收稿日期：2009-11-09
基金项目：国家重点基础研究发展计划（973计划）项目（2009CB118607）；高等学校博士学科点专项科研基金（200800190035）作者简介：韩琳琳（1982-），女，山东济宁人，博士生，主要从事农业生产系统的模拟研究。E-mail ：sdhanlin@163 通讯作者：任理（1959-），男，北京人，工学博士，教授，目前从事土壤物理学和农业水文学研究。E-mail ：i.gov
应用农业生产系统模型分析冬小麦-夏玉米轮作体系
的农田水氮利用效率
Ⅱ：模型的模拟验证与情景分析
韩琳琳1，2，任理1，2
（1.中国农业大学资源与环境学院土壤和水科学系，北京100193；
2.教育部植物-土壤相互作用重点实验室，北京100193）
摘要：应用经过参数灵敏度分析与标定后的农业生产系统模型（APSIM ），以北京市海淀区东北旺试验
站为背景，探讨了不同灌溉、施肥、种植日期和种植密度等农艺措施下冬小麦和夏玉米的产量、水分利用效率及氮肥偏生产力的变化，以期探寻适合当地特定气候、土壤条件下的既能保证粮食稳产高产又能达到资源高效利用的田间管理措施。首先根据所搜集的1985—2005年统计年鉴中的产量数据对参数标定后的模型作了进一步的验证，结果表明：冬小麦和夏玉米产量的模拟值与年鉴统计值之间的平均相对误差分别是43%和21%。运用验证后的模型，基于所设计的9种不同的水氮管理情景进行了模拟分析，结果表明：冬小麦在播前、拔节期和开花期灌溉75mm ；丰水年和平水年夏玉米在播前灌溉31mm ，枯水年夏玉米在播前和抽穗分别灌溉20mm ，特枯水年夏玉米在播前和抽穗分别灌溉84mm ；冬小麦在播前和拔节期分别施入氮肥43kg/hm 2和87kg/hm 2
，夏玉米在苗期和大喇叭口期分别施入氮肥40kg/hm 2和80kg/hm 2。这样的节水省氮灌溉施氮方案不仅能够获得较高的粮食产量，还能获得较高的水分利用效率和氮肥偏生产力。关键词：冬小麦-夏玉米轮作体系；水分利用效率；氮肥偏生产力；农业生产系统模型；验证；情景分析
中图分类号：S152文献标识码：A
1研究背景
华北平原是降水的年际变异性较大，大约70％的降水集中在7—9月的夏玉米生育期，只有30％的降水集中在每年10月到来年6月份的冬小麦生育期。为了满足作物水分需求、达到高产，传统的种植方式
通常在冬小麦的全生育期灌溉4~5次，一般情况下，在夏玉米的生育期也会灌溉1~2次。同时高氮肥投入在这个地区也是非常普遍的，北京郊区冬小麦和夏玉米生育期施氮量一般为309kg N/hm 2和256kg N/hm 2［1］，氮肥的过量施用造成北京平原农区浅层地下水硝态氮污染严重［2］。不断增加的水土压力使得这种高投入高产出的农业模式难以为继，亟需寻求高产高效的可持续发展模式。
由于气候在年际间存在变异性，只有长时段的分析才有可能对以下风险给予清楚的指示，即管理措施影响作物产量的风险和对水量平衡相关组分有效观测的风险［3］
。长时段的模拟可以提供对一系列管理措施的结果进行概率上的分析，所以也能加速对管理措施的认识。然而，田间试验昂贵耗时，不能分析长时间和大区域（如大面积改变种植类型或者气候变化等）的情景。因此，需要一种能够反映作物、土壤和气候之间关系的作物模型来研究不同作物、土壤和气候环境下的水分利用率
水
利学报SHUILI XUEBAO 2011年10月
第42卷第10期
文章编号：0559-9350（2011）10-1185-07—
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（Water U Efficiency，WUE）和氮肥偏生产力（Partial Factor Productivity of applied N，PFP N）的变化。农业生产系统模型（Agricultural Production Systems Simulator，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研究组（Agricultural Production Systems Rearch Unit，简称APSRU）自1991年以来开发研制的农业生产系统模拟模型。该模型自研发以来的应用研究［3］为开展农田水氮利用效率的长期模拟与分析提供了有益的信息。
目前，APSIM在我国华北平原的适用性和应用研究尚处于探索阶段［4］。孙宁和冯利平［5］利用AP⁃SIM-Wheat分析了不同气候年型下冬小麦产量风险的时空分异规律；李艳等［4］在北京东北旺试验站和
禹城试验站利用APSIM-Wheat分析了禹城和北京这两个试验站的冬小麦产量潜力；王琳等［6］在禹城试验站利用APSIM-Wheat、APSIM-Maize和APSIM-Soilwat2分析了冬小麦-夏玉米产量潜力及水分满足率；Chen等［7］在栾城试验站利用APSIM-Wheat、APSIM-Maize和APSIM-Soilwat2给出了冬小麦-夏玉米要维持最大的水分生产力WP（Water Productivity，WP）下所需的灌溉次数和灌溉量。
与上述研究不同，本文在对APSIM参数进行较全面的灵敏度分析和标定的基础上［8］，首先，基于参数标定后的土壤水模块（APSIM-Soilwat2）、土壤氮模块（APSIM-Soiln2）、小麦模块（AP⁃SIM-
Wheat）、玉米模块（APSIM-Maize），利用所搜集到的1985—2005年冬小麦和夏玉米产量的统计值验证模拟的产量动态；其次，在9种不同的节水省氮方案的基础上定量化地优选出兼顾粮食产量和水氮利用效率的灌溉施氮方案；最后，基于优化方案进一步模拟冬小麦晚播增密和夏玉米晚收这一农艺措施的增产增效。
2材料和方法
2.1长时间模拟所用数据资料为了能在长时间尺度上更好地分析农田水分利用效率和氮肥偏生产力的动态，模拟时段为1951年1月1日至2005年12月31日。下面就长时间运行标定后的模型［8］所需要的数据来源做简要介绍。
根据就近原则选取国家基本气象站的北京站1951—2005年间的气象数据作为模型所需的气象数据。在基于长时间的历史资料模拟时，仿照Asng等的研究［9］，假定历史上的作物品种与标定时段的相同，具体地，认为冬小麦和夏玉米的主要品种分别为京东8号和京垦114［10］。冬小麦和夏玉米分别于每年的10月12日和6月21日播种。北京地区冬小麦生育期缺水量与灌溉时期主要参照文献资料确定［11］。夏玉米生育期缺水量与灌溉时期按照和北京地区接壤的河北省京广北区的灌溉制度来近似代表。搜集了20世纪80年代至2004年的施氮量数据，假定2005年的施氮量和2004年的施氮量相同。20世纪60—80年代的施氮数据缺乏系统的文献记载。农业部农资信息表明全国是从1965年左右开始大量
施用化肥，并且到80年代之前化肥的施用量基本呈线性递增的关系［12］。因此，首先确定60年代左右的施氮用量为22kg N/hm2［13］。然后，线性插补出60—80年代间的缺失数据［14］。冬小麦在播前和拔节施肥，夏玉米在苗期和大喇叭口期施肥，基追比均为1∶2［12-15］。施肥种类选用较为普遍的碳铵。综合有关文献［16-18］的信息，确定了东北旺试验站自1960年以来的有机肥用量，另根据文献［19-20］，确定土粪为模型输入的主要农家肥料，近似认为土粪的C∶N为22，C∶P为69。基于文献［21］的研究报道，假定自1960年以来，采用牲畜或机械做动力的铧式犁的耕作措施，耕深统一设为18cm。按照田间持水量的65%［15］来设定模拟初始时刻（1951年1月1日）的土壤剖面的体积含水量。确定0~30cm土层的初始硝态氮浓度为3.843ppm［22］，由于缺少下层的实测资料，近似地认为下层的硝态氮浓度和上层的硝态氮浓度相同。
2.2节水省氮情景的设定首先，假设一种基本情景（简记为BWBF）来概化地再现历史上的灌溉和施氮制度。具体地：灌溉按照前已述及的对作物缺水量的考虑来进行；施氮量按照统计年鉴获取的施氮量来近似。接着，综合众多学者的研究成果设计了3种灌溉情景和3种施氮情景，具体如下：（1）3种灌溉情景（冬小麦的灌溉按有关文献［23-24］报道的所谓“吴桥模式”进行）。①灌溉情景1（简记为W1）：冬小麦在播前和孕穗分别灌溉75mm；丰水年和平水年夏玉米在播前灌溉31mm，枯水—1186
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年在播前和抽穗分别灌溉20mm ，特枯水年在播前和抽穗分别灌溉84mm 。②灌溉情景2（简记为W2）：冬小麦在播前、起身和孕穗分别灌溉75mm ；夏玉米按照灌溉情景1进行。③灌溉情景3（简记为W3）：冬小麦在播前、拔节和开花分别灌溉75mm ；夏玉米按照灌溉情景1进行。
（2）3种施氮情景（施氮按有关文献［12，25］的研究报道进行）。①施氮情景1（简记为F1）：冬小
麦和夏玉米全生育期施氮量分别为175kg N/hm 2和159kg N/hm 2；②施氮情景2：（简记为F2）：冬小麦和夏玉米全生育期施氮量分别为130kg N/hm 2和120kg N/hm 2；③施氮情景3（简记为F3）：冬小麦和夏玉米全生育期施氮量分别为233kg N/hm 2和212kg N/hm 2。冬小麦在播前和拔节施肥，夏玉米在苗期和大喇叭口期施肥，基追比均为1∶2。
综上，共有10种情景的组合（即：BWBF 、W1F1、W1F2、W1F3、W2F1、W2F2、W2F3、W3F1、W3F2、W3F3）。
3
结果和讨论3.1参数标定后的模型的长期模拟验证验证包括对独立的田间实测数据和模型输出结果之间的比较。为了能够更好地验证模型的适用性，在进行模型标定后，根据农业年鉴搜集到的1985—2005年冬小麦和夏玉米的产量数据对APSIM 模拟的基本情景的产量进行了验证（图1）。
对产量的模拟值与年鉴统计值的对比表明：冬小麦产量和夏玉米产量的模拟值和统计值之间的RMSE 分别为2628kg/hm 2和1475kg/hm 2，平均相对误差MRE 分别是43%和21%，模型对冬小麦和夏玉米产量普遍是低估。造成这种误差的来源是多方面的。首先，在对历史上的情形进行模拟时，由
于难以搜集到1960—2005年种植的作物品种资料，所以，仿照研究文献［26］假定历史上的作物品种
与由1999年6月至2005年10月的田间试验资料标定的作物品种一致，这种概化处理会带来一定误差；其次，通过对标定时段水氮平衡各组分的模拟分析（限于篇幅，这里没有显示）表明：在一定的产量水平下模拟的冬小麦吸氮量要高于田间试验数据，模拟的一定产量水平下的夏玉米吸氮量则与田间实测数据较接近，我们注意到，有学者在澳大利亚南威尔士的试验研究也表明模拟的小麦吸氮量偏高（小麦生育期灌溉加降水量及施氮量与东北旺试验站均较接近）［27］
；另外，模型在冬小麦生育期模拟的氮的净矿化量比田间试验数据偏低，而模拟的夏玉米生育期氮的净矿化量则与田间试验数据较接近，这或许可以部分地解释为什么夏玉米比冬小麦产量的模拟精度要高。3.2参数标定后的模型的模拟情景分析就1985—2005年的模拟结果的平均值而言，冬小麦产量、WUE 和PFP N 最高的情景分别是W3F2、W3F3和W3F2；夏玉米产量、WUE 和PFP N 最高的情景分别是W3F3、W2F2和W3F2。各情景之间的冬小麦、夏玉米产量和WUE 的差异性并不显著，而PFP N 在各个情景方案之间则有显著的差异，均表现为随着施氮量的增加PFP N 降低。作物产量不仅依赖于作物生育期的总用水量，还依赖于不同生长期的用水量。模拟结果表明：与相同的施氮量组合的情景下，W3组合下的冬小麦产量、WUE 、PFP N 均略高于W2情景，也就是说，在东北旺试验站，在越冬期之后灌溉拔节水和开花水，相比较在越冬期之后灌溉起身水和孕穗水更能够达到使冬小麦产量和水氮利用效率较高的目标，这和吴桥试验站的田间试验研究结果［24］一致。总体说来，所借鉴的“吴桥模式”在东北旺试验站都具有较好的表现，春灌两水更有助于冬小麦稳产。对夏玉米来说，具有相同
图11985—2005
年东北旺试验站冬小麦和夏玉米产量的模拟值和统计值的比较
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灌溉量的前提下，产量一般是随着施氮量的增加而略有增加。
以上的分析中分别给出了以产量或WUE 或PFP N 最大，即单一指标最优的情景方案。这里，希望
优选出既可以满足粮食高产又能够兼顾环境效益的综合优化方案。因此，依据如下原则进行冬小麦-夏玉米轮作体系下粮食产量和水氮利用效率多目标优化方案的选择：首先满足较高的粮食产量；其次满足较高的水分利用效率；最后考虑较高的氮肥偏生产力这一顺序进行优化。具体地，首先把9种情景下的作物产量按照由大到小的顺序挑选出排序前6位的方案，同时找出相应于这6个情景方案下的WUE 在9种情景方案的排序；然后把产量的排序序号和WUE 的排序序号相加，接着按照相加后的序号由小到大挑选出前3位（序号越小，表明产量和WUE 越高）；最后，在优选出的3种情景方案所对应的PFP N 中挑选出最大的方案，该方案与所对应的产量和WUE 便构成了粮食产量、水分利用效率和氮肥偏生产力综合最优的情景方案。对东北旺试验站的模拟情景分析结果根据以上准则优选出的灌溉与施氮方案为W3F2。该方案与BWBF 情景之间的对比见表1。
由表1可见，与BWBF 情景相比，在W3F2情景下，冬小麦的产量、WUE 和PFP N 及夏玉米的PF ⁃
P N 均有大幅度的提高，夏玉米的产量则略有下降，但其WUE 则略有提高。作物对土壤水分、养分的吸收是依靠根系，作物的蒸腾量近似于作物根系对土壤剖面上水分吸收的
总和，作物对某一层土壤水分的吸收除了受蒸腾条件的影响外，还要受作物在该层次中的根长密度、土壤含水量及土壤的导水性能的影响［28］。冬小麦最大根深可以到2m ，夏玉米也可以达到1.2m ［29-30］。在此，
为了进一步分析优选的节水省氮方案相对于BWBF 方案的增产增效机理，我们对比了自1985—2005年冬小麦和夏玉米全生育期0~200cm 土壤剖面平均的贮水量、硝态氮含量及根长密度的分布。冬小麦生育期在整个土壤剖面上，与BWBF 情景相比，W3F2情景具有更好的土壤贮水量和根长密度且剖面的硝态氮含量低于基本情景。也就是说优选出的W3F2情景不仅可以部分增产还可以增效，具有较好的环境效益。夏玉米生育期在整个土壤剖面上，与BWBF 情景相比，W3F2情景的土壤贮水量和硝态氮含量均低于BWBF 情景，但两种情景下的根长密度相差不大。
将W3F2情景下自1985—2005年冬小麦、夏玉米平均的WUE 和PFP N 进行线性回归，结果表明，
冬小麦的WUE 和PFP N 之间、夏玉米的WUE 和PFP N 之间、冬小麦-夏玉米轮作体系的WUE 和PFP N 之间均有较好的线性相关关系，这说明，优选出的W3F2方案可以做到农田水分利用效率的提高伴随着氮肥偏生产力的提高，即水氮效率都提高。3.3晚播增密方案的模拟以上分析表明通过灌溉和施氮管理措施的优化，增产主要是集中在冬小麦，夏玉米并没有增产。在华北平原，夏玉米的生长期在100~110d 左右，较短的生育期使得华北平原夏玉米品种通常为早熟或者中熟品种。吐丝阶段结束的较早，籽粒重量没有达到最佳，玉米的籽粒产量受到影响［31］。
对冬小麦采取晚播的栽培方式来延长夏玉米的生长期，进而提高夏玉米产量是夏玉米增产的重要农艺措施。此外，由于日长和气温的影响，冬小麦晚播会造成叶热间距缩短
［32］，需要增加播种密度来部分地补偿减少分蘖的影响［33］。这里，我们在现有冬小麦和夏玉米播种日期及播种密度的情况
下，进一步考虑对冬小麦晚播增密进而延长夏玉米的生育期（将该情景模拟简记为DSIDDH ）。具体做
法如下：在现有冬小麦播种日期的基础上晚播10d ，对冬小麦的播种密度增至750万株/hm 2，夏玉米情景BWBF
W3F2提高的百分数/%/（kg/hm 2）3407.525210.1952.90/（kg/hm 2）4327.814279.68-1.11（kg/hm 2）7735.329489.8722.68WUF
/（kg/m 3）0.961.3035.47/（kg/m 3）1.351.371.40/（kg/m 3）1.211.3410.54PFP /（kg/kg ）12.8340.08212.38/（kg/kg ）21.5135.6665.80/（kg/kg ）17.1737.96121.07表1BWBF 情景和W3F2情景下的产量和WUE 及PFP N 的对比
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密度维持不变。由于APSIM 是根据作物的品种参数自主模拟物候期。为了能够概化模拟冬小麦晚播增密和夏玉米晚收的情景，分别对所标定的冬小麦和夏玉米品种参数中的从灌浆期到成熟期的积温和从开花期到成熟期积温参考当地的历史气象资料进行了适当的调整，即把前者由原来的650℃d 调整为610℃d ，把后者由原来650℃d 的调整为730℃d ，以此来近似模拟冬小麦晚播但是按时收获且夏玉米晚收的情况。
从表2可以看出，与优选出的节水省氮方案W3F2相比，晚播增密可以较大幅度上提高夏玉米的产量，增幅为19%，这主要是由于，籽粒重的增加是籽粒产量增加最主要的贡献者，对夏玉米进行晚收后，虽然在9月后期一般停止生长，然而仍在灌浆，灌浆则会增加籽粒重
［31］。对冬小麦来说，虽然晚播了10d 且按时收获，但是由于播种密度的增加补偿了由于晚播分蘖减少的影响，冬小麦产量反
而相对于未晚播增密的方案有7%的增产。4结论
标定后的APSIM 对1985—2005年冬小麦、夏玉米产量的模拟趋势与统计数据的趋势总体一致，模型对冬小麦和夏玉米的产量均是低估，模拟的冬小麦、夏玉米产量的精度为前者低于后者。9种不同的灌
溉施氮情景自1985—2005年的模拟结果表明：按照所设定的首先考虑粮食产量、其次考虑水分利用效率、最后考虑氮肥偏生产力的优先顺序，挑选出的综合最优方案（W3F2）在1985—2005年，冬小麦和夏玉米产量比基本情景分别提高了53%和降低了1%，轮作体系的产量比基本情景提高了23%；冬小麦和夏玉米的WUE 比基本情景分别提高了36%和1%，轮作体系的WUE 比基本情景增加了11%；冬小麦PFP N 比基本情景提高了212%，夏玉米PFP N 比基本情景降低了66%，轮作体系的PFP N 增加了121%。进一步地，为了加强夏玉米的增产效应，通过对所用模型的相关作物参数进一步调整，在计算机上实现了对冬小麦晚播增密及夏玉米晚收这一农学栽培措施的数值仿真，结果显示：这种农艺措施可以较大幅度地提高夏玉米产量，对比没有进行晚播增密的模拟情景，夏玉米产量提高了19%，此外，由于播种密度的增加，冬小麦产量也有一定幅度的提高，增幅达7%。
总之，冬小麦在播前、拔节期和开花期各灌溉75mm ；丰水年和平水年夏玉米在播前灌溉
31mm ，枯水年夏玉米在播前和抽穗分别灌溉20mm ，特枯水年夏玉米在播前和抽穗分别灌溉
85mm ；冬小麦在播前和拔节期分别施入氮肥43kg/hm 2和87kg/hm 2，夏玉米在苗期和大喇叭口期
分别施入40kg/hm 2和80kg/hm 2的氮肥；冬小麦晚播10d ，播种密度为750万株/hm 2，夏玉米正常播种，晚收10d 的农田管理措施，不仅可以做到粮食增产而且可以达到资源高效利用。这一节水省氮晚播增密的方案可供实际管理决策时参考。
致谢：真诚地感谢澳大利亚联邦科学与工业研究组织的Dr.Enli Wang 、Dr.Dean Holzworth 、Dr.Neil Huth 、Dr.Al ⁃lan Peake ；农业生产系统研究组织的Devoil Peter 、Dr.John Hm2rgreaves 、Dr.Michm2el Robertson 以及荷兰瓦赫宁根大学作物和草生态小组的Dr.Meinke Holger 提供的APSIM 方面的热情指导。感谢澳大利亚第一产业和渔业部的Christo ⁃pher Murphy 和Donovan Gail 提供的APSIM 不同版本（4.2版本、5.0版本和6.0版本）的注册许可。感谢河北省灌溉中心试验站的李会昌高级工程师提供河北省冬小麦、夏玉米需水量图及灌溉分区评价；感谢中国农业大学资源与环境学院张卫峰老师提供2004年分县施氮数据及毛萌副教授在模型输入和输出模拟数据质量控制方面所付出的辛劳；感谢中
情景W3F2W3F2DSIDDH 提高的百分数/%（kg/hm 2）5210.195579.587.09（kg/hm 2）4279.685109.0119.38（kg/hm 2）9489.87
10688.5912.63WUE （kg/m 3）1.301.428.72（kg/m 3）
1.371.8333.34（kg/m 3）1.34
1.5918.66PFP （kg/kg ）40.084
2.927.09（kg/kg ）35.6642.5819.38（kg/kg ）37.9642.7512.63
表2W3F2情景和W3F2DSIDDH 情景之间的产量、WUE 和PFP N 的对比
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国农业大学农学院的王璞和王志敏教授在作物栽培学知识方面对我们的指教；感谢中国农业大学农业气象系的潘学标教授和杨晓光教授给予气象数据插补方面的指教。感谢我们研究小组博士研究生朱国威和张芊的协作。
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