利用Hydrus-1D模型并结合新型作物产量模块，模拟气候变化对藏红花球茎产量的影响

《Vadose Zone Journa》：Modeling saffron corm production under climate change using Hydrus-1D enhanced with a novel crop yield module

藏红花（Crocus sativus L.）作为低耗水高经济作物，在干旱半干旱地区具有推广价值。本研究通过Hydrus-1D模型耦合新开发的球茎产量模块，基于Mashhad地区2年田间数据（2021-2022, 2022-2023）校准验证土壤水、盐、温动态，并利用CMIP6气候模型（MRI-ESM2-0、ACCESS-CM2、MIROC6）在SSP126、SSP245、SSP585情景下模拟2025-2050年球茎产量。结果表明：Hydrus-1D对土壤水（RMSE=0.034）、温（RMSE=1.43°C）模拟精度较高，但盐分在次年误差增大（RMSE=0.19 dS/m）。新增模块通过灰狼优化-信任域算法实现产量预测，验证显示2021-2022年RMSE=0.16 tonne/ha，NSE=0.99。气候情景分析表明，三种情景下球茎产量波动在9.11-12.39 tonne/ha，未出现显著下降，验证了Mashhad地区在近未来仍适于藏红花种植。

　　本研究聚焦于探讨气候变化对伊朗马什哈德地区藏红花块茎产量的影响，同时通过高精度的现场数据对Hydrus-1D模型进行了校准和验证。藏红花作为一种具有低水分需求和高经济价值的作物，特别适合在干旱和半干旱地区种植。由于全球水资源日益紧张，这种作物在炎热的夏季和寒冷的冬季条件下仍能保持较好的生长性能，因此成为这些地区农业种植的重要选择之一。伊朗作为世界上最大的藏红花生产国和出口国，其藏红花种植历史悠久，占全球产量的约90%。然而，由于伊朗水资源匮乏，且85%的国土面积属于干旱或半干旱区域，如何在这些地区实现藏红花的可持续种植成为当前农业研究的重要课题。

为了准确模拟藏红花的生长过程，研究团队对Hydrus-1D模型进行了优化和扩展。该模型主要用于模拟土壤水分、盐分和温度的动态变化，但其在作物生长方面的模拟能力存在局限。因此，研究人员开发了一个新的模块，结合了灰狼优化算法（GWO）和信任区域（TR）算法，用于模拟藏红花块茎的产量变化。通过这一新模块，研究团队能够更准确地评估气候变化对藏红花块茎产量的潜在影响。此外，研究还利用了CMIP6（第六次耦合模式比较计划）提供的三种气候模型：MRI-ESM2-0、ACCESS-CM2和MIROC6，分别基于共享社会经济路径（SSP）中的SSP126、SSP245和SSP585情景进行模拟。研究结果显示，即使在2025年至2050年的近未来时期，气候变化预计不会对马什哈德地区的藏红花块茎产量产生负面影响，表明该地区在未来的气候条件下仍具备可持续种植藏红花的潜力。

研究过程中，研究人员在马什哈德 Ferdowsi 大学的实验农场对藏红花种植地进行了为期两年的现场数据采集，分别针对2年生和3年生的藏红花植株。实验期间，研究人员利用高分辨率的仪器对土壤水分含量、盐度和土壤温度进行了测量。此外，通过使用高分辨率的土壤湿度计（TDR 350）和电导率（EC）监测设备，研究团队能够获取更加准确的土壤水分和盐度数据。这些数据为模型的校准和验证提供了坚实的基础。研究还发现，TDR 350 测量结果与传统方法（如重力法）测量的土壤水分含量具有极高的相关性（R2 = 0.96），而与标准电导率计测量的EC值也表现出高度一致性（R2 = 0.98），进一步验证了该设备的可靠性。

Hydrus-1D模型的校准过程涉及对土壤水分、盐分和温度的模拟。研究团队在2021–2022年和2022–2023年两个生长季中，分别对2年生和3年生的藏红花进行了模拟。模拟结果表明，Hydrus-1D在模拟土壤水分和温度方面表现良好，其根均方差（RMSE）分别为0.034 cm3/cm3和1.43°C，而第一生长季的土壤盐度模拟误差在可接受范围内。然而，模型在模拟土壤盐度方面仍然存在一定的局限性，尤其是在第二生长季中，盐度模拟的准确性有所下降。这可能与第二生长季的灌溉频率增加有关，从而影响了盐度的变化模式。为了解决这一问题，研究团队引入了新的模块，通过结合GWO和TR算法，实现了对藏红花块茎产量的准确模拟。

为了评估气候变化对藏红花产量的潜在影响，研究团队使用了CMIP6提供的三种气候模型，结合SSP126、SSP245和SSP585三种情景，对2025–2050年的藏红花产量进行了预测。研究过程中，研究人员采用了两种数据降尺度方法：线性缩放（LS）和分布映射（DM）。其中，LS方法用于降水数据的调整，而DM方法用于最小和最大温度数据的调整。通过这些方法，研究团队能够更准确地模拟出未来气候条件下的降水和温度变化，并评估其对藏红花产量的影响。

研究结果表明，尽管降水和温度在某些情景下有所变化，但藏红花块茎产量的波动幅度相对较小，且整体趋势保持稳定。这表明马什哈德地区在未来的气候条件下仍具备种植藏红花的潜力。同时，研究还发现，藏红花对土壤温度的敏感性高于空气温度，尤其是在块茎发育阶段。因此，模拟土壤温度的变化对于准确预测藏红花产量至关重要。研究团队通过对Hydrus-1D模型的优化，能够更精确地模拟土壤温度的变化，从而为藏红花种植提供科学依据。

此外，研究团队还通过统计分析方法，如方差分析（ANOVA）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（R、τ、CCC）以及贝叶斯信息准则（BIC）和修正的赤池信息准则（AICc），对模型的性能进行了全面评估。这些统计指标表明，Hydrus-1D模型在模拟土壤水分和温度方面表现优异，而其在模拟土壤盐度方面则需进一步优化。同时，新模块的引入显著提高了对藏红花块茎产量的模拟精度，使其在不同的气候情景下都能提供较为准确的预测。

研究团队还探讨了藏红花种植对水资源利用的影响。由于藏红花的水分需求较低，其在干旱和半干旱地区种植能够有效减少水资源消耗，提高水资源利用效率。此外，研究还指出，藏红花对土壤盐度和温度的变化较为敏感，因此在进行种植规划时，需要综合考虑这些因素，以确保作物的健康生长和稳定产量。尽管当前研究中使用的模型较为简化，仅基于累积蒸腾和静态土壤特性进行模拟，但未来的研究可以进一步引入动态土壤–作物相互作用、替代灌溉策略以及多套GCM模型，以提高预测的准确性和可靠性。

综上所述，本研究通过结合Hydrus-1D模型和新的模块，成功模拟了藏红花块茎的产量变化，并评估了气候变化对藏红花种植的潜在影响。研究结果表明，即使在未来的气候条件下，马什哈德地区仍然具备种植藏红花的可行性，且气候变化不会显著降低其产量。这为干旱和半干旱地区的农业规划提供了重要的科学依据，同时也为藏红花种植的可持续性发展提供了支持。未来的研究可以进一步优化模型，以更好地应对气候变化带来的挑战，并为全球范围内的藏红花种植提供更加精准的预测和指导。