基于DNDC模型稻田甲烷排放影響因子的敏感性分析

朱相成，白若琦

(溫州科技職業學院a作物研究所，b信息技術學院，浙江 溫州 325006)

甲烷是全球僅次于二氧化碳的重要溫室氣體，對全球溫室效應的貢獻達20%～30%，其中，稻田甲烷排放占比達11%[1]。目前，全球溫室效應正在不斷加劇，溫室氣體減排壓力不斷增加，稻田溫室氣體減排仍然是學界重點關注的領域。稻田甲烷排放受水分、肥料、耕作等管理措施的調控[2-3]，同時，這些措施的調控效應還與氣候、土壤等環境因子存在明顯的互作[4-6]。可見，在不同生態區，同一措施對稻田甲烷排放的影響程度可能存在一定差異，導致不同地區低碳稻作技術和模式有所不同[7]。因此，比較氣候、土壤和栽培措施在不同稻作區對稻田甲烷排放的調控效應，找出不同區域對甲烷排放的敏感因子，對發展低碳稻作技術有重要的意義。

通過模型方法可定量分析不同情景下不同因子對甲烷排放的影響，是評估稻田甲烷排放調控的重要輔助手段。DNDC(denitrification-decomposition)模型是美國新罕布什爾州大學李長生教授開發的生物地球化學模型[8]。該模型在中國稻田甲烷排放的模擬效果已經得到了廣泛驗證[9-10]，已成為中國稻田甲烷排放研究的重要方法。目前，基于DNDC模型的研究多針對單個區域不同管理措施的比較，較少對比不同稻作系統甲烷排放調控因素的差異[11]。為此，選擇我國3個典型稻區為對象，利用DNDC模型分析環境和管理措施對不同稻作區甲烷排放的調控效應，以期為不同稻作區低碳稻作模式的開發提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 模型輸入參數

選擇東北單季稻、長江中下游稻麥輪作和南方雙季稻3種主要稻作類型為DNDC模型模擬對象。東北單季稻選遼寧省沈陽市，長江中下游稻麥輪作選江蘇省丹陽市，南方雙季稻選江西省南昌市，通過調查3個地區稻田典型田塊的農情數據進行稻田甲烷排放的模擬。模型輸入參數包括氣象信息、土壤信息、農田管理和作物生長特性。其中，氣象信息來源于當地的氣象部門。土壤、農田管理、作物生長特性數據通過與沈陽農業科學研究院、南京農業大學丹陽試驗基地和江西省紅壤研究所合作獲取，部分數據采用模型默認的數值，作物生長和農田管理的數據都選自2016年水稻生長季。3個點的氣象和土壤特性見表1。

表1 3個試驗點主要的氣象特征和土壤特性

1.2 模型驗證和敏感性分析

模型的敏感性分析以當地的氣候條件、土壤特性和農田管理措施為基準情景，通過調整氣候條件、土壤特性和農田管理措施參數，來分析甲烷排放對不同輸入參數的敏感性。測試參數選擇在±20%。采用敏感性指數(SI)來評估甲烷排放對不同參數的敏感性，計算公式：

SIi=ΔO÷O÷|ΔFi÷Fi|。

式中：SIi為第i個參數的敏感性指數；Fi為第i個輸入參數的均值；ΔFi為第i個輸入參數最大值和最小值的差值；O為輸入參數對應模擬結果的均值；ΔO為模擬值最大值和最小值的差值。SI越大，表示模擬結果對該參數的敏感性越高。在本研究中，每次僅改變模型的一個輸入參數，而保持其他參數不變，并沒有分析不同參數對甲烷排放的互作影響。

在本研究中，用于模型模擬結果驗證分析的參數包括：(1)氣象數據，水稻移栽到收獲階段的日平均溫度和降水量；(2)土壤數據，黏粒含量、pH、土壤有機碳(SOC)和土壤容重；(3)農田管理措施，中期曬田時間，氮肥施入量和秸稈還田量。

2 結果與分析

2.1 輸入參數變化對甲烷排放量的影響

氣候、土壤和管理因子對甲烷排放量有明顯影響(圖1)。隨著溫度的上升，稻田甲烷排放量呈上升趨勢，日平均溫度每上升10%，3個點的甲烷排放量平均上升51.0%。不同區域相比，南昌點的上升幅度最高，平均氣溫每上升10%的增幅達57.0%，沈陽點次之，丹陽點最低。隨著降雨量的增加，不同區域內甲烷排放量都呈下降趨勢，但下降幅度都非常小。

(圖中結果為模擬結果的相對值，基準值設為1)圖1 輸入參數敏感性對甲烷排放量的影響

隨著土壤黏粒含量的上升，不同區域甲烷排放都呈下降趨勢。土壤黏粒含量每上升10%，3個點的甲烷排放量平均下降2.4%。不同區域相比，南昌點的下降幅度最高，土壤黏粒平均每上升10%的降幅達到3.0%，之后依次為沈陽點和丹陽點。隨著pH的增加，不同試驗點甲烷排放量并沒有表現出一致的變化趨勢，但總體變化較小。隨著土壤SOC的增加，不同區域甲烷排放量都呈上升趨勢，土壤SOC含量每上升10%，3個點的甲烷排放量平均上升2.9%。不同區域相比，沈陽點的上升幅度最高，達3.8%，之后依次為丹陽點和南昌點。土壤容重對甲烷排放量有較大的影響，甲烷排放量隨著土壤容重增加而增加，土壤容重每上升10%，3個點的甲烷排放量平均上升11.1%。不同區域相比，沈陽點上升幅度最高，達14.8%，之后依次為丹陽點和南昌點。

水分管理對稻田甲烷排放有直接的影響，隨著水稻中期曬田時間的增加，甲烷排放量呈下降趨勢，曬田時間每增加1 d，不同點甲烷排放量平均下降1.7%。不同試驗點比較，沈陽點的降幅最高，達2.7%。氮肥用量對甲烷排放量的影響很小，不同區間內最大的變化幅度也只有0.18%。隨著秸稈還田量的增加，不同點甲烷排放量均呈增加趨勢。不同試驗點比較，秸稈還田量每增加10%，丹陽點的甲烷排放量增幅最高，達3.7%，之后依次為南昌點和沈陽點。

2.2 輸入參數對甲烷排放量敏感性指數的影響

從圖2可知，3個試驗點的敏感性指數排前2位的均為平均氣溫和土壤容重。之后不同試驗點的敏感性指數排序出現一定的差異，沈陽試驗點土壤SOC、黏粒含量和秸稈還田量的敏感性指數排第三到第五，而丹陽試驗點秸稈還田量排第三，之后依次為土壤SOC含量和曬田時間，黏粒含量只能排第六。對于南昌試驗點，秸稈還田量排第三，之后為黏粒含量和SOC含量。在不同試驗點中，降雨量和氮肥用量的敏感性指數都<0.03，排名一般位于最后2位。

圖2 輸入參數對甲烷排放量敏感性指數的影響

3 小結與討論

不同地區由于氣候、土壤、管理和品種等因素的差異，導致甲烷排放相關微生物的種類、數量和活性存在明顯不同[12-14]，因此，不同區域稻田甲烷排放對相同因素的敏感性存在顯著差異。本研究發現，日平均氣溫是影響水稻生長季甲烷排放量的敏感因子，敏感指數排8個參數第一。甲烷產生菌屬喜溫型細菌，氣溫升高會導致土壤溫度升高，因此，促進甲烷排放[15-16]。雖然丹陽點和南昌點水稻生長季的平均氣溫分別達23.76 ℃和23.61 ℃，但仍可能沒有達到甲烷排放相關微生物最適溫度的上限，因此，在目前氣溫條件下，進一步升溫，仍然可能顯著促進稻田甲烷排放。相比于氣溫，降雨量對不同試驗點稻田甲烷排放量的影響就小得多。

土壤理化性質也是影響稻田甲烷排放的關鍵因素[17]。本研究發現，土壤容重的大小與甲烷排放量成正比，土壤容重與土壤質地、孔隙度和有機質等多個因素有關，因而可能對甲烷排放有重要影響。土壤黏粒含量主要通過其對有機質的固定來影響甲烷排放[18]，土壤黏粒含量越高，其固定的有機質含量越多，抑制了土壤有機質的分解，減少了產甲烷菌的碳供應數量，從而降低了甲烷排放[19]。本研究也發現類似的結果，3個點的甲烷排放量均隨黏粒含量增加而降低。但是，丹陽點的下降幅度明顯小于其他2個試驗點，這可能與其土壤有機質和SOC含量較高有關。土壤pH主要通過調節參與甲烷產生和氧化過程微生物的活性來影響甲烷排放，一般認為，在酸性土壤中，稻田甲烷排放量會降低[20-21]。但也有研究[22-23]發現，pH也可對甲烷排放無顯著影響，這與本研究的結果相類似。土壤SOC是產甲烷菌的碳來源，對土壤甲烷的產生和排放有直接的影響，因此，土壤SOC提高，有利于提高甲烷排放量[24-25]。在本研究中，也發現土壤甲烷排放量與SOC的變化趨勢完全一致，但是SOC的敏感指數并不高，反映了SOC對土壤甲烷排放影響的復雜性[26]。

水稻中期曬田不僅有利于水稻高產，也是稻田減排的重要措施[27]。本研究也發現，增加曬田時間會降低甲烷排放，而且在東北單季稻區的減排效果更好，這可能是因為沈陽點稻田甲烷排放主要集中在生長前期，而中期曬田對中前期的減排作用更明顯。施氮量對稻田甲烷排放的影響較小[28-29]，本文的結果也證實了這一點。秸稈還田被認為可以顯著促進稻田甲烷排放，如何降低秸稈促甲烷排放效應是目前研究的熱點[30]。本研究發現，在沈陽試驗點，秸稈還田的促甲烷排放效應要低于南方2個試驗點。同時，隨著秸稈還田量不斷增加，秸稈還田的促排放效應不斷降低。這表明，秸稈還田的促排放效應與其他因素存在復雜的相互作用。

綜合來看，平均氣溫、土壤容重和秸稈還田量是影響不同區域甲烷排放最大的3個因子，降雨量、土壤pH和施氮量對甲烷排放影響較小。不同區域各因子的敏感性指數存在一定的差異，沈陽點降雨量、土壤SOC和土壤容重的敏感性指數較高，丹陽點秸稈還田的敏感性指數較高，而南昌點則表現為平均氣溫和土壤黏粒含量的敏感性指數較高。