国际作物模拟研究新进展

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1、国际作物模拟研究新进展 高亮之                                  （江苏省农业科学院，江苏南京210014） 本文选择国际上2007-2008年间发表的若干篇有关作物模拟的研究论文，根据其全文的内容，扼要地说明它们的研究目的，方法和结果，由此介绍国际作物模拟研究的若干最新进展。本文作者对各项研究，均有简评，说明该研究对于中国农业科学工作者（特别是数字农业工作者和农业气象工作者）的可以借鉴之处。1美国关于牧草和草地的模拟研究此项研究由位于美国德克萨斯州的美国农部农业研究局（U

2、SDA-ARS）下属的草原、土壤和水分实验室的J.R.Kiniry等完成。论文发表于AgronomyJournal99:450-461(2007)。他们首先通过田间试验和观测确定两种改良型牧草：Coastalbermudagrass（沿海百慕大），Bahiagrass（巴哈雀稗）和几种天然暖季牧草的作物参数，如；叶面积、消光系数(k)、辐射利用率、N浓度等。测定的结果是：沿海百慕大和巴哈雀稗的最大叶面积指数是：2.2；而多数天然牧草是要小得多，如Bluegrama(兰孤茅草)是0.6；Bluestem（兰

3、茎草）是0.8。消光系数，改良型牧草较低（1.0-1.1），天然牧草较高(1.3-2.1)，说明后者株型比较披散。然后应用ALMANAC（AgriculturalLandManagementAlternativewithNumericalAssessmentCriteria）模型，在德州有代表性的土壤条件下进行干物质生产的模拟。13个县，各3种土壤，30年资料的统计结果表明，模拟的产量和NRCS(NaturalResourcesConservationService，美国自然资源保护局)的实测产量的符合良

4、好。例如沿海百慕大,模拟产量是6.3±2.6Mgha-1,而NRCS的产量是6.3±2.4Mgha-1。根据上述结果，研究者认为ALMANAC模型是在德州模拟土壤和天气对牧草产量影响的良好工具；而此模型在美国其他地区应用也是可行的。由于该模型可以模拟养分吸收和群体覆盖，它可以用以模拟改良型牧草和天然牧草的养分吸收，可以模拟放牧和牧草收割措施对土壤侵蚀的影响。简评：在中国，草地和牧草计算机模拟研究还很少，而草原和牧草在中国农业发展上有非常重要的意义。因此。国外的草地和牧草的模型和模拟研究，有值得我们借鉴的价

5、值。2印度应用DSSAT选择稻麦轮作的最佳策略此项研究是印度两位学者，R.Sarkar,S.kar 在印度完成的。论文发表于AgronomyJournal100:97-97(2008)。稻麦轮作的面积在印度有10MH（1.5亿亩）,提供印度谷物总产量的85%。在季风季节(6-10月)的雨养条件下的水稻，用直播和移栽两种方法栽培。使稻麦轮作生产得到持续性的发展是印度农业的重要问题。田间试验是在印度东部的克勒格布尔（Kharagpur）的印度技术研究所（IIT）农业和食品工程部的试验场进行。该地属于半湿润亚热

6、带气候。土壤属于酸性红壤土。试验年份是2001-2003年。试验的前茬处理有：r0w0(无前茬)，r1w0（水稻前茬），r0w1（小麦前茬），r1w1（稻、麦前茬）。N素处理有：水稻、小麦分别有0，40，60，80，100，120kgNha–1。天气生成模型用SIMMETEO（DSSAT3.5的组成部分），以生成未来30年的天气变化。作物模型用DSSAT3.5，其中水稻和小麦模型分别用CERES-Rice和CERES-Wheat。DSSAT3.5中有“系列分析程序”(SequenceAnalysisPro

7、gram)。此项研究的特点就是采用了系列分析方法。在系列分析程序中，可将不同作物轮作制度和不同管理措施相结合，连续进行10年的模拟试验。因此前一年的作物和管理的结果可以影响后一年的模拟。研究表明：年度的雨量和同年的稻麦产量有明显的相关性。研究的最后结果是：不论是直播稻或移栽稻，①小麦前茬+100kgNha–1；②水稻前茬+80kgNha–1，这两种栽培方案在未来30年的天气变化中，可以得到最佳的、最稳定的产量。简评：此项研究表明，对于作物轮作制度的研究中，应用作物模型的系列分析方法，可以得到10-30年内

8、的农业最佳决策。这是其他农业研究方法无法得到的结果，充分体现农业模拟方法的优越性。３日本关于水温对水稻影响的模型研究此项研究由日本岩手(Iwate)大学农学院的HiroyukiShimono等完成,论文发表于AgronomyJournal99:1327-1344(2007)。研究地点是日本北海道，该地区是世界著名的寒冷稻区。Tanaka在1962年研究指出，日本北部的稻田的最高和最低水温（TW），分别比最高和最低气温（Ta）高