小麦作物模型在半干旱和地中海环境中低估干旱胁迫的系统性偏差研究

为解决小麦作物模型在模拟半干旱和地中海环境下的水分利用和干旱胁迫时存在的系统性低估问题，研究人员开展了一项多模型比较研究。通过评估模型对每日蒸散发(ET)的模拟能力，发现模型普遍低估水分利用，尤其在高温条件下误差更大。研究强调需改进大气蒸散发需求模拟，以提高干旱影响预测准确性，对农业水资源管理和气候变化适应策略具有重要意义。

　　

在全球气候变化背景下，极端天气事件频发，干旱已成为制约农业生产的主要因素之一。小麦作为全球最重要的粮食作物之一，其产量稳定性对粮食安全至关重要。作物模型是评估气候变化对作物产量影响的重要工具，但现有模型在模拟干旱条件下的水分利用时存在明显不足。特别是在半干旱和地中海环境中，小麦作物模型对干旱胁迫的模拟准确性一直备受质疑。

为了系统评估这一问题，来自多个国际研究机构的研究人员开展了一项开创性的多模型比较研究。这项研究首次对小麦作物模型在半干旱和地中海环境下的水分利用模拟能力进行了全面评估，相关成果发表在《Field Crops Research》上。

研究人员采用了多模型比较的方法，共纳入13个小麦作物模型，产生17组模拟结果。研究选取了美国德克萨斯州Bushland和法国Avignon两个典型试验点的长期观测数据，涵盖了不同水分处理（充分灌溉、亏缺灌溉和雨养）条件下的冬小麦生长数据。关键方法包括：(1)基于观测数据对模型进行校准；(2)评估模型对每日蒸散发(ET)的模拟能力；(3)通过敏感性分析识别影响模拟不确定性的关键因素；(4)分析模型误差与大气蒸散发需求的关系。

研究结果部分，"Observed and simulated summary growth variables and daily evapotranspiration"显示，尽管模型能够较好地模拟地上生物量和叶面积指数(LAI)，但在模拟每日蒸散发(ET)时表现出系统性低估。模型集合中值在所有评估环境中都低估了水分利用，且低估程度随着大气蒸散发需求的增加而增大。"Factors related to model skill in simulating crop water use"部分发现，使用参考作物蒸散发(ET₀
)和潜在蒸散发(ET_P
)两种方法的模型表现没有显著差异。"Factors and processes explaining uncertainty simulating crop water use"通过敏感性分析表明，大气蒸散发需求项的模拟解释了季节性水分利用的大部分不确定性，而土壤深度或根系生长相关项的影响较小。

在讨论部分，研究人员指出这一系统性低估的发现令人担忧，因为它可能导致作物模型对未来气候变化的预测过于乐观，低估灌溉需水量或雨养系统中的干旱胁迫影响。与玉米作物模型的研究结果不同，小麦模型表现出独特的系统性偏差特征。研究强调需要改进大气蒸散发需求的模拟方法，特别是在高温条件下，以提高模型对干旱胁迫的预测能力。

这项研究的重要意义在于首次系统揭示了小麦作物模型在半干旱和地中海环境中的水分利用模拟偏差，为模型改进指明了方向。研究结果对农业水资源规划、灌溉系统设计和气候变化适应策略制定都具有重要参考价值。未来研究需要扩展到更多样的生态环境，并考虑CO₂
浓度升高对小麦水分利用的影响，以进一步提高模型预测的可靠性。