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目前，利用 DSSAT 作物系统模型（CSM）研究气象条件和氮肥对亚麻产量影响的研究较少。研究人员以 CSM - CROPGRO - Canola 模型为模板开发 DSSAT 亚麻模型并分析敏感性。结果显示模型预测准确，不同降水年份亚麻产量对多因素敏感。该研究对干旱区亚麻种植意义重大。
在广袤的中国大地上，油籽亚麻（Linum usitatissimum L.）宛如一颗闪耀的 “明星作物”，它是亚麻科的一年生植物，在甘肃、宁夏、新疆等多个高海拔干旱地区扎根生长。亚麻籽含油量高达 35% - 45%，亚麻籽油中的ɑ - 亚麻酸（约占 45% - 65%）更是有着诸多健康益处，能降低血压、血脂，预防癌症等，使得亚麻籽油成为备受青睐的健康食用油。随着人们对健康的重视，国内对亚麻籽油的需求持续增长，市场前景十分广阔。
然而，在农业生产的舞台上，油籽亚麻的生长却面临着诸多挑战。天气因素变幻莫测，就像一位难以捉摸的 “神秘访客”，严重影响着油籽亚麻的产量，导致其产量低且不稳定。为了帮助农民更好地应对这些挑战，提高油籽亚麻产量，研究人员纷纷行动起来，借助各种作物模型来模拟其生长过程。像农业生产系统模拟器（APSIM）、AquaCrop 模型、SIMPLE 模型等都在这方面发挥了重要作用，它们从不同角度揭示了油籽亚麻生长的奥秘。不过，利用决策支持系统农业技术转移模型（DSSAT）来探究气象条件和氮肥对亚麻产量影响的研究却相对较少。
为了填补这一研究空白，来自国内的研究人员勇挑重担。他们以 DSSAT 中的 CSM - CROPGRO - Canola 模型为模板，踏上了开发 DSSAT 亚麻模型的征程。研究人员收集了 2020 - 2023 年中国定西和榆中干旱地区的田间数据，还利用过去 30 年的气象数据，对亚麻产量对气象因素（最高温度、最低温度、降水量）和氮肥施用的敏感性展开分析。最终，研究人员成功开发出了 CSM - CROPGRO - Flax 模型，并取得了一系列重要成果。这一研究成果发表在《Field Crops Research》上，为干旱区亚麻种植提供了宝贵的理论支持和实践指导。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，他们以 CSM - CROPGRO - Canola 模型为基础，通过调整模型参数，使其适应油籽亚麻的生长特性；其次，对油籽亚麻种子进行化学组成分析，获取种子中蛋白质、木质素、脂质等成分的含量，为模型提供关键数据。
研究结果
- 模型预测准确性：新开发的亚麻模型在模拟花期、成熟期等关键生长阶段，以及预测生物量、叶面积指数（LAI）、产量和土壤含水量时，表现出良好的预测准确性。其均方根误差（RMSE）较低，一致性指数（D - index）较高。这意味着该模型能够较为精准地反映油籽亚麻的生长情况，为农业生产提供可靠的参考。
- 产量敏感性分析：研究发现，在不同降水年份，亚麻产量对最高温度、最低温度、降水量和氮肥均表现出不同程度的敏感性。在干旱年份，由于水分匮乏，温度和水分管理显得尤为重要，此时应谨慎施用氮肥；正常年份，要注重水分和氮肥的平衡利用，以优化施肥效果；而在湿润年份，则要充分利用丰富的降水，最大化氮肥利用率，从而提高亚麻产量。同时，不同降水条件下亚麻产量呈现出湿年 > 正常年 > 干年的趋势。
研究结论与讨论
本研究成功开发了 CSM - CROPGRO - Flax 模型，并在 DSSAT 软件上进行了应用。通过敏感性分析，清晰地揭示了不同降水年份气象因素和氮肥对亚麻产量的影响规律。这一研究成果具有重要的现实意义，为干旱地区合理安排农业生产、制定科学的种植策略提供了有力依据。例如，农民可以根据不同年份的降水情况，精准调整氮肥施用量，同时加强对温度和水分的管理，从而提高亚麻产量，增加收入。此外，该研究也为其他作物在应对气候变化和优化施肥管理方面提供了有益的借鉴，推动了农业领域的可持续发展。
总之，这项研究为干旱区油籽亚麻种植带来了新的曙光，让我们看到了通过科学研究提升农业生产效益的希望。相信在未来，随着研究的不断深入，会有更多实用的成果涌现，助力农业蓬勃发展。
