长江中下游平原以稻麦轮作为主，水稻平均单产居全国之冠，但冬小麦单产却明显低于黄淮海平原。这主要归咎于小麦产量形成期 (3~5月) 的阴雨寡照和频繁发生的渍害^[1]。有关小麦渍害的孕灾、致灾机理已有较多报道^[2~4]。一些学者还对渍害形成与降水、蒸发、地下水位等关系进行了探讨^[5]。在作物生长模型应用领域，吕军^[6]、杨京平^[7]等将MACROS (一年生作物的模拟模型) 与土壤水分运动模型耦合，用以分析渍害对小麦、春玉米的影响。在他们的研究中，虽然已考虑了水分对光合速率的影响，但在处理水分对干物质分配、光合面积衰减和发育速度的影响时，多采用一些经验式，因而限制了模型的推广。金之庆^[1]结合长江下游气候变化的特征，在对CERES-Wheat的模拟产量进行降水订正后，分析了该地区小麦发展的策略。本文在上述成果的基础上，通过分析过量土壤水对小麦光合生产、物质分配和叶片衰老的影响，建立了相应的模块，并以之修正WCSODS (小麦栽培模拟优化决策系统)，从而实现了对受渍情况下小麦生长和产量的模拟。最后，还分析了模型在长江中下游平原小麦渍害预警研究中的应用，并利用南京和南通两地的历史气象资料和小麦单产资料，对大面积小麦单产进行了试预报，取得了满意结果。小麦渍害模型可在研究区域小麦渍害预报业务中发挥作用。

WCSODS是江苏省农业科学院高亮之、金之庆等根据小麦生长发育特征建立的小麦栽培模拟优化决策系统^[8]。该系统将作物生长模拟、栽培优化指标和当地小麦专家的知识相结合，可用来制定小麦关键生育期的优化栽培决策。WCSODS由模拟模型和优化模型两大部分组成。其中，模拟模型包括“小麦钟”模型、叶龄模型、器官建成模型、群体光合模型、产量形成模型、水分动态模拟模型等; 优化模型包括适宜播种期、适宜叶面积动态、适宜茎蘖动态和适宜施肥量等模块。在水分对小麦生长的影响方面，WCSODS仅考虑了土壤水分对生物量或产量的订正，而未对其影响机制作深入分析。为了更好地描述渍害对小麦生长和产量的影响，有必要对WCSODS进行订正。

当作物根层土壤水分含量超过田间持水量时，土壤中氧气不足，作物根系的生长受到抑制，形成渍害，此时需要进行渍害订正。过量土壤水对小麦生长和产量的影响主要体现在光合速率、干物质分配、叶片衰老速度等方面。因此，在WCSODS中引入相应的订正模块。

土壤水分可以通过影响叶片水势、叶片气孔导度和细胞间隙CO₂浓度等进而影响叶片净光合能力^[2，4]。本研究采用文献[9]的方法描述土壤含水量 (W_S) 对小麦叶片最大光合速率P_O的影响:

(1)

式 (1) 中，P_a为叶片实际最大光合速率，P_O取值40 kg·hm^-2·h^-1[11]，f_SW是土壤含水量对光合速率的订正系数，可表达为:

(2)

式 (2) 中，W_CR1和W_CR2分别为胁迫条件下土壤水分的下、上临界指标，W_S为土壤水分含量，W₀为土壤凋萎点湿度。W_SAT为土壤饱和湿度，t是渍水持续天数，a、b为参数。W_CR1、W_CR2、a、b等均随发育阶段而变。为简便计，本文假定土壤最大持水量即为土壤水分的上界指标，其70 %为下界指标。a值孕穗前取60，孕穗后取80;b值孕穗前取0.18，孕穗后取0.23。

为了模拟土壤水分亏缺对干物质分配的影响，CERES-Wheat采用了一些经验式^[10]，MACROS采用的是对分配系数进行土壤水分订正的方法^[11]。国内方面，吕军^[6]在模拟渍水对干物质分配的影响时采用的是实测值，胡继超^[9]则采用类似MACROS的方法。本文根据Penning在MACROS中使用的方法就过量土壤水对小麦干物质分配的影响进行如下估算:

(3)

式中，F_rs为土壤水分对干物质分配的订正因子，f_SW为土壤水分对群体光合量的订正因子 (0≤f_SW≤1)。上式的生物学意义是:土壤水分对干物质分配的影响取决于它 (土壤水分) 对群体光合量的影响。因此，式 (3) 适用于干旱和渍害两种水分逆境条件:对于前者，在计算F_rs时，仅需对地上部 (叶、茎、穗) 分配系数作土壤水分因子订正，然后再对地下部 (根) 分配系数作相应调整 (地上部与地下部分配系数的和为1);对于后者，则只考虑对地下部分配系数作订正，并对地上部分配系数作相应调整。本文主要考虑后一种情况。

土壤水分的多寡与小麦叶片衰老有关:水分过多时，根系生长受抑，致使根枝生长不平衡、叶片衰老加剧; 水分过少时，叶片失水，发生卷曲乃至枯萎。WCSODS模型在设计时，没有考虑叶片的衰老。本研究拟采用下式描述叶面积的动态变化:

(4)

式中，L_i和L_{i +1}分别为第i天和第i+1天的叶面积指数，ΔW为第i+1天的干物质累积量，f_S为地上部的分配系数，f_L为地上部干物质分配至叶的比例，S为比叶面积，随发育阶段而异，L_S为绿叶相对衰老速率。孕穗前绿叶损失途径主要包括群体遮光引起的下层叶片衰老和无效分蘖的死亡，孕穗后绿叶减少包括叶片干物质转移和衰老两方面影响。本文对渍害条件下叶面积的衰减是通过计算逐日绿叶面积衰老速率 (L_s) 来实现的，其表达式如下:

(5)

式中，L_SO为水分适宜条件下绿叶的相对衰老速率，随发育阶段而变化 (见表 1); F_rs的意义同前; C为渍水影响参数，与品种的耐渍能力有关，根据文献[9]的渍水试验资料，本文取C=3.0。

表 1

表 1 不同发育阶段绿叶日相对衰老速率

表 1 不同发育阶段绿叶日相对衰老速率

基于WCSODS的小麦渍害模型可用来预报长江下游平原渍害对小麦产量的影响。其实现途径有二:一是与区域性气候模式嵌套，二是与当地气象台站的中长期和短期预报相结合。根据区域性气候模式或天气实况+天气预报，分别运行基于WCSODS的小麦渍害模型和未考虑渍害影响的WCSODS，再比较两者的模拟产量，即可得到过量土壤水影响小麦产量的程度，从而可进一步作出渍害预警。图 1给出了渍害预报的流程图。

图 1

图 1. 基于WCSODS的小麦渍害模型用于渍害预报的流程图

利用江苏南京 (1988~1990)、南通 (1991~2000) 两地的小区试验资料对基于WCSODS的小麦渍害模型进行了检验 (表 2)。需说明的是，由于缺少同期、同地的小麦根层土壤水分资料，故采用土壤水分平衡模型^[12]的有关计算值作为小麦渍害模型的输入，并假定出现水分亏缺时，所需水分由灌溉补充 (在长江中下游平原，这种情况一般只出现在冬前)。表 2给出了两组模拟产量，一组是不考虑渍害影响的结果，另一组是考虑渍害影响的结果。由表 2可见，后一组模拟值与实测值比较吻合，相对误差均在10 %以内。比较不考虑和已考虑渍害影响的两组模拟产量，其差值反映了渍害对产量的影响。由表 2还可见，1997~1998年渍害最为严重，而1999~2000年渍害影响最轻。这与实际情况相符。

表 2

表 2 模拟产量与实测产量比较

表 2 模拟产量与实测产量比较

为了说明基于WCSODS的小麦渍害模型的合理性，本文对其进行了灵敏度分析。具体方法是:假定各生育阶段小麦根层土壤水分均处于饱和状态，就不同生育阶段的渍水和渍水持续天数对小麦产量的影响进行了模拟试验，结果如图 2所示。由图 2可见，生长早期 (分蘖、拔节) 的渍水对产量影响较小，而后期 (孕穗、开花、灌浆) 则影响较大。当渍水天数相同时，不同生育阶段对渍水的响应差异很大。其中，以孕穗期渍水造成的产量损失最为严重，拔节期和灌浆期次之，而分蘖期渍水对产量的影响最小。随着根层渍水天数的增加，模拟产量的减产率明显加剧:持续10d的渍水，减产率一般在2 %以内; 持续20d的渍水可造成减产3 %~10 %; 当渍水持续天数达到30d时，模拟减产率达到7 %~32 %。随着渍水持续天数的增加，拔节期渍害的影响将超过灌浆期。这主要是因为，长时间的渍水不利于小麦群体发展和产量“库”的形成。上述灵敏度分析仅考虑了渍害对小麦产量的影响，对伴随其发生的阴雨寡照的影响则未作分析。如综合考虑渍害和阴雨寡照的影响，减产率必然会更大一些。以上分析结果与研究区域的小麦专家知识基本上吻合。

图 2

图 2. 不同渍水阶段和持续天数对小麦模拟产量的影响

依据小麦渍害预报原理，选择南京和南通地区小麦渍害严重发生与未出现渍害的典型年份，分别运行考虑渍害和不考虑渍害的两种模型，得到的渍害对产量的影响如图 3、图 4所示。图 3、图 4表明:渍害较轻的年份 (如1999~2000年)，两种模拟产量差异较小 (＜5 %); 而在渍害严重发生的1990~1991年和1997~1998年，渍害导致的产量损失南京地区高达11.3 %和18.2 %，南通地区亦在16 %以上。

图 3

图 3. 南京地区典型年份渍害对模拟小麦产量的影响

图 4

图 4. 南通地区1991~2000年小麦模拟产量的渍害减产率

本文将土壤水分影响模块引入WCSODS，模拟了不同生育阶段渍水及持续天数对小麦生长和产量的影响。对模型进行可靠性检验和灵敏度分析的结果表明，它具有较好的精度和合理性。

以往对渍害及其影响的研究，多采用统计方法获得产量与关键发育期气象因子之间的相关关系，并以此对产量进行订正。这种研究方法由于没有与渍害的孕灾、致灾机理相联系，缺乏对作物生长全过程的动态分析，因而在应用推广上受到一定限制。本研究应用作物模拟技术，在小麦渍害预警上做出了新的尝试，为今后在农业气象服务中发挥模型作用奠定了基础。