黄明霞，王 靖，唐建昭，房全孝，张建平，白慧卿，王 娜，李 扬，吴冰洁，郑隽卿，潘学标



基于APSIM模型分析播期和水氮耦合对油葵产量的影响

黄明霞1，王 靖1※，唐建昭1，房全孝2，张建平3，白慧卿1，王 娜1，李 扬1，吴冰洁1，郑隽卿1，潘学标1

（1. 中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；2. 中国科学院水利部水土保持研究所，杨凌 712100；3.重庆市气象科学研究所，重庆 401147）

播期调控和补充灌溉是保障北方农牧交错带油葵稳产和增产的有效措施，然而播期和水氮管理对油葵产量的耦合效应尚不明确。该文基于农牧交错带武川试验站2 a分期播种试验数据评估了APSIM-Sunflower模型的适应性，应用验证后的APSIM模型分析了播期和水氮耦合对油葵产量的影响。研究结果表明：油葵生育期模拟值与实测值均方根误差（RMSE）小于2.4 d，地上部干物质量和产量模拟的归一化均方根误差（NRMSE）分别为21.9%和5.5%，表明APSIM 模型能够有效模拟油葵的生育期、地上部干物质量和产量。在有补充灌溉条件时，仅灌一水时在现蕾期补灌油葵产量最高，灌两水时在现蕾和灌浆期补灌产量最高。油葵最佳施氮量随着灌溉量的增加而上升；干旱年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为40、60、60和70 kg/hm2，正常年分别为50、70、80和90 kg/hm2，湿润年分别为50、80、80和90 kg/hm2。在湿润年和正常年时雨养、灌一水和灌两水条件下播期在5月中旬较其他播期产量分别高6.9%和11.6%，9.3%和12.0%，9.3%和16.4%，灌一水的产量变异系数分别低41.9%和8.9%；灌两水的产量变异系数分别低38.5%和12.5%；灌三水条件下播期在5月上旬时产量最高。干旱年时早播可降低产量年际间变异，但调控播期对提高产量作用较小。研究结果可为北方农牧交错带油葵生产播期和水氮管理提供参考。

灌溉；氮肥；模型；分期播种；降水年型；水氮耦合；APSIM-Sunflower

0 引 言

北方农牧交错带是中国北方农耕区和草原牧区的过渡带[1]。该地区降水年际变异大、无霜期短、生态脆弱、自然灾害频发[2]，是对气候变化最为敏感的区域之一[3]。油葵（L.）因其产油率高、耐盐碱、早熟高产、病虫害少等特点，成为北方农牧交错带主要油料作物，同时由于经济效益高，其种植面积逐年增加[4]。因此，在该地区坚持可持续发展战略下保证油葵稳产和增产具有重要意义。

在雨养农业区，合理的播期是作物增产和稳产的有效措施之一[5-6]。播期调控的关键是使作物需水和降水达到最大程度的匹配，特别是作物需水关键期与季节性降水同步[7]。另一方面，播期也会影响作物生长季的热量资源，如早播会使作物出苗遭受冻害或者由于水分不足导致不能正常出苗[8]，而晚播会导致作物不能充分灌浆或遭受初霜冻害[9]。实际生产中，农户缺乏适宜播种期的科学指导，在各种气象条件下均选择习惯播种期，未能对气候资源进行充分利用。

近几年，为了提高油葵产量以增加经济收入，当地农民在油葵生长期进行了补充灌溉[10-11]。大量研究表明，最佳的灌溉量和灌溉时间与局地的降水年型密切相关[12-13]。同时播种期和补充灌溉时间对作物产量具有显著的交互作用[14]，而灌溉和施肥也存在明显协同效应[15-17]。在水分充足条件下，施肥会提高作物蒸腾效率和水分利用率，促进作物生长，形成高产。然而，在降水偏少的年份，施肥对产量和水分利用效率的作用不明显，甚至会出现负效应。

已有试验研究分析播期和水肥管理对油葵产量的影响，建立气象因子和水肥梯度与油葵产量的统计回归模型[18-19]，但多为2～4 a，有限年份的试验不能充分考虑降水年型对播期和灌溉的影响，缺乏对播期和水氮耦合影响的定量研究。由于作物生长模型详尽考虑了气候、土壤和管理等方面对作物生长发育和产量形成的影响，已经广泛用于分析播期和水肥管理对小麦[20]、玉米[21]和油菜[22]等作物产量的影响，但目前对油葵研究较少。因此，本文基于北方农牧交错带典型站点分期播种试验数据，对APSIM-Sunflower模型进行适应性评价，利用验证后的模型分析播期和水氮管理耦合对油葵产量和产量年际变异的影响，探究不同降水年型下的最适宜播种期与最优施氮和灌溉量，为该地区油葵生产提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 试验区概况

油葵分期播种试验在农业部武川农业环境科学观测试验站（41°06′N，111°28′E，海拔1 756 m）进行。试验站地处北方农牧交错带中部，属于干旱半干旱大陆性气候，年平均温度2.7 ℃，0 ℃以上多年平均活动积温2 771 ℃·d，10 ℃以上多年平均活动积温2 361 ℃·d，无霜期90～120 d；降水季节性强，主要集中在7～8月，作物生长季（4～9月）降水量占全年降水量的90%，降水的年际变异高，变异系数达23%，年潜在蒸发量约为降水量的5倍；光照资源丰富，年平均日照时数2 955 h。土壤主要为栗钙土。

1.2 数据来源

1980－2015年逐日气象资料来自中国气象局国家气象信息中心地面气象观测资料，主要包括：日最高温度（℃）、日最低温度（℃）、日照时数（h）和日降水量（mm）。油葵分期播种试验分别于2014和2015年的4-10月进行，供试品种均为内葵杂3号，2 a均为3个播期，分别为4月26号、5月6号、5月16号，播种密度均为5株/m2。2 a试验均在播前一次性施入尿素37.5 kg/hm2（纯N含量 46.3%），磷酸二铵75.0 kg/hm2（纯N含量18%，P2O5含量为46%），氯化钾37.5 kg/hm2（K2O含量为60%），之后不再追肥；为保证安全出苗，均在播后一次性补水30 mm，之后不再补灌。记录油葵出苗、现蕾、开花和成熟等关键生育期。出苗后每隔15 d 取一次样，每小区随机取3株，测定株高、叶片数和花盘直径，再按根、茎和叶分别测得各器官鲜、干质量。同时利用便携式叶面积仪（LI-3000C）测定绿叶叶片面积。每小区取10 m2油葵进行测产，晒干后经人工脱粒并烘干，文中的产量均为干质量。采用土钻法取土并用烘干法测定0～5、5～10、10～20、20～30……90～100 cm的分层土壤质量含水率。分期播种试验数据主要用于评价APSIM-Sunflower模型在农牧交错带的适应性，再基于调参和验证后的APSIM-Sunflower模型分析不同年型下播期和水氮耦合对油葵产量的影响。

土壤基础物理数据包括各层的土壤容重、饱和含水量、田间持水量、凋萎系数等（表1）。土壤参数根据黏粒和砂粒的比例及有机质的含量通过SPAW模型计算得到。

表1 武川试验站土壤物理参数

1.3 APSIM-Sunflower模型及其参数化

APSIM模型（agricultural production systems simulator）是由澳大利亚农业生产系统研究组（APSRU）为模拟农业生产系统生物物理和生物化学过程机理而研发的作物生长模型。APSIM模型的核心模块包括：作物模块、土壤模块和管理模块。作物模块主要模拟作物的生长、发育和产量形成。作物模块尽管对所有作物的生长发育均采用通用的生理过程，但不同作物采用与各自生理特性相关的函数和参数。土壤模块可动态模拟土壤水分和养分运移等过程。管理模块包括播种、收获、施肥和灌溉等管理措施的设定以及各个模块的调用。因此，APSIM-Sunflower模型可用于模拟向日葵的生长发育、水氮需求和产量形成等过程。

APSIM-Sunflower模型采用日时间步长，需要的输入数据包括气象数据、土壤数据、作物数据和管理数据。气象数据包括日最高温度（℃）、日最低温度（℃）、日降水量（mm）和日太阳总辐射（MJ/(m2·d)），其中日太阳总辐射由日照时数（h）计算而得[23]；土壤数据包括土层深度（cm）、各土层容重（g/cm3）、饱和含水量（mm/mm）、田间持水量（mm/mm）和凋萎含水量（mm/mm）等土壤基础物理参数及土壤pH值、土壤有机质含量（%）、土壤全氮含量（mg/kg）、土壤硝态氮浓度（mg/kg）和氨态氮浓度（mg/kg）等土壤基础化学参数；作物数据指使用的油葵品种及其遗传参数，包括各发育阶段需要的有效积温（℃·d）、总叶面积系数、出叶速率（叶/d）、叶片衰老系数、叶片衰老截距、光能利用率（g/MJ）和收获指数日增加量（1/d），均基于试验数据通过模型调参来确定；管理数据包括油葵播种日期、种植密度（株/m2）、收获日期、施肥种类、施肥时间和施肥量（kg/hm2）、灌溉时间和灌溉量（mm）。模型的关键输出数据包括油葵生育期、叶面积指数（mm2/mm2）、地上部干物质量（kg/hm2）、产量（kg/hm2）、蒸散量（mm）、各土层深度土壤体积含水量（mm/mm）等。

APSIM-Sunflower模型能够反映温度、光周期、辐射、土壤水分和氮素变化对油葵生长发育和产量形成的影响。模型将油葵的发育期划分为9个，分别为播种、发芽、出苗、幼苗期结束、花芽分化、旗叶、开花、灌浆开始、灌浆结束和成熟。播种-发芽和旗叶-开花阶段模型中均默认为1 d，其他各生育阶段均由积温控制，其中幼苗期结束-花芽分化的积温受光周期影响，随光周期缩短该阶段所需有效积温增加，增加的速率由光周期敏感性参数控制[24]。向日葵的潜在地上部干物质量由叶片截获的太阳辐射和光能利用率共同决定，而实际地上部干物质量受到水分和氮肥限制。水分自播种后开始影响向日葵生长，水分胁迫会降低光合作用速率和叶片生长量，同时会加速叶片衰老。氮素从出苗开始到成熟均影响向日葵生长，氮素日吸收量按器官需求分配，籽粒氮供应不足时可由叶和茎再分配，氮素胁迫会降低叶面积指数、地上部干物质量和灌浆速率。向日葵的产量由地上部干物质量和收获指数决定。

本文基于2014年3个播期的油葵试验数据应用试错法对APSIM-Sunflower进行调参，应用2015年3个播期的试验数据进行模型验证。首先根据试验观测的出苗、现蕾（花芽分化）、成熟期调整模型中控制幼苗期结束-花芽分化、花芽分化-旗叶、开花-灌浆开始、开花-成熟所需的有效积温来确定油葵品种的发育期参数；其次调整模型中控制叶面积指数（LAI）的品种参数和光能利用率（RUE）来使试验观测的油葵地上部干物质量的模拟误差最小；最后通过调整收获指数日增加量来使试验观测的产量模拟误差最小。

1.4 农田管理情景设定

为充分考虑不同的降水年型和气候条件，本文选择1960－2013年作为长期模拟情景，基于验证后的APSIM-Sunflower模型分别模拟灌溉、水氮耦合及播期和灌溉耦合情境下油葵产量的变化。

1.4.1 灌溉情景设定

油葵生长发育过程关键需水期为播种、现蕾和灌浆[25]，参考农民常用灌溉水平[10]，设置以下灌溉情景：

无灌溉（雨养）：整个油葵生长季均不灌溉。

灌一水：在播种、现蕾、灌浆中的任一生育期进行一次灌溉，灌溉量为60 mm。

灌两水：在播种和现蕾、现蕾和灌浆、播种和灌浆的3种组合中选择任一种进行灌溉，单次灌溉量均为60 mm。

灌三水：在播种、现蕾和灌浆均灌溉60 mm，灌溉总量为180 mm。

灌溉情景下油葵均在当地常规播期（5月14日）播种，种植品种为‘内葵杂3号’，播种密度为5株/m2，肥料设置充足。

1.4.2 水氮耦合情景

考虑水氮的耦合效应，本研究结合降水年型和灌溉量确定最佳施氮量。根据降水保证率[26-27]划分降水年型如表2所示，分别在湿润年、正常年和干旱年下进行无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水处理，施肥情景设定纯氮0～120 kg/hm2，以10 kg/hm2为间隔，分析不同降水年型和灌溉处理下的最佳施氮量。油葵的播期、品种和密度与灌溉情景相同。

表2 武川试验站降水年型的划分

1.4.3 播期和灌溉耦合情景

油葵理论最早播期和最晚播期的间隔即为潜在播种窗口。最早播期为日平均气温稳定通过油葵生长的下限温度（5 ℃）的日期[4]；最晚播期以秋季初霜日为起点，向前倒推到油葵完成生育期所需≥5 ℃有效积温（1 450 ℃·d）对应的播种期。在播种窗口内每隔5 d设置一个播期，分别为4月29日、5月4日、5月9日、5月14日、5月19日、5月24日、5月29日、6月3日、6月8日。在不同降水年型和不同灌溉情景下，比较不同播期下油葵的产量和年际变异，其中施氮量为该降水年型和灌溉情景下的最佳施氮量。油葵的品种和密度与灌溉情景相同。

1.5 统计指标

采用以下统计指标评价APSIM模型在北方农牧交错带的适用性，即模拟值与实测值之间的均方根误差（RMSE）、归一化均方根误差（NRMSE）和决定系数（2）：

变异系数（CV）表征样本的离散程度，用来分析产量年际间差异：

2 结果与分析

2.1 APSIM-Sunflower模型的适应性评价

APSIM-Sunflower模型调参获得的油葵品种参数如表3所示。

表3 油葵品种内葵杂3号的遗传参数

其中，幼苗期结束-花芽分化、花芽分化-旗叶、开花-灌浆开始以及开花-成熟所需有效积温为控制油葵发育期的参数；总叶面积系数和出叶速率是控制叶面积生长的参数；衰老系数和衰老截距是控制叶片衰落的参数[28]。油葵光能利用率和收获指数日增加量为控制地上部干物质量和产量的参数。

APSIM-Sunflower对油葵生育期、地上部干物质量和产量的调参结果显示（图1），模拟和实测出苗、开花和成熟日期的RMSE为1.7～2.9 d，模拟和实测地上部干物质量的2和NRMSE分别为0.94和22.1%，模型能够反映不同播期处理下的产量趋势，产量模拟值和实测值的NRMSE为12.5%。然而，尽管模型能够很好地模拟叶面积指数的动态，但模拟的相对误差高于30%。

注：虚线为1:1线，实线为回归线，实测产量上的不同字母代表差异达到显著水平。S/26-Apr代表播种期为4月26日的观测和模拟的叶面积指数/地上部干物质量，S/6-May代表播种期为5月6日的观测和模拟的叶面积指数/地上部干物质量，S/16-May代表播种期为5月16日的观测和模拟的叶面积指数/地上部干物质量。

模型的验证结果表明，模型模拟的生育期RMSE低于2.4 d，地上部干物质量和产量的实测值与模拟值的NRMSE分别为21.9%和5.5%。以上结果显示APSIM-Sunflower能够有效模拟不同播期下的油葵生育期、地上部干物质量和产量。与调参结果相似，模型尽管可以准确模拟出叶面积指数的动态变化，但对其绝对值模拟的误差较大，尤其不能很好地模拟晚播条件下的最大叶面积指数。

2.2 不同灌溉时间对油葵产量的影响

分析不同灌溉时间下油葵模拟产量的保证率可知（图2），在现蕾灌一水产量在1 500～3 000 kg/hm2的保证率均比在播种或灌浆灌溉一水的保证率高，如在播种、现蕾和灌浆灌一水油葵产量达到1 000 kg/hm2的保证率分别为96.3%、98.1%和92.6%，达到2 000 kg/hm2的保证率分别为17.6%、25.0%和18.5%。在现蕾和灌浆各灌一水的产量在1 500～3 500 kg/hm2的保证率均要高于在播种和现蕾或播种和灌浆灌溉，如在播种和现蕾、现蕾和灌浆、播种和灌浆灌溉油葵产量达到2 000 kg/hm2的保证率分别为88.9%、90.7%和83.3%，达到3 000 kg/hm2的保证率分别为48.1%、55.6%和38.9%。因此，后述部分的灌一水均指在现蕾灌溉，灌两水均指在现蕾和灌浆灌溉。

2.3 水氮耦合对油葵产量的影响

图3显示相同灌溉条件下，油葵模拟产量随着施氮量的增加而上升，施氮量达到一定值后，产量变化较缓，将该阈值定义为最佳施氮量。干旱年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为40、60、60和70 kg/hm2，对应的产量分别为404、737、1 106和1 420 kg/hm2；正常年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为50、70、80和90 kg/hm2，对应的产量分别为892、1 385、1 764和2 018 kg/hm2；湿润年无灌溉、灌一水、灌两水和灌三水时最佳施氮量分别为50、80、80和90 kg/hm2，对应的产量分别为1 196、1 646、1 877和2 119 kg/hm2。

注：S、F、G分别表示在播种、现蕾、灌浆进行灌溉；SF、FG、SG分别表示在播种和现蕾、现蕾和灌浆以及播种和灌浆分别进行1次灌溉。

图3　水氮耦合对油葵模拟产量的影响

2.4 播期和灌溉耦合对油葵产量的影响

如图4所示，模拟得到无灌溉时湿润年和正常年在5月中旬播种平均产量最高，较其他播期分别平均高6.9%和11.6%，而干旱年播期调控对产量影响较小；湿润年和正常年灌一水播期在5月中旬产量最高且变异系数较低，产量较其他播期分别平均高9.3%和12.0%，产量变异系数分别平均低41.9%和8.9%，而干旱年早播可降低产量年际变异。湿润年和正常年灌两水时播期在5月中旬产量最高且变异系数最低，产量较其他播期分别平均高9.3%和16.4%，产量变异系数分别平均低38.5%和12.5%；干旱年早播同样可降低产量年际间变异。湿润年和正常年灌三水在5月上旬播种产量最高，此后播期每推迟5 d产量降低的平均速率分别为147 kg/hm2和142 kg/hm2；干旱年早播可降低产量变异。

图4 播期与水氮耦合对油葵模拟产量的影响

3 讨 论

APSIM模型已经广泛用于指导作物生产中的播期和水氮管理，但主要应用于小麦和玉米作物，对向日葵的应用研究较少。模型评估是其应用的基础，Zeng等[29]在内蒙古河套灌区进行了APSIM-Sunflower模型对不同水肥管理水平的响应评估，本研究进一步基于详细的分期播种试验数据对APSIM-Sunflower模型在北方农牧交错带的适应性进行了评价。最近的研究指出，作物生长期间气象要素差异显著的数据能显著提高模型调参结果的有效性[30]，本文选取了不同播期的数据进行调参和验证，以使APSIM-Sunflower模型能够准确模拟油葵生长发育对不同气候条件的响应。调参和验证结果表明模型能够有效模拟油葵的生育期、地上部干物质量和产量，能够准确模拟叶面积指数的动态变化趋势，反映APSIM-Sunflower模型可用于分析农牧交错带油葵生长发育和产量形成对播期和水氮管理的响应。但需要注意的是叶面积指数模拟值与观测值的NRMSE超过30%，通过LAI的变化曲线可以看出，模拟误差主要出现在现蕾期前期和灌浆后期，实测LAI增长和衰老的速率较模拟值更快，通过调试模型中控制LAI变化的叶片生长参数均不能改变此阶段增长速率，Zeng等[29]的研究也得到类似结果。因此，APSIM-Sunflower模型对LAI的模拟需要更多精细的数据进行评估和改进。

农牧交错带农业生产的主要限制因子是降水量低且年际变率高。近年来，为了提高产量和经济效益，农牧交错带扩大了油葵种植面积并在部分地区进行了补充灌溉[4]，因此如何通过调整播期以及与灌溉和施肥耦合来提高作物水分利用效率和科学地使用氮肥对经济用水用肥和降低对环境影响有重要的指导作用。表4总结了不同降水年型下的油葵最佳播期、优化灌溉方案和施氮量以及不同方案下的产量、水分利用效率和氮肥农学效率。在没有灌溉条件的地区，正常年和湿润年的产量、水分利用效率和氮肥农学效率均显著高于干旱年，其最适播期均在5月中旬，而干旱年应适当早播，以避免油葵生长后期遭受严重的水分胁迫。雨养条件下在3种年型条件下的最佳施氮量均不应超过50 kg/hm2。通过灌溉可以显著提高油葵的产量、水分利用效率和氮肥农学效率。本研究得到在仅一次补充灌溉条件下油葵需水关键期为现蕾期，与单玉芬等[31]和Karam[32]等的田间试验结果一致。而在2～3次灌溉条件下，可在灌浆期和播种期分别增加一水。除湿润年外，灌溉次数越多，产量、水分利用效率和氮肥农学效率越高，反映了干旱年和正常年的水分显著制约了油葵产量。随着灌溉的提高，最佳施氮量也相应提高，如湿润年且灌三水时，最佳施氮量需提高至90 kg/hm2，超过最佳施氮量后产量保持不变，大量的研究表明水分限制条件下提高施肥量并不能增加产量[33-35]，大田生产中水分不足时施肥量过高甚至会导致产量降低，其主要原因包括肥料浓度过高导致的“烧苗”、作物发生倒伏以及病虫害加剧等。

本研究表明，选择适宜的播期不仅可以提高产量，同时可以降低产量的年际变异。当前农户的常规播期（5月中旬）基本处在油葵的适宜播期，但在干旱年份和灌溉量充足的年份均可提早播种，但其提高产量的机理不同，干旱年份早播可降低后期严重水分胁迫的风险，而灌溉充足的年份通过早播可以延长油葵的生长期，从而提高产量。其次，降水年型对最佳施氮量影响较大，湿润年较干旱年相同灌溉条件下施氮量应提高10～20 kg/hm2，而现有研究大多侧重分析灌溉和施肥的耦合，忽略了降水年型对施肥量的重要影响。相较于以前的大田试验研究考虑的有限水肥耦合模式[36-38]，本研究考虑了更精细的水肥耦合情景并定量了最佳施氮阈值。尽管北方农牧交错带不适宜采用地下水进行大面积灌溉，但在部分有灌溉条件的地区，可以参照本研究提供的播期和水肥耦合模式进行补灌来提高产量，而在没有地下水灌溉条件的地区可通过集雨来进行补灌[39]。

表4　不同年型适宜播期、水氮施用量及作物产量、水分利用效率（WUE）和氮肥农学效率（AEN）

注：WUE =产量/耗水量；AEN=（施氮产量-不施氮产量）/施氮量。

Note: WUE = yield/water consumption; AEN= (yield under N application – yield without N application)/N application rate.

4 结 论

本研究基于分期播种试验、土壤数据、气象数据和田间管理数据评价了APSIM 模型在北方农牧交错带典型站点的适应性，确定了常用油葵品种的遗传参数，并分析了播期、灌溉和施氮对油葵产量和产量年际变异的影响，结论如下：

1）APSIM-Sunflower模型能够较准确的模拟不同播期油葵生长发育过程。油葵生育期实测值和模拟值的RMSE低于2.4 d；油葵地上部干物质量和产量的实测值和模拟值的NRMSE分别为21.9%和5.5%，但模型对叶面积指数的模拟有待改进。

2）在灌一水条件下，在现蕾灌溉的产量要高于在播种和灌浆灌溉的产量，在现蕾和灌浆各灌一水较在播种和现蕾或播种和灌浆灌溉产量更高。油葵最佳施氮量随着灌溉量的增加而上升，雨养条件下，最佳施氮量在40～50 kg/hm2，而在灌三水条件下（180 mm），最佳施氮量可提高到70～90 kg/hm2。在湿润年和正常年无灌溉、灌一水和灌两水条件下油葵适宜播期在5月中旬，灌三水适宜播期在5月上旬，而干旱年播期调控对产量的影响较小，但早播可降低产量年际变异。

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Analysis of interaction of sowing date, irrigation and nitrogen application on yield of oil sunflower based on APSIM model

Huang Mingxia1, Wang Jing1※, Tang Jianzhao1, Fang Quanxiao2, Zhang Jianping3, Bai Huiqing1, Wang Na1, Li Yang1, Wu Bingjie1, Zheng Junqing1, Pan Xuebiao1

(1.,,100193,; 2.,712100,; 3.,401147,)

Oil sunflower is a staple oil-bearing crop with increasing plant area in recent years in the APE (agro-pastoral ecotone of North China). However, the shortage of water resources is a serious threat to oil sunflower production. Adjusting sowing date and applying supplemental irrigation are effective measures to increase the yield and ensure the stability of the yield of oil sunflower. However, the impacts of interaction of sowing date with irrigation and nitrogen fertilization are still unclear. In this study, the suitability of APSIM-Sunflower in the agro-pastoral ecotone of North China was evaluated based on 2 years serial sowing experiments, trial-and-error method was used for model calibration. The validated APSIM-Sunflower model was used to investigate the impacts of the interaction of sowing date with irrigation and nitrogen fertilization on oil sunflower yield. 4 irrigation scenarios were designed including rainfed, 1 irrigation (60 mm), 2 irrigations (120 mm) and 3 irrigations (180 mm). Nitrogen application rate was set between 0 to 120 kg/hm2at an interval of 10 kg/hm2under 4 irrigation conditions. The suitable nitrogen application rate was defined as minimum nitrogen application rate when yield change slowly with increasing of nitrogen application rate. 9 sowing dates between 29-Apr to 8-Jun at an interval of 5 days were used to explore the interaction of sowing dates with 4 irrigation scenarios and the suitable nitrogen application rate. The study results showed that the root mean squared error (RMSE) between simulated and observed growth period was less than 2.4 d, and normalized root mean squared error (NRMSE) between simulated and observed above-ground biomass and yields was 21.9% and 5.5% respectively, which suggested that APSIM-Sunflower model performed well in simulating the growth period, above-ground biomass and yield. However, NRMSE of LAI is more than 30%, which suggested that the precision of simulated LAI needs to be improved. Under the condition of 1 irrigation, irrigating at floral initiation produced higher yield than that at floral initiation and start grain-filling. Under the condition of 2 irrigations, irrigating at floral initiation and grain-filling produced higher yield than that at sowing and floral initiation or at sowing and grain-filling. The suitable nitrogen application rate increased with the increasing irrigation. Under the condition of no-irrigation, 1 irrigation, 2 irrigations, and 3 irrigations condition, the suitable nitrogen application rate should be applied by 40, 60, 60 and 70 kg/hm2respectively at dry years, 50, 70, 80 and 90 kg/hm2respectively at normal years, and 50, 80, 80 and 90 kg/hm2respectively at wet years. Comparing yields of different sowing dates under 3 precipitation year types with suitable nitrogen application rate showed that for wet and normal years, sowing at middle May enhanced yield by 6.9% and 11.6%, 9.3% and 12.0%, 9.3% and 16.4% respectively compared to other sowing dates under the condition of no-irrigation, 1 irrigation and 2 irrigations, and decreased variation coefficient of yield by 41.9% and 8.9% under the condition of 1 irrigation, 38.5% and 12.5% under the condition of 2 irrigations. However, the yield of sowing at early May produced higher yield compared to other sowing dates under the condition of 3 irrigations for wet and normal years, and early sowing reduced variation coefficient of yield but had little effect on average yield for dry years. This study provides references for sowing date, irrigation and nitrogen management in the agro-pastoral ecotone of North China.

irrigation; nitrogen; models; serial sowing date; precipitation year types; water and nitrogen coupling; APSIM-Sunflower

黄明霞，王 靖，唐建昭，房全孝，张建平，白慧卿，王 娜，李 扬，吴冰洁，郑隽卿，潘学标.基于APSIM模型分析播期和水氮耦合对油葵产量的影响[J]. 农业工程学报，2018，34(13)：134－143.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.016 http://www.tcsae.org

Huang Mingxia, Wang Jing, Tang Jianzhao, Fang Quanxiao, Zhang Jianping, Bai Huiqing, Wang Na, Li Yang, Wu Bingjie, Zheng Junqing, Pan Xuebiao. Analysis of interaction of sowing date, irrigation and nitrogen application on yield of oil sunflower based on APSIM model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(13): 134－143. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.016 http://www.tcsae.org

2018-01-02

2018-05-03

国家自然科学基金（41475104）；中国科学院“西部之光”人才培养引进计划项目

黄明霞，安徽安庆人，博士，主要从事气候变化对作物的影响及适应等方面研究。Email：1959837491@qq.com.

王 靖，内蒙古乌兰察布人，博士，副教授，博士生导师，主要从事农业生产系统模拟与气候变化影响评估研究。Email：wangj@cau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.016

S565.5

A

1002-6819(2018)-13-0134-10