孟怡君 邱小雷 刘蕾蕾 刘 兵 朱 艳 曹卫星 汤 亮*

（1.南京农业大学农学院，南京 210095；2.国家信息农业工程技术中心，南京 210095；3.智慧农业教育部工程研究中心，南京 210095；4.农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室，南京 210095；5.江苏省信息农业重点实验室，南京 210095；6.现代作物生产省部共建协同创新中心，南京 210095）

1 引言

作物生长模拟模型是集计算机技术与系统分析方法于一体的模拟工具，再现了作物生长发育动态变化过程，定量描述和预测环境与作物生长之间的关系[1]，在作物生产与管理决策[2-3]、作物产量预测[4]以及气候变化下农业生产评价[5]等方面应用广泛。作物品种参数是将作物的品种特性定量化的数据，一些参数通过观测无法直接获取，要通过实测数据对其进行估计。参数多而杂，在估计时需花费大量时间精力。对品种参数进行敏感性分析能够识别出对输出结果有影响的敏感参数和非敏感参数，同时可以定量敏感参数对输出变量的影响程度，是模型本地化的重要基础和参数调试的有效依据。近年来，国内外学者对不同作物生长模型进行了敏感性研究并取得了一定的成果。Confalonieri[6]等使用WARM 模型，将不同的敏感性分析方法进行对比，明确了它们的适用条件和优缺点，结果表明全局敏感性分析方法对模型优化及参数调试更具优势。还有学者使用敏感性分析方法研究不同参数取值范围下模型的敏感参数和敏感度来判断模型的稳定性，如Liu[7]对八种气候条件下APSIM-Oryza 模型的参数进行了敏感性分析，分析不同参数变化范围和不同CO2水平下各气候区参数对地上总干物质和器官的干重的敏感性变化。……