DSSAT作物模型进展以及在农田水管理中的应用研究
作物生长模拟模型及其在设施园艺生产中的应用
基金项目辽宁省教育厅科学技术研究项目。
作者简介李东（１９７２－），男，辽宁北镇人，在读博士，助理研究员，从事蔬菜栽培与生理生态研究。
＊通讯作者。
收稿日期２００７!０１!０８作物生长模拟模型是作物科学和计算机科学交叉产生的新兴研究领域。
作物生长模拟模型是应用系统分析和计算机技术，综合作物生理、生态、农业气象和农学等学科研究成果，将作物与其生态环境因子作为一个系统进行动态的定量分析和生长模拟研究［１］。
计算机技术和人工智能技术在农业管理和决策上的迅速发展，使作物生长模拟模型的研究逐渐深入，在农业科研和生产上的应用日趋广泛。
１作物生长模拟模型的发展现状１．１国外作物生长模拟模型的研究进展２０世纪６０年代中期，以ＤｅＷｉｔＣＴ［２］在计算机上模拟玉米等作物冠层的光合速率为标志，不少国家在作物生长模拟模型方面进行了研究。
近４０年来，作物生长模拟模型在经历了初创阶段、发展阶段，已向综合化与应用化方向发展。
目前，荷兰、美国、英国、日本、澳大利亚、以色列等已对多种作物建立了生长模拟模型，作物涉及到玉米、小麦、棉花、大麦、黑麦、马铃薯、高粱、大豆、甜菜、苜蓿、向日葵、白菜等。
研究领域涉及光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、太阳辐射、物质生产和分配、生育进程、形态建成、根系生长、冠层微气候、土壤氮素运行和土壤水分状况等［３］，并已应用到作物产量预测、作物育种和生产管理等方面。
荷兰的作物生长模型以综合作物生理生态的研究为主，注重模型的理论性研究，如作物生长模拟器ＢＡＣＲＯＳ［４］和模拟１年生作物生产潜力模型ＭＡＣＲＯＳ［５］；美国的模型开发注重“天气、作物、土壤、管理”等综合作用的结果，强调模型的实用性，代表模型有在国际上影响较大的模型ＣＥＲＥＳ［６］和棉花模拟模型ＧＯＳＳＹＭ［７］。
其中最成功的例子是美国农业部农业研究服务中心作物模拟研究所１９８５年研究的棉花管理专家系统ＣＯＭＡＸ!ＧＯＳＳＹＭ。
ＣＯＭＡＸ能在农场内为棉花管理提供咨询，用于确定灌溉、施肥、施用脱叶剂和棉桃开裂的最佳方案。
dssat模型使用说明书中文
dssat模型使用说明书中文DSSAT农业技术转移决策支持系统，是目前使用最广泛的模型系统之一。
DSSAT是在IBSNAT农业技术转移国际基准网的赞助和指导下进行，由美国国际开发署授权夏威夷大学开发研制的综合计算机系统，目的是将各种作物模型汇总，将模型输入和输出变量格式标准化，以便模型的普及及应用，从而加速农业技术推广，为发展中国家合理有效地利用自然资源提供决策和对策。
模型安装时插入光盘或者拷贝软件后，单击Install出现如下界面。
然后单击”Install DSSAT v4.5”即可。
另外，本软件中参数调试程序是基于R语言开发的，因此若您电脑中没有安装R，还需单击”Install R”。
模型启动软件安装完毕后，双击桌面图标打开DSSAT 软件。
软件中自带有很多已有的气象、土壤和实验等数据，遍布全世界各个国家的实验资料。
可以通过运行软件自带的数据了解DSSAT的基本用途。
Selector中包括CERES、Legumes、Root Crops、Oil crops、Vegetables等很多不同种类的作物。
我们选择CERES谷类作物中的Wheat冬小麦为例。
冬小麦的试验数据有三个不同地区的，每个地区又有很多不同的试验处理，我们可以通过选择两个地区的同时运行选中Experiment下的实验数据后，单击菜单栏中的"Run"。
单击工具栏中的"Weather Data"，出现下图。
我们可以通过新建一个气象站来存放所需的气象数据，也可以通过打开一个已有的气象站然后对其数据修改后作为自己的气象站。
如果是首次接触该软件，建议采用后一种方法。
打开UFGA这个气象站的数据。
可以看到包括逐日降水量最高气温、最低气温和太阳辐射量。
这也是建立气象站所需的最小数据集。
基于DSSAT模型的氮肥管理下华北地区冬小麦产量差的模拟_刘建刚
※
（1. 中国农业大学农学与生物技术学院，北京 100193；
2. 加利福尼亚大学沙漠研究与推广中心，埃尔森特罗 92243）
摘 要：为了评价氮肥管理对华北地区冬小麦产量差的影响，利用大田试验数据和田间调查的方法，应用 DSSAT 模型分析了吴桥不同氮肥水平下冬小麦多年平均可获得产量及产量差，并研究了不同地块产量差和氮肥农学效率 差的分布。结果表明，不同地块冬小麦产量差异显著，但产量变异较小，地块间施肥水平存在明显差异，且变异 较大。模型分析确定 222 kg/hm2 为最佳施氮肥量，对应的最大可获得产量为 7 618 kg/hm2，地块产量与最大可获 得产量有较大差距，当地冬小麦产量具有一定的提升空间。75%的农户地块的施氮量高于最佳施氮量，且氮肥农 学效率普遍偏低。因此，生产中应优化氮肥管理方案，适当减氮并调整施肥时期和改进技术，提高氮肥农学效率， 以实现冬小麦生产高产高效。在保障国家粮食安全和保护自然环境双重压力的背景下，通过合理的氮肥管理来缩 减冬小麦产量差对提高中国粮食总产及保持农业可持续发展具有重要的意义。 关键词：氮，肥料，粮食，冬小麦，产量差，DSSAT 模型 doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2013.23.017 中图分类号：S162 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2013)-23-0124-07 刘建刚，褚庆全，王光耀，等. 基于 DSSAT 模型的氮肥管理下华北地区冬小麦产量差的模拟[J]. 农业工程学报， 2013，29(23)：124－129. Liu Jiangang, Chu Qingquan, Wang Guangyao, et al. Simulating yield gap of winter wheat in response to nitrogen management in North China Plain based on DSSAT model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(23): 124－129. (in Chinese with English abstract)
从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab 作物模型连接探索
2021年6月第3卷第2期Jun.2021Vol.3,No.2智慧农业（中英文）SmartAgriculture
从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab作物模型连接探索
王秀娟1，2，康孟珍1，3*，华净1，4，PhilippeDEREFFYE5（1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京100190；2.中国科学院大学人工智能学院，北京100049；3.北京市智能化技术与系统工程技术研究中心，北京100190；4.青岛中科慧农科技有限公司，山东青岛，266000；5.法国农业发展研究中心（CIRAD）植物学与植物构筑模型联合实验室（UMRAMAP），蒙彼利埃F-34398，法国）
摘要：作物模型的研究涉及作物生长发育的复杂过程，空间上从分子到细胞、组织、器官、个体、群体等不同尺度，时间尺度上可以从秒到年。基于不同的研究需求，切换作物模型尺度，可使得作物模型的适用性更广泛灵活。其中，如何从群体尺度的作物模型转入个体尺度的作物模型是本研究的内容。本研究基于四个玉米品种的两个处理（灌溉和雨养）的已有的实验数据和基于这些数据的DSSAT系统的模拟数据，校准功能结构模型GreenLab的参数，以计算结果一致为指标，探索不同空间尺度模型建立接口的方法，比较不同模型的特点。结果表明，GreenLab模型可以复现DSSAT系统的模拟数据和实际测量数据，进一步可以反演出各种器官之间生物量的分配并进行三维可视化展示。最后讨论了不同空间尺度模型结合的优势及应用领域。关键词：作物模型；不同尺度模型；功能结构模型；模型连接；DSSAT；GreenLab；参数估计中图分类号：S184；S-03文献标志码：A文章编号：202103-SA006
引用格式：王秀娟,康孟珍,华净,DEREFFYEPhilippe.从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab作物模型连接探索[J].智慧农业(中英文),2021,3(2):77-87.WANGXiujuan,KANGMengzhen,HUAJing,DEREFFYEPhilippe.Fromstandtoorganlevel—Atrialofcon‐nectingDSSATandGreenLabcropmodelthroughdata[J].SmartAgriculture,2021,3(2):77-87.(inChinesewithEnglishabstract)
作物模型与决策支持系统研究进展.
❖ 1.4 作物模型的评价及应用 ❖ 1.5 存在的问题
1.1 作物模型的定义
作物模型就是用系统分析方法和计算机模拟技术，对作物生长发育过
程及其与环境的动态关系进行定量描述和预测。
它具有系统性、动态性、机制性与预测性，更重要的是具有通用性，适 用于任何地点、时间和品种，不受地区、时间、品种与栽培技术差异的 限制。因而，作物生长模型在诸多领域得到了广泛的应用。
1.3 作物模型的起源与发展
模型研制
模型应用
模型优化
60~70年代
80年代
90年代~
1.3 作物模型的起源与发展
起源
1965年，de Wit 对叶冠层的光合作用进行了研究，奠定了作物生长动态
模拟模型基础。
➢ 20世纪60年代, 由于已经能对植物生理过程（如冠层光能截获及光合作
用）进行很好的数学描述，作物生长动态模拟模型的研究开始起步。
图形法
令X为实测值，Y为模拟值，使用无截距直线拟合实测值和预测值，直线的斜
率作为判断一致性的指标。
MEI特性曲线
1.4 作物模型的评价与应用
作物生长模型的研究进展
作物生长模型的研究进展徐苏（塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔843300）摘要作物模型是指通过数学方程把植物生长过程在计算机上表达出来，其可以帮助科学家概化和联系复杂的作物生长现象、理解耕作系统的过程、预测产量、预报气候变化对作物的影响，以及优化、利用、管理土地和水资源，是农业研究的强有力工具。
但在实际模拟应用中作物模型仍存在一些不足，如作物模型参数获取与校准难、受气候变化影响严重、模型结构和模型输入存在较大的不确定性等。
该文简要地对作物模型的发展历程进行了综述，总结了作物模型研究方面的不足，并对作物模型未来的发展方向进行了展望，为今后的模型研究和应用提供参考。
关键词作物模型；模型分类；单一模型；综合模型中图分类号S126文献标识码A文章编号1007-7731（2023）04-0026-07作物生长模拟模型（Crop Growth Simulation Model）简称作物模型。
最早定义作物模型的是Edwards D，其在Guide to Mathematical Modeling中提到，作物模型是用数学公式表达作物的生长过程[1]；Sinclair TR 认为作物模型是利用计算机对作物动态模拟的一种技术，使其成为教学、研究、管理和政府决策应用中的重要工具[2]；国内学者也从不同的角度对其下了定义，戚昌瀚认为作物模型是建立植物生长发育与环境间的动态关系，并通过计算机模拟对产量差异进行解释[3]。
不同学者对作物模型的定义尽管不尽相同，但其实质是一样的，即如何通过数学方程把植物生长的过程表达出来。
作物模型能很好地解释作物生长发育的动态过程，强调作物生理生态等功能的表达，为复杂的现象建立联系。
作物模型与环境科学、生态学、水利学、科学、植物科学等紧密联系，并对气候变化进行预测，根据气候变化的影响对作物产量进行预测，为农户生产决策提供依据，为作物生产提供有力保障，促进农业高产、优质、平稳的可持续发展。
作物模型的产生，使科研工作者对作物的研究不再受时间、地点的限制。
棉花水分迁移模型的研究现状与展望
棉花水分迁移模型的研究现状与展望棉花水分迁移模型是研究棉花生长发育及产量形成的重要工具之一。
通过建立棉花水分迁移模型，可以预测棉花在不同土壤条件下的水分分布及吸收利用情况，为棉花的合理灌溉管理提供科学依据。
目前，国内外对棉花水分迁移模型的研究已经取得了一些成果，但仍存在一些问题和挑战。
目前，国内外的棉花水分迁移模型主要包括物理模型和统计模型两种类型。
物理模型是基于土壤水分运动方程和植物水分平衡方程进行建立的，能够考虑土壤-植被系统中的水分分布与输运过程。
这类模型需要大量的土壤和作物参数，并且计算复杂、数据要求较高。
常用的物理模型有SWAP模型、DSSAT模型等。
统计模型是通过统计方法建立的经验公式或统计关系，只考虑水分平衡方程，计算简单、数据要求较低。
常用的统计模型有宰牛模型、Van Genuchten模型等。
前人的研究表明，棉花生长发育及产量形成与水分胁迫密切相关。
棉花水分迁移模型的研究主要集中在水分平衡的建立和优化。
首先是建立精确、可靠的土壤水分平衡方程和植物水分平衡方程，通过考虑土壤水分输运、植物水分吸收等因素来描述水分的迁移过程。
其次是确定适用于棉花的土壤水分特性曲线，如土壤含水量-毛管势曲线。
通过测定土壤含水量和毛管势，可以反映土壤水分的状态和分布。
最后是确定棉花的水分需求和吸收能力，即水分的生产函数。
水分的吸收能力与根系的生长状态、作物的生理特性、土壤水分状况等因素相关。
展望未来，棉花水分迁移模型的研究仍需突破以下几个方面。
需要提高模型的准确性和精度，完善土壤水分平衡方程和植物生长模型。
建立更加细致、详细的土壤水分输运方程和植物水分吸收方程，考虑更多的因素影响。
要加强土壤水分特性曲线的研究，选择合适的曲线模型和参数，提高曲线拟合度和适用性。
要充分考虑作物生理特性和生长环境的影响，建立更加精细化的生产函数。
要提高模型的实用性和应用范围，开发适用于不同区域和不同土壤条件的棉花水分迁移模型，并将其应用于实际生产中，为棉花灌溉管理提供科学依据。
【分析】DSSAT45软件使用简介
【关键字】分析DSSAT4.5模型简介1.1D SSAT模型简介近40多年来，世界上许多国家都积极研发作物模型，至今经历了从幼稚走向成熟，从经验走向机理，从理论走向实用的发展历程。
迄今为止已经有至少100种不同的模拟模型。
DSSAT（Decision Support System for Agrotechnology Transfer）农业技术转移决策支持系统，是目前使用最广泛的模型系统之一。
DSSA T是在IBSNAT（Inter-national Benchmark Sites Network for Agrotechnology Transfer)农业技术转移国际基准网的赞助和指导下进行，由美国国际开发署授权夏威夷大学开发研制的综合计算机系统，目的是将各种作物模型汇总，将模型输入和输出变量格式标准化，以便模型的普及及应用，从而加速农业技术推广，为发展中国家合理有效地利用自然资源提供决策和对策。
DSSAT不是通用模型，它针对不同作物开发了不同模型。
DSSAT目前由主要26种不同的作物模拟模型组成，主要包括CERES（Crop Environment REsource Synthesis）系列模型、CROPGRO豆类作物模型、SUBSTORpotato马铃薯模型、CROPSIMcassava木薯模型、OILCROP 向日葵模型以及最新加入的CANEGRO甘蔗模型。
由于包括了多种作物模型，DSSAT 可为用户提供多种选择方案。
DSSAT模型是由作物模拟模型支持的决策支持系统，除了数据支持以外，还提供了计算、解题的方法，并为决策者提供决策的结果。
DSSAT模型能帮助决策者和粮食贸易商通过作物模拟技术和系统分析方法估价作物的产量，为制定粮食进出口贸易提供依据，同时为农民在不同气候年景下提供不同的栽培管理措施（如作物的合理施肥、灌水）提供科学的决策。
DSSAT软件首次发布时间为1989年的V2.1，1994年发布DSSAT V3.0，1998年发布DSSAT V3.5，2003年发布DSSAT V4.0，2012年发布DSSAT4.5。
不同水分胁迫条件下DSSAT-CERES-Wheat模型的调参与验证
文章编 号：１ ０ ０ ２ — ６ ８ １ ９ （ ２ ０ １ ５ ） 一 １ ２ — １ ３ ８ － １ ３
姚
宁 ，周元刚 ，宋利兵，等．不同水 分胁迫条件下 Ｄ Ｓ Ｓ Ａ Ｔ － Ｃ Ｅ Ｒ Ｅ Ｓ － Ｗ ｈ ｅ ａ ｔ模型的调参与验证 ［ Ｊ ］ ．农业工程学报，２ ０ １ ５ ，
同 的受 旱 时 段 水 平 （ Ｄ１ 一Ｄ４ ） ，根 据 小 麦 生 育 期 的 需 水 量 ， 设 置灌 水 定 额 分 别 为 ４ ０和 ８ ０ ｍｍ ２个 水 平 （ 个处理，每处理 ３次重复 ，在遮雨棚 内采用裂区试验 布置，此外在 旁边设置 １个各生育期全灌水的对照 处理 。文 中
作物模拟模型的研究进展
0引言作物生长模拟模型简称作物模型，用以定量和动态地描述作物生长、发育和产量形成过程及其对环境的反应。
该模型综合了作物牛理、生态、气象、土壤、水肥、农学等学科的研究成果，采用系统分析方法和计算机模拟技术，对作物生长发育过程及其与环境和技术的动态关系进行定量描述和预测。
核心是对整个作物生产系统知识的综合和对生理生态过程及其相互关系的量化。
它的建立有利于已有科学研究成果的综合集成，同时也是作物种植管理决策现代化的基础。
作物生长模型的应用使得科学研究避免在不同的地方重复相同的试验。
目前的作物模拟模型虽然借助3S技术得到长足发展，但依然存在着一些问题。
1国内外作物模拟模型研究进展1．1 国外作物模拟模型研究进展20世纪60年代，随着农业科学以及计算机技术的发展以及对作物生理动态机理认识的不断加深，作物生长模型的研究得到了初步发展。
经过几十年的发展，已经取得了较大的成就，主要以荷兰、美国、澳人利亚这3个国家所发展的模型影响为主。
1．1．1荷兰作物模拟模型1965年，de wit对叶冠层的光合作用进行了研究，奠定了作物生长动态模拟模型基础。
de Wit学派的第一个模型ELCROS(初级作物模拟器)是用于探讨不同条件下的作物潜在生产水平，模型包含了详细的、具有机理性的冠层光合作用部分、描述器官生长速率的部分及有关呼吸作用的最初设想。
在其基础上又发展了BACROS(基本作物模拟器)模型和ARID CROP。
de Wit学派的第一个概要模型SUCROS所描述的物理过程和生理过程适用于不同的环境条件，具有通用性。
世界粮食研究中心在SUCROS的基础上开发了WO—FOST作物模型，着重强调在定量土地评价、区域产量预报、风险分析和年际间产量变化以及气候变化影响等方面量化中的应用。
MACROS 模型作为SARP计划的一部分是比较完善和成熟的机理性作物生长模拟模型，该模型可以模拟作物潜在生产力、水分限制和养分限制条件下的作物生长。