作物杂志,2025, 第2期: 215–221 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2025.02.029

• 生理生化·植物营养·栽培耕作 • 上一篇    下一篇

WOFOST模型对江淮地区水稻生长发育模拟的适应性评价

伍露1(), 张皓2, 杨霏云1, 郭尔静1, 斯林林3, 曹凯3, 程陈4()   

  1. 1中国气象局气象干部培训学院,100081,北京
    2上海市生态气象和卫星遥感中心,200030,上海
    3浙江省农业科学院环境资源与土壤肥料研究所,310021,浙江杭州
    4丽水学院生态学院,323000,浙江丽水
  • 收稿日期:2023-11-07 修回日期:2024-05-08 出版日期:2025-04-15 发布日期:2025-04-16
  • 通讯作者: 程陈,主要从事作物模型与环境调控、专家决策系统开发与应用研究,E-mail:chengsir1993@lsu.edu.cn
  • 作者简介:伍露,主要从事农业资源高效利用研究,E-mail:duyulu5566@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(32101294);中国气象局创新发展专项(CXFZ2022J053);丽水学院人才启动基金项目(6604CC01Z)

Adaptability Assessment of WOFOST Model for Simulating Rice Growth and Development in the Jianghuai Region

Wu Lu1(), Zhang Hao2, Yang Feiyun1, Guo Erjing1, Si Linlin3, Cao Kai3, Cheng Chen4()   

  1. 1China Meteorological Administration Training Center, Beijing 100081, China
    2Shanghai Ecological Metorology and Satellite Remote Sensing Center, Shanghai 200030, China
    3Institute of Environment and Resource & Soil Fertilizer, Zhejang Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310021, Zhejiang, China
    4College of Ecology, Lishui University, Lishui 323000, Zhejiang, China
  • Received:2023-11-07 Revised:2024-05-08 Online:2025-04-15 Published:2025-04-16

摘要:

通过收集2006-2012年江淮地区水稻生长发育和气象资料,对WOFOST模型进行调参验证,确定了关键发育阶段内所需积温、比叶面积、分配系数和枯萎速率等作物参数,并评价了模型在江淮地区的适应性。结果表明,WOFOST模型可以较好地模拟江淮地区水稻生长发育动态变化过程,开花期、成熟期、叶面积指数(LAI)、叶干物质量、茎干物质量、穗干物质量、地上干物质量和产量观测值与模拟值的RMSE分别为1.73~4.66 d、1.94~4.42 d、0.39~2.51、(0.43~0.86)×103 kg/hm2、(0.86~1.52)×103 kg/hm2、(0.52~1.21)×103 kg/hm2、(1.38~1.96)×103 kg/hm2和(0.45~1.33)×103 kg/hm2NRMSE分别为0.75%~1.96%、0.74%~1.49%、8.74%~43.40%、14.94%~30.55%、18.16%~28.84%、9.44%~22.81%、11.33%~15.89%和5.49%~13.43%,其中合肥水稻发育期,叶、茎、穗和地上部干物质量,镇江水稻LAI和荆州水稻产量模拟效果最优。水稻LAI、叶和茎干物质量随移栽天数增加呈现先上升后下降的变化趋势,而穗和地上部干物质量随移栽天数增加呈现逐渐上升的趋势。

关键词: WOFOST模型, 江淮地区, 水稻, 生长发育, 适应性

Abstract:

This study collected rice growth and meteorological data from 2006 to 2012 in the Jianghuai region and validated the WOFOST model by adjusting plant genetic parameters. The following crop parameters for determining development stages and rice growth, such as accumulated temperature, specific leaf area, distribution coefficient and leaf senescence rate, were calibrated, and the adaptability of the model in the Jianghuai region was evaluated. The results showed that the WOFOST model can effectively simulate the dynamic changes in rice growth and development in the Jianghuai region. The RMSE of the measured and simulated values for flowering period, maturity period, leaf area index (LAI), leaf dry matter weight, stem dry matter weight, panicle dry matter weight, aboveground dry matter weight, and yield were 1.73-4.66 d, 1.94-4.42 d, 0.39-2.51, (0.43-0.86)× 103 kg/ha, (0.86-1.52)×103 kg/ha, (0.52-1.21)×103 kg/ha, (1.38-1.96)×103 kg/ha, and (0.45-1.33)×103 kg/ha, respectively and the NRMSE were 0.75%-1.96%, 0.74%-1.49%, 8.74%-43.40%, 14.94%-30.55%, 18.16%- 28.84%, 9.44%-22.81%, 11.33%-15.89%, and 5.49%-13.43%, respectively. Among different study stations, rice development stage, dry matter weight of leaves, stems, panicles, and aboveground in Hefei, LAI in Zhenjiang, and yield in Jingzhou presented the most accurate simulation results. The LAI, leaf and stem dry matter weight of rice first increased and then decreased with the increase of transplanting days, while the dry matter weight of panicles and aboveground parts showed a gradually increasing trend with the increase of transplanting days.

Key words: WOFOST model, Jianghuai region, Rice, Growth and development, Adaptability

表1

江淮地区WOFOST模型水稻发育期模块的遗传参数

站点
Station
初始
发育期
DVSI
初始总干
物质量
TDWI
(kg/hm2)
出苗期—
开花期
所需积温
TSUM1 (℃·d)
开花期—
成熟期
所需积温
TSUM2 (℃·d)
合肥Hefei 0.30 350 1482 435
荆州Jingzhou 0.23 330 1345 405
武汉Wuhan 0.28 110 1350 440
兴华Xinghua 0.00 310 1210 455
徐州Xuzhou 0.35 180 1610 505
镇江Zhenjiang 0.33 130 1490 610

表2

江淮地区WOFOST模型水稻生长模块的遗传参数

站点
Station
发育阶段
Developmental stage
比叶面积
SLA (hm2/kg)
发育阶段
Developmental stage
叶分配系数
FL (kg/kg)
茎分配系数
FS (kg/kg)
穗分配系数
FO (kg/kg)
发育阶段
Developmental stage
枯萎速率
RFSE
合肥
Hefei
0.10 0.0027 0.00 0.40 0.60 0.00 0.00 0.45
0.70 0.0029 0.50 0.45 0.55 0.00 2.00 0.50
0.98 0.0020 0.71 0.58 0.42 0.60
1.30 0.0029 0.95 0.10 0.30 0.80
1.40 0.0010 1.00 0.00 0.20 1.00
2.00 0.0010 2.00 0.00 0.00 1.00
荆州
Jingzhou
0.10 0.0017 0.00 0.40 0.60 0.00 0.00 0.30
0.58 0.0019 0.58 0.52 0.48 0.00 2.00 0.40
0.86 0.0020 0.80 0.38 0.62 0.00
1.10 0.0015 0.85 0.00 0.00 1.00
1.40 0.0015 0.90 0.00 0.00 1.00
2.00 0.0010 1.00 0.00 0.00 1.00
2.00 0.00 0.00 1.00
武汉
Wuhan
0.10 0.0025 0.00 0.55 0.46 0.00 0.00 0.50
0.66 0.0030 0.25 0.58 0.42 0.00 2.00 0.60
0.90 0.0027 0.50 0.45 0.55 0.00
1.30 0.0018 0.72 0.51 0.49 0.00
1.40 0.0010 0.90 0.05 0.28 0.67
2.00 0.0010 1.00 0.00 0.01 0.99
2.00 0.00 0.00 1.00
兴华
Xinghua
0.00 0.0020 0.00 0.40 0.60 0.00 0.00 0.60
0.60 0.0026 0.50 0.55 0.45 0.00 2.00 0.60
0.90 0.0032 0.70 0.35 0.65 0.00
1.00 0.0022 0.90 0.30 0.15 0.55
2.00 0.0022 1.00 0.00 0.15 0.85
1.10 0.00 0.00 1.00
2.00 0.00 0.00 1.00
徐州
Xuzhou
0.10 0.0017 0.00 0.40 0.60 0.00 0.00 0.50
0.70 0.0019 0.50 0.45 0.55 0.00 2.00 0.40
0.95 0.0024 0.85 0.38 0.62 0.00
1.10 0.0015 0.90 0.10 0.55 0.35
1.40 0.0015 1.00 0.00 0.20 0.80
2.00 0.0010 2.00 0.00 0.00 1.00
镇江
Zhenjiang
0.10 0.0017 0.00 0.40 0.60 0.00 0.00 0.30
0.58 0.0019 0.58 0.52 0.48 0.00 2.00 0.40
0.86 0.0020 0.80 0.38 0.62 0.00
1.10 0.0015 0.85 0.00 0.40 0.60
1.40 0.0015 0.90 0.00 0.00 1.00
2.00 0.0010 1.00 0.00 0.00 1.00
2.00 0.00 0.00 1.00

图1

基于WOFOST模型的江淮地区水稻关键发育期验证

图2

基于WOFOST模型的江淮地区水稻生长过程验证图

图3

基于WOFOST模型的江淮地区水稻生长指标动态模拟过程

[1] 程陈, 冯利平, 薛庆禹, 等. 日光温室黄瓜生长发育模拟模型. 应用生态学报, 2019, 30(10):3491-3500.
doi: 10.13287/j.1001-9332.201910.020
[2] 程陈, 董朝阳, 黎贞发, 等. 日光温室芹菜外观形态及干物质积累分配模拟模型. 农业工程学报, 2021, 37(10):142-151.
[3] 何强, 陈立云, 邓华凤, 等. 水稻C815S及其同源株系的育性光温特性. 作物学报, 2007, 33(2):262-268.
[4] Qiu R, Li L, Liu C, et al. Evapotranspiration estimation using a modified crop coefficient model in a rotated rice-winter wheat system. Agricultural Water Management, 2022,264:107501.
[5] Paleari L, Movedi E, Zoli M, et al. Sensitivity analysis using Morris:Just screening or an effective ranking method?. Ecological Modelling, 2021, 455(6):109648.
[6] 黄健熙, 贾世灵, 马鸿元, 等. 基于 WOFOST 模型的中国主产区冬小麦生长过程动态模拟. 农业工程学报, 2017, 33(10):222-228.
[7] Wu L, Feng L P, Zhang Y, et al. Comparison of five wheat models simulating phenology under different sowing dates and varieties. Agronomy Journal, 2017, 109(4):1280-1293.
[8] 李秀芬, 马树庆, 赵慧颖, 等. 基于WOFOST模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价. 中国农业气象, 2016, 37(3):352-360.
[9] 董智强, 王萌萌, 李鸿怡, 等. WOFOST模型对山东省夏玉米发育期与产量模拟的适用性评价. 作物杂志, 2019(5):159-165.
[10] Mongiano G, Titone P, Tamborini L, et al. Advancing crop modelling capabilities through cultivar-specific parameters sets for the Italian rice germplasm. Field Crops Research, 2019,240:44-54.
[11] Roberto C, Marco A, Gianni B, et al. Multi-metric evaluation of the models WARM, CropSyst, and WOFOST for rice. Ecological Modelling, 2009, 220(11):1395-1410.
[12] Eitzinger J, Trnka M, Hosch J, et al. Comparison of CERES, WOFOST and SWAP models in simulating soil water content during growing season under different soil conditions. Ecological Modelling, 2004, 171(3):223-246.
[13] Gardner A S, Maclean I M D, Gaston K J, et al. Forecasting future crop suitability with microclimate data. Agricultural Systems, 2021,190:103084.
[14] Singh V, Chaudhari R, Kumar N, et al. Simulation of wheat (Triticum aestivum L.) yield using WOFOST model under different management levels. AkiNik Publications, 2018, 7(5):1425-1428.
[15] 谢文霞, 严力蛟, 王光火. 运用WOFOST模型对浙江水稻潜在生长过程的模拟与验证. 中国水稻科学, 2006, 20(3):319-323.
[16] 谢晓金, 李秉柏, 李映雪, 等. 长江流域近55年水稻花期高温热害初探. 江苏农业学报, 2009, 25(1):28-32.
[17] 魏瑞江, 郑昌玲, 王鑫, 等. WOFOST作物生长模型在国内应用研究进展. 气象科学, 2023, 43(3):402-411.
[18] 程陈, 李春, 李文明, 等. 园艺作物发育期和采收期模拟模型的最优模拟路径. 农业工程学报, 2023, 39(12):158-167.
[19] Cheng C, Feng L P, Barcena J F B, et al. A growth model based on standardized growing degree days for hydroponic fresh cut tulip in solar greenhouses. European Journal of Horticultural Science, 2022, 87(4):1-13.
[20] 何亮, 侯英雨, 赵刚, 等. 基于全局敏感性分析和贝叶斯方法的WOFOST作物模型参数优化. 农业工程学报, 2016, 32(2):169-179.
[21] 陈艳玲, 顾晓鹤, 宫阿都, 等. 基于遥感信息和WOFOST模型参数同化的冬小麦单产估算方法研究. 麦类作物学报, 2018, 38(9):1127-1136.
[22] 秦格霞, 吴静, 李纯斌, 等. 不同草地类型WOFOST模型参数敏感性分析. 草业学报, 2022, 31(5):13-25.
doi: 10.11686/cyxb2021391
[23] Jiang G Y, Zhang W J, Xu M G, et al. Manure and mineral fertilizer effects on crop yield and soil carbon sequestration: a meta-analysis and modeling across China. Global Biogeochemical Cycles, 2018, 32(11):1659-1672.
[24] Liu X, Li M, Guo P, et al. Optimization of water and fertilizer coupling system based on rice grain quality. Agricultural Water Management, 2019,221:34-46.
[25] Yang J H, Liu H X, Zhu G M, et al. Diversity analysis of antagonists from rice-associated bacteria and their application in biocontrol of rice diseases. Journal of Applied Microbiology, 2010, 104(1):91-104.
[26] Mustafa S M T, Nossent J, Ghysels G, et al. Integrated Bayesian Multi-model approach to quantify input, parameter and conceptual model structure uncertainty in groundwater modeling . Environmental Modelling & Software, 2020,126:104654.
[27] 许伟, 秦其明, 张添源, 等. SCE标定结合EnKF同化遥感和WOFOST模型模拟冬小麦时序LAI. 农业工程学报, 2019, 35(14):166-173.
[1] 赫兵, 王晓航, 李超, 罗立强, 张强, 韩康顺, 陈殿元, 严光彬, 刘振蛟. 1987-2022年吉林省水稻审定品种数据分析[J]. 作物杂志, 2025, (3): 16–22
[2] 曹正男, 赵振东, 胡博, 于涵, 宁晓海, 赵泽强, 曹立勇. 氮肥与促腐菌肥配施对寒地水稻秸秆还田腐解效果及产量的影响[J]. 作物杂志, 2025, (3): 172–177
[3] 李虎, 黄秋要, 吴子帅, 刘广林, 陈传华, 罗群昌, 朱其南. 种植密度和施氮量对优质常规稻桂育12产量和米质的影响[J]. 作物杂志, 2025, (3): 195–201
[4] 姬景红, 刘双全, 马星竹, 郝小雨, 郑雨, 赵月, 王晓军, 匡恩俊. 控释尿素对寒地水稻农艺性状、产量及氮肥利用率的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 149–154
[5] 金丹丹, 隋世江, 陈玥, 李波, 曲航, 宫亮. 秸秆还田下氮肥减量对辽河平原水稻产量及氮素利用的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 172–179
[6] 李云霞, 杨佳蒴, 李洋洋, 向世鹏, 余金龙, 李斌, 郑维威, 刘璐. 不同移栽期对烟稻轮作烟区烤烟生长发育及产量和质量的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 222–227
[7] 江素珍, 许超, 王中元, 郑沈, 陈建国, 朱捍华, 黄道友, 张泉, 朱奇宏. 海泡石和生物炭对水稻镉和砷吸收积累的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 241–248
[8] 卢玉, 张妍妍, 陈海涛, 李满鑫, 白润娥, 雷彩燕. 外源亚精胺对烟粉虱―黄瓜互作的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 256–264
[9] 张家智, 赵羽涵, 丁俊杰, 姚亮亮, 邱磊, 张茂明, 王自杰, 高雪冬, 黄成亮, 崔士泽, 杨晓贺. “双免密苗”技术对寒地水稻秧苗素质及酶活性的影响[J]. 作物杂志, 2025, (2): 109–114
[10] 龙卫华, 咸志慧, 张正, 阿里别里根·哈孜太, 祖勒胡玛尔·乌斯满江, 浦惠明, 胡茂龙. 长江下游非转基因抗除草剂杂交油菜品系在新疆伊犁河谷的适应性分析[J]. 作物杂志, 2025, (1): 111–116
[11] 胡聪聪, 李红宇, 孙显龙, 王童, 赵海成, 范名宇, 张巩亮. 秸秆还田与氮肥运筹对寒地水稻光合特性和产量的影响[J]. 作物杂志, 2025, (1): 147–154
[12] 徐晓征, 王建军. 光周期影响水稻抽穗的分子机制研究进展[J]. 作物杂志, 2025, (1): 15–25
[13] 闫娜, 谢可冉, 高逖, 胡秋倩, 崔克辉. 增施穗氮肥缓解水稻穗分化期高温伤害的生理机制研究[J]. 作物杂志, 2025, (1): 89–98
[14] 法晓彤, 孟庆好, 王琛, 顾汉柱, 景文疆, 张耗. 水稻根系形态生理对干湿交替灌溉方式的响应研究进展[J]. 作物杂志, 2024, (6): 1–8
[15] 李斐, 边少锋, 徐晨, 赵洪祥, 宋杭霖, 王芙臣, 庄妍. 坡耕地垄侧栽培对玉米生理特性及生长发育的影响[J]. 作物杂志, 2024, (6): 120–125
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[1] 赵广才,常旭虹,王德梅,陶志强,王艳杰,杨玉双,朱英杰. 小麦生产概况及其发展[J]. 作物杂志, 2018, (4): 1 –7 .
[2] 权宝全,白冬梅,田跃霞,薛云云. 不同源库关系对花生光合特性及产量的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 102 –105 .
[3] 黄学芳,黄明镜,刘化涛,赵聪,王娟玲. 覆膜穴播条件下降水年型和群体密度对张杂谷5号分蘖成穗及产量的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 106 –113 .
[4] 黄文辉, 王会, 梅德圣. 农作物抗倒性研究进展[J]. 作物杂志, 2018, (4): 13 –19 .
[5] 赵云,徐彩龙,杨旭,李素真,周静,李继存,韩天富,吴存祥. 不同播种方式对麦茬夏大豆保苗和生产效益的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 114 –120 .
[6] 陆梅,孙敏,任爱霞,雷妙妙,薛玲珠,高志强. 喷施叶面肥对旱地小麦生长的影响及与产量的关系[J]. 作物杂志, 2018, (4): 121 –125 .
[7] 王晓飞,徐海军,郭梦桥,肖宇,程薪宇,刘淑霞,关向军,吴耀坤,赵伟华,魏国江. 播期、密度及施肥对寒地油用型紫苏产量的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 126 –130 .
[8] 朱鹏锦,庞新华,梁春,谭秦亮,严霖,周全光,欧克维. 低温胁迫对甘蔗幼苗活性氧代谢和抗氧化酶的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 131 –137 .
[9] 高杰,李青风,彭秋,焦晓燕,王劲松. 不同养分配比对糯高粱物质生产及氮磷钾利用效率的影响[J]. 作物杂志, 2018, (4): 138 –142 .
[10] 商娜,杨中旭,李秋芝,尹会会,王士红,李海涛,李彤,张晗. 鲁西地区常规棉聊棉6号留叶枝栽培的适宜密度研究[J]. 作物杂志, 2018, (4): 143 –148 .