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作物杂志,2026, 第1期: 217–224 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2026.01.027

• 生理生化·植物营养·栽培耕作 • 上一篇    下一篇

不同降水年型下春小麦产量对降水、施氮及秸秆覆盖的响应模拟

叶晓娟1(), 刘强2()   

  1. 1甘肃农业大学理学院，730070，甘肃兰州
    2甘肃农业大学信息科学技术学院，730070，甘肃兰州
  • 收稿日期:2024-10-09 修回日期:2024-12-10 出版日期:2026-02-15 发布日期:2026-02-10
  • 通讯作者: 刘强，主要从事农业作物模型研究，E-mail：liuq@gsau.edu.cn
  • 作者简介:叶晓娟，主要从事农业信息化研究，E-mail：hi_yxjam@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(32360438);甘肃省拔尖领军人才项目(GSBJLJ-2023-09);甘肃省重点研究发展计划(22YF7FA116)

Simulation of Spring Wheat Yield Response to Precipitation, Nitrogen Application, and Straw Mulching under Different Precipitation Year Types

Ye Xiaojuan1(), Liu Qiang2()   

  1. 1College of Science, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, Gansu, China
    2College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, Gansu, China
  • Received:2024-10-09 Revised:2024-12-10 Online:2026-02-15 Published:2026-02-10

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5

摘要： 为探究不同降水年型下降水量、氮肥与秸秆覆盖耦合变化对旱地春小麦产量的影响机制，利用2013-2018年免耕及免耕秸秆覆盖下的春小麦产量、土壤及气象数据校验APSIM模型。结合1970-2022年历史数据驱动校验后的模型，模拟5×5×5组降水变化量（±20%、±10%、0%）、施氮量（0.0、52.5、105.0、157.5和210.0 kg/hm2）和秸秆覆盖量（0、1125、2250、3375和4500 kg/hm2）组合下的产量，分析不同单因素下各年型产量变异系数，并采用二次正交多项式逐步回归、单因素分析和交互效应研究各因素对产量的影响。结果表明，APSIM模型模拟效果良好，2种耕作方式下实测与模拟产量R2均大于0.8，NRMSE均小于10%，ME均大于0.8。欠水年、平水年和丰水年下，三因素单独及交互作用均正向影响产量，效应强度为降水变化量>施氮量>秸秆覆盖量。在当年自然降水基础上，各年型最优产量及耕作措施为：欠水年实现最优产量2203.65 kg/hm2，需增加20%降水量、施用153.13 kg/hm2氮肥、覆盖4500 kg/hm2秸秆；平水年实现最优产量2838.77 kg/hm2，需增加20%降水量、施用170.76 kg/hm2氮肥、覆盖4500 kg/hm2秸秆；丰水年实现最优产量3447.11 kg/hm2，需增加20%降水量、施用188.58 kg/hm2氮肥、覆盖4500 kg/hm2秸秆。综上，在模拟试验设置范围内，免耕覆盖下增加降水量、施氮量和秸秆覆盖量均可提升春小麦模拟产量，但影响程度因降水年型而异，当地春小麦宜按年型制定水肥覆盖方案以实现高产与稳产。

关键词: APSIM, 春小麦, 降水, 氮肥, 秸秆覆盖, 产量

Abstract:

To investigate the mechanism of the coupled effects of precipitation, nitrogen (N) fertilizer, and straw mulching on dryland spring wheat yield under different precipitation year types, the APSIM model was calibrated using spring wheat yield, soil, and meteorological data under no-tillage and no-tillage with straw mulching from 2013 to 2018. Combined with historical data from 1970 to 2022 to drive the calibrated model, yields were simulated under 5×5×5 combinations of precipitation changes (±20%, ±10% and 0%), nitrogen application rates (0.0, 52.5, 105.0, 157.5, and 210.0 kg/ha), and straw mulching rates (0, 1125, 2250, 3375, and 4500 kg/ha). The coefficient of variation of yield under single-factor was analyzed for each year type, and quadratic orthogonal polynomial stepwise regression, single-factor analysis, and interaction effects were employed to study the impacts of various factors on yield. The results showed that the APSIM model performed well, with R2 > 0.8, NRMSE < 10%, and ME > 0.8 for both tillage practices. In dry, normal, and wet years, the individual and interactive effects of the three factors all positively influenced yield, with the order of effect intensity being: precipitation change > nitrogen application rate > straw mulching rate. Based on the natural precipitation of the current year, the optimal yields and cultivation measures for each year type were as follows: in dry years, an optimal yield of 2203.65 kg/ha was achieved by increasing precipitation by 20%, applying 153.13 kg/ha of nitrogen, and mulching with 4500 kg/ha of straw; in normal years, an optimal yield of 2838.77 kg/ha required a 20% increase in precipitation, 170.76 kg/ha of nitrogen, and 4500 kg/ha of straw mulching; in wet years, an optimal yield of 3447.11 kg/ha required a 20% increase in precipitation, 188.58 kg/ha of nitrogen, and 4500 kg/ha of straw mulching. In conclusion, within the simulated experimental range, increasing precipitation, nitrogen application rate, and straw mulching amount under no-tillage conditions can enhance the simulated yield of spring wheat, but the degree of impact varies with precipitation year types. For local spring wheat, water, fertilizer, and mulching strategies should be formulated according to the specific year type to achieve high and stable yields.

Key words: APSIM, Spring wheat, Precipitation, Nitrogen fertilizer, Straw mulching, Yield

表1

小麦品种“定西35号”作物参数

参数
Parameter		 数值
Value
春化敏感因子Vernalization sensitivity factors 1.0
光周期敏感因子Photoperiod sensitivity factors 2.0
单位茎秆干物质的籽粒数
Grains per stem dry matter unit (grain/g)		 25.0
潜在的籽粒灌浆速度Potential grain filling rate (g/d·grain) 0.001
灌浆期到成熟期的积温
Thermal time from filling to maturity (℃·d)		 580
最大灌浆速率Maximum grain filling rate (mg/d·grain) 2.30
分蘖重Weight of tillers (g/tiller) 1.22
株高Plant height (mm) 1000
最大谷粒重Maximum grain weight (g) 0.045

表2

降水变化量、施氮量和秸秆覆盖量的模拟试验设计

降水变化量
Precipitation
variability (%)		 无量纲编码
Dimensionless
code		 施氮量
Nitrogen application
rate (kg/hm2)		 无量纲编码
Dimensionless
code		 秸秆覆盖量
Straw mulching
amount (kg/hm2)		 无量纲编码
Dimensionless
code
-20 -1.40855 0.0 -1.40855 0 -1.40855
-10 -0.70427 52.5 -0.70427 1125 -0.70427
0 0.00000 105.0 0.00000 2250 0.00000
10 0.70427 157.5 0.70427 3375 0.70427
20 1.40855 210.0 1.40855 4500 1.40855

表3

土壤理化参数

土层深度
Depth of soil
layer (cm)		 风干含水率
Air-dried moisture
(mm/mm)		 容重
Bulk density
(g/cm3)		 饱和含水量
Saturated
moisture (mm/mm)		 铵态氮
Ammonium
nitrogen (mg/kg)		 硝态氮
Nitrate nitrogen
(mg/kg)
0~5 0.013 1.290 0.463 6.300 19.100
5~10 0.013 1.226 0.487 5.200 15.200
10~30 0.046 1.325 0.450 5.100 23.100
30~50 0.071 1.200 0.497 4.900 16.600
50~80 0.087 1.140 0.520 4.600 16.800
80~110 0.103 1.140 0.520 4.800 18.200
110~140 0.107 1.250 0.480 4.800 16.400
140~170 0.115 1.120 0.529 5.800 13.700
170~200 0.127 1.110 0.531 4.100 15.400

表4

不同降水年型

年型
Model year		 平均降水量
Average precipitation (mm)		 年份数量
Number of years		 年份
Year
丰水年
Wet year		 259.03
 17
 1977、1978、1979、1984、1986、1990、1991、1993、1998、1999、2003、2005、2012、2013、2018、2019、2020
平水年
Normal year		 200.15
 23
 1970、1972、1973、1980、1981、1983、1985、1987、1988、1989、1992、1994、1996、2002、2004、2006、2007、2010、2014、2015、2016、2021、2022
欠水年
Dry year		 136.40
 13
 1971、1974、1975、1976、1982、1995、1997、2000、2001、2008、2009、2011、2017

图1

小麦产量模拟值和实测值的线性拟合

表5

不同降水年型对春小麦模拟产量影响的显著性分析

降水年型
Precipitation year type		 春小麦产量
Spring wheat yield (kg/hm2)		 F
欠水年Dry year 1383.24±448.18c 77.05
平水年Normal year 1782.94±536.71b
丰水年Wet year 2199.54±567.41a

图2

不同降水年型单因素作用下产量的变异系数

表6

不同降水年型的二次正交回归方程

年型Year 回归方程Regression equation R 2 - F P
欠水年Dry year Y欠水年=0.3581+0.7265X1+0.2208X2+0.0922X3+0.0254X12-0.4554X22+0.2485X1X2+0.0398X1X3+0.0123X2X3 0.794 60.63 <0.001
平水年Normal year Y平水年=0.3721+0.7088X1+0.3366X2+0.0772X3+0.0345X12-0.4407X22+0.2937X1X2+0.0387X1X3+0.0192X2X3 0.849 88.41 <0.001
丰水年Wet year Y丰水年=0.4045+0.7000X1+0.4523X2+0.0687X3+0.0611X12-0.4251X22+0.3352X1X2+0.0281X1X3+0.0205X2X3 0.932 214.87 <0.001

图3

不同降水年型春小麦产量单因素方程及其效应

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