AquaCrop模型中作物根系吸水与蒸腾作用的评估与改进：提升农业水分管理精度的关键研究

为解决AquaCrop模型在根系吸水(RWU)和蒸腾作用模拟中的简化性问题，研究人员通过整合水分胁迫滞后效应、根系非线性分布特征及土壤-根系相对分布关系，提出了改进模型RWU-RE。基于冬小麦温室柱实验和春玉米田间试验，结果显示RWU-RE显著提升了土壤水分动态、蒸腾量及作物生长的模拟精度（R2平均提高44%-87%，NRMSE降低52%-71%），为优化灌溉策略提供了更可靠的工具。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，农业灌溉效率的提升成为保障粮食安全的关键。然而，现有作物模型如AquaCrop虽被广泛用于模拟作物生长和产量，但其根系吸水(RWU)和蒸腾作用的模拟仍存在明显不足——例如忽略水分胁迫的滞后效应、采用线性根系分布假设等，导致在干旱或半干旱地区的灌溉策略优化中存在不确定性。

中国农业大学的研究团队针对这一问题，通过两项温室柱实验（冬小麦）和两年田间试验（春玉米），系统评估了AquaCrop原有RWU-AC模型与改进版RWU-RE模型的性能差异。RWU-RE创新性地引入了胁迫恢复系数(δ)量化滞后效应，结合归一化根长密度(NRLD)函数描述根系非线性分布，并将最大吸水速率(S_x)与潜在蒸腾量(T_p)关联。相关成果发表在《Agricultural Water Management》上，为复杂环境下的农业水分管理提供了更精准的工具。

研究团队主要采用以下方法：

1. 温室柱实验：在黏壤土和砂土中设置不同灌溉阈值（基于植物水分亏缺指数PWDI），通过TDR探头监测土壤含水量(SWC)，结合称重法测定蒸腾量；
2. 田间试验：通过两年春玉米滴灌试验，利用Diviner 2000电容传感器监测土壤剖面水分，同步采集冠层覆盖度(CC)、生物量及产量数据；
3. 模型整合：将RWU-RE嵌入开源版AquaCrop-OS，通过非线性最小二乘法优化参数f_s和μ，并采用RMSE、NRMSE等指标验证模型性能。

研究结果

1. RWU模型比较：在冬小麦实验中，RWU-RE对蒸腾量(T_a)的模拟R²达0.93（较RWU-AC提升29%），NRMSE降低至9%；土壤水分分布的模拟误差减少57%。
2. AquaCrop改进效果：修订后的模型对春玉米田间土壤储水量(SWS)的模拟R²提高至0.96（原模型0.57），产量预测误差从10%降至3%。
3. 关键机制解析：RWU-AC因忽略胁迫滞后效应，在复水期高估蒸腾量达62%；而RWU-RE通过δ=(1-PWDI_t-1)^μ准确捕捉了恢复动态。

结论与意义
该研究通过机理模型改进，首次在AquaCrop中实现了根系吸水与蒸腾作用的多因素耦合模拟。修订后的模型显著提升了不同水分条件下土壤-作物系统过程的模拟精度，尤其在严重水分胁迫场景中（如PWDI>0.3），其生物量预测误差较原模型降低44%。这不仅为灌溉决策提供了更可靠的数字化工具，也为气候变化背景下作物模型的适应性改进提供了范式。未来需进一步验证该模型在多样化环境（如盐碱地、雨养农业）中的普适性。