稻麥輪作農田氮素循環的DNDC模型分析

夏文建，周 衛，梁國慶，王秀斌，孫靜文，李雙來，劉光榮

(1中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所，北京100081;2江西省農業科學院土壤肥料與資源環境研究所，南昌330200;3湖北省農業科學院植保土肥所，武漢430064)

氮素是作物生長需求最多的營養元素之一，也是我國土壤的主要養分限制因子［1］。隨著人口增長和經濟發展對糧食的需求，我國氮肥投入量逐年增加，2009年農業純氮消費量高達2329.9萬噸［2］。大量的氮肥投入對農田生態系統造成了沖擊，水、土壤、大氣等環境風險日益嚴峻。魯如坤［3］分析我國南方6省農田養分平衡認為，氮素處于盈余過量且有繼續增大的趨向。華北平原小麥季農民習慣施氮量高達 N 369 kg/hm2，而最優施氮量只有 N 128 kg/hm2［4］。Sun 等［5］計算我國農業生產體系氮素表觀平衡，結果顯示耕地氮盈余量高達N 142.8～168.6 kg/hm2。單純依靠化肥難以保障我國糧食的安全［6］，反而由于氮肥的大量施用帶來了巨大的環境風險［7］。因此定量研究農田中的氮素平衡，準確估算作物吸收、土壤殘留、氨揮發、硝化反硝化、氮淋溶等輸出途徑，對于提高氮肥利用率及有針對性的采取相應措施降低氮素向水體和大氣中的排放具有重要的意義。

我國不同地區已有較多關于農田氮素循環方面的研究，如長江三角洲［7－8］、華北平原［4］、西南地區［9］等，區域上氮平衡研究已有國家層面等大尺度下的估算與模擬［5，10－13］。然而不同研究者所獲得的結論差異非常大。方玉東［10］采用GIS技術計算我國農田氮盈余為265萬噸;陳敏鵬［11］計算農田表觀氮盈余為640萬噸;而王激清［12］的計算結果為1301.2萬噸;劉忠等［13］采用養分平衡決策支持系統估算從1978年到2005年氮盈余量從1054.7萬噸一直上升到2867.1萬噸。不同研究者估算農田系統氮的輸出總量均采用表觀農田養分收支平衡模型，由于很多參數獲取困難，大多采用前人研究的平均值［12－15］，從而導致估算結果迥異。生態系統地球化學模型 Denitrification-DecompositionModel(DNDC)為農田氮素循環評估提供了新的思路，已在不同的土壤環境、農業管理措施和氣候條件下溫室氣體排放的模擬預算上接受過檢驗［16－17］，并已用于國家尺度有機碳庫［18］和氮平衡［19］的總量評價。DNDC模型是對土壤碳、氮循環過程進行全面描述的機理模型［20］，但其驗證研究主要在N2O排放上，氮素循環相關驗證報道較少，在長江中下游江漢平原稻麥輪作體系的應用更鮮見報道。

本研究以在湖北省農業科學院進行的稻麥輪作體系的氮肥施用田間試驗為基礎［21－22］，采用 DNDC模型研究了稻麥輪作體系氮素循環與平衡特征，探討了氣候條件、土壤屬性、農業管理等輸入因素的不確定性對子粒產量、作物氮吸收、氨揮發、N2O排放等預測結果的影響，研究結果為進一步采用模型技術進行區域養分平衡估測提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗于2007年10月至2008年10月設置在湖北省農業科學院南湖實驗站(經度114°03'，緯度30°35')，該地區位于長江中下游平原，屬于典型的亞熱帶季風氣候區。年平均日照時數為2079.5 h，日平均氣溫≥10℃的總積溫為5189.4℃，年降水量1300 mm左右，年蒸發量1500 mm，無霜期230～300 d。土壤類型為黃棕壤發育的水稻土。主要糧食作物種植方式為小麥－水稻輪作。根據實地調查當地習慣施氮量布置試驗，作為當地基準管理方案。小麥季施氮量N 225 kg/hm2，11月1日施基肥，3月27日追肥，基肥和追肥分別為50%;水稻季施氮量為N 210 kg/hm2，6月11日施基肥，7月23日追肥，基肥和追肥分別為50%。氮肥品種為尿素。另外設置推薦施氮方案，具體推薦方法見前篇論文描述［21－22］，小麥季與水稻季氮肥用量分別為 N 157.5 kg/hm2和147 kg/hm2，其他措施與基準方案相同，用于對DNDC模型在較低施氮水平下模擬驗證。試驗地詳情及詳細設計見參考文獻［21－22］。

1.2 DNDC模型及輸入參數

DNDC(Denitrification-Decomposition Model)模型(http：//www．dndc．sr．unh．edu/)是美國 New Hampshire大學發展起來的［20］，該模型是對土壤碳、氮循環過程進行全面描述的機理模型，適用于點位和區域尺度的任何氣候帶的農業生態系統，是目前國際上最廣泛運用的生物地球化學模型之一［15－17］。模型由6個子模型構成，分別模擬土壤氣候、農作物生長、有機質分解、硝化、反硝化和發酵過程。模型從建立到發展已經過大量而廣泛的試驗驗證，在跨越氣候帶及土地利用類型的情況下，DNDC不經內部參數調整，可以在數量和動態方面比較接近地模擬多種碳、氮的庫量和流量［20，23－25］。

DNDC模型中所輸入的基本數據包括基礎地理信息、氣候信息、土壤性質等，采用當地實際調查情況。土地利用類型為水稻田，質地為砂質粘壤土，粘粒含量20.0%，容重1.34，土壤pH為6.3，土壤有機碳含量(SOC)為C 12 g/kg。氣象數據采用試驗當年逐日最高、最低氣溫和降水量，降水中氮濃度為1.6 mg/L。小麥季最佳產量為C 1800 kg/hm2，水稻季最佳產量C 3300 kg/hm2，秸稈還田率10%。每年耕作2次，小麥播種前(11月1日)耕地10 cm，水稻移栽前(6月11日)犁地20 cm。水稻季淹水兩次為6月11日至7月10日，7月17日至9月11日，長期淹水10 cm;灌溉2次為6月11日和7月17日，灌溉水深10 cm。氮肥施用情況與實驗設計方案一致。大氣NH3和CO2含量，土壤持水層深度，土壤有機碳庫及腐殖質腐解系數等采用模型默認值。

1.3 DNDC模型的靈敏度分析

模型對參數的敏感性反映了模型對于每一個輸入參數變化的輸出響應強弱。高敏感性參數的微小變化會造成模擬結果的較大變化，而低敏感性參數的變化則對輸出結果影響不大。因此，模型中的高敏感性輸入參數在模擬時是需要仔細考慮的。敏感性指數(Sensitivity index，S)能判斷這些因素對模型輸出結果的影響程度，從而識別出對模型結果影響較為敏感的參數，作為模型參數調試與優化的對象，以便最大限度地降低高敏感性參數的誤差，有效縮小將來模型估計的不確定性范圍［26－27］。敏感性指數計算公式［26］如下：

式中：S是相對敏感性指數;I1、I2分別為輸入參數的最小值和最大值;Iavg是I1和I2的平均值;O1、O2分別對應于I1和I2模型的輸出值;Oavg是O1和O2的平均值。S值為1時表示當輸入值相對均值改變一定比例時，模擬值也對應均值變化相同的比例。S為負值時表示模擬值與輸入參數為負相關。S絕對值越大，表示輸入參數對于模擬值的影響越大。由于S值無量綱，因此可用于不同參數之間的敏感性比較。

本研究中主要考慮氣象因素(氣溫、降水量)、土壤條件(土壤粘粒含量、pH、SOC等)和農藝管理措施等輸入參數對作物產量、作物吸氮量、氨揮發和N2O排放的影響。基礎的情景(本底值)根據實驗地點農業管理方式和當地的氣候及土壤環境建立，而替代性情景(測試值)的輸入參數是在基礎情景的其他參數不變的情況下，分別改變這幾種主要參數或改變管理措施(表1)，輸入模型進行模擬。通過比較模擬結果，從而獲得作物產量、作物吸氮量、氨揮發和N2O排放量對各輸入參數的響應方式和響應強弱。

1.4 數據處理

采用Excel 2003和SPSS13.0軟件對數據進行統計分析。

表1 模型敏感度分析參數的本底值和替代值Table 1 The baseline and alternative scenarios for sensitivity analysis

2 結果與分析

2.1 模擬結果與實測值的對比分析

小麥生育期間，小麥苗期日平均氣溫為10.7℃(圖1a)，期間總降水量為55.7 mm，基準施氮和推薦施氮氨揮發通量峰值分別為N 0.39 kg/(hm2·d)和0.24 kg/(hm2·d)(圖2)，N2O通量峰值分別為N 0.11 kg/(hm2·d)和 0.09 kg/(hm2·d)(圖 3)，DNDC模擬氨揮發通量峰值分別為N 1.39 kg/(hm2·d)和0.24 kg/(hm2·d)，N2O 通量峰值分別為 N 0.02 kg/(hm2·d)和0.008 kg/(hm2·d);越冬期平均氣溫為4.23℃，期間總降水量為110.6 mm，氨揮發和N2O排放通量都很低接近0，無明顯排放峰;分蘗后期至收獲，日平均氣溫在18.9℃，期間降水豐富，總降水量為358.1 mm，基準方案與推薦施氮氨揮發通量峰值分別為N 1.48 kg/(hm2·d)和1.24 kg/(hm2·d)，N2O通量峰值分別為N 0.11 kg/(hm2·d)和0.10 kg/(hm2·d)，DNDC 模擬結果為氨揮發 N 0.79 kg/(hm2·d)和 0.18 kg/(hm2·d)，N2O 通量為 N 0.52 kg/(hm2·d)和0.14 kg/(hm2·d)(圖2、圖3)。水稻生育期間，移栽至分蘗前期日平均氣溫為28.1℃(圖1b)，期間降水豐富，總量為285 mm，基準方案與推薦施氮氨揮發通量峰值分別為N 2.98 kg/(hm2·d)和2.26 kg/(hm2·d)，N2O通量峰值分別為 N 0.15 kg/(hm2·d)和0.11 kg/(hm2·d)，DNDC 模擬氨揮發峰值分別為 N 1.32 kg/(hm2·d)和 0.24 kg/(hm2·d)，N2O 通量分別為 N 0.12 kg/(hm2·d)和0.02 kg/(hm2·d)(圖4、圖5);分蘗盛期至孕穗期，日平均氣溫為29.9℃，總量為62.1 mm，基準方案與推薦施氮氨揮發通量峰值分別為N 8.3 kg/(hm2·d)和5.7 kg/(hm2·d)，N2O 通量峰值分別為 N 0.18 kg/(hm2·d) 和 0.13 kg/(hm2·d)，DNDC模擬氨揮發通量分別為N 13.1 kg/(hm2·d)和2.42 kg/(hm2·d)，N2O通量分別為 N 0.43 kg/(hm2·d)和0.15 kg/(hm2·d)(圖4、圖5);孕穗至成熟收獲期日平均氣溫為25.1℃，總降水量為316.1 mm，基準方案與推薦施氮氨揮發通量峰值分別為 N 1.14 kg/(hm2·d)和 1.07 kg/(hm2·d)，N2O通量峰值均為 N 0.02 kg/(hm2·d)，DNDC模擬氨揮發分別為0.01kg/(hm2·d)和0，N2O通量為N 0.12kg/(hm2·d)和0(圖4、圖 5)。

圖1 作物生育期逐日氣溫及降水量Fig．1 Change in precipitation and daily temperature during crop growing season

可見，DNDC模型對稻麥輪作體系下氨揮發和N2O排放的模擬，能很好捕捉到排放峰，并在排放通量數值上與實測結果接近。不同季節條件和施氮方案下模擬結果與測試結果比較顯示：小麥季氣溫在0℃左右時氨揮發和N2O排放通量接近0，在低溫(10℃左右)少雨的冬前，基準方案氨揮發模擬結果偏高，而溫度較高降雨豐富的時節，基準方案模擬結果與實測比較接近，而推薦施氮模擬結果偏低;N2O排放通量在小麥季冬前模擬值偏低，在小麥生長后期由于作物生長成熟，為減少N2O測試對產量的影響，故沒有測定N2O排放，而模擬結果顯示該階段卻是N2O排放不能忽略的時期，這和該時期溫度升高，降水豐富有密切關系。DNDC模擬結果能較好地捕捉到水稻季氨揮發和N2O排放峰，模擬值與實測值也較為接近。氨揮發模擬結果與實測相比，習慣施氮處理在整個水稻生育期都比較接近，而推薦施氮模擬結果比實測結果偏低;N2O排放模擬結果與實測相比，水稻曬田期間習慣施氮模擬和實測均有較明顯的脈沖排放，而推薦施氮模擬結果該現象不明顯。DNDC模型對氨揮發與N2O排放通量的模擬，氮肥用量較高的基準方案要優于氮肥用量較低的推薦施氮。

2.2 模型擬合度分析

DNDC模擬結果與觀測值的對比可看出，在高量施氮條件下氨揮發模擬結果與實測值比較接近，高溫時節低量施氮條件下可能存在模擬值偏低;而N2O排放通量DNDC模擬結果在稻麥輪作中高溫和降水豐富的時期比較接近，而低溫時的小麥冬前存在模擬值偏低的現象。為進一步評估模擬結果對整個輪作體系中氨揮發和N2O排放擬合效果，對其進行相關性比較。分析中去除模擬結果中的奇異點(模擬值與實測值比值＞20或小于0.1的點)，氨揮發模擬中選用72個點(圖6 a)，N2O排放中選用68個點(圖6 b)。結果表明，在整個稻麥輪作系統，總施氮量為N 304.5～435 kg/(hm2·yr)時，氨揮發通量模擬值與實測值的線性擬合方程為y=0.262x+0.135，相關系數0.688，N2O排放通量模擬值與實測值擬合方程為 y=1.136x+0.026，相關系數0.528，均達極顯著水平。

2.3 模型敏感性分析

DNDC模擬子粒產量受氣溫、氮肥用量和氮肥管理措施影響較大，氣溫降低或減少氮肥用量會降低作物產量(表2)。作物吸氮量結果與子粒產量相似，減少氮肥用量會明顯降低作物吸氮量，但作物吸氮量是隨溫度升高而降低。同樣，優化施氮產量與傳統施氮相近，氮吸收量有所降低。降水量以及降水中的氮含量等氣象因子，土壤容重、有機碳含量、pH值等土壤環境，以及耕層深度、秸稈還田率、氮肥種類等管理措施對稻麥輪作系統子粒產量和作物吸氮量影響不明顯。

土壤氨揮發主要受氮肥品種、氮肥用量和氮肥管理措施影響，其次是氣溫、土壤pH值、土壤有機質含量，耕作深度和秸稈還田率也有較大影響(表2)。肥料品種中無水氨和碳銨的氨揮發損失最大，而硝酸鉀的損失最低。氨揮發損失量隨著施氮量的減少而降低，但施氮量在N 304.5 kg/hm2以下時，減少施氮量氨揮發損失量降低不明顯。在年均氣溫16.3～20.3℃范圍，隨著氣溫的升高，氨揮發損失量反而降低。土壤pH在5.8～7.8范圍，隨著pH升高氨揮發量損失增加。當土壤有機碳在C 9.6～14.4 g/kg范圍時，土壤氨揮發損失隨著土壤有機碳

含量的增加而降低。隨著耕作深度由0增加到30cm，氨揮發損失從N 20.3 kg/hm2減少至N 12.9 kg/hm2。隨著秸稈還田率由0增加到100%，氨揮發損失由N 17.8 kg/hm2減少到N 10.9 kg/hm2。

表2 主要影響因子對稻麥輪作體系作物子粒產量和氮輸出的敏感性分析Table 2 Sensitivity of grain yield and nitrogen output to influencing factors for paddy rice-wheat rotation system

土壤N2O排放主要受溫度、秸稈還田率、土壤粘粒含量、土壤pH值、土壤有機碳含量及耕作深度的影響，其次受土壤容重、降水和氮肥用量和管理措施的影響(表 2)。年均氣溫由 16.3℃增加到20.3℃時，N2O排放量由N 21.4 kg/hm2增加到N 63.4 kg/hm2，增加了197%。秸稈還田率越高，N2O排放量越大，秸稈殘留從0增加到100%時，N2O排放量從N 30.2 kg/hm2增加到N 63.8 kg/hm2，增加了一倍以上。土壤pH在中性左右(6.8)時N2O排放量較大，偏堿性或偏酸性條件下土壤N2O排放量均下降。N2O排放量隨著土壤有機碳含量增加而增加。耕作0—20 cm時隨著耕作深度的增加N2O排放量增加，但耕作30 cm時N2O排放量發生下降。隨著土壤容重增加，N2O排放量增加。降水對N2O排放的影響比較復雜，較高的降水和較低的降水量N2O排放量均比基準值高。肥料品種對其影響較小。增加氮肥用量會引起N2O排放增加，但減少氮肥用量N2O排放降低不明顯(表2)。敏感性指數(S值)表示當輸入值相對均值改變一定比例時，模擬值也對應均值變化相應的比例，表示輸入參數對于模擬值的影響的大小，可用于不同參數之間的敏感性比較。敏感性指數計算結果(表3)可以看出，主要輸入參數對于作物產量和作物吸氮量的敏感性均較低，僅施氮量相對較高為0.21和0.30，其次是溫度為0.17和 －0.14;溫度和施氮量對于氨揮發結果的敏感性指數很高，分別為－1.87和1.06，其次是土壤容重、土壤SOC和pH值，分別為－0.55、－0.38和0.32;溫度對于N2O排放敏感性指數很高，達2.27，其次是土壤pH值、土壤容重和土壤有機碳含量，分別為 －0.59、0.45、0.42。土壤容重和施氮量對于硝態氮淋失敏感性指數較高為0.52和0.44，其次是降水和溫度，分別為0.37和－0.36;溫度、降水和施氮量對于氮徑流損失的敏感指數很高，分別達－2.62、1.43和1.10，其次是土壤容重，敏感指數為－0.37。

表3 稻麥輪作體系作物產量和氮輸出的敏感性指數Table 3 Sensitivity indices(S)of grain yield and nitrogen output for paddy rice-wheat rotation system

3 討論

3.1 稻麥輪作體系氨揮發與N2O排放特征

長江中下游地區稻麥輪作體系氨揮發與N2O排放存在明顯的季節規律。小麥季氨揮發和N2O排放主要發生在溫度較高的拔節期，其次是基肥施用后的一段時間(圖2、圖3)。氨揮發主要集中在施肥后一周左右，低溫時氨揮發持續時間較長。在小麥越冬期間氣溫0℃左右時，氨揮發和N2O排放通量均很低，接近0。可見，小麥季氨揮發和N2O排放通量主要受溫度影響，其次是降水。與Tian［28］等在太湖區冬小麥上的研究結論一致。水稻季氨揮發通量明顯較小麥季高(圖2、圖4)，在氮肥施用后氨揮發強度大，持續時間較小麥季短，但總損失量較大。水稻季N2O排放主要集中在非淹水階段(圖5)，中期烤田是N2O排放的關鍵時期［29］。可見，田間水分環境和較高溫度是水稻季氨揮發損失大的主要原因，而曬田時的水熱環境變化是引起N2O排放的主要因素。

3.2 DNDC模型的敏感性分析

DNDC模型不同的輸出結果對于各輸入參數的敏感性不同。氣溫和氮肥用量是影響作物產量和吸氮量的關鍵因素(表2、表3)，氣溫降低或減少氮肥用量會降低作物產量(表2)。減少氮肥用量會明顯降低作物吸氮量，但作物吸氮量隨溫度升高卻降低(表2)，其原因可能與作物的光合效率有關，高溫提高了氮素的農學效率。降水量以及降水中的氮含量等氣象因子，土壤容重、有機碳含量、pH值等土壤環境，以及耕層深度、秸稈還田率、氮肥種類等管理措施對作物產量和吸氮量影響較小，敏感性指數較低(均小于0.1)。

土壤氨揮發主要受氮肥品種影響，施銨態氮肥氨揮發損失遠高于硝態氮肥(表2);其次是氮肥用量，氨揮發損失量隨著施氮量的減少而降低，隨土壤有機碳含量的增加而降低;隨著pH升高氨揮發損失增加;隨溫度升高氨揮發反而降低，其原因還有待進一步的調查研究。氨揮發隨著耕作深度增加而減少，可能是耕作使土壤疏松，有利于肥料在土壤中的吸附保存。土壤氨揮發敏感性指數(絕對值)的大小依次為溫度＞氮肥用量＞容重＞土壤有機碳＞pH＞粘粒含量;其他因素如降水、秸稈還田率、耕作深度等敏感性指數較低(低于0.2)。隨著秸稈還田率增加，氨揮發損失量降低，可能與秸稈腐解過程中微生物對銨態氮的利用有關。Jansson等［30］研究麥秸分解時發現，微生物對銨態氮的吸收量要大于硝態氮，由于微生物對銨態氮的生物固定，減少了土壤中銨態氮濃度，從而降低了氨揮發損失。

隨著溫度升高，土壤硝化和反硝化作用增強，N2O排放量急劇增加(表2)。秸稈還田率越高，N2O排放量越大，秸稈殘留從0增加到100%時，N2O排放量從 N 30.2 kg/hm2增加到 N 63.8 kg/hm2，增加了一倍以上，因此在采取秸稈還田措施時應該考慮到增加N2O排放的風險。增加氮肥用量會引起N2O排放增加，但減少氮肥用量N2O排放降低不明顯。對土壤N2O排放敏感性指數(絕對值)的大小依次為溫度＞pH＞容重＞土壤有機碳＞粘粒含量;降水、施氮量、秸稈還田率及耕作深度等敏感性指數較低(低于0.2)。

由敏感性指數可看出，作物產量和作物吸氮量、氨揮發、N2O排放、氮淋失和徑流等氮輸出結果對于輸入參數的敏感性不同。氣溫和氮肥用量是影響作物產量和氮輸出結果的關鍵因素，其次是土壤容重，它們在氮輸出的各項指標中均有較高的敏感指數;對于氨揮發和N2O排放來說還需要關注土壤有機碳含量和土壤pH值;對于氮素淋溶和徑流損失的模擬來說降水量數據的影響較大。本文所用方法的敏感性分析屬于局部參數敏感性分析［27］，局部敏感性指數的絕對值可用于比較輸入參數的相對重要性［26－27］。其采用的模型參數環境(如本例中的模型輸入參數和本底值，見表1)會影響各參數的敏感性指數大小和相對重要性的排列順序，在不同參數環境下敏感性存在巨大的差異［27］，因此在采用不同的基準參數時所得的結論不盡相同，比如Gou［31］在研究分析太湖地區稻麥輪作農田土壤中認為，小麥春季生長期N2O排放受肥料品種、用量和施用深度等影響顯著。通過硝酸鉀替代銨態氮肥、有機無機肥混用以及減少氮肥用量和深度能顯著減弱該階段的N2O排放。而Li［32］卻發現土壤有機碳是最重要的影響因子，并認為增加土壤有機質的措施會顯著增加N2O排放，但秸稈還田結果卻恰好相反。可見土壤氮素平衡是一個比較復雜的過程，并不是簡單地隨著單一因素的變化而線性改變。因此采用DNDC模型模擬不同生態環境中的氮素平衡之前，進行檢驗分析并通過大量的調查或試驗使模型的輸入參數能代表該地區顯得尤為重要［33－34］。

3.3 DNDC模擬結果比較分析

DNDC模擬結果能較好捕捉到水稻季氨揮發和N2O排放峰，模擬值與實測值也較為接近。氨揮發模型擬合，在施氮量較高時模擬結果與測試結果吻合較好。小麥季施氮量為N 225 kg/hm2及水稻季施氮量為N 210 kg/hm2時，模擬的氨揮發峰值及模擬曲線形狀與測試結果接近，而施氮量較低時，模擬結果相對測試結果偏高(圖2、圖4)。N2O排放的模型擬合，總體上能較好地捕捉到N2O排放峰，估計N2O排放量。水稻曬田期間習慣施氮模擬和實測均有較明顯的脈沖式排放，而推薦施氮模擬結果不明顯(圖3、圖5)。可見在氮肥用量較高時，DNDC在模擬氨揮發與N2O排放通量上與觀測結果更為吻合。Abdalla［35］在草地生態系統中研究顯示，在氮肥施用量較高時(大于N 140kg/hm2)，DNDC模型對N2O排放通量的模擬要優于不施氮和低量施氮的處理(N0～70 kg/hm2)，與我們在稻麥輪作中的研究結果一致。在整個稻麥輪作系統中，總施氮量為N 304.5～435 kg/(hm2·yr)時，氨揮發通量模擬值與實測值線性相關系數為0.688，N2O排放通量相關系數為0.528，均達極顯著水平。

在整個稻麥輪作體系中，在氮肥用量較高時氨揮發和N2O排放的DNDC模擬結果與觀測值比較接近，而氮肥用量較低時模擬和觀測結果之間偏差增加。由于DNDC模型是在美國等國家或地區旱地土壤上驗證發展起來的［36］，在運用前需要根據當地情況進一步校正［37－38］。模型對于氨揮發的模擬，在小麥苗期高量氮(N 225 kg/hm2)處理模擬值明顯較高，而后期特別是低量氮(N 157.5 kg/hm2)處理明顯較低，可能是模型對于氮肥深施和表施時氮素在土壤中的物理化學和生物化學過程的差異性沒有體現。水稻季低量氮(N 147 kg/hm2)氨揮發模擬結果較低，可能與模型建立初期是在較高肥力農田上校正的有關［36］，表明模型對于低肥力土壤或施氮量較低時需要進一步校正模型內部參數。對于N2O排放的模擬，小麥苗期N2O排放通量模擬結果比觀測值低，而后期(120 d后)模擬結果偏高，可能是施肥方式的差異引起的，模型過高估計了基肥深施減少N2O排放的作用，同時高估了追肥時期N2O的排放。水稻季后期(大約30 d后)模擬值顯著高于觀測值，模型可能過高估計了曬田及水稻田干濕交替時期N2O的排放。總體上看模型對于農業管理措施如氮肥施用方式、水稻田中期曬田等措施對氨揮發和N2O排放的影響反映不夠，同時對于低量氮處理模擬結果存在一定差異。由于氮素氨揮發和N2O排放受到土壤理化性質、土壤微生物活動、水文氣候環境以及作物生長發育過程和農藝管理措施等多方面因素的影響［28－29，33，35－40］，導致輸入參數的不確定性因素很多，觀測結果與DNDC模型模擬氮素結果間差異在所難免，因此需要進一步采集更詳細的關于土壤、氣象和農業管理等方面的資料對模型參數進行調整［33，38－40］。

4 結論

1)長江中下游地區稻麥輪作體系氨揮發與N2O排放主要受溫度和田間水熱條件的影響，其次是施肥等田間管理措施，并存在明顯的季節性變化。小麥越冬期間氨揮發和N2O排放通量很低;水稻季氨揮發具有通量大時間短的特點，N2O排放則集中在烤田時期。

2)敏感性分析結果顯示，氣溫和氮肥用量是影響作物產量和吸氮量的關鍵因素;土壤氨揮發主要受氮肥品種影響，其次是氮肥用量，對土壤氨揮發敏感性指數(絕對值)的大小依次是溫度＞氮肥用量＞容重＞土壤有機碳＞pH＞粘粒含量;N2O排放量隨著溫度升高和秸稈還田率增加而增加，增加氮肥用量會引起N2O排放增加，但減少氮肥用量N2O排放降低不明顯。對土壤N2O排放敏感性指數(絕對值)的大小依次是溫度＞pH＞容重＞土壤有機碳＞粘粒含量。

3)DNDC模擬結果能較好地捕捉到氨揮發和N2O排放高峰，氨揮發通量模擬值與實測值線性相關系數為0.688，N2O排放通量相關系數為0.528，均達極顯著水平。為使模擬結果更好地描述氨揮發和N2O排放，需要進一步采集更詳細的關于土壤、氣象和農業管理等方面的資料對模型參數進行調整。

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