基于DNDC模型的崇明島農田土壤有機碳變化模擬和預測

張翰林,呂衛光,施 儉,李雙喜,張娟琴,黃仁影,左 狄,鄭憲清?

(1上海市農業科學院生態環境保護研究所,上海201403;2崇明區農業技術推廣中心,上海202150;3安順學院農學院,貴州561000)

據估計,全球農田的碳儲量高達170 Pg,占全球陸地碳儲量的10%以上[1],農田生態系統同時還具有巨大的固碳潛力,不同尺度的碳儲存和固碳潛力可以作為評價一個區域的農業與環境質量的間接指標[2-3]。近年來,大區域農田生態系統碳循環越來越受到人們關注,研究與開發農田增加碳匯的有效措施也成為研究熱點[4-5]。崇明島地處長江入海口,是世界最大河口沖積島,也是我國的第三大島,研究其碳儲存及有機碳庫的變化趨勢特征具有重要的意義。

農田碳循環的過程受到氣象條件、農業管理措施、土壤肥力以及耕作方式等多重影響,采用模型模擬相比常規觀測試驗可綜合考慮各項因素,簡化試驗過程,為區域情況摸底和技術推廣提供可靠的方法和依據[6]。DNDC(DeNitrification-DeComposition)模型是目前國際上最成功的陸地生態系統生物地球化學循環模型之一,在世界各地不同生態系統中都得到了驗證與應用。Tang等[7]利用DNDC模擬出我國糧田土壤碳儲量大約為3 968 Tg C,估計我國每年糧田生態系統凈排放118 Tg C;在我國、美國的稻田,DNDC所模擬的碳儲存量和溫室氣體排放量與實測結果均高度一致[8-9]。李長生[10]則利用DNDC完成了對中國農田近20年土壤有機碳變化量的估算。

本研究以崇明島14個鄉鎮監測點的3種農田類型(糧田、菜田和果園)為研究對象,以2003年數據為背景值,利用崇明島2009年和2013年土壤普查數據對參數的適宜性進行了驗證與校準,完成DNDC模型的崇明本地化,同時針對崇明島現有有機肥施用和秸稈還田技術進行未來20年農田土壤有機碳含量變化預測,為DNDC模型進一步應用于崇明島農用土壤有機碳含量演變研究提供參考,為提升崇明島農田土壤碳儲存提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 崇明島區域概況

崇明島位于東經 121°09′30″—121°54′00″,北緯 31°27′00″—31°51′15″。 全島東西長約 76 km,南北寬13—18 km不等,總面積約1 411 km2。崇明地處北亞熱帶,具有顯著的季風氣候特征。四季分明,氣候溫和,日照充足,雨水充沛,年平均氣溫15.3℃,降水量1 003.7 mm,日照時數2 104 h,日照百分率47%,全年無霜期229 d。四面環水,境內河道縱橫,全島地勢低平,90%以上的土地標高(以吳淞標高0 m為參照)在3.21—4.20 m。地下水位偏高,平均為85.7 cm。

1.2 樣點設置

從2003年、2009年、2013年3次崇明土壤普查數據庫中選取14個監測點,包含了崇明14個鄉鎮(每個鄉鎮1個樣點),糧田(6個樣點)、菜田(6個樣點)和果園(2個樣點)3種農田類型,根據不同鄉鎮的主要農作物面積進行種植類型的選取,收集樣點的GIS點位、施肥時間與方式、施肥種類與數量、灌溉方式、秸稈還田數量等信息。具體監測點位信息見表1。

表1 各鄉鎮監測點位信息Table 1 Monitoring points information of townships

1.3 土壤測定方法

土壤總有機碳測定采用重鉻酸鉀氧化-分光光度法,pH采用電位法測定(水土比2.5∶1),土壤容重及含水量采用環刀法測定[11]。

1.4 模型屬性參數設置

設置DNDC模型中與農業生產密切相關的參數模塊[12-13],包括點位數據模塊,土壤普查時采用GPS確定點位坐標;土壤初始數據模塊,數據來源于2003年崇明土壤普查數據,包括有機碳含量、土壤容重、pH等指標;氣象數據模塊,數據來源于崇明氣象局逐日氣象數據,包括日最高最低氣溫和日降水量等;施肥數據模塊,包括一年中各季作物的施肥時間、方式、化肥類型以及施肥量等,在土壤普查時收集獲得;灌溉數據模塊,包括灌溉方式、時間、次數、深度等,同樣在土壤普查時收集獲得。

1.5 模型驗證

盡管DNDC模型在中國乃至世界多處已經有了成功應用的范例,但還沒有針對崇明島土壤有機碳的模擬,因此要對其模擬值與實測值進行精度驗證,以確定DNDC模型在本地區的適應性。

模擬的精度通過每個模擬值與實測值的相關系數r、均差M和均方根誤差RMSE(Root-mea-square error)來表示與驗證,公式如下[14]:

式中,OBSi為實測值,SMi為模擬值為實測平均值,n為樣本容量。

系統軟件功能主要包括:智能拐杖終端軟件和手機端監測軟件。其中,在智能拐杖終端軟件中,UM220模塊獲取時間、空間信息以及移動速度,體溫傳感器獲取老人體溫,心率傳感器獲取老人心率,移動狀態判斷模塊判斷老人移動狀態,LCD1602顯示數據,GSM無線數據傳輸。手機端監測軟件“北斗手杖”接收終端發送的信息。該系統的智能拐杖終端軟件流程如圖7所示。

RMSEn＜10%,表明模擬值與實測值一致性非常好;介于10%—20%之間,說明模擬效果較好;若介于20%—30%之間表明模擬效果一般;RMSEn＞30%表明模擬效果差,模擬值與實測值偏差大。

1.6 數據處理

本研究中試驗數據采用Excel 2007和SPSS 17.0軟件進行統計分析,用Excel 2007作圖。

2 結果與分析

2.1 不同監測點位土壤有機碳含量變化趨勢

崇明島14個監測點的2003年、2009年和2013年的土壤有機碳含量變化情況見圖1。從2003年到2013年14個鄉鎮土壤有機碳含量均有一定程度提升,但增加速率差異較大,增長幅度范圍在7.20%—120.39%。其中增長幅度在50%以上有6個鄉鎮,均為采用了秸稈還田或者是施用有機肥技術的鄉鎮,可見秸稈還田和施用有機肥可有效的增加土壤有機碳。港沿鎮和中興鎮試驗點增長幅度均低于10%,施肥種類為復合肥與BB肥,可知僅施用化肥、無其他有機添加物很難促進土壤有機碳的增長。

圖1 崇明14個鄉鎮監測點位土壤有機碳含量變化趨勢Fig.1 Variations of soil organic carbon in 14 monitoring points of Chongming

2.2 DNDC模型模擬及驗證

不同鄉鎮監測點土壤有機碳的模型模擬檢驗結果如圖2和圖3所示。DNDC模擬土壤有機碳的變化趨勢與實際觀測數據趨勢相關性較好,相關系數均達到了0.95以上,2009年和2013年監測與模擬數據的RMSE值均小于10%(表2)。這說明DNDC模擬值與實測值一致性較好,利用DNDC模型模擬崇明島不同農田類型的土壤有機碳變化趨勢是可行的。

圖2 2013年崇明14個鄉鎮監測點位土壤有機碳實測值(2013O)和模擬值(2013S)Fig.2 Observed values(2013O)and simulated values(2013S)of soil organic carbon of 14 monitoring points in Chongming in 2013

圖3 2009年崇明14個鄉鎮監測點位土壤有機碳實測值(2009O)和模擬值(2009S)Fig.3 Observed values(2009O)and simulated values(2009S)of soil organic carbon of 14 monitoring points in Chongming in 2009

表2 不同監測點位土壤有機碳含量模擬驗證結果Table 2 Verification of soil organic carbon content simulation of different monitoring points

2.3 土壤有機碳未來變化趨勢預測

本研究選取糧田、菜田和果園面積最大的鄉鎮(糧田:三星鎮,菜田:中興鎮,果園:綠華鎮)監測點為例,對不同農業措施(秸稈還田和有機肥施用)下不同農田類型土壤有機碳含量未來20年的變化趨勢進行預測。選擇2004—2013年的氣象條件作為前10年的模擬條件,后10年重復該氣象數據。保持原有施肥總量不變,調節秸稈還田量和有機肥施用量進行預測。

由于秸稈還田主要應用于糧田系統,因此主要選取糧田監測點進行秸稈還田數量對于土壤有機碳含量的影響預測。根據目前實際還田情況,施肥采用復合肥,保持施肥純氮量不變的條件下,設置5個秸稈還田量(t∕hm2):0、3、6、9、12。 由圖4可知,在沒有秸稈還田的情況下,表層土壤(0—20 cm)有機碳有緩步降低的趨勢,增長率為-2.63%,當還田量為3、6、9、12時,有機碳增長率分別達到2.61%、6.49%、10.97%和15.29%,說明秸稈還田可以長期提高崇明地區糧田土壤有機碳含量,且提高數量與還田量正相關。

選取糧田、菜田和果園監測點進行有機肥施用量對于土壤有機碳含量的影響預測。根據目前糧田實際施肥情況,施肥采用復合肥與有機肥,保持各處理施肥純氮量一致,設置5個有機肥施用量(t∕hm2):0、3、6、9、12。由圖5可知,在僅施用化肥的情況下,表層土壤(0—20 cm)有機碳呈現降低的趨勢,增長率為-2.63%,當有機肥施用量為3、6、9、12時,有機碳增長率分別達到3.40%、10.97%、17.31%和24.84%。有機肥施用可以長期提高崇明地區糧田土壤有機碳含量,且提高數量與有機肥施用量正相關。

圖4 不同秸稈還田數量對糧田土壤有機碳含量影響的模擬Fig.4 Simulation of effect of straw manuring quantity on soil organic carbon in grain field

圖5 不同有機肥施用量對糧田土壤有機碳含量影響的模擬Fig.5 Simulation of effect of organic fertilizer rate on soil organic carbon in grain field

根據目前果園實際施肥情況,施肥采用復合肥與有機肥,保持各處理施肥純氮量一致,設置4個有機肥施用量(t∕hm2):0、7.5、15.0、22.5。 由圖7可知,在僅施用化肥的情況下,表層土壤(0—20 cm)有機碳呈現降低的趨勢,增長率為-6.30%,當有機肥施用量為7.5、15.0、22.5時,有機碳增長率分別達到19.12%、39.57%和59.86%。有機肥施用可以長期提高崇明果園土壤有機碳含量,提高數量與有機肥施用量正相關。

圖6 不同有機肥施用量對菜田土壤有機碳含量影響的模擬Fig.6 Simulation of effect of organic fertilizer rate on soil organic carbon in vegetable field

圖7 不同有機肥施用量對果園土壤有機碳含量影響的模擬Fig.7 Simulation of effect of organic fertilizer rate on soil organic carbon in orchard

3 討論

應用DNDC模型進行大區域土壤有機碳模擬與預測早有先例,解憲麗等[15]以江西省余江縣為例,利用DNDC模型模擬研究了典型紅壤丘陵區土壤有機碳儲量及其變化,模擬結果與實測結果基本相符;韓東亮等[16]利用DNDC模型較準確地模擬了不同施肥方式對土壤有機碳的影響,對新疆干旱綠洲農田土壤有機碳演變趨勢進行了預測。因此,采用DNDC模型對區域農田土壤有機碳含量變化進行模擬與預測是可行的。

前人利用DNDC模型在崇明島也已開展了一些研究。黃麗華等[17]在崇明東灘園區開展了肥水管理對田間N2O排放的影響研究,結果表明DNDC模型能較好地模擬該地區N2O的排放情況。侯玉蘭[18]利用靜態箱-GC法在崇明島監測了農田CO2、CH4和N2O的日排放通量,并以此驗證了DNDC模型,DNDC模型在溫室氣體排放方面的模擬已經在崇明地區得到了廣泛的驗證。本研究利用DNDC在模擬崇明農田土壤有機碳方面進行了驗證,結果顯示該模型模擬數值的RMSE值小于10%,能夠用于崇明島不同種植類型農田土壤有機碳的模擬研究。

本研究在經過驗證后,應用DNDC模型對崇明現有農田管理措施中的秸稈還田和有機肥施用措施進行模擬與預測。秸稈還田是提高資源利用率、節本增效、提高耕地基礎地力和發展可持續農業不可替代的有效途徑,在糧食作物生產中具有重要地位。前人研究發現[19-20],糧田秸稈還田對改善土壤的理化性狀有明顯效果,能顯著增加土壤有機質積累,提高土壤養分,增強土壤蓄水能力和田間水的利用效率,顯著提高糧食作物經濟產量。本研究無論是實測數據還是模擬數據都證實了秸稈還田對土壤有機碳提升的作用,目前崇明島正在積極推廣糧田秸稈還田技術,還田量大多在3—12 t∕hm2,根據模擬數據可知,現行秸稈還田方式可以顯著提升土壤碳儲存量,應繼續保持并擴大推廣面積。

施用有機肥是另一種有效的生態農業技術,前人研究表明[21-22]單施有機肥或有機肥配施化肥為土壤微生物提供碳源,加速土壤生物活動,因而能夠明顯提高土壤有機碳氮貯量及輕組有機質碳氮含量及其比例,效果顯著優于化肥單施。本研究的實測和模擬結果也驗證了這一點,針對目前糧田、菜田和果園中有機肥的應用情況進行了模擬,結果顯示在糧田中應該加大有機肥施用量,少量使用對于有機碳積累并不明顯;菜田施用有機肥后有機碳提升明顯,但高于11.25 t∕hm2后提升效果有所降低;果園土壤有機碳對于有機肥的施用反應顯著,提高數量與有機肥施用量成正比。

4 結論

(1)2003—2013年崇明14個鄉鎮監測點土壤有機碳含量增長幅度范圍在7.20%—120.39%,增加速率差異較大。

(2)應用2003—2013年的土壤有機碳實測數據對DNDC模型進行本地化模擬與驗證,結果顯示模擬值與實測值的RMSE值均小于10%,該模型能夠較好地模擬崇明島不同種植類型農田土壤有機碳動態變化。

(3)對秸稈還田和有機肥施用下不同種植類型土壤有機碳含量進行模擬,結果顯示崇明農田碳儲量依然有很大的提高潛力,崇明現行的秸稈還田與施用有機肥技術均可顯著提升土壤有機碳含量,應繼續保持并擴大推廣面積。

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