基于RZWQM模型的夏玉米水氮管理優化及淋溶過程模擬

李昱岐，王 鳳，徐征和，徐 晶

（濟南大學水利與環境學院，濟南252000）

0 引 言

對于作物生長發育而言，氮素是必不可少的營養元素，在土壤中其主要存在形式包括氨態氮NH4+-N、硝態氮NO3--N等[1]；氮素也是影響作物產量的重要因素，增施氮肥可以促進我國糧食產量大幅提高[2-4]。然而，我國糧食總產量從20 世紀60年代至21世紀10年代的50多年間雖然增加了3倍多，但化學氮肥的施用量卻同步增加將近37倍，利用率僅僅只有30%～35%[5,6]。土壤中的NO3--N不易吸附于土壤膠體，且易溶于水，過量施肥不僅不會增加作物產量[7]，還會導致NO3--N 在灌溉或降雨的作用下淋溶進入含水層，對地下水環境帶來不良影響[8-11]。因此，土壤中硝態氮累積與淋溶長期以來一直是研究熱點。

夏玉米是位山引黃灌區下游主要種植作物之一，由于當地水氮管理長期未得到顯著改善，逐年增加的化肥用量以及不合理的灌溉管理所導致的養分淋溶損失致使農業面源污染問題日益加劇。因此，提出合理的水氮管理模式至關重要[12]。利用模型對不同作物進行模擬是近年來研究土壤水氮利用和作物生長的有效方法[13-15]。如史源等利用了DSSAT模型模擬了不同水平年華北地區冬小麥水分利用效率，并基于模擬結果分析評價指標[16]；江賾偉等利用DNDC 模型對不同水文年下稻田的水碳管理進行優化[17]；焦貞等利用SWAP 模型模擬了冬小麥和夏玉米在不同灌溉制度下的土壤含水率及作物產量，并根據模擬結果優化灌溉制度[18]。相比于其他模型，RZWQM 模型同時兼顧了農業環境影響和作物生長過程，能更好模擬土壤水分運動、有機質轉化、溶質遷移及作物生長過程。如張紅娟等通過在我國北方農牧交錯地帶的裸燕麥田間試驗，優化了裸燕麥的作物參數，證實了校準后的RZWQM 模型在模擬裸燕麥生長研究中的普適性[19]；如李艷等利用RZWQM 模型模擬了華北地區冬小麥-夏玉米輪作條件下土壤水、氮及作物的動態變化，優化了在冬小麥-夏玉米輪作條件下的水肥管理方案[20]。目前，關于利用RZWQM 模型針對位山引黃灌區下游的夏玉米，綜合考慮不同水氮條件下的作物產量、水氮利用效率及淋溶影響，從而提出較優的水氮管理模式的相關研究相對較少。

因此，本文以位山引黃灌區下游農田為試驗區，利用經過水分、養分以及生長模塊率定和驗證的RZWQM 模型，進行不同水氮條件下作物產量、水氮利用和土壤NO3--N 淋溶的模擬研究，尋求更科學合理、經濟效益更好的夏玉米水氮管理模式，從而為位山引黃灌區下游農田合理水肥施用和環境污染防控提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區域

本研究于2019-2020年的夏玉米生長季在山東省臨清市尚店鎮西荊林村進行田間小區試驗。各田間小區四周用防水塑料薄膜隔開，埋深1 m；試驗區屬于暖溫帶大陸性半濕潤季風氣候，多年平均氣溫約13 ℃，平均降水量約550 mm；每年7-9月為主要降水時期，降水量占總降水量的70%左右；研究區土壤種類為粉壤土，主要理化特性見表1。

表1 試驗區土壤理化特性Tab.1 Physical properties of soil in test area

1.2 試驗設計

試驗采用水氮兩因素完全組合設計。其中，2019年灌溉采用1個水平，為常規灌溉166 mm（I2），施肥采用4個水平，分別為0 kg/hm2（CK）、120 kg/hm2(N1)、180 kg/hm2(N2)和270 kg/hm2(N3)，3次重復，共12個小區，小區面積均為24 m2（4 m×6 m）；2020年灌溉采用2 個水平，分別為灌水減少20%灌溉（I1，133 mm）和常規灌溉（I2，166 mm），施肥仍采用2019年的4個水平，3次重復，共24個小區（見表2）。小區灌溉采用畦灌，夏玉米生育期灌水2次，分別在大喇叭口期和抽絲期各灌50%灌溉量，以水表控制灌水量，灌溉時檢查土壤表面，以確保不產生徑流；小區施肥分為2次，為在大喇叭口期一次性施60 kg/hm2磷肥（P2O5）、60 kg/hm2鉀肥（K2O）和50%的氮肥（尿素），在抽絲期追加50%氮肥。供試夏玉米品種為“泛玉298”，以人工播種方式種植，分別于6月29日與7月2日播種，10月2日與10月8日收獲。作物管理方式與當地習慣一致，且在生長期間定期防蟲除草。

表2 2019年和2020年夏玉米試驗設計Tab.2 Design of summer maize trials in 2019 and 2020

1.3 取樣與測定

在播前和夏玉米生長的拔節期、抽雄期、灌漿期及成熟期用美國犀牛取土鉆機取土，分別取0～20、20～40、40～80 以及80～120 cm 土層土樣，用烘干法測定土壤含水率。土樣放入封口袋中編號，密封放入保溫箱帶回實驗室并及時測量，測定土壤樣品的硝態氮含量，土壤中的NO3--N 采用紫外分光光度法測定。

1.4 指標計算

（1）土壤儲水量W（mm）為：

式中：ρ為土壤容重；θ為土壤質量含水率；Z為土層厚度。

（2）作物耗水量ET(mm)為：

式中：P為作物生育期降水量；ΔW為作物播種前與成熟期土壤儲水量差值；I為灌水量；D為土壤水分深層滲漏量；R為地表徑流；CR為毛管水利用量。其中，針對本研究ΔW、D可在模型對土壤含水率與氮素淋溶的模擬過程中計算得到；I為設置的灌溉量；作物生育期內降雨和灌水不會形成徑流，故R為0；由于當地的地下水埋深在10 m以下，因此毛管上升水可以忽略不計，CR為0。

（3）作物水分利用效率WUE(kg·hm-2·mm-1)表示為：

式中：Y為作物產量。

（4）氮肥偏生產力PFP(kg/kg)為：

式中：YN為施氮區產量；F為施氮量。

1.5 RZWQM 模型介紹

RZWQM 模型是環境管理和農業系統作物模型，能夠較精確的模擬土壤的表層、剖面和淺層或深層的滲漏過程的硝酸鹽含量。該模型由物理運移模塊、養分循環模塊、作物生長模塊、殺蟲劑模塊、化學反應模塊和管理模塊這6個相互影響的子模塊組成[21]。該模型同時以2 個時間尺度進行模擬，一是以時為時間步長模擬土壤水分和溶質運移過程，二是以日為時間步長模擬殺蟲劑模塊、養分模塊及生長模塊等[20]。本文模型模擬時先以時為時間步長運行水分模塊，隨后以日為時間步長運行養分模塊及生長模塊。

1.6 參數率定及驗證

模型輸入初始數據主要包括氣象數據、土壤數據。其中，氣象資料包括降水、氣溫、風速與相對濕度等，土壤數據包括土壤含水率、田間持水量、NO3--N 含量、NH4+-N 含量及有機質等。本文利用2019年和2020年的試驗數據率定和驗證模型中的水分、養分及生長模塊，水分、養分和生長模塊率定時分別是比較模擬和實測的土壤含水率、硝態氮含量、作物產量。模型率定效果的評價是判斷參數優化的關鍵，本文利用2 個統計檢驗標準評價模型模擬效果，分別為均方根誤差（RMSE） 和平均相對誤差（MRE）。若模擬效果越好，則RMSE值越小，MRE值也越接近0，MRE值最大可允許偏差為50%[22]，其計算公式如下所示：

式中：Qi、Pi分別為第i個實測值和模擬值；n為實測值或模擬值個數。

2 結果與分析

2.1 水分模塊的參數率定及驗證

應用2019年夏玉米生育期實測土壤含水率進行模型參數的率定，以2020年夏玉米生育期實測土壤含水率進行驗證。圖1 和圖2 分別為率定與驗證過程中2019 和2020年不同處理下土壤含水率的模擬值和實測值，表3為率定及驗證中各土層土壤含水率模擬值與實測值的比較結果。在2019 和2020年夏玉米生長季，RMSE值呈現0.012～0.041 cm3/cm3的變化水平，且隨土層深度的增加而降低，這說明深層的模擬效果明顯好于表層，這可能因為表層土壤易受降水、耕作條件和灌溉等的影響，土壤含水率波動較大，其變化速度大于深層土壤，模擬效果符合實際[23,24]。總體上各處理不同土層含水率的模擬值與實測值接近且變化規律相同，MRE值變化范圍表現均在-25.49%～19.97%合理變化范圍內，這說明土壤水分模塊能很好的模擬試驗區土壤含水率。率定后模型中的水分參數見表4。

表3 率定和驗證過程中不同深度土壤含水率的RMSE和MRE值Tab.3 RMSE and MRE values of soil water content at different depths were calibrated and verified

表4 率定后的土壤水分參數Tab.4 Soil moisture parameters after calibration

圖1 2019年率定期夏玉米季土壤含水率的模擬值和實測值Fig.1 Simulation and measured values of soil water content in summer maize season in calibration in 2019

圖2 2020年驗證期夏玉米季土壤含水率的模擬值和實測值Fig.2 Simulation and measured values of soil water content in summer maize season in validation in 2020

2.2 養分模塊的參數率定及驗證

圖3 和圖4 分別為2019年N2 處理下不同時間各深度土壤NO3--N 含量的模擬值和實測值（率定）及2020年N2I1處理下不同時間各深度土壤NO3--N 含量的模擬值和實測值（驗證）。由圖3 可見，在RZWQM 模型率定和驗證過程中，土壤中NO3--N 含量的模擬值與實測值相接近且變化趨勢相同。表5為率定和驗證中土壤NO3--N 含量的實測值與模擬值的比較結果。由于受外界環境因素以及灌水施肥影響，對上層土壤NO3--N 含量的模擬效果比下層的模擬效果較差，但總體的模擬結果RMSE和MRE值變化范圍分別在0.44～3.36 mg/kg 和-16.8%～27.42%的可接受范圍內，模型對試驗區各層土壤的NO3--N分布的模擬較好。率定后模型中土壤氮素參數見表6。

表5 率定和驗證過程中各層土壤NO3--N含量的RMSE和MRE值Tab.5 RMSE and MRE values of NO3--N content in each layer of soil during calibration and verification

表6 率定后土壤氮素參數Tab.6 Soil nitrogen parameters after calibration

圖3 2019年率定期夏玉米季N2處理下土壤NO3--N含量的模擬值與實測值Fig.3 Simulation and measured values of soil NO3--N content under N2 treatment in the summer maize season of 2019

圖4 2020年驗證期夏玉米季N2I1處理下土壤NO3--N含量的模擬值與實測值Fig.4 Simulation and measured values of soil NO3--N content under N2I1 treatment in the summer maize season of 2020

2.3 生長模塊的參數率定及驗證

應用2019年各處理夏玉米產量進行模型參數的率定，以2020年I1 處理夏夏玉米產量進行驗證。表7 可見2019年和2020年在各施氮水平下夏玉米產量實測值和模擬值比較情況。分析可得，2019年不同處理的夏玉米產量的實測值均高于模擬值，且不同施氮水平下夏玉米產量的模擬值與實測值之間的差異未達到顯著性水平，這主要是因為試驗開始前土壤中有氮素殘留，模型模擬中未進行試驗前土壤累積氮素的驗證，導致夏玉米產量的實測值偏高。但模擬值和實測值的MRE絕對值均小于10%，這說明RZWQM 模型經過率定后能夠準確模擬作物產量。率定后作物參數取值見表8。

表7 不同施氮水平下作物產量實測值與模擬值比較Tab.7 Comparison of measured and simulated crop yield under different nitrogen application levels

表8 率定后作物參數Tab.8 Crop parameters after calibration

2.4 模擬分析

2.4.1 土壤氮素淋溶影響在不同水氮條件下的模擬分析

采用率定及驗證后的RZWQM 模型，進行不同水氮水平下夏玉米農田土壤NO3--N 淋溶的模擬。本文設置6 個施氮水平和4 個灌溉水平，其中施氮水平分別為120、150、180、210、240、270 kg/hm2，灌溉水平分別為100 mm（0.6 I2）、133 mm（0.8 I2）、166 mm（I2）以及199 mm（1.2 I2）。

模型模擬的不同水氮水平下土壤NO3--N 的淋溶量，如圖5所示。由圖5可以看出，在100 mm的灌水條件下，施氮量從120 kg/hm2增加到270 kg/hm2時，土壤NO3--N淋失量從8.59 kg/hm2增加到10.87 kg/hm-2，而灌水量為199 mm 時，當施氮量從120 kg/hm2增到270 kg/hm2，土壤NO3--N 淋失量從14.48 kg/hm2增加到24.58 kg/hm2。在灌水量一定時，NO3--N 淋失量隨著施氮量的增加而增加。同樣，NO3--N 淋失量也隨灌水量的增加而增加，施氮量為270 kg/hm2時，當灌水量從100 mm 增加到199 mm，NO3--N 淋失量從10.87 kg/hm2增加到24.58 kg/hm2，在其余施氮條件下土壤NO3--N 淋失量也同樣有這一趨勢，并且在高施氮量和高灌水量的條件下，土壤NO3--N 的淋失量明顯更大。

圖5 夏玉米季不同水氮條件下NO3--N淋失量模擬Fig.5 Simulation of NO3--N leaching under different water and nitrogen conditions in summer maize season

2.4.2 作物產量及水氮利用效率在不同水氮條件下的模擬分析

夏玉米在不同水氮條件下的產量、水分利用效率及氮肥偏生產力如表9 所示。表9 可見，當灌水量小于166 mm 時，夏玉米的產量和水分利用效率總體上與施氮量正相關。當灌水量不小于166 mm 時，夏玉米產量和水分利用效率隨施氮量增加呈先增后減趨勢。在灌水量一定時，氮肥偏生產力均隨著施氮量的增加而降低，施氮量增加的增產效應是有限的。當施氮量相同時，夏玉米的產量、水分利用效率及氮肥偏生產力都隨著灌水量的增加而先增后減，灌水量與施氮量之間有明顯的耦合效應，當灌水量與施氮量均處于適合的量時，作物產量才能達到最大，綜合不同的模擬結果來看，當灌水量為166 mm，施氮量為180 kg/hm2時，夏玉米的產量達到最大值9 979.5 kg/hm2，水分利用效率也達到最大值25.3 kg/(hm2·mm)。同時，在施氮量同為180 kg/hm2條件下，灌水量為166 mm 時氮肥偏生產力相比于其他灌水量下的氮肥偏生產力達到最大值55.4 kg/kg。該水氮條件是兼顧環境和經濟的較優的水氮管理模式，在保障夏玉米產量的同時，使得水分利用效率達到了最大值，并且氮肥偏生產力也相對較大，大大降低了土壤NO3--N淋失風險。

表9 夏玉米在不同水氮條件下的產量和水氮利用模擬結果Tab.9 Yield and water and nitrogen utilization simulation results of summer maize under different water and nitrogen conditions

3 結 論

（1）模型驗證時，各處理不同土層土壤含水率和NO3--N含量的模擬值和實測值變化趨勢相同且數值接近，土壤含水率的RMSE和MRE值分別在0.012～0.041 cm3/cm3和-25.49%～19.97%之間變化，土壤NO3--N 含量的RMSE和MRE值變化范圍分別在0.44～3.36 mg/kg 和-16.8%～27.42%；夏玉米產量的實測值和模擬值的MRE絕對值總體小于10%。因此，RZWQM模型可以用于模擬研究區不同水氮條件對夏玉米和土壤水氮的影響。

（2）通過不同水氮條件下土壤NO3--N淋失量的模擬可知，土壤NO3--N 淋失量隨著施氮量和灌水量的增加而增加。在199 mm 的灌水量下，隨著施氮量從120 kg/hm2增加到270 kg/hm2，土壤NO3--N 淋失量由14.48 kg/hm2增加到24.58 kg/hm2；在270 kg/hm2的施氮量下，當灌水量從100 mm 增加到199 mm，NO3--N 淋失量增加的幅度更大，由10.87 kg/hm2增加到24.58 kg/hm2，在高施氮量和高灌水量共同作用下，土壤NO3--N的淋失量相對而言會更加顯著。

（3）通過不同水氮條件下夏玉米產量的模擬可知，水氮對產量有明顯的耦合效應。當灌水量為166 mm，施氮量為180 kg/hm2時，夏玉米產量和水分利用效率均達到最大值，分別為9 979.5 kg/hm2、25.3 kg/(hm2·mm)；同時，氮肥偏生產力也相對較高，為55.4 kg/kg；NO3--N 淋失量相對較低，為15.26 kg/hm2，這在模擬結果中屬于最優化的水氮管理模式。該水氮管理模式可為位山引黃灌區下游農田水肥管理的優化提供理論依據。