基于CERES模型的华北地区冬小麦—夏玉米周年土壤水分动态模拟及水利用特性分析

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华北平原是我国重要的粮食生产基地,受全球气候变暖以及水资源连年超负荷使用的影响,当地水资源危机呈逐年加重的趋势,水资源限制已经成为制约当地粮食生产最重要的生产要素。本研究以CERES模型为基础,在模型应用验证的基础上,研究建立了基于大田实测数据与CERES-Wheat模型输出结果的冬小麦土壤水分平衡模型(模式平衡模型),并应用CERES-Wheat模型和CERES-Maize模型对华北平原冬小麦-夏玉米轮作需水量进行了分析,以期为CERES模型生产应用及当地冬小麦-夏玉米轮作体系水分的精确定量化管理提供技术支撑。研究结果如下:(1)对CERES-Wheat和CERES-Maize模型在华北平原冬小麦-夏玉米轮作体系中的应用进行了系统分析。经过品种参数校正后的CERES-Wheat模型和CERES-Maize模型对冬小麦-夏玉米轮作体系生育期、产量、产量构成因素以及生物量的预测精度较高,对氮含量、蒸散量等指标的模拟效果精确度和稳定性相对较差。要提高CERES-Wheat和CERES-Maize模型的系统性精度,单纯靠调整品种参数很难实现,需要在模型的品种水氮吸收特性、根系特性、模型机制上进一步校正。(2)应用CERES-Wheat和CERES-Maize模型对0-200cm土体总水分含量及分层水分含量(每层20cm)的模拟效果进行了分析。结果表明,CERES-Wheat和CERES-Maize模型可以对土壤水分含量进行模拟,模型对0-120cm土层各层土壤水分含量模拟精度低于120-200cm土层各层的模拟精度,模型模拟精度还有待于进一步提高。(3)研究提出了模型模拟的模式平衡法,并应用该方法建立了冬小麦土壤水分含量模式平衡模型。所建的模式平衡模型对20-120cm各土层所建回归方程显著,对0-20cm、120-200cm土层所建回归方程不显著。与CERES-Wheat模型模拟结果相比,模式平衡模型土壤水分含量模拟值与实测值之间的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(NRMSE)计算结果表明,在20-120cm土层范围内各土层土壤水分含量模拟的精确度更高,品种年际间稳定性较高。说明模式平衡法可以对CERES-Wheat模型的20-120cm土层的水分含量预测精度进行改进提高。(4)通过情景模拟分析,计算出了T0(不灌溉)、T1(拔节期灌水75mm)、T2(拔节期、扬花期各灌水75mm)、T3(起身期、孕穗期和扬花期各灌水75mm)四个水分处理下冬小麦季灌溉水和土壤水的需要量分别为189mm、264mm、298mm、319mm.雨养夏玉米季盈余水分量为57mm。冬小麦-夏玉米轮作(冬小麦季T0、T1、T2、T3四个水分处理,夏玉米季雨养)周年作物灌溉水和土壤水需要量分别为132mm、207mm、241mm、262mm。在扣除土壤蒸发的情况下,冬小麦-夏玉米轮作周年作物灌溉水和土壤水需要量分别为0mm、14mm、48mm、70mm.
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