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作物模型在农业生产模拟中至关重要，但参数、土壤、管理和气象等因素的不确定性影响其可靠性。研究人员利用 APSIM 模型，通过敏感性分析和贝叶斯推断，校准模型参数。结果显示校准后模型预测性增强，R2达 0.84 - 0.98，RMSE 降低 30% 以上，为作物模型校准提供新方法。
在全球人口持续增长的大背景下，粮食安全问题日益严峻。土地资源有限，水资源的不确定性更是给农业生产带来了巨大挑战。为了提高农业系统的效率和可持续性，精准预测作物产量变得至关重要。作物模型作为一种有力工具，能够模拟作物生长过程、预测产量并评估各种干预措施的效果。然而，在实际应用中，作物模型却面临着诸多问题。参数化的不确定性、土壤特性的差异、管理实践的不同以及气象输入的变化，都会严重影响模型的准确性。就好比在不同的 “舞台” 上，作物模型这个 “演员” 总是难以完美地展现出真实的 “剧情”。比如，当模型应用于不同的作物品种、种植区域时，其可靠性就大打折扣。因此，如何提高作物模型的准确性和可靠性，成为了农业领域亟待解决的难题。
在这样的背景下，来自国外研究机构（文中涉及到与 King Abdullah University of Science and Technology、University of Nebraska - Lincoln 等相关研究）的研究人员展开了一项极具意义的研究。他们以美国玉米带为研究区域，利用 APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）作物模型，在多种天气条件、土壤类型和管理实践下进行研究，致力于探索提高作物模型准确性的方法。最终，研究取得了一系列重要成果，这些成果对于农业生产和作物模型的发展具有深远意义，该研究成果发表在《European Journal of Agronomy》上。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，利用基于方差的全局敏感性分析方法 FAST（McRae 等，1982；Saltelli 和 Bolado，1998），分析品种参数对多个关键模型输出（叶面积指数 LAI、生物量和产量）的时间影响。其次，采用基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的贝叶斯推断方法，对最具影响力的参数进行估计，从而校准模型。
下面详细介绍研究结果：
- 确定最敏感参数：通过全局敏感性分析，研究人员发现对于特定的研究区域和农艺条件，超过 50%（13 个中的 7 个）的品种参数对模型输出影响最大。而且，最敏感的参数会因所研究的模型输出不同而有所差异。值得注意的是，涉及早期辐射捕获的参数在所有研究区域和模型输出中影响最为显著。这就像是为提高模型准确性找到了关键的 “钥匙”，知道了哪些参数在作物生长过程中起着关键作用。
- 季内敏感性分析：研究进行了季内敏感性分析，发现参数敏感性在作物不同的物候阶段存在差异。这一结果表明，在作物生长的特定阶段进行有针对性的参数校准是可行的。打个比方，就像给不同成长阶段的孩子提供不同的营养，能够更好地促进他们的成长，对于作物模型来说，在合适的时间校准合适的参数，能让模型更准确地模拟作物生长。
- 模型校准效果：研究人员利用 MCMC 对模型进行校准。在实际案例中，校准后的模型预测结果与观测结果高度吻合，R2值在 0.84 - 0.98 之间，相对均方根误差 RMSE 在 10% - 34% 之间。与未校准的模型相比，校准后的模型性能显著提升，RMSE 值至少降低 30%，与实地测量数据的相关性也更强。这意味着校准后的模型能够更准确地预测作物在多个季节和不同玉米品种下的生长发育情况。
在研究结论和讨论部分，研究明确了 APSIM - Maize 模型中最具影响力的品种参数，像tt_emerg_to_endjuv、tt_endjuv_to_init和RUE等，这些参数在不同的灌溉条件（灌溉与雨养）下，对模型输出的影响程度有所不同，环境条件在其中起着关键作用。该研究成功地将季内敏感性分析与贝叶斯推断相结合，为作物模型校准提供了一种强大且实用的框架。这种框架不仅能够提高作物模型的预测能力，还能明确量化输入参数的不确定性。这一研究成果为农业生产实践提供了重要的科学依据，帮助农民和农业决策者更准确地预测作物产量，制定更合理的种植和管理策略，从而提高农业生产效率，保障粮食安全。同时，也为未来作物模型在更大区域的应用和进一步发展奠定了坚实的基础，开启了精准农业的新篇章，让人们在利用作物模型指导农业生产的道路上迈出了重要的一步。
