评估DSSAT-CSM木薯模型对巴西品种BRS Formosa的模拟性能及气候敏感性研究

本文推荐一项针对DSSAT平台中CSM-CROPSIM-Cassava和CSM-MANIHOT-Cassava模型的性能研究。该研究通过校准23个和13个遗传系数，成功模拟了巴西抗旱抗病木薯品种BRS Formosa的产量（MAE分别为2195和2425 kg·ha?1）。模型集成策略显著提升贮藏根产量预测精度（MAE=1973 kg·ha?1），表明其在气候变化影响评估（温度/降雨/CO2响应）和可持续生产策略制定方面具有重要应用价值。

　　

亮点

模型性能

CSM-CROPSIM-Cassava和CSM-MANIHOT-Cassava模型在模拟木薯贮藏根产量方面表现出良好准确性，前者平均绝对误差（MAE）为2195 kg·ha^?1，后者为2425 kg·ha^?1，d指数分别达到0.92和0.83。两个模型的集成应用进一步提升了最终贮藏根产量的预测性能（MAE=1973 kg·ha^?1；d=0.91）。这些模型还能精确模拟物候期和冠层性状（叶片数量、茎秆及地上部生物量），并对气温、降雨和二氧化碳浓度（[CO₂]）变化表现出高度敏感性。

结论

在当前DSSAT版本中，模型集成提供了最可靠的贮藏根产量估算结果，而单个模型在模拟物候发育和冠层性状方面仍具有独立应用价值。

研究意义

本研究建立的模型分析方法对于预测巴西东北地区未来木薯产量、评估气候风险以及指导可持续生产适应策略具有重要意义。

引言

木薯（Manihot esculenta Crantz）作为热带地区重要经济作物，养活了全球超过8亿人口。尽管其具备显著的气候适应性，但在未来气候变化背景下其产量响应仍存在不确定性。作物生长模型（CGM）通过数学公式模拟作物发育、生长和产量与环境变量（气候、土壤）、品种遗传特性及农艺管理措施之间的函数关系，成为评估气候影响的关键工具。DSSAT系统中的CSM-CROPSIM-Cassava（源自GUMCAS模型）和新型CSM-MANIHOT-Cassava模型在模拟机制上存在差异——后者通过增强的土壤水分平衡、动态根系生长和物候发育 routines，显著提升了在不同农业生态区的模拟精度。

方法

采用巴西农业研究公司（Embrapa）在Cruz das Almas（2017–2020）和Petrolina（2015/16）的灌溉试验数据进行模型校准，其中CSM-CROPSIM-Cassava调整23个遗传系数，CSM-MANIHOT-Cassava调整13个。利用雨养处理及多地区（Cruz das Almas、Guanambi、Laje、Petrolina）2012–2018年试验数据进行模型验证。

结果

模型校准显示：CSM-CROPSIM-Cassava在物候期模拟方面表现优异（d=0.93；RRMSE=22.1%），叶片数量模拟精度达d=0.98。虽然叶片重量和叶面积指数（LAI）模拟存在一定偏差，但贮藏根产量预测整体可靠。敏感性分析表明：温度升高1–5°C导致产量下降4–47%，降雨减少50%使产量降低18–57%，而CO₂浓度升至730 ppm可抵消部分高温负面影响。

结论

两个模型成功校准了BRS Formosa品种的生长与产量参数，其中CSM-MANIHOT-Cassava在生物量分配机制方面更具生理学依据。模型集成策略有效减少了单模型偏差，为气候变化情景下的木薯产量预测提供了可靠工具。