1、DSSAT4.5 模型简介1.1 DSSAT 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。DSSAT 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
2、，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
3、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 DSS
4、AT4.5。1.2 DSSAT 模型原理与结构 DSSAT 4.5 模型将所有的农作物模型集成到基于模块模拟路径的 CSM（Cropping System Model）农作系统模型中，CSM 使用一套模拟土壤水分、氮和碳动力学的代码，而农作物的生长和发育则通过 CERES、CROPGRO、CROPSIM 和 SUBSOR 模块来进行模拟。DSSAT 适用于单点或相同类型区，可通过 GIS 外插至区域水平。 DSSAT 系列模型模拟了作物营养生长和生殖生长发育过程、作物光合作用、呼吸作用、干物分配和植株生长以及衰老等基本生理生态过程。DSSAT 包括一维土壤水平衡模块，其中的多数作物模型还包括一
5、维土壤氮素平衡模块。DSSAT4.5 分为数据模块、模型模块、分析模块和工具模块等几个部分。其中数据模块主要由背景资料、试验资料、遗传参数资料、气象资料、土壤资料、害虫管理资料及经济收益七大数据库组成。模型模块包括禾谷类作物模型、豆类作物模型、块茎与块根作物模型、油料作物模型、蔬菜作物模型、草料作物模型及其他作物模型；分析模块包括季节分析-评估生长季内不同管理措施、序列分析-分析跨年度的不同作物轮作效应和空间分析-链接 GIS 分析大田内或农田内的空间变异性；工具模块主要是提供进入试验数据模块、绘图数据模块、土壤数据模块、实验数据模块、气象数据模块以及其他模块的快捷方式。YieldSoil t
6、ypeImagesPestsElevationDrainageFertilityGenetics WeatherCauses of Yield Variability (Gaps)Develop PrescriptionsRisk AssessmentEconomicsCrop Models & Precision Farming1.3 DSSAT 安装与启动1.3.1 模型安装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
7、 R”。1.3.2 模型启动软件安装完毕后，双击桌面图标 打开 DSSAT 软件，如下图。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Cereals、Legumes、Root Crops、Oil crops、Vegetables 等很多不同种类的作物。我们选择Cereals 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” 。
8、运行进程如下图所示。熟练本软件后，可以从中看出模拟结果的大致分布。运行完毕后，后弹出如下界面，提示您可以对模型运行结果进行分析。点击 Analysis,下图为可以进行分析的内容，包括水分平衡、作物生长、土壤温度等等。例如，选中 SoilWat.OUT，单击“View ”打开其中 SoilWat.OUT 文件就可看到从冬小麦播种到收获期间逐日的土壤水分变化情况。可以将文件另存以便将来的进一步分析。而单击“Plot ”则会出现下图，左侧 “Variables”包括不同剖面土壤水分变化，累计降水量、径流量等等，右侧“Runs”是指不同处理。您可以选择需要进行对比的处理及相关变量进行成图。1.4 DS
9、SAT 数据输入与输出 1.4.1 气象数据单击工具栏中的“Weather Data”，出现下图。我们可以通过 新建一个气象站 new station(新建一个气象站) 来存放所需的气象数据，也可以通过 open station(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。打开已有气象站时，可看到系统自带两个气象站，每个气象站都包括数据表：观测值observed、校正值 corrected 和生成值 generated。打开 UFGA 这个气象站的数据，可见到下图。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
10、小数据集。点击左侧 weather database 下 observed weather,可见下表，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。我们可以通过 SCAN 工具检查大量气象数据中的异常值，也可以通过成图发现异常值。点击 graph,下图分别为降水量变化图以及最高、最低气温图。1.4.2 土壤数据回到主界面，单击 tools 下的 SBuildsoil data,，可打开 SBuild 软件，首先单击 Profile，选择新建或者编辑已有的土壤文件另存后建立自己的土壤剖面文件。下图为系统自带的土壤数据，包括根据土壤类型默认的一些土壤数据，还有软
11、件使用者上传的一些数据。土壤数据首先需要输入一些基本信息，包括该土壤类型所在的国家、位置、经纬度、土壤系列名称，土壤分类等。然后还需要输入一些土壤表面的相关信息，包括土壤颜色、土壤排水情况、土壤坡度等。单击下一步打开土壤剖面数据输入界面，包括土壤剖面土层的确定，土壤颗粒结构、有机碳（可以通过有机质含量换算得出）含量、土壤 PH 值等。下一个界面为根据前边输入数据，SBuild 计算出来的土壤参数，包括土壤体积含水量，饱和水力梯度等相关内容。1.4.3 作物管理数据回到主界面，单击 tools 下的 crop management data,作物管理数据是通过 XBuild 界面进行输入和编辑的
12、。首先需要输入一些基本数据，包括试验地点、编号、名称、作物种类等。XBuild 包括环境、管理、处理等几部分内容。环境部分包括：大田条件、初始条件、土壤分析以及环境改变。管理部分包括：作物品种、播种日期、灌溉条件、施肥措施、有机改良剂、耕作条件、收获方式以及化学试剂的应用等。下图为大田基本条件的输入界面，我们在前边说到要建立自己的气象站和土壤类型，就是为了在这里能够和大田试验相匹配。1.4.4 试验数据前边的作物管理数据是指试验数据的布设，而试验数据是指在不同试验处理下的试验观测结果，包括作物生长发育数据、土壤水肥变化数据等。其中，A 文件是总结文件（Summary File） ，T 文件是时间序列文件（Times Series File） 。下图分别为 A 文件和 T 文件。1.5 DSSAT 数据分析 DSSAT 中主要可以进行季节分析、轮作分析以及空间分析。其中空间分析是基于Arcview 软件进行分析的，因此若需要进行空间分析，需首先在电脑中安装 Arcview 软件。
