基于热时间的稗草（Echinochloa crus-galli）出苗模型开发

《Agronomy》：Development of a Thermal-Time-Based Emergence Model for Echinochloa crus-galli

　　

气候变化导致的温度升高和降水格局改变正在改变农业系统中杂草出苗的时间和模式。因此，准确预测杂草出苗并选择最佳防治时机正变得越来越重要。像稗草（Echinochloa crus-galli）这样的杂草，由于其在不同栽培环境中的广泛适应性和竞争力而特别成问题，使得准确预测出苗时间对管理至关重要。本研究旨在表征不同环境条件下稗草的出苗模式，并开发和评估一个基于Gompertz的热时间（thermal-time）模型用于预测幼苗出苗。在生长箱和温室条件下，升高的温度提高了出苗率和出苗速度。达到50%出苗所需的有效积温（EAT）相对一致（54–69 °C·d）。此外，在土壤水分水平达到80%或以上时，仍保持较高的出苗百分比。在年际间，田间条件下的出苗响应存在显著差异。使用2026年收集的田间数据集进行独立验证表明，基于2025年数据集开发的模型成功再现了田间条件下观察到的出苗模式（RMSE = 2.7%p，MAE = 2.3%p）。区域出苗分析表明，在近期温度条件下出苗有提前的趋势，特别是在较温暖地区，尽管这些预测仅基于两年的田间观测。总体而言，本研究初步评估了基于热时间的方法在韩国环境条件下描述稗草出苗的适用性。在多个地点和生长季节进行额外验证将进一步增强该模型的普遍适用性。

气候变化导致的温度升高和降水格局改变正在影响农业生态系统中杂草出苗的时间和模式。准确预测杂草出苗时期对于制定除草剂施用及机械防治时机至关重要，是综合杂草管理（IWM）计划的关键环节。稗草（Echinochloa crus-galli）作为一种在世界范围内广泛分布的重要杂草，具有快速生长、高种子产量和强作物竞争能力，尤其在韩国水稻和旱田作物系统中危害严重。然而，关于韩国环境条件下稗草出苗动态的信息仍较缺乏，基于热时间（thermal-time）的预测模型适用性尚未得到充分评估，且使用独立田间数据集验证模型性能的研究甚少。为此，研究人员开展了一系列控制环境和田间试验，以量化温度和土壤水分对稗草出苗的影响，构建基于Gompertz模型的热时间出苗模型，并利用2026年独立田间数据进行验证，同时基于农业气象数据评估区域出苗预测潜力。该研究成果发表于《Agronomy》。

技术方法方面，研究人员于2023年10月在顺天大学实验田收获稗草种子，并在4 ℃下储存。试验包括生长箱、温室和田间试验，设置昼夜温度20/10、25/15、30/20、35/25 ℃，以及土壤体积含水量40%、60%、80%、100%等处理；田间试验于2024和2025年在韩国顺天的大豆田进行，利用自然土壤种子库，分别于5月中旬、下旬及6月中旬进行耕作，记录出苗数。使用Gompertz模型拟合出苗数据，以10 ℃为基准温度计算有效积温（EAT），采用非线性回归估计参数，并通过RMSE、SEE和AIC评估模型性能。独立验证使用2026年田间数据，与2024和2025年模型预测进行比较。

研究结果部分如下：

3.1 生长箱温度条件下的出苗特性：在20/10、25/15、30/20和35/25 ℃四种温度下，出苗开始于播种后5至10天，最终出苗率94–98%。达到50%出苗所需时间随温度升高而缩短（10.4、7.1、5.8和4.8天），Gompertz模型分析显示平均需6.7天；达到50%出苗所需有效积温为52–96 ℃·d，合并估计约61 ℃·d。

3.2 生长箱水分条件下的出苗特性：在40%、60%、80%和100%土壤水分下，最终出苗率93–100%，表明水分水平对最终出苗率影响较小。达到50%出苗所需时间分别为5.6、5.4、4.8和5.2天，差异较小；合并分析显示平均5.2天，最大出苗率97%。达到50%出苗所需累积土壤湿度分别为223%、322%、419%和560%，合并平均347%。

3.3 温室条件下的出苗特性：在平均温度22.4、24.6和25.2 ℃下，最大出苗率87–90%，达到50%出苗时间分别为5.8、4.3和4.0天。合并估计最大出苗率89%，平均4.6天。热时间分析表明，达到50%出苗所需有效积温分别为83、46和46 ℃·d，合并估计54 ℃·d。综合生长箱和温室数据，50%出苗的有效积温范围约54–69 ℃·d。

3.4 田间条件下的出苗及生长特性：

3.4.1 2024季：三个耕作时期（5月17日、5月31日、6月14日）的Gompertz模型最大出苗率C分别设为100%、58%和80%；达到50%出苗时间分别为21、13和12天，表明后期耕作加速出苗。合并估计最大出苗率66%，约13天。达到50%出苗的有效积温分别为206、123和140 ℃·d，合并约134 ℃·d；出苗起始阈值为111 ℃·d。基于土壤温度的有效积温平均约181 ℃·d，累积土壤湿度约346%。达到50%叶数和株高所需有效积温分别为420和686 ℃·d。

3.4.2 2025季：三个耕作时期（5月14日、5月30日、6月12日）中，最大出苗率均约束为100%，达到50%出苗时间约10天。有效积温分别为82、92和115 ℃·d，合并约90 ℃·d。基于土壤温度的有效积温平均约180 ℃·d，累积土壤湿度约296%。达到50%叶数和株高所需有效积温分别为258.9和222.7 ℃·d，表明生长速率较2024年更快。

3.4.3 年际比较：2025年达到50%出苗所需有效积温低于2024年（90 vs. 134 ℃·d），出苗天数也缩短（10 vs. 13天）；2025年模型拟合优度更高，预测性能更好。

3.5 区域出苗预测：

3.5.1 2024季：基于10年平均、5年平均及2024年当年数据，预测春川、顺天等温暖地区出苗最早。起始出苗最早为春川（4月22日）等，50%出苗最早为春川（4月26日）。

3.5.2 2025季：起始出苗阈值设为54 ℃·d，50%出苗阈值设为91 ℃·d。预测显示春川和顺天最早开始出苗（4月20-23日），50%出苗也在这些地区最早。

3.5.3 年际比较：两年阈值差异明显，但温暖地区出苗较早的趋势一致。

3.5.4 独立验证：使用2026年田间数据，2025年模型预测的RMSE为2.7%p，MAE为2.3%，准确再现了出苗动态；而2024年模型RMSE为25.7%p，MAE为21.3%，显著低估早期出苗。

讨论部分：研究人员指出温度是驱动稗草出苗的主要因素，热时间模型在控制环境下表现良好；田间年际差异较大，但2025模型在独立验证中表现可靠。区域预测显示变暖趋势可能导致出苗提前，但仅基于两年数据，需谨慎解读。局限性包括缺乏显著性检验、置信区间和参数不确定性分析，且土壤温度在10 cm深度测量，未反映种子实际埋深。未来需多点多年验证，并计算T_base。

结论部分翻译：本研究调查了稗草在控制环境和田间条件下的出苗特性，并在热时间框架内开发了Gompertz模型来预测杂草出苗。较高的温度提高了最终出苗率和出苗速度。在控制条件下，50%出苗所需热时间为54–69 ℃·d，而田间值为90–134 ℃·d。在初始土壤含水量≥40%时，出苗不受水分限制，表明在评估条件下，单靠有效积温即可为出苗预测提供可靠基础。田间观测显示年际出苗响应显著变化，表明热时间阈值可能随环境条件而变化。然而，使用2026年田间数据进行的独立验证表明，基于2025年数据开发的Gompertz模型准确预测了稗草在独立田间条件下的出苗，支持了热时间方法的实用性。在区域尺度上，模型预测