基于作物--土壤模型的作物產(chǎn)量與農(nóng)田氮素平衡模擬研究.pdf

1、不合理的農(nóng)業(yè)管理措施（種植模式、施肥和耕作等）不僅影響作物產(chǎn)量，而且對農(nóng)田氮素平衡有顯著影響，進而增加水體與大氣的環(huán)境風險。氣候變化作用于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)，直接影響作物產(chǎn)量與農(nóng)田氮素循環(huán)。因此，優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理措施以及探索未來氣候變化下的適應(yīng)性措施是保持作物高產(chǎn)，降低環(huán)境風險，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的迫切需要。本文應(yīng)用農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)移決策系統(tǒng)模型(DSSAT)、反硝化與分解模型(DNDC)以及基于加拿大氮素預算模型（CANB）和世界經(jīng)濟合作和發(fā)展組織農(nóng)

2、田氮素平衡模型(OECD)，研究不同作物種植體系、田間管理措施、氣候變化情景對作物產(chǎn)量與農(nóng)田氮素平衡的影響，評價其潛在環(huán)境風險。取得的主要進展如下:
　　1.DSSAT模型模擬的敏感性分析。依據(jù)加拿大Swift Current和Woodslee兩地的春小麥和玉米長期試驗，研究輸入?yún)?shù)(1)土壤排水上限(DUL)，(2)土壤排水下限(LL)，(3)作物播種日期(PD)，(4)種植密度(PP)，(5)施氮量(FNR)和(6)逐日降水量

3、(PREC)對模型輸出的作物產(chǎn)量、土壤水含量和氮淋溶的影響。輸入?yún)?shù)對小麥籽粒產(chǎn)量和地上部生物量的影響順序是PREC＞FNR＞DUL＞PD＞LL＞PP，而對玉米產(chǎn)量和地上部生物量的影響順序是FNR＞PREC＞DUL＞PD＞LL＞PP。土壤含水量對DUL和PREC有顯著敏感性，土壤氮淋溶對DUL，F(xiàn)NR和PREC表現(xiàn)出顯著敏感性。模型對于Swift Current試驗?zāi)J參數(shù)下39年平均氮淋溶小于7 kgN hm-2，但是當施氮量為90

4、Kg N hm-2，氮淋溶能夠達到20 kg N hm-2;正常降雨年Woodslee的氮淋溶小于5 kg N hm-2，然而在濕潤的2011年發(fā)現(xiàn)有較高的氮淋溶(20-85 kg N hm-2)。敏感性分析結(jié)果表明，Swift Current春小麥和Woodslee玉米施氮量分別在90-110 kg N hm-2和150-210kg N hm-2時能夠達到最大產(chǎn)量。
　　2.DSSAT模型研究氣候變化對春小麥和玉米產(chǎn)量及氮淋溶影

5、響。應(yīng)用DSSAT模型評價未來氣候變化對加拿大Swift Current春小麥及Woodslee玉米產(chǎn)量和氮淋失的影響以及適應(yīng)性措施。將CanRCM4模型產(chǎn)生的RCP4.5和RCP8.5氣候場景的天氣數(shù)據(jù)，用于基準線(1971-2000)和未來時段2050s(2041-2070)和2080s(2071-2100)的模擬。在RCP4.52050s、RCP4.52080s、RCP8.52050s和RCP8.52080s氣候條件下，與基準線(

6、1971-2000)相比，小麥產(chǎn)量分別增加了8％、8％、11％和15％;然而，玉米產(chǎn)量分別降低15％、25％、22％和41％。在Swift Current更多的氮淋溶發(fā)生在生長季，而在Woodslee更多的氮淋溶則發(fā)生在非生長季。在RCP4.52050s、RCP4.52080s、RCP8.52050s和RCPS.52080s氣候場景下，年平均氮淋溶在Swift Current分別增加了19％、57％、73％和129％，在Woodslee

7、分別增加了84、117、208和317％。氮肥施用量從50增加到100 kgN hm-2能夠顯著增加小麥產(chǎn)量，但是同時也增加了氮淋溶。在Woodslee施肥量為150 kgN hm-2時可以獲得較高的玉米產(chǎn)量和較低的氮淋溶。在基準線和未來RCP8.5場景下，提前播種對小麥產(chǎn)量有正效應(yīng)，而推遲播種降低了RCP氣候條件對玉米產(chǎn)量的負面影響。
　　3.區(qū)域化的DNDC模型校驗與評價。采用加拿大Woodslee傳統(tǒng)耕作(CT)和免耕(NT

8、)處理的冬小麥-玉米-大豆輪作田間試驗(1999-2006)實測數(shù)據(jù)，包括作物產(chǎn)量、土壤溫度、含水量和N2O排放等對區(qū)域化的DNDC模型進行校驗和評價。對于CT處理，統(tǒng)計量擬合指數(shù)(d)(0.92-0.98)，標準均方根誤差(nRMSE)(0.69-0.93)和模擬效率(NSE)(3.4％-6.4％)均顯示出模型模擬的作物產(chǎn)量與實測值有非常好的一致性。模型對NT處理也有較好模擬效果，統(tǒng)計量擬合指數(shù)(d)、標準均方根誤差(nRMSE)和模

9、擬效率(NSE)的變化范圍分別為0.86-0.94、0.54-0.69和5.5-11.8％。DNDC模型對土壤水分含量(0-0.1 m)預測值較為合理，但高估了干旱條件下的土壤水分含量。統(tǒng)計結(jié)果表明，模型模擬的N2O排放總量與實測值有很好的一致性，但其高估了干旱年（2005年）N2O的排放，特別是NT處理高估了17.4％。
　　4.應(yīng)用DNDC模型研究氣候變化對作物產(chǎn)量和N2O排放的影響。以加拿大Woodslee冬小麥-玉米-大豆

10、輪作體系為研究對象，分析比較傳統(tǒng)耕作(CT)和免耕(NT)處理在基準線(1971-2000)和未來氣候(2071-2100)場景下，作物產(chǎn)量和N2O的排放。當CO2濃度處于基準線條件時，在RCP4.5場景下，CT和NT處理的冬小麥產(chǎn)量分別降低了15.8％和15.9％;在RCP8.5場景下，冬CT和NT處理的小麥產(chǎn)量分別降低了32％和32.1％。當考慮CO2濃度的變化時，在RCP4.5和RCP8.5場景下，大豆平均產(chǎn)量分別增加了17.4％

11、和33.5％。與基準線相比，在RCP4.5氣候場景下，CT處理的冬小麥、玉米和大豆年平均N2O排放，分別增加了56.1％、10.7％和44.6％;在RCP8.5氣候場景下分別增加了87.6％、9.5％和31.2％;在RCP4.5和RCP8.5氣候場景下，NT處理的小麥年平均N2O排放分別顯著增加了19.2％和31.7％，而玉米和大豆的年平均N2O排放無顯著差異。與當前品種相比，CT和NT處理的新小麥品種，在RCP4.5場景下，N2O排放

12、分別下降了32.5％和25.1％;在RCP8.5場景下，N2O排放分別降低了35.9％和33.9％。新玉米和大豆品種下的N2O排放也呈現(xiàn)了降低的趨勢。
　　5.基于CANB和OECD模型研究中國農(nóng)田土壤氮素平衡。采用CANB和OECD模型方法研究1984-2014年我國農(nóng)田氮素平衡時空演變特征。從1984年到2014年全國農(nóng)田氮素輸入量從26.2 TgN(197.8 kgN hm-2)增加到54.5 TgN（315.7 kgN h

13、m-2），輸出量從20.3 TgN(153.2 kg Nhm-2)增加到41.7 TgN（241.5 kg N hm-2）和盈余量從5.9Tg N（44.6 kg N hm-2）增加到12.8 TgN(74.2 kgN hm-2)。1980s(1984-1989)、1990s(1990-1999)、2000s(2000-2009)和2010s(2010-2014)時期間農(nóng)田氮素輸入量、輸出量和盈余量的增幅逐漸降低，且2010s時期的氮素

14、盈余量略低于2000s時期。與2000s時期相比，2010s時期的農(nóng)田氮素盈余率降低，而氮素利用率和氮素吸收率增加。除1980s時期單位面積氮素輸入量以東南地區(qū)最高和輸出量以長江中下游地區(qū)氮素最高，輸入量以東北地區(qū)最低和輸出量以西南地區(qū)最低外，從1990s到2010s時期單位面積氮素輸入和輸出量均以華北地區(qū)最高，分別為288.9-363.4 kgN hm-2和213.3-290.4 kgN hm-2，而西南地區(qū)最低，分別為209.2-2

15、45.6 kgN hm-2和156.6-178.2 kg N hm-2。N2、N2O、NO、NH3、淋溶和徑流損失的氮素量在1980s-1990s增幅最大，1990s-2010s增幅逐漸減緩。其中華北地區(qū)的N2、N2O、NO、淋溶和徑流單位面積損失量最高，主要以北京市和天津市損失量較大，而長江中下游地區(qū)的氨揮發(fā)單位面積損失量最高，主要以江蘇省和上海市損失量較大。1980s-2010s氮素盈余總量以長江中下游最高，而單位面積氮素盈余量以東