基于CSM-CROPGRO模型的工业大麻生长模拟：种子与纤维生产的适应性研究

这篇研究通过开发CSM-CROPGRO-Hemp模型，首次将过程模型（DSSAT框架）应用于工业大麻（Cannabis sativa L.）的种子和纤维生产模拟。研究基于佛罗里达州两年田间试验数据，校准了组织组成、光合作用及物候参数，模型对地上生物量（d=0.91，RMSE=482 kg ha?1）、茎重（d=0.83）和开花时间（±4天）的预测表现出色。季节性分析揭示了种植日期对产量的关键影响，为优化生产系统提供了量化工具。

　　

摘要

工业大麻（Cannabis sativa L.）作为新兴经济作物，其生长模型开发对精准农业至关重要。本研究基于CSM-CROPGRO框架，首次构建了整合光周期响应、温度适应性和组织分配的工业大麻模型，通过佛罗里达州两站点两年田间数据验证，为多目标生产提供量化工具。

引言

工业大麻的多元化应用与可持续性优势推动其全球复苏，但生产系统优化缺乏模型支持。现有模型多聚焦欧洲环境，且未公开代码。本研究填补北美数据空白，通过DSSAT平台开发可扩展的机理模型，重点解决光周期敏感性与生物量分配难题。

材料与方法

实验设计：选用纤维品种IH Williams和双用途品种NWG 2730，在佛罗里达PSREU（砂土）和WFREC（壤土）站点开展氮肥梯度试验（0-280 kg N ha^?1）。数据采集涵盖生物量动态、株高、节点数和物候期。
模型适配：以大豆和棉花CROPGRO模板为基础，调整三大核心参数：

1. 组织化学组成：降低茎叶脂质含量至3.5%，提高纤维占比；
2. 温度响应：优化光合作用（XLMAXT=1.3 mg CO₂ m^?2 s^?1）与发育基点温度（T_b=3°C）；
3. 光周期调控：校准临界日长（CSDL=13.45-13.55 h）和响应斜率（PPSEN=0.32-0.90）。

结果

模型性能：

• 物候预测误差≤5天，跨纬度验证显示稳定性；
• 生物量模拟d指数达0.91，茎重RMSE=430 kg ha^?1；
• 氮响应试验中，280 kg N ha^?1处理生物量达未施肥组的3-4倍。

季节性分析：

• 佛罗里达北部6月1日种植可实现最大纤维生物量（3500 kg ha^?1）；
• 日长每延长1小时或CSDL降低0.25小时，生物量提升2-4倍。

讨论

模型局限性包括未整合自疏机制和纤维品质预测。未来需拓展至单杆型品种和 cannabinoid 生产模拟。与AquaCrop等经验模型相比，本模型通过耦合光合-蒸腾过程（Farquhar-von Caemmerer方程）实现机理突破。

结论

CROPGRO-Hemp模型为工业大麻的基因型-环境-管理优化提供新范式，其开源特性（GitHub/DSSAT）将加速全球适应性研究。种植日期与光周期调控的量化分析为产业决策提供科学依据。