基于DNDC模型不同降水年型下氮肥管理對馬鈴薯田N2O減排及增產潛力影響研究

張開，王立為, ，高西寧, ，賀明慧

1. 沈陽農業大學農學院，遼寧 沈陽 110866；2. 遼寧省農業氣象災害重點實驗室，遼寧 沈陽 110166；3. 沈陽市渾南區氣象局，遼寧 沈陽 110186

自工業化以來，人類活動排放了大量的溫室氣體（CO2、CH4、N2O），其排放濃度的增加是影響全球氣候變暖的重要驅動因子（IPCC，2014）。N2O作為大氣中主要的微量氣體，雖然在大氣中含量較低，但卻是重要的溫室氣體。每年以0.22%的速率在增加（Ghosh et al.，2003），對全球增溫貢獻率約為7%（杜吳鵬等，2006）。旱地農田生態系統是大氣中N2O的重要排放源，當前大氣中90%的N2O來源于農業生產活動（尚杰等，2015），這表明農業生產活動中存在很大的減排潛力。不同的田間管理方式（如施肥量和施肥深度）和氣候條件通過導致土壤環境的改變進而影響農田N2O排放，氮肥施用直接影響土壤中有效氮濃度，是影響N2O排放的重要因素（常乃杰，2020；張鵬飛，2020）。為保障糧食增長，越來越多的氮肥投入到農田土壤中促進了農田N2O的排放，進而加劇全球變暖（Snyder et al.，2009）。因此，隨著以全球變暖為主要特征的環境問題研究的日益深入，在保證產量的同時，合理地制定和實施田間管理措施，對農業的可持續發展具有重要意義（馬晨光等，2020）。

馬鈴薯（Solanum tuberosum）已被聯合國農糧組織列為世界第四大糧食作物，同時中國農業部啟動了馬鈴薯主糧化戰略（陳萌山等，2015）。馬鈴薯不僅已成為重要的糧食作物，同時對保障中國糧食安全具有重要意義（王靜怡等，2015）。如何在能保產的前提下做到資源環境協調可持續發展是決策者們面臨的重要問題。其中，施用氮肥是提高馬鈴薯產量的重要手段，有研究發現，氮肥肥效的發揮與農田水分狀況高度相關（肖石江等，2021），如何在雨養條件下做到“以水定肥，以肥定產”同時最大限度的減少N2O氣體排放，對充分發揮旱地馬鈴薯生產潛力及農田可持續發展具有積極的指導意義。前人針對旱地馬鈴薯的適宜施肥量做了大量研究，如孟煬（2018）在干旱缺水的黃土高原雨養農業區，探究了氮肥對馬鈴薯的增產效率，結果發現生產1 t馬鈴薯需N為4.00—5.34 kg；張富倉等（2017）對馬鈴薯田進行滴灌施肥試驗，發現產量與灌水量呈現正相關關系，同時隨著施肥量的增加產量先增加后減少；萬偉帆（2017）探究了不同尿素用量對馬鈴薯田產量及N2O排放影響，結果表明過量尿素導致 N2O排放顯著增加但產量并沒有顯著提高。同時由于灌溉、降水等因素引起土壤含水量的增加，提高了硝化反硝化速率，導致N2O排放量的增加（Hu et al.，2014），王立為等（2019）通過 DNDC模型模擬發現降雨量對馬鈴薯田生育期N2O累計排放的影響較為明顯，模擬峰值出現在降雨事件發生后，所以東北地區作為典型的旱作雨養農業區，綜合研究水分和施肥對產量和N2O排放之間的關系，探明不同降水年型馬鈴薯田增產減排的最優施氮量對當地農業的可持續發展具有積極指導意義。

N2O通量排放具有高度時空變化特點，通過站點現場測量耗時且費力，所以為了彌補試驗的缺陷，就可以采用校準良好的溫室氣體排放模型來模擬計算多種不同試驗處理條件下其排放的情況（Giltrap et al.，2009）。在多種模型中，DNDC模型是一種用于評估土壤溫室氣體排放和作物產量的生物地球化學模型，是目前國際上公認的較為成功模擬土壤C、N動態變化的機理模型之一。該模型由美國New Hampshire大學Li et al.（1992）建立，用于模擬農業土壤中N2O、CO2等溫室氣體排放。隨著科學工作者對該模型的補充和改進，目前已發展建立了適用于中國特有農業生態系統的模型，并在中國多地開展了相關模擬研究（謝海寬等，2017）。本文結合2017—2019年3年試驗數據對模型適用性進行評價，并基于1990—2019年30年連續氣象數據，探究了在不同降水年型下馬鈴薯田增產減排的最優施氮量和施用氮肥方式，為地區制定合理的氮肥施用提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗選擇在沈陽市自然降水條件下的沈陽農業大學實驗基地進行，基地位于中國東北地區南部，遼寧省中部，以平原為主，地勢平坦。基地位置 123°33′E，41°49′N，屬于溫帶半濕潤大陸性氣候，年平均溫度在8.9 ℃范圍，全年降水量681 mm，全年無霜期 183 d。受季風影響，降水主要集中在夏季，雨熱同期適合作物生長。馬鈴薯生育期一般為4月下旬播種，至7月中下旬收獲。試驗期間（4—7月）月平均氣溫和月降水量如圖1所示。通過分析中心測得實驗基地土壤類型為粉壤土（粘粒15%，粉粒 51%，砂粒 34%），表層土壤有機碳含量（0—10 cm）0.01 kg·kg?1，容重（上層土壤的密度）為1.30 g·cm?3，土壤pH值為6.42。

圖1 2017—2019年試驗期間基地月平均氣溫（t）和月降水量（p）Fig. 1 Monthly average temperature (t) and precipitation (p)of the base during 2017-2019

1.2 試驗設計與方法

試驗基地栽種的馬鈴薯品種為“尤金”，生育期在75—80 d，該品種單株可結4—6個薯，畝產量可達2000 kg，增產效果很大，在該地區已得到廣泛的種植。試驗為期3年，2017年播種和收獲日期分別為4月28日和7月24日；2018年分別為5月3日和7月26日；2019年分別為4月24日和7月16日。

試驗以當地實際施用氮肥水平為參照設置4種施氮梯度，分別為不施氮肥（0 kg·hm?2）、低氮（60 kg·hm?2）、中氮（120 kg·hm?2）、高氮（180 kg·hm?2）4種施氮水平，以下分別簡寫為N0、N1、N2、N3，實驗還設置了空白對照組CK（裸地且不施氮肥），每種處理設置3個重復。每個試驗小區為5 m×6 m，馬鈴薯種植株距為0.4 m，行距為0.5 m。除氮肥以外，所有施肥處理的磷鉀肥均采用同一施肥量，磷肥（P2O5）為 225 kg·hm?2，鉀肥（K2O）為 75 kg·hm?2。3種肥料混合均勻，播種當天對不同處理小區均采用一次性施肥，試驗地不采用灌溉，定期人工清理雜草。

N2O采集采用靜態箱法，又被稱為密閉箱法，是比較常用的測量土壤氣體通量的采集方法。通過密封的箱子罩住觀測土壤表面，觀測時保證馬鈴薯作物完全處于密封箱內，用水密封接觸處，保證箱內氣體與外界無任何交換，隔一段時間從箱內抽出一定量的氣體樣品，將抽出的氣體通過氣相色譜儀進行分析。通過一段時間的濃度變化利用公式計算氣體通量。在馬鈴薯生長季節進行土壤N2O排放觀測。靜態箱的尺寸為0.6 m×0.5 m×0.45 m，播種同時將靜態箱底座埋在每種不同處理小區中央，確保每個靜態箱內有一株馬鈴薯，測量時馬鈴薯枝葉及其根系要完全處于靜態箱內。生長季節每周測量一次，在施肥階段連續測量5 d，如遇降水進行加測。測量時間分別為關箱后0、30 min，用氣泵抽取50 mL左右的氣體，收集到的氣體用Agilent 7890A型氣相色譜儀分析濃度變化，利用如下公式得到N2O排放通量（μg·m?2·h?1）（Liu et al.，2019）：

式中：

Flux——N2O 氣體通量，μg·m?2·h?1；

ρ——標準狀態下的被測氣體的密度，μg·m?3；

V——靜態箱有效體積，m3；

A——箱底面積，m2；

θ為箱內溫度，℃。

馬鈴薯產量測量：每個小區隨機選取一壟（非邊行）進行測產。

1.3 DNDC模型

DNDC模型是以反硝化作用和分解作用為主要過程，最早應用于農業生態系統土壤碳，氮生物地球化學循環的數值模擬（Li et al.，1992）。該模型是由美國新罕布什爾州大學陸地海洋空間研究中心開發研制的，將土壤物理性質、氣候狀況和農田管理措施等信息輸入到模型中，模擬農業生態系統生產中 N2O等溫室氣體的產生與排放，同時模型用于模擬預測農業生態系統最大生產潛力（巴特爾·巴克等，2007），對研究農業生態系統的持續性發展具有積極的指導作用。

1.3.1 模型的校正

模型起初是為了模擬美國農業土壤 N2O的排放情況而研發（李長生等，2003），針對不同的作物，具有各自的默認參數值。但對不同的地區卻不一定適用。DNDC模型在國內的應用是20世紀90年代后期開始的，目前國內對DNDC模型的應用研究逐漸趨于增加，模型本土化進一步發展，在應用到具體站點點位時要對模型進行校正和參數修改。此次試驗結合實際情況針對模型中的部分參數進行校正，部分參數通過分析中心測得，最終確定所應用地區的實際模型參數。

應用 2017年的試驗數據進行模型校正，應用2018年和2019年試驗數據進行驗證。通過模擬值與實測值的擬合情況確定最終的參數，分為氣候、土壤、植被和農田管理4個模塊。氣候參數包括經緯度（41°49′N、123°33′E）、日最高溫度（℃）、日最低溫度（℃）、日降水量（cm）、日平均風速（m·s?1）、相對濕度，以上氣象數據均來自于中國氣象數據網，降水中N平均質量濃度調整為3.26 mg·L?1；土壤模塊參數：土壤類別為粉壤土、酸堿度（6.42）、田間持水量（0.25 g·g?1）、容重（1.30 g·m?3）、土壤表層（0—10 cm）有機碳含量（0.01 kg·kg?1），微生物活性指數默認為百分百活躍，田地為平地無坡度，雨水可以完全收集；植被參數中積溫根據每年實際氣象資料進行調整，馬鈴薯生物量分配比調整為（籽粒：葉：莖：根為 0.60：0.20：0.18：0.02），需水量調整為400 kg·kg?1干物質；農田管理因子中耕地時間、施肥時間、是否灌溉等均為實際試驗情況。

1.3.2 模型的驗證指標

本文研究中使用決定系數R2、平均誤差E和模型效率指數EF來評價模型模擬效果。

式中：

Si——模擬值；

Mi——實測值；

n——實際觀測值的次數；

決定系數R2越接近1，表示模擬值和實測值的擬合程度越高，而模型效率指數EF為0—1時，值越大，表示模擬值和實測值關聯度越大。平均誤差E>0，表示模擬值高于實測值，反之則模擬值低于實測值。

1.3.3 基于DNDC模型對馬鈴薯田施肥深度的探究

施肥深度情景設置地表以下0.2（撒施表面）、5、10、15和20 cm，其中當地農戶實際施肥深度為10 cm，即為施肥深度為地表以下10 cm，其他同理。

1.3.4 基于DNDC模型對馬鈴薯田施肥比例的探究

馬鈴薯對肥料的響應比較敏感，在其生長發育的各個階段對養分的需求也有所不同。在馬鈴薯生長發育初期，吸收的氮肥大約占總需肥量的四分之一，而在植株生長發育中期，也即為塊莖膨大期，是馬鈴薯需肥高峰期，這個階段需肥量大約占總需肥量的二分之一。因此，在保證馬鈴薯生育期肥料充足的同時，合理分配各個階段所需養分，最大限度的提高了肥料利用率的同時，達到保產增產的目的。當地農戶慣用的施肥比例為前期施用95%左右的肥料，后期追肥 5%（即開花期后噴灑一些葉面肥），以此為基礎，設定 6種基追肥比例，分別為(95%+5%)、(80%+20%)、(60%+40%)、(50%+50%)、(40%+60%) 和 (20%+80%)（以 (95%+5%) 為例，表示基肥95%，追肥為5%）。

1.4 數據處理

為了便于分析，將 30個實驗年份降水量劃分為干旱年、平水年、濕潤年3種降雨年型。降水年型的劃分公式如下（李曉州等，2018）：

式中：

D——干旱指數；

Ri——年降水量（cm）；

M——1990—2019年平均降水量（cm）；

σ——標準差。

D>0.35——濕潤年，?0.35≤D≤0.35為平水年，D

表1 不同降水年型Table 1 Annual types of different precipitation

1.5 數據分析

運用Excel 2018及Origin 95進行繪圖、回歸分析及DNDC模型的統計分析，運用SPSS軟件進行多重比較，所用DNDC模型為9.5版本。

2 結果與分析

2.1 不同施氮水平處理馬鈴薯田N2O的排放

圖2顯示了2017—2019年不同施氮水平下馬鈴薯田N2O的排放情況。從圖中可以看出N3處理下氣體的排放通量顯著高于其他施肥水平處理下氣體排放通量，對照處理CK排放通量最小。而且每種處理的變化趨勢和波動情況相同。隨著施氮量的增加，土壤N2O的排放也顯著增加。

圖2 2017—2019年不同施氮水平馬鈴薯田N2O排放情況Fig. 2 The N2O emission from potato fields with different nitrogen application levels from 2017 to 2019

2.2 模型的驗證

2017年試驗數據進行模型調參，2018年和2019年試驗數據進行模型驗證。圖3表示的是3年試驗期間N2O模擬值與實測值的擬合情況，圖中r2均高于0.6，擬合方程的斜率均大于0.6，表明二者的擬合情況較好。圖4為不同施肥水平下產量的擬合情況，從圖中可以看出，產量模擬值與實測值的平均值比較接近，模擬值均在實測值的標準差范圍上下浮動。表2和表3分別為馬鈴薯生育期N2O排放通量和產量的模型驗證指標擬合情況。從表中進一步可以看出，N2O排放通量3年試驗模擬結果均通過顯著性檢驗，檢驗效果為極顯著，對于不同施肥處理下產量的模擬結果也均通過顯著性檢驗。E>0表示模擬值大于實測值，反之則實測值大于模擬值。在2017年和2018年模擬N2O排放中，不施氮肥和高氮肥處理下，模型模擬值要大于實測值，2019年各施氮肥處理下N2O排放模擬值均高于實測值。EF值越接近1，表示模型模擬效果越好。從表2、3中也能夠看出絕大多數EF值都在0.6以上，部分達到0.8以上，表示模型模擬效果較好，模型基本能反映出馬鈴薯生長過程中土壤 N2O的排放以及對產量的模擬，因此可以運用模型進行進一步探究。

圖3 N2O排放通量的模擬值與實測值的擬合關系Fig. 3 The fitting relationship between simulated and measured of N2O emission fluxes

圖4 不同施肥水平下產量的模擬值與實測值的擬合情況Fig. 4 Fitting of simulated and measured yield under different fertilization levels

表2 DNDC模型對不同施氮水平N2O排放模型擬合指標Table 2 Fitting indexes of DNDC model for N2O emission model under different nitrogen application levels

表3 DNDC模型對不同施氮水平產量擬合指標Table 3 Yield fitting indexes of DNDC model under different nitrogenapplication levels

2.3 DNDC模型對不同降雨年型下不同施氮梯度馬鈴薯產量和N2O排放的模擬研究

為了探究不同降雨年型下不同施氮梯度對馬鈴薯產量和N2O排放的影響，以15 kg·hm?2施氮量變化梯度為前提，采用DNDC模型對研究區域30年平均氣象數據情況進行馬鈴薯產量和 N2O排放的模擬研究。圖5分別為干旱年、平水年和濕潤年的模擬結果。對于干旱年、平水年和濕潤年3種降水年型，長期不施肥情形下馬鈴薯產量均最低，且不同年型間變化幅度較小，濕潤年產量最高，平水年次之，是干旱年產量的1.1倍。當施肥量增加至15 kg·hm?2時，產量均迅速增加，相較于不施肥干旱年、平水年和濕潤年的增產率分別達到了92.2%、93.8%和60.7%，增產效果明顯。對于任一降水年型，隨施氮量增加產量均出現先增加后降低的趨勢，不同降水年型有不同的最優施肥量。而隨施氮量增加，無論何種年型N2O排放一直呈現指數上升的趨勢。從總體上看降水越多馬鈴薯產量和農田N2O排放量越高，在施氮量最高的情況下，平水年和濕潤年產量分別是干旱年的1.4倍和1.7倍，N2O排放分別是干旱年的1.5倍和2.1倍，濕潤年相較于平水年，產量差異較小，而N2O排放卻差異較大，濕潤年N2O排放是平水年N2O排放的1.5倍。在不施肥情況下，濕潤年產量分別是干旱年和平水年的1.1倍和1.0倍，濕潤年N2O累積排放量分別是干旱年和平水年的2.0倍和1.6倍。從模擬結果來看，當3種降水年型分別達到最高產量時，施肥量濕潤年高于平水年高于干旱年，N2O排放量濕潤年高于平水年高于干旱年。

傳統觀念的農業生產中農戶們傾向于施用足夠量的肥料來提高作物產量，通過模擬發現，適量的施肥可以提高作物產量，而施肥過量不但會對生態環境造成污染，還會使旱作農作物產量出現負增長，造成肥料浪費。通過DNDC模型對30年平均氣象數據的模擬發現，不同降雨年型對應增產減排的優化施氮量不同，降雨和施肥兩者之間既相互補充也相互制約，施肥量一定時，降水不足會抑制氮肥肥效的發揮，而生長季降水分配不均也會造成氮肥淋洗；相反肥料不足或過量也會抑制作物吸收水分，同樣造成減產現象發生（KIani et al.，2016）。因此根據降雨年型合理優化施氮量，在保證產量的前提下，最大限度的減少農業溫室氣體的排放，對制定農業生產措施和農業的可持續發展具有重要的指導作用。

在圖5中進一步考慮不同降水年型隨施氮量增加 N2O累計排放較前一施氮量的增加率和馬鈴薯產量的增產率，對于干旱年，在小于45 kg·hm?2施氮量時，產量有明顯增產效果，繼續增加施氮量產量反而開始呈現下降趨勢，而N2O排放卻在持續增加，同時排放強度也呈現上升趨勢，因此在干旱年增產兼顧減排的優化施氮量為45—60 kg·hm?2；在平水年，當施氮量超過75 kg·hm?2時，增產效果降低，N2O排放上升速度雖有減緩，但總體依舊呈現上升趨勢，所以單產的N2O排放量即排放強度會迅速增大，表明每生產1 kg馬鈴薯將產生更多的溫室氣體，因而在平水年增產減排并舉的優化施氮量應在75—90 kg·hm?2為宜；在濕潤年降水充足，水肥交互作用要求在該年份可以施用相較于干旱年和平水年更多的氮肥來達到增產效果，當施氮量在105—120 kg·hm?2之間，產量達到穩定，與當地常規施氮量 120 kg·hm?2接近。

圖5 DNDC模型模擬的不同降水年型N2O累計排放量、產量與施氮量之間的關系Fig. 5 The relationship between cumulative N2O emission, yield and nitrogen application in different precipitation years simulated by DNDC model

2.4 不同降水年型下改變施肥深度及氮肥基追比例對馬鈴薯產量及N2O排放影響

2.4.1 不同降水年型下改變施肥深度對產量及排放的影響

通過上文對不同降水年型下適宜施氮量的研究，選取干旱年、平水年及濕潤年最優施氮量，運用 DNDC模型探究在優化施氮量前提下不同施肥深度對馬鈴薯產量及N2O排放的影響，進一步尋求不同降水年型的最適施肥深度。如圖6所示，以施肥深度為自變量，馬鈴薯產量及馬鈴薯田N2O排放為因變量進行擬合，尋求最佳擬合曲線，探究施肥深度對二者的影響。

從圖6可以看出，隨施肥深度從0.2 cm逐漸增加到20 cm，干旱年和平水年馬鈴薯產量呈現出先增加后減少的變化趨勢，而濕潤年，隨施肥深度增加產量一直增加。干旱年時，當施肥深度達到 10 cm，產量達到最大為24338 kg·hm?2，施肥深度繼續增加時，產量迅速下降，在深度達20 cm時，產量減少到19489 kg·hm?2，減少了19.9%，與肥料撒施時對應的產量差別不大；平水年隨施肥深度增加，產量迅速增加當施肥深度為15 cm時，產量達到最大值，相較于施肥5 cm和10 cm施肥深度，產量分別增加了23．0%和19．6%，繼續增加施肥深度，產量呈現下降趨勢；而對于濕潤年來說，模型模擬隨施肥深度增加，產量一直呈現出上升趨勢，即使在施肥深度為20 cm的情況下，產量仍高于其他處理，根據干旱年及平水年適宜施肥深度推測濕潤年的適宜施肥深度在20 cm范圍波動。同時如圖所示，N2O排放隨施肥深度增加而增加，多雨年N2O累計排放量明顯高于少雨年。因此，考慮干旱年以10 cm深度施肥為宜，平水年以15 cm深度施肥為宜，濕潤年在20 cm深度施肥為宜。

圖6 DNDC模型模擬的不同降水年型N2O累計排放量、產量與施肥深度之間的關系Fig. 6 The relationship between cumulative N2O emission, yield and fertilization depth in different precipitation years simulated by DNDC model

2.4.2 不同降水年型下改變氮肥基追比例對馬鈴薯產量及N2O排放影響

以上文探討的不同年型下最優施肥量、適宜施肥深度為前提，通過 DNDC模型改變氮肥基追比例，探究其對馬鈴薯產量和N2O排放的影響。如圖7所示，分別為干旱年、平水年和濕潤年改變基追肥比例對馬鈴薯產量和排放的影響。

圖7 DNDC模型模擬的不同降水年型N2O累計排放量、產量與施肥比例之間的關系Fig. 7 The relationship between cumulative N2O emission, yield and fertilization ratio in different precipitation years simulated by DNDC model

隨著追肥比例的增加，產量呈現出先增加后減少的變化趨勢，干旱年和平水年型下，當基追比例達到1∶1時，產量達到最大值，相較于當地傳統，產量分別增加了16.6%和15.6%，追肥為后期塊莖膨大期提供了充足的養分，有利于產量增加，濕潤年型下，施基肥60%追肥40%時，產量達到最大，是傳統方式下產量的1.2倍。同時，對于農田N2O排放來說，無論何種年型傳統方式的基追比情況下，排放值最大，隨著追肥比例的增加，排放逐漸減少，濕潤年排放最高，平水年次之，干旱年排放最低。綜上所述，干旱年和平水年應以1∶1基追比例為宜，而濕潤年以6∶4進行基追施肥為宜。

3 討論

3.1 不同降雨年型下不同施氮梯度對馬鈴薯田產量和N2O排放的影響

水和肥是作物產量提高的決定性因素，與此同時二者受到人為調控。傳統農業生產中，氮肥因其增產效果明顯，農戶普遍大量施用氮肥以提高作物產量，但諸多研究發現在水分限制情況下提高氮肥施用量并不能增加產量，甚至當水分不足時提高施肥量甚至會降低農作物產量（García-López et al.，2016；祁有玲等，2009；李建明等，2014），這表明在不同降水年型下的旱地馬鈴薯生產中，由于水肥耦合作用，導致不同年型氮肥用量不同，即不同年型存在最優施氮量，超過最優施氮量或施肥不足都會造成作物產量下降（肖石江等，2021）。本研究通過 DNDC模型對不同年型優化施氮量的模擬研究發現，濕潤年所需氮肥量高于平水年和干旱年，降水越多，對氮肥的需求也越多。一方面，模型認為過量的降水不能被及時吸收會導致氮肥淋洗或徑流流失；另一方面，適宜的水肥搭配有利于作物光合作用及蒸騰作用（叢鑫等，2021），肥料過高或過低都會影響植物對水分的吸收和利用（趙志華等，2013），這也在一定程度上解釋了“以水定肥”的合理性。同時本研究指出，在未施肥情況下，濕潤年產量高于平水年產量高于干旱年產量，逐漸增加施肥量，當干旱年達到最佳施肥量，而平水年和濕潤年還未達到最優施肥量時，這時干旱年產量要高于另外兩種年型，繼續增加施肥量干旱年產量開始逐漸降低。生育期補水充足在某種程度上彌補了土地肥力低下對產量造成的限制，而當水分供應相差不大作物未受到土壤水分脅迫時，施肥發揮“以肥調水”的作用，彌補了水分虧缺對產量造成的影響（于亞軍等，2006）。合理的水肥調控是提高作物產量的關鍵。

本試驗研究表明，在相同施肥量條件下，N2O排放量在濕潤年達到最大，平水年次之，干旱年排放量最小。降水通過改變土壤通氣狀況以及土壤含水量，進而影響土壤中N2O向外逸出。當土壤含水量能同時促進硝化和反硝化作用時，會造成大量N2O的產生和排放，一般在土壤孔隙含水率WFPS（Water-Filled Pore Space，充水孔隙）達到45%—75%范圍內比較適宜N2O排放（Smith et al.，2003；Bateman et al.，2005；Welzmiller et al.，2008）。低于該濕度范圍，N2O排放隨土壤濕度增加而增加，高于該濕度范圍，N2O排放隨土壤濕度增加而減少（曹文超等，2019）。試驗地區是一個雨養農業區，該地區在這3種降水年型情況下土壤濕度均未超過上述范圍，所以降水增加的土壤濕度，造成N2O排放隨降雨量增加而增加。Werner et al.（2006）的研究也發現了一致的結論，土壤N2O排放的短期變化規律與土壤濕度變化高度相關，隨著第一次降水事件發生，N2O 排放從 N 5 μg·m?2·h?1增加到 24.5 μg·m?2·h?1。同時值得注意的是，本研究通過 DNDC模型模擬發現，不論何種年型隨施氮量增加N2O排放呈現指數增長。氮肥施用是提高土壤氮素最直接的來源，化學氮肥的投入增加了底物濃度，能同時促進硝化和反硝化兩個過程，已成為影響土壤N2O排放的首要因素（Shcherbak et al.，2014；易瓊等，2013）。楊勁峰等（2007）研究了棕壤N2O排放規律，發現高氮處理的 N2O排放量是低氮處理 N2O排放量的2倍多。Wang et al.（2017）在武川試驗站進行的馬鈴薯大田試驗表明，不同程度的氮肥施用相較于不施氮肥均顯著增加了N2O排放。因此在本研究中，對于干旱年來說，增產減排應以45—60 kg·hm?2施肥量為宜，對于平水年來說，施肥量應以75—90 kg·hm?2為宜，而在濕潤年，施肥量應以105—120 kg·hm?2為宜。

3.2 不同降雨年型下不同施肥深度對馬鈴薯田產量和N2O排放的影響

本研究表明隨施肥深度增加，3種降雨年型N2O排放量均有不同程度增加。土壤 N2O產生與排放受到土壤溫度、土壤水分以及氮源供應影響。然而溫度對土壤 N2O排放的影響機理比較復雜，通常不能完全解釋N2O排放量的改變（Barnard et al.，2005），當土壤中存在其他限制因子時，溫度對 N2O排放的影響作用就不明顯。且試驗期間根據同步記錄的田間小氣候數據發現，5—20 cm土壤溫度差別不大，因此在本研究中，土壤溫度對馬鈴薯田 N2O的排放影響作用可以忽略。同時，隨土壤深度增加，土壤含水率呈現出S型變化趨勢（吳龍國等，2021）。隨土壤深度增加，土壤含水率略有增加，在優化施肥量的前提下，導致 N2O排放量呈顯著上升趨勢。本研究指出，對于干旱年和平水年來說，施肥深度在10—15 cm對應的潛在產量要高于施肥深度15—20 cm時對應的潛在產量。當作物受到相同的水分脅迫時，上層施肥處理根系長度、表面積及體積均高于下層施肥處理（郭寧，2011），對于降水少的年份淺施肥更有利于氮肥溶解及養分擴散。因此，當作物受到相應的水分脅迫時，適當淺施肥相比于深施肥更能達到保產甚至增產的目的。而對于濕潤年，考慮降水分布不均的問題，為避免氮肥淋洗，應適當深施以使氮肥充分溶解且養分完全被作物吸收，因此對于濕潤年，應以15—20 cm施肥深度為宜。

3.3 不同降雨年型下不同施肥比例對馬鈴薯田產量和N2O排放的影響

研究表明，在最優施肥量、適宜施肥深度前提下3種降雨年型馬鈴薯田N2O排放量隨基肥比例的降低而降低，產量隨基肥比例降低，呈現出拋物線型變化趨勢。馬鈴薯的生長過程可分為苗期、塊莖增長及膨大期以及淀粉積累期，其中塊莖增長膨大期地上部莖葉和地下部塊莖膨大同時進行，需要養分較多，約占全生育期養分的一半（周波，2015）。當地馬鈴薯田多采用一次性過量施肥種植方式，而馬鈴薯苗期一般生長量小，所需要的養分也較少，前期過量施肥導致浪費且增加了N2O排放量。模擬研究選擇在馬鈴薯播種后兩個月左右進行追肥，此時馬鈴薯正值塊莖的增長膨大期，需要及時補充養分。若前期施肥過量，后期不追肥或者追肥不足會導致莖葉徒長影響塊莖膨大，而若前期施肥不足會影響莖葉生長，造成根系不發達。通過模型模擬發現，不同降水年型當追肥比例在50%—60%之間，產量最佳。可見塊莖形成膨大期的養分充足，對提高馬鈴薯產量起著重要作用。

4 結論與展望

旱地農田土壤是N2O的重要排放源，N2O排放受到土壤環境和田間管理因素的共同影響，本文通過 DNDC模型模擬探究了在不同降水條件下沈陽地區馬鈴薯田增產減排的氮肥管理方式，具體結論如下：

（1）DNDC模型可以較為準確模擬馬鈴薯田不同施氮水平處理N2O排放通量以及產量情況，模型效率指數EF分別在0.45—0.88和0.85—0.91之間，R2值分別在0.62—0.92和0.92—0.98之間，模擬結果均通過顯著性檢驗。

（2）運用DNDC模型模擬研究不同降水年型下馬鈴薯田增產減排的最優施肥量，得出干旱年增產減排的優化施肥量在 45—60 kg·hm?2范圍，平水年在75—90 kg·hm?2，濕潤年在105—120 kg·hm?2為宜。

（3）在各年型優化施肥量的前提下，進一步運用模型模擬研究馬鈴薯田優化施肥深度以及施肥比例，對于干旱年和平水年來說，施肥深度應在10—15 cm、基追比例以50%+50%為宜，對于濕潤年，施肥深度在20 cm左右、基追比例在60%+40%為宜。

（4）本文利用模型只研究了單點位的N2O排放情況，而模型本身除了點位模擬還可以進行區域模擬，因此可以收集多地的試驗數據進行大范圍區域性模擬研究，為旱地農田種植提供適用且更嚴謹的管理計劃。

（5）在雨養農業區，除了水分這一關鍵因素外，合理的播期對于作物穩產增產也十分關鍵。因此可以利用模型進一步探究不同溫度情況下馬鈴薯田增產減排潛力。