李秀芬，马树庆，赵慧颖，王 萍，姜丽霞，朱海霞

（1. 黑龙江省气象科学研究所，哈尔滨 150030；2. 吉林省气象台，长春 130062）



基于WOFOST模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价*

李秀芬1，马树庆2，赵慧颖1，王 萍1，姜丽霞1，朱海霞1

（1. 黑龙江省气象科学研究所，哈尔滨 150030；2. 吉林省气象台，长春 130062）

摘要：利用内蒙古河套灌区玉米生长发育观测资料，结合已有研究成果，对WOFOST模型进行本地化及适应性检验；利用研究区内12站1961-2010年逐日气象资料，分区作物参数，模拟玉米生长发育过程，确定抽雄期延迟日数、灌浆指数为玉米低温冷害指标，贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标，对历史低温冷害年及减产情况进行分析。结果表明：本地化的WOFOST模型在内蒙古河套灌区的应用效果较好，可以用于该地区玉米生长的模拟；WOFOST模型能够较好地模拟玉米发育程度对低温冷害的响应，以抽雄期延迟日数和灌浆指数为冷害指标评估的历史冷害发生状况基本符合实际情况，1961-2010年研究区12个站点共发生不同程度低温冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，轻中度占62.7%，在发生严重冷害的年份中，84.7%的年份表现为减产的趋势。本文结论与传统方法相比，玉米低温冷害评价的生物学意义更加明确，本地化的WOFOST模型可以在河套灌区玉米低温冷害监测、评估等业务中应用。

关键词：玉米；低温冷害指标；WOFOST模型；影响及等级评价；生育期延迟日数；灌浆指数

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[J].中国农业气象,2016,37(3):352-360

低温冷害作为影响玉米产量的主要灾害之一，一直以来颇受众多学者的关注，关于玉米低温冷害指标、机理的研究已有许多报道。孙玉亭等[1]以5-9月平均气温之和及其负距平两者的组合作为粮食作物的冷害年指标，分析了温度与粮食产量的关系；马树庆等[2]综合已有研究成果，建立了东北地区低温冷害指标与各地热量条件的关系式；刘布春等[3]采用抽雄日期的早晚来判断是否发生延迟型低温冷害；马树庆等[4]建立了玉米低温冷害发生及损失程度的动态预测和评估方法；李祎君等[5]按不同发育时段提出了吉林玉米低温冷害综合指标；赵俊芳等[6]分析了气候变暖对东北地区春玉米严重低温冷害及种植布局的影响；朱海霞等[7]建立了以积温距平为主导指标，以发育期延迟日数和负积温累积指数为辅助指标的黑龙江省不同生育阶段不同品种的玉米延迟型低温冷害指标。虽然这些指标在玉米低温冷害动态评估、预测中发挥了重要作用，但其多以东北地区的不同区域为研究区，且对玉米生长全程的气候适应性等机制方面缺乏考虑，导致研究成果难以推广应用至其它区域。

河套灌区位于黄河上中游内蒙古段北岸的冲积平原，是中国最大的自流灌区，因其得天独厚的气候和引黄灌溉的条件使其成为内蒙古重要农业区和商品粮基地，主要作物为玉米、小麦、向日葵等。近年来，玉米种植面积呈逐年增加的趋势，目前已占到粮食作物播种面积的50%，在全区粮食的丰歉中起主导作用。受全球气候变暖的影响，内蒙古河套灌区热量资源显著增加[8-10]，导致玉米种植结构发生了显著变化，生育期偏长的品种种植面积呈增加趋势[6,10]，加之部分地区为了追求产量，盲目选择晚熟品种扩大种植面积或越区种植，一定程度上增加了玉米低温冷害发生的风险，研究区历史上玉米曾发生多次不同程度的低温冷害，1979、1984和 2004 年发生的严重冷害，使玉米普遍减产15%以上。气候变暖适应行为使内蒙古河套灌区玉米低温冷害研究具有重要的现实意义，低温冷害对玉米稳产、高产的影响重新受到关注。侯琼等[11-12]按照不同品种类型和发育进程，采用相对活动积温距平计算方法，综合考虑冷害的阶段性和延续性，制定适合内蒙古地区应用的玉米延迟型低温冷害动态监测指标；王志春等[13]通过分析内蒙古东部地区的热量条件、热量条件变异性及低温冷害发生频率，得出低温冷害综合风险指数，建立空间推算模型，基于GIS对玉米低温冷害风险进行空间展布并分区。然而，这些成果利用数理统计模型手段间接描述低温冷害对玉米产量的影响，在进行冷害年减产量评估时，由于粮食产量的波动受多因素共同作用，从技术上分离出由低温冷害所造成的减产量存在很大困难，尤其是当作物整个生育期遭受多种气象灾害时，评估效果将受到很大影响，给准确评估因冷害造成的玉米减产情况带来一定难度。作物生长模型以其面向作物生长过程、机理性较强的优势被应用于产量预报、灾害风险评估、气候变化影响评价、预测等方面[14-18]，能够人为再现农作物生长发育过程，从机理上定量描述作物生长过程及其与环境因素之间的关系，可以反映作物与气候环境的相互作用。近年来，人们开始尝试将其应用于作物低温冷害研究，模拟低温对作物生长发育和产量形成的影响[16,19-20]。而利用作物模型对内蒙古河套灌区玉米低温冷害的研究报道鲜见，因此，本研究针对内蒙古河套灌区玉米低温冷害监测评估的需求，尝试利用WOFOST模型开展玉米低温冷害监测评价的新思路和新方法，利用区内12个站1961-2010年的逐日气象资料，结合已有的玉米生育期和产量构成因素观测资料、低温冷害资料，确定抽雄期延迟日数、灌浆指数为玉米低温冷害指标，贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标，对历史低温冷害年及减产情况进行分析，以期为玉米生产及时评估低温冷害造成的危害提供科学依据和技术支撑。

1 资料与方法

1.1 资料来源

所需资料包括气象资料、作物资料、土壤资料和低温冷害资料。气象资料为河套灌区12个气象站1961-2010年逐日气象资料，包括最高气温、最低气温、辐射、水汽压、风速和降雨量；作物资料为临河1984-2010年、准格尔旗1986-2010年、土左旗1994年和2000-2010年、乌前旗2010年的玉米品种及熟型、发育期观测资料、作物产量因素及产量结构资料、临河1994-2010年玉米田间生物量观测资料；土壤资料为临河、准格尔、土左旗、乌前旗土壤水文常数及土壤湿度资料；低温冷害资料为研究区1961-2010年低温冷害次数、影响程度及区域。以上资料除1961-2000年低温冷害资料来源于《中国气象灾害大典·内蒙古卷》外，其它均来自内蒙古气象信息中心。研究区观测站点分布见图1。

图1 研究区站点分布Fig. 1 Distribution of stations in Hetao irrigation district in Inner Mongolia

1.2 研究方法

1.2.1 WOFOST模型驱动数据及参数确定

以内蒙古河套灌区玉米生长全程为研究对象，本地化WOFOST作物生长模型，进行模型区域适宜性分析和检验，保持输入模型的其它气象条件（日照、降水等）不变，以各时段逐日平均气温替代实际气温，取平均气温驱动下模拟的玉米发育期和贮存器官干物重作为正常年份玉米的生长状况和产量水平，与评价年实际气温驱动下模拟的玉米生长状况及产量水平对比，结合历史冷害资料，构建河套灌区玉米冷害评价指标，进而进行该区域低温冷害评价。

为了保证WOFOST模型模拟结果更接近实际，考虑到因气候变暖导致的玉米品种的变化事实，本研究利用≥10℃积温对研究区进行玉米品种适宜种植区域划分。利用累积距平法[21]分析近50a研究区内12个气象站点≥10℃积温的变化趋势，将研究时段分为1961-1986年、1986-1996年、1997-2010年共3个阶段。

逐日平均温度：利用算术平均法计算各站每阶段的逐日平均气温，作为模型气象资料中各站各阶段对应年的逐日气温。

WOFOST模型中出苗期的确定方法：从玉米出苗期模拟的结果与从播种期开始模拟的结果比较，从玉米出苗期开始模拟误差小的样本数明显增加[16]，因此，本研究的模拟从玉米出苗期开始。由于研究区东西跨度较大，玉米播种、出苗日期的空间、年际差异很大，很难得到长时间序列和多点、大范围空间分布的资料，而根据有限的生育期观测资料确定大范围的平均播种、出苗日期显然不尽合理。因此，本研究在进行模拟时，有玉米生育期观测资料的站点以观测的出苗日期开始模拟，无玉米生育期观测资料的站点则以≥10℃有效积温达到100℃·d的日期为出苗日期[22]。

WOFOST作物参数的确定：本研究的作物参数除了参考WOFOST模型作物文件中自带的部分参数值以及查阅有关文献资料外，主要通过内蒙古河套灌区玉米生育期观测资料、生物量观测资料和收集到的玉米发育期适宜气象指标调试和确定作物参数，具体方法参见文献[23-24]。表1仅列出模型主要作物参数。

表1 模型中不同熟型品种的主要作物参数Table 1 Main crop parameters of different maturity varieties in the model

1.2.2 玉米低温冷害指标

（1）玉米减产率

以最终（模拟结束时）贮存器官干物重波动百分率（ΔYi）评价低温冷害减产情况，定义为

在这个项目中，我们将向你展示如何用几百张照片拼成一张图片。主图是几年前我们在印度旅行时拍摄的。构成这幅肖像的其余照片也是在那次旅行中拍摄的，拍的是当地的孩子和我们参观过的地方。

式中，Yi为第i年实际温度驱动的最终贮存器官干物重(kg·hm-2)，为对应时段的平均温度驱动的第i年最终贮存器官干物重(kg·hm-2)。ΔYi＞0表示当年增产，ΔYi＜0表示当年减产。

（2）抽雄期延迟日数

延迟性冷害主要是营养生长阶段温度偏低引起的，常造成抽雄期延迟、初霜冻前不能正常成熟、产量下降，因此，本研究以抽雄期延迟日数（ΔDi）作为判识冷害的一个单项指标，定义为

式中，Di为第i年实际温度驱动的抽雄期日序；为平均温度驱动的第i年抽雄期日序。ΔDi＞0说明当年抽雄期延迟，ΔDi＜0说明当年抽雄期提前。

（3）灌浆指数

利用WOFOST模型进行玉米生长模拟，在玉米未能完全成熟时，模拟过程会因温度不适宜玉米生长而结束模拟，此时的DVS＜2.0。可见，模拟结束时DVS的大小可以反映玉米因热量不足而受影响的程度。因此，将平均温度驱动的不同发育期贮存器官干物重与成熟期贮存器官干物重的比值定义为灌浆指数（ΔS），用来反应不同发育指数（DVS）对应的灌浆完成程度，以实际温度驱动的模拟结束时的DVS对应的灌浆指数作为判识玉米低温冷害的指标。灌浆指数的计算公式为

式中，WSOi,j为平均温度驱动的第i年DVS=j时对应的贮存器官干物重(kg·hm-2)，WSOi,end为平均温度驱动的第i年成熟期贮存器官干物重(kg·hm-2)。当j＜0.9时ΔSi,j=0，j=2.0时ΔSi,j=100%（出苗期DVS为0，三叶期DVS为0.06，七叶期DVS为0.25，拔节期DVS为0.60，抽雄期DVS 为1.0，乳熟期DVS为1.60，成熟期DVS为2.0）。实际温度驱动玉米模拟结束时的DVS越小，对应的灌浆指数越小，冷害越严重。

2 结果与分析

2.1 研究区各站玉米品种熟型选择

2.2 典型站点WOFSOT模型模拟结果分析

表2 内蒙古河套灌区玉米熟型分区Table 2 Subarea of different maturity maize based on active accumulated temperature in the study area

选取玉米发育期资料、产量资料较完整的临河（1984-1996年，中晚熟；1997-2010年，晚熟）、准格尔（1986-2010年，中熟）来进行模型验证，相应的生育期模拟结果与实际观测结果见图2。由图中可见，临河站开花期模拟值与实测值相差在9d内，平均相差1.4d，绝对误差≤3d的年份占88.8%；成熟期模拟值与观测值的绝对误差在6d内，平均相差2.0d，绝对误差≤3d的年份占77.8%。准格尔站开花期模拟值与实测值相差在9d内，平均相差1.8d，绝对误差≤3d的年份占88.0%；成熟期模拟值与观测值的绝对误差在13d内，平均相差2.3d，绝对误差≤3d的年份占88.0%。从两条曲线的变化趋势来看，模拟值与实测值的误差在模型允许的范围之内，说明WOFOST模型区域化应用的模拟效果较好，可以用于该地区玉米生长的模拟。

图2 两站模拟开花期和成熟期与实测值对比Fig. 2 Compare of anthesis date and maturity date simulated by WOFSOT and observed at two stations

2.3 玉米低温冷害评价指标及其阈值

利用WOFOST作物生长模型，以逐日气象资料开展玉米生长模拟，利用模型输出的生育期日数（IDSEM）、发育指数（DVS）和贮存器官干物重（WSO），构建内蒙古河套灌区玉米低温冷害指标体系。考虑到研究区玉米冷害主要是由于选择品种熟型差异使生育期内热量不足，导致无法正常成熟，造成减产的特点，本研究引入灌浆指数概念，以抽雄期延迟日数及最终的灌浆指数作为冷害的判识指标，以成熟期贮存器官干物重波动百分率评价冷害年的玉米减产情况。

利用研究区内12个站点逐年（1961-2010年）实际温度驱动和各阶段平均温度驱动的模拟结果，根据式（2）和（3），计算各站各年抽雄期延迟日数(ΔD)和灌浆指数(ΔS)，根据式（1）计算各站各年贮存器官干物重波动百分率(ΔY)，与历史低温冷害年实际产量减产率对照，综合分析确定各指标不同冷害等级的对应阈值，结果见表3。根据WOFOST模型模拟的各站各年ΔD、ΔS值即可判断该年的是否发生低温冷害或冷害程度，并且规定，ΔD、ΔS两个指标中有任何一个达到冷害标准，即认为发生了相应程度的冷害，若均达到冷害标准，则冷害的等级程度取最大值。

表3 研究区玉米低温冷害指标阈值Table 3 Threshold of maize chilling damage index in the study area

2.4 玉米低温冷害评价结果

根据表3中标准和12个站1961-2010年玉米生长模拟结果，各站各年冷害程度的判定结果见表4。经统计，50a间，研究区内12个站点共发生不同程度低温冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，轻中度冷害占62.7%，在发生严重冷害的年份中，84.7%的年份表现为减产的趋势，其中56.1%的年份的ΔY≤-15%。由表中可见，从区域上看，1964、1976、1979、1984和2004 年12个站全部出现了低温冷害，属区域性冷害年。分析冷害判识结果发现，研究期内以1979年的冷害最为严重，有11个站出现了重度冷害，11个站均出现不同程度的减产，贮存器官干物重波动百分率为-57.8%～-16.5%；1984年有10个站出现重度冷害，其中8个站出现不同程度的减产，贮存器官干物重波动百分率为-24.2%～-13.2%；2004年有10个站出现重度冷害，80%的站点出现了不同程度的减产，贮存器官干物重波动百分率为-28.7%～-0.3%。这些结果与前人研究结论[11-13]及灾害大典的记录[26]基本一致。

表4 研究区内12 个站点1961-2010年玉米低温冷害的判识结果Fig. 4 The statistics results of maize chilling injury(CI) identification at 12 stations from 1961 to 2010

用准格尔代表内蒙古河套灌区东部、乌前旗代表中部、临河代表西部，用1962、1979、1984、1995 和2004年代表冷害年，以2010年代表无冷害年，用上述指标评价冷害发生程度及减产情况，结果见表5。由表中可见，临河几个重度冷害年份贮存器官干物重波动百分率为-61.9%～-15.4%，中度冷害年为-13.7%，轻度冷害年为-7.7%；1962年和1979年为全生育期的严重冷害，表现为抽雄期延迟6d，而后期热量条件依旧不足，最终的灌浆指数均小于60%，造成玉米减产严重，减产率均超过50%；2004年则主要表现为抽雄前期热量条件不足导致的冷害，相比全生育期的冷害，其玉米减产率仅为15.4%。乌前旗的几个重度冷害年份（除1984年）贮存器官干物重波动百分率为-30.2%～-17.4%，轻度冷害年为-7.7%；1984年表现为抽雄前期热量条件不足导致的冷害，但因其抽雄后期热量条件较好，弥补了前期的不足，玉米产量未受影响。准格尔的几个重度冷害年份贮存器官干物重波动百分率为-31.8%～-6.9%，中度冷害年为-11.5%，轻度冷害年为-0.9%；1979年准格尔抽雄期延迟4d，抽雄后热量持续偏少，最终的灌浆指数仅为69.5%，为严重冷害年，玉米减产率达31.8%。无冷害发生的2010年，各站抽雄期未发生延迟或延迟1d，且实际气温驱动下的最终贮存器官干物重与平均气温驱动下的最终贮存器官干物重相比持平或略偏高，说明总体评价结果与实际情况基本相符。

表5 典型站点典型年份玉米冷害评估结果Table 5 The evaluation results of maize chilling injury in special stations and years

3 结论与讨论

（1）在前人研究成果基础上[19-20]，利用内蒙古河套灌区玉米生育期、生物量观测资料和收集到的玉米发育期适宜气象指标调试和确定WOFOST模型的作物参数，进行了WOFOST模型在内蒙古河套灌区的本地化及适应性检验。本地化后的WOFOST模型，能较好地模拟内蒙古河套灌区玉米主要发育期和储存器官干物质重，为WOFOST模型在内蒙古河套灌区的应用打下了基础。但因研究区内玉米观测资料有限，较难获取完善的模型参数，加之对玉米品种熟型的把握不够准确，导致个别年份模拟值与实际值有较大差异，因此还需进一步完善。

（2）本研究尝试利用WOFOST模型开展玉米低温冷害监测评价的新思路，引入灌浆指数概念，确定了抽雄期延迟日数和灌浆指数为玉米低温冷害指标，贮存器官干物重波动百分率为减产情况评价指标。据此指标模拟的研究区历史低温冷害发生情况来看，1961-2010年研究区内12个站点共发生不同程度低温冷害260站次，其中重度冷害占37.3%，轻中度冷害占62.7%。在发生轻度冷害的年份中，有56.4%的年份表现为减产的趋势；中度冷害年中有69.4%的年份表现为减产；重度冷害年中则有82.5%的年份表现为减产，其中56.7%的年份ΔY≤-15%。因冷害而造成的减产幅度未达5%的，在轻度冷害中表现最为明显，这与王远皓等[27]发生低温冷害的年份玉米未必都减产的结论一致。可见，WOFOST模型能够模拟玉米生长过程中对温度变化做出较好响应，与前人基于数理统计方法监测评价作物冷害的方法[1,5,11-12]相比，本文基于作物生长模型的内蒙古河套灌区玉米低温冷害评价指标的机理性较强，生物学意义更明显，可以考虑在实际业务中加以应用，从而为内蒙古河套灌区玉米生产和减灾等农业气象服务提供一种新的技术手段。

（3）本研究在利用WOFOST模型进行内蒙古河套灌区玉米冷害评价时，采用的是单点模拟，而从地域来看，在同一冷害年内，冷害程度具有明显的区域差异，因此，利用单点气象资料的模拟结果判识一个地区是否发生冷害难免存在偏差。随着GIS技术的成熟应用，利用作物生长模型模拟区域化细网格作物生长状况成为模型应用的必然趋势，因此，WOFOST模型的应用尺度的拓展问题有待进一步研究。

（4）利用WOFOST模型输出产品开展玉米低温冷害的监测及评价方面的研究报道较为少见，相关研究多集中在利用模拟的发育期和贮存器官干物重建立的指标，而WOFOST模型输出的有关生长发育及生物量形成过程的信息较丰富，如发育进程、叶生物量、茎生物量、地上总生物量、呼吸消耗、叶面积指数等，如何将这些信息用于农业气象灾害监测评价中，还有待进一步尝试。随着气候模式研究的进一步发展，根据区域气候模式输出的细网格气象预报产品，利用本研究建立的指标，可开展玉米低温冷害预报、评估，为及时动态预测、评估和有效防御低温冷害造成的危害提供科学依据和技术支撑。

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Evaluation on Maize Chilling Injury Based on WOFOST Model in Hetao Irrigation Region in Inner Mongolia

LI Xiu-fen1, MA Shu-qing2, ZHAO Hui-ying1, WANG Ping1, JIANG Li-xia1, ZHU Hai-xia1
(1. Heilongjiang Institute of Meteorological Sciences, Harbin 150030, China; 2. Meteorological Observatory of Jilin Province, Changchun 130062)

Abstract:Based on observed data during maize growth and development, combining with the existing research results, the localization and adaptability test of WOFOST model was carried out. Based on daily meteorological data from 12 meteorological stations in research region from 1961 to 2010, the crop parameters were partitioned. By using WOFOST model, the maize development and growth processes were simulated. The tasseling stage delayed days, filling index were determined as maize chilling injury index, and storage organ dry weight fluctuation percentage production as evaluation index, the history and production of chilling injury were analyzed. The results showed that the localized WOFOST model was an effective method in Hetao irrigation regionin Inner Mongolia, which could be used in maize simulation. WOFOST model simulated well maize development degree and response of development degree to chilling injury. According to the WOFOST maize chilling injury index, there occurred 260 stations/times different degree maize chilling injury in the region in last 50 years, the severe chilling injury accounted for 37.3%, the light and medium chilling injury accounted for 62.7%, and 84.7% of severe chilling injury years showed yield reduction. Compared with the traditional method, the new method showed more clearly biological significance, so these indicators could be applied in the business of maize chilling injury monitoring and evaluation in Hetao irrigation region in Inner Mongolia.

Key words:Maize; Chilling injury index; WOFOST model; Effect and grade evaluation; Delayed growth days; Filling index

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.03.011

* 收稿日期：2015-09-10

基金项目：公益性行业（气象）科研专项（GYHY201206021；GYHY201306036）

作者简介：李秀芬（1973-），女，高级工程师，主要从事农业气象、卫星遥感方面研究。E-mail：ge-2003@163.com