基于EFAST方法的AquaCrop-OSPy模型参数敏感性分析及其在中国西南地区主要粮食作物上的适用性评估

《International Journal of Plant Production》：Parameter Sensitivity Analysis and Applicability Evaluation of AquaCrop-OSPy Model Based on EFAST Method for Major Grain Crops in Southwest China

本研究利用EFAST方法分析AquaCrop-OSPy模型中8个关键参数的敏感性，发现标准化水生产力（WP）、叶面积系数（Kcb）和收获指数（HI）对西南地区主要作物产量影响显著，通过固定低敏感参数优化模型，验证其R2达0.817-0.920，适用性强。

　　

摘要

作物模型在区域作物产量估算的相关研究和应用中被广泛使用。敏感性分析在模型参数的定位中起着关键作用，对于这些模型的校准和应用至关重要。本研究收集了2007年至2016年间中国西南部35个站点的主要粮食作物（水稻、小麦、玉米和大豆）的气象、土壤和作物产量数据。采用扩展傅里叶振幅敏感性测试（EFAST）来评估影响AquaCrop-OSPy模型产量的八个关键作物参数的时空敏感性和交互效应。研究结果表明，标准化水分生产力（WP）、冠层衰老前的作物系数（K_cb）和收获指数（HI）是影响中国西南部主要粮食作物产量的关键敏感参数，其一阶（S_i）和总阶（S_Ti）敏感性指数均超过0.25。敏感性排序在时间和空间上保持一致，即WP > HI > K_cb。其中WP的稳定性最高。K_cb表现出最显著的交互效应，其总阶敏感性指数（S_Ti）相对于一阶敏感性指数（S_i）增加了21.74%。参数敏感性的时空特征受到气候和环境条件的显著影响。WP的敏感性表现出明显的水分依赖性，其响应强度受区域水分胁迫梯度的控制。K_cb的空间变异性最大，对环境条件依赖性强，且对缺失/不确定的输入数据特别敏感。HI每年相对稳定，但其空间敏感性受热资源分布的限制，并随着有效温度梯度的增加而增加，这在高纬度/高海拔地区尤为明显。通过将低敏感性的参数固定在恒定值，仅校准了对产量有显著影响的参数。这种方法有效简化了模型并提高了其校准精度。AquaCrop-OSPy模型在水稻、小麦、玉米和大豆上的适用性很强。模型模拟与实际观测产量之间的决定系数（R²）介于0.817到0.920之间，标准化均方根误差（nRMSE）介于0.31%到11.65%之间，残差质量系数（CRM）介于-0.0112到0.0656之间。研究结果提高了AquaCrop-OSPy模型的模拟效率和准确性，为模型的定位和区域应用提供了参考。