有機無機氮配施對玉米產量和硝態氮淋失的影響

周 慧 史海濱 張文聰 王維剛 蘇永德 閆 妍

(1.內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院， 呼和浩特 010018；2.內蒙古農業大學旱區農業節水與水土環境研究所， 呼和浩特 010018)

0 引言

施用氮肥是提高作物產量的重要措施。據統計，世界氮肥年消耗量約為1.09×108t，其中有1/3為中國所使用[1]。在增加作物產量的同時，施用肥料也會引發一系列負面環境問題。研究表明，全球施氮量只有55%的氮素被作物吸收利用[2]，盈余氮素很容易通過淋溶、氨揮發及反硝化等途徑損失[3]，因此，農業生產要綜合考慮作物產量與生態環境的可持續性，從單一目標向多目標協同轉變。

農業面源污染已經成為世界許多農業領域的嚴重問題[4]，硝酸鹽淋失是最普遍的面源污染之一，已在全球范圍內被廣泛證實[5]，大量氮素流失導致生態系統富營養化和水質退化[6]，還會增加人類癌癥、水體缺氧和生物多樣性喪失的風險[7]。有學者在中國北方14個省調查發現，大多數縣的氮肥施用量超過500 kg/hm2，大約有一半地區地下水中硝酸鹽含量超過11.3 mg/L(世衛組織或歐洲飲用水中硝酸鹽限量標準)[8-11]。本研究區位于河套平原，地下水側向徑流很小，是典型的灌溉(降雨)補給和蒸發消耗型灌區。當地地下水埋深較淺，而飲用水基本都來源于地下水，因此，將硝酸鹽濃度控制在限制污染水平下對人體健康至關重要[12]。此外，灌區農民通常大量施用化肥來提高作物生產力，目前農田化肥用量已超過60萬t/a[13]，當氮肥供過于求時，硝酸鹽會在土壤中累積[14]，隨后在灌溉和強降雨的作用下淋溶至地下水中[15]，這同時也加重了灌區下游富營養化程度。杜軍等[16]研究表明，河套灌區年土壤殘留氮在17.2萬t左右。FENG等[17]研究表明，灌區秋澆后地下水硝態氮質量濃度由1.73 mg/L增加到21.6 mg/L。馮兆忠等[18]對沙壕渠施肥區井水硝態氮濃度調查發現，有65.6%水樣的硝態氮濃度超過WHO標準。因此，減少氮素淋失是灌區亟待解決的科學問題。

控制硝態氮淋失的關鍵之一是制定合理的方案來抑制土壤剖面中硝態氮的積累[19]，使氮素供應在空間和時間上與植物需求更好的同步[20]，從而達到提高氮素利用效率及減少氮素損失的風險。基于農業生態學的角度，有機農業被認為是可持續農業文化的典范[21-23]。研究表明，施用有機肥料具有增加土壤肥力和緩解環境惡化的良好效益[24-26]，綜合前人在有機無機肥配施對作物產量的影響研究結果表明，相較單施合成氮肥，配施有機氮肥可以達到穩產或提高作物產量的目標[27-28]。而施入有機物料對土壤氮素淋失的影響卻報道不一[29-31]。這可能是由于各地區農田肥力水平、氣候條件、施肥水平、有機肥種類等存在差異而造成[32-33]。因此，河套灌區有機無機肥配施對氮素淋失量的影響還有待進一步研究。

田間試驗在監測作物產量和硝酸鹽淋失方面發揮著重要作用，但在空間和時間上存在局限性，在更大范圍內預測產量或氮素淋失則需依賴一些數學模型[34]。DNDC模型是基于過程的生物地球化學模型，被認為是評估管理實踐對農業生態系統氮素損失影響的有用工具，已被應用到全球不同國家和生態系統中[35-36]。DNDC模型可以詳細地將氮素轉化與水文過程相結合，用來模擬作物產量、氮素淋溶以及溫室氣體的排放等[37-38]。大量基于DNDC模型的研究已經廣泛評估了不同種植系統的氮素損失[36，39-40]，但是從農藝(產量)及環境角度(氮素淋失量)確定最佳有機氮替代無機氮比例還鮮有報道。

課題組在內蒙古自治區河套灌區開展了為期3年的田間試驗，研究了不同有機無機氮配施比例對春玉米產量、硝酸鹽淋失和土壤環境變量(土壤溫濕度、表層土壤硝態氮含量)的影響，由于受設置的試驗處理數量約束，很難精準確定在減少氮素淋失的同時并保持玉米產量最佳的氮肥管理措施。因此，本研究整合田間試驗成果和DNDC模型來評估有機無機肥配施對玉米產量和硝酸鹽淋溶的影響，同時也評價DNDC模型在河套灌區復雜條件下的適用性，并通過多種情景模擬確定基于農藝及環境角度的最優有機無機肥氮配施比例。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況和試驗設計

試驗于2018—2020年在河套灌區解放閘灌域沙壕渠試驗站進行，試驗區冬季寒冷少雪、夏季高溫炎熱，屬于典型的溫帶大陸性季風氣候。多年平均氣溫7.7℃，無霜期為135～150 d。大于10℃年積溫為3 551℃，年平均日照時數3 200 h，年凍融期約180 d。陽光充足，全年太陽總輻射約為6 000 MJ/m2，熱量充足，具有非常優越的農業發展條件。試驗田0～20 cm土層為粉壤土，20～40 cm土層為粉質黏壤土，40～60 cm土層為粉壤土，60～120 cm土層為砂壤土。試驗區耕層初始土壤性質為：有機質質量比14.04 g/kg、全氮質量比1.43 g/kg、堿解氮質量比54.68 mg/kg、速效鉀質量比199.67 mg/kg、pH值8.2。

供試玉米品種為內單314，3年播種日期分別為4月27日、4月25日、5月5日，收獲日期分別為9月13日、9月13日、9月19日。參考當地優化畦灌灌水定額750 m3/hm2作為灌水量，優化施氮量240 kg/hm2為施氮總量，分別設置5個施肥處理(單施化肥、75%氮由化肥提供+25%氮由有機肥提供、50%氮由化肥提供+50%氮由有機肥提供、25%氮由化肥提供+75%氮由有機肥提供、單施有機肥)和1個空白對照處理，依次記為：U1、U3O1、U1O1、U1O3、O1和CK，施氮量為換算后的純氮素量。試驗共12個處理，3次重復，共36個小區，小區面積為30 m2(6 m×5 m)。各小區間設有1 m寬的隔離帶并打起15 cm高田埂。有機肥為商品有機肥(由玉米秸稈腐熟后噴漿造粒而成，含N 10%，P2O51%，K2O 1%，有機質質量分數大于等于45%，腐殖酸質量分數大于等于17%，S質量分數大于等于8%)。有機肥和磷肥(過磷酸施用量50 kg/hm2，各處理施入磷肥總量一致)于耕作前作為基肥一次性施用(均勻撒施，并旋耕20 cm)，化肥按1∶1比例分別于玉米播種期和拔節期灌水時施入。

1.2 測定項目與方法

利用田間原裝滲漏計測定法(Lysimeter法)收集土壤50 cm深度的水樣[25]，土壤滲漏液收集盤安裝在每個小區中間(表土層下60 cm處，長0.5 m、寬0.4 m、高0.1 m)。為了保證陶瓷吸盤與土壤吸盤之間有合適的液體壓力，陶瓷吸盤安裝在一個直徑相當的孔中,然后用原土填充收集盤與土壤之間的孔隙。淋溶盤和集液管通過軟管連通，淋溶液通過軟管自動匯集于集液管，在每次灌溉和降雨1～2 d利用真空泵提取土壤溶液，并將試樣放入-4℃冰箱中保存，24 h內測定。采用雙波長比色法測定淋溶水樣中硝態氮濃度[26]。

每7 d測定一次0～5 cm土壤溫度、0～20 cm土壤孔隙充水率及0～20 cm土壤硝態氮含量(2 mol/L KCl浸提法對土壤進行提取[27]，用連續流動分析儀進行測定)。玉米成熟時，在各小區非邊行連續取樣20株，單獨收獲考種測產，取平均值。

1.3 DNDC模型

本研究采用“脫氮-分解”(DeNitrification-DeComposition, DNDC) 模型最新版本9.5，由美國新罕布什爾大學陸地海洋空間研究中心開發，主要由2部分6大子模塊組成：①土壤氣候、作物生長和土壤有機質分解子模型，利用多種生態驅動因子(例如土壤、氣候、植被及人類活動)來模擬土壤環境因子(土壤溫度、濕度、pH值、氧化還原電位以及各種底物濃度)。②硝化、反硝化和發酵作用子模型，用來模擬土壤環境因子對微生物的影響，計算生物地球化學過程中CH4、CO2、N2O、NO、NH3等溫室氣體的排放。

DNDC模型所需輸入參數包括氣象(日平均氣溫、日降雨量、風速、濕度)、土壤(類型、土壤容重、黏土比例、田間持水率、孔隙度、pH值、表層土壤硝態氮含量、銨態氮含量等)、農田管理(種植作物的生長、耕耘、化肥施用、有機肥施用、灌溉等)數據。模型以日為時間步長，信息交融，模擬不同環境條件-作物生長-土壤化學變化間的相互作用，能進行1 年至多年的模擬[1]。模型輸出參數包括作物(生長指標、產量、水分及養分吸收等)、土壤理化指標(土壤溫濕度、土壤碳庫含量、氮庫含量及其變化以及C、N流失等)、氣體(NO、N2O、N2、NH3、CH4、CO2)排放及氮淋溶量等[2-3]。

1.4 DNDC模型數據庫建立

模型需要輸入的參數包括試驗區地理位置、氣候條件、土壤指標和田間管理數據，主要通過試驗測定、文獻收集以及采用模型默認值等方法來綜合確定關鍵參數。氣象數據均來自沙壕渠氣象站自動觀測數據，土壤指標數據通過田間試驗測量獲得；田間管理參數根據3年試驗農事情況獲得。2018—2020年春玉米生育期總降水量分別為111.00、54.97、131.20 mm，日均氣溫及降雨量如圖1所示。為了使模型更加精確地模擬該區作物的生長情況，以單施化肥處理(U1)為基礎進行上述作物參數的校正。利用2018—2020年試驗觀測的作物產量數據、土壤孔隙充水率(WFPS)和硝態氮含量等數據校正作物參數，直到模擬的作物產量和其他指標與實測值之間有合理的一致性，校正后的作物參數見表1。隨后，使用校正后的作物參數對不同有機無機肥配施處理和對照處理進行模型驗證。

表1 DNDC模型模擬作物參數Tab.1 Crop parameters simulated by DNDC model

模型模擬效果評價的統計方法包括決定系數(R2)、平均誤差(MBE)、均方根誤差(RMSE)和標準均方根誤差(NRMSE)4個指標，R2越接近1則模擬值與實測值更吻合，模型的精確度越高；MBE表示實測值和模擬值之間的平均誤差，MBE大于0表示實測值大于模擬值，MBE 小于0表示模擬值大于實測值；RMSE越小表示數據間偏差越小；NRMSE表示平均偏差的相對大小，NRMSE 小于等于10%說明模型表現優秀，介于10%～20%說明模型表現較好，介于20%～30%說明模型表現中等，大于30%說明模型表現較差，適用性不好[40]。

1.5 情景設置與敏感性分析

為了研究不同管理措施對春玉米產量及硝態氮淋失的影響，對驗證后的DNDC模型進行敏感性分析，以確定能有效提高產量和減少硝酸鹽淋失量的因素。本研究以當地優化施肥模式U1處理(耕作深度20 cm，2次施氮量240 kg/hm2，施肥日期分別為4月27日和6月14日，生育期3次灌溉，灌溉日期分別為6月14日、7月10日和7月27日，每次灌溉量均為75 mm)為基準情景，選擇施氮量、施肥次數和灌溉量等4個參數進行單因素模擬試驗，通過在適當范圍內改變單個管理參數值，同時保持所有其他參數值不變來進行模型模擬，氣象資料、土壤性質和耕作措施的其他參數與2018年試驗點的觀測數據相似。共有9種情景單獨運行(表2)，計算敏感性指數，以評估模擬結果對不同情景輸入參數的影響程度，相對靈敏度指數S的絕對值越大，投入管理參數對模型產量或硝態氮浸出量的影響越大，S為負值表明投入管理參數與作物產量或硝態氮淋失量呈負相關。S計算公式為

(1)

式中O1——參數I1的模型輸出值

O2——參數I2的模型輸出值

O12——O1和O2的平均值

I1——參數中的最小輸入值

I2——參數中的最大輸入值

I12——I1和I2的平均值

表2 敏感性分析管理方案Tab.2 Details of management scenarios for sensitivity analysis

1.6 農藝和環境臨界有機肥替代化肥比例確定

通過設置11種有機無機氮配施(有機肥占施氮總量0、10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%、100%)比例，并保持其他管理參數一致，探索最佳有機氮替代化肥氮比例。利用2018—2020年試驗站每日氣象資料，對每種情景進行3年的模型模擬，并計算硝酸鹽淋溶量和玉米產量的平均值，繪制不同有機無機氮肥配施處理下氮素淋失量圖，以不導致籽粒產量降低的有機無機氮配施比例(不隨有機氮施入比例增加而改變或降低)作為農藝學的臨界配施比，以硝酸鹽淋失量較低的施氮處理為環境臨界配施比，根據我國GB/T 14848—1993《地下水質量標準》，16.2 kg/hm2的氮淋失符合人體健康標準(20 mg/L)。

2 結果與分析

2.1 模型評估

2.1.1產量

通過U1處理對DNDC模型參數進行校正。如圖2(圖中不同小寫字母表示處理間差異顯著，誤差線為標準誤差，下同)所示，在2018—2020年連續3年春玉米種植制度下，模型模擬的作物產量實測值與模擬值吻合較好，該處理下玉米產量的模擬統計分析表明，R2達到0.99，MBE為192.10 kg/hm2，RMSE為185.47 kg/hm2，NRMSE為2.63%。上述統計分析結果表明，以U1處理為基礎的DNDC模型參數得到了較好的校正。

通過其他施肥處理及CK處理作物產量實測值和模擬值進行比較來驗證DNDC模型模擬效果，統計分析結果表明，各處理R2均在0.97以上，MBE為-97.17～352.10 kg/hm2，RMSE為289.56～367.53 kg/hm2，NRMSE均在5%以下。上述模擬效果評價指標的變化范圍均處于模擬性能“較好”及“優秀”的范圍內，也說明模型參數設置合理，能夠很好地模擬不同處理中作物產量。

玉米產量的實測值和模擬值均表明，施肥可以顯著提高玉米產量，各施肥處理玉米產量3年實測均值較CK處理高31.19%～57.28%，模擬均值高37.42%～62.05%。各施肥處理之間表現出隨著有機肥施入比例增加玉米產量呈先升后降的趨勢，以U1O1處理最大，實測均值和模擬均值分別較U1處理高17.92%和19.89%。

2.1.2土壤溫濕度

如圖3所示，DNDC模型基本可以模擬土壤溫度(0～5 cm)及土壤濕度(0～20 cm)生育期動態變化及量級，且模型模擬值與實測值較為一致。統計分析顯示，二者R2分別為0.75～0.81、0.78～0.84，土壤溫度MBE較小，在-0.15～0.41℃之間；不同處理土壤濕度MBE在0.95%～1.56%之間；RMSE分別在3.37～3.75℃、4.28%～4.83%之間；NRMSE分別為12.88%～13.07%、8.32%～8.95%。從模擬效果與各項驗證指標來看，DNDC模型能較為精準地模擬不同有機無機氮配施處理下土壤溫濕度變化，表現性能分別為“較好”和“優秀”。實測值和模擬值均表明，土壤溫濕度變化在不同處理之間沒有顯著性差異。

2.1.3表層土壤硝態氮含量

如圖4所示，DNDC模型基本可以模擬表層土壤(0～20 cm)硝態氮生育期動態變化及量級。但相較土壤溫濕度模擬精度有所下降，各施肥處理的模型模擬值對土壤硝態氮含量有所低估。統計分析表明，不同處理R2為0.69～0.72，DNDC模型的模擬值低于實測值，MBE在-4.55～-0.91 mg/kg之間；RMSE在12.19～13.80 mg/kg之間，NRMSE在18.82%～22.58%之間，表現性能為“中等”。上述統計分析結果說明，DNDC 模型模擬在空間和時間維度對土壤硝態氮含量的表現性能相對較差。

2.1.4土壤溶液中硝態氮含量

2.1.5硝態氮淋失量

土壤硝態氮淋失量通過淋溶水中硝態氮濃度和淋溶水量求得，由圖6可以看出，不同處理下，DNDC模型模擬的氮素淋失量與實測值之間有較好的一致性。統計分析顯示，各處理R2均達到0.7以上，MBE在-2.69～3.98 kg/hm2之間，RMSE在0.49～1.11 kg/hm2之間，NRMSE在5.91%～12.53%之間，綜合各指標來看，模型模擬性能均在“較好”和“優秀”范圍內。

實測值和模擬值均表明，施氮會顯著增加土壤硝態氮淋失量，各施肥處理3年實測和模擬硝態氮淋失量均值較CK處理分別高1.4～3.1倍、1.2～2.6倍。各施肥處理之間表現出隨著有機氮施入比例增加硝態氮淋失量減少的趨勢，O1處理3年實測硝態氮淋失量均值較U1處理降低42.6%，模擬硝態氮淋失量均值較U1處理降低39.6%。

2.2 不同管理方案對玉米產量及硝態氮淋失量的影響

由表3可以看出，不同管理方案會影響玉米產量及硝態氮淋失量。增施無機氮肥對作物產量的影響并不明顯，但會顯著增加硝態氮淋失量，將無機氮施用量從240 kg/hm2改為180、300 kg/hm2時，硝態氮淋失量分別降低25.83%和增加31.67%。同時，增大或減小灌溉量并不會對作物產量產生明顯影響，而對土壤氮素淋失量影響較大，當灌溉量從75 mm調整為60、90 mm時，土壤硝態氮淋失量分別減少13.75%和增加15.83%。相反，增加有機氮施用量會顯著提高玉米產量，而氮素淋失量增加幅度較小，當有機氮施入量從0增加到60、120 kg/hm2時，作物產量分別增加了10.96%和24.54%。此外，當無機氮肥分施次數由2次增加到3次時，玉米產量增加2.67%，硝態氮淋失量增加了7.08%，當無機氮分施次數由2次改為1次時，玉米產量和硝態氮淋失量分別減少4.13%和13.75%。

敏感性指數表明(表3)，在4種替代管理措施中，無機氮施入量(S=1.27)和灌溉量(S=0.84)對土壤硝態淋失量影響較大，而增施有機氮(S=0.13)和增加無機氮施肥次數(S=0.22)對硝態淋失量影響相對較小。在產量方面，灌溉量(S=0.12)、有機氮施入量(S=0.11)、無機氮分施次數(S=0.10)和無機氮施入量(S=0.09)對作物產量均產生較大影響。綜合敏感性指標分析結果來看，不同管理措施對氮素淋失及玉米產量均產生正效應，單一因素改變并不能達到經濟和環境效益雙贏的目標。本研究中，減少無機氮施用量會明顯降低土壤硝態淋失量，但也會造成作物減產，而增大有機肥施入量并不會造成氮素大量淋失，同時可以達到增產的效果。因此，從農戶管理實踐來看，進行有機無機氮配施是尋求高產低硝的有效管理措施。

表3 不同管理方案對硝態氮淋失量和產量的影響及其敏感性指標Tab.3 Influences of amount of nitrate leaching and yield of varied management practices and their sensitivity indices

2.3 基于農藝及環境角度確定的優化管理措施

本研究利用DNDC模型來確定基于農藝及環境角度的最佳有機無機氮肥配施比例，目的是尋求一種既能使玉米獲得高產，又能使硝態氮淋失量控制在可接受水平的臨界有機氮替代化肥比例。文獻和法規中均沒有規定我國玉米產量的標準值。因此，本研究認為籽粒產量不隨有機氮施入比例的增加而下降或者不低于基準情景為可接受產量。滲漏到地下水中的硝酸鹽主要由灌溉和降雨引起，模型模擬得到2018—2020年農田平均滲水量為73 mm，實際收集到的淋溶水量卻達到81 mm，為達到我國GB/T 14848—1993《地下水質量標準》規定的20 mg/L臨界值，玉米生長季內累積硝態氮淋失量應該小于16.2 kg/hm2。

模擬結果表明(圖7)，當有機氮施入比例在0～60%范圍內時，3年平均產量隨有機氮施入比例增加而增加，繼續增大有機肥施入比例則產量會下降，但是即使有機氮施入比例達到100%時，產量依舊比單施無機氮高5.44%。可以看出，配施有機氮均可以使產量達到可接受水平，當有機氮施入比例為60%時產量最佳，較基準情景高20.10%，為12 578 kg/hm2。從3年硝態氮淋失量均值來看，隨著有機氮施入比例增加硝態氮淋失量逐漸減少，單施有機氮處理硝態氮淋失量較基準情景降低39.52%，當有機氮施入比例為50%～100%時，硝態氮淋失量降低到可接受水平(15.7 kg/hm2)以下。結合試驗區的實際情況，綜合玉米產量和硝態氮淋失量，可接受的施肥模式為在施氮總量為240 kg/hm2時，有機氮配施比例在50%以上，最佳施肥模式為40%無機氮+60%有機氮。

3 討論

3.1 模型性能

本研究發現，在灌溉和降雨后，土壤孔隙充水率的模擬值普遍高于實測值(圖3)，造成這一差異的原因可能是由于土壤濕度的實測值(往往推遲1～2 d取樣)沒有及時觀測到所致，同時，本研究在作物生長后期不再進行灌溉，降雨后由于土壤干燥開裂造成的優先流也可能會導致模擬值偏高[44]。此外，模型在模擬土壤濕度過程中未考慮作物葉片對降雨的截留，忽略了此過程對降雨的影響，因而土壤水分模擬的差異可能是由于蒸散模擬的潛在偏差造成[45]。還有學者認為，DNDC模型難以捕捉到土壤孔隙充水率變化的原因可能與土壤質地有關[46]。

3.2 不同管理措施對玉米產量和氮素淋失量的影響

有機無機肥配施是農業可持續發展的熱點，是現代施肥技術的重要方向。有研究表明，在試驗初期，單施無機氮處理的產量明顯高于單施有機氮處理，而經過長期培肥過后，單施有機氮處理的產量才可能達到或超過單施無機氮處理[25]。而本研究發現，即使在試驗初期，單施有機氮處理的產量也高于單施無機氮處理，原因可能為：①由于本試驗點土壤氮背景值較高，能產生較多的速效養分。②本研究選用的有機氮含氮量為10%，礦化過程會產生較多無機氮供作物吸收。③有機肥可以改良土壤理化性質，且其中含有中微量元素。本研究表明，當有機無機氮施入比例為3∶2時最有利于作物增產，其原因可以歸結為，該有機無機氮配施比例可以更好地調控土壤氮素的固持和釋放，協調土壤氮素供應[24，54]，滿足作物生育期對養分的需求，從而利于作物增產。

本研究氮素當季回收率在19.71%～42.44%之間，硝態氮淋失量占當季施肥量的18.62%～29.33%。因此，在提高玉米氮肥利用效率及減少氮素損失方面還有很大空間，一方面，從玉米當季考慮，可以適當減少氮肥總施用量；另一方面，需要根據土壤供氮及作物吸氮動態關系，進一步調整施肥結構，在不同鹽分條件下進行有機無機肥分次配施。此外，如何提高下茬玉米對深層殘留氮素的有效吸收以提高氮素利用率及降低氮素損失，有待進一步研究。

4 結束語

利用田間原位觀測數據校驗后的DNDC模型能夠較好地模擬不同管理實踐對玉米產量和硝態氮淋失量的影響。敏感性分析表明，施氮種類、施氮量、灌溉量以及無機氮分施次數均會對玉米產量和硝態氮淋失量產生正效應。而在240 kg/hm2施氮總量下，合理的有機無機氮配施比例可以同時保證玉米的最佳產量和硝態氮淋失量在可接受范圍內，當有機氮施入量為144 kg/hm2，無機氮施入量為96 kg/hm2時，玉米產量可達12 578 kg/hm2，硝態氮淋失量相對較低(15.7 kg/hm2)。本研究對區域玉米生產氮肥管理具有重要應用價值。