区域尺度作物生长及伴生过程模型研究进展

区域尺度作物生长及伴生过程模型是研究流域、国家及全球尺度农业问题的主要工具。当前全球环境变化加剧，中国农业大学刘文丰教授联合国外科研人员系统综述并厘清了区域尺度作物生长及伴生过程模型分类、功能、不足和未来发展方向，以进一步推动其解决复杂农业问题。该研究成果发表在《中国科学：地球科学》2025年3期。

在气候变化与人类活动双重压力下，全球粮食生产系统正面临复杂耦合挑战。农业生产在满足人类基本需求的同时，造成了资源枯竭、环境退化、生物多样性丧失及温室气体排放加剧等环境问题。区域尺度作物生长及伴生过程模型为评估气候变化影响、优化资源利用及制定适应性策略提供了有效工具。全世界学者在站点尺度作物模型方面已开展较多综述工作，从作物生长发育过程的数学表达及模型驱动机理方面做了大量有益探索，然而当前缺乏对区域尺度作物生长及伴生过程模型研究的系统性总结。为继续推进区域尺度作物生长及伴生过程模型发展，以应对全球复杂农业问题，本综述针对不同区域尺度（包括流域、国家、全球）的作物生长及伴生过程模型，从模型分类、模型主要功能、研究不足与未来方向4个方面详细阐述相关研究进展。

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模型分类

前有学者将作物模型分为统计模型和过程模型，本文进一步考虑结合水文学和生态学而扩展到区域尺度的作物生长及伴生过程模型，将区域尺度作物生长及伴生过程模型主要分为4类：统计模型、作物生长模型、水文-作物耦合模型和生态系统模型（图1）。

图1 不同类型区域尺度作物生长及伴生过程模型特点

（1）统计模型是指采用统计学原理所建立的模型的总称，着重建立输入和输出变量之间的相互关系，偏重于应用，需要的输入参数较少，适用于大尺度农业产量预测，但无法揭示不同过程对作物生长影响的内在机制；

（2）作物生长模型能够动态地模拟作物的生长发育和产量形成过程，较准确地表达作物生长与气候因子变化之间的关系，并可以通过控制因素（如施肥、灌溉、农药等）来调节作物的生长发育进程，但需大量参数，操作复杂，使其外推受限；

（3）水文-作物耦合模型主要是在水文模型的基础上耦合作物模型或者添加作物模块，或在作物模型上增加产汇流模块，能够实现完备的水文产汇流过程和作物生长过程的交互作用，但耦合水文过程和作物生长过程模块面临着时空尺度的交互挑战；

（4）生态系统模型集成了大范围的生物物理、植被生理和生态过程，能够对作物物候和动态进行深入刻画，但因模拟空间尺度较大，作物动态因素考虑得相对简单。

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主要功能

区域尺度作物生长及伴生过程模型可广泛应用于农业生产模拟和环境评估（图2）。首先，作物生长模型作为一种多尺度模拟工具，能够评估不同区域尺度下粮食产量的时空变化，不仅可以估算当年产量，还能与区域和全球气候模式耦合，预测中长期粮食产量变化趋势。在区域尺度上建立多种产量预测方法和模型，可为政府部门提供农业产量预报信息。其次，区域尺度作物生长及伴生过程模型能够全面反映作物的需水规律，对于节水农业的发展、流域和地区水利规划的制定、提高水分利用效率以及合理灌溉制度的制定均具有重要作用。此外，该模型还是量化非点源污染及评估其影响最为有效和直接的研究工具，能够在不同时间和空间尺度上开展模拟。通过作物模型评估温室气体排放，可以探索在保证高产的情况下降低温室气体排放的优化措施。最后，该模型还能用于定量评估气候变化和极端气候对作物的影响，为农业适应气候变化和管理农业风险提供科学依据。

图2 区域尺度作物生长及伴生过程模型主要功能

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不足与未来研究方向

为进一步提高区域尺度作物生长及伴生过程模型的影响评估结果的可靠性，并为决策制定提供有效的科学依据，应在以下方面进行改进（图3）：

图3 区域尺度作物生长及伴生过程模型未来展望

（1）在更大范围内对更多过程执行更严格的模型率定和验证；

（2）提升对水文过程、生态过程、作物生理过程及人类取用水活动对作物生长影响的耦合模拟能力；

（3）强化模型尺度转换方法及其可扩展性研究；

（4）集成多模型模拟结果，包括多作物模型的耦合及作物模型与环境模型的耦合；

（5）推进模型代码、输入数据和验证数据的共享；

（6）结合人工智能技术，提高模型模拟的精度和效率。未来，区域尺度作物模型应朝着综合化、系统化、网络化、智能化和生产实践化方向发展，进一步增强其在解决农业系统复杂问题及支撑全球粮食生产可持续发展中的作用。

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