基于MAIZSIM模型的长期天气变异性对玉米年际产量影响的机制解析与适应性管理策略

为解决长期天气变异性对玉米产量的影响机制不明、适应性管理策略缺乏量化依据的问题，美国农业部农业研究局（ARS）团队利用MAIZSIM模型结合20年田间数据（FSP），揭示了关键生育期（8-13周）累积降水与热胁迫对产量变异的贡献率达62%（R2=0.84）。研究验证了模型模拟长期农艺趋势的可靠性（IoA=0.92），为无LTAR数据时模型应用提供了科学支撑，并为未来气候情景下的种植优化（品种选择、播期调整）提供了理论依据。

　　

论文解读

气候变化背景下，极端天气事件频发对全球粮食安全构成严峻挑战，其中玉米作为主要粮食作物，其产量稳定性与天气变异的关联机制亟待解析。传统田间试验受限于时空尺度，难以捕捉长期天气变异的累积效应，而多数作物模型（如CERES-Maize、APSIM）的校准数据覆盖年份有限，对极端事件的响应预测存在偏差。美国农业部农业研究局（ARS）Beltsville农业研究中心的长期农业生态系统研究（LTAR）项目积累了20年田间数据（Farming Systems Project, FSP），为验证过程模型在长期天气模拟中的性能提供了独特机会。

研究团队采用MAIZSIM模型——一种耦合2DSOIL模块、以小时为步长模拟玉米生长与土壤过程的机理模型，通过校准“持绿性（staygreen）”和“幼苗叶数（juvenile leaf number）”两个关键参数，系统评估了模型对FSP历史数据的拟合能力。模型输入包括田间管理数据、小时级气象数据（降水、温度、CO₂浓度等），并对比了模拟产量与实测产量的统计关系及天气响应模式。

主要技术方法

1. 模型校准与验证：基于20年FSP数据，采用留一法交叉验证，计算一致性指数（IoA）与平均偏差误差（MBE）；
2. 天气响应分析：通过共性分析（Commonality Analysis）量化关键生育期（8-13周）降水与热胁迫对产量变异的贡献；
3. 管理策略模拟：调整品种参数、播期与种植密度，评估适应性管理对极端天气的缓冲效果。

研究结果

模型性能与长期天气响应
MAIZSIM对FSP产量的模拟呈现良好一致性（IoA=0.92，MBE=51 kg ha^-1），但存在低产高估、高产低估的系统偏差（图2-3）。模拟与实测产量对年际天气变异的响应趋势高度吻合，证实模型能捕捉长期农艺规律（如干旱年减产、丰水年增产）。共性分析显示，8-13周累积降水与热胁迫共同解释了62%的模拟产量变异（R²=0.84），与FSP经验关系一致（Teasdale和Cavigelli, 2017），揭示了生殖期水分-温度协同胁迫的生理机制。

关键生育期天气影响
模型输出表明，生殖阶段（吐丝至灌浆）的水分亏缺与高温叠加会导致光合产物分配失衡，而营养阶段（9-13周）降水不足则通过限制叶面积扩张间接减产。例如，2018年丰沛降水（580 mm）使模拟产量达峰值，而2007年干旱（103 mm）导致严重减产（图S2）。

适应性管理潜力
情景模拟表明，早熟品种搭配提前播期可规避生殖期高温，而高密度种植在丰水年能提升产量15%。但模型也暴露局限性：未考虑病虫害等生物胁迫，可能导致高产年预测偏差。

结论与意义
该研究首次将MAIZSIM应用于LTAR尺度验证，证实过程模型能有效解析长期天气-产量关系，尤其适用于极端事件频发下的管理策略评估。成果为模型开发者提供了长期数据校准的范本，并为农户提供了规避关键期胁迫的实操方案（如动态调整播期）。未来需整合生物胁迫模块以提升预测精度，同时拓展至多作物系统验证。论文发表于《Agricultural and Forest Meteorology》，为气候智慧型农业提供了理论工具。