表征作物生长的过程必须以合理的方式进行分类，以模拟作物生长。本文介绍了在WOFOST中的实现过程。此外，本章还介绍了WOFOST的开发、应用和功能。第四章讨论了气象数据的计算和转换，如潜在蒸发量的计算、日长及太阳高度的计算。第五章讨论了作物生长过程的模拟:日同化、维持呼吸、生长呼吸、同化物分配、衰老和死亡。第六章讨论了用于计算土壤含水量的土壤水平衡的计算。

WOFOST的发展

【资料图】

WOFOST源于世界粮食研究中心(CWFS)与瓦赫宁的瓦赫宁根农业大学理论生产生态系(WAU-TPE)和荷兰瓦赫宁的DLO农业生物研究中心(现为国际植物研究中心)合作开展的一项关于世界粮食生产潜力的跨学科研究。在CWFS于1988年停止工作后，DLO·温南起步中心(现在的Altera)与PRI和WAU-TPE合作进行模型开发。

WOFOST是位于瓦赫宁的C.T.de Wit学院开发的作物生长模型家族中的一员。相关的模型是连续SUCROS模型(简单通用的作物模拟器)(Spitters等人，1989；Van Laar等人，1992年)，干旱作物(van Keulen，1975年；Van Keulen等人，1981)，春小麦(van Keulen & amp；selig man，1987；Stol等人，1993)，MACROS (Penning de Vries等人，1989)和ORYZA1(Kropff等人，1993)。Wolf等人记录了第一个WOFOST模型(1986)。所有这些模型都遵循潜在产量和有限产量之间的等级差异，并具有相似的作物生长子模型，其中光截获和CO2同化作为生长驱动过程，作物物候作为生长控制过程。然而，描述土壤水分平衡和作物养分吸收的子模型可能在方法和细节上有很大不同。

WOFOST的发展是由其在一些研究中的应用推动的。虽然大多数研究并不打算开发这样一个模型，但仍在努力维护已开发软件的一部分，作为后续模型版本的一个选项。WOFOST最初用于评估热带国家各种一年生作物的产量潜力(van keu len & amp；Wolf，1986；van Diepen等人，1988年；范基伦& amp范·迪彭，1990年).起初，它试图通过使用平均输入值来保持尽可能低的输入要求。然而，显然，必须考虑决定作物生长的环境条件在空和时间上的可变性。使用长期月平均气象数据、平均播种期和平均土壤数据作为模型输入可能导致对一个地区农业生态潜力的错误印象。这意味着必须使用原始数据而不是平均数据作为模型输入，如果需要，只能在模拟后进行平均。换句话说:先计算再平均(dewit & van Keulen，1987；Nonhebel，1994年).

WOFOST的应用

在过去的十年中，WOFOST及其衍生软件的连续版本已被应用于许多研究。WOFOST已被用作分析产量风险和年产量变异性、土壤类型或一系列农业水文条件下的产量变异性、品种间差异、生长决定因素和播种策略的相对重要性、气候变化的影响以及农业机械使用的关键时期的工具。该模型还用于预测目的，用于定量土地评估，例如以最高产量水平形式的作物产量潜力的区域评估，灌溉或化肥使用的最大效益的估计，通过模拟监测农业季节检测不利的生长条件，以及区域产量预测。一些WOFOST工作人员将生长模型扩展到森林和草原，并用更详细的子模型取代了土壤湿度模块。

遗憾的是，WOFOST的应用并没有一个完整的概述，因为从来没有一个正式的网络或专业团体来交流经验和(经过验证的)数据集。这严重阻碍了对模型开发者的反馈。这里，我们提到影响其开发的主要应用研究，以及一些其他WOFOST应用和扩展的例子。

基于WOFOST的第一项区域研究(3.1版)主要涉及在三个非洲国家通过肥料援助增加粮食产量的可能性。这项研究是CWFS应粮农组织的要求进行的。研究表明，布基那法索、加纳和肯尼亚的粮食作物产量可以在不增加灌溉的情况下随着肥料用量的增加而大大增加(CWFS，1985)。

在利用遥感和模拟监测农业生态资源项目的框架内，提议将wo fost(4.1版)作为赞比亚粮食安全预警系统的产量估计工具。该系统将由地理信息系统和作物模型组成，数据由气象卫星提供(Berkhout等人，1988年)。因此，玉米的WOFOST模型已经过校准和检验(Huygens，1990；沃尔夫等人，1989年)。WOFOST 4.1还被用于评价灌溉和水资源保护战略，以支持秘鲁安第斯山脉小流域的农村发展(Van der Zel，1989年)。

rotter(1993)基于WOFOST 4.4对肯尼亚玉米进行了详细的校准和验证研究。利用试验田的数据，他发现模型预测粮食产量的准确率为15%(均方根误差)，从现有数据的质量来看是令人满意的。然后利用WOFOST对不同播期和施肥处理的田间试验进行重新评估，对具体地点的产量风险进行评估，再利用GIS技术对面积进行插值。

AGRISK项目将WOFOST应用于布基纳法索的风险研究，分析农民应对干旱风险的策略，包括土壤类型、作物和品种、播种期、径流和作物田地位置(Mellaart，1989年)。Bakker(1992年)研究了降雨保险的范围，作为ICRISAT在半干旱热带印度村庄研究的一部分。

在ISRIC和环境署的NASREC项目中，我们支持建立国家土壤参考资料收集和教育、推广和研究数据库，有11个国家参加了该项目，WOFOST已被用作参考作物模型。为了便于使用该模型对土地/土壤特性进行详细研究，ISRIC为WOFOST开发了一个用户友好的外壳(4.3版)，提供了与NASREC数据库应用程序的链接(Pulles等人，1991年)。

wo fost(5.3版)用于估计欧洲共同体主要大田作物的区域生产潜力，作为土壤和气候条件的函数(De Koning和van Diepen，1992年；Van Lanen等人，1992年)。因此，开发了一系列温带作物(小麦、玉米、油菜、马铃薯、糖用甜菜)的数据集和单一饲料模型版本。本研究将模型与地理信息系统(GIS)相连接，从而生成模型的输入数据，并汇总不同区域的模型输出。生成的数据用于确定欧洲共同体种植系统的投入产出系数(De Koning等人，1994年)。荷兰政府政策科学委员会(1992)开发的交互式多目标线性规划模型GOAL(土地利用总体最优分配)中使用了这些系数，旨在探索欧盟农村土地利用的可行方案。这项研究的结论之一是，在欧洲，至少30%的农业用地可以停止生产，而不会危及粮食安全或损害其他重大政治目标。

在其他研究中，WOFOST被用于评估气候变化对作物生长的影响(van Diepen等人，1987；沃尔夫和范·迪彭，1991年；沃尔夫，1993年).该模型特别适用于量化二氧化碳、温度、降雨和太阳辐射变化对作物发育、作物生长和作物用水的综合影响，因为所有相关过程都是单独模拟的，并且适当考虑了它们的相互作用。

WOFOST第6版是在农业项目(又称MARS项目(遥感监测农业))行动3的框架下，根据意大利伊斯普拉欧盟委员会联合研究中心(JRC)公布的合同研究“产量预测模型”开发的。目标是生成作物生长指标，以评估整个欧盟当前农业季节的质量，并将其与历史季节的质量进行比较。这些指标然后被用于每个地区和每个国家的定量生产预测。因此，WOFOST已被纳入作物生长监测(Hooijer和van der Wal，1994；范·迪彭，1992年)。WOFOST 6.0的独立版本是为了学习、演示、测试和验证而保留的，也是其应用于其他研究的起点。

除了WOFOST的主流版本之外，还基于WOFOST4.1详细介绍了几个版本，一个典型的例子是SWACROP2模型(Huygen，1992)，它将WOFOST与SWARE的土壤水分和蒸腾速率模型相结合。格鲁特(1987)模拟了作物和土壤中氮的动态。Poels和Bijker(1993)通过修改WOFOST 4.1建立了热带雨林生长和水分利用模型TROPFOR。De Ruijter等人(1993年)将WOFOST重新构建成一个模型来模拟郁金香的生长。

功能

作物生长通常由经验模型描述，该模型由回归方程(如逻辑函数)组成。有时，辐射和降雨量等环境变量也包括在回归中。这些模型可以产生准确的产量预测，特别是当回归参数是根据大量实验数据估计的时候。然而，这些预测仅限于回归所基于的环境。此外，这些经验/描述模型对观察到的回报变化的原因知之甚少。

WOFOST 6.0是一个机理模型，它解释了作物生长基础上的基本过程，如光合作用、呼吸作用以及这些过程如何受环境条件的影响。该机制的预测能力并不总是符合其预期。应该认识到，每个参数估计和公式都有其不准确性，这些误差会在最终输出的预测中累积。

天气

WOFOST使用的气象参数有:最高温度、最低温度、总辐射、风速、水汽压、蒸散量和降雨量。气象数据一般每天都测。这就是为什么模拟时间步长Dt(或delt)设置为一天。采用Penman方法计算蒸散量。关于全球辐射，应该提到的是，在JRC版本中，引入了一个额外的选项来计算这一变量。在普通版和JRC版中，ngströ公式用于在没有实际数据的情况下估算全球辐射。ngströ公式使用日照时数作为输入。如果该参数不可用，在JRC版本中，使用Supit(1994年)或Hargreaves公式(1985年)提出的方程来估算全球辐射。Supit开发的方法以云量、最大值和最小值作为输入，其估计精度接近ngströ估计。Hargreaves公式仅使用最高和最低温度，其估算精度低于Ornst Lun公式或Supit方法。

ngströ公式的经验系数必须由用户在通用版本中提供。在JRC版本中，这些系数是从具有已知值的气象站获得的(Supit，1994；Supit & amp范·卡佩尔，1997年)。

两个版本都使用实际降雨量数据作为输入。但是，在通用版本中，也可以使用生成的降雨量。

作​物生长

作物的生长依赖于每日的净同化量，而净同化量又依赖于截获的光。拦截的光由入射辐射水平和作物的叶面积决定。根据单叶吸收的辐射和光合特性，可以计算出潜在的总光合速率。水分或氧气胁迫引起的蒸腾作用下降导致同化物生产减少。同化物被分配到各种植物器官。

水平衡

作物生长模拟模型还必须跟踪土壤含水量，以确定作物何时以及在何种程度上受到水分胁迫。WOFOST使用水平衡，将根区的入水与给定时间段的出水进行比较，将两者之间的差异量化为土壤蓄水量的变化。沃福斯特区分了三种不同的情况。第一种情况发生在土壤水分达到田间持水量，作物生长达到其潜在水平时。在第二种情况下，考虑了蒸发(运输)和渗透对土壤水分有效性的影响。土壤水分的减少降低了产量。在最后一种情况下，不仅要考虑蒸发(运移)和渗流，还要考虑地下水的影响。JRC版本中不包括最后一个选项。有关这个问题的详细信息，请参见第6章。

养分(氮、磷和钾)对产量的影响和产量统计按年计算。计算营养需求的程序是基于让桑等人的工作(1990)。该程序由四个连续的步骤组成。首先，利用0 ~ 20 cm土层化学性质与玉米吸收养分最大量的关系，计算氮、磷、钾的潜在供应量。假设产量不受养分和生长因子的限制。在第二步中，每种营养素的实际吸收量作为该营养素潜在供应量的函数进行计算，同时考虑到其他两种营养素的潜在供应量。第三步，根据氮、磷、钾的实际摄入量，建立三个产量区间。在第四步中，将这些产量标准成对组合，并对成对养分的产量进行平均，以获得最终的产量估计值。在WOFOST的一般版本中，包括了统计数据和营养限制产量。在JRC版本中，这些特性被省略了。

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