GOSSYM模拟模型在黄淮海棉区的验证
董占山1 韩湘玲2 潘学标1
1 中国农业科学院棉花研究所,河南安阳 455112 2
中国农业大学,北京 100094
摘要
利用1990年(正常年型)中国农科院棉花研究所(安阳)的试验资料,对GOSSYM进行了较全面的验证,结果表明:通过适当调整模型品种参数,GOSSYM基本上可以模拟中熟品种中棉所12、中早熟品种中棉所17、早熟品种中棉所16的生长发育和产量的形成过程,并针对存在问题提出了对GOSSYM模型进行修改的建议。
关键词 棉花,GOSSYM,模拟模型,品种参数,验证
黄淮海棉区自然资源条件优越,为我国的粮棉集中产区之一,棉花播种面积和总产1983年超过全国半数。该区地势平坦、土层深厚、土质疏松、排水良好、光照充足、水热适中、春季气温回升快、秋季多晴朗天气,这些条件有利于棉花的早发、稳长和吐絮,是我国主要的集中产棉地带。选此区为研究基地,进行不同熟性棉花品种的试验,验证棉花模拟模型GOSSYM的有效性,具有极大的现实意义。
本研究是在前人的研究基础上,对从美国引进的棉花模拟模型GOSSYM进行验证或修改,为该地区开发利用该模拟模型提供理论和实践依据。试验研究在地处黄淮海平原腹地的河南安阳中国农业科学院棉花研究所进行,选用在该区大面积推广的中熟品种中棉所12、中早熟品种中棉所17和早熟品种中棉所16为试验材料,以广泛验证GOSSYM模型对不同熟性品种类型的反应,以便充分发现问题,修改模型,获得一个可在该地区使用的棉花模拟模型。
1 GOSSYM简介
1969年,Stapleton在亚利桑那州开始研制棉花模拟模型,之后形成了SIMCOT和SIMCOT
Ⅱ模型,继之,在1983年Baker等研制出了GOSSYM模拟模型,又经过10年的努力,完善和扩充的GOSSYM已成为著名的棉花生产管理系统GOSSYM-COMAX的核心。GOSSYM-COMAX系统是一个农场级棉花生产管理系统,GOSSYM提供关于棉花生长发育等生理学方面的信息,COMAX则制订出关于施肥、灌溉和植物生长调节剂等方面的决策方案。GOSSYM-COMAX已在美国棉花带各州300多个农场使用,平均每公顷可以增加169美元的纯收益。
GOSSYM模拟模型是一个动态模型,能在生理过程水平上模拟棉花的生长发育和产量形成。该模型本质上是一个表达植物根际土壤中水分和氮素与植株体内碳和氮的物质平衡的模型,包括了水分平衡、氮素平衡、碳素平衡、光合产物的形成与分配、植株的形态建成等子模型。在GOSSYM模型中,植株光合、生长、形态发生部分的模拟步长(或模拟时间)以天为单位,而与土壤水分再分配有关的部分的模拟步长为一天10次。
GOSSYM模型有两个突出的特点,即强机理性和实用性。其机理性表现在模型中的各种关系是从SPARNET装置中获得的,具有较高的可靠性和广泛的代表性。模型能够模拟植株地上部分的光合、呼吸、物质积累和分配、器官建成等生理过程;同时能够模拟植物根际2m深土壤的水分、氮素的移动、作物根系的生长等物理和生理过程,还可以模拟棉株对各种环境变量的反应,如逐日的太阳辐射、最高和最低气温、风速、降雨等气象条件,以及种植密度、行距、耕作措施、施氮肥和灌溉等农艺措施。模型的实用性表现在其输出内容丰富、详细,可以满足科学研究和棉花生产管理的不同需要。
GOSSYM模型使用一个品种参数文件,包括48个参数,其中有依品种的、依温度的参数和一些填补目前知识空缺的参数。这些参数主要是作为方程的截距或斜率,或作为棉花植株生育性状的上下限来使用。依品种的参数比较容易获得,如可以在育种者那里得到铃的最大尺寸;发育期和主茎节位与果节之间的时间间隔是依温度的参数,也比较容易得到;其它参数很难从直接的观测得到,采用数值仿真的方法(Boone,MYL,1993)得到。本研究通过数值仿真获得的中棉所12、中棉所16、中棉所17的品种参数。
2 GOSSYM模型的验证
GOSYYM模型虽然已于1986年开始在美国棉花带广泛应用了,且取得了良好的效果,但是,当将其引入我国时,由于我国棉花生产管理、棉花品种、气候、土壤的特殊性,必须对其进行验证和修改,取得土壤参数、品种参数等必要的数据,然后才能使用。
2.1 材料与方法
1990年,选用3个在黄淮海棉区表现较好的推广品种(中棉所12、17、16)为试验材料,在河南安阳中国农业科学院棉花研究所试验场进行田间试验。中棉所12于4月13日播种,密度4.5万株.hm-2,中棉所17于5月3日播种,密度6.0万株.hm-2,中棉所16于5月22日播种,密度为7.5万株.hm-2,80cm等行距,6行区,行长10m,4次重复,7月4日施饼肥75kg.hm-2和尿素112.5kg.hm-2,8月10日喷缩节安60g.hm-2。在生长季节中,自5月22日至9月25日每隔10d调查一次,测定株高、主茎节数、果节数、蕾数、铃数,并用LI-3000叶面积仪测定全部叶面积。
2.2 中棉所12的验证结果
用GOSSYM对1990年在河南安阳中国农业科学院棉花研究所的试验资料进行模拟,模拟值与实测值拟合的直线方程见表1。
表1 中棉所12的GOSSYM模拟值(Y)与实测值(X)的直线回归方程
Table 1 Regression equations between practical values(X) and simulated
values(Y) for CRI12
指标 |
N |
回归方程 |
R2 |
F值 |
株高 |
14 |
Y= 2.93+ 1.05*X±3.41 |
0.993 |
1821.00*** |
主茎节数 |
15 |
Y= 0.041+1.08*X±1.80 |
0.956 |
306.30*** |
株蕾数 |
15 |
Y=-4.02+ 1.22*X±5.64 |
0.897 |
121.67*** |
株果节数 |
13 |
Y= 0.87+ 1.00*X±4.53 |
0.977 |
509.40*** |
株铃数 |
9 |
Y= 1.79+ 1.18*X±4.23 |
0.891 |
65.17*** |
叶面积系数(LAI) |
12 |
Y= 0.350+1.01*X±0.55 |
0.918 |
122.38*** |
对中棉所12的模拟结果与实测值进行比较发现:GOSSYM的模拟值总的来说和实测值吻合。在打顶之前,株高和主茎节数的模拟值和实测值能较好地吻合,打顶以后,棉株基本上不再长高,模拟株高还在缓慢增加,主茎节数也在增加。叶面积系数(LAI)的模拟值在全生育期内均较实测值高一些;单株总果节数、蕾数和铃数的模拟值与实测值很接近。
由表1可以看出,对6个棉花性状,GOSSYM模拟值与实测值均具有高度的正相关关系,株高、主茎节数、单株总果节数、叶面积系数4个指标模拟值依实测值的回归系数均接近1,说明它们的拟合度较高;单株蕾数、株铃数2个指标的拟合程度次于前者。
GOSSYM模拟的皮棉产量为1709.3kg.hm-2,实际皮棉产量为1569kg.hm-2,二者的相对误差为8.2%,在允许误差范围内。
为了检验所得到品种参数的有效性,用GOSSYM模拟了1988和1989两年不同栽培条件下中棉所12的皮棉产量表现(表2)。由表2可知,GOSSYM可以较好地模拟不同年型不同栽培条件下中棉所12的生长发育及产量的形成过程,皮棉产量的模拟值与实测值较接近,相对误差的平均值为9%,但1988年的模拟结果偏差较大,但基本在允许误差范围内,原因可能是管理措施(使用时间是估计的)的不一致造成的。
表2 不同年份不同栽培条件下中棉所12的模拟结果
Table 2 Simulated lint yield for CRI12 under several culture conditions
in some years hm 2
年份 |
密度/万株 |
纯氮量/kg |
缩节安/g |
皮棉实产/kg |
模拟产量/kg |
模拟与实际之差/kg |
相对误差/% |
1988 |
4.50 |
165 |
30 |
1254.2 |
1401.1 |
146.9 |
11.7 |
1988 |
4.50 |
75 |
0 |
1042.4 |
1412.3 |
369.9 |
35.5 |
1989 |
3.90 |
180 |
30 |
1828.5 |
1726.0 |
-102.5 |
-5.6 |
1989 |
4.35 |
150 |
37.5 |
1741.5 |
1771.0 |
29.5 |
1.7 |
1989 |
4.80 |
135 |
45 |
1746.0 |
1743.0 |
-3.0 |
-0.1 |
1989 |
5.25 |
120 |
45 |
1825.5 |
1698.1 |
-127.4 |
-7.0 |
1989 |
4.50 |
112.5 |
0 |
1785.0 |
1759.8 |
-25.2 |
-1.4 |
以上结果证明通过适当调整模型参数,GOSSYM基本能够用来模拟黄淮海棉区中熟棉花品种的生长发育及产量的形成过程,但其中存在一些问题,如不能较好地模拟中棉所12生育前期长势较弱的特点,叶面积系数偏大等;另外,在实际作物打顶之后,养分的分配会转向生殖生长,而模拟作物不能模拟这种特性。虽然,最后的模拟皮棉产量与实测值较为接近,但作为一个完善的作物模拟模型,欲在科学研究和棉花生产中应用的话,还需要对其进行必要的修改。
2.3 中棉所17的验证结果
用GOSSYM对1990年在河南安阳中国农业科学院棉花研究所做的中棉所17试验进行模拟,其模拟值结果与实测值拟合的直线方程见表3。
表3 中棉所17的GOSSYM模拟值(Y)与实测值(X)的直线回归方程
Table 3 Regression equations between practical values(X) and simulated
values(Y) for CRI17
指标 |
N |
回归方程 |
R2 |
F值 |
株高 |
14 |
Y= 0.28+1.01*X ±3.944 |
0.988 |
1104.91*** |
主茎节数 |
14 |
Y= 2.61+0.688*X±2.362 |
0.891 |
106.53*** |
单株总果节数 |
11 |
Y=-2.16+1.02*X ±5.73 |
0.940 |
158.01*** |
单株蕾数 |
14 |
Y= 1.87+0.822*X±5.177 |
0.745 |
38.07*** |
单株铃数 |
14 |
Y=-1.56+1.21*X ±1.043 |
0.956 |
279.15*** |
叶面积系数 |
11 |
Y= 0.24+0.909*X±0.337 |
0.969 |
307.64*** |
中棉所17的GOSSYM模拟值与实测值比较表明,株高和主茎节数在打顶前拟合得很好,打顶以后,实际作物基本不再长高,模拟作物还在慢慢长高,这是需要改进的。叶面积系数(LAI)的模拟值与实测值基本上吻合,但后期模拟作物的叶面积系数居高不下;单株总果节数、蕾数和铃数的模拟值与实测值也比较接近,但蕾的模拟值较实测值偏差较大,且后期模拟作物出现二次生长,这可能与株高的继续增高,主茎节数持续发生有关,另外模拟作物的单株成铃数较实际作物的多一些。
由表3可以看出,中棉所17的GOSSYM模拟值与实测值具有高度的相关关系,除单株蕾数外,其余指标的模拟值与实测值的回归方程的决定系数均大于0.9。株高、单株总果节数、叶面积系数等3个指标模拟值依实测值的回归系数均接近1,说明它们的拟合度较高;单株蕾数、株铃数、主茎节数等3个指标的拟合程度仅次于前者。
最后的模拟产量为1445.9kg.hm-2,实际产量为1356kg.hm-2,二者的相对误差为6.7%。单从皮棉产量这一综合指标来说,采用表1中的中棉所17的品种参数,利用GOSSYM模型基本上可以模拟中棉所17的生长发育及产量形成,但其中也存在不少的问题。
2.4 中棉所16的验证结果
用GOSSYM对1990年在河南安阳中国农业科学院棉花研究所的中棉所16的试验进行模拟,模拟值与实测值拟合的直线方程见表4。
表4 中棉所16的GOSSYM模拟值(Y)与实测值(X)的直线回归方程
Table 4 Regression equations between practical values(X) and simulated
values(Y) for CRI16
指标 |
N |
回归方程 |
R2 |
F值 |
株高 |
14 |
Y= 4.77 +0.987*X±6.003 |
0.977 |
549.05*** |
主茎节数 |
12 |
Y= 1.08 +1.00*X ±1.041 |
0.975 |
436.24*** |
单株总果节数 |
10 |
Y=-2.98 +1.17*X ±5.351 |
0.939 |
137.79*** |
单株蕾数 |
15 |
Y= 4.05 +0.846*X±5.974 |
0.657 |
26.82*** |
单株铃数 |
13 |
Y=-0.607+1.19*X ±1.144 |
0.944 |
202.59*** |
叶面积系数 |
11 |
Y= 0.217+0.918*X±0.347 |
0.965 |
271.76*** |
对中棉所16,GOSSYM的模拟值总的来说可以与实测值吻合。株高和主茎节数在打顶前拟合得较好,打顶以后,实际作物基本不再长高,模拟作物还在慢慢长高。叶面积系数(LAI)的模拟值在吐絮之前与实测值较吻合,但是吐絮之后,模拟值一直偏高,这于中棉所17的情况相似。单株总果节数、蕾数和铃数的变化模拟值与实测值较为接近,其中,从蕾数的变化图上也可以看到模拟作物后期出现了二次生长。
由表4可以看出,GOSSYM模拟值与实测值具有高度的相关关系,除单株蕾数外,其余指标的模拟值与实测值的回归方程的决定系数均大于0.9。株高、主茎节数、叶面积系数等3个指标模拟值依实测值的回归系数均接近1,说明它们的拟合度较高;单株总果节数、单株蕾数、株铃数等3个指标的拟合程度仅次于前者。
最后的模拟产量为1395.5kg.hm-2,实际产量为1362kg.hm-2,二者的相对误差为2.5%。单从皮棉产量这一综合指标来看,通过适当调整品种参数,GOSSYM基本上可以模拟早熟棉花品种中棉所16的生长发育及产量形成,但是也存在与中棉所17相似的问题。
3 结论与讨论
GOSSYM已在美国棉花带的14个州使用了近10年,至1993年已有300多个农场使用它,模拟结果大多比较理想,已成为美国棉农的好帮手。这与众多科学家在各州对GOSSYM模型的广泛验证,逐步完善GOSSYM模型的工作是分不开的。
在对GOSSYM模型进行验证时,最好是利用人工气候箱等可控装置,对模型的各个细节进行全面的验证;而后用大面积的生产资料对模型进行实际应用效果的确定,这种验证应该有多种气候和土壤条件下的结果,才能全面公正地对模型作出评价。
通过用河南安阳中国农科院棉花所1990年(正常年型)三种类型的品种对GOSSYM验证,单从皮棉产量这一综合指标来看,可以认为,通过适当调整GOSSYM原有的品种参数,并取得模拟棉田的土壤特征参数,建立起土壤特征文件,在我国黄淮海棉区,基本上可以用GOSSYM模拟春棉和夏棉的生长发育规律和产量形成过程。所以可以将棉花模拟模型GOSSYM引入我国,应用到我国棉花科研和生产上,或集成到适合我国国情的棉花生产管理系统中。
但是,从GOSSYM对各个生育指标的模拟来看,模型还存在一些与我国棉花生产实际不相适应的地方,如打顶的问题,早熟与中早熟棉花品种的二次生长问题;另一方面,模型还需要用生物量动态变化资料进行验证,以全面确定其模拟物质分配关系与实际情况的符合程度。总之,本文只是初步对GOSSYM模型进行了验证,还需要进一步深入研究,对GOSSYM模型做出适当的调整或修改,以便在我国更好地利用。
虽然验证了模型的有效性,可以将它作为科学研究和生产管理的工具加以应用。但是,在实际应用中存在着不少问题:①模型品种参数的获得:对一个新的品种,必须建立一套品种参数,这个过程是比较复杂的,需要详细调查该品种在不同气候条件下的表现,获得试验数据集,对模型进行全面验证,以获得可靠的品种参数;②土壤特征参数的获得:GOSSYM模型利用了一个包括许多参数的土壤特征文件,它是作物根际土壤过程模拟模型RHIZOS所要求的,其中的参数确定必须由土壤科学家协助进行。
为了在我国棉花生产中应用棉花模拟模型,不仅需要对模拟模型进行修改完善,以适合我国的国情,同时也需要改善我国棉花中出现的品种多乱杂,良种退化的现象,搞好优良品种的提纯复壮,实行统一供种,这样会有利于棉花生产本身,也有利于应用棉花模拟模型,使我国的棉花生产逐步走上现代农业的轨道。
参考文献
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潘学标,邓绍华等.不同熟性棉花品种的器官发育规律研究.
棉花学报,1992,4(增刊):63~72
潘学标,邓绍华等.高产棉花太阳辐射能利用率及干物质分配规律研究.棉花学报,1992,4(增刊):53~62
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JM McKinion.GOSSYM: A simulator of cotton growth and yield. S.C. Agri. Exp. Stn. Tech.
Bull.1089.1983
Boone,MYL, DO Porter & JM McKinion.Calibration of GOSSYM: Theory
and practice. Computer and Electronics in Agriculture, 1993, 9:193 ~203
Fye, RE, VR Reddy & DN Baker. The validation of GOSSYM: Part I.
Arizona conditions. Agricultural System. 1984,14:85 ~105
McKinion, JM, DN Baker et al. Application of the GOSSYM/COMAX system to
cotton crop management. Agric. Syst., 1989, 31:55 ~65
Reddy, VR, DN Baker & JN Jenkins. Validation of GOSSYM: Part II.
Mississippi Conditions. Agricultural System. 1985, 17:133 ~154
Validation of GOSSYM: In the Condition of Huang-Huai-Hai Region
Dong Zhanshan1 Han Xiangling2 Pan Xuebiao1
1 Cotton Research Institute, CAAS, Anyang Henan 455112
2 Chinese Agricultural University, Beijing 100094
ABSTRACT
GOSSYM has been validated by a data set obtained from Cotton Research
Institute in 1990 (normal climate year type). The results show that GOSSYM can generally
simulate the growth and development of CRI12 (middle-maturity variety), CRI17
(early-middle-maturity variety) and CRI16 ( early-maturity variety) by adapting the
variety parameters of GOSSYM. Finally, some suggestions about adapting GOSSYM structure
have been raised.
Key words cotton, GOSSYM, simulation model, variety parameter,
validation
|