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摘要：本研究以 DSSAT 模型为技术手段，以黑河中游地区主要种植作物玉米、小麦、油菜和马铃薯作为研究对象，对 DSSAT 模型进行了本地化处理与适用性评价，并利用作物产量、作物物候期等数据资料对四种作物的遗传参数进行调试和其余年份产量数据分别对其进行验证，利用经过本地化处理后的模型模拟四种作物生长发育进程来研究其生育期内的需水规律与缺水量，最后通过设定不同灌溉期与灌溉定额的组合对四种作物现行年的灌溉制度进行了优化探究。

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

生命依水而存，发展应水而生。水是构成生命体的重要组成成分，没有水就没用人类文明，水资源的总量与质量严重影响着区域的生态安全（赵建明，2018）。随着全球经济、人口的持续增长，人类对水资源的开发利用程度也越来越大，加之保护与节约意识不先进，用水粗放等一系列原因导致人类与水资源的关系愈发严峻（吴亚杰，2020）。我国水资源总量较大，但时空分布极不均匀，呈现南多北少，且水资源人均占有量较低，水污染现象严重，水资源问题已经成为我国生态文明建设和经济社会可持续发展的制约瓶颈。随着经济的快速发展，对水资源的开发量也在日益攀升，直接导致某些地区地表水、地下水开发程度越来越大（Hirt U et al., 2012; Sahrawat K L et al., 2010），致使河流枯竭、河道断流、地下水超采、水质污染严重、生态问题突出等一系列的问题，严重威胁着全球物种多样性与人类的生活环境（Sivakumar B et al., 2011）。长期以来，我国的经济发展一直面临着水资源问题的制约，既有客观的原因，也有主观的因素，既有条件的限制，也有现实的困境。尤其在干旱、半干旱区水资源十分短缺，用水矛盾日益凸显（刘宁，2013）。因此推进西北地区生态文明建设和经济发展，必须着力解决好水资源的问题。

我国是农业生产大国，农业生产离不开水，区域水资源的总量与质量直接决定了农业的生产水平（冯保清，2013）。在旱作农业生产中，灌溉作为保障产量的重要条件，有多少水资源量就决定了有多少农业生产潜力（Ma F et al., 2015），随着可持续发展理念的深入，以水定产、以水定城的绿色发展观，使得水资源成为了农业生产最大的刚性约束。目前，我国农业生产中，水资源的开发和利用还存在以下问题，一方面是农业用水量巨大，给城市生活供水、工业用水、生态用水之间造成较大的供给压力，另一方面是农业用水模式粗放，灌溉管网漏损严重，用水效率普遍较低，一系列的问题对中国农业生产和水资源的可持续利用造成了较为严重的威胁（《中国水资源公报》，2016）。同时，在全球气候变化背景下，极端气象事件频发，使得农业生产条件和人类对水资源的开发、利用也面临了更大的挑战，也对全球的粮食安全造成了极大威胁（Tao et al., 2003）。在我国西北地区水资源总量十分匮乏，气候条件十分严峻，直接制约着西北地区的经济发展（耿庆玲，2014）。 共抓大保护，大搞大开发 的发展理念使得对水资源的开发与保护上升到了国家战略高度，西北地区水资源的开发强度，工业、农业、城镇、生态用水的利用和保护的力度还将持续增大（杨全明等，2009）。所以做好水资源统筹规划，开发好和保护好西北地区有限的水资源对与构建西北区生态安全屏障具有重要意义。

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1.2 国内、外研究进展

1.2.1 作物模型的研究现状

随着信息技术的快速发展，农业生产也上到了新的台阶，农业精细化、高效管理已成为了维护粮食生产安全的重要手段（唐华俊，2008）。目前针对干旱半干旱区农业水资源管理进行了大量研究，受控于研究手段，之前的研究主要通过小规模田间试验开展，对某一试验田与作物提出了精确的灌溉管理制度（杨建国等，2005；郑成岩等，2010），但难以充分考虑田间管理、水分管理与气候条件的组合无法进行多因素综合分析，试验结果单一、局限性较大缺乏且普适性（程志强等，2015）。作物模型的出现为农业研究提供了迅速、有效的研究方法和技术手段，随之在农业科学的研究中也扮演着越来越重要的角色（陈露等，2020；Tao et al., 2014）。作物模型综合了植物生理学、生态学、气象学、农学等多个学科的理论知识（Asseng et al., 2014; Tao et al., 2018），以作物基础生理过程为基础，综合考虑作物特性、气候环境、土壤肥力和田间管理之间的因果关系，能够准确模拟环境影响下作物生长发育过程和产量变化（曹卫星等，2003；Tao F et al., 2017），可为农业生产、管理等提供参考依据和技术支持（朱艳，2020）。

目前国内外已经开发出了多种作物模型，供农业研究应用参考。由国际农业技术转移基准网联合美国农业部开发的 DSSAT（Decision Support System for Agro-technology Transfer）模型是近十几年来国内外应用最为广泛的作物模型之一（Jones J W et al,. 2003）它是在众多知名作物模型的基础上整合不断完善和优化得到的。DSSAT 模型综合考虑了作物遗传特性、气候条件、土壤环境、田间管理方式等因素，克服了田间试验的诸多缺点，可为区域农业生产者综合决策提供依据（He J Q et al,. 2012）。DSSAT 模型自 1989 年问世以来，经过多次更新迭代已成为了较为成熟的农作物模型，它融合了国外多个优秀的作物模型与模块，目前可以模拟四十几种作物生长逐日生长过程以及田间管理决策探究，包括多种类型的作物、植物，例如谷类作物、豆类作物、根茎作物、油料作物以及多种蔬菜、水果和草类等（Hoogenboom G et al,. 2019）。目前，已经在世界上 30 多个国家得到了验证与应用（李长信，2020）。

图 1-1 技术路线图

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第二章 材料与方法

2.1 研究区介绍

2.1.2 自然地理

黑河发育于祁连山，主要靠冰川补给作为主要来源，黑河中游地区为莺落峡断面和正义峡断面控制区域。黑河中游由于黑河干流过境，该区水资源较上下游丰富，形成了大片绿洲，农业灌区发达，用水量巨大，导致中、下游用水矛盾突出（仵彦卿等，2010）。黑河主要水源出山后渗入地下或流出形成黑河主干流（郝丽娜，2019）。图 2-2 为黑河干流示意图。

黑河上、中、下游由于地理位置、气候条件的巨大差异，各个河段在地形地貌、土地利用类型和经济结构方面具有很大差异。黑河流域上游祁连山区是黑河最主要的水源涵养地，主要植被类型为森林，海拔较高平均在 2000 m 以上垂直景观差异明显，该区海拔高、气温低、日照时间长，年均降水量大于 500 mm（李秋菊等，2019）。中游地区位于河西走廊南部，海拔较低，地势相较于上游平坦开阔，农业生产潜力大（周剑等，2009）。黑河中游地区的土地利用类型是农业用地和城镇用地。

图 2-2 黑河干流示意图

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2.2 方法与数据

本研究选取黑河中游主要种植的四种农作物玉米、小麦、油菜和马铃薯利用DSSAT 模型分别探究其生长期需水规律与缺水量，而后设置了灌溉时期与灌水定额的排列组合分别对其灌溉制度进行了优化探究，最后根据黑河中游农业种植结构特点，选取了多个决策目标，建立了多目标种植面积优化模型对黑河中游现行年主要农作物种植面积进行了预测与调整，并结合优化后的灌溉制度简略计算了其节水效益与经济效益。

2.2.1 方法介绍

本文针对农作物生长过程模拟的技术支持为国际农业决策基准网开发的农业决策支持系统 DSSAT（Decision Support System for Agro-technology Transfer）。该模型是 1982 年农业技术转移国际基准网的项目支持下，由美国农业部组织的多个大学和科研单位进行联合开发出的（（Ritchie et al., 1998; Jones et al., 2001）。它针对各类的作物类型开发了不同的模拟模块，2019 年更新的 DSSAT4.7.5 版本可对 42 种作物类型进行模拟决策，目前已经在国内外多个地区得到了广泛应用。

DSSAT 模型要输入的数据集包括：模拟年份的逐日气象条件（最高温、最低温、太阳辐射、降水量、风速、相对湿度等）、初始土壤剖面数据、作物遗传品种参数、作物田间管理信息（播种、灌溉、施肥）等；模型输出结果主要包括逐日的干物质积累、叶面积指数、分层土壤水分含量、作物蒸散发等参数的逐日动态变化以及产量，生长物候期等。同时，可对作物根系逐层土壤水分进行模拟、土壤肥力 C/N 平衡模拟等，广泛应用于作物生产管理决策，不同气候情景下的产量预测评估，以及产量敏感性分析，田间管理模式等方面（Jones et al., 2003）。

本文中在黑河中游耕地面积扩张，种植结构剧烈演变的前提背景下，为确定黑河中游适度农业规模，探究农业种植面积合理、收益高效的黑河中游农业种植结构的组成，建立 了农业种植面积多目标优化 模型。多目标规划 MOP（Multi-objective programing）是统计规划中的的一个分支，是在单目标规划的基础上发展来的（张妍等，2019）。在以往的农业种植结构优化的研究中，大多以农作物产量最大或者经济效益最大为研究目标，都是单一目标来建立优化模型的。通常都是在耕地面积、灌溉条件、作物产量等约束的条件下建立的线性函数得到的单一解（黄丽丽等，2016）；

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第三章 DSSAT 模型建立与模拟结果评价 ………………………………. 16

3.1 DSSAT 模型介绍 ………………………………… 16

3.2 DSSAT 模型原理简介 ………………………… 17


第四章 黑河中游主要农作物需水过程探究与灌溉制度优选………………………….. 25

4.1 作物需水过程模拟试验设计…………………………….. 25

4.1.1 生育期缺水量模拟…………………………….. 25

4.1.2 生育期需水规律探究………………………… 25


第五章 黑河中游农业灌区种植结构优化研究…………………………… 34

5.1 黑河中游农业种植结构演变……………………………… 34

5.1.1 种植结构演变规律……………………………… 34

5.1.2 种植结构演变原因分析…………………………. 36

第五章 黑河中游农业灌区种植结构优化研究

5.1 黑河中游农业种植结构演变

5.1.1 种植结构演变规律

本文统计了 2008-2017 年十年间黑河中游主要种植农作物的种植面积，如图5-1。结果表明，近十年间黑河中游农业种植面积变化程度较大，总播种面积不断增加，其中玉米播种面积变化程度最为明显，呈现逐年增加的趋势。小麦种植面积每年不同，油菜种植面积基本呈现逐渐降低但在 2017 年有增加趋势，马铃薯种植面积呈现平均降低但也在逐年波动，蔬菜种植面积呈现先增加后降低，果园种植面积逐年降低。

图 5-1 2008-2017 年黑河中游主要农作物种植面积变化

表 5-1 为黑河中游农业种植结构面积变化，结果显示，黑河中游耕地面积面积十年间扩张了 36.54%，其中 2017 年玉米种植面积变化最大较 2008 年增加了140.9%，种植面积从原来的 50.91×103 hm2，扩大到了 2017 年的 122.68×104 hm2，全区小麦种植面积减少了 6.2%，油菜种植面积增加了 6.9%，马铃薯的种植面积自 2011 年起开始种植到 2017 年种植面积减少了 27.8%，蔬菜种植面积十年间减少了 1.9%，果园种植面积减少了 84.2%。
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第六章 结论与展望

6.1 主要结论
本研究利用 DSSAT 模型对黑河中游广泛种植的四种农作物玉米、小麦、油菜和马铃薯的生长过程进行模拟，经过模型本地化处理、参数调试、模型验证后，通过设置不同的灌溉关键期、灌溉频次与灌水定额的组合对黑河中游四种作物现行灌溉制度进行了优化探究，最后通过统计 2008-2017 年黑河中游农业种植结构的变化简略分析了黑河中游农业种植结构的原因，并对现行年黑河中游农业结构进行了优化调整，实现了区域农水资源高效利用的目标。
主要结论归纳总结如下：
（1）通过 2009 年对 DSSAT 模型四种作物的遗传参数值进行校正以及其他年份产量数据进行验证，结构表明，经本地化处理的 DSSAT 模型可以对黑河中游四种农作物的关键物候期和产量模拟的效果很好，四种作物模拟产量值与实际统计的产量值均达到了较高的一致性，表明 DSSAT 模型能够适用于黑河中游地区主要农作物的生长模拟，为进一步利用 DSSAT 模型在黑河中游开展农业研究奠定了基础。
（2）通过对黑河中游四种农作物生长发育进程模拟结果表明，当地降水资源极不均匀，自然条件下无法满足当地农作物的生产，急需补充灌溉，同时当地为追求产量普遍存在过量灌溉，造成水资源利用效率较低，因此需根据四种作物需水特点有针对性的进行灌溉以提高水资源利用效率。
（3）本研究利用 DSSAT 模型对设定的灌溉方案进行多年模拟，结果显示，玉米、小麦在四个生长时期均需要灌溉，两者为粮食作物为保障产量需要充分灌溉，在苗期阶段只需灌溉 75 mm，其余生育期需灌溉 100 mm；油菜、马铃薯在其三个生育期均需要灌溉，苗期阶段 100 mm，其他阶段各 125 mm，在这四种灌溉水平时，四种作物 WUE 值最大，产量水平与充分灌溉条件下十分接近，达到了节水保产的目的。
（4）通过对黑河中游近十年农业种植面积统计发现，玉米种植面积不断攀升，其他作物播种面积平均呈现降低趋势，究其原因主要有生产条件、经济驱动、气候条件以及其他因素等综合驱动，但影响种植结构变化程度最大的始终是经济发展的迫切需求。
（5）通过对黑河中游农业种植结构进行优化调整，结果显示，当地玉米播种面积还有扩张空间，经济作物播种面积也有小幅上升空间。同时，在黑河中游推广优化后的灌溉制度，可使整个黑河中游农业区每年节约 6.8 亿立方米的水资源用于支持下游生态保护，同时农业经济效益可增加 8.9 亿元。
参考文献（略）