使用DSSAT模型评估不同水文年夏季玉米水氮管理策略

《Plants》：Evaluation of Summer Maize Water and Nitrogen Management Strategies Across Different Hydrological Years Using the DSSAT Model

　　

华北平原夏季玉米（Zea mays L.）生产高度依赖于多变的季节性降雨，这增加了不适当的水氮分配导致产量波动及生态和环境风险的可能性。以往研究主要依赖于单点田间比较或基础统计评估方法，限制了研究人员对拔节期和灌浆期干旱胁迫与施氮耦合动态响应机制的理解。基于2024–2025年开展的田间试验，研究人员利用DSSAT（农业技术转移决策支持系统）模型模拟了不同水氮处理下夏季玉米在不同生育阶段的冠层地上部干物质积累量（CWAM）、籽粒产量、叶面积指数（LAI）、干物质蒸腾生产效率（DMPEM）和干物质氮素生产力（DPNAM）。随后，导入河南省2003–2023年的历史气象数据，将年份划分为三种水文年类型：丰水年、平水年和枯水年。进而采用主成分分析（PCA）、TOPSIS（逼近理想解排序法）和秩和比（RSR）法构建多维评价体系，以评估不同水文年类型下的水氮管理策略。结果表明，施氮量对产量、DPNAM和DMPEM具有显著调控作用，三者均随施氮量增加先升后降，在常氮（N2）处理下表现最优。在同一生育阶段干旱条件下，N2处理最大产量增幅分别比高氮（N1）和低氮（N3）处理高约8.1%和50%。与灌浆期干旱相比，拔节期干旱对CWAM和LAI的负面影响较小。基于长期气象数据的综合评价反映，拔节期干旱配合常氮（Q2）是丰水年的最优水氮管理策略（RSR值为0.994）。拔节期干旱配合高氮（Q1）以及灌浆期干旱配合常氮（H2）处理在不同水文年类型中表现出更强的适应性和良好的普适性。通过整合田间试验、DSSAT模型模拟与多维评价体系，验证了模型在各种水氮耦合条件下的可靠性。本研究为在不同水氮耦合条件和多种水文年情景下实现夏季玉米高产稳产奠定了科学理论基础。

**论文解读：基于DSSAT模型的不同水文年夏季玉米水氮管理策略评估**

**研究背景与问题**
华北平原作为中国夏季玉米主产区，其生产高度依赖季节性降雨，但降雨年际变异大，导致水氮分配不当常引发产量波动及地下水污染等生态风险。以往研究多采用单点田间比较或基础统计方法，难以揭示拔节期和灌浆期干旱胁迫与施氮耦合的动态响应机制，且短期试验无法形成适应不同气候年型的管理策略。为此，研究人员开展了两年的田间试验，结合DSSAT（农业技术转移决策支持系统）模型模拟与长期气象数据，构建多指标综合评价体系，旨在筛选不同水文年（丰水年、平水年、枯水年）下的最优水氮耦合方案，为实现夏玉米高产稳产及资源高效利用提供科学依据。该研究发表于《Plants》。

**主要关键技术方法**
研究人员于2024–2025年在河南省郑州市华北水利水电大学试验田（34.75° N, 113.65° E）开展田间试验，设置拔节期干旱（Q）和灌浆期干旱（H）两种水分胁迫处理，并结合低氮（100 kg·ha^?1）、常氮（200 kg·ha^?1）和高氮（300 kg·ha^?1）三种施氮水平，形成六种水氮处理组合。利用DSSAT（v4.8）模型校准并验证了品种参数（P1、P2、P5、G2、G3、PHINT），通过SimLab软件开展参数敏感性分析（拉丁超立方抽样生成2000组参数组合），并基于决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）和归一化均方根误差（nRMSE）评估模型精度。随后导入河南省2003–2023年历史气象数据，按降水频率将年份划分为丰水年、平水年和枯水年。采用主成分分析（PCA）降维，识别核心指标；结合熵权-TOPSIS法计算各处理综合得分；利用秩和比（RSR）法进行多准则排序，最终确定最优水氮管理策略。

**研究结果**
**（1）CWAM模拟值与观测值比较**：DSSAT模型在不同水氮耦合处理下对冠层地上部干物质积累量（CWAM）的模拟精度高，模拟与观测值在生育期内均呈现“慢-快-稳”的时序趋势。拔节期干旱（Q组）处理下的CWAM高于灌浆期干旱（H组），表明拔节期干旱对干物质积累的抑制较弱。

**（2）产量模拟值与观测值比较**：模型预测的产量趋势与田间观测高度一致。各处理下产量随施氮量增加先升后降，常氮（N2）处理产量最高（5000–5400 kg·ha^?1），高氮（N1）处理次之（4670–5040 kg·ha^?1），低氮（N3）处理最低。说明常氮供应更有利于平衡干物质积累与籽粒分配。

**（3）LAI模拟值与观测值比较**：叶面积指数（LAI）的模拟动态呈单峰曲线，与实测值吻合。峰值LAI随施氮量增加而升高（N1 > N2 > N3），但N2处理峰值后下降最慢，延缓叶片衰老；N3处理后期波动加剧，反映氮素限制加速了叶片衰退。

**（4）DMPEM模拟值与测量值比较**：干物质蒸腾生产效率（DMPEM）在Q组整体高于H组，常氮（N2）处理下DMPEM最高；但模拟值系统低于实测值，表明模型低估了干旱胁迫下气孔调节和氮转运的生理响应。

**（5）DPNAM模拟值与测量值比较**：干物质氮素生产力（DPNAM）随施氮量增加呈N2 > N1 > N3的梯度，Q组与H组在同一氮水平下差异不显著，表明DPNAM主要受施氮量调控。低氮条件下氮素缺乏严重限制DPNAM，高氮则因氮素冗余而抵消部分正向效应。

**（6）模型精度评价**：CWAM、产量、LAI、DMPEM和DPNAM的模拟与实测值拟合R²介于0.9244–0.9765，nRMSE介于4.06%–18.42%，表明模型模拟性能为“优秀”至“良好”。

**（7）不同水文年水氮耦合管理评估**：基于2003–2023年气象数据，PCA显示产量、DMPEM和CWAM为第一主成分（解释70.9%方差）的核心变量，DPNAM提供独立信息；熵权-TOPSIS分析表明，拔节期干旱+常氮（Q2）处理在丰水年综合排名第一（平均贴近度0.629），灌浆期干旱+常氮（H2）次之（0.470），拔节期干旱+低氮（Q3）最差（0.369）。RSR分析进一步揭示，丰水年RSR均值（0.651）显著高于平水年（0.385）和枯水年（0.357）；Q2处理在丰水年RSR值最高（0.944），而Q1（拔节期干旱+高氮）和H2在枯水年表现更稳定，具有更好的年份间普适性。

**讨论与结论**
讨论部分指出，水氮输入对产量、DMPEM和DPNAM的调控呈现非线性规律，常氮处理通过促进根系发育和物质分配实现协同增效；高氮在水分胁迫下虽能提升LAI，但因蒸腾加剧未能转化为产量优势。拔节期适度干旱通过优化气孔调节和复水后的补偿效应，提高了水分利用效率；灌浆期干旱则导致光合性能不可逆衰退。基于长期模拟的综合评价表明，Q2处理在丰水年可实现最大产量，但其年际稳定性较差；而Q1和H2处理在不同水文年类型中表现出更强的适应性，适合区域推广。研究结论（部分）翻译如下：
(1) 施氮量对产量、DPNAM和DMPEM具有显著调控作用，三者随施氮量增加先升后降，在常氮处理下达到最优。拔节期干旱和灌浆期干旱对产量、DPNAM和DMPEM的影响相对相似。高氮处理下LAI和CWAM达到最大值。与灌浆期干旱相比，拔节期干旱对CWAM和LAI的负面影响较小。
(2) 拔节期干旱配合常氮是丰水年的最优水氮管理策略。拔节期干旱配合高氮以及灌浆期干旱配合常氮在不同水文年类型中表现出更强的适应性和更广的适用性。