apsim模型在农业生产中的应用

apsim模型在农业生产中的应用

1apsim生物物理模型作物土壤模拟模型可以跨越时间、季节、土壤类型和区域，用模型扩展土壤和作物水分的测量。因此，模型的模拟方法在农业生产和管理中发挥着非常有效的作用。在干旱地区，农业生产的决策决策措施往往受到降水和季节分布变率的影响。适宜的模型可以预测和报告干旱条件下系统的组成部分，这有助于正确决策，确保农业生产的最大利润。APSIM是由隶属澳大利亚联邦科工组织和昆士兰州政府的农业生产系统组(APARU)开发研制,可以用于模拟旱作农业系统中各主要组分的机理模型.APSIM生物物理模块的一个特点是注重土壤过程,如土壤N、土壤水、有机质以及同土壤N和土壤水分运动密切相关的地表留茬问题.有关土壤-作物模型,前人已做了大量工作.NTRM、CENTURY、EPIC和PERFECT等90年代初期开发的优秀模型,特别重视土壤变化过程,但对作物层次重视不够.事实上作物生产层往往同气候、作物的基因型和实践管理水平密切相关.APSIM最早的开发理念欲使模型本身可以准确模拟农业系统中长期资源管理的影响,通过模拟土壤有机质动态、水土流失、土壤盐渍化、土壤酸化和作物品种选择等,确定农业系统长期发展进程及管理措施的反映.APSIM早期曾经强烈地受到CERES和GRO的影响,但是CERES和GRO缺乏模拟轮作序列、休闲、地面留茬以及同土壤有关的有机质流失、土壤侵蚀、土壤结构衰退和土壤酸化等的能力.由于它的灵活性、可操作性,APSIM被认为更应该是一个模型系统的灵活软件环境,而不是针对某一个特定作物系统的一个模型.2模型中的apsim2.1模拟过程管理模块APSIM模型由4部分组成:模拟农业系统中生物和物理过程的生物物理模块;发展用户定义模拟过程的管理措施和控制模拟过程的管理模块;各种调用模拟过程“进出”数据的模块和驱动模拟过程和控制传递于不同模拟信息模型的中心引擎.其组成可以用图1表示.2.2apsim界面测试除核心构成以外,APSIM由APSFRONT、APSIM-explore等组成了用于模型构建、测试和应用的APSIM用户界面,通过APSGRAPH、APSIM-Qutlook等多种数据库工具显示模拟结果的输出,做进一步的数据分析,提供了不同的模型发展、测试工具和文件工具(APSRUDO、APSTOOL)和为Web用户和开发者的支持设施.2.3apsim模型的建立APSIM的土壤水-模块基于层叠(cascade)水分平衡模型,利用了Jones和Kiniry开发的CERES、Littleboy开发的PERFECT模型中水分模块.土壤的水分特征曲线由萎蔫系数(LL15)、作物利用下限(CLL)、最大田间持水(DUL)和饱和体积含水量(SAT)来表示(图2).APSIM比CERES和PERFECT改进之处在于:水分模块对水分动态的模拟为逐日、连续的;可以计算逐日每一土壤层中大于DUL的饱和含水量部分,饱和水分移向下层;不同的土壤类型采用不同的土壤扩散系数;非饱和水流可以在邻近层次中运动,直到达到特定的水分梯度为止.不同的土壤类型采用不同的径流曲线,其值从0～100不等,采用了美国农业部USLE模型的径流曲线.土壤蒸发Es=conat1/2,参照CERES模型.2.4c/n比及u3000石化学成分土壤N模块反映了土壤C和N动态,在CERES基础上,APSIM模型将土壤有机质分为活性C、土壤微生物及其产物库(Biom)和土壤有机质库(Hum).2个库间的C流计为全C,相应的N流由C库中的C/N比决定.模型假定不同库中的C/N比不随时间变化而保持恒定,Biom中C/N比由初始文件定量,而Hum中C/N比则取决于输入的土壤C/N比.Biom和Hum库的分解被计算为第1级过程,其速率稳定性取决于该层土壤温度和水分,新鲜有机质库的处理同CERES玉米模型,其分解受C/N比的影响,速效N的矿质化和进入库蓄(immobilization)取决于N素分解与微生物合成、腐殖质形成过程的平衡,为供应进入库蓄而形成的不适宜速效N会导致分解速度下降.硝态N和氨态N均对进入库蓄过程有效.有机质库分解产生CO2向空气中释放并将C转送到Biom和Hum库中.Biom分解为C素的内部循环(见图3).2.5地表留茬量的增加APSIM中各种作物留茬以地表留茬量、留茬盖度和对土壤N的贡献来表述,汇入地表留茬库中.任何新进入的留茬,模型计算其平均重量后加进系统,表述为现有地表留茬总量.地表留茬通过耕作入土部分和盖度间的关系沿用了PERFECT模型的计算法,APSIM的改进之处在于注重地表留茬的分解以及分解对于维持C、N平衡的机理.地表留茬量的减少通过下述几种途径实现:1)不留茬:如焚烧、打捆,这一行为不改变留茬的C/N比;2)通过耕作,秸秆还田:耕作将一部分地表留茬转入一定土壤层次的新鲜土壤有机质库;3)就地分解:分解途径类似于土壤N模块中有机质库,任何进入库蓄部分均从地表开始,与此同时,有机C形成、氨态N释放也加入到表层土壤中.地表留茬的分解速率同地表留茬量密切相关.2.6地上生物量分室.在国内生物量分室中的应用.我国于制约APSIM中物候生长由3基点温度控制,模拟的生命过程分为物候、分蘖和叶面积、根生长、作物水分关系、作物N素状况、植物的衰老和死亡.花后生长完全由3基点温度决定.其中,ASPIMN_WHEAT模块是在Ritchie和Jones与Kiniry的CERES模型基础上构建的.开发者对地上生物量分室做了改进,生物量包含了叶鞘、叶片和茎杆部分,并且考虑了霜冻对叶面积伤害造成的影响;将根系生长分为根系在整个剖面的分布及在每一个层次的分布.由于APSIM模拟轮作序列中前作作物的水、N终态,即是下一茬作物水分和N素的初态,为改变这种状况,Meinke将现有的模型成功地与作物模块连结起来,形成了APSIM春小麦综合模型I-WHEAT.同其它模块相比,I-WHEAT增加了模型的预测性,减少了单一过程的细节.I-WHEAT的生物物理过程假定:产量由收获指数(HI)与积温线性增加的关系来模拟,收获系数受N素和水分限制,一旦N供应和水分受限,HI便停止,N亏缺首先影响叶片生长,然后影响光能利用,存在于光截留和干物质积累之间的灵敏反应通过环境因素作用于叶片生长.因此总体上说,APSIMI_WHEAT在保留外界环境的影响因子方面相对稳定.3土壤水分和n素的模拟APSIM模型已应用到不同的气候带,如澳大利亚昆士兰州北部的亚热带干旱带、温带大陆的美国密执安、新西兰的温带海洋气候带、澳大利亚冬季降水为主带和全年均匀降水带及西澳的地中海气候带、荷兰的海洋性气候带和菲律宾的热带湿润高海拔区.这些气候带覆盖了如下几个不同的土壤类型:澳大利亚降水变率大的红壤、南澳州的胀缩土壤、西澳州的砂粘土和粘土、菲律宾的粘红壤以及欧洲大陆荷兰的粉砂壤土和粉砂粘土等.涉及的作物或树种有小麦(Triticumaestivum)、玉米(Zeamays)、大麻(Cannabissativa)、甘蔗(Saccharumspp.)、桉树(Eucalyptusgrandis)和苜蓿(Medicagosativa等.Probert利用APSIM对澳大利亚北休闲系统的土壤水分和N进行模拟时发现:土地休闲利用时,由于缺乏作物覆盖,要求模型对土壤蒸发模拟准确,同时,对水分在土壤剖面中的下渗和重新分布以及随后的蒸发也有准确的模拟.由于模拟参数合理,因此对休闲系统的土壤水分和N素进行了准确的模拟.3.1灌浆期对小麦产量的影响APSIM对小麦生产的模拟开发比较早,也比较完善,Asseng和Dunin对西澳地中海气候下小麦水分利用效率(WUE)和N素利用效率(NUE)进行了研究.模拟结果表明,随季节变化,小麦的WUE和NUE受土壤类型、N素投入、降雨量,尤其是降雨格局的影响.在降水中等的粘土地带,小麦产量高于降水偏低地带.由于N素淋溶,即便降雨量很高,小麦在砂壤地的生产力也很低.模型反映出降水对小麦生长几个关键阶段的影响:开花前降雨不足,则小麦生长不良,故提前播种,可以获得与降雨量高、有较好土壤水分贮存条件下同样高的产量;同理,开花期若早于多年平均开花期,则籽粒产量高,而晚于平均开花期,则籽粒产量将减少,而秸秆产量较高;灌浆期降水若低于平均值,籽粒产量将下降.开花后的土壤水分有效性也是决定灌浆饱满与否的指标之一.APSIM可依据小麦生产诸阶段的降水情况来判断产量.Reyenga利用APSIM的I_WHEAT模块分析了全球变化对小麦生产系统的影响.在大气CO2浓度增加的情况下,他们将模型中辐射利用效率(RUE)、蒸腾蒸散等参数分别在原来基础上增加了23%、37%,而将特定叶面积(SLA)和临界N浓度(CNC)减少了11%和12%.模拟结果表明,在全球变化情况下,澳大利亚昆士兰州东南部小麦产量受降水变率的驱动,存在着年际间变异,大气CO2倍增显著提高小麦产量,非结构性碳水化合物产量随特定叶面积的降低而增加,小麦籽粒蛋白质含量降低.根据该结果,昆士兰州东南部在大气CO2增加的情况下,选择晚熟小麦品种,提前播种可能是最佳对策.实测结果发现,该地区硬质小麦原本较高的蛋白质含量随大气CO2的增加而下降,APSIM模拟提示,提高灌浆期温度或增加N肥投入可减缓该现象.在荷兰的粉砂壤、粉粘土壤上,应用APSIM模型研究了施N水平、施N时间对冬小麦种子质量和土壤残余N的影响,经1200个实测数据验证,N肥效应的实测值和模拟值的相关性达90%(R2=0.9),平均差平方根(RMSD)仅0.8t·hm-2.模型结果表明,2月施N可以增加穗粒产量,但对种子质量的影响较小;分蘖和拔节期施N显著增产,尤其对种子质量的提高有明显效果,对土壤残余N无明显影响;后期施N可增加小麦籽实蛋白含量.模型分析表明,在荷兰,冬小麦最经济的施N模式应该为2月间施N,施N量为140kg·hm-2.模拟结果还发现,在欧洲的海洋性气候下,因土壤水分胁迫明显弱于澳洲大陆,模拟结果较干旱条件下更为准确,如在荷兰模拟的小麦种子蛋白质的RMSD值仅1.6%,比西澳的3.2%低100%.在新西兰温带海洋性气候下运行APSIM,也发现对小麦种子蛋白预测的RMSD值较低,可以说,过度干旱影响了模拟结果的真实性,干旱区应用APSIM需要改进参数.此外,实际产量高时,模拟结果更贴近真实值,优于对低产量的模拟.换言之,产量较低时,往往模拟值偏高,因此模拟有过于理想化的趋势.3.2apsim模型在苜蓿生长中的应用Probert应用APSIM对鹰嘴豆-小麦轮作系统中牧草的N素、水分利用效率和籽粒产量进行了模拟,获得了较理想的拟合结果(R2=0.74).在1998年,APSIM模型应用于模拟苜蓿生长时发现,在水分条件适宜的情况下,APSIM对苜蓿生物量、叶面积指数和地上生物量的N素贮存的模拟获得了满意结果(模型分别代表了53%的生物量变异和46%的叶面积指数的变异),而且模型还很好地反映了干旱胁迫下叶片衰败现象.但是在水分胁迫时,APSIM对苜蓿生长的拟合表现不良.由于多年生牧草具有年内多次开花、多次刈割利用的特性,模型尚未解决花后如何模拟苜蓿产量分室和衰老过程,需要关注水分胁迫下、花后及不同的刈割频率下,水分的作用机制.因此,澳大利亚CSIRO的研究人员专门对此开展了深入研究,Robertson等在以大量文献确定相关参数的基础上,分别对代表暖季型豆类作物——绿豆、花生和冷季适应型豆类作物——鹰嘴豆的冠幅发育、生物量分室、多年生植物代表——苜蓿的产量特征以及不同节位的单叶面积等特征,在洪积粘土土壤上开展了田间观测.在拥有丰富参数的基础上,解决了豆科牧草模块生物量累计和分室方面存在的缺陷.结果表明,使用通用豆科牧草模块可以对多种豆科植物进行模拟,其突出的贡献为,将参数、系数等设为外设文件,用户只需更改初始文件的内容,便可以模拟新的豆科植物,简化了在现有作物模块基础上开发新加入豆科牧草品种模拟的工作.因此,APSIM表述多年生豆科牧草生长过程的能力已得到改善,为在草田轮作有悠久历史的黄土高原应用模型管理豆科牧草-小麦系统生产给予了极大的应用空间.3.3经济效益预测在菲律宾的高海拔地区,通常采用1年生作物沿等高线在多年生豆科灌丛或各种树木行间间作,作物与天然植被或牧草呈带状种植的灌丛间作方式,以减少水土流失.为确定灌丛间作的效果,尼尔森等在菲律宾海拔3000m、平均降雨量为2060mm、排水不良的酸性亚热带红土地上,应用APSIM模型对玉米不同种植方式的水保功能、模型表现和经济效益作了细致的研究,APSIM模拟表明,径流与地表覆盖有强烈的相关关系,雨季径流曲线和地表覆盖之间的相互关系分别为:裸地93.1%、灌丛间作83.2%.玉米+灌丛间作可降低水土流失的相关参数,根据实测的土壤流失、径流和盖度型,大田种植玉米的侵蚀效率λbare和覆盖物指数b依次为0.55和0.27,而灌丛间作则相应为0.29和0.35.模型对积累径流预测的准确性受年内土壤水分和径流曲线参数等影响.灌丛间作下较低的λbare值,说明灌丛能显著减缓地表水流的冲刷效应,较高的b2值表明灌丛提高了土表覆盖物对防止侵蚀的效应.灌丛间作有增加地表覆盖,减轻水土流失的功能,主要是通过降低水流的溶质浓度,并进一步减低了溅蚀而显著降低了夹带卷走表土的作用.使用灌丛间作可使径流曲线降低10%.APSIM模拟表明,大田连作种植玉米25年后,土层将减少54cm,土壤侵蚀模数达190t·hm-2·年-1,而灌丛间作的土壤侵蚀模数仅为1t·hm-2·年-1.说明APSIM具有准确模拟亚热带潮湿、高海拔地区玉米传统耕作与玉米-灌丛间作的产量、水土保持功能的能力.3.4甘蔗模拟研究APSIM模型可以综合分析不同地带、施肥时间、灌溉、收获时间以及地面留茬等不同管理措施对甘蔗产量和生产的影响.这是其它的甘蔗模型如CANEGRO和QCANE等不具备的综合功能.甘蔗模块是APSIM目前开发比较完善的作物模块之一,它的基本参数来自澳大利亚、夏威夷、南非、瑞士等不同的国家,而不同地区在土壤肥力、气候带、水分利用和糖分含量方面有很大的差异.但由于参数确定合理,叶面积、生物量、蔗糖含量、地上生物量和N素贮存等项目的模拟值与实测值间直线相关的决定系数(R2)分别为0.79、0.93、0.83和0.86.由于实测值和模拟值间的拟合性良好,因此甘蔗模块有广泛的适用性.此外,甘蔗为多年生植物,母株和根、蘖、茎组成了不同年龄等级的个体.Lisson认为,一个由完整甘蔗生长周期组成的单个APSIM模型,便可以捕获不同生长季节气候通过管理互作产生的变异,这样就无须每年测定所有的株数和根、蘖数,而可以减少模拟时间.此外,统计比较表明,APSIM对甘蔗的模拟年代不宜超过40年,超过40年后,模型对变异的表现能力将大大减弱.3.5对异常干旱的表现模拟系统中仅靠气象条件能否说明降水强度和降水分布与农业系统状态关系仍存在争论.Keating通过APSIM的I_WHEAT、N_WHEAT和高粱模块SORGHUM和CSSAT,分析了澳大利亚东北部谷物生产区对异常干旱(exceptionaldrought)的反应.结果表明,仅靠气候因子并不能说明降水强度和降水格局与农业系统的相关性,通过对环境的模拟可以评价农业系统的表现.灵敏度分析表明,不同的模型和不同种植制度几乎不能确定“异常干旱”的发生.而APSIM模型反映了降水时间、降水强度和降水量以及土壤储水量对作物系统的影响.因此,综合模型超越了仅用气象条件来评价过度干旱现象的局限,可作为旱作农业区旱情测度和预报的工具之一.3.6长期尺度下土壤深层排水年际间变率大,一般年在澳大利亚,土地和地下水盐渍化是一个重要的现实环境,总面积约1.9×107hm-2的多年生植物被清除,种植1年生作物后,由于浅根系植被对深层土壤利用不够,不能利用生长季以外的降水,而裸地的蓄水作用,造成上层水分向深层下渗,致使土壤大面积次生盐渍化.研究人员试图用APSIM作为管理工具,控制盐渍化的发展.用APSIM模型模拟不同作物管理措施下的深层排水,发现在不同的土壤类型和不同气候带下,受降雨模式的影响,深层排水的季节内分布年际间变率极大.自沿海向内陆地带分布来看,以东经116.0oE的深层排水最大,由东向西,随降雨的减少,小麦带发生深层排水的概率仅为50%(在降水很少的重壤砂土和粘土中发生的概率更低).根据1970～1990年资料,掌握长期尺度下不同作物格局中土壤深层排水规律,可以通过控制作物布局来控制地下水位动态,为有效减轻土壤次生盐渍化的发生和发展提供决策依据.4在农业生产系统中,支持多种气候变化通过建立适应气候条件、气候条件、气候条件变化的多模态模型.如前所述,APSIM模型目前在草地部分开发不够,动物生产系统未开发成熟.APSIM开发人员正试图同CSIRO的