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摘要 世界粮食作物研究模型（WOFOST模型）引入我国以来对其的研究与应用日趋成熟，发展方向正从研究阶段向业务应用阶段转变。简要分析了WOFOST模型及其发展历史，并阐述了国内外WOFOST模型的研究进展，以期推进WOFOST模型在我国农业气象服务业务领域中的应用，提升我国农业气象现代化水平。
关键词 WOFOST模型；发展历史；农业气象；业务领域
中图分类号 S16 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）28-0194-03
Abstract Since the introduction of WOFOST （World Food Studies）model， the research advances and application have been grown up day by day in China. The development direction transformed from the research phase to the application stage. WOFOST model and its development course was analyzed， the research advances at home and abroad were elaborated， so as to promote its application in agrometeorological services in China and promote agricultural meteorology modernization level.
Key words WOFOST model； Development history； Agricultural meteorology； Business field
我国人均耕地面积不足世界平均水平的43%，不到发达国家的25%[1]，耕地面积的缩小、人口的增加与资源紧张的矛盾将始终存在。因此现代农业将成为今后农业发展的主要方向[2]。适应气候变化和粮食生产的综合分析需要强大的作物气候模型和可靠的数据集，作物生长模型是现代农业技术的核心技术之一。作物生长模型是近40年来迅速发展起来的，尤其是20世纪末至今，作物模型在研究内容[3]、特点[4-5]、方法[6-7]等方面不断呈现出新的发展趋势，国内学者对模型的研究领域也越来越广泛，目前已经在许多方面得到了应用。
世界粮食作物研究模型（WOFOST模型）是de Wit[8]学院在SUCROS模型[9]的基础上开发的，目的是利用模拟技术，探索发展中国家日益增加的粮食安全等相关的农业生产潜力问题，是国内外研究和应用最为广泛的产量预测模型之一，该模型对保障粮食生产安全和农业的可持续发展具有积极的指导作用。WOFOST引入我国以来对其的研究与应用日趋成熟。近年来，发展方向正从研究阶段向业务应用阶段转变。笔者简要分析了国内外WOFOST模型的发展历史及研究进展，旨在推进该模型在业务中的应用领域，提升我国农业气象现代化水平。
1 WOFOST模型的概述
WOFOST模型是由Wageningen大学和世界粮食组织合作开发研制的一个通用的作物生长模型，是综合作物、土壤、气候、管理等因素模拟大范围的一年生作物的潜在生长以及水养限制条件下的生长等动态过程的动态解释性模型。WOFOST模型强调机理性、解释性、通用性，研究重点在于土壤、气候、作物的品种遗传特性等因素的综合作用。对于不同作物以及不同的生长环境，在WOFOST模型的应用中需要特定的符合该作物生理特征的输入数据文件以及特定的环境相关数据（气候和土壤数据）文件。
在实际生产中，Rabbinge[10]在1982年de Wit定义的4个作物模拟水平[11-12]的基础上，又进一步将模拟水平分为3种情形（图1）。该模型主要针对作物的3种生长状态进行模拟及产量评估，分别为潜在生长、水分限制条件下的生长和营养限制条件下的生长。在生物领域营养限制条件下的生产还没有完全实现，营养限制条件下的生产是在水分限制条件下的生产的基础上进行的。在WOFOST模型的模拟中不考虑进一步胁迫因素（杂草、害虫、霜和疾病）。
WOFOST模型可以作为独立作物模型用于分析试验、区域或国家尺度的产量预测以及条件变化（气候变化、灌溉条件变化、作物品种改变或变异以及生长发育期的变化等）对作物产量的影响。此外，WOFOST模型可以应用于评估地区或国家尺度的大量一年生作物的产量潜力。如应用于作物生长监测系统（Crop Growth Monitoring System，CGMS）的WOFOST模型。在欧盟利用WOFOST模型监测农业生产季的作物生长状况和各地区的产量预测。在此生长监测系统中，WOFOST模型已完美地与地理信息系统和数据库管理系统结合，使其更好地应用于欧盟地区农业生产业务。
2 WOFOST模型的发展历史
自20世纪60年代de Wit建立了冠层光能截获模型起，通过模拟模型来研究作物科学已经成为现代农业科学发展的一个方向。起初，WOFOST模型是在研究世界粮食安全生产的基础上由世界粮食组织（CWFS）和Wageningen大学共同研发的[13]。发展过程中，为应对应用需求的不断变化WOFOST模型得到了不断的发展和完善（图2）[6，14-18]。
3 WOFOST模型的研究进展
目前，以WOFOST6.0 为核心的CGMS9.2（目前正在运行的版本）已由MARS（Monitoring Agro-ecological research with Remote sensing and Simulation）计划成功地用于日常业务[4]。CGMS是集作物模型和卫星遥感一体化的先进的作物长势监测系统，旨在于在空间区域运行作物模型，由C语言实现，CGMS具备空间插值气象数据的能力，通过高效数据库批量模拟多年多地的批量模拟运行得以实现。WOFOST模型的输出可以通过数据库进行检索，使模拟分析结果更容易被查询及发布。按时发布的气候概述、产量预测等作物生长监测预测公报为欧盟粮食安全问题及制订粮食进出口贸易政策等提供科学依据[19-22]。 我国对于WOFOST模型的研究起步较晚，但在各方面均取得了长足的发展和不同程度的应用。特别是近20年，国内外对WOFOST模型在许多方面的研究和应用均取得了显著的成果，在不同作物的本地化模拟研究方面取得了很多成绩，并运用不同试验对我国水稻、小麦、玉米、马铃薯、大豆等主要粮食作物生长过程进行了模拟研究。目前，对于WOFOST模型的研究主要分为以下几方面。
3.1 WOFOST模型的本地化研究
WOFOST模型的研究、应用和推广需要大量的试验数据为基础，该模型应用所需数据主要分为三部分。其中，气象文件主要包括气温、辐射（或日照时数）、水汽压、降水和风速等气象要素，作物文件和土壤文件为参数文件。在应用WOFOST模型进行不同地区不同作物的模拟时，需要对作物文件参数、土壤文件参数等相关敏感参数进行校正，针对研究区域的气候特征和作物品种生态类型，调试出适宜的模型参数，进而为模型应用做好准备工作。
我国WOFOST模型本地化方面的研究已发展成熟，有资料显示，该模型在我国大部分地区具有良好的适用性。如邬定荣等[7]在试验的基础上对WOFOST模型在华北平原的适用性进行了研究和验证，为我国WOFOST模型的本地化研究奠定了良好的基础。马玉平等[23]以冬小麦越冬、返青的气象指标为重点，针对华北地区气候特征和冬小麦生长发育类型对WOFOST模型部分参数进行了调整。巴特尔·巴克[24]利用在汾河灌区的相关试验将WOFOST模型本地化，研究了该地区主要农作物潜在产量和水肥限制条件下的产量。谢文霞等[25]通过对浙江水稻潜在生长过程的模拟，验证了WOFOST模型在浙江省的适用性。张铁楠[26]对WOFOST模型进行校正，并验证了其在东北春麦区的适用性。何亮等[27]结合参数全局敏感性分析方法以及马尔科夫蒙特卡洛方法，基于WOFOST模型对多品种作物的参数进行了敏感性分析、计算、调试和优化，为WOFOST模型本地化参数数据库的研究夯实基础。
3.2 产量评估预测及作物生理特性研究
WOFOST模型的研究与应用始终伴随着与试验有关的作物研究，该模型侧重于对作物生理生态过程的详细描述，基于给定的天气条件能够模拟出作物的潜在产量、水分限制下的产量以及养分限制下的产量。谢文霞等[25]对我国浙江地区的一年生主要农作物进行了产量评估。杜春英等[28]基于WOFOST模型对黑龙江省水稻进行产量预测研究，实现了其在水稻农业气象服务业务中的应用。为研究气候变化对主要粮食作物产量的影响，张建平等[29]结合气候模型输出的未来60年气候资料，模拟了未来气候变化环境下东北地区玉米产量的变化。高永刚等[30-31]通过对黑龙江省81个气象站30年逐日气象资料的模拟分析，研究马铃薯和甜菜气候生产力的空间分布，划分出黑龙江省马铃薯和甜菜适宜的气候栽培区，为当地马铃薯和甜菜生产业的发展提供科学依据。张建平等[32]分析了东北地区玉米生长发育不同时期的低温冷害对其灌浆及产量的影响。
3.3 模型应用空间尺度研究
遥感提供的农作物实时生长状态信息和作物生长过程模拟结合应用，可以提高作物产量估算的精确度。鉴于环境因素（如天气、土壤）和管理措施的非均匀性，WOFOST模型与遥感软件的结合研究可以将其应用于更大空间尺度。空间化的WOFOST模型模拟的每一点是独立的，使模拟的批处理运行得以实现。高永刚等[33]应用并改进作物长势监测系统（CGMS），验证了该系统在黑龙江省研究与应用的可行性，并提出了CGMS今后的研究方向以及存在的一些问题。郭建茂[34]结合遥感系统，利用WOFOST模型模拟了冬小麦的生长发育过程。陈劲松等[35]基于中国环境卫星（HJ-1 A/B）遥感数据和WOFOST模型，采用SCE优化算法估算水稻产量。李妍[36]结合遥感，利用WOFOST-HYDRUS耦合模型对黑河中游玉米进行了产量评估。吴伶[37]结合遥感与WOFOST模型分析了水稻生长参数的时空变化，研究了模型参数区域化的方法。
3.4 WOFOST模型的改进
为使WOFOST模型适应我国主要粮食作物的生理生长过程的模拟，对模型的部分参数及驱动进行调整，使模型更适宜本地作物，提高模拟精度。马玉平等[23]以冬小麦越冬和返青的气象指标为重点，针对华北地区冬小麦的较长越冬休眠期，对WOFOST模型的部分参数进行了调整，为其适应华北区域的应用奠定了基础。王锐等[38]对WOFOST模型驱动中的源代码进行修改，将模块中的日降水量替换成土壤相对湿度，使模拟精度得到明显提高，并通过试验对比得出了较好的效果。
4 结语
WOFOST模型自被研发以来广泛应用于产量风险评估、产量预测、播种期决策、作物干旱研究、作物生长关键因子的确定等。我国正在发展中的WOFOST模型，处于独立的作物模型试验分析阶段，对当地主要粮食作物的生长进行模拟研究。然而，在我国该模型仍停留在试验研究和空间小尺度试用阶段，并未在空间大尺度的产量预测或作物研究中应用。在未来的发展中，为进一步促进WOFOST模型在我国的发展以及气象服务业务应用水平的提高，应将研究重点放在WOFOST模型的大尺度模拟研究及应用。因此，应将模型与遥感结合研究，完善不同区域不同作物参数数据库，尽快建立起可应用的作物生长监测系统。
在我国建立可应用的作物生长系统，需要完备的数据库系统支持，主要包括气象数据、作物数据和土壤相关数据。气象数据主要包括逐日常规气象资料，可由当地气象部门提供。为确定不同区域及不同农作物的作物数据，需研究出机理性强、普适性高，且在时空数据建模和分析方面有高移植性的参数本地化方法。土壤数据可以与当地农业部门进行合作或补充监测获取。WOFOST模型从研究阶段向业务应用推广阶段的转变，拓展了当前我国农业气象业务领域，提升了农业气象服务水平，将有助于政府管理者做出正确决策，进而可以保护地区乃至国家的粮食安全。 参考文献
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[37]吴伶.基于遥感与作物生长模型同化的水稻生长参数时空分析[D].北京：中国地质大学，2013.
[38]王锐，李亚飞，张丽娟，等.土壤湿度驱动 WOFOST 模型及其适应性[J].中国农业气象，2015，36（3）：263-271.
关键词 WOFOST模型；发展历史；农业气象；业务领域
中图分类号 S16 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2016）28-0194-03
Abstract Since the introduction of WOFOST （World Food Studies）model， the research advances and application have been grown up day by day in China. The development direction transformed from the research phase to the application stage. WOFOST model and its development course was analyzed， the research advances at home and abroad were elaborated， so as to promote its application in agrometeorological services in China and promote agricultural meteorology modernization level.
Key words WOFOST model； Development history； Agricultural meteorology； Business field
我国人均耕地面积不足世界平均水平的43%，不到发达国家的25%[1]，耕地面积的缩小、人口的增加与资源紧张的矛盾将始终存在。因此现代农业将成为今后农业发展的主要方向[2]。适应气候变化和粮食生产的综合分析需要强大的作物气候模型和可靠的数据集，作物生长模型是现代农业技术的核心技术之一。作物生长模型是近40年来迅速发展起来的，尤其是20世纪末至今，作物模型在研究内容[3]、特点[4-5]、方法[6-7]等方面不断呈现出新的发展趋势，国内学者对模型的研究领域也越来越广泛，目前已经在许多方面得到了应用。
世界粮食作物研究模型（WOFOST模型）是de Wit[8]学院在SUCROS模型[9]的基础上开发的，目的是利用模拟技术，探索发展中国家日益增加的粮食安全等相关的农业生产潜力问题，是国内外研究和应用最为广泛的产量预测模型之一，该模型对保障粮食生产安全和农业的可持续发展具有积极的指导作用。WOFOST引入我国以来对其的研究与应用日趋成熟。近年来，发展方向正从研究阶段向业务应用阶段转变。笔者简要分析了国内外WOFOST模型的发展历史及研究进展，旨在推进该模型在业务中的应用领域，提升我国农业气象现代化水平。
1 WOFOST模型的概述
WOFOST模型是由Wageningen大学和世界粮食组织合作开发研制的一个通用的作物生长模型，是综合作物、土壤、气候、管理等因素模拟大范围的一年生作物的潜在生长以及水养限制条件下的生长等动态过程的动态解释性模型。WOFOST模型强调机理性、解释性、通用性，研究重点在于土壤、气候、作物的品种遗传特性等因素的综合作用。对于不同作物以及不同的生长环境，在WOFOST模型的应用中需要特定的符合该作物生理特征的输入数据文件以及特定的环境相关数据（气候和土壤数据）文件。
在实际生产中，Rabbinge[10]在1982年de Wit定义的4个作物模拟水平[11-12]的基础上，又进一步将模拟水平分为3种情形（图1）。该模型主要针对作物的3种生长状态进行模拟及产量评估，分别为潜在生长、水分限制条件下的生长和营养限制条件下的生长。在生物领域营养限制条件下的生产还没有完全实现，营养限制条件下的生产是在水分限制条件下的生产的基础上进行的。在WOFOST模型的模拟中不考虑进一步胁迫因素（杂草、害虫、霜和疾病）。
WOFOST模型可以作为独立作物模型用于分析试验、区域或国家尺度的产量预测以及条件变化（气候变化、灌溉条件变化、作物品种改变或变异以及生长发育期的变化等）对作物产量的影响。此外，WOFOST模型可以应用于评估地区或国家尺度的大量一年生作物的产量潜力。如应用于作物生长监测系统（Crop Growth Monitoring System，CGMS）的WOFOST模型。在欧盟利用WOFOST模型监测农业生产季的作物生长状况和各地区的产量预测。在此生长监测系统中，WOFOST模型已完美地与地理信息系统和数据库管理系统结合，使其更好地应用于欧盟地区农业生产业务。
2 WOFOST模型的发展历史
自20世纪60年代de Wit建立了冠层光能截获模型起，通过模拟模型来研究作物科学已经成为现代农业科学发展的一个方向。起初，WOFOST模型是在研究世界粮食安全生产的基础上由世界粮食组织（CWFS）和Wageningen大学共同研发的[13]。发展过程中，为应对应用需求的不断变化WOFOST模型得到了不断的发展和完善（图2）[6，14-18]。
3 WOFOST模型的研究进展
目前，以WOFOST6.0 为核心的CGMS9.2（目前正在运行的版本）已由MARS（Monitoring Agro-ecological research with Remote sensing and Simulation）计划成功地用于日常业务[4]。CGMS是集作物模型和卫星遥感一体化的先进的作物长势监测系统，旨在于在空间区域运行作物模型，由C语言实现，CGMS具备空间插值气象数据的能力，通过高效数据库批量模拟多年多地的批量模拟运行得以实现。WOFOST模型的输出可以通过数据库进行检索，使模拟分析结果更容易被查询及发布。按时发布的气候概述、产量预测等作物生长监测预测公报为欧盟粮食安全问题及制订粮食进出口贸易政策等提供科学依据[19-22]。 我国对于WOFOST模型的研究起步较晚，但在各方面均取得了长足的发展和不同程度的应用。特别是近20年，国内外对WOFOST模型在许多方面的研究和应用均取得了显著的成果，在不同作物的本地化模拟研究方面取得了很多成绩，并运用不同试验对我国水稻、小麦、玉米、马铃薯、大豆等主要粮食作物生长过程进行了模拟研究。目前，对于WOFOST模型的研究主要分为以下几方面。
3.1 WOFOST模型的本地化研究
WOFOST模型的研究、应用和推广需要大量的试验数据为基础，该模型应用所需数据主要分为三部分。其中，气象文件主要包括气温、辐射（或日照时数）、水汽压、降水和风速等气象要素，作物文件和土壤文件为参数文件。在应用WOFOST模型进行不同地区不同作物的模拟时，需要对作物文件参数、土壤文件参数等相关敏感参数进行校正，针对研究区域的气候特征和作物品种生态类型，调试出适宜的模型参数，进而为模型应用做好准备工作。
我国WOFOST模型本地化方面的研究已发展成熟，有资料显示，该模型在我国大部分地区具有良好的适用性。如邬定荣等[7]在试验的基础上对WOFOST模型在华北平原的适用性进行了研究和验证，为我国WOFOST模型的本地化研究奠定了良好的基础。马玉平等[23]以冬小麦越冬、返青的气象指标为重点，针对华北地区气候特征和冬小麦生长发育类型对WOFOST模型部分参数进行了调整。巴特尔·巴克[24]利用在汾河灌区的相关试验将WOFOST模型本地化，研究了该地区主要农作物潜在产量和水肥限制条件下的产量。谢文霞等[25]通过对浙江水稻潜在生长过程的模拟，验证了WOFOST模型在浙江省的适用性。张铁楠[26]对WOFOST模型进行校正，并验证了其在东北春麦区的适用性。何亮等[27]结合参数全局敏感性分析方法以及马尔科夫蒙特卡洛方法，基于WOFOST模型对多品种作物的参数进行了敏感性分析、计算、调试和优化，为WOFOST模型本地化参数数据库的研究夯实基础。
3.2 产量评估预测及作物生理特性研究
WOFOST模型的研究与应用始终伴随着与试验有关的作物研究，该模型侧重于对作物生理生态过程的详细描述，基于给定的天气条件能够模拟出作物的潜在产量、水分限制下的产量以及养分限制下的产量。谢文霞等[25]对我国浙江地区的一年生主要农作物进行了产量评估。杜春英等[28]基于WOFOST模型对黑龙江省水稻进行产量预测研究，实现了其在水稻农业气象服务业务中的应用。为研究气候变化对主要粮食作物产量的影响，张建平等[29]结合气候模型输出的未来60年气候资料，模拟了未来气候变化环境下东北地区玉米产量的变化。高永刚等[30-31]通过对黑龙江省81个气象站30年逐日气象资料的模拟分析，研究马铃薯和甜菜气候生产力的空间分布，划分出黑龙江省马铃薯和甜菜适宜的气候栽培区，为当地马铃薯和甜菜生产业的发展提供科学依据。张建平等[32]分析了东北地区玉米生长发育不同时期的低温冷害对其灌浆及产量的影响。
3.3 模型应用空间尺度研究
遥感提供的农作物实时生长状态信息和作物生长过程模拟结合应用，可以提高作物产量估算的精确度。鉴于环境因素（如天气、土壤）和管理措施的非均匀性，WOFOST模型与遥感软件的结合研究可以将其应用于更大空间尺度。空间化的WOFOST模型模拟的每一点是独立的，使模拟的批处理运行得以实现。高永刚等[33]应用并改进作物长势监测系统（CGMS），验证了该系统在黑龙江省研究与应用的可行性，并提出了CGMS今后的研究方向以及存在的一些问题。郭建茂[34]结合遥感系统，利用WOFOST模型模拟了冬小麦的生长发育过程。陈劲松等[35]基于中国环境卫星（HJ-1 A/B）遥感数据和WOFOST模型，采用SCE优化算法估算水稻产量。李妍[36]结合遥感，利用WOFOST-HYDRUS耦合模型对黑河中游玉米进行了产量评估。吴伶[37]结合遥感与WOFOST模型分析了水稻生长参数的时空变化，研究了模型参数区域化的方法。
3.4 WOFOST模型的改进
为使WOFOST模型适应我国主要粮食作物的生理生长过程的模拟，对模型的部分参数及驱动进行调整，使模型更适宜本地作物，提高模拟精度。马玉平等[23]以冬小麦越冬和返青的气象指标为重点，针对华北地区冬小麦的较长越冬休眠期，对WOFOST模型的部分参数进行了调整，为其适应华北区域的应用奠定了基础。王锐等[38]对WOFOST模型驱动中的源代码进行修改，将模块中的日降水量替换成土壤相对湿度，使模拟精度得到明显提高，并通过试验对比得出了较好的效果。
4 结语
WOFOST模型自被研发以来广泛应用于产量风险评估、产量预测、播种期决策、作物干旱研究、作物生长关键因子的确定等。我国正在发展中的WOFOST模型，处于独立的作物模型试验分析阶段，对当地主要粮食作物的生长进行模拟研究。然而，在我国该模型仍停留在试验研究和空间小尺度试用阶段，并未在空间大尺度的产量预测或作物研究中应用。在未来的发展中，为进一步促进WOFOST模型在我国的发展以及气象服务业务应用水平的提高，应将研究重点放在WOFOST模型的大尺度模拟研究及应用。因此，应将模型与遥感结合研究，完善不同区域不同作物参数数据库，尽快建立起可应用的作物生长监测系统。
在我国建立可应用的作物生长系统，需要完备的数据库系统支持，主要包括气象数据、作物数据和土壤相关数据。气象数据主要包括逐日常规气象资料，可由当地气象部门提供。为确定不同区域及不同农作物的作物数据，需研究出机理性强、普适性高，且在时空数据建模和分析方面有高移植性的参数本地化方法。土壤数据可以与当地农业部门进行合作或补充监测获取。WOFOST模型从研究阶段向业务应用推广阶段的转变，拓展了当前我国农业气象业务领域，提升了农业气象服务水平，将有助于政府管理者做出正确决策，进而可以保护地区乃至国家的粮食安全。 参考文献
[1]王冬银.城市化进程中耕地保护经济补偿模式研究[D].重庆：西南大学，2013：1-2.
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