为验证农业生产系统模型(Agricultural Production Systems sIMulator, APSIM)—苜蓿模型对山西晋中盆地地区的适应性,本研究基于晋中市太谷区6个紫花苜蓿(Medicago sativa)品种的田间观测数据和同期气象资料对模型进行校准,并设置不同...为验证农业生产系统模型(Agricultural Production Systems sIMulator, APSIM)—苜蓿模型对山西晋中盆地地区的适应性,本研究基于晋中市太谷区6个紫花苜蓿(Medicago sativa)品种的田间观测数据和同期气象资料对模型进行校准,并设置不同水分处理与降水/气温梯度进行情景模拟,分析各品种的生产力及适应性。结果表明:APSIM模拟各茬紫花苜蓿干草产量的决定系数(Correlation coefficient,R2)为0.82~0.98,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为440~633 kg·hm^(-2),均一化均方根误差(Normalized root mean square error,NRMSE)为10.57%~14.98%,D指数(Index of agreement)为0.90~0.96,拟合度较高;情景模拟中,不同水分处理和降水梯度对紫花苜蓿产草量的效应极显著(P<0.01),但气温梯度间紫花苜蓿产草量的差异不显著;各紫花苜蓿品种的产量损失率(Yield lose rate, YLR)在不同温度、降水梯度和水分处理间差异显著(P<0.01),且雨养处理下YLR最高。虽未能充分发挥潜在产量,但总体而言“WL”系列品种在山西晋中盆地地区具有更好的生产适应性;APSIM模型对研究区紫花苜蓿生产有较好的模拟能力,对该地区的牧草种植管理具有一定指导意义。展开更多
文摘为验证农业生产系统模型(Agricultural Production Systems sIMulator, APSIM)—苜蓿模型对山西晋中盆地地区的适应性,本研究基于晋中市太谷区6个紫花苜蓿(Medicago sativa)品种的田间观测数据和同期气象资料对模型进行校准,并设置不同水分处理与降水/气温梯度进行情景模拟,分析各品种的生产力及适应性。结果表明:APSIM模拟各茬紫花苜蓿干草产量的决定系数(Correlation coefficient,R2)为0.82~0.98,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为440~633 kg·hm^(-2),均一化均方根误差(Normalized root mean square error,NRMSE)为10.57%~14.98%,D指数(Index of agreement)为0.90~0.96,拟合度较高;情景模拟中,不同水分处理和降水梯度对紫花苜蓿产草量的效应极显著(P<0.01),但气温梯度间紫花苜蓿产草量的差异不显著;各紫花苜蓿品种的产量损失率(Yield lose rate, YLR)在不同温度、降水梯度和水分处理间差异显著(P<0.01),且雨养处理下YLR最高。虽未能充分发挥潜在产量,但总体而言“WL”系列品种在山西晋中盆地地区具有更好的生产适应性;APSIM模型对研究区紫花苜蓿生产有较好的模拟能力,对该地区的牧草种植管理具有一定指导意义。
