作物栽培量化分析

李 月

（江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏 徐州 221116）

作物种植最重要的影响因素就是水土质量，不适应本地环境的作物长势差，经济价值低。在本研究中，依据不同地理位置、不同年份、不同土质对农作物存在不一样的影响，采用农作物产量来评估其各因子的影响程度。具体而言，本文采用农业政策环境扩展（Agriculture Policy Environmental Extender Moder，APEX）模型来研究管理如何影响黏土土壤的作物产量、径流量和水质。具体目标是确定APEX模型模拟玉米和大豆产量在黏土土壤上的变异性的能力，通过地表径流运输溶解相莠去津和养分的能力，以及管理如何影响这些成分的长期径流和相关损失。同时，本文设计出不同的数学模型和计算机程序去仿真，对照真实数据和仿真数据之间的差异，得到不同的结论，旨在能将此结论用于指导植物的引种工作。

1 问题描述与数据收集

在本研究中，APEX模型校准通常依赖于相对短期的数据集，一般在6 a内［1-3］，由于长期数据收集较为困难，因此研究较少。1991—2010年，化学制品与矿物需求理 事 会（Chemicals and Minerals Requirements Board，CMRB）提供了一个农作物产量测量数据评估，这个评估主要涉及APEX模型是否考虑了地块上作物产量有无随时空变化而改变。径流和水质数据集提供了校准和验证这些输出模型所需的数据，然后估计对水质的长期影响。

在本研究中，使用APEX模型来研究不同的影响因子如何影响黏土土壤的作物产量、径流和水质。具体目标是：①APEX模拟玉米和大豆产量在粘磐土壤上变化的能力；②APEX模拟溶解相莠去津、硝酸盐-氮（NO3-N）和磷酸盐-磷（PO4-P）通过地表径流在黏土上的迁移能力；③相关指标如何影响阿特拉津、NO3-N和PO4-P的长期径流和相关损失。

数据来源于美国密苏里州森特勒利亚市北部Goodwater溪的相关数据。利用土壤调查信息和地形图，这些地块被建立起来，包括一个由峰顶、背坡和脚坡位置组成的连锁序列。

2 针对该问题的APEX模型

Wang等［3］对APEX的校准和验证给出了一般建议。在APEX参数化研究中，Nelson等［4］将APEX应用于12个密苏里州和堪萨斯州站点，这些站点的特征都是土壤具有丰富的限制层。该参数化包括修改后的土壤湿度指数作为曲线数保留参数的调整方法。

2.1 模型校准和性能评估

分别对玉米和大豆产量进行灵敏度分析，选择1996—2009年期间作物产量作为最敏感的全局参数。

2.2 流量和水质的校准和验证过程

由于APEX是一个以天为单位的模型，将属于同一事件的连续几天的每日径流和污染物传输结合起来。因此，目标函数在过程的每一步都包含了关于4个变量的信息，如式（1）所示，其中，Obj是与第i轮相关的多目标优化函数，θ和O主要与观测值相关。

通过以上过程，得到了最优参数集，分析了其相同点和不同点。如果一个参数值对所有解集都是公共的，那么对这个值的置信度就会增加，选择其作为最终值［5］。

3 模型结果和分析

在大多数情况下，每个地块的地形序列包括峰顶、肩、背坡（关键区域）和脚坡。各部位表层土和粘磐层土壤水力特性明显不同，进而影响农作物产量。密苏里州森特罗利亚的第20号地地块情况见图1。

图1 密苏里州森特罗利亚的第20号地

虽然模拟产量对环境条件（温度和降水）的响应与实测产量的响应方向相同（见图2），但模拟产量的时间标准差普遍小于实测产量。

4 结语

玉米产量似乎能很好地被模拟，相比之下，大豆产量的模拟较差（偏倚较大，r2较低）。说明在同样的土壤下，不同年份、不同的农作物都会有较为明显和不可预测的差异，这说明引种时要更多考虑土质和不同年份的环境因素，这样才能结合环境成功引种。