编辑推荐：
来自加拿大等地的研究人员为评估大豆作物模型模拟 ET、土壤含水量（SWC）和作物生长的性能开展研究，发现模型模拟的日 ET 高于实测值，DNDC 模型模拟结果最接近实测数据，该研究为模型改进提供方向。
大豆作为人类食用和动物饲料的主要蛋白质来源，在满足全球粮食和饲料需求方面发挥着关键作用。世界主要大豆产区分布在湿润大陆性气候地区，这些地区需要不断改进土壤、作物和水管理措施，以确保可持续生产。
水资源短缺是满足不断增长的粮食需求面临的重大挑战之一，它会损害作物代谢过程、生物固氮作用，最终影响种子产量。为缓解水分胁迫和干旱影响，灌溉在全球缺水的农业产区广泛应用。目前，耕地用水占全球淡水取用量的 60%，预计灌溉面积的增加将进一步加剧淡水需求。
准确估算作物需水量对于确定作物用水需求和制定高效的水管理策略至关重要。蒸散量（ET）代表了农业用地以土壤水分蒸发（E）和作物蒸腾（T）形式的总用水量。获取 ET 间接测量值的方法有多种，如鲍恩比 - 能量平衡法（Bowen Ratio-Energy Balance）、涡度相关法（eddy covariance ）和称重蒸渗仪法（weighing lysimeters），但这些方法存在劳动强度大、场地特定性强和成本高的问题。经过精确校准的基于过程的作物生态生理模型，可成为估算 ET 和探索提高农业用水可持续性管理策略的有力工具。作物模型的基本原理是模拟环境变量对每日 ET、干旱胁迫、作物发育、生长和产量的动态影响。
基于过程的作物模型采用多种方法估算 ET，不同计算方法会给作物需水量和产量模拟带来显著不确定性。因此，在模型应用前，用实测 ET 数据评估作物模型中 ET 估算方法至关重要。对于玉米，Kimball 等人对比了多个模型与涡度相关法和称重蒸渗仪法获取的 ET 数据，结果表明，总体上集合中位数在模拟日 ET 方面优于单个模型，但在某些校准阶段存在例外。
多模型研究还能找出模型中改进 ET 模拟的方法。例如，Sau 等人和 Figueiredo Moura da Silva 等人分别在不同气候条件下评估了 DSSAT-CSM-CROPGRO 模型中的 ET 方法，发现 FAO-56 彭曼 - 蒙蒂斯（FAO-56 Penman-Monteith）方法比普里斯特利 - 泰勒（Priestley–Taylor）方法更符合实测 ET 或土壤含水量数据。在大豆研究方面，DSSAT-CSM 中的 CROPGRO 模型目前包含 17 种潜在 ET 和土壤蒸发方法组合，因此，对 DSSAT-CSM-CROPGRO - 大豆模型中的 ET 方法进行协同多模型评估并与同一实验数据集对比，有助于模型用户选择合适的 ET 方法。
此前针对大豆 ET 模拟的作物模型评估研究相对较少，尤其是在暖夏湿润大陆性气候条件下。这种气候的 ET 需求相对较低，与大多数先前 ET 研究中的环境条件相比，发生干旱胁迫的可能性较小。有研究发现，在加拿大东部暖夏湿润大陆性气候条件下，小麦模型模拟的 ET 存在系统性高估。总体而言，利用包含 ET 测量的实验数据评估作物模型，仍是减少模拟水动态模型不确定性的主要瓶颈，对于暖夏湿润大陆性气候下的大豆等主要作物更是如此。
对多个模型在盲测条件下针对同一数据集进行协同评估，有助于量化当前模型模拟中的不确定性，并找出作物模型中提高其稳健性的最佳方法。农业模型比对与改进项目（AgMIP）中的研究小组通过开展多模型集合研究来量化和减少不确定性，模型间的差异可反映结构不确定性。此前 AgMIP 内的多模型研究主要针对小麦、玉米、水稻、甘蔗、马铃薯和大豆等作物的模型评估，但只有 Kimball 等人用涡度相关通量塔或称重蒸渗仪测量的 ET 数据评估了不同的玉米模型，因此仍需针对其他作物的 ET 动态模拟进行模型评估。
准确模拟 ET 对于利用模型制定作物系统可持续管理实践至关重要。为此，用实测数据评估作物模型对 ET 的模拟能力至关重要。此外，通过协同多模型评估同一数据集并使用不同方法计算 ET，有助于找出模拟 ET 的最佳方法，为进一步改进模型提供机会。
本研究旨在评估不同大豆模型在暖夏湿润大陆性气候条件下模拟 ET、土壤含水量（SWC）和作物生长的性能，这是首次在这种气候条件下对多个大豆作物模型进行的综合评估。具体目标包括：（i）对比 15 种模型（基于 6 种作物模型，其中 APSIM 有 2 种版本，DSSAT-CSM-CROPGRO 有 9 种版本）在利用作物生长数据校准模型（步骤 1）以及利用实测 ET 和 SWC 数据校准模型（步骤 2）后，对 ET 和 SWC 的模拟情况；（ii）量化模型集合在减少 ET 和 SWC 模拟不确定性方面的适用性；（iii）探讨模型改进的机会。研究人员利用加拿大 5 年田间试验中涡度相关通量测量的 ET 数据、作物生长季内生长数据以及时域反射仪测量的 SWC 数据对模型进行评估。
ET 和辅助气象数据集通过安装在大田中、最小观测范围为 200m 的涡流通量和气象塔进行测量。试验田位于加拿大安大略省渥太华的绿带实验农场（GEF）（1997 年和 1999 年生长季）以及加拿大食品检验局法洛菲尔德实验室（CFIA）的相邻农场（2008 年、2016 年和 2019 年生长季），地理坐标为北纬 45.3°，西经 75.8°，海拔 91m。
在步骤 1 校准后，模拟的日 ET 平均值为 2.60mm d?1，不同模型的日 ET 值在 0.30 - 8.20mm d?1之间；实测日 ET 平均值为 1.67mm d?1，不同生长季的日 ET 值在 0.01 - 5.48mm d?1之间。通过对比中位数的可视化结果发现，日时间进程模拟值始终大于涡度相关法测量的 ET 值。不过，在某些时段中位数模拟值与测量值较为接近。
研究人员共对比了 15 种大豆模型（基于 6 种作物模型，其中 APSIM 有 2 种版本，DSSAT-CSM-CROPGRO 有 9 种版本）在加拿大渥太华 5 个生长季内模拟日 ET 和累积 ET、大豆生长以及土壤含水量的能力。总体而言，在作物生长季，模型模拟的日 ET 值始终高于实测值，在 ET 相对较高的日子里差异更为明显。DNDC 作为加拿大开发的模型，因其此前在该地区有应用经验，模拟的 ET 值最接近实测数据。
