天山北坡典型草地施肥閾值及不確定性分析

韓其飛，尹龍，李超凡*，張潤鋼，王文彪，崔正南

（1. 南京信息工程大學地理科學學院，江蘇 南京 210044；2. 南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，江蘇 南京 210044；3. 億利資源集團有限公司，北京 100020）

目前我國大部分草地的產量很低，單位面積的土地生產力只占耕地的7.5%［1］。據研究，利用現代農業生產技術，草地凈初級生產力可以提高10～20 倍，達到農作物平均水平［2］。氮素是陸地生態系統最重要的營養因素之一，它大多是限制陸地植物光合作用的主要因素［3］。參考耕地管理措施，草地增加氮量是草地恢復的重要措施，且合理施肥的效率可以持續幾年［4］。然而，氮肥對草地的增產效果呈現一個報酬遞減的規律［5］，使用氮肥可以增加草地生態系統的氮輸入和土壤氮營養，提高草地的凈初級生產力。但如果長期使用氮肥，生態系統將逐漸達到氮飽和狀態，從而使生態系統的初級生產力不斷下降［6］。不合理的氮肥施用量以及不考慮地區差別地施用氮肥會使氮肥利用率大大降低［7］。因此，充分認識到氮肥對草地凈初級生產力的影響，提高氮肥的利用率，是草地資源可持續利用的關鍵。

作為我國西北地區重要的天然屏障，天山地區成為研究干旱區植被變化及其對氣候變化響應的典型區域［8］。天山北坡具有亞洲中部干旱區巨型山盆結構地貌特征，溫度、降水垂直地帶性顯著，孕育著豐富多樣的草地類型［9］。該區顯著的氣候和地形條件、多樣化的草地類型為探索不同施肥措施對草地生態系統的影響提供了優良的自然條件。

傳統的研究施肥措施對生態系統影響的方法是對施肥量、施肥時間和施肥頻率的不同參數進行完全的一一對應設計，建立大量試驗樣本區域，但此種試驗方法研究得到的結論受制于試驗年份和地點［10］。由于站點直接觀測的限制性較大，而生態系統模型是對極其復雜的生物地球化學過程進行概念化和抽象化，采用相對簡單的數學公式或物理方程描述各種地學過程，其已成為基礎研究中廣泛應用的方法。模型通過設置大量參數，模擬肥料對草地生產力的影響。相對于傳統的施肥措施試驗，模型模擬能夠靈活控制施肥量、施肥時間及施肥頻率，以達到最少的時間和物質投入，完成對最優肥料管理措施的研究［11-12］。但模型模擬結果存在一定的不確定性［13］。蒙特卡洛方法是根據模型各參數的概率密度函數隨機取值，然后帶入模型后得到計算結果，經過多次參數隨機取值及模型計算后，依據概率論大數定理和中心極限定理，可以得到具有一定概率分布的計算結果。蒙特卡羅方法被廣泛應用于模型不確定性問題的研究［14-18］。

基于以上分析，本研究擬選擇具有顯著氣候和地形差異、草地類型多樣的天山北坡，利用反硝化-分解模型（denitrification-decomposition，DNDC）分析該區典型草地生態系統凈初級生產力對施肥的響應，并確定施肥閾值和最優施肥措施，準確合理地評價不同施肥措施在提高草地生產力中的作用，以期在此基礎上提出更為合理的草地可持續發展的對策和建議。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

天山北坡位于79°53′-96°06′ E，42°50′-46°12′ N，東西綿延1300 m 以上，寬度為30～260 m，海拔為150～5500 m［19］，其特殊的地理位置及地形特征形成了典型的溫帶大陸性氣候和獨特的自然景觀。夏季炎熱干燥，冬季寒冷漫長，一年四季溫差較大，區域降水量分布不均［20］。該區降水呈現隨海拔降低先增加后減少的趨勢，中低山帶年降水量500 mm 左右，是干旱區的“濕島”［21］，平原區年降水量約200 mm；北部沙漠區年降水量約100 mm；年均氣溫由山區的＜2 ℃到平原區的6～8 ℃［22］。

1.2 研究區典型草地生態系統概況

天山北坡由于受中緯度西風帶的控制，來自海洋的濕潤氣流被高山阻擋，使得該區植被類型整體呈垂直結構分布，發育形成了典型平原荒漠草原（plain desert grassland，PDG，＜650 m）、低山干草原（low mountain dry grassland， LMDG，650～1650 m），中山森林草甸（mid-mountain forest meadow， MMFM，1650～2700 m）和典型高山草甸（alpine meadow， AM，＞2700 m）（圖1）。高山草甸海拔較高、氣候寒冷、土壤多屬高寒草甸土和高寒草甸沼澤，有機質含量豐富。由于氣溫低、濕度大，有機質不易分解，有效成分不高，牧草的生長量低，植被以喜溫耐寒植物為主，可作夏季牧場。中山森林草甸氣候濕潤溫和、冬暖夏涼，土壤為亞高寒草甸土和山地森林草甸土，植被種類豐富，以中生、中旱生植物為主，其上部草場作夏季牧場，下部草場作冬季牧場。低山干草原氣候干旱，夏季炎熱、冬季溫和，土壤為棕栗鈣土和淡鈣土，植被以中旱生植物為主，主要作春秋牧場。平原荒漠草原夏季炎熱、冬季寒冷，土壤為砂質原始灰棕色荒漠土和殘余荒漠鹽土，主要作冬牧場。低山干草原和平原荒漠草原牧草生長主要受水分脅迫，相對于水分條件，熱量條件在生長期可以滿足植被生長的需求；而中山森林草甸和高山草甸牧草的溫度熱量條件是其關鍵限制因子，相對于熱量條件，水分條件不會限制植被的生長。

1.3 DNDC 模型

DNDC 模型是農業生態系統中一系列控制碳和氮遷移轉化的生物化學及地球化學反應機制的計算機模擬表達［22-23］。DNDC 由兩大部分組成，第一部分包括土壤氣候、農作物生長和土壤有機質分解3 個子模型，利用生態驅動因子（即氣候、土壤、植被以及人類活動）來模擬土壤環境條件（即土壤溫度、水分、酸堿度、氧化還原電位以及相關化學底物濃度梯度）。第二部分包括硝化作用、反硝化作用以及發酵作用3 個子模型，模擬土壤環境條件對微生物活動的影響，計算植物-土壤系統中二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氨（NH3）、氧化亞氮（N2O）、一氧化氮（NO）以及氮氣（N2）的排放。本研究中，主要通過多情景因子控制試驗及主成分分析法，量化施肥量和施肥措施對天山北坡不同草地生態系統凈初級生產力的影響。并通過蒙特卡洛方法，給出模擬結果的不確定性。

1.4 數據來源

在本研究中，氣象數據由中國氣象數據網提供。此次研究中選取數據來自1982-2014 年天山北坡4 個不同海拔氣象站（海拔分別為＜650 m、650～1650 m、1650～2700 m、2700～3500 m）的每日溫度、降水量資料。

1.5 DNDC 模型精度驗證

通過在天山北坡不同海拔設置觀測點，得到草地地上生物量數據，將實測值與研究區中的中國新疆天山北坡段的地上凈初級生產力的模擬值進行對比分析，來驗證DNDC 模型的適用性。本研究利用實測值和模擬值的結果進行對比分析，量化兩者之間的差異。本研究利用決定系數（R2）和歸一化均方根誤差（normalized mean square error，NRMSE）對模型模擬的結果進行評價。R2用來評價模擬值與實測值在動態上的吻合程度，NRMSE 用來判斷實測值與模擬值之間的偏差。計算公式為：

式中：Pi為模擬值，Qi為實測值，Om為實測值的平均值，n為樣本容量，NRMSE 的數值越小則表示模擬結果與實際情況越接近［24］。

1.6 情景模擬

本研究采用的氮肥種類包括尿素、無水氨、碳酸氫銨、硝酸鹽、銨肥，針對4 種草地生態系統，分別設置不同的施肥量梯度，施肥措施分為一年一施和一年兩施，一年一施選擇在5 月5 日進行施肥，一年兩施選擇在5 月5 日和7 月25 日進行施肥。

在對模擬點位進行一次正常模擬后，可選擇要測試的項目實施蒙特卡洛不確定性分析。進行蒙特卡洛模擬時，可選擇一種或多種參數來檢查其誤差對模擬結果的影響。確認選擇參數后，可得到最少模擬重復次數，本研究將模擬次數設置為4000 次。

2 結果與分析

2.1 模型精度驗證結果

利用2007 和2008 年天山北坡的實測與模擬得到的地上凈初級生產力（above-ground net primary productivity，ANPP）結果進行模型驗證，結果顯示模擬值與實測值的R2為0.85（圖2），4 種草地類型的NRMSE 值分別為7.36%（PDG）、10.24%（LMDG）、17.38%（MMFM）和4.37%（AM）。模型精度較高，模擬結果滿足本研究需求。

圖2 天山北坡地上凈初級生產力模擬值與實測值對比Fig. 2 Comparison of simulated and observed above-ground net primary productivity on the northern slope of Tianshan Mountains

2.2 天山北坡草地施肥閾值分析

在農業生產中，關于施肥的生態閾值，目前還沒有明確的定義，本研究中生態閾值主要是基于生產力最大化的目的，施肥量超過該值，不但不能使得草地繼續增產，還可能會對生態造成威脅［23］。不論在何種施肥措施下，4種草地類型的凈初級生產力（net primary productivity，NPP）都隨施肥量的增加而增加，這說明氮作為該區土壤肥力的重要指標和植物生長最敏感的限制因子，是對植物生產力影響較大的元素（圖3）。草地NPP 隨施氮量增加呈先快速增長后趨于穩定的趨勢，即不同施肥措施對4 種草地NPP 的影響都存在閾值。LMDG、MMFM、AM 草地對于氮肥的響應更為敏感，無論一年一施還是一年兩施，給予施氮措施，都可明顯提高生產力。PDG 草地由于受到水分要素的限制，施肥對該區草地NPP 的增加效果不明顯。

不同氮肥對于不同草地類型的閾值分析結果表明（圖3 和表1）：PDG 草地的施肥閾值為20～100 kg·hm-2，其中一年施一次碳酸氫銨最早達到閾值，但是使得該生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加硝酸鹽100 kg·hm-2，NPP 的最大值為68.72 g C·m-2·a-1。LMDG 草地的施肥閾值為100～260 kg·hm-2，無水氨、碳酸氫銨、硝酸鹽和銨肥達到閾值的施肥量相當，是4 種草地類型中氮素缺失量最大的生態系統。使得該生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加尿素260 kg·hm-2，NPP 的最大值為263.28 g C·m-2·a-1。MMFM 草地的施肥閾值為60～100 kg·hm-2，其中一年施一次碳酸氫銨、硝酸鹽和銨肥都很快達到NPP 閾值，但是使得該生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年一次施尿素80 kg·hm-2，NPP 的最大值為171.22 g C·m-2·a-1。AM 草地的施肥閾值為60～120 kg·hm-2，無水氨作為在該類型草地中反應最好的氮肥，以最小的施肥量（60 kg·hm-2）達到了NPP 的最大值（114.62 g C·m-2·a-1）。

另外，本研究通過查閱大量文獻資料，總結了中國不同類型退化草地的施肥閾值（表2）。通過對比發現，模型結果與其他研究結果可以相互佐證，進一步說明了該研究的可靠性。

2.3 不同草地類型最適施肥措施分析

綜合5 種氮肥的模擬情況可以看出，當施肥量較低時，PDG 草地一年一施的效果普遍優于一年兩施，其中，一年施一次碳酸氫銨效果最好，其他幾種氮肥和施肥頻率的效果相近，當施肥量大于60 kg·hm-2時，一年兩施的效果更好。使得PDG 生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加硝酸鹽。在低山干草原（LMDG），一年兩施的效果優于一年一施，當草地NPP 達到閾值，碳酸氫銨、硝酸鹽和銨3 種氮肥的施肥量相近，但使LMDG生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加尿素。在中山森林草甸（MMFM），施肥總量一定的情況下，尿素對草地NPP 的影響比其他氮肥更為明顯，達到NPP 最大值的施肥方式為一年一次施尿素。無水氨作為在典型高山草甸（AM）中反應最好的氮肥，以最小的施肥量達到了NPP 的最大值（表3 和圖4）。添加等量氮肥，不同草地NPP 變化有較大的差異，這主要是由于在不同地區，水分條件、物種類型等的不同，草地對氮沉降的響應也會表現出較大的差異。

表3 不同草地類型最優施肥方式Table 3 Optimal fertilization methods for different grassland types

圖4 4 種典型草地對不同施肥措施的響應效果對比Fig.4 Response of four typical grasslands to different fertilization treatments

2.4 不確定性分析

2.4.1 施肥時間對模型結果的不確定性分析 施肥時間的波動對草地NPP 的模擬結果的影響研究表明（圖5）：在4 種草地類型中，施肥時間對PDG 和LMDG 的影響更為明顯。PDG 草地提前施肥有利于NPP 的積累，其中提前施肥8～20 d 促進效果更加明顯，低于8 d 促進效果減弱。隨著延后施肥時間的增加，草地NPP 逐漸下降。AM 和MMFM 草地NPP 受施肥時間提前的影響較小，LMDG 草地延后12 d 施肥，草地NPP 明顯下降，MMFM延后16 d 后，草地NPP 明顯下降。AM 草地NPP 隨施肥時間的變化有所波動，但影響不明顯。

圖5 施肥時間不確定性分析Fig.5 Uncertainty analysis of fertilization date

2.4.2 施氮量對模型結果的不確定性分析 模擬施氮量對草地NPP 不確定性的影響，結果發現，施肥量波動對LMDG 和MMFM 的影響較其他兩種草地更為明顯（圖6）。PDG 草地施肥量增加或減少20%時，草地NPP 基本不變。LMDG 草地隨著施肥量減少0～20%時，NPP 明顯下降，但隨著施肥量增加，NPP 基本不變。MMFM草地隨著施肥量減少10～20%時，NPP 明顯下降，但隨著施肥量減少0～10%及施肥量增加0～20%時，NPP 基本不變。PDG 和AM 草地NPP 隨施肥量的變化會有所波動，但基本與正常施肥量NPP 一致。在施肥時，MMFM 草地施肥量可以減少10%。

圖6 施肥量不確定性分析Fig.6 Uncertainty analysis of fertilization amount

通過對比可知，對PDG 草地NPP 影響較大的因素是施肥時間，對LMDG 和MMFM 草地NPP 影響較大的是施肥量，施肥量和施肥時間對AM 草地NPP 的影響相近（圖5 和圖6）。

3 討論

養分限制在陸地生態系統中普遍存在，尤其是氮限制［38］。施肥作為改善草地生態系統養分狀況和恢復退化草地的重要管理措施，可以通過補充土壤中限制養分含量，降低植被養分限制，提高植物群落的生產力［26］。當施氮量超過一定閾值后，繼續施肥并不會繼續提高草地NPP。熊露露等［39］發現兩種施氮頻率均促進榿木（Alnus cremastogyne）總生物量積累，但低頻施氮促進作用更大，本研究得出的一年一施的施肥效果更好與之有著相似的結論。田艷［40］的研究得出增施氮肥能夠顯著提高作物產量，隨著施氮量的增加作物產量先增大后趨于平穩然后降低，過量氮投入不但不能達到預期的增產效果，反而會使產量降低，本研究中隨施氮量增加，各草地NPP 先增加后趨于平緩的趨勢與此一致。朱堅［41］和張維維［42］的研究也發現氮素的揮發流失會隨著施氮量的增加而增加，基于作物安全、經濟效益和氮揮發環境安全等多重因素考慮，施氮量要控制在一定區間，避免氮肥過量使用。最后，盡管施肥對于提高退化草地的NPP 具有重要的意義，然而，天然草地大面積施肥的可行性一直受到學術界和管理人員的高度質疑，主要是經濟上的投入-產出比和實際操作的可行性。因此，系統研究天然草地大面積施肥的可行性、原理與技術，研發高度人工設計和定向干預的草地生產力調控途徑，建立具有中國特色的草地生態系統管理新思維與新技術是在草地環境領域取得突破的新機遇。

本研究中，不同的草地類型對施氮的響應不同。無論施加何種氮肥，對PDG 草地NPP 的促進作用都不顯著。郝小雨等［43］的研究得出施肥較不施肥會促進作物生長，但是不同肥料對作物增產的效益不同，要對不同作物施加不同肥料和肥量，本研究結果與此一致。另外，單一肥料在不同作物上的增產效應也不同，根據土壤會流失氮磷鉀等元素及不同作物所需元素的不同，組合施用多種肥料可能會獲得更好的效果［43］。宗寧等［44］在對藏北退化高寒草甸施用氮磷肥的研究中發現，單獨施用氮肥對輕度和重度退化的高寒草甸生物量沒有顯著影響，而氮磷肥配施卻顯著提高了植被群落地上生物量，其中以低氮（50 kg·hm-2·a-1）與磷肥配合施用效果最好。董曉兵等［36］以羊草為研究對象，分析氮磷肥配施對牧草產量的影響，結果表明：增施氮肥后羊草地上部產量顯著增加，其中以 120 kg·hm-2尿素與120 kg·hm-2P2O5配合施用產草量最高。因此，施氮肥對于草原生產力的作用是值得肯定的，但是磷素也可能是該區草地生產力的共同限制因子。所以，未來針對天山北坡退化草原開展磷肥以及氮磷配合施肥研究很有必要。

本研究針對不同施肥措施對天山北坡草地NPP 的影響進行了討論，但由于研究周期和技術的限制，還存在一些不足。首先，陸地生態系統是一個極其復雜的系統，而DNDC 在模擬過程中假設植被組成不變，這種假設過于理想化，與復雜多變的現實情形不符，導致模擬的草地NPP 值與實際情況存在偏差。其次，運行DNDC 模型需要輸入大量的參數，模型中植被生態生理模塊的參數種類較多，但部分參數由于缺乏精確的研究數據在設置時只能依靠模型的默認參數值，由此也會對模擬精度產生影響。

4 結論

本研究采用多重因子分析法研究不同施肥措施對天山北坡典型草地類型年NPP 的影響，并采用蒙特卡洛分析法，量化其不確定性，探究天山北坡草地NPP 對不同施肥措施的響應。主要得出以下結論：

1）適度肥料添加后不同類型草地生態系統NPP 均有所增長，但是，草地NPP 對施肥量的響應存在閾值。不同類型的草地NPP 對施肥量的響應閾值不同，不存在適用于4 種草地類型的統一最優施肥方式。同時，4 種草地對施肥量的敏感程度也存在較大差異，由大到小依次是LMDG、MMFM、AM、PDG，即對LMDG 施氮肥，其NPP的增幅最大。

2）PDG 草地的施肥閾值為20～100 kg·hm-2，使得該生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加硝酸鹽100 kg·hm-2，NPP 的最大值為68.72 g C·m-2·a-1。LMDG 草地NPP 最大的施肥方式為一年分兩次施加尿素260 kg·hm-2，NPP 的最大值為263.28 g C·m-2·a-1。MMFM 草地生態系統達到NPP 最大的施肥方式為一年一次施尿素80 kg·hm-2，NPP 的最大值為171.22 g C·m-2·a-1。無水氨作為在AM 草地中反應最好的氮肥，以最小的施肥量（60 kg·hm-2）達到了NPP 的最大值（114.62 g C·m-2·a-1）。

3）通過蒙特卡洛分析可知，在4 種草地類型中，施肥時間對PDG 和LMDG 的影響更為明顯，施肥量波動對LMDG 和MMFM 的影響較其他兩種草地更為明顯。