基于DNDC模型的不同水文年稻田水碳管理模式優化

江賾偉，楊士紅,2，丁 潔，孫 瀟

(1.河海大學農業科學與工程學院，江蘇 南京 210098；2.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇 南京 210098)

大氣中CO2濃度與土壤有機碳(SOC)的變化息息相關，土壤固碳效應是延緩全球氣候變化的有效措施之一[1]。同時，SOC是表征土壤肥力、預警耕地質量變化的重要依據[2]。水稻是全球主要的糧食作物之一，中國水稻種植面積和產量分別占世界的22%和34%[3]，因此提高稻田土壤的固碳能力是我國應對氣候變化的關鍵措施之一。稻田灌溉用水占農業用水量的70%，推廣水稻節水灌溉技術對緩解當前嚴峻的用水形勢具有戰略意義[3]。與此同時，我國仍有廣大地區沿用傳統的淹灌模式。土壤水分是碳循環和水稻生長的關鍵驅動因子，不同的灌溉模式勢必影響SOC分解和水稻產量[4]。此外，秸稈還田在促進微生物活動、提高土壤固碳能力等方面表現良好[2, 5]。因此，節水灌溉與秸稈還田的聯合調控勢必對稻田土壤有機碳和水稻產量的變化產生一定影響，但鮮見相關研究。水稻生長與耗水還受到不同水文年型的影響[6]，探求不同水文年稻田固碳增產的水碳管理模式具有重要意義，但多年田間試驗費時費力。

近年來，興起的基于過程的模型模擬復雜的生物地球化學循環成為農業定量化研究的重要手段，可以彌補田間試驗的數量有限和站點尺度過小等不足[7-8]。其中DNDC模型是表現最為出色的模型之一，能很好地模擬SOC及作物產量變化[9]。目前，DNDC模型已被用來模擬不同管理模式下農田SOC的動態變化，水碳管理對農田有機碳影響的模型模擬研究主要集中在旱地和淹灌稻田[10]。如李長生等[11]用DNDC模擬發現中國的土壤碳素在20年間以每年73.8 Tg(1 Tg=1012g)的速度減少；張凡等[12]發現提高作物秸稈還田率是提高西北地區農田碳庫儲量的可行措施。而在節水灌溉條件下的研究較少[13]。

本研究基于2 a的田間試驗數據，校正了DNDC模型的有關參數，并設置了不同灌溉模式和秸稈還田水平，模擬了平水年、枯水年、豐水年3種水文年型下不同水碳管理稻田的SOC、水稻產量和水分生產率的變化，比選出蘇南地區不同水文年推薦的水碳管理模式。研究結果將為實現稻田節水穩產、固碳減排以及稻田水土資源的可持續利用提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2015—2016年在河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室昆山試驗研究基地(34°15′21″N，121°05′22″E)開展。當地河網密布，地勢平坦，試驗地土壤肥沃，排灌條件優越。試驗區的年降雨量是1 097.1 mm，年平均氣溫為15.5℃，年蒸發量1 365.9 mm，屬于亞熱帶季風氣候，平均無霜期234 d，日照時長2 085.9 h。土壤屬于潴育型黃泥土，耕層為重壤土，0～30 cm土層土壤容重、0～18 cm土層土壤pH值和有機質含量分別為1.32 g·cm-3、7.4和21.71 g·kg-1，全鉀含量為20.86 g·kg-1，全磷含量為1.4 g·kg-1，全氮含量為1.79 g·kg-1。

1.2 試驗設計

試驗采用裂區設計，主處理為2種灌水方式：傳統淹灌(F)；控制灌溉(C)。副處理為2種施肥方式：秸稈還田(S)，常規施肥(F)。共形成FS(傳統淹灌+秸稈還田)、CS(控制灌溉+秸稈還田)、FF(傳統淹灌+常規施肥)和CF(控制灌溉+常規施肥)4個不同處理，每個處理設3次重復，總共12個小區。

試驗地區習慣稻麥輪作，試驗所用的水稻品種為南粳46，株距13 cm，行距25 cm，每穴定3～4苗。2015年，水稻6月26日移栽，10月25日收割；2016年，水稻6月26日移栽，10月28日收割。常規施肥處理按當地農民習慣施肥(表1)。兩年水稻全生育期的稻田總N、P和K施用量分別是283.4、54.0、76.5 kg·hm-2和273.0、54.0、76.5 kg·hm-2。秸稈還田處理在施加無機肥的基礎上施用打碎的小麥秸稈3 000 kg·hm-2(小麥秸稈有機碳含量為441 g·kg-1，小麥秸稈有機碳輸入量為1 322 kg·hm-2)，秸稈還田與基肥施用同時進行。

灌溉方式為傳統淹灌，按當地種植習慣管理，除分蘗后期排水曬田、黃熟期自然落干外，其余階段田間均保留淺薄水層(30～50 mm)。控制灌溉模式下在返青期保留10～30 mm薄水層，其余階段均不建立水層，以根層土壤水分占飽和含水率60%和80%為灌水控制的上、下限。

1.3 觀測內容與方法

(1)氣象數據。在中國氣象科學數據共享服務網上收集昆山站2015年和2016年的逐日氣象數據，包括空氣溫度(最高氣溫、最低氣溫和平均氣溫)、相對濕度、大氣壓、降雨量、風速和日照時數。

(2)水稻產量。水稻產量是通過隨機選取單位面積來估算的。人工收割后用脫粒機(5TS-150A，中國)脫粒，對單位面積的水稻進行收集和加權，然后乘以面積來估算產量。

(3)土壤有機碳。于2015年和2016年采集水稻各生育期的土樣(12個小區)，在泡田期、返青期、分蘗期、拔節孕穗期、乳熟期和收割后共采集6次，采用“S”法分別采集0～10、10～20、20～40 cm的土樣，用重鉻酸鉀外加熱法測量土壤總有機碳(SOC)[14]。

1.4 模型介紹

1.4.1 DNDC模型概述 DNDC(Denitrification-decomposition)是一個模擬農業生態系統中的碳氮循環轉化的模型[15-17]，可以模擬溫室氣體排放、SOC動態變化、氨揮發、硝態氮淋溶等。經過幾十年的發展和完善，DNDC因簡單的參數輸入、精確的模擬結果已在全球范圍內被廣泛使用，被2000年的亞太地區全球變化國際研討會指定為亞洲地區首選的生物地球化學模型[18]，大量研究表明DNDC模型在中國有較好的適應性[19-20]。DNDC由6個子模型組成，分別是土壤氣候、作物生長、土壤有機質分解、硝化、反硝化和發酵。其主要工作原理是：用輸入的生態驅動因子數據(氣象資料、土壤數據、農田管理如耕作、灌溉、施肥)來模擬土壤的環境(溫度、濕度、pH值、Eh及底物濃度)，根據厭氧氣球的設計將土壤分為氧化部分和還原部分，基于能斯特方程和米氏方程進行模擬，6個子模型以小時或日為步長并互相傳遞信息，模擬土壤條件對微生物活動影響，進而模擬作物生長和土壤環境條件變化。

表1 試驗區氮肥(純氮)施用量(kg·hm-2)及施用時間

1.4.2 模型參數的輸入 研究收集了每日氣象數據、土壤特性和農業管理措施等數據以支持DNDC模擬，土壤理化性質通過現場取樣和實驗室分析得到，農業管理措施根據田間記錄和當地農民習慣獲取(表2)。

1.4.3 水碳情景設置 結合蘇南地區水稻生產力水平和生育期需水特征，在設計模擬情景時主要考慮了灌溉方式和施肥水平2個因素。在平水年、枯水年、豐水年3種水文年型下，設計控制灌溉和淹水灌溉兩種灌溉方式，控制灌溉以水稻各生育期根層土壤相對含水量為灌溉臨界指標下限，持續淹灌保持田間10 cm水層。秸稈還田處理的秸稈種類為小麥秸稈，有機碳含量為441 g·kg-1，15種秸稈還田水平在1 000～8 000 kg·hm-2，梯度為500 kg·hm-2。設計施肥措施根據當地的施肥習慣(283.4 kg·hm-2)。共設計90種情景模擬方案(表3)。

1.4.4 水文年型選取 收集了昆山地區1964—2013年水稻生育期的降雨量數據，并對降雨量進行了PⅢ排頻，得到降雨量均值為460.216 mm，離差系數Cv為0.321，偏態系數Cs為0.724。根據PⅢ配線結果得到枯水年(90%)、平水年(75%)和豐水年(50%)對應的降雨量分別為289.4、353.1 mm和440.7 mm。選取3種典型降雨年：枯水年有1964、2002年，稻季降雨總量為276.3、274.0 mm；平水年有1974、1998年，稻季降雨總量為462.5、460.1 mm；豐水年有1977、1985年，稻季降雨總量為589.2、590.3 mm。

表2 DNDC模型所需的輸入參數

表3 模擬設置的水碳管理情景

1.4.5 模型評價標準 目前，常見的驗證模型結果的方法有平均偏差法、相關系數法、相對誤差法等[21]，本研究主要采用的參數有模型效率系數(EF)、平均絕對誤差(MAEn)、相對均方根誤差(RMSEn)和決定系數(R2)。

(1)

(2)

(3)

(4)

式中，OBSi是觀測值；OBSavg是平均觀測值；SMi是模擬值；SMavg是平均模擬值；n是樣本容量。R2越接近1，實測值與模擬值線性相關性越好。RMSEn的值越小，表明模擬值與實測值的擬合度越高。一般認為RMSEn的值小于10%，即模擬一致性很好，在10%～20%之間模擬效果一般，大于30%則模擬效果不理想[22-23]。

2 結果與分析

2.1 模型適應性評價

用2015年各處理(CF、CS、FF、FS)的試驗數據校正DNDC模型，再用2016年數據驗證模型。我們在前期的研究中對DNDC模型進行了改進，使之很好地模擬控制灌溉模式下的稻田SOC及作物生長。圖1為4種水碳管理模式下稻田土壤0～10、10～20、20～40 cm的SOC的模型模擬值與實測值對比，各處理的模擬值和實測值均集中在1∶1線附近。校核期和驗證期的水稻產量模擬評價結果見表4，相對均方根誤差(RMSEn)在2.55%～3.84%之間，相關系數(R2)在0.90～0.97之間，達到了較好的模擬水平。總體來看，改進DNDC模型可以較為準確地模擬當地不同水碳管理對稻田土壤SOC和水稻產量變化的影響。

2.2 灌溉制度對土壤有機碳和水稻產量的影響

秸稈還田對稻田深層土壤SOC影響不大，本文僅研究了灌溉模式對稻田0～10 cm土層SOC的影響(圖2)。隨著秸稈還田水平的提高，不同水文年的稻田0～10 cm土層SOC均呈現上升趨勢，不同灌溉處理對稻田0～10 cm土層SOC有明顯的影響，均表現為FS處理略高于CS處理，這與實測結果基本一致，但是不同水文年下這一結果還存在著差異，豐水年下CS與FS的差距更小，而平水年差距最大。與淹灌條件下相比，控灌稻田0～10 cm的SOC在平水年、枯水年和豐水年分別降低了1.92%、0.92%和0.25%。這可能與不同水文年的氣候條件有關，降雨不同影響了灌水量和灌水時間，進而影響了DOC的變化和稻田土壤SOC含量。

水分生產率即單位水資源獲得的產量或產值，它反映了作物的用水效率。不同灌溉條件下，秸稈還田量對水稻產量和水分生產率的影響見圖3和圖4，可以發現隨著秸稈還田水平的增加，不同灌溉處理的水稻產量均呈現先增加后穩定的態勢，而水分生產率則較為穩定，當秸稈還田量高于6 000 kg·hm-2時，水稻產量則趨于穩定，秸稈還田對水稻產量的影響逐漸減弱，尤其是水分脅迫程度低的情況下。

注：CF-控制灌溉+常規肥；CS-控制灌溉+秸稈還田;FF-傳統淹灌+常規肥；FS-傳統淹灌+秸稈還田。下同。Note: CF-controlled irrigation + conventional fertilizer; CS-controlled irrigation + straw returning to the paddy field; FF-flood irrigation + conventional fertilizer; FS- flood irrigation + straw returning to the paddy field. The same below.圖1 不同水碳管理下稻田各土層SOC模擬值與實測值對比Fig.1 Comparison of simulated and observed values of SOC in different soil layers of paddy fieldunder different water and carbon management

表4 改進DNDC模型對不同水碳管理下水稻產量的模擬效果評價

與淹水灌溉相比，CS處理水稻產量和水分生產率更高且隨秸稈還田水平增加而增加。相同秸稈還田水平下，控灌稻田水稻產量和水分生產率分別較淹灌增加了0.32%～8.13%和36.69%～83.54%。

2.3 秸稈還田對土壤有機碳含量和水稻產量的影響

淹灌條件下秸稈還田對SOC的影響規律與控灌條件下大體一致，故以控制灌溉條件下為例分析秸稈還田水平對稻田0～10 cm土層SOC的影響(圖5)。不同水文年下的結論大體一致，均表現為隨著秸稈還田水平的提高稻田0～10 cm土層SOC呈階梯狀上升趨勢；同為豐水年的1977年和1985年的SOC數值存在一定差異，各水文年稻田0～10 cm土層SOC數值總體相近，都在10.2～11.2 g·kg-1的范圍之內。可能是因為稻田SOC的變化是一個較為緩慢的過程，盡管受到降雨、灌溉和秸稈還田水平的影響，但在一年的模擬中差異不大。

不同秸稈還田水平下不同水文年的稻田水稻產量和水分生產率如圖6所示。水稻產量與水分生產率表現出了較好的一致性，不同水文年下的結果存在差異，在平水年CS處理的水稻產量和水分生產率出現了先升高后穩定的趨勢，而枯水年則是平緩上升，豐水年條件下上升幅度更大，且在設計的模擬情景下未達到穩定的最大產量值。在1974年(平水年)6 500 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產量和水分生產率達到峰值，而后不再隨著秸稈還田水平的增加而增加，與1 000 kg·hm-2的秸稈還田水平相比，1964年(枯水年)的8 000 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產量和水分生產率分別增加了1.95%和2.27%，而在1977年(豐水年)則是4.36%和4.38%。

圖2 灌溉方式對不同水文年稻田0～10 cm土層SOC的影響Fig.2 Effect of irrigation modes on SOC in 0～10 cm soil layer of paddy field in different hydrological years

圖3 灌溉方式對不同水文年水稻產量的影響Fig.3 Effect of irrigation modes on rice yield in different hydrological years

圖4 灌溉方式對不同水文年稻田水分生產率的影響Fig.4 Effect of irrigation modes on water productivity of paddy field in different hydrological years

圖5 控制灌溉及秸稈還田下秸稈還田水平對不同水文年稻田SOC的影響Fig.5 Effect of straw returning level on SOC of paddy field under controlled irrigation in different hydrological years

圖6 控制灌溉下秸稈還田水平對不同水文年水稻產量、水分生產率的影響Fig.6 Effect of straw returning level on rice yield and water productivity under controlled irrigation in different hydrological years

2.4 不同水文年下稻田最優水碳管理模式

對于不同年型，當秸稈還田水平達到6 000～7 000 kg·hm-2時，均能實現較高的水分生產率。其中，平水年水分生產率能達到1.013～1.715 kg·m-3，枯水年水分生產率能達到0.792～1.622 kg·m-3，豐水年水分生產率能達到1.101～1.895 kg·m-3。在設計的90種模擬情景中，以水分生產率最高為目標，比選出SOC和產量均達到潛力90%水平的較優水碳調控模式，結果如表5所示。平水年秸稈還田水平在6 000 kg·hm-2時可以達到產量潛力的0.898，最大SOC(同一水碳管理情景下能達到的最大值)的0.992；枯水年施肥量在6 000 kg·hm-2時，可以達到產量潛力的0.900，最大SOC的0.994；豐水年施肥量在7 500 kg·hm-2時，可以達到產量潛力的0.894，最大SOC的0.998。相同秸稈還田水平下，控灌稻田的水分生產率較淹灌條件高40%以上，維持較高SOC，同時保證水稻產量。

該地區節水灌溉條件下合理高效的稻田水碳調控模式，分別是：平水年，控制灌溉模式，秸稈還田水平為6 000 kg·hm-2，能夠達到產量潛力的89.8%，總灌溉水量為560.896 mm，水分生產率較淹灌高43.5%。枯水年，秸稈還田水平為6 000 kg·hm-2時，能夠達到產量潛力的90%，水分生產率較淹灌高54.8%。豐水年，秸稈還田水平為7 500 kg·hm-2時，能夠達到產量潛力的90%，水分生產率較淹灌高56.6%。

3 討 論

本研究發現,不同水文年下秸稈還田和節水灌溉耦合是一種增加稻田SOC和水稻產量的水碳管理模式。已有研究發現，秸稈還田是改善土壤可持續生產能力的重要舉措，它在維持水稻群體質量和產量、減少化肥施用量等方面有著重要的影響。秸稈還田的增產效應可能是因為秸稈為微生物提供充足的能源，可以增加土壤細菌和脲酶的活性，增強水稻稻瘟病、胡麻斑病等的抗病性[24]。但是，也有研究發現秸稈還田是短期內快速提高SOC的有效手段，但從長期來看秸稈還田對SOC的固持作用效果有限[25-26]。相同秸稈還田水平下，控制灌溉降低了稻田的SOC，這與前人的研究基本一致[27]。可能的原因是控制灌溉干濕交替的環境促進了微生物的活動，提高了土壤肥力和土壤呼吸，進而促進了稻田SOC的氧化分解[28]，導致SOC的降低。本研究基于模型模擬分析發現，秸稈還田可以減少控制灌溉引起的有機碳分解損失，水分生產率較淹灌稻田高40%以上，這可能是因為適宜水熱條件下秸稈還田為微生物提供了豐富的碳源，促進作物生長和土壤有機碳積累[29-30]。

表5 不同水文年生態適宜水碳管理模式

由于SOC的周轉較為緩慢，而田間試驗費時費力，目前關于不同水文年下固碳增產的稻田水碳管理模式的研究還較為少見。使用基于過程的模型可以較好地解決這一問題，本研究中模擬不同水碳管理下水稻產量的RMSEn為2.55%～3.84%，結果較為可信，但不同灌溉和秸稈還田處理下稻田碳周轉和產量形成較為復雜[31]，后續有必要針對模型模擬的不確定性進行深入研究。值得注意的是，秸稈還田等措施在固碳增產的同時，可能會增加溫室氣體的排放，如郭梨錦等[32]發現秸稈還田在增加SOC的同時促進了土壤CO2和CH4排放，可能與秸稈降解增加土壤DOC、促進微生物生長和蚯蚓、線蟲等動物活動有關。盡管節水灌溉營造的干濕交替的土壤環境可以顯著降低稻田的CH4排放，但可能導致N2O排放的增加，節水灌溉與秸稈還田耦合管理下稻田溫室氣體排放尚不確定。此外，未來氣候條件下農田碳氮循環更為復雜，如何制定應對氣候變化的稻田水碳管理方案也有待進一步研究。

4 結 論

1)本研究基于2 a田間試驗數據驗證、校核了DNDC模型，結果表明：DNDC模型可以較好地模擬不同水碳管理下稻田SOC及水稻產量變化，模擬產量的相對均方根誤差(RMSEn)和相關系數(R2)分別在2.55%～3.84%和0.90～0.97之間。

2)灌溉模式影響了稻田SOC和水稻產量，稻田0～10 cm土層SOC表現為FS處理略高于CS處理，但CS處理的水稻產量更高。隨著秸稈還田水平的提高，不同水文年的稻田0～10 cm土層SOC均呈階梯狀上升趨勢，在10.2～11.2 g·kg-1。

3)秸稈還田條件下，水稻產量基本較為穩定且與水分生產率表現出了較好的一致性。不同水文年下的結果存在差異，在平水年CS處理的水稻產量和水分生產率出現了先升高后穩定的趨勢，而枯水年則是平緩上升，豐水年條件下上升幅度更大。平水年在6 500 kg·hm-2秸稈還田水平下水稻產量和水稻水分生產率達到峰值；與1 000 kg·hm-2的秸稈還田水平相比，枯水年的8 000 kg·hm-2秸稈還田水平下稻田的水稻產量和水分生產率分別增加了2.27%和2.27%，而在豐水年增加了4.36%和4.38%。

4)不同水文年的推薦灌溉模式是控制灌溉，平水年、枯水年、豐水年的推薦秸稈還田水平分別為6 000、6 000 kg·hm-2和7 500 kg·hm-2。