提　要　分析了作物生产潜力常规研究方法的不足，探讨了作物生长模型模拟方法的优势，在模型验证和气象、土壤和作物数据库组建的基础上，应用 DSSAT3 中的 CERES 小麦模型模拟研究了黄土高原地区 28 个代表点冬小麦和春小麦的光温生产潜力和气候生产潜力，统计计算了各点小麦产量潜力多年平均值、标准差、最高值和最低值，分析了潜力值年际变异与地区分布差异，并计算了小麦的水分满足率。黄土高原冬小麦光温生产潜力、气候生产潜力和水分满足率分别为 7970～8647kg/hm²、2219～7545kg/hm² 和 0.278～0.872，春小麦分别为 7436～9127kg/hm²、0～7598kg/hm² 和 0.192～0.961。

关键词　黄土高原；小麦；生产潜力；CERES小麦模型；小麦产量模拟

中图分类号　S126；S162.5；S512

文献标识码　A

文章编号　1000－3037(2001)02－0161－05

　　小麦是黄土高原地区最主要的粮食作物之一，播种面积达 430万hm² 左右，占粮食作物的 40%，占农作物总播种面积的 32%。长期以来，黄土高原地区小麦产量低而不稳，平均单位面积产量 2845kg/hm²，旱作农田产量更低。探查光、热、水资源的生产潜力，揭示潜力开发的障碍因素，是提高黄土高原小麦产量的重要途径。

1 黄土高原小麦生产潜力研究方法

1.1 作物生产潜力常规研究方法的不足

　　作物光温生产潜力 (TPP) 和气候生产潜力 (CPP) 研究早期以公式推导为主，不仅计算结果普遍偏高，可望而不可及，而且采用不同公式估算时，结果相差悬殊，难以定论。80 年代以来，在北方旱区旱作农田水分生产潜力研究中广泛采用了“公式概算、田区定位试验与高产记录值相结合”的方法，研究结果生产应用价值较高，但仍存在一些不足之处^[1]。

　　公式概算法通常多考虑光、温、水等环境因素，较少涉及作物生长发育机理，忽略了产量潜力形成的主体——作物本身，计算过程多以作物发育阶段或旬为时间步长，常常掩盖了短时期极端光、温、水条件对作物生长和产量形成的胁迫作用，通常采用多年平均气候资料进行估算，难以获得不同气候年型的作物产量潜力，通常未考虑地形和土壤因素对降水有效性的影响。

　　田区定位试验法受试验技术条件的限制，难以达到生产潜力试验要求“采用最佳的品种和最佳栽培管理措施，只有光温或光温水为限制因素”的前提条件，田区定位试验难以覆盖不同的气候年型和不同的气候类型区，代表性不强，需要花费大量人力、物力和时间，试验投资较大。

　　高产记录值调查法只代表了某些有利气候年型的产量潜力，不能反映不同气候年型（有利、正常、不利年型）的产量潜力，只代表了当时栽培技术条件下的产量潜力，未能反映光温水资源的真实潜力。

　　上述 3 种方法虽然在一定程度上可以相互验证，但通常三者取值差异较大，不易取舍，作物生产潜力的确定受人为主观因素的影响较大，而且近年来某些地区作物实际产量已达到或超过过去研究获得的潜力值，理论上难以解释。

1.2 作物生长模型在作物生产潜力研究中的优势

　　作物生长模型指能定量地和动态地描述作物生长、发育和产量形成过程及其对环境反应的计算机模拟程序。它能够详细的量化描述作物基本生理生态过程，把“作物一土壤一气候”作为一个整体加以描述，以天为时间步长，能较为精确的描述光、温、水存在状况（包括极端状态）对作物生长发育的影响，较通常的公式概算法精确性高，能够利用多年逐日气象资料进行模拟研究，可覆盖各种类型的气候年型，取得不同气候年型下的作物产量潜力，并能够得出温度、水分、养分对作物生长发育和产量的胁迫时期与胁迫程度。能够选择生产潜力不同的作物品种进行模拟研究，考虑了品种遗传特性差异对作物生产潜力的影响，能够通过不断重复的模拟试验，确定最佳的品种、播期、密度等田间管理措施，得到田间栽培技术较为理想状态下的作物生产潜力。只要土壤、作物和气候资料获得后，就能覆盖各种生态类型区，得出任何地点、任何年份的产量潜力，通用性强，覆盖面广，方法简单，可节省大量人力与物力。将作物生长模型法与前述常规研究方法相结合，有利于取长补短，准确合理的评价一个地区的作物生产潜力。

1.3 黄土高原地区小麦生产潜力模拟研究方法

　　作者从美国引进了作物生长模型 DSSAT3，经过模型验证和气象、土壤和作物数据库组建，利用 DSSAT3 中 CERES 小麦模型模拟研究了黄土高原地区小麦的生产潜力。

　　CERES 小麦模型所需气象资料包括逐日太阳辐射量、逐日最高气温、逐日最低气温、逐日降水量。气象资料来源于有关气象台站和世界气象组织计算机网站，各台站资料年限为 1978～1992 年期间 6～l5 年不等。其中，逐日太阳辐射量资料难以获得，采用多年平均逐月太阳辐射值内插计算，虽有误差，但潜力值仍较通常的公式概算法准确。逐日太阳辐射值也可由逐日日照百分率求得，但多年逐日日照时数也不易获得。

　　CERES 小麦模型所需土壤资料来源于《中国土种志》等有关土壤普查
资料^[2、3]，选择了黄土高原地区分布面积较大具有代表性的农耕土壤，逐项输入农田坡度、土壤颜色、质地组成、剖面层次等 16 项指标，生成土壤特性参数数据库，计算土壤温度和土壤水分平衡。

　　CERES 小麦模型所需小麦品种资料来源于 80 年代末期至 90 年代初期黄土高原各地生产上主栽品种的有关试验资料^[4～6]，通过模拟试验与实测值的对比分析，逐项确定了各品种春化作用特性参数 P1V、光周期特性参数 P1D、灌溉期特性参数 P5、籽粒特性参数 G1、潜在灌浆速率参数 G2、花期潜在单茎穗重参数 G3 及出叶间隔特性参数 PHINT，建立了小麦品种遗传特性参数数据库。

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