用不同环境下不同品种玉米(Zea mays)测试两种玉米模拟模型的性能

玉米生产在澳大利亚的重要性正在增加，并有进一步大幅扩张的潜力。将需要增加生产区域和/或对现有生产区域进行更密集的利用。模拟模型能够快速评估一系列基因型和表型的适宜性，并预测一系列环境条件下的产量和产量可靠性。然而，它们必须经过验证，并具有足够的鲁棒性，以提供可靠的预测。根据昆士兰东南部Gatton和北领地Katherine田间试验的实验数据，评估了两个玉米模拟模型的性能，一个是复杂的机制模型AUSIM玉米模型，另一个是更简单的模型Muchow-Sinclair模型。AUSIM玉米预测了酚类和冠层发育、总干物质和粮食产量。Muchaw-Sinclair模型主要关注总干物质和粮食产量。敏感性分析表明，模型的产量受基本营养期持续时间、光周期敏感性和叶片启动率（在AUSIM玉米中）、辐射利用效率、叶片出现率（在两个模型中）和一个影响叶面积衰老的系数（在Muchaw-Sinclair模型中）的影响最大。AUSIM玉米一直高估了从出苗到雄穗开始的时间（尤其是短季品种，以及环境条件有利于植物快速发育到TI的时间）、吐丝和生理成熟。AUSIM玉米一直高估叶片数量。两个模型都没有在实验数据的范围内令人满意地预测总干物质或粮食产量，尽管在一个模型性能指标（回归或均方根偏差）上，每个模型往往比另一个更准确。两者都在有限的条件和基因型范围内提供了可靠的预测，导致作物持续时间相对较短，但当数据扩展到更大范围的环境条件和基因时，则不准确。确定了模型中需要修改以改进预测并使模型更普遍适用的几个领域。