本文是一篇农业论文，本研究对国内外众多作物生长模型进行了描述，重点对荷兰瓦宁根大学和世界粮食组织联合开发的 WOFOST 模型的机理过程进行了详细描述。以宁夏 3 个实验站点 2011年-2015 年的春小麦的田间实验作为基础，通过全局性敏感性分析 WOFOST 模型的作物参数，进行了参数的优化，将模拟值与 3 个实验站点的实测数据进行对比，从而评估了宁夏地区春小麦的模拟精度。
1 绪论
1.1 研究背景
小麦是我国最主要的粮食作物之一，具有分布范围广，种植面积大，收获产量高的特点。小麦籽粒中具有丰富的营养价值，包括 68%的淀粉，其次是 13%的蛋白质，10%左右的膳食纤维，另外加上不到 10%的其他物质，因此它对人类的生存起着不可估量的作用。但近年来，由于我国耕地减少、环境恶化、人口激增等原因导致粮食安全问题越来越受到关注，准确、及时、定量地利用作物生长模型预测出粮食的产量将对国家制定相关政策、实现乡村振兴、提高农民收入起着举足轻重的作用。
春小麦作为宁夏地区的主要农作物之一，尤其是引黄灌区主要包括石嘴山、平罗、贺兰、永宁等地，是西北春麦区的主要高产区。宁夏的春小麦品种在西北享有很高的盛名，具有适应性广，产量高，抗倒伏的特征，以宁春 4 号为例，其小麦品种在西北春麦区常年种植面积达 30 万公顷以上，约占西北春麦区种植总面积 29%。由此看来，宁夏引黄灌区品种的选育过程在西北春麦区乃至全国春麦区起着举足轻重的作用，直接决定了产量的高低。近年来由于产业结构调整，不少区域种植了其他作物，导致小麦种植面积减少，其播种面积从最高年种植 14.6 万 hm2 减少到目前 5.5 万 hm2 左右，种植模式也从多种种植模式转变为单种种植模式，一般单产维持在 5550 kg·hm2 左右。
作物生长模型是近 30 年来迅速发展的一项新技术，集计算机技术、气候学、土壤学生态学于一体的综合学科知识，经过不断的发展与完善，出现了很多作物生长模型，主要包括 Aqua CROP、APSIM、CERES、WOFOST 等，作物模型是在气象、土壤、作物的基础上利用物理方法和计算机技术，以环境为驱动变量对作物的生长发育过程的一系列描述，从而对作物的生长发育过程进行模拟。目前作物模型已经能够在单点上较好地模拟作物的生长发育状况，预测作物的产量，并在农田管理决策、农业环境调控、农作物生长评估等方面得到了广泛的应用。随着研究的空间尺度逐渐加大，模型中的一些参数获取困难或者获取的不准确，从而对作物产量的预测造成了较大的偏差。因此，选择一套合适的参数优化方法来提高模型模拟的精度将对作物的动态长势监测过程和产量的预测起着重大的作用。
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1.2 研究目的和意义
小麦作物的种植及管理不仅要依靠传统栽培方式，更要结合现代化手段如作物模型技术进行产量预测、生长过程模拟。结合现代化技术对模型合理优化，从而准确模拟作物生长，对于我省农业发展，开展农事科学研究及规划具有重要影响。随着计算机技术的不断发展，利用计算机模拟作物生长过程的技术取得了进一步的提高，为“数字农业”的实现奠定了理论基础和核心内容，为农业资源的有效管理和利用以及农业利润的最大化获取提供了相关的理论指导（姚娟 等，
2010）。作为农业研究的强大工具之一，作物生长的模拟模型也被称为作物模型，是从系统学研究角度出发，应用了作物生产系统的能量守恒原理，以气候（光照、气温、降水等）、土壤条件作为环境变量来驱动模型，利用现代化技术和数学物理方法，对作物的生长发育过程及其与土壤、气象等环境条件的关系，从而进行逐日的动态数值模拟软件系统，是“数字农业”的理论基础和核心内容之一，可以为农业资源的合理发展利用、农业最大收益的获得提供科学指导，进一步提高作物的模拟精度和产量。
有效的作物估产将为政府决策提供依据，保障一个地区或国家的粮食安全，同时是发挥作物生产潜力价值的重要途径，可以准确科学评价某区域的农业生产系统，分析作物各生育期的限制因子，为农业资源的科学开发、对农业规划具有重要指导意义。
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2 实验区与数据获取
2.1 实验区域概况
宁夏地区位于我国西北地区的东部，属于黄河的中上游。具体位置为北纬 35°14～39°23，东经 104°17～107°39，总面积 6.6 万多平方公里，平均海拔 1000 米以上，分布着贺兰山、罗山、六盘山等最具代表性的山脉，属于我国第二高地势区域。地形复杂多样是宁夏最显著的特征之一，其中包括丘陵、平原、山地、沙漠、台地等，分别占该区域总面积的 38%、26.8%、15.8%、1.8%、17.6%。该区域共有 5 个地级市、9 个市辖区、2 个县级市与 11 个县。宁夏南与甘肃相邻，东与陕西接壤，西与北均靠近内蒙古，地理位置优越。李志军认为，根据气候、地形与作物品种的不同，宁夏可分为三个区，从北向南分别是引黄灌区、干旱区和山区（李志军，2010）。图 2 是其具体的位置分布。
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2.2 数据
2.2.1 气象数据
本文主要通过宁夏气象局和中国气象网来获取气象数据，图 3 显示了实验区域内气象站的分布情况。从图中可以看出，这两个网络信息共包括 22 个站点。获得的数据主要包括逐日最高气温、最低气温、降雨量、日照时数、平均风速等，由于宁夏地区北部、中部、南部降水量差异明显，因此本文挑选了 2011 年-2015 年具有代表性的三个气象站点的数据，表 1 即为这些站点的信息。
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3 WOFOST 模型与数据库的建立·····························12
3.1 WOFOST 模型的理论描述···························· 12
3.1.1 同化作用和呼吸作用··························· 12
3.1.2 蒸腾作用···························· 13
4 WOFOST 模型对春小麦的参数率定······························ 25
4.1 模型参数率定方法·······················25
4.1.1 EFAST 方法·····························26
4.1.2 PEST 优化方法···························· 28
5 WOFOST 模型对春小麦产量的模拟与验证··························35
5.1 WOFOST 模型初始参数确定························35
5.2 春小麦生长过程的模拟与分析······························35
5 WOFOST 模型对春小麦产量的模拟与验证
5.1 WOFOST 模型初始参数确定
结合前人研究成果及本文敏感性分析结果，对相对敏感度大的参数确定一个合适的值，对相对敏感度小的参数取模型默认值如表 5。
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6 结论与展望
6.1 主要结论
本文通过研宄得到以下结论：
（1）利用 EFAST 方法对 WOFOST 模型进行了全局敏感性分析，EFAST 方法分析结果表明，各个参数对模型输出值的影响是呈现出一个动态变化的。潜在生产条件下，无论是基于 TAGP 产量指标还是 TWSO 产量指标，气温为 0℃时总同化 CO2 光能利用率（EFFTB0）、出苗到开花的积温（TSUM1）、叶片在 35℃时的生命周期（SPAN）、储存器官同化物转化效率（CVO）等这 4 个参数都表现处较强的敏感性。水分限制条件下，无论是基于 TAGP 产量指标还是 TWSO 产量指标，出苗到开花的积温（TSUM1）、蒸散速率修正因子（CFET）、生育期为 0 时的比叶面积（SLATB0）、存储器官同化物转化效率（CVO）、叶同化物转化效率（CVL）等这 5 个参数都表现出了较强的敏感性。2 种生产水平下的主要敏感参数有所区别，潜在生产水平下，春小麦的生长发育主要受温度和太阳辐射影响，因此与温度相关的参数如气温为 0℃时总同化 CO2 光能利用率（EFFTB0）有较高的敏感性; 而水分限制生产水平下，春小麦所需水分仅由降水提供，当降水不足时会导致水分亏缺，从而影响春小麦的正常生长发育，因此产量对蒸散速率修正因子等作物参数有着较强的敏感性。
（2）利用 2011 年-2015 年的实测值与模拟值对比的产量得到：潜在生产条件下，TAGP 在误差值在-403kg/hm2~375kg/hm2；TWSO 误差值在-178kg/hm2~283kg/hm2 之间；水分限制条件下，2011 年-2015 年的 TAGP 在误差值在-538kg/hm2-509kg/hm2 之间，误差值在-269kg/hm2~377kg/hm2 之间。无论是 TAGP 还是 TWSO，潜在生产条件下的模拟数值要比水分限制条件下的模拟的数值要高，且水分限制条件下的模拟值比潜在条件下模拟值总的波动范围较大，总体来说模拟效果较好。对于发育期天数：实测值与模拟值的误差较小，在模拟值中，出苗期的模拟结果最好，误差多集中在 0~2d，开花期和成熟期的误差 0~5d 之内波动，可能是由于在这两个发育期经历的发育期时间较长，所受外部环境影响较大，最大误差发生在 2011 年的永宁站点和 2013 年的泾源站点的开花期，长达 5d 左右。在水分限制条件下模型对小麦生育期所经历的天数多数模拟值偏大
