未来气象条件下旱地春小麦产量及生物量对施氮量和播期变化的响应模拟

doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2025.04.035

摘要/Abstract

摘要：

春小麦是甘肃省的主要农作物之一，其植株的生长发育及产量变化对保障当地乃至西北地区粮食安全有着重要意义。APSIM-Wheat作物模型在模拟小麦生长发育与产量方面具有较高的准确度与适应性，可为农业生产者与决策者提供生产依据和决策支持。为探究未来气象条件下播期与施氮量调控对旱地春小麦产量及生物量的耦合效应，基于甘肃省陇中地区气象数据、土壤数据以及管理数据，利用试验区2013-2018年大田试验的春小麦产量及生物量数据对APSIM-Wheat模型进行适用性验证。结果表明，春小麦模拟产量及生物量的归一化均方根误差均在8%以内，模型的有效性均大于0.8，说明模型具有较高的准确度和适用性。基于CMIP5 2种典型浓度路径RCP4.5和RCP8.5预测的研究区2025-2100年气象数据，设置播期和施氮量梯度变化的模拟情景：早播（3月3日）、正常播（3月18日）、晚播（3月31日）；施氮量设0、52.5、105、157.5与210 kg/hm² 5个梯度；最后使用2种气候情景下的气象数据与验证过的APSIM-Wheat模型模拟各试验条件下的春小麦产量及生物量。结果表明在RCP4.5和RCP8.5未来气候情景下春小麦产量及生物量均表现为早播>正常播>晚播。综合分析各试验条件下春小麦产量的变异系数与回归方程，为在西北地区未来暖湿化条件下保持春小麦的高产与稳产，研究区春小麦宜选择施氮量157.5 kg/hm²，且于3月上旬播种。

关键词: 春小麦, APSIM-Wheat模型, 产量, 生物量, 播期, 施氮量

Abstract:

Spring wheat is one of the main crops in Gansu Province, and its plant growth and yield changes are of great significance for ensuring the food security of the local area and even northwest China. APSIM-Wheat crop model has high accuracy and adaptability in simulating wheat growth, development and yield, which can provide production basis and decision support for agricultural producers and decision makers. In order to explore the coupling effects of sowing date and nitrogen application rate on spring wheat yield and biomass in dryland under future meteorological conditions, this study verified the applicability of APSIM-Wheat model based on the meteorological data, soil data and management data, along with spring wheat yield and biomass data from field experiment conducted in the experimental area of Longzhong, Gansu Province, from 2013 to 2018. The results showed that the NRMSE of spring wheat simulated yield and biomass were both less than 8%, and the ME were both greater than 0.8, indicating that the models had high accuracy and applicability. Based on the 2025-2100 meteorological data of the study area under the prediction of two typical concentration paths of CMIP5, RCP4.5 and RCP8.5, the simulation scenarios of sowing date and nitrogen gradient change: early sowing (3rd, March), normal sowing (18th, March) and late sowing (31st, March) were set, which were represented by ESW, NSW and LSW, respectively. Nitrogen application rates were set as five gradients (0, 52.5, 105, 157.5 and 210 kg/ha). Finally, the meteorological data under two climate scenarios and verified APSIM-Wheat model were used to simulate spring wheat yield and biomass under different experimental conditions. The results showed that under the two future climate scenarios of RCP4.5 and RCP8.5, the yield and biomass of spring wheat were ESW > NSW > LSW. The coefficient of variation and regression equations of spring wheat yield under different experimental conditions were analyzed comprehensively. Spring wheat in the research area should be planted with 157.5 kg/ha nitrogen in early March in order to consistently provide a high and steady yield of spring wheat under future warm and humid conditions in Northwest China.

Key words: Spring wheat, APSIM-Wheat model, Yield, Biomass, Sowing date, Nitrogen application rate

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Wang Zhigang, Liu Qiang, Wang Jin, Gong Jingjin, Yao Qunying. Simulation of Response of Spring Wheat Yield and Biomass to Nitrogen Application Rate and Sowing Date in Dryland under Future Meteorological Conditions[J]. Crops, 2025(4): 276–282

图/表 7

表1

表2

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图3

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参考文献 22

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土层深度 Soil depth (cm)	容重 Bulk density (g/cm³)	风干含水率 Air-dried moisture (mm/mm)	土壤导水率 Soil hydraulic conductivity (mm/h)	饱和含水率 Saturated moisture (mm/mm)
0~5	1.290	0.013	0.013	0.460
5~10	1.226	0.013	0.013	0.490
10~30	1.325	0.046	0.046	0.450
30~50	1.200	0.071	0.071	0.500
50~80	1.140	0.087	0.087	0.520
80~110	1.140	0.103	0.103	0.520
110~140	1.250	0.107	0.107	0.480
140~170	1.120	0.115	0.115	0.530
170~200	1.110	0.127	0.127	0.530

参数Parameter	值Value
株高Plant height (mm)	1000
春化敏感因子Vernalization sensitivity	1.0
从灌浆期至成熟期积温 Thermal time from filling to mature (℃)	580
最大谷粒质量Maximum grain size (g)	0.045
最大灌浆速率Maximum grain filling rate (mg/d)	2.30
分蘖质量Weight of tiller (g)	1.22
每茎秆籽粒数Grains per stem	25.0
光周期敏感因子Photoperiod sensitivity	2.0

气候模式Climatic model	方程Equation	相关系数Correlation coefficient
RCP4.5	Y_产量=1355.23+182.20X₁+74.96X₂-0.36X₁²-0.15X₂²-0.29X₁X₂	0.96
	Y_生物量=3752.86+255.17X₁+95.56X₂-0.41X₁²-0.17X₂²-0.38X₁X₂	0.94
RCP8.5	Y_产量=1429.16+177.08X₁+69.41X₂-0.29X₁²-0.13X₂²-0.30X₁X₂	0.98
	Y_生物量=3716.45+254.87X₁+93.46X₂-0.44X₁²-0.17X₂²-0.41X₁X₂	0.93