引言

20世纪60年代以来，作物模拟技术发展极快。国外学者已相继研制成数以百计的作物模拟模型，一些国家还成功地将其与专家系统、3S技术、可视化技术、网络技术等集合，并应用于作物长势监测、遥感估产、精确农作、全球气候变化影响评价等研究领域^[1-3]。我国学者在吸收、发展国外先进技术的基础上，先后研制成水稻^[4，5]、小麦^[6]、玉米^[7]、大豆^[8]和棉花^[9]等作物模拟模型。其中，高亮之、金之庆等^[4，6]研制的稻/麦模拟优化决策系统 (R/WCSODS) 将作物模拟技术与稻麦栽培优化原理相结合，在生产上已大面积应用推广。但对于油菜生长模型，国内外都研究得较少，目前尚未见相关报道。

油菜是我国江淮地区主要的越冬作物之一。近些年来，随着种植结构的调整，研究区域小麦种植面积已大幅度压减，油菜的重要地位日益凸现。据有关专家分析，加入WTO之后，我国油菜生产仍有较大发展空间。但目前，研究区域的油菜生产还普遍存在着品质欠佳、产量不高、灾害频繁 (暖冬、倒春寒、阴雨寡照、渍害) 等问题，油菜生长模型的研制将有益于解决这些问题。

本研究拟在国内外模型研究的基础上，通过查阅有关文献，并根据作者对油菜发育问题的理解，首先构建油菜发育动态模拟模型; 之后，通过田间试验和广泛收集到的生育期资料，调试和确定模型参数; 最后，采用研究区域与建模资料相独立的油菜生育期资料，对模型进行可靠性检验。本研究对预测江淮地区油菜的生育期进程，确定不同品种类型的气候适应性，制定油菜栽培的各项优化措施以及安排当地种植制度等都具有重要的理论与实用价值。同时，也为下一步研制油菜栽培模拟优化决策系统 (RACSODS)，进而在油菜渍害的预警业务中发挥作用奠定了良好基础。

1 资料来源

油菜生育期资料取自江苏省农业科学院经济作物研究所1997~2000年在江苏省淮阴、扬州、镇江、苏州、东台、吴江、通州、沭阳和南京9个试点进行的油菜品种区域试验。本研究取其中2个对照品种宁油10号 (常规) 和宁杂1号 (杂交) 的部分资料对模型参数进行调试确定; 其余的则用于对模型的检验。以上各试点均采用统一试验方案实施，即:小区面积20 m²，土壤肥力中上等，完全随机区组排列，三次重复; 播种日期9月15~28日，由北向南推迟; 育苗移栽，苗床与大田比例1:5，移栽密度12万~15万株/hm²; 按当地中上等水平进行田间管理，及时防治病虫害; 观测项目主要为物候观测，收获时按小区称量实产。其中，淮阴、沭阳、南京3个试点的前茬为旱作，其余6个试点为水稻; 淮阴、镇江、扬州、苏州和南京5个试点还在试验地一侧增设病害鉴定圃，开展病害调查。

气象资料包括上述9个试点与作物资料同期 (1997~2000) 的逐日平均气温，由中国气象局国家气候中心提供。逐日日长是根据各试点所在的纬度，按R/WCSODS的方法^[4，5]，由天文公式自动生成的。

2 油菜发育动态模型的构建 2.1 油菜发育指数

根据江淮地区油菜的生长特性，全生育期可划分为4个发育阶段，即①播种→出苗，②出苗→抽薹，③抽薹→开花、结角，④花角→成熟。本文采用发育指数 (I_D) 来表征油菜的各发育阶段 (表 1)。由表 1可见:I_D与各发育阶段是有序对应的。在模拟油菜发育进程时，发育速度是按不同发育阶段的动态模拟模型 (见2.3节) 逐日计算并累加的，一旦达到某个发育指数值，即表示相应的发育阶段已完成，下一个发育阶段随即开始。例如，当发育速度的累加值达到1.0时，即表示阶段①已告结束，阶段②随即开始，余类推。

2.2 油菜发育速度

拟采用下式来描述油菜的发育速度:

(1)

对V_j积分，可得到发育进程的表达式:

(2)

式中:M_j为第j个发育阶段 (j=1，2，3，4) 的发育进程; V_j为第j个阶段的发育速度，它等于M_j的时间 (t) 导数，用完成该发育阶段所需要天数 (N_j) 的倒数来表示。应强调的是，不同发育阶段具有不同的模型形式，这主要是因为，影响各阶段V_j的主要环境因子各不相同。具体地说，在上述阶段①，温度和土壤水分是影响V_j的主要因子; 在阶段②，温光条件和低温对春化作用的满足程度共同对V_j产生影响; 在阶段③，V_j只受温光条件影响; 在阶段④，V_j只与温度有关。

2.3 油菜发育动态模型

影响油菜全生育期进程的主要因子有品种遗传特性以及温度 (包括日平均气温和春化作用所需要的低温)、土壤水分、日长等。本文借鉴WCSODS的原理和方法^[6]，分别建立了油菜不同发育阶段的发育动态模拟模型，现分述如下:

(1) 播种→出苗 本阶段油菜的发育速度主要受气温和土壤湿度影响，根据文献[10]，油菜出苗时0~10 cm土层的适宜湿度为17 %~18 %，当土壤湿度大于22 %时，就会严重影响油菜的发育进程。因此建立了以下模拟模型:

(3)

式 (3) 中，T_i为第i日平均气温 (℃); 20为油菜出苗期最适日平均气温 (℃); f _SM为土壤湿度订正因子 (其值在0~1之间变化); W_i为第i日0~10 cm土壤湿度 (%); K ₁、P₁、K _WT为模型参数，其中下标“1”表示第一阶段，下同。

(2) 出苗→抽薹 本阶段包含油菜春化阶段和温光反应阶段。本文假定:油菜必须完成春化作用后，才能进入温光反应阶段。因此，在模拟时需首先调用春化模型，直到春化阶段结束后再调用发育动态模型，并同时考虑温光的影响。

油菜春化模型参照美国的CERES-Wheat模型^[11]，即:

(4)

式 (4) 中，K ₂₁、C为春化作用模型参数; V_E为春化作用因子，其计算方法或取值随品种类型和温度条件而变化，当V_E累积到一定春化量 (AVD) 时，油菜即完成春化阶段。

油菜属喜凉作物。在苗期，-3~-5 ℃时叶片开始受冻，0~5 ℃为春化作用最适温度^[12，13]，V_E可按下式求算:

(5)

冬性油菜品种的AVD为30~40，半冬性品种的AVD为15~30。

当春化阶段完成后，油菜发育进入温光反应阶段，其发育期模型为:

(6)

式 (6) 中，T_L和T_O分别为油菜发育的下限和最适温度，本文取T_L=5 ℃，T_O=10 ℃; D_i为第i日日长 (h); D_O为油菜发育的最适日长，本文取D_O=18 h^[13]; K ₂₂、P₂₂、Q₂₂为模型参数。式 (6) 的生物学意义是:当温光条件最适时 (T_i≥T_O，D_i≥D_O)，油菜发育最快。这符合作物生理学理论。

(3) 抽薹→花角 油菜开花、结角阶段，主要受温光条件影响，因此，该阶段模拟模型同式 (6)，本阶段取T_L=5 ℃，T_O=18 ℃，D_O=18h。

(4) 花角→成熟 油菜成熟期，发育进程只受温度的影响，故有:

(7)

本阶段取T_O=20 ℃，T_L=10 ℃，并假定当T_O >20 ℃时，令T_O=20 ℃; 当T_L＜10 ℃时，令T_L=10 ℃。

综合式 (1)~(7)，油菜全生育期的发育模型有以下通用形式:

(8)

式 (8) 中各符号意义同前。不过应强调的是，不同发育阶段都有其特殊性，应区别对待。例如，阶段2(出苗—抽薹) 和阶段3(抽薹—花角) 需考虑温光环境对发育的共同影响，而其余阶段由于发育对日长钝感，可令Q=0。在阶段1(播种—出苗)，除考虑温度的影响外，尚需考虑土壤湿度对出苗的影响 (fSM)，而其他阶段，可令f_{S M}=1，等等。不同的生育阶段，温度的最适值和下限值也有所不同。同样，模型参数K、P、Q等值亦因不同生育阶段和品种而异。

3 模型参数的确定

调试并确定模型参数K、P、Q的值，是件复杂而细致的工作，也是模型应用的关键所在。一般多采用手动方法调试参数，即先调试其中一项参数并固定其他参数，进而比较模拟值与实测值的差值，直至模拟值与观测值的误差达到最小时为止; 然后，将这项参数固定下来，再用同样的方法逐一调试其他参数。这种方法不仅费时、费力，而且难免有人为的主观性。本研究在调试参数的过程中，根据上述“试错”原理，编写了相关循环模块和判断模块，最终实现了在计算机上对特定品种参数的自动寻优。这较之手动方法大大提高了工作效率。表 2给出了2个供试品种不同发育阶段的各项参数值。

4 模型的检验

利用与调试品种参数相独立的另一套数据，对模型进行了可靠性检验，图 1、图 2给出了全生育期模拟值和实测值及二者间的相关系数，并将模拟结果与有效积温法 (≥5 ℃) 计算的结果进行了比较 (表 3)。由表 3可见，在播种→出苗阶段，发育动态模型与有效积温法计算的结果比较接近。这主要是因为，两者都考虑了温度对出苗的影响，而土壤水分对出苗的影响在实测资料中反映不明显。在出苗→抽薹阶段，发育动态模型对宁油10号和宁杂1号两个品种的模拟误差，最大分别为8d和6d，平均为0.1d和0.8d;而有效积温法的计算误差最大可达105d和87d，平均为48.6d和14.5d。这说明有效积温法效果很差; 而发育动态模型综合考虑了温、光因子及春化作用对油菜发育的影响，因而模拟效果较好。抽薹→花角阶段，发育动态模型的模拟误差，最大为5d，平均0.7d和1.0d，而有效积温法的误差，最大为12d和18d，平均为1.6d和4.4d。由于本阶段日长对油菜发育仍有影响^[11，12]，而有效积温法无法对此进行考虑，因此误差较大。在花角→成熟阶段，由于油菜发育进程只受温度因子影响，因而发育动态模型和有效积温法的计算误差都较小。总之，就越冬油菜而言，有效积温法在预测生育期上很不理想，而本文提交的油菜发育动态模型可以较好地模拟逐日平均气温、日长、春化阶段低温和土壤水分对不同阶段油菜发育进程的影响。

5 讨论

(1) 对出苗→抽薹阶段发育模拟效果的好坏在很大程度上决定了油菜发育动态模型的模拟精度。这一方面是因为，该阶段持续时间最长，约占全生育期天数的2/3;另一方面，影响该阶段发育的环境因子较多，除日平均气温外，还有日长和春化作用所要求的低温条件。由于积温法无法全面考虑这些因子，因此误差较大。

(2) 江淮地区的冬性和半冬性油菜多属于感光性不敏感类型，日长变化对油菜发育进程的影响并不十分明显。但另一方面，春化作用对发育进程的影响却很大^[12]，在构建油菜发育动态模拟模型时应特别关注春化作用。

(3) 油菜发育动态模拟模型是建立RACSODS的基础工作之一。因为在RACSODS中，群体光合作用模型、叶面积动态模型、角果面积动态模型及其参数等都是随着不同生育阶段而变化的:或取不同的模型形式，或模型形式相同但取值不同的模型参数。因此，油菜发育动态模拟模型将起着“时标”作用，控制着RACSODS何时调用何种模型或模型参数。

(4) 油菜发育动态模拟模型与区域性气候模式嵌套，或依据当地天气预报，可用来预测油菜的发育进程，但它却无法用来预测油菜的长势、产量或估算渍害对油菜产量的影响。后者必须通过建立RACSODS才能实现。这是作者下一步将要深入研究的问题。