物?土壤氮循環?土壤有機碳平衡時，發現土壤殘留氮隨著施氮量的增加而增加，且當玉米秸稈還田量超過一定標準時，土壤活性有機碳、氮含量能夠維持當年的供需平衡，尤其在玉米播種前，土壤中的無機氮和含水量在干旱年對玉米生長至關重要[60]。楊玥等在西北地區對玉米種植?土壤?水分動態變化進行模擬時發現，DSSAT-CSM模型對土壤中表層水分的模擬效果較好，但對于土壤底層水分的模擬還需進一步驗證，研究同時表明采用氮磷配施有機肥、壟上覆膜和溝內覆秸稈措施可以顯著提高土壤微生物多樣性，有助于提高土壤質量[61]。

作物模型中的土壤模塊，能將土壤條件與作物生長發育及產量聯系起來。但如何準確獲取連續可用的土壤信息目前還未得到解決，且土壤條件并非決定作物產量的唯一因素，農藝管理技術的不合理也會導致玉米產量和效益降低[45]，應綜合考慮后及時調整。

3 問題與展望

雖然DSSAT模型是當前應用最廣泛的作物模型，但利用模型模擬農業生產仍然有不可避免的不確定性。針對存在的問題，研究前景展望主要有以下幾個方面。

（1）DSSAT-CSM模型是基于點的模型，需要輸入基于特定站點的信息，無法實現跨空間信息交互和及時了解作物生長和發育的空間變異情況。后續可以優化該模型的輸入文件和可視化輸出文件等特定工具，與其他系統集成，實現跨時空信息交互。

（2）在農業生產過程中，土壤特性和天氣情況隨時可能會發生變化，而模型在模擬過程中往往無法捕捉到這些動態變化，從而增加作物產量預測的不確定性。據此，可增加土壤碳氮等養分以及水分動態管理，提高模型預測的準確性[21]。

（3）在調整作物品種參數時采用的主流方式為試錯法，存在一定的人為誤差[62]。無法保證品種遺傳參數的精度，未來研究中應進一步規范和完善田間試驗數據和數據質量，并對模型內部子模塊計算方法進行本土化處理和修正優化。

（4）模型無法模擬病蟲害、極端天氣（如洪水、冰雹、颶風）和復雜養分轉移對玉米生長和產量影響情況。應結合其他預測工具如全球氣候模型(Global Climate Models, GCMs)和區域氣候模型(Regional Climate Models，RCMs)共同預測氣候變化對作物生長的影響[63]。

（5）不同作物模型的結構原理及適用條件存在明顯差異。Hijmans等開發的WOFOST（World Food Studies）模型側重于定量描述作物產量的形成過程[64]；澳大利亞CSIRO開發的APSIM（Agricultural Production Systems Simulator）模型核心是土壤[65]，突出強調不同耕作方式對作物生長的影響，聯合國糧農組織開發的AquaCrop模型則強調作物對水分脅迫的反應[66]，可將上述作物模型與DSSAT模型進行耦合以實現優勢互補，從而更全面地模擬溫度、土壤、管理措施和氮肥等影響因素對作物生長發育的影響。

（6）此外，作物模型的存在是為了解決實際生產問題，為實現模型的長期研究戰略規劃和實施，應考慮模型使用的方便性和實用性，模型的使用不應局限于科研，更應該針對小農生產提供強化管理技術，以便實現生產力和環境效益的協同增長[67]。

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Progress of DSSAT-CSM Model Application in Maize Planting Research

WANG Yu-ling1, XU Chun-xia2, BI Ya-qi2, FAN Jun2, GUO Rui-jia2, WANG Jing2, FAN Xing-ming2

(1. Institute of Resource Plants, Yunnan University, Kunming 650504, China; 2. Food Crops Research Institute, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming 650205)

Crop models play an important role in the simulation, evaluation and prediction of maize production. Through literature review, the authors systematically summarized the development and application of DSSAT-CSM model in China; the composition, development and shortcomings of DSSAT-CSM model; and the process and results of using crop model to simulate the key factors affecting maize growth. It provided reference and technical support for crop model to optimize maize growth and yield by adjusting crop variety parameters, temperature variation, nitrogen fertilizer measures, irrigation system and key soil factors. Uncertainty and deficiencies of current crop models were the key factors that limited simulation accuracy and efficiency. Therefore, standardizing data collection, coupling multiple types of crop models, optimizing dynamic management processes, and modifying and optimizing models are the future trends of crop models.

Crop model; DSSAT-CSM; Maize; Crop growth

10.3969/j.issn.1000-6362.2023.06.004

王宇玲,徐春霞,畢亞琪,等.DSSAT-CSM模型在玉米種植研究中的應用進展[J].中國農業氣象,2023,44(6):492-501

2022?07?01

云南省院士專家工作站(202205AF150028)；云南省高端外國專家專項

番興明，博士，研究員，研究方向為玉米種質資源與遺傳育種，E-mail: xingmingfan@163.com

王宇玲，E-mail：13522506922@163.com